สรุปมาให้เเล้ว Ai สำหรับงานวิจัยตัวช่วยเพิ่มศักยภาพ ตอบโจทย์ทุกสาขาวิชา

เรียนไม่จบ เพราะทำงานวิจัยไม่ผ่าน ต้องหาผู้ช่วย !

ขั้นตอนการทำวิจัยที่ซับซ้อน การทบทวนวรรณกรรมที่ต้องผ่านการค้นคว้าจากตำราหลายสิบเล่ม การคิดประเด็นปัญหาให้สร้างสรรค์และน่าสนใจ การคิดวิเคราะห์และเรียบเรียงเนื้อหาให้ถูกต้อง นำมาตรวจซ้ำแล้วซ้ำอีกจนละเอียดยิบ เป็นสาเหตุที่ทำให้นักศึกษาปริญญาโท-ปริญญาเอกยอมถอดใจ เพราะกว่าจะผ่านแต่ละด่านไปได้ต้องใช้ทั้งความอดทนและระยะเวลามหาศาล

แต่เส้นทางการทำวิจัยกำลังจะเปลี่ยนไป หากเราเรียนรู้และปรับตัวเพื่อนำ AI มาใช้เป็นผู้ช่วย เป็นเครื่องมือทุ่นแรง ลดระยะเวลา ให้เราสามารถทำงานวิจัยได้ง่ายกว่าเดิมตั้งแต่ต้นจนจบ

ตามที่พวกเราทราบกันดีว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่เข้ามามีบทบาทสำคัญในหลาย ๆ ด้าน ไม่ว่าจะเป็นการทำงาน การเรียน รวมไปถึงการวิจัย หลายคนอาจจะสงสัยว่า AI มีข้อดีและข้อจำกัดอย่างไรบ้าง บทความนี้จะมาสรุปให้เข้าใจภาพรวมของ AI ให้ได้มากที่สุด

ซอฟต์แวร์ AI ในการทำวิจัยในปัจจุบันมีมากมายหลายตัว เรียกได้ว่ามีมากกว่า 100 ตัว บางคนอาจจะตกใจกับจำนวนที่มากขนาดนี้ คิดว่าซอฟต์แวร์ AI ในการทำวิจัยมีเพียงไม่กี่ตัว เช่น ChatGPT, Bing, Bard แต่ความเป็นจริงแล้วมีมากกว่า 100 ตัว เพราะซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการทำวิจัยในปัจจุบันก็มีอยู่หลายสิบตัวแล้ว เช่น SPSS, STATA, EViews, AMOS, Mplus, MATLAB, ATLAS ซึ่งซอฟต์แวร์เหล่านี้ไม่ใช่ AI แต่เป็นซอฟต์แวร์พื้นฐานที่ทำหน้าที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้น แน่นอนว่าเมื่อพูดถึง AI ก็ยังมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง มีหลากหลายรูปแบบ และแต่ละค่ายก็พยายามที่จะสรรหาและพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ อยู่เสมอ วันนี้เราจะมาลองดูกันว่า AI ที่น่าสนใจมีตัวไหนบ้าง

ก่อนอื่นผมอยากให้ได้เห็นภาพรวมของโมเดลนี้ก่อน เพราะผมหยิบยกโมเดลนี้ขึ้นมาบ่อย ๆ

โดยทั่วไปแล้ว AI สำหรับการวิจัยแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม ได้แก่ 1) AI Creativity มีจุดเด่นในด้านความคิดสร้างสรรค์ สามารถสร้างแนวคิดใหม่ ๆ ได้ 2) AI Academics มีจุดเด่นด้านการอ้างอิงทางวิชาการที่เชื่อถือได้ และได้รับการยอมรับจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ เมื่อใช้ AI สำหรับการวิจัย จึงควรใช้ทั้งสองกลุ่มร่วมกัน เพราะข้อจำกัดของ AI Academics ที่ทำไม่ได้คือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ เชิงคุณภาพ เนื่องจาก AI Academics จะโดดเด่นด้านการทบทวนวรรณกรรม คำถามทั่วไป หรือการช่วยอ่านเอกสาร ในขณะเดียวกัน ข้อจำกัดของ AI Creativity คือ การอ้างอิง การเข้าถึงฐานข้อมูลวิชาการ ดังนั้น ควรใช้ AI ทั้ง 2 กลุ่มนี้ร่วมกันเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุด

นอกจากนี้ ยังมี AI อีกกลุ่มหนึ่งที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ โดย ChatGPT นั้นสามารถวิเคราะห์ได้ดีในระดับหนึ่ง แต่ AI อื่น ๆ ก็มีจุดเด่นที่แตกต่างกันไป เช่น ChatGPT มีความคิดสร้างสรรค์สูง ส่วน Bing และ Bard มีการอ้างอิง ส่วน Claude นั้นมีความเชี่ยวชาญด้านภาษาไทย เมื่อลองใช้คำถามเดียวกันกับ AI ต่าง ๆ พบว่าคำตอบที่ได้จะมีความแตกต่างกันเล็กน้อย เราจึงไม่ควรใช้ AI แค่ตัวใดตัวหนึ่ง เพราะแต่ละตัวก็มีข้อดีและข้อจำกัดที่แตกต่างกัน

ในโลกของ AI ไม่ได้มีแค่ ChatGPT

เวลาทำวิจัย ควรใช้ AI หลายตัวร่วมกันเพราะแต่ละตัวมีข้อดีข้อจำกัดที่แตกต่างกัน อย่าง Claude.ai ผมชอบมาก ภาษาไทยดีมาก ไม่ว่าจะถามคำถามง่าย ๆ หรือแปลภาษาไทยเป็นภาษาอังกฤษก็ทำได้ค่อนข้างดี และยังสามารถใช้ prompt ได้เหมือนกับ ChatGPT ด้วย ถ้าให้คะแนน ChatGPT จากเต็ม 100 ผมให้ประมาณ 90 คะแนน ส่วน Claude.ai ผมให้ประมาณ 94-95 คะแนน และถ้าอยากให้ ChatGPT เก่งเรื่องภาษา เราต้องบอกให้เขา Act as หรือเป็นกูรูทางด้านภาษาไทย เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการแปลภาษา ก็จะทำให้เขาฉลาดขึ้น

นอกจาก ChatGPT กับ Claude.ai แล้ว เดี๋ยวเราลองไปดู Perplexity กันบ้าง ซึ่งข้อดีของมันคือจะมีข้อมูลอ้างอิงมาให้ด้วย เหมาะสำหรับการทำรายงานหรือรวบรวมข้อมูลทั่วไป คล้าย ๆ กับ Bing แต่จะไม่เหมาะในเชิงการอ้างอิงทางวิชาการนั่นเอง

หลังจากได้อธิบายเกี่ยวกับ ChatGPT, Claude และ Perplexity ไปแล้ว ผมได้ลองเปรียบเทียบข้อดีและข้อเสียของทั้ง 3 ตัวนี้ผ่าน ChatGPT สรุปได้ตามตารางดังนี้

สรุปมาให้เเล้ว Ai สำหรับงานวิจัยตัวช่วยเพิ่มศักยภาพ ตอบโจทย์ทุกสาขาวิชา

ChatGPT

ข้อดี

• ความสามารถในการตอบคำถามและสนทนาเกี่ยวกับหัวข้อต่าง ๆ

• ข้อมูลอ้างอิงที่กว้างขวาง

• ความสามารถในการสร้างข้อความและเนื้อหาใหม่ ๆ

• การรวบรวมข้อมูลจากหลาย ๆ แหล่ง

ข้อเสีย

• ข้อจำกัดในการเข้าถึงข้อมูลล่าสุดหรือข้อมูลเฉพาะทาง

• ความเสี่ยงในการสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือเข้าใจผิด

Claude

ข้อดี

• ประสิทธิภาพในการเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามที่ซับซ้อน

• การเน้นความถูกต้องของข้อมูล

• ความสามารถในการปรับตัวตามบริบทและสไตล์การสื่อสารของผู้ใช้

ข้อเสีย

• ข้อมูลที่จำกัดเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของ Claude เนื่องจากเป็นผลิตภัณฑ์ใหม่

Perplexity

ข้อดี

• อินเทอร์เฟซที่เน้นการใช้งานง่าย

• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่อความแม่นยำ

• ความเร็วในการตอบกลับ

ข้อเสีย

• ข้อมูลจำกัดเกี่ยวกับความสามารถและประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับ ChatGPT และ Claude

จากที่กล่าวไปข้างต้นคือ AI Creativity เน้นไปที่การสร้างเนื้อหารูปแบบใหม่ ๆ มีความคิดสร้างสรรค์สูง ต่อไปเราไปดูฝั่ง AI Academics กันบ้าง โดยตัวอย่างที่น่าสนใจคือ SciSpace ซึ่งโดดเด่นในเรื่องการทบทวนวรรณกรรม หรือ Literature Review และยังช่วยให้นักวิจัยสามารถเข้าถึงการอ้างอิงของบทความวิจัยแต่ละบทความได้อีกด้วย

นอกเหนือจาก AI Creativity และ AI Academics แล้ว ยังมี AI อีกกลุ่มหนึ่งที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ ดังนี้

AI สำหรับการวิเคราะห์สถิติเชิงปริมาณ

• Julius.ai

• ChatGPT (Data Analysis)

• Claude

• Tableau

• Akkio

• Polymer

AI สำหรับการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ

• Claude

• ChatGPT

• NVivo

• MAXQDA

• ATLAS.ti

• Quirkos

• Leximancer

• Rayyan

จากที่ได้เรียนรู้ในวันนี้ จะเห็นได้ว่า AI ในการทำวิจัยไม่ได้มีแค่ ChatGPT เท่านั้น แต่ยังมีเทคโนโลยีอื่น ๆ อีกมากมายที่สามารถช่วยอำนวยความสะดวกให้กับนักวิจัยได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือเราต้องรู้จักเลือกใช้ AI ให้เหมาะสมกับงานวิจัยของเรา และหวังว่านี่คงเป็นการเปิดโลกให้เห็นอาณาจักรของ AI ที่กําลังงอกงามและเจริญเติบโต ผมอยากแนะนำให้ทุกคนใช้ AI กันให้มากขึ้น ขอให้ทุกท่านประสบความสำเร็จในการทำวิจัย ทำงานให้มีคุณภาพ สำเร็จอย่างรวดเร็ว และขอให้สนุกกับการวิจัยครับ

…

กลัวไม่จบปริญญาโท ปริญญาเอก

เพราะติดปัญหางานวิจัย

นี่คือทางออก นี่คือสิ่งที่คุณต้องการ

หากคุณต้องการจบเร็วที่สุดและแน่นอนที่สุด

สร้างทักษะการใช้ AI ทำงานวิจัย

หลักสูตรออนไลน์ที่ออกแบบโดย

อาจารย์ปุจ ดร.สุขยืน เทพทอง

ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิจัย กลยุทธ์ และพัฒนาธุรกิจ 10 X โดยใช้ AI

…