Generative AI ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีนี้ไม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการสร้างสรรค์และนวัตกรรมในหลายอุตสาหกรรม
Generative AI หรือปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ เป็นเทคโนโลยีที่มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ที่คล้ายคลึงกับที่มนุษย์สร้างขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ หรือโค้ด โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ในการประมวลผลและสร้างเนื้อหาใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่เดิม Generative AI ได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะการเปิดตัวของ ChatGPT ซึ่งเป็นแชทบอทที่สามารถสนทนาโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถสร้างเนื้อหาต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
หลักการทำงานของ Generative AI
Generative AI ทำงานโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่เดิม หลักการทำงานของ Generative AI สามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนหลักๆ
- การเก็บรวบรวมและเตรียมข้อมูล (Data Collection and Preparation)
Artificial Intelligence ตัวนี้ต้องการข้อมูลจำนวนมากในการฝึกฝน โมเดลจะถูกป้อนข้อมูลที่มีอยู่ในรูปแบบต่างๆ เช่น ข้อความ ภาพ เสียง หรือวิดีโอ ข้อมูลเหล่านี้จะถูกใช้ในการฝึกฝนโมเดลเพื่อให้สามารถเรียนรู้รูปแบบและโครงสร้างของข้อมูลได้
- การฝึกฝนโมเดล (Model Training)
มีการฝึกฝนโดย ใช้ เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่มีหลายชั้น (Deep Neural Network) หรือเทคนิคเฉพาะทางเช่น Generative Adversarial Networks (GANs) และ Variational Autoencoders (VAEs) ในขั้นตอนนี้ โมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลที่ป้อนเข้าไปและปรับปรุงพารามิเตอร์ภายในเพื่อให้สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ที่มีความคล้ายคลึงกับข้อมูลต้นฉบับได้
- การสร้างเนื้อหาใหม่ (Content Generation)
เมื่อโมเดลได้รับการฝึกฝนแล้ว มันจะสามารถ สร้าง เนื้อหาใหม่ได้จากการป้อนข้อมูลหรือคำสั่ง Prompt ที่กำหนด ตัวอย่างเช่น:
- การสร้างข้อความ (Text Generation): โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น GPT-3 หรือ GPT-4 สามารถสร้างข้อความที่มีความสมเหตุสมผลและคล้ายกับที่มนุษย์เขียนขึ้น
- การสร้างภาพ (Image Generation): โมเดลเช่น DALL-E สามารถสร้างภาพจากคำอธิบายข้อความที่ป้อนเข้าไป
- การสร้างเสียง (Audio Generation): โมเดลสามารถสร้างเสียงพูดหรือเสียงดนตรีจากข้อความหรือพารามิเตอร์ที่กำหนด
- การสร้างวิดีโอ (Video Generation): โมเดลสามารถสร้างวิดีโอใหม่หรือปรับปรุงวิดีโอที่มีอยู่เดิมได้
- การปรับแต่งและการใช้งาน (Fine-Tuning and Deployment)
โมเดลปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถปรับแต่งเพิ่มเติมเพื่อให้เหมาะสมกับการใช้งานเฉพาะด้าน ยกตัวอย่างเช่น การสร้างเนื้อหา Marketing การพัฒนาซอฟต์แวร์ หรือการออกแบบผลิตภัณฑ์ การปรับแต่งนี้ช่วยให้โมเดลสามารถสร้างเนื้อหาที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งานได้อย่างแม่นยำ
- การประเมินผลและการปรับปรุง (Evaluation and Improvement)
หลังจากการสร้างเนื้อหาใหม่ โมเดลจะถูกประเมินผลเพื่อวัดความแม่นยำและคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างขึ้น ข้อมูลที่ได้จากการประเมินจะถูกใช้ในการปรับปรุงโมเดลให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
ประเภทของ Generative AI
Generative AI สามารถแบ่งออกเป็นหลายประเภทตามการใช้งานและความสามารถในการสร้างเนื้อหาต่างๆ
- Text Generation
สามารถสร้างข้อความที่เหมือนกับมนุษย์เขียนขึ้นมา ใช้ในการเขียนบทความ โฆษณา หรือเนื้อหาสำหรับสื่อสังคมออนไลน์ ตัวอย่างเช่น ChatGPT, Bard, Jasper, Rytr, Notion AI ฯลฯ
- Code Generation
ที่สามารถสร้างโค้ดจากคำอธิบายได้ ทำให้เขียนโค้ดได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น และมีความแม่นยำขึ้นด้วย ตัวอย่างเช่น GitHub Copilot, GhostWriter Replit และ ChatGPT เป็นต้น ซึ่งถือว่ามีประโยชน์ต่อนักพัฒนาเป็นอย่างมาก
- Image Generation
ที่สามารถสร้างรูปภาพจากการอธิบายข้อความ ทำให้เกิดการสร้างภาพที่สมจริง เช่น ภาพ Sketch ภาพ Art ภาพวาด และภาพ 3 มิติ ตัวอย่างเช่น DALL-E, Midjourney, Jasper Art และ อีกมากมาย
- Music Generation
ที่สามารถสร้างหรือแต่งเพลงต้นฉบับใหม่ๆ โดยนักดนตรี โปรดิวเซอร์ หรือนักร้องสามารถใช้ประโยชน์จาก AI เหล่านี้ได้ ตัวอย่างเช่น Amper Music, Beetoven.ai และ Moises
- Audio / Voice Generation
สามารถสร้างเสียงเลียนแบบให้ออกมาเหมือนกับมนุษย์พูด หรือที่เรียกว่า Text-to-Speech ตัวอย่างเช่น Murf.AI, Listnr และ Speechify
- Video Generation
ที่สามารถสร้างคอนเทนต์ในรูปแบบวิดีโอ ช่วยให้การทำงานด้านวิดีโอสะดวกขึ้น เช่น การสร้างวิดีโอใหม่หรือการปรับเปลี่ยนวิดีโอที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น InVideo, Snapbar และ Veed.io
- Design Generation
ช่วยในการออกแบบต่างๆ เช่น ชิ้นงานโฆษณา โบรชัวร์ พรีเซ็นเทชั่น อินโฟกราฟิก โปสเตอร์ ตัวอย่างเช่น Designs.ai, Fronty AI, Fotor และ Colormind Generative AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานและสร้างสรรค์ในหลายอุตสาหกรรม โดยการนำเทคโนโลยีนี้มาใช้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และสร้างโอกาสใหม่ๆ ในการทำงานและการให้บริการ
ChatGPT เป็นตัวอย่างของ Generative AI
ChatGPT เป็นตัวอย่างของ Generative AI ที่มีความสามารถในการสร้างข้อความและเนื้อหาต่างๆ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ผ่านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models) ที่เรียกว่า Generative Pre-trained Transformer (GPT) ซึ่งพัฒนาโดยบริษัท OpenAI
การทำงานของ ChatGPT ในฐานะ Generative AI
- การเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่
ChatGPTถูกฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ประกอบด้วยข้อความจากแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น หนังสือ บทความ และเว็บไซต์ ทำให้สามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่มีความหลากหลายและซับซ้อนได้
- การสร้างข้อความใหม่
สามารถสร้างข้อความใหม่ๆ ได้จากการป้อนคำสั่งหรือคำถามในภาษาธรรมชาติ (Natural Language) โดยใช้ความรู้ที่ได้จากการฝึกฝนเพื่อสร้างคำตอบที่เหมาะสมและมีความสมเหตุสมผล
- การประยุกต์ใช้งานในหลากหลายด้าน
- การสนทนาและการบริการลูกค้า: สามารถใช้เป็นแชทบอทในการตอบคำถามและให้บริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การสร้างคอนเทนต์: สามารถช่วยในการเขียนบทความ บทกวี หรือเนื้อหาต่างๆ สำหรับการตลาดและการสื่อสาร
- การพัฒนาซอฟต์แวร์: สามารถช่วยในการเขียนโค้ดและแก้ไขปัญหาทางเทคนิคได้
- ข้อจำกัดและการใช้งานร่วมกับมนุษย์
แม้ว่า ChatGPT จะสามารถสร้างเนื้อหาได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังคงมีข้อจำกัด เช่น การไม่เข้าใจบริบทหรือความหมายเชิงลึกของข้อความที่สร้างขึ้น ดังนั้น การใช้งานปัญญาประดิษฐ์นี้มักจะต้องมีการตรวจสอบและปรับปรุงโดยมนุษย์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
ChatGPT เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนของ Generative AI ที่สามารถสร้างข้อความและเนื้อหาใหม่ๆ ได้จากการเรียนรู้ข้อมูลขนาดใหญ่และการใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก ทำให้มีความสามารถในการประยุกต์ใช้งานในหลากหลายด้าน ทั้งการสนทนา การสร้างคอนเทนต์ และการพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ก็ต้องมีการตรวจสอบและปรับปรุงโดยมนุษย์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงสุด
แนวทางการทำงานที่เปลี่ยนไป เมื่อมี Generative AI เข้ามา
Generative AI กำลังเปลี่ยนแปลงแนวทางการทำงานในหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในด้านการผลิต การบริการลูกค้า การออกแบบ และการพัฒนาซอฟต์แวร์ ต่อไปนี้คือรายละเอียดเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในแต่ละอุตสาหกรรม:
- อุตสาหกรรมการผลิต
ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมการผลิตเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน ตัวอย่างเช่น:
- การสร้างโค้ดและการออกแบบ: ช่วยในการสร้างโค้ดและการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ โดยใช้ภาษาธรรมชาติในการสั่งงาน ทำให้กระบวนการออกแบบและพัฒนาผลิตภัณฑ์รวดเร็วขึ้น
- การจำลองและการทดสอบ: การใช้ Digital Twin ที่เป็น เครื่องมือ Generative AI ช่วยให้สามารถจำลองและทดสอบกระบวนการผลิตได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์: สามารถใช้ทำนายปัญหาที่อาจเกิดขึ้นกับเครื่องจักรและแนะนำการบำรุงรักษาล่วงหน้า
- การควบคุมคุณภาพ: ช่วยในการตรวจสอบคุณภาพและลดข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์
- การบริการลูกค้า
- Chatbot: สามารถสร้างแชทบอทที่ตอบสนองได้เหมือนมนุษย์ ทำให้ ช่วยลดภาระงานของพนักงานและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
- ช่วยเหลือเจ้าหน้าที่บริการลูกค้า: เช่น Zendesk ที่ใช้ในการแนะนำคำตอบที่สมบูรณ์ขณะที่เจ้าหน้าที่กำลังพิมพ์
- การบันทึกโน้ตอัตโนมัติ: เช่น Sprinklr ที่ช่วยบันทึกข้อมูลสำคัญระหว่างการสนทนากับลูกค้า
- การวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้า: เช่น Talkdesk ที่ใช้ AI ในการวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าเพื่อปรับปรุงประสบการณ์การบริการ
- การแพทย์และการดูแลสุขภาพ
- การวินิจฉัยและการรักษา: ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์และให้คำแนะนำในการวินิจฉัยและการรักษา
- การค้นคว้ายาใหม่: ช่วยในการค้นคว้าและพัฒนายาใหม่ๆ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์
- การสร้างข้อมูลทางการแพทย์สังเคราะห์: สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อใช้ในการวิจัยและฝึกอบรม
- การพัฒนาซอฟต์แวร์
- การเขียนโค้ดอัตโนมัติ: สามารถช่วยนักพัฒนาในการเขียนโค้ดและแก้ไขปัญหาทางเทคนิคได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- การทดสอบและการ Debug: ช่วยในการทดสอบและตรวจสอบโค้ดเพื่อหาข้อผิดพลาดและปรับปรุงคุณภาพ
- การสร้างเอกสารอัตโนมัติ: สามารถสร้างเอกสารประกอบการใช้งานซอฟต์แวร์ได้อย่างรวดเร็ว
- การออกแบบและการสร้างสรรค์
- การออกแบบกราฟิกและภาพประกอบ: สามารถสร้างภาพและกราฟิกที่มีคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้นักออกแบบสามารถโฟกัสที่ความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น
- การสร้างเนื้อหา: ช่วยในการเขียนบทความ บทกวี และเนื้อหาต่างๆ สำหรับการตลาดและการสื่อสาร
ผลกระทบของ Generative AI ต่อมนุษย์
- การทำงานและอาชีพ
AI เชิงสร้างสรรค์มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานในหลายอุตสาหกรรม โดยสามารถทำงานที่ซับซ้อนและใช้เวลานานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น:
- การพัฒนาซอฟต์แวร์: ช่วยในการเขียนโค้ดและการทดสอบซอฟต์แวร์ ทำให้นักพัฒนาสามารถทำงานได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การบริการลูกค้า: ช่วยสร้าง AI Chatbot ที่สามารถตอบคำถามและแก้ไขปัญหาของลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ
- การตลาดและการโฆษณา: ช่วยในการสร้างเนื้อหาการตลาด หรือ Content marketing ที่มีความเป็นส่วนตัวและตรงกับความต้องการของลูกค้า
- การใช้ชีวิตประจำวัน
AI เชิงสร้างสรรค์มีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพชีวิตของมนุษย์ในหลายด้าน เช่น:
- การแพทย์และการดูแลสุขภาพ: ช่วยในการวินิจฉัยโรค การพัฒนายาใหม่ และการสร้างข้อมูลทางการแพทย์สังเคราะห์ ทำให้การรักษามีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การขนส่ง: ช่วยในการจัดการจราจร การวางแผนเส้นทาง และการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ ทำให้การเดินทางมีความปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคม
AI เชิงสร้างสรรค์มีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพและนวัตกรรมในหลายด้านของเศรษฐกิจและสังคม เช่น:
- ด้านการผลิต: ช่วยในการออกแบบผลิตภัณฑ์ การควบคุมคุณภาพ และการบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ ทำให้การผลิตมีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดต้นทุน
- ด้านการเงิน: ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน การตรวจจับการทุจริต และการจัดการความเสี่ยง ทำให้การตัดสินใจทางการเงินมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ความท้าทายและข้อกังวล
แม้ว่า Generative AI จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็มีความท้าทายและข้อกังวลที่ต้องพิจารณา เช่น:
- ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล: การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคลอาจเสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
- ความเท่าเทียมและความยุติธรรม: การพัฒนาและการใช้งาน AI ต้องคำนึงถึงความเท่าเทียมและความยุติธรรม เพื่อไม่ให้เกิดการเลือกปฏิบัติหรือความไม่เป็นธรรม
แหล่งที่มา : https://www.prompt-expert.co/article/what-is-generative-ai-and-how-does-it-impact-us/
