Generative AI คืออะไร ?

Generative AI คืออะไร

Generative AI คือปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) ที่ถูกออกแบบมาเพื่อสร้าง “สิ่งใหม่” ไม่ใช่เพียงประมวลผลจากข้อมูลที่มีอยู่เท่านั้น เช่น การสร้างข้อความอัตโนมัติ เขียนจดหมาย สรุปการประชุม การเขียนโค้ด ไปจนถึงการสร้างเสียง เพลง หรือวิดีโอแบบใหม่ จากคำสั่งพร้อมต์ (Prompt) เทคโนโลยีนี้แตกต่างจาก AI ทั่วไปที่มัก “วิเคราะห์และทำนาย” (Predictive AI) เพราะ Generative AI มีความสามารถในการ “ประดิษฐ์” หรือ “สร้าง” (Generate) ได้

Generative AI Infographic

ตัวอย่างเทคโนโลยี Generative AI ที่โด่งดัง ได้แก่

GPT (Generative Pre-trained Transformer) ที่สามารถสร้างข้อความหรือบทความได้อย่างเป็นธรรมชาติ
DALL·E หรือ Midjourney ที่สามารถสร้างภาพเหมือนวาดโดยศิลปิน หรือภาพกราฟิกที่ซับซ้อนได้จากเพียงไม่กี่คำสั่ง

โดย Generative AI ที่มีชื่อเสียง ได้แก่ ChatGPT, Claude, Microsoft Copilot, Midjourney เป็นต้น โดยในประเทศไทย มี Generative AI ที่ชื่อว่า ไต้ฝุ่น (Typhoon) ที่สร้างให้รู้จักกับภาษาไทย วัฒนธรรมของไทยโดยเฉพาะ: https://opentyphoon.ai/

การพัฒนาเหล่านี้เปิดโอกาสให้เราสามารถสร้างสรรค์เนื้อหาได้หลากหลายขึ้นและมีคุณภาพที่ใกล้เคียงกับผลงานจากมนุษย์ หรือ ดีกว่ามนุษย์เสียอีก

วิวัฒนาการและความเป็นมาของ Generative AI

Generative AI พัฒนาขึ้นมาบนรากฐานของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) โดยจุดเปลี่ยนสำคัญอยู่ที่การคิดค้นอัลกอริทึมอย่าง GAN (Generative Adversarial Network) ในปี 2014 และต่อมาเทคโนโลยีที่เรียกว่า Transformer (ซึ่งเป็นโครงสร้างเบื้องหลังโมเดลอย่าง GPT) ก็เข้ามาปฏิวัติวิธีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำให้การเรียนรู้และสร้างผลลัพธ์ทำได้แม่นยำขึ้นและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น

แม้ว่าก่อนหน้านี้ AI จะสามารถคาดการณ์หรือจำแนกข้อมูลได้ดี แต่เมื่อเข้าสู่ยุคของ Generative AI ความสามารถในการ “สร้าง” เนื้อหาใหม่แทบไม่เคยมีมาก่อนด้วยคุณภาพระดับนี้ และนี่ก็เป็นสาเหตุที่หลายองค์กรเริ่มให้ความสนใจกับเทคโนโลยีนี้เป็นพิเศษ

หลักการทำงานของ Generative AI

Generative AI มักใช้สถาปัตยกรรม Neural Networks ในการ “เรียนรู้” จากข้อมูลจำนวนมาก โดยมีหลักการสำคัญในการสร้างสิ่งใหม่ ๆ คือ เรียนรู้รูปแบบ (Patterns) จากข้อมูล: โมเดลจะศึกษาข้อมูลมหาศาล เช่น ข้อความ ภาพ เสียง เพื่อหาโครงสร้างหรือความเชื่อมโยงสร้างข้อมูลออกมา (Output): หลังจากเข้าใจรูปแบบและความสัมพันธ์ โมเดลจะ “คาดเดา” หรือ “สร้าง” ข้อมูลใหม่ที่มีลักษณะคล้ายคลึงกับข้อมูลต้นแบบ แต่ไม่ซ้ำกัน

ตัวอย่างโครงสร้างโมเดล:

GAN (Generative Adversarial Network): ทำงานเป็นคู่ (Generator กับ Discriminator) เพื่อสร้างข้อมูลใหม่และตรวจจับความสมจริง
Transformer: อาศัยกลไกการเข้ารหัส-ถอดรหัส (Encoder-Decoder) หรือกลไกความสนใจ (Attention Mechanism) เพื่อเข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลในบริบท (Context)

ตัวอย่างการนำ Generative AI ไปใช้งานในธุรกิจในหลากหลายอุตสาหกรรม (Case Studies)

การนำเอา Generative AI ไปใช้ในภาคธุรกิจ ในด้านต่าง ๆ

การตลาดและโฆษณา Case Study: บริษัทเครื่องสำอางแห่งหนึ่งใช้ Generative AI ในการสร้างสื่อโฆษณา (เช่น ภาพนางแบบ หรือภาพผลิตภัณฑ์ในสถานการณ์ต่าง ๆ) แบบเจาะจงตามกลุ่มเป้าหมาย จากนั้นทดสอบว่าโฆษณาเวอร์ชันใดให้ยอดคลิกสูงสุดในแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ส่งผลให้ยอดขายเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ และลดเวลาในการออกแบบสื่อโฆษณาได้มากถึง 50%
อีคอมเมิร์ซ (E-commerce) Case Study: ร้านค้าออนไลน์ขนาดกลางใช้ Generative AI สร้างคำบรรยายสินค้า (Product Description) สำหรับสินค้าหลายพันรายการที่เพิ่งอัปโหลดเข้าระบบ ลดเวลาการเขียนคำบรรยายจากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง อีกทั้งยังปรับโทนภาษาได้ตามความต้องการของแบรนด์
การเงิน (Finance) Case Study: สถาบันการเงินรายใหญ่สร้างโมเดลการทำนายความเสี่ยงสินเชื่อ (Credit Risk) โดยอาศัยข้อมูลสังเคราะห์จาก Generative AI เพื่อเติมเต็มช่องว่างในชุดข้อมูลจริง (Real Data) ทำให้การฝึกสอนโมเดลแม่นยำขึ้น และลดปัญหา Overfitting
สื่อและบันเทิง (Media & Entertainment) Case Study: สตูดิโอภาพยนตร์ทดลองใช้ Generative AI สร้างสตอรีบอร์ดและตัวละครต้นแบบ (Concept Art) ช่วยให้กระบวนการ Pre-production กระชับและมีไอเดียใหม่ ๆ เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
การออกแบบผลิตภัณฑ์ (Product Design) Case Study: บริษัทเฟอร์นิเจอร์ใช้ Generative AI ช่วยออกแบบดีไซน์ใหม่ ๆ โดยใส่เงื่อนไขเรื่องวัสดุ ขนาด และสไตล์ที่ต้องการ ลงในโมเดล AI เพื่อสร้างตัวเลือกดีไซน์ที่หลากหลายและประหยัดเวลาในการร่างคอนเซ็ปต์

ความปลอดภัยและจริยธรรม AI (AI Ethics & Security)

แม้ Generative AI จะมีประโยชน์ แต่ก็มีความเสี่ยงและประเด็นเชิงจริยธรรม เช่น

Deepfake: การสร้างวิดีโอหรือเสียงปลอม อาจทำให้เกิดการหลอกลวงหรือสร้างความเสียหายให้กับแบรนด์และบุคคล
ลิขสิทธิ์และทรัพย์สินทางปัญญา: งานสร้างสรรค์ใหม่บางส่วนอาจละเมิดลิขสิทธิ์ เช่น การนำภาพหรือเนื้อหาของผู้อื่นมาเป็นข้อมูลฝึก (Training Data)
Bias: หากข้อมูลฝึกไม่หลากหลายหรือไม่ครอบคลุม อาจส่งผลต่อการตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรม หรือสร้างความเหลื่อมล้ำ
การกำกับดูแลและกฎหมาย: หลายประเทศเริ่มวางกฎหมายเพื่อควบคุมการใช้ Generative AI ในทางที่ผิด เช่น ข้อบังคับในการเปิดเผยเนื้อหาที่สร้างจาก AI
องค์กรควรมีแนวทางในการตรวจสอบโมเดล กำหนดนโยบายการใช้งานที่เหมาะสม และป้องกันผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์ต่อผู้บริโภคและสังคม

ความท้าทายและข้อควรระวังในการนำ Generative AI ไปใช้

Aging Society : ประเทศไทยเข้าสู่สังคมของผู้สูงอายุในอีกไม่ช้า แรงงานของประเทศไทยจะหาได้ยากขึ้น ความท้าทายที่จะใช้เทคโนโลยีเพื่อทดแทนแรงงานเป็นสิ่งที่จะช่วยขับเคลื่อนเศรษฐกิจของได้
Data Quality: หากข้อมูลไม่เพียงพอหรือไม่หลากหลาย อาจส่งผลให้โมเดลสร้างเนื้อหาที่ไม่ตรงตามวัตถุประสงค์ ไม่ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ ดังนั้นควรต้องมีการจัดการข้อมูลให้ดี เพราะข้อมูล จะเป็นเชื้อเพลิง ให้กับ AI ได้ (Data is fuel of AI)
Bias: ข้อมูลที่ไม่สมดุลอาจทำให้เกิดอคติ (Bias) ในการสร้างผลลัพธ์ หรือทำให้เนื้อหาไม่เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย
ต้นทุนด้านทรัพยากร: การรันโมเดล Generative AI ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรสูง เช่น GPU หรือคลาวด์เซิร์ฟเวอร์ที่มีราคาแพง
การสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย: จำเป็นต้องชี้แจงถึงขอบเขตและข้อจำกัดของ Generative AI เพื่อลดความคาดหวังที่ไม่เป็นจริง
การพัฒนาบุคลากร : เนื่องจากว่าเทคโนโลยีด้าน ai ถือว่าเป็น เทคโนโลยีใหม่ที่จำเป็นจะต้องเรียนรู้ เข้าใจ และเป็นทักษะที่จะต้องฝึกฝน หาก พนักงานไม่ได้ฝึกฝนย่อมสร้างผลลัพธ์ได้ไม่ดีเท่าองค์กรที่พัฒนาพนักงานให้สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Generative AI ถูกนำมาอยู่ใน Software ต่าง ๆ

Software ปัจจุบัน ก็ได้นำเอา AI ไปอยู่ใน App ไม่ว่าจะเป็น Microsoft Copilot for Microsoft 365 ที่จะทำให้มี Copilot ใน Excel ช่วยทำงานด้านข้อมูล สร้างสูตรคำนวณ, Copilot ใน Word ช่วยสร้างจดหมาย หาไอเดีย, Copilot ใน PowerPoint ช่วยสร้างงานนำเสนอ สร้างรูปภาพ นำไฟล์เอกสาร Word เปลี่ยนไปเป็น PowerPoint

ในพริบตา หรือ นำไปใช้กับ Power Apps เพื่อสร้าง App ผ่าน Prompt ได้ สร้าง Dashboard ใน Power BI ผ่าน Copilot ใน Power BI

อย่างใน AI Builder ก็มีการเขียน Prompt โดยเรียกใช้ gpt 4o ได้ ทำให้เราสามารถทำให้ Apps และ Workflow ที่สร้างใน Power Apps และ Power Automate มี AI ที่ทำให้สร้างสรรค์งานต่าง ๆ ได้ดีขึ้นไปในอีกระดับ กลายเป็น AI Automation ที่ทำงานได้อัตโนมัติเลย

สรุปและข้อเสนอแนะ

Generative AI คือก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ จากเดิมที่ใช้วิเคราะห์และทำนาย กลายมาเป็น “การสร้างสรรค์” เนื้อหาใหม่ที่มีศักยภาพสูงต่อการประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การตลาด อีคอมเมิร์ซ การเงิน สื่อและบันเทิง ไปจนถึงการออกแบบผลิตภัณฑ์ อย่างไรก็ตาม ธุรกิจที่นำ Generative AI มาใช้ควรให้ความสำคัญกับการบริหารจัดการข้อมูล คุณธรรม จริยธรรม และข้อกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้เกิดผลลัพธ์ในเชิงบวกและยั่งยืน องค์กรควรเริ่มต้นจากโครงการนำร่อง (Pilot Project) ที่ชัดเจน วางแผนกลยุทธ์อย่างรอบคอบ มีทีมงานพร้อม และกำหนดตัวชี้วัดที่ชัดเจน เมื่อประสบความสำเร็จในการนำร่อง จึงขยายขอบเขตการใช้งานในระดับที่ใหญ่ขึ้น ด้วยศักยภาพในการสร้างสรรค์และยกระดับประสิทธิภาพขององค์กร Generative AI จึงเป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญที่ธุรกิจไม่ควรมองข้าม ผู้บริหารและผู้นำองค์กรควรติดตามแนวโน้มเทคโนโลยีนี้อย่างใกล้ชิด เพื่อไม่พลาดโอกาสในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ บริการ และกระบวนการทำงานที่จะสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในอนาคตอย่างยั่งยืน