Generative AI คือ? มีอะไรบ้าง และใช้กับธุรกิจอย่างไรดี?

ในยุคนี้สมัยนี้คงไม่มีคำไหนจะน่าสนใจและถูกพูดถึงมากไปกว่า Generative AI มากไปกว่านั้นหลายๆคนที่เคยได้ลองใช้เครื่องมือ Generative AI กันมาบ้าง ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT หรือว่า Midjourney คงจะค้นพบความสามารถอันยอดเยี่ยมของเครื่องมือเหล่านี้ แต่อีก 1 คำถามที่หลายๆคนยังสงสัยอยู่ก็คือ แล้วเราจะใช้ Generative AI กับธุรกิจได้อย่างไร

แต่ก่อนที่เราจะไปเล่าถึงการใช้งาน Generative AI ในธุรกิจ ผมอยากจะปรับพื้นฐานให้ท่านผู้อ่านทุกท่านเข้าใจกันก่อนว่า Generative AI คืออะไร

Generative AI คืออะไร?

Generative AI หรือ GenAI นั้นจริงๆแล้วก็เป็นอีก 1 ประเภทของปัญญาประดิษฐ์​ หรือ AI (artificial intelligence) โดยที่เจ้า AI ตัวนี้มีความสามารถในการสร้าง บทความ, รูปภาพ, วีดิโอ, เพลง หรืออะไรก็ตามที่เราสั่งให้มันสร้างขึ้นมา โดยที่ข้อมูลต่างๆที่ Generative AI ใช้ในการเรียนรู้นั้นก็เป็นข้อมูลที่มีอยู่แล้วบนโลก เช่น หนังสือ บทความ หรือ ข้อมูลบนเว็บไซต์ต่างๆ

ส่วนวิธีการที่ Generative AI ใช้เรียนรู้นั้น ก็คือ Model ทางสถิติอย่างเช่น Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) หรือ Transformer-based แต่แน่นอนว่าถ้าจะให้เล่าให้หมด บทความนี้อาจจะยาวไปอีกสองหน้ากระดาษ ดังนั้นผมจึงจะขออธิบายเรื่อง Model เหล่านี้ในบทความถัดๆไปครับ

แล้ว Generative AI มีแบบไหนบ้าง?

จริงๆแล้ว Generative AI นั้นมีหลายประเภทเป็นอย่างมาก ไม่ว่าจะเป็น Generative AI ที่เก่งในด้านของงานเขียน หรือ Generative AI ที่เก่งในด้านของการสร้างรูปภาพ ดังนั้นผมจึงจะขอยกตัวอย่าง Generative AI หลายๆตัว ที่จะทำให้ผู้อ่านเห็นภาพมากขึ้นแทนนะครับ

Generative AI ประเภท Chat

ChatGPT  หรือ Chat Generative Pre-Trained Transformer เป็น Generative AI ประเภทหนึ่งที่มีหน้าตาอยู่ในรูปแบบของแชท โดยตัวของ ChatGPT นั้นถูกสร้างโดยทีมงานที่มีชื่อว่า OpenAI ซึ่งเป็น 1 ในทีมสร้าง AI ที่โด่งดังที่สุดในโลก

โดยที่ตัวของ ChatGPT นั้นมีทั้งเวอร์ชันเสียเงิน และ ฟรี หลักๆหน้าที่การทำงานของมันคือ เราจะสามารถเข้าไปพิมพ์ถาม หรือ สั่งอะไรบางอย่าง หลังจากนั้นตัวของ ChatGPT ก็จะตอบผลลัพธ์ออกมาตามคำสั่งของเราครับ

Claude.AI เป็นอีก 1 Generative AI ที่อยู่ในรูปแบบของ Chat โดยทีมงานผู้สร้างที่มีชื่อว่า Anthropic และมีผู้สนับสนุนคือ Amazon ซึ่งความเก่งของ Claude.AI ก็คือเป็น GenAI ที่สามารถทำงานกับภาษาไทยได้อย่างดีมาก และ เช่นเดียวกันว่ามีทั้งเวอร์ชันเสียเงิน และ เวอร์ชันฟรีครับ

Gemini หรือ Bard จาก Google ก็เป็นอีก 1 GenAI ที่ถูกพูดถึงเช่นกันเพราะมีความสามารถที่หลากหลายไม่ว่าจะเป็นตอบเป็นตัวอักษร รูปภาพ หรือ แม้กระทั่งชาร์ตต่างๆ ซึ่งเหมือนกันกับ GenAI อีกหลายๆตัว ในแง่ของการที่มีทั้งรูปแบบจ่ายเงิน และ ฟรี แล้วแต่ว่าผู้ใช้งานสะดวกใช้แบบไหน

สุดท้ายสำหรับ GenAI ในรูปแบบของ Chat ที่ผมอยากแนะนำคือ Perplexity และแม้ว่า Perplexity นั้นมีหน้าตาคล้ายๆกับ 3 ตัวก่อนหน้านี้ที่กล่าวไปก็จริง แต่ความสามารถของ Perplexity นั้นแตกต่างกันโดยสิ้นเชิง

เพราะ Perplexity นั้นถูก Design การใช้งาน และ แนวทางการตอบคำถามของผู้ใช้งานให้ออกมาในแง่ของการทำ Research เพราะทุกๆครั้งที่ตัว AI ตอบมาจะตามมาด้วย Reference ข้อมูลทุกๆครั้ง ทำให้ผู้ใช้งานสามารถมั่นใจว่าข้อมูลที่ AI นำมาตอบนั้นเชื่อถือและตรวจสอบได้

Generative AI ประเภทสร้างรูปภาพ

Midjourney เป็น 1 ในโปรแกรมสร้างรูปภาพที่ดัง และ ดีมาก ขั้นตอนในการสร้างรูปภาพของ Midjourney ไม่ได้ลึกลับซับซ้อนแต่อย่างใด เพียงแค่พิมพ์ข้อความของสิ่งที่อยากได้เท่านี้ก็ผลลัพธ์ออกมาเป็นรูปภาพที่มีคุณภาพสูงพร้อมใช้งานแล้ว

และที่สำคัญคือ แม้ว่าจะไม่มีเวอร์ชันฟรีแต่ว่า Midjourney ก็มี Package เริ่มต้นอยู่ที่ราคาเพียง 300 ต่อเดือนเท่านั้น ท่านผู้อ่านก็สามารถสร้างรูปภาพด้วย GenAI ได้แล้ว

Dall-E เป็น 1 ในตัวเลือกเกี่ยวกับ GenAI สำหรับสร้างรูปภาพที่น่าทดลองใช้เป็นอย่างมาก เพราะมี Package ฟรีให้ทุกท่านลองเล่น แถมยังได้คุณภาพของรูปภาพที่ค่อนข้างโอเคในหลายๆประเภท เช่น รูปภาพประเภทการ์ตูน หรือ สามมิติ

ซึ่งท่านผู้อ่านก็สามารถเข้าไปใช้งาน Dall-E ได้ในหลากหลายช่องทาง ไม่ว่าจะเป็นตัวของ Bing หรือ ChatGPT ก็มีการดึง Dall-E มาให้ท่านผู้อ่านลองใช้งานกันทั้งคู่ครับ

Stable Diffusion นั้นเป็น GenAI สำหรับสร้างรูปภาพที่มีคุณภาพสูงมากในแง่ของการสร้างรูปภาพแบบที่มีการควบคุมปัจจัยอะไรบางอย่าง หรือ ที่เรียกว่า Controlnet เช่น การสร้างรูปบ้านโดยอ้างอิงจากรูป Sketched ที่เรามีอยู่แล้ว หรือ การสร้างรูปคนที่เรากำหนด ลักษณะหน้าตา ท่าทาง หรือ ชุดเอาไว้ก่อนได้

Generative AI ประเภทสร้างวีดิโอ

Runway.ML เป็น 1 ใน GenAI ที่มีหน้าที่หลักในการสร้างวีดิโอ จากข้อความที่ผู้ใช้งานป้อนเข้าไป หรือ การเปลี่ยนรูปภาพที่ผู้ใช้งานมีอยู่แล้วให้กลายเป็นวีดิโอ ซึ่งในปัจจุบันนี้งานทางด้านวีดิโอยังนับว่าเป็นโจทย์ที่ไม่ได้ง่ายเท่าไหร่สำหรับ Generative AI และ มีต้นทุนที่ค่อนข้างสูง แต่ในเร็วๆนี้ผมเชื่อว่า คุณภาพจะถูกพัฒนาขึ้นแบบก้าวกระโดด สวนทางกับราคาในการใช้บริการที่น่าจะถูกลงจนน่าตกใจ

Heygen ก็เป็น Generative AI ประเภทสร้างวีดิโอเหมือนกัน แต่จะต่างกันกับ Runway.ML ตรงที่ Heygen จะสร้างวีดิโอจากวีดิโอที่เรามีอยู่แล้ว และ มุ่งเน้นไปที่การเปลี่ยนตัวเราให้กลายเป็น Avatar และ ใช้งานซ้ำในอนาคต

ยกตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการวีดิโอของตัวเราพูดภาษาเยอรมัน เราก็เพียงอัพโหลดวีดิโอของตัวเองให้กับ Heygen หลังจากนั้นตัวระบบก็จะทำการเรียนรู้ ลักษณะ และ รูปแบบการขยับของเรา 

หลังจากนั้นเมื่อระบบทำการเรียนรู้เรียบร้อยแล้ว สิ่งที่เราต้องทำต่อก็มีเพียงแค่การพิมพ์ข้อความภาษาเยอรมันที่ต้องการจะให้ Avatar ของเราสื่อสารออกมา หลังจากนั้นก็จะได้ Video ตัวของเราขยับไปมาโดยที่เราไม่จำเป็นต้องอัด Video อีกรอบเลย

จริงๆแล้ว Generative AI ไม่ได้มีแค่ 3 ประเภทนี้เท่านั้น ยังมี GenAI ที่สร้างมาเพื่อทำงานด้านอื่นๆยกตัวอย่างเช่น Microsoft Project Sophia หรือ Bigquey Data Canvas ที่เป็น GenAI ที่เน้นการทำงานกับข้อมูลเป็นหลัก ยกตัวอย่างเช่น โยน Data เข้าไปและเปลี่ยนให้ข้อมูลเหล่านั้นกลายเป็น Chart หรือ ให้ AI หา Insight บางอย่างให้กับเรา

หรือ Github Copilot ที่ก็เป็น GenAI อีกตัวนึงที่มุ่งเน้นไปที่เรื่องของการทำ Coding หรือ เขียนโปรแกรมโดยเฉพาะนั่นเองครับ

ส่วนงานด้าน Creative อื่นๆ ก็ยังมี GenAI อย่าง Suno.AI ที่สามารถช่วยงานด้านเสียง สร้างเพลงเพราะๆออกมาเพียงแค่เราพิมพ์ข้อความลงไปบอกโปรแกรมนี้ว่าเราอยากได้เพลงแบบไหน

Generative AI ดีอย่างไร

จริงๆแล้วถ้าใครได้เคยใช้ GenAI มาก่อนก็จะเข้าใจถึงความสามารถ และ ความน่าตื่นเต้นที่ Generative AI สามารถทำได้ แต่ถ้าใครยังไม่เคยทดลองใช้ ผมอาจจะขอยกสถิติเหล่านี้มาเล่าให้ทุกท่านฟังนะครับว่า GenAI สามารถช่วยยกระดับการทำงานได้อย่างไร

• การนำ Generative AI ไปใช้งานในอุตสาหกรรมต่างๆ อาจเพิ่มผลประโยชน์กับเศรษฐกิจได้ถึง 2.6 ล้านล้านถึง 4.4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ต่อปี
• เช่นเดียวกันกับการเติบโตของ GDP ที่ถูกคาดการณ์ว่า Generative AI สามารถทำให้ GDP ทั่วโลกเติบโตได้ถึง 7% และยังสามารถเพิ่ม Productivity Growth ได้ถึง 1.5 จุด
• โดยเฉลี่ยแล้วการใช้งาน Generative AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้ผู้ใช้งานมากถึง 66% โดยเฉพาะในงานที่มีความซับซ้อน
• แน่นอนว่าในกลุ่มผู้ที่ไม่ได้ใช้งาน Generative AI ก็มีรายงานออกมาว่าอาจจะได้รับผลกระทบในเชิงลบถึง 13% เลยด้วยเช่นกัน

จะเห็นได้ว่าหลายๆสถิติที่ผมนำมาเล่าให้ฟังจะเห็นถึงความสามารถของ Generative AI ว่ามีแนวโน้มจะยกระดับการทำงานได้จริง ดังนั้นคำถามที่สำคัญก็คือ “ทำอย่างไร”

แล้วเราจะใช้ Generative AI กับงานและธุรกิจอย่างไรดี?

การใช้งาน Generative AI นั้นสามารถทำได้หลากหลายวิธี ไม่ว่าจะเป็นในแง่ของการเพิ่ม Idea จนถึงการปล่อยให้ Generative AI อ่านข้อมูล ประมวลผล และตัดสินใจอะไรบางอย่างแทนดังนั้นผมจึงจะขอแนะนำวิธีการประยุกต์ใช้กับ Generative AI กับงานระเภทต่างๆดังนี้

1.การประยุกต์ใช้งานในงานด้าน Creativity

งานด้านความคิดสร้างสรรค์เป็น 1 ในตัวเลือกที่เราสามารถใช้ Generative AI ในงานได้อย่างดีมากเพราะเราสามารถใช้ GenAI ในการสร้าง Idea ต่างๆ และ แน่นอนว่าไม่ใช่แค่งานประเภทรูปภาพอย่างเดียวเท่านั้น เพราะ Generative AI เหล่านี้ยังสามารถสร้างเสียง หรือ วีดิโอได้อีกด้วย

ซึ่งแน่นอนว่าไม่ใช่แค่สร้าง Idea เฉยๆเท่านั้น เพราะจริงๆแล้วคุณภาพงานที่เกิดจาก GenAI นั้น สามารถนำไปใช้งานจริงเลยก็ได้เช่นกัน ดังที่เราจะเห็นว่าเริ่มมี Ads โฆษณาหลายๆตัวที่เริ่มมีการใช้ Generative AI สร้างออกมาแทนการซื้อรูปจริงเรียบร้อยแล้ว

2.การสร้าง Content ด้วย AI 

ผมเชื่อว่าหลายๆคนน่าจะเคยทดลองใช้ ChatGPT ในการเขียนบทความมาบ้าง ซึ่งทุกท่านก็น่าจะพอเห็นว่า มันล้ำมากจริงๆ นอกจากความเร็วที่มันสามารถตอบเราได้แล้ว คุณภาพของมันก็ไม่น้อยหน้าเลย เพราะส่วนตัวผมก็เคยสร้างเว็บไซต์ 1 เว็บขึ้นมา และ ใช้ Generative AI มาสร้าง Content บนเว็บไซต์ทั้งหมด 

ผลปรากฏว่าผ่านไปแค่ราวๆ 2 อาทิตย์เว็บนี้ก็ติดหน้าแรกของ Google Search ไปแล้วเรียบร้อย ยิ่งในเฉพาะช่วงหลังๆที่ AI เริ่มมีการเข้าใจภาษาไทย แบบที่มีความเป็นมนุษย์มากขึ้น ทำให้แม้แต่บทความภาษาไทยก็เริ่มใช้งาน Generative AI มาเขียนแทนได้แล้ว

3.ใช้ Generative AI ในการ Research หรือ ให้ช่วยคิดแผนงานต่างๆ

นี่ก็เป็นอีก 1 ในวิธีการใช้ GenAI ในงานจริงๆที่ดีมาก เพราะถ้าเราย้อนกลับไปแล้ว ที่มาของ GenAI คือการเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่บนโลก ซึ่งไอจำนวนข้อมูลเหล่านี้มันถือว่าเยอะมากๆ จนเราแทบจะคาดไม่ถึง

และการที่เราใช้ GenAI ในการหาคำตอบเช่นแผนการธุรกิจต่างๆ มันเรียบเสมือนเป็นการสั่งให้ GenAI เข้าไปในห้องสมุดที่ใหญ่ที่สุดในโลก ไล่อ่านหนังสือทั้งหมดที่มีอยู่ในห้องสมุดนั้น และเลือกคำตอบจากหนังสือที่น่าจะมาเหมาะกับโจทย์ของเราที่สุดมาตอบคำถามของเรานั่นเองละครับ

นี่เป็นแค่ส่วนเดียวของการใช้งาน Generative AI ในงาน เพราะจริงๆแล้วเรายังมีอีกหลายวิธีมากๆที่จะประยุกต์ใช้ GenAI เข้าไปในงาน เช่น การสร้างแชทบอทเพื่อใช้สำหรับการตอบคำถามพนักงานแทนที่จะต้องมาถาม HR เพียงอย่างเดียว

อีก 1 ประเภทงานที่ GenAI สามารถเข้าไปช่วยได้ดีมากก็คือการใช้ GenAI ในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่ง 1 ในเครื่องมือที่ผู้ใช้งานสามารถทดลองใช้ GenAI ในการทำงานเรื่องนี้ได้ก็คือ ChatGPT เวอร์ชันเสียเงินครับ

หรือแม้กระทั่งใช้ Generative AI มาตรวจเอกสารบางอย่างและส่งต่อให้ระบบ Automation ในการกรอกเอกสารหรือจัดระเบียบข้อมูลตามความต้องการก็สามารถทำได้

ความท้าทายของ Generative AI

หลังจากที่เราฟังข้อดีกันมาเยอะมากๆแล้ว ดังนั้นผมเลยจะขอเล่าข้อเสีย หรือ ความท้าทายที่ Generative AI หรือ ผู้ใช้งานต้องเผชิญบ้างนะครับ เพราะจริงๆแล้วก็ยังมีอีกหลายประเด็นที่เราต้องเตรียมตัวรับมืออย่างแน่นอนครับ

1.Bias หรือ อคติ

อย่างที่ผมกล่าวไปว่า Generative AI นั้นเรียนรู้จากข้อมูลที่อยู่บนโลก และแน่นอนว่าข้อมูลบนโลกของเราก็เต็มไปด้วย Bias หรือเต็มไปด้วยอคติ เช่น ในภาพยนตร์ หรือ นิยายหลายๆเรื่อง วางบทบาทให้คนผิวสีกลายเป็นกลุ่มผู้ร้าย ดังนั้นเมื่อเราถาม AI ว่า ระหว่างคนผิวสี กับ คนผิวขาว ใครมีแนวโน้มจะทำความผิดมากกว่ากัน โอกาสที่ GenAI จะตอบว่าเป็นคนผิวสีก็มีมากกว่าครับ

2.ข้อมูลที่ผิด และ ข่าวปลอม

หน้าที่ในการตรวจสอบความถูกต้องของ GenAI ยังคงตกเป็นของผู้ใช้อย่างแน่นอนครับ และ ถ้าใครได้เคยลองใช้ ChatGPT หรือ Gemini เราจะค้นพบว่าหลายๆครั้ง เจ้าโปรแกรมเหล่านี้ก็จะตอบคำถามออกมาอย่างมั่นใจมาก แต่เผอิญว่าข้อมูลที่ถูกตอบมานั้น มันเป็นข้อมูลที่ผิดหรือไม่มีอยู่จริง

ซึ่งแน่นอนว่าข้อมูลที่ผิดพลาดนั้นก็น่ากลัวแล้ว แต่ผู้ใช้งานที่ไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นผิด หรือ เลือกที่จะไม่สนใจว่าผิดหรือไม่ผิดน่าจะเป็นเรื่องที่ควรกังวลต่อเป็นไหนๆครับ

3.การใช้งาน Generative AI แบบผิดวัตถุประสงค์

ต้องยอมรับว่ายิ่ง GenAI มีความสามารถในเชิงบวกมากเท่าไหร่ ตัวของ GenAI เองก็มีความสามารถในเชิงลบมากเท่านั้นเปรียบเสมือนดาบสองคม และ คนที่จะควบคุมความอันตรายของดาบเล่มนี้ได้ก็มีแต่ผู้ใช้งานเท่านั้น

ยกตัวอย่างว่าถ้าเราสร้าง Generative AI ตัวนึงที่จะทำให้ตัวเองฉลาดขึ้นตลอดเวลาในแง่ของการทำ Programming เพื่อแก้ Bug ในอีกแง่นึงเราก็สามารถสร้าง Generative AI ที่สามารถฝึกให้ตัวเองฉลาดขึ้นได้เรื่อยๆเหมือนกันในแง่ของการเจาะระบบ หรือ ทำตัวแบบ Hacker

ดังนั้นผมจึงขอย้ำอีกครั้งว่า ยิ่งเราตื่นเต้นกับความสามารถของ GenAI มากเท่าไหร่ เราก็ยิ่งต้องระวังความอันตรายของ GenAI มากเท่านั้น

อนาคตของ Generative AI

ทั้งหมดทั้งมวลที่ผมเล่าให้ฟังในบทความนี้ต้องบอกว่าเป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นของ Generative AI เพียงเท่านั้น เพราะว่าจากผลข้อมูลการวิจัยนั้น ในปัจจุบันมีการใช้งาน Generative AI  ในเนื้องานไม่ถึง 10% ด้วยซ้ำ

แต่สิ่งที่น่าสนใจคือความเร็วในการพัฒนาและการประยุกต์ใช้ของ AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ดังนั้นในขวบปีอันใกล้นี้ผมมั่นใจเป็นอย่างยิ่งว่าเราจะเริ่มเห็นการก้าวกระโดดของ GenAI ในตลาดแรงงาน และ อาจส่งผลให้หลายๆคน หลายๆธุรกิจ ปรับตัวไม่ทัน และได้ผลกระทบอย่างรุนแรงก็เป็นไปได้

เช่นเดียวกันว่าถ้าคน หรือ ธุรกิจเหล่านั้นปรับตัวทันและอัพเดทข้อมูลเพื่อทำงานกับ AI อยู่อย่างต่อเนื่อง ก็จะสามารถยกระดับการทำงานได้อย่างมหาศาลเพียงแค่มี GenAI เป็นเพื่อนคู่คิดมิตรคู่คอมครับ

สรุป

Generative AI นับว่าเป็นอย่างนึงที่จะเข้ามายกระดับการทำงานของเราแบบหลีกเลี่ยงไม่ได้อย่างแน่นอน และ ผมเชื่อเหลือเกินว่าในช่วงปีนี้ เราน่าจะได้เห็น GenAI แบบใหม่ๆล้ำๆตลอดเวลา ที่สำคัญการพัฒนาไปของ GenAI จะรวดเร็วเป็นอย่างมาก

แต่ที่สำคัญไปกว่าความสามารถ ความรวดเร็ว ของ Generative AI คือความรู้และความเข้าใจในการใช้งานครับ เพราะปัจจุบัน Generative AI ที่ถือเป็นดาบสองคม ที่มันคมจนน่าตกใจซะเหลือเกินครับ ยิ่งกว่านั้นคือทุกคนสามารถเข้าถึงดาบสองคมอันนี้ได้แบบที่ไม่ต้องเสียเงินเลยสักบาท

แต่การบ้านคือ เราจะใช้ดาบเล่มนี้ไปสร้างประโยชน์อย่างไรให้ไม่บาดตัวเองตังหากครับ