สรุป 20 ข้อ แนวทางเตรียมสอบ Generative AI ที่ไม่ต้องจบไอทีก็ Get Cert. ได้

Generative AI หรือเรียกสั้น ๆ ว่า Gen AI ไม่ใช่เรื่องที่จะต้องผลักไปให้เป็นความรับผิดชอบของคนที่เรียนสายคอมหรือไอทีอีกต่อไป เพราะนี่คือองค์ความรู้ใหม่ ที่เราทุกคนต้องเริ่มต้นเรียนรู้รับหนึ่งไปพร้อม ๆ กัน การมาของ AI ก็คล้ายกับตอนที่ iPhone เปิดตัวในปี 2007 ที่พาโลกไปรู้จักกับโทรศัพท์จอทัชสกรีนเป็นครั้งแรก และมันได้เปลี่ยนนวัตกรรมแห่งการสื่อสารไปตลอดกาล

ช่วงเวลานั้นมันก็ดูจะเป็นเทคโนโลยีที่ตื่นตาตื่นใจ ที่ทั้งว้าวและประหลาดใจไปพร้อมกันว่าปุ่มกดมันหายไปหมดได้ยังไง แล้วโทรศัพท์ยี่ห้ออื่นจะเปลี่ยนตามไปด้วยรึเปล่า เราต้องเรียนรู้วิธีใช้งานใหม่ไหม ซึ่งพอเราทุกคนผ่านเวลามาจนถึงตอนนี้ จากเทคโนโลยีเคยว้าวในวันนั้น กลายเป็นเรื่องธรรมดาในชีวิตไปแล้วในวันนี้ แบบที่เรียกว่าหลับตากด ๆ เลื่อนๆ ไปก็รู้ว่าสมาร์ตโฟนใช้งานยังไง หรือเด็กเจนใหม่ก็อาจจะไม่เคยเห็นด้วยซ้ำว่าโทรศัพท์ที่เคยมีปุ่มกด มีเสา มีฝาพับหน้าตาเป็นยังไง

Gen AI ก็เช่นกัน สักวันหนึ่ง (ในเร็ว ๆ นี้) ก็จะกลายเป็นเทคโนโลยีที่กลืนเข้าเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตมนุษย์เหมือนกับสมาร์ตโฟน ทุกวันนี้ AI แฝงตัวมาให้เราใช้งานทางอ้อมโดยที่บางคนอาจจะไม่รู้ตัว ในเมื่อยังไงซะเราก็ต้องเรียนรู้ AI ในสักวันหนึ่งอยู่ดี แล้วมีเหตุผลอะไรที่เราจะไม่เริ่มเรียนรู้ไปเลยตั้งแต่วันนี้

รู้จัก Generative AI แบบรวบรัด

ลองนึกภาพว่าคุณมีผู้ช่วยอัจฉริยะเหมือนกับจาร์วิส ผู้ช่วย AI อัจฉริยะของโทนี่ สตาร์กในหนังเรื่อง Iron Man (แต่เป็นจาร์วิสเวอร์ชันเตาะแตะวัยอนุบาลไปก่อนนะ) ที่สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาใหม่ ๆ ให้คุณได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือแม้แต่วิดีโอ แค่ป้อนคำสั่งลงไปว่าอยากจะได้อะไร นี่แหละคือ “Generative AI” หรือปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างสิ่งใหม่ (จากข้อมูลที่เคยเรียนรู้)

Generative AI ทำงานยังไง

Gen AI เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากผ่านการเทรนนิ่ง เช่น เรียนรู้จากข้อความที่มนุษย์เขียน เรียนรู้จากรูปภาพที่เราสร้าง หรือเสียงที่เราใช้พูด แล้วนำสิ่งที่เรียนรู้มาประมวลผลเพื่อสร้างผลงานใหม่ที่ไม่เหมือนเดิม เช่น ChatGPT ที่ช่วยตอบคำถามหรือเขียนข้อความให้ หรือ AI ที่สร้างภาพจากคำอธิบาย เช่น คุณพิมพ์ว่า "อยากได้รูปท้องฟ้ายามค่ำคืนที่มีดาวส่องสว่าง" ลงใน AI สำหรับสร้างภาพ แล้วเขาก็จะสร้างภาพตามคำอธิบายนั้นมาให้ทันที

ใบรับรองทักษะด้าน Generative AI

ก่อนจะเข้าสู่แนวทางเตรียมสอบสำหรับคนที่อยากมี Certificate ช่วยการันตีทักษะ มาทำความรู้จักใบรับรองด้าน Generative AI คร่าว ๆ เพื่อเตรียมตัวให้พร้อมกันก่อน

รูปแบบการทดสอบ

• ข้อสอบเป็นภาษาอังกฤษ
• ระยะเวลาทำข้อสอบ 50 นาที
• จำนวนข้อสอบ 40-45 ข้อ
• ลักษณะการสอบแบบผสม เช่น เลือกข้อที่ถูกต้อง เลือกถูก-ผิด จับคู่คำตอบ ลาก-วางคำตอบ

เกณฑ์การผ่าน

• 700 คะแนน จากคะแนนเต็ม 1000 คะแนน
• ทราบผลทันทีหลังจากส่งข้อสอบสำเร็จ

วัดทักษะ 4 หมวดความรู้

1. หลักการทำงาน วิธีการสร้าง เทคนิคต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์
2. วิธีการเขียนคำสั่ง (Prompt) พื้นฐานเพื่อให้ AI สร้างผลลัพธ์ตามที่ต้องการ
3. หลักการประเมินวิธีการปรับปรุงคำสั่งให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น และตรงตามความต้องการ
4. เข้าใจประเด็นทางจริยธรรม กฎหมาย และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจาก Gen AI ในสังคม

เข้าสู่เนื้อหาสำคัญเพื่อการคว้าใบรับรอง Generative AI ฉบับคนไม่ได้เรียนจบไอทีกัน!

แนวทางเตรียมสอบ Generative AI

1. อันดับแรกจะต้องเข้าใจพื้นฐาน AI ก่อนเลย ต้องแยกได้ว่า Predictive AI, Discriminative AI, Analytical AI, Statistical AI คืออะไร ต่างกันยังไง

• Predictive AI = เอไอที่ใช้ข้อมูลในปัจจุบันมาทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น ทำนายว่าอากาศวันพรุ่งนี้จะเป็นยังไง หรือทำนายยอดขายสินค้า
• Discriminative AI = เอไอที่ช่วยแยกแยะสิ่งต่าง ๆ หรือจัดหมวดหมู่ เช่น แยกภาพระหว่างน้องหมากับน้องแมว
• Analytical AI = เอไอที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาความสัมพันธ์หรือแนวโน้มอะไรสักอย่าง เช่น วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคหรือแนวโน้มตลาด
• Statistical AI = เอไอที่ใช้วิธีทางสถิติมาช่วยคำนวณหรือทำนายค่า เช่น คำนวณค่าเฉลี่ยหรือการหาความน่าจะเป็น

2. เมื่อรู้แล้วว่า Generative AI ทำอะไรได้บ้าง ก็ต้องแยกให้เป็นว่าระหว่าง Gen AI กับ Search Engine ที่เราใช้งานกันมายาวนานเนี่ย ต่างกันยังไง ซึ่ง Search Engine คือ การเข้าไปค้นข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เหมือนเราค้นข้อมูลบน Google แล้วกูเกิลจะไปหาข้อมูลที่คาดว่าน่าจะเกี่ยวข้องและมีประโยชน์กับเรามาแสดง เพื่อให้เราเข้าไปอ่านข้อมูลที่เว็บไซต์นั้น แต่ Gen AI จะเป็นการสร้างคำตอบขึ้นมาใหม่จากข้อมูลที่มีอยู่แล้ว เหมือนเข้าไปไล่อ่านข้อมูลแล้วมาสรุปให้เรา (ซึ่งก็มีทั้งจริงและมั่ว ต้องระวัง) สรุปง่าย ๆ คือ วิธีการที่ได้ผลลัพธ์มาของสองอย่างนี้จะต่างกัน

3. เข้าใจ Process พื้นฐานของ AI ว่าแต่ละตัวจะสามารถสร้าง Output แบบไหนออกมาได้

• AI ที่ใช้งานกับ ข้อความ (Text Models) เช่น OpenAI GPTx, Google Gemini, Anthropic Claude, Meta LLaMA
• AI ที่ใช้งานกับ รูปภาพ (Image models) เช่น DALL-E, Adobe Firefly
• Large language models (LLMs) จำเป็นจะต้องใช้ข้อมูลมหาศาลในการนำมาเทรน

4. โมเดล AI บางตัวสามารถ Customize เพื่อใช้งานส่วนตัวได้ เช่น Custom GPT, Google Gems, Microsoft Copilots

5. ถ้าต้องเลือก Gen AI สักตัวมาใช้งาน ควรพิจารณาจากอะไร

• หลักๆ ก็จะเป็น วัตถุประสงค์ที่จะนำมาใช้งาน เช่น สร้างข้อความ สร้างภาพ สร้างวิดีโอ สร้างเสียง ก็ต้องเลือกใช้ให้ถูกตัว Microsoft Copilot, Google Gemini, MetaGPT, Adobe Express, Canva, Open AI ChatGPT, Claude, Microsoft Azure AI Studio, Stable Diffusion เนื้อหาจะไม่ได้ลึกมาก ขอแค่พอรู้ว่า AI ตัวไหน เด่นเรื่องอะไรก็ตอบได้แล้ว
• พิจารณาจากความยากง่ายในการใช้งาน
• นอกจากนั้นก็ต้องพิจารณาต้นทุน (ราคา) ด้วยเหมือนกันว่าคุ้มที่จะลงทุนไหม
• รวมไปถึงความปลอดภัยเมื่อนำมาใช้งาน

6. รู้ว่า Generative AI มีข้อจำกัด หรือข้อควรระวังยังไงบ้าง

• Output ที่ได้จาก Gen AI ไม่สามารถเชื่อได้ 100% อาจจะมีอคติ (Bias) แฝงอยู่ หรือบางทีก็มีเรื่องแต่งเติมที่ไม่เป็นความจริงโผล่มาด้วย (Hallucinations) ดังนั้นในการใช้งาน เราควรใส่ความเป็นมนุษย์ลงไป ตรวจทานข้อมูลก่อนจะนำไปใช้
• โดยทั่วไปแล้วทุกการพูดคุยระหว่างเรากับ AI จะถูกนำไปใช้ในการเทรน ยกเว้นแต่ว่าจะไปตั้งค่าเป็นส่วนตัวเอาไว้

7. รูปแบบการทำงานของ Generative AI จะเป็นการใช้คำสั่ง (Prompt) ผ่านการพิมพ์เป็นข้อความลงไป เพื่อรวบรวมข้อมูล เพื่อสรุปข้อมูล หรือไม่ก็เป็นการให้ไอเดีย หรือสร้างคอนเทนต์รูปแบบต่าง ๆ ขึ้นมา

8. แล้วเราเขียนพรอมต์ ให้ Gen AI ทำอะไรให้ได้บ้าง? ในแง่ของผลลัพธ์แบบ Text เราสามารถที่จะสั่งให้ AI จัดรูปแบบเนื้อหาใหม่จากข้อความยาว ๆ เอาไปใส่ตาราง ตรวจคำผิดและแก้ไขคำ อธิบายให้เห็นภาพขึ้นมา (แต่ไม่ใช้สร้างภาพนะ) แปลงคอนเทนต์รูปแบบหนึ่งไปเป็นอีกรูปแบบหนึ่ง หรือแปลภาษาก็ได้

9. ในฝั่ง Image Creation ก็สามารถสร้างรูปภาพขึ้นมาตามต้องการ หรือจะให้ตามหาก็ได้ว่าภาพ ๆ นี้เป็นสไตล์ของ Artist คนไหน ไปจนถึงการปรับเปลี่ยนแก้ไขสิ่งที่อยู่รูปภาพ และยังให้ Gen AI ช่วยอธิบายได้ด้วยว่าภาพนั้นเป็นภาพเกี่ยวกับอะไร

10. การสร้างคอนเทนต์รูปแบบ Video สิ่งที่ Gen AI ทำได้ เช่น ใส่ Motion ให้กับรูป แทรกภาพเพิ่มเข้าไปในวิดีโอเดิมหรือลบภาพก็ได้ ปรับสีวิดีโอเป็นขาวดำ สร้างวิดีโอขึ้นมาจาก Prompt สร้างตัวละครจาก AI ที่สามารถพูดตามสคริปต์ได้ ใส่ซับไตเติลอัตโนมัติ

11. หลังจากที่ผ่านการสร้างคอนเทนต์จาก Prompt แล้ว เรายังสามารถปรับแต่งผลลัพธ์ที่ออกมาได้ด้วย เช่น ปรับให้อยู่ในสไตล์หรือโทนแบบที่ต้องการ กำหนดให้ AI มี Role ในการรับบทบาทเป็นใครสักคนเพื่อให้ข้อมูลกับคุณ เช่น บอก AI ไปว่า “สมมติว่าคุณ AI เป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน….. ช่วยให้ข้อมูลเรื่อง….. หน่อยสิ ขอคำอธิบายง่ายๆ ให้คนที่ไม่มีความรู้มาก่อนเข้าใจได้นะ”

12. นอกจากนี้ Generative AI ก็สามารถที่จะสร้างคำตอบที่สัมพันธ์กับสิ่งที่เรากำหนดไปให้ได้ด้วย เช่น ยกตัวอย่างให้ดูแล้วให้ทำตาม ให้เทมเพลตตั้งต้นไป ป้อนคำศัพท์หรือข้อมูลไปให้ หรือแม้กระทั่งการเขียน Prompt ที่เชื่อมโยงกับบทสนทนาก่อนหน้าที่เคยได้คุยกันไป

13. เราจะต้องรู้เกี่ยวกับเทคนิคการเขียน Prompt พื้นฐาน (บ้าง) ว่าคืออะไร เช่น

• Zero-shot : ถามปุ๊บ ตอบปั๊บ ไม่มีไกด์อะไรให้ทั้งนั้น ปล่อยฟรีให้ Gen AI อยากตอบอะไรก็ตอบมา
• Few-shot : ออกแบบ Prompt ด้วยการสร้างตัวอย่างง่าย ๆ ให้ Gen AI เข้าใจก่อนว่าอยากให้ทำอะไร แล้วลองถามคำถามเข้าไปอีกครั้ง (ก็คือการ Training AI ผ่าน Prompt)
• Chain-of-thought : แทนที่จะเขียน Prompt ยาว 5 บรรทัด ให้ AI งง ว่าสรุปมนุษย์จะเอายังไงกันแน่ ให้เปลี่ยนมาเขียน Prompt แยกย่อยเป็นขั้นตอน เพื่อสอนให้ Gen AI คิดตามไปทีละขั้น

14. เราสามารถใช้เทคนิค Reverse Prompting ถามย้อนกลับ เพื่อให้ได้คำตอบที่ดีขึ้นได้ด้วย เช่น แทนที่จะถามว่า “วิธีไหนดีที่สุดในการทำ….” ให้เปลี่ยนเป็นถามว่า “คุณคิดว่ามีวิธีไหนบ้างที่สามารถทำ...ได้บ้าง”

15. ที่จริงแล้ว เราสามารถบอกให้ AI อธิบายได้นะว่าข้อมูลที่ให้มาเนี่ยจริงใช่ไหม ตรวจสอบได้รึเปล่า หรือเอามาจากแหล่งข้อมูลไหน โดยเฉพาะพวกข้อมูลทางประวัติศาสตร์ สถานการณ์ที่เพิ่งเกิดขึ้น หรือ การคำนวณทางคณิตศาสตร์ (แต่พอ AI บอกมาแล้ว อย่าลืมเข้าไป Re-Check อีกรอบนะ)

16. หลังจากที่เราเข้าใจวิธีการเขียน Prompt ไปจนถึงการปรับปรุง Prompt และเทคนิคต่าง ๆ ในการใช้งานแล้ว การเข้าใจจริยธรรมในการใช้งาน AI ก็เป็นสิ่งที่จำเป็นมาก อย่างน้อยเราก็ควรที่จะบอกได้ว่าอะไรคือ สิ่งที่เรียกว่า Bias ในการใช้งาน AI (เพศ เชื้อชาติ ความพิการ อายุ ศาสนา วัฒนธรรม ภาษา สัญชาติ และสถานะทางเศรษฐกิจ)

17. เมื่อมีเรื่องจริยธรรมเข้ามาเกี่ยวแล้ว สิ่งที่ขาดไม่ได้เลย เพราะยังเป็นประเด็นอยู่ตลอด คือความถูกต้องในทางกฎหมาย แม้ว่ากฎหมายที่เกี่ยวข้องกับ AI จะมีการปรับปรุง เปลี่ยนแปลงอยู่เรื่อย ๆ และจะยังคงไม่นิ่งไปอีกระยะ แต่เราในฐานะมนุษย์ที่นำมาใช้งาน ก็ควรจะต้องตระหนักว่าข้อมูลที่นำมาใช้เทรนโมเดลควรจะเป็นข้อมูลที่เคารพทรัพย์สินทางปัญญาของเจ้าของลิขสิทธิ์ และระลึกไว้เสมอว่าการใช้งาน AI นั้นอาจส่งผลทางกฎหมายได้ หากนำไปใช้งานอย่างไม่เหมาะสม

18. ต้องเข้าใจว่าข้อมูลส่วนตัวของบุคคล หรือองค์กร เมื่อนำมาใช้ทำงานกับ AI แล้ว จะถูกบันทึกไว้ในฐานะที่เป็นข้อมูลในการเทรนนิ่ง ดังนั้นจึงมีความเสี่ยงที่อาจจะถูกโจรกรรมได้

19. ก่อนจะนำข้อมูลอะไรใส่ลงไปใน Prompt อย่าลืมตรวจสอบก่อนว่าไม่ใช่ข้อมูลที่เป็นความลับ เพราะสุดท้าย AI ก็ไม่สามารถรับผิดชอบทางกฎหมายให้กับการกระทำของมนุษย์ได้ ยังจำเป็นที่มนุษย์ต้องคอยดูแล และควบคุมการใช้งาน เพื่อหลีกเลี่ยงอันตรายที่อาจจะเกิดขึ้น เพราะ Generative AI ไม่สามารถนึกคิดเองได้ว่าอะไรเหมาะสมหรือไม่เหมาะสม และมันยังสามารถนำไปใช้งานในทางที่ไม่ดีได้ สร้างข้อมูลเท็จ หรือผิดกฎหมายได้ ตามความประสงค์ของมนุษย์ที่ใช้งานอยู่ปลายทาง

20. ท้ายที่สุด เราต้องเข้าใจผลกระทบที่จะเกิดขึ้นจากการมีอยู่ของ Generative AI

ผลกระทบเชิงลบ

• เมื่อ Gen AI เข้ามา ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ด้วยกันจะค่อย ๆ ลดลง
• แต่ก็พึงระลึกไว้ด้วยว่า AI ไม่สามารถทดแทนการติดต่อระหว่างมนุษย์ได้
• แรงจูงใจ ไอเดีย หรือทัศนคติของมนุษย์อาจเปลี่ยนแปลงจากการพึ่งพา AI มากจนเกินไป
• มนุษย์จะเริ่มกลัวว่า AI จะมาแย่งงาน รวมถึงค่อย ๆ ลดความรู้สึกในแง่ความเป็นมนุษย์ให้น้อยลง (เป็นหุ่นยนต์มากขึ้น มี Empathy น้อยลง)
• ผลกระทบทางปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคม ที่ AI นั้นไม่ได้มีให้ใช้งานอย่างเท่าเทียมกันทุกคน (ในตอนนี้ใครมีเงิน มีทรัพยากรก็จะได้ใช้)

ผลกระทบเชิงบวก

• Generative AI สามารถช่วยให้การทำงานมีประสิทธิภาพขึ้นได้
• ช่วยให้การติดต่อสื่อสารดีขึ้นได้ โดยเฉพาะการสื่อสารข้ามกำแพงภาษา
• ช่วยให้เราเรียนรู้เรื่องต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• Generative AI ช่วยจุดประกายความคิดสร้างสรรค์
• ช่วยปรับปรุงการใช้ชีวิตของเราให้ดีขึ้นได้ เช่น หาสูตรอาหารมาให้แบบรวดเร็ว ลิสต์รายการซื้อของ หรือสรุปข้อความยาว ๆ
• มีอาชีพใหม่ๆ เกี่ยวกับ AI เกิดขึ้นมา

เทคนิคเล็ก ๆ น้อย ๆ

สำหรับคนที่ใช้งาน Gen AI อยู่เรื่อย ๆ เนื้อหาข้อสอบอาจจะไม่ได้หินมากนัก แต่บอกเลยว่าก็ยังมีโอกาสที่จะทำข้อสอบไม่ทันได้ เพราะหลาย ๆ ข้อโจทย์ค่อนข้างยาวมาก ดังนั้น จึงจำเป็นจะต้องเผื่อเวลาเอาไว้เยอะ ๆ ข้อไหนที่ไม่มั่นใจ ให้กด Mark for Review ไว้ แล้วไปทำข้อต่อไปได้เลย อย่างน้อยให้อุ่นใจไว้ก่อนว่าได้เห็นคำถามครบทุกข้อแล้ว เพราะสิ่งที่น่าเสียดายมากกว่าการทำไม่ได้ คือการทำไม่ทัน!

ลองทำ Demo Version

ทาง Certiport ผู้ดูแลการสอบ มีตัวช่วยให้ได้ลองซ้อมมือก่อนลงสนามจริง เรียกว่า Test Drive ซึ่งเป็นการจำลองการทำข้อสอบที่ใกล้เคียงของจริงพอสมควร ในแง่ของรูปแบบคำถามคำตอบ การจับเวลา ปุ่มต่าง ๆ ที่อยู่ในหน้าข้อสอบ มีคำถาม 10 ข้อ ให้เวลาทำ 20 นาที

ลงสนามวัดทักษะ Generative AI

หลังจากอ่านบทความนี้ทั้งหมด และลองทำเดโมเวอร์ชันแล้ว หากต้องการทดสอบทักษะด้าน Generative AI เพื่อเป็นกลุ่มคนแรก ๆ ที่มีใบรับรองด้าน GenAI เลือกจองวันและเวลาสอบได้ที่ Generative AI เมื่อสอบผ่านแล้ว รับ Digital Certificate และ Digital Badge ไปแปะ Resume เก๋ ๆ ได้เลย