Commercial
Generative AI คืออะไรกันนะ? มาทำความรู้จักกัน!
ในยุคปัจจุบันทุกคนคงรู้จักAIกันอยู่แล้ว แต่เคยสงสัยกันไหมว่าแล้วGenerative AIคืออะไรกันนะ วันนี้เราจะพามารู้จักกับจักรวาลGenerative AIกัน!
AI คืออะไร?
Mckinsey ได้อธิบายความหมายของ Artificial Intelligence (AI) อย่างชัดเจนและน่าสนใจว่า "AI คือความสามารถของเครื่องจักรที่สามารถดำเนินการฟังก์ชันทางสติปัญญาที่เรามักเชื่อมั่นว่าเป็นเฉพาะกับจิตใจของมนุษย์" นั่นหมายความว่า AI เป็นการสร้างกระบวนการที่สามารถรับรู้ข้อมูลและตัดสินใจเหมือนกับความคิดของคน รวมถึงการเรียนรู้, การคิด, การให้เหตุผล, การจำ, การแก้ไขปัญหา, การตัดสินใจ และฟังก์ชันทางสติปัญญาอื่น ๆ
ส่วนวิธีการสร้าง AI มักจะใช้ข้อมูลมหาศาล (Big Data) เพื่อประมวลผลผ่านอัลกอริทึมในกระบวนการที่เรียกว่า Machine Learning ซึ่งจะช่วยทำนายผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ
Generative AI คืออะไร สำคัญยังไง?
Generative AI ถือเป็นแขนงหนึ่งของ AI ที่สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ได้ ซึ่ง Mckinsey ได้อธิบายไว้ว่า "Generative artificial intelligence (AI) คืออัลกอริทึม (เช่น ChatGPT) ที่สามารถใช้สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น เสียง โค้ด รูปภาพ ข้อความ จำลอง และวิดีโอ ความก้าวหน้าล่าสุดในสาขานี้มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสร้างเนื้อหาอย่างมีนัยสำคัญ"
สรุปคือ Generative AI เป็นอัลกอริทึมที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ได้ในรูปแบบต่าง ๆ เช่น เสียง โค้ด รูปภาพ ข้อความ จำลอง และวิดีโอ การพัฒนาล่าสุดในสาขานี้มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนวิธีการสร้างเนื้อหาให้ก้าวไปสู่มาตรการใหม่อย่างสำคัญได้อย่างสิ้นเชิง
ตัวอย่าง Generative AI ในเชิงธุรกิจ/การตลาด
ปัจจุบัน Generative AI ถือเป็นนวัตกรรมที่มีศักยภาพที่จะส่งเสริมการทำงานของนักธุรกิจและนักการตลาดให้เป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ตัวอย่างเช่น
1. หาไอเดีย
คุณสามารถใช้ Generative AI หาไอเดียสำหรับการทำการตลาดหรือการทำคอนเทนต์ได้
ตัวอย่างของการใช้GoogleBardช่วยหาข้อมูล
จากเดิมที่เราจะต้องมานั่งหาข้อมูลและทำ Research รวมทั้งหาแหล่งอ้างอิงต่างๆมาทำเป็น Outline ซึ่งใช้เวลาที่ยาวนานพอสมควร แต่ปัจจุบันนี้เราสามารถใช้ Generative AI ในการช่วยร่างOutlineหรือหาข้อมูลต่างๆ จากนั้นค่อยนำมาเติมข้อมูลต่างๆหรือเรียบเรียงอีกครั้ง โดยอาจจะใช้ Google Bard หรือจะเป็น ChatGPT ก็ได้
2. ทำงานแทน
รู้หรือไม่ว่าคุณสามารถใช้ Generative AI ช่วยทำงานเดิมๆ ให้ดีขึ้นหรือเร็วขึ้นได้นะ ยกตัวอย่าง
- การใช้เครื่องมืออย่าง Copy.AI สามารถในการช่วยเขียนอีเมลสื่อสารกับลูกค้าของคุณ เขียน Copy สำหรับโฆษณาบน Social Media
- คุณสามารถใช้ Midjourney หรือฟีเจอร์ Text to Image ของ Canva ในการสร้างรูปภาพสวยๆ ขึ้นมาใช้งานได้
- หรือคุณสามารถใช้ Lovo เพื่อทำ Voice Over เสียงเป็นนักพากย์ภาษาอังกฤษ จะด้วยสำเนียง British English หรือ American English ก็ทำได้
เครื่องมือ Generative AI แบ่งออกเป็นกี่หมวดหมู่? มีอะไรน่าสนใจมีอะไรบ้าง?
การแบ่งหมวดหมู่ของ Generative AI ของ Sequoia Capital
Generative AI สาย Text
Generative AI สายนี้ช่วยทำได้หลายอย่างตั้งแต่ทำความเข้าใจ สรุป และสร้างคำพูดโดยใช้ AI ขึ้นมา แถมยังมีความเป็นธรรมชาติ และสร้างสรรค์มากๆ หรือไม่ว่าจะเป็นทำการตลาด เขียนคอนเทนต์ ร่างอีเมล เขียน Sales Script
ตัวที่ดังๆ ก็จะมี Copy.ai,Jasper, Rytr, Writesonic
รูปตัวอย่างเว็บ copy.ai
Generative AI สาย Image
Generative AI สายนี้ช่วยสร้างรูปภาพขึ้นมาโดยสร้างภาพจากการป้อนข้อความ คีย์เวิร์ด หรือ Prompt และยังสามารถปรับเปลี่ยนรูปแบบ มุมมอง ประเภทของภาพ และขนาดได้ตามต้องการ ซึ่งเป็นประดยชน์มากๆสำหรับสายกราฟฟิก
ตัวที่ดังที่สุดก็คงจะหนีไม่พ้น Midjourney กับ Canva (ฟีเจอร์ Text to Image)
รูปตัวอย่างเว็บ Midjourney
Generative AI สาย Speech
Generative AI สาย Speech หรือ AI Voice Generator เป็นซอฟต์แวร์ที่สร้างเสียงมนุษย์โดยใช้วิธีการต่าง ๆ โดยแปลงข้อความเป็นเสียงช่วยในการสร้าง Voiceover และพัฒนางานในหลายด้าน เช่น งานด้านบริการ, การแพทย์, สื่อสาร, โฆษณา และยังมีการนำมาใช้ทำเพลงโดยนำ Generative AI มาใช้ในการสร้างเสียงเชิงดนตรีเป็นไปได้ ทำให้การสร้างเพลงในหลายแนวเพลงเป็นเรื่องง่ายมากขึ้น
Generative AI สาย 3D
Generative AI สายนี้ช่วยให้เราสามารถสร้าง 3D Model ขึ้นมาจาก Text ที่คุณ Input เข้าไป
Generative AI สายอื่นๆ
นอกจาก Generative AI ที่ใช้ใน Use Case ต่างๆ ทางด้านบนแล้ว คุณยังสามารถใช้ Generative ในการสร้างเพลง สร้าง AI Avatar และอื่นๆ ได้อีกมากมาย
ที่ไหนมีข้อมูล และข้อมูลเหล่านั้นเอามาวิเคราะห์ต่อได้ ที่นั่นก็จะมีเครื่องมือ AI ที่ช่วยทำสิ่งต่างๆ ให้ดีและมีประสิทธิภาพขึ้นได้
ทดลองเขียนคอนเทนต์ “Generative AI” คืออะไร? (เวอร์ชั่นให้ AI เขียนและออกแบบให้)
Generative AI เป็นเทคโนโลยีที่ใช้โมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงในการสร้างข้อมูลใหม่โดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องใช้ความรู้หรือความเชี่ยวชาญในการสร้างข้อมูล ความสำคัญของ Generative AI มาจากความสามารถในการสร้างข้อมูลใหม่โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามาในกระบวนการ ทำให้ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการสร้างสิ่งต่าง ๆ และเพิ่มประสิทธิภาพในงานต่าง ๆ อย่างมีประสิทธิภาพ
กลุ่มของ Generative AI
Generative AI มีหลายกลุ่ม โดยแต่ละกลุ่มจะมีความเหมือนหรือแตกต่างกันตามวิธีการสร้างข้อมูลใหม่
แบบจำลองสถิติ (Statistical models)
ในการสร้างข้อมูล แบบจำลองสถิติเป็นวิธีที่น่าสนใจ เพราะมันใช้การวิเคราะห์สถิติจากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ โดยตัวอย่างที่ได้รับความนิยมคือการสร้างโมเดลภาษาธรรมชาติที่ใช้ในการแปลภาษา แบบจำลองสถิติจะใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในการเรียนรู้และสร้างโมเดล เพื่อให้สามารถสร้างข้อความใหม่ได้อย่างคล่องตัว
โมเดล Deep Learning
โมเดล Deep Learning เป็นการใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network) เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถเรียนรู้และทำนายผลลัพธ์ได้ดีกว่าแบบจำลองสถิติ
โมเดล GAN (Generative Adversarial Networks)
GAN (Generative Adversarial Networks) เป็นโมเดลในประเภท Generative AI ที่มุ่งหวังสร้างข้อมูลที่เกือบจะเหมือนข้อมูลจริง โดยใช้กระบวนการเรียนรู้แบบไม่มีผู้กำหนด (Unsupervised Learning) และการแข่งขันระหว่างสองส่วนของโมเดล เพื่อเพิ่มคุณภาพข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้น
การทำงานของ Generative AI
Generative AI เป็นระบบประมวลผลที่สามารถสร้างภาพ วิดีโอ และเสียงอัตโนมัติ ด้วยการใช้เทคนิคการเรียนรู้เพื่อสร้างผลลัพธ์ที่มีความสมจริงมากที่สุด การเรียนรู้ของ Generative AI ใช้ข้อมูลจำนวนมากและการประมวลผลทางคณิตศาสตร์เพื่อสร้างโมเดลที่สามารถสร้างผลลัพธ์ใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อนได้อย่างแม่นยำ
การสร้างภาพและวิดีโอ
การสร้างภาพและวิดีโอด้วย Generative AI โดยนำโมเดล Deep Learning เข้ามาเพื่อสร้างเนื้อหาที่มีความเป็นจริงมากขึ้น เช่น การสร้างภาพของมนุษย์หรือสัตว์จากภาพต้นฉบับ เพื่อเป็นต้น เรื่องยอดนิยมของ Deep Learning อย่าง Convolutional Neural Networks (CNN) และ Recurrent Neural Networks (RNN) จะเป็นตัวอย่างที่น่าสนใจ
การสร้างเสียง
การสร้างเสียงโดย Generative AI ใช้โมเดล Deep Learning ตามแบบเดียวกัน โดยระบบถูกสร้างขึ้นจากข้อมูลเสียงจำนวนมาก และเรียนรู้การสร้างเสียงจากพจนานุกรมเสียงที่มีอยู่ เช่น การสร้างเสียงเพลงที่เป็นไปได้จากเสียงเครื่องดนตรีต่าง ๆ ตัวอย่างของโมเดล Deep Learning ที่ใช้ในการสร้างเสียงคือ WaveNet
การสร้างข้อความ
Generative AI ใช้โมเดลทางด้านภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) เพื่อสร้างข้อความ โดยโมเดลที่ได้รับความนิยมสูงคือ Transformer ซึ่งเรียนรู้จากข้อมูลตัวอักษรและความหมายของประโยค เพื่อสร้างข้อความใหม่ตามความต้องการ ตัวอย่างของโมเดล Transformer ที่ได้รับความนิยมสูงคือ GPT (Generative Pre-training Transformer) ที่ถูกพัฒนาโดย OpenAI และมีรุ่นต่อโดยตลอด เช่น GPT-2 และ GPT-3 ที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการสร้างข้อความ
การประยุกต์ใช้ Generative AI
การประยุกต์ใช้ในศิลปะและความสวยงาม
การนำเทคโนโลยี Generative AI เข้ามาใช้ในศิลปะและความสวยงามเป็นการเปิดโอกาสให้เกิดสรรค์อย่างไร้ขีดจำกัด เรื่องราวน่าสนใจนี้เป็นการปฏิบัติการสร้างภาพและวิดีโอที่สวยงามอันเป็นเอกลักษณ์ด้วย Generative AI ที่มาพร้อมวิธีการหลากหลาย:
การสร้างภาพศิลป์: ด้วย Generative AI เราสามารถสร้างภาพศิลป์ที่ไม่เคยมีมาก่อนหรือเข้าใจเฉพาะของศิลปินก็สามารถเป็นไปได้ การสร้างผลงานที่เป็นเอกลักษณ์จากการเรียนรู้และผสมผสานศิลปะเดิมเป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่น่าสนใจ
การสร้างสื่อต่างๆ: Generative AI ไม่เพียงแค่สร้างภาพศิลป์ แต่ยังสร้างสื่อต่างๆ อื่นๆ เช่น วิดีโอศิลป์ โปสเตอร์ และภาพพื้นหลังเคลื่อนไหว ทำให้เกิดโอกาสในการใช้งานในการตลาดและโปรโมชั่นอย่างสร้างสรรค์และมีเสถียรภาพ
การปรับแต่งภาพ: นอกเสียจากการสร้างภาพใหม่ Generative AI ยังสามารถช่วยปรับแต่งภาพที่มีอยู่ให้มีคุณภาพสูงขึ้น โดยลบอาการจุดขนหรือรอยต่อ และปรับแต่งสีให้เพิ่มความสวยงามและคมชัด
การนำเทคโนโลยี Generative AI มาประยุกต์ใช้ในศิลปะและความสวยงามเป็นการเปิดโอกาสให้ผู้สร้างสรรค์มีความอิสระในการแสดงออกและสร้างผลงานที่สรรค์สรรค์อย่างเหนือจากข้อจำกัดของเทคโนโลยีและประสบการณ์ที่เราคาดไม่ถึงในด้านความสวยงามและความสร้างสรรค์ได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
การประยุกต์ใช้ในธุรกิจ
Generative AI มีการประยุกต์ใช้ในธุรกิจอย่างหลากหลายด้วยความหลากหลายของทักษะที่มี ดังนั้นเราสามารถประยุกต์ใช้ Generative AI ในธุรกิจได้ดังนี้:
การออกแบบผลิตภัณฑ์: Generative AI สามารถใช้สร้างแบบจำลอง 3D เพื่อช่วยในการออกแบบผลิตภัณฑ์ให้มีภาพสีสันและความสมจริง การปรับปรุงและวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ก็เป็นเรื่องง่ายขึ้น เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพและประหยัดเวลาในขั้นตอนการพัฒนาผลิตภัณฑ์
การสร้างเนื้อหาโฆษณา: ด้วย Generative AI เราสามารถสร้างเนื้อหาโฆษณาโดยอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพในการตลาดและขายสินค้า ไม่ว่าจะเป็นการสร้างโฆษณาออนไลน์หรือในงานแสดงสินค้า เนื้อหาจะเป็นเรื่องง่ายและน่าสนใจ
การพัฒนาโมเดลทางธุรกิจ: Generative AI ช่วยในการพัฒนาโมเดลทางธุรกิจโดยการนำข้อมูลที่มีอยู่แล้วมาสร้างโมเดลใหม่ สามารถประยุกต์ใช้ในการสร้างโมเดลการแนะนำสินค้าเพื่อลูกค้าหรือโมเดลในการตัดสินใจทางธุรกิจ
ดังนั้น การใช้ Generative AI ในธุรกิจเป็นการเพิ่มประสิทธิภาพในการออกแบบผลิตภัณฑ์ การสร้างเนื้อหาโฆษณาที่น่าสนใจ และการพัฒนาโมเดลทางธุรกิจ เป็นเครื่องมือที่ช่วยปรับปรุงกระบวนการธุรกิจและการตัดสินใจให้มีประสิทธิภาพและมีความเป็นไปได้ในการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
ผลกระทบที่อาจะเกิดจาก Generative AI มีอะไรบ้าง?
-ผลกระทบต่อความเชื่อถือ: การสร้างข้อมูลและภาพที่เกี่ยวข้องโดยไม่มีแหล่งข้อมูลจริง อาจส่งผลให้เกิดความเชื่อถือที่ไม่ถูกต้องและปลอมแปลงข้อมูล
-ผลกระทบต่อการตัดสินใจ: Generative AI อาจมีผลต่อการตัดสินใจของบุคคลหรือองค์กร เช่น การตัดสินใจเกี่ยวกับการลงทุนหรือการประเมินความเสี่ยงของสินค้า
-ผลกระทบต่อการจ้างงาน: การใช้ Generative AI ในการสร้างข้อมูลเชิงธุรกิจอาจส่งผลต่อการจ้างงานและลดความสำคัญของการพัฒนาทักษะของบุคคล
-ผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว: การสร้างภาพและข้อมูลที่เกี่ยวข้องอาจมีผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของบุคคล เนื่องจากการใช้ข้อมูลส่วนตัวในกระบวนการนี้
สรุป
Generative AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิถีการดำเนินชีวิตของเราในอนาคต ผ่านการพัฒนาที่ต่อเนื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในการสร้างภาพ วิดีโอ ข้อความ และเสียง เป็นเครื่องมือที่สามารถประยุกต์ใช้ในหลายด้าน เช่น ศิลปะ การออกแบบ การผลิตหนังสือ และโฆษณา รวมถึงการนำไปใช้ในงานวิจัยและการทำนายผลในอนาคต อย่างไรก็ตาม เมื่อนำ Generative AI มาใช้ จะต้องพิจารณาความเสี่ยงที่อาจส่งผลต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม จึงจำเป็นต้องมีการควบคุมและความรับผิดชอบในกระบวนการพัฒนา เพื่อประกันว่าการนำมาใช้งานจะเป็นไปอย่างระมัดระวังและมีประสิทธิภาพสูงสุดโดยไม่ก่อให้เกิดผลกระทบต่อสังคมและสิ่งแวดล้อมในอนาคต
เปรียบเทียบการเขียนทั้ง 2 แบบ
งานเขียน
สามารถให้AIช่วยในงานเขียนต่างๆได้ หรือบางคนอาจจะให้AIช่วยในการเริ่มเขียน outline หาข้อมูล และเขียนคอนเทนต์มากขึ้นในปัจจุบัน หรือในบางกรณีเวลาเอา AI ช่วยเขียน outline ก็อาจจะมีการปรับ process บางส่วนก็จะทำให้เนื้อหาออกมาดีมากขึ้นได้เช่นเดียวกัน
รูปภาพ
ภาพที่สร้างจาก Image generative AI ไม่ใช่รูปที่เอารูปเดิมที่มีอยู่แล้วมาเติมแต่งให้กลายเป็นรูปใหม่ แต่เป็นภาพที่ AI สร้างขึ้นมาใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่เดิม ใช้งานง่ายไม่ยุ่งยาก
เรื่องเวลา
หากใครนึกความต่างของเวลาไม่ออกวันนี้เราจะพามาดูกัน
หากบทความที่เขียนและออกแบบรูปภาพโดยคน
ใช้เวลา 2-3 ชั่วโมงกว่าๆ
ถ้าเราเขียนและออกแบบรูปภาพโดย AI
อาจจะใช้เวลาเพียง 30 นาทีเท่านั้น(แล้วแต่เนื้อหาที่ทำ)
**เป็นเพียงแค่การยกตัวอย่างเท่านั้นนะคะเวลาจริงอิงตามเนื้อหาที่เราทำได้เลย แต่ที่แน่ๆคือหากเราเขียนและออกแบบรูปภาพโดย AI นั้น อาจจะทำให้การทำงานรวดเร็วและสะดวกมากขึ้น แต่!บางทีก็อาจจะมีบางสิ่งที่เราต้แงนำมาแก้บ้างทำให้อาจจะเสียเวลาไปบ้าง แต่ก็ไม่ช้าเท่าเขียนเองแน่นอน
สรุป Generative AI
Generative AI ช่วยเพิ่มความเร็วในการทำงาน แต่ยังไม่สามารถแทนที่คนได้เต็มที่ในปัจจุบัน
การร่วมงานระหว่างมนุษย์และ AI อาจเกิดขึ้นได้เร็วกว่าคาดคิด
ความสำคัญคือการรับมือกับ AI เพื่อนำมาใช้ในชีวิตและการทำงาน
source : ContentShifu
เช่น Charles Darwin กล่าวว่า "ไม่ใช่คนที่แข็งแกร่งที่รอดรอยได้ แต่เป็นคนที่รับการเปลี่ยนแปลงได้ดี"
