ท่ามกลางคลื่นข้อมูลมหาศาลที่ Generative AI สร้างขึ้นในทุกวัน ความท้าทายสูงสุดของผู้สร้างสรรค์ผลงานไม่ได้อยู่ที่การเร่งผลิตซ้ำ แต่คือการคงผลลัพธ์ที่โดดเด่น แม่นยำ และยังคงมีความเป็น “มนุษย์”
ณัฐกร เวียงอินทร์ Head of Content & Branding แห่ง FutureTrends ได้นำเสนอกลยุทธ์ภายใต้หัวข้อ “ใช้การเล่าเรื่องเพื่อเปลี่ยนชีวิตการทำงานให้ก้าวหน้า” โดยชี้ว่าหนทางสู่ “Winning Zone” หรือพื้นที่แห่งชัยชนะของคอนเทนต์ คือการค้นหา “1 ล้านความคิด ให้เจอผ่าน 1 ล้านข้อมูล” ที่ AI ประมวลผลมาให้
กลยุทธ์นี้เน้นย้ำถึงรากฐานสำคัญที่มนุษย์ต้องมี นั่นคือ 3 ทักษะหลัก ได้แก่ บรรณาธิการ, นักปรัชญา และช่างฝีมือ ควบคู่ไปกับ 6 โครงสร้างการทำงาน เพื่อใช้ AI เป็นเครื่องมือสร้างสรรค์ และรับมือกับปัญหาการให้ข้อมูลผิดพลาด หรือ “Hallucination” หรืออาการหลอนของ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
–ณัฐกร เวียงอินทร์นักสร้าง “แบรนด์” ผู้ผ่านความผกผันมาทุกสมรภูมิสื่อ
3 ทักษะจำเป็น เพื่อการควบคุม AI อย่างทรงพลัง
คุณณัฐกรเน้นย้ำว่า ประสิทธิภาพในการใช้ AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับการรู้จักเครื่องมือ แต่เริ่มต้นจาก 3 ทักษะพื้นฐานที่มนุษย์ต้องมี เพื่อใช้เป็นใบเบิกทางในการควบคุม AI และเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นผลงานที่โดดเด่น
- ทักษะบรรณาธิการ (Editor) ทักษะนี้คือการมีมุมมองภาพรวม (Global View) ในการทำคอนเทนต์ โดยเฉพาะความเข้าใจเรื่อง โครงสร้าง (Structure) และ ทิศทาง (Direction) อย่างถ่องแท้ ผู้สร้างต้องทำหน้าที่กำหนดโครงร่างและลำดับการเล่าเรื่องทั้งหมดให้ชัดเจนก่อน การกำหนดภาพรวมแล้วจึงนำไปสั่งการ (Prompt) AI จะช่วยให้ผลลัพธ์ที่ได้ตรงตามวัตถุประสงค์ มีความสอดคล้อง และมีตรรกะในการนำเสนอ เพื่อแก้ปัญหาคอนเทนต์ที่ “ยาวและเยอะ แต่ไร้ทิศทาง”
- ทักษะนักปรัชญา (Philosopher) หัวใจสำคัญคือ ความอยากรู้คำตอบที่ลึกซึ้ง และการรู้จักตั้งคำถามอย่างถูกวิธี โดยใช้เทคนิค Dialectic (ภาวะโต้แย้ง) ซึ่งคือการตั้งคำถามกับความเชื่อหรือสภาวะเดิมที่มีอยู่ เพื่อท้าทายและนำไปสู่มุมมองใหม่ที่ดีกว่าเดิม การใช้เทคนิคนี้ในการสื่อสารกับ AI จะช่วยกระตุ้นให้ AI ค้นพบมุมมองทางเลือกใหม่ ๆ ที่สร้างสรรค์ และหลีกเลี่ยงการสร้างสิ่งที่มีอยู่แล้ว
- ทักษะช่างฝีมือ (Craftsman/Expert) ทักษะนี้คือตัวแปรสำคัญที่ทำให้การสั่งการ AI มีคุณภาพเหนือกว่าการใช้ภาษาทั่วไป “ช่างฝีมือ” ในที่นี้หมายถึงการมีความรู้พื้นฐาน (Fundamental Knowledge) หรือความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง (Domain Expertise) ในสาขาอาชีพของตนเอง
ความรู้พื้นฐานนี้สำคัญอย่างยิ่ง เพราะช่วยให้ผู้ใช้สามารถสั่งการด้วยศัพท์เฉพาะทางที่แม่นยำ เช่น นักการตลาดที่เข้าใจ Customer Journey ย่อมสั่งการแผนการตลาดได้คมกว่า และสามารถประเมินผลลัพธ์ของ AI ได้อย่างถูกต้องตามหลักวิชาชีพ คุณณัฐกรย้ำว่า ความรู้พื้นฐานจากระบบการศึกษายังคงมีความสำคัญ เพราะเป็นวัตถุดิบทางปัญญาที่นำไปใช้ในการควบคุมและกำหนดความแม่นยำของการสั่งการ
6 โครงสร้างการทำงานร่วมกับ AI เพื่อผลลัพธ์คุณภาพสูง
เมื่อมี 3 ทักษะพื้นฐานเป็นแกนหลักแล้ว การนำไปปฏิบัติจริงต้องอาศัย 6 โครงสร้างการทำงานที่เป็นระบบ เพื่อให้ผลลัพธ์ที่ได้ยังคงความเป็นมนุษย์ที่เชี่ยวชาญ (Output = Human ที่เก่งมาก)
- Trend Discovery หรือ การค้นหาเทรนด์ เริ่มต้นจากการมองหาว่ากระแสใดกำลังเป็นที่สนใจ เพราะเทรนด์เปรียบเสมือนลมที่จะช่วยผลักดันคอนเทนต์ การวิเคราะห์เทรนด์ช่วยให้มั่นใจว่าเนื้อหาจะตรงกับความสนใจของตลาด โดยใช้เครื่องมือ เช่น Social Platforms, Google Trends, SimilarWeb หรือ Google Analytics
- Concept Exploration with AI คือ คิดคอนเซ็ปต์ร่วมกับ AI เมื่อได้ทิศทางจากเทรนด์ จึงนำมาให้ AI ช่วยระดมสมอง แต่หัวใจสำคัญคือ มนุษย์ต้องเป็นผู้สร้างโครงสร้างและตัดสินใจเลือก หากทำตามที่ AI เสนอทั้งหมด จะกลายเป็นการ “เจนจัดของที่มีอยู่แล้ว” และไม่สร้างความแตกต่าง กรณีศึกษาคือการตั้งชื่อเวทีงาน SkillFast ที่ AI คิดชื่อภาษาอังกฤษได้ดี แต่เมื่อเป็นภาษาไทย มนุษย์ต้องคิดเอง เช่น สงครามซักด่วน โดยผสมผสานคอนเซ็ปต์เข้ากับวัฒนธรรมที่คนไทยเข้าใจ
- Idea Refinement & Personalization คือ การปรับปรุงไอเดีย หลังจากเลือกคอนเซ็ปต์ ต้องนำไอเดียมาพิจารณาบริบท (Context) ในการเล่าเรื่องอย่างละเอียด แม้จะใช้ AI ช่วยแปลศัพท์เทคนิคที่ยากในงานวิจัย แต่ขั้นตอนสุดท้ายของการเขียนบทความที่ถ่ายทอดอารมณ์และบริบทของเรื่องราว ควรเป็นสิ่งที่มนุษย์ทำเองเพื่อคงไว้ซึ่ง Human Touch
- Deep Research คือ การวิจัยเชิงลึกผ่าน AI ขั้นตอนนี้คือการดึงข้อมูลคุณภาพจาก AI โดยคุณณัฐกรแนะนำเทคนิคการ Prompt ที่ต้องกำกับเสมอว่า “ขอ Deep Research ด้วย” แม้ปัจจุบันฟีเจอร์นี้จะถูกฝังใน ChatGPT แล้วก็ตาม ผลลัพธ์คือ AI จะใช้เวลาคิดนานขึ้น แต่ข้อดีสำคัญคือ ผู้ใช้จะสามารถคลิกดูแหล่งที่มา ที่ AI ใช้อ้างอิงได้ ซึ่งช่วยตรวจสอบความน่าเชื่อถือเบื้องต้น และแตกต่างจากอดีตที่ AI มักอ้างอิงแหล่งที่มาที่ไม่ถูกต้อง
- Fact Check และ Cross-Verify คือ การตรวจสอบข้อเท็จจริงโดยมนุษย์ การมีแหล่งที่มาจากขั้นตอนที่ 4 ยังไม่เพียงพอ ผู้สร้างต้องมีความรับผิดชอบต่อข้อมูล และต้องระมัดระวังปัญหา Hallucination (การให้ข้อมูลผิดพลาด) ของ AI ดังนั้น เมื่อได้ข้อมูลมา ผู้ใช้ต้องเข้าถึงและตรวจสอบต้นทาง (Source) นั้นด้วยตนเอง เพื่อยืนยันว่าข้อมูลถูกต้องหรือไม่ และควรนำข้อมูลจากต้นทางมาใช้งานโดยตรง พร้อมตรวจสอบข้าม (Cross-Verify) กับแพลตฟอร์มที่น่าเชื่อถืออื่น ๆ เพื่อให้งานที่ออกมามีการอ้างอิงอย่างเป็นหลักการ
- Content Structuring และ Writing/Editing คือ การวางโครงสร้างและเรียบเรียง หลังจากได้ข้อมูลที่ตรวจสอบความถูกต้องแล้ว จึงเข้าสู่การจัดวางโครงสร้างเนื้อหาและเรียบเรียงเป็นบทความ ตัวอย่างที่ชัดเจนคือบทความ “Unlock Longevity” ที่มียอดแชร์สูง ซึ่งใช้ AI ช่วยตรวจสอบข้อมูลรีเสิร์ชเกี่ยวกับการนอนและการออกกำลังกาย แม้ข้อมูลต้นทางจะน่าเชื่อถือ แต่ยังต้องมีการ Fact Check ผ่าน AI (ขั้นตอนที่ 4) และยืนยันความถูกต้องโดยมนุษย์ (ขั้นตอนที่ 5) อีกครั้งก่อนนำมาเรียบเรียง
Human Touch คือความรับผิดชอบที่สร้างความโดดเด่น
คุณณัฐกรสรุปว่า การทำงานตาม 6 โครงสร้าง โดยมี 3 ทักษะพื้นฐานเป็นแกนหลัก คือกุญแจสำคัญที่จะช่วยให้ผู้สร้างคอนเทนต์ใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และหลีกเลี่ยงการสร้าง noise ในโลกดิจิทัล
การทำงานร่วมกับ AI ไม่ใช่การยอมจำนนต่อระบบอัตโนมัติ แต่เป็นการยกระดับบทบาทของมนุษย์ให้เป็น สถาปนิกผู้เชี่ยวชาญ (Craftsman) ที่ใช้หินแกรนิตชั้นดี (AI Data) ในการสร้างปราสาทที่ไม่เคยมีใครเห็นมาก่อน (Winning Zone)
หากผู้สร้างขาดรากฐานความรู้ ไม่ว่าจะเป็น “แผนผัง” (ทักษะ Editor) หรือ “จินตนาการ” (ทักษะ Philosopher) ก็จะได้แค่กองหินที่คล้ายบ้านหลังอื่น แต่เมื่อมีทักษะเหล่านี้ พวกเขาจะสามารถใช้ AI เป็นเครื่องมือที่ทำให้ปราสาทนั้นมั่นคงและโดดเด่นอย่างแท้จริง
สิ่งนี้พิสูจน์ได้จากการยืนยันความถูกต้องของข้อมูล (Fact Check) ด้วยตนเองในบทความสำคัญ ซึ่งเป็นเครื่องบ่งชี้ถึงความรับผิดชอบและความน่าเชื่อถือที่ Human Touch เท่านั้นจะมอบให้ได้ และนี่คือการนิยามบทบาทของมนุษย์ให้กลับมาเป็นผู้ควบคุมทิศทางอย่างแท้จริงในโลกที่เต็มไปด้วยข้อมูล
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
สูตรสำเร็จ One Person Business โดย กษิดิศ DataRockie
พ.ร.บ.โลกร้อน สร้างดีมานด์แรงงานสิ่งแวดล้อม 50,000 ตำแหน่ง GCC จับมือสถาบันการศึกษาพัฒนาหลักสูตร
