ความท้าทายของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) กับอุตสาหกรรมสื่อ: ผลกระทบ โอกาส และอนาคต
Main Article Content
บทคัดย่อ
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Generative AI ได้ก้าวเข้าสู่จุดศูนย์กลางของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในหลากหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอุตสาหกรรมสื่อที่ได้รับผลกระทบโดยตรงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ (Brynjolfsson et al., 2021) การมาถึงของ Generative AI เช่น ChatGPT และ DALL-E ได้ทำให้บริบทการผลิตเนื้อหา เช่น การเขียนบทความ/ข่าว การออกแบบกราฟิก และการผลิตวิดีโอ เกิดความท้าทายใหม่ๆ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาเหล่านี้ก็มาพร้อมกับความท้าทายที่ซับซ้อน ไม่ว่าจะเป็นปัญหาด้านจริยธรรม กฎหมาย และผลกระทบต่อแรงงานในอุตสาหกรรมสื่อดั้งเดิม
ในยุคดิจิทัล การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว โดย Generative AI เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่โดดเด่นที่สุด AI ประเภทนี้ช่วยให้การสร้างสรรค์เนื้อหาโดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ ซึ่งส่งผลต่อวิธีการผลิตและบริโภคสื่อในปัจจุบัน (Goodfellow et al., 2014) การนำ Generative AI มาใช้ในอุตสาหกรรมสื่อช่วยลดเวลาและต้นทุนในการผลิต ในขณะเดียวกันยังสามารถปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น (Huang & Rust, 2021) ยกตัวอย่างเช่น การออกแบบกราฟิก โดย DALL-E สามารถลดเวลาการออกแบบกราฟิกจากหลายชั่วโมงให้เหลือเพียงไม่กี่นาที
บทความนี้จึงจะมุ่งเน้นการวิเคราะห์ความท้าทายของ Generative AI ในอุตสาหกรรมสื่อ โดยครอบคลุมถึงผลกระทบ โอกาส และอนาคต
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ข้อความและความเห็นในวารสารนิเทศศาสตร์และนวัตกรรม นิด้า เป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน มิใช่ของคณะนิเทศศาสตร์และนวัตกรรมการจัดการ สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
เอกสารอ้างอิง
ภาษาไทย
อดิพล เอื้อจรัสพันธุ์ (2025). ระบบปัญญาประดิษฐ์แบบมีความเป็นตัวแทน (Agentic AI): บทบาทใหม่ของ AI ในยุคเศรษฐกิจดิจิทัล. วารสารการจัดการองค์กร และพัฒนาสังคม, 5(2), 141–154. สืบค้น จาก
https://so17.tci-thaijo.org/index.php/JOMSD/article/view/1159
ภาษาอังกฤษ
Aaron Smith, & Anderson, J. (2014). AI, robotics, and the future of jobs. Pew Research Center. https://www.pewresearch.org/internet/2014/08/06/future-of-jobs/
Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2021). The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. American Economic Review, 111(5), pp.333-72
Brown et al. (2020).Language models are few-shot learners. arXiv. https://arxiv.org/abs/2005.14165
Carlson, M. (2015). The robotic reporter: Automated journalism and the redefinition of labor, compositional forms, and journalistic authority. Digital Journalism, 3(3), 416–431.
Caldwell, J. T. (2008). Production culture: Industrial reflexivity and critical practice in film and television.
Chesney, R., & Citron, D. K. (2019). Deep fakes: A looming challenge for privacy, democracy, and national security. California Law Review, 107(6), 1753–1820.
Couldry, N., & Hepp, A. (2017). The mediated construction of reality. Polity Press.
Christians, C. G., Fackler, M., Richardson, K. B., Kreshel, P. J., & Woods, R. H. (2020). Media ethics: Cases and moral reasoning (11th ed.). Routledge.
Daft, R. L., & Lengel, R. H. (1986). Organizational information requirements, media richness and structural design. Management science, 32(5), 554–571.
Deuze, M. (2007). Media work. Polity Press.
Erll, A. (2011). Memory in culture. Palgrave Macmillan.Duke University Press.
European Union. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union.
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., Courville, A., & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 27, 2672–2680.
Hall, S. (1980). Encoding/decoding. In Hall, D., Hobson, A., Lowe, A., & Willis, P. (Eds.), Culture, Media, LanguageRoutledge.
Huang, M. H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 30–50.
Huang, M. H., & Rust, R. T. (2021). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 24(1), 3–7. https://doi.org/10.1177/1094670517752459
Jenkins, H. (2006). Convergence culture: Where old and new media collide. New York University Press.
Katz, E., Blumler, J. G., & Gurevitch, M. (1973). Uses and gratifications research. The Public Opinion Quarterly, 37(4), 509–523.
Kress, G., & Van Leeuwen, T. (2001). Multimodal discourse: The modes and media of contemporary communication. Arnold.
Kumar, V., Aksoy, L., Donkers, B., Venkatesan, R., Wiesel, T., & Tillmanns, S. (2010). Undervalued or overvalued customers: Capturing total customer engagement value. Journal of Service Research, 13(3), 297–310. https://doi.org/10.1177/1094670510375602
LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
McQuail, D. (2010). McQuail's mass communication theory (6th ed.). Sage.
Mosco, V. (2009). The political economy of communication (2nd ed.). SAGE.
Napoli, P. M. (2011). Audience evolution: New technologies and the transformation of media audiences. Columbia University Press.
Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., & Qiao, M. S. (2024). AI literacy: Definition, teaching, evaluation and ethical issues. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100179.
Nieborg, D. B., & Poell, T. (2018). The platformization of cultural production: Theorizing the contingent cultural commodity. New Media & Society, 20(11), 4275–4292. https://doi.org/10.1177/1461444818769694
OECD. (2024). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence. Paris: Organisation for Economic Co-operation and Development.
Park, J. S., O'Brien, J. C., Cai, C. J., Ringel Morris, M., Liang, P., & Bernstein, M. S. (2023). Generative agents: Interactive simulacra of human behavior. Proceedings of the ACM Symposium on User Interface Software and Technology.
Ramesh, A., Dhariwal, P., Nichol, A., Chu, C., & Chen, M. (2021). DALL·E: Creating images from text. OpenAI Blog.
Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd ed.). Pearson.
Rust, R. T., & Huang, M. H. (2021). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 24(1), 3–7.
Shneiderman, B. (2007). Creativity support tools: Accelerating discovery and innovation. Communications of the ACM, 50(12), 20–32.
Shoemaker, P. J., & Vos, T. (2009). Gatekeeping theory. Routledge.
Straubhaar, J. D. (1991). Beyond media imperialism: Asymmetrical interdependence and cultural proximity. Critical Studies in Mass Communication, 8(1), 39–59.
UNESCO. (2024). AI competency framework for students. UNESCO.
UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. Paris: UNESCO.
van Dijck, J., Poell, T., & de Waal, M. (2018).The platform society: Public values in a connective world. Oxford University Press.
Wang, Z., She, Q., & Ward, T. E. (2021) .Generative adversarial networks in computer vision: A survey and taxonomy.ACM Computing Surveys (CSUR), 54(2), 1–38. https://doi.org/10.1145/3422622
Wardle, C., & Derakhshan, H. (2017). Information disorder: Toward an interdisciplinary framework for research and policymaking. Council of Europe.
