AI เชิงการสร้าง (GenAI) คืออะไร

AI เชิงการสร้างคืออะไร

AI เชิงการสร้าง เป็นปัญญาประดิษฐ์รูปแบบหนึ่งที่สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยอิงจากเกณฑ์ที่ดึงมาจากคำแนะนำเพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ซึ่งได้แก่ ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง และโค้ด ที่มีรูปแบบและโครงสร้างเหมือนกัน โมเดล GenAI ยังคงฝึกฝนหรือเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อมอบการตอบสนองใหม่และพัฒนาอย่างต่อเนื่องให้กับผู้บริโภคเนื้อหาปลายทาง

โซลูชัน AI เชิงการสร้างถูกนำมาใช้ ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อสร้างแรงบันดาลใจในการสร้างสรรค์ ปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ มอบประสบการณ์ที่ดีขึ้น และแจ้งข้อมูลการตัดสินใจ มีการปรับใช้ GenAI รูปแบบใหม่ๆ ทุกวัน และองค์กรต่างๆ ทั่วทุกแห่งกำลังมองหาวิธีการนำ GenAI มาใช้จริงเพื่อให้ได้มูลค่าที่จะเปลี่ยนโฉมหน้าธุรกิจของตน

อย่างไรก็ตาม ผู้นำทางความคิดยังสังเกตเห็นความกังวลที่ร้ายแรงและเป็นไปได้เกี่ยวกับการใช้ GenAI รวมถึงการเลิกจ้าง ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว ความเสี่ยงต่อข้อมูลที่ผิดพลาด และปัญหาทางจริยธรรม ด้วยเหตุนี้ จึงเป็นสิ่งสำคัญที่บริษัทต่างๆ จะต้องพยายามทำความเข้าใจและบรรเทาความเสี่ยงอย่างมีสติในขณะที่สำรวจและนำโซลูชัน AI เชิงการสร้างไปใช้

ประโยชน์ของ GenAI

มูลค่าของ GenAI วัดจากว่า เนื้อหาที่สร้างขึ้นที่บุคคลและธุรกิจต่าง ๆ ใช้เพื่อปรับปรุงชีวิตประจำวันและบรรลุเป้าหมายได้มากแค่ไหน
 

• การปรับแต่งส่วนบุคคล: AI เชิงการสร้างสามารถใช้เพื่อปรับแต่งผลิตภัณฑ์ บริการ และประสบการณ์ตามความต้องการและความชอบของแต่ละบุคคล ตัวอย่างเช่น ในด้านการดูแลสุขภาพ GenAI สามารถช่วยสร้างแผนการรักษาเฉพาะบุคคลโดยอิงจากประวัติทางการแพทย์และผลการทดสอบของผู้ป่วย องค์กรทางการเงิน สามารถใช้เทคโนโลยีเพื่อสร้างคำแนะนำด้านการลงทุนโดยอิงตามข้อมูลตลาดและความต้องการของลูกค้า
• บริการลูกค้าที่ได้รับการปรับปรุง: AI เชิงการสร้างสามารถทำให้การทำงานซ้ำ ๆ เป็นแบบอัตโนมัติ และให้บริการลูกค้าที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น ซึ่งสามารถช่วยให้ลูกค้าได้รับคำตอบสำหรับคำถามได้รวดเร็วยิ่งขึ้น และแก้ไขปัญหาได้ง่ายขึ้น
• ความคิดสร้างสรรค์ที่เพิ่มขึ้น: AI เชิงการสร้างสามารถสร้างเนื้อหาใหม่และไม่ซ้ำใคร เช่น ดนตรี งานศิลปะ และการเขียน โดยอิงจากรูปแบบและความชอบ ตัวอย่างเช่น ในการค้าปลีก GenAI สามารถช่วยสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์และภาพสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่ติดต่อกับลูกค้า
• การเข้าถึงที่ได้รับการปรับปรุง: สามารถนำ AI เชิงการสร้างมาใช้เพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์และบริการสามารถเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับผู้พิการ เช่น การสร้างคำบรรยายสำหรับวิดีโอหรือการแปลงข้อความเป็นคำพูด
• ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น: AI เชิงการสร้างสามารถทำให้การทำงานซ้ำ ๆ และใช้เวลานานเป็นอัตโนมัติ เช่น การป้อนข้อมูล การตรวจสอบเอกสาร และงานที่เกี่ยวข้องกับภาษา ซึ่งสามารถช่วยให้องค์กรและลูกค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้นและบรรลุเป้าหมายได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ในด้านการขนส่งและโลจิสติกส์ สามารถใช้ GenAI เพื่อสร้างตารางการจัดส่งโดยอิงตามข้อมูลการจราจรและความต้องการของลูกค้า
• การตัดสินใจที่ดีขึ้น: AI เชิงการสร้างสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำโดยอ้างอิงจากข้อมูลจำนวนมาก จึงช่วยให้บุคคลและธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจอย่างรอบรู้ได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ในภาคการผลิต องค์กรสามารถใช้ GenAI เพื่อสร้างไอเดียสำหรับการออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่โดยอิงจากผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่และความต้องการของลูกค้า
• ประสบการณ์ใหม่และน่าตื่นเต้น: AI เชิงการสร้างสามารถสร้างประสบการณ์ใหม่และน่าตื่นเต้น เช่น ความจริงเสมือนและความจริงเสริม ซึ่งจะไม่สามารถทำได้หากไม่มีเทคโนโลยี

GenAI ทำงานอย่างไร

การนำโซลูชัน AI เชิงการสร้างมาใช้กับกรณีการใช้งานใด ๆ จำเป็นต้องอาศัยความพยายามอย่างมากจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนา นั่นเป็นเพราะ GenAI ถูกทำให้เป็นไปได้จากชุดข้อมูลขนาดใหญ่และอัลกอริทึม AI ที่ผ่านการฝึกฝนอย่างซับซ้อน เทคโนโลยีนี้ถูกสร้างและปรับใช้ร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ด้านภาษาและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งทำให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถประมวลผลและทำความเข้าใจภาษาของมนุษย์ เมื่อใช้งาน GenAI และ NLP ร่วมกันจะช่วยให้สามารถเข้าใจพรอมท์ของผู้ใช้เพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมาะสม ไม่ว่าจำเป็นข้อความ วิดีโอ รูปภาพ หรือเสียง

โซลูชัน AI เชิงการสร้างใช้ประโยชน์จากระบบ AI ที่เรียกว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งใช้เครือข่ายประสาทลึกเพื่อประมวลผลและสร้างข้อความ ระบบดังกล่าวได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล โดยทำงานเพื่อค้นหาความเหมือนกันระหว่างประเภทข้อมูลและข้อมูลที่คล้ายกัน เพื่อสร้างและส่งมอบผลลัพธ์ใหม่ที่สอดคล้องกัน

LLMs ใช้งานสถาปัตยกรรม Transformer เพื่อประมวลผลลำดับอินพุตในรูปแบบขนาด ซึ่งปรับปรุงประสิทธิภาพและความเร็วเมื่อเทียบกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบดั้งเดิม การฝึกฝนโมเดลจะได้รับข้อมูลอินพุตจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญเฉพาะหัวข้อที่ช่วยชี้นำการเรียนรู้ของอัลกอริทึม และนำไปสู่เอาต์พุตที่มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้น

เพื่อเปิดใช้งานโซลูชัน GenAI ธุรกิจต่าง ๆ สามารถฝึกอบรมโมเดล GenAI ตั้งแต่เริ่มต้นหรือเลือกโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าซึ่งสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของตน ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมแชทบอท GenAI ทั่วไปสามารถรับการฝึกฝนสำหรับคุณลักษณะเฉพาะของฐานลูกค้าและโมเดลธุรกิจขององค์กร หรือโมเดลที่มีไว้เพื่อสร้างข้อความสำหรับการตลาดเนื้อหาสามารถถูกทำให้มีลักษณะเฉพาะทางหรือปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อมุ่งเน้นไปที่อุตสาหกรรมและกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ โมเดลเฉพาะโดเมนเพิ่มเติมยังเกิดขึ้นอย่างรวดเร็วเช่นกัน โมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลที่เล็กกว่า ซึ่งมีการกำหนดเป้าหมายมากกว่าโมเดลที่ใหญ่กว่า ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นใหม่บ่งชี้ว่าโมเดลขนาดเล็กเหล่านี้สามารถจำลองความแม่นยำของโมเดลขนาดใหญ่กว่าได้ หากได้รับการฝึกฝนโดยใช้แหล่งข้อมูลที่ได้รับคัดสรรอย่างรอบคอบ

นักพัฒนายังอาจใช้การสร้างเสริมการเรียกค้น (RAG) เพื่อเสริมโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมไว้ล่วงหน้าด้วยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์และเป็นความลับล่าสุดจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ในระหว่างการอนุมาน การดำเนินการดังกล่าวช่วยลดความซับซ้อนในการปรับแต่งและการอัปเดต รวมไปถึงสามารถระบุแหล่งที่มาของข้อมูลที่สร้างขึ้นได้

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมสั้น ๆ (ถึงแม้จะมีความก้าวหน้าทางเทคนิค) ของโมเดล GenAI ทั่วไปสามประเภท:
 

• เครือข่ายการต่อต้านเชิงสร้างสรรค์ (GAN): เครือข่ายนี้เกี่ยวข้องกับเครือข่ายประสาทสองเครือข่าย คือ ตัวสร้างและตัวแยกแยะ ซึ่งได้รับการฝึกพร้อมกัน ตัวสร้างสร้างอินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ ในขณะที่ตัวแยกแยะประเมินอินสแตนซ์ข้อมูลเหล่านั้นเทียบกับชุดข้อมูลจริง เป้าหมายของตัวสร้างคือการผลิตข้อมูลที่ไม่สามารถแยกแยะได้จากข้อมูลจริง ในขณะที่เป้าหมายของตัวแยกแยะคือการแยกแยะระหว่างทั้งสองชุดข้อมูลอย่างถูกต้อง เมื่อเวลาผ่านไป ตัวสร้างจะปรับปรุง และสร้างข้อมูลมีความสมจริงมากขึ้น
• ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE): VAE ผสมผสานหลักการจากเครือข่ายประสาทและการสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นเพื่อสร้างอินสแตนซ์ข้อมูลใหม่ผ่านกระบวนการเข้ารหัสและถอดรหัส โมเดล VAE เริ่มต้นจากการบีบอัดข้อมูลอินพุตให้กลายเป็นการนำเสนอลักษณะเฉพาะในรูปแบบที่เรียบง่าย จากนั้นจะถอดรหัสเวอร์ชันที่เรียบง่ายขึ้น โดยพยายามสร้างข้อมูลอินพุตขึ้นใหม่เป็นรูปแบบดั้งเดิม ผ่านกระบวนการนี้ VAE จะเรียนรู้คุณลักษณะพื้นฐานและพารามิเตอร์ที่สำคัญของข้อมูล ช่วยให้สร้างเอาต์พุตที่สมจริงและปรับแต่งได้มากขึ้น
• โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์: โมเดล เช่น Generative Pre-trained Transformer (GPT) สามารถสร้างข้อความที่มีความสอดคล้องสูงและมีความเกี่ยวข้องกับบริบท โมเดลเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยเฉพาะ โดยได้รับการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และสามารถตอบคำถามข้อความ แปลภาษา ตอบคำถาม และแม้แต่สร้างงานเขียนเชิงสร้างสรรค์

สามารถใช้กลยุทธ์ต่าง ๆ ได้ในระหว่างกระบวนการสร้างผลงานเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความคิดสร้างสรรค์และความสอดคล้องในผลลัพธ์ การวิจัยอย่างต่อเนื่องมุ่งหวังที่จะทำให้โมเดลเหล่านี้โปร่งใสมากขึ้น ลดอคติ และปรับปรุงความถูกต้องของข้อเท็จจริง นอกจากนี้ ยังมีการเคลื่อนไหวไปสู่โมเดลที่สามารถทำงานกับข้อมูลหลายประเภทพร้อมกัน เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง

วิธีใช้ GenAI

ธุรกิจต่าง ๆ จะนำ GenAI ไปประยุกต์ใช้ได้อย่างไรขึ้นอยู่กับความท้าทายทางธุรกิจที่พวกเขาต้องการแก้ไข

การสร้างข้อความ

การใช้งาน GenAI ที่พบเห็นได้ทั่วไปที่สุดอาจเป็นการสร้างข้อความ โดยเทคโนโลยีที่รองรับโดยเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่สามารถเข้าใจและสร้างข้อความที่มีลักษณะเหมือนมนุษย์ การสร้างข้อความมีมานานหลายทศวรรษแล้ว แต่เพิ่งได้รับความสนใจอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การใช้งานยอดนิยม ได้แก่ แชทบอท เนื้อหาการตลาด บริการแปลภาษา เครื่องมือสรุปข้อมูล การตอบสนองการสนับสนุนลูกค้า และรายงานทางธุรกิจ หากโครงการต้องการการเขียนประเภทใด ๆ องค์กรอาจเลือกที่จะสำรวจการสร้างข้อความเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการสร้างสรรค์

การสร้างภาพ วิดีโอ เสียง และเพลง

GenAI สามารถเรียนรู้รูปแบบและสร้างภาพต้นฉบับใหม่ โดยการใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีภาพที่มีอยู่หลายล้านภาพเป็นพื้นฐาน โดยอิงตามเกณฑ์ที่ระบุไว้ในข้อความแจ้งเตือน บริษัทโฆษณา เกม และการออกแบบผลิตภัณฑ์ใช้เทคโนโลยีเพื่อสำรวจและขยายแนวคิดสร้างสรรค์อย่างรวดเร็ว และเร่งกระบวนการสร้างต้นแบบ

องค์กรต่าง ๆ ยังใช้ GenAI ในการสร้างวิดีโอและการพูดอีกด้วย ไม่ว่าจะสร้างเฟรมพิเศษสำหรับวิดีโอที่มีอยู่ สร้างฉากใหม่ทั้งหมด หรือปรับแต่งหรือเพิ่มคำพูดหรือเสียง การประหยัดเวลาและต้นทุนที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ GenAI ในการทำงานเหล่านี้ก็ถือเป็นสิ่งที่น่าดึงดูดในหลาย ๆ กรณี

GenAI สามารถสร้างดนตรีได้เช่นกันด้วยการใช้เครือข่ายประสาทที่ได้รับการฝึกอบรมจากชุดข้อมูลดนตรีจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้าง สไตล์ และเนื้อหาทางอารมณ์ ดนตรีมีความเป็นปัจเจกสูง ดังนั้น การที่ผู้ฟังจะชอบผลลัพธ์ที่ได้หรือไม่นั้นก็ขึ้นอยู่กับรสนิยมส่วนบุคคล ไม่ต่างจากดนตรีที่มนุษย์สร้างขึ้น

การสร้างโค้ด

GenAI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาได้โดยการสร้างโค้ด ซึ่งทำได้โดยการเรียนรู้รูปแบบจากฐานโค้ดและเอกสารที่มีอยู่ เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างฟังก์ชัน คลาส หรือโปรแกรมทั้งหมดโดยอิงตามคำแนะนำหรือข้อมูลจำเพาะของภาษาธรรมชาติ องค์กรต่าง ๆ จำนวนมากใช้ GenAI เพื่อเร่งการพัฒนาซอฟต์แวร์ ทำให้การเขียนโค้ดประจำวันเป็นไปโดยอัตโนมัติ และช่วยในการดีบัก ในขณะเดียวกันก็ค้นหาการควบคุมดูแลโดยมนุษย์ที่เหมาะสมเพื่อให้แน่ใจว่ามีคุณภาพ ความปลอดภัย และสอดคล้องกับข้อกำหนดของโครงการ

แชทบอท

การบริการลูกค้าที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และเป็นประโยชน์ถือเป็นข้อกำหนดที่ต่อรองไม่ได้สำหรับองค์กรใดก็ตาม นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงมีการนำโมเดล AI เชิงสนทนาที่เป็นแบบไดนามิกและอัจฉริยะมาใช้มากมาย เพื่อให้ลูกค้าสามารถโต้ตอบได้ผ่านข้อความหรือคำพูด GenAI ขับเคลื่อนแชทบอทด้วยการทำความเข้าใจและสร้างข้อความตอบกลับที่เหมือนมนุษย์ นอกเหนือจากการบริการลูกค้าแล้ว แชทบอท AI ยังสามารถเสริมความพยายามทางการตลาดและสนับสนุนการสื่อสารภายในได้อีกด้วย นอกจากนี้ ยังสามารถรวมแชทบอท AI เข้ากับเว็บไซต์ แอปส่งข้อความ หรือผู้ช่วยเสียง

การเพิ่มข้อมูล

นักพัฒนาสามารถใช้ GenAI เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเสริมชุดข้อมูลการฝึกอบรมสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก หรือช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและการสรุปข้อมูลทั่วไปของโมเดล เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างภาพ ข้อความ หรือประเภทข้อมูลอื่น ๆ ของ AI ได้ ซึ่งช่วยขยายชุดข้อมูลที่จำกัด

ความท้าทายของ GenAI

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีใหม่ที่กำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ส่วนใหญ่นั้น การนำ AI เชิงการสร้างไปใช้งานก็ยังคงมีข้อท้าทายอยู่ โดยหลักแล้ว ผู้มีอำนาจตัดสินใจควรตระหนักถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การจัดสรรทรัพยากรและค่าใช้จ่ายในการคำนวณ รวมไปถึงผลกระทบด้านจริยธรรมและสังคม รวมถึงความเสี่ยงในการแพร่กระจายข้อมูลที่ผิดพลาด

ความท้าทายเฉพาะกรณีการใช้งาน

แต่ละกรณีการใช้งาน AI เชิงการสร้างมีข้อท้าทายของตัวมันเอง:
 

• การสร้างข้อความ: แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างน่าเหลือเชื่อที่เกิดขึ้นทุกวัน แต่การสร้างข้อความก็ยังต้องพัฒนาอีกมาก ดังนั้น จึงมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่มนุษย์จริง ๆ จะต้องกำกับดูแลกระบวนการ ตรวจสอบความถูกต้องและเหมาะสมของเนื้อหาที่สร้างขึ้น และในหลายๆ กรณี ต้องให้แนวคิดและภาษาที่เป็นต้นฉบับ รอบคอบ และมีคุณค่าสำหรับร่างแรกที่สร้างขึ้นโดยใช้เทคโนโลยี GenAI
  ยิ่งไปกว่านั้น ด้วยเหตุผลทั้งด้านความคิดสร้างสรรค์และกฎหมาย องค์กรต่าง ๆ ควรใช้แนวปฏิบัติสำหรับการใช้การสร้างข้อความอย่างมีความรับผิดชอบ การแก้ไขอคติที่อาจเกิดขึ้น และตรวจสอบเนื้อหาที่สร้างโดย AI ก่อนที่จะเผยแพร่ข้อความ
• การสร้างภาพ วิดีโอ คำพูด และเพลง: เช่นเดียวกับการสร้างข้อความ การใช้ GenAI ในการสร้างภาพก็มีความเสี่ยงและความกังวลที่อาจเกิดขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับความคิดสร้างสรรค์ ความถูกต้อง และสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญา นักออกแบบที่มีความสามารถไม่เพียงแต่จะต้องกระตุ้นเครื่องมือ GenAI ได้อย่างมีประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังต้องตรวจสอบ กำหนด และปรับแต่งภาพที่เทคโนโลยีผลิตอีกด้วย
  ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นกับวิดีโอและคำพูดของ GenAI ได้แก่ ความเสี่ยงด้านจริยธรรมที่สำคัญ ตั้งแต่การบิดเบือนข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจไปจนถึงการสร้างภาพปลอมอย่างลึก ด้วยเหตุนี้ ควรใช้ภาพวิดีโอและคำพูดของ GenAI อย่างมีความรับผิดชอบ โดยควรใช้โดยผู้เชี่ยวชาญที่ยึดตามแนวทางของแบรนด์อย่างเป็นทางการและการกำกับดูแลขององค์กร
  เมื่อใช้ GenAI ในการสร้างดนตรี องค์กรต่าง ๆ ควรทราบว่านักดนตรีได้แต่งเพลง แสดง และแบ่งปันเพลง เสียง และจังหวะมาเป็นเวลานับพันปี และอาจกล่าวได้ว่านักดนตรีเหล่านี้ได้นำข้อได้เปรียบเฉพาะของมนุษย์มาสู่กระบวนการและผลลัพธ์โดยเฉพาะ
• แชทบอท: เนื่องจากแชทบอท GenAI สามารถจัดการการสอบถามทั่วไปได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน จึงช่วยให้มนุษย์มีเวลาไปจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่เช่นเดียวกับการนำ GenAI ไปใช้ในทางอื่น ๆ เทคโนโลยีนี้ยังมีข้อจำกัดในสิ่งที่สามารถทำได้ องค์กรต่าง ๆ ควรแน่ใจว่ามีการสนับสนุนจากบุคลากรเมื่อจำเป็น นอกจากนี้ การดำเนินการที่มีประสิทธิผลต้องอาศัยการติดตามและปรับแต่งอย่างต่อเนื่องตามการโต้ตอบและข้อเสนอแนะของผู้ใช้
• การเพิ่มข้อมูล: นอกเหนือจากประโยชน์ในทางปฏิบัติแล้ว การเพิ่มข้อมูลยังช่วยลดอคติในชุดข้อมูลและทำให้โมเดลมีความแข็งแกร่งมากขึ้น อย่างไรก็ตาม องค์กรต่าง ๆ จะต้องมั่นใจว่าข้อมูลสังเคราะห์นั้นแสดงสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างถูกต้อง และไม่ทำให้เกิดอคติหรือข้อผิดพลาดใหม่ๆ

การพิจารณา AI ที่รับผิดชอบ

ผู้นำด้านนวัตกรรม AI กำลังร่วมมือและมุ่งมั่นที่จะปฏิบัติตามหลักปฏิบัติ AI ที่รับผิดชอบ เพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ พร้อมทั้งเพิ่มประโยชน์ของเทคโนโลยีให้สูงสุดสำหรับสังคม คุณลักษณะสำคัญของ AI ที่รับผิดชอบ ได้แก่:
 

• การพัฒนา ประเมิน และใช้งานระบบ AI อย่างปลอดภัย เชื่อถือได้ และมีจริยธรรม เพื่อให้แน่ใจว่าได้ AI แบบครอบคลุมที่สร้างขึ้นโดยทีมงานที่มีความหลากหลาย
• การเคารพสิทธิมนุษยชน การเปิดโอกาสให้มีการกำกับดูแลโดยมนุษย์ การกำหนดให้มีความโปร่งใสและสามารถอธิบายได้ และการมุ่งมั่นในด้านความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ ความเป็นส่วนตัว ความเท่าเทียมและการไม่แบ่งแยก และความยั่งยืนด้านสิ่งแวดล้อม
• การยึดมั่นและให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลทั้งภายในและภายนอกที่เข้มแข็ง
• การมีส่วนร่วมในการวิจัยผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายรายและการริเริ่มความร่วมมือเพื่อช่วยแบ่งเบาภาระในการพัฒนา AI ที่รับผิดชอบสำหรับทุกคน

อนาคตของ GenAI

ความคิดเชิงบวกและพลังงานเป็นแรงผลักดันให้องค์กรต่าง ๆ ทั่วโลกแสวงหาโซลูชัน AI เชิงการสร้างที่สร้างประสิทธิภาพและขับเคลื่อนโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ เมื่อมองไปข้างหน้า เราคงจะเห็นการนำไปใช้งานใหม่ ๆ ในสาขาต่าง ๆ ตั้งแต่การวิจัยทางวิทยาศาสตร์จนถึงการออกแบบ:
 

• กระบวนการตัดสินใจจะได้รับการปรับปรุงผ่านสถานการณ์และการคาดการณ์ที่สร้างขึ้นโดย AI ซึ่งจะมอบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในเกือบทุกอุตสาหกรรม
• กระบวนการออกแบบผลิตภัณฑ์และสร้างต้นแบบจะมีประสิทธิผลและสร้างสรรค์มากขึ้น ส่งผลให้ระยะเวลาในการนำสินค้าออกสู่ตลาดเร็วขึ้น
• แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนจะมีวิวัฒนาการเพื่อจัดการกับการโต้ตอบที่ซับซ้อนมากขึ้น ช่วยปรับปรุงการบริการลูกค้าและการสนับสนุนภายใน
• การสร้างเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลในระดับขนาดใหญ่สามารถปฏิวัติกลยุทธ์ทางการตลาดและการมีส่วนร่วมของลูกค้า

ความเป็นไปได้นั้นน่าตื่นเต้นและไม่อาจวัดค่าได้ อย่างไรก็ตาม องค์กรต่าง ๆ จะต้องพัฒนากรอบปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกต้องตามจริยธรรมและโครงสร้างการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ และต้องปรับเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์และเพิ่มทักษะให้กับพนักงานเพื่อสร้างสรรค์นวัตกรรมและใช้ประโยชน์จากโอกาสต่าง ๆ ที่มีอยู่มากมายและเพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ