ด้วยประสบการณ์กว่า 10 ปีในการพัฒนาโซลูชันด้าน AI และ Data ที่ตอบโจทย์องค์กรชั้นนำในอาเซียนมากกว่า 400 โครงการ Sertis ยังคงก้าวนำเทรนด์เทคโนโลยี พร้อมทั้งมีส่วนร่วมในการสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ ผ่านงานวิจัยจาก Sertis Research Lab อยู่เสมอ
ในบทความนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี 3 ท่านจาก Sertis จะมาแชร์มุมมองเกี่ยวกับแนวโน้มเทคโนโลยีที่คาดว่าจะพลิกโฉม AI ในปี 2025 ให้กับทุกท่าน
ธี วชิรมน (Tee Vachiramon), CEO & Founder: ปฏิวัติ AI สู่ขอบเขตที่กว้างขึ้น
AI เชิงเหตุผล (Reasoning AI): ก้าวถัดไปของ AI นั้นคือการพัฒนาความสามารถด้านการใช้เหตุผล โดยเราคาดว่าจะเกิดการพัฒนา AI ที่สามารถเข้าใจแนวคิดเชิงนามธรรม ตีความความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล และปรับตัวต่อสถานการณ์ใหม่ ๆ ได้อย่างเป็นอิสระมากขึ้น ซึ่งแตกต่างจาก AI แบบดั้งเดิมที่เก่งในด้านการจดจำรูปแบบเท่านั้น โดย AI เชิงเหตุผลสามารถจำลองกระบวนการตัดสินใจของมนุษย์อย่างใกล้เคียงที่สุด และในปี 2025 เราคาดว่าจะเห็นความก้าวหน้าในขั้นพื้นฐานของ AI ด้านนี้ ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงวิธีที่ AI จัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนได้ ทำให้ AI เข้าใกล้กับการบรรลุสติปัญญาระดับเดียวกับมนุษย์มากขึ้นไปอีกขั้น
Quantum Computing กับการถอดรหัส (Quantum Computing Cracking Encryption): Quantum Computing กำลังพัฒนาไปถึงจุดที่สามารถถอดรหัสระบบความปลอดภัยแบบดั้งเดิมได้ ซึ่งสิ่งนี้เป็นทั้งโอกาสและความท้าทายสำหรับ AI ในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล การผสมผสานระหว่าง AI และ Quantum Computing คาดว่าจะนำไปสู่การสร้างนวัตกรรมใหม่ในเทคนิคการเข้ารหัสและ Frameworks ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ซึ่งในปี 2025 เราน่าจะได้เห็นตัวอย่างแรกของ Quantum Algorithm ที่สามารถถอดรหัสมาตรฐานการเข้ารหัสที่ใช้อยู่ในปัจจุบันได้สำเร็จ ซึ่งจะผลักดันให้มีการนำเทคโนโลยีการเข้ารหัสแบบใหม่ในยุคหลัง Quantum มาใช้เร็วขึ้น
AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์และการป้องกันการฉ้อโกง (AI in Cybersecurity and Fraud Prevention): บทบาทของ AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ในปี 2025 เทคโนโลยีอย่าง Generative Adversarial Networks (GANs) และโมเดลแบบ Transformer จะช่วยให้ AI สามารถจำลองและคาดการณ์สถานการณ์การฉ้อโกงที่ซับซ้อนได้ ขณะเดียวกัน Federated Learning จะเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับโดยใช้ข้อมูลแบบกระจายแต่ขณะเดียวกันก็ยังคงความปลอดภัยของข้อมูลไว้ อีกทั้งการเรียนรู้แบบ Reinforcement Learning จะช่วยให้ AI สามารถปรับตัวต่อภัยคุกคามที่พัฒนาอยู่ตลอดเวลา และการเรียนรู้แบบ Self-Supervised Learning จะช่วยให้ AI วิเคราะห์ข้อมูล Unlabeled Data ได้ดียิ่งขึ้น
Kevin Baumgarten, Ph.D, Lead Director of Machine Learning Engineering: ความสมดุลระหว่างต้นทุนและประสิทธิภาพของ AI
การเพิ่มความคุ้มค่าในการใช้ LLM (Cost-Efficiency in LLM Application):ความต้องการใช้ LLM ในระดับอุตสาหกรรมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำให้จำเป็นต้องพัฒนาวิธีการใช้งานในวงกว้างที่คุ้มค่ามากขึ้น ซึ่งนวัตกรรม เช่น Model Pruning, Quantization และ Distillation เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงนี้
Model Pruning: การลดสิ่งที่ไม่สำคัญออกจากโมเดล ช่วยลดภาระการประมวลผลโดยยังคงประสิทธิภาพใกล้เคียงเดิม
Model Quantization: การแปลงความแม่นยำสูงเป็นค่าทศนิยมความแม่นยำต่ำ ช่วยลดการใช้หน่วยความจำและต้นทุนการประมวลผล
Model Distillation: การถ่ายทอดความรู้จากโมเดลใหญ่และซับซ้อนที่เรียกว่า "Teacher" ไปยังโมเดลเล็กที่เรียกว่า "Student" ทำให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่สูญเสียความแม่นยำมากนัก
นอกจากนี้ เทคนิคการปรับแต่งโมเดลอย่าง LoRA (Low-Rank Adaptation) ช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนเฉพาะส่วนของ Parameter ได้ ลดขนาดโมเดลโดยรวม พร้อมทั้งลดความต้องการหน่วยความจำและการประมวลผล การปรับแต่งโมเดลขนาดเล็กที่ผ่านการเทรนมาแล้ว สำหรับอุตสาหกรรมหรืองานเฉพาะด้าน ยังช่วยลดต้นทุนการเทรนโมเดลใหม่ทั้งหมด และช่วยให้องค์กรใช้งานโมเดลขนาดเล็กที่ปรับแต่งได้อย่างมีประสิทธิภาพและเหมาะสมกับการใช้งาน
นวัตกรรมเหล่านี้ทำให้องค์กรสามารถใช้งาน LLM ที่มีขนาดเล็กและเร็วขึ้นได้ โดยไม่เสียความแม่นยำ พร้อมทั้งช่วยลดต้นทุนในการปรับใช้ และทำให้เทคโนโลยี LLM ที่สามารถปรับขนาดได้และมีความคุ้มค่าเป็นที่ต้องการอย่างมากในปี 2025
การประยุกต์ใช้ AI ในความปลอดภัยทางไซเบอร์ (AI Applications in Cybersecurity): วิธีการตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามแบบดั้งเดิมกำลังประสบปัญหาในการรับมือกับขนาดและความซับซ้อนของการโจมตีทางไซเบอร์ในปัจจุบัน ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์เพื่อระบุพฤติกรรมที่ผิดปกติได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ และในปี 2025 นี้ความก้าวหน้าของ AI จะทำให้ระบบรักษาความปลอดภัยมีความยืดหยุ่นสูงและเข้าใจบริบทมากขึ้น โดยไม่เพียงแค่ตรวจจับความผิดปกติ แต่ยังสามารถตอบโต้ภัยคุกคามที่พัฒนาอย่างต่อเนื่องแบบเชิงรุกได้
ในปี 2025 เราคาดว่าจะได้เห็นเทคโนโลยีใหม่ ๆ เช่น Machine Learning ที่ปรับแต่งมาเพื่อการตรวจจับภัยคุกคามที่ปรับตัวตลอดเวลา ซึ่งโมเดลสามารถวิเคราะห์รูปแบบการโจมตีแบบเรียลไทม์ และ LLM ที่ออกแบบมาเพื่อสแกนและตีความการพยายาม Phishing หรือการสื่อสารที่เป็นการฉ้อโกงด้วยความเข้าใจบริบทที่สูงขึ้น การเรียนรู้แบบ Self-supervised learning จะช่วยให้ AI พัฒนาต่อเนื่องโดยใช้ข้อมูลภัยคุกคามแบบ Unlabeled
Threat ในขณะที่การเรียนรู้แบบ Zero-shot และ Few-shot Learning จะช่วยให้ระบบสามารถตอบสนองต่อรูปแบบการโจมตีใหม่ ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่ต้องเทรนใหม่มากนัก นอกจากนี้ เมื่อข้อกำหนดด้านกฎระเบียบเพิ่มขึ้น องค์กรต่าง ๆ จะพึ่งพา AI เพื่อให้มั่นใจว่าปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างถูกต้อง
นวัตกรรมเหล่านี้เหนือกว่าการแก้ปัญหาแบบทั่วไป โดยช่วยให้เกิดการตัดสินใจอัตโนมัติแบบเรียลไทม์และให้ AI สามารถปฏิบัติตามกฎระเบียบในขณะที่คงความยืดหยุ่นปรับขนาดการใช้งานได้ อีกทั้งยังมอบเครื่องมือที่คล่องตัวและคุ้มค่าให้กับองค์กรในการปกป้องทรัพย์สินของพวกเขาในสภาพแวดล้อมที่ภัยคุกคามต่าง ๆ พัฒนาขึ้นอย่างรวดเร็ว
Aubin Samacoits, Ph.D, Director of Data Research & Consulting: การเติบโตของ AI เฉพาะด้าน (Domain-Specific AI)
โซลูชัน AI เฉพาะด้าน (Domain-Specific AI Solutions): แม้ความก้าวหน้าของ LLM (Large Language Model) เช่น GPT, Claude และ Gemini แสดงให้เห็นถึงความหลากหลายของการใช้งาน AI แต่ตอนนี้เทรนด์กำลังเปลี่ยนไปสู่ AI ที่มุ่งเน้นการทำงานเฉพาะด้าน โดยแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของเทรนด์ ได้แก่ โมเดลแบบ Open Source เช่น Llama, Qwen และ DeepSeek รวมไปถึงความต้องการโซลูชันที่สามารถปรับขนาดรองรับการใช้งานได้และมีความคุ้มค่า
การปรับแต่งโมเดลที่ผ่านการเทรนมาแล้ว (Pre-trained Model) บนชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจง ช่วยให้สามารถพัฒนาระบบ AI เฉพาะด้านสำหรับภาคส่วนต่างๆ เช่น การแพทย์ การค้าปลีก และการผลิตได้ ระบบเหล่านี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลทั่วไปในงานเฉพาะด้าน รวมถึงต้องการทรัพยากรน้อยกว่า เทคนิคอย่าง Transfer Learning, LoRA (Low-Rank Adaptation), Prompt Engineering และ Model Distillation ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและสนับสนุนการใช้งาน AI เฉพาะด้านที่มีขนาดเล็กและมีประสิทธิภาพสูง สำหรับองค์กรที่มีทรัพยากรจำกัด
ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (Security and Compliance): เมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในกระบวนการทำงานที่สำคัญ การปกป้องข้อมูลที่อ่อนไหว เช่น Proprietary Design หรือเวชระเบียนของผู้ป่วย กลายเป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง และเพื่อจัดการกับความท้าทายนี้ เทคโนโลยี Privacy-Enhancing Technologies (PETs) เช่น Differential Privacy, Homomorphic Encryption และ Federated Learning จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ตัวอย่างเช่น Federated Learning ช่วยให้การเทรนโมเดล AI บนข้อมูลที่อ่อนไหวสามารถเกิดขึ้นได้โดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบ พร้อมทั้งยังปฏิบัติตามข้อกำหนดและกฎระเบียบด้านความปลอดภัยได้อีกด้วย
นอกจากนี้ ความก้าวหน้าของ AI Agent แบบเฉพาะด้าน และ ชิปประมวลผลประสิทธิภาพสูง ยังช่วยให้การติดตั้ง AI แบบภายในองค์กร (On-Premise) มีความคุ้มค่ามากขึ้น และยังช่วยให้ข้อมูลสำคัญถูกประมวลผลภายในระบบขององค์กรเอง โดยไม่ต้องผ่านบริการ Cloud จากภายนอก ซึ่งช่วยเพิ่มความปลอดภัย เพิ่มความสามารถในการควบคุมข้อมูล และช่วยให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความสามารถในการอธิบาย (Explainability):เมื่อ AI อย่าง LLM ถูกนำไปใช้งานในด้านที่มีความอ่อนไหว เช่น การแพทย์ กฎหมาย และการเงิน ความสามารถในการอธิบายเหตุผลการทำงานของ AI กลายเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจาก Parameter จำนวนมหาศาล ทำให้ LLM มีความซับซ้อนสูง การตีความหรืออธิบายผลลัพธ์จึงทำได้ยาก เพื่อแก้ปัญหานี้ นักวิจัยได้พัฒนาเทคนิคที่ช่วยให้การทำงานของ LLM มีความโปร่งใสมากขึ้น เช่น:
Attention Visualization: แสดงให้เห็นว่าส่วนใดของข้อมูล Input ที่ส่งผลต่อการคาดการณ์
Saliency Map: เช่น Integrated Gradient ช่วยเน้นส่วนของข้อมูล Input ที่มีผลต่อผลลัพธ์มากที่สุด
Prompt-Driven Explanation: ช่วยให้ LLM สามารถอธิบายเหตุผลของการตัดสินใจในภาษาที่เข้าใจง่าย
Probing Technique: วิเคราะห์พฤติกรรมของ Nueron ในโมเดล เพื่อเข้าใจวิธีการจัดเก็บและดึงข้อมูล
Counterfactual Explanation: วิเคราะห์ว่าผลลัพธ์จะเปลี่ยนไปอย่างไร หากข้อมูล Input เปลี่ยนแปลง
Error Analysis Tools: เช่น Eval จาก OpenAI ช่วยระบุปัญหา เช่น การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือการตีความผิด
ความสามารถในการอธิบายได้ของ AI จะช่วยสร้างความไว้วางใจและความโปร่งใส ตัวอย่างเช่น AI ที่ช่วยวินิจฉัยทางการแพทย์ต้องสามารถอธิบายคำแนะนำโดยอิงจากอาการหรือผลการตรวจที่ชัดเจน ในขณะที่ AI ด้านกฎหมายต้องให้เหตุผลที่โปร่งใส เพื่อยืนยันความถูกต้องและความรับผิดชอบ ซึ่งความสามารถในการอธิบายที่เพิ่มขึ้นจะเป็นปัจจัยสำคัญที่เปิดประตูสู่การใช้งาน AI ในวงกว้างมากขึ้นในทุกอุตสาหกรรม
บทสรุป
เมื่อ AI พัฒนาไปข้างหน้า ปี 2025 จะเป็นปีที่เต็มไปด้วยความก้าวหน้าหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็น ความสามารถในการให้เหตุผล โซลูชัน AI เฉพาะด้าน การใช้งานที่คุ้มค่า และมาตรการรักษาความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น ซึ่งตั้งแต่ AI เชิงเหตุผลที่จำลองกระบวนการตัดสินใจแบบมนุษย์ ไปจนถึง AI เฉพาะด้านที่ออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์แต่ละอุตสาหกรรม ความก้าวหน้าเหล่านี้จะเปลี่ยนวิธีที่องค์กรนำศักยภาพของ AI มาใช้ประโยชน์ไปจากเดิม
เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน เช่น Model Pruning, Quantization, Distillation จะช่วยให้การปรับใช้ LLM เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ในขณะเดียวกันเทคโนโลยี Privacy-Enhancing Technologies และการใช้โซลูชัน AI แบบ On-Premise จะช่วยจัดการปัญหาด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้
นอกจากนี้ ความสามารถในการอธิบายการทำงานของ AI และ AI ขั้นสูงที่ช่วยป้องกันภัยคุกคามทางไซเบอร์ จะช่วยสร้างความไว้วางใจและความยืดหยุ่น เพื่อให้การใช้งาน AI สามารถขยายไปยังขอบเขตที่ซับซ้อนได้อย่างต่อเนื่อง
Sertis ยังคงมุ่งมั่นในการเผยแพร่งานวิจัยผ่านทีมผู้เชี่ยวชาญ รวมถึงสมาชิกของ IEEE โดย Developer และ CTO สามารถอ่านงานวิจัยเพิ่มเติมได้จาก Sertis Research Labs ที่ลิงก์นี้: https://www.sertiscorp.com/sertis-ai-research
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทรนด์ธุรกิจ AI ในปี 2025 สามารถอ่านบทความจาก Randy McGraw, Chief Commercial Officer ของ Sertis ได้ที่ลิงก์นี้: https://www.sertiscorp.com/post/sertis-cco-vision-top-5-ai-trends-to-watch-in-2025-1
Comments