เว็บไซต์คืออะไร?

Ignite Innovation, Bangkok (2026)

26/09/2025

รายงาน The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 ของโครงการ MIT Project NANDA นำเสนอภาพรวมที่ชวนให้ทบทวนความเชื่อเกี่ยวกับบทบาทของ Generative Artificial Intelligence (GenAI) ในภาคธุรกิจ ข้อมูลจากการสำรวจองค์กรหลายร้อยแห่งทั่วโลก

ผลชี้อย่างชัดเจนว่า กว่า 95% ขององค์กรที่เข้าร่วมได้ดำเนินโครงการด้าน GenAI มีเพียง 5% ขององค์กรเท่านั้นที่รายงานว่ามีผลตอบแทนทางการเงิน (P&L impact) อย่างเป็นรูปธรรม ในขณะที่ส่วนใหญ่ยังคงติดอยู่กับการทดลองใช้ในลักษณะ “โครงการนำร่อง” ที่ไม่สามารถขยายผลได้

การสำรวจยังพบว่า ร้อยละ 70 ของโครงการ AI ทั้งหมดถูกจัดอยู่ในสถานะ pilot ซึ่งหมายถึงการทดสอบในขอบเขตจำกัดโดยยังไม่สามารถบูรณาการเข้าสู่กระบวนการปฏิบัติงานหลักขององค์กรได้

ความล้มเหลวในการขยายผลนี้สัมพันธ์โดยตรงกับสิ่งที่รายงานเรียกว่า “ช่องว่างการเรียนรู้” (learning gap) กล่าวคือ AI ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบทและ feedback ที่ซับซ้อนของงานจริงได้อย่างเพียงพอ ส่งผลให้โครงการที่เริ่มต้นด้วยความคาดหวังสูงกลับหยุดชะงักอยู่ในระดับทดลอง

อีกหนึ่งข้อค้นพบที่น่าสนใจคือ ปรากฏการณ์ “shadow AI” รายงานระบุว่ากว่า ร้อยละ 60 ของพนักงานในองค์กรที่ตอบแบบสอบถาม เคยใช้เครื่องมือ AI ภายนอก เช่น ChatGPT หรือ MidJourney โดยไม่ได้รับอนุญาตจากองค์กรโดยตรง

การใช้งานเช่นนี้แม้จะสะท้อนความต้องการที่แท้จริงของบุคลากร แต่ก็สร้างความเสี่ยงในด้านความมั่นคงข้อมูลและการกำกับดูแล ซึ่งองค์กรไม่สามารถเพิกเฉยได้

ในเชิงอุตสาหกรรม ข้อมูลการสำรวจยังสะท้อนถึงความแตกต่างอย่างเด่นชัด องค์กรในภาคสื่อและเทคโนโลยีกว่า ร้อยละ 40 รายงานว่าโครงการ GenAI ของตนสามารถสร้างมูลค่าเพิ่มได้อย่างชัดเจน

ขณะที่ในอุตสาหกรรมพลังงานและอุตสาหกรรมหนัก ตัวเลขดังกล่าวลดลงเหลือไม่ถึงร้อยละ 10 ความแตกต่างนี้ชี้ว่า ความพร้อมด้านบริบททางธุรกิจและธรรมชาติของกระบวนการผลิตมีบทบาทสำคัญต่อการประยุกต์ใช้ AI

จากผลลัพธ์เชิงตัวเลขเหล่านี้ รายงานได้เสนอข้อแนะนำเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญ

ประการแรก องค์กรควรทบทวนการลงทุนในโครงการ AI ว่าจะเลือก “สร้างเอง” (build) หรือ “ซื้อจากภายนอก” (buy) โดยข้อมูลเชิงสำรวจพบว่า องค์กรที่เลือกใช้โซลูชันจากภายนอกมีอัตราความสำเร็จสูงกว่าถึงสองเท่า เมื่อเทียบกับองค์กรที่ลงทุนสร้างเองทั้งหมด

ประการที่สอง องค์กรควรจัดระบบการเรียนรู้ภายในเพื่อปิดช่องว่างทักษะและเพิ่มความสามารถของบุคลากรในการใช้ AI หากยังละเลยปัจจัยด้านมนุษย์ ปรากฏการณ์ shadow AI ก็จะดำรงอยู่ต่อไปและบั่นทอนศักยภาพการควบคุมขององค์กร

ประการสุดท้าย รายงานชี้ว่าการประเมินผลโครงการ AI ควรขยายจากการพิจารณาผลตอบแทนทางการเงินระยะสั้น ไปสู่การวัดผลในมิติที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงกระบวนการ การยกระดับทักษะบุคลากร และการสร้างความยั่งยืนทางดิจิทัลในระยะยาว

กล่าวโดยสรุป ผลการสำรวจเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นคำเตือนเชิงนโยบายว่า หากยังคงพึ่งพาการประเมินผลในเชิงแคบ การลงทุนด้าน AI ย่อมไม่สามารถเปลี่ยนแปลงองค์กรได้อย่างแท้จริง ตรงกันข้าม หากองค์กรหันมาให้ความสำคัญกับการเรียนรู้ การจัดการเชิงกลยุทธ์ และการประเมินผลหลายมิติ GenAI ก็ยังคงเป็นเครื่องมือที่สามารถสร้างคุณค่าใหม่ให้กับธุรกิจได้ในอนาคต

03/09/2025

บทบาทของ AI ในการพัฒนาเศรษฐกิจ

จาก งานวิจัย Qin, Y., Xu, Z., Wang, X., & Skare, M. (2024). Artificial intelligence and economic development: An evolutionary investigation and systematic review. Journal of the Knowledge Economy, 15(1), 1736-1770. ที่แสดงการวิเคราะห์ บทบาทของ AI ในการพัฒนาเศรษฐกิจโดยใช้ วิธีการเชิงบรรณมิติ (Bibliometric Analysis) และ การวิเคราะห์เชิงเนื้อหา (Qualitative Content Analysis) ซึ่งเป็นการศึกษาเชิงลึกที่มุ่งประเด็นไปที่การแสดงให้เห็นถึงบทบาทสำคัญของ AI ในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจโลกยุคใหม่ และการทบทวนทิศทางการพัฒนาในอนาคตที่ต้องมีการควบคุมและกำกับดูแลอย่างระมัดระวัง

ทีมวิจัยได้ทำการรวบรวมบทความวิจัยที่เกี่ยวข้องกับ AI และเศรษฐกิจ (AI & Economic Development) จำนวนทั้งสิ้น 2,211 บทความ จากฐานข้อมูล Web of Science ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI เริ่มมีการตีพิมพ์งานวิจัยในเชิงเศรษฐกิจมาตั้งแต่ปี 1986 แต่ได้รับความสนใจเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหลังจากปี 2016 เป็นต้นมา

โดยเฉพาะในช่วงปี 2018-2021 ซึ่งพบว่าเป็นช่วงที่จำนวนบทความวิจัยด้าน AI และการพัฒนาเศรษฐกิจ เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ผู้วิจัยยังพบว่าประเทศที่มีบทบาทสำคัญในการตีพิมพ์งานวิจัยในสาขานี้ได้แก่ จีน, สหรัฐอเมริกา และ อินเดีย โดยประเทศจีนมีการตีพิมพ์มากที่สุดและมีการร่วมมือกับประเทศอื่น ๆ ในการวิจัย

หลังจากได้ข้อมูลเชิงปริมาณจากการวิเคราะห์บรรณมิติแล้ว ทีมวิจัยได้ทำการวิเคราะห์เชิงเนื้อหาผลการวิเคราะห์พบว่า งานวิจัยด้าน AI ในเศรษฐกิจมี 5 ประเด็นหลักที่สำคัญ ได้แก่

1. AI สำหรับการตัดสินใจอัจฉริยะ (AI for Intelligent Decision-Making)
AI ได้รับการนำมาใช้ในการพยากรณ์พฤติกรรม (behavior prediction) และตัดสินใจในธุรกิจและการบริหารจัดการที่มีความซับซ้อน เช่น การทำนายราคาน้ำมัน (oil price forecasting) หรือการวินิจฉัยโรคในวงการแพทย์ (medical diagnosis) ด้วยการประมวลผลข้อมูล (data processing) จำนวนมหาศาลในเวลาอันสั้น AI ช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจและเพิ่มความแม่นยำในการดำเนินงาน

2. AI สำหรับธรรมาภิบาลสังคม (AI for Social Governance)
AI มีบทบาทสำคัญในการพัฒนา smart cities และการจัดการข้อมูลสุขภาพ (healthcare data management) โดยสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ในการบริหารจัดการเมือง (urban management) การบริการสาธารณะ (public service) และการตรวจสอบคุณภาพชีวิตของประชาชน (quality of life monitoring) ซึ่งช่วยในการเสริมสร้างความโปร่งใส (transparency) และยุติธรรม (fairness) ในการบริหารสาธารณะ

3. AI ในแรงงานและทุน (AI in Labor and Capital)
AI กำลังเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของตลาดแรงงาน (labor market structure) จากการใช้แรงงานซ้ำซากไปสู่การใช้ แรงงานอัจฉริยะ (intelligent labor) ซึ่งสามารถเพิ่มผลิตภาพและลดต้นทุนในอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม ยังมีคำถามเกี่ยวกับ การแทนที่แรงงาน (labor displacement) โดย AI ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาการว่างงาน (unemployment) และความเหลื่อมล้ำในตลาดแรงงาน (labor inequality)

4. AI ในการพัฒนาอุตสาหกรรม 4.0 (AI for Industry 4.0)
AI มีบทบาทสำคัญในการสร้าง โรงงานอัจฉริยะ (smart factories) โดยการใช้หุ่นยนต์ (robots) และการบำรุงรักษาล่วงหน้า (predictive maintenance) ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการผลิต (production efficiency) ลดเวลาในการซ่อมบำรุง (maintenance time) และเพิ่มความยืดหยุ่น (flexibility) ในการผลิต แต่ความท้าทายยังคงอยู่ที่การลงทุนสูง (high investment) และความเสี่ยงจากการใช้เทคโนโลยีที่ไม่แน่นอน (technology uncertainty)

5. AI ในการสร้างนวัตกรรม (AI for Innovation Creation)
AI ช่วยในการเร่งการพัฒนานวัตกรรม (innovation development) ใหม่ ๆ โดยการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ในการออกแบบผลิตภัณฑ์ (product design) ใหม่ ๆ การพัฒนาโมเดลธุรกิจ (business model development) และการค้นพบทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (scientific and technological discoveries) อย่างไรก็ตาม การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจทำให้เกิดการขาดความคิดสร้างสรรค์จากมนุษย์ (lack of human creativity) และทำให้การพัฒนาเป็นไปในทิศทางที่ไม่ยั่งยืน (unsustainable development)

ในส่วนของข้อเสนอแนะสำหรับการพัฒนา AI ในเศรษฐกิจในอนาคต ผู้วิจัยแนะนำให้มีการ สร้างกรอบกฎหมาย (legal frameworks) และ จริยธรรม (ethical guidelines) ที่ชัดเจนเพื่อควบคุมการใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพ (efficient utilization) เพื่อป้องกันการเกิดผลกระทบเชิงลบจากการใช้งาน AI และสร้าง มาตรการที่ช่วยเตรียมความพร้อม ให้แก่แรงงานในยุค AI โดยการส่งเสริมการเรียนรู้ทักษะใหม่ ๆ (upskilling) ให้กับแรงงาน

กล่าวโดยสรุปอย่างง่ายคือ การศึกษานี้ได้แสดงให้เห็นว่า AI มีบทบาทสำคัญในการพัฒนาเศรษฐกิจในทุกด้าน แต่การใช้ AI จะต้องมาพร้อมกับการ ควบคุมที่มีประสิทธิภาพ และการพัฒนาอย่างยั่งยืน เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีนี้จะไม่ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ไม่สามารถควบคุมได้ในอนาคต

02/09/2025

AI เข้าใจภาพ หรือแค่จัดการสัญลักษณ์?

ในสัปดาห์นี้ เห็นผู้คนโพสต์รูปภาพมากมายที่สร้างโดย AI อย่าง Gemini 2.5 Flash Image จาก Google DeepMind ซึ่งมีความสามารถในการแปลงข้อความเป็นภาพที่มีความสมจริงและสามารถทำการปรับแต่งให้เป็นไปตามคำสั่งจากผู้ใช้

แต่นี่เองก็ทำให้เกิดคำถามที่สำคัญขึ้นมาว่า "AI" ที่เรากำลังใช้งานในปัจจุบันนี้ สามารถ "เข้าใจ" สิ่งที่มันสร้างขึ้นมาได้หรือไม่? หรือว่า AI เพียงแค่จัดการกับสัญลักษณ์ต่างๆ โดยที่มันไม่มีความหมายในตัวเองเหมือนกับที่มนุษย์มี?

เพื่อที่จะเข้าใจคำถามนี้ได้ลึกซึ้งขึ้น, เราต้องย้อนไปในบทความของ Searle, J. R. (1990). Is the brain's mind a computer program?. Scientific American, 262(1), 25-31. ซึ่งได้เสนอแนวคิดสำคัญเกี่ยวกับความแตกต่างระหว่าง "Strong AI" และ "Weak AI".

Searle กล่าวถึง "Strong AI" ว่าเป็นแนวคิดที่เชื่อว่าเครื่องคอมพิวเตอร์ที่ได้รับการออกแบบอย่างถูกต้อง สามารถสร้างจิตใจที่มีความคิดและการรับรู้ได้จริงๆ เมื่อเครื่องคอมพิวเตอร์สามารถทำการประมวลผลข้อมูลและทำงานได้เหมือนมนุษย์. แนวคิดนี้ถือว่าเครื่องคอมพิวเตอร์ที่สามารถผ่านการทดสอบ Turing Test ได้ สามารถ "คิด" ได้ในลักษณะเดียวกับมนุษย์

ในทางกลับกัน, แนวคิด "Weak AI" เชื่อว่าคอมพิวเตอร์สามารถจำลองกระบวนการทางจิตใจได้, แต่มันก็ยังไม่สามารถมี "ความคิด" หรือ "จิตใจ" ที่แท้จริงได้

Searle ได้นำเสนอแนวคิด ตัวอย่างที่โด่งดังอย่าง "Chinese Room" ที่แสดงให้เห็นข้อแตกต่างระหว่างสองแนวคิดนี้

เขาเสนอว่า, ถ้าหากมีคนที่ไม่เข้าใจภาษาจีน ถูกนำเข้าไปในห้องที่มีตัวอักษรจีนพร้อมกับคู่มือการเขียนอักษรจัน คนคนนั้นอาจจะสามารถเขียนอักษรจีนได้เหมือนกับคนที่เข้าใจภาษาจีนจริงๆ แต่เขาก็ยังไม่เข้าใจความหมายของตัวอักษรนั้นอย่างท้จริง เพียงแค่เขากำลังจัดการกับสัญลักษณ์ (Formal symbol processing) ตามกฎที่ถูกกำหนดไว้เท่านั้น ซึ่งสิ่งนี้ก็เหมือนกับการทำงานของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถประมวลผลสัญลักษณ์ (Symbol manipulation) ได้แต่ไม่มีความหมาย (Syntax without semantics) หรือการรับรู้ในตัวเอง (Absence of intrinsic meaning)

การเปรียบเทียบนี้ทำให้เราเข้าใจว่า, แม้ตอนนี้ AI จะสามารถสร้างภาพที่ดูเหมือนจริงและปรับแต่งตามคำสั่งจากผู้ใช้ได้, มันยังคงไม่สามารถแทนที่ความเข้าใจที่มีความหมายเชิงลึกของมนุษย์ได้. การที่ AI ทำงานได้เหมือนมนุษย์ในบางแง่มุมไม่ได้หมายความว่ามันสามารถมี "จิตใจ" หรือ "ความคิด" อย่างที่มนุษย์มี. ประเด็นเหล่านี้ยังคงเป็นเรื่องที่ต้องได้รับการพิสูจน์และถกเถียงกันต่อไปในวงการวิจัย AI ทั้งในเชิงปรัชญาและทางเทคโนโลยีต่อไป

01/09/2025

ถอดรหัสบทบาทที่แท้จริงของนักพัฒนา (dev.)ในยุค AI Agent

ท่ามกลางกระแสความตื่นตัวเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ในวงการเทคโนโลยี Software Engineering Agents (SWE agents) ได้กลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ถูกจับตามองมากที่สุด

งานวิจัยหลายชิ้นเริ่มประเมินประสิทธิภาพของ Agent ชนิดนี้โดยเทียบกับ Benchmark มาตรฐาน แต่คำถามสำคัญคือ

"ในสถานการณ์จริง dev. มืออาชีพทำงานร่วมกับเครื่องมือเหล่านี้อย่างไร?"

"ปฏิสัมพันธ์ที่เกิดขึ้นมีหน้าตาเป็นแบบไหน?"

และ

"อะไรคือสูตรสำเร็จที่แท้จริงของการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI?"

งานวิจัย Kumar, A., Bajpai, Y., Gulwani, S., Soares, G., & Murphy-Hill, E. (2025). Sharp Tools: How Developers Wield Agentic AI in Real Software Engineering Tasks. arXiv e-prints, arXiv-2506.

ได้ก้าวเข้ามาเติมเต็มช่องว่างทางความรู้นี้ได้อย่างน่าสนใจโดยสังเกตการณ์ software dev. 19 คน ขณะที่พวกเขาใช้ Cursor Agent เพื่อไปแก้ไข "ปัญหาจริง" จำนวน 33 กรณี

สิ่งที่งานวิจัยค้นพบเป็นอันดับแรกคือ AI ต้องเผชิญคือการขาด "องค์ความรู้แฝง" (Tacit Knowledge) ซึ่งเป็นความเข้าใจเชิงลึกในบริบทของโปรเจกต์ที่สั่งสมอยู่ในตัวของ dev.

ความรู้นี้ไม่ได้ถูกบันทึกไว้ในเอกสารใดๆ แต่เป็นความเข้าใจที่เกิดจากประสบการณ์ เช่น แนวทางการออกแบบของทีม, ประวัติการตัดสินใจทางเทคนิคที่ผ่านมาของทีม หรือแม้แต่สัญชาตญาณของ dev. ที่บอกได้ว่า "หากการรันเทสต์ส่วนนี้ใช้เวลานานเกิน 20 วินาที แสดงว่ามีบางอย่างผิดปกติร้ายแรง" ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ไม่สามารถอนุมานได้จากโค้ดเพียงอย่างเดียว

นอกจากนี้ AI ยังแสดงพฤติกรรมที่สร้างความท้าทายในการทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญ

ข้อมูลเชิงปริมาณในงานวิจัยเผยว่า AI ได้ทำการแก้ไขโค้ดหรือรันคำสั่งต่างๆ "เกินกว่าที่ร้องขอ" ถึง 38% ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่เกี่ยวข้องกับการเขียนโค้ดโดยตรง

การกระทำโดยพลการเช่นนี้ไม่เพียงแต่สร้างงานให้ dev. ต้องคอยตามลบ แต่ยังบั่นทอนความไว้วางใจอย่างรุนแรง จนทำให้ dev. มีแนวโน้มที่จะหยุดการทำงานของ AI มากขึ้นถึง 3 เท่าเมื่อเทียบกับสถานการณ์ปกติ

ในทางตรงกันข้าม AI ก็มีแนวโน้มที่จะ "คล้อยตามผู้ใช้" (Sycophancy) มากเกินไป มันพร้อมที่จะเปลี่ยนแนวทางการแก้ไขโค้ดทันทีตามคำสั่งล่าสุดของผู้ใช้ แม้จะขัดแย้งกับข้อเท็จจริงหรือแนวทางที่ถูกต้องก่อนหน้า

ซึ่งสิ่งนี้ทำให้บทบาทของ AI ในฐานะผู้ร่วมงานที่สามารถท้าทายความคิด (challenge) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดนั้นหายไป

ท่ามกลางอุปสรรคเหล่านี้ งานวิจัยได้ค้นพบรูปแบบการทำงานที่นำไปสู่ความสำเร็จอย่างชัดเจน และหัวใจของมันก็คือ "การมีส่วนร่วมอย่างสม่ำเสมอของนักพัฒนา" (Consistent Developer Engagement)

คำนี้ไม่ได้หมายถึงแค่การนั่งเฝ้า แต่คือการที่นักพัฒนาเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการคิดและตัดสินใจในทุกขั้นตอนอย่างต่อเนื่อง

ข้อมูลจากการวิจัยได้ตอกย้ำข้อสรุปนี้อย่างชัดเจนถึงปัจจัยในการทำงานร่วมกับ AI ให้สำเร็จประกอบด้วย

1. ความถี่ในการสื่อสาร: งานที่แก้ไขได้สำเร็จมีการโต้ตอบกับ AI โดยเฉลี่ย 10.3 ครั้งต่อหนึ่งปัญหา

2. กลยุทธ์การมอบหมายงาน: กลยุทธ์แบบ "แบ่งงานย่อย" (Incremental) ที่ dev. ค่อยๆ ชี้นำ AI ทีละขั้นตอน มีอัตราความสำเร็จสูงถึง 83% ในขณะที่กลยุทธ์แบบ "สั่งงานครั้งเดียวจบ" (One-shot) ซึ่งโยนโจทย์ทั้งหมดให้ AI มีอัตราความสำเร็จดิ่งลงเหลือเพียง 38%

3. การถ่ายทอดองค์ความรู้: ในกรณีที่นักพัฒนาให้ "ข้อมูลในเชิงผู้เชี่ยวชาญ" แก่ AI พบว่าอัตราความสำเร็จอยู่ที่ 64% แต่ในกรณีที่ไม่ได้ให้ข้อมูลจะอัตราควาทสำเร็จอยู่ที่ 24%

4. การลงมือทำร่วมกัน: กรณีที่ dev. ลงมือเขียนโค้ดบางส่วนร่วมกับ AI มีอัตราความสำเร็จสูงถึง 79% เทียบกับ ในกรณีที่ปล่อยให้ AI เขียนโค้ดทั้งหมด ที่มีอัตราความสำเร็จเพียง 33%

กล่าวโดยสรุป

บทบาทของ dev. (มนุษย์) ควรจะยกระดับตัวเองขึ้นเป็น "สถาปนิก" (Architect) หรือ "ผู้นำทางเชิงกลยุทธ์" (Strategic Navigator) ที่ไม่ใช่การลงมือเขียนโค้ดทุกบรรทัดอีกต่อไป แต่คือการใช้ วิจารณญาณพื่อวิเคราะห์ปัญหาใหญ่ แล้วย่อยมันออกเป็นขั้นตอนย่อยๆ

จากนั้นจึงถ่ายทอด "องค์ความรู้แฝง" และบริบทของโปรเจกต์ที่สำคัญให้แก่ AI เพื่อกำกับทิศทางการทำงาน และสุดท้ายคือการทำหน้าที่เป็นผู้ควบคุมคุณภาพ (Final Quality Gate) โดยอาจจะลงมือปรับแก้โค้ดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สมบูรณ์แบบที่สุด

ในทางกลับกัน AI จะ มีบทบาทเป็น "ผู้ปฏิบัติการอัจฉริยะ" (Intelligent Executor) หรือเปรียบได้กับโปรแกรมเมอร์ที่มีทักษะการเขียนโค้ดที่รวดเร็วและแม่นยำ แต่ขาดประสบการณ์และความเข้าใจในภาพใหญ่

AI มีความสามารถเป็นเลิศในการทำงานที่ถูกกำหนดขอบเขตไว้อย่างชัดเจน แต่ต้องการทิศทางและการกำกับดูแลจากมนุษย์เพื่อไม่ให้หลงทาง

ดังนั้น อนาคตของงานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ไม่ได้อยู่ที่การมาแทนที่นักด้วย AI แต่อยู่ที่การสร้าง "การทำงานร่วมกัน" ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด

บทบาทของ dev. จะไม่หายไป แต่จะเกิดการ "ยกระดับ" (Shift Up the Stack) คุณค่าจากการโฟกัสที่ "วิธีการ" (How) ซึ่งคือการลงมือเขียนโค้ด ไปสู่การกำหนด "เป้าหมาย" (What) และ "เหตุผล" (Why) ซึ่งคือการวางกลยุทธ์ การทำความเข้าใจความต้องการทางธุรกิจ และการตัดสินใจเชิงสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน

30/08/2025

5 วันที่ผ่านมา กับการเปิดตัวของ Nano-Banana (Gemini2.5 Flash Image) ถึงเวลาที่ จริยธรรมการใช้ AI ต้องบังคับใช้ ("สร้างสรรค์ vs ความรับผิด)ชอบ"

จากช่วงหลายปีที่ผ่านมา เทคโนโลยีการสร้างภาพด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI-generated image technology) ได้ก้าวกระโดดจากเครื่องมือทดลองในห้องวิจัย สู่การเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของผู้ใช้ทั่วไป เดิมทีเราตื่นเต้นกับการที่ข้อความธรรมดา (text prompts) สามารถกลายเป็นภาพสมจริง แต่การมาถึงของ Gemini 2.5 Flash Image หรือชื่อรหัสภายในว่า nano-banana แสดงให้เห็นว่าเส้นแบ่งระหว่าง “ผู้สร้าง” และ “ผู้ใช้” กำลังเลือนหายไป

เพียงคำสั่งสั้น ๆ ผู้ใช้สามารถแก้ไขภาพ ได้อย่างที่เคยเป็นไปไม่ได้ในอดีต ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนฉากหลัง (background replacement) การลบสิ่งรบกวน (object removal) การปรับโทนสี (color tone adjustment) หรือแม้แต่การรวมภาพหลายแหล่งเข้าด้วยกันโดยไร้รอยต่อ (multi-image composition) ความสามารถเหล่านี้ทำให้การสร้างสื่อไม่จำกัดอยู่ที่ผู้เชี่ยวชาญ แต่ขยายสู่ทุกคนที่มีไอเดียและต้องการแสดงออก

สิ่งที่พลิกเกมยิ่งขึ้นคือความสามารถในการคงความเป็นตัวตน (identity preservation) ไม่ว่าจะเป็นใบหน้าของบุคคล (human faces) สัตว์เลี้ยง (pets) หรือวัตถุเฉพาะ (specific objects) โมเดลสามารถรักษารูปลักษณ์เดิมไว้ได้ แม้จะเปลี่ยนท่าทาง (pose variation) ฉาก (scene) หรือสภาพแวดล้อม (environment) สิ่งนี้คือผลลัพธ์ของการวิจัยยาวนานในสาขา personalization และ adapter modules ที่วันนี้ถูกนำมาใช้งานได้จริงในมือผู้ใช้ทั่วไป

เบื้องหลังความสามารถดังกล่าวคือการผสมผสานโครงสร้างการแพร่กระจายเชิงแฝง (Latent Diffusion Models: LDMs) ที่พัฒนาจนถึงจุดสุกงอม (maturity) เข้ากับสถาปัตยกรรมพหุสื่อ (multimodal architecture) ของ Gemini ที่เรียนรู้ทั้งภาพ และข้อความ ภายใต้กรอบเดียวกัน ไม่ใช่แค่การแต่งภาพ แต่คือการ “ทำความเข้าใจ” (semantic understanding) ว่าในภาพมีวัตถุ องค์ประกอบ และบริบทใดบ้าง

เมื่อเสริมด้วยเทคนิครักษาอัตลักษณ์ (personalization techniques) และโมดูลเสริม (adapter modules) ผลลัพธ์คือการสร้างโมเดลที่สามารถผสานภาพหลายภาพเข้าด้วยกันอย่างแนบเนียน (image fusion) โดยไม่สูญเสียความต่อเนื่องของตัวตน (identity consistency) และยังคงสามารถตอบสนองต่อคำสั่งภาษาได้อย่างแม่นยำ

นอกจากนี้ nano-banana ยังมาพร้อมมาตรการด้านความปลอดภัย (safety measures) ผ่านการฝังลายน้ำดิจิทัล (digital watermarking) ด้วยเทคโนโลยี SynthID เพื่อบ่งชี้ที่มาของสื่อ (media provenance) และช่วยลดความเสี่ยงจากการนำไปใช้ผิดวัตถุประสงค์

ในเชิงการประยุกต์ วงการสื่อสารมวลชน (journalism) สามารถสร้างภาพประกอบข่าว หรืออินโฟกราฟิก ได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องพึ่งทีมกราฟิก ด้านศิลปะและการออกแบบ (art and design) ศิลปินสามารถทดลองแนวคิดใหม่ เช่น การผสมผสานภาพถ่ายจริง เข้ากับงานสีน้ำ ได้ทันที ส่วนในด้านความปลอดภัยดิจิทัล (digital security) เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปสร้างสื่อฝึกอบรม (training simulations) และสถานการณ์จำลองไซเบอร์ (cyber-attack scenarios) ที่สมจริง

แต่ทุกโอกาสก็มาพร้อมความท้าทายความสามารถในการสร้างภาพที่สมจริงอาจถูกนำไปใช้ผลิตสื่อปลอม (fake media) หรือ deepfake ที่ยากต่อการตรวจสอบ และหากขาดความตระหนักด้านจริยธรรม และความรับผิดชอบ ผลกระทบทางสังคม การเมือง และความน่าเชื่อถือของข้อมูลอาจรุนแรงตามมา

ดังนั้น nano-banana จึงไม่ใช่เพียงก้าวใหม่ของเทคโนโลยีสร้างภาพ แต่คือสนามทดสอบ (testbed) ระหว่างศักยภาพเชิงสร้างสรรค์ (creative potential) กับความรับผิดชอบเชิงสังคม (social responsibility) ซึ่งจะกำหนดอนาคตของสื่อดิจิทัลในศตวรรษนี้

29/08/2025

AI Agents vs. Agentic AI: ความแตกต่าง การใช้งาน และความท้าทาย

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โลกวิชาการและวงการเทคโนโลยีได้หันมาสนใจ “ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์” หรือที่เรียกว่า AI Agents (เอไอเอเจนต์) กันมากขึ้น

ตัวแทนเหล่านี้เปรียบเสมือนหุ่นยนต์ดิจิทัลที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะด้าน (task-specific) เช่น การตอบคำถามลูกค้าอัตโนมัติ การจัดการอีเมล หรือการช่วยนัดหมายตารางงาน ความสามารถเหล่านี้เกิดจากการใช้สมองภาษาขนาดใหญ่ เช่น LLMs (Large Language Models) หรือ LIMs (Large Inference Models) ที่ช่วยให้เข้าใจภาษาและสื่อสารโต้ตอบได้

แต่เมื่อเรามองให้กว้างขึ้น ก็จะพบว่า “เอไอเอเจนต์ตัวเดียว” ยังมีข้อจำกัดอยู่มาก มันอาจจะเหมือนกับเครื่องปรับอากาศอัจฉริยะที่ควบคุมได้เพียงห้องเดียว ขณะที่บ้านทั้งหลังก็ยังต้องอาศัยเครื่องใช้ไฟฟ้าอื่น ๆ อีกมากมายที่ไม่สามารถประสานงานร่วมกันได้ นี่จึงเป็นจุดเริ่มของแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า Agentic AI (เอเจนติกเอไอ)

Agentic AI ไม่ได้หมายถึงแค่เอไอที่ฉลาดขึ้น แต่หมายถึงการสร้าง “ทีมงานหุ่นยนต์ดิจิทัล” ที่ทำงานร่วมกันได้หลายตัว พวกมันสามารถแบ่งงาน (task decomposition) สื่อสาร แลกเปลี่ยนข้อมูล และใช้หน่วยความจำร่วมกันเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ซับซ้อนขึ้น

ตัวอย่างเช่น แทนที่จะมีเพียงเอเจนต์ที่ช่วยหมอหาข้อมูลการรักษา เราอาจมีเอเจนต์ที่ตรวจวินิจฉัยโรค, เอเจนต์ที่เฝ้าระวังสัญญาณชีพ, เอเจนต์ที่สรุปเวชระเบียน และเอเจนต์ที่ให้คำแนะนำการรักษา ทั้งหมดนี้ทำงานร่วมกันเป็นทีมในห้อง ICU เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของแพทย์

หากเปรียบเทียบให้เข้าใจง่าย AI Agent ก็เหมือนเครื่องปรับอากาศที่ฉลาดขึ้นมาหน่อย ขณะที่ Agentic AI คือระบบบ้านอัจฉริยะทั้งหลังที่หลอดไฟ ประตู กล้อง และแอร์ สามารถคุยกันเองได้ เพื่อทำให้บ้านปลอดภัย ประหยัด และสะดวกสบาย

สิ่งที่ทำให้ AI Agents และ Agentic AI ก้าวไปได้ไกลคือสมองภาษาขนาดใหญ่ (LLM/LIM) เพราะมันช่วยให้เอเจนต์เข้าใจภาษามนุษย์ สื่อสาร และสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ ได้ อย่างไรก็ตาม LLM ยังมีจุดอ่อน เช่น การ “มโน” (hallucination) ที่ตอบเกินจริงหรือผิดพลาด ความรู้ที่ไม่สดใหม่เสมอ และการคิดแบบเหตุ–ผล (causal reasoning) ที่ยังไม่แม่นยำ

ดังนั้นนักวิจัยจึงต้องออกแบบวิธีการเสริม เช่น RAG (Retrieval-Augmented Generation) ที่ให้เอไอไปค้นข้อมูลจริง ๆ มาประกอบการตอบ หรือ ReAct (Reason + Act) ที่สอนให้เอไอคิดทีละขั้น ลงมือทำ และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างมีเหตุผล

แม้จะมีศักยภาพสูง แต่ยังมีความท้าทายใหญ่ ๆ เช่น
1. ยังไม่มีมาตรฐานกลางว่าจะออกแบบระบบหลายเอเจนต์อย่างไร (architecture standard)
2. การคิดแบบเหตุ–ผลยังอ่อนแอ ทำให้เวลาข้อมูลเปลี่ยนไป ระบบอาจตัดสินใจผิด
3. การทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์อาจเกิดความผิดพลาด เช่น สื่อสารไม่ตรงกัน ข้อผิดพลาดสะสม หรือพฤติกรรมแปลกที่คาดไม่ถึง
4. เรื่อง ความปลอดภัย (security) และ ความสามารถในการอธิบาย (explainability) ก็ยังเป็นโจทย์สำคัญ

ในปัจจุบันมีการเสนอหลายวิธีเพื่อแก้ปัญหา เช่น การใช้หน่วยความจำทั้งแบบสั้นและยาว (episodic/semantic memory), การวางระบบออร์เคสเตรต (orchestration) ที่ให้หลายเอเจนต์ทำงานเป็นทีมอย่างเป็นระบบ, การเสริม causal reasoning ให้แม่นยำขึ้น และที่สำคัญคือการมีกลไกกำกับดูแล (governance) เพื่อตรวจสอบและอธิบายการทำงานของระบบได้

กล่าวโดยสรุป การจะก้าวไปถึงระดับสุดท้ายได้นั้น จำเป็นต้องมีความจำถาวร ความเข้าใจเชิงเหตุและผล การทำงานประสานอย่างมีระบบ และกฎกำกับดูแลที่เป็นมาตรฐาน เพื่อให้ระบบเหล่านี้ไม่เพียงทำงานได้จริง แต่ยังทำงานได้อย่างปลอดภัยและน่าเชื่อถือ

ทีมา:
Sapkota, R., Roumeliotis, K. I., & Karkee, M. AI Agents vs. Agentic AI: A Conceptual Taxonomy, Applications and Challenges. arXiv 2025. arXiv preprint arXiv:2505.10468.

28/08/2025

Human-in-the-Loop หรือ AI-in-the-Loop? งานวิจัยใหม่ที่ชวนคิด

ในงานวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์ เรามักคุ้นกับคำว่า Human-in-the-Loop (HIL) ซึ่งหมายถึงระบบที่มนุษย์มีส่วนร่วมในกระบวนการเรียนรู้ของ AI อย่างไรก็ตาม มีบทความวิจัยชิ้นนึงที่น่าสนใจเสนอว่า หลายระบบที่ถูกจัดอยู่ในกลุ่ม HIL นั้น แท้จริงแล้วควรเข้าใจว่าเป็น AI-in-the-Loop (AIL) มากกว่า

HIL คือกรณีที่ AI เป็นผู้ตัดสินใจหลัก มนุษย์เพียงเข้ามาให้ข้อมูล ช่วยติดป้ายกำกับ หรือแก้ไขข้อผิดพลาด ระบบยังคงเป็น AI ที่ขับเคลื่อนการทำงาน

AIL คือกรณีที่มนุษย์เป็นผู้ตัดสินใจหลัก โดย AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยที่คอยสนับสนุนข้อมูล วิเคราะห์ และเสนอแนะ

ความแตกต่างนี้นำไปสู่การประเมิน(Evaluation)ที่ไม่เหมือนกัน

HIL มักใช้เกณฑ์วัดผลเชิงเทคนิค เช่น Accuracy, Precision, Recall

ในขณะที่ AI2L ต้องพิจารณามิติที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์โดยตรง เช่น ความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส ความยุติธรรม และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นต่อสังคม

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้งานแสดงให้เห็นชัดเจน
-ด้านการแพทย์ การวิเคราะห์ภาพ MRI สามารถใช้ HIL ได้ แต่การกำหนดแผนการรักษาจำเป็นต้องใช้ AIL

-ด้านการศึกษา การตรวจการบ้านอัตโนมัติอาจอาศัย HIL แต่การปรับปรุงหลักสูตรการเรียนรู้ควรใช้ AIL

-ด้านยานยนต์ การคำนวณเส้นทางเป็นงานที่ชัดเจนและเหมาะกับ HIL แต่การขับขี่ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนยังต้องอาศัย AIL

โดยสรุปแล้ว การเลือกใช้ HIL หรือ AIL ไม่ควรถูกมองแบบครอบคลุมทั้งหมด

หากเป็นงานที่มีโครงสร้างชัดเจนและทำซ้ำได้ การใช้ HIL จะมีประสิทธิภาพสูง

แต่หากเป็นงานที่ซับซ้อนและมีปัจจัยมนุษย์และสังคมเข้ามาเกี่ยวข้อง การมองผ่านกรอบ AI2L จะเหมาะสมกว่า

อนาคตของ AI จึงไม่ใช่การแทนที่มนุษย์ แต่คือการสร้างความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI เพื่อเสริมพลังในการตัดสินใจและสร้างผลลัพธ์ที่มีคุณค่า🙂

ที่มา :
Natarajan, S., Mathur, S., Sidheekh, S., Stammer, W., & Kersting, K. (2025, April). Human-in-the-loop or AI-in-the-loop? Automate or Collaborate?. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (Vol. 39, No. 27, pp. 28594-28600.

14/08/2025

ขอบพระคุณ สถาบันพัฒนาฝีมือแรงงาน 3 ชลบุรี ที่กรุณาให้ความไว้วางใจเป็นวิทยากรหลักสูตรการสร้าง 30 ชั่วโมง🚀
ผู้เข้ารับการอบรมได้รับชุดความรู้ แบบ ที่ครบถ้วนสมบูรณ์ในการสร้างระบบที่สามารถนำไป ใช้จริงได้ 💻✨

การสร้างห้องเรียนสนุกและได้ความรู้ ทำให้ได้เห็นรอยยิ้มกับความภูมิใจของผู้เข้าอบรม คือพลังใจของผมเสมอ ❤️

06/06/2025

🚨 อีก 2 วันสุดท้าย! ปิดรับสมัคร 8 มิ.ย. 68 นี้
ใครสายหุ่นยนต์ ห้ามพลาด! 🔥
💸 ค่าสมัครแค่ 2,000 บาท
แต่รับชุดอุปกรณ์ไปใช้เรียนรู้ + แข่ง มูลค่าสูงกว่าค่าสมัครแน่นอน!
แถมมีลุ้นทุนการศึกษารวมกว่า 50,000 บาท พร้อมเกียรติบัตร!
📦 ได้อุปกรณ์ครบมือ
📚 ได้เรียนรู้ AI + Arduino จริง
🏆 ได้ลงสนามแข่งขันระดับประเทศ
👉 สมัครเลยที่: https://tkkcorporation.com/innovedex

#แข่งขันระดับชาติ
Innovedex

01/06/2025

🙏ขอบคุณทางบริษัท Analog Device Thailand และ พี่ๆน้องๆพนักงานที่น่ารักทุกท่าน ที่ทำให้เกิดคลาสสนุกสนานกัน ในหลักสูตร Basic Python 24 ชม.

เราเริ่มปูพื้นตั้งแต่การ print, การจัดการกับข้อมูล, ไปจนถึง oop ทำ โปรแกรม login เชื่อมโยง ฐานข้อมูลในตาราง excel ตลอดจนการเก็บ log

ทุก workshop lesson ที่ผ่านไปทุกๆคนตั้งใจเรียนและทำโจทย์กันได้ดีมากๆเลย 🤩 ขอชื่นชมครับ.

#ดรไช้

29/05/2025

หลักสูตร "การใช้ ROS ร่วมกับ AI และ IoT" เป็นอีกหนึ่งคอร์สที่เน้นให้ผู้เข้าอบรมลงมือทำจริงตั้งแต่ต้นจนจบ โดยเนื้อหาครอบคลุมตั้งแต่การเชื่อมระบบ ROS2 กับโมเดล AI ไปจนถึงการสื่อสารกับอุปกรณ์ IoT ผ่าน MQTT

เนื้อหาหลักมี 3 ส่วนสำคัญ:
1. เชื่อม YOLOv8 กับ ROS2 เพื่อทำ Object Detection บนกล้อง USB แบบ Real-time
2. ตั้งค่า MQTT Broker แบบสาธารณะ ใช้งานเอง เพื่อใช้เป็นช่องทางสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ต่างๆในระบบ
3.เชื่อมต่อกับ ESP32 ทั้งในรูปแบบรับข้อมูล (Input) และสั่งงาน (Output)

สิ่งที่ท้าทายคือผู้เรียนแต่ละคนมีพื้นฐานไม่เท่ากัน และอุปกรณ์ที่ใช้ก็ไม่เหมือนกันเลย แต่ด้วยการช่วยกันในห้อง และความตั้งใจจริงของทุกคน ทำให้ระบบที่สร้างขึ้นสามารถทำงานจนจบกระบวนการได้

คอร์สนี้ไม่ใช่แค่เรียนรู้เครื่องมือ แต่เป็นการฝึกเข้าใจ “การเชื่อมระบบ” ตั้งแต่ต้นทาง (AI) ไปจนถึงปลายทาง (IoT) อย่างครบวงจร

08/05/2025

โดรนขนของก่อสร้าง

Ignite Innovation

26/09/2025

03/09/2025

02/09/2025

01/09/2025

30/08/2025

29/08/2025

28/08/2025

14/08/2025

06/06/2025

01/06/2025

29/05/2025

08/05/2025

ที่อยู่

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ติดต่อ ธุรกิจของเรา

ทางลัด

แชร์

ประเภท