5 จุดวัดความสามารถของ AI (แบบฟรี) ผ่านการประเมินข้อความ

สำหรับบทความนี้ เกิดจากมีคำถามในใจว่า AI (เน้นเจ้าที่ให้ใช้ฟรี : deepseek / chatgpt / gemini / copilot / perplexity แถม Claude.ai) แต่ละเจ้านั้น มีความสามารถในการสร้างข้อความ หรือยทความได้ดีแค่ไหน แต่หากจะวัดจากการสร้างข้อความโดยตรงนั้น เป็นเรื่องที่ยาก จึงลองมาคิดแบบย้อนกลับ คือ เอาข้อความจริง ๆ ให้ AI วิเคราะห์ออกมาเป็นระดับคะแนน ซึ่งความสามารถในการวิเคราะห์นี้ก็จะสะท้อนถึงความสามารถในการ “สร้าง” นั่นเอง ประมาณว่า คิดเห็น ก็สร้างได้

การวัดความสามารถของ AI

การประเมินความสามารถของ Generative AI มีหลายหัวข้อ หลายประเด็น ขึ้นอยู่กับประเภทของ AI และการใช้งานที่เกี่ยวข้อง ซึ่งการประเมิน Generative AI ควรพิจารณาทั้งคุณภาพของเนื้อหา ประสิทธิภาพในการทำงาน ความปลอดภัย และความสามารถในการปรับตัว โดยอาจใช้เครื่องมือและเกณฑ์มาตรฐาน เช่น BLEU (สำหรับข้อความ), FID (สำหรับภาพ), MOS (สำหรับเสียง) และการทดสอบความปลอดภัยของโมเดลร่วมด้วย ในบทความนี้ จะใช้หัวข้อต่อไปนี้ กับ AI ทั้ง 5 เจ้า

1. คุณภาพของผลลัพธ์ (Output Quality)

ความแม่นยำ (Accuracy): ผลลัพธ์ถูกต้องตามความจริงหรือไม่
ความสมเหตุสมผล (Coherence): ข้อความหรือเนื้อหาสมเหตุสมผลและเป็นธรรมชาติหรือไม่
ความสมบูรณ์ (Completeness): ผลลัพธ์มีข้อมูลเพียงพอหรือไม่
ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity): ผลงานมีความแปลกใหม่หรือน่าสนใจหรือไม่

2. ความสามารถทางภาษา (Linguistic Capability)

ความสามารถในการเข้าใจภาษา (Comprehension): AI เข้าใจคำถามหรือบริบทได้ดีแค่ไหน
ความสามารถในการเขียน (Fluency): ข้อความไหลลื่นและเป็นธรรมชาติหรือไม่
การใช้ไวยากรณ์ (Grammar & Syntax): AI ใช้ไวยากรณ์ถูกต้องหรือไม่
ความหลากหลายของคำศัพท์ (Vocabulary Diversity): มีการใช้คำศัพท์ที่เหมาะสมและหลากหลายหรือไม่

3. ความสามารถในการสร้างสรรค์เนื้อหา (Content Generation)

การสร้างข้อความ (Text Generation): สามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพและเกี่ยวข้องได้หรือไม่
การสร้างรูปภาพ (Image Generation): สร้างภาพที่ตรงกับคำบรรยายและมีคุณภาพสูงหรือไม่
การสร้างเสียง/เพลง (Audio & Music Generation): AI สร้างเสียงหรือดนตรีที่เหมือนมนุษย์หรือมีเอกลักษณ์หรือไม่
การสร้างวิดีโอ (Video Generation): วิดีโอมีความลื่นไหล สมจริง และสอดคล้องกับเนื้อหาหรือไม่

4. ความสามารถในการทำงานเฉพาะทาง (Domain-Specific Capability)

การประมวลผลข้อมูลทางเทคนิค (Technical Knowledge): AI เข้าใจข้อมูลในสาขาเฉพาะทาง เช่น วิทยาศาสตร์ การแพทย์ หรือกฎหมาย ได้แม่นยำหรือไม่
ความสามารถด้านศิลปะและการออกแบบ (Artistic & Design Skills): AI สามารถสร้างสรรค์งานศิลปะที่มีคุณภาพสูงหรือมีสไตล์เฉพาะได้หรือไม่
การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis): AI มีความสามารถในการวิเคราะห์และสรุปข้อมูลเชิงลึกหรือไม่

5. จริยธรรม (Ethics)

การป้องกันข้อมูลเท็จ (Misinformation Prevention): AI หลีกเลี่ยงการให้ข้อมูลผิดพลาดหรือบิดเบือนหรือไม่
การป้องกันอคติ (Bias & Fairness): AI มีอคติในเนื้อหาที่สร้างขึ้นหรือไม่
การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล (Privacy & Security): AI มีมาตรการป้องกันข้อมูลส่วนบุคคลและเคารพความเป็นส่วนตัวหรือไม่
การกรองเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม (Harmful Content Filtering): AI หลีกเลี่ยงการสร้างเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือผิดกฎหมายหรือไม่

ข้อความที่จะใช้ทดสอบวัดความสามารถของ AI (แบบฟรี)

เพื่อความเป็นธรรมกับทุกเจ้า เราจะใช้ข้อความที่มีในอินเตอร์เน็ต และคิดว่า AI เหล่านี้ ได้เห็นข้อความนี้แล้ว ซึ่งเราได้หยิบมาจาก https://th.wikipedia.org/wiki/ ในหัวเรื่อง “การตลาดดิจิทัล” ดังรูป

Prompt สำหรับถาม AI

ผลสรุปการเปรียบเทียบคะแนนวัดความสามารถของ AI (แบบฟรี)

ผลคะแนนวัดความสามารถของ AI (แบบฟรี) ที่วัดจากการวิเคราะห์ของ AI แต่ละเจ้า เป็นดังตาราง (ยกเว้น deepseek) ที่ไม่สามารถบอกคะแนนได้ อาจเนื่องจากอยู่ช่วงเปิดตัวใหม่ และมีคนใช้งานมาก ผลคะแนนมีความใกล้เคียงกันในภาพรวม จะมีก็แต่ Perplexity ที่ให้คะแนนบทความนี้น้อยกว่าเพื่อน ๆ เจ้าอื่น

ต่อไปเรามาพิจารณาลงรายละเอียดความสามารถของ AI ในแต่ละประเด็น ทีละเจ้า

@deepseek

ดังแจ้งข้างบน ว่า deepseek ไม่ออกผล ไม่ให้คะแนน เนื่องจากมีผู้ใช้งานเยอะ

The server is busy. Please try again later.

@chatgpt

ChatGPT ไม่อธิบายอะไรมากนัก ให้คะแนน และคำอธิบายสั้น ๆ มาให้

เกณฑ์การวิเคราะห์	คะแนน (0-100)	คำอธิบายเพิ่มเติม
Output Quality	90	คุณภาพของผลลัพธ์สูง โครงสร้างประโยคชัดเจน การใช้คำศัพท์เหมาะสม
Linguistic Capability	95	ใช้ภาษาได้ดี มีความแม่นยำในการสื่อความหมายและการเรียบเรียงคำ
Content Generation	85	สามารถสร้างเนื้อหาที่ครอบคลุมประเด็นสำคัญ แต่ยังสามารถเพิ่มตัวอย่างหรือกรณีศึกษาเพื่อเพิ่มความสมบูรณ์ของข้อมูล
Domain-Specific Capability	88	มีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับการตลาดดิจิทัล แต่สามารถเจาะลึกในด้านกลยุทธ์หรือแนวโน้มที่ทันสมัยเพิ่มเติมได้
Ethics	92	ไม่มีการละเมิดจริยธรรม ข้อมูลเป็นกลางและไม่มีการบิดเบือนข้อเท็จจริง

สรุป
Generative AI ให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพดีในด้านการตลาดดิจิทัล มีความแม่นยำทางภาษาสูงและสร้างเนื้อหาได้ครอบคลุม อย่างไรก็ตาม อาจต้องเพิ่มรายละเอียดในเชิงกลยุทธ์และตัวอย่างเพื่อให้เนื้อหามีความลึกซึ้งมากขึ้น

@Gemini

Gemini ให้ทั้งคะแนน คำอธิบายสั้น ๆ และคำอธิบายเพิ่มเติมให้ด้วย

ตารางวิเคราะห์ความสามารถของ Generative AI สำหรับข้อความที่กำหนด

หมายเหตุ: การให้คะแนนความสามารถของ Generative AI ในแต่ละด้านเป็นการประเมินเชิงคุณภาพที่ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น ความซับซ้อนของข้อความ, คุณภาพของโมเดล AI ที่นำมาใช้, และบริบทในการใช้งาน ดังนั้น คะแนนที่ให้เป็นเพียงค่าประมาณการ

ด้านความสามารถ	คะแนน (0-100)	เหตุผลสนับสนุน
Output Quality	70	ข้อความมีความถูกต้องทางไวยากรณ์และการสะกดคำสูง มีโครงสร้างที่ชัดเจน แต่ยังขาดความหลากหลายในรูปแบบการนำเสนอข้อมูล
Linguistic Capability	80	แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในภาษาและความสามารถในการใช้คำศัพท์ที่หลากหลายในการอธิบายแนวคิดที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการตลาดดิจิทัล
Content Generation	90	สามารถสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อได้อย่างครอบคลุม โดยมีการระบุถึงเทคนิคและช่องทางการตลาดดิจิทัลที่หลากหลาย
Domain-Specific Capability	95	แสดงให้เห็นถึงความรู้ความเข้าใจในโดเมนของการตลาดดิจิทัลอย่างลึกซึ้ง สามารถเชื่อมโยงแนวคิดต่างๆ ได้อย่างเหมาะสม
Ethics	85	ข้อความเน้นถึงการใช้เทคโนโลยีในการทำการตลาด ซึ่งเป็นประเด็นที่เกี่ยวข้องกับจริยธรรม แต่ยังขาดการกล่าวถึงประเด็นที่ละเอียดอ่อน เช่น การปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล หรือผลกระทบทางสังคม

ส่งออกไปยังชีต

คำอธิบายเพิ่มเติม:

Output Quality: ข้อความมีความถูกต้องทางภาษา แต่ยังขาดความสร้างสรรค์ในการนำเสนอข้อมูล อาจปรับปรุงได้โดยการเพิ่มตัวอย่างที่หลากหลาย หรือใช้ภาษาที่สื่อถึงความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น
Linguistic Capability: แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการใช้ภาษาที่หลากหลายและซับซ้อน แต่ยังสามารถพัฒนาได้โดยการใช้คำศัพท์ที่เฉพาะเจาะจงในแต่ละสาขาของการตลาดดิจิทัลมากขึ้น
Content Generation: สามารถสร้างเนื้อหาที่ครอบคลุม แต่ยังขาดการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มในอนาคตของการตลาดดิจิทัล
Domain-Specific Capability: แสดงให้เห็นถึงความรู้ความเข้าใจในโดเมนอย่างลึกซึ้ง แต่ยังสามารถพัฒนาได้โดยการเชื่อมโยงแนวคิดกับตัวอย่างที่เป็นปัจจุบันมากขึ้น
Ethics: ข้อความกล่าวถึงประเด็นทางจริยธรรมในระดับหนึ่ง แต่ยังสามารถพัฒนาได้โดยการวิเคราะห์ผลกระทบทางสังคมของเทคโนโลยีการตลาดดิจิทัลอย่างละเอียดมากขึ้น

สรุป:

Generative AI สามารถสร้างข้อความที่มีคุณภาพสูงและมีความรู้ความเข้าใจในโดเมนของการตลาดดิจิทัลได้เป็นอย่างดี อย่างไรก็ตาม ยังมีโอกาสในการพัฒนาความสามารถในด้านต่างๆ เช่น ความสร้างสรรค์ การวิเคราะห์เชิงลึก และการตระหนักถึงประเด็นทางจริยธรรม

การนำผลการวิเคราะห์ไปใช้:

ผลการวิเคราะห์นี้สามารถนำไปใช้ในการพัฒนาโมเดล Generative AI ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น รวมถึงการประเมินคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย AI นอกจากนี้ ยังสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาเครื่องมือสนับสนุนการทำงานของนักการตลาดดิจิทัลได้อีกด้วย

ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม:

Context: การประเมินความสามารถของ Generative AI ควรพิจารณาบริบทในการใช้งาน เช่น ประเภทของเนื้อหาที่ต้องการสร้าง หรือกลุ่มเป้าหมาย
Evaluation Metrics: ควรมีการกำหนดตัวชี้วัดที่ชัดเจนสำหรับการประเมินความสามารถของ Generative AI ในแต่ละด้าน
Human Evaluation: การประเมินโดยมนุษย์ยังคงมีความสำคัญในการประเมินคุณภาพของเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดย AI

คำถามเพิ่มเติม:

คุณต้องการให้ Generative AI สร้างเนื้อหาประเภทใด
คุณต้องการเน้นความสามารถด้านใดเป็นพิเศษ
คุณมีข้อกำหนดเฉพาะเกี่ยวกับรูปแบบและโครงสร้างของเนื้อหาหรือไม่

หากมีคำถามเพิ่มเติม สามารถสอบถามได้เลยค่ะ

@copilot

Copilot ให้คะแนนออกมา แต่ไม่ค่อยอธิบายอะไรสักเท่าใด

นี่คือตารางการวิเคราะห์ความสามารถของ Generative AI สำหรับข้อความที่ให้มา:

ด้านการวิเคราะห์	คะแนน (0 – 100)
Output Quality	95
Linguistic Capability	90
Content Generation	85
Domain-Specific Capability	88
Ethics	92

Output Quality: AI สามารถผลิตข้อความที่มีคุณภาพสูง ตรงประเด็น และน่าสนใจ

Linguistic Capability: AI มีความสามารถทางด้านภาษาที่ดีเยี่ยม สามารถสร้างข้อความที่มีไวยากรณ์และโครงสร้างที่ถูกต้อง

Content Generation: AI สามารถสร้างเนื้อหาที่หลากหลายและมีความสัมพันธ์กับเนื้อหาที่ได้รับมา

Domain-Specific Capability: AI มีความรู้เฉพาะด้านในเรื่องการตลาดดิจิทัลและสามารถนำมาประยุกต์ใช้ได้

Ethics: AI มีกระบวนการสร้างเนื้อหาที่มีจริยธรรมและไม่สร้างความเข้าใจผิดหรือผลกระทบเชิงลบ

ถ้ามีอะไรเพิ่มเติมหรือต้องการให้ช่วยประเมินอื่น ๆ เพิ่มเติม บอกได้นะครับ!

@perplexity

ตามสไตล์และจุดเด่นของ perplexity คือ ให้คะแนน ให้คำอธิบายสั้น ๆ ให้รูป และให้แหล่งอ้างอิงข้อมูล

Sources

Artificial Intelligence คืออะไร มีประโยชน์อย่างไรในการทำงาน – Ditto

dittothailand

Generative AI คืออะไร ทำอะไรได้บ้าง จะแย่งงานคนหรือไม่ ?

disruptignite

[PDF] AI Booklet

finearts.go

Show all

Answer

ด้านการวิเคราะห์	คะแนน (0-100)
Output Quality	85
Linguistic Capability	90
Content Generation	88
Domain-Specific Capability	75
Ethics	70

การวิเคราะห์ความสามารถของ Generative AI

Output Quality

Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพสูงและสอดคล้องกับบริบทได้ดี โดยเฉพาะในการผลิตข้อความที่อ่านเข้าใจง่ายและน่าสนใจ คะแนนอยู่ที่ 85 เนื่องจากยังมีบางกรณีที่อาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสมได้2 4.

Linguistic Capability

ในด้านความสามารถทางภาษา Generative AI แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเข้าใจและสร้างข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในเรื่องของการจัดรูปประโยคและการใช้ไวยากรณ์ที่ถูกต้อง คะแนนอยู่ที่ 90 เนื่องจากสามารถเรียนรู้และปรับตัวตามรูปแบบภาษาที่แตกต่างกันได้ดี2 6.

Content Generation

Generative AI มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาหลายประเภท เช่น บทความ อีเมล และโฆษณา ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ คะแนนอยู่ที่ 88 เพราะสามารถช่วยลดเวลาในการผลิตเนื้อหาและเพิ่มความหลากหลายได้2 4.

Domain-Specific Capability

ในด้านความสามารถเฉพาะทาง Generative AI ยังมีข้อจำกัดในบางสาขา โดยเฉพาะเมื่อจำเป็นต้องใช้ความรู้เชิงลึกหรือประสบการณ์เฉพาะเจาะจง คะแนนอยู่ที่ 75 เนื่องจากอาจไม่สามารถให้ข้อมูลที่ถูกต้องในบริบทเฉพาะได้เสมอไป5 6.

Ethics

ด้านจริยธรรม Generative AI ยังเผชิญกับความท้าทาย เช่น การสร้างข้อมูลที่อาจมีอคติหรือไม่เหมาะสม คะแนนอยู่ที่ 70 เนื่องจากยังคงต้องมีการกำกับดูแลและพัฒนามาตรการเพื่อป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด2 4.

มี Generative AI ที่สามารถสร้างข้อความในภาษาไทยได้หรือไม่

Generative AI สามารถใช้ในการสร้างวิดีโอเพื่อการตลาดได้หรือไม่

แถมอีก 1 เจ้า สำหรับ AI ที่สร้างข้อความได้

claude.ai

ทางด้านความสามารถ claude.ai จะนำเสนอคะแนน คำอธิบายสั้น ๆ และแสดงผลเป็นสีสวยงามดังรูป

ผมได้วิเคราะห์และสร้างการแสดงผลการประเมินความสามารถของ Generative AI สำหรับข้อความที่ให้มา โดยมีเหตุผลในการให้คะแนนแต่ละด้านดังนี้:

Output Quality (85/100):

เนื้อหามีความครบถ้วน ต่อเนื่อง
การนำเสนอเป็นระบบ แต่อาจมีการจัดโครงสร้างให้ดีกว่านี้ได้

Linguistic Capability (90/100):

ใช้ภาษาได้ถูกต้อง
มีการใช้คำศัพท์เฉพาะทางด้านการตลาดดิจิทัลได้อย่างเหมาะสม
โครงสร้างประโยคชัดเจน

Content Generation (88/100):

ครอบคลุมเนื้อหาหลากหลายด้าน
มีการอธิบายพัฒนาการและรูปแบบต่างๆ ของการตลาดดิจิทัล
มีการเชื่อมโยงเนื้อหาได้ดี

Domain-Specific Capability (92/100):

แสดงความเข้าใจในด้านการตลาดดิจิทัลอย่างลึกซึ้ง
ระบุเครื่องมือและช่องทางการตลาดดิจิทัลได้ครบถ้วน
อธิบายวิวัฒนาการของการตลาดดิจิทัลได้ชัดเจน

Ethics (95/100):

นำเสนอข้อมูลอย่างตรงไปตรงมา
ไม่มีอคติหรือการชี้นำ
ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและตรวจสอบได้

คะแนนแสดงในรูปแบบแผนภาพที่สร้างขึ้น พร้อมคำอธิบายประกอบแต่ละหัวข้อ

และทั้งหมดนี้คือผลการให้คะแนนของ AI แต่ละเจ้า ในประเด็นด้านการวัดความสามารถของ AI ในเรื่องการวิเคราะห์ (เขียน) บทความในมิติต่าง ต่อบทความที่เราหยิบของ Wiki มาทดลองประเมิน ส่วนคะแนนความสามารถของ AI เจ้าใด ดีกว่า เจ้าใด ก็คงต้องใช้หลาย ๆ อย่างมาตัดสินร่วมกันต่อไป ตามเหตุและปัจจัยที่แตกต่างกัน ซึ่งพอใช้เป็นแนวทางในการเลือก AI มาเป็นตัวช่วยในการเขียนบทความ ซึ่งทาง NichPR จะหาความรู้ แนวคิดใหม่ ๆ นำเสนอต่อๆ ไปในคลังบทความของเรา

Nich PR