Generative AI จะเติบโตอย่างรวดเร็วในปี 2025

เทคโนโลยี AI ที่สร้างสรรค์หรือ Generative AI เป็นหนึ่งในเทรนด์เทคโนโลยีที่เติบโตอย่างก้าวกระโดดในปัจจุบัน ตั้งแต่มีกระแสความฮือฮาอย่างมากของ ChatGPT ซึ่งเป็นตัวอย่างหนึ่งของ Generative AI ที่ถูก OpenAI พัฒนาขึ้นมา

Generative AI คือ AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างสรรค์ผลงานใหม่ๆ ด้วยตัวมันเอง เช่น การเขียนเรื่องราว บทกวี ภาพวาด ภาพถ่าย หรือแม้กระทั่งโค้ดคอมพิวเตอร์ โดย Generative AI จะถูกฝึกสอนด้วยข้อมูลอย่างมหาศาลเพื่อให้เรียนรู้ลักษณะและโครงสร้างของเนื้อหา ตัวอย่างเช่น ChatGPT ถูกฝึกสอนด้วยข้อความนับ 10 พันล้านชิ้น

ตามการคาดการณ์ของบริษัทวิเคราะห์เทคโนโลยีชั้นนําอย่าง Gartner ระบุว่า ภายในปี 2025 ซึ่งถือเป็นเวลาเพียง 2 ปีข้างหน้านี้ Generative AI จะมีการใช้งานเพิ่มมากขึ้นอย่างมีนัยสําคัญ โดยเทคนิคการใช้ synthetic data หรือข้อมูลสังเคราะห์ในการฝึกโมเดล AI จะช่วยลดปริมาณข้อมูลจริงที่ต้องใช้ลงไปได้มากถึง 70%

กล่าวคือในปัจจุบันการพัฒนาโมเดล AI ต่างๆ ยังต้องอาศัยข้อมูลจํานวนมหาศาลในการฝึกสอน แต่ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลสังเคราะห์จํานวนมาก ทําให้สามารถลดการใช้ข้อมูลจริงที่หายากและมีราคาแพงลงได้อย่างมาก นั่นหมายความว่าในอนาคตการพัฒนา Generative AI จะทําได้ง่าย เร็ว และประหยัดค่าใช้จ่ายมากขึ้น 

ซึ่งจะเป็นปัจจัยสําคัญผลักดันให้ Generative AI แพร่หลายและถูกนําไปใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้นในทุกอุตสาหกรรม เช่น

ธุรกิจสื่อและโฆษณา

– ใช้ Generative AI สร้างเนื้อหา บทความ สื่อความหมาย สปอตโฆษณา ได้อย่างรวดเร็วและประหยัดค่าใช้จ่าย

อุตสาหกรรมเกม

– ออกแบบตัวละคร, เรื่องราว, ฉาก, เสียงประกอบในเกม โดยใช้ข้อมูลจากเกมอื่นๆ มาสั่งสมเป็นฐานความรู้

ภาคการแพทย์

– เร่งกระบวนการค้นหายาใหม่โดยใช้การออกแบบตัวยาด้วย AI ทํานายโครงสร้างและฤทธิ์ทางยา

อุตสาหกรรมการเงิน

– ใช้เทคนิค Generative AI เพื่อสร้างข้อมูลลูกค้าสังเคราะห์มาใช้ทดสอบโมเดลเพื่อความเป็นส่วนตัว และลดต้นทุน

อุตสาหกรรมการผลิต

– ใช้ Generative Design AI ออกแบบชิ้นส่วน, ผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมกับคําสั่งใช้งานและกระบวนการผลิตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เห็นได้ว่า AI ที่สร้างสรรค์โดยเฉพาะ ChatGPT จะกลายมาเป็นส่วนสําคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรม ลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพให้กับอุตสาหกรรมหลากหลายด้าน รวมถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ ที่ตอบโจทย์ผู้บริโภคได้ดียิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม นอกเหนือจากการใช้ข้อมูลสังเคราะห์แล้ว AI ที่สร้างสรรค์ก็ยังต้องพึ่งพาองค์ประกอบอื่นๆ ที่สําคัญควบคู่กันไปด้วย เพื่อให้ได้โมเดลที่มีคุณภาพและใช้งานได้จริง อาทิ

  • จํานวนข้อมูลจริง (Real data) ในระดับหนึ่ง เพื่อให้โมเดลมีพื้นฐานและเรียนรู้ความเป็นจริงบางส่วน
  • คุณภาพของอัลกอริทึมและโครงสร้างของโมเดล เพื่อให้ทํานายผลได้ถูกต้องแม่นยํา
  • ปริมาณข้อมูลที่หลากหลายเพียงพอ เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ได้อย่างครอบคลุมในทุกมิติ
  • การตรวจสอบโมเดล Generative AI เป็นสิ่งจําเป็นอย่างยิ่ง เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลทํางานอย่างถูกต้องแม่นยํา ไม่เกิดความเอนเอียงหรือความลําเอียง และสามารถนําไปใช้งานได้อย่างปลอดภัย

การตรวจสอบ Generative AI มีหลายระดับ ตั้งแต่ระดับพื้นฐานเช่น การทดสอบให้ป้อนข้อมูลหลากหลายแล้วประเมินผลเอง จนถึงระดับที่สูงขึ้นอย่าง การให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบเป็นการเฉพาะ, การวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อค้นหาความเอนเอียง, การทดสอบโดยใช้ชุดข้อมูลมาตรฐาน และอื่นๆ

นอกจากนี้ ยังต้องคํานึงถึงประเด็นทางจริยธรรมอย่างถี่ถ้วนด้วย เนื่องจาก Generative AI อย่าง ChatGPT มีความเสี่ยงต่อการถูกนําไปใช้ในทางที่ผิด หรือก่อให้เกิดผลเสียหาย ไม่ว่าจะเป็นการละเมิดลิขสิทธิ์ การสร้างข่าวปลอม หรือการแสวงหาประโยชน์โดยมิชอบ

ดังนั้น ภาครัฐ องค์กรธุรกิจ และผู้พัฒนาเทคโนโลยีควรร่วมมือกันอย่างใกล้ชิด ในการกําหนดมาตรฐานและแนวทางปฏิบัติด้านจริยธรรม AI รวมถึงพัฒนาเครื่องมือตรวจสอบและระบบการกํากับดูแล เพื่อให้ Generative AI สามารถเติบโตไปในทิศทางที่ถูกต้องเหมาะสม ก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อสังคม

Comments are closed.