ถอดรหัส AI สร้างสรรค์: สิ่งที่ควรรู้

เจาะลึก Generative AI: ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้

จากโปรแกรมสร้างภาพไปจนถึงการปรึกษาการเตรียมตัวสัมภาษณ์งานด้าน AI คุณอาจเคยเจอการใช้งาน Generative AI (AI เชิงสร้างสรรค์) มาบ้างแล้ว

ChatGPT ผลิตภัณฑ์ดาวเด่นของ OpenAI และผลิตภัณฑ์อื่นๆ ที่ยอดเยี่ยม เช่น Google Gemini, Microsoft Copilot และ Claude ของ Anthropic เป็นตัวแทนทั่วไปของโมเดล GenAI

เทคโนโลยี GenAI แทรกซึมเข้าไปในชีวิตส่วนตัวและอาชีพของหลายๆ คน และกลายเป็นส่วนสำคัญ แต่ GenAI (โดยทั่วไปย่อว่า GenAI) คืออะไรกันแน่? แตกต่างจาก AI ประเภทอื่นอย่างไร? และมันทำงานอย่างไร? หากคุณยังไม่มีโอกาสถาม ChatGPT บทความนี้จะตอบคำถามเหล่านี้ให้กับคุณ

Generative AI คืออะไร?

อาจขัดต่อจรรยาบรรณของฉันในฐานะนักข่าว แต่ในที่นี้ ฉันตัดสินใจขอความช่วยเหลือจาก ChatGPT เพื่อให้มันให้คำจำกัดความของ Generative AI:

Generative AI เป็น Artificial Intelligence ที่เรียนรู้ลักษณะแพทเทิร์นข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ข้อความ รูปภาพ ดนตรี หรือโค้ด โดยใช้โมเดลอย่าง Generative Adversarial Networks (GANs) และ Transformers เพื่อสร้างเอาต์พุตที่สมจริงและเหมือนมนุษย์ สนับสนุนแอปพลิเคชันสร้างสรรค์ในด้านศิลปะ การออกแบบ การเขียน และอื่นๆ

หรือพูดง่ายๆ คือ: AI ที่สร้างเนื้อหาคือ Generative AI

แม้ว่าคำว่า “Generative AI” จะเป็นที่นิยมในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่แนวคิดนี้มีมานานแล้ว ในช่วงต้นทศวรรษ 1950 Arthur Samuel นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ได้เสนอคำว่า “Machine Learning” ซึ่งถือได้ว่าเป็นผู้บุกเบิกของ Generative AI

แม้ว่าผู้คนจะทำการวิจัยและสำรวจอย่างต่อเนื่องมาหลายทศวรรษ แต่ความก้าวหน้าครั้งใหญ่ที่สุดของ Generative AI ที่เรารู้จักในปัจจุบันเกิดขึ้นเมื่อสิบปีก่อน ต้องขอบคุณ Generative Adversarial Networks (GANs ดังที่กล่าวไว้ในคำจำกัดความข้างต้น) ที่พัฒนาโดยวิศวกร Ian Goodfellow

ตามมาด้วย “Transformer Architecture” ที่เสนอโดยนักวิทยาศาสตร์ของ Google ในปี 2017 ซึ่งเป็นพื้นฐานของเครื่องมือ Generative AI ที่ใช้กันมากที่สุดในปัจจุบัน

ตัวอย่างการใช้งาน Generative AI

หากคุณเคยใช้เครื่องมือแชทบอทที่ได้รับความนิยมอย่าง ChatGPT, Gemini, Copilot หรือ Claude คุณอาจเคยสัมผัสกับ Generative AI มาบ้างแล้ว ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณขอคำแนะนำร้านอาหาร ขอความช่วยเหลือในการเขียนบทความ หรือขอเทมเพลตจดหมายร้องเรียนถึงเจ้าของบ้าน

การใช้งานนั้นกว้างขวาง ตั้งแต่ความบันเทิงที่ไม่เป็นอันตราย (การสร้างบทกวีและเพลงต้นฉบับ หรือการสร้างภาพที่น่าอัศจรรย์) ไปจนถึงการใช้งานระดับมืออาชีพ (การสร้างงานนำเสนอ การออกแบบต้นแบบผลิตภัณฑ์ การพัฒนากลยุทธ์) และแม้กระทั่งศักยภาพในการช่วยชีวิต (การค้นพบยา)

กระแสโซเชียลมีเดียมากมาย – เช่น การสร้างภาพตัวเองเป็นตุ๊กตา หรือการเปลี่ยนสุนัขของคุณให้เป็นคน – ล้วนเป็นผลผลิตของ Generative AI

อย่างไรก็ตาม Generative AI ยังถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่ไม่ถูกต้องด้วย “Deepfake” ถูกใช้เพื่อเผยแพร่ข้อมูลเท็จ ทำลายชื่อเสียงของผู้อื่น หรือสร้าง “รูปเปลือย” สำหรับการหลอกลวงทางเพศ นี่คือเหตุผลหนึ่งที่ทำให้การแพร่หลายอย่างรวดเร็วของ Generative AI ทำให้หลายคนกังวล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทคโนโลยีนี้มีความสมจริงและใช้งานง่ายมากขึ้น

Generative AI ทำงานอย่างไร

ไม่ต้องกังวล ฉันจะไม่เจาะลึกถึงความซับซ้อนของการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นและเอาต์พุตที่มีมิติสูง ในความเป็นจริง พูดง่ายๆ ก็คือ คุณสามารถคิดว่าโมเดล Generative AI ทำงานหลักสองอย่าง

ภารกิจหลักคือการเรียนรู้แพทเทิร์นจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชุดข้อมูลเหล่านี้ประกอบด้วยข้อความ รูปภาพ หน้าเว็บ โค้ด และสิ่งใดๆ ที่สามารถป้อนเข้าสู่โมเดลได้ โดยทั่วไปเรียกว่า “การฝึกอบรม”

จากนั้น โมเดล AI จะระบุรูปแบบในข้อมูลเหล่านี้ โดยรับความรู้และความเข้าใจในเทคโนโลยีอย่างมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น หากโมเดลถูกป้อนด้วยนวนิยายสยองขวัญที่ยิ่งใหญ่ที่สุด 100 เรื่องตลอดกาล มันจะอ้างอิงข้อมูลเหล่านี้เพื่อแยกโครงสร้าง ภาษา ธีม และเทคนิคการเล่าเรื่องที่หนังสือเหล่านี้มีร่วมกัน

ต่อไป มันจะใช้การฝึกอบรมเหล่านี้เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ทั้งหมด ดังนั้น เมื่อคุณขอให้ ChatGPT วางแผนวันหยุดครั้งต่อไป มันจะดึงข้อมูลทั้งหมดที่รวบรวมมา และใช้สิ่งที่เรียกว่า “การเรียนรู้การกระจายความน่าจะเป็น” เพื่อเขียนคำตอบ

สำหรับคำตอบที่เป็นลายลักษณ์อักษร มันจะดำเนินการทีละคำ ทีละประโยค โดยใช้ข้อมูลที่มันมีอยู่เพื่อเลือกคำถัดไปที่เหมาะสมที่สุดในประโยค หรือสำหรับรูปภาพ เครื่องมือ Generative AI ที่ใช้โมเดลแบบ Transformer จะรับสีและองค์ประกอบของภาพจริงจำนวนนับไม่ถ้วนที่เคยเห็น ตัวอย่างเช่น การขอให้ Midjourney สร้างการ์ตูน มันอาจพิจารณาตัวอย่างการฝึกอบรมทั้งหมดที่เคยได้รับมาก่อนหน้า เพื่อสร้างเนื้อหาที่ตรงกับความต้องการอย่างแม่นยำ

ผู้คนมักสับสนระหว่างคำว่า “Artificial Intelligence” และ “Generative Artificial Intelligence” Artificial Intelligence เป็นคำทั่วไปที่ครอบคลุม AI ทุกรูปแบบ Generative Artificial Intelligence เป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่อ้างถึงเครื่องมือ AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาได้โดยเฉพาะ

คอมพิวเตอร์เล่นหมากรุกของ IBM “Deep Blue” เป็นตัวอย่างที่โดดเด่น โดยเอาชนะ Garry Kasparov – หนึ่งในผู้เล่นหมากรุกที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ – ในปี 1997 “Deep Blue” ใช้สิ่งที่เรียกว่า Symbolic AI เพื่อเรียนรู้การเดินหมาก ประเมินสถานการณ์ และทำการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ แต่ไม่สามารถจัดประเภทเป็น Generative Artificial Intelligence ได้ เนื่องจากไม่ได้สร้างสิ่งใหม่

อีกตัวอย่างทั่วไปของ AI ที่ไม่ใช่เชิงสร้างสรรค์คือ Discriminative AI มันถูกนำไปใช้ในซอฟต์แวร์จดจำใบหน้า เพื่อจัดกลุ่มรูปภาพในอัลบั้มรูปในสมาร์ทโฟนของคุณ หรือระบุสแปมและซ่อนมันจากกล่องจดหมายเข้าของคุณ

ดังนั้น แม้ว่าแชทบอทอย่าง ChatGPT, Copilot และ Gemini จะอยู่ในหมวดหมู่ที่กว้างกว่าของ Artificial Intelligence อย่างแน่นอน แต่จะแม่นยำกว่าหากจัดประเภทเป็นโมเดล GenAI

ความท้าทายของ Generative AI

นอกเหนือจากการใช้ Generative AI ในทางที่ผิดซึ่งกล่าวถึงข้างต้น ข้อเสียอื่นๆ ของ Generative AI เป็นผลมาจากการทำงานของเทคโนโลยีนี้ โมเดลเหล่านี้จะดีหรือไม่ดีขึ้นอยู่กับข้อมูลที่พวกมันได้รับการฝึกอบรม ไม่ว่าคุณจะเชื่อหรือไม่ก็ตาม มีข้อมูลที่ล้าสมัย ชี้นำผิด หรือผิดพลาดโดยสิ้นเชิงจำนวนมากบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งข้อมูลทั้งหมดนี้สามารถถูกดูดซับโดยแชทบอท จากนั้นพ่นออกมาใหม่เป็นข้อเท็จจริง ข้อผิดพลาดเหล่านี้เรียกว่า “ภาพหลอน”

ด้วยเหตุผลเดียวกัน โมเดล Generative AI อาจตกอยู่ในกับดักของการเสริมสร้างอคติหรือแบบแผนที่เป็นอยู่ ดังที่ ChatGPT ยกตัวอย่างเอง: “โมเดลข้อความเป็นภาพมักจะเชื่อมโยงอาชีพต่างๆ เช่น ‘พยาบาล’ กับผู้หญิง ในขณะที่เชื่อมโยง ‘CEO’ กับผู้ชาย”

สถาบันการศึกษาต่างพยายามอย่างหนักในการจัดการกับปัญหาการใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT ของนักเรียนในการเขียนบทความและวิทยานิพนธ์ และความท้าทายที่มันก่อให้เกิดกับอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ – Generative AI จะทำให้ผู้เขียน นักแสดง นักดนตรี และศิลปินซ้ำซ้อนไปโดยสิ้นเชิงหรือไม่ – เป็นประเด็นถกเถียงที่ไม่มีวันจบสิ้น

Generative AI นำมาซึ่งศักยภาพในการปรับเปลี่ยนอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ใหม่ และยังก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับผลกระทบที่มีต่อตลาดแรงงาน ความสามารถของเครื่องจักรในการสร้างเนื้อหาทำให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับทักษะและความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ในเศรษฐกิจอนาคต

เหนือกว่ากระแส: เส้นทางอนาคตของ Generative AI

แม้ว่าการสนทนาเกี่ยวกับ Generative AI มักจะเน้นไปที่ฟังก์ชันและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาผลกระทบในวงกว้างมากขึ้น และข้อควรพิจารณาหลักที่กำหนดเส้นทางของมัน ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญที่ควรพิจารณา:

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและการพัฒนาอย่างมีความรับผิดชอบ

เมื่อ Generative AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อพิจารณาด้านจริยธรรมมีความสำคัญอย่างยิ่งในการชี้นำการพัฒนาและการใช้งาน การแก้ไขอคติ ข้อมูลเท็จ และปัญหาด้านทรัพย์สินทางปัญญาอย่างระมัดระวังเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีเหล่านี้ถูกนำมาใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม การให้ความสำคัญกับความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และความเป็นธรรมเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างความไว้วางใจในระบบ Generative AI และเอาต์พุตของระบบ

การทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร

อนาคตของ Generative AI ไม่ได้อยู่ที่การแทนที่มนุษย์อย่างสมบูรณ์ แต่อยู่ที่การเสริมสร้างความสามารถของมนุษย์และการส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร ด้วยการใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของ AI เพื่อทำงานที่ซ้ำซากโดยอัตโนมัติ สร้างสรรค์ไอเดีย และให้ข้อมูลเชิงลึก มนุษย์จึงสามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมระดับสูงที่ต้องใช้การคิดเชิงวิพากษ์ ความฉลาดทางอารมณ์ และความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน วิธีการทำงานร่วมกันนี้สามารถปลดล็อกศักยภาพใหม่ในการผลิตและนวัตกรรมได้

การเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและโอกาสใหม่

Generative AI มีศักยภาพในการพลิกโฉมอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพและการเงินไปจนถึงความบันเทิงและการศึกษา องค์กรต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จาก Generative AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และรับความได้เปรียบในการแข่งขัน ด้วยการทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติ ปรับปรุงประสบการณ์ให้เป็นส่วนตัว และปลดล็อกความเป็นไปได้ในการสร้างสรรค์ใหม่ เมื่อธุรกิจต่างๆ ปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีเหล่านี้ คาดว่าบทบาทการทำงานจะเปลี่ยนไป ทำให้เกิดโอกาสใหม่ที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญในการพัฒนา ปรับใช้ และบำรุงรักษาระบบ Generative AI

การยกระดับทักษะและการพัฒนาแรงงาน

เมื่อ Generative AI แพร่หลายมากขึ้น บุคคลทั่วไปจำเป็นต้องได้รับทักษะและความสามารถใหม่ๆ เพื่อประสบความสำเร็จในตลาดงานที่เปลี่ยนแปลงไป ควรให้ความสำคัญกับการพัฒนาทักษะ เช่น การคิดเชิงวิพากษ์ การแก้ปัญหา ความคิดสร้างสรรค์ และการสื่อสาร ตลอดจนความเข้าใจเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรมและการใช้งาน Generative AI อย่างมีความรับผิดชอบ โครงการยกระดับทักษะและการฝึกอบรมสามารถช่วยให้พนักงานปรับตัวเข้ากับบทบาทการทำงานใหม่ และใช้ประโยชน์จากโอกาสที่ Generative AI นำเสนอ

การจัดการกับความท้าทายและการลดความเสี่ยง

Generative AI ไม่ได้ปราศจากความท้าทายและความเสี่ยง การจัดการกับปัญหาต่างๆ เช่น อคติ ข้อมูลเท็จ และการใช้งานในทางที่ผิด ต้องใช้ความพยายามหลายด้าน รวมถึงมาตรการป้องกันทางเทคนิค กรอบการกำกับดูแล และกิจกรรมสร้างความตระหนักรู้แก่สาธารณชน การตรวจสอบและประเมินผลกระทบของระบบ Generative AI อย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในการระบุและลดผลกระทบด้านลบที่อาจเกิดขึ้น

บทสรุป: โอบรับนวัตกรรมอย่างมีความรับผิดชอบ

Generative AI แสดงถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีครั้งสำคัญ โดยนำเสนอศักยภาพอันยิ่งใหญ่สำหรับอุตสาหกรรมและบุคคลทั่วไป ด้วยการจัดการกับประเด็นทางจริยธรรม ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเครื่องจักร โอบรับการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรม เพิ่มความพยายามในการยกระดับทักษะ และจัดการกับความท้าทาย เราสามารถปลดล็อกข้อดีทั้งหมดของ Generative AI ในขณะที่ลดความเสี่ยงไปพร้อมๆ กัน เมื่อเราสำรวจความเป็นไปได้ของ Generative AI อย่างต่อเนื่อง สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใกล้นวัตกรรมด้วยความคิดที่รับผิดชอบ มุ่งเน้นที่มนุษย์ และมองการณ์ไกล