Generative AI คืออะไร หมวดหมู่ของ Generative AI มีอะไรบ้าง

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังพัฒนาอย่างก้าวกระโดด Generative AI กลายเป็นหัวข้อที่ได้รับความสนใจอย่างมากในวงการเทคโนโลยีและธุรกิจ แต่คุณรู้หรือไม่ว่า Generative AI มีอะไรบ้าง? บทความนี้จะพาคุณไปทำความรู้จักว่า Generative AI คืออะไร มีหลักการทำงานอย่างไร พร้อมแนะนำว่า Generative AI ทำอะไรได้บ้าง Generative AI ใช้ยังไง เพื่อให้คุณเข้าใจและสามารถนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

‍

Generative AI คืออะไร และทำงานอย่างไร

Generative AI คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ โดยเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือแม้แต่โค้ดคอมพิวเตอร์ เทคโนโลยีนี้ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เพื่อวิเคราะห์รูปแบบและโครงสร้างของข้อมูล แล้วนำมาสร้างสรรค์เป็นผลงานใหม่ที่มีความคล้ายคลึงแต่ไม่ซ้ำกับข้อมูลต้นฉบับ

‍

หลักการทำงานของ Generative AI

Generative AI ทำงานโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อน เช่น Generative Adversarial Networks (GANs) หรือ Transformer architectures โมเดลเหล่านี้จะถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อเรียนรู้ลักษณะและรูปแบบของข้อมูล จากนั้นจึงสามารถสร้างเนื้อหาใหม่ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกับข้อมูลต้นแบบ แต่มีความแปลกใหม่และสร้างสรรค์

‍

ความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ AI ทั่วไป

Generative AI แตกต่างจาก AI ทั่วไปในแง่ของความสามารถในการสร้างสรรค์ ในขณะที่ AI ทั่วไปมักจะเน้นการวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลที่มีอยู่ Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน นอกจากนี้ Generative AI ยังมีความยืดหยุ่นสูงกว่า สามารถปรับตัวและเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ ๆ ได้อย่างต่อเนื่อง ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความหลากหลายและสร้างสรรค์มากกว่า

ประเภทของ Generative AI มีอะไรบ้าง?

Generative AI มีอะไรบ้าง? ในปัจจุบันมี Generative AI หลากหลายประเภทที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานต่าง ๆ ได้อย่างกว้างขวาง ซึ่งแต่ละประเภทก็มีความสามารถเฉพาะทางที่แตกต่างกันไป และสามารถตอบโจทย์ความต้องการที่หลากหลายในยุคดิจิทัล ดังนั้น เราไปดูกันดีกว่าว่า  Generative AI ทำอะไรได้บ้าง?

‍

1. Text Generation

Text Generation เป็นเทคโนโลยี AI ที่สร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์เขียนจากการใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลมหาศาล เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างเนื้อหาได้หลากหลายรูปแบบ ทั้งบทความ บทสนทนา เรื่องสั้น อีเมล รายงาน หรือแม้แต่โค้ดคอมพิวเตอร์ โดยผ่านการป้อนคำสั่ง (Prompts) ที่กำหนดความต้องการ

Generative AI ตัวอย่าง เช่น ChatGPT, Claude, และ Gemini ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลายวงการ ทั้งธุรกิจ การตลาด การศึกษา และการบริการลูกค้า เช่น การสร้างเนื้อหาสำหรับเว็บไซต์ การเขียนบทความ การตอบคำถามอัตโนมัติ และการแปลภาษา ซึ่งการนำเทคโนโลยีมาใช้ในส่วนนี้ จะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรในการสร้างเนื้อหา แต่ก็มีข้อจำกัดเรื่องการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (Hallucinations) และความลำเอียงที่อาจเกิดจากข้อมูลฝึกฝน ซึ่งผู้ใช้ควรตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเสมอ

‍

2. Image Generation

Image Generation คือเทคโนโลยี AI ที่สร้างภาพจากคำอธิบายข้อความหรือภาพต้นแบบ โดยใช้โมเดลอย่าง Diffusion Models หรือ GANs ที่เรียนรู้จากภาพนับล้านเพื่อสร้างภาพใหม่ที่มีความสมจริงและสร้างสรรค์ เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างได้ทั้งภาพศิลปะ ภาพถ่ายเสมือนจริง ภาพประกอบ หรือแม้แต่การแก้ไขและปรับปรุงภาพที่มีอยู่แล้ว

Generative AI ตัวอย่าง ได้แก่ DALL-E, Midjourney และ Stable Diffusion ซึ่งสามารถสร้างภาพที่มีรายละเอียดสูงจากคำอธิบายสั้น ๆ การประยุกต์ใช้มีหลากหลาย ตั้งแต่การออกแบบกราฟิก การสร้างภาพประกอบสำหรับหนังสือ การทำคอนเซ็ปต์อาร์ตสำหรับภาพยนตร์และเกม ไปจนถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์และแฟชั่น เทคโนโลยีนี้ช่วยให้นักออกแบบสามารถทดลองแนวคิดได้รวดเร็วขึ้น และเปิดโอกาสให้ผู้ที่ไม่มีทักษะด้านศิลปะสามารถสร้างภาพคุณภาพสูงได้

‍

3. Video Generation

Video Generation เป็นเทคโนโลยี AI ที่สร้างวิดีโอจากข้อความหรือภาพนิ่ง โดยเพิ่มมิติของเวลาและการเคลื่อนไหวเข้าไปในกระบวนการสร้างภาพ ทำให้มีความซับซ้อนมากกว่า Image Generation การทำงานอาศัยโมเดลที่เข้าใจทั้งเนื้อหาภาพและลำดับการเคลื่อนไหว เพื่อสร้างวิดีโอที่มีความสมจริงและต่อเนื่อง

Generative AI ตัวอย่าง ได้แก่ Runway Gen-2, Pika Labs และ D-ID ซึ่งสามารถสร้างคลิปวิดีโอสั้น ๆ จากคำอธิบาย หรือปรับแต่งวิดีโอที่มีอยู่แล้วให้มีเอฟเฟกต์หรือการเคลื่อนไหวใหม่ ๆ การประยุกต์ใช้มีตั้งแต่การสร้างวิดีโอโฆษณา การผลิตเอฟเฟกต์พิเศษในภาพยนตร์ การสร้างเนื้อหาสำหรับโซเชียลมีเดีย ไปจนถึงการสร้างวิดีโอสอนออนไลน์ แม้จะมีศักยภาพสูง แต่เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา และมีข้อจำกัดด้านความสมจริงของการเคลื่อนไหวและความยาวของวิดีโอ

‍

4. Audio Generation

Audio Generation คือเทคโนโลยี AI ที่สร้างเสียงหรือดนตรีใหม่ ๆ โดยแบ่งเป็นหลายประเภทย่อย ได้แก่ Text-to-Speech ที่แปลงข้อความเป็นเสียงพูด Speech Synthesis ที่สร้างเสียงพูดเลียนแบบบุคคลจริง และ Music Generation ที่สร้างเพลงหรือดนตรีในแนวและสไตล์ต่าง ๆ การทำงานอาศัยโมเดล Deep Learning ที่วิเคราะห์คลื่นเสียง โครงสร้างทางดนตรี และการออกเสียงของมนุษย์

Generative AI ตัวอย่าง ได้แก่ ElevenLabs สำหรับสร้างเสียงพูด Suno และ MusicLM สำหรับสร้างเพลง และ Play.ht สำหรับ Text-to-Speech การประยุกต์ใช้มีหลากหลาย ในอุตสาหกรรมบันเทิง ช่วยสร้างเพลงประกอบและเอฟเฟกต์เสียงสำหรับภาพยนตร์และเกม ในธุรกิจ ช่วยสร้างเสียงสำหรับโฆษณาและพอดแคสต์ ในการศึกษา ช่วยสร้างเสียงอ่านหนังสือและบทเรียน และในด้านความช่วยเหลือ ช่วยผู้ที่มีความบกพร่องทางการพูดให้สื่อสารได้ด้วยเสียงสังเคราะห์ที่เป็นธรรมชาติ

‍

5. Code Generation

Code Generation คือเทคโนโลยี AI ที่สร้างโค้ดคอมพิวเตอร์จากคำอธิบายหรือความต้องการ ช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เทคโนโลยีนี้ใช้โมเดลภาษาที่ฝึกฝนด้วยโค้ดจำนวนมากจากแหล่งโอเพนซอร์ส ทำให้เข้าใจทั้งภาษาธรรมชาติและภาษาโปรแกรมมิ่งหลายภาษา เช่น Python, JavaScript, C++ และ Java

Generative AI ตัวอย่าง ได้แก่ GitHub Copilot และ OpenAI Codex ซึ่งไม่เพียงช่วยเขียนโค้ดใหม่ แต่ยังสามารถแปลงโค้ดระหว่างภาษาโปรแกรมมิ่ง แก้ไขบั๊ก และอธิบายโค้ดที่ซับซ้อน การใช้งานหลักคือเพิ่มผลิตภาพของนักพัฒนา โดยลดเวลาในการเขียนโค้ดพื้นฐาน ลดโอกาสเกิดข้อผิดพลาด และช่วยให้นักพัฒนาโฟกัสกับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น นอกจากนี้ ยังช่วยให้ผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดสามารถสร้างโปรแกรมพื้นฐานได้

‍

6. Design Generation

Design Generation คือเทคโนโลยี AI ที่สร้างงานออกแบบ เช่น โลโก้ เว็บไซต์ หรือการออกแบบผลิตภัณฑ์ โดยอาศัยข้อมูลและความต้องการที่กำหนด เทคโนโลยีนี้ผสมผสานความสามารถของ Image Generation กับความเข้าใจในหลักการออกแบบ ทำให้สร้างงานที่ทั้งสวยงามและตอบโจทย์การใช้งานจริง AI จะวิเคราะห์แนวโน้มการออกแบบ องค์ประกอบ และความเหมาะสมของสีและรูปทรง เพื่อสร้างงานที่ตรงกับความต้องการและกลุ่มเป้าหมาย

Generative AI ตัวอย่าง ได้แก่ Canva Magic Design ที่สร้างงานออกแบบกราฟิก Wix ADI ที่สร้างเว็บไซต์ และ Looka ที่สร้างโลโก้และเอกลักษณ์แบรนด์ การประยุกต์ใช้มีประโยชน์ในหลายวงการ ช่วยธุรกิจขนาดเล็กลดต้นทุนการจ้างนักออกแบบ ช่วยบริษัทใหญ่เร่งกระบวนการออกแบบ และช่วยนักการตลาดสร้างสื่อโฆษณาที่หลากหลาย อย่างไรก็ตาม AI ยังไม่สามารถแทนที่ความคิดสร้างสรรค์ของนักออกแบบมนุษย์ได้ทั้งหมด การทำงานร่วมกันระหว่าง AI และนักออกแบบจึงเป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

‍

Generative AI ใช้ยังไง? เริ่มต้นใช้งาน Generative AI ง่าย ๆ ใน 4 ขั้นตอน

สำหรับผู้ที่สงสัยว่า Generative AI ใช้ยังไง? คำตอบคือเริ่มต้นได้ง่ายกว่าที่คิด ไม่ว่าคุณจะมีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีหรือไม่ก็ตาม การทำความเข้าใจขั้นตอนพื้นฐานเหล่านี้จะช่วยให้คุณสามารถปลดล็อกศักยภาพของ AI เพื่อช่วยงานและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้ทันที

‍

1. เลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงาน

สิ่งแรกคือการเลือกเครื่องมือที่ตรงกับเป้าหมายของคุณ หากต้องการความช่วยเหลือด้านการเขียน การสรุปความ หรือระดมไอเดีย เครื่องมือประเภทสร้างข้อความ (Text Generation) คือคำตอบ แพลตฟอร์มยอดนิยมได้แก่ ChatGPT ของ OpenAI หรือ Gemini ของ Google แต่ถ้าคุณต้องการสร้างสรรค์ผลงานด้านภาพ ไม่ว่าจะเป็นภาพวาด กราฟิก หรือโลโก้ ก็ควรเลือกใช้เครื่องมือสร้างภาพ (Image Generation) เช่น Midjourney หรือ DALL-E 3 ซึ่งมักจะรวมอยู่ในบริการอย่าง Microsoft Copilot หรือ ChatGPT Plus

‍

2. สมัครใช้งานและเข้าสู่ระบบ

ขั้นตอนการสมัครใช้งานนั้นไม่ซับซ้อน แพลตฟอร์มส่วนใหญ่เปิดให้ผู้ใช้สามารถลงทะเบียนได้อย่างรวดเร็วโดยใช้บัญชีที่มีอยู่แล้ว เช่น บัญชี Google, Apple หรือ Microsoft หรือจะสมัครด้วยอีเมลก็ได้เช่นกัน โดยเครื่องมือจำนวนมากมีเวอร์ชันให้ทดลองใช้งานได้ฟรี ซึ่งมีฟังก์ชันพื้นฐานเพียงพอสำหรับการเริ่มต้นและเรียนรู้ ก่อนที่จะตัดสินใจอัปเกรดเป็นเวอร์ชันเสียเงินเพื่อเข้าถึงความสามารถขั้นสูงต่อไป

‍

3. หัวใจสำคัญคือการเขียนคำสั่ง หรือ "พรอมต์" (Prompt)

พรอมต์ (Prompt) คือชุดคำสั่งหรือคำอธิบายที่เราป้อนให้กับ AI เพื่อบอกว่าเราต้องการอะไร ยิ่งพรอมต์มีความชัดเจนและละเอียดมากเท่าไร ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะยิ่งตรงใจมากขึ้นเท่านั้น แทนที่จะใช้คำสั่งกว้างๆ ลองระบุบทบาท เป้าหมาย และรูปแบบที่ต้องการเข้าไปด้วย ตัวอย่างพรอมต์ที่ดี เช่น "จงทำตัวเป็นนักการตลาดมืออาชีพ และช่วยเขียนแคปชั่นโปรโมทกาแฟตัวใหม่ 3 แบบ เน้นความหอมกรุ่นและรสชาติที่นุ่มนวล"

‍

4. ลองผิดลองถูกและปรับปรุงคำสั่ง

การใช้ Generative AI เปรียบเสมือนการสนทนา อย่ากลัวที่จะลองใหม่หากผลลัพธ์แรกยังไม่สมบูรณ์แบบ ให้ลองปรับแก้คำสั่ง เพิ่มรายละเอียด หรือเปลี่ยนมุมมองของพรอมต์ การทดลองและปรับปรุงผลลัพธ์ไปเรื่อยๆ คือกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการสื่อสารกับ AI และสร้างสรรค์ผลงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

‍

สรุปบทความ

สรุปแล้ว Generative AI มีศักยภาพมหาศาลในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานและการสร้างสรรค์ของมนุษย์ ตั้งแต่การสร้างเนื้อหา การออกแบบ ไปจนถึงการวิจัยและพัฒนา อย่างไรก็ตาม การใช้งานเทคโนโลยีนี้ต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความรับผิดชอบ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อสังคมโดยรวม การเข้าใจว่า Generative AI มีอะไรบ้าง และสามารถนำไปใช้งานในด้านใดได้บ้าง จะช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพสูงสุด

‍