เรากำลังอยู่ในช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นในโลกของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่โมเดลใหม่ๆ สามารถสร้างข้อความที่สมจริง สร้างภาพที่สวยงาม เขียนโค้ดใหม่ และแต่งเพลงได้ สิ่งเหล่านี้เป็นความสามารถที่เกิดจากโมเดลพื้นฐาน ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลขนาดใหญ่จากอินเทอร์เน็ต รวมถึงข้อความ ภาพ วิดีโอ และอื่นๆ โมเดลพื้นฐานเปิดโอกาสใหม่ๆ ที่ทรงพลังขึ้นมาก
Foundation Models คืออะไร?
ลองนึกภาพว่า Foundation Models คือ "สมอง AI" ขนาดใหญ่ที่ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลจากทั่วทุกมุมโลก
ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือแม้แต่โค้ดโปรแกรม
ทำให้ "สมอง AI" นี้มีความสามารถหลากหลาย เหมือนคนที่มีความรู้รอบตัว สามารถนำไปปรับใช้กับงานได้หลายประเภท
เช่น
- สรุปเอกสาร: ย่อรายงานยาว ๆ ให้อยู่ในรูปแบบที่กระชับและเข้าใจง่าย
- สร้างเรื่องราว: แต่งนิทาน บทละคร หรือแม้แต่สคริปต์วิดีโอ
- ตอบคำถาม: หาคำตอบให้กับคำถามที่คุณสงสัย
- เขียนโค้ด: ช่วยเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์
- แก้โจทย์คณิตศาสตร์: ช่วยแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน
- สร้างเสียงสังเคราะห์: สร้างเสียงพูดที่เป็นธรรมชาติ (ตัวอย่างเช่น การสร้างเสียงผู้ช่วยเสมือนจริง)
ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ GPT (Generative Pre-trained Transformer) ที่สามารถเขียนบทความหรือร่างอีเมลได้อย่างคล่องแคล่ว หรือ DALL-E ที่สามารถเนรมิตภาพจากข้อความคำอธิบายง่าย ๆ
ประโยชน์ของ Foundation Models
Foundation Models ช่วยปลดล็อกศักยภาพใหม่ ๆ ในการใช้งาน AI โดยไม่ต้องสร้างโมเดลใหม่สำหรับแต่ละงาน
ตัวอย่างเช่น:
- ธุรกิจ: ใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมหาศาล และนำเสนอสินค้าหรือบริการที่ตรงใจลูกค้าแต่ละคนแบบเรียลไทม์
- การศึกษา: สร้างบทเรียนแบบเฉพาะบุคคลที่ปรับเนื้อหาและวิธีการสอนให้เหมาะกับความสามารถและความสนใจของนักเรียนแต่ละคน
- ศิลปะและดนตรี: สร้างงานศิลปะภาพวาด หรือเพลงรูปแบบใหม่ ๆ ที่ยากจะแยกออกจากผลงานของมนุษย์จริง ๆ
ตัวอย่าง Foundation Models ที่รู้จักกันดี
Foundation Models หรือโมเดลพื้นฐานที่รู้จักกันดีในแต่ละด้าน เช่น
โมเดลประเภทข้อความ (Text)
- GPT (Generative Pre-trained Transformer) จาก OpenAI: เป็นพื้นฐานของ ChatGPT และ GPT-4 ที่สามารถเขียนบทความ, ตอบคำถาม, เขียนโค้ด, และแต่งกลอนได้อย่างสมจริง
- Claude จาก Anthropic: คู่แข่งของ GPT ที่เน้นความปลอดภัย, การให้คำตอบที่มีเหตุผล, และการตอบคำถามยาวๆ ได้อย่างละเอียด
- LLaMA จาก Meta: เป็นโมเดลโอเพนซอร์สที่นักพัฒนาสามารถนำไปต่อยอดได้ มีหลายขนาดตั้งแต่เล็กถึงใหญ่
- Gemini จาก Google: โมเดลที่ทำงานได้ทั้งกับข้อความและรูปภาพ ใช้งานใน Bard (ปัจจุบันคือ Gemini)
โมเดลประเภทภาพ (Image)
- DALL-E จาก OpenAI: สร้างภาพจากคำอธิบาย เช่น "แมวนั่งบนหลังคาในคืนพระจันทร์เต็มดวง" จะได้ภาพตามคำอธิบายนั้น
- Midjourney: โมเดลสร้างภาพศิลปะที่สวยงามจากคำอธิบาย เป็นที่นิยมในกลุ่มนักออกแบบและศิลปิน
- Stable Diffusion: โมเดลโอเพนซอร์สที่สามารถดาวน์โหลดมาใช้ได้ฟรี มีชุมชนขนาดใหญ่ที่พัฒนาต่อยอดเพิ่มความสามารถ
โมเดลประเภทเสียงและวิดีโอ (Audio/Video)
- Whisper จาก OpenAI: โมเดลแปลงเสียงพูดเป็นข้อความที่แม่นยำในหลายภาษา
- Sora จาก OpenAI: สร้างวิดีโอความยาวหลายวินาทีจากคำอธิบาย ที่มีความสมจริงสูงมาก
- Dream Machine จาก Luma Labs : เป็น Video Generative Foundation Model แบบ text-to-video สำหรับสร้างวิดีโอแบบสวยงามเสมือนจริง จากคำสั่ง Prompt ด้วยข้อความ
- Veo 2 จาก Google DeepMind : เป็น text-to-video ที่ใช้สร้างวิดีโอเสมือนจริงแบบคุณภาพสูงระดับ 4k
- LLark จาก Spotify: เป็น Multimodal Foundation Model สำหรับเพลง สามารถใช้อธิบายเพลงต่างๆได้ เช่น จังหวะ เครื่องดนตรีที่ใช้
- Bark จาก Suno : เป็นโมเดลแบบ text-to-audio และ text-to-music สำหรับสร้างเสียงดนตรีและแต่งเพลงได้ จากการสั่งงาน Prompt ด้วยข้อความ พัฒนาโดยบริษัท Suno
- Udio : เป็นโมเดลแบบ text-to-audio และ text-to-music แบบ Suno ถูกสร้างโดยอดีตนักวิจัยจาก Google Deepmind
ความเสี่ยงและข้อควรระวัง
แม้ Foundation Models จะมีศักยภาพสูง แต่ก็มีความเสี่ยงที่ต้องพิจารณา:
- อคติในข้อมูล (Bias)
- เนื่องจากโมเดลถูกเทรนด้วยข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต ซึ่งอาจมีอคติหรือเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ทำให้โมเดลอาจสะท้อนอคติเหล่านั้นออกมาโดยไม่รู้ตัว ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลที่ใช้เทรนส่วนใหญ่เป็นภาพผู้ชายในบทบาทนักวิทยาศาสตร์ โมเดลก็อาจจะเชื่อมโยง "นักวิทยาศาสตร์" เข้ากับ "ผู้ชาย" โดยอัตโนมัติ และอาจจะไม่สามารถสร้างภาพนักวิทยาศาสตร์หญิงได้ดีเท่าที่ควร หรืออาจสร้างภาพผู้หญิงในบทบาทอื่น ๆ ที่เหมารวม (stereotype) แทน
- การกระจายของข้อมูลเท็จ (Disinformation)
- ผู้ไม่หวังดีสามารถใช้ Foundation Models สร้างข่าวปลอม บทความบิดเบือน หรือเนื้อหาหลอกลวงอื่น ๆ ที่ดูสมจริงจนยากที่จะแยกแยะได้ว่าเป็นข้อมูลเท็จ
- การกระจุกตัวของอำนาจ
- เนื่องจากต้นทุนในการพัฒนาโมเดลเหล่านี้สูงมาก (ระดับหลายสิบถึงหลายร้อยล้านดอลลาร์) ทำให้มีเพียงบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ไม่กี่แห่งที่สามารถพัฒนาได้ ส่งผลให้เกิดการรวมศูนย์อำนาจและความไม่เท่าเทียมในการเข้าถึงเทคโนโลยี
อนาคตของ Foundation Models และแนวทางรับมือ
Foundation Models จะยังคงมีบทบาทสำคัญในอนาคต เปลี่ยนแปลงวิธีที่เราทำงาน ใช้ชีวิต และสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้เทคโนโลยีนี้เป็นประโยชน์ต่อสังคมอย่างแท้จริง เราจำเป็นต้อง:
- สร้างมาตรฐานและแนวทางที่ชัดเจน: กำหนดมาตรฐานและแนวทางปฏิบัติในการพัฒนาและใช้งาน Foundation Models ที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ และคำนึงถึงผลกระทบต่อสังคม
- ส่งเสริมความร่วมมือ: สร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคประชาสังคม เพื่อกำหนดกรอบจริยธรรมและกฎระเบียบที่เหมาะสมในการใช้งาน AI
- ลงทุนในการวิจัย: สนับสนุนการวิจัยและพัฒนาเพื่อแก้ไขปัญหาอคติ เพิ่มความหลากหลายของข้อมูล และสร้าง AI ที่เป็นธรรมและเชื่อถือได้
- ให้ความรู้แก่ประชาชน: ส่งเสริมความเข้าใจเกี่ยวกับ AI และ Foundation Models ให้กับประชาชนทั่วไป เพื่อให้ทุกคนสามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างรู้เท่าทัน และเท่าเทียม
บทสรุป
Foundation Models เป็นก้าวสำคัญของวงการ AI ที่เปิดประตูสู่โอกาสใหม่ ๆ มากมาย แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายที่ต้องรับมืออย่างรอบคอบ
การพัฒนาและใช้งานเทคโนโลยีนี้ต้องมีความรับผิดชอบ โปร่งใส และคำนึงถึงผลกระทบต่อสังคม เพื่อเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างอนาคตที่ AI เป็นประโยชน์ต่อทุกคนอย่างแท้จริง