อย่างที่รู้กันว่าปัจจุบัน เทคโนโลยีปัญหาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence ) หรือ AI โดยเฉพาะ Generative AI หรือ เจน เอไอ ที่เป็นเทคโนโลยีใหม่ ได้มีการพูดถึงในวงกว้างในช่วง 1-2 ปีที่ผ่านมา และถือเป็นก้าวสำคัญของเทคโนโลยีที่น่าจับตามองเป็นอย่างยิ่ง
เนื่องจากได้เข้ามามีบทบาทสำคัญและมีการใช้งานกันอย่างแพร่หลายในแทบทุกวงการ ทำให้ช่วยสร้างการเปลี่ยนแปลงทั้ง ใน วิถีการใช้ชีวิต การเล่น การทำงาน และการคิดค้นสิ่งใหม่ ๆ ของมวลมนุษย์ได้อย่างน่าทึ่ง!?!
ในขณะเดียวกันก็ยังมีความท้าทายโดยเฉพาะในด้านเทคนิคที่ต้องมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เพื่อที่จะปลดล็อกความสามารถทั้งหมดและใช้เประโยชน์จากเทคโนโลยี Generative AI ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องการนำ Generative AI มาใช้ในเครื่องมือขนาดเล็ก เช่น สมาร์ทโฟน และอุปกรณ์ล้ำสมัยต่าง ๆ ซึ่งปัจจุบัน เราก็ได้เห็นกันแล้วว่า เริ่มมีการนำ เทคโนโลยี AI เข้ามาเป็นเครื่องมือในอุปกรณ์เหล่านี้กันมายิ่งขึ้น โดยสมาร์ทโฟนแต่ละแบรนด์ ได้มีการเปิดตัวรุ่นใหม่ๆ พร้อมชูเรื่อง AI เป็นจุดเด่น
วันนี้ คอลัมน์ “ชีวิตติด TECH” จะพามารู้จัก 4 ความท้าทายทางเทคนิคที่เป็นอุปสรรคการพัฒนา Generative AI และวิธีการที่ MediaTek รับมือกับความท้าทายเหล่านี้ จากผู้เชี่ยวชาญในเรื่องนี้ คือ “ เหยียนฉี ลี” รองผู้จัดการทั่วไป ฝ่ ายธุรกิจการสื่อสารไร้สาย ของ MediaTek หนึ่งในบริษัทด้านเทคโนโลยีชั้นนำของโลก ที่มองว่า การพัฒนา Generative AI ยังมีความท้าทายใน 4 ประเด็นหลัก คือ
1. การใช้ทรัพยากรการมหาศาลในการประมวลผล
โดย การสร้างคอนเทนต์ต้นฉบับจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่ต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาล ตัวอย่างเช่น การพัฒนา ChatGPT-3 ของ OpenAI มีรายงานว่าใช้พลังการประมวลถึง 800 เพตาฟล็อปส์ การใช้ทรัพยากรปริมาณมหาศาลนี้เป็นอุปสรรคสำคัญต่อการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย
สำหรับวิธีการรับมือ นั้น แทนที่จะพึ่งพา LLM ระดับเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ทรัพยากรมหาศาลสำหรับทุก ๆ คำถาม ทางMediaTek ได้พัฒนาเครื่องมือช่วยปรับ LLM ให้เข้ากับสมาร์ทโฟนโดยใช้โมเดลที่เล็กกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่า (7B/8B)
ซึ่งสามารถจัดการกับคำขอทั่วไปของผู้ใช้ ลดปริมาณความต้องการข้อมูลในการประมวลผลลงได้อย่างมาก วิธีนี้คาดว่าจะใช้พลังงานเพียงเศษเสี้ยวของพลังงานที่ต้องใช้ในการดำเนินการแอปพลิเคชันที่คล้ายกับ ChatGPT-3 ได้
2. การใช้พลังงานสูงมากในการประมวลผล
ในการประมวลผลของ Generative AI แต่ละครั้งนั้นใช้พลังงานไฟฟ้าสูงมาก จึงอาจเป็นอุปสรรคที่ทำให้เกิดความไม่ยั่งยืนในการพัฒนา Generative AI ในอุปกรณ์ต่างๆ ซึ่งในเรื่องนี้ ทาง MediaTek มีการพัฒนา NPU รุ่นที่ 7 ซึ่งช่วยประหยัดพลังงานอย่างมากและเพิ่มความเร็วได้อย่างน่าทึ่ง ทำให้สมาร์ทโฟนที่ใช้ชิปเซ็ตรุ่นนี้สามารถรองรับการใช้ Generative AI ไปพร้อมกับการประหยัดพลังงานได้ดีมากและเพิ่มความเร็วได้อย่างน่าตื่นตา โดยมีประสิทธิภาพการใช้พลังงานสูงกว่า CPU ทั่วไป 27 เท่าและสูงกว่า GPU ทั่วไป 15 เท่า
3. ปัญหาในการเชื่อมต่อและความหน่วง
แอปพลิเคชัน Generative AI แบบเรียลไทม์ เช่น ผู้ช่วยเสมือนหรือตัวละครในวิดีโอเกมอาจเผชิญกับปัญหาด้านการเชื่อมต่อและความหน่วงที่ทำให้เกิดความล่าช้า (Lag) หรือแม้แต่ขัดจังหวะการใช้งาน ซึ่ง MediaTek กำลังมุ่งไปสู่อนาคตที่แอปพลิเคชัน Generative AI สามารถประมวลผลบนอุปกรณ์ได้มากขึ้นเรื่อย ๆ โดยไม่ต้องพึ่งพาบริการจากเทคโนโลยีคลาวด์และการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่มีความไม่แน่นอน
4. ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
เรื่องความเป็นส่วนตัวจองข้อมูลก็มีความสำคัญ ซึ่งเมื่อ โมเดล Generative AI โฮสต์บนคลาวด์ เจ้าของบริการก็สามารถเห็นคอนเทนต์ของคุณได้ ผู้ใช้อาจไม่ทราบว่ากำลังอัปโหลดข้อมูลส่วนตัวที่มีความสุ่มเสี่ยง เช่น ข้อมูลทางการแพทย์ หรือข้อมูลขององค์กร เช่น ชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์
ซึ่งการแก้ปัญหาและรับมือในเรื่องนี้ เอดจ์ AI จะช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยเก็บข้อมูลที่มีความสุ่มเสี่ยงไว้ในอุปกรณ์ วิธีนี้จะทำให้ไม่ต้องอัปโหลดข้อมูลไปยังบริการคลาวด์ ช่วยลดความเสี่ยงจากการเข้าถึงของบุคคลอื่นโดยไม่ได้รับอนุญาต
“การรับมือกับความท้าทายที่กล่าวมาด้วยโซลูชันนวัตกรรม เช่น NPU และเอดจ์คอมพิวติ้งของ MediaTek สามารถช่วยให้พัฒนาและการนำ Generative AI ไปใช้ได้เร็วยิ่งขึ้น ซึ่งได้ช่วยปลดล็อกศักยภาพของเทคโนโลยีได้สูงสุด พร้อมกับความยั่งยืน ประสิทธิภาพ และความปลอดภัยของข้อมูล
เมื่อบริษัทเทคโนโลยีเร่งพัฒนาอุปกรณ์เพื่อให้สมาร์ทโฟนมีประสิทธิภาพในการรองรับการใช้งาน Generative AI ทำให้ในอนาคต เราจะสามารถใช้สมาร์ทโฟนหรืออุปกรณ์ที่มีความสามารถรอบด้าน และชาญฉลาดมากยิ่งขึ้น.
Cyber Daily
