Generative AI คืออะไร? ทำอะไรที่แตกต่างจาก AI ทั่วไปได้บ้าง?

Credit: Freepik.com

เทคโนโลยีในยุคปัจจุบันนั้นเรียกได้ว่ามีการพัฒนาอย่างก้าวกระโดด ตั้งแต่ในระดับอุตสาหกรรมการผลิตไปจนถึงในระดับที่ผู้คนทั่วไปสามารถใช้ได้ในชีวิตประจำวัน หนึ่งในเทคโนโลยีดาวเด่นของยุคก็คือ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ ที่สามารถมอบความสะดวกสบายให้กับผู้คนได้มากขึ้นจากสมองกลที่เรียนรู้และตอบสนองได้อย่างแม่นยำ แต่ก็ยังมีสิ่งที่มาเหนือกว่าที่เรียกว่า Generative AI ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับเจ้าสิ่งนี้กันว่ามันคืออะไร แตกต่างจาก AI ทั่วไปอย่างไร และทำอะไรที่ว้าวกว่า AI ทั่วไปได้บ้าง

Credit: Pexels.com

Generative AI คืออะไร?

Generative AI คือ AI รูปแบบหนึ่งที่ผ่านการเรียนรู้ในลักษณะที่ไม่ต่างกันจาก AI ปกติ นั่นก็คือผ่านกระบวนการที่เรียกว่า Machine Learning ซึ่งเป็นการประมวลผลจาก Big Data หรือข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อมาสะสม แยกแยะ วิเคราะห์ และฝึกตอบสนองกับคำสั่งให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้งานมากที่สุด แต่ที่มากกว่านั้นคือ Generative AI มีระบบประมวลผลที่ซับซ้อนคล้ายกับโครงข่ายระบบประสาทของมนุษย์ที่เรียกว่า Neural Network ด้วย ซึ่งเป็นตัวช่วยที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์เข้าใจความซับซ้อนทางภาษามากยิ่งขึ้น ระบุความแตกต่างของภาพที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน รวมถึงปรับการตอบสนองได้ตามบริบทของคำสั่งด้วย

ผลลัพธ์ของ Generative AI นั้นจะออกมาในรูปแบบคล้ายกันกับ AI ทั่วไป นั่นก็คือออกมาในรูปแบบข้อความ เสียง รูปภาพ หรือวิดีโอ เพียงแต่ว่าเป็นผลลัพธ์ที่เกิดจากการนำข้อมูลในคลังความรู้ของ Generative AI มาผสมผสานกันจนสามารถสรรค์สร้างเป็นผลงานชิ้นใหม่ขึ้นมาด้วยตัวเอง อาจเรียกได้ว่าไม่สามารถหาผลงานนี้จากฝีมือของนักประพันธ์หรือศิลปินคนใดในโลกเลยก็ว่าได้ตัวอย่างของ Generative AI ที่อาจคุ้นชื่อกันคือ ChatGPT และ Dall-E ของค่าย OpenAI ในเครือ Microsoft, Gemini ของ Google, Canva ซึ่งสร้างขึ้นโดยสตาร์ตอัปสัญชาติออสเตรเลีย เป็นต้น   

Credit: Freepik.com

Generative AI แตกต่างจาก AI ทั่วไปอย่างไร?

มีหลากหลายประเด็นที่ทำให้ Generative AI แตกต่างจาก AI ทั่วไป ซึ่งพวกเราได้สรุปมาให้ดังนี้

การทำงาน

AI ทั่วไป: สามารถทำงานได้โดยอัตโนมัติตามสิ่งที่โปรแกรมไว้หรือทันทีที่ได้รับการกระตุ้นด้วยคำสั่ง เช่น การตอบสนองตามคำสั่งเสียงของ Siri หรือการแสดงผลลัพธ์ที่มีความเป็นไปได้มากที่สุดแบบในระบบแนะนำซีรี่ส์ของ Netflix เป็นต้น

Generative AI: สร้างสรรค์ผลงานเมื่อได้รับ Prompt (คำสั่ง) เท่านั้น ยิ่ง Prompt มีรายละเอียดที่ชัดเจนมากเท่าไหร่ ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะตรงตามที่ต้องการมากขึ้นเท่านั้น

ภารกิจที่รองรับ

AI ทั่วไป: ขึ้นอยู่กับว่า AI ชนิดนั้นได้รับการฝึกฝนเพื่อทำภารกิจใดภารกิจหนึ่งโดยเฉพาะ เช่น AI ผู้ช่วยเสมือน สามารถดึงข้อมูลออกมาจากคลังข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว กระชับ และครบถ้วน หรือ AI ตรวจจับความผิดปกติ ก็จะตอบสนองต่อค่าต่าง ๆ ที่เปลี่ยนแปลงไปโดยอัตโนมัติตามที่ตั้งโปรแกรมไว้ เช่น แสดงการแจ้งเตือนเมื่ออุณหภูมิสูงเกินกำหนด ส่งกระแสไฟมาที่สัญญาณฉุกเฉินเมื่อค่าฝุ่นละอองในอากาศสูงขึ้น เป็นต้น

Generative AI: มุ่งเน้นไปที่การสร้างสรรค์ผลงานตาม Prompt ที่ได้รับ เช่น เนื้อเพลง บทความ ภาพกราฟิก คลิปวิดีโอ นอกจากนั้น ยังสามารถใช้สำหรับเขียนโค้ดเบื้องต้น แปลภาษา สรุปความ ขยายความ รวมถึงการโต้ตอบทั้งในรูปแบบข้อความและเสียงได้ด้วย

ลักษณะของผลลัพธ์

AI ทั่วไป: สำหรับผลลัพธ์ของ AI ผู้ช่วยเสมือน มักจะออกมาในรูปแบบของการแสดงข้อมูลที่ค้นหาได้ในคลังของระบบโดยตรงหรือโดยย่อ ซึ่งผ่านการวิเคราะห์และประมวลผลจากคำสั่งที่ได้รับมา ส่วน AI ที่ออกแบบมาเพื่อทำนายผลจะตอบสนองในรูปแบบของระบบ Automation (ระบบอัตโนมัติ) คล้ายกับ AI ที่สามารถตรวจจับค่าต่าง ๆ ได้ เพราะมันถูกออกแบบให้เรียนรู้พฤติกรรมของเราและแสดงผลตามการคาดการณ์ที่ใกล้เคียงกับความต้องการของเรามากที่สุดโดยเราไม่ต้องออกคำสั่งเอง

Generative AI: ผลลัพธ์ที่ออกมาจะขึ้นอยู่กับ Prompt ที่ได้รับ ซึ่งมักจะออกมาในลักษณะของการแสดงข้อมูลที่ค้นหาได้หรือสร้างสรรค์ใหม่ขึ้นมา โดยผลลัพธ์นี้เกิดจากการถอดแบบข้อมูลที่มีอยู่ในคลังความรู้และนำองค์ประกอบเหล่านั้นมาจัดเรียงใหม่ตามคำสั่งที่ได้ เช่น หากใส่ Prompt ว่าต้องการภาพวัดพระแก้วมีหิมะตกในสไตล์ภาพถ่ายเสมือนจริง ก็จะได้ภาพออกมาประมาณนี้

Credit: Openart.ai

ข้อควรระวังในการใช้งาน Generative AI มีอะไรบ้าง?

1. ปัญหาลิขสิทธิ์และความเข้าใจผิด

ผลงานของ Generative AI อย่าง ChatGPT หรือ Dall-E นั้นเป็นผลงานที่เกิดจากการผสมผสานข้อมูลที่อยู่ในคลังความรู้โดยสุ่มจากชุดข้อมูลที่ใกล้เคียงกับคำสั่งมากที่สุด ซึ่งนั่นอาจทำให้มันไปดึงเอาผลงานที่มีลิขสิทธิ์ของผู้สร้างคนอื่น ๆ มาได้โดยที่ไม่รู้ตัวด้วย ดังนั้น ก่อนที่จะนำผลงานของ AI เหล่านี้ไปใช้ ควรตรวจสอบเรื่องทรัพย์สินทางปัญญาและสิทธิส่วนบุคคลให้ดีและปลอดภัยก่อน รวมถึงมีการระบุให้ชัดเจนว่าเป็นผลงานจาก AI เพื่อไม่ให้เกิดความสับสนในสังคม

2. ความถูกต้องและสดใหม่ของข้อมูล

ข้อจำกัดหนึ่งของ Generative AI คือคลังข้อมูลของมันไม่ได้อัปเดตอยู่ตลอดเวลา ทำให้ผลลัพธ์ที่นำเสนออาจมีความคลาดเคลื่อนจากปัจจุบันบ้าง อีกทั้งข้อมูลบางอย่างที่โปรแกรมเรียนรู้นั้นอาจไม่ได้ผ่านการกลั่นกรองมาหรือเป็นเพียงความคิดเห็นเท่านั้น ผลลัพธ์จึงอาจมีอคติหรือไม่ถูกต้องก็ได้

3. ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

Generative AI เรียนรู้และพัฒนาตัวเองส่วนหนึ่งจากข้อมูลที่ถูกป้อนเข้าไปในอินเทอร์เน็ต อีกส่วนหนึ่งคือจากคำสั่งที่ได้รับมานั่นเอง ดังนั้น การให้ข้อมูลที่ควรจะเป็นความลับกับโปรแกรมเหล่านี้จึงเป็นสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยงเป็นอย่างมาก

Credit: Pixabay.com

Generative AI คือตัวช่วยแห่งอนาคตที่ทำให้การทำงานขับเคลื่อนไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เรียนรู้การใช้งานให้เกิดประโยชน์สูงสุดและปลอดภัยได้ที่ วิทยาลัยนานาชาติ สถาบันเทคโนโลยี ไทย-ญี่ปุ่น (TNIC) สถาบันที่ถ่ายทอดองค์ความรู้ด้านเทคโนโลยีและการบริหารธุรกิจ ภายใต้หลักสูตรที่เกี่ยวข้องถึง 3 หลักสูตรด้วยกัน

1. สาขาวิชาวิทยาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Data Science and Artificial Intelligence) มุ่งเน้นการพัฒนาและการใช้ฐานข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพในเทคโนโลยี AI และธุรกิจต่าง ๆ ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://tnic.tni.ac.th/th/dsa-program-th/

2. สาขาวิศวกรรมดิจิทัล (Digital Engineering) เชี่ยวชาญด้านการพัฒนาเทคโนโลยี AI และนวัตกรรมเพื่อเชื่อมโยงโลกดิจิทัลกับการดำเนินชีวิตอย่างราบรื่น ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://tnic.tni.ac.th/th/dge-program-th/

3. สาขาธุรกิจระหว่างประเทศและการเป็นผู้ประกอบการ (International Business and Entrepreneurship) เปิดประตูสู่โลกธุรกิจและโอกาสในระดับนานาชาติด้วยไอเดียที่แตกต่าง เรียนรู้การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีล่าสุดเพื่อยกระดับธุรกิจ ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ https://tnic.tni.ac.th/th/ibn-program-th/

แหล่งข้อมูล

Aigencorp.com

Vultureprime.com

Il.mahidol.ac.th

Jobtopgun.com