ໜັງສືພິມ VietNamNet ຂໍ​ແນະນຳ​ໃຫ້​ທ່ານ​ຜູ້​ອ່ານ​ບົດ​ຂຽນ​ຂອງ​ທ່ານ​ນາງ ຈ່າວ​ໂດ, ຜູ້​ຮ່ວມ​ກໍ່​ຕັ້ງ Unikon ຫວຽດນາມ ​ແບ່ງປັນ​ເລື່ອງ​ຂອງ AI ລຸ້ນ​ໃໝ່​ຢູ່​ບັນດາ​ເຫດການ​ທີ່​ຈັດ​ຂຶ້ນ​ຢູ່​ນະຄອນ ​ໂຮ່ຈີ​ມິນ ​ໃນ​ທ້າຍ​ເດືອນ​ສິງຫາ.

ຮູບ 3.png
Autonomous AI ຈະເປັນ AI ລຸ້ນຕໍ່ໄປ. ຮູບພາບ: Unikon

ເຈົ້າອາດຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບການສູ້ຮົບປະຈໍາວັນທີ່ຮຸນແຮງຢູ່ໃນເຮືອນຄົວຂອງທຸກໆຄອບຄົວ: "ໃຜເຮັດຖ້ວຍ?" ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານຊື້ເຄື່ອງລ້າງຈານ, ຄິດວ່າບັນຫາໄດ້ຖືກແກ້ໄຂ. ແຕ່​ບໍ່​ແມ່ນ! ຄໍາຖາມພຽງແຕ່ປ່ຽນເປັນ "ໃຜໂຫຼດເຄື່ອງລ້າງຈານ?" ແມ່ຂອງເຈົ້າປະຕິເສດທີ່ຈະໃຊ້ມັນເພາະວ່າລາວສາມາດເຮັດໄດ້ດ້ວຍນ້ໍາຫນ້ອຍແລະໄຟຟ້າຫນ້ອຍ. ລູກ​ຊາຍ​ໄວ​ລຸ້ນ​ຂອງ​ເຈົ້າ​ພຽງ​ແຕ່​ຖິ້ມ​ຖ້ວຍ​ໃສ່​ໃນ​ເຄື່ອງ​ລ້າງ​ຈານ​ຢ່າງ​ຜິດ​ຫວັງ, ເຊິ່ງ​ບໍ່​ດີ​ໄປ​ກວ່າ​ການ​ລ້າງ​ດ້ວຍ​ມື. ໃນທີ່ສຸດ, ເຄື່ອງລ້າງຈານທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນຍັງເປັນຜູ້ທີ່ໂຫລດເຄື່ອງລ້າງຈານ.

ສິ່ງດຽວກັນເກີດຂື້ນໃນ ໂລກຂອງ AI. Generative AI ໄດ້ເກີດຂື້ນກັບການເປີດຕົວແພລະຕະຟອມການຄ້າຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ: ChatGPT, Mid Journey, Stable Diffusion… ແຕ່ລະຄົນຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອຈຸດປະສົງທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນການສ້າງເນື້ອຫາ. ແຕ່ພວກມັນຍັງຄົງເປັນພຽງແຕ່ເຄື່ອງລ້າງຈານເທົ່ານັ້ນ, ທ່ານຍັງຕ້ອງການຄົນທີ່ຈະໂຫລດຖ້ວຍຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ຊຶ່ງຫມາຍຄວາມວ່າການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແລະຂະບວນການສໍາລັບເຄື່ອງທີ່ຈະໃຫ້ຜົນຜະລິດທີ່ສະອາດ.

ບັນຫາແມ່ນວ່າການສ້າງການກະຕຸ້ນເຕືອນແລະຂະບວນການດັ່ງກ່າວບໍ່ງ່າຍດາຍຄືທີ່ທ່ານຄິດ, ແລະຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການນໍາໃຊ້ແຕ່ລະແພລະຕະຟອມແມ່ນແຕກຕ່າງກັນ, ພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າເຫດຜົນຂອງ AI ບໍ່ຄືກັນກັບເຫດຜົນຂອງມະນຸດ. ຜູ້ຂຽນເອງມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຂໍໃຫ້ ChatGPT ສ້າງແຜນ ການເດີນທາງ ທີ່ງ່າຍດາຍແລະຖືກຕ້ອງສໍາລັບການເດີນທາງທີ່ຈະມາເຖິງຂອງລາວເນື່ອງຈາກຄວາມອ່ອນແອຂອງ GPT ໃນການຄິດໄລ່ແລະການປັບປຸງຂໍ້ມູນໃຫມ່.

ເວທີການສ້າງຮູບພາບ AI ຕ້ອງການຄວາມພະຍາຍາມ ແລະທັກສະຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນພາບໜ້າຈໍຂ້າງລຸ່ມນີ້, ທ່ານສາມາດເຫັນໄດ້ວ່າມັນໄດ້ເອົາຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການແຜ່ກະຈາຍແບບຄົງທີ່ຢ່າງໜ້ອຍ 3,000 ຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອສ້າງຮູບພາບທີ່ມີຄວາມລະອຽດ, ລະອຽດຢູ່ດ້ານຊ້າຍ.

ຮູບ2.png
ມັນໃຊ້ເວລາຢ່າງຫນ້ອຍ 3,000 ພະຍາຍາມສ້າງຮູບພາບທີ່ຊັບຊ້ອນໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມື AI. ພາບໜ້າຈໍ

ຕົວເລກອາດຈະເພີ່ມຂຶ້ນ, ແຕ່ວ່າຫມາຍຄວາມວ່າແພລະຕະຟອມ AI ທົ່ວໄປແມ່ນພຽງແຕ່ເຄື່ອງມື, ມະນຸດຍັງຕ້ອງຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືໃຫມ່ເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ດັ່ງນັ້ນໃນມື້ນີ້, ຫຼັກສູດກ່ຽວກັບການສ້າງຄໍາສັ່ງກ່ຽວກັບ chatGPT ຫຼື Mid Journey… ແມ່ນຍັງຈະເລີນເຕີບໂຕ.

ແຕ່ໃນເວລາດຽວກັນ, ຜູ້ພັດທະນາ AI ໄດ້ຫັນໄປຫາບັນຫາໃຫມ່ຢ່າງໄວວາເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຂອງ AI generative ນີ້, ເຊິ່ງຫມາຍຄວາມວ່າ, ການສ້າງເຄື່ອງລ້າງຈານທີ່ສາມາດໃສ່ຖ້ວຍໃນເຄື່ອງລ້າງຈານໄດ້ເອງ: ປະຊາຊົນພຽງແຕ່ຕ້ອງການໃຫ້ AI ເປົ້າຫມາຍ, ຮູບແບບ AI ນີ້ຈະຄຸ້ມຄອງທຸກເຄື່ອງມືແລະເວທີທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍດັ່ງກ່າວ. AI ລຸ້ນໃໝ່ນີ້ເອີ້ນວ່າ Agentic AI.

Autonomous AI ແມ່ນປະເພດຂອງລະບົບ AI ທີ່ຖືກອອກແບບເພື່ອເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນ "ບຸກຄົນ" ທີ່ເປັນເອກະລາດ, ສາມາດປະຕິບັດວຽກງານ, ການຕັດສິນໃຈ, ພົວພັນກັບກັນແລະກັນ, ແລະພົວພັນກັບສິ່ງແວດລ້ອມໂດຍບໍ່ມີການແຊກແຊງຂອງມະນຸດ.

ປະເພດຂອງຕົວແບບ AI ນີ້ສາມາດເປັນເປົ້າຫມາຍ, ປະຕິບັດໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ແລະມີຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບການປະຕິບັດໂດຍຜ່ານການຕິຊົມຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຫຼືການສະທ້ອນພາຍໃນ.

ຮູບ1.jpg
ຕົວຢ່າງຂອງ AI ອັດຕະໂນມັດ: ພະແນກການຕະຫຼາດອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງ AI ໄດ້ຖືກແບ່ງອອກເປັນ "ພະນັກງານ" ຫຼາຍໆຄົນທີ່ມີພາລະບົດບາດແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ຊັດເຈນ, ການສ້າງທີມງານທີ່ເຮັດວຽກຕາມຂະບວນການທີ່ກໍານົດໄວ້ແລະເປັນມືອາຊີບສູງ.

ຄວາມສາມາດທີ່ດີກວ່ານີ້ຂອງ AI ອັດຕະໂນມັດຈະປະຕິວັດຫຸ່ນຍົນແລະອຸດສາຫະກໍາຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດເຊັ່ນດຽວກັນກັບເລັ່ງຂະບວນການຫັນເປັນ AI ໃນບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່.

ໃນລະດັບຜູ້ໃຊ້ສ່ວນບຸກຄົນ, ແບບຈໍາລອງ AI ອັດຕະໂນມັດສາມາດເຮັດໃຫ້ທ່ານເຮັດວຽກກັບ AI ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ, ດ້ວຍຜົນຜະລິດທີ່ດີກວ່າ. ທ່ານ​ຈະ​ບໍ່​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ທ່ອງ​ໄປ​ຫາ 3,000 ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ສ້າງ​ໂດຍ AI ເພື່ອ​ເລືອກ​ເອົາ​ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ທ່ານ​ຕ້ອງ​ການ​, ແຕ່​ພຽງ​ແຕ່​ເອີ້ນ​ເບິ່ງ 3​, ສໍາ​ລັບ​ການ​ຍົກ​ຕົວ​ຢ່າງ​.