AI ສ້າງສັນ (Generative AI)

Generative AI (Generative AI) ແມ່ນຄຳສັບລວມຂອງຕົວແບບ AI ທີ່ສາມາດສ້າງເນື້ອຫາຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ແລະ ວິດີໂອ ໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະຈາກຂໍ້ມູນການຮຽນຮູ້, ໂດຍມີ LLM (Large Language Model) ແລະ ຕົວແບບສ້າງຮູບພາບເປັນຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນ.

ກົນໄກທາງເຕັກນິກ

ຫົວໃຈສຳຄັນຂອງ Generative AI ແມ່ນການຮຽນຮູ້ຮູບແບບ ແລະ ການກະຈາຍຄວາມໜ້າຈະເປັນຈາກຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານ ເພື່ອ "ສ້າງ" ຂໍ້ມູນໃໝ່. ໃນຂະນະທີ່ AI ແບບຈຳແນກ (Discriminative AI) ແບບດັ້ງເດີມເຮັດໜ້າທີ່ຕັດສິນວ່າ "ນີ້ແມ່ນແມວ ຫຼື ໝາ", Generative AI ຈະຕອບສະໜອງຕໍ່ຄຳສັ່ງເຊັ່ນ "ສ້າງຮູບແມວ" ຫຼື "ຂຽນເນື້ອຫາຕໍ່ຈາກນີ້".

ອົງປະກອບຫຼັກຂອງຂະບວນການຮຽນຮູ້ມີດັ່ງນີ້:

• ການຮຽນຮູ້ເບື້ອງຕົ້ນ (Pre-training): ການໃຊ້ຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ ຫຼື ຮູບພາບຈຳນວນມະຫາສານເພື່ອຮຽນຮູ້ຮູບແບບພື້ນຖານ
• ການປັບແຕ່ງລະອຽດ (Fine-tuning): ການຝຶກຝົນຕົວແບບເພີ່ມເຕີມໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກງານ ຫຼື ການນຳໃຊ້ສະເພາະ
• RLHF (ການຮຽນຮູ້ແບບເສີມກຳລັງຈາກຄຳຕິຊົມຂອງມະນຸດ): ການໃຊ້ການປະເມີນຜົນຈາກມະນຸດເປັນສັນຍານລາງວັນ ເພື່ອຍົກລະດັບຄຸນນະພາບຂອງຜົນລັດ

ສຳລັບການສ້າງຂໍ້ຄວາມ, ກົນໄກພື້ນຖານແມ່ນການຄາດເດົາຄຳຕໍ່ໄປໃນລະດັບ Token, ແລະ ຍັງມີການພັດທະນາເຕັກນິກ CoT (Chain-of-Thought) ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນເປັນຂັ້ນຕອນ ເຊັ່ນດຽວກັບ Reasoning Model. ໃນດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງການຄຳນວນ, GPU ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ ແລະ ຄວາມສຳຄັນຂອງມັນກໍເພີ່ມຂຶ້ນຕາມຂະໜາດຂອງຕົວແບບທີ່ໃຫຍ່ຂຶ້ນ.

ປະເພດຂອງຕົວແບບຫຼັກ ແລະ ຄຸນລັກສະນະ

Generative AI ຖືກແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍປະເພດຕາມຮູບແບບຂອງຜົນລັດ.

ໃນດ້ານ ການສ້າງຂໍ້ຄວາມ, GPT, Claude, ແລະ Gemini ແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປໃນຖານະ Foundation Model ແລະ ສາມາດນຳໄປປະຍຸກໃຊ້ກັບວຽກງານຕ່າງໆໄດ້. ນອກຈາກນີ້, ຍັງມີ SLM (Small Language Model) ທີ່ມີຂະໜາດຕົວແບບນ້ອຍລົງ ແລະ ສະຖາປັດຕະຍະກຳ MoE (Mixture of Experts) ທີ່ປະສົມປະສານໂມດູນຜູ້ຊ່ຽວຊານ ເພື່ອພັດທະນາໄປສູ່ຄວາມສົມດູນລະຫວ່າງປະສິດທິພາບ ແລະ ການເຮັດວຽກ.

ໃນດ້ານ ການສ້າງຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອ, Diffusion Model ແມ່ນກະແສຫຼັກ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ Video Generation AI ກໍມີການພັດທະນາຢ່າງກ້າວກະໂດດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຄວາມສ່ຽງໃນການນຳໄປໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດເພື່ອສ້າງເນື້ອຫາປອມ ເຊັ່ນ: Deepfake ກໍເພີ່ມສູງຂຶ້ນເຊັ່ນກັນ.

ຮູບແບບການນຳໃຊ້ຕົວແບບກໍມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂຶ້ນ. ນອກຈາກການໃຊ້ງານຜ່ານ Cloud API ແລ້ວ, ຍັງມີການນຳໃຊ້ເປັນ Local LLM ທີ່ເຮັດວຽກໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງຕົນເອງ ຫຼື ການປັບແຕ່ງ Open-weight model ທີ່ເປີດເຜີຍນ້ຳໜັກຕົວແບບໃຫ້ເປັນເອກະລັກສະເພາະ.

ການນຳໃຊ້ໃນອົງກອນ ແລະ ສິ່ງທ້າທາຍ

ສິ່ງທີ່ໜ້າຈັບຕາເບິ່ງໃນການນຳໃຊ້ Generative AI ໃນອົງກອນຄືການປະສົມປະສານກັບ RAG (Retrieval-Augmented Generation). ໂດຍການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກເອກະສານພາຍໃນ ຫຼື ຖານຂໍ້ມູນພາຍນອກ ແລະ ນຳມາໃຫ້ເປັນບໍລິບົດ, ຈະເຮັດໃຫ້ສາມາດນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ທັນສະໄໝ ແລະ ເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານ ເຊິ່ງຕົວແບບດຽວບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເມື່ອປະສົມປະສານກັບ AI Agent ຫຼື Multi-agent system, Generative AI ໄດ້ພັດທະນາໄປສູ່ Agentic AI ທີ່ສາມາດເຮັດວຽກຫຼາຍຂັ້ນຕອນໄດ້ຢ່າງອິດສະຫຼະ, ເກີນກວ່າການເປັນພຽງ "ເຄື່ອງສ້າງຄຳຕອບ".

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຍັງມີຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ສາມາດລະເລີຍໄດ້ໃນການນຳໃຊ້:

• Hallucination: ບັນຫາການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ເປັນຄວາມຈິງຢ່າງໝັ້ນໃຈ
• Prompt Injection: ການໂຈມຕີໂດຍການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ເປັນອັນຕະລາຍເພື່ອຄວບຄຸມພຶດຕິກຳຂອງຕົວແບບໂດຍເຈດຕະນາ
• Shadow AI: ປະກົດການທີ່ພະນັກງານນຳໃຊ້ Generative AI ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການຄວບຄຸມຈາກອົງກອນ, ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ຄວາມສ່ຽງດ້ານຂໍ້ມູນຮົ່ວໄຫຼ
• ການຂາດທຳມະພິບານ (Governance): ສະຖານະການທີ່ການນຳໃຊ້ຂະຫຍາຍຕົວໂດຍບໍ່ມີນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ ຫຼື ລະບົບການກວດສອບທີ່ພ້ອມ

ເພື່ອຮັບມືກັບສິ່ງເຫຼົ່ານີ້, ຈຶ່ງມີຄວາມຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງ AI Governance ແລະ ຈັດຕັ້ງ AI Guardrails. ນອກຈາກນີ້, ການຕອບສະໜອງຕໍ່ທິດທາງການກຳກັບດູແລ ເຊັ່ນ: EU AI Act ກໍເປັນມຸມມອງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້ສຳລັບອົງກອນທີ່ມີການດຳເນີນທຸລະກິດໃນລະດັບໂລກ.

ທັດສະນະໃນອະນາຄົດ

ການພັດທະນາຂອງ Generative AI ກຳລັງປ່ຽນຈຸດສຸມຈາກການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບດຽວ ໄປສູ່ "ວິທີການນຳໃຊ້ຢ່າງປອດໄພ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ". ຄວາມເປັນຜູ້ໃຫຍ່ທາງດ້ານເຕັກນິກ ແລະ ການດຳເນີນງານແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ, ເຊັ່ນ: ການອອກແບບລະບົບຕິດຕາມກວດກາໂດຍມະນຸດຜ່ານ HITL (Human-in-the-Loop), ການປັບປຸງຄຸນນະພາບຜົນລັດດ້ວຍ Context Engineering, ແລະ ການເຮັດໃຫ້ການດຳເນີນງານເປັນອັດຕະໂນມັດໂດຍໃຊ້ MLOps. Generative AI ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືທົດລອງຂອງພະແນກໃດໜຶ່ງອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ກຳລັງປ່ຽນແປງໄປສູ່ພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ຖືກເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງທັງອົງກອນຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.