AI เจนเนอเรชั่นคืออะไร? คู่มือที่ครอบคลุม

ปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนจะมีอยู่ทุกหนทุกแห่ง ความตื่นเต้น ความกลัว และการคาดเดาเกี่ยวกับอนาคตกลายเป็นพาดหัวข่าว และพวกเราหลายคนก็ใช้ AI สำหรับกิจกรรมส่วนตัวและกิจกรรมการทำงานอยู่แล้ว

แน่นอนว่าเป็นปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ที่ผู้คนพูดถึงเมื่อพูดถึงเครื่องมือ AI ล่าสุด นวัตกรรมใน generative AI ช่วยให้เครื่องจักรสามารถสร้างเรียงความ เพลง หรืองานศิลปะต้นฉบับได้อย่างรวดเร็วโดยอิงจากการสืบค้นง่ายๆ จากมนุษย์

AI กำเนิดคืออะไร? มันทำงานอย่างไร? และที่สำคัญที่สุด มันจะช่วยคุณทั้งในด้านส่วนตัวและด้านอาชีพได้อย่างไร?

คู่มือนี้จะเจาะลึกโลกแห่ง AI เชิงสร้างสรรค์ เราครอบคลุมโมเดล AI ทั่วไปที่แตกต่างกัน เครื่องมือ AI ทั่วไปและมีประโยชน์ กรณีการใช้งาน และข้อดีและข้อจำกัดของเครื่องมือ AI ในปัจจุบัน สุดท้ายนี้ เราจะพิจารณาอนาคตของ generative AI ซึ่งเทคโนโลยีกำลังมุ่งหน้าไป และความสำคัญของนวัตกรรม AI ที่มีความรับผิดชอบ

สารบัญ

• AI กำเนิดคืออะไร?
• AI แบบสร้างสรรค์ทำงานอย่างไร
• โมเดล AI เจนเนอเรชั่น
• เครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่น
• กรณีการใช้งาน Generative AI
• ข้อดีและคุณประโยชน์
• ข้อเสียและข้อจำกัด
• อนาคตของ generative AI
• บทสรุป

AI กำเนิดคืออะไร?

AI เชิงสร้างสรรค์หมายถึงสาขาเฉพาะของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยที่โมเดลได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลดิบจำนวนมากเพื่อสร้างเอาต์พุตต้นฉบับ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ หรือเนื้อหาประเภทอื่นๆ

AI หรือการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเรื่องเกี่ยวกับการคาดการณ์แนวโน้มทางสถิติโดยอิงจากข้อมูลในอดีต ตัวอย่างเช่น เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมอาจใช้เพื่อคาดเดาน้ำเสียงของงานเขียนจากรายการน้ำเสียงที่เป็นไปได้ เช่น "เป็นทางการ" หรือ "ตลก" เทคนิคเหล่านี้สร้างแบบจำลองของคุณสมบัติโทนเสียงของข้อความตามตัวอย่างมากมาย จากนั้นใช้แบบจำลองนั้นเพื่อประเมินอินพุตใหม่

ข้อเปรียบเทียบ: ถ้ามีคนแสดงตัวอย่างอีเมลที่เป็นทางการนับล้านตัวอย่างให้คุณดู แล้วจึงแสดงอีเมลใหม่ให้คุณดู คุณอาจสามารถระบุได้ว่าอีเมลนั้นมีน้ำเสียงที่เป็นทางการหรือไม่ ในเวลาที่ต้องใช้ในการประมวลผลความคิด สมองของคุณจะจดจำลักษณะเฉพาะบางอย่างในอีเมลนั้นได้ ไม่ว่าจะเป็นหัวเรื่อง ความยาว และคำศัพท์ที่สุภาพ และบางทีก็ตระหนักว่าสิ่งเหล่านี้เข้ากับโมเดลของคุณว่า "เป็นทางการ" เป็นอย่างไร ในระดับที่สูงมาก แมชชีนเลิร์นนิงแบบเดิมก็ทำงานในลักษณะเดียวกันมาก

แต่ถ้าคุณต้องการเขียนอีเมลทางการฉบับใหม่ถึงสมาชิกสภาคองเกรสล่ะ? นี่คือขอบเขตของ AI เชิงสร้างสรรค์ เช่นเดียวกับการเรียนรู้ของเครื่องรูปแบบอื่นๆ AI เชิงสร้างสรรค์ยังคงได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับตัวอย่างเพื่อสร้างแบบจำลองของโลก เพื่อให้สามารถคาดการณ์เกี่ยวกับอินพุตใหม่ได้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์จะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลปริมาณมากขึ้นจึงจะประสบความสำเร็จ และตัวโมเดลเองก็ต้องซับซ้อนมากขึ้นเช่นกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องประเภทหนึ่งที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์

หากต้องการเขียนอีเมลที่เป็นทางการถึงสมาชิกสภาคองเกรส โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์จะต้องเข้าใจว่าการเขียนที่ "เป็นทางการ" มีลักษณะอย่างไร โดยทั่วไปแล้วโครงสร้างอีเมลมีโครงสร้างอย่างไร และ "สมาชิกสภาผู้แทนราษฎร" คืออะไร น่าประหลาดใจที่ไม่มีใครเขียนโค้ดแนวคิดเหล่านี้แบบฮาร์ดโค้ดหรืออธิบายวิธีรวมเข้าด้วยกัน โมเดลจะเรียนรู้สิ่งนี้ด้วยตัวเองโดยการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อความดิบจำนวนมากจนเหลือเชื่อ (เช่น ทุกอย่างบนอินเทอร์เน็ตสาธารณะ) ซึ่งช่วยให้สามารถคาดการณ์อีเมลใหม่ได้ทีละคำซึ่งมีแนวโน้มมากที่สุดที่จะเป็นตัวแทนของ "อีเมลที่เป็นทางการถึงสมาชิกสภาคองเกรสของคุณ"

AI แบบสร้างสรรค์ทำงานอย่างไร

เพื่อให้เข้าใจถึงวิธีการทำงานของ AI เจนเนอเรชั่นได้ดีที่สุด เราจะแบ่งการดำเนินการออกเป็นขั้นตอนง่ายๆ กัน

1 ผู้ใช้ป้อนข้อความแจ้ง

Generative AI ตอบสนองต่อคำสั่งที่ป้อนโดยมนุษย์ ตัวอย่างเช่น บางคนอาจป้อนข้อความเตือน เช่น “เขียนจดหมายตอบรับอย่างมืออาชีพสำหรับการเสนอการจ้างงานในฐานะผู้จัดการโครงการ” ยิ่งพรอมต์เฉพาะเจาะจงและเขียนได้ดีเท่าใด โมเดลก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะสร้างผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจมากขึ้นเท่านั้น คุณอาจได้ยินคำว่าprompt Engineeringซึ่งหมายถึงกระบวนการปรับแต่งถ้อยคำของข้อความแจ้งหรือรวมถึงคำแนะนำเพิ่มเติมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงขึ้นและแม่นยำยิ่งขึ้นจากเครื่องมือ generative AI

ข้อความแจ้งไม่ได้ระบุเป็นข้อความเสมอไป ขึ้นอยู่กับประเภทของระบบ generative AI (จะดูเพิ่มเติมในคู่มือนี้) ข้อความแจ้งอาจจัดทำเป็นรูปภาพ วิดีโอ หรือสื่อประเภทอื่นๆ

2 เครื่องมือ Generative AI จะวิเคราะห์พร้อมท์

ถัดไป generative AI จะวิเคราะห์ข้อความแจ้ง โดยเปลี่ยนจากรูปแบบที่มนุษย์อ่านได้ให้กลายเป็นรูปแบบที่เครื่องอ่านได้ ติดกับข้อความเพื่อวัตถุประสงค์ของตัวอย่างนี้ โมเดลจะใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อเข้ารหัสคำแนะนำในพรอมต์

เริ่มต้นด้วยการแบ่งส่วนข้อความที่ยาวขึ้นออกเป็นหน่วยเล็กๆ ที่เรียกว่าโทเค็น ซึ่งเป็นตัวแทนของคำหรือส่วนของคำ แบบจำลองจะวิเคราะห์โทเค็นเหล่านั้นในบริบทของไวยากรณ์ โครงสร้างประโยค และรูปแบบและการเชื่อมโยงที่ซับซ้อนอื่นๆ อีกมากมายที่ได้เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งอาจรวมถึงการแจ้งที่คุณเคยให้โมเดลมาก่อน เนื่องจากเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์จำนวนมากสามารถรักษาบริบทในการสนทนาที่ยาวขึ้นได้

3 เครื่องมือนี้สร้างผลลัพธ์ที่คาดเดาได้

การใช้ทุกสิ่งที่โมเดลเข้ารหัสเกี่ยวกับพร้อมท์ จะพยายามสร้างการตอบสนองที่สมเหตุสมผลและมีแนวโน้มทางสถิติมากที่สุด โดยพื้นฐานแล้ว โมเดลจะถามตัวเองว่า "จากทุกสิ่งที่ฉันรู้เกี่ยวกับโลกจนถึงตอนนี้และเมื่อได้รับข้อมูลใหม่นี้ อะไรจะเกิดขึ้นต่อไป"

ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการว่าคุณกำลังอ่านเรื่องราว และเมื่อคุณอ่านไปจนสุดหน้า จะมีข้อความว่า “แม่ของฉันตอบเรื่องนั้น” โดยมีคำถัดไปอยู่ในหน้าถัดไป พลิกหน้าแล้วคิดว่าคำต่อไปจะเป็นอะไร? จากสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับโลกโดยทั่วไป คุณอาจคาดเดาได้เล็กน้อย อาจเป็นโทรศัพท์แต่อาจเป็นข้อความการโทรประตูหรือคำถามก็ได้ การรู้เกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ในเรื่องนี้อาจช่วยให้คุณคาดเดาได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้นเช่นกัน

โดยพื้นฐานแล้ว นี่คือสิ่งที่เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์อย่าง ChatGPT กำลังดำเนินการกับพร้อมท์ของคุณ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการแจ้งเตือนที่มีรายละเอียดเฉพาะเจาะจงมากขึ้นจึงช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น มีจุดเริ่มต้นของสถานการณ์ เช่น "เขียนบทกวีตลกเกี่ยวกับสุนัข" จากนั้นจะพยายามเล่าเรื่องให้จบทีละคำ โดยใช้แบบจำลองที่ซับซ้อนของโลกและความสัมพันธ์ในนั้น สิ่งสำคัญที่สุดคือ เครื่องมือ AI แบบสร้างสรรค์ยังผ่านสิ่งที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลังพร้อมคำติชมของมนุษย์ เพื่อเรียนรู้ที่จะชอบการตอบสนองที่มนุษย์จะยอมรับ

หากคุณเคยลองใช้เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ คุณจะสังเกตเห็นว่าคุณได้รับผลลัพธ์ที่แตกต่างกันทุกครั้ง แม้ว่าคุณจะถามคำถามเดียวกันสองครั้ง เครื่องมือก็จะตอบสนองในลักษณะที่แตกต่างกันเล็กน้อย ในระดับที่สูงมาก เหตุผลก็คือการสุ่มจำนวนหนึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้การตอบสนองจาก generative AI มีความสมจริง หากเครื่องมือเลือกการคาดการณ์ที่เป็นไปได้มากที่สุดทุกครั้ง มักจะจบลงด้วยผลลัพธ์ที่ไม่สมเหตุสมผล

โมเดล AI เจนเนอเรชั่น

มีเทคนิคมากมายที่ใช้สำหรับ generative AI โดยพื้นฐานแล้ว พวกเขาทั้งหมดใช้โครงข่ายประสาทเทียม ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมประเภทหนึ่งที่มีลักษณะคล้ายกับวิธีการทำงานของสมองของมนุษย์ คุณอาจได้ยินคำว่าการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งหมายถึงโครงข่ายประสาทเทียมที่มีมากกว่าสามชั้น (ซึ่งเป็นโครงข่ายประสาททั้งหมดนอกเหนือจากโครงข่ายพื้นฐานที่สุด)

โครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยชั้นของโหนดที่เชื่อมต่อถึงกัน แต่ละโหนดมีแบบจำลองทางสถิติของตัวเองที่เชี่ยวชาญในการประมวลผลอินพุตด้านเดียวตามสิ่งที่เรียนรู้จากข้อมูลการฝึก เช่นเดียวกับการที่สมองส่วนต่างๆ ทุ่มเทให้กับงานต่างๆ เซลล์ประสาทบางชนิดอาจเริ่มทำงานเมื่อคุณเห็นใบหน้าที่คุ้นเคย ส่วนต่างๆ ของโครงข่ายประสาทเทียมจะจดจำรูปแบบและความสัมพันธ์ที่แตกต่างกัน

แม้ว่าการตัดสินใจแต่ละครั้งจะเป็นเรื่องง่าย (เช่น หนึ่งโหนดอาจเชี่ยวชาญในการรับรู้ว่าคำนั้นเป็นคำนามหรือไม่) การทำนายขั้นสุดท้ายคือผลกระทบแบบโดมิโนของการตัดสินใจทั้งหมดเหล่านี้มารวมกันเพื่อส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ซับซ้อนมาก

มีหลายวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อสร้างโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ สถาปัตยกรรมบางประเภทที่พบบ่อยที่สุดคือ:

Generative Adversarial Network (GAN) และ Variational Autoencoders (VAE) : โมเดลสองคลาสนี้ที่ใช้สำหรับการสร้างภาพ เริ่มสร้างความปั่นป่วนในช่วงกลางทศวรรษ 2010 โดยเป็นลางบอกเหตุถึงกระแสข่าวลือของ AI ในปัจจุบันเมื่อใช้ GAN โครงข่ายประสาทเทียมหนึ่งจะสร้างเอาต์พุต และอีกเครือข่ายหนึ่งจะพยายามตรวจสอบว่าเป็นของจริงหรือของปลอม การสลับไปมานี้ทำให้โมเดลฉลาดขึ้นขณะฝึก VAE สร้างการเข้ารหัสของส่วนของภาพ จากนั้นสุ่มตัวอย่างส่วนของการเข้ารหัสและถอดรหัสเพื่อสร้างภาพใหม่ทั้งหมด

โมเดลการแพร่กระจาย: ในแบบจำลองการแพร่กระจายสำหรับ AI แบบกำเนิด ข้อมูลการฝึกจะถูกทำลายโดยการเพิ่มสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียน จากนั้นจึงกู้คืนโดยการย้อนกลับการเพิ่มสัญญาณรบกวนนั้นคุณอาจนึกถึงการเพิ่มสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียนเป็นการรบกวนพิกเซลในภาพ เสียงคือ "เกาส์เซียน" เพราะบวกตามความน่าจะเป็นที่อยู่ตามแนวโค้งระฆัง เมื่อแบบจำลองกลับจุดรบกวน จะทำการคาดการณ์โดยการถอดรหัสความน่าจะเป็นเหล่านั้น ซึ่งส่งผลให้ได้ภาพต้นฉบับในแต่ละครั้ง แม้ว่าจะมีข้อความแจ้งเดียวกันก็ตาม

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): โมเดลประเภทนี้ใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่าหม้อแปลงไฟฟ้าTransformers สามารถพิจารณาคำทั้งหมดในลำดับอินพุตพร้อมกันและค้นหาว่าคำเหล่านั้นเกี่ยวข้องกันอย่างไร ทำให้เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์อย่างยิ่งในการทำความเข้าใจและสร้างข้อความ แม้ว่าแนวคิดเรื่องหม้อแปลงจะมีมาตั้งแต่ปี 2017 แต่การใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมหาศาลและการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลด้วยการเสริมกำลังของมนุษย์ ได้นำไปสู่ความก้าวหน้าที่เราเห็นในปัจจุบันด้วยเครื่องมือภาษาธรรมชาติของ AI ที่สร้างใหม่

โมเดลไฮบริด: โมเดลไฮบริดผสมผสานการคำนวณตามกฎเข้ากับการเรียนรู้ของเครื่องและโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อนำการควบคุมดูแลของมนุษย์มาสู่การทำงานของระบบ AIโดยพื้นฐานแล้ว คุณสามารถใช้โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ใดๆ ข้างต้นและกำหนดให้โมเดลเหล่านั้นอยู่ภายใต้ระบบที่ใช้กฎหรือตรรกะหลังหรือระหว่างการดำเนินการ

เครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่น

คุณอาจเคยใช้เครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่นที่โดดเด่นบางอย่างในการทำงาน วิจัย หรือกิจกรรมส่วนตัวมาก่อน ตัวอย่างเช่น ChatGPT ของ OpenAI มักใช้กับทุกสิ่งตั้งแต่การเขียนคำเชิญเข้าร่วมงานปาร์ตี้ไปจนถึงการค้นหาคำตอบของคำถามลึกลับและเฉพาะทาง

ChatGPT ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อประมวลผลข้อความแจ้งในภาษาธรรมชาติของผู้ใช้ และตอบกลับด้วยการสนทนาที่ตรงไปตรงมา เครื่องมือนี้มีลักษณะคล้ายกับแชทบอทหรือการแลกเปลี่ยนข้อความกับบุคคลจริง จึงเป็นที่มาของชื่อ Gemini ของ Google เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือ AI สร้างสรรค์ที่ใช้ LLM เพื่อให้การตอบสนองต่อการแจ้งเตือนของผู้ใช้ที่ไม่เหมือนใคร มันทำงานเหมือนกับ ChatGPT มาก

LLM ไม่ใช่ generative AI ประเภทเดียวที่มีให้สำหรับผู้บริโภค DALL-E อีกหนึ่งนวัตกรรม AI สร้างสรรค์จาก OpenAI ใช้แบบจำลองการแพร่กระจายเพื่อสร้างภาพต้นฉบับ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้อาจแจ้งให้ DALL-E สร้างภาพกบขี่ม้าบนสนามบาสเก็ตบอลในสไตล์โฟวิสม์ของอองรี มาติส เครื่องมือนี้ใช้โครงข่ายประสาทเทียมและชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างภาพต้นฉบับที่รวมเอาองค์ประกอบรูปแบบที่ผู้ใช้ต้องการและคำขอเฉพาะสำหรับเนื้อหาภาพ

นี่เป็นตัวอย่างบางส่วนของเครื่องมือ generative AI ที่เป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวาง แต่ก็มีเครื่องมืออื่นๆ อีกมากมายให้เลือกใช้ ตัวอย่างเช่น Grammarly เป็นเครื่องมือการเขียนแบบ AI ที่ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อช่วยให้ผู้คนปรับปรุงความชัดเจนและความถูกต้องของงานเขียนไม่ว่าจะเขียนที่ไหนก็ตาม

ด้วย generative AI ของ Grammarly คุณสามารถสร้างเนื้อหาที่มีประสิทธิภาพและมีคุณภาพสูงสำหรับอีเมล บทความ รายงาน และโครงการอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดายและรวดเร็ว ตัวอย่าง ได้แก่ อีเมลกลุ่มที่ส่งไปยังแผนกของคุณเพื่อเชิญพวกเขาให้เข้าร่วมงานของบริษัทหรือสรุปผู้บริหารสำหรับเอกสารทางธุรกิจ

กรณีการใช้งานและแอปพลิเคชัน Geneative AI

การใช้งานที่เป็นไปได้สำหรับ generative AI ครอบคลุมอุตสาหกรรมและแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นระดับมืออาชีพหรือส่วนบุคคล ต่อไปนี้เป็นกรณีการใช้งาน AI เชิงสร้างสรรค์บางส่วนที่ควรพิจารณา

ดูแลสุขภาพ

• การสร้างใบสั่งยาของผู้ป่วยตามเกณฑ์การวินิจฉัยและบันทึกของแพทย์
• จัดทำสรุปตามบันทึกที่จดไว้ระหว่างการนัดหมาย
• งาน ER หรือการตรวจคัดกรองสุขภาพทางไกล—เครื่องมือ AI ทั่วไปสามารถบันทึกอาการของผู้ป่วยและสร้างข้อมูลสรุปให้แพทย์ดูก่อนพบปะกับผู้ป่วย
• ตรวจพบกรณีการฉ้อโกงประกันภัยภายในข้อมูลทางการเงินของผู้ป่วยจำนวนมาก

การธนาคารและการเงิน

• การตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกงที่อาจเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ
• การสร้างการคาดการณ์ทางการเงิน
• ให้การสนับสนุนลูกค้าเฉพาะทางและเหมาะสมยิ่ง
• การสร้างแผนการตลาดโดยอาศัยข้อมูลทางการเงินเกี่ยวกับผลการดำเนินงานที่ผ่านมาของผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ

การตลาด

• การสร้างแลนดิ้งเพจเวอร์ชันต่างๆ สำหรับการทดสอบ A/B ของหัวข้อข่าวและสำเนาการตลาด
• การสร้างหน้าการขายที่เหมือนกันในเวอร์ชันที่ไม่ซ้ำใครสำหรับสถานที่ที่แตกต่างกัน
• รับแนวคิดเนื้อหาใหม่ตามข้อมูลประสิทธิภาพของเนื้อหาที่มีอยู่
• สร้างรูปภาพหรืออินโฟกราฟิกใหม่อย่างรวดเร็วสำหรับแคมเปญการตลาด
• การสร้างโน้ตดนตรีที่เป็นเอกลักษณ์เพื่อใช้ในวิดีโอการตลาด

ความบันเทิงและการแสดง

• การสร้างภาพที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับสื่อส่งเสริมการขาย
• สร้างภูมิทัศน์และสถานการณ์ใหม่ที่สมจริงและสมจริงสำหรับความเป็นจริงเสมือน
• การทำสตอรี่บอร์ดอย่างรวดเร็วสำหรับสคริปต์หรือไอเดียใหม่ๆ ในภาพยนตร์ โทรทัศน์ หรือละคร
• การปรับปรุงภาพที่คอมพิวเตอร์สร้างขึ้นโดยการแสดงตัวละครในสถานการณ์ที่ยากหรือเป็นไปไม่ได้ในการถ่ายทำ

ข้อดีและประโยชน์ของเจนเนอเรชั่นเอไอ

ดังตัวอย่างกรณีการใช้งานข้างต้น generative AI นำมาซึ่งข้อได้เปรียบพิเศษในแง่ของประสิทธิภาพและระบบอัตโนมัติ พูดง่ายๆ ก็คือช่วยให้เราทำงานได้เร็วขึ้นโดยทำให้งานของเราน่าเบื่อมากขึ้นโดยอัตโนมัติ

ประโยชน์นี้อาจชัดเจนที่สุดในตัวอย่างด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งรวมถึงงานที่เกี่ยวข้องกับการคัดแยกเชื้อและการบริหารงานของแพทย์ ด้วยการจ้างกิจกรรมเหล่านั้นให้กับ generative AI แพทย์จึงสามารถดูแลผู้ป่วยได้มากขึ้น ใช้เวลากับแต่ละคนมากขึ้น และให้การดูแลที่ดีขึ้น

สำหรับนักการตลาด ระยะเวลาที่ AI ที่สร้างสรรค์สามารถประหยัดได้ก็มีความสำคัญเช่นกัน การสร้างแคมเปญการตลาดหลายเวอร์ชัน ปรับแต่งข้อความให้เหมาะกับกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน และว่าจ้างสินทรัพย์โฆษณาเชิงภาพที่ไม่ซ้ำใครซึ่งคำนึงถึงเวลาของนักการตลาดจำนวนมาก การถ่ายโอนงานดังกล่าวไปยัง generative AI ช่วยให้นักการตลาดมีแบนด์วิธที่เป็นมืออาชีพและสร้างสรรค์มากขึ้น กล่าวโดยสรุปคือช่วยให้พวกเขามุ่งความสนใจไปที่กิจกรรมที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญได้มากขึ้น

Generative AI ช่วยให้ผู้คนสามารถจ้างงานภายนอกที่ใช้เวลานานโดยมีภาระการรับรู้ในระดับปานกลางถึงหนักให้กับเครื่องมืออัตโนมัติ ผลลัพธ์ที่ได้คือเวลาเพิ่มเติมสำหรับบุคคลเหล่านั้นในการมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมที่มีมูลค่าสูง ข้อดีอีกประการหนึ่งของ generative AI: สามารถเป็นพันธมิตรที่สร้างสรรค์ได้ สามารถช่วยให้ผู้คนระดมความคิดและกลยุทธ์ใหม่ๆ หรือสร้างร่างคร่าวๆ ของงานเขียนหรืองานศิลปะที่สามารถใช้เป็นแรงบันดาลใจหรือให้ความรู้สึกถึงทิศทางได้

ข้อเสียและข้อจำกัดของ generative AI

Generative AI เป็นเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้น แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าจะสมบูรณ์แบบ

คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับทนายความที่ใช้ ChatGPT เพื่อการวิจัยทางกฎหมาย อ้างถึงคดีสมมติในการยื่นบรีฟในนามของลูกความ นอกจากจะต้องจ่ายค่าปรับจำนวนมากแล้ว การกระทำผิดครั้งนี้ยังอาจสร้างความเสียหายให้กับอาชีพทนายความเหล่านั้นด้วย AI เจนเนอเรชั่นไม่ได้ปราศจากข้อผิดพลาด และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตระหนักว่าข้อผิดพลาดเหล่านั้นคืออะไร

ภาพหลอน

บางครั้ง generative AI ก็เข้าใจผิด เมื่อสิ่งนี้เกิดขึ้น เราเรียกมันว่าภาพหลอน

แม้ว่าเครื่องมือ AI เจนเนอเรชั่นล่าสุดมักจะให้ข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อตอบสนองต่อการแจ้งเตือน แต่การตรวจสอบความถูกต้องก็เป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีเดิมพันสูงและข้อผิดพลาดมีผลกระทบร้ายแรง เนื่องจากเครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลในอดีต พวกเขาจึงอาจไม่ทราบเกี่ยวกับเหตุการณ์ปัจจุบันล่าสุดหรือไม่สามารถบอกสภาพอากาศในปัจจุบันได้

อคติ

เครื่องมือ AI เจนเนอเรชันที่โดดเด่นหลายรายการจะแสดงข้อมูลที่มีความลำเอียงทางเชื้อชาติและ/หรือทางเพศ ในบางกรณี เครื่องมือเองก็ยอมรับอคติของตน

สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรมของเครื่องมือถูกสร้างขึ้นโดยมนุษย์: อคติที่มีอยู่ในประชากรทั่วไปมีอยู่ในการเรียนรู้ของ AI ที่สร้างข้อมูล

ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

ตั้งแต่เริ่มแรก เครื่องมือ AI สร้างสรรค์ได้ก่อให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ประการหนึ่ง ข้อความแจ้งที่ส่งไปยังโมเดลอาจมีข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อนหรือข้อมูลที่เป็นความลับเกี่ยวกับการดำเนินงานของบริษัท เครื่องมือเหล่านี้จะปกป้องข้อมูลนั้นและรับรองว่าผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลของตนได้อย่างไร

เช่นเดียวกับซอฟต์แวร์อื่นๆ เครื่องมือ AI ทั่วไปก็มีโอกาสที่จะถูกแฮ็กได้เช่นกัน ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องซึ่งทำลายชื่อเสียงของบริษัทหรือทำให้ผู้ใช้ได้รับอันตราย และเมื่อคุณพิจารณาว่าขณะนี้มีการใช้เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อดำเนินการอิสระ เช่น การทำงานอัตโนมัติ ก็ชัดเจนว่าการรักษาความปลอดภัยให้กับระบบเหล่านี้เป็นสิ่งจำเป็น

เมื่อใช้เครื่องมือ generative AI ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจว่าข้อมูลของคุณไปที่ใด และพยายามอย่างเต็มที่ในการร่วมมือกับเครื่องมือที่มุ่งมั่นในการสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ที่ปลอดภัยและมีความรับผิดชอบ

อนาคตของเจเนอเรชั่นเอไอ

สำหรับองค์กร generative AI ไม่ใช่แค่ซอฟต์แวร์เท่านั้น มันเป็นสมาชิกรุ่นน้องในทีมของคุณ นี่เป็นเรื่องจริงในแทบทุกอุตสาหกรรม ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเตรียมพร้อมว่า AI จะเปลี่ยนวิธีการทำงานของคุณอย่างไร

ตามข้อมูลของ Gartner ธุรกิจควรสร้างแผน AI ที่คำนึงถึง:

• ความทะเยอทะยานด้านโอกาส: ข้อได้เปรียบเฉพาะที่คุณหรือองค์กรของคุณหวังว่าจะได้รับหลังจากปรับใช้เครื่องมือ AI
• การปรับใช้: ตัดสินใจว่าจะใช้เครื่องมือที่มีจำหน่ายทั่วไป สร้างภายในองค์กร หรือฝึกอบรมโมเดลโดยใช้ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคุณเอง
• ความเสี่ยง: องค์กรจำเป็นต้องคำนึงถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดที่มีอยู่ใน AI เช่น ความน่าเชื่อถือ ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

จากข้อมูลของ IBM เราควรคาดหวังให้รัฐบาลทั่วโลกให้ความสำคัญกับการจัดการ AI เป็นอย่างมาก ตัวอย่างเช่น สหภาพยุโรปกำลังทำงานเพื่อจัดหมวดหมู่ AI ออกเป็นประเภทความเสี่ยงต่างๆ และกำหนดกฎเกณฑ์บางประการเกี่ยวกับการใช้งานและการปรับใช้

เมื่อคำนึงถึงกิจกรรมเหล่านั้นแล้ว การพิจารณาถึงผลกระทบทางจริยธรรมของ generative AI และความหมายของการพัฒนาอย่างรับผิดชอบจึงเป็นสิ่งสำคัญ World Economic Forum ได้เผยแพร่รายการปัจจัยที่นักสร้างสรรค์นวัตกรรม AI ต้องพิจารณาเมื่อพัฒนาและปรับใช้ระบบ AI ใหม่ ประกอบด้วย:

• ประสิทธิภาพของระบบ AI สำหรับสิ่งที่ตั้งใจจะทำ
• ความยืดหยุ่นต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัย
• การลดอคติเพื่อหลีกเลี่ยงการปฏิบัติอย่างไม่ยุติธรรมต่อกลุ่มชายขอบ
• สามารถอธิบายได้ ซึ่งหมายความว่าผลลัพธ์ของระบบ AI ควรเป็นที่เข้าใจแก่ผู้ใช้
• การคุ้มครองความเป็นส่วนตัวซึ่งรวมถึงหลักการลดขนาดข้อมูล

สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ AI จะยังคงอยู่ต่อไป ในอีกไม่กี่เดือนและหลายปีข้างหน้า คาดว่าสถาบันและรัฐบาลจะให้ความสนใจเพิ่มมากขึ้นต่อความท้าทายของนวัตกรรมที่มีความรับผิดชอบในโลกของ generative AI

สรุป: ใช้ประโยชน์สูงสุดจาก generative AI

Generative AI เป็นพลังที่ต้องคำนึงในหลายอุตสาหกรรม ไม่ต้องพูดถึงกิจกรรมส่วนตัวในชีวิตประจำวัน ในขณะที่บุคคลและธุรกิจยังคงนำ AI เจนเนอเรชั่นมาใช้ในขั้นตอนการทำงานของพวกเขา พวกเขาจะพบวิธีใหม่ๆ ในการลดภาระงานหนักและทำงานร่วมกันอย่างสร้างสรรค์ด้วยเทคโนโลยีนี้

ในเวลาเดียวกัน สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงข้อจำกัดทางเทคนิคและข้อกังวลด้านจริยธรรมที่มีอยู่ในธรรมชาติของ AI ที่สร้างสรรค์ การพัฒนาอย่างรับผิดชอบเป็นสิ่งหนึ่ง—และสำคัญ—แต่การใช้งานอย่างรับผิดชอบก็สำคัญเช่นกัน ตรวจสอบอีกครั้งเสมอว่าเนื้อหาที่สร้างโดยเครื่องมือ AI ทั่วไปคือสิ่งที่คุณต้องการจริงๆ และหากคุณไม่ได้รับสิ่งที่คาดหวัง ให้ใช้เวลาทำความเข้าใจวิธีเพิ่มประสิทธิภาพข้อความแจ้งของคุณเพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจากเครื่องมือ

ด้วยการตามทันนวัตกรรมล่าสุดในด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ คุณสามารถปรับปรุงวิธีการทำงานและปรับปรุงโครงการส่วนบุคคลของคุณได้ แม้ว่าเครื่องมือ AI รุ่นปัจจุบันจะน่าตื่นเต้น แต่นำเสนอเพียงแวบเดียวของสิ่งที่อยู่นอกเหนือเส้นขอบฟ้า