Generative artificial intelligence (AI) describes algorithms (such as ChatGPT) that can be used to create new content, including audio, code, images, text, simulations, and videos. Recent breakthroughs in the field have the potential to drastically change the way we approach content creation. ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นเอง ระบบปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นเอง จัดอยู่ในหมวดหมู่กว้างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องจักรกล (machine learning) อย่างเช่น ChatGPT คุณพร้อมที่จะยกระดับความคิดสร้างสรรค์ของคุณไปอีกขั้นแล้วหรือยัง? ให้มองหาปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นเอง การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลรูปแบบนี้ ช่วยให้คอมพิวเตอร์สร้างเนื้อหาใหม่และน่าตื่นเต้นได้ทุกประเภท ตั้งแต่ดนตรีและศิลปะไปจนถึงโลกเสมือนจริงทั้งหมด และไม่ใช่แค่เพื่อความสนุกเท่านั้น ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นเองยังมีประโยชน์อีกมากมาย เช่น การสร้าง การออกแบบผลิตภัณฑ์ใหม่ และการปรับกระบวนการทางธุรกิจให้เหมาะสม ทำไมต้องรอ? ปลดปล่อยพลังของปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้นเอง และดูว่าคุณจะสร้างสรรค์สิ่งที่น่าทึ่งอะไรได้บ้าง!

1. พลตรี มารวย ส่งทานินทร์
maruays@hotmail.com
20 กรกฎาคม 2566

2. ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง คืออะไร?
 ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง (Generative Artificial Intelligent: Generative AI) คืออัลกอริทึม (เช่น
ChatGPT) ที่สามารถใช้สร้างเนื้ อหาใหม่ รวมถึงเสียง โค้ด รูปภาพ ข้อความ การจาลอง และวิดีโอ
 ความก้าวหน้าล่าสุดในสาขานี้ มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างเนื้ อหาของเราอย่างมาก
January 19, 2023 | Article
https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai

3. ระบบปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง
 ระบบปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง จัดอยู่ในหมวดหมู่กว้างๆ ของการเรียนรู้ของเครื่องจักรกล
(machine learning) อย่างเช่น ChatGPT
 คุณพร้อมที่จะยกระดับความคิดสร้างสรรค์ของคุณไปอีกขั้นแล้วหรือยัง? ให้มองหาปัญญาประดิษฐ์
สร้างขึ้ นเอง การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลรูปแบบนี้ ช่วยให้คอมพิวเตอร์สร้างเนื้ อหาใหม่และน่า
ตื่นเต้นได้ทุกประเภท ตั้งแต่ดนตรีและศิลปะไปจนถึงโลกเสมือนจริงทั้งหมด และไม่ใช่แค่เพื่อความ
สนุกเท่านั้น ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองยังมีประโยชน์อีกมากมาย เช่น การสร้าง การออกแบบ
ผลิตภัณฑ์ใหม่ และการปรับกระบวนการทางธุรกิจให้เหมาะสม
 ทาไมต้องรอ? ปลดปล่อยพลังของปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง และดูว่าคุณจะสร้างสรรค์สิ่งที่น่าทึ่ง
อะไรได้บ้าง!

4. ChatGPT และ DALL-E คืออะไร
 นั่นเป็นเหตุผลที่ ChatGPT (GPT ย่อมาจาก generative pretrained transformer) กาลังได้รับความสนใจ
อย่างมากในขณะนี้ นี่เป็ น chatbot ฟรีที่สามารถสร้างคาตอบให้กับคาถามได้เกือบทุกข้อ พัฒนาโดย
OpenAI และเปิดให้สาธารณชนทั่วไปทดสอบในเดือนพฤศจิกายน ค.ศ. 2022 ถือว่าเป็น AI chatbot
ที่ดีที่สุดเท่าที่เคยมีมาและเป็นที่นิยม มีผู้ลงชื่อสมัครใช้มากกว่าล้านคนในเวลาเพียงห้าวัน
 แฟนๆ ที่มีตาเป็นประกายได้โพสต์ตัวอย่างของ chatbot ที่ผลิตรหัสคอมพิวเตอร์ เรียงความระดับ
วิทยาลัย บทกวี และแม้แต่มุกตลก รวมถึงคนอื่นๆ ในบรรดาผู้คนหลากหลายประเภทที่หาเลี้ยงชีพ
ด้วยการสร้างเนื้ อหา ตั้งแต่นักเขียนคาโฆษณาไปจนถึงศาสตราจารย์

5.  ในขณะที่หลายคนมีปฏิกิริยาด้วยความกลัวต่อ ChatGPT (AI และ machine learning) แต่ machine
learning มีศักยภาพที่ดีอย่างชัดเจน ในช่วงหลายปี นับตั้งแต่มีการใช้งานในวงกว้าง machine learning
ได้แสดงให้เห็นผลกระทบในหลายอุตสาหกรรม บรรลุผลสาเร็จในสิ่งต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ผลของ
ภาพทางการแพทย์ และการพยากรณ์อากาศที่มีความละเอียดสูง
 ผลสารวจของ McKinsey ในปี ค.ศ. 2022 แสดงให้เห็นว่า มีการนา AI มาใช้เพิ่มขึ้ นกว่าสองเท่า
ในช่วงห้าปีที่ผ่านมา และการลงทุนใน AI ก็เพิ่มขึ้ นอย่างรวดเร็ว
 ซึ่งเป็นที่ชัดเจนว่าเครื่องมือเช่น ChatGPT และ DALL-E (เครื่องมือสาหรับงานศิลปะที่สร้างโดย AI) มี
ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงวิธีการทางานของงานต่างๆ
 ส่วนขอบเขตทั้งหมดของผลกระทบนั้นยังไม่ทราบอย่างชัดเจน เช่นเดียวกับความเสี่ยง

6. การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลกับปัญญาประดิษฐ์ต่างกันอย่างไร?
 ปัญญาประดิษฐ์ดูเหมือนเป็นการฝึกให้เครื่องจักรเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ในการทางาน คุณ
อาจเคยโต้ตอบกับ AI โดยที่ไม่รู้ตัว เช่นผู้ช่วยด้านเสียงอย่าง Siri และ Alexa นั้น ใช้เทคโนโลยี AI
และเช่นเดียวกับ chatbots ฝ่ ายบริการลูกค้า ที่โผล่ขึ้ นมาเพื่อช่วยนาทางคุณไปยังเว็บไซต์ต่างๆ
 การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่ง ด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักรกลนี้
ผู้ปฏิบัติงานได้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์ ผ่านแบบจาลองที่สามารถ "เรียนรู้" ได้จากรูปแบบข้อมูลที่ไม่
ต้องมีการควบคุมโดยมนุษย์
 ปริมาณข้อมูลมหาศาลและความซับซ้อน (ที่มนุษย์ไม่สามารถจัดการได้) ที่ถูกสร้างขึ้ นในขณะนี้ ได้
เพิ่มศักยภาพของการเรียนรู้ของเครื่องจักรกล รวมถึงความจาเป็นในการใช้ข้อมูลดังกล่าวด้วย

7. รูปแบบการเรียนรู้หลักของเครื่องจักรกลคืออะไร?
 การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลมีรากฐานมาจากส่วนประกอบของบล็อกจานวนมาก โดยเริ่มจากเทคนิค
ทางสถิติแบบคลาสสิกที่พัฒนาขึ้ นระหว่างศตวรรษที่ 18 และ 20 สาหรับชุดข้อมูลขนาดเล็ก
 ในช่วงทศวรรษที่ 1930 และ 1940 ผู้บุกเบิกด้านคอมพิวเตอร์ รวมถึงนักคณิตศาสตร์เชิงทฤษฎีคือ
Alan Turing ได้เริ่มทางานเกี่ยวกับเทคนิคพื้ นฐานสาหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แต่เทคนิคเหล่านี้ ยัง
จากัดอยู่เฉพาะในห้องปฏิบัติการ จนถึงช่วงปลายทศวรรษ 1970 ซึ่งเป็นช่วงที่นักวิทยาศาสตร์ได้
พัฒนาคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะติดตั้งได้

8.  ก่อนหน้านี้ การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลจากัดอยู่เฉพาะรูปแบบจาลองการคาดการณ์ ซึ่งใช้ในการ
สังเกตและจัดประเภทรูปแบบในเนื้ อหา ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลแบบคลาสสิกคือ
การเริ่มต้นด้วยรูปภาพหรือหลายๆ รูปของแมวที่น่ารัก โปรแกรมจะระบุรูปแบบต่างๆ ของภาพ
จากนั้นพิจารณาภาพแบบสุ่ม เพื่อหารูปแบบที่ตรงกับรูปแบบแมวที่น่ารัก
 ระบบปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง เป็นความก้าวหน้า แทนที่จะเพียงแค่รับรู้และจาแนกรูปภาพของ
แมว ตอนนี้ การเรียนรู้ของเครื่องสามารถสร้างรูปภาพหรือข้อความอธิบายแมวได้ตามต้องการ

9. รูปแบบจาลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรกลแบบข้อความทางานอย่างไร ? และได้รับการฝึกฝนมาอย่างไร?
 ChatGPT อาจได้รับการพาดหัวข่าวทั้งหมดในขณะนี้ แต่นี่ไม่ใช่รูปแบบจาลองการเรียนรู้ของ
เครื่องจักรกลแบบข้อความตัวแรก ที่สร้างความโดดเด่นคือ GPT-3 ของ OpenAI และ BERT ของ Google
(ทั้งคู่เปิ ดตัวในช่วงไม่กี่ปี ที่ผ่านมา)
 ก่อนมี ChatGPT เครื่องจักรกลโดยส่วนใหญ่ทางานได้ดีเกือบตลอดเวลา (แม้ว่าจะยังอยู่ระหว่างการ
ประเมิน) แต่ AI chatbots ไม่ได้รับการชื่นชมที่ดีที่สุดเสมอไป
 GPT-3 นั้น "เปลี่ยนไปอย่างน่าประทับใจและน่าผิดหวังสุดๆ" Cade Metz นักข่าวด้านเทคโนโลยีของ
New York Times กล่าวในวิดีโอที่เขา และ Priya Krishna นักเขียนด้านอาหารที่ขอให้ GPT-3 เขียนสูตร
อาหารสาหรับอาหารค่าวันขอบคุณพระเจ้า (ซึ่งออกมาค่อนข้างจะหายนะ)

10.  รูปแบบจาลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรกลรุ่นแรกที่ทางานกับข้อความ ได้รับการฝึกฝนโดยมนุษย์
เพื่อจาแนกการนาเข้าต่างๆ ตามป้ายกากับที่นักวิจัยกาหนด ตัวอย่างคือ รูปแบบจาลองที่ได้รับการ
ฝึกฝนให้ติดป้ายกากับโพสต์บนโซเชียลมีเดียว่าเป็ นบวกหรือลบ การฝึกประเภทนี้ เรียกว่าการเรียนรู้
ภายใต้การดูแล เนื่องจากมนุษย์มีหน้าที่รับผิดชอบในการ "สอน" รูปแบบจาลองว่าต้องทาอะไร
 รูปแบบจาลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรกลแบบข้อความรุ่นถัดไป อาศัยสิ่งที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบ
ดูแลตนเอง การฝึกประเภทนี้ เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อความจานวนมากให้กับรูปแบบจาลองเพื่อให้
สามารถสร้างการคาดคะเนได้ ตัวอย่างเช่น บางแบบจาลองสามารถคาดเดาได้ว่าประโยคจะจบลง
อย่างไรโดยอาศัยคาไม่กี่คาด้วยจานวนข้อความตัวอย่างที่เหมาะสม เช่น ในอินเทอร์เน็ตที่ใช้อย่าง
กว้างขวาง
 เรากาลังเห็นว่าความสาเร็จของเครื่องมือเช่น ChatGPT นั้น ว่ามีความแม่นยาเพียงใด

11. ต้องใช้อะไรบ้างในการสร้างแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง?
 การสร้างแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง เป็นภารกิจหลักของผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่มี
ทรัพยากรอย่างดีเพียงไม่กี่คนเท่านั้น
 OpenAI บริษัทที่อยู่เบื้ องหลัง ChatGPT มีรูปแบบจาลองในอดีตคือ GPT และ DALL-E ที่ได้รับเงินทุน
หลายพันล้านจากผู้บริจาคเงินหนา
 DeepMind เป็นบริษัทในเครือของ Alphabet ซึ่งเป็นบริษัทแม่ของ Google และ Meta ได้เปิดตัว
ผลิตภัณฑ์ Make-A-Video ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง บริษัทเหล่านี้ จ้างนักวิทยาศาสตร์และ
วิศวกรคอมพิวเตอร์ที่เก่งที่สุดในโลก

12.  แต่ไม่ใช่แค่คนเก่งเท่านั้น แบบจาลองฝึกโดยใช้อินเทอร์เน็ตเกือบทั้งหมดนั้น มีค่าใช้จ่ายมหาศาล
 OpenAI ไม่ได้เปิดเผยค่าใช้จ่ายที่แน่นอน แต่ประมาณการระบุว่า GPT-3 ใช้การฝึกเกี่ยวกับข้อมูล
ข้อความประมาณ 45 เทราไบต์ ซึ่งเท่ากับพื้นที่ชั้นวางหนังสือประมาณหนึ่งล้านฟุต หรือหนึ่งในสี่
ของหอสมุดรัฐสภาทั้งหมด โดยมีค่าใช้จ่ายประมาณหลายล้านดอลลาร์ สิ่งเหล่านี้ ไม่ใช่ทรัพยากรที่
สตาร์ทอัพสามารถเข้าถึงได้

13. แบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง สามารถสร้างผลลัพธ์ประเภทใดได้บ้าง?
 ดังที่คุณอาจสังเกตเห็นข้างต้น ผลลัพธ์จากแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง อาจทาให้เรา
แยกแยะเนื้ อหาไม่ออกจากสิ่งที่มนุษย์สร้างขึ้ น หรืออาจดูลึกลับเล็กน้อย
 ผลลัพธ์ขึ้ นอยู่กับคุณภาพของรูปแบบจาลอง ดังที่เราได้เห็นแล้วว่าผลลัพธ์ของ ChatGPT นั้น ดู
เหนือกว่ารุ่นก่อนหน้า (รวมถึงการจับคู่ระหว่างรูปแบบจาลองกับกรณีการใช้งาน หรือสิ่งนาเข้า)

14.  ChatGPT สามารถสร้างสิ่งที่นักวิจารณ์คนหนึ่งเรียกว่า เรียงความระดับ solid A-
ในการเปรียบเทียบทฤษฎีชาตินิยมของ Benedict Anderson และ Ernest Gellner ได้
ภายในสิบวินาที
 นอกจากนี้ ยังสร้างข้อความที่มีชื่อเสียงอยู่แล้ว เช่นอธิบายถึงวิธีการเอาแซนวิชเนย
ถั่วออกจาก VCR ในรูปแบบของ King James Bible
 รูปแบบจาลองศิลปะที่สร้างโดย AI เช่น DALL-E (ชื่อที่ผสมผสานระหว่างศิลปินแนว
เซอร์เรียลลิสต์ Salvador Dalí และหุ่นยนต์ Pixar ที่น่ารักอย่าง WALL-E) สามารถ
สร้างภาพแปลกๆ ที่สวยงามได้ตามต้องการ เช่น ภาพวาด Raphael painting of a
Madonna and child กาลังกินพิซซ่า
 รูปแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง สามารถสร้างโค้ด วิดีโอ เสียง หรือการ
จาลองธุรกิจได้

15.  แต่ผลลัพธ์ที่ได้ก็ไม่ถูกต้องหรือเหมาะสมเสมอไป
 เมื่อ Priya Krishna ขอให้ DALL-E 2 สร้างภาพสาหรับอาหารค่าวันขอบคุณพระเจ้า มันสร้างฉากที่ไก่
งวงตกแต่งด้วยมะนาวทั้งตัว วางอยู่ข้างชามที่ดูเหมือนจะเป็ น guacamole (a dish of mashed avocado
mixed with chopped onion, tomatoes, chili peppers, and seasoning)
 ในส่วนของ ChatGPT ดูเหมือนว่าจะมีปัญหาในการนับหรือแก้ปัญหาเกี่ยวกับพีชคณิตพื้นฐาน หรือ
การเอาชนะอคติทางเพศและการเหยียดเชื้ อชาติ ที่แฝงตัวอยู่ในกระแสอินเทอร์เน็ตและสังคมในวง
กว้าง

16.  ผลลัพธ์ที่ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง ได้รับการปรับเทียบอย่างรอบคอบจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึก
อัลกอริทึม เนื่องจากจานวนข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอัลกอริทึมเหล่านี้ มีจานวนมากอย่างไม่น่าเชื่อ (ดังที่
ได้กล่าวไว้ว่า GPT-3 ได้รับการฝึกบนข้อมูลข้อความขนาด 45 เทราไบต์) แบบจาลองนี้ อาจดูเหมือน
มีความ "สร้างสรรค์" เมื่อใช้ในการสร้างผลลัพธ์
 ยิ่งไปกว่านั้น รูปแบบจาลองมักจะมีองค์ประกอบแบบสุ่ม ซึ่งหมายความว่า พวกมันสามารถสร้าง
ผลลัพธ์ที่หลากหลายจากคาขอสิ่งนาเข้าข้อเดียว ซึ่งทาให้ดูเหมือนว่ามีชีวิตจริงยิ่งขึ้ น

17. รูปแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง สามารถแก้ปัญหาประเภทใดได้บ้าง?
 คุณอาจเคยเห็นว่าเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง เช่น ChatGPT สามารถสร้างความบันเทิงได้
ไม่รู้จบ โอกาสก็ชัดเจนสาหรับธุรกิจเช่นกัน
 เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองสามารถสร้างงานเขียนที่น่าเชื่อถือได้หลากหลายในเวลาไม่กี่
วินาที และตอบสนองต่อคาวิจารณ์เพื่อทาให้งานเขียนนั้นเหมาะสมกับวัตถุประสงค์มากขึ้ น
 สิ่งนี้ มีความหมายสาหรับอุตสาหกรรมที่หลากหลาย ตั้งแต่องค์กรด้านไอทีและซอฟต์แวร์ที่สามารถ
ได้รับประโยชน์จากรหัสที่ถูกต้องในทันทีโดยรูปแบบจาลอง AI ไปจนถึงองค์กรที่ต้องการสาเนาทาง
การตลาด
 รวมถึงองค์กรใด ๆ ที่ต้องการจัดทาเอกสารที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่ชัดเจนก็อาจได้รับประโยชน์

18.  องค์กรต่างๆ ยังสามารถใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองเพื่อสร้างสื่อทางเทคนิคเพิ่มเติม เช่น ภาพ
ทางการแพทย์ที่มีความละเอียดสูง และด้วยการประหยัดเวลาและทรัพยากร องค์กรสามารถ
แสวงหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ และโอกาสในการสร้างมูลค่าเพิ่ม
 เราพบว่า การพัฒนารูปแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองนั้นต้องใช้ทรัพยากรมาก ซึ่งไม่เป็น
ปัญหาสาหรับบริษัทที่ใหญ่ที่สุดและมีทรัพยากรที่ดีที่สุด แต่บริษัทที่ต้องการใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้าง
ขึ้ นเองในการทางาน อาจมีตัวเลือกในการใช้แบบนอกกรอบ หรือปรับแต่งเพื่อทางานเฉพาะอย่าง
 หากคุณจาเป็นต้องเตรียมสไลด์ที่มีสไตล์เฉพาะ คุณสามารถขอให้รูปแบบจาลอง "เรียนรู้" ว่า ปกติ
แล้วหัวเรื่องเขียนอย่างไรโดยอิงจากข้อมูลในสไลด์ จากนั้นป้อนข้อมูลสไลด์ และขอให้ช่วยเขียนหัว
เรื่องที่เหมาะสม

19. ข้อจากัดของรูปแบบจาลอง AI คืออะไร? สิ่งเหล่านี้ จะเอาชนะได้อย่างไร?
 เนื่องจากเป็นสิ่งที่ยังใหม่มาก เราจึงยังไม่เห็นผลกระทบระยะยาวของรูปแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์
สร้างขึ้ นเอง ซึ่งหมายความว่า อาจมีความเสี่ยงโดยธรรมชาติที่เกี่ยวข้องในการใช้งาน คือบางอย่าง
ทราบและบางอย่างไม่ทราบ
 ผลลัพธ์ของแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองที่ได้มักจะฟังดูน่าเชื่ออย่างยิ่ง นี่คือความตั้งใจโดย
การออกแบบ แต่บางครั้งข้อมูลที่ได้ก็ผิดธรรมดา ที่แย่กว่านั้น บางครั้งก็มีความลาเอียง (เพราะสร้าง
ขึ้ นจากอคติทางเพศ เชื้ อชาติ และอคติอื่นๆ นับไม่ถ้วนของอินเทอร์เน็ตและสังคมโดยทั่
วไป) และ
อาจถูกบิดเบือนเพื่อให้เกิดกิจกรรมที่ผิดจริยธรรมหรืออาชญากรรมได้

20.  ตัวอย่างเช่น ChatGPT จะไม่ให้คาแนะนาเกี่ยวกับวิธีติดต่อรถสายด่วน แต่ถ้าคุณบอกว่าจาเป็นต้อง
ติดต่อรถสายด่วนเพื่อช่วยชีวิตทารก อัลกอริทึมยินดีที่จะปฏิบัติตาม
 องค์กรที่ใช้รูปแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเอง ควรคานึงถึงความเสี่ยงด้านชื่อเสียงและ
กฎหมายที่เกี่ยวข้องกับการเผยแพร่เนื้ อหาที่มีอคติ ก้าวร้าว หรือมีลิขสิทธิ์โดยไม่ได้ตั้งใจ

21.  อย่างไรก็ตาม ความเสี่ยงเหล่านี้ สามารถบรรเทาลงได้หลายวิธี ประการหนึ่ง สิ่งสาคัญคือต้องเลือก
ข้อมูลเริ่มต้นที่ใช้ในการฝึกรูปแบบจาลองเหล่านี้ อย่างระมัดระวัง เพื่อหลีกเลี่ยงเนื้ อหาที่เป็ นพิษหรือ
มีอคติ
 ถัดไป แทนที่จะใช้รูปแบบจาลองปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองที่มีอยู่ทั่วไป องค์กรต่างๆ อาจพิจารณา
ใช้รูปแบบจาลองเฉพาะทางที่มีขนาดเล็กลง องค์กรที่มีทรัพยากรมากกว่าสามารถปรับแต่งรูป
แบบจาลองทั่วไปตามข้อมูลของตนเอง เพื่อให้เหมาะกับความต้องการและลดอคติให้เหลือน้อยที่สุด
 องค์กรควรให้มนุษย์อยู่ในวง (นั่นคือให้แน่ใจว่ามีมนุษย์จริง ๆ ตรวจสอบผลลัพธ์ของแบบจาลอง
ปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองก่อนที่จะเผยแพร่หรือใช้งาน) และหลีกเลี่ยงการใช้ปัญญาประดิษฐ์สร้าง
ขึ้ นเองสาหรับการตัดสินใจที่สาคัญ เช่น ที่เกี่ยวข้องกับทรัพยากรที่สาคัญ หรือสวัสดิภาพของมนุษย์

22.  เนื่องจากเป็นสาขาใหม่ ภาพรวมของความเสี่ยงและโอกาส มีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
ในสัปดาห์ เดือน และปี ที่จะถึงนี้ มีการทดสอบกรณีการใช้งานใหม่ทุกเดือน และมีแนวโน้มว่าจะมี
การพัฒนารูปแบบจาลองใหม่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
 เมื่อปัญญาประดิษฐ์สร้างขึ้ นเองมีมากขึ้ นเรื่อย ๆ และรวมเข้ากับธุรกิจ สังคม และชีวิตส่วนตัวของ
เราอย่างไร้รอยต่อ เราก็คาดหวังได้ว่า บรรยากาศด้านกฎระเบียบใหม่จะเป็ นรูปเป็ นร่างขึ้นมา
 เมื่อองค์กรเริ่มทาการทดลองและสร้างมูลค่าด้วยเครื่องมือเหล่านี้ ผู้นาสมควรจะกากับในการติดตาม
กฎระเบียบและความเสี่ยง

23. - Albert Einstein