How AI Could Save (Not Destroy) Education | Sal Khan | TED

Translator: Jimmy Tangjaitrong Reviewer: Natthapat Mardech

So anyone who's been paying attention for the last few months

ใครก็ตามที่ให้ความสนใจ ในช่วงสองสามเดือนที่ผ่านมา

has been seeing headlines like this,

ก็จะเห็นพาดหัวข่าวลักษณะนี้

especially in education.

โดยเฉพาะในด้านการศึกษา

The thesis has been:

ทฤษฎีมักจะกล่าวอ้างว่า

students are going to be using ChatGPT and other forms of AI

นักเรียนจะใช้แชทจีพีทีและเอไออื่น ๆ

to cheat, do their assignments.

ในการโกงข้อสอบและทำการบ้าน

They’re not going to learn.

พวกเขาจะไม่ได้เรียนรู้

And it’s going to completely undermine education as we know it.

และมันจะบั่นทอนระบบการศึกษาที่เรามีอยู่

Now, what I'm going to argue today

เอาละ สิ่งที่ผมจะโต้แย้งในวันนี้

is not only are there ways to mitigate all of that,

ไม่เพียงแค่ว่าเรามีวิธี ที่จะบรรเทาเรื่องเหล่านั้น

if we put the right guardrails, we do the right things,

ถ้าเราหาวิธีป้องกันที่ถูกต้อง เราทำในสิ่งที่ถูกต้อง

we can mitigate it.

เราสามารถบรรเทามันลงได้

But I think we're at the cusp of using AI

แต่ผมว่าเรากำลังถึง จุดสูงสุดของการใช้เอไอ

for probably the biggest positive transformation

สำหรับการเปลี่ยนแปลง ในเชิงบวกที่ยิ่งใหญ่ที่สุด

that education has ever seen.

เท่าที่การศึกษาเคยเจอมา

And the way we're going to do that

แนวทางในการดำเนินการ

is by giving every student on the planet

คือการทำให้นักเรียนทุกคนบนโลก

an artificially intelligent but amazing personal tutor.

ได้รู้จักกับติวเตอร์ส่วนตัว ที่เป็นปัญญาประดิษฐ์

And we're going to give every teacher on the planet an amazing,

แล้วเราจะทำให้ครูทุกคนบนโลก

artificially intelligent teaching assistant.

ได้รู้จักกับครูผู้ช่วย ที่เป็นปัญญาประดิษฐ์

And just to appreciate how big of a deal it would be

และเพื่อให้เราซึ้งใจว่า ดีลนี้มันใหญ่โตแค่ไหน

to give everyone a personal tutor,

ในการที่ทุกคนจะมีติวเตอร์ส่วนตัว

I show you this clip

ผมขอเปิดคลิปนี้ให้คุณดู

from Benjamin Bloom’s 1984 2 sigma study,

ของเบนจามิน บลูม ในปี 1984 จากการศึกษา 2 ซิกมา

or he called it the “2 sigma problem.”

หรือที่เขาเรียกว่า “ปัญหา 2 ซิกมา”

The 2 sigma comes from two standard deviation,

2 ซิกมา มาจาก ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน 2 ค่า

sigma, the symbol for standard deviation.

ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ แทนค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

And he had good data that showed that look, a normal distribution,

เขามีข้อมูลที่แสดงให้เห็นว่า การแจกแจงแบบปกติ

that's the one that you see in the traditional bell curve

คืออันที่คุณที่เห็น ในเส้นโค้งรูประฆังแบบดั้งเดิม

right in the middle, that's how the world kind of sorts itself out,

ที่อยู่ตรงกลาง นั่นคือวิธีที่โลกดำเนินไปตามปกติ

that if you were to give personal 1-to-1 to tutoring for students,

ว่าถ้าคุณติวแบบ 1 ต่อ 1 กับนักเรียน

then you could actually get a distribution that looks like that right.

คุณก็จะได้การแจกแจง แบบเส้นโค้งด้านขวา

มันเขียนว่าการติวแบบ 1 ต่อ 1 พร้อมเครื่องหมายดอกจัน

It says tutorial 1-to-1 with the asterisks,

like, that right distribution,

แบบการแจกแจงทางด้านขวา

a two standard-deviation improvement.

การปรับปรุงสองค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน

Just to put that in plain language,

ให้อธิบายง่าย ๆ ก็คือ

that could take your average student and turn them into an exceptional student.

มันสามารถทำให้นักเรียนทั่ว ๆ ไป กลายเป็นนักเรียนหัวกะทิ

It can take your below-average student

มันสามารถทำให้เด็กเรียนอ่อน

and turn them into an above-average student.

กลายเป็นเด็กเรียนดีได้

Now the reason why he framed it as a problem, was he said,

เอาละ สาเหตุที่เขาเรียกมันว่าปัญหา

well, this is all good,

คือเขาว่ามันก็ฟังดูดีนะ

but how do you actually scale group instruction this way?

แต่คุณจะปรับขนาดการสอนแบบกลุ่ม ด้วยวิธีนี้ได้อย่างไร

How do you actually give it to everyone in an economic way?

คุณจะให้ทุกคนเข้าถึงได้ อย่างเป็นธรรมและคุ้มทุนได้อย่างไร

What I'm about to show you is I think the first moves towards doing that.

สิ่งที่ผมกำลังจะแสดงให้คุณเห็น คือก้าวแรกสู่การแก้ปัญหานั้น

Obviously, we've been trying to approximate it in some way

แน่นอนว่า เราได้พยายามประมาณค่ามัน ด้วยวิธีใดวิธีหนึ่ง

at Khan Academy for over a decade now,

ที่คานอะคาเดมี่ มานานกว่าทศวรรษแล้ว

but I think we're at the cusp of accelerating it dramatically.

แต่ผมว่าเรากำลังอยู่ในจุดสูงสุด ของการเร่งความเร็วอย่างแรง

I'm going to show you the early stages of what our AI,

ผมจะแสดงให้คุณเห็น ในระยะแรกของสิ่งที่เอไอของเรา

which we call Khanmigo,

ซึ่งเราเรียกมันว่า คานมิโก้

what it can now do

มันทำอะไรได้บ้างในตอนนี้

and maybe a little bit of where it is actually going.

และอาจจะโชว์นิดหน่อย ว่ามันกำลังถูกพัฒนาไปในทางไหน

So this right over here is a traditional exercise

ที่เห็นอยู่ตอนนี้ เป็นแบบฝึกหัดดั้งเดิม

that you or many of your children might have seen on Khan Academy.

ที่คุณและลูก ๆ ของคุณ อาจจะเคยเห็นแล้วที่คานอะคาเดมี่

But what's new is that little bot thing at the right.

แต่ของเล่นใหม่ คือเจ้าบอทเล็ก ๆ ด้านขวานี้

And we'll start by seeing one of the very important safeguards,

และเราจะเริ่มด้วยการดู หนึ่งในมาตรการป้องกันที่สำคัญสุด ๆ

which is the conversation is recorded and viewable by your teacher.

ซึ่งก็คือการสนทนา ที่จะถูกบันทึกและดูได้โดยคุณครู

It’s moderated actually by a second AI.

มันถูกกลั่นกรองโดยเอไอตัวที่สอง

And also it does not tell you the answer.

และมันไม่บอกคำตอบด้วย

It is not a cheating tool.

มันไม่ใช่เครื่องโกง

When the student says, "Tell me the answer,"

เมื่อนักเรียนพูดว่า “บอกคำตอบมาสิ”

มันจะตอบ “ผมเป็นติวเตอร์ของคุณ

it says, "I'm your tutor.

What do you think is the next step for solving the problem?"

คุณคิดว่าขั้นตอนต่อไป ในการแก้ปัญหาคืออะไร”

ทีนี้ถ้านักเรียนทำผิด และสิ่งนี้จะสร้างความประหลาดใจให้กับ

Now, if the student makes a mistake, and this will surprise people

คนที่คิดว่าแบบจำลองทาง ภาษาขนาดใหญ่ไม่เก่งเลข

who think large language models are not good at mathematics,

notice, not only does it notice the mistake,

สังเกตนะครับว่า ไม่เพียงมันจะเห็นข้อผิดพลาดเท่านั้น

it asks the student to explain their reasoning,

มันยังถามนักเรียนให้ช่วยอธิบายเหตุผล

but it's actually doing what I would say,

มันกำลังทำในสิ่งที่ผมคิดว่า

not just even an average tutor would do, but an excellent tutor would do.

ไม่ใช่แค่ติวเตอร์ธรรมดา ๆ ที่ทำกัน แต่เป็นสิ่งที่ติวเตอร์เก่ง ๆ ทำกัน

It’s able to divine what is probably the misconception in that student’s mind,

มันสามารถทำนายสิ่งที่ น่าจะเป็นความเข้าใจผิดของนักเรียนคนนั้น

that they probably didn’t use the distributive property.

ว่านักเรียนคนนั้นอาจจะใช้ สมบัติการแจกแจงอย่างไม่ถูกต้อง

Remember, we need to distribute the negative two

จำไว้ว่า เราต้องแจกแจงเลข -2

to both the nine and the 2m inside of the parentheses.

ไปยังเลข 9 และเลข 2m ที่อยู่ในวงเล็บ

This to me is a very, very, very big deal.

สำหรับผม นี่ถือเป็นเรื่องใหญ่มาก มาก มาก

And it's not just in math.

นี่มันไม่ใช่แค่คณิตศาสตร์

This is a computer programming exercise on Khan Academy,

นี่คือแบบฝึกหัดการเขียน โปรแกรมคอมพิวเตอร์ในคานอะคาเดมี่

where the student needs to make the clouds part.

ซึ่งนักเรียนต้องทำให้ก้อนเมฆแยกออกจากกัน

And so we can see the student starts defining a variable, left X minus minus.

ดังนั้น เราจะเห็นนักเรียนเริ่มต้น กำหนดตัวแปร ซ้าย เอ็กซ์ ลบ ลบ

It only made the left cloud part.

มันทำให้แค่เมฆก้อนซ้ายแยกออกไป

But then they can ask Khanmigo, what’s going on?

แต่นักเรียนก็สามารถถามคานมิโก้ ว่าเกิดอะไรขึ้น

Why is only the left cloud moving?

ทำไมแค่เมฆก้อนซ้ายที่แยกออก

And it understands the code.

มันเข้าใจโค้ด

It knows all the context of what the student is doing,

มันรู้บริบททั้งหมด ในสิ่งที่นักเรียนกำลังทำ

and it understands that those ellipses are there to draw clouds,

และเข้าใจว่าวงรีเหล่านั้นมีไว้เพื่อดึงเมฆ

which I think is kind of mind-blowing.

ซึ่งผมคิดว่ามันน่าทึ่งมาก

And it says, "To make the right cloud move as well,

แล้วมันก็บอกว่า “เพื่อให้เมฆก้อนขวา แยกออกไปเช่นกัน

try adding a line of code inside the draw function

ให้ลองเพิ่มโค้ดอีกบรรทัด ลงในฟังก์ชันการดึง

that increments the right X variable by one pixel in each frame."

ที่เพิ่มตัวแปรเอ็กซ์ด้านขวา ทีละหนึ่งพิกเซลในแต่ละเฟรม”

Now, this one is maybe even more amazing because we have a lot of math teachers.

ทีนี้อันนี้อาจจะน่าทึ่งยิ่งกว่า เพราะเรามีครูคณิตศาสตร์จำนวนมาก

We've all been trying to teach the world to code,

เราทุกคนพยายามสอนคนทั้งโลก ให้เขียนโค้ดเป็น

but there aren't a lot of computing teachers out there.

แต่มีครูสอนคอมพิวเตอร์ไม่มากนัก

And what you just saw, even when I'm tutoring my kids,

และสิ่งที่คุณเพิ่งเห็น แม้แต่ตอนที่ผมสอนลูก

when they're learning to code,

ตอนลูก ๆ เรียนรู้การเขียนโค้ด

I can't help them this well, this fast,

ผมไม่สามารถสอนลูก ๆ ได้ดีขนาดนี้ เร็วขนาดนี้

this is really going to be a super tutor.

นี่จะเป็นสุดยอดติวเตอร์จริง ๆ

And it's not just exercises.

และไม่ใช่แค่แบบฝึกหัดเท่านั้น

It understands what you're watching.

มันเข้าใจสิ่งที่คุณกำลังดู

It understands the context of your video.

มันเข้าใจบริบทของวิดีโอของคุณ

It can answer the age-old question, “Why do I need to learn this?”

มันสามารถตอบคำถามคลาสสิกที่ว่า “ทำไมผมต้องเรียนเรื่องนี้”

And it asks Socratically, "Well, what do you care about?"

แล้วมันก็ถามกลับมาแบบโสคราตีส “แล้วคุณสนใจเรื่องอะไรล่ะ”

And let's say the student says, "I want to be a professional athlete."

สมมติว่านักเรียนพูดว่า “อยากเป็นนักกีฬาอาชีพ”

And it says, "Well, learning about the size of cells,

มันตอบว่า “การเรียนรู้เกี่ยวกับขนาดของเซลล์

which is what this video is,

ซึ่งเกี่ยวกับวิดีโอนี้

that could be really useful for understanding nutrition

อาจจะเป็นประโยชน์อย่างมาก ในการทำความเข้าใจโภชนาการ

and how your body works, etc."

และวิธีการทำงานของร่างกายของคุณ ฯลฯ”

It can answer questions, it can quiz you,

มันสามารถตอบคำถาม มันสามารถทดสอบคุณ

it can connect it to other ideas,

มันสามารถเชื่อมโยงกับแนวคิดอื่น ๆ

you can now ask as many questions of a video

คุณสามารถถามคำถาม เกี่ยวกับวิดีโอนี้

as you could ever dream of.

ได้มากเท่าที่คุณต้องการ

(Applause)

(เสียงปรบมือ)

Another big shortage out there,

อีกเรื่องที่เราขาดแคลนอย่างมาก

I remember the high school I went to,

ผมจำได้ว่าโรงเรียนมัธยมของผม

the student-to-guidance counselor ratio was about 200 or 300 to one.

มีอัตราส่วนนักเรียนต่อครูแนะแนว อยู่ที่ประมาณ 200 หรือ 300 ต่อ 1 คน

A lot of the country, it's worse than that.

ในหลาย ๆ ประเทศ มันแย่กว่านั้นอีก

We can use Khanmigo to give every student a guidance counselor,

เราสามารถใช้คานมิโก เพื่อให้นักเรียนทุกคนมีที่ปรึกษาแนะแนว

academic coach, career coach, life coach,

โค้ชวิชาการ โค้ชอาชีพ โค้ชชีวิต

which is exactly what you see right over here.

ซึ่งเป็นสิ่งที่คุณเห็นตรงนี้

And we launched this with the GPT-4 launch.

เราเปิดตัวมันไปพร้อมกับ การเปิดตัวของจีพีที-4

We have a few thousand people on this.

เรามีคนอยู่ 2 - 3 พันคน ในนี้

This isn't a fake demo,

นี่ไม่ใช่การสาธิตปลอม

this is really it in action.

แต่เป็นการสาธิตจริง

And then there is, you know,

แล้วก็มี

things that I think it would have been even harder,

สิ่งที่ผมคิดว่ามันน่าจะยากกว่า

it would have been a little science fiction to do

เป็นอะไรที่ ออกแนวนิยายวิทยาศาสตร์

with even a traditional tutor.

แม้จะเทียบกับติวเตอร์แบบปกติ

We run an online high school with Arizona State University

เราเปิดโรงเรียนมัธยมออนไลน์กับ มหาวิทยาลัยแอริโซนาสเตต

called Khan World School,

เรียกมันว่าโรงเรียนคานเวิลด์

and we have a student who attends that online school, based in India.

เรามีนักเรียนคนหนึ่งที่เรียนออนไลน์ เธออยู่ที่อินเดีย

Her name's Saanvi.

เธอชื่อซันวี

And she was doing a report on "The Great Gatsby."

และเธอกำลังทำรายงาน เรื่อง “เดอะ เกรท แกสบี้”

And when she was reading "The Great Gatsby,"

และตอนที่เธอกำลังอ่าน “เดอะ เกรท แกสบี้”

Jay Gatsby keeps looking at the green light off into the distance.

เจย์ แกสบี้ เฝ้ามองแสงสีเขียว ที่อยู่ไกลออกไป

And she's like, "Why does he do that?"

แล้วเธอก็สงสัยว่า “เขาทำแบบนั้นทำไม”

She did some web searches, and people have obviously studied this

เธอได้ค้นหาข้อมูลทางเว็บฯ และเห็นว่าหลายคนได้ศึกษาเรื่องนี้แล้ว

and commented about the symbolism of that,

แสดงความคิดเห็น เกี่ยวกับสัญลักษณ์ของมัน

but none of it was really resonating with her.

แต่ไม่มีอันไหนที่โดนใจเธอเลย

And then she realized that she had Khanmigo

แล้วเธอก็นึกขึ้นได้ ว่าเธอมีคานมิโก้

and that she could talk to Jay Gatsby himself.

และเธอก็สามารถคุยกับ เจย์ แกสบี้ ได้ด้วยตัวเอง

And so, "Ah, splendid choice, old sport.

“เฮ้ เป็นการเลือกที่เลิศหรูมาก สหายเอ๋ย

I am now Jay Gatsby, the enigmatic millionaire

ข้าคือเจย์ แกสบี้ มหาเศรษฐีผู้ลึกลับ

from F. Scott Fitzgerald’s classic.”

จากหนังสือสุดคลาสสิก ของเอฟ. สก็อตต์ ฟิตซ์เจอรัลด์”

And so, "Why do you keep staring at the green light?"

เธอถาม “ทำไมคุณถึงเอาแต่จ้องมองแสงสีเขียว”

"Ah, the green light, old sport.

“อ๋อ แสงสีเขียวนั่นหรือ สหาย

It's a symbol of my dreams and desires, you see.

มันคือสัญลักษณ์ของความฝัน และความปรารถนาของข้า เจ้าเข้าใจไหม

It's situated at the end of Daisy Buchanan's dock

มันตั้งอยู่ที่ท้ายท่าเทียบเรือ ของ เดซี่ บูแคนัน

across the bay from my mansion.

ฝั่งตรงข้ามของอ่าว จากคฤหาสน์ของข้า

I gaze at it longingly as it represents my yearning for the past

ข้าจ้องมองมันด้วยความปรารถนา มันเป็นสัญลักษณ์ของความโหยหาอดีตของข้า

and my hope to reunite with Daisy, the love of my life."

และความหวังที่ข้าจะได้ย้อนคืน มาพบกับเดซี่ที่รักของข้าอีกครั้ง”

And what was cool is, Saanvi then said, “I had this long conversation,”

และที่เจ๋งคือ ซันวีบอกว่า “ฉันสนทนากับเขาอยู่นาน”

she called him “Mr. Gatsby,”

เธอเรียกเขาว่า “คุณแกสบี้”

and at the end she actually apologized for taking his time,

และตอนจบบทสนทนา เธอก็ขอโทษเขา ที่ทำให้เขาต้องสละเวลา

which I thought was very polite of her.

ซึ่งผมว่าเธอสุภาพมาก ๆ

But you can imagine this unlocks learning literature, learning ...

ซึ่งคุณจะเห็นว่าสิ่งนี้ ได้ปลดล็อกการเรียนรู้วรรณกรรม

You could talk to historical figures.

คุณสามารถพูดคุยกับ บุคคลสำคัญทางประวัติศาสตร์

We're even probably going to add an activity

เราอาจจะเพิ่มกิจกรรม

you can talk to like, the Mississippi River.

ที่คุณสามารถพูดคุยกับ แม่น้ำมิสซิสซิปปี

It brings things to life in ways that really were science fiction

มันทำให้สิ่งต่าง ๆ มีชีวิตขึ้นมา ในรูปแบบที่เป็นได้แค่นิยายวิทยาศาสตร์

even six months or a year ago.

เมื่อสักหกเดือนหรือหนึ่งปีที่แล้ว

Students can get into debates with the AI.

นักเรียนสามารถที่จะโต้เถียงกับเอไอ

And we’ve got this here is the student debating

ที่เราเห็นอยู่นี้ คือนักเรียนที่กำลังโต้เถียง

whether we should cancel student debt.

ว่าเราควรยกเลิกหนี้นักเรียนไหม

The student is against canceling student debt,

นักเรียนคนนี้ คัดค้านการยกเลิกหนี้นักเรียน

and we've gotten very clear feedback.

และเราก็ได้รับความคิดเห็นที่กระจ่างมาก

We started running it at Khan World School in our lab school that we have,

เราเริ่มดำเนินการที่โรงเรียนคานเวิลด์ ในห้องทดลองที่เรามี

Khan Lab School.

โรงเรียนคานแล็บ

The students, the high school students especially,

เหล่านักเรียน โดยเฉพาะนักเรียน ม.ปลาย

they're saying "This is amazing to be able to fine-tune my arguments

พูดกันว่า ”มันน่าทึ่งมาก ๆ ที่ผมสามารถปรับแต่งข้อโต้แย้งได้

without fearing judgment.

โดยไม่ต้องกลัวว่าจะถูกตัดสิน

มันทำให้รู้สึกมั่นใจ

It makes me that much more confident

to go into the classroom and really participate."

ที่จะมีส่วนร่วมในชั้นเรียนจริง ๆ”

And we all know that Socratic dialogue debate is a great way to learn,

เรารู้ดีว่าการโต้เถียงกันแบบโสคราตีส เป็นแนวทางการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยม

but frankly, it's not out there for most students.

แต่พูดกันตามตรง มันยังไปไม่ถึงมือของนักเรียนส่วนใหญ่

But now it can be accessible to hopefully everyone.

แต่หวังว่าตอนนี้ทุกคนจะสามารถเข้าถึงได้

A lot of the narrative, we saw that in the headlines, has been,

เรื่องราวมากมาย ที่เราเห็นในพาดหัวข่าว มักจะเป็นแบบ

"It's going to do the writing for kids.

“มันจะเขียนงานให้เด็ก ๆ

Kids are not going to learn to write."

เด็ก ๆ จะไม่ได้เรียนรู้ด้านการเขียน”

But we are showing that there's ways that the AI doesn't write for you,

แต่เรากำลังทำให้เห็นว่า มันมีวิธีที่เอไอจะไม่เขียนให้คุณ

it writes with you.

แต่เขียนไปกับคุณ

So this is a little thing,

ยกตัวอย่างเล็ก ๆ น้อย ๆ

and my eight year old is addicted to this,

ที่ลูก 8 ขวบของผม ติดงอมแงมมาก

and he's not a kid that really liked writing before,

แล้วเขาก็ไม่ใช่เด็ก ที่รักการเขียนซะด้วย

but you can say,

แต่คุณสามารถพิมพ์ว่า

“I want to write a horror story,”

“ผมอยากเขียนเรื่องสยองขวัญ”

and it says, "Ooh, a horror story, how spine-tingling and thrilling.

แล้วมันตอบว่า “โอ้ว เรื่องสยองขวัญ เสียวสันหลังวาบเลย

Let's dive into the world of eerie shadows and chilling mysteries."

มาดำดิ่งลงสู่โลกแห่งความมืดมิด และความลึกลับหนาวเหน็บกันเถอะ”

And this is an activity where the student will write two sentences,

และนี่คือกิจกรรมที่ นักเรียนจะได้เขียนสองประโยค

and then the AI will write two sentences.

จากนั้นเอไอจะเขียนสองประโยค

And so they collaborate together on a story.

พวกเขาร่วมมือกันเขียนเรื่องราว

The student writes, "Beatrice was a misunderstood ghost.

นักเรียนเขียน “เบียทริซเป็นผีที่ถูกเข้าใจผิด

She wanted to make friends but kept scaring them by accident."

เธอต้องการหาเพื่อน แต่กลับทำให้คนกลัวโดยไม่ตั้งใจ”

And the AI says, "Poor Beatrice, a lonely spirit yearning for companionship.

เอไอเขียนต่อ ”เบียทริซที่น่าสงสาร วิญญาณที่อ้างว้างโหยหาความเป็นเพื่อน

One day she stumbled upon an old abandoned mansion," etc.

วันหนึ่งเธอบังเอิญไปเจอ คฤหาสน์ร้างหลังหนึ่ง” เป็นต้น

I encourage you all to hopefully one day try this.

ผมแนะนำคุณทุกคน หวังว่าวันหนึ่งคุณจะลองทำสิ่งนี้

This is surprisingly fun.

มันสนุกอย่างน่าประหลาดใจ

Now to even more directly hit this use case.

เพื่อให้ตรงกับการใช้งานนี้มากยิ่งขึ้น

And what I'm about to show you,

และสิ่งที่ผมกำลังจะนำเสนอ

everything I showed you so far

ทุกอย่างที่ผมนำเสนอมา ได้เป็นส่วนหนึ่งของคานมิโก้แล้ว

is actually already part of Khanmigo, and what I’m about to show you,

และสิ่งที่ผมกำลังจะนำเสนอ

we haven't shown to anyone yet, this is a prototype.

เรายังไม่เคยนำเสนอที่ไหน มันยังเป็นแค่ต้นแบบ

We hope to be able to launch it in the next few months,

เราหวังว่าจะเปิดตัวมัน ในอีกสองสามเดือนข้างหน้า

but this is to directly use AI, use generative AI,

นี่คือการใช้เอไอโดยตรง ใช้เจนเนอเรทีฟเอไอ

to not undermine English and language arts

เพื่อไม่ให้บั่นทอนภาษาอังกฤษ และศิลป์ภาษา

but to actually enhance it in ways

แต่เพื่อปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นในแบบที่ เราไม่นึกไม่ฝันเมื่อปีที่แล้ว

that we couldn't have even conceived of even a year ago.

This is reading comprehension.

นี่คือการอ่านวิเคราะห์

The students reading Steve Jobs's famous speech at Stanford.

นักเรียนอ่านสุนทรพจน์อันโด่งดัง ของสตีฟ จอบส์ ที่มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด

And then as they get to certain points,

เมื่อถึงจุด ๆ หนึ่ง

they can click on that little question.

พวกเขาสามารถคลิกที่คำถามเล็ก ๆ นั้นได้

And the AI will then Socratically, almost like an oral exam,

จากนั้นเอไอจะทำแบบโสคราตีส เกือบจะเหมือนการสอบปากเปล่า

ask the student about things.

โดยถามนักเรียนในเรื่องต่าง ๆ

And the AI can highlight parts of the passage.

แล้วเอไอก็สามารถไฮไลต์ ส่วนต่าง ๆ ของข้อความได้

Why did the author use that word?

ทำไมผู้เขียนถึงใช้คำนี้

What was their intent?

เจตนาของเขาคืออะไร

Does it back up their argument?

มันสนับสนุนข้อโต้แย้งของเขามั้ย

They can start to do stuff that once again,

มันสามารถทำสิ่งที่

we never had the capability to give everyone a tutor,

เราไม่เคยทำได้ ในการเป็นติวเตอร์ให้ทุกคน

everyone a writing coach to actually dig in to reading at this level.

เป็นโค้ชการเขียนให้ทุกคน ได้เจาะลึกการอ่านในระดับนี้

And you could go on the other side of it.

แล้วยังมีอีกด้าน

And we have whole work flows that helps them write,

เรามีขั้นตอนการทำงานทั้งหมด ที่ช่วยให้พวกเขาเขียน

helps them be a writing coach, draw an outline.

ช่วยเขาโดยเป็นโค้ชการเขียน เขียนโครงร่าง

But once a student actually constructs a draft,

แต่เมื่อนักเรียนเขียนฉบับร่างแล้ว

and this is where they're constructing a draft,

และนี่คือที่ที่พวกเขากำลังสร้างฉบับร่าง

they can ask for feedback once again,

นักเรียนก็สามารถ ขอความคิดเห็นอีกครั้งได้

as you would expect from a good writing coach.

ตามที่คุณคาดหวัง จากโค้ชการเขียนที่ดี

In this case, the student will say, let's say,

ในกรณีนี้ นักเรียนจะบอกว่า

"Does my evidence support my claim?"

“หลักฐานของผม สนับสนุนคำกล่าวอ้างของผมหรือไม่”

And then the AI, not only is able to give feedback,

แล้วเอไอไม่เพียงแต่สามารถให้ความเห็น

but it's able to highlight certain parts of the passage and says,

ยังสามารถไฮไลต์ ข้อความบางส่วนแล้วบอกว่า

"On this passage, this doesn't quite support your claim,"

“ในข้อความนี้ ไม่สนับสนุน คำกล่าวอ้างของคุณมากนัก”

but once again, Socratically says, "Can you tell us why?"

แล้วก็ถามแบบโสคราตีสว่า “บอกได้ไหมว่าทำไม”

So it's pulling the student, making them a better writer,

มันจึงเป็นการดึงนักเรียน ให้พวกเขาเป็นนักเขียนที่ดีขึ้น

giving them far more feedback

ให้คำแนะนำแก่พวกเขา

than they've ever been able to actually get before.

มากกว่าที่พวกเขาเคยได้รับ

And we think this is going to dramatically accelerate writing, not hurt it.

เราคิดว่านี่จะช่วยเร่งการเขียนอย่างมาก ไม่ใช่การบั่นทอน

Now, everything I've talked about so far is for the student.

มาถึงจุดนี้ ทุกอย่างที่ผมได้พูด เกี่ยวข้องกับนักเรียน

But we think this could be equally as powerful for the teacher

แต่เราคิดว่าสิ่งนี้ อาจจะทรงพลังพอ ๆ กันสำหรับครู

to drive more personalized education and frankly

ในการขับเคลื่อนการศึกษาส่วนบุคคลให้มากขึ้น

save time and energy for themselves and for their students.

และช่วยประหยัดเวลาและพลังงาน สำหรับตนเองและสำหรับนักเรียน

So this is an American history exercise on Khan Academy.

นี่คือแบบฝึกหัดประวัติศาสตร์อเมริกัน ที่คานอะคาเดมี่

It's a question about the Spanish-American War.

เป็นคำถามเกี่ยวกับสงครามสเปน-อเมริกา

And at first it's in student mode.

ในตอนแรกมันอยู่ในโหมดนักเรียน

And if you say, “Tell me the answer,” it’s not going to tell the answer.

ถ้าคุณพูดว่า “จงบอกคำตอบ” มันจะไม่บอกคำตอบ

It's going to go into tutoring mode.

มันจะเข้าโหมดติว

But that little toggle which teachers have access to,

แต่แป้นคำสั่งที่ครูสามารถเข้าถึงได้นั้น

they can turn student mode off and then it goes into teacher mode.

พวกเขาสามารถปิดโหมดนักเรียนได้ แล้วก็เข้าสู่โหมดครู

And what this does is it turns into --

แล้วมันจะกลายเป็น...

You could view it as a teacher's guide on steroids.

คุณอาจมองมันเป็น คู่มือครูฉบับเข้มข้น

Not only can it explain the answer,

มันไม่เพียงสามารถ อธิบายคำตอบได้เท่านั้น

it can explain how you might want to teach it.

แต่มันยังสามารถอธิบายได้ว่า คุณอยากจะสอนอย่างไร

It can help prepare the teacher for that material.

มันสามารถช่วยครูเตรียมเนื้อหา

It can help them create lesson plans, as you could see doing right there.

มันสามารถช่วยออกแบบแผนการสอน อย่างที่คุณเห็นมันกำลังทำอยู่

It'll eventually help them create progress reports

แล้วมันก็จะช่วยให้พวกครู สร้างรายงานความคืบหน้า

and help them, eventually, grade.

และช่วยครูในการออกเกรด

So once again, teachers spend about half their time

อยากที่บอก ครูใช้เวลาประมาณครึ่งหนึ่ง

with this type of activity, lesson planning.

ไปกับภาระงานลักษณะนี้ การวางแผนการสอน

All of that energy can go back to them

พลังงานที่สูญเสียไปนั้น สามารถส่งคืนไปที่ครู

or go back to human interactions with their actual students.

และสามารถนำมาสร้าง ปฏิสัมพันธ์กับลูกศิษย์ของตัวเองได้

(Applause)

(เสียงปรบมือ)

So, you know, one point I want to make.

ประเด็นหนึ่งที่ผมอยากพูดถึง

These large language models are so powerful,

แบบจำลองทางภาษา ขนาดใหญ่เหล่านี้ ทรงพลังมาก

there's a temptation to say like, well,

มีบางอย่างที่ทำให้เรารู้สึกว่า อืม

all these people are just going to slap them onto their websites,

คนจำพวกหนึ่งก็จะแค่โยนเอไอลงบนเว็บไซต์

and it kind of turns the applications themselves into commodities.

แล้วเปลี่ยนมันให้กลายเป็นสินค้า

And what I've got to tell you

และผมอยากจะบอกคุณ

is that’s one of the reasons why I didn’t sleep for two weeks

ว่านั่นคือสาเหตุหนึ่ง ที่ทำให้ผมไม่ได้นอนสองสัปดาห์

when I first had access to GPT-4 back in August.

ตอนที่ผมได้ลองจีพีที-4 ในเดือนสิงหาคม

But we quickly realized that to actually make it magical,

แต่เราตระหนักได้อย่างรวดเร็ว ว่าการทำให้มันมีมนต์ขลังนั้น

I think what you saw with Khanmigo a little bit,

อย่างที่คุณเห็นแว็บ ๆ กับคานมิโก้

it didn't interact with you the way that you see ChatGPT interacting.

มันไม่ได้โต้ตอบกับคุณ ในแบบที่คุณเห็นแชทจีพีทีโต้ตอบ

It was a little bit more magical, it was more Socratic,

มันมีมนต์ขลังกว่าเล็กน้อย มันเป็นแบบโสกราตีสมากกว่า

it was clearly much better at math

เห็นได้ชัดว่ามันเก่งเลข

than what most people are used to thinking.

มากกว่าที่คนส่วนใหญ่เคยคิด

And the reason is,

สาเหตุก็คือ

there was a lot of work behind the scenes to make that happen.

มีงานเบื้องหลังมากมาย ที่ทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้น

And I could go through the whole list of everything we've been working on,

และผมสามารถพูดถึงทุกรายการ ของทุกสิ่งที่เรากำลังทำอยู่

many, many people for over six, seven months to make it feel magical.

หลายต่อหลายคนที่ลุยกันมากว่า หกเจ็ดเดือนเพื่อให้มันมหัศจรรย์ขนาดนี้

But perhaps the most intellectually interesting one

แต่สิ่งที่น่าสนใจที่สุด ในเชิงของสติปัญญา

is we realized, and this was an idea from an OpenAI researcher,

ก็คือการที่เราตระหนักว่า และนี่คือแนวคิดจากนักวิจัยของโอเพนเอไอ

that we could dramatically improve its ability in math

ที่ว่าเราสามารถปรับปรุง ความสามารถด้านคณิตศาสตร์

and its ability in tutoring

และความสามารถในการติวได้อย่างมาก

if we allow the AI to think before it speaks.

หากเราอนุญาตให้เอไอได้คิด ก่อนที่จะพูด

So if you're tutoring someone

ดังนั้น หากคุณติวใครซักคน

and you immediately just start talking before you assess their math,

แล้วคุณเริ่มพูดทันที ก่อนที่คุณจะประเมินสิ่งที่นักเรียนมี

you might not get it right.

คุณอาจให้คำตอบที่ผิดได้

But if you construct thoughts for yourself,

แต่ถ้าคุณตกผลึกทางความคิดก่อน

and what you see on the right there is an actual AI thought,

และสิ่งที่คุณเห็นทางด้านขวา คือความคิดที่เกิดขึ้นของเอไอ

something that it generates for itself but it does not share with the student.

ซึ่งเป็นสิ่งที่มันตกผลึกในหัวตัวเอง ไม่ได้แชร์กับนักเรียน

then its accuracy went up dramatically,

นั่นทำให้ความถูกต้องแม่นยำ เพิ่มขึ้นอย่างมาก

and its ability to be a world-class tutor went up dramatically.

และความสามารถในการเป็น ติวเตอร์ระดับโลกก็พุ่งสูงขึ้นเช่นกัน

And you can see it's talking to itself here.

คุณจะเห็นว่ามันคุยกับตัวเอง

It says, "The student got a different answer than I did,

มันว่า “นักเรียนคนนั้น ได้คำตอบที่แตกต่างจากผม

but do not tell them they made a mistake.

แต่อย่าเพิ่งบอกว่าเขาทำผิด

Instead, ask them to explain how they got to that step."

ในทางกลับกัน ให้เขาได้อธิบาย ว่าขั้นตอนทางความคิดนั้นเป็นมายังไง

So I'll just finish off, hopefully,

ผมจะขอจบเพียงลงเท่านี้

you know, what I’ve just shown you is just half of what we are working on,

สิ่งที่ผมเพิ่งแสดงให้คุณเห็น คือครึ่งหนึ่งของสิ่งที่เรากำลังทำอยู่

and we think this is just the very tip of the iceberg

และเราคิดว่านี่เป็นเพียง ปลายสุดของภูเขาน้ำแข็ง

of where this can actually go.

ของสิ่งที่เราสามารถทำได้

And I'm pretty convinced, which I wouldn't have been even a year ago,

ผมค่อนข้างมั่นใจ ในสิ่งที่ผมจะไม่มั่นใจเลย หากย้อนกลับไปแม้เพียงปีเดียว

that we together have a chance of addressing the 2 sigma problem

ว่าหากเราร่วมมือกัน ก็จะมีโอกาสแก้ปัญหา 2 ซิกมา

and turning it into a 2 sigma opportunity,

และเปลี่ยนมันให้เป็นโอกาส 2 ซิกมา

dramatically accelerating education as we know it.

เร่งการเปลี่ยนแปลงทางการศึกษา อย่างที่เรามีอยู่

Now, just to take a step back at a meta level,

เอาละ เราลองถอยออกมาดูภาพกว้างกัน

obviously we heard a lot today, the debates on either side.

แน่นอนว่า วันนี้เราได้ยิน การถกเถียงกันจากทั้งสองฝั่ง

There's folks who take a more pessimistic view of AI,

มีคนที่มองเอไอในแง่ร้าย

they say this is scary,

เขาว่ามันน่ากลัว

there's all these dystopian scenarios,

มีสถานการณ์สมมุติต่าง ๆ แบบที่โลกวุ่นวายโกลาหล

we maybe want to slow down, we want to pause.

เราอาจต้องการชะลอลง เราต้องการหยุดชั่วคราว

On the other side, there are the more optimistic folks

ในอีกด้านหนึ่ง ก็มีคนมองโลกในแง่ดี

that say, well, we've gone through inflection points before,

ที่บอกว่า เราเคยผ่านจุดเปลี่ยนมาก่อน

we've gone through the Industrial Revolution.

เราได้ผ่านการปฏิวัติอุตสาหกรรม

It was scary, but it all kind of worked out.

มันน่ากลัว แต่มันก็ได้ผล

And what I'd argue right now

และสิ่งที่ผมจะพิพาทในตอนนี้ก็คือ

is I don't think this is like a flip of a coin

ผมไม่คิดว่านี่เหมือนกับการโยนหัวโยนก้อย

or this is something where we'll just have to,

หรือเป็นสิ่งที่เราจะต้อง

like, wait and see which way it turns out.

รอดูว่ามันจะออกมาเป็นอย่างไร

I think everyone here and beyond,

ผมคิดว่าทุกคนที่นี่และที่อื่น ๆ

we are active participants in this decision.

เราสามารถเป็นผู้มีส่วนร่วมที่กระตือรือร้น ในการตัดสินใจครั้งนี้

I'm pretty convinced that the first line of reasoning

ผมค่อนข้างเชื่อว่า บรรทัดแรกของการให้เหตุผลนั้น

is actually almost a self-fulfilling prophecy,

เกือบจะเป็นคำทำนายด้วยตัวของมันเอง

that if we act with fear and if we say,

ว่าหากเราทำมันด้วยความกลัว และถ้าเราพูดว่า

"Hey, we've just got to stop doing this stuff,"

“เฮ้ เราต้องหยุดทำสิ่งนี้ก่อน”

what's really going to happen is the rule followers might pause,

สิ่งที่จะเกิดขึ้นจริง ๆ ก็คือ ผู้ที่ปฏิบัติตามกฎอาจจะหยุดชั่วคราว

might slow down,

อาจจะชะลอลง

but the rule breakers, as Alexandr [Wang] mentioned,

แต่ผู้ฝ่าฝืนกฎ อย่างที่อเล็กซานเดอร์ หวัง พูดไว้

the totalitarian governments, the criminal organizations,

รัฐบาลเผด็จการ องค์กรอาชญากรรม

they're only going to accelerate.

พวกนั้นมีแต่จะเร่งขึ้น

And that leads to what I am pretty convinced is the dystopian state,

และนั่นจะนำไปสู่สิ่งที่ผมค่อนข้างเชื่อว่า คือสภาวะที่โลกวุ่นวายโกลาหล

which is the good actors have worse AIs than the bad actors.

ซึ่งก็คือคนดีมีเอไอที่แย่กว่าที่คนเลวมี

But I'll also, you know, talk to the optimists a little bit.

แต่ผมก็จะพูดกับ คนมองโลกในแง่ดีเช่นกันว่า

I don't think that means that,

ผมไม่คิดว่ามันคือการที่

oh, yeah, then we should just relax and just hope for the best.

เราควรจะชิล ๆ และหวังว่าทุกอย่างจะออกมาดีที่สุด

That might not happen either.

นั่นอาจไม่เกิดขึ้นเช่นกัน

I think all of us together have to fight like hell

ผมว่าพวกเราทุกคนต้อง ร่วมมือกันต่อสู้แบบสุด ๆ

to make sure that we put the guardrails,

เพื่อให้แน่ใจว่าเราได้วางแนวป้องกันไว้

we put in -- when the problems arise --

เมื่อเกิดปัญหาขึ้น

reasonable regulations.

เราได้วางกฎที่สมเหตุสมผลไว้แล้ว

But we fight like hell for the positive use cases.

เราต่อสู้อย่างหนักเพื่อการใช้งานในเชิงบวก

Because very close to my heart,

เพราะสิ่งที่อยู่ในหัวใจของผมมากที่สุด

and obviously there's many potential positive use cases,

แน่นอนว่ามีการใช้งานเชิงบวก ที่เป็นไปได้มากมาย

but perhaps the most powerful use case

แต่การใช้งาน ที่น่าจะทรงพลังมากที่สุด

and perhaps the most poetic use case is if AI, artificial intelligence,

และอาจจะเป็นการใช้งาน เชิงกวีมากที่สุด

ก็คือถ้าเอไอ หรือปัญญาประดิษฐ์

can be used to enhance HI, human intelligence,

สามารถถูกนำมาใช้ เพื่อปรับปรุงเอชไอ

ปัญญาของมนุษย์

human potential and human purpose.

ศักยภาพของมนุษย์

และจุดมุ่งหมายของมนุษย์

Thank you.

ขอบคุณครับ

(Applause)

(เสียงปรบมือ)