Gartner แนะจับตามอง 10 อันดับเทรนด์เทคโนโลยี แห่งปี2020
Please wait...
SOLUTIONS CORNER
Gartner แนะจับตามอง 10 อันดับเทรนด์เทคโนโลยี แห่งปี2020

Gartner แนะจับตามอง 10 อันดับเทรนด์เทคโนโลยี แห่งปี 2020ที่จะทำให้คู่แข่งตามคุณไม่ทัน

 
ไม่ว่าจะเป็น Hyperautomation, Blockchain, AI security, Distributed Cloud หรือแม้กระทั่งการผลักดันให้เกิดการพัฒนาสิ่งใหม่ๆ และการสร้างโอกาสให้กับการขับเคลื่อนการทำงานด้วยตนเองได้อย่างอิสระ (Autonomous Things) ซึ่งทั้งหมดนี้ ต่างก็รวมอยู่ในแนวโน้มเทคโนโลยีที่จะถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือ "เชิงกลยุทธ์" มากที่สุด ในปี 2020
 
แม้ว่าการนำเทคโนโลยีต่างๆ มาใช้เพื่อเพิ่มความรู้ความเข้าใจและประสบการณ์ทางกายภาพให้กับมนุษย์ (Human Augmentation) นั้น จะก่อให้เกิดภาพต่างๆ ของ "Cyborg" หรือมนุษย์จักรกลแห่งโลกอนาคตขึ้นในใจ แต่จะว่าไปแล้วมนุษย์ก็ได้มีการนำเทคโนโลยีมาเสริมเติมแต่งส่วนต่างๆ ของร่างกายมาเป็นเวลาหลายร้อยปีแล้ว ไม่ว่าจะเป็นแว่นตา, เครื่องช่วยฟัง ตลอดจนอวัยวะเทียมต่างๆ (Prosthetics) ที่ได้รับการพัฒนาจนกลายเป็นประสาทหูเทียมและอุปกรณ์ที่ถูกออกแบบมาเพื่อการสวมใส่และพกพา (Wearable) เสมือนว่ามันเป็นอวัยวะส่วนหนึ่งของร่างกาย
 
ลองจินตนาการกันดูว่า จะเกิดอะไรขึ้นกับโลกของเราถ้านักวิทยาศาสตร์สามารถเพิ่มพื้นที่ให้กับการจัดเก็บข้อมูลในสมอง หรือสามารถฝังชิปเข้าไปในสมองเพื่อถอดรหัสในรูปแบบของระบบประสาท? หรือจะดีแค่ไหนถ้าแพทย์สามารถฝังเซ็นเซอร์ เพื่อติดตามว่ายาที่กินหรือฉีดเข้าไปมีการเคลื่อนย้ายไปยังส่วนต่างๆ ภายในร่างกายของเรา ได้อย่างไร? และถ้าอุปกรณ์สวมใส่ที่ขับเคลื่อนด้วยระบบไฮดรอลิกอย่างExoskeleton จะกลายเป็นชุดมาตรฐานสำหรับผู้ที่ทำงานในอุตสาหกรรมการผลิตรถยนต์ (Autoworker) เพื่อช่วยป้องกันอาการบาดเจ็บและยังช่วยเพิ่มศักยภาพในการยกของหนักได้มากกว่าคนปกติทั่วไป อะไรจะเกิดขึ้นถ้าเรื่องทั้งหมดนี้เกิดขึ้นจริง?
 
ปัจจุบันเทคโนโลยีต่างๆ กำลังอยู่ในขั้นตอนของการเปลี่ยนแปลงที่ก้าวไปไกลเกินกว่าการเพิ่มศักยภาพ  (Augmentation) ที่เข้ามาแทนที่ความสามารถของมนุษย์ (Capability) และกำลังจะเข้าสู่การเพิ่มศักยภาพที่จะช่วยสร้างขีดความสามารถที่เหนือกว่ามนุษย์ปกติทั่วไป
 
การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะส่งผลกระทบต่อโลกและภาคธุรกิจเป็นอย่างมาก นี่จึงเป็นอีกหนึ่งเหตุผลที่ทำให้เทคโนโลยีการเพิ่มศักยภาพให้กับมนุษย์ (Human Augmentation) เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ที่น่าจับตามอง 10อันดับแรกของ Gartner ที่จะผลักดันให้เกิดการปฏิรูปและสร้างโอกาสที่สำคัญในอีก5-10 ปี ข้างหน้า
 
โดยจากการคาดการณ์ของ Gartner นั้น เทรนด์ดังกล่าวมีโครงสร้างมาจากแนวคิดที่ว่า "People-Centric Smart Spaces" ซึ่งก็แปลว่า เราจะต้องมองให้ออกว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะส่งผลกระทบต่อมนุษย์และสภาพแวดล้อมอย่างไร โดยผลกระทบต่อมนุษย์ที่ว่านี้หมายถึง การอำนวยความสะดวกให้แก่มนุษย์ ทั้งในด้านการทำงานและการใช้งาน ส่วนผลกระทบที่มีต่อสภาพแวดล้อมนั้นหมายถึง การพัฒนาเพื่อให้สภาพแวดล้อมดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของที่อยู่อาศัย สถานที่ทำงาน หรือแม้แต่การเดินทาง 
 
"แนวโน้มของเทคโนโลยีเหล่านี้จะส่งผลกระทบอย่างมากต่อมนุษย์และพื้นที่ที่พวกเขาอาศัยอยู่" นี่เป็นคำกล่าวของ Brian Burke รองประธานฝ่ายวิจัยของ Gartnerที่ได้กล่าวไว้ในงาน Gartner 2019 IT Symposium/Xpo™ ที่เมืองออร์แลนโด ในรัฐฟลอริดา โดยเขายังกล่าวเพิ่มเติมว่า "แทนที่จะสร้างชุดของเทคโนโลยี (Technology Stack) แล้วค่อยมาพิจารณาหาแอพพลิเคชั่นที่มีศักยภาพในภายหลัง องค์กรต่างๆ ควรที่จะต้องพิจารณาถึงบริบททางธุรกิจและมนุษย์ก่อนเป็นอันดับแรก"
 
อย่างไรก็ตาม แนวโน้มของเทคโนโลยีเหล่านี้ก็ไม่ได้ทำให้ธุรกิจประสบความสำเร็จได้โดยลำพัง ดั้งนั้น บรรดาผู้นำด้านไอทีจะต้องตัดสินใจว่าการรวมตัวกันของเทรนด์เทคโนโลยีตัวใดบ้าง ที่จะช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรม (Innovation) และกลยุทธ์(Strategy) ให้กับองค์กรของคุณได้ดีที่สุด
 
ตัวอย่างเช่น เราสามารถนำเอาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในรูปแบบของ Machine Learning (ML) พร้อมด้วย Hyperautomationและ Edge Computing มาผสานรวมกันเพื่อเปิดใช้งานพื้นที่ที่เป็นอาคารอัจฉริยะ (Smart Building) และเมืองอัจฉริยะ (Smart City) แบบบูรณาการได้ นอกจากนี้ การผสานรวมกันเป็นหนึ่งเดียวของเทคโนโลยีเหล่านี้ก็ยังช่วยให้ผู้คนจำนวนมากสามารถเข้าถึงเครื่องมือและข้อมูลที่สงวนไว้ก่อนหน้านี้สำหรับบางคน  ได้มากยิ่งขึ้น
 

10อันดับของเทรนด์ด้าน Strategic Technology ที่มาแรงแห่งปี 2020   

1.Hyperautomation

เครื่องจักรอัตโนมัติ (Automation) นั้น เป็นเครื่องมือที่ใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างระบบการทำงานแบบอัตโนมัติ ซึ่งครั้งหนึ่งเคยจำเป็นต้องใช้มนุษย์เพื่อควบคุมการทำงานของมัน
 
Hyperautomation นั้น เกี่ยวข้องกับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีขั้นสูง ซึ่งรวมถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI)และการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) เพื่อที่จะเพิ่มในส่วนของกระบวนการอัตโนมัติ (Automate Processes) และขีดความสามารถของมนุษย์ให้มากยิ่งขึ้น ดังนั้น  Hyperautomation จึงถูกขยายไปยังเครื่องมือหรือเครื่องจักรต่างๆ ที่มีการทำงานแบบอัตโนมัติ และนอกจากนี้ก็ยังครอบคลุมถึงระบบอัตโนมัติที่มีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้น ด้วยเช่นกัน ยกตัวอย่างเช่น การค้นหา, วิเคราะห์, การออกแบบ, ระบบอัตโนมัติ, การเปรียบเทียบ,ตรวจสอบ และการคิดทบทวน (Reassess) เป็นต้น
 
เนื่องจาก ความสามารถในการทำงานของมนุษย์นั้นไม่สามารถทดแทนได้ด้วยเครื่องไม้เครื่องมือเพียงชนิดเดียวได้ ดังนั้น ในปัจจุบัน Hyperautomation จึงเกี่ยวข้องกับการผสานรวมกันของเครื่องมือหลากหลายชนิด ซึ่งก็รวมถึงหุ่นยนต์อัตโนมัติ หรือที่เราเรียกกันว่า RPA (Robotic Process Automation), ซอฟต์แวร์การจัดการระบบธุรกิจอัจฉริยะ หรือ iBPMS (Intelligent Business Management Software) และ AI โดยมีจุดมุ่งหมายที่สำคัญก็คือ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีการเพิ่มจำนวนขึ้นเรื่อยๆ นั่นเอง
 
แม้ว่านั่นจะไม่ใช่เป้าหมายหลัก แต่ Hyperautomationก็มักจะส่งผลให้เกิดการสร้างแบบจำลองวัตถุทางกายภาพ กระบวนการ และระบบต่างๆ ที่เกี่ยวกับองค์กรที่อยู่ในรูปแบบดิจิตอล หรือ DTO (Digital Twin of the Organization) ซึ่งจะช่วยให้องค์กรสามารถเห็นภาพของฟังก์ชั่นต่างๆ (Function), กระบวนการ (Processes) และตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (Key Performance Indicators) ว่าจะมีปฏิกิริยาต่อการผลักดันมูลค่าได้อย่างไร ซึ่งหลังจากนั้น DTO จะกลายเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการ Hyperautomationซึ่งสามารถให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์และต่อเนื่องเกี่ยวกับองค์กร และยังมีส่วนช่วยในการขับเคลื่อนโอกาสทางธุรกิจอย่างเห็นได้ชัด
 

2.Multiexperience

Multiexperience นั้น เป็นการแทนที่มนุษย์ที่มีทักษะและความเข้าใจเกี่ยวกับเทคโนโลยี (Technology-Literacy People) ด้วยเทคโนโลยีที่มีทักษะและความเข้าใจเกี่ยวกับมนุษย์ (People-Literate Technology) ซึ่งในส่วนของเทรนด์ดังกล่าว เราจะได้เห็นแนวคิดแบบดั้งเดิมของคอมพิวเตอร์ที่วิวัฒนาการมาจากการโต้ตอบกับคอมพิวเตอร์ได้เพียงจุดเดียว (Single Point of Interaction) ไปจนถึงระบบที่รวมเอาอินเทอร์เฟซที่ใช้ประสาทสัมผัสทั้งห้า (Multisensory) และความสามารถในการตรวจจับจุดสัมผัสได้หลายจุด (Multitouchpoint) เข้าไว้ด้วยกัน ยกตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีที่เรียกกันว่าแวร์เอเบิ้ล(Wearable) และระบบเซ็นเซอร์ในคอมพิวเตอร์ขั้นสูง เป็นต้น
 
ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดก็คือ การสร้างประสบการณ์ที่นอกเหนือจากการสั่งซื้ออาหารตามแอพพลิเคชั่นทั่วๆ ไป ของ Dominoพิซซ่า ที่ประกอบไปด้วยยานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติ (Autonomous Vehicles), ระบบ Tracking เพื่อใช้ติดตาม Pizzaและลำโพงอัจฉริยะ (Smart Speaker) ที่ใช้ในการสื่อสารกับลูกค้า
 
ในปัจจุบัน Multiexperience มุ่งเน้นไปที่การสร้างประสบการณ์ดิจิตอลที่เหนือจินตนาการด้วยImmersive Experience ที่ใช้เทคโนโลยีการรวมสภาพแวดล้อมจริงกับวัตถุเสมือนเข้าด้วยกัน ในเวลาเดียวกัน (Augmented Reality: AR), เทคโนโลยีการสร้างภาพเสมือนจริง โดยการนำผู้ใช้เข้าไปมีส่วนร่วมในสถานการณ์จำลองนั้น ๆ (Virtual Reality: VR), Mixed Reality (MR) ซึ่งเป็นการผสมผสานระหว่าง AR และ VR, ส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร (Human–Machine Interface: HMI) ที่มีหลากหลายช่องทางยิ่งขึ้น และเทคโนโลยีการตรวจจับ (Sensor Technology) นอกจากนี้ การรวมกันของเทคโนโลยีเหล่านี้สามารถใช้สำหรับการซ้อนทับ AR แบบเรียบง่าย หรือแม้แต่การสร้างประสบการณ์ด้วย VR ที่ดื่มด่ำล้ำลึกอย่างสมบูรณ์ แต่ในอนาคตข้างหน้าเทรนด์ดังกล่าวนี้ก็จะกลายเป็นสิ่งที่เราเรียกว่า "Ambient Experience"
 

3.Democratization

ความเท่าเทียมกันในด้านเทคโนโลยี (Democratization of technology) นั้นหมายถึง การที่ทุกคนมีสิทธ์ในการเข้าถึงความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคหรือธุรกิจได้อย่างง่ายดาย โดยที่ไม่ต้องฝึกอบรมและเสียค่าใช้จ่ายราคาแพง โดยเทรนด์ดังกล่าวจะมุ่งเน้นไปที่ 4ประเด็นสำคัญ ซึ่งได้แก่ การพัฒนาในเรื่องของแอพพลิเคชั่น, ข้อมูลและการวิเคราะห์, การออกแบบและความรู้ และบ่อยครั้งที่เรามักจะพูดถึงสิทธิในการเข้าถึงของพลเมือง (Citizen Access) ซึ่งความเท่าเทียมกันในการเข้าถึงนี้จะนำไปสู่การเพิ่มขึ้นของกลุ่มบุคลากรที่เราเรียกกันว่าCitizen Data Scientist, Citizen Programmers และอื่นๆ ต่อไป
 
ยกตัวอย่างเช่น ความเท่าเทียมกัน (Democratization)จะช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยที่ไม่ต้องมีทักษะของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) แต่พวกเขาจะมองหาอย่างอื่นที่เชื่อถือได้แทนการพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วยAI เพื่อ Generate Code และทำการทดสอบด้วยAutomation Testing
 

4.Human augmentation

การเพิ่มขีดความสามารถให้กับมนุษย์ (Human Augmentation) เป็นการใช้เทคโนโลยีเพื่อเสริมองค์ความรู้และประสบการณ์ทางกายภาพ (Physical Experience) ให้กับบุคคล 
 
สำหรับการเพิ่มศักยภาพทางกายภาพ (Physical Augmentation) นั้น จะเป็นการเปลี่ยนความสามารถทางกายภาพที่มีอยู่ตามธรรมชาติ ไม่ว่าจะด้วยการนำเทคโนโลยีมาฝัง (Implanting) เข้าไปภายใน หรือเพียงแค่สวมใส่บนร่างกาย ยกตัวอย่างเช่น อุตสาหกรรมยานยนต์หรือเหมืองแร่ที่ใช้อุปกรณ์ที่ถูกออกแบบมาให้สวมใส่ตามส่วนต่างๆ ของร่างกาย เพื่อเก็บข้อมูลแล้วนำไปประมวลผลต่อ (Wearable) เพื่อนำไปปรับปรุงด้านความปลอดภัยให้กับผู้ปฏิบัติงาน ส่วนในอุตสาหกรรมอื่นๆ เช่นการค้าปลีกและการท่องเที่ยวก็จะใช้ Wearable เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับผู้ปฏิบัติงาน เป็นต้น
 

Physical Augmentation หรือการเพิ่มศักยภาพทางกายภาพนั้นแบ่งออกเป็นสี่ประเภทใหญ่ๆ ดังนี้ 


·     การเพิ่มศักยภาพให้กับประสาทสัมผัส (Sensory Augmentation)  ได้แก่ การได้ยิน, การมองเห็น, ความรู้สึก
 
·     อวัยวะที่เป็นส่วนประกอบเสริม (Appendage)และการเพิ่มฟังก์ชั่นทางชีวภาพ (Biological Function Augmentation) เช่น อุปกรณ์สวมใส่เพื่อเพิ่มความสามารถทางร่างกายให้มีมากยิ่งขึ้น(Exoskeletons) หรือ อวัยวะเทียมต่างๆ (Prosthetics) ซึ่งเป็นอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่ถูกนำมาใช้กับร่างกาย
 
·     การเพิ่มศักยภาพให้กับสมอง (Brain Augmentation) เช่น การฝังอุปกรณ์บางอย่างลงในสมองเพื่อรักษาโรคลมชัก
 
·     การเพิ่มศักยภาพทางพันธุกรรม (Genetic  Augmentation) เช่น การรักษาโรคด้วยวิธีการใช้ยีนและเซลล์บำบัด
 
การเสริมในด้านความรู้ความเข้าใจ (Cognitive Augmentation) จะช่วยเพิ่มความสามารถของมนุษย์ในการคิดและตัดสินใจได้ดีขึ้น ยกตัวอย่างเช่น การใช้ประโยชน์จากข้อมูลและแอปพลิเคชั่นเพื่อเพิ่มการเรียนรู้หรือประสบการณ์ใหม่ๆ การเสริมสร้างความรู้ความเข้าใจนี้ยังรวมถึงเทคโนโลยีบางอย่างในหมวดหมู่ของ Brain Augmentation ซึ่งก็ถือได้ว่าเป็นการปลูกฝังทางกายภาพ (Physical Implants) ที่มีการจัดการกับการให้เหตุผลทางปัญญา
 
อย่างไรก็ตาม การเพิ่มศักยภาพให้กับมนุษย์นั้นก็ยังเป็นเรื่องที่ละเอียดอ่อน ซึ่งอาจจะส่งผลกระทบในด้านความแตกต่างทางวัฒนธรรมและจริยธรรมได้เช่นกัน ยกตัวอย่างเช่น การใช้เทคนิคCRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) เพื่อตัดแต่งพันธุกรรมนั้น จัดว่ามีผลกระทบในด้านจริยธรรม ซึ่งในอีกหลายๆ ประเทศก็ยังไม่ให้การยอมรับในเรื่องนี้
 

5.Transparency and Traceability

วิวัฒนาการของเทคโนโลยีก็คือการสร้างวิกฤตแห่งความไว้เนื้อเชื่อใจ (Trust Crisis) ซึ่งในขณะนี้ตัวผู้บริโภคเองก็มีความตระหนักรู้เกี่ยวกับวิธีการรวบรวมและใช้ข้อมูลของพวกเขามากขึ้น ดังนั้น องค์กรต่างๆ ก็ควรที่จะตระหนักถึงความรับผิดชอบในการจัดเก็บและรวบรวมข้อมูลที่เพิ่มขึ้นด้วยเช่นกัน
 
นอกจากนี้แล้ว AI (Artificial Intelligence) และ ML (Machine Learning) ก็ยังถูกนำมาใช้มากขึ้นในการช่วยตัดสินใจแทนมนุษย์ ดังนั้น องค์กรต่างๆ จึงควรที่จะพัฒนาวิกฤตความเชื่อมั่นและผลักดันความต้องการด้านแนวคิดต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์นั้นจะต้องเป็นสิ่งที่ไม่ยากเกินความเข้าใจของมนุษย์ (Explainable AI) และวิธีการกำกับดูแล AI (AI Governance) ที่มนุษย์ควรรู้ เป็นต้น
 
ความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับได้ (Transparency and traceability) จึงเป็นเทรนด์ที่มุ่งเน้นไปที่องค์ประกอบสำคัญ 6ข้อ ที่เกี่ยวกับความน่าเชื่อ ซึ่งได้แก่ การมีความรับผิดชอบ (Accountability),ซื่อสัตย์ (Integrity), จริงใจ (Openness),มีจริยธรรม (Ethics), มีความสามารถ (Competence)และมีความสม่ำเสมอ (Consistency)
 
ในด้านของกฎหมาย เช่น กฎการป้องกันข้อมูลทั่วไปของสหภาพยุโรป (GDPR)ที่กำลังประกาศใช้ไปทั่วโลกนั้น มีส่วนผลักดันให้เกิดวิวัฒนาการ (Evolution)และการวางกฎพื้นฐานสำหรับองค์กรต่างๆ อยู่ในขณะนี้ 
 

6.The Empowered Edge

Edge Computing เป็นโครงสร้างการเชื่อมต่อเครือข่าย (Topology)ที่มีการประมวลผลข้อมูล (Information Processing), การรวบรวมเนื้อหาและการส่งมอบข้อมูลอยู่ใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูล ด้วยแนวคิดที่ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ต้องรับ-ส่งระหว่าง Edge กับCloud โดยการจัดการให้ข้อมูลเหล่านั้นมีการประมวลผลที่ต้นทางที่ใกล้กับแหล่งข้อมูลมากที่สุด (หรือที่เราเรียกว่า Edge นั่นเอง) ก่อนที่จะส่งส่วนที่เหลือยังไป Cloud เพื่อช่วยลดเวลาในการรับส่งข้อมูล (Latency) ซึ่งรวมถึงเทคโนโลยีทั้งหมดที่อยู่ใน Internet of Things (IoT) ด้วยเช่นกัน โดย Empowered Edge จะพิจารณาว่าอุปกรณ์เหล่านี้สามารถเพิ่มและสร้างรากฐานสำหรับพื้นที่อัจฉริยะ (Smart Spaces) รวมทั้งย้ายแอปพลิเคชั่นและบริการที่สำคัญไปไว้ใกล้ๆ กับผู้คนและอุปกรณ์ที่ใช้งาน ได้อย่างไร
 
จากการคาดการณ์เราจะพบว่าภายในปี 2023 ที่จะถึงนี้ เราอาจจะได้เห็น Smart Device ที่ไม่ใช่มีเพียงแค่ Smartphoneหรือ Tablet เท่านั้น ที่สามารถส่งสัญญาณให้อุปกรณ์ใกล้เคียงได้ ในจำนวนที่เพิ่มขึ้นถึง 20 เท่าตัว เมื่อเทียบจากที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน
 

7.The Distributed Cloud

Distributed Cloud นั้นหมายถึงการกระจายบริการคลาวด์สาธารณะ (Public Cloud) ไปยังพื้นที่ต่างๆ ที่อยู่ภายนอก Data Center แบบ Physical ของผู้ให้บริการคลาวด์ (Cloud Provider) แต่ยังคงอยู่ภายใต้การควบคุมของผู้ให้บริการ ซึ่งโดยปกติแล้วการให้บริการด้วยเทคโนโลยีDistributed Cloud ผู้ให้บริการคลาวด์จะมีหน้าที่รับผิดชอบในทุกๆ ด้านที่เกี่ยวกับบริการคลาวด์ ไม่ว่าจะเป็นด้านโครงสร้าง, การส่งมอบ,การดำเนินงานการ, ควบคุมดูแล รวมถึงการอัพเดตต่างๆ อย่างไรก็ดี การเปลี่ยนแปลงจากการให้บริการคลาวด์แบบรวมศูนย์ (Centralized Public Cloud) ไปสู่การให้บริการคลาวด์แบบกระจาย (Distributed Public Cloud) นั้น จะนำมาซึ่งยุคใหม่ ที่เป็นยุคของ Cloud Computing 
 
ระบบคลาวด์แบบกระจาย (Distributed Cloud) นั้น จะช่วยให้ศูนย์ข้อมูลของผู้ให้บริการตั้งอยู่ที่ใดก็ได้ ซึ่งวิธีนี้จะช่วยแก้ปัญหาด้านเทคนิคต่างๆ เช่น ความล่าช้า (Latency) และยังช่วยในเรื่องของข้อโต้แย้งด้านกฎระเบียบ เช่น อธิปไตยทางข้อมูล (Data Sovereignty) นอกจากนี้ ยังให้ประโยชน์เกี่ยวกับบริการคลาวด์สาธารณะ (Public Cloud) พร้อมด้วยสิทธิประโยชน์ของระบบคลาวด์ส่วนตัว (Private Cloud) และระบบคลาวด์ในพื้นที่ (Local Cloud)
 

8.Autonomous things

Autonomous things นั้นหมายรวมถึงหุ่นยนต์, โดรน, เรือและอุปกรณ์ต่างๆ ที่ใช้ประโยชน์จาก AIเพื่อดำเนินการต่างๆ ที่ปกติแล้วมนุษย์มักจะเป็นผู้กระทำ ขณะเดียวกันเทคโนโลยีเหล่านี้ก็จะทำงานตามระดับของสติปัญญา (Spectrum of Intelligence) ซึ่งมีตั้งแต่ระบบที่ทำงานแบบกึ่งอัตโนมัติ (Semiautonomous) ไปจนถึงระบบที่ทำงานแบบอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ (Fully Autonomous) และในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย ทั้งในอากาศ,แม่น้ำและพื้นดิน
 
ในขณะที่ปัจจุบันเทคโนโลยี Autonomous Things ส่วนใหญ่จะอยู่ในสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุม เช่น ในเหมืองหรือคลังสินค้า แต่สุดท้ายแล้วพวกมันก็จะได้รับการพัฒนาเพื่อรวมเข้าไปในพื้นที่สาธารณะ(Public Spaces) ที่เป็นพื้นที่เปิด มากยิ่งขึ้น นอกจากนี้เทคโนโลยีAutonomous Things ก็ยังจะเปลี่ยนรูปแบบการทำงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง (Stand-Alone) ไปเป็นการจับกลุ่มเพื่อทำงานร่วมกัน (Collaborative Swarms) ยกตัวอย่างเช่น ฝูงโดรนที่ใช้ในการแข่งขันกีฬาโอลิมปิกฤดูหนาวที่จัดขึ้นที่เมืองพยองชาง ประเทศเกาหลีใต้ ในปี 2018
 
อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี Autonomous Things ไม่สามารถที่จะแทนที่สมองของมนุษย์ได้ นอกจากนี้ มันยังเหมาะกับงานที่มีวัตถุประสงค์ที่แคบและมีขอบเขตชัดเจน จึงจะก่อให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด
 

9.Practical Blockchain

เทคโนโลยี Blockchain เป็นระบบบันทึกรายการธุรกรรมและข้อมูลดิจิตอลแบบไม่มีระบบข้อมูลกลาง (Distributed) แต่จะเป็นการใช้กลไกของข้อตกลงที่มีร่วมกัน (Consensus)ทำให้ข้อมูลบนเครือข่ายคอมพิวเตอร์หรือ Node เป็นข้อมูลชุดเดียวกันและมีความถูกต้องเที่ยงตรงเสมอ ซึ่งผู้ใช้ทุกคนสามารถเข้าถึงและได้รับข้อมูลที่เป็นชุดเดียวกัน ที่เราเรียกกันว่าบัญชีแยกประเภท (Ledger) โดยการจัดเก็บข้อมูลนั้นจะต้องอาศัยเทคโนโลยีการเข้ารหัส-ถอดรหัส และข้อมูลที่บันทึกต่อๆ กันก็จะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือลบทิ้งได้ ซึ่งเป็นอีกหนึ่งกลไกที่จะช่วยยืนยันความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ ของธุรกรรม
 
เทคโนโลยี Blockchain ยังช่วยให้คู่สัญญาทั้งสองฝ่าย (Parties)ตรวจสอบสินทรัพย์ย้อนกลับไปยังจุดเริ่มต้นของพวกเขาได้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์สำหรับสินทรัพย์ประเภท Traditional Assets เช่น หุ้นกู้ พันธบัตร หรือกองทุนรวม เป็นต้น อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี Blockchainก็ยังคงเป็นการปูทางเพื่อนำไปสู่การใช้งานในด้านอื่นๆ เช่น การติดตามอาการเจ็บป่วยที่เกิดจากอาหารเพื่อย้อนกลับไปยังซัพพลายเออร์ตัวจริง (Original Supplier) นอกจากนี้ก็ยังช่วยให้บุคคลในสัญญาที่มากกว่าสองคนขึ้นไปซึ่งไม่เคยรู้จักกันมาก่อน สามารถโต้ตอบกันได้อย่างปลอดภัยในสภาพแวดล้อมแบบดิจิตอล และยังสามารถทำการแลกเปลี่ยนมูลค่า (Exchange Value) โดยไม่จำเป็นต้องใช้อำนาจจากส่วนกลาง (Centralized Authority)
 
แบบอย่างของ Blockchain ที่สมบูรณ์แบบนั้นประกอบไปด้วยองค์ประกอบที่สำคัญ5ข้อ ดังนี้: บัญชีแยกประเภทแบบ Shared และแบบกระจาย (Distributed), บัญชีแยกประเภทแบบที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงข้อมูล (Immutability) และยังสามารถติดตามตรวจสอบได้ (Traceable),การเข้ารหัสข้อมูล (Encryption), การนำสินทรัพย์ต่างๆ ไปไว้บน Blockchain เพื่อทำให้อยู่ในรูปแบบโทเคน (Tokenization)และการเปิดใช้แบบสาธารณะโดยมีข้อตกลงร่วมกันในระบบ (Consensus Mechanism) อย่างไรก็ตามเทคโนโลยี Blockchain ยังคงไม่สมบูรณ์สำหรับการปรับใช้ระดับองค์กร เนื่องจากปัญหาทางด้านเทคนิคหลายๆ อย่าง ซึ่งก็รวมถึงความสามารถในการปรับขยายและการทำงานร่วมกันที่ยังทำได้ไม่ดีเท่าที่ควร
 
ทุกวันนี้ Blockchain ระดับองค์กร ได้มีการนำแนวทางการปฏิบัติและนำองค์ประกอบบางส่วนของBlockchain ที่สมบูรณ์มาใช้เท่านั้น โดยทำให้บัญชีแยกประเภท (Ledger) เป็นอิสระจากแต่ละแอปพลิเคชั่นและผู้เข้าร่วม (Participants)และทำซ้ำข้อมูลบัญชีแยกประเภททั่วทั้งเครือข่ายแบบกระจาย (Distributed Network) เพื่อสร้างบันทึกที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับเหตุการณ์สำคัญ นอกจากนี้ทุกคนที่ได้รับอนุญาตให้เข้าถึงก็จะเห็นข้อมูลในชุดเดียวกัน ซึ่งการแลกเปลี่ยนข้อมูลก็สามารถทำได้ง่ายยิ่งขึ้นด้วยการแชร์บล็อกเพียงบล็อกเดียว
 
ในอนาคตข้างหน้า Blockchain ที่แท้จริงหรือBlockchain ที่สมบูรณ์ จะมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและเศรษฐกิจ ในฐานะเทคโนโลยีที่จะเข้ามาช่วยเติมเต็ม เช่น AI และ IoTที่เริ่มผสานรวมกันควบคู่ไปกับ Blockchain นี่จะเป็นการขยายประเภทของผู้เข้าร่วม เพื่อรวบรวมเครื่องไม้เครื่องมือต่างๆ ซึ่งจะก่อให้เกิดการแลกเปลี่ยนสินทรัพย์ในรูปแบบที่หลากหลาย ตั้งแต่เงินไปจนถึงอสังหาริมทรัพย์ ยกตัวอย่างเช่น รถยนต์จะสามารถต่อรองราคาประกันภัยได้โดยตรงกับ บริษัทประกันภัยตามข้อมูลที่รวบรวมได้จากเซ็นเซอร์
 
Blockchain ที่เริ่มมีปรากฏให้เห็นเกี่ยวกับการทดลองทางวิทยาศาสตร์ (Experimental) และโครงการขนาดเล็ก จะสามารถปรับขยายได้อย่างสมบูรณ์ภายในปี2023 ที่จะถึงนี้
 

10.AI Security 

เทคโนโลยีต่างๆ ที่กำลังเปลี่ยนแปลงไป เช่น Hyperautomationและ Autonomous Things มีโอกาสที่จะก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในโลกธุรกิจอย่างมากมาย อย่างไรก็ตาม พวกมันก็ยังก่อให้เกิดปัญหาช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในจุดที่อาจเกิดการโจมตีใหม่ได้เช่นกัน ดังนั้น ทีมรักษาความปลอดภัยจึงต้องจัดการกับความท้าทายเหล่านี้และพึงตระหนักว่า AIจะส่งผลกระทบต่อพื้นที่การรักษาความปลอดภัยอย่างไร
 

มุมมองสำหรับ AI Security ที่องค์กรควรให้ความสำคัญ

 

  

1.การปกป้องระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI (Protecting AI-Powered Systems) 


เป็นการรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ใช้ฝึก AI (AI Training Data), ข้อมูลที่ใช้ฝึก Pipelines และรูปแบบของ ML
 

2.ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อยกระดับการรักษาความปลอดภัย (Leveraging AI to Enhance Security Defense)

 เป็นการใช้ML เพื่อทำความเข้าใจกับรูปแบบ, เปิดเผยการโจมตีและทำให้ส่วนต่างๆ ของกระบวนด้านการความปลอดภัยทางไซเบอร์เป็นไปโดยอัตโนมัติ
 

3.การคาดการณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับการใช้ AI ในทางที่ผิดโดย Attackers (Anticipating Nefarious use of AI by Attackers)

เป็นการระบุการโจมตี (Identifying Attacks) และหาทางป้องกันการโจมตีจากAttackers
ควิกเซิร์ฟ
สินค้า
งานระบบ
บริการ
กิจกรรม
ออนไลน์