คำศัพท์ AI ถูกถอดรหัส: คู่มือเข้าใจง่ายว่าอะไรสำคัญ (และอะไรไม่สำคัญ)

AI อยู่ทุกที่ แต่ลองมองดูจริง ๆ แล้ว — คำว่า “ศัพท์ AI” เหล่านี้เป็นเพียงคำพูดที่ใช้เป็นคำโฆษณาที่แปะไว้ในหน้าเสนอขายและหน้าผลิตภัณฑ์มากมาย ถ้าคุณเคยรู้สึกท่วมท้นกับคำย่ออย่าง AGI, LLM หรือ A2A คุณไม่ได้อยู่ตามลำพัง

คู่มือนี้จะแบ่งแยกทุกอย่างออกมาเป็นภาษาอังกฤษง่าย ๆ ไม่มีศัพท์เทคนิค ไม่มีคำโฆษณา มีแต่สิ่งที่สำคัญจริง ๆ ในปี 2025 และปีต่อไป

ไม่ว่าคุณจะอยู่ในแผนกบุคคล, IT, การตลาด, ปฏิบัติการ หรือแค่พยายามจะดูฉลาดในการประชุมครั้งต่อไป นี่คือบทเรียนที่่าย่อบสำหรับคุณ บันทึกมันไว้ แชร์มัน ไว้ที่บุ๊คมาร์คของคุณ มาถอดรหัส ศัพท์ AI ด้วยกัน — และเรียนรู้วิธีการใช้งานเพื่อทำสิ่งต่าง ๆ ให้สำเร็จจริง

ทำไมศัพท์ AI ถึงสำคัญในปี 2025

AI ไม่ใช่การทดลองทางเทคโนโลยีอีกต่อไป มันเป็นเครื่องยนต์ในเครื่องมือนัดหมาย กระบวนการสรรหา จอแดชบอร์ดวิเคราะห์ และการแจ้งเตือนใน Slack แต่คนส่วนใหญ่นั้นยังไม่พูดภาษานี้

นี่คือเหตุผลว่าทำไมการรู้จัก ศัพท์ AI ถึงสำคัญ:

• คุณจะ ระบุสิ่งที่เป็นแค่โฆษณา จากคุณค่าที่แท้จริง

• คุณจะตัดสินใจได้ฉลาดขึ้นเมื่อ ประเมินผู้ขาย.

• คุณจะเข้าใจในที่สุดว่า เครื่องมือของคุณทำงานอย่างไร.

• คุณจะร่วมมือกันได้ดีกับนักพัฒนาและทีมเทคโนโลยี

ตัวอย่างจริง:

ทีม HR ซื้อ “AI chatbot” เพื่อทำให้การจ้างงานอัตโนมัติ แต่กลับกลายเป็นแบบฟอร์มการติดต่อพื้นฐาน ไม่มี NLP ไม่มีระบบอัตโนมัติและไม่มีการผสมผสานทำไม? เพราะพวกเขาไม่เข้าใจศัพท์เหล่านั้น

ศัพท์ AI ที่คุณจำเป็นต้องรู้จริง ๆ เท่านั้น

มาเริ่มต้นจากแนวคิดหลักที่คุณจะได้พบมากที่สุด

ตัวแทน AI

ระบบที่มองเห็นตัดสินใจและปฏิบัติเพื่อไปสู่เป้าหมาย ไม่ต้องการการป้อนคำสั่งเพื่อเคลื่อนไหว - มันมีความคิดริเริ่มเอง คิดเสียว่าเป็นผู้ช่วยดิจิตอลที่ไม่รู้จักเหนื่อย

Agentic AI

AI ที่สามารถตั้งเป้าหมายของตนเองและดำเนินการโดยไม่ต้องมีคำแนะนำอย่างต่อเนื่อง มันเรียนรู้ตามเวลาซึ่งสามารถเพิ่มผลลัพธ์ได้ตลอดเวลา ตัวอย่าง: การจัดเวลางานและแก้ไขปัญหาความขัดแย้งด้วยตนเอง

A2A (Agent-to-Agent)

โปรโตคอลการสื่อสารที่ช่วยให้ตัวแทน AI ที่เป็นอิสระสามารถร่วมมือกัน AI จัดเวลาของคุณอาจพูดคุยกับ AI ระบบบัญชีเพื่อซิงค์ชั่วโมงทำงาน การทำงานล่วงเวลาและการปฏิบัติตามกฎหมาย

AGI vs ANI

AGI

(Artificial General Intelligence)

รูปแบบ AI ที่ยังไม่ได้เกิดขึ้นจริงที่สามารถเรียนรู้และมีเหตุมีผลเหมือนมนุษย์ มันยังไม่มีอยู่ แต่เป็นหัวข้อใหญ่ในข่าว

ANI

(Artificial Narrow Intelligence)

AI ที่แท้จริงในโลกที่มีความเชี่ยวชาญในหน้าที่เดียว - เช่น การจัดเวลา การจดจำใบหน้า หรือการแปล นี่คือ AI ที่คุณใช้อยู่ในปัจจุบัน

AI Chatbots: เกินกว่าบทสนทนาเล็ก ๆ

วิตถุดิบ AI chatbot สมัยใหม่สามารถ:

• ตอบคำถาม HR

• จัดการคำขอพักผ่อน

• ให้คำแนะนำการเริ่มงาน

• ทำตัวเป็นตัวแทนสนับสนุนตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน

เครื่องมือเช่น ChatGPT, Claude, Gemini และบอทที่พัฒนาจากเอกสารภายในสามารถมีประโยชน์ลึกซึ้ง

ระบบอัตโนมัติ vs ระบบประสานงาน

AI ระบบอัตโนมัติ

จัดการงานที่เฉพาะเจาะจงและซ้ำซาก — เช่น การตั้งป้ายตั๋ว การมอบหมายกะ หรืการส่งการแจ้งเตือน

AI ระบบประสานงาน

เชื่อมระบบและงานเข้ากับกระบวนการปลายทางถึงปลายทาง คิดเสียว่าการเริ่มงานใหม่ การตั้งรูปแบบกะของพวกเขา การซิงค์บัญชีเงินเดือน และการส่งเอกสารตามกฎหมาย

โมเดล AI และครอบครัว

โมเดล AI

อัลกอริทึมหลักที่ฝึกมาเพื่อแมปข้อมูล เข้าไปยังผลลัพธ์ GPT-4o, Claude 3 และ Gemini 1.5 คือตัวอย่าง

ครอบครัวโมเดล

กลุ่มของโมเดลที่เกี่ยวข้องกันที่ฝึกบนสถาปัตยกรรมที่คล้ายคลึงกันแต่มาใช้ในการทำงานที่แตกต่าง GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o ทั้งหมดอยู่ในครอบครัว GPT

ความสอดคล้อง, ความสนใจ & อคติ

ความสอดคล้อง

ทำให้พฤติกรรม AI สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ ความสอดคล้องไม่ดี = การกระทำที่ไม่ได้ตั้งใจ

ความสนใจ

วิธีการที่โมเดล 'โฟกัส' ไปที่ข้อมูลที่สำคัญที่สุดเพื่อสร้างการตอบสนอง สำคัญมากสำหรับโมเดลเปลี่ยนรูป

อคติ

ถ้าข้อมูลการฝึกมีอคติ ผลลัพธ์ของ AI ก็จะมีด้วยเช่นกัน สิ่งนี้สำคัญกับ HR การปฏิบัติตามกฎหมายและการตัดสินใจ

การผสาน AI

ใช้แพลตฟอร์ม อย่างเช่น:

• Zapier เพื่อทำการกระทำระหว่างแอปพลิเคชัน

• API เพื่อฝังฟีเจอร์ AI

• เครื่องมือที่ไม่ต้องใช้โค้ด เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติที่ชาญฉลาดโดยไม่ใช้เวลาในการพัฒนา

ตัวอย่าง: ใช้ ChatGPT ในการสร้างรายงานกะภายใน Shifton โดยอิงจากข้อมูลติดตามเวลา

ศัพท์ AI ขั้นสูงที่คุณจะได้เห็นมากขึ้น

LLM (โมเดลภาษาใหญ่)

พลังงานหลักเบื้องหลังบอทแชท การสร้างเนื้อหา และการตอบคำที่ชาญฉลาด LLM ฝึกด้วยชุดข้อมูลตัวหนังสือขนาดใหญ่และทำงานด้านภาษาได้อย่างหลากหลาย

LLM ที่เป็นที่นิยม:

• GPT-4o (OpenAI)

• Claude 3 (Anthropic)

• Gemini 1.5 (Google)

• Mistral (open-source)

RAG (การสร้างที่เพิ่มด้วยการดึงข้อมูล)

รวมโมเดลภาษากับเสิร์ชเอ็นจิ้นหรือฐานข้อมูลเอกสารเพื่อสร้างการตอบโต้ที่รับรู้บริบทในเวลาจริง มีประโยชน์ต่อ AI ตัวแทนสนับสนุนและฐานความรู้

การเรียนรู้ที่ไม่ระบุตัวอย่าง/การเรียนรู้น้อย

• ไม่ระบุตัวอย่าง: AI ทำบางสิ่งโดยไม่มีตัวอย่าง

• ตัวอย่างน้อย: AI ใช้ไม่กี่ตัวอย่างในคำแนะนำเพื่อเรียนรู้วิธีการทำงาน

ทักษะเหล่านี้ทำให้ AI ปรับตัวได้เร็ว - เหมาะสำหรับการวิเคราะห์แนวโน้มใหม่ในการติดตามปัญหาหรือผลตอบรับ HR

AI หลายโมดอล

โมเดลที่เข้าใจตัวหนังสือ, รูปภาพ, เสียง, หรือวิดีโอพร้อมกัน เหมาะสำหรับการตีความตารางเวลากราฟิก, คำสั่งเสียง และการป้อนแบบฟอร์มพร้อมกัน

ฐานข้อมูลเวคเตอร์

เก็บข้อมูลในรูปแบบที่ AI เข้าใจและค้นหาโดยความหมาย (ไม่ใช่โดยคีย์เวิร์ด) ทำให้มีพลังมากในด้านการค้นหาเอกสาร บอทแชท และการปรับเปลี่ยนตามความสนใจ

เครื่องมือที่นิยม:

• Pinecone

• Weaviate

• Chroma

สารานุกรมฉบับเต็มของ 40+ คำศัพท์ AI (อธิบายง่าย)

1. ตัวแทน AI — ระบบที่สามารถตัดสินใจและดำเนินการสู่เป้าหมายโดยไม่ต้องมีกำกับดูแลจากมนุษย์

2. Agentic AI — AI ที่กำหนดเป้าหมายของตนเองและมีความคิดริเริ่มตามสิ่งแวดล้อมของมัน

3. A2A (Agent-to-Agent) — โปรโตคอลสำหรับตัวแทน AI เพื่อสื่อสารและทำงานร่วมกัน

4. AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) — AI ที่สมมติกับระดับการเรียนรู้และเหตุมีผลแบบมนุษย์

5. ANI (ปัญญาประดิษฐ์แคบ) — AI ที่ทำหน้าที่ที่หนึ่งเฉพาะ

6. โมเดล AI — ฟังก์ชันที่ได้รับการฝึกที่แปลงข้อมูลเข้าเป็นผลลัพธ์ที่ชาญฉลาด

7. ครอบครัวโมเดล — กลุ่มของโมเดล AI ที่เกี่ยวข้องกันที่สร้างจากสถาปัตยกรรมเดียวกัน

8. LLM (โมเดลภาษาใหญ่) — โมเดลที่ฝึกด้วยข้อมูลภาษาขนาดใหญ่เพื่อเข้าใจและสร้างตัวหนังสือแบบมนุษย์

9. AI หลายโมดอล — AI ที่เข้าใจและทำงานกับหลายประเภทของข้อมูลเข้า (ข้อความ, ภาพ, เสียง)

10. ฐานข้อมูลเวคเตอร์ — ประเภทของฐานข้อมูลที่ใช้เก็บและค้นหาข้อมูลบนความหมายไม่ใช่เพียงคีย์เวิร์ด

11. การฝังตัว — การแทนค่าตัวเลขของข้อความ/ข้อมูลที่ช่วย AI เข้าใจความสัมพันธ์และความหมาย

12. RAG (การสร้างที่เพิ่มด้วยการดึงข้อมูล) — รวมการค้นหาเวลาจริงกับการสร้างเพื่อให้ได้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น

13. การวิศวกรรมดีดดด — สร้างข้อมูลเข้าที่ดีกว่าเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามต้องการจาก AI

14. การเรียนรู้ที่ไม่ระบุตัวอย่าง — AI ทำหน้าที่โดยไม่เคยเห็นมันมาก่อน

15. การเรียนรู้ตัวอย่างน้อย — AI เรียนรู้หน้าที่ใหม่ด้วยเพียงไม่กี่ตัวอย่าง

16. การปรับแต่ง — การปรับโมเดลทั่วไปให้กับงานหรือชุดข้อมูลเฉพาะ

17. การใช้ประโยชน์ — การฝึกระยะเริ่มแรกของโมเดล AI ด้วยชุดข้อมูลกว้าง

18. ภาพมโน — เมื่อ AI ให้คำตอบที่เป็นเท็จหรือไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจ

19. อคติ — ความไม่ยุติธรรมที่เป็นระบบในพฤติกรรม AI เนื่องจากข้อมูลการฝึกที่ไม่สมดุล

20. ความสอดคล้อง — การทำให้ผลลัพธ์ AI ตรงกับเป้าหมาย มูลค่าและจริยธรรมของมนุษย์

21. AI เชิงรัฐธรรมนูญ — ฝึกโมเดลโดยใช้หลักจริยศาสตร์ที่ฝังไว้

22. ความสามารถในการอธิบาย — ความสามารถในการเข้าใจว่าทำไม AI จึงตัดสินใจเช่นนั้น

23. กล่องทึบ — โมเดลหรือระบบที่การทำงานภายในไม่เป็นโปร่งใสหรือสามารถอธิบายได้

24. การวิเคราะห์วิธีคิดแบบลูกโซ่ — เทคนิคที่ AI อธิบายขั้นตอนก่อนจะสรุป

25. RLHF (การเรียนรู้เสริมจากความคิดเห็นของมนุษย์) — วิธีฝึกที่ความคิดเห็นของมนุษย์ชี้นำกระบวนการเรียนรู้

26. ข้อมูลสังเคราะห์ — ข้อมูลที่สร้างขึ้นเทียมเพื่อฝึกหรือทดสอบโมเดล

27. น้ำหนักเปิด — เมื่อพารามิเตอร์ของโมเดลมีการแชร์สาธารณะ (โอเพ่นซอร์ส)

28. โมเดลปิด — โมเดล AI ที่เป็นทรัพย์สินที่ภายในไม่เข้าถึงได้

29. โทเค็น — หน่วยเล็กที่สุดของข้อความที่โมเดล AI ใช้ (มักจะเป็นคำหรือส่วนของคำ)

30. ความหน่วง — เวลาที่ล่าช้าระหว่างการป้อนข้อมูลจากผู้ใช้และการตอบกลับของ AI

31. การอ้างอิง — การใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกเพื่อสร้างผลลัพธ์

32. การรองรับ — การเชื่อมโยงผลลัพธ์ AI กับข้อมูลจริงที่ตรวจสอบได้

33. AI อัตโนมัติ — AI ที่สามารถดำเนินการได้ตามลำดับต่อเนื่องอย่างอิสระโดยไม่ต้องการการแทรกแซง

34. การทดสอบมาตรฐาน — การทดสอบผลการทำงานของ AI โดยใช้ชุดข้อมูลและงานที่สร้างมาตรฐาน

35. บรรทัดกั้น — ข้อจำกัดหรือกฎเกณฑ์ที่ตั้งไว้เพื่อป้องกันการใช้หรือความผิดพลาดของ AI

36. ลูกบิดการปรับ — การตั้งค่าที่ปรับได้ซึ่งเปลี่ยนแปลงลักษณะการทำงานของโมเดล AI

37. การปรับขยาย — ประสิทธิภาพของระบบ AI ในการจัดการกับความต้องการของผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้น

38. การเทรนมากเกินไป — เมื่อโมเดลทำงานได้ดีเยี่ยมบนข้อมูลฝึก แต่ล้มเหลวในโลกจริง

39. การปรับตัวทั่วไป — ความสามารถของ AI ในการทำงานได้ดีบนข้อมูลที่ไม่เคยเห็น

40. NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) — สาขา AI ที่ไปที่การเข้าใจและสร้างภาษามนุษย์

41. การระบุข้อมูล — การติดป้ายกำกับข้อมูลดิบ (รูปภาพ, ข้อความ, ฯลฯ) เพื่อสอน AI ว่ากำลังเห็นอะไร

42. การเรียนรู้ที่มีการกำกับดูแลด้วยตนเอง — การฝึก AI ให้เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ

43. AI ผู้ช่วย — AI ประเภทหนึ่งที่เสริมสร้างไม่แทนที่คนทำงาน

44. การประสานงาน — การเชื่อมต่อเครื่องมือที่มีพลังก AI เข้ากับกระบวนการอัตโนมัติที่ชาญฉลาด

กรณีการใช้งานจริงที่ข้ามทีม

HR:

• AI คาดการณ์ความเสี่ยงในการหมดไฟ

• สร้างแผนเริ่มงาน

• ติดธงการละเมิดกฎหมายแรงงาน

Ops:

• คาดการณ์ปัญหาการครอบคลุมกะ

• พยากรณ์สินค้าคงคลังและความต้องการ

• เพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง

การตลาด:

• สรุประสิทธิภาพแคมเปญ

• เขียนแบบตัวเลือกโฆษณาหลายแบบ

• ปรับเนื้อหาตามกลุ่มผู้ใช้

การสนับสนุน:

• จัดลำดับความสำคัญตั๋วตามความเร่งด่วนและความรู้สึก

• สรุปล็อกการโทร

• แนะนำการแก้ไขโดยอัตโนมัติ

วิธีการรักษาตัวที่ทันสมัยโดยไม่ต้องรู้ทุกอย่าง

คุณไม่จำเป็นต้องจำทุกศัพท์แค่รู้เพียงพอแล้วที่จะ:

• ถามคำถามที่ถูกต้อง

• ระบุ BS ในการเสนอขายของผู้จำหน่าย

• ทำงานอัตโนมัติอย่างมั่นใจ

เคล็ดลับ:

• ติดตามจดหมายข่าว AI บางส่วน (เช่น บล็อก Shifton)

• ตั้งค่าการแจ้งเตือนสำหรับการอัปเดตผลิตภัณฑ์

• ทดสอบเล็ก ๆ น้อย ๆ แล้วค่อยขยายสิ่งที่ได้ผล

คำสุดท้าย: มารักษาความจริงไว้

ใช่ มีหลายร้อย ศัพท์ AI ล้อมรอบไปตลอด แต่ส่วนใหญ่จะไม่เปลี่ยนแปลงวันทำงานของคุณ แต่นี่คือสิ่งที่อาจจะเปลี่ยนได้

ตอนนี้ที่คุณเข้าใจภาษานั้น เริ่มใช้งานมันได้เลย พัฒนากระบวนการ ทดสอบเครื่องมือ ทำงานน่าเบื่อให้เป็นอัตโนมัติ

ให้ AI ทำงานหนัก คุณรับผิดชอบส่วนที่เป็นมนุษย์

✅ การเรียกร้องให้มีการดำเนินการ

เริ่มใช้ AI ในการจัดการบุคลากรของคุณวันนี้

สำรวจว่าเครื่องมือจัดเวลางาน, การติดตามเวลา, และระบบอัตโนมัติของ Shifton ที่มาพร้อม AI สามารถยกระดับการดำเนินงานของคุณได้อย่างไร

👉 ค้นพบฟีเจอร์ AI ของ Shifton →