ก้าวไปไกลกว่า ChatGPT: อนาคตของ Generative AI และ Chatbots จะเป็นอย่างไร

ประเด็นที่สำคัญ

ชัยชนะของ ChatGPT กระตุ้นให้เกิดการลงทุนจำนวนมากในการวิจัยและการใช้งานปัญญาประดิษฐ์ ส่งผลให้เกิดโอกาสและความก้าวหน้าที่โดดเด่นในขอบเขตที่ไม่เคยบรรลุมาก่อน

การค้นหาความหมายซึ่งใช้ประโยชน์จากพลังของฐานข้อมูลเวกเตอร์ผ่านการใช้การฝังคำและการวิเคราะห์เชิงความหมาย ได้เปลี่ยนแปลงความสามารถของอัลกอริธึมการค้นหาด้วยการนำเสนอผลลัพธ์ที่มีความเกี่ยวข้องตามบริบทมากขึ้น

เป้าหมายสูงสุดของตัวแทนปัญญาประดิษฐ์และความก้าวหน้าของสตาร์ทอัพหลายตัวแทนคือการบรรลุความเป็นอิสระโดยสมบูรณ์โดยการประเมินตนเองอย่างต่อเนื่อง การปรับเปลี่ยน และความพยายามในการทำงานร่วมกันระหว่างตัวแทนต่างๆ เพื่อเอาชนะข้อจำกัดที่มีอยู่และปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม

ความสำเร็จอันโดดเด่นของ ChatGPT ได้กดดันบริษัทต่างๆ จากทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีให้จัดสรรทรัพยากรเพื่อการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และสำรวจวิธีการรวมเข้ากับการนำเสนอผลิตภัณฑ์ของตน ระดับความสนใจใน AI อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนนี้แสดงให้เห็นถึงกระบวนทัศน์ใหม่ทั้งหมด แม้ว่าจะเป็นเพียงการบอกใบ้ถึงศักยภาพอันกว้างใหญ่ที่รออยู่ข้างหน้า ในขณะที่สาขานี้ยังคงพัฒนาและขยายขีดความสามารถของมันต่อไป

แม้ว่าเสน่ห์ของเทคโนโลยี AI ขั้นสูง เช่น แชทบอทอัจฉริยะและอัลกอริธึมการสร้างภาพจะปฏิเสธไม่ได้ แต่ก็มีนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์ที่ล้ำหน้าบางอย่างที่ทำให้เกิดความรู้สึกประหลาดใจและคาดหวังกับสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น

การค้นหาความหมายด้วยฐานข้อมูลเวกเตอร์

เครดิตรูปภาพ:Firmbee.com/Unsplash

การค้นหาความหมายเป็นเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาซึ่งพยายามเพิ่มความแม่นยำของผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหาโดยการวิเคราะห์ความตั้งใจของผู้ใช้แทนที่จะอาศัยคำหรือวลีแต่ละคำเพียงอย่างเดียว แนวทางนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์บริบทได้ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การปรับปรุงความเกี่ยวข้องและคุณภาพของข้อมูลที่ส่งคืน วิธีการค้นหาตามคำหลักแบบเดิมๆ บางครั้งอาจส่งผลให้เกิดการจับคู่แบบผิวเผินซึ่งไม่สามารถจับแก่นแท้ที่แท้จริงของข้อความค้นหาได้ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสม ด้วยการเปลี่ยนโฟกัสจากการจับคู่คำตามตัวอักษรไปเป็นความหมายเชิงความหมาย เทคนิคใหม่เหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับแต่งวิธีที่เครื่องมือค้นหาโต้ตอบกับผู้ใช้

การค้นหาความหมายใช้การฝังคำและการแมปความหมายเพื่อทำความเข้าใจความสำคัญเชิงบริบทของข้อความค้นหาก่อนที่จะนำเสนอผลการค้นหา ตรงกันข้ามกับวิธีการค้นหาทั่วไปที่อาศัยการจับคู่คำหลักเพียงอย่างเดียว การค้นหาเชิงความหมายจะให้ผลลัพธ์ที่กำหนดโดยความแตกต่างทางความหมายของการสอบถาม

แนวคิดเรื่องการค้นหาเชิงความหมายมีมาเป็นเวลานาน อย่างไรก็ตาม ธุรกิจต่างๆ ต้องเผชิญกับความท้าทายในการบูรณาการฟังก์ชันการทำงานนี้ เนื่องจากโดยทั่วไปแล้วเป็นการทำงานที่ต้องใช้ความพยายามและต้องใช้ทรัพยากรมาก

เพื่อให้บรรลุกระบวนการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ จำเป็นต้องสร้างการแสดงเวกเตอร์ของจุดข้อมูลและเก็บถาวรไว้ในฐานข้อมูลที่ครอบคลุม วิธีการนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดทรัพยากรการคำนวณที่จำเป็น แต่ยังช่วยเร่งกระบวนการดึงข้อมูลด้วยการจำกัดขอบเขตของผลการค้นหาให้เหลือเพียงข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

บริษัทเทคโนโลยีที่มีชื่อเสียงและกิจการเกิดใหม่ เช่น Pinecone, Redis และ Milvus เพิ่งจัดสรรทรัพยากรเพื่อการพัฒนาฐานข้อมูลเวกเตอร์ โดยมีจุดประสงค์เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการค้นหาความหมายของระบบการแนะนำ เครื่องมือค้นหา แพลตฟอร์มการจัดการเนื้อหา และตัวแทนการสนทนา

การทำให้เป็นประชาธิปไตยของ AI

แม้ว่าจะไม่จำเป็นต้องบ่งบอกถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่บริษัทเทคโนโลยีที่โดดเด่นหลายแห่งได้แสดงความสนใจในการประกาศใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยไม่คำนึงถึงผลกระทบ โมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สกำลังอยู่ระหว่างการฝึกอบรมและได้รับการเตรียมการอนุญาตให้ใช้สิทธิ์ที่กว้างขึ้น ซึ่งช่วยให้สถาบันต่างๆ สามารถนำไปใช้และปรับแต่งได้ตามที่เห็นสมควร

รายงานของ Wall Street Journal ที่ Meta กำลังซื้อตัวเร่งความเร็ว Nvidia H100 AI และมีเป้าหมายที่จะพัฒนา AI ที่แข่งขันกับรุ่น GPT-4 ล่าสุดของ OpenAI

การไม่มีโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส (LLM) ที่มีความสามารถเหนือกว่า GPT-3 ทำให้ธุรกิจต่างๆ เสี่ยงต่อการละเมิดทรัพย์สินทางปัญญาที่อาจเกิดขึ้นเมื่อใช้เทคโนโลยีดังกล่าวเพื่อวัตถุประสงค์ของตนเอง อย่างไรก็ตาม ด้วยข้อเสนอที่กำลังจะมีขึ้นของ Meta ที่คาดว่าจะให้ผลลัพธ์ที่เทียบเคียงได้ภายใต้ข้อตกลงใบอนุญาตที่มีข้อจำกัดน้อยกว่า องค์กรต่างๆ อาจดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพของ LLM ที่มีศักยภาพ ในขณะเดียวกันก็บรรเทาความกังวลเกี่ยวกับการรั่วไหลของข้อมูลที่เป็นความลับและการแสวงหาผลประโยชน์จากคู่แข่ง

ตัวแทน AI และสตาร์ทอัพหลายตัวแทน

เครดิตรูปภาพ:Annie Spratt/Unsplash

โครงการริเริ่มต่างๆ ที่กำลังดำเนินอยู่มีเป้าหมายเพื่อสร้างเอนทิตี AI ที่สามารถบรรลุวัตถุประสงค์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าได้โดยอัตโนมัติโดยไม่มีคำแนะนำที่ชัดเจน ซึ่งชวนให้นึกถึงฟังก์ชันการทำงานที่ควบคุมตนเองซึ่งจัดแสดงโดยแพลตฟอร์ม Auto-GPT ซึ่งจะกำหนดทิศทางการดำเนินการของตัวเองโดยอัตโนมัติ

วัตถุประสงค์คือเพื่อให้ตัวแทนได้รับความเป็นอิสระอย่างสมบูรณ์โดยการประเมินตนเองและการปรับเปลี่ยนตนเองอย่างสม่ำเสมอ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ กลยุทธ์การปฏิบัติงานเกี่ยวข้องกับการที่ตัวแทนตั้งคำถามซ้ำแล้วซ้ำเล่าในตัวเองตลอดแต่ละขั้นตอนของการปฏิบัติงานเกี่ยวกับการดำเนินการที่จำเป็น ขั้นตอนที่ต้องปฏิบัติตาม ข้อผิดพลาดใดๆ ที่เกิดขึ้น และวิธีการที่เป็นไปได้ในการปรับปรุง

หนึ่งในความท้าทายหลักที่เกี่ยวข้องกับระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือความสามารถที่จำกัดสำหรับความเข้าใจเชิงความหมาย ข้อบกพร่องนี้สามารถนำไปสู่ปรากฏการณ์ที่เรียกว่า"ภาพหลอน"โดยที่ตัวแทนสร้างข้อมูลที่ผิดพลาดหรือตีความข้อมูลที่ป้อนผิด เป็นผลให้ตัวแทน AI เหล่านี้อาจติดอยู่ภายในวงจรการประเมินตนเองและการปรับเปลี่ยนที่ไม่มีที่สิ้นสุด ซึ่งท้ายที่สุดจะขัดขวางความสามารถในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ

การนำระบบหลายตัวแทนไปใช้ เช่น กรอบงาน MetaGPT พยายามที่จะบรรเทาปัญหาผลลัพธ์ที่ไม่สมเหตุสมผลผ่านความพยายามร่วมกันของหน่วยงานปัญญาประดิษฐ์หลายแห่ง แนวทางนี้จำลองมาจากพลวัตการดำเนินงานของสตาร์ทอัพ โดยแต่ละตัวแทนจะมีบทบาทที่แตกต่างกัน เช่น ผู้จัดการโครงการ ผู้ออกแบบ โปรแกรมเมอร์ และผู้ทดสอบ การแบ่งวัตถุประสงค์ที่ซับซ้อนออกเป็นงานย่อยที่สามารถจัดการได้และแจกจ่ายให้กับเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้อง จะช่วยเพิ่มโอกาสที่เป้าหมายที่กำหนดไว้จะสำเร็จลุล่วงได้สำเร็จ

แม้ว่าการใช้งานกรอบงาน AI ในปัจจุบันยังค่อนข้างใหม่ แต่ก็มีความท้าทายมากมายที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขซึ่งต้องได้รับการแก้ไข อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความก้าวหน้าในความซับซ้อนของโมเดลและโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังคงก้าวหน้าไปพร้อมกับการสืบสวนและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง การเกิดขึ้นของตัวแทน AI ที่มีความสามารถและองค์กร AI ก็กำลังใกล้เข้ามา

กำหนดอนาคตของเราด้วย AI

การไหลเข้าของเงินทุนจากทั้งบริษัทขนาดใหญ่และบริษัทสตาร์ทอัพที่กำลังเติบโตได้กระตุ้นให้เกิดความสนใจอย่างมากในโครงการริเริ่มด้านการวิจัยและพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์และกรอบการทำงานที่เกี่ยวข้อง ด้วยเหตุนี้ คาดว่าความก้าวหน้าใน Generative AI จะนำไปสู่การเพิ่มการเข้าถึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องผ่านการค้นหาเชิงความหมาย เช่นเดียวกับการแพร่กระจายของเอนทิตี AI อัตโนมัติที่สามารถทำงานได้อย่างอิสระ นอกจากนี้ มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในการให้บริการโมเดล AI ประสิทธิภาพสูงฟรีที่ธุรกิจและผู้ใช้แต่ละรายสามารถใช้งานได้ พร้อมตัวเลือกในการปรับแต่งและปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะ

แม้ว่า AI จะมีศักยภาพสูง แต่การพิจารณาอย่างรอบคอบถึงผลกระทบที่มีต่อมาตรฐานทางจริยธรรม ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และการเติบโตอย่างมีความรับผิดชอบของเทคโนโลยี AI ความก้าวหน้าของ generative AI ขยายไปไกลกว่าแค่การปรับปรุงความฉลาดเท่านั้น มันครอบคลุมถึงการเปลี่ยนแปลงในกระบวนการคิดของเรา และต้องการความรับผิดชอบสำหรับการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีอย่างรอบคอบ