ปลดปล่อยศักยภาพเชิงสร้างสรรค์ของ Generative AI

Gartner ระบุว่า 63% ของผู้บริหารการตลาดตั้งใจที่จะลงทุนใน generative AI ภายใน 24 เดือนข้างหน้า ดังนั้น generative AI คืออะไร และเหตุใดจึงมีความสำคัญสูงสุด Generative AI ซึ่งเป็นหมวดหมู่ของปัญญาประดิษฐ์ สามารถสร้างเนื้อหาได้หลากหลาย เช่น ข้อมูลสังเคราะห์ ข้อความ ภาพ และเสียง จากชุดข้อมูลการฝึกอบรมก่อนหน้านี้ อัลกอริธึม AI หนึ่งหรือหลายอัลกอริธึม และอินพุตใหม่ที่เรียกว่า "พร้อมท์" มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงกระบวนการสร้างสรรค์และธุรกิจให้กับองค์กรอย่างสมบูรณ์

Generative AI ทำงานอย่างไร: โมเดล 3 แบบ

โมเดล AI เจนเนอเรชั่นสร้างเนื้อหาที่สดใหม่และเป็นต้นฉบับโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อจดจำโครงสร้างและรูปแบบภายในข้อมูลที่มีอยู่ โมเดลเหล่านี้มีได้หลายประเภท และคุณสามารถรวมสองโมเดลขึ้นไปเพื่อสร้างแอป AI เจนเนอเรชั่นอันทรงพลังได้ ตัวอย่างบางส่วนได้แก่:

1. ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE)

โครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายซึ่งโดยทั่วไปจะแสดงเป็นตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัส ถือเป็น VAE ตัวเข้ารหัสจะเปลี่ยนอินพุตให้เป็นเวอร์ชันข้อมูลที่มีขนาดกะทัดรัดและเข้มข้นยิ่งขึ้น การแสดงแบบบีบอัดจะเก็บข้อมูลที่ตัวถอดรหัสต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกันก็กำจัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป ตัวเข้ารหัสและตัวถอดรหัสทำงานร่วมกันเพื่อระบุวิธีการแสดงข้อมูลที่ง่ายและมีประสิทธิภาพ

2. แบบจำลองการแพร่กระจาย

ในระหว่างการฝึก โมเดลเหล่านี้ใช้เทคนิคสองขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการแพร่กระจายไปข้างหน้าและย้อนกลับ การแพร่กระจายไปข้างหน้าเกี่ยวข้องกับการแนะนำสัญญาณรบกวนแบบสุ่มอย่างค่อยเป็นค่อยไปในข้อมูลการฝึกอบรม ก้าวไปข้างหน้า สัญญาณรบกวนจะถูกกำจัดออกอย่างต่อเนื่องเพื่อประกอบข้อมูลใหม่

แบบจำลองนี้เริ่มต้นวิธีการลดสัญญาณรบกวนแบบย้อนกลับเพื่อสร้างข้อมูลใหม่โดยใช้สัญญาณรบกวนแบบสุ่มทั้งหมด กระบวนการสองขั้นตอนนี้อำนวยความสะดวกในการฝึกเลเยอร์หลายร้อยหรืออาจเป็นอนันต์

3. เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GAN)

GAN เปิดตัวในปี 2014 เกี่ยวข้องกับการแข่งขันระหว่างโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่าย ตัวสร้างจะสร้างตัวอย่างใหม่ ในขณะที่ตัวแบ่งแยกจะพิจารณาว่าเนื้อหาที่สร้างขึ้นนั้นเป็นของจริงหรือของปลอม

ทั้งสองรุ่นได้รับการฝึกฝนไปพร้อมๆ กัน เนื่องจากผู้แยกแยะได้ปรับปรุงความสามารถในการระบุเนื้อหาที่สร้างขึ้น และเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจึงผลิตเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงขึ้น ทั้งสองจึงมีความชาญฉลาดมากขึ้น กระบวนการที่ทำซ้ำนี้สนับสนุนให้ทั้งสองฝ่ายปรับปรุงเนื้อหาที่ผลิตขึ้นอย่างสม่ำเสมอจนกว่าจะแยกไม่ออกจากเนื้อหาที่มีอยู่ก่อน

ความก้าวหน้าในโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์คือความสามารถในการใช้วิธีการเรียนรู้ที่หลากหลาย เช่น แบบไม่มีผู้ดูแลหรือกึ่งควบคุม ในระหว่างการฝึกอบรม

เป็นผลให้องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมหาศาลเพื่อพัฒนาโมเดลพื้นฐานได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายยิ่งขึ้น โมเดลพื้นฐานตามชื่อของมัน สามารถใช้เป็นรากฐานสำหรับระบบ AI ที่สามารถดำเนินงานต่างๆ ได้

การประยุกต์ใช้เจเนอเรชั่นเอไอ

เนื่องจากโมเดลอัลกอริธึมมีความซับซ้อนมากขึ้น ตัวอย่าง AI และกรณีการใช้งานเชิงสร้างสรรค์จึงกระจายไปทั่วอุตสาหกรรมและแนวดิ่งต่างๆ

1. ในด้านศิลปะและการออกแบบ

ด้วยการใช้แบบจำลองกำเนิดสำหรับการสร้างสรรค์ภาพและการถ่ายโอนสไตล์ ศิลปินจึงมีพลังในการสร้างสรรค์ผลงานศิลปะที่มีเอกลักษณ์และสวยงามน่าดึงดูด อีกทางเลือกหนึ่งคือการสร้างข้อความเป็นรูปภาพ ซึ่งโมเดลเชิงกำเนิดจะเปลี่ยนคำอธิบายที่เป็นข้อความให้กลายเป็นการแสดงภาพที่ตรงกับคำอธิบายเหล่านั้น

นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้ยังสามารถสร้างโมเดล 3 มิติหรือแอนิเมชั่น และแปลงภาพดูเดิล/ภาพร่างให้เป็นภาพที่สมจริงได้ DeepDream Generator จาก AI ของ Google, Midjourney และ WOMBO Dream (โทเค็นที่ไม่สามารถเปลี่ยนได้หรือเครื่องมือสร้าง NFT) ล้วนเป็นตัวอย่าง AI เชิงสร้างสรรค์ของกรณีการใช้งานนี้

2. ในการสร้างเนื้อหา

ด้วยการสร้างเนื้อหาหลายด้านโดยอัตโนมัติ generative AI ช่วยให้นักการตลาดประหยัดเวลาและทรัพยากรเพื่อให้นำสินค้าออกสู่ตลาดได้เร็วขึ้น โมเดล AI สามารถสร้างเนื้อหาต้นแบบสำหรับแคมเปญอีเมลและการโพสต์บนโซเชียลมีเดีย รวมถึงงานอื่นๆ นักการตลาดที่เป็นมนุษย์สามารถปรับแต่งและปรับแต่งเนื้อหานี้ได้

ตัวอย่างเช่น Writesonic, Jasper และ Copy.ai เป็นเครื่องมือการเขียนแบบ AI ที่สามารถช่วยนักการตลาดในการสร้างสำเนาคุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็ว Gen AI ยังสามารถช่วยในการทำการตลาดเนื้อหาภาพ ซึ่งเป็นวิธีพลิกโฉมการใช้ AI อย่างแท้จริง

อีกตัวอย่างหนึ่งของ AI เชิงสร้างสรรค์คือกระบวนการแก้ไขเนื้อหาที่มีอยู่แล้ว ด้วยการตรวจสอบแนวโน้มของข้อมูลและคำติชมของผู้ใช้ AI สามารถให้คำแนะนำและแนวคิดเชิงลึกเพื่อการปรับแต่งได้ สามารถระบุพื้นที่สำหรับผลลัพธ์ที่ได้รับการปรับปรุงในข้อความโฆษณาและการสื่อสารกับลูกค้า เช่น การใช้เครื่องมือเช่น Phrasee

3. ด้านธุรกิจและนวัตกรรม

หนึ่งในความท้าทายที่น่าเกรงขามที่สุดสำหรับนักการตลาดและผู้นำธุรกิจคืองานที่ยากลำบากในการคิดค้นแนวคิดใหม่ๆ ที่เปลี่ยนแปลงเกมอย่างต่อเนื่อง

โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเซสชันการคิดด้วยคำแนะนำเชิงนวัตกรรมและมุมมองที่แตกต่างกัน แนวคิดที่สร้างโดย AI เหล่านี้สามารถทำหน้าที่เป็นกระดานที่น่าเชื่อถือหรือเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับแนวคิดใหม่ๆ ที่แหลกสลาย และในที่สุดก็พัฒนากลยุทธ์ใหม่ๆ ที่ไม่เหมือนใคร

ตามการคาดการณ์ของ PwC พบว่า 45% ของการเติบโตทางเศรษฐกิจโดยรวมจะมาจากการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งมีกำหนดจะเพิ่มความต้องการของผู้บริโภคอย่างมหาศาลภายในปี 2573

เนื่องจากเมื่อเวลาผ่านไปหลายปี AI จะขยายขอบเขตผลิตภัณฑ์และสินค้าคงคลังควบคู่ไปกับการปรับปรุงความเป็นส่วนตัว ความน่าดึงดูด และความสามารถในการจ่าย

ประโยชน์ของเจเนอเรทีฟเอไอ

โดยการทำความเข้าใจว่า generative AI คืออะไร และรวมเอา AI ดังกล่าวเข้ามาไว้ในกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ จะทำให้สามารถ:

1. เสริมสร้างความคิดสร้างสรรค์และนวัตกรรมการทำงานร่วมกัน

ธุรกิจต่างพยายามหาวิธีใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อทำให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์มีการทำงานร่วมกันมากขึ้น สองสิ่งที่พบมากที่สุดคือการแข่งขันทางความคิด เช่น Hackathons และ Crowdsourcing อย่างไรก็ตาม องค์กรต่างๆ ต้องการความช่วยเหลือในการนำแนวคิดมากมายที่สร้างขึ้นไปใช้

พวกเขาอาจต้องการแนวทางที่เป็นระบบในการประเมินแนวคิด หรืออาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้มีส่วนร่วมที่จะให้รายละเอียดที่จำเป็นเพื่อทำให้แนวคิดของตนเป็นไปได้ การบูรณาการแนวคิดที่แตกต่างกันถือเป็นอุปสรรคอีกประการหนึ่ง สิ่งนี้สามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยความช่วยเหลือของ generative AI ซึ่งประมวลผลและวิเคราะห์ประเภทข้อมูลที่หลากหลายจำนวนมหาศาล

สามารถช่วยสร้างแนวคิดที่แปลกใหม่โดยผู้บริโภคหรือพนักงานโดยการกระตุ้นความคิดสร้างสรรค์ของพวกเขา นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มคุณภาพของแนวคิดที่ยังไม่ได้รับการพัฒนา ทำให้นวัตกรรมมีความเป็นประชาธิปไตยมากขึ้น

2. ปรับปรุงกระบวนการสร้างเนื้อหาให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

แนวทางทั่วไปในการพัฒนาเนื้อหามักรวมถึงวงจรการผลิตที่ยืดเยื้อซึ่งดึงดูดผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและทีมงานจำนวนมาก Generative AI ช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการผลิตโดยการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ และเร่งกระบวนการ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถสร้างเนื้อหาที่โดดเด่น เช่น คำอธิบายผลิตภัณฑ์ รายการในบล็อก และโพสต์บนโซเชียลมีเดีย ได้ในกรอบเวลาที่ลดลงอย่างมากเมื่อเทียบกับผู้สร้างที่เป็นอิสระ

นักการตลาดคาดการณ์ว่า generative AI จะลดภาระงานของตนได้มากกว่าห้าชั่วโมงต่อสัปดาห์ ซึ่งเทียบเท่ากับการทำงานมากกว่าหนึ่งเดือนต่อปี ตามการวิจัยของ Salesforce

3. ปรับแต่งและปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า

อินสแตนซ์ต่างๆ ของ Generative AI แสดงให้เห็นว่าอัลกอริธึมสามารถช่วยปรับแต่งและปรับประสบการณ์ของลูกค้าให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้อย่างไร

ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คำอธิบายผลิตภัณฑ์กระตุ้นให้เกิดการตอบสนองส่วนบุคคลที่ชัดเจน ซึ่งสามารถทำได้ผ่าน generative AI ซึ่งแก้ไขคำอธิบายเพื่อให้เหมาะกับผู้ชมที่แบ่งกลุ่มอย่างแม่นยำ ตามข้อมูลประชากร ที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ ประวัติการเข้าชม และการจัดหมวดหมู่ผู้ใช้ นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้นักการตลาดเปิดตัวแคมเปญอีเมลส่วนบุคคลได้ในวงกว้าง โดยเน้นคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันสำหรับกลุ่มต่างๆ

นอกจากนี้ แชทบอท AI เชิงสร้างสรรค์ยังอำนวยความสะดวกในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณผ่านการให้เหตุผลตามบริบท โดยจะวิเคราะห์คำถามของผู้บริโภคเพื่อให้คำตอบที่ไม่เพียงแต่ตรงประเด็นเท่านั้น แต่ยังเป็นแบบเฉพาะตัวอีกด้วย

สุดท้ายนี้สามารถปรับปรุงประสบการณ์การค้นหาบนเว็บไซต์ของแบรนด์ได้ เพิ่มความสามารถของแถบค้นหาในการตีความภาพที่ป้อน ข้อความค้นหา และคลิปวิดีโอสั้นๆ นอกเหนือจากข้อความ

ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม: อะไรคือความท้าทายของ Generative AI?

แม้ว่า generative AI จะแสดงศักยภาพอย่างมากในการสร้างเนื้อหา แต่ก็มีข้อจำกัด AI ยังสามารถผลิตเนื้อหาที่น่ารังเกียจหรือไม่สำคัญได้ อันเนื่องมาจากความเข้าใจที่จำกัดในการพิจารณาด้านจริยธรรม ความละเอียดอ่อนทางวัฒนธรรม หรือปัจจัยทางบริบท สิ่งนี้อาจนำไปสู่ความชุกของอคติในผลลัพธ์ ซึ่งเป็นผลลัพธ์ของข้อมูลการฝึกอบรม

นอกจากนี้ เนื้อหาที่สร้างขึ้นอาจแตกต่างกันในด้านคุณภาพ ซึ่งบางครั้งอาจให้ข้อสรุปที่ไร้เหตุผลหรือผิดพลาดได้ ปรากฏการณ์นี้เรียกว่า อาการประสาทหลอนของ AI และตัวอย่าง AI ที่โดดเด่นของอาการประสาทหลอนคือสิ่งนี้:

คำแถลงของ Bard chatbot ของ Google ที่ว่ากล้องโทรทรรศน์อวกาศเจมส์เวบบ์ได้รวบรวมภาพเบื้องต้นของดาวเคราะห์ที่อยู่นอกระบบสุริยะของเรานั้นผิดพลาด

นอกจากนี้ ความเป็นเจ้าของงานที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ยังเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ และอาจแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ตัวอย่างเช่น กฎหมายลิขสิทธิ์ในสหรัฐอเมริการะบุว่า “รูปภาพที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ไม่มี 'ผลงานโดยมนุษย์' ที่จำเป็นสำหรับการปกป้อง”

ปัญหาที่เป็นไปได้อีกประการหนึ่งที่นักการตลาดต้องเผชิญเพื่อรับประกันความถูกต้องตามกฎหมายของการใช้ AI ในการสร้างเนื้อหาคือการลอกเลียนแบบ สุดท้ายนี้ องค์กรต่างๆ จะต้องจัดการกับความกลัวการตกงานเมื่อบูรณาการ Gen AI เข้ากับขั้นตอนการทำงานของตน

โอกาส AI เจนเนอเรชั่นสำหรับผู้นำธุรกิจ

Generative Al กุมศักยภาพมหาศาลสำหรับธุรกิจและขั้นตอนการทำงานที่สร้างสรรค์ และสามารถเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าโดยอำนวยความสะดวกในการบริการตนเองแบบรายบุคคล

ทำให้หน้าที่ที่ต้องใช้ปริมาณงานสูงเป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การพัฒนาซอฟต์แวร์และการประมวลผลการเคลมภาษี นอกจากนี้ Gen AI และ NLP ยังช่วยให้ทีมของคุณจัดการ ดำเนินการ และเข้าใจถึงความสำคัญของชุดย่อยต่างๆ ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่สำคัญ เช่น สัญญา ใบเรียกเก็บเงิน ความคิดเห็นของลูกค้า กฎระเบียบ และการประเมินประสิทธิภาพ

ด้วยการชื่นชมผลกระทบที่แท้จริงของ generative AI และตำแหน่งที่มันเข้ากับกลุ่มเทคโนโลยีของคุณ คุณสามารถปลดล็อกผลตอบแทนสูงสุดจากเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำในยุคของเรา