AI กำลังมีผลต่อประวัติส่วนตัว (CV), ข้อมูลข่าวสาร หรือแม้แต่ภาพแมวของคุณ

การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning), การเรียนรู้ของเครื่องจักร (Machine Learning) และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกำลังสร้างเครื่องมือแปลกใหม่ (และบางครั้งก็มีประโยชน์) ในมุมมองที่ต่างออกไป

ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial intelligence) สามารถสร้างใบหน้ามนุษย์ที่เหมือนจริง, ข้อความ (Text), สูตรอาหารหรือแม้แต่ประวัติส่วนตัว (Curriculum Vitae) โดยมีงานวิจัยล่าสุดเกี่ยวกับ AI และโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ที่ชี้ให้เห็นว่าผลงานดังกล่าวนั้นมาไกลแค่ไหนแล้ว แต่ก็ยังเน้นถึงความซับซ้อนของการใช้แบบจำลองเพื่อสร้างสิ่งใหม่ๆ ซึ่งเราก็ได้นำมาวิเคราะห์ถึง 5 ตัวอย่างเกี่ยวกับวิธีที่ AI สร้างและการทำงานที่เข้าถึงอำนาจของพวกมัน

ภาพสต็อก (Stock Photos) ในจินตนาการ

อย่างน้อยที่สุดนักวิจัยที่ Nvidia ก็ทำให้ผู้คนจำนวนไม่น้อยรู้สึกพอใจกับรูปภาพของพวกเขา ด้วยการสร้างภาพที่มีอยู่เดิมโดยใช้ Generative Adversarial Networks เพื่อสร้างภาพของใบหน้าใหม่ โดย Nvidia ได้เพิ่มระบบที่เรียกว่า Transfer ซึ่งเป็นการขโมยใบหน้าของมนุษย์ เพื่อนำไปยกระดับให้กับใบหน้าปลอมที่ไม่ใช่ใบหน้าของมนุษย์จริงๆ ดังนั้น มันจึงจับเอาจมูกจากที่นี่ ตาจากที่นั่น จากรูปภาพที่ถูกรวบรวมไว้ในคลัง โดยที่ไม่ต้องมีมนุษย์เหล่านั้นก็ไม่ได้มีความสัมพันธ์ใดๆ ต่อกัน จากนั้นมันก็นำมารวมเข้ากับภาพถ่ายจริง เพื่อให้ได้ใบหน้าของคนที่ไม่เคยมีอยู่จริง ซึ่งระบบจะใช้รูปภาพต้นฉบับจำนวนสองภาพ โดยภาพจากแหล่งที่มา A จะสร้างแรงบันดาลใจให้กับคุณลักษณะเฉพาะ เช่น เพศ หรืออายุหรือแม้แต่ท่าทาง ในขณะที่แหล่งที่มา B นั้นจะช่วยเติมเต็มในส่วนที่เหลือ คุณสามารถดูตัวอย่างได้ที่ thispersondoesnotexist.com หรือค้นหาภาพตัวอย่างได้ในบทความนี้

แล้วถ้าเป็นเช่นนั้น ผลงานดังกล่าวอาจทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับภาพปลอมที่เหมือนจริงมากเกินกว่าที่เราจะเชื่อสายตาของเราได้อีกต่อไป ใช่หรือไม่? คำตอบก็คือ การสร้างภาพดังกล่าวไม่เพียงแต่จะต้องใช้ทักษะด้านโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) เท่านั้น แต่ยังต้องใช้ Tesla GPU อีก 8 ชุด เพื่อสร้างชุดของใบหน้าดังกล่าว นอกจากนี้ก็ยังมีเวอร์ชั่นของการปลอมตัว (Spoof Versions) อย่างเช่น สัตว์แปลกๆ ที่ดูเหมือนแมวประหลาด ซึ่งสามารถเข้าไปดูตัวอย่างได้ที่ thiscatdoesnotexist.com และที่กล่าวมาทั้งหมดนี้ ก็เพื่อที่จะแสดงให้เห็นว่า มันยากแค่ไหนที่จะสร้างภาพถ่ายปลอมที่เหมือนจริงได้ขนาดนั้น

ประวัติส่วนตัว (Curriculum Vitae: CV) ที่ทำขึ้นโดย Neural Network

ทำไมจึงไม่ให้ใช้ Neural Network เขียนประวัติส่วนตัวของคุณ? คำตอบก็คือ เป็นที่ชัดเจนแล้วว่าตัวสร้างประวัติส่วนตัวที่ดำเนินการโดย Enhancv ซึ่งเป็นเว็บไซต์ที่สร้างประวัติย่อ (CV) นั้น จะไม่พูดถึงผลงานที่เกี่ยวกับความสำเร็จที่เป็นของคุณ แต่กลับเขียนรายงานการทำงานและทักษะที่คัดสรรมาจากอินเทอร์เน็ต แล้วทำไมจึงเป็นเช่นนั้น? บริษัทกล่าวว่าจุดมุ่งหมายของพวกเขาก็คือ เพื่อเป็นการแสดงตัวอย่างที่หลากหลายของ CV ว่าสามารถออกแบบให้ออกมามีรูปแบบใดได้บ้าง ซึ่งภาพถ่ายจำนวนมากที่ถูกทำขึ้นมาเพื่อให้ควบคู่ไปกับ CV นั้น มาจากโครงการของ Nvidia หากคุณสนใจลองเข้าไปสำรวจได้ที่ thisresumedoesnotexist.com

การแก้ไขภาพถ่ายด้วยวิธีง่ายๆ

รูปภาพที่ได้รับการปรับเปลี่ยนหรือแก้ไขภาพดิจิตอล (Photoshopping) นั้น จำเป็นต้องใช้ทักษะ ซึ่งทีมนักวิจัยจากเกาหลีใต้ก็ได้ออกมาพูดถึงการสร้างอัลกอริทึมที่จะช่วยให้มนุษย์ส่งคำสั่งไปยัง Neural Network ว่าเราต้องการเปลี่ยนแปลงรูปถ่ายให้ออกมาในรูปแบบใด ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนทรงผม, เพิ่มรอยยิ้ม, เสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับโครงสร้างใบหน้าของพวกเขา หรือแม้กระทั่งสั่งให้ถอดแว่นกันแดดออก นอกจากนี้ Doodle บนรูปภาพและ Neural Network ก็เข้าใจดีว่าคุณต้องการให้ผมอ่อนนุ่มหรือถอดแว่นตาออก เพราะนั่นเป็นการฉกฉวยความคิดจากภาพอื่นๆ ที่ไม่เพียงแต่จะเป็นเรื่องที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทดลองทำทรงผมใหม่ๆ แต่มันยังใช้ได้ดีสำหรับการสร้างภาพลวงที่แสดงให้เห็นว่าบุคคลสาธารณะยังยิ้มแม้ในช่วงเวลาที่ยากลำบาก

รสชาติที่ได้มาจาก AI

AI นั้นไม่เพียงแต่จะสร้างภาพถ่ายและประวัติย่อเท่านั้น แต่มันยังช่วยในเรื่องของรสชาติได้อีกด้วย ซึ่ง IBM และผู้ผลิตเครื่องเทศ McCormick & Company ได้ร่วมมือกันใช้ AI เพื่อสร้างแนวคิดใหม่ๆ เกี่ยวกับอาหาร โดยหวังว่ามันจะลดจำนวนการวนซ้ำของสูตรอาหารที่ต้องทำ เพื่อให้พร้อมสำหรับพ่อครัว-แม่ครัว จากการที่ AI สามารถดึงข้อมูลการวิจัยตลาดของสูตรอาหารที่มีอยู่มาหลายทศวรรษ รวมถึงรายการของส่วนผสมและข้อจำกัดที่สำคัญ เช่น มังสวิรัติ (Vegetarian) หรืออาหารโคเชอร์ (Kosher) จึงทำให้เกิดการคิดค้นสูตรสำหรับการปรุงแต่งอาหาร ทั้งในส่วนของซอสปรุงรสและส่วนผสมที่เป็นเครื่องเทศ ซึ่งผลลัพธ์ที่เกิดจากความพยายามดังกล่าวก็มีวางจำหน่ายแล้วในปี 2019 ที่ผ่านมา ซึ่งก็รวมถึงการผสมผสานรสชาติของเครื่องเทศสำหรับเมนู Tuscan Chicken ด้วยเช่นกัน

GPT-2 โมเดลทางภาษาที่พัฒนาโดย OpenAI

หลังจากที่แจกพรอมต์ (Prompt) ให้กับระบบ มันก็สามารถที่จะแต่งเรื่องราวที่สอดคล้องกับข้อความนั้นๆ ในสาระสำคัญเดียวกันจนเป็นบทความที่สมบูรณ์ได้ จากการฝึกฝนผ่านชุดข้อมูลที่ได้มาจากหน้าเว็บต่างๆ ที่มีข้อมูลรวมทั้งสิ้นจำนวน 8 ล้านเว็บเพจ และการคัดลอกมาจากเว็บไซต์ที่เชื่อมโยงกับจาก Reddit โดย GPT-2 จะทำนายคำถัดไปโดยอิงจากคำก่อนหน้านี้ ซึ่งเป็นการแนะนำแบบอัตโนมัติ (Autosuggest) ในเวอร์ชั่น Advanced เช่นเดียวกับบนคีย์บอร์ดของโทรศัพท์ และดูเหมือนว่ามันจะสร้างข้อความที่ดูสมเหตุสมผล และมันก็ยังเขียนด้วยภาษาที่ถูกต้อง ยกตัวอย่างเช่น เรื่องราวเกี่ยวกับดาราที่แบกรับกับพลังงานจากข่าวซิบซุบในวงการบันเทิง ในขณะที่พรอมต์ (Prompt) ดังกล่าวเป็นสไตล์ของครูที่ให้การบ้านแก่นักเรียน เพื่อเป็นการจุดประกายความคิดให้แก่นักเรียนในการเขียนเรียงความระดับโรงเรียน ที่กล่าวไปเช่นนั้นก็เพราะว่า มันต้องใช้ความพยายามสักสองสามครั้งเพื่อให้ได้ตัวอย่างที่ดี ด้วยรูปแบบการสร้างข้อความที่เป็นประโยชน์แค่บางช่วงเท่านั้น และประโยคเหล่านั้นก็ไม่จำเป็นต้องถูกต้องตามความเป็นจริง

แน่นอนว่าทาง OpenAI เองก็มีความกังวลเป็นอย่างมากว่าระบบดังกล่าวอาจจะถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด ซึ่งพวกเขาก็ได้ปฏิเสธที่จะปล่อยโมเดลและชุดข้อมูลทั้งหมด ในขณะที่ตัวสร้างข้อความ (Text Generator) ก็สามารถที่จะนำมาใช้เพื่อสร้างระบบแปลภาษาหรือการจดจำเสียงได้ดีขึ้น และทาง OpenAI ก็ยังมีความกังวลว่ามันอาจจะถูกนำไปใช้เพื่อสร้างบทความที่เป็นข่าวปลอมและ Automated Spam หรือแม้แต่ปรับปรุง Social Media Bot (ว่าแต่บทความนี้เขียนขึ้นโดยมนุษย์หรือ AI กันนะ?)