Generative AI เป็นกลุ่มย่อยของปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างเนื้อหาหรือข้อมูลใหม่ ตั้งแต่ข้อความและรูปภาพไปจนถึงเพลง ทำงานผ่านโมเดลที่ซับซ้อน เช่น generative adversarial Network (GAN) หรือ Variational Autoencoders (VAE) ซึ่งได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่กว้างขวางเพื่อเรียนรู้รูปแบบและกฎพื้นฐาน
ข้อดี
- ประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายขนาด: Generative AI สร้างเนื้อหาอย่างมีประสิทธิภาพในขนาดใหญ่และทำให้กระบวนการสร้างเนื้อหาเป็นแบบอัตโนมัติ
- เนื้อหาส่วนบุคคล: สามารถปรับเนื้อหาที่สร้างขึ้นตามความต้องการเฉพาะของผู้ใช้เพื่อประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
- การเพิ่มข้อมูล: ช่วยในสถานการณ์ที่มีข้อมูลที่จำกัดโดยการสร้างตัวอย่างสังเคราะห์สำหรับการฝึกโมเดลอื่นๆ
- นวัตกรรมด้านการออกแบบและศิลปะ: เครื่องมือ AI สามารถสร้างการออกแบบใหม่ที่ส่งเสริมนวัตกรรม และเปิดช่องทางสร้างสรรค์ใหม่ๆ
จุดด้อย
- คุณภาพของผลผลิต: การรับรองคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างโดย AI ถือเป็นเรื่องท้าทาย เนื่องจากแบบจำลองสามารถสร้างอคติหรือข้อผิดพลาดจากข้อมูลการฝึกอบรมได้
- ขาดความคิดสร้างสรรค์: โมเดล AI ไม่ใช่ความคิดสร้างสรรค์อย่างแท้จริงและสามารถผลิตได้ตามสิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้เท่านั้น
- ข้อกังวลด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว: Generative AI สามารถนำมาใช้อย่างผิดจรรยาบรรณได้ เช่น การสร้าง Deepfake การปลอมแปลงข้อมูลประจำตัว หรือการแพร่กระจายข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และยังอาจละเมิดความเป็นส่วนตัวอีกด้วย
แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ แต่การปฏิบัติตามหลักการของ AI ที่มีความรับผิดชอบสามารถช่วยใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ AI กำเนิดในลักษณะที่มีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://techlearningupdates.com/understanding-generative-ais-pros-and-cons/
