องค์กรที่เพิ่งเริ่มใช้ AI มีความเสี่ยงที่จะมองข้าม AI รูปแบบเก่าที่เป็นที่ยอมรับมากกว่าที่เรียกว่า "AI เชิงวิเคราะห์" ซึ่ง AI รูปแบบนี้ไม่ได้ล้าสมัยและยังคงเป็นทรัพยากรสำคัญสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ แม้ว่าแอปพลิเคชัน AI บางอย่างจะใช้ทั้ง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงกำเนิด แต่แนวทางทั้งสองของ AI นั้นค่อนข้างแยกจากกัน
 |
| ความแตกต่างหลักระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมอยู่ที่ประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้ในการสร้างและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ |
แนวคิดและคุณลักษณะหลักของ AI เชิงวิเคราะห์
ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ (Analytical AI) คือรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เพื่อวัตถุประสงค์ด้านปัญญาประดิษฐ์ทางธุรกิจ แม้จะแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมที่หลายองค์กรใช้ แต่ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ก็มุ่งเน้นไปที่การบรรลุเป้าหมายเดียวกัน นั่นคือ การวิเคราะห์ชุดข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้จริง และชี้นำการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
AI เชิงวิเคราะห์ใช้ AI ขั้นสูง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ พัฒนาข้อมูลเชิงลึก และชี้นำการตัดสินใจในลักษณะไดนามิก โดยตอบสนองโดยตรงต่อการโต้ตอบของผู้ใช้
ความแตกต่างหลักระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบดั้งเดิมอยู่ที่ประเภทของเทคโนโลยีที่ใช้สร้างและเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพ แต่เครื่องมือเหล่านี้มักจะให้มุมมองข้อมูลแบบคงที่แก่ผู้ใช้ส่วนใหญ่ โดยอาศัยการวิเคราะห์ทางสถิติเป็นหลักในการสร้างข้อมูลเชิงลึก และนักวิเคราะห์จำเป็นต้องสรุปผลด้วยตนเองแทนที่จะพึ่งพาเทคโนโลยี
คุณสมบัติหลักของ AI เชิงวิเคราะห์
การวิเคราะห์เชิงพรรณนา: การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะตอบคำถามที่ว่า "เกิดอะไรขึ้น" การวิเคราะห์ประเภทนี้เป็นที่นิยมใช้มากที่สุดในหมู่ลูกค้า โดยให้รายงานและการวิเคราะห์ที่เน้นเหตุการณ์ในอดีต
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาใช้เพื่อทำความเข้าใจประสิทธิภาพโดยรวมในระดับรวม และถือเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดสำหรับบริษัทในการเริ่มต้น เนื่องจากสามารถใช้ข้อมูลเพื่อสร้างรายงานและแอปพลิเคชันได้ทันที
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย: การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย เช่นเดียวกับการวิเคราะห์เชิงพรรณนา จะใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อตอบคำถาม แต่แทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ "อะไร" การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะตอบคำถามสำคัญที่ว่าเหตุใดเหตุการณ์หรือความผิดปกติจึงเกิดขึ้นในข้อมูล การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยมีแนวโน้มที่จะเข้าถึงได้ง่ายกว่าและเหมาะสมกับกรณีการใช้งานที่หลากหลายกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง/การวิเคราะห์เชิงทำนาย
การวิเคราะห์เชิงทำนาย: การวิเคราะห์เชิงทำนายเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ประเมินสิ่งที่น่าจะเกิดขึ้นโดยอ้างอิงจากข้อมูลในอดีตโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ข้อมูลในอดีตประกอบด้วยการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและเชิงวินิจฉัยเป็นส่วนใหญ่ ซึ่งใช้เป็นพื้นฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองการวิเคราะห์เชิงทำนาย
การวิเคราะห์เชิงกำหนด: การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นเสาหลักที่สี่และเสาหลักของการวิเคราะห์สมัยใหม่ การวิเคราะห์เชิงกำหนดเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่เฉพาะเจาะจง โดยพื้นฐานแล้วเป็นการผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจ สถานการณ์หรือเงื่อนไขที่มีอยู่และผลที่ตามมาของการตัดสินใจหรือเหตุการณ์ต่างๆ จะถูกนำมาประยุกต์ใช้เพื่อสร้างการตัดสินใจหรือการดำเนินการที่มีแนวทางให้ผู้ใช้ดำเนินการ
Generative AI มุ่งเน้นการสร้างเนื้อหาใหม่โดยการเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่มีอยู่ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก เช่น เครือข่ายเชิงปฏิปักษ์ (GAN) และโมเดลเชิงทรานส์ฟอร์เมชัน เพื่อสร้างข้อความ รูปภาพ เพลง และอื่นๆ Generative AI ได้รับความสนใจอย่างมากในด้านความสามารถในการสร้างเนื้อหาที่เหมือนมนุษย์ และมีการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ การสร้างเนื้อหา และอื่นๆ คุณสมบัติหลักของ Generative AI ได้แก่ การสร้างเนื้อหา การเสริมสร้างจินตนาการและความคิดสร้างสรรค์ การปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรม และการสร้างความประทับใจเฉพาะบุคคล
 |
| คุณสมบัติหลักของ Gen AI ได้แก่ การสร้างเนื้อหา การส่งเสริมจินตนาการและความคิดสร้างสรรค์ การปรับปรุงข้อมูลการฝึกอบรม และการสร้างความประทับใจเฉพาะบุคคล |
ความแตกต่างระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์
มีความแตกต่างมากมายระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ จากความแตกต่างเหล่านี้ ธุรกิจ/บริษัทต่างๆ จึงหาวิธีดำเนินงานอย่างมีประสิทธิภาพผ่านการใช้ AI ความแตกต่างระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์:
ประการแรก วัตถุประสงค์และความสามารถแตกต่างกัน วัตถุประสงค์หลักของ Generative AI คือการใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Deep Learning เพื่อสร้างเนื้อหาใหม่ ส่วน AI เชิงวิเคราะห์ หมายถึงระบบ AI ที่ใช้ Machine Learning เชิงสถิติ ซึ่งออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะ เช่น การจำแนกประเภท การทำนาย หรือการตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลที่มีโครงสร้าง
ประการที่สอง อัลกอริทึมมีความแตกต่างกัน ในแง่ของวิธีการเชิงอัลกอริทึม ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดมักใช้เทคนิคที่ซับซ้อน เช่น การแปลงอินพุตข้อความแบบต่อเนื่องให้เป็นเอาต์พุตที่สอดคล้องกัน การทำนายคำถัดไปโดยอิงจากบริบทข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างเนื้อหา ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดเรียนรู้ที่จะเข้าใจรูปแบบในข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเวอร์ชันใหม่ ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่องที่ง่ายกว่าหลากหลายวิธี ได้แก่ การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน และการเรียนรู้แบบเสริมแรง
ประการที่สาม ความแตกต่างของผลตอบแทนจากการลงทุน ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Genative AI) สามารถสร้างผลกำไรจากการสร้างคอนเทนต์ได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าการสร้างคอนเทนต์โดยมนุษย์ รวมถึงศักยภาพในการสร้างคอนเทนต์ที่มีเอกลักษณ์และน่าสนใจ ซึ่งดึงดูดและรักษาลูกค้าไว้ได้ แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์จะมีประโยชน์มากมาย แต่มูลค่า ทางเศรษฐกิจ ของปัญญาประดิษฐ์อาจวัดได้ยาก และผู้ใช้ยังต้องเสียค่าใช้จ่ายในการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์อีกด้วย
สำหรับ AI เชิงวิเคราะห์ AI มอบผลตอบแทนทางเศรษฐกิจที่ดีขึ้นผ่านแบบจำลองเชิงคาดการณ์ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการ เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการสินค้าคงคลัง ระบุแนวโน้มตลาด และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ซึ่งสามารถนำไปสู่การลดต้นทุน การจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้น และเพิ่มรายได้ผ่านการตัดสินใจที่ดีขึ้น
ประการที่สี่ ความเสี่ยงมีความแตกต่างกัน AI เชิงสร้างสรรค์สามารถสร้าง “ดีปเฟก” ที่น่าเชื่อถือ ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อมูลที่ผิดพลาด การโจรกรรมข้อมูลส่วนบุคคล และการฉ้อโกง นอกจากนี้ โมเดลเหล่านี้ยังอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว หากข้อมูลการฝึกอบรมมีข้อมูลที่ละเอียดอ่อน หรือถูกดัดแปลงเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์
ข้อมูลการฝึกอบรม AI เชิงวิเคราะห์ยังเผชิญกับความเสี่ยงจากการละเมิดความปลอดภัยทางไซเบอร์และการถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดเพื่อวัตถุประสงค์ที่มุ่งร้าย เช่น การโจมตีทางไซเบอร์หรือการเผยแพร่ข้อมูลที่ผิดพลาด ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมีมาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อลดความเสี่ยงเหล่านี้ ปัจจุบัน AI เชิงวิเคราะห์ดูเหมือนจะมีความเสี่ยงน้อยกว่า AI เชิงกำเนิด จึงถูกนำมาใช้อย่างยาวนานในหลายบริษัท
โดยสรุป เมื่อต้องตัดสินใจเลือกระหว่าง AI เชิงวิเคราะห์และ AI เชิงสร้างสรรค์ ควรพิจารณาความต้องการและเป้าหมายเฉพาะของคุณ หากเป้าหมายคือการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล คาดการณ์ และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ AI เชิงวิเคราะห์คือตัวเลือกที่เหมาะสม ในทางกลับกัน หากคุณต้องการสร้างเนื้อหาใหม่ สร้างสรรค์นวัตกรรม หรือปรับแต่งประสบการณ์ผู้ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์คือตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด
 |
| เครื่องมือ Generative AI กำลังถูกใช้เป็นแชทบอท ซึ่งคาดว่าจะเข้ามาแทนที่ไม่เพียงการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการบริการลูกค้าและการขายด้วย |
ข้อแนะนำบางประการ
การใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ใน งานการทูต มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากมีเกณฑ์มากกว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ เพื่อตอบสนองความต้องการและภารกิจของภาค การทูต อย่างไรก็ตาม การนำปัญญาประดิษฐ์เชิงวิเคราะห์ไปใช้ในภาคการทูตนั้น จำเป็นต้องเป็นไปตามเงื่อนไขดังต่อไปนี้:
ประการแรก จำเป็นต้องสร้างทรัพยากรบุคคลที่มีความรู้และประสบการณ์ที่เพียงพอในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี AI (รวมถึงปัญญาประดิษฐ์และปัญญาประดิษฐ์ที่อิงตามปัญญาของมนุษย์)
ประการที่สอง ใช้เทคโนโลยี AI กับบริการในอุตสาหกรรม เช่น การตอบอีเมล การโต้ตอบโดยตรงกับผู้คนผ่านเทคโนโลยีแชทบอท ซึ่งโดยทั่วไปเป็นวิธีที่กระทรวงการต่างประเทศของเยอรมนีใช้เทคโนโลยี AI ที่เรียกว่า FACIL เพื่อโต้ตอบกับประชาชนตั้งแต่ปี 2021-2023 และประมวลผลคำขอ 40,000 รายการต่อเดือน
ประการที่สาม การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งรวมถึงระบบฐานข้อมูลและระบบเซิร์ฟเวอร์ เพื่อให้สามารถวิเคราะห์ AI เพื่อช่วยคาดการณ์และคาดการณ์สถานการณ์และเหตุการณ์ต่างๆ ของโลกสำหรับภาคการทูต อย่างไรก็ตาม เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น จึงจำเป็นต้องใช้ระบบเซิร์ฟเวอร์ที่มีขนาดใหญ่เพียงพอ
ประการที่สี่ ภาคการทูตจำเป็นต้องสร้าง AI เชิงวิเคราะห์ของตัวเอง ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการรับรองความปลอดภัยและปัญหาทางจริยธรรม
แหล่งที่มา
การแสดงความคิดเห็น (0)