1. AI แบบอัตโนมัติ (Autonomous Agentic AI)
AI agents จะมีความเป็นอิสระมากขึ้น สามารถทำงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนได้โดยไม่ต้องอาศัยการป้อนข้อมูลจากมนุษย์มากนัก
พวกเขาสามารถวางแผน ให้เหตุผล และปรับตัวได้แบบเรียลไทม์ ดังที่ Sissie Hsiao จาก Google กล่าวไว้ว่า "ผู้ช่วย AI จะพัฒนาไปสู่ประสบการณ์ขั้นสูงที่ปรับแต่งได้อย่างแท้จริง ซึ่งผู้ใช้พึ่งพาได้ทุกวัน"
หมายความว่าวันหนึ่ง AI จะสามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เช่น การจัดตารางเวลาในสัปดาห์ของคุณ หรือการจัดการโครงการขนาดใหญ่
ปัจจุบัน AI agents สามารถทำงานที่คาดเดาได้ดี แต่ยังคงมีปัญหาในการจัดการกับความแตกต่างเล็กน้อยและสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด
2. AI แบบหลายรูปแบบ (Multimodal AI)
เพื่อให้ AI agents มีความเป็นอิสระมากขึ้น พวกเขาจำเป็นต้องจัดการข้อมูลเช่นเดียวกับที่เราทำ ผ่านการมองเห็น เสียง และข้อความทั้งหมดพร้อมกัน
นั่นคือสิ่งที่ AI แบบหลายรูปแบบมุ่งหวังที่จะบรรลุ ดังที่ Aashima Gupta ผู้อำนวยการฝ่ายโซลูชันอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพระดับโลกของ Google Cloud อธิบายไว้ว่า "เราจะเห็นการเพิ่มขึ้นของการนำโมเดล AI แบบหลายรูปแบบมาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล เช่น บันทึกทางการแพทย์ ข้อมูลการถ่ายภาพ และข้อมูลจีโนม เพื่อสรุปข้อมูลเชิงลึก ซึ่งจะเข้าใกล้วิสัยทัศน์ของการแพทย์ส่วนบุคคลมากขึ้น"
ลองนึกภาพ AI ที่สามารถอ่านรายงาน ฟังบันทึกเสียงของคุณ และทำความเข้าใจแผนภูมิได้พร้อมกัน
AI กำลังเริ่มรวมอินพุตต่างๆ เข้าด้วยกัน แต่มันยังห่างไกลจากกระแสหลัก และการเชื่อมต่อเหล่านี้ยังคงเป็นเรื่องยาก
3. การคำนวณเวลาอนุมาน (Inference-Time Compute)
การคำนวณเวลาอนุมานเป็นเรื่องเกี่ยวกับการปรับแต่งวิธีที่ AI "คิด" เมื่อทำงาน
François Chollet มองว่ามันเป็น "ตัวขับเคลื่อนความสามารถของ AI ที่สำคัญ" ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า
สิ่งนี้กำลังส่งผลกระทบอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ต่างๆ เช่น สมาร์ทโฟน ซึ่งความเร็วและประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ
ลองนึกถึง AI บนอุปกรณ์ของ Apple Intelligence หรือผลงานของ Hugging Face เกี่ยวกับโมเดลน้ำหนักเบา ซึ่งทำให้พวกเขามีเวลามากขึ้นในการ "คิด" ตามความยากของงาน ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากโมเดล o1 ของ OpenAI
4. Edge AI และโมเดลขนาดเล็ก (SLMs)
Edge AI ย้ายการคำนวณจากคลาวด์ไปยังอุปกรณ์ต่างๆ เช่น โทรศัพท์และเซ็นเซอร์
แบบจำลองภาษาขนาดเล็ก (SLMs) กำลังนำการเปลี่ยนแปลงนี้ ดังที่ Jim Fan ของ NVIDIA อธิบายไว้ว่า "ปี 2025 จะเป็นปีที่การคำนวณจำนวนมากเริ่มเปลี่ยนไปเป็นการอนุมานที่ edge"
หมายความว่า AI จะทำงานได้ดีขึ้นในตำแหน่งที่คุณอยู่ ไม่ว่าจะเป็นแชทบอทบนโทรศัพท์ของคุณ หรือหุ่นยนต์ในบ้านของคุณ โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของคุณหรือทำให้แบตเตอรี่หมด
5. หน่วยความจำใกล้เคียงอนันต์ (Near-Infinite Memory)
AI กำลังพัฒนาขึ้นในการจดจำการสนทนา การตั้งค่า และการโต้ตอบที่คุณมีกับมัน
"หน่วยความจำใกล้เคียงอนันต์" นี้สามารถเปิดใช้งานประสบการณ์ที่ปรับแต่งได้อย่างมาก Martin Keen คาดการณ์ว่า "เรากำลังเข้าใกล้หน่วยความจำใกล้เคียงอนันต์ ซึ่งบอทสามารถเก็บทุกสิ่งที่พวกเขารู้เกี่ยวกับเราไว้ในหน่วยความจำได้ตลอดเวลา"
AI กำลังเริ่มขยายขีดความสามารถของหน่วยความจำ แต่ก็ยังไม่ราบรื่นนัก
นอกจากนี้ ยังมีคำถามใหญ่เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว คุณต้องการให้ AI ของคุณจดจำทุกอย่างจริงๆ หรือ?
6. เสียงแบบเรียลไทม์
การพิมพ์เป็นเรื่องของเมื่อวาน (Real-Time Voice: Typing Is So Yesterday)
การรวมเสียงแบบเรียลไทม์ถูกกำหนดให้แทนที่การพิมพ์ทั้งหมด
Swyx คาดการณ์ว่า "อินพุตแชทบอททุกตัวจะมีเสียงแบบเรียลไทม์ภายในปี 2025"
เราได้พูดคุยกับ Swyx และ Alessio ในพอดแคสต์ Latent Space:
Voice AI มีอยู่แล้ว แต่ก็ยังไม่สมบูรณ์แบบ
คำสั่งที่เข้าใจผิดและการสนับสนุนภาษาที่ไม่สม่ำเสมอยังคงเป็นปัญหา
คุณสามารถคาดหวังการสนทนาที่ราบรื่นและเป็นธรรมชาติมากขึ้นกับอุปกรณ์ของคุณ โดยไม่ต้องพูดซ้ำห้าครั้งเพื่อให้ AI ของคุณ "เข้าใจ" คุณ
7. การผสานรวม AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่ดีขึ้น (Better AI integration into workflows)
คุณค่าที่แท้จริงของ AI อยู่ที่การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยทำงานร่วมกับมนุษย์
ดังที่ Martin Keen อธิบายไว้ว่า "ผู้เชี่ยวชาญที่จับคู่กับระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพควรจะฉลาดกว่าเมื่ออยู่ด้วยกันมากกว่าอยู่คนเดียว"
บริษัทต่างๆ กำลังก้าวไปข้างหน้าเพื่อรวม AI เข้ากับเครื่องมือต่างๆ เช่น อีเมล ซอฟต์แวร์การจัดการโครงการ และแพลตฟอร์มการเข้ารหัส
แต่การนำไปใช้อาจเป็นไปอย่างช้าๆ เมื่อเครื่องมือมีความซับซ้อนเกินไปหรือไม่เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่
8. การเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์ (Accelerating Product Development)
คาดว่า AI จะลดระยะเวลาในการออกแบบผลิตภัณฑ์ลงครึ่งหนึ่ง
ดังที่ Scott Likens จาก PwC กล่าวไว้ว่า "AI จะเปลี่ยนแปลงการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วยเครื่องมือที่ทำซ้ำการออกแบบในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ไม่ใช่หลายสัปดาห์"
สิ่งนี้เริ่มต้นขึ้นแล้ว โดย AI ช่วยให้ผู้ที่ไม่ใช่โค้ดเดอร์สร้างแอพและบริษัทต่างๆ เร่งความเร็วในการสร้างต้นแบบ
ดังที่ Nathan Benaich คาดการณ์ไว้ ในปี 2025 แอพที่สร้างโดยผู้ที่ไม่ใช่โค้ดเดอร์จะกลายเป็นไวรัลและติดอันดับ 100 อันดับแรกของ App Store
9. การลงทุนที่เพิ่มขึ้น (Increased Investments)
รัฐบาลต่างๆ กำลังเพิ่มเงินลงทุนใน AI เป็นสองเท่าด้วยเงินลงทุนหลายพันล้านที่มุ่งเป้าไปที่การส่งเสริมการวิจัย โครงสร้างพื้นฐาน และนวัตกรรม
อ้างอิงจากรายงาน State of AI Report 2024 "การลงทุนของรัฐบาลมากกว่า 1 หมื่นล้านดอลลาร์จะเปลี่ยนแปลงตลาด AI ในสหรัฐอเมริกา"
การลงทุนเหล่านี้กำลังผลักดันให้เกิดความก้าวหน้า แต่ก็มาพร้อมกับความผันผวน
ความไม่แน่นอนเกี่ยวกับความเป็นผู้นำและความท้าทายในโครงสร้างพื้นฐาน เช่น การขาดแคลน GPU อาจทำให้ความคืบหน้าช้าลง
10. ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ (Breakthroughs in Science)
AI กำลังปลดล็อกความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในด้านชีววิทยา เคมี และฟิสิกส์
ตั้งแต่การเร่งการค้นพบยาไปจนถึงการปฏิวัติวิทยาศาสตร์วัสดุ ความก้าวหน้าเหล่านี้อาจส่งผลกระทบที่เปลี่ยนแปลงชีวิตได้
ดังที่ Clement Delangue ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Hugging Face คาดการณ์ไว้ว่า "เราจะเห็นความก้าวหน้าครั้งใหญ่ใน AI สำหรับชีววิทยาและเคมี"
เราต้องการการลงทุนอย่างต่อเนื่องในการวิจัยแบบสหวิทยาการและเครื่องมือที่ดีขึ้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ในการใช้ประโยชน์จาก AI อย่างมีประสิทธิภาพและแปลเป็นโซลูชันในโลกแห่งความเป็นจริง
NOTE: บทความนี้แปลจากจดหมายข่าวจากเวปไซต์ Learn Prompting เรื่อง "10 AI Trends in 2025 You Can't Miss" - December 25, 2024.
