Generative AI คือ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ แล้วนำมาสร้างสิ่งใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน โดยสิ่งที่สร้างขึ้นจะมีความคล้ายกับข้อมูลต้นฉบับ แต่ไม่ซ้ำกัน เช่น การสร้างข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง โค้ดคอมพิวเตอร์ ข้อมูลจำลอง หรือแบบจำลองวัตถุต่าง ๆ Generative AI สามารถนำไปใช้ได้ทั้งในทางที่ดี เช่น งานศิลปะ การค้นคว้ายารักษาโรค หรือการออกแบบวัสดุใหม่ และในทางที่อาจเป็นอันตรายได้เช่นกัน ขึ้นอยู่กับการใช้งาน
ที่มา: https://www.gartner.com
Prompt Engineering คือการออกแบบและเขียนคำสั่งหรือป้อนข้อมูล (เช่น ข้อความหรือภาพ) เพื่อให้ AI ตอบสนองหรือสร้างผลลัพธ์ออกมาตามที่ต้องการ โดยไม่ต้องไปแก้ไขหรือฝึกสอนตัว AI ใหม่ เหมือนกับการปรับแต่งโมเดล (Fine-Tuning) กระบวนการนี้บางครั้งเรียกว่า "การเรียนรู้จากบริบท" (In-Context Learning) ซึ่งหมายถึงการให้ตัวอย่างเพิ่มเติมเพื่อช่วยให้ AI เข้าใจและตอบได้ตรงตามเป้าหมายมากขึ้น
ที่มา: https://www.gartner.com
เทคนิคการเขียน Prompt รูปแบบต่าง ๆ
A Practical Guide to Building Agents (OpenAI)
Building Trusted AI in the Enterprise (Anthropic)
Claude Code: Best Practices for Agentic Coding (Anthropic)
Identifying and Scaling AI Use Cases (OpenAI)
Tracking AI - Monitoring Artificial Intelligence (A Maximum Truth Project)
MU Digital KM Masterclass - Digital Literacy
(28 พ.ค. 68)
