AI ช่วยสร้างคืออะไร
ปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้างหรือที่เรียกกันว่า AI ช่วยสร้างหรือเรียกย่อ ๆ ว่า Gen AI คือ AI ประเภทหนึ่งที่สามารถสร้างเนื้อหาและแนวคิดใหม่ ๆ รวมถึงการสนทนา เรื่องราว รูปภาพ วิดีโอ และเพลงได้ โดยจะสามารถเรียนรู้ภาษามนุษย์ ภาษาโปรแกรม ศิลปะ เคมี ชีววิทยา หรือหัวข้อใด ๆ ที่มีความซับซ้อน และสามารถนำสิ่งที่รู้แล้วมาใช้ซ้ำเพื่อแก้ปัญหาใหม่
ตัวอย่างเช่น AI ช่วยสร้างสามารถเรียนรู้คำศัพท์ภาษาอังกฤษและสร้างบทกวีจากคำที่ประมวลผลได้
องค์กรของคุณสามารถใช้ AI ช่วยสร้างเพื่อวัตถุประสงค์ต่าง ๆ ได้ เช่น แชทบอท การสร้างสื่อ รวมถึงการพัฒนาและออกแบบผลิตภัณฑ์
ตัวอย่างของ AI ช่วยสร้าง
AI ช่วยสร้างมีกรณีการใช้งานมากมายในอุตสาหกรรมต่าง ๆ
บริการทางการเงิน
บริษัทที่ให้บริการทางการเงินใช้เครื่องมือ AI ช่วยสร้างเพื่อให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้นพร้อมกับลดค่าใช้จ่าย
- สถาบันการเงินใช้แชทบอทเพื่อสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์และตอบสนองต่อการสอบถามของลูกค้า ซึ่งช่วยปรับปรุงการบริการลูกค้าโดยรวม
- สถาบันสินเชื่อติดตามการอนุมัติสินเชื่อได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ FM สำหรับตลาดที่ยังตอบสนองทางการเงินได้ไม่เต็มที่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศกำลังพัฒนา
- ธนาคารตรวจจับการฉ้อโกงในค่าสินไหมทดแทน บัตรเครดิต และสินเชื่อได้อย่างรวดเร็ว
- บริษัทด้านการลงทุนใช้ความสามารถของ AI ช่วยสร้าง เพื่อให้คำแนะนำทางการเงินส่วนบุคคลที่ปลอดภัยกับลูกค้าโดยมีค่าใช้จ่ายที่ต่ำ
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ช่วยสร้างในภาคบริการทางการเงินบน AWS
การดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ
หนึ่งในกรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้างที่เป็นไปได้มากที่สุดคือการเร่งการค้นพบและวิจัยยา AI ช่วยสร้างสามารถสร้างลำดับโปรตีนใหม่ที่มีฟีเจอร์เฉพาะสำหรับการออกแบบแอนติบอดี เอนไซม์ วัคซีน และยีนบำบัด
บริษัทสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพใช้เครื่องมือ AI ช่วยสร้างเพื่อออกแบบลำดับยีนสังเคราะห์กับการใช้งานด้านชีววิทยาสังเคราะห์และวิศวกรรมเมตาบอลิซึม ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถสร้างเส้นทางชีวสังเคราะห์ใหม่ หรือปรับการแสดงออกของยีนให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ในการผลิตทางชีวภาพ
และเครื่องมือ AI ช่วยสร้างสามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลผู้ป่วยและการดูแลสุขภาพสังเคราะห์ได้อีกด้วย ข้อมูลนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับการฝึกโมเดล AI การจำลองการทดลองทางคลินิก หรือการศึกษาโรคหายากโดยไม่ต้องเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในโลกแห่งความเป็นจริง
อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ช่วยสร้างในภาคการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพบน AWS
ยานยนต์และการผลิต
บริษัทยานยนต์ใช้ AI ช่วยสร้างสำหรับวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย ตั้งแต่วิศวกรรมไปจนถึงประสบการณ์ในการขับขี่และการบริการลูกค้า ตัวอย่างเช่น บริษัทปรับการออกแบบชิ้นส่วนเชิงกลให้เหมาะสมเพื่อลดแรงต้านในการออกแบบยานพาหนะ หรือปรับใช้การออกแบบผู้ช่วยส่วนบุคคล
บริษัทด้านยานยนต์ใช้เครื่องมือ AI ช่วยสร้างเพื่อมอบการบริการลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น โดยมอบการตอบสนองที่รวดเร็วสำหรับคำถามทั่วไปของลูกค้า AI ช่วยสร้างจะออกแบบวัสดุ ชิป และชิ้นส่วนใหม่ ๆ เพื่อปรับกระบวนการผลิตให้เหมาะสมและลดต้นทุน
กรณีการใช้ AI ช่วยสร้างอีกประการหนึ่งคือการสังเคราะห์ข้อมูลเพื่อทดสอบแอปพลิเคชัน ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับข้อมูลที่มักไม่รวมอยู่ในชุดข้อมูลการทดสอบ (เช่น ข้อบกพร่องหรือกรณี Edge)
โทรคมนาคม
กรณีการใช้งาน AI ช่วยสร้างในภาคโทรคมนาคมจะเน้นไปที่การปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าที่กำหนดโดยการโต้ตอบสะสมของผู้สมัครรับข้อมูลในทุกจุดสัมผัสของประสบการณ์การใช้งานของลูกค้า
ตัวอย่างเช่น องค์กรโทรคมนาคมใช้ AI ช่วยสร้างเพื่อปรับปรุงการบริการลูกค้าด้วยเจ้าหน้าที่การสนทนาเสมือนมนุษย์แบบสด ซึ่งจะสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าในรูปแบบใหม่ ๆ กับผู้ช่วยฝ่ายขายแบบตัวต่อตัวที่ปรับให้เข้ากับแต่ละบุคคล นอกจากนี้ยังปรับประสิทธิภาพเครือข่ายให้เหมาะสมโดยการวิเคราะห์ข้อมูลเครือข่ายเพื่อเป็นแนวทางแก้ไข
สื่อและความบันเทิง
ตั้งแต่แอนิเมชันและสคริปต์ไปจนถึงภาพยนตร์เต็มเรื่อง โมเดล AI ช่วยสร้างจะผลิตเนื้อหาแปลกใหม่ด้วยต้นทุนและเวลาเพียงเศษเสี้ยวของการผลิตแบบดั้งเดิม
กรณีการใช้ AI ช่วยสร้างอื่น ๆ ในอุตสาหกรรม ได้แก่
- ศิลปินสามารถเติมเต็มและเพิ่มเติมความสมบูรณ์ให้อัลบั้มด้วยเพลงที่สร้างโดย AI เพื่อรังสรรค์ประสบการณ์ในรูปแบบใหม่หมดจด
- องค์กรสื่อใช้ AI ช่วยสร้างเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ชมโดยนำเสนอเนื้อหาและโฆษณาที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเพื่อเพิ่มรายได้
- บริษัทเกมใช้ AI ช่วยสร้างเพื่อสร้างเกมใหม่และอนุญาตให้ผู้เล่นสร้างอวาตาร์ได้
ประโยชน์ของ AI ช่วยสร้าง
Goldman Sachs ระบุว่า AI ช่วยสร้างอาจสามารถกระตุ้นให้ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) ทั่วโลกเพิ่มขึ้นถึง 7 เปอร์เซ็นต์ (หรือเกือบ 7 ล้านล้าน USD) และเพิ่มผลิตภาพได้ถึง 1.5 จุดเปอร์เซ็นต์ในช่วงระยะเวลา 10 ปี ต่อไป เราจะมอบประโยชน์เพิ่มเติมของ AI ช่วยสร้าง
วิวัฒนาการของเทคโนโลยี AI ช่วยสร้างเป็นมาอย่างไร
โมเดลช่วยสร้างดั้งเดิมถูกใช้มานานหลายทศวรรษในด้านสถิติเพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงตัวเลข นิวรัลเน็ตเวิร์กและดีปเลิร์นนิงเป็นจุดเริ่มต้นล่าสุดด้าน AI ช่วยสร้างสมัยใหม่ ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผันที่พัฒนาขึ้นในปี 2013 เป็นโมเดลช่วยสร้างเชิงลึกอันแรกที่สามารถสร้างภาพและการพูดที่สมจริง
VAE
VAE (Variational Autoencoders หรือตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน) นำเสนอความสามารถในการสร้างรูปแบบใหม่ของข้อมูลหลายประเภท ซึ่งนำไปสู่การเกิดขึ้นของโมเดล AI ช่วยสร้างอื่นๆ อย่างรวดเร็ว เช่น เครือข่ายปฏิปักษ์ช่วยสร้างและโมเดลการแพร่กระจาย นวัตกรรมเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างข้อมูลที่คล้ายคลึงกับข้อมูลจริงให้มากที่สุด แม้ว่าจะเป็นข้อมูลเทียมก็ตาม
Transformers
ในปี 2017 การเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติมด้านการวิจัย AI ได้เกิดขึ้นด้วยการมาของ Transformers Transformers ผสานรวมสถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสเข้ากับกลไกการสนใจได้อย่างราบรื่น โดยปรับปรุงกระบวนการฝึกโมเดลภาษาให้มีประสิทธิภาพและความอเนกประสงค์ที่ยอดเยี่ยม โมเดลที่โดดเด่น เช่น GPT ซึ่งกลายเป็นโมเดลพื้นฐานที่สามารถฝึกเกี่ยวกับคลังข้อความดิบที่กว้างขวางและปรับแต่งโดยละเอียดสำหรับงานที่หลากหลาย
Transformers เปลี่ยนสิ่งที่เป็นไปได้สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โดยเพิ่มความสามารถในการช่วยสร้างให้กับงานตั้งแต่การแปลและการสรุปไปจนถึงการตอบคำถาม
อนาคต
โมเดล AI ช่วยสร้างจำนวนมากยังคงพัฒนาอย่างก้าวกระโดด จนเกิดแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ข้อมูล นวัตกรรมล่าสุดต่างมุ่งเน้นไปที่การปรับแต่งโมเดลเพื่อให้ทำงานร่วมกับข้อมูลที่มีกรรมสิทธิ์ นักวิจัยยังต้องการสร้างข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และการพูดที่คล้ายกับมนุษย์มากขึ้นเรื่อย ๆ
AI ช่วยสร้างทำงานอย่างไร
เช่นเดียวกับปัญญาประดิษฐ์ทุกประเภท AI ช่วยสร้างเองก็ทำงานโดยใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งเป็นโมเดลที่มีขนาดใหญ่มากที่มีการนำข้อมูลจำนวนมหาศาลมาใช้ในการฝึกล่วงหน้า
โมเดลพื้นฐาน
โมเดลพื้นฐาน (FM) เป็นโมเดล ML ที่ได้รับการฝึกเกี่ยวกับสเปกตรัมกว้างของข้อมูลทั่วไปและข้อมูลที่ไม่ระบุ โมเดลเหล่านี้สามารถทำงานทั่วไปได้หลากหลาย
FM เป็นผลมาจากความก้าวหน้าล่าสุดของเทคโนโลยีที่พัฒนามานานหลายทศวรรษ โดยทั่วไปแล้ว FM จะใช้รูปแบบที่มีการเรียนรู้และความสัมพันธ์เพื่อทำนายรายการถัดไปในลำดับ
ตัวอย่างเช่น ในการสร้างภาพ โมเดลจะวิเคราะห์รูปภาพและสร้างรูปภาพในเวอร์ชันที่คมชัดและชัดเจนยิ่งขึ้น ในทำนองเดียวกัน สำหรับข้อความ โมเดลจะคาดเดาคำถัดไปในสตริงข้อความโดยอิงตามคำก่อนหน้าและบริบทของคำเหล่านั้น จากนั้นเลือกคำถัดไปโดยใช้เทคนิคการแจกแจงความน่าจะเป็น
โมเดลภาษาขนาดใหญ่
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นประเภทฟหนึ่งของ FM ตัวอย่างเช่น โมเดล Generative Pre-trained Transformer (GPT) ของ OpenAI คือ LLM LLM มุ่งเน้นไปที่งานเกี่ยวกับภาษาโดยเฉพาะ เช่น การสรุป การสร้างข้อความ การจำแนก การสนทนาแบบปลายเปิด และการแยกข้อมูล
ความพิเศษของ LLM คือความสามารถในการทำงานหลายอย่าง เหตุผลคือมีพารามิเตอร์มากมายซึ่งทำให้สามารถเรียนรู้แนวคิดขั้นสูง
LLM เช่น GPT-3 สามารถพิจารณาพารามิเตอร์หลายพันล้านรายการและมีความสามารถในการสร้างเนื้อหาจากอินพุตเพียงเล็กน้อย ซึ่งผ่านการฝึกเกี่ยวกับข้อมูลระดับอินเทอร์เน็ตในฟอร์มต่าง ๆ และรูปแบบมากมาย LLM เรียนรู้ที่จะใช้ความรู้ที่มีในบริบทที่หลากหลาย
โมเดล AI ช่วยสร้างทำงานอย่างไร
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแบบดั้งเดิมนั้นมีการแยกความแตกต่างหรือมุ่งเน้นไปที่การจำแนกจุดข้อมูล โดยพยายามกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยที่รู้และไม่รู้ ตัวอย่างเช่น เมื่อดูภาพจะมีข้อมูลที่รู้จัก เช่น การจัดเรียงพิกเซล เส้น สี และรูปร่าง จากนั้นจับคู่ข้อมูลที่รู้จักเป็นคำและปัจจัยที่ไม่รู้จัก ในทางคณิตศาสตร์ โมเดลทำงานโดยระบุสมการที่สามารถจับคู่ปัจจัยที่ไม่รู้จักและรู้จักเชิงตัวเลข เช่น ตัวแปร x และ y โมเดลช่วยสร้างที่ก้าวไปอีกระดับ แทนที่จะคาดการณ์ข้อมูลที่ระบุตามบางฟีเจอร์ แต่กลับพยายามคาดการณ์ฟีเจอร์ตามบางข้อมูลที่ระบุ ในทางคณิตศาสตร์ การสร้างโมเดลช่วยสร้างจะคำนวณความน่าจะเป็นของ x และ y ที่สัมพันธ์กัน โดยเรียนรู้การแจกแจงของคุณสมบัติข้อมูลที่แตกต่างกันและความสัมพันธ์ ตัวอย่างเช่น โมเดลช่วยสร้างจะวิเคราะห์ภาพสัตว์เพื่อบันทึกตัวแปร เช่น รูปทรงหู รูปทรงตา ลักษณะหาง และลวดลายผิวต่าง ๆ โมเดลจะเรียนรู้ฟีเจอร์และความสัมพันธ์ของข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจว่าสัตว์ต่างๆ โดยทั่วไปมีลักษณะอย่างไร จากนั้นโมเดลจะสร้างภาพสัตว์ใหม่ที่ไม่ได้อยู่ในชุดเรียนรู้ ต่อไป เราจะระบุหมวดหมู่กว้าง ๆ ให้กับโมเดล AI ช่วยสร้าง
โมเดลการแพร่กระจาย
โมเดลการแพร่กระจายสร้างข้อมูลใหม่โดยควบคุมการเปลี่ยนแปลงแบบสุ่มซ้ำ ๆ ไปยังตัวอย่างข้อมูลเบื้องต้น โดยเริ่มต้นด้วยข้อมูลต้นแบบและเพิ่มการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อน (สัญญาณรบกวน) ทำให้คล้ายกับต้นแบบน้อยลง สัญญาณรบกวนนี้ถูกควบคุมอย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่สร้างขึ้นยังคงสอดคล้องกันและสมจริง
หลังจากเพิ่มสัญญาณรบกวนลงในการทำซ้ำหลายครั้ง โมเดลการแพร่กระจายจะย้อนกลับกระบวนการ การกำจัดสัญญาณรบกวนย้อนกลับจะค่อย ๆ ขจัดสัญญาณรบกวนเพื่อสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่ที่คล้ายคลึงกับต้นฉบับ
เครือข่ายปฏิปักษ์ช่วยสร้าง
เครือข่ายปฏิปักษ์ช่วยสร้าง (Generative Adversarial Network หรือ GAN) เป็นโมเดล AI ช่วยสร้างอีกประเภทหนึ่งที่สร้างขึ้นบนแนวคิดของโมเดลการแพร่กระจาย
GAN ทำงานโดยการฝึกนิวรัลเน็ตเวิร์กสองเครือข่ายในลักษณะการแข่งขัน เครือข่ายแรกเรียกว่าเครื่องกำเนิดข้อมูล ซึ่งจะสร้างตัวอย่างข้อมูลจำลองโดยการเพิ่มสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม เครือข่ายที่สองเรียกว่าเครื่องแยกข้อมูล ซึ่งจะทำการแยกระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลจำลองที่สร้างโดยเครื่องกำเนิดข้อมูล
ในระหว่างการฝึก เครื่องกำเนิดข้อมูลจะปรับปรุงความสามารถในการสร้างข้อมูลที่สมจริงอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่เครื่องแยกข้อมูลจะปรับปรุงการแยกข้อมูลจริงออกจากข้อมูลจำลอง กระบวนการปฏิปักษ์นี้จะทำงานต่อไปจนกระทั่งเครื่องกำเนิดข้อมูลสร้างข้อมูลที่น่าเชื่อถือ จนเครื่องแยกไม่สามารถแยกความแตกต่างกับข้อมูลจริงได้
GAN ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการสร้างภาพสมจริง การถ่ายโอนสไตล์ และงานการเสริมข้อมูล
ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน
ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE) เรียนรู้การแสดงแทนที่กระชับของข้อมูลซึ่งเรียกว่าปริภูมิแฝง ปริภูมิแฝง คือการแสดงแทนทางคณิตศาสตร์ของข้อมูล คุณอาจคิดว่าเป็นรหัสที่ไม่ซ้ำกันซึ่งแสดงแทนข้อมูลตามคุณลักษณะทั้งหมด ตัวอย่างเช่น หากศึกษาใบหน้า ปริภูมิแฝงจะมีตัวเลขที่แสดงแทนรูปทรงตา รูปทรงจมูก โหนกแก้ม และหู
VAE ใช้นิวรัลเน็ตเวิร์กสองเครือข่าย ได้แก่ ตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส นิวรัลเน็ตเวิร์กของตัวเข้ารหัสจะจับคู่ข้อมูลอินพุตเป็นค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนสำหรับแต่ละมิติของปริภูมิแฝง โดยสร้างตัวอย่างแบบสุ่มจากการแจกแจงแบบเกาส์ (ปกติ) ตัวอย่างนี้คือจุดในปริภูมิแฝงและแสดงแทนรูปแบบที่บีบอัดและเรียบง่ายของข้อมูลอินพุต
นิวรัลเน็ตเวิร์กของตัวถอดรหัสจะนำจุดตัวอย่างนี้จากปริภูมิแฝงและสร้างใหม่เป็นข้อมูลที่คล้ายคลึงกับอินพุตต้นแบบ ฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์ใช้เพื่อวัดว่าข้อมูลที่สร้างใหม่ตรงกับข้อมูลต้นฉบับมากน้อยเพียงใด
โมเดลที่ใช้ Transformer
โมเดล AI ช่วยสร้างที่ใช้ Transformer สร้างจากแนวคิดตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสของ VAE โมเดลที่ใช้ Transformer เพิ่มเลเยอร์เพิ่มเติมให้กับตัวเข้ารหัสเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของงานที่ใช้ข้อความ เช่น ความเข้าใจ การแปล และการเขียนเชิงสร้างสรรค์
โมเดลที่ใช้ Transformer ใช้กลไกการสนใจตนเอง โดยชั่งน้ำหนักความสำคัญของส่วนต่าง ๆ ของลำดับอินพุตเมื่อประมวลผลแต่ละองค์ประกอบในลำดับ
ฟีเจอร์ที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือ โมเดล AI เหล่านี้ใช้การฝังบริบท การเข้ารหัสขององค์ประกอบลำดับไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับบริบทภายในลำดับอีกด้วย
หลักการทำงานของโมเดลที่ใช้ Transformer
หากต้องการทำความเข้าใจว่าโมเดลที่ใช้ Transformer ทำงานอย่างไร ให้นึกถึงประโยคเป็นลำดับของคำ
การสนใจตนเองช่วยให้โมเดลมุ่งเน้นไปที่คำที่เกี่ยวข้อง ในขณะที่ประมวลผลแต่ละคำ หากต้องการเก็บข้อมูลความสัมพันธ์ประเภทต่าง ๆ ระหว่างคำ โมเดลช่วยสร้างที่ใช้ Transformer นี้จะใช้เลเยอร์ตัวเข้ารหัสหลายชั้นที่เรียกว่าหัว Attention โดยแต่ละหัวจะเรียนรู้ที่จะให้ความสนใจส่วนต่าง ๆ ของลำดับอินพุต ทำให้โมเดลดังกล่าวสามารถพิจารณาแง่มุมต่าง ๆ ของข้อมูลได้พร้อม ๆ กัน
นอจากนี้ แต่ละเลเยอร์ยังปรับแต่งการฝังบริบทให้ดีขึ้น เลเยอร์เหล่านั้นจึงให้ข้อมูลที่มากขึ้นและเก็บข้อมูลทุกอย่างตั้งแต่วากยสัมพันธ์ของไวยากรณ์ไปจนถึงความหมายเชิงอรรถศาสตร์
การฝึก AI ช่วยสร้างสำหรับผู้เริ่มต้น
การฝึก AI ช่วยสร้างเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจแนวคิดพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงก่อน นอกจากนี้ ผู้เรียนยังต้องสำรวจนิวรัลเน็ตเวิร์กและสถาปัตยกรรม AI ด้วย ประสบการณ์การใช้งานจริงกับไลบรารี Python เช่น TensorFlow หรือ PyTorch เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการนำไปใช้งานและการทดลองกับโมเดลต่าง ๆ นอกจากนี้คุณยังต้องเรียนรู้การประเมินโมเดล การปรับแต่งอย่างละเอียด และทักษะด้านวิศวกรรมการโต้ตอบด้วย
ปริญญาด้านปัญญาประดิษฐ์หรือแมชชีนเลิร์นนิงจะทำให้ฝึกอบรมในเชิงลึกได้ พิจารณาหลักสูตรสั้น ๆ ออนไลน์และการรับรองสำหรับการพัฒนาด้านวิชาชีพ การฝึก AI ช่วยสร้างบน AWS รวมถึงการรับรองโดยผู้เชี่ยวชาญของ AWS เกี่ยวกับหัวข้ออย่างเช่น:
- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ AI ช่วยสร้าง
- AI ช่วยสร้างสำหรับผู้บริหาร
- ความสำคัญของ AI ช่วยสร้างที่มีต่อธุรกิจ
ข้อจำกัดของ AI ช่วยสร้างมีอะไรบ้าง
แม้ว่าระบบ AI ช่วยสร้างจะก้าวหน้าขึ้น แต่บางครั้งระบบดังกล่าวก็อาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด ระบบนี้จะพึ่งพารูปแบบและข้อมูลที่ได้รับจากการฝึกและสามารถความเอนเอียงหรือความไม่ถูกต้องที่มีอยู่ในข้อมูลนั้น ข้อกังวลอื่น ๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูลที่ใช้ในการฝึก ได้แก่
การรักษาความปลอดภัย
ข้อกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลจะเกิดขึ้น หากมีการนำข้อมูลที่มีกรรมสิทธิ์มาใช้เพื่อปรับแต่งโมเดล AI ช่วยสร้าง จึงจำเป็นต้องดำเนินการสร้างความแน่ใจว่าเครื่องมือ AI ช่วยสร้างต่าง ๆ จะสร้างการตอบกลับที่จำกัดโดยไม่ให้เข้าถึงข้อมูลที่มีกรรมสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต นอกจากนี้ ข้อกังวลด้านการรักษาความปลอดภัยก็จะเกิดขึ้นอีกเช่นกัน หากการตัดสินใจของโมเดล AI ขาดความรับผิดชอบและความโปร่งใส
เรียนรู้แนวทางด้านความปลอดภัยสำหรับ AI ช่วยสร้างโดยใช้ AWS
ความคิดสร้างสรรค์
แม้ว่า AI ช่วยสร้างจะสามารถสร้างเนื้อหาสร้างสรรค์ได้ แต่ก็มักขาดความคิดริเริ่มที่แท้จริง ความคิดสร้างสรรค์ของ AI นั้นถูกจำกัดด้วยข้อมูลที่นำมาใช้ฝึก ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อาจรู้สึกว่าจำเจหรือเหมือนลอกเลียนแบบมา แต่ความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์นั้นเป็นเรื่องของความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและการสะท้อนทางอารมณ์ ซึ่งยังคงเป็นเรื่องที่ท้าทายสำหรับ AI ที่จะจำลองได้อย่างสมบูรณ์แบบ
ค่าใช้จ่าย
การฝึกและการใช้โมเดล AI ช่วยสร้างนั้นต้องใช้ทรัพยากรที่ผ่านการคำนวณด้วยคอมพิวเตอร์จำนวนมาก โมเดล AI ช่วยสร้างที่มีการใช้งานระบบคลาวด์สามารถเข้าถึงได้และราคาจับต้องได้มากกว่าการพยายามสร้างโมเดลใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น
ความสามารถในการอธิบาย
เนื่องจากโมเดล AI ช่วยสร้างนั้นมีลักษณะที่ซับซ้อนและคลุมเครือ โมเดลดังกล่าวจึงมักถูกมองว่าเป็นเหมือนกล่องดำ การทำความเข้าใจถึงวิธีใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการนั้นเป็นเรื่องที่ท้าทาย การปรับปรุงความสามารถในการตีความและความโปร่งใสเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มความไว้วางใจและการยอมรับ
แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการปรับใช้ AI ช่วยสร้างคืออะไร
หากองค์กรของคุณต้องการใช้โซลูชัน AI ช่วยสร้าง ควรพิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้เพื่อยกระดับความพยายามของคุณ
AWS จะช่วย AI ช่วยสร้างได้อย่างไร
Amazon Web Services (AWS) ทำให้การสร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างสำหรับข้อมูล กรณีการใช้งาน และลูกค้าของคุณง่ายขึ้น เมื่อใช้ AI ช่วยสร้างบน AWS คุณจะได้รับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวระดับองค์กร การเข้าถึง FM ชั้นนำในอุตสาหกรรม แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยสร้าง และแนวทางที่คำนึงถึงข้อมูลเป็นหลัก