Generative AI คืออะไร ใช้งานอย่างไร และอะไรคือข้อควรระวัง
ในยุคที่เทคโนโลยีก้าวไกลและเข้ามามีบทบาทในทุกมิติของชีวิต, Generative AI หรือปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ ได้กลายเป็นกุญแจสำคัญที่เปลี่ยนโฉมหน้าของอุตสาหกรรมต่างๆ ได้อย่างน่าทึ่ง ตั้งแต่การสร้างผลงานศิลปะไปจนถึงการพัฒนาโซลูชั่นทางธุรกิจ Generative AI มีความสามารถที่หลากหลาย แต่ขณะเดียวกันก็มีความละเอียดอ่อนและข้อควรระวังที่ต้องพิจารณาอย่างถี่ถ้วน
Generative AI เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการสร้างหรือสรรค์เนื้อหาใหม่ๆ มันคือเทคโนโลยีที่อาศัยระบบอัลกอริธึมขั้นสูง เช่น การเรียนรู้ของเครือข่ายประสาทเทียม (artificial neural networks) และเทคนิคอื่นๆ เช่น generative adversarial networks (GANs), deep learning และ reinforcement learning เพื่อสร้างข้อมูลที่ไม่เคยมีมาก่อน ตั้งแต่ภาพ, ข้อความ, ไปจนถึงดนตรีและวิดีโอ
ขอบข่ายของการใช้งาน Generative AI นั้นกว้างขวางและหลากหลาย ตัวอย่างการใช้งานได้แก่:
1. การสร้างภาพ - GANs สามารถสร้างภาพที่ไม่มีอยู่จริง ทำให้มันเป็นเครื่องมือทีสำคัญสำหรับนักออกแบบ และสามารถใช้ในการสร้างตัวละครสำหรับเกมหรือภาพยนตร์ 2. การสร้างข้อความ - เครื่องมืออย่าง GPT-3 สามารถประพันธ์ข้อความที่ซับซ้อนได้ดีเกือบเทียบเท่ากับมนุษย์, ทำให้มันมีความสามารถในการสร้างบทความ หรือเนื้อหาสำหรับคำอธิบายผลิตภัณฑ์ 3. การพัฒนานวัตกรรม - บริษัทต่างๆ สามารถใช้ Generative AI เพื่อสร้างแนวคิดใหม่ๆ ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ หรือกระบวนการผลิต 4. การศึกษาและการฝึกสอน - การสร้างสถานการณ์จำลองหรือการทำนายผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ในการทดลองวิทยาศาสตร์สามารถช่วยให้การศึกษามีประสิทธิภาพมากขึ้น
ถึงแม้ Generative AI จะมีศักยภาพมหาศาล แต่ก็ยังคงมีข้อควรระวังที่ทุกฝ่ายควรพิจารณา:
1. ปัญหาเกี่ยวกับลิขสิทธิ์ - การสร้างเนื้อหาที่อ้างอิงจากผลงานของผู้อื่นอาจนำไปสู่การละเมิดลิขสิทธิ์โดยไม่รู้ตัว 2. ความถูกต้องและความเชื่อถือได้ - เนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้นอาจมีความถูกต้องไม่พอดี หรือแม้แต่นำไปสู่ข้อมูลที่ผิดพลาด 3. การสูญเสียงาน - Generative AI สามารถทำภารกิจที่มนุษย์ทำได้ ทำให้เกิดความกังวลว่าอาจจะเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและกระทบต่อการจ้างงาน 4. ความกังวลด้านจริยธรรม - การใช้ Generative AI ในการสร้างหรือแก้ไขข้อมูลส่วนบุคคลอาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัว
เพื่อให้เข้าใจ Generative AI อย่างเป็นรูปธรรม เราอาจพิจารณาโค้ด Python ขั้นพื้นฐานที่ใช้งานไลบรารี Keras เพื่อสร้างโมเดล GAN ด้านล่างนี้:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation
# ตัวอย่างสร้างโมเดลโดยใช้ Keras
def create_gan():
# สร้างแบบจำลอง Generator
generator = Sequential()
generator.add(Dense(units=100, input_dim=100))
generator.add(Activation('relu'))
generator.add(Dense(units=28*28))
generator.add(Activation('tanh'))
# สร้างแบบจำลอง Discriminator
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Dense(units=28*28, input_shape=(28*28,)))
discriminator.add(Activation('relu'))
discriminator.add(Dense(units=1))
discriminator.add(Activation('sigmoid'))
# เพิ่มระบบแข่งขันระหว่าง Generator และ Discriminator
gan = Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
return gan
# โค้ดนี้เป็นเพียงตัวอย่างเบื้องต้นและไม่ได้แบ่งเป็นชิ้นส่วนสมบูรณ์ของโมเดล GAN
โปรดทราบว่าการใช้งาน Generative AI ในปฏิบัติต้องมีความรู้ทีลึกซึ้งกว่าโค้ดตัวอย่าง และต้องติดตามอย่างใกล้ชิดเรื่องข้อกฎหมายและจริยธรรมในการใช้เทคโนโลยีดังกล่าว
เทคโนโลยี Generative AI เป็นหนึ่งในประเด็นสำคัญที่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ นักศึกษา และผู้ที่สนใจด้านการเขียนโปรแกรมควรศึกษาและเข้าใจถึงความเป็นไปได้และผลกระทบที่อาจตามมา. บทความนี้เพียงแค่ช่วงเริ่มต้นให้กับผู้ที่สนใจอยากจะพัฒนาความรู้ในด้านนี้ และหากคุณต้องการจะศึกษาอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้นการได้เข้าเรียนในหลักสูตรที่สอนโดยผู้เชี่ยวชาญและมีประสบการณ์เฉพาะด้าน เช่นที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) เป็นตัวเลือกที่ดีที่จะช่วยให้คุณพัฒนาทักษะและความสามารถในเขตแดนใหม่ๆ ของโลกแห่งโค้ดได้อย่างมั่นใจ.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM