ดีเบต Big Data รากฐาน AI หรือหลุมพรางที่สร้างขยะข้อมูลมหาศาล? скачать в хорошем качестве

ดีเบต Big Data รากฐาน AI หรือหลุมพรางที่สร้างขยะข้อมูลมหาศาล?

เจาะลึกการดีเบตสุดร้อนแรง: ยุค Big Data ที่เราบ้าคลั่งการเก็บข้อมูลทุกอย่าง คือบันไดสู่ความสำเร็จของ AI หรือคือ "หนี้ทางเทคนิค" ที่กำลังกลับมาทำร้ายเรา? เจาะลึกจุดปะทะ: ฝ่ายหนึ่งเชิดชู Big Data ว่าคือเชื้อเพลิงที่ทำให้เกิด Deep Learning และ AlexNet ในปี 2012 ปะทะ ฝ่ายที่เตือนว่าเรากำลังจมอยู่ใน "บ่อข้อมูลเน่า" (Data Swamps) ที่ทำให้โปรเจค AI กว่า 43% ต้องล้มเหลว! พบกับคำถามชี้ชะตา: เราควรไปต่อกับ Synthetic Data หรือควรกลับไปหา "ข้อมูลอัจฉริยะ" (Smart Data) จากมนุษย์? ไฮไลต์สำคัญในการดีเบตนี้: [00:00:00] ศึกชิงนิยามข้อมูล 2026: Big Data คือฮีโร่หรือผู้ร้าย? [00:01:21] ประวัติศาสตร์ซ้ำรอย: เมื่อปัญหาคลิกของ Google เหมือนกับปัญหาสำมะโนประชากรปี 1880 [00:02:08] AlexNet Moment: ความลับของรูปภาพ 14 ล้านรูปที่เปลี่ยนโลก AI ไปตลอดกาล [00:03:00] หนี้ทางเทคนิค: ทำไมการเก็บทุกอย่างถึงสร้าง Data Swamps และทำลายคุณภาพโมเดล [00:05:30] Smart Data Era: เมื่อ "น้อยแต่มาก" (Less is More) คือปรัชญาใหม่ที่ชนะปริมาณมหาศาล [00:07:45] วิกฤต Synthetic Data: ทางรอดปี 2026 เมื่อข้อมูล 75% จะเป็นสิ่งที่ AI สร้างขึ้นเอง [00:08:35] Model Collapse: ภัยเงียบ "สำเนาของสำเนา" ที่ทำให้ความฉลาด AI พังทลายลง [00:09:50] Hybrid Approach: การใช้ข้อมูลมนุษย์เป็น "สมอเรือ" และใช้ AI เป็นเครื่องยนต์ [00:11:30] บทสรุป 2026: จากยุคบ้าปริมาณ สู่ยุคความหนาแน่นและคุณภาพ (Data Density) #UDeepTech #ดีเบตเทคโนโลยี #BigData #SmartData #AI2026 #DataSwamp #ModelCollapse #DeepLearning #นวัตกรรม #เทคโนโลยี #ปัญญาประดิษฐ์ #DeepTech #SyntheticData — Sources & References — https://docs.google.com/document/d/1A... https://docs.google.com/document/d/14... https://docs.google.com/document/d/1M... https://gemini.google.com/share/ccd75...