ในยุคที่ AI (Artificial Intelligence) เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราทุกคนมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของการเรียน การทำงาน หรือแม้แต่การนำมาใช้วิเคราะห์การคาดการณ์ต่าง ๆ ผลของความสำเร็จจาก AI ทำให้มีการพัฒนา AI ประเภทอื่นเพื่อมาตอบโจทย์ความต้องการแบบอื่น ๆ ให้สะดวกกว่าเดิม
วันนี้ BT beartai จะพามาแนะนำให้รู้จักกับ Agentic AI หนึ่งในเครื่องมือที่เข้ามายกระดับการใช้ AI ที่มากกว่าการให้คำตอบหรือประมวลข้อมูล แต่นี่คือเครื่องมือที่จะมาช่วยตัดสินใจแทนเราได้ด้วย !
Agentic AI คือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อเป็น “เอเจนต์” หรือตัวแทนในการช่วยตัดสินใจ วิเคราะห์ และให้ข้อมูลเชิงซับซ้อนและสามารถทำงานได้ด้วยตัวเองคล้ายกับการตัดสินใจของมนุษย์ ต่างจาก AI แบบเดิมที่ทำงานตามกฎหรือสูตรที่กำหนดไว้ตายตัวใช้รูปแบบการทำงานที่เปลี่ยนแปลงได้ เรียนรู้จากการโต้ตอบ และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ ๆ แบบทันที
ความแตกต่างระหว่าง Generative AI และ Agentic AI
เรามักจะคุ้นเคยกับ AI ที่ช่วยตอบคำถาม หาข้อมูล หรือสร้างบางสิ่งบางอย่างออกมา เวลาที่เราป้อนคำสั่งหรือ Prompt เข้าไป ถ้าให้พูดถึงที่ทุกคนรู้จักก็ต้องพูดถึง ChatGPT ที่จัดเป็น Generative AI ชนิดหนึ่ง คำถามคือมันแตกต่างจาก Agentic AI อย่างไร
Generative AI : เน้นการทำงานด้วยหลักการของการ ‘สร้างใหม่’ นั่นคือเป็นการเจนข้อมูลจากชุดข้อมูลเก่า ๆ ที่มีอยู่แล้ว แล้วนำมาสร้างผลลัพธ์ใหม่ที่คล้ายคลึงกัน แต่ไม่ซ้ำกัน ตัวอย่าง ChatGPT ที่สามารถสร้างข้อมูล เขียนเพลง เขียนแคปชันต่าง ๆ ได้ หรือ Midjourney ที่สามารถสร้างภาพตามคำสั่งที่ต้องการได้
อย่างไรก็ตามหากเราป้อนคำถามที่ซับซ้อนให้กับ Generative AI มันมักจะทำออกมาได้ไม่ดีนัก เช่น ให้ช่วยเขียนโคดระดับสูง หรือให้ช่วยวิเคราห์เนื้อหาที่เฉพาะเจาะจงในอุตสาหกรรมหนึ่ง ๆ หรือให้ตอบคำถามที่เฉพาะเจาะจงในตัวบุคคล หรือสั่งให้ทำงานแบบหลาย ๆ ขั้นตอน นี่จึงเป็นโอกาสที่ทำให้ Agentic AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น
Agentic AI : ปัญญาประดิษฐ์ในอีกรูปแบบหนึ่งที่ทำหน้าที่เป็น ‘เอเจนต์’ หรือตัวแทนมนุษย์ในการทำหน้าที่ต่าง ๆ ร่วมกับ AI ตัวอื่น ๆ ซึ่งใช้การให้เหตุผลและการวางแผนเพื่อแก้ไขปัญหาที่มีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้น โดยสามารถดำเนินการและตัดสินใจด้วยตนเอง เพื่อบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ โดยไม่ต้องพึ่งพาการควบคุมจากมนุษย์
ความแตกต่างของ AI สองตัวนี้คือ เบื้องหลังการเรียนรู้และความซับซ้อน ที่จะส่งผลถึงผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน โดย Generative AI เน้นถาม-ตอบ ทำตามคำสั่งแบบทั่วไป ที่เราต้องระบุให้ชัดเจนเลยว่าต้องการอะไร แต่ Agentic AI จะต่างกัน เราจะกรอกสิ่งที่เราอยากได้คร่าว ๆ และระบบภายในที่ซับซ้อน จะดำเนินการทุกอย่างด้วยตัวเอง ตัดสินใจด้วยตัวเอง และออกมาเป็นผลลัพธ์ที่เราต้องการ
Agentic AI ทำงานอย่างไรก่อนตัดสินใจ ?
Agentic AI จะใช้หลักการทำงานที่แตกต่างจาก AI ตัวอื่น โดยเราจะแจกแจงเป็น 4 หลักการทำงานให้เข้าใจง่ายมากขึ้น
รับข้อมูล : AI จะรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น เซนเซอร์ ฐานข้อมูล และอินเทอร์เฟซดิจิทัล โดยจะดึงข้อมูลสำคัญ จดจำวัตถุ และระบุสิ่งที่เกี่ยวข้องในสภาพแวดล้อม
ให้เหตุผล : โมเดลภาษาหรือ LLM จะทำหน้าที่เป็นตัวดำเนินการ หรือเครื่องมือประมวลเหตุผล ซึ่งจะใช้เทคนิคพิเศษเพื่อเข้าถึงแหล่งข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำ เข้าใจถึงงานที่ต้องทำ สร้างวิธีแก้ปัญหา ประสานงานโมเดลพิเศษต่าง ๆ เช่น การสร้างเนื้อหา การประมวลผลภาพ หรือระบบการแนะนำ เป็นต้น
ดำเนินการ : ด้วยการผสานรวมกับเครื่องมือและซอฟต์แวร์ภายนอกผ่านอินเทอร์เฟซ API (Application Programming Interfaces) Agentic AI จึงสามารถดำเนินการตามงานต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็วตามแผนที่วางไว้ สามารถสร้าง ‘เกราะป้องกัน’ (Guardrails) เพื่อช่วยให้มั่นใจว่า AI จะดำเนินการตามงานได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น ในการบริการลูกค้าอาจสามารถประมวลผลการเคลมได้ประมาณหนึ่ง แต่ถ้าต้องการเคลมมากกว่านั้น อาจจจะต้องได้รับการอนุมัติจากมนุษย์ เป็นต้น
เรียนรู้เพื่อปรับปรับปรุง : Machine Learning เป็นส่วนสำคัญ Agentic AI ที่จะเน้นนำข้อมูลไปปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่าน ‘วงล้อข้อมูล (Data flywheel)’ โดยตัววงล้อข้อมูลนี้ก็จะทำ 3 หน้าที่หลักด้วยกัน
- นำข้อมูลจากการปฏิสัมพันธ์มาพัฒนาระบบ
- เรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง
- ช่วยธุรกิจในการตัดสินใจและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
Agentic AI เครื่องมือขับเคลื่อนตัวใหม่ในการทำธุรกิจ
ทีนี้ก็มาถึงคำถามสำคัญที่ว่า Agentic AI ออกแบบมาเพื่อใช้งานกับใคร กลุ่มเป้าหมายไหน ?
ด้วยความสามารถที่สามารถตัดสินใจเองได้ และมีประสิทธิภาพในการทำงานที่ซับซ้อน Agentic AI จึงเหมาะกับการใช้งานในการทำงานที่มีความซับซ้อน ให้มีความง่ายมากขึ้น ตามสายงานดังนี้
- งานบริการลูกค้า : ปรับปรุงการบริการด้วยตนเอง ลดเวลาตอบสนอง และเพิ่มความพึงพอใจ นอกจากนี้ยังมี “มนุษย์ดิจิทัล” ที่ช่วยตอบคำถามและแก้ปัญหาได้แบบเรียลไทม์
- สร้างเนื้อหา : สร้างเนื้อหาการตลาดได้อย่างรวดเร็ว ช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพมากขึ้น
- วิศวกรรมซอฟต์แวร์ : ช่วยเขียนโคดอัตโนมัติ เพิ่มผลผลิต และประหยัดเวลาให้เหล่านักพัฒนา
- การดูแลสุขภาพ : ช่วยแพทย์วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ และให้ข้อมูลผู้ป่วย
- วิเคราะห์วิดีโอ : วิเคราะห์วิดีโอ แจ้งเตือนความผิดปกติ และปรับปรุงการควบคุมคุณภาพ
- การเงิน : ระบบซื้อขายอัตโนมัติ สามารถวิเคราะห์แนวโน้มตลาดและดำเนินการซื้อขายโดยมีการกำกับดูแลจากมนุษย์น้อยที่สุด
เมื่อไรที่ Agentic AI จะมาแทนที่ Generative AI ?
คำตอบคือไม่มีทางที่ Agentic AI จะเข้ามาแทน Generative AI เพราะ AI ทั้งสองตัวเก่งกันคนละแบบ และถูกใช้งานในบริบทที่แตกต่างกัน ถ้าเราต้องการตอบคำถามเป็นเรื่อง ๆ ไป ไม่ได้ต้องการความซับซ้อนขนาดนั้น Generative AI ก็ยังคงเป็นตัวเลือกที่เหมาะกว่า กลับกันถ้าต้องการแผนธุรกิจที่ซับซ้อน หรือต้องการให้ AI ทำในสิ่งที่ต้องการ วิเคราะห์ แก้ปัญหา หรือวางแผนที่ต้องทำหลาย ๆ ขั้นตอน การใช้งาน Agentic AI ก็ดูจะเป็นอะไรที่เหมาะกว่า