AI สร้างสรรค์ทํางานอย่างไร

AI สร้างสรรค์ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสร้างเนื้อหาใหม่โดยอิงตามบริบท รูปแบบ โครงสร้าง และน้ำเสียงของข้อมูลต้นฉบับ ในการสร้างเนื้อหา โมเดล AI จะดึงรูปแบบจากข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลผลลัพธ์ที่มักจะไม่สามารถแยกออกจากเนื้อหาที่มนุษย์สร้างสรรค์ขึ้นได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ โค้ด หรือแม้แต่เพลงก็ตาม

วิวัฒนาการของ AI สร้างสรรค์สามารถย้อนกลับไปได้ถึงยุคแรกของแชทบอท ซึ่งส่วนใหญ่เป็นระบบแบบตามกฎพร้อมความสามารถในการสนทนาที่จำกัด นี่คือจุดเริ่มต้นของ AI การสนทนาซึ่งแตกต่างจาก AI ที่สร้างขึ้นโดยมุ่งเน้นไปที่เครื่องที่มีส่วนร่วมในการพูดคุยกับผู้ใช้ซึ่งมักจะอยู่ในบทบาทการสนับสนุนลูกค้าหรือผู้ช่วยเสมือน

เมื่อประสิทธิภาพการคำนวณและความพร้อมใช้งานของข้อมูลเพิ่มมากขึ้น การนำโมเดลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นมาใช้ได้กลายมาเป็นจุดเปลี่ยนครั้งสำคัญ การเปิดตัว ChatGPT ของ OpenAI แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างบทสนทนาที่เป็นธรรมชาติและเกี่ยวข้องกับบริบท ความก้าวหน้าในโครงข่ายประสาทช่วยปรับปรุงความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจข้อมูลภาษาได้ดีขึ้น ทำให้การโต้ตอบมีความราบรื่นและเสมือนมนุษย์ยิ่งขึ้น

นับตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา AI สร้างสรรค์ได้รับการนำไปประยุกต์ใช้งานในหลายอุตสาหกรรม ซึ่งปรับเปลี่ยนแนวทางที่องค์กรต่างๆ จัดการความคิดสร้างสรรค์และการแก้ไขปัญหา AI สร้างสรรค์ช่วยเขียนสคริปต์ ออกแบบผลงานศิลปะ และแต่งเพลง AI สร้างสรรค์สร้างเนื้อหาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายที่กำหนดตามความต้องการที่เฉพาะเจาะจง AI สร้างสรรค์สามารถคาดการณ์ถึงปฏิกิริยาระหว่างยาต่างๆ และสรุปผลการค้นพบในรายงานได้ นอกจากนี้ยังสามารถให้การสนับสนุนได้เมื่อคุณต้องการความช่วยเหลืออีกด้วย การปลูกฝังความคิดสร้างสรรค์ การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และการปรับปรุงกระบวนการให้มีประสิทธิภาพจะช่วยให้ AI สร้างสรรค์ยังคงพลิกโฉมวิธีการที่เรามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีและซึ่งกันและกันต่อไป 

AI สร้างสรรค์ต่อยอดจากพื้นฐานของโครงข่ายประสาท ซึ่งเป็นโมเดลการคำนวณที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและหน้าที่ของสมองมนุษย์ เครือข่ายเหล่านี้ประกอบด้วยชั้นข้อมูลของประสาทที่เชื่อมต่อถึงกันหลายชั้นซึ่งประมวลผลและส่งข้อมูล โดยแต่ละชั้นข้อมูลทำหน้าที่เฉพาะในการประมวลผลข้อมูล

ชั้นข้อมูลแรกคือชั้นข้อมูลป้อนเข้า ซึ่งจะรับข้อมูลดิบที่ผ่านการแปลงไปเรื่อยๆ เมื่อเดินทางจากชั้นข้อมูลหนึ่งไปยังอีกชั้นข้อมูลหนึ่ง จนสามารถสร้างข้อมูลผลลัพธ์ได้ในชั้นข้อมูลสุดท้ายในท้ายที่สุด โครงสร้างแบบลำดับชั้นนี้ช่วยให้โครงข่ายประสาทสามารถเรียนรู้รูปแบบและการแสดงข้อมูลที่ซับซ้อนได้ โดยชั้นข้อมูลที่ลึกยิ่งขึ้นมักจะระบุรูปแบบที่เป็นนามธรรมมากขึ้น เช่นเดียวกับวิธีการที่สมองมนุษย์ประมวลผลข้อมูลระบบประสาทรับความรู้สึก

พารามิเตอร์หรือน้ำหนักภายในชั้นข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากจะกำหนดวิธีการแปลงข้อมูลป้อนเข้า ตัวอย่างเช่น GPT-3.5 ที่มีพารามิเตอร์ 175 พันล้านรายการ แสดงให้เห็นถึงความสามารถรองรับขนาดมหาศาลในการเรียนรู้และสร้างข้อความที่ซับซ้อน เนื่องจากพารามิเตอร์แต่ละรายการมีส่วนช่วยให้โมเดลสามารถจดจำความแตกต่างแม้เพียงเล็กน้อยในภาษาและบริบทได้ ส่งผลให้ผลลัพธ์มีความสอดคล้องและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้น

โมเดล AI สร้างสรรค์ต้องได้รับการฝึกด้วยข้อมูล ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเปิดโอกาสให้โครงข่ายประสาทได้รับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งโมเดลจะเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบ กระบวนการฝึกประกอบด้วยการเรียนรู้สองประเภท ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีการกำกับดูแลและการเรียนรู้แบบไม่มีการกำกับดูแล ภายใต้การเรียนรู้แบบมีการกำกับดูแล โมเดลจะได้รับข้อมูลที่มีป้ายกำกับ ซึ่งทำให้โมเดลสามารถเรียนรู้ข้อมูลผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับข้อมูลป้อนเข้าที่กำหนดได้ ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่มีการกำกับดูแล โมเดลจะสำรวจข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับที่ชัดเจน โดยระบุโครงสร้างหรือการจัดกลุ่มด้วยตนเองอย่างเป็นธรรมชาติ

ในระหว่างการฝึก โมเดลจะเรียนรู้ที่จะปรับปรุงการคาดการณ์ที่เกิดขึ้นซ้ำ เพื่อปรับปรุงความสามารถในการสร้างข้อมูลผลลัพธ์ที่สอดคล้องและเกี่ยวข้อง ซึ่งสามารถทำได้ผ่านกระบวนการที่เรียกว่าการเผยแพร่ข้อผิดพลาดแบบย้อนกลับ ซึ่งโมเดลจะคาดการณ์ตามข้อมูลป้อนเข้า เปรียบเทียบข้อมูลผลลัพธ์กับผลลัพธ์จริง จากนั้นจึงคำนวณข้อผิดพลาดหรือการสูญหายของข้อมูล วงจรแสดงข้อคิดเห็นนี้ช่วยให้เครือข่ายปรับแต่งพารามิเตอร์ได้ละเอียดยิ่งขึ้น ส่งผลให้ความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่แม่นยำและสอดคล้องกันดีขึ้นตามลำดับ

ในแง่ของการประมวลผลภาษา AI สร้างสรรค์จะแบ่งข้อความเป็นหน่วยที่เล็กกว่าและสามารถจัดการได้ที่เรียกว่าโทเค็น ซึ่งสามารถแสดงคำทั้งหมด คำย่อย หรือแม้แต่อักขระแต่ละตัวได้ โดยขึ้นอยู่กับการออกแบบของโมเดล ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถจัดการกับคำศัพท์และรูปแบบทางภาษาที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การประมวลผลโทเค็นช่วยให้โมเดลสามารถรับทราบถึงความสัมพันธ์ระหว่างคำต่างๆ ได้ดีขึ้น และสร้างข้อมูลผลลัพธ์ที่มีรายละเอียดแตกต่างกันมากขึ้น โดยช่วยยกระดับความสามารถของโมเดลในการสร้างประโยคที่สอดคล้องกันและรักษาบริบทในชุดข้อความที่ยาวขึ้น รวมถึงช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการทำงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความและการสนทนาได้ในท้ายที่สุด

AI สร้างสรรค์มีรูปแบบการประยุกต์ใช้งานมากมายในหลากหลายวงการและอุตสาหกรรม ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดบางส่วนได้แก่:

• การสร้างข้อความแบบเสมือนมนุษย์สร้างขึ้น โมเดล AI สร้างสรรค์ รวมถึงผลิตภัณฑ์ในตระกูล GPT สามารถสร้างบทความ เรื่องราว และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ซึ่งช่วยยกระดับความพยายามในการสร้างสรรค์เนื้อหาและทางการตลาด โมเดลดังกล่าวสามารถขับเคลื่อนแชทบอทที่สนทนาได้อย่างเป็นธรรมชาติและให้การสนับสนุนแก่ลูกค้าได้ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยสรุปเอกสารขนาดยาวและสร้างส่วนย่อยของโค้ดสำหรับนักพัฒนา ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้อีกด้วย
  
  
• การสร้างรูปภาพ โมเดลต่างๆ เช่น DALL-E สามารถสร้างรูปภาพที่ไม่เหมือนใครจากข้อความพร้อมท์ได้ ช่วยให้ผู้ใช้สร้างผลงานศิลปะหรือการออกแบบที่สะท้อนถึงแนวคิดหรือรูปแบบที่กำหนดได้ ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการกำกับศิลป์ การออกแบบผลิตภัณฑ์ และการออกแบบภาพในวงการเกม
  
  
• การสร้างเสียง เครื่องมือต่างๆ เช่น MuseNet ของ OpenAI สามารถแต่งเพลงต้นฉบับในแนวต่างๆ ได้ ช่วยให้นักดนตรีสามารถสร้างสรรค์ผลงานเพลง ดนตรีประกอบ และเสียงประกอบสำหรับภาพยนตร์ได้ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างการพากย์เสียงและการสังเคราะห์เสียงที่สมจริงเพื่อใช้งานในหนังสือเสียง ผู้ช่วยเสมือน และวิดีโอเกมได้อีกด้วย
  
  
• การสร้างวิดีโอ AI สร้างสรรค์สามารถช่วยในการสร้างสรรค์วิดีโอได้โดยให้คำแนะนำด้านการตัดต่อ แทรกการเปลี่ยนภาพ หรือแม้แต่สร้างฟุตเทจใหม่ ซึ่งช่วยให้ผลิตเนื้อหาได้อย่างรวดเร็ว โมเดลต่างๆ เช่น Synthesia สามารถสังเคราะห์วิดีโอที่มีอวาตารที่สมจริงเพื่อนำเสนอหรือบรรยายเนื้อหาได้ ซึ่งช่วยยกระดับความพยายามด้านการศึกษาและการตลาดให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

AI สร้างสรรค์เผชิญกับความท้าทายและข้อจำกัดหลายประการ รวมถึง:

• ความต้องการด้านทรัพยากร โมเดล AI สร้างสรรค์ต้องพึ่งพาความสามารถและพลังงานในการประมวลผลจำนวนมากในการทำงาน ซึ่งทำให้การฝึกโมเดลมีค่าใช้จ่ายสูงและส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม
  
  
• การขาดความโปร่งใส การขาดความโปร่งใสในกระบวนการภายในและเส้นทางการตัดสินใจของโมเดลทำให้การรับทราบถึงวิธีการสร้างข้อมูลผลลัพธ์เป็นเรื่องยาก ซึ่งขัดขวางความสามารถในการเรียกร้องความรับผิดชอบจาก AI
  
  
• ความซับซ้อนของความคิดสร้างสรรค์ เนื่องจากเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย AI มักเป็นผลลัพธ์จากรูปแบบที่เรียนรู้แทนที่จะเป็นการสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างแท้จริง AI สร้างสรรค์จึงยังคงขาดความสามารถในการสร้างความน่าตื่นตาตื่นใจและความซับซ้อนของความคิดสร้างสรรค์เสมือนมนุษย์
  
  
• ข้อมูลอันเป็นเท็จ โมเดล AI สร้างสรรค์สามารถสร้างข้อมูลที่ดูน่าเชื่อถือแต่เป็นเท็จ ซึ่งอาจทำให้เกิดข้อมูลบิดเบือนได้ สิ่งนี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงอย่างมากต่อวงการที่สำคัญ เช่น วารสารศาสตร์ การดูแลสุขภาพ และการศึกษา
  
  
• อคติ ข้อมูลการฝึกอาจมีอคติตามธรรมชาติ ส่งผลให้เกิดข้อมูลผลลัพธ์ที่ตอกย้ำภาพเหมารวม และด้อยค่ากลุ่มบุคคลบางกลุ่มมากยิ่งขึ้น
  
  
• ข้อกังขาเกี่ยวกับทรัพย์สินทางปัญญา ข้อกังวลด้านจริยธรรมเกี่ยวกับการเป็นผู้มีชื่อในผลงาน ความเป็นเจ้าของ และความรับผิดชอบยังคงตกเป็นประเด็นในการโต้เถียงอย่างต่อเนื่องในแวดวง AI ซึ่งส่งสัญญาณถึงความจำเป็นในการมีแนวทางปฏิบัติและกรอบงานด้าน AI ที่รับผิดชอบ
  
  
• การนำไปใช้ในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้น ความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่อาจก่อให้เกิดความเข้าใจผิดและสื่อลวงลึกทำให้มีการนำ AI สร้างสรรค์ไปใช้ด้วยจุดประสงค์ที่มุ่งร้าย เช่น การโฆษณาชวนเชื่อหรือการหลอกลวง

ในขณะที่นักวิจัยยังคงปรับปรุงเทคนิคของตนต่อไป โมเดล AI สร้างสรรค์ก็ยังคงมีแนวโน้มที่จะทวีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้นและมีความรับผิดชอบมากยิ่งขึ้นด้วย ซึ่งอาจนำไปสู่การสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้นโดยมีข้อมูลอันเป็นเท็จและข้อมูลบิดเบือนที่น้อยลง นักวิจัยยังกําลังทดลองด้วยวิธีการฝึกที่ได้รับการปรับปรุง เช่น การเสริมการเรียนรู้จากคําติชมของมนุษย์ ซึ่งอาจนําไปสู่ผลลัพธ์ที่คร่าวๆ มากขึ้น ซึ่งแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับอคติ

AI สร้างสรรค์ได้รับการคาดการณ์ว่าจะขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่สำคัญในหลากหลายวงการ ในแวดวงการดูแลสุขภาพ AI ช่วยสร้างแผนการรักษาเฉพาะบุคคลที่เหมาะสมกับโปรไฟล์ของผู้ป่วยแต่ละราย ส่งผลให้ได้รับการดูแลที่ดียิ่งขึ้น ในแวดวงการศึกษา บุคลากรครูใช้ AI เพื่อสร้างหลักสูตรแบบกำหนดเองโดยอิงจากจุดแข็งและจุดอ่อนของนักเรียน และในแวดวงสร้างสรรค์ AI ได้เริ่มปฏิวัติวิธีการสร้างสรรค์ผลงานของนักออกแบบ นักพัฒนา นักเขียนคำโฆษณา และนักเขียนบทภาพยนตร์แล้ว อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าเหล่านี้ย่อมมาพร้อมกับผลกระทบต่อสังคม เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงในตลาดแรงงานและข้อกังขาเกี่ยวกับความเป็นเจ้าของ จึงมีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับกรอบงานกำกับดูแลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการใช้ชีวิตของมนุษย์

ในขณะที่ AI ยังคงก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ที่น่าตื่นเต้นมากยิ่งขึ้น นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานจึงต้องรับรองว่าความก้าวหน้าของตนจะเป็นประโยชน์ต่อสาธารณะ พร้อมทั้งลดความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุดผ่านการสนทนาอย่างต่อเนื่องกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้อง ตราบใดที่ยังมีการรักษาสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับจริยธรรม AI ก็จะยังคงนำเราไปสู่อนาคตที่สดใสและมีประสิทธิผลมากขึ้นอย่างแน่นอน