ผลงานทีม Black Bean จาก OpenAI to Z Challenge — Archaios ผสาน LiDAR, ภาพดาวเทียม และโมเดล OpenAI เพื่อค้นหาและคัดกรองไซต์โบราณในป่าฝนอะเมซอน พบประมาณ 100 จุดที่มีศักยภาพ
สรุปงานทีมข่าวกรองภัยคุกคามของ Anthropic: วิธีแฮกเกอร์ใช้ LLM เป็น 'มือบนคีย์บอร์ด' (vibe hacking), กรณีรีดไถข้อมูล และแนวทางป้องกันเชิงเทคนิคและนโยบาย
OpenAI ที่เผยว่าการใช้ GPT-5 กับทีมออกแบบ Canva ช่วยเร่งโปรโตไทป์ได้เร็วขึ้น 44% พร้อมตัวอย่าง Magic Formulas แปลงภาษาธรรมชาติเป็นสูตร และการรองรับ 100+ ภาษา
เจาะลึกหลักสูตร Google Prompting Essentials ที่ช่วยให้คุณสร้างคำสั่ง AI อย่างชาญฉลาด ด้วยกรอบ TCREI พร้อมเทคนิคปรับปรุง prompt และตัวอย่างใช้งานจริงในที่ทำงาน
เมื่อพูดถึงปัญญาประดิษฐ์สร้างสรรค์ หรือ Generative AI หลายคนคงเคยสัมผัสประสบการณ์ใช้งานมาแล้ว บางครั้งได้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ บางครั้งก็ผิดหวัง ในบทความนี้เราจะพาไปรู้จักกับหลักสูตร Google Prompting Essentials ซึ่งถูกออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จาก Google เพื่อสอนเทคนิคการสร้างคำสั่ง หรือ “prompt” ที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพ เพื่อให้เราสามารถทำงานได้เร็วขึ้นและฉลาดขึ้นด้วยการใช้ Generative AI เป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง
Prompting คือกระบวนการให้คำสั่งที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจงกับเครื่องมือ Generative AI เพื่อให้ได้ข้อมูลใหม่หรือผลลัพธ์ที่ต้องการในงานหนึ่ง ๆ คำสั่งเหล่านี้เรียกว่า “prompt” ซึ่งอาจรวมถึงข้อความ รูปภาพ หรือแม้แต่เสียงและโค้ดก็ได้ AI บางชนิดสามารถสร้างเนื้อหาข้อความ บางชนิดสร้างภาพ หรือวิดีโอได้ ความท้าทายคือการเขียน prompt ที่แม่นยำและมีรายละเอียดเพียงพอ เพื่อให้ AI เข้าใจความต้องการอย่างแท้จริง เหมือนกับการอธิบายงานให้เพื่อนร่วมทีมฟังอย่างละเอียดตั้งแต่ต้น
สิ่งสำคัญคือการให้ บริบท และการตั้งเงื่อนไขที่ชัดเจน เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีและตรงกับวัตถุประสงค์มากที่สุด นี่คือหัวใจของการทำงานร่วมกับ AI ที่กำลังกลายเป็นทักษะสำคัญในยุคนี้
คอร์สนี้แนะนำให้ใช้กรอบการทำงานที่เรียกว่า Task, Context, References, Evaluate, Iterate หรือย่อว่า TCREI ซึ่งเป็นสูตรสำเร็จในการเขียน prompt ที่ดี
การใช้กรอบนี้ช่วยให้เราสร้าง prompt ที่แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญของการทำงานกับ Generative AI
ลองนึกภาพว่าเราต้องการสร้างไอเดียสำหรับรองเท้ากีฬาใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูง โดยเริ่มจากการให้ AI สร้างไอเดีย 5 แบบแรก เราจะเห็นว่าถ้าระบุแค่คำสั่งงาน (Task) อย่างเดียว ผลลัพธ์ที่ได้อาจกว้างและไม่เฉพาะเจาะจง
แต่เมื่อเพิ่มรายละเอียด เช่น รูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการเป็น outline ของแนวคิดและวัสดุที่ใช้ หรือเพิ่มบริบทว่ารองเท้าควรเหมาะกับนักกีฬาที่ทำกิจกรรม cross training ผลลัพธ์จะมีความเฉพาะและมีประโยชน์มากขึ้น
ถัดมา การใส่ references เช่น ตัวอย่างรองเท้าที่มีฐานราคาถูกหรือมีเทคโนโลยีพื้นรองเท้า adaptive จะช่วยให้ AI ปรับแต่งไอเดียให้เหมาะสมและน่าสนใจยิ่งขึ้น
นี่เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่าการให้รายละเอียดและบริบทที่เหมาะสมช่วยเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์ได้มากแค่ไหน
เมื่อผลลัพธ์ที่ได้ยังไม่ตรงใจ เราสามารถใช้วิธีการต่าง ๆ เพื่อปรับปรุง เช่น
หลักการสำคัญคือ Always Be Iterating (ABI) หรือ “ทำซ้ำ ปรับปรุงอยู่เสมอ” เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
ไม่ใช่แค่ข้อความเท่านั้นที่ AI สามารถสร้างได้ แต่ยังรวมถึงภาพและสื่ออื่น ๆ ด้วย โดยการสร้างภาพต้องใช้ prompt ที่มีรายละเอียดชัดเจน เช่น ขนาด สี ตำแหน่ง และสไตล์ภาพ เพื่อให้ AI เข้าใจและสร้างภาพตามที่ต้องการ
ตัวอย่างเช่น การสร้างภาพกีตาร์ไฟฟ้าสำหรับโปสเตอร์ด้วยสไตล์ภาพถ่ายที่มีสีสันสดใส และกีตาร์ลอยอยู่บนท้องฟ้า
นอกจากนี้ยังมี multimodal prompting ซึ่งเป็นการใช้ข้อมูลหลายรูปแบบผสมกัน เช่น ใส่ภาพและข้อความร่วมกันเพื่อให้ AI สร้างผลลัพธ์ที่ซับซ้อนขึ้น เช่น การให้ AI วิเคราะห์ภาพเล็บศิลปะพร้อมเขียนแคปชั่นโซเชียลมีเดียที่สนุกสนานและเหมาะสม
การใช้ multimodal prompting ช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลได้ลึกซึ้งขึ้นและเปิดโอกาสให้แก้ไขปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในที่ทำงาน
แม้ว่า Generative AI จะมีพลังมาก แต่การใช้งานต้องคำนึงถึงความรับผิดชอบและข้อจำกัด เช่น
ตัวอย่างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจริงคือการสร้างภาพแมวบนจรวดที่แมวอยู่บนยอดจรวดแทนที่จะอยู่ในห้องโดยสาร ซึ่งเกิดจากการสื่อสาร prompt ที่ไม่ชัดเจนและต้องปรับแก้ให้เจาะจงมากขึ้น
เครื่องมือบางตัว เช่น Gemini มีฟังก์ชันตรวจสอบข้อเท็จจริงในตัว ช่วยให้เปรียบเทียบข้อมูลและลดความผิดพลาดได้ดีขึ้น
ในโลกการทำงานที่เต็มไปด้วยข้อมูลจำนวนมาก การใช้ AI ช่วยสรุปเนื้อหาและจัดการงานต่าง ๆ เป็นเรื่องจำเป็น ตัวอย่างเช่น การสรุปบทความวิจัยยาว ๆ หรือสรุปรายงานที่มีข้อมูลซับซ้อน ทำให้เข้าใจง่ายและประหยัดเวลา
สามารถใช้ AI สร้างสรุปแบบหลายระดับ ตั้งแต่สรุปยาวไปจนถึงประโยคเดียวที่จับใจความสำคัญ หรือจะให้ AI อธิบายเนื้อหาในมุมมองต่าง ๆ เช่น สำหรับผู้ที่ไม่ถนัดตัวเลข หรือใช้คำพูดในสไตล์ภาพยนตร์ยุค 80 เพื่อเพิ่มความน่าสนใจ
เทคนิคอย่าง chain of density prompting ช่วยให้ได้สรุปที่กระชับและตรงประเด็น โดยการปรับความยาวและรายละเอียดของสรุปทีละขั้น
นอกจากการสรุปข้อมูลแล้ว AI ยังช่วยวิเคราะห์และแนะนำวิธีการแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เหมาะสม เช่น กราฟแท่ง กราฟวงกลม หรือ stacked bar chart เพื่อให้เข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลได้ง่ายขึ้น
ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายหนังสือในร้านหนังสือ โดย AI ช่วยแนะนำประเภทกราฟที่เหมาะสมและวิธีการปรับแต่งกราฟให้น่าสนใจและชัดเจน
แม้ว่าจะไม่ใช่ทุกเครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างภาพได้ ควรตรวจสอบความสามารถของเครื่องมือที่ใช้ก่อนเสมอ
การนำเสนอเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยถ่ายทอดข้อมูลและโน้มน้าวใจผู้ฟัง Generative AI สามารถช่วยวางโครงสร้างงานนำเสนอ สรุปเนื้อหาสำคัญ และสร้างภาพประกอบให้น่าสนใจ รวมถึงช่วยร่างบันทึกพูด (speaker notes) ที่มีน้ำเสียงเหมาะสมกับผู้ฟัง เช่น ผู้บริหาร หรือทีมการตลาด
นอกจากนี้ยังสามารถอัดเสียงตัวเองแล้วให้ AI วิเคราะห์และให้คำแนะนำเกี่ยวกับน้ำเสียง จังหวะ และการสื่อสาร เพื่อพัฒนาทักษะการพูดให้ดีขึ้น
ด้วยความสามารถของ AI ที่มี context window ขนาดใหญ่ ทำให้สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนและต่อเนื่องได้ดี
AI Agents คือการออกแบบ prompt เพื่อเปลี่ยน Generative AI ให้ทำหน้าที่เฉพาะ เช่น การจำลองบทสนทนาเพื่อฝึกซ้อมสัมภาษณ์งาน หรือให้คำปรึกษาในเรื่องต่าง ๆ โดยแบ่งออกเป็นสองประเภทหลัก
การสร้าง AI Agents ช่วยให้เรามีเครื่องมือที่สามารถปรับแต่งได้ตามงานและความต้องการเฉพาะ เพิ่มประสิทธิภาพและความมั่นใจในการทำงานได้อย่างมาก
การพัฒนาทักษะการเขียน prompt ต้องมีการทดลองและจดบันทึกว่าคำสั่งแบบไหนทำงานได้ดี เพื่อให้ไม่ต้องเริ่มต้นใหม่ทุกครั้ง สามารถนำ prompt ที่ได้ผลดีมาใช้ซ้ำ ปรับแต่ง หรือพัฒนาเป็นเวอร์ชันใหม่ตามความต้องการ
การสร้าง Prompt Library หรือคลังคำสั่งส่วนตัว ช่วยให้ค้นหาและใช้งาน prompt ได้รวดเร็วขึ้น และยังช่วยแบ่งปันความรู้กับชุมชนผู้ใช้ AI ซึ่งเป็นแหล่งเรียนรู้และแรงบันดาลใจที่ดี
เปรียบเทียบเหมือนการทำเมนูอาหารที่ประสบความสำเร็จแล้ว อยากลองเพิ่มรสชาติใหม่ ๆ โดยไม่ต้องเริ่มจากศูนย์
คอร์ส Google Prompting Essentials สอนให้เราเข้าใจและใช้ Generative AI อย่างมีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การเขียน prompt เบื้องต้นจนถึงเทคนิคขั้นสูง เช่น การทำ prompt chaining และการสร้าง AI agents ที่เหมาะกับงานมากมายในชีวิตจริง
การเรียนรู้วิธีการประเมินผลลัพธ์และปรับปรุงคำสั่งอย่างสม่ำเสมอช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ การใช้ AI อย่างรับผิดชอบโดยการตรวจสอบข้อมูลและหลีกเลี่ยงอคติเป็นสิ่งที่ไม่ควรมองข้าม
สุดท้าย การมีคลัง prompt ส่วนตัวและการแลกเปลี่ยนความรู้ในชุมชนจะช่วยให้ก้าวหน้าพร้อมกับโลกของ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
นี่คือก้าวแรกสู่การทำงานอย่างชาญฉลาดด้วย Generative AI ที่ใคร ๆ ก็ทำได้ และน่าจะเป็นทักษะสำคัญในอนาคตที่ทุกคนควรมีไว้ในมือ
บทวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับแนวทางที่ BlackRock ใช้สร้าง Knowledge Apps สำหรับงานเอกสารการลงทุน รวมถึงสถาปัตยกรรม sandbox & app factory, LLM strategies, human-in-the-loop และคำแนะนำสำหรับองค์กรที่ต้องการ scale AI อย่างปลอดภัยและคุ้มค่า
เจาะลึกเวิร์กช็อปสดโดย Zack Witten วิศวกร NLP กับการสร้างและปรับแต่ง prompt สำหรับ Anthropic Claude พร้อมเคล็ดลับจัดการ JSON output, persona, และลด hallucination เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ AI ในธุรกิจคุณ
เจาะลึกเรื่องราวของ Alexandr Wang ซีอีโอ Scale AI การเปลี่ยนแปลงงานด้วย Agents และการแข่งขัน AI ระหว่างสหรัฐฯ กับจีน พร้อมวิเคราะห์เทคโนโลยีและโมเดล AI ที่กำลังพลิกโฉมธุรกิจทั่วโลก
สำรวจ 100+ แนวทางการประยุกต์ใช้ Generative AI ในปี 2025 ตั้งแต่ผู้ช่วยส่วนตัว นักบำบัด ไปจนถึงเครื่องมือสร้างสรรค์และแก้ปัญหา พร้อมตัวอย่างจริงและคำศัพท์ควรรู้
