การตรวจสอบข้อเท็จจริงและภาพหลอน AI | AI ในธุรกิจ #110

เราติดตามแหล่งที่มาของความผิดปกติ AI ให้คำแนะนำที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับวิธีหลีกเลี่ยง และอธิบายว่าการตรวจสอบข้อเท็จจริงสามารถรับประกันความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ AI ได้อย่างไร อ่านต่อ.

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ เส้นแบ่งระหว่างนิยายและความเป็นจริงบางครั้งก็พร่ามัว แม้ว่าระบบ AI ที่เป็นนวัตกรรมใหม่กำลังเร่งความก้าวหน้าในเกือบทุกสาขา แต่ก็ยังมาพร้อมกับความท้าทาย เช่น ภาพหลอน ซึ่งเป็นปรากฏการณ์ที่ AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือเป็นเท็จ เพื่อควบคุมศักยภาพของเทคโนโลยีนี้อย่างเต็มที่ เราจำเป็นต้องเข้าใจภาพหลอนและตรวจสอบข้อเท็จจริงเหล่านั้น

ภาพหลอน AI คืออะไร?

ภาพหลอน AI เป็นผลลัพธ์ที่เป็นเท็จหรือทำให้เข้าใจผิดที่สร้างโดยโมเดล AI ปรากฏการณ์นี้มีรากฐานมาจากหัวใจของการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งเป็นกระบวนการที่อัลกอริธึมใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อจดจำรูปแบบและสร้างการตอบสนองตามรูปแบบที่สังเกตได้

แม้แต่โมเดล AI ที่ทันสมัยที่สุดก็ไม่ปราศจากข้อผิดพลาด สาเหตุหนึ่งของอาการประสาทหลอนคือความไม่สมบูรณ์ของข้อมูลการฝึก หากชุดข้อมูลไม่เพียงพอ ไม่สมบูรณ์ หรือมีความเอนเอียง ระบบจะเรียนรู้ความสัมพันธ์และรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง ซึ่งนำไปสู่การผลิตเนื้อหาที่เป็นเท็จ

ตัวอย่างเช่น ลองจินตนาการถึงโมเดล AI สำหรับการจดจำใบหน้าที่ได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับภาพถ่ายของคนผิวขาวเป็นหลัก ในกรณีเช่นนี้ อัลกอริธึมอาจมีปัญหาในการระบุคนของกลุ่มชาติพันธุ์อื่นอย่างถูกต้อง เนื่องจากไม่ได้รับการ "ฝึกอบรม" อย่างเหมาะสมในเรื่องนี้

สาเหตุของภาพหลอนอีกประการหนึ่งคือการติดตั้งมากเกินไป ซึ่งเกิดขึ้นเมื่ออัลกอริทึมปรับให้เข้ากับชุดข้อมูลการฝึกมากเกินไป เป็นผลให้สูญเสียความสามารถในการสรุปและจดจำรูปแบบใหม่ที่ไม่รู้จักก่อนหน้านี้ได้อย่างถูกต้อง โมเดลดังกล่าวทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึกแต่ล้มเหลวในสภาวะจริงและเป็นไดนามิก

สุดท้าย ภาพหลอนอาจเป็นผลมาจากสมมติฐานที่ผิดพลาดหรือสถาปัตยกรรมแบบจำลองที่ไม่เพียงพอ หากนักออกแบบ AI วางโซลูชันในสถานที่ที่มีข้อผิดพลาดหรือใช้โครงสร้างอัลกอริธึมที่ไม่ถูกต้อง ระบบจะสร้างเนื้อหาที่เป็นเท็จเพื่อพยายาม "จับคู่" สมมติฐานที่ผิดพลาดเหล่านี้กับข้อมูลจริง

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

ตัวอย่างของภาพหลอน

ผลกระทบของภาพหลอนของ AI นั้นไปไกลเกินกว่าขอบเขตของทฤษฎี เรากำลังเผชิญกับการสำแดงของสิ่งเหล่านี้จริงและบางครั้งก็น่าประหลาดใจมากขึ้นเรื่อยๆ นี่คือตัวอย่างบางส่วนของปรากฏการณ์นี้:

• ในเดือนพฤษภาคม 2023 ทนายความใช้ ChatGPT เพื่อเตรียมการฟ้องร้องซึ่งรวมถึงการอ้างอิงคำตัดสินของศาลที่เป็นเท็จและตัวอย่างทางกฎหมายที่ไม่มีอยู่จริง สิ่งนี้นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ร้ายแรง – ทนายความถูกปรับเนื่องจากเขาอ้างว่าเขาไม่รู้อะไรเลยเกี่ยวกับความสามารถของ ChatGPT ในการสร้างข้อมูลที่เป็นเท็จ
• มันเกิดขึ้นที่ ChatGPT สร้างข้อมูลเท็จเกี่ยวกับคนจริง ในเดือนเมษายน ปี 2023 โมเดลดังกล่าวได้สร้างเรื่องราวเกี่ยวกับข้อกล่าวหาว่าศาสตราจารย์ด้านกฎหมายคนหนึ่งล่วงละเมิดนักศึกษา ในอีกกรณีหนึ่ง มีการกล่าวหานายกเทศมนตรีของออสเตรเลียอย่างเป็นเท็จว่ารับสินบน ซึ่งในความเป็นจริงแล้ว เขาเป็นผู้แจ้งเบาะแสที่เปิดเผยแนวทางปฏิบัติดังกล่าว

กรณีเหล่านี้ไม่ใช่กรณีที่แยกได้ - โมเดล AI ทั่วไปมักจะประดิษฐ์ "ข้อเท็จจริง" ทางประวัติศาสตร์ เช่น จัดทำบันทึกเท็จของการข้ามช่องแคบอังกฤษ ยิ่งไปกว่านั้น พวกเขาสามารถสร้างข้อมูลเท็จที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงในเรื่องเดียวกันในแต่ละครั้ง

อย่างไรก็ตาม อาการประสาทหลอนของ AI ไม่ได้เป็นเพียงปัญหาของข้อมูลที่ผิดพลาดเท่านั้น พวกเขาอาจมีรูปแบบที่แปลกประหลาดและน่ากังวล เช่นในกรณีของ Bing ที่ประกาศว่าหลงรักนักข่าว Kevin Roose นี่แสดงให้เห็นว่าผลกระทบของความผิดปกติเหล่านี้มีมากกว่าข้อผิดพลาดทางข้อเท็จจริงทั่วไป

ในที่สุด อาการประสาทหลอนสามารถเกิดขึ้นได้โดยเจตนาโดยการโจมตีพิเศษบนระบบ AI หรือที่เรียกว่าการโจมตีของฝ่ายตรงข้าม ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนแปลงรูปถ่ายแมวเล็กน้อยทำให้ระบบจดจำรูปภาพตีความได้ว่า …. "กวากาโมเล่." การจัดการประเภทนี้อาจส่งผลกระทบร้ายแรงในระบบที่การจดจำภาพที่แม่นยำเป็นสิ่งสำคัญ เช่น ในยานพาหนะที่ขับเคลื่อนอัตโนมัติ

จะป้องกันภาพหลอนได้อย่างไร?

แม้จะมีความท้าทายมากมายที่เกิดจากภาพหลอนของ AI แต่ก็มีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการต่อสู้กับปรากฏการณ์นี้ สิ่งสำคัญคือแนวทางที่ครอบคลุมซึ่งผสมผสาน:

• ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง
• พร้อมท์ที่เกี่ยวข้อง เช่น คำสั่งสำหรับ AI
• การให้ความรู้และตัวอย่างโดยตรงให้ AI นำไปใช้
• การควบคุมดูแลอย่างต่อเนื่องโดยมนุษย์และ AI เองเพื่อปรับปรุงระบบ AI

แจ้ง

เครื่องมือสำคัญอย่างหนึ่งในการต่อสู้กับอาการประสาทหลอนคือคำสั่งที่มีโครงสร้างอย่างเหมาะสม หรือคำสั่งและคำสั่งที่มอบให้กับโมเดล AI บ่อยครั้งที่การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในรูปแบบพร้อมท์ก็เพียงพอแล้วที่จะปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการตอบกลับที่สร้างขึ้นได้อย่างมาก

ตัวอย่างที่ดีของเรื่องนี้คือ Claude 2.1 ของ Anthropic แม้ว่าการใช้บริบทแบบยาวจะให้ความแม่นยำ 27% โดยไม่ต้องใช้คำสั่งที่เกี่ยวข้อง แต่การเพิ่มประโยค “นี่คือประโยคที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจากบริบท: ” ลงในพรอมต์ เพิ่มประสิทธิภาพเป็น 98%

การเปลี่ยนแปลงดังกล่าวบังคับให้โมเดลมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดของข้อความ แทนที่จะสร้างคำตอบตามประโยคที่แยกออกมาซึ่งไม่อยู่ในบริบท สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของคำสั่งที่มีการกำหนดสูตรอย่างเหมาะสมในการปรับปรุงความแม่นยำของระบบ AI

การสร้างการแจ้งเตือนที่มีรายละเอียดและเฉพาะเจาะจงที่ทำให้ AI มีพื้นที่น้อยในการตีความเท่าที่จะเป็นไปได้ ยังช่วยลดความเสี่ยงของอาการประสาทหลอนและทำให้การตรวจสอบข้อเท็จจริงง่ายขึ้น ยิ่งข้อความแจ้งชัดเจนและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น โอกาสที่จะเกิดอาการประสาทหลอนก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น

ตัวอย่าง

นอกจากการแจ้งเตือนที่มีประสิทธิภาพแล้ว ยังมีวิธีอื่นๆ อีกมากมายในการลดความเสี่ยงของอาการประสาทหลอนจาก AI นี่คือกลยุทธ์สำคัญบางส่วน:

• โดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงและหลากหลายซึ่งแสดงถึงโลกแห่งความเป็นจริงและสถานการณ์ที่เป็นไปได้ได้อย่างน่าเชื่อถือ ยิ่งข้อมูลสมบูรณ์และสมบูรณ์มากขึ้นเท่าใด ความเสี่ยงที่ AI จะสร้างข้อมูลเท็จก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น
• การใช้เทมเพลตข้อมูลเป็นแนวทางสำหรับการตอบสนองของ AI – การกำหนดรูปแบบ ขอบเขต และโครงสร้างเอาต์พุตที่ยอมรับได้ ซึ่งจะเพิ่มความสอดคล้องและความแม่นยำของเนื้อหาที่สร้างขึ้น
• การจำกัดแหล่งข้อมูลให้เหลือเฉพาะวัสดุที่เชื่อถือได้และผ่านการตรวจสอบจากหน่วยงานที่เชื่อถือได้เท่านั้น ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงที่แบบจำลองจะ "เรียนรู้" ข้อมูลจากแหล่งที่ไม่แน่นอนหรือเท็จ

การทดสอบและการปรับแต่งระบบ AI อย่างต่อเนื่อง โดยอิงจากการวิเคราะห์ประสิทธิภาพและความแม่นยำที่แท้จริง ช่วยให้แก้ไขข้อบกพร่องได้อย่างต่อเนื่อง และช่วยให้แบบจำลองเรียนรู้จากข้อผิดพลาด

บริบท

การกำหนดบริบทที่ระบบ AI ทำงานอย่างเหมาะสมยังมีบทบาทสำคัญในการป้องกันภาพหลอนอีกด้วย ควรมีการกำหนดวัตถุประสงค์ในการใช้แบบจำลอง ตลอดจนข้อจำกัดและความรับผิดชอบของแบบจำลองอย่างชัดเจน

แนวทางดังกล่าวทำให้สามารถกำหนดกรอบการทำงานที่ชัดเจนสำหรับ AI เพื่อดำเนินการภายในได้ โดยลดความเสี่ยงที่จะ "เกิด" ข้อมูลที่ไม่พึงประสงค์ สามารถจัดเตรียมการป้องกันเพิ่มเติมได้โดยใช้เครื่องมือกรองและกำหนดเกณฑ์ความน่าจะเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ยอมรับได้

การใช้มาตรการเหล่านี้ช่วยสร้างเส้นทางที่ปลอดภัยสำหรับ AI ในการปฏิบัติตาม เพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของเนื้อหาที่สร้างขึ้นสำหรับงานและโดเมนเฉพาะ

ที่มา: อุดมการณ์, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

การตรวจสอบข้อเท็จจริง จะตรวจสอบผลลัพธ์การทำงานกับ AI ได้อย่างไร?

ไม่ว่าจะใช้มาตรการป้องกันอย่างไร อาการประสาทหลอนจำนวนหนึ่งจากระบบ AI ก็เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ดังนั้นองค์ประกอบสำคัญที่รับประกันความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่ได้รับคือการตรวจสอบข้อเท็จจริง ซึ่งเป็นกระบวนการตรวจสอบข้อเท็จจริงและข้อมูลที่สร้างโดย AI

การตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI เพื่อความถูกต้องและสอดคล้องกับความเป็นจริงควรถือเป็นการป้องกันหลักประการหนึ่งต่อการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จ การตรวจสอบโดยมนุษย์ช่วยระบุและแก้ไขภาพหลอนและความไม่ถูกต้องที่อัลกอริทึมไม่สามารถตรวจพบได้ด้วยตัวเอง

ในทางปฏิบัติ การตรวจสอบข้อเท็จจริงควรเป็นกระบวนการที่เป็นวัฏจักร โดยเนื้อหาที่สร้างโดย AI จะได้รับการตรวจสอบข้อผิดพลาดหรือข้อความที่น่าสงสัยเป็นประจำ เมื่อระบุสิ่งเหล่านี้แล้ว ไม่เพียงแต่ต้องแก้ไขคำชี้แจงที่สร้างโดย AI เท่านั้น แต่ยังต้องอัปเดต เสริม หรือแก้ไขข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดล AI เพื่อป้องกันปัญหาที่คล้ายกันไม่ให้เกิดขึ้นอีกในอนาคต

ที่สำคัญ กระบวนการตรวจสอบไม่ควรจำกัดอยู่เพียงการปฏิเสธหรืออนุมัติข้อความที่น่าสงสัย แต่ควรให้ผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ซึ่งมีความรู้เชิงลึกในสาขานั้นมีส่วนร่วมอย่างจริงจัง มีเพียงพวกเขาเท่านั้นที่สามารถประเมินบริบท ความเกี่ยวข้อง และความถูกต้องของข้อความที่ AI สร้างขึ้นได้อย่างเหมาะสม และตัดสินใจเกี่ยวกับการแก้ไขที่เป็นไปได้

การตรวจสอบข้อเท็จจริงของมนุษย์จึงเป็น “การป้องกัน” ความน่าเชื่อถือของเนื้อหา AI ที่จำเป็นและยากเกินจริง จนกว่าอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจะสมบูรณ์แบบ กระบวนการที่น่าเบื่อแต่สำคัญนี้จะต้องยังคงเป็นส่วนสำคัญในการทำงานกับโซลูชัน AI ในทุกอุตสาหกรรม

จะได้รับประโยชน์จากภาพหลอน AI ได้อย่างไร

แม้ว่าโดยทั่วไปอาการประสาทหลอนของ AI จะเป็นปรากฏการณ์ที่ไม่พึงประสงค์ซึ่งควรลดให้เหลือน้อยที่สุด แต่ก็สามารถพบการใช้งานที่น่าสนใจและมีคุณค่าอย่างน่าประหลาดใจในบางพื้นที่ การใช้ศักยภาพเชิงสร้างสรรค์ของภาพหลอนอย่างชาญฉลาดทำให้เกิดมุมมองใหม่ๆ ที่มักจะคาดไม่ถึง

ศิลปะและการออกแบบเป็นพื้นที่ที่ภาพหลอนของ AI สามารถเปิดทิศทางการสร้างสรรค์ใหม่ทั้งหมดได้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากแนวโน้มของแบบจำลองในการสร้างภาพนามธรรมที่เหนือจริง ศิลปินและนักออกแบบสามารถทดลองกับการแสดงออกรูปแบบใหม่ๆ ซึ่งทำให้เส้นแบ่งระหว่างศิลปะและความเป็นจริงพร่ามัว พวกเขายังสามารถสร้างโลกที่มีลักษณะเหมือนความฝันที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งก่อนหน้านี้มนุษย์ไม่สามารถเข้าถึงได้

ในด้านการแสดงภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ ปรากฏการณ์ของภาพหลอนเปิดโอกาสให้ค้นพบมุมมองทางเลือกและความสัมพันธ์ที่ไม่คาดคิดในชุดข้อมูลที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น ความสามารถของ AI ในการตรวจจับความสัมพันธ์ที่ไม่สามารถคาดเดาได้สามารถช่วยปรับปรุงวิธีที่สถาบันการเงินตัดสินใจลงทุนหรือจัดการความเสี่ยงได้

สุดท้ายนี้ โลกของเกมคอมพิวเตอร์และความบันเทิงเสมือนจริงก็สามารถได้รับประโยชน์จากความคลาดเคลื่อนเชิงสร้างสรรค์ของ AI ได้เช่นกัน ผู้สร้างโซลูชันเหล่านี้สามารถใช้ภาพหลอนเพื่อสร้างโลกเสมือนจริงใหม่ที่น่าหลงใหลได้ ด้วยการใส่องค์ประกอบของความประหลาดใจและคาดเดาไม่ได้ พวกเขาสามารถมอบประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและไม่มีใครเทียบได้ให้กับผู้เล่น

แน่นอนว่าการใช้ภาพหลอน AI ด้าน "สร้างสรรค์" นี้จะต้องได้รับการควบคุมอย่างระมัดระวังและอยู่ภายใต้การควบคุมดูแลของมนุษย์อย่างเข้มงวด มิฉะนั้น แนวโน้มที่จะสร้างนิยายแทนข้อเท็จจริงอาจนำไปสู่สถานการณ์ที่เป็นอันตรายหรือไม่เป็นที่พึงปรารถนาทางสังคมได้ ดังนั้นกุญแจสำคัญคือการชั่งน้ำหนักผลประโยชน์และความเสี่ยงของปรากฏการณ์นี้อย่างเชี่ยวชาญ และใช้อย่างมีความรับผิดชอบภายในกรอบการทำงานที่มีโครงสร้างและปลอดภัยเท่านั้น

การตรวจสอบข้อเท็จจริงและภาพหลอน AI – สรุป

การเกิดขึ้นของปรากฏการณ์ภาพหลอนในระบบ AI ถือเป็นผลข้างเคียงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ของการปฏิวัติที่เรากำลังพบเห็นในสาขานี้ การบิดเบือนและข้อมูลเท็จที่สร้างโดยโมเดล AI ถือเป็นอีกด้านของความคิดสร้างสรรค์อันยิ่งใหญ่และความสามารถในการดูดซับข้อมูลจำนวนมหาศาล

ในตอนนี้ วิธีเดียวที่จะตรวจสอบความถูกต้องของเนื้อหาที่สร้างโดย AI คือการตรวจสอบโดยมนุษย์ แม้ว่าจะมีหลายวิธีในการลดอาการประสาทหลอน ตั้งแต่เทคนิคการกระตุ้นไปจนถึงวิธีการที่ซับซ้อน เช่น Truth Forest แต่ไม่มีวิธีใดที่สามารถให้การตอบสนองที่แม่นยำน่าพึงพอใจ ซึ่งจะทำให้ไม่จำเป็นต้องตรวจสอบข้อเท็จจริงอีกต่อไป

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความที่ช่วยเหลือโดย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI Mockup เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2567
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM
69. พระราชบัญญัติ UE AI ยุโรปควบคุมการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
70. โซระ. วิดีโอที่สมจริงจาก OpenAI จะเปลี่ยนธุรกิจอย่างไร
71. ผู้สร้างเว็บไซต์ AI 7 อันดับแรก
72. เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและนวัตกรรม AI
73. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน?
74. จะใช้ ChatGTP เพื่อการวิจัยตลาดได้อย่างไร
75. จะขยายขอบเขตการเข้าถึงของแคมเปญการตลาด AI ของคุณได้อย่างไร
76. "เราทุกคนคือนักพัฒนา" นักพัฒนาพลเมืองสามารถช่วยบริษัทของคุณได้อย่างไร?
77. AI ในการขนส่งและโลจิสติกส์
78. AI แก้ Pain Point ทางธุรกิจอะไรบ้าง?
79. ปัญญาประดิษฐ์ในสื่อ
80. AI ในด้านธนาคารและการเงิน ลาย มอนโซ และแกร็บ
81. AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว
82. AI ส่งเสริมให้เกิดเทคโนโลยีใหม่อย่างไร
83. การปฏิวัติของ AI ในโซเชียลมีเดีย
84. AI ในอีคอมเมิร์ซ ภาพรวมของผู้นำระดับโลก
85. เครื่องมือสร้างภาพ AI 4 อันดับแรก
86. เครื่องมือ AI 5 อันดับแรกสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
87. กลยุทธ์ AI ในบริษัทของคุณ - จะสร้างได้อย่างไร
88. หลักสูตร AI ที่ดีที่สุด – 6 คำแนะนำที่ยอดเยี่ยม
89. การเพิ่มประสิทธิภาพการฟังโซเชียลมีเดียด้วยเครื่องมือ AI
90. IoT + AI หรือวิธีลดต้นทุนด้านพลังงานในบริษัท
91. AI ในโลจิสติกส์ 5 เครื่องมือที่ดีที่สุด
92. GPT Store – ภาพรวมของ GPT ที่น่าสนใจที่สุดสำหรับธุรกิจ
93. LLM, GPT, RAG... คำย่อของ AI หมายถึงอะไร
94. หุ่นยนต์ AI – อนาคตหรือปัจจุบันของธุรกิจ?
95. ค่าใช้จ่ายในการนำ AI ไปใช้งานในบริษัทคือเท่าไร?
96. AI สามารถช่วยอาชีพฟรีแลนซ์ได้อย่างไร?
97. ทำงานอัตโนมัติและเพิ่มผลผลิต คำแนะนำเกี่ยวกับ AI สำหรับฟรีแลนซ์
98. AI สำหรับสตาร์ทอัพ – เครื่องมือที่ดีที่สุด
99. การสร้างเว็บไซต์ด้วย AI
100. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face ใครเป็นใครในโลกของ AI?
101. Eleven Labs และอะไรอีก? สตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีแนวโน้มมากที่สุด
102. ข้อมูลสังเคราะห์และความสำคัญต่อการพัฒนาธุรกิจของคุณ
103. เครื่องมือค้นหา AI ยอดนิยม จะหาเครื่องมือ AI ได้ที่ไหน?
104. วิดีโอเอไอ เครื่องกำเนิดวิดีโอ AI ล่าสุด
105. AI สำหรับผู้จัดการ AI จะทำให้งานของคุณง่ายขึ้นได้อย่างไร
106. มีอะไรใหม่ใน Google ราศีเมถุน? ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้
107. เอไอในโปแลนด์ บริษัท การประชุม และสัมมนา
108. ปฏิทินเอไอ จะเพิ่มประสิทธิภาพเวลาของคุณในบริษัทได้อย่างไร?
109. AI และอนาคตของการทำงาน จะเตรียมธุรกิจของคุณให้พร้อมรับการเปลี่ยนแปลงได้อย่างไร?
110. การโคลนเสียง AI สำหรับธุรกิจ จะสร้างข้อความเสียงส่วนตัวด้วย AI ได้อย่างไร?
111. การตรวจสอบข้อเท็จจริงและภาพหลอน AI