แนวโน้ม AI ปี 2025

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะยังคงพัฒนาต่อไปในปี 2025 และส่งผลกระทบต่อชีวิตประจำวันและภาคธุรกิจมากขึ้น แนวโน้มหลักของ AI แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้กำลังก้าวไปสู่จุดสูงสุดใหม่ ที่นี่ เราจะกล่าวถึงการพัฒนาหลักบางประการที่จะกำหนดอนาคตของ AI

1. Agentic AI: ปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานได้ด้วยตนเองและตัดสินใจได้

AI เชิงรุก หมายถึงระบบที่มีความสามารถในการตัดสินใจได้ด้วยตนเองภายในขอบเขตที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ในปี 2025 ระบบ AI จะมีความเป็นอิสระมากขึ้นเรื่อยๆ โดยมีการประยุกต์ใช้ในด้านต่างๆ เช่น ยานยนต์ไร้คนขับ การจัดการห่วงโซ่อุปทาน และแม้แต่ในด้านการดูแลสุขภาพ เอเจนต์ AI เหล่านี้ไม่เพียงแต่ตอบสนองเท่านั้น แต่ยังทำงานเชิงรุก ซึ่งช่วยลดภาระของทีมงานมนุษย์และเพิ่มประสิทธิภาพ

2. Inference Time Compute: การเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจแบบเรียลไทม์

ด้วยการเติบโตของการประยุกต์ใช้ AI ในสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ เช่น การรู้จำเสียงและการเติมความเป็นจริง (Augmented Reality) เวลาในการประมวลผลอนุมาน (Inference Time Compute) จึงกลายเป็นปัจจัยสำคัญ ในปี 2025 จะมีการให้ความสำคัญอย่างมากกับการปรับปรุงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เพื่อให้โมเดล AI ทำงานได้เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น ซึ่งรวมถึงชิปเฉพาะทาง เช่น หน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPU) และฮาร์ดแวร์แบบนิวโรมอร์ฟิกที่รองรับการอนุมานโดยมีความล่าช้าต่ำที่สุด

3. แบบจำลองขนาดใหญ่พิเศษ: AI ยุคถัดไป

นับตั้งแต่มีการเปิดตัวโมเดลอย่าง GPT-4 และ GPT-5 โมเดลขนาดใหญ่มากยังคงมีขนาดและความซับซ้อนเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในปี 2025 โมเดลเหล่านี้จะไม่เพียงแต่มีขนาดใหญ่ขึ้นเท่านั้น แต่ยังได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานเฉพาะทาง เช่น การวิเคราะห์ทางกฎหมาย การวินิจฉัยทางการแพทย์ และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ โมเดลที่มีความซับซ้อนสูงเหล่านี้ให้ความแม่นยำและความเข้าใจในบริบทที่ไม่เคยมีมาก่อน แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐานและจริยธรรม

4. แบบจำลองขนาดเล็กพิเศษ: AI สำหรับอุปกรณ์ปลายทาง

ในอีกด้านหนึ่งของสเปกตรัม เราเห็นแนวโน้มของ โมเดลขนาดเล็กมาก ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการประมวลผลแบบ Edge โมเดลเหล่านี้ถูกนำไปใช้ในอุปกรณ์ IoT เช่น เทอร์โมสตัทอัจฉริยะและอุปกรณ์ติดตามสุขภาพแบบสวมใส่ได้ ด้วยเทคนิคต่างๆ เช่น การตัดแต่งโมเดล (model pruning) และการควอนไทซ์ (quantization) ระบบ AI ขนาดเล็กเหล่านี้จึงมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และเข้าถึงได้สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

5. กรณีศึกษาขั้นสูง: AI 

การประยุกต์ใช้ AI ในปี 2025 จะก้าวข้ามขอบเขตแบบดั้งเดิม เช่น การจดจำภาพและเสียง ลองนึกถึง AI ที่สนับสนุนกระบวนการสร้างสรรค์ เช่น การออกแบบแฟชั่น สถาปัตยกรรม และแม้แต่การประพันธ์เพลง นอกจากนี้ เรายังเห็นความก้าวหน้าในด้านต่างๆ เช่น เคมีควอนตัม ซึ่ง AI ช่วยในการค้นพบวัสดุและยาใหม่ๆ รวมถึงในการจัดการระบบไอทีทั้งหมด การพัฒนาซอฟต์แวร์ และความปลอดภัยทางไซเบอร์

6. หน่วยความจำเกือบไร้ขีดจำกัด: AI ที่ไร้ขอบเขต

การผสานรวมเทคโนโลยีคลาวด์และระบบการจัดการข้อมูลขั้นสูงทำให้ระบบ AI สามารถเข้าถึงสิ่งที่เกือบจะรู้สึกเหมือนเป็นหน่วยความจำที่ไม่มีที่สิ้นสุดได้ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถรักษาบริบทในระยะยาวได้ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ผู้ช่วยเสมือนส่วนบุคคลและระบบบริการลูกค้าที่ซับซ้อน ความสามารถนี้ช่วยให้ AI สามารถมอบประสบการณ์ที่สม่ำเสมอและคำนึงถึงบริบทได้ตลอดระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น อันที่จริงแล้ว AI จะจดจำทุกการสนทนาที่เคยมีกับคุณ อย่างไรก็ตาม คำถามคือคุณต้องการให้เป็นเช่นนั้นหรือไม่ ดังนั้นจึงต้องมีตัวเลือกในการรีเซ็ตบางส่วนหรือทั้งหมดด้วย

7. การเสริมประสิทธิภาพโดยมนุษย์: ทำงานร่วมกับ AI

แม้ว่า AI จะมีความเป็นอิสระมากขึ้นเรื่อยๆ แต่ปัจจัยของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญ การเสริมประสิทธิภาพแบบ Human-in-the-loop ทำให้มั่นใจได้ว่าระบบ AI มีความแม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้นผ่านการกำกับดูแลของมนุษย์ในขั้นตอนการตัดสินใจที่สำคัญ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในภาคส่วนต่างๆ เช่น การบินและอวกาศ การดูแลสุขภาพ และการเงิน ซึ่งประสบการณ์และวิจารณญาณของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่ง น่าแปลกที่การทดลองเกี่ยวกับการวินิจฉัยโดยแพทย์ 50 คนแสดงให้เห็นว่า AI ทำได้ดีกว่า และแม้แต่ทำได้ดีกว่าเมื่อได้รับความช่วยเหลือจาก AI ด้วย ดังนั้นเราจึงต้องเรียนรู้ที่จะถามคำถามที่ถูกต้อง

7. AI เชิงเหตุผล

ด้วยการมาถึงของ O1, OpenAI ได้ก้าวแรกสู่ LLM ที่ใช้เหตุผล ก้าวนี้ถูกแซงหน้าไปอย่างรวดเร็วโดย O3 แต่การแข่งขันก็มาจากมุมที่ไม่คาดคิดเช่นกัน Deepseek R1โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและการใช้เหตุผลแบบโอเพนซอร์ส ซึ่งมีราคาถูกกว่าคู่แข่งชาวอเมริกันหลายเท่า ทั้งในด้านการใช้พลังงานและการใช้ฮาร์ดแวร์ เนื่องจากสิ่งนี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อมูลค่าตลาดของบริษัทที่เกี่ยวข้องกับ AI ทั้งหมด จึงเป็นการกำหนดทิศทางสำหรับปี 2025

NetCare ช่วยได้อย่างไร

NetCare มีประวัติที่พิสูจน์แล้วในการนำนวัตกรรมดิจิทัลมาใช้เพื่อเปลี่ยนแปลงกระบวนการทางธุรกิจ ด้วยประสบการณ์ที่ครอบคลุมของเราในด้านบริการและโซลูชันด้านไอที ซึ่งรวมถึงบริการไอทีที่มีการจัดการ ความปลอดภัยด้านไอที โครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ และการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล เราจึงมีความพร้อมอย่างยิ่งที่จะสนับสนุนองค์กรต่างๆ ในโครงการริเริ่มด้าน AI ของพวกเขา

แนวทางของเราประกอบด้วย:

• ที่ปรึกษาและกลยุทธ์: เราทำงานร่วมกับทีมของคุณเพื่อระบุโอกาสด้าน AI ที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจของคุณ และพัฒนากลยุทธ์ที่ปรับให้เหมาะสมเพื่อการนำไปใช้ที่ประสบความสำเร็จ
• วิเคราะห์และจัดการข้อมูล: ช่วยเหลือในการรวบรวม วิเคราะห์ และจัดการข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับโซลูชัน AI ที่มีประสิทธิภาพ
• การพัฒนาและผสานรวม AI: ออกแบบและผสานรวมโซลูชัน AI ที่ปรับให้เข้ากับความต้องการของคุณ ไม่ว่าจะเป็นการทำงานอัตโนมัติของกระบวนการ การโต้ตอบกับลูกค้า หรือการตัดสินใจ
• การฝึกอบรมและการสนับสนุน: แม้ว่าเราจะไม่ได้จัดการฝึกอบรมด้วยตนเอง แต่เราช่วยในการจัดตั้งโปรแกรมดังกล่าว

เป้าหมายที่คุณควรตั้ง

ในการนำ AI ไปใช้งาน การกำหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและสามารถทำได้จริงซึ่งสอดคล้องกับกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยรวมของคุณเป็นสิ่งสำคัญ นี่คือขั้นตอนบางส่วนที่จะช่วยคุณในการกำหนดเป้าหมายเหล่านี้:

1. ระบุความต้องการทางธุรกิจ: ระบุว่าส่วนใดในองค์กรของคุณที่สามารถได้รับประโยชน์จาก AI ซึ่งอาจมีตั้งแต่การทำงานซ้ำๆ ให้เป็นอัตโนมัติไปจนถึงการปรับปรุงความสัมพันธ์กับลูกค้า
2. ประเมินทรัพยากรที่มี: ประเมินทรัพยากรด้านเทคโนโลยีและบุคลากรที่มีอยู่สำหรับการนำ AI ไปใช้ องค์กรของคุณมีโครงสร้างพื้นฐานและทักษะที่เหมาะสมหรือไม่?
3. ตั้งเป้าหมายที่ชัดเจน: กำหนดเป้าหมายที่ชัดเจน เช่น “ลดระยะเวลาประมวลผลข้อมูลลง 30% ภายในหกเดือน”
4. กำหนด KPI และวิธีการวัดผล: กำหนดวิธีการวัดความคืบหน้าและความสำเร็จของโครงการริเริ่มด้าน AI ของคุณ
5. นำไปใช้และประเมินผล: ดำเนินการตามกลยุทธ์ AI และประเมินผลลัพธ์อย่างสม่ำเสมอเพื่อปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

การทำตามขั้นตอนเหล่านี้และทำงานร่วมกับพันธมิตรที่มีประสบการณ์อย่าง NetCare จะช่วยให้คุณเพิ่มประโยชน์สูงสุดจาก AI และวางตำแหน่งองค์กรของคุณให้พร้อมสำหรับความสำเร็จในอนาคต

บทสรุป

แนวโน้ม AI ในปี 2025 แสดงให้เห็นว่าเทคโนโลยีนี้ได้ผสานเข้ากับชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ และแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนในรูปแบบที่เคยเป็นไปไม่ได้เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตั้งแต่ AI แบบตัวแทนขั้นสูงไปจนถึงความสามารถในการจดจำที่เกือบจะไร้ขีดจำกัด การพัฒนาเหล่านี้ให้คำมั่นถึงอนาคตที่ AI จะสนับสนุน เสริมสร้าง และช่วยให้เราก้าวข้ามขีดจำกัดใหม่ๆ อย่าลืมอ่านข่าวที่น่าสนใจเกี่ยวกับ LLM ใหม่ของ OpenAI O3