ในปีที่ผ่านมา เทคโนโลยี AI โดยเฉพาะ Generative AI ได้พัฒนาอย่างก้าวกระโดดและสร้างความตื่นตาตื่นใจอย่างมาก บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำต่างเร่งพัฒนาโมเดล AI ใหม่ๆ เพื่อแข่งขันในตลาด จนทำให้ผู้ใช้งานต้องเร่งปรับตัวให้ทันกับความก้าวหน้านี้
การพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดล AI ช่วยให้การสร้างเนื้อหา เช่น บทความ และงานเขียนต่างๆ มีคุณภาพสูงจนแทบจะแยกไม่ออกว่าเป็นผลงานของมนุษย์หรือ AI ยิ่งไปกว่านั้น ความสามารถในการเขียนภาษาไทยก็พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง รวมถึงการเขียนโปรแกรม ซึ่งโมเดล AI สามารถทำงานได้ใกล้เคียงหรือดีกว่าผู้เริ่มต้นด้านโปรแกรมมิ่งในบางกรณี
ในช่วงต้นปี โมเดลเหล่านี้เน้นการสร้างเนื้อหาและรูปภาพเป็นหลัก แต่ภายในไม่กี่เดือน เราได้เห็นความก้าวหน้าของโมเดลอย่าง ChatGPT ที่สามารถพูดคุยกับผู้ใช้เป็นภาษาไทยได้อย่างลื่นไหล แม้ช่วงแรกจะมีสำเนียงต่างชาติ แต่ภายในเวลาไม่นาน ความสามารถในการสนทนาก็พัฒนาไปจนเทียบเท่ากับการสื่อสารของมนุษย์ทั่วไป
เมื่อไม่นานมานี้ AI รุ่นใหม่อย่าง Sora สามารถสร้างภาพวิดีโอเสมือนจริงได้ รวมถึง ChatGPT และ Gemini ที่เพิ่มฟังก์ชันการใช้กล้องมือถือเพื่อวิเคราะห์ภาพแบบเรียลไทม์และตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่มองเห็น นอกจากนี้ AI ยังสามารถให้คำแนะนำในการเล่นหมากรุกได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งแสดงถึงศักยภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง
บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำยังคงเดินหน้าพัฒนา AI อย่างไม่หยุดยั้ง ในปีหน้า AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงาน ไม่ว่าจะเป็นการวางแผนงานที่ซับซ้อนในองค์กร การทำงานร่วมกับเครื่องมือดิจิทัล และการใช้งานในชีวิตประจำวัน เช่น ผู้ช่วยเสมือนที่ตอบสนองรวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น
แนวโน้มของ Generative AI ในปี 2025 คาดว่าจะมีการพัฒนาใน 10 ด้านสำคัญ ดังนี้:
- Edge AI: AI จะถูกผสานเข้ากับ Edge Computing ทำให้อุปกรณ์อัจฉริยะสามารถประมวลผลข้อมูลซับซ้อนได้ในตัวเอง ส่งผลต่ออุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ การผลิต และยานยนต์
- AI as a Service (AIaaS): ธุรกิจต่างๆ จะหันมาใช้บริการ AI บน Cloud เพื่อเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูงโดยไม่ต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน
- AR/VR Integration: การผสาน AI กับเทคโนโลยี AR/VR จะสร้างประสบการณ์ที่สมจริงและเพิ่มประสิทธิภาพในการปฏิสัมพันธ์กับลูกค้า
- Multimodal AI: โมเดล AI จะรองรับอินพุตและเอาต์พุตหลากหลายรูปแบบ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น
- Synthetic Data: การสร้างข้อมูลจำลองจะช่วยให้โมเดล AI เรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในกรณีที่ข้อมูลจริงหายากหรือมีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว
- Real-time Applications: เครื่องมือ AI จะมีความสามารถในการตอบสนองแบบเรียลไทม์ เช่น การสนทนาและการสร้างเนื้อหาเฉพาะกิจทันที
- AI Modeling as a Service (AIMaaS): การให้บริการโมเดล AI แบบปรับแต่งได้ตามความต้องการจะเติบโตอย่างต่อเนื่อง
- Audio Applications: AI จะเปลี่ยนแปลงการสร้างสรรค์เสียงและดนตรี เช่น การสังเคราะห์เสียง และการแต่งเพลงแบบกำหนดเอง
- Product Development: AI จะช่วยเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ๆ ตั้งแต่ยา เครื่องสำอาง ไปจนถึงการวินิจฉัยโรคอย่างแม่นยำ
- Video Applications: Generative AI จะถูกใช้ในแอปพลิเคชันวิดีโอ เช่น การตัดต่อ การสร้างเอฟเฟกต์พิเศษ และการพัฒนาคอนเทนต์เสมือนจริง
แนวโน้มเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI จะมีบทบาทสำคัญในหลายภาคส่วน ทำให้ผู้คนและองค์กรต้องปรับตัวต่อเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว พร้อมกับเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการพัฒนาและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ อย่างไม่หยุดยั้ง
ขอขอบคุณบทความจาก Think Beyond