อนาคตของโมเดล Generative: สำรวจความเป็นไปได้ของ Next-Gen Generative ของ AI

Generative AI กลายเป็นประเด็นร้อน เนื่องจากคุณต้องรู้ว่าคุณได้ติดตามโลกเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วหรือไม่ เรามักจะได้ยินเกี่ยวกับการออกแบบที่เป็นนวัตกรรม เช่น ChatGPT และ DALL-E และอื่นๆ อีกมากมาย

การพัฒนาใหม่ใน generative AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงการผลิตเนื้อหาและกระตุ้นการพัฒนาเครื่องมือ AI ในหลายอุตสาหกรรม

ตาม รายงานของ Grand View Research เกี่ยวกับขนาดตลาดปัญญาประดิษฐ์ ส่วนแบ่ง และการวิเคราะห์แนวโน้ม ตลาดปัญญาประดิษฐ์ทั่วโลกมีมูลค่า 136.55 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2565 คาดว่าอัตราการเติบโตต่อปีจะอยู่ที่ 37.3% ระหว่างปี 2566 ถึง 2573

เป็นผลให้ธุรกิจจำนวนมากจากหลายอุตสาหกรรมกระตือรือร้นที่จะพัฒนาขีดความสามารถของตนโดยการใช้พลังของ generative AI

Generative AI คืออะไรกันแน่?

อัลกอริธึมที่ใช้ในการสร้างเนื้อหาต้นฉบับและโดดเด่น เช่น ข้อความ เสียง โค้ด กราฟิก และอื่นๆ เรียกว่า "Generative AI" ในขณะที่ AI พัฒนาขึ้น Generative AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงภาคส่วนต่างๆ ด้วยการทำงานที่เคยคิดว่าเป็นไปไม่ได้ให้สำเร็จ

ด้วยความสามารถในการเลียนแบบสุนทรียศาสตร์ของศิลปินชื่อดังอย่างแวนโก๊ะ generative AI กำลังก้าวหน้าในงานศิลปะอยู่แล้ว นอกจากนี้ยังมีศักยภาพที่ดีสำหรับภาคแฟชั่นซึ่งอาจช่วยพัฒนาแนวคิดดั้งเดิมสำหรับคอลเลกชันถัดไป

นักออกแบบตกแต่งภายในยังสามารถใช้ AI เจนเนอเรชั่นเพื่อสร้างบ้านในฝันของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว โดยลดขั้นตอนปกติที่ใช้เวลานานเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือนให้เหลือเพียงไม่กี่วัน

แอปพลิเคชันอย่าง ChatGPT ได้ยกระดับมาตรฐานสำหรับ generative AI ซึ่งยังใหม่มากและยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ด้วยเหตุนี้ เราอาจคาดหวังว่าจะได้เห็นการพัฒนาที่ก้าวล้ำมากขึ้นในปีต่อๆ ไป

เรามาตรวจสอบฟังก์ชันที่ generative AI ดำเนินการกัน:

Generative AI สร้างเนื้อหาใหม่

อาจช่วยสร้างรายการบล็อก หลักสูตรวิดีโอ งานศิลปะ และสื่อประเภทอื่นๆ นอกจากนี้ยังสามารถสนับสนุนการสร้างยาใหม่ล่าสุด ซึ่งเปิดโอกาสที่น่าสนใจในอุตสาหกรรมยา

แทนที่การดำเนินการตามปกติและซ้ำซ้อน

ความสามารถของ generative AI ช่วยให้สามารถแทนที่การปฏิบัติงานประจำและซ้ำๆ ที่พนักงานมักทำ การทำเช่นนี้จะทำให้ทรัพยากรบุคคลมีอิสระในการทำงานในโครงการที่ท้าทายและมีจินตนาการมากขึ้น ซึ่งรวมถึงการตอบอีเมล การสรุปการนำเสนอ การเขียนโค้ด และงานการปฏิบัติงานอื่นๆ

การปรับแต่งข้อมูล

Generative AI อาจจัดเตรียมเนื้อหาตามประสบการณ์ของลูกค้าโดยเฉพาะ ธุรกิจอาจใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า วัด ROI และรับประกันความสำเร็จ ธุรกิจต่างๆ สามารถค้นหาแนวคิดและแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงบริการของตนได้โดยการค้นคว้ารูปแบบพฤติกรรมผู้บริโภค

ตอนนี้มาสำรวจ Diffusion Models ซึ่งเป็นหนึ่งในหมวดหมู่ของโมเดล AI เจนเนอเรชั่นที่ได้รับความนิยมมากที่สุด

แบบจำลองการแพร่กระจาย

แบบจำลองการแพร่กระจายซึ่งเป็นสิ่งประดิษฐ์ที่น่าทึ่ง แมปชุดข้อมูลกับช่องว่างแฝงในมิติที่ต่ำกว่าเพื่อเปิดเผยโครงสร้างพื้นฐานของพวกมัน แบบจำลองการแพร่กระจายแฝง ซึ่งเป็นชุดย่อยของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก ถูกสร้างขึ้นโดยกลุ่ม CompVis ที่ LMU มิวนิกและรันเวย์

วิธีการแพร่จะค่อยๆ เพิ่มหรือกระจายสัญญาณรบกวนไปยังค่าแฝงที่ถูกบีบอัด เพื่อสร้างภาพที่ไม่มีอะไรนอกจากสัญญาณรบกวน อย่างไรก็ตาม โมเดลการแพร่กระจายนั้นทำงานในทางตรงกันข้าม ในที่สุดมันก็เผยภาพที่แท้จริงด้วยการลดสัญญาณรบกวนจากภาพอย่างเป็นระบบและรอบคอบ

การประยุกต์ใช้ Generative AI ในโลกแห่งความเป็นจริง

การใช้งานจริงของ generative AI นั้นพบได้ในหลายสาขา ได้แก่:

สื่อ

การสร้างเนื้อหาได้รับการปฏิวัติโดย generative AI ซึ่งได้กวาดล้างอุตสาหกรรมสื่อ ช่วยให้การผลิตภาพยนตร์ ภาพถ่ายเว็บไซต์ และบทความที่น่าสนใจได้อย่างรวดเร็วและคุ้มต้นทุนมีประสิทธิภาพ การมีส่วนร่วมของลูกค้าจะเพิ่มขึ้นอีกผ่านเนื้อหาส่วนบุคคล ซึ่งปรับปรุงวิธีการรักษาลูกค้า

การเงิน

ด้วยเครื่องมือต่างๆ เช่น การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP) สำหรับโปรโตคอล KYC (รู้จักลูกค้าของคุณ) และ AML (การต่อต้านการฟอกเงิน) Generative AI ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีความจำเป็นในภาคการเงิน การใช้ generative AI สถาบันการเงินสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้าและมองเห็นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้

ดูแลสุขภาพ

ด้วยการให้ความช่วยเหลือเกี่ยวกับรูปภาพ เช่น การเอกซเรย์และการสแกน CT ทำให้ AI กำเนิดมีบทบาทสำคัญในการดูแลสุขภาพ ปรับปรุงการมองเห็น ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเครื่องมือวินิจฉัยที่แม่นยำ และเพิ่มความเร็วในการระบุปัญหาทางการแพทย์

ตัวอย่างเช่น Generative Adversarial Networks (GANs) ช่วยให้เจ้าหน้าที่ทางการแพทย์สามารถเปลี่ยนรูปภาพเป็นภาพที่ผู้ป่วยอาจเข้าใจได้ง่ายขึ้น

อย่างไรก็ตาม ยังมีประเด็นด้านการกำกับดูแลที่สำคัญที่ต้องได้รับการแก้ไข นอกเหนือจากคำมั่นสัญญาอันยิ่งใหญ่ของ generative AI:

การป้องกันข้อมูล

ข้อกำหนดสำหรับข้อมูลจำนวนมากเป็นหนึ่งในประเด็นหลักที่ธุรกิจและเครื่องมือ AI รวมถึงโมเดล Generative AI ต้องจัดการ ข้อกำหนดนี้แสดงความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการใช้ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในทางที่ผิด

ความเป็นเจ้าของ

สิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาสำหรับเนื้อหาที่ผลิตโดย generative AI ยังคงเป็นเรื่องที่ต้องหารือกัน บางคนแย้งว่าเนื้อหาเป็นต้นฉบับ ในขณะที่บางคนยืนยันว่าอาจถอดความมาจากแหล่งข้อมูลออนไลน์อื่นๆ

คุณภาพ

การตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณภาพของข้อมูลและความถูกต้องของเอาต์พุตที่สร้างขึ้นเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรกเนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมากที่จ่ายให้กับโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ อุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ มีความกังวลเป็นพิเศษเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นเท็จ เนื่องจากอาจมีผลกระทบร้ายแรง

อคติ

เพื่อป้องกันการเลือกปฏิบัติจากแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด ต้องมีการประเมินและแก้ไขอคติในข้อมูลการฝึกอบรม อคติโดยไม่ได้ตั้งใจอาจส่งผลให้เกิดความรู้สึกไม่พึงประสงค์และผลกระทบต่อวัฒนธรรมที่แตกต่างกัน

ความคิดสุดท้าย

โดยสรุป generative AI มีศักยภาพมหาศาล แต่ยังต้องเผชิญกับอุปสรรคอันใหญ่หลวงอีกด้วย โมเดล AI ต้องเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับคำพูดของมนุษย์ในบริบททางวัฒนธรรมที่หลากหลาย เพื่อให้โต้ตอบได้ง่ายขึ้น

แม้ว่า generative AI จะแสดงศักยภาพ แต่การใช้งานและการพัฒนาเทคโนโลยีในอนาคตก็กำลังรอคอยอย่างใจจดใจจ่อ