ການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມດ້ວຍ AI: ວິທີ Extractive ແລະ Abstractive ແຕກຕ່າງກັນແນວໃດ?

ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າ ທ່ານເປັນພະນັກງານທີ່ຕ້ອງໄດ້ອ່ານບົດລາຍງານສະພາບລະດັບນໍ້າຂອງປະຈຳອາທິດທີ່ຍາວເຖິງ 50 ໜ້າ, ຫຼື ເປັນນັກສຶກສາທີ່ຕ້ອງອ່ານບົດວິໄຈຫຼາຍຮ້ອຍໜ້າເພື່ອເຮັດບົດຈົບຊັ້ນ. ໃນຍຸກອິນເຕີເນັດ, ພວກເຮົາມັກຈະເຫັນຄຳວ່າ TL;DR (Too Long; Didn’t Read ຫຼື ຍາວໂພດ ຂໍບໍ່ອ່ານ) ເຊິ່ງສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນວ່າຄົນເຮົາມີເວລາຈຳກັດໃນການອ່ານຂໍ້ມູນທີ່ຍາວເກີນໄປ.

ໂຊກດີທີ່ໃນປັດຈຸບັນ ເຕັກໂນໂລຊີ AI ສາມາດຊ່ວຍພວກເຮົາແກ້ໄຂບັນຫານີ້ໄດ້ ໂດຍການອ່ານ ແລະ ສະຫຼຸບໃຈຄວາມສຳຄັນໃຫ້ພາຍໃນບໍ່ເທົ່າໃດວິນາທີ. ແຕ່ AI ເຮັດແບບນັ້ນໄດ້ແນວໃດ? ມື້ນີ້ພວກເຮົາຈະມາທຳຄວາມເຂົ້າໃຈກັບເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ ເຊິ່ງເອີ້ນວ່າ NLP ແລະ ວິທີທີ່ມັນໃຊ້ສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມ 2 ຮູບແບບຫຼັກຄື: Extractive ແລະ Abstractive.

NLP ແມ່ນຫຍັງ?

ກ່ອນອື່ນໝົດ, ພວກເຮົາຕ້ອງມາຮູ້ຈັກກັບຄຳວ່າ NLP (Natural Language Processing) ຫຼື “ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ”. ເວົ້າງ່າຍໆກໍຄື ມັນເປັນສາຂາໜຶ່ງຂອງ AI ທີ່ສອນໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດ ເຂົ້າໃຈ, ຕີຄວາມໝາຍ ແລະ ສື່ສານດ້ວຍພາສາຂອງມະນຸດໄດ້ (ເຊັ່ນ: ພາສາລາວ, ພາສາອັງກິດ). ເມື່ອ AI ເຂົ້າໃຈພາສາແລ້ວ ມັນຈຶ່ງສາມາດຊ່ວຍພວກເຮົາສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມຍາວໆໄດ້.

ການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມຂອງ AI ແບ່ງອອກເປັນ 2 ວິທີຫຼັກ ຄື:

1. ວິທີ Extractive (ການສະກັດເອົາຄຳສັບເດີມ)

ວິທີນີ້ຄືກັບການທີ່ທ່ານເອົາ “ປາກກາໄຮໄລ້” (Highlighter) ໄປຂີດເນັ້ນເອົາປະໂຫຍກທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນປຶ້ມ. AI ຈະທຳການອ່ານຂໍ້ຄວາມທັງໝົດ, ໃຫ້ຄະແນນແຕ່ລະປະໂຫຍກວ່າປະໂຫຍກໃດມີນໍ້າໜັກ ແລະ ສຳຄັນທີ່ສຸດ, ແລ້ວມັນກໍຈະ “ດຶງ” ເອົາປະໂຫຍກເຫຼົ່ານັ້ນມາລວມກັນເປັນບົດສະຫຼຸບ ໂດຍທີ່ບໍ່ໄດ້ປ່ຽນແປງຄຳສັບໃດໆເລີຍ.

• ຕົວຢ່າງໃນບໍລິບົດຂອງລາວ: ສົມມຸດທ່ານອ່ານບົດຄວາມກ່ຽວກັບປະຫວັດສາດການສ້າງຕັ້ງນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ. AI ແບບ Extractive ຈະຕັດເອົາປະໂຫຍກແທ້ໆຈາກໃນໜ້າເຈ້ຍ ເຊັ່ນ: “ພຣະເຈົ້າໄຊເສດຖາທິລາດ ໄດ້ສະຖາປະນານະຄອນຫຼວງວຽງຈັນໃນປີ ຄ.ສ 1560” ອອກມາເປັນຄຳຕອບໃຫ້ທ່ານເລີຍ.
• ຂໍ້ດີ: ຂໍ້ມູນມີຄວາມຖືກຕ້ອງ 100% ເພາະມັນຍົກມາຈາກຕົ້ນສະບັບແທ້ໆ ບໍ່ມີການແຕ່ງຕື່ມ.
• ຂໍ້ເສຍ: ບົດສະຫຼຸບອາດຈະອ່ານແລ້ວບໍ່ຄ່ອຍຕໍ່ເນື່ອງກັນ ເພາະມັນເປັນພຽງການເອົາປະໂຫຍກຈາກຫຍໍ້ໜ້າຕ່າງໆມາຈັບຕໍ່ກັນຊື່ໆ.

2. ວິທີ Abstractive (ການສະຫຼຸບໂດຍການຂຽນໃໝ່)

ວິທີນີ້ຄືກັນກັບ “ນາຍບ້ານທີ່ກຳລັງສະຫຼຸບກອງປະຊຸມ”. ຫຼັງຈາກທີ່ນາຍບ້ານນັ່ງຟັງລູກບ້ານຖົກຖຽງກັນເລື່ອງການຈັດງານບຸນທາດຫຼວງລວມກັນເປັນເວລາ 2 ຊົ່ວໂມງ, ນາຍບ້ານຈະບໍ່ໄດ້ຈື່ທຸກຄຳເວົ້າຂອງແຕ່ລະຄົນ ແຕ່ເພິ່ນຈະອະທິບາຍອອກມາເປັນຄຳເວົ້າຂອງຕົນເອງສັ້ນໆວ່າ: “ສະຫຼຸບແລ້ວ ມື້ອື່ນເຊົ້າໃຫ້ທຸກຄົນມາຊ່ວຍກັນຕັ້ງເຕັ້ນຢູ່ເດີ່ນວັດ.”

AI ທີ່ໃຊ້ວິທີ Abstractive ມີຄວາມສາມາດໃນການ “ເຂົ້າໃຈ” ຄວາມໝາຍລວມທັງໝົດຂອງບົດຄວາມ ແລ້ວຈຶ່ງສ້າງປະໂຫຍກໃໝ່ຂຶ້ນມາພິມບອກເຮົາ ເຊິ່ງອາດຈະໃຊ້ຄຳສັບທີ່ບໍ່ມີຢູ່ໃນບົດຄວາມຕົ້ນສະບັບເລີຍກໍໄດ້ (ຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດແມ່ນ ChatGPT).

• ຕົວຢ່າງໃນບໍລິບົດຂອງລາວ: ຖ້າໃຫ້ AI ອ່ານບົດລາຍງານສະພາບລົດຕິດໃນວຽງຈັນທີ່ເຕັມໄປດ້ວຍຕົວເລກ ແລະ ສະຖິຕິທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ. AI ແບບ Abstractive ຈະສະຫຼຸບໃຫ້ອ່ານງ່າຍໆວ່າ: “ໃນຊ່ວງໂມງເລີກການ, ເສັ້ນທາງຫຼັກໃນວຽງຈັນມີລົດຕິດໜັກຍ້ອນປະລິມານລົດເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະ ມີການສ້ອມແປງທາງ, ຄວນຫຼີກລ່ຽງເສັ້ນທາງດັ່ງກ່າວ.”
• ຂໍ້ດີ: ອ່ານງ່າຍ, ເປັນທຳມະຊາດ ແລະ ລື່ນໄຫຼຄືກັບຄົນມາເວົ້າໃຫ້ຟັງ.
• ຂໍ້ເສຍ: ຂະບວນການນີ້ໃຊ້ພະລັງງານການປະມວນຜົນສູງ ແລະ ບາງຄັ້ງ AI ອາດຈະ “ມະໂນ” (Hallucination) ຫຼື ແຕ່ງຂໍ້ມູນຜິດຖ້າມັນບໍ່ເຂົ້າໃຈບໍລິບົດດີພໍ.

AI ປະເພດນີ້ ມີປະໂຫຍດຕໍ່ຊີວິດປະຈຳວັນ ແລະ ທຸລະກິດໃນລາວແນວໃດ?

ການນຳໃຊ້ Text Summarization ກໍາລັງຈະປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກໃນຫຼາຍພາກສ່ວນ:

• ສຳລັບທຸລະກິດ SME (ເຊັ່ນ: ຮ້ານກາເຟທີ່ປາກຊ່ອງ ຫຼື ໂຮງແຮມໃນຫຼວງພະບາງ): ສາມາດໃຊ້ AI ເພື່ອອ່ານຣີວິວຂອງລູກຄ້າຫຼາຍຮ້ອຍອັນໃນ Facebook ຫຼື TripAdvisor ແລ້ວສະຫຼຸບອອກມາເປັນຫຍໍ້ໜ້າດຽວວ່າ: “ລູກຄ້າມັກລົດຊາດກາເຟ ແຕ່ຢາກໃຫ້ປັບປຸງເລື່ອງບ່ອນຈອດລົດ.” ໂດຍທີ່ເຈົ້າຂອງຮ້ານບໍ່ຕ້ອງອ່ານເອງທຸກຂໍ້ຄວາມ.
• ສຳລັບໜ່ວຍງານລັດ ແລະ ອົງການຈັດຕັ້ງ: ການສະຫຼຸບເອກະສານ ຫຼື ບົດລາຍງານຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ (ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນແປງຂອງລະດັບນໍ້າຂອງ) ສາມາດເຮັດໄດ້ໄວຂຶ້ນ ເຮັດໃຫ້ຜູ້ບໍລິຫານຕັດສິນໃຈໄດ້ທັນທ່ວງທີ.
• ສຳລັບນັກສຶກສາ (ເຊັ່ນ: ນັກສຶກສາ ມຊ): ສາມາດເອົາເອກະສານວິຊາການ ຫຼື ບົດຄວາມຄົ້ນຄວ້າພາສາອັງກິດຍາວໆ ໃຫ້ AI ສະຫຼຸບຈຸດປະສົງ, ວິທີການ ແລະ ຜົນໄດ້ຮັບຊ່ວຍ ປະຢັດເວລາໃນການຄົ້ນຄວ້າໄດ້ຫຼາຍເທົ່າຕົວ.

ບົດສະຫຼຸບ

ເຕັກໂນໂລຊີ AI ໃນການສະຫຼຸບຂໍ້ຄວາມເປັນເຄື່ອງມືທີ່ຊົງພະລັງຫຼາຍສຳລັບຍຸກຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ລົ້ນຫຼາມ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄວາມຊັດເຈນ, ບໍ່ບິດເບືອນ ແລະ ດຶງຂໍ້ຄວາມຈາກຕົ້ນສະບັບລ້ວນໆ ວິທີ Extractive (ປາກກາໄຮໄລ້) ຄືຄຳຕອບ. ແຕ່ຖ້າທ່ານຕ້ອງການບົດສະຫຼຸບທີ່ອ່ານງ່າຍ, ລື່ນໄຫຼ ແລະ ສະຫຼຸບໃຈຄວາມມາໃຫ້ແບບເບັດເສັດ ວິທີ Abstractive (ການຂຽນໃໝ່ໂດຍ AI) ຈະຕອບໂຈດຫຼາຍກວ່າ.

ເຖິງແມ່ນວ່າການປະມວນຜົນພາສາລາວຂອງ AI ຍັງຢູ່ໃນຊ່ວງການພັດທະນາໃຫ້ເກັ່ງຂຶ້ນກວ່າເກົ່າ, ແຕ່ການກຽມຄວາມ້ອມ ແລະ ເຂົ້າໃຈຫຼັກການເຮັດວຽກຂອງມັນໄວ້ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາກ້າວທັນໂລກ ແລະ ສາມາດນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ມາຊ່ວຍສ້າງຜົນປະໂຫຍດສູງສຸດໃນໜ້າທີ່ການງານຂອງເຮົາໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນ.