บทความนี้เป็นการสรุปจากคลิปวิดิโอ Andrew Ng Explores The Rise Of AI Agents And Agentic Reasoning | BUILD 2024 Keynote
AI เปรียบเสมือน “ไฟฟ้า” ในโลกยุคใหม่
Andrew Ng เปรียบเทียบปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับไฟฟ้า โดยชี้ให้เห็นว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่มีศักยภาพเปลี่ยนแปลงโลกได้ในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ การศึกษา หรือสังคม โดยเน้นว่าการพัฒนาแอปพลิเคชันที่สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มที่เป็นกุญแจสำคัญ
ความคิดเห็น:
- ในประเทศไทย AI มีศักยภาพในการปฏิวัติอุตสาหกรรมหลายแขนง เช่น อีคอมเมิร์ซ การเงิน และโลจิสติกส์ อย่างไรก็ตาม องค์กรไทยยังขาดความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับ AI ทำให้การนำไปใช้ยังมีข้อจำกัด
- SMEs ไทยที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร อาจต้องการแพลตฟอร์มหรือโซลูชัน AI ที่ใช้งานง่ายและคุ้มค่า
การเร่งพัฒนาและปรับปรุง AI Workflow
Andrew Ng เน้นว่าการพัฒนา AI ในปัจจุบันเปลี่ยนจากกระบวนการแบบลำดับไปเป็นการทำงานแบบขนานเพื่อเพิ่มความเร็วในการพัฒนา ซึ่งช่วยลดเวลาการทดลองและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI
ความคิดเห็น:
- ในมุมมองของนักการตลาดดิจิทัลไทย การพัฒนา AI ที่รวดเร็วขึ้นทำให้เครื่องมือการตลาด เช่น Chatbots และ Recommendation Systems มีความแม่นยำขึ้น
- อย่างไรก็ตาม ปัญหาเรื่อง Data Governance และคุณภาพของข้อมูลในประเทศไทยยังเป็นความท้าทายสำคัญ ซึ่งอาจทำให้ผลลัพธ์ของ AI ไม่แม่นยำเท่าที่ควร
Agentic Workflows: กระบวนการทำงาน AI ที่ทรงพลัง
Agentic Workflows คือแนวคิดที่ AI ทำงานแบบวนซ้ำ มีการวิจารณ์ แก้ไข และปรับปรุงข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น ซึ่ง Andrew Ng ชี้ให้เห็นว่าแนวทางนี้ช่วยให้ AI สร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงขึ้นกว่าการทำงานแบบเส้นตรง
ความคิดเห็น:
- ถ้านำ Agentic Workflows มาใช้ในอุตสาหกรรมคอนเทนต์ของไทย เช่น การเขียนข่าว หรือสร้างโฆษณา AI จะสามารถช่วยสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงขึ้นและมีความแม่นยำมากขึ้น
- อย่างไรก็ตาม การใช้ AI ในงานเขียนและสื่อ อาจสร้างปัญหาด้านลิขสิทธิ์และความน่าเชื่อถือของข้อมูล หากไม่มีมาตรฐานการตรวจสอบที่ดีพอ
การใช้ AI Agent ในการทำงานร่วมกัน (Multi-Agent Collaboration)
Ng ได้อธิบายแนวคิดที่ AI สามารถทำงานร่วมกันเป็นทีม โดยแบ่งหน้าที่กัน เช่น AI ตัวหนึ่งวิเคราะห์ข้อมูล ส่วนอีกตัวหนึ่งประมวลผล และอีกตัวหนึ่งให้ข้อเสนอแนะ ทำให้ AI สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ดีขึ้น
ความคิดเห็น:
- แนวคิดนี้สามารถช่วยธุรกิจไทยในการปรับปรุงกระบวนการทำงาน เช่น ในภาคการเงิน การวิเคราะห์สินเชื่อสามารถใช้ AI หลายตัวร่วมกันช่วยให้การอนุมัติรวดเร็วและแม่นยำขึ้น
- อย่างไรก็ตาม การนำ AI หลายตัวมาทำงานร่วมกันจำเป็นต้องใช้ทรัพยากรสูง ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำหรับธุรกิจขนาดเล็กในประเทศไทย
AI Multimodal: การวิเคราะห์ข้อมูลภาพและวิดีโอ
AI Agents ในปัจจุบันสามารถทำงานกับข้อมูลภาพและวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์การแข่งขันฟุตบอลเพื่อระบุจำนวนผู้เล่น ซึ่งเปิดโอกาสให้ AI สามารถใช้งานในหลายอุตสาหกรรม
ความคิดเห็น:
- ธุรกิจไทย เช่น อีคอมเมิร์ซ และค้าปลีก สามารถใช้ AI Multimodal เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าผ่านกล้องวงจรปิด หรือเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบสินค้าคงคลัง
- แต่ในขณะเดียวกัน การใช้ AI ในการเฝ้าระวังอาจสร้างปัญหาด้านความเป็นส่วนตัว (Privacy) ซึ่งอาจต้องมีการกำกับดูแลที่เหมาะสม
อนาคตของ AI Agents และผลกระทบต่อประเทศไทย
Ng ได้สรุปถึงแนวโน้มสำคัญในอนาคตของ AI Agents เช่น การใช้ AI ในการจัดการเครื่องมือและการทำ Automation ที่สามารถลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ความคิดเห็น:
- หากประเทศไทยสามารถใช้ AI Agents ในการเพิ่มประสิทธิภาพอุตสาหกรรม เช่น การเกษตรและการผลิต จะช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศ
- อย่างไรก็ตาม การพัฒนา AI ในไทยยังต้องการการสนับสนุนจากภาครัฐ ไม่ว่าจะเป็นด้านโครงสร้างพื้นฐาน ด้านการศึกษา หรือกฎหมายเพื่อให้ AI สามารถเติบโตได้อย่างยั่งยืน
สรุป
AI Agents และ Agentic Reasoning กำลังกลายเป็นแนวทางใหม่ที่ช่วยให้ AI มีความสามารถมากขึ้น ทั้งในด้านการทำงานร่วมกัน การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างเนื้อหา ซึ่งสามารถช่วยให้ธุรกิจไทยพัฒนาไปได้อย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สำคัญคือการนำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ในขณะที่ต้องคำนึงถึงข้อจำกัดด้านเทคโนโลยี โครงสร้างพื้นฐาน และกฎระเบียบภายในประเทศ
