The Age of AI
พอเราเข้าสู่ยุคคอมพิวเตอร์ ทุกสิ่งถูกแปลงข้อมูลเป็น Data และถูกนำไปให้ AI ในยุคปัจจุบันเรียนรู้ ซึ่งในตอนนี้ AI เปรียบเสมือนเด็กคนนึงที่กำลังเติบโตเป็นผู้ใหญ่
พี่นนพูดถึง AI หลัก ๆ 2 ตัวคือ Predictive AI ซึ่งจะเป็น AI ที่ใช้ในการ Predict สิ่งต่าง ๆ แต่ไม่มี UI หรือ Feedback กลับมาหาผู้ใช้ กับ Generative AI ที่เราใช้กันทุกวันนี้ เช่น ChatGPT ซึ่งมีเบื้องหลังของมันคือ Large Language Model (LLM) เรียกได้ว่าพวก LLM นี่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านภาษา
ในยุคนี้ บริษัทยักษ์ใหญ่ต่าง ๆ พัฒนา AI ของตัวเองโดยแข่งกันด้วยแง่มุมของ Speed, Capability, Cost, Easy to use, Specialized และ Integrated
Types of model
- ข้อความ -> ข้อความ: LLMs เช่น ChatGPT, Gemini
- ข้อความ -> ภาพ: เช่น Midjourney, Stable Diffusion, Bing
- ภาพ -> ข้อความ: เช่น Midjourney
- ข้อความ -> วิดีโอ: เช่น Sora โดย OpenAI
- Multimodal Model -> การใช้หลายโมเดล AI ร่วมกัน เรียกว่า “CustomGPT”
Mindset towards AI
การมี Positive Mindset ต่อ AI เป็นสิ่งสำคัญ โดยควรมองว่า AI ช่วยให้เรามีประสิทธิผลมากขึ้น แทนที่จะมีทัศนคติที่ปฏิเสธหรือตื่นตระหนกว่า AI จะแย่งงานของเรา
UX Use cases
- การใช้ Perplexity แทนการ Search จาก Search Engine เพราะตัว AI มันเร็วและมีการบอกแหล่งที่มาข้อมูลเพื่อช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือ และแสดง Related Questions ที่ให้เราสามารถถาม Follow-Up Question ที่เกี่ยวข้องกับคำถามแรกที่เราถามไปได้
- อีกตัวอย่างคือแอป Sleep Cycle เมื่อจ่ายตังค์จะมี SleepGPT ซึ่งเราสามารถถามคำถามเกี่ยวกับการนอนของเราและตัว AI จะ Summarize และ ตอบให้ สิ่งนี้จะมีประโยชน์เมื่อเวลาแอปออกแบบมาแล้ว UI ใช้งานยาก กดหาข้อมูลยาก ข้อมูลเยอะและทำให้ดูยาก etc. ซึ่งในมุมพี่นนถือเป็นการ Value Added ให้กับแอป
Design Guideline
Google มีออก Guideline เพื่อช่วย Guide การพัฒนา Feature AI ภายใน Digital Product/Platform ของเรา ชื่อ People + AI Guidebook อยู่ สามารถไปอ่านกันได้
ตัวอย่างการใช้งานจากทีม Beacon Interface
- ตอนนี้ Communication Designer เริ่มมีการใช้ Midjourney เพราะลดปัญหาค่า License ได้ดี
- ตอนนี้ User Researcher มีการใช้ ChatGPT + Gemini มาช่วยสรุปผล Research แต่ต้องระวัง Sensitive Data อย่าลืม Clean ก่อนเอาไปใช้งานกับ Generative AI
- ถ้ามีสิทธิ์การใช้งาน Copilot ในรูปแบบขององค์กร สามารถเอา Sensitive Data ขึ้นไปใช้งานได้เลย โดยที่ Copilot จะใช้งานและแชร์ข้อมูลแค่ภายในองค์กรเท่านั้น นอกจากนี้ยังสามารถเก็บข้อมูล Train ในฐานข้อมูลของมันเพื่อเอาไปใช้งานภายหลังได้ด้วย
- ส่วน UX/UI Designer ตอนนี้กระแส AI ยังเงียบ ๆ แต่ให้รอดูกลางปีเพราะว่า Figma เพิ่ง Acquire บริษัทชื่อ Diagram ไป ต้องรอดูว่าจะมีอะไรเจ๋ง ๆ มาไหม
Speaker’s Prediction
- AI จะย้ายการแข่งขันจาก On Cloud ไป On Device มากขึ้น aka. EDGE AI
- คนจะไปค้นหากับ Generative AI มากขึ้น
- คนที่ไม่สามารถส่งมอบงานที่เหนือกว่า AI Generate ขึ้นได้จะตกงาน
- คนจะโหยหาและให้คุณค่ากับ Craftsmanship หรือผลงาน Craft โดยมนุษย์มากขึ้น
สุดท้ายพี่นนฝาก Quote ทิ้งไว้ว่า
AI draft, Human craft
Facebook: Chongo Visavayodhin
แปลว่า AI นี่แหละที่จะมาช่วยเรา Draft งานในเกรด B หรือ B+ และเราก็จะเป็นคน Craft งานให้มันเป็นเกรด A ดังนั้นถ้าใครที่ Craft งานไม่ผ่านคุณภาพของ AI คุณก็จะตกงานนั่นเอง