การทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Generative AI

คำจำกัดความ Generative AI

highly detailed little bird on a cobble street with palm trees

ข้อความคำสั่ง: นกน้อยที่มีรายละเอียดสูงอยู่บนถนนกรวดที่มีต้นปาล์ม

AI เทียบกับ Generative AI

เหตุใด Generative AI จึงมีความอัจฉริยะมาก

three labradoodle puppies run on the grass

ข้อความคำสั่ง: ลูกสุนัขพันธุ์ลาบราดูเดิ้ลสามตัววิ่งเล่นบนผืนหญ้า

การนำ Generative AI มาประยุกต์ใช้

องค์กรกับ Generative AI

บุคคลทั่วไปกับ Generative AI

interior Design, a perspective of of a living room and a kitchen with an island, large windows with natural light, Light colors, vegetation, modern furniture, skylight, modern minimalistic design

ข้อความคำสั่ง: งานออกแบบภายใน, ทัศนียภาพห้องนั่งเล่นและห้องครัวที่มีไอส์แลนด์กลางครัว, หน้าต่างบานใหญ่ที่มีแสงธรรมชาติ, โทนสีอ่อน, พืชพรรณ, เฟอร์นิเจอร์สมัยใหม่, ช่องรับแสง, การออกแบบสไตล์มินิมอลสมัยใหม่

ข้อจำกัดและความท้าทายของ Generative AI

ศักยภาพของ Generative AI นั้นน่าตื่นตาตื่นใจจนแทบจะทำให้เรามองข้ามข้อจำกัดที่มีไปอย่างง่ายดาย ต่อไปนี้เป็นความท้าทายหลายประการที่ต้องก้าวข้ามผ่านไปให้ได้

AI ไม่ได้ถูกต้องแม่นยำเสมอไป

ตามที่เราได้กล่าวถึงไปแล้วในส่วน “การนำ Generative AI มาประยุกต์ใช้” เครื่องมือ Generative AI อย่าง ChatGPT นั้นไม่ได้ถูกต้องแม่นยำตามข้อเท็จจริงเสมอไป อาจมีบางครั้งที่ชุดข้อมูลและอัลกอริทึมที่ปรับแต่งมาอย่างดีนั้นช่วยลดความเสี่ยง แต่ในขณะเดียวกัน เราซึ่งเป็นมนุษย์ต้องไม่ปักใจเชื่อกับข้อมูลที่อ่านในทันที โปรดตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลด้วยการเปรียบเทียบกับแหล่งที่มาที่เชื่อถือได้

อคติมีอยู่ทุกที่

การตรวจสอบข้อเท็จจริงนั้นทำได้ค่อนข้างง่าย แต่การปิดกั้นอคติทางสังคม (เช่น อคติทางเพศ หรือเชื้อชาติ) จากผลลัพธ์ Generative AI นั้นทำได้ยากยิ่งกว่า แต่ก็เป็นเรื่องที่จำเป็นต้องทำอยู่ดี เพื่อป้องกันไม่ให้อคติทางสังคมปรากฏในผลลัพธ์ Generative AI ผู้ที่รับผิดชอบเกี่ยวกับ AI ต้องมองหาอคติให้เจอแล้วขจัดออกจากขั้นตอนการออกแบบ การพัฒนา ไปจนถึงการนำไปใช้งาน และต้องมุ่งมั่นควบคุมดูแลอย่างต่อเนื่อง

ในฐานะผู้ใช้ เราก็สามารถช่วยขจัดอคติให้หมดไปได้เช่นกัน ลองป้อนข้อความคำสั่งว่า “นักวิทยาศาสตร์สวมเสื้อกาวน์ถือหลอดทดลอง” ลงในเครื่องมือสร้างงานศิลปะด้วย AI แล้วดูว่าผลลัพธ์แสดงเฉพาะภาพบุคคลประเภทเดิมทุกครั้งที่คลิกปุ่ม “Generate” หรือไม่ คุณสามารถส่งข้อความไปยังผู้พัฒนาเครื่องมือสร้างดังกล่าวเพื่อแจ้งให้ทราบเกี่ยวกับจุดบอดนั้นๆ ได้ จากนั้นปรับแต่งข้อความคำสั่งของคุณเพื่อผลิตผลลัพธ์ที่หลากหลายยิ่งขึ้น

scientist in a lab coat holding a test tube

ข้อความคำสั่ง: นักวิทยาศาสตร์สวมเสื้อกาวน์ถือหลอดทดลอง

Generative AI อาจใช้พลังงานมาก

บริษัทต่างๆ ที่พัฒนาเครื่องมือ Generative AI ควรทราบถึงปริมาณพลังงานที่จำเป็นในปัจจุบันสำหรับการเทรนและบำรุงรักษาเครื่องมือเหล่านี้ด้วย แม้ว่าวงการจะเริ่มตอบสนองต่อความจำเป็นในการลดคาร์บอนฟุตพริ้นท์แล้ว แต่ก็ยังมีอีกหลายอย่างที่ต้องทำ

ปัญหาอีกประการก็คือสิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา

ครีเอเตอร์ระดับมืออาชีพนั้นมีสิทธิ์โดยชอบธรรมที่จะกังวลเรื่องการละเมิดลิขสิทธิ์ โดยปัจจุบันมีศาลหลายแห่งที่มุ่งหาแนวทางขจัดข้อกังวลเหล่านี้แล้ว Adobe เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างของบริษัทที่มุ่งมั่นช่วยเหลือเหล่าครีเอเตอร์ นอกเหนือจากการพัฒนา Generative AI ของ Firefly อย่างมีความรับผิดชอบแล้ว Adobe ยังช่วยสร้างมาตรฐานวงการผ่าน Content Authenticity Initiative (CAI) และกำลังพัฒนาแท็กระบุข้อความ “Do Not Train” ที่เป็นสากล ซึ่งช่วยให้ครีเอเตอร์สามารถควบคุมได้ว่าจะอนุญาตให้โมเดล AI เทรนโดยใช้ผลงานของตนหรือไม่

การผสานการทำงานของ Generative AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์

เปิดรับอนาคตแห่งการออกแบบด้วย Generative AI ของ Adobe Firefly

a Japanese tea garden

ข้อความคำสั่ง: สวนชาญี่ปุ่น

มีคำถามใช่ไหม เรามีคำตอบ

ฝันให้ไกลขึ้นด้วย Adobe Firefly

จินตนาการ ทดลอง และสร้างสรรค์สิ่งต่างๆ ด้วย Generative AI ในเว็บแอป Firefly มาใหม่ใน Creative Cloud พร้อมให้ใช้งานเชิงพาณิชย์แล้วตอนนี้

และคุณอาจชอบ