พลิกโฉม Pre-Production สร้างรายการโทรทัศน์เพื่อการศึกษาให้ปังด้วย Generative AI
กิตติพันธ์ นาคมงคล
สำนักเทคโนโลยีการศึกษา มสธ.
ในโลกของการผลิตรายการโทรทัศน์เพื่อการศึกษา ขั้นตอนแรกที่สำคัญคือการเตรียมงานก่อนการผลิต หรือ Pre-Production ซึ่งเปรียบเสมือนรากฐานของอาคารที่ต้องมั่นคงแข็งแรง การผลิตรายการที่เตรียมการอย่างเป็นระบบรายการที่ออกมาก็จะประสบความสำเร็จได้ง่ายขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น ในยุคนี้ การนำ Generative AI มาใช้ในขั้นตอนนี้ ไม่เพียงช่วยให้กระบวนการราบรื่น แต่ยังเพิ่มประสิทธิภาพและสร้างสรรค์ไอเดียใหม่ ๆ ที่ปังกว่าเดิม
ก่อนลงมือถ่ายทำรายการ สิ่งที่ต้องทำคือการวางแผนทุกอย่างให้ชัดเจน ในขั้นตอน Pre-Production
ไม่ว่าจะเป็น การกำหนดแนวคิด ประเด็นเนื้อหาของรายการ กำหนดเป้าหมายรายการที่ต้องตอบโจทย์ผู้ชมและกลุ่มเป้าหมาย การเขียนบท ที่ต้องเล่าเรื่องให้น่าสนใจ การวางแผนการผลิต เป็นการจัดการทรัพยากรต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นงบประมาณ อุปกรณ์ ทีมงาน และสถานที่ถ่ายทำ การเตรียมปฏิทินการทำงาน จัดลำดับเวลาและตารางการถ่ายทำให้ชัดเจน ในขั้นตอน Pre-Production นี้เปรียบเสมือนการสร้างแผนที่ที่จะพาเราไปสู่จุดหมาย หากทำอย่างละเอียด งานในขั้นตอนต่อไปจะง่ายและมีประสิทธิภาพ
Neumerlinn Group (2567) กล่าวว่า Generative AI สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานต่าง ๆ ได้อย่างกว้างขวาง ซึ่งแต่ละประเภทก็มีความสามารถเฉพาะทางที่แตกต่างกันไป ซึ่งสามารถตอบโจทย์ความต้องการที่หลากหลายในยุคดิจิทัล ไม่ว่าจะเป็น Text Generation ที่ได้รับความนิยมสูงสุด โดยสามารถสร้างเนื้อหาข้อความได้หลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นบทความ บทสนทนา เรื่องสั้น หรือแม้แต่โค้ดคอมพิวเตอร์ Image Generation ที่สามารถสร้างภาพใหม่ ๆ จากคำอธิบายหรือภาพต้นแบบ ทำให้สามารถสร้างสรรค์งานศิลปะ ภาพประกอบ หรือแม้แต่ภาพถ่ายเสมือนจริงได้ Video Generation ที่สามารถสร้างวิดีโอจากข้อความหรือภาพนิ่ง โดยสามารถสร้างภาพเคลื่อนไหว การเปลี่ยนแปลงของใบหน้า หรือแม้แต่การสร้างฉากที่ซับซ้อนได้ Audio Generation ที่สามารถสร้างเสียงหรือดนตรีใหม่ ๆ ได้ ทั้งการสังเคราะห์เสียงพูด การสร้างเพลง หรือการสร้างเอฟเฟกต์เสียง Code Generation ที่สามารถสร้างโค้ดคอมพิวเตอร์จากคำอธิบายหรือความต้องการที่ระบุ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น Design Generation ที่สามารถสร้างงานออกแบบ เช่น โลโก้ เว็บไซต์ หรือแม้แต่การออกแบบผลิตภัณฑ์ โดยอาศัยข้อมูลและความต้องการที่กำหนด (รสมัย, 2567) จะเห็นว่า Generative AI กลายเป็นผู้ช่วยมืออาชีพที่ช่วยเพิ่มความเร็ว ลดความยุ่งยาก และเปิดโอกาสให้ทีมงานได้สร้างสรรค์ไอเดียใหม่ ๆ ที่ไม่เคยนึกถึง
ตัวอย่างของ Generative AI ที่ผู้เขียนได้นำไปประยุกต์สร้างสรรค์รายการโทรทัศน์เพื่อการศึกษาในขั้นตอน Pre-Production
- การกำหนดแนวคิดรายการที่โดนใจ
การใช้ Chat GPT โดยสามารถถาม AI เพื่อช่วยเสนอไอเดียรายการที่น่าสนใจ แปลกใหม่และสอดคล้องกับกลุ่มเป้าหมาย เช่น ถ้าคุณต้องการทำรายการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ AI อาจเสนอหัวข้อ “เรียนภาษาอังกฤษจากเพลงดังใน TikTok หรือ “คำศัพท์ที่ใช้ได้จริงในชีวิตประจำวัน”
ภาพที่ 1 การใช้ chat GPT เพื่อช่วยเสนอไอเดียรายการที่น่าสนใจ
นอกจากนี้ AI ยังช่วยวิเคราะห์แนวโน้มของคำค้นหาในโลกออนไลน์ ทำให้คุณเลือกเนื้อหาที่อินเทรนด์ ด้วย Google Trends AI ได้
ภาพที่ 2 การใช้ Google Trends AI เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มของคำค้นหาในโลกออนไลน์
2. การเขียนบทให้โดนใจผู้ชม
Text Generation อย่าง Claude.ai สามารถช่วยเขียนโครงเรื่องและบทสนทนาได้รวดเร็ว โดยสามารถระบุกลุ่มเป้าหมายและรูปแบบการเล่าเรื่อง เช่น ต้องการรายการเกี่ยวกับ “การเรียนรู้ตัวเลข” กลุ่มนักเรียนระดับชั้นประถมศึกษาและต้องการเล่าเรื่องเป็นนิทาน Claude.ai อาจช่วยเขียนบทสนทนา เช่น “นิทานที่เล่าถึงเด็กชายชื่อน้องภูมิ อายุ 8 ปี ที่กำลังเรียนรู้ตัวเลขแต่รู้สึกว่ายากและน่าเบื่อ วันหนึ่งเขาได้พบกับตัวละครวิเศษที่จะพาเขาไปผจญภัยในโลกแห่งตัวเลข”
ภาพที่ 3 การใช้ Claude.ai ช่วยเขียนโครงเรื่องและบทสนทนา
3. การสร้างภาพหรือฉากจำลองที่สมจริง
การสร้างภาพหรือ Image Generation อย่าง DALL-E สามารถช่วยสร้างภาพประกอบหรือฉากจำลองที่เข้ากับเนื้อหา เช่น หากต้องการฉากห้องเรียนที่ดูอบอุ่น AI สามารถออกแบบภาพที่มีโต๊ะเรียนสีสดใส หนังสือที่จัดเรียงเรียบร้อย และบรรยากาศที่ดูน่าสนใจได้ในพริบตา
ภาพที่ 4การเปรียบเทียบความสามารถของโมเดล DALL-E2 และ DALL-E3 โดยใช้ Prompt เดียวกั
OpenAI. (2024). DALL·E 3 image generation. OpenAI. https://openai.com/index/dall-e-3/
ภาพที่ 5 DALL-E3 สร้างภาพประกอบหรือฉากจำลอง
4. การวางแผนการผลิตและการเตรียมปฏิทินการทำงานอย่างชาญฉลาด
AI สามารถช่วยคุณวางแผนงบประมาณและกำหนดการถ่ายทำ โดยใช้แหล่งทรัพยากรที่มีอยู่ให้คุ้มค่าหรือจัดลำดับความสำคัญของงานในแต่ละวัน ไม่ว่าจะเป็นใช้ Monday.com AI วางแผนตารางการถ่ายทำและจัดการทีมงาน ใช้ Asana AI บริหารจัดการงบประมาณและทรัพยากร ใช้ Trello AI ติดตามความคืบหน้าของงานแต่ละส่วน ใช้ Notion AI ช่วยรวบรวมและจัดระเบียบข้อมูลประกอบการผลิต นอกจากนี้ เราสามารถใช้ Perplexity AI ค้นหาและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล รวมถึงการใช้ Claude.ai สรุปและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ
เมื่อ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของ Pre-Production จะเห็นผลลัพธ์ที่ชัดเจนจากการเขียนบทแบบเดิมอาจใช้เวลา 1-2 สัปดาห์ แต่ AI สามารถร่างโครงเรื่องในเวลาไม่ถึง 1 วัน หรือการสร้างฉากจำลองด้วย AI ช่วยลดต้นทุนในการเตรียมสถานที่จริง และ AI นำเสนอแนวคิดใหม่ ๆ ที่ในบางครั้งเราอาจจะคาดไม่ถึง จึงพอสรุปได้ว่า การนำ Generative AI มาใช้นั้น ประหยัดเวลา ลดค่าใช้จ่าย และเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ แต่ถึงแม้ AI จะมีประโยชน์มากมายแต่ก็ต้องใช้อย่างรอบคอบ ผลงานที่ AI สร้างอาจต้องการการปรับแก้จากผู้เชี่ยวชาญเพื่อความถูกต้อง ดังที่ Minimice Group (2567) กล่าวถึงข้อเสียของ Generative AI ที่เห็นชัด ๆ ว่า หาก Generative AI พัฒนาจนฉลาดมากพอที่จะสร้างผลงานทุกอย่างด้วยตนเอง ก็มีแนวโน้มที่บางสายงาน มนุษย์จะถูกแย่งงานหรือลดความสำคัญลงได้ และเมื่อการสร้างผลงานง่าย ก็มีโอกาสได้ง่ายที่ผู้ใช้หลาย ๆ คนจะนำ AI ไปใช้ในทางที่ไม่ถูกกฎหมายและผิดศีลธรรม
การนำ Generative AI มาใช้ในขั้นตอน Pre-Production เป็นการปฏิวัติวงการผลิตรายการโทรทัศน์ ที่ไม่เพียงช่วยเพิ่มความรวดเร็วและประหยัดต้นทุน แต่ยังเปิดโอกาสให้ทีมงานได้สร้างรายการที่มีคุณภาพและน่าสนใจมากขึ้นแต่ต้องใช้อย่างระมัดระวัง อย่าให้ AI กลายเป็นผู้ตัดสินใจแทนทีมงาน ควรใช้ AI เป็นผู้ช่วยในการสนับสนุนไอเดียจะดีกว่า
ในตอนต่อไป เราจะพาท่านเข้าสู่ขั้นตอน Production และดูว่า AI สามารถช่วยในกระบวนการถ่ายทำได้อย่างไร ติดตามสาระที่เป็นประโยชน์เหล่านี้ได้ที่นี่ สำนักเทคโนโลยีการศึกษา
เชิญติดตาม ท่านสามารถติดตามข้อมูลเหล่านี้ได้ที่เว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ https://oet.stou.ac.th หรือถ้าท่านใดสนใจต้องการผลิตรายการวิทยุโทรทัศน์ สามารถอ่านรายละเอียด ได้ที่ https://oet.stou.ac.th/graphic-service/ ร่วมกันสร้างสรรค์สื่อและนวัตกรรมล้ำสมัย พัฒนาการศึกษาทางไกลเพื่อความยั่งยืน ไปกับเราที่สำนักเทคโนโลยีการศึกษา มสธ
แหล่งข้อมูลอ้างอิง
รสมัย, ธ. (2567). Generative AI ประเภทต่างๆ. Blog NSTRU. สืบค้นเมื่อ 5 ธันวาคม 2567, จาก https://race.nstru.ac.th/home_ex/blog/topic/show/9580
Minimice Group. (2567). ทำความรู้จัก Generative AI ปัญญาประดิษฐ์ ตัวช่วยในการทำธุรกิจ. สืบค้นเมื่อ 5 ธันวาคม 2567, จาก https://minimicegroup.co.th/what-is-generative-ai/
Neumerlinn Group. (2567). Generative AI คืออะไร หมวดหมู่ของ Generative AI มีอะไรบ้าง. สืบค้นเมื่อ 5 ธันวาคม 2567, จาก https://www.neumerlingroup.com/story/different-types-of-generative-ai
OpenAI. (2024). DALL·E 3. OpenAI. https://openai.com/index/dall-e-3/
