Generative AI: มันทำงานอย่างไร ประวัติความเป็นมา และข้อดีข้อเสีย

AI กำเนิดคืออะไร?

เจเนอเรทีฟเอไอคือปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่สามารถผลิตเนื้อหา เช่น เสียง ข้อความ รหัส วิดีโอ รูปภาพ และข้อมูลอื่นๆ ในขณะที่อัลกอริทึม AI แบบดั้งเดิมอาจใช้เพื่อระบุรูปแบบภายในชุดข้อมูลการฝึกอบรมและสร้าง การคาดการณ์ AI กำเนิดใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างผลลัพธ์ตามข้อมูลการฝึกอบรม ชุด.

เจเนอเรทีฟ AI สามารถสร้างเอาต์พุตในสื่อเดียวกับที่มีการแจ้ง (เช่น ข้อความเป็นข้อความ) หรือในสื่ออื่นจากพร้อมท์ที่กำหนด (เช่น ข้อความเป็นรูปภาพหรือรูปภาพเป็นวิดีโอ) ตัวอย่างยอดนิยมของ AI กำเนิด ได้แก่ ChatGPT, Bard, DALL-E, Midjourney และ DeepMind

AI กำเนิดทำงานอย่างไร

เจเนอเรทีฟเอไอเป็นประเภทหนึ่ง การเรียนรู้ของเครื่องซึ่งโดยหลักแล้วจะทำงานโดยการฝึกอบรมโมเดลซอฟต์แวร์เพื่อทำการคาดการณ์ตามข้อมูลโดยไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมที่ชัดเจน

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดล AI เชิงกำเนิดจะป้อนเนื้อหาที่มีอยู่จำนวนมากเพื่อฝึกโมเดลให้สร้างเนื้อหาใหม่ พวกเขาเรียนรู้ที่จะระบุรูปแบบพื้นฐานในชุดข้อมูลตามการแจกแจงความน่าจะเป็น และเมื่อได้รับแจ้ง จะสร้างรูปแบบที่คล้ายกัน (หรือผลลัพธ์ตามรูปแบบเหล่านี้)

ส่วนหนึ่งของหมวดหมู่ร่มของการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียกว่าการเรียนรู้เชิงลึก AI เชิงกำเนิดใช้ โครงข่ายประสาทเทียม ที่ช่วยให้สามารถจัดการกับรูปแบบที่ซับซ้อนกว่าการเรียนรู้ของเครื่องแบบเดิม ด้วยแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ โครงข่ายประสาทเทียมจึงไม่จำเป็นต้องได้รับการดูแลจากมนุษย์หรือการแทรกแซงเพื่อแยกแยะความแตกต่างหรือรูปแบบในข้อมูลการฝึก

AI เจเนอเรทีฟสามารถทำงานได้ในโมเดลที่หลากหลาย ซึ่งใช้กลไกที่แตกต่างกันในการฝึก AI และสร้างผลลัพธ์ ซึ่งรวมถึงเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามเชิงกำเนิด (GAN) ตัวแปลงสัญญาณ และตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบผันแปร (VAE)

อินเทอร์เฟซ AI กำเนิด

แอปพลิเคชั่น AI ที่แพร่หลายได้เปลี่ยนวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับโลก ตัวอย่างเช่น ขณะนี้ AI ที่สั่งงานด้วยเสียงได้รับการติดตั้งล่วงหน้าในโทรศัพท์ ลำโพง และเทคโนโลยีในชีวิตประจำวันอื่นๆ

ในทำนองเดียวกัน ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับ AI กำเนิดผ่านอินเทอร์เฟซซอฟต์แวร์ต่างๆ นี่เป็นหนึ่งในนวัตกรรมที่สำคัญในการเปิดการเข้าถึงและผลักดันการใช้งาน generative AI ไปสู่ผู้ชมที่กว้างขึ้น ในขณะที่เจเนอเรทีฟ AI เวอร์ชันแรกๆ ต้องการความรู้ด้านเทคนิคหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อโต้ตอบกับซอฟต์แวร์ AI ขณะนี้นักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้ที่สามารถให้การแจ้งเตือนและการโต้ตอบได้ ภาษา.

ต่อไปนี้คือตัวอย่างล่าสุดของอินเทอร์เฟซ AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

ChatGPT

สร้างโดย OpenAI ChatGPT เป็นตัวอย่างของ AI ที่สร้างข้อความเป็นข้อความ โดยพื้นฐานแล้ว AI ขับเคลื่อน แชทบอท ได้รับการฝึกฝนให้โต้ตอบกับผู้ใช้ผ่านบทสนทนาภาษาธรรมชาติ ผู้ใช้สามารถถามคำถาม ChatGPT มีส่วนร่วมในการสนทนากลับไปกลับมา และแจ้งให้เขียนข้อความในรูปแบบหรือประเภทต่างๆ เช่น บทกวี เรียงความ เรื่องราว หรือสูตรอาหาร เป็นต้น

ChatGPT เวอร์ชันฟรีเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2022 พร้อมให้ใช้งานออนไลน์ OpenAI ยังขายไฟล์ อินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมแอปพลิเคชัน (API) สำหรับ ChatGPT รวมถึงตัวเลือกการสมัครสมาชิกและการฝังระดับองค์กรอื่นๆ

ดัล-อี

DALL-E เป็นตัวอย่างของ AI ที่สร้างข้อความเป็นภาพที่เปิดตัวในเดือนมกราคม 2021 โดย OpenAI ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับรูปภาพพร้อมคำอธิบายข้อความประกอบ ผู้ใช้สามารถป้อนข้อความอธิบาย และ DALL-E จะสร้างภาพที่เหมือนจริงตามคำแนะนำ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างความแตกต่างให้กับภาพที่สร้างขึ้นในรูปแบบต่างๆ และจากมุมมองที่แตกต่างกัน

DALL-E ยังสามารถแก้ไขรูปภาพได้ ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนแปลงภายในรูปภาพ (รู้จักกันในชื่อซอฟต์แวร์ว่า จิตรกรรม) หรือการขยายภาพเกินสัดส่วนหรือขอบเขตเดิม (เรียกว่า ทาสี).

กวี

Bard เป็นอินเทอร์เฟซ AI ที่สร้างข้อความเป็นข้อความโดยใช้ LaMDA โมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Google (Language Model for Dialogue Applications) เช่นเดียวกับ ChatGPT Bard เป็นแชทบอทที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี AI ที่สามารถตอบคำถามหรือสร้างข้อความตามคำแนะนำที่ผู้ใช้กำหนด Google เรียกเก็บเงินเป็น "ประสบการณ์เสริมสำหรับ Google Search"

ในเดือนมีนาคม พ.ศ. 2566 Bard เผยแพร่สู่สาธารณะในสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักร โดยมีแผนที่จะขยายไปยังประเทศต่างๆ ในภาษาต่างๆ มากขึ้นในอนาคต เป็นข่าวพาดหัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2023 หลังจากแชร์ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องในวิดีโอสาธิต ทำให้บริษัทแม่ Alphabet (กูเกิล, กูเกิล) หุ้นดิ่งราว 9% ในวันหลังประกาศ

ประวัติของเจเนอเรทีฟเอไอ

ปัญญาประดิษฐ์มีประวัติศาสตร์อันยาวนานอย่างน่าประหลาดใจ โดยมีแนวคิดเกี่ยวกับเครื่องคิดที่สามารถสืบย้อนไปถึงสมัยกรีกโบราณได้ AI สมัยใหม่เริ่มต้นจริง ๆ ในทศวรรษที่ 1950 ด้วยการวิจัยของ Alan Turing เกี่ยวกับการคิดของเครื่องจักรและการสร้างบาร์นี้ การทดสอบทัวริง.

โครงข่ายประสาทเทียมอันแรก (ชิ้นส่วนสำคัญของเทคโนโลยีที่อยู่ภายใต้ AI กำเนิด) ที่สามารถฝึกฝนได้นั้นถูกประดิษฐ์ขึ้นในปี 1957 โดย Frank Rosenblatt นักจิตวิทยาแห่งมหาวิทยาลัย Cornell

การพัฒนาเพิ่มเติมของโครงข่ายประสาทเทียมนำไปสู่การใช้ AI อย่างแพร่หลายตลอดช่วงปี 1980 และหลังจากนั้น ในปี 2014 มีการสร้างอัลกอริทึมประเภทหนึ่งที่เรียกว่า generative adversarial network (GAN) ซึ่งเปิดใช้งานแอปพลิเคชัน generative AI เช่น รูปภาพ วิดีโอ และเสียง

ในปี 2023 การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT เป็นเครื่องบ่งชี้ถึงความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ AI กำเนิด รวมถึงการใช้งานที่หลากหลาย

AI กำเนิดใช้อย่างไร

ระบบ AI กำเนิดจำนวนมากใช้โมเดลพื้นฐานซึ่งมีความสามารถในการทำงานหลายอย่างและปลายเปิด เมื่อพูดถึงแอพพลิเคชั่น ความเป็นไปได้ของ generative AI นั้นมีมากมาย และอาจเป็นไปได้ว่ายังมีอีกหลายอย่างที่ยังไม่ถูกค้นพบ

ความสามารถของ generative AI ในการทำงานกับสื่อประเภทต่างๆ (เช่น ข้อความเป็นรูปภาพหรือเสียงเป็นข้อความ เป็นต้น) ได้เปิดโอกาสที่สร้างสรรค์และให้ผลกำไรมากมาย ไม่ต้องสงสัยเลยว่าในขณะที่ธุรกิจและอุตสาหกรรมยังคงผสานรวมเทคโนโลยีนี้เข้ากับการวิจัยและเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา กรณีการใช้งานอื่นๆ อีกมากมายจะยังคงเกิดขึ้นต่อไป

แอปพลิเคชั่น Generative AI ที่เป็นที่นิยมในปัจจุบัน

ตัวอย่างของกรณีการใช้งานในปัจจุบันสำหรับโมเดล AI กำเนิดที่มีอยู่ ได้แก่:

โมเดลภาษา:

• แปล
• การเขียนเชิงสร้างสรรค์ เชิงวิชาการ และเชิงธุรกิจ
• การเขียนโค้ด
• การจัดลำดับพันธุกรรม
• การแก้ไขไวยากรณ์หรือการวิเคราะห์

รูปแบบเสียงและคำพูด:

• การแต่งเพลงและการแต่งเพลง
• การทำสำเนา
• การเขียนตามคำบอกและการถอดความ 
• การรู้จำคำพูดและเสียง
• แก้ไขเสียง 

แบบจำลองภาพและภาพ:

• ภาพประกอบ
• อินโฟกราฟิก
• การสร้างแบบจำลอง 3 มิติ
• การออกแบบที่สร้างสรรค์
• การแก้ไขภาพ
• การแสดงผลทางสถาปัตยกรรม

โมเดลการสร้างข้อมูล:

• การสร้างข้อมูลสังเคราะห์สำหรับฝึกโมเดล AI 

การใช้งานตามอุตสาหกรรม

ปัจจุบัน อุตสาหกรรมต่างๆ กำลังใช้ generative AI ในหลากหลายวิธีที่จะยังคงขยายตัวต่อไปเมื่อเทคโนโลยีและความเข้าใจของเราเกี่ยวกับมันพัฒนาต่อไป ตัวอย่างของแอปพลิเคชันปัจจุบันในสาขาต่างๆ ได้แก่:

• อุตสาหกรรมยานยนต์: ข้อมูลสังเคราะห์ที่ผลิตโดย AI สามารถเรียกใช้การจำลองและฝึกยานพาหนะที่เป็นอิสระได้
• การดูแลสุขภาพและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์: นักวิทยาศาสตร์สามารถใช้ AI เพื่อจำลองลำดับโปรตีน ค้นพบโมเลกุลใหม่ หรือแนะนำสารประกอบยาใหม่เพื่อทดสอบ ในขณะที่แพทย์และผู้ปฏิบัติงานสามารถใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ภาพเพื่อช่วยในการวินิจฉัย
• สื่อและบันเทิง: สามารถใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว ง่ายดาย และถูกกว่า หรือ (เป็นเครื่องมือ) เพื่อปรับปรุงงานสร้างสรรค์ เช่น นักเขียนและนักออกแบบ
• ภูมิอากาศวิทยาและอุตุนิยมวิทยา: AI สามารถจำลองภัยพิบัติทางธรรมชาติ พยากรณ์อากาศ และจำลองสถานการณ์สภาพอากาศต่างๆ
• การศึกษา: สามารถใช้ AI เพื่อเสริมการเรียนรู้ในห้องเรียนด้วยการสอนพิเศษแบบตัวต่อตัวผ่านแชทบอท หรือสร้างเนื้อหาหลักสูตร แผนการสอน หรือแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์
• รัฐบาล: การใช้ AI ของรัฐบาลกลางจะแตกต่างกันไปตามหน่วยงาน ได้เผยแพร่ข้อมูลต่อสาธารณะเกี่ยวกับกรณีการใช้งานตั้งแต่ปี 2565

แน่นอนว่าสามารถใช้ AI ในอุตสาหกรรมใดก็ได้เพื่อทำให้งานประจำเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การจดนาที การทำเอกสาร การเขียนโค้ด หรือการแก้ไข หรือเพื่อปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ควบคู่ไปกับหรือภายในซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ก่อน

เนื่องจากโมเดล AI เชิงกำเนิดกำลังได้รับการบรรจุสำหรับโซลูชันธุรกิจแบบกำหนดเอง หรือพัฒนาใน แฟชั่นโอเพ่นซอร์ส อุตสาหกรรมต่างๆ จะยังคงคิดค้นและค้นพบวิธีที่จะใช้ประโยชน์จากสิ่งเหล่านี้ต่อไป ความเป็นไปได้

ข้อดีและข้อเสียของ Generative AI

เช่นเดียวกับการพัฒนาเทคโนโลยีที่สำคัญอื่นๆ AI กำเนิดได้เปิดโลกแห่งศักยภาพ ซึ่งได้กล่าวถึงในรายละเอียดข้างต้นแล้ว แต่ก็มีข้อเสียที่ต้องพิจารณาเช่นกัน

ข้อดีโดยรวมของ AI กำเนิดรวมถึง:

• การเพิ่มผลผลิตโดยการทำงานอัตโนมัติหรือเร่งความเร็วงาน
• ขจัดหรือลดอุปสรรคด้านทักษะหรือเวลาสำหรับการสร้างเนื้อหาและแอปพลิเคชันสร้างสรรค์
• เปิดใช้งานการวิเคราะห์หรือสำรวจข้อมูลที่ซับซ้อน 
• ใช้สร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อฝึกอบรมและปรับปรุงระบบ AI อื่นๆ

ข้อเสียของการกำเนิด AI รวมถึง:

• ภาพหลอน: คำศัพท์ทางเทคนิคนี้หมายถึงแนวโน้มที่โมเดล AI บางรุ่นจะสร้างเรื่องไร้สาระหรือข้อผิดพลาดที่ไม่สอดคล้องกับความจริงหรือโลกแห่งความจริงหรือตรรกะสามัญสำนึก
• การพึ่งพาการติดฉลากข้อมูล: แม้ว่าโมเดล AI กำเนิดจำนวนมากสามารถฝึกฝนในลักษณะที่ไม่มีการควบคุมโดยใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ แต่คุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลยังคงเป็นปัญหา บริษัทเทคโนโลยีหลายแห่ง รวมถึง OpenAI, Facebook และ TikTok พึ่งพาพนักงานสัญญาที่ได้รับค่าจ้างต่ำซึ่งทำงานเสริมข้อมูล เช่น การติดฉลากหรือสร้างข้อมูลการฝึกอบรม
• ความยากในการกลั่นกรองเนื้อหา: ข้อกังวลอีกประการหนึ่งคือความสามารถของโมเดล AI ในการจดจำและกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เช่นเดียวกับกรณีของการติดฉลากข้อมูล งานส่วนใหญ่ยังคงอาศัยผู้รับเหมาที่เป็นมนุษย์ในการแท็กและกรองผ่านเนื้อหาจำนวนมากที่น่ารังเกียจและอาจกระทบกระเทือนจิตใจ
• ปัญหาทางจริยธรรม: นอกเหนือจากข้อกังวลด้านแรงงานดังตัวอย่างข้างต้นแล้ว ยังมีการแสดงอัลกอริทึมเพื่อขยายหรือทำซ้ำการเลือกปฏิบัติและความลำเอียงที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกอบรม สิ่งนี้สามารถมีผลกระทบด้านลบอย่างมาก ตัวอย่างเช่น Amazon สร้าง (และเลิกใช้) เครื่องมือสรรหาบุคลากรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งมีอคติต่อผู้หญิง
• ปัญหาทางกฎหมายและข้อบังคับ: ขณะนี้ระบบกฎหมายยังไม่มีกรอบการทำงานที่เพียงพอในการจัดการกับนัยหลายประการของเทคโนโลยี AI ที่เกิดขึ้นใหม่ ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:

1. ปัญหาลิขสิทธิ์: เนื่องจากโมเดล AI กำเนิดได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลจำนวนมหาศาล จึงตรวจสอบได้ยาก ไม่ว่าเนื้อหาที่รวมอยู่ในข้อมูลหรือผลงานที่สร้างขึ้นจะละเมิดลิขสิทธิ์หรือไม่ กฎหมาย
2. ปัญหาความเป็นส่วนตัว: Generative AI ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการรวบรวม การจัดเก็บ การใช้ และความปลอดภัยของข้อมูล ทั้งส่วนบุคคลและที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ
3. ความเป็นอิสระและความรับผิดชอบ: เทคโนโลยี AI ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความรับผิด ตัวอย่างเช่น เมื่อพูดถึงระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ ยังไม่มีความชัดเจนว่าจะระบุความรับผิดในกรณีของอุบัติเหตุได้อย่างไร

• ผลกระทบทางการเมือง: Generative AI หยิบยกประเด็นเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิด และความจริงของสื่อ เช่น ภาพเสมือนจริงหรือการบันทึกเสียง นอกจากนี้ยังสามารถรบกวนกระบวนการที่เชิญชวนให้เกิดการมีส่วนร่วมตามระบอบประชาธิปไตยโดยการปลอมแปลงความคิดเห็น การส่ง หรือข้อความจำนวนมาก
• การใช้พลังงาน: โมเดล AI มีผลกระทบอย่างมากต่อระบบนิเวศ เนื่องจากต้องใช้ไฟฟ้าปริมาณมากในการทำงาน เมื่อการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้เติบโตขึ้น ความต้องการด้านสิ่งแวดล้อมก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย

บรรทัดล่าง

เจเนอเรทีฟเอไอเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่น่าตื่นเต้นพร้อมความเป็นไปได้ไม่รู้จบที่จะเปลี่ยนวิถีชีวิตและการทำงานของเรา เดิมที AI เป็นขอบเขตของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร และผู้เชี่ยวชาญ แต่ตอนนี้ ความสามารถในการกระตุ้น ซอฟต์แวร์ในภาษาธรรมดาและสร้างเนื้อหาใหม่ในเวลาไม่กี่วินาทีได้เปิด AI ให้กับผู้ใช้ที่กว้างขึ้นมาก ฐาน.

เช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่น ๆ มีข้อกังวลและประเด็นต่าง ๆ มากมายที่ต้องระมัดระวังเมื่อพูดถึงการใช้งาน ความหมายหลายประการ ตั้งแต่กฎหมาย จริยธรรม และการเมือง ไปจนถึงระบบนิเวศ สังคม และเศรษฐกิจ ได้ถูกหยิบยกขึ้นมาและจะยังคงได้รับการหยิบยกขึ้นมาในขณะที่ AI กำเนิดยังคงได้รับการยอมรับและพัฒนาอย่างต่อเนื่อง