AI คืออะไร

• การพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อใช้งานด้านอิเล็กทรอนิกส์
• การทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้เองคล้ายมนุษย์
• โปรแกรมที่ใช้สร้างภาพยนตร์แอนิเมชัน
• เทคโนโลยีสำหรับพัฒนางานด้านวิศวกรรมเท่านั้น

ข้อใดต่อไปนี้เป็นตัวอย่างของ Generative AI

• แชทบอตที่สามารถสนทนาโต้ตอบตามสคริปต์คงที่
• ระบบการแนะนำหนังในแอปพลิเคชันสตรีมมิง
• โมเดลสร้างภาพจากข้อความ (Text-to-Image)
• โปรแกรมช่วยจัดตารางสอนอัตโนมัติ

Machine Learning แตกต่างจาก AI อย่างไร

• Machine Learning คือส่วนหนึ่งของ AI
• AI คือส่วนหนึ่งของ Machine Learning
• ไม่มีความแตกต่างอย่างชัดเจน เป็นสิ่งเดียวกัน
• Machine Learning ใช้ได้เฉพาะในงานวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น

ข้อใดคือจุดประสงค์หลักของ Generative AI

• สร้างข้อมูลใหม่หรือเนื้อหาใหม่จากข้อมูลที่เคยเรียนรู้
• สร้างข้อมูลใหม่หรือเนื้อหาใหม่จากข้อมูลที่เคยเรียนรู้
• สร้างข้อมูลที่มีแต่ตัวเลขทางสถิติ
• ทำงานเฉพาะการตรวจจับการทุจริต

ข้อใด "ไม่ใช่" การประยุกต์ใช้ Generative AI

• สร้างรูปภาพจากคำบรรยาย
• สร้างเพลงใหม่จากสไตล์ดนตรีที่กำหนด
• สร้างข้อความตอบกลับอัตโนมัติในแอปส่งข้อความ
• ทำนายราคาหุ้นในอนาคตด้วยการวิเคราะห์เชิงสถิติ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) คืออะไร

• เทคโนโลยีสำหรับแปลภาษาต่างประเทศได้เท่านั้น
• เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์
• โปรแกรมสำหรับออกแบบเว็บไซต์
• กระบวนการที่ใช้ตรวจสอบความถูกต้องของอีเมล

ในงาน Generative AI ข้อใดคือปัจจัยสำคัญที่ทำให้การสร้างเนื้อหามีคุณภาพ

• จำนวนข้อมูลที่มากเพียงอย่างเดียว
• ความสามารถของฮาร์ดแวร์ในการประมวลผล
• คุณภาพของชุดข้อมูลและการออกแบบโมเดล
• การใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทางแพงที่สุด

AI สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเองโดยไม่ต้องพึ่งข้อมูล

การสร้างโมเดล Generative AI มักใช้เทคนิค Deep Learning

การประยุกต์ใช้ AI ในการแพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้อย่างสมบูรณ์แบบโดยไม่ต้องมีแพทย์

โมเดล Generative AI สามารถใช้สร้างอะไรได้บ้าง

• โค้ดโปรแกรม
• ข้อความหรือบทความ
• ภาพ เสียง หรือวิดีโอ
• ถูกทุกข้อ

การใช้ Generative AI เพื่อปลอมแปลงข้อมูลถือเป็นการใช้งานเชิงจริยธรรม

ข้อใดคือข้อจำกัดที่สำคัญของ AI ในปัจจุบัน

• AI ไม่มีข้อจำกัด เพราะสามารถเรียนรู้ทุกอย่างได้
• การขาดข้อมูลที่มีคุณภาพและความเป็นส่วนตัว
• การใช้ทรัพยากรในการประมวลผลน้อยเกินไป
• AI ไม่สามารถทำงานซ้ำ ๆ ได้ดี

Generative AI สามารถมีอคติ (Bias) ในผลงานที่สร้างได้

เทคโนโลยี Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาที่ “ไม่เคยมีอยู่จริง” ได้จากการเรียนรู้ข้อมูลตัวอย่างที่มีอยู่

การใช้ AI เพื่อช่วยวิเคราะห์ทางการแพทย์ ไม่จำเป็นต้องคำนึงถึงประเด็นด้านจริยธรรม เพราะเป็นเรื่องของเทคนิคเท่านั้น

โมเดล AI ที่ถูกฝึกด้วยข้อมูลแบบเฉพาะทาง (Specialized Data) มักจะมีประสิทธิภาพดีในงานนั้น ๆ แต่จะยากต่อการประยุกต์ในงานอื่น

การนำ AI ไปใช้ในงานสืบสวน (เช่น วิเคราะห์ลายนิ้วมือ) ช่วยเพิ่มความแม่นยำ แต่มักต้องมีผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบผลซ้ำ

การสร้างภาพปลอม (Deepfake) ด้วย Generative AI เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงประเด็นด้านความปลอดภัยและจริยธรรม

มเดล Generative AI จะไม่มีวันสร้างผลงานที่มีเนื้อหาละเมิดลิขสิทธิ์