ในตอนนั้นฝั่งนาซีมีเครื่องจักรเข้ารหัส Enigma ที่ทำเอาฝ่ายสัมพันธมิตรลำบากมาก ฝั่งอังกฤษเลยพยายามหาทางถอดรหัสเจ้าเครื่องนี้ให้ได้ แทนที่จะถอดรหัสทีละครั้งๆ ไป Alan Turing เลยเกิดไอเดียจะสร้าง AI ขึ้นมาเป็นครั้งแรก
จากนั้น AI หรือ Computer ก็ถูกพัฒนาไปยังการเล่นเกมหมากรุกจนสามารถเอาชนะแชมป์โลกอย่าง Garry Kasparov แล้วยังสามารถเอาชนะแชมป์โกะโลกได้จนทำให้คนทั้งโลกตกตะลึงในความสามารถของ AI อย่างมากในวันนั้น
ประเด็นสำคัญอยู่ตรงที่การเปลี่ยนผ่านจาก Analytical AI มาสู่ Generative AI ที่กำลังเป็นเทรนด์ใหญ่ในวันนี้ครับ
Analytical AI คือเครื่องมือในการช่วยคิดวิเคราะห์ อย่างการสอนให้ AI เล่นโกะเป็น แล้วก็ให้ช่วยวิเคราะห์ว่าควรเล่นโกะวางหมากถัดไปแบบไหนดีที่น่าจะมีโอกาสชนะมากที่สุด
หรือการใช้ Analytical AI เพื่อ Predict หา Pattern ที่ซ่อนอยู่ใน Data ตั้งแต่การตรวจจับหาบัตรเครดิตที่ถูกขโมยไปใช้ คาดการณ์ว่าฝนน่าจะตกเมื่อไหร่ คาดการณ์ระยะเวลาในการเดินทาง คาดการณ์ว่าเราจะอยากกินอะไรเมื่อเปิดแอปสั่งอาหารครั้งหน้า คาดการณ์ว่าถ้าเราสั่งซื้อเสื้อผ้าชิ้นนี้ไปเดือนก่อน เราน่าจะอยากซื้อสินค้าอะไรเป็นชิ้นถัดไป หรือแม้แต่การที่ TikTok ใช้ Analytical AI เพื่อคาดการณ์ว่า Video Feed ถัดไปที่เราน่าจะชอบคือคลิปแบบไหนครับ
แต่ Generative AI คือ AI ที่สามารถสร้างบางสิ่งบางอย่างขึ้นมาได้ อย่างการสร้างรูปภาพรูปใหม่ขึ้นมา ออกแบบผลงานชิ้นใหม่ขึ้นมา ฉะนั้นความต่างที่ดูเหมือนเล็กแต่ส่งผลมหาศาลระหว่าง AI 2 ชนิดนี้คือ แบบแรกวิเคราะห์แล้วเอาสิ่งที่มีมาต่อยอด แบบสองคือการสร้างสิ่งใหม่ขึ้นมาจากสิ่งเก่าที่ส่งให้ AI เรียนรู้ครับ
ถ้าเทียบใน Term ที่ใกล้เคียงกันมากขึ้น เว็บแนะนำรูปภาพอย่าง Shutterstock เดิมอาจใช้ Analytical AI ในการแนะนำว่าถ้าคนเสิร์จคำว่า “ร้านกาแฟ” น่าจะอยากเห็นรูปภาพแบบไหน แต่ถ้าเป็น Generative AI คือการสร้างภาพร้านกาแฟขึ้นมาใหม่ จากเงื่อนไขที่เราสั่ง โดยกลับไปเรียนรู้ว่าภาพร้านกาแฟแบบไหนบ้างที่คนมักชอบ แบบนี้เป็นต้น
และด้วยวันนี้เราอยู่ในยุค Big Data มีดาต้ามากมายกระจัดกระจายอยู่เต็มไปหมด เลยเป็นวัตถุดิบชั้นดีให้ Generative AI เรียนรู้ที่จะสร้างผลงานใหม่ๆ ได้ดียิ่งขึ้น ยังไม่นับถึงผู้ใช้งานที่มากมายมหาศาล ยิ่งเป็นการป้อนดาต้าใหม่ๆ ให้ AI ได้เรียนรู้ว่าแบบที่ดีเป็นอย่างไรครับ
จุดกำเนิดและรุ่งเรืองของ Generative AI
ก่อนหน้านี้ Generative AI มักถูกใช้แค่กับงานแปลภาษา หรือการโต้ตอบง่ายๆ ผ่าน Chat Bot ของแบรนด์ต่างๆ แต่พอเข้าปี 2020 เป็นต้นมากลายเป็นว่า Generative AI สามารถสร้างบทความ บทเพลง หรือแม้แต่บทกลอนกวีใหม่ๆ ในสไตล์ของศิลปินแต่ละคนด้วยซ้ำ
และจุดที่ทำให้ Generative AI กลายเป็น Hype หลักคือตอนที่โลกได้รู้จักกับ ChatGPT ที่ถูกสร้างโดย OpenAI เมื่อตอนปลายปี 2022 ทำให้ทุกคนหลงไหลใน AI ตัวนี้มาก จากเดิมการจะใช้งาน AI นั้นเป็นเรื่องยาก คนทั่วไปไม่สามารถเข้าถึงได้ ต้องมีความรู้เรื่อง Dev หรือ Coding ดีระดับหนึ่ง แต่พอ ChatGPT เข้ามาทำให้การใช้งาน AI ง่ายเหมือนกับการคุยกับใครสักคน
ความน่าทึ่งของ Generative AI อย่าง ChatGPT คือสามารถตอบคำถามเรื่อง Coding หรือเขียนโค้ดขึ้นมาตามคำสั่งเราเลยก็ว่าได้ บรรดา Dev เลยชื่นชอบเจ้าสิ่งนี้มาก และนั่นก็เลยทำให้มันถูกต่อยอดออกไปเป็น Products ใหม่ๆ ที่ชื่อว่า Co-Pilot เป็นต้น
และอีกหนึ่งสิ่งที่ว้าวมากกับผู้ใช้ทั่วไปที่ไม่ใช่ Programmer ใน Generative AI หรือการที่มันสามารถวาดหรือสร้างภาพขึ้นมาใหม่จากคำอธิบายหรือ Prompt ได้
ปลายปีก่อนตอน MidJourney เปิดตัวก็กลายเป็น Viral ไปแล้ว สักพัก Open.AI ก็เปิดตัว Dall-E ตามมา (แม้ส่วนตัวจะเห็นว่า MidJourney ทำงานได้ค่อนข้างดีกว่า) ส่งผลให้ผู้คนพยายามแข่งกันสร้างภาพใหม่ๆ ขึ้นมามากมาย ถูกนำไปใช้กับงานสไตล์ Fan Art ที่จากเดิมต้องวาดมือด้วยตัวเอง กลายเป็นสั่งให้ AI วาดภาพคาแรคเตอร์ที่ตัวเองชอบขึ้นมาใหม่ด้วยการเขียน Prompt คำสั่งลงไปได้ง่ายๆ
มีคนเอาไปใช้สร้างผลงานศิลปะชิ้นใหม่ด้วยสไตล์ของศิลปินดังระดับโลกต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Picasso เองก็ตาม หรือมาถึงระดับที่ให้ AI สร้างภาพ 3D โมเดลสามมิติก็ทำได้ เรียกได้ว่ามันคือการปฏิวัติด้าน AI ของมวลมนุษยชาติที่แท้จริงได้เริ่มขึ้นแล้ว
Use Cases Generative AI ทำอะไรได้มากกว่าแค่สร้างภาพ
ทางด้านกฏหมายเองก็มีการนำ Generative AI มาช่วยอ่านสรุปเอกสารคดีมากมาย ตรวจทานสัญญา due diligence และอื่นๆ อีกมาก เรียกได้ว่าจากเดิมที่ต้องใช้คนอ่านเอกสารตาแตกเป็นตั้งๆ หรือเป็นห้องๆ เหลืออัปโหลดให้ ChatGPT อ่านในไม่กี่วินาทีแล้วเขียนเป็นรายงานข้อสรุปออกมาได้เลย
บรรดาสื่อหนังสือพิมพ์ต่างประเทศเองก็มีการใช้ AI ช่วยปรับปรุงเนื้อหาในเว็บไซต์ให้ดีขึ้น หรือแม้แต่สร้างเนื้อหาใหม่ๆ ขึ้นมาอย่างรวดเร็วด้วย AI กับข่าวประเภทเฉพาะท้องถิ่นมากๆ ที่อาจไม่คุ้มกับการใช้คนเขียนข่าวนั้นขึ้นมาได้
ในแง่มุมของการศึกษาเองก็ตื่นตัวกับการใช้ Generative AI สอนนักเรียนนักศึกษามาก เพราะวันนี้เราสามารถเอาข้อมูลของนักคิด นักปรัชญาคนดังของโลกที่เสียชีวิตไปแล้วกลับขึ้นมาในรูปแบบของ AI ได้
ตั้งแต่ Open AI เปิดตัว GhatGPT-4 และ DALL-E 2 ขึ้นมาก็ทำให้อัตราการใช้งาน Generative AI พุ่งทะยานเพิ่มขึ้นไปอีก แล้วไหนจะได้บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Microsoft เข้ามาร่วมลงทุนด้วยกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ ทำให้ Microsoft ที่เคยดูเชื่องช้าอืดอาด กลายเป็นบริษัทที่ปล่อยเทคโนโลยีใหม่ๆ ออกมาแทบจะทุกสัปดาห์จนลูกค้าตามไม่ทันแล้ว
แต่แน่นอนว่าบริษัทยักษ์ใหญ่ที่ปรับตัวตาม Generative AI ไม่ได้มีแค่ Microsoft แต่ยังมี Google เองก็มี Bard แม้ยังไม่ค่อยว้าวมาก ทาง Meta ก็มีของตัวเองเช่นกัน แล้วไหนจะ Startups หน้าใหม่อย่าง Runway, Midjourney หรือ Stability AI เรียกได้ว่าวันนี้วงการ Generative AI นั้นคึกคักมาก มากจนส่งผลต่อวิธีการเรียนรู้และการทำงานในศตวรรษที่ 21 แบบไม่เห็นฝุ่นจากไม่กี่ปีก่อนหน้าโควิดแน่นอนครับ
Generative AI เองก็เป็นแค่เครื่องมือที่ต้องการผู้ใช้งาน การที่เราจะใช้มันให้ออกมาได้ดีมากน้อยแค่ไหนก็ขึ้นอยู่กับการสั่งงานของเราด้วย ส่วนตัวผมมองว่าทักษะสำคัญของคนทำงานในศตวรรษที่ 21 คือทักษะการสั่ง AI ให้เป็นด้วยการเขียน Prompt
และในอนาคตอันใกล้การเขียน Prompt เพื่อสั่ง AI อาจจะถูกทดแทนด้วยการพูดเพื่อสั่ง AI ให้ทำงานแทนในอีกไม่นานนี้ ไปจนถึงเราสามารถสั่งผ่านได้ทุกภาษาที่เราถนัด การสั่งด้วยภาษาไทยเองก็ทำได้ดีไม่แพ้กัน นี่คือความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกการทำงานด้วย Generative AI ครับ
ChatGPT & Generative AI สำหรับ Marketing นักการตลาดและเอเจนซี่โฆษณา
ในฐานะนักการตลาดและอดีตคนเอเจนซี่โฆษณาแบบผมเห็นภาพการใช้ Generative AI ที่หลากหลายในตำแหน่งงานต่างๆ ดังนี้
แต่พอมี Generative AI เข้ามางาน Strategic Planner ก็ง่ายขึ้นกว่าเดิมมาก เราสามารถโยน Raw Data ให้มันสรุปให้ หรือต่อให้เราไม่มีข้อมูลใดๆ ก็สามารถถามหาข้อสรุปจากมันเลยก็ได้ เพราะมันจะไปไล่อ่านข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตที่มีมากมายให้เรา
หรืออาจจะใช้ AI Image Generator ช่วยปรับแต่งงาน Art Direction จาก Creation ให้เข้ากับ Media Format ใน Channel ต่างๆ ได้ในไม่กี่นาที เพื่อให้ลูกค้าเห็นภาพว่าเมื่อชิ้นงานแบบนี้ไปลงแพลตฟอร์มต่างๆ หน้าตาจะเป็นอย่างไร