ทุกวันนี้ เราจะได้ยินคำว่า AI คำว่า ปัญญาประดิษฐ์กันบ่อยมากขึ้น และดูเหมือนในปี 2567 นี้ คำว่า “Generative AI” จะดัง มาแรง แซงทุก ๆ คำไปแล้ว

บทความพิเศษนี้ จะมาอธิบายให้ทราบว่า “Generative AI” คืออะไร และมีบทบาทกับชีวิตอย่างไร

ถ้าหากเราค้นหาข้อมูลใน Google เราจะได้คำตอบว่า “Generative AI คือ ปัญญาประดิษฐ์รูปแบบหนึ่งที่ใช้สำหรับสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ได้อย่างหลากหลายแบบอัตโนมัติโดยที่ไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาช่วย เช่น ใช้สร้างข้อความ รูปภาพ เพลง วิดีโอ ฯลฯ Generative AI มีความฉลาดที่จะเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ด้วยการใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning)”

แต่ถ้าเราถาม AI อย่าง Gemini ก็จะได้คำตอบว่า ” Generative AI หรือที่เรียกว่า AI สร้างสรรค์ หมายถึงระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างเนื้อหาและสรรค์สร้างสิ่งใหม่ ๆ ได้ ซึ่งแตกต่างจาก AI ในอดีตที่มุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูล Generative AI ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่เหมือนจริงและสร้างสรรค์”

หรือถ้าเราถามไปที่ Search Engine น้องใหม่อย่าง perplexity.ai ก็จะได้คำตอบว่า
” Generative AI คือระบบ AI หรือปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ออกแบบมาให้สามารสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ที่คล้ายกับที่มนุษย์ได้สร้างขึ้น โดยได้เทรนระบบจากชุดข้อมูลเป็นจำนวนมากทั้งข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของข้อความ รูปภาพ เสียง เพลง หรือโค้ด”

จริง ๆ แล้ว Generative AI คืออะไร?

Generative AI เป็น AI หรือปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่ง ที่สร้างมาให้เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง ผ่านโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) ที่เรียกว่า LLM หรือ Large Language Models ซึ่งเป็นการเรียนรู้ด้วยตนเอง ไม่ต้องมีกระบวนการสอน โดยอาศัยชุดข้อมูลเป็นจำนวนมาก ซึ่งส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบของข้อความ และรูปแบบอื่น ๆ เช่น รูปภาพ เสียง เพลง หรือโค้ด คล้าย ๆ กับที่มนุษย์ เรียนรู้จากการรับรู้ รับฟังจำนวนมาก จากพ่อ แม่ และสังคมรอบข้าง เป็นกระบวนการลองผิด ลองถูก และจดจำ จนกระทั่งคิดวิเคราะห์เองได้ ซึ่งทำให้มีความสามารถ ตอบโต้ สร้างคำพูด ประโยค สร้างเนื้อหาใหม่ๆ ที่คล้ายกับที่มนุษย์ได้สร้างขึ้น ซึ่ง LLM นี้ ก็พัฒนาต่อยอดมาจาก Deep Learning ที่เป็นแบบจำลองที่เรียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ของ Data ที่ซับซ้อนได้ ซึ่งก็พัฒนามาจาก นิวรัลเน็ตเวิร์ก (Neural Networks) แขนงใหม่ แขนงหนึ่ง ที่เรียกว่า RNN (Recurrent Neural Networks)

ปัจจุบัน LLM มีหลากหลายชื่อ หลายผู้ผลิต แต่ที่เป็นที่รู้จักในวงกว้าง เช่น ChatGPT, Gemini, Copilot เป็นต้น

LLM ที่เป็น Generative AI มีกี่แบบ?

1. Base LLM คือ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ที่เรียนรู้ด้วยตนเอง ด้วยการทำนายคำถัดไป จนมากพอที่จะใช้คำได้อย่างถูกต้อง (สมกับคำว่า Large Language) เช่น เรียนรู้ว่า เมื่อมีคนพูดว่า “ไข้หวัด…” ก็มักจะมีคำว่า “ใหญ่” ตามมา ซึ่งโมเดลแบบนี้ จะมีความสามารถทั่วไป ในด้านภาษา เช่น แปลข้ามภาษา สร้างคำพูดคุย สร้างรูปภาพ สร้างข้อความได้ เหมือนที่มนุษย์ทั่วไปทำได้ (ตามระดับการเรียนรู้)

2. Instruction Tuned LLM โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่นำ Base LLM ด้วยชุดข้อมูลใหม่ ๆ เพิ่มเติม ที่เรียกว่า Fine-tuning  เปรียบเสมือนการที่เด็กมัธยมเข้าเรียนมหาวิทยาลัยทำให้มีความรู้เฉพาะทางมากขึ้น ทำให้โมเดลมีความสามารถในการตอบคำถามเฉพาะทางได้

ความสามารถของ Generative AI

• การตอบคำถาม
• การแปลงข้อความ วิเคราะห์ข้อความ
• การสรุปข้อมูลจากข้อความ 
• การจำแนกข้อความ เช่น Sentiment / Categories 
• การสรุปข้อความ
• การแปลภาษา 
• การเขียนข้อความ การตอบ Email หรือ Chat 
• การสร้างรูปภาพ
• การเขียนโปรแกรม
• สร้างวีดีโอ
• สร้างเสียงเพลง เสียงพูดคุย

ประโยชน์ของ Generative AI

• สร้างเนื้อหาคอนเทนต์ใหม่ๆ เครื่องมือ Generative AI ใช้ในการหาไอเดียสำหรับการทำคอนเทนต์เพื่อทำ Marketing ได้อย่างรวดเร็วและง่ายขึ้น ยกตัวอย่างเช่น จากเดิมต้องใช้เวลาในการรวบรวมข้อมูล เขียน Outline ก่อนที่จะลงมือเขียน ก็สามารถใช้เครื่องมือ Generative AI ในการทำงานส่วนนี้แทนแล้วหันไปให้เวลากับการสร้างสรรค์ส่วนอื่นที่สำคัญมากกว่าได้อย่างเต็มที่มากขึ้น และนอกจากการใช้ Generative AI ในการเขียนแล้วยังใช้ AI ที่เป็นสายวิดีโอหรือภาพมาช่วยทำให้ตัวคอนเทนต์น่าสนใจมากขึ้นได้ด้วย
• การขาย Generative AI สามารถผ่อนแรง เพิ่มความเร็วและคุณภาพให้การขายได้ เช่น การใช้ AI ในการช่วยเขียน Email หรือใช้ตรวจข้อความสำหรับส่งเสริมการขาย, การใช้ AI ปรับแต่งการขายให้เหมาะกับกลุ่มคนที่ยังไม่เคยใช้สินค้า เป็นต้น ทำให้พนักงานประหยัดเวลาในงานจำเจที่ไม่จำเป็นได้มากขึ้น แถมยังเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าหาลูกค้าด้วยเทคนิค Personalize Marketing ได้ด้วย
• ดูแลลูกค้า ใช้ลดความผิดพลาดในการทำงานซึ่งเกิดจากคน (Human Error) ได้ง่าย การใช้ AI เข้ามาช่วยก็จะทำให้ขยายความสามารถในการดูแลลูกค้าได้มากขึ้น ลดความผิดพลาดให้น้อยลง แถมยังดูแลลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมงแบบไม่มีเหนื่อยอีกด้วย 
• การเขียนโปรแกรม ช่วยในการเขียนโค้ดสำหรับนักพัฒนาระบบ ทำให้เขียนโค้ดได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ถึงแม้ว่า Generative AI จะเรียนรู้และสร้างความฉลาดมากมาย จากข้อมูลที่ได้รับมากมายเช่นกัน แต่สิ่งหนึ่ง ที่ไม่ได้เกิดจากการเรียนรู้ลักษณะนี้ คือ จิตสำนึก สัญชาตญาณ ซึ่งนับว่าเป็นความท้าทายของมนุษย์ ที่จะต้องสร้างให้ AI ต่อไป