ในโลกของ AI ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว การเข้าใจความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ Agentic AI ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญสำหรับการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งสองแนวทางนี้มีวิธีการทำงานและบทบาทที่ต่างกันอย่างชัดเจน ซึ่งจะช่วยให้เราเห็นภาพอนาคตของ AI ที่ไม่ใช่แค่เครื่องมือเฉพาะทาง แต่กลายเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์แบบ
Generative AI คืออะไร? ระบบตอบสนองที่สร้างสรรค์เนื้อหา
Generative AI เป็นระบบ AI ที่หลายคนคุ้นเคยกันดี เช่น แชทบอท, โปรแกรมสร้างภาพ หรือแม้แต่การเขียนโค้ดและสร้างเสียงพูด โดยจุดเด่นของ Generative AI คือการทำงานในลักษณะ reactive หรือ "ตอบสนอง" ระบบเหล่านี้จะรอรับคำสั่งหรือคำถามจากผู้ใช้ก่อน แล้วจึงทำการสร้างเนื้อหาตามคำสั่งนั้น
หลักการทำงานของ Generative AI คือการใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ถูกเทรนมาเพื่อเรียนรู้ความสัมพันธ์เชิงสถิติระหว่างคำ, พิกเซลของภาพ หรือคลื่นเสียง เมื่อได้รับคำสั่ง AI จะทำนายสิ่งที่เหมาะสมหรือควรจะเกิดขึ้นต่อไปตามข้อมูลที่ได้รับการเทรนมา
ตัวอย่างเช่น เมื่อป้อนคำถามหรือประโยคเข้าไปในแชทบอท AI จะเลือกคำตอบที่เหมาะสมที่สุดจากรูปแบบที่เรียนรู้ แต่ข้อจำกัดคือ AI จะหยุดทำงานทันทีหลังจากสร้างเนื้อหานั้นเสร็จ โดยไม่ดำเนินการต่อเองหากไม่ได้รับคำสั่งเพิ่มเติมจากมนุษย์
Agentic AI คืออะไร? ระบบ AI ที่มีความคิดริเริ่มและลงมือทำ
ต่างจาก Generative AI ที่เน้นตอบสนอง Agentic AI เป็นระบบ AI ที่ proactive หรือ "ริเริ่ม" ทำงานด้วยตัวเองมากขึ้น แม้ว่าจะเริ่มต้นด้วยคำสั่งจากผู้ใช้เหมือนกัน แต่ Agentic AI จะนำคำสั่งนั้นไปวางแผนและดำเนินการตามเป้าหมายผ่านขั้นตอนหลายขั้นตอนอย่างต่อเนื่อง
Agentic AI มีวงจรการทำงานที่ซับซ้อน เริ่มจากการรับรู้สภาพแวดล้อม (perceive) จากนั้นวางแผนการกระทำ (decide) และลงมือปฏิบัติ (execute) หลังจากนั้นจะประเมินผลลัพธ์เพื่อปรับปรุงการตัดสินใจในรอบถัดไป โดยทั้งหมดนี้เกิดขึ้นด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด
พื้นฐานร่วมของ Generative และ Agentic AI: Large Language Models (LLMs)
ทั้ง Generative และ Agentic AI มักใช้โครงสร้างพื้นฐานเดียวกันคือ Large Language Models (LLMs) หรือโมเดลภาษาใหญ่ที่ถูกเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล LLMs เป็นหัวใจสำคัญของแชทบอทและเครื่องมือ Generative AI หลายตัว
สำหรับ Agentic AI โมเดลเหล่านี้ยังทำหน้าที่เป็น “สมอง” ที่ช่วยให้ระบบสามารถคิด วิเคราะห์ และวางแผนผ่านกระบวนการที่เรียกว่า chain of thought reasoning หรือ "การคิดเป็นขั้นตอน" ซึ่งช่วยแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนย่อย ๆ เพื่อให้แก้ไขได้ง่ายขึ้น
ตัวอย่างใช้งานจริงของ Generative AI
ในชีวิตประจำวัน Generative AI ถูกใช้เพื่อช่วยสร้างสรรค์เนื้อหาอย่างสร้างสรรค์และรวดเร็ว เช่น การเขียนบทความ การสร้างภาพประกอบ หรือแม้แต่การแต่งนิยายแฟนฟิค
ตัวอย่างที่น่าสนใจจากผู้ใช้จริง คือการใช้แชทบอทช่วยเขียนบทต่อไปของนิยายแฟนฟิค Nelson Demille ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเป็นเครื่องมือเสริมที่ช่วยให้การสร้างสรรค์เนื้อหาทำได้ง่ายขึ้นและรวดเร็วขึ้น
นอกจากนี้ สำหรับผู้สร้างเนื้อหาอย่าง YouTuber การใช้ Generative AI สามารถช่วยตรวจสอบสคริปต์ แนะนำแนวคิดสำหรับภาพปก หรือแม้แต่สร้างดนตรีประกอบเบื้องหลัง
แต่สิ่งสำคัญคือ AI จะสร้างตัวเลือกต่าง ๆ ขึ้นมาให้มนุษย์คัดกรองและปรับแต่งต่อ เพื่อให้ได้ผลงานที่ตรงตามความต้องการมากที่สุด ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามนุษย์ยังคงเป็นผู้ควบคุมและตัดสินใจขั้นสุดท้าย
ตัวอย่างใช้งานจริงของ Agentic AI
Agentic AI เหมาะกับงานที่ต้องจัดการหลายขั้นตอนและมีการบริหารจัดการอย่างต่อเนื่อง เช่น ระบบผู้ช่วยส่วนตัวที่ช่วยซื้อสินค้า โดย AI จะค้นหาสินค้าในหลายแพลตฟอร์ม ตรวจสอบราคาที่เปลี่ยนแปลง และดำเนินการชำระเงิน รวมถึงประสานงานการจัดส่งด้วยตัวเอง โดยจะขอคำยืนยันจากผู้ใช้เฉพาะเมื่อจำเป็นเท่านั้น
ความสามารถนี้เกิดจากการใช้ LLM เพื่อคิดวิเคราะห์และวางแผนอย่างมีเหตุผล ผ่านกระบวนการ chain of thought reasoning ที่ช่วยให้ AI สามารถแยกแยะงานที่ซับซ้อนเป็นขั้นตอนเล็ก ๆ และจัดลำดับความสำคัญได้เหมือนมนุษย์
ตัวอย่างการวางแผนงานที่ซับซ้อน: การจัดงานประชุม
ลองจินตนาการถึง Agentic AI ที่ได้รับมอบหมายให้จัดงานประชุมใหญ่ AI จะเริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามกับตัวเอง เช่น ต้องรู้จำนวนวันที่จัดงาน งบประมาณ และสถานที่ที่ต้องการ จากนั้นจึงค้นหาสถานที่ที่ตรงกับความต้องการเหล่านั้น ตรวจสอบความพร้อมใช้งาน และดำเนินการจอง
กระบวนการนี้เป็นเหมือนการที่ AI “พูดคุยกับตัวเอง” เพื่อสำรวจปัญหาและวางแผนก่อนจะลงมือทำจริง ทำให้การจัดการงานที่ซับซ้อนเป็นไปอย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ
อนาคตของ AI: การร่วมมือระหว่าง Generative และ Agentic AI
เมื่อลองมองไปข้างหน้า ระบบ AI ที่ทรงพลังที่สุดจะไม่ใช่เพียง Generative หรือ Agentic AI อย่างใดอย่างหนึ่ง แต่จะเป็นการร่วมมือกันอย่างชาญฉลาดระหว่างทั้งสองแบบ
ระบบ AI เหล่านี้จะรู้ว่าเมื่อไหร่ควรใช้ Generative AI เพื่อสร้างตัวเลือกหรือไอเดียใหม่ ๆ และเมื่อไหร่ควรใช้ Agentic AI เพื่อวางแผนและดำเนินการตามเป้าหมายอย่างต่อเนื่อง
เช่น AI ที่สามารถรู้ว่าเมื่อไหร่ควรสร้างบทต่อไปของนิยายแฟนฟิคให้พร้อมทันทีหลังจากถ่ายทำวิดีโอเสร็จ หรือแม้กระทั่งพร้อมใช้งานในเวลาจริง
คำศัพท์เทคนิค (Jargon) ที่ควรรู้
- Generative AI: AI ที่สร้างเนื้อหาใหม่ตามคำสั่ง เช่น ข้อความ, รูปภาพ, เสียง หรือโค้ด
- Agentic AI: AI ที่ริเริ่มและดำเนินการตามเป้าหมายผ่านขั้นตอนหลายขั้นตอน โดยมีความสามารถในการตัดสินใจและปรับตัว
- LLMs (Large Language Models): โมเดลภาษาใหญ่ที่ถูกเทรนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อทำความเข้าใจและสร้างภาษา
- Chain of Thought Reasoning: กระบวนการคิดเป็นขั้นตอนเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อน โดยแบ่งงานออกเป็นส่วนย่อย ๆ
- Reactive System: ระบบที่ตอบสนองตามคำสั่งโดยไม่มีการดำเนินการต่อเอง
- Proactive System: ระบบที่ริเริ่มและดำเนินการตามเป้าหมายโดยไม่ต้องรอคำสั่งเพิ่มเติม
บทสรุปจาก Insiderly
Generative AI และ Agentic AI คือสองขั้วของโลก AI ที่มีบทบาทแตกต่างแต่เสริมกันอย่างลงตัว Generative AI ช่วยสร้างสรรค์เนื้อหาและไอเดียใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ Agentic AI นำความสามารถในการวางแผนและดำเนินการตามเป้าหมายที่ซับซ้อนมาใช้ประโยชน์ในงานที่ต้องการการจัดการต่อเนื่อง
ความร่วมมือระหว่างสองระบบนี้จะเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนา AI ที่ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะที่เข้าใจงานและสามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่างแท้จริง
ดังนั้น การทำความเข้าใจและใช้ประโยชน์จากทั้ง Generative และ Agentic AI อย่างเหมาะสม จึงเป็นแนวทางที่ดีที่สุดในการก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของ AI ที่เต็มไปด้วยความเป็นไปได้และนวัตกรรม