การ์ทเนอร์วิเคราะห์โซลูชัน Generative AI จะทำงานแบบมัลติโหมดในสามปี

รายงานของการ์ทเนอร์คาดการณ์ ว่า ในอีกสามปี (พ.ศ. 2570) 40% ของโซลูชัน  generative AIจะทำงานในแบบมัลติโหมดที่จะสามารถประมวลผล ทำความเข้าใจและทำงานร่วมกับข้อมูลได้มากกว่าหนึ่งประเภท  อาทิ ข้อความ, รูปภาพ, เสียง และวิดีโอ ซึ่ง เพิ่มขึ้นจาก  1%  ในปี 2566

โดยการเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ Human-AI มีปฏิสัมพันธ์ที่พัฒนายิ่งขึ้น และยังมอบโอกาสที่จะสร้างความต่างให้กับสิ่งที่ GenAI มีให้

เอริค เบรทเดอนิวซ์ รองประธานฝ่ายวิจัยการ์ทเนอร์ กล่าวว่า  เนื่องจากตลาด GenAI วิวัฒน์ไปสู่โมเดลที่เกิดและพัฒนาด้วยโหมดต่าง ๆ มากกว่าหนึ่งโหมด สิ่งนี้ช่วยสะท้อนภาพความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่ส่งออกมาในปริมาณมากและเพิ่มขึ้นต่อเนื่องที่แตกต่างกัน และมีศักยภาพในการปรับขนาดการใช้และเพิ่มประโยชน์ของ GenAI ให้ครอบคลุมประเภทข้อมูลและแอปพลิเคชันทั้งหมด นอกจากนี้ยังช่วยให้ AI สนับสนุนการทำงานของมนุษย์ได้มากขึ้นโดยไม่คำนึงถึงสภาพแวดล้อม

ทั้งนี้  Multimodal GenAI  เป็นหนึ่งในสองเทคโนโลยีที่ได้รับการระบุไว้ในรายงาน Gartner Hype Cycle for Generative AI ปีนี้ โดยการนำมาใช้ช่วงแรกอาจสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญและเพิ่มประสิทธิภาพในด้านระยะเวลาในการนำออกสู่ตลาด ควบคู่ไปกับโมเดลภาษาโอเพนซอร์สขนาดใหญ่ (LLM) ทำให้เทคโนโลยีทั้งสองมีศักยภาพที่จะสร้างผลกระทบสูงต่อองค์กรอย่างสูงภายในห้าปีข้างหน้านี้ 

  บรรดานวัตกรรม GenAI ที่การ์ทเนอร์คาดว่า จะได้รับการยอมรับแพร่หลายภายใน 10 ปีนั้น มีเทคโนโลยี 2 ประเภทที่ได้รับการระบุว่ามีศักยภาพสูงสุด ได้แก่ Domain-Specific GenAI Models และ Autonomous Agents

  อรุณ จันทรเศกการัน รองประธานฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า การวิเคราะห์แนวโน้มระบบนิเวศของ GenAI ยังคงเป็นเรื่องยากสำหรับองค์กร เนื่องจากระบบนิเวศของเทคโนโลยีนี้และผู้ผลิตหรือผู้ให้บริการเทคโนโลยีนั้นมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดย GenAI กำลังอยู่ในช่วงขาลงเมื่ออุตสาหกรรมเริ่มรวมตัวเข้าด้วยกัน ทว่าประโยชน์ที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อกระแสนี้ลดลง และตามมาด้วยขีดความสามารถที่ก้าวหน้าขึ้นจะเกิดขึ้นรวดเร็วไปอีกมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้านี้

 Multimodal GenAI

Multimodal GenAI จะมีผลกระทบต่อแอปพลิเคชันองค์กรอย่างมาก จากการเพิ่มคุณสมบัติและฟังก์ชันใหม่ ๆ ที่วิธีอื่น ๆ ทำไม่ได้ และผลกระทบนั้นไม่ได้จำกัดอยู่แค่เฉพาะอุตสาหกรรมหรือยูสเคสการใช้งานเฉพาะเท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในทุก Touchpoint ระหว่าง AI กับมนุษย์

Open-Source LLMs

LLM แบบโอเพ่นซอร์สเป็นโมเดลพื้นฐานการเรียนรู้เชิงลึกที่เร่งมูลค่าองค์กรจากการนำ GenAI ไปปรับใช้งาน โดยทำให้การเข้าถึงเชิงพาณิชย์ได้อย่างเสรีและอนุญาตให้ผู้พัฒนาปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับงานและยูสเคสการใช้งานเฉพาะ   สามารถเข้าถึงชุมชนนักพัฒนาในองค์กร สถาบันการศึกษา และบทบาทการวิจัยอื่น ๆ ที่กำลังทำงานเพื่อเป้าหมายร่วมกันปรับปรุงและทำให้โมเดลนี้มีคุณค่ามากขึ้น

 Domain-Specific GenAI Models

Domain-Specific GenAI Models ได้รับการพัฒนาเพื่อตอบสนองต่อความต้องการของอุตสาหกรรม ฟังก์ชันทางธุรกิจ หรือภารกิจที่มีความเฉพาะ โดยโมเดลเหล่านี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของการจัดวางยูสเคสการใช้งานภายในองค์กรได้ พร้อมมอบความแม่นยำ ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวที่ดีกว่า รวมถึงคำตอบที่เข้าใจบริบท ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการออกแบบข้อความที่ใช้สื่อสารกับโมเดล AI เทียบกับโมเดล AI ที่พัฒนามาเพื่อวัตถุประสงค์ทั่วไป และยังสามารถลดความเสี่ยงจากกรณีที่ AI อาจสร้างภาพหลอนขึ้นมาเอง (Hallucination Risks) จากการฝึกฝนที่เน้นการกำหนด

Autonomous Agents

Autonomous Agents คือ ระบบรวม (Combined Systems) ที่สามารถบรรลุเป้าหมายที่กำหนดไว้ได้โดยปราศจากมนุษย์ โดยใช้เทคนิค AI ที่หลากหลายในการระบุรูปแบบของสภาพแวดล้อม การตัดสินใจ การจัดลำดับการดำเนินการและสร้างผลลัพธ์ โดยตัวแทนเหล่านี้มีศักยภาพเรียนรู้จากสภาพแวดล้อมและปรับปรุงตลอดเวลา ทำให้สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้