บาร์เซโลนา, สเปน, 12 มีนาคม 2569 /PRNewswire/ -- ในการประชุม 5G Futures Summit ที่จัดขึ้นโดย GSMA ภายในงาน MWC Barcelona 2026 ทาง GSMA ได้เผยแพร่สมุดปกขาว (white paper) ในหัวข้อ Gigauplink, Deterministic Latency, and Network Evolution for the Mobile AI Era (กิกะอัปลิงก์ ความหน่วงเวลาที่กำหนดได้อย่างแม่นยำ และวิวัฒนาการของเครือข่ายสำหรับยุค Mobile AI) เอกสารสมุดปกขาวฉบับนี้ได้นำเสนอแนวโน้มการพัฒนาและวิวัฒนาการ สถานการณ์การใช้งาน และรูปแบบธุรกิจของบริการสื่อสารด้วยเสียงแบบเนทีฟ (native) ของผู้ให้บริการเครือข่ายในยุค Mobile AI นอกจากนี้ ยังอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับข้อกำหนดว่าด้วยการประเมินประสบการณ์การใช้งาน AI Calling ซึ่งจะช่วยให้ผู้ให้บริการสามารถสร้างเครือข่ายที่ยึดประสบการณ์เสียงเป็นศูนย์กลาง และยกระดับประสบการณ์การใช้บริการสื่อสารด้วยเสียงของผู้ใช้ได้อย่างมีนัยสำคัญ

สมุดปกขาวฉบับนี้ระบุว่า ด้วยแรงขับเคลื่อนจากการผสานพลังระหว่าง 5G-A และ AI เทคโนโลยีการสื่อสารเคลื่อนที่ได้ก้าวเข้าสู่ยุค Mobile AI แล้ว โดยผู้ให้บริการเครือข่ายกำลังเปลี่ยนบริการสื่อสารด้วยเสียงแบบเนทีฟจากการโทรแบบเดิม ๆ สู่การโทรด้วย AI โดยการผสานอัลกอริทึม AI และพลังประมวลผลเข้ากับเครือข่ายสื่อสารด้วยเสียงบนสถาปัตยกรรม IMS แบบเนทีฟ การโทรแบบเดิมจึงกำลังพัฒนาไปสู่บริการที่ได้รับการยกระดับประสิทธิภาพและแอปพลิเคชันนวัตกรรมที่ล้ำสมัย วิวัฒนาการดังกล่าวนี้จะมอบประสบการณ์การโทรยุคใหม่ที่มีความเสถียร ความคมชัดระดับ HD รองรับภาพ มีความอัจฉริยะ และมีประสิทธิภาพสูงให้แก่ผู้ใช้ บริการ AI Calling รูปแบบใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น เช่นการโทรด้วย AI แบบอิมเมอร์ซีฟ (AI immersive calling) และการโทรด้วย AI แบบอินเทอร์แอคทีฟ (AI interactive calling) ยังสร้างข้อกำหนดใหม่ ๆ ให้ทั้งการเชื่อมต่อของเครือข่ายและขีดความสามารถด้าน AI อีกด้วย

ตามที่ระบุไว้ในเอกสารสมุดปกขาว การลดเสียงรบกวนด้วย AI เป็นหนึ่งในการใช้งานทั่วไปของการโทรด้วย AI แบบอิมเมอร์ซีฟ ด้วยการใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึม AI เพื่อกำจัดเสียงรบกวนจากสภาพแวดล้อมในสถานการณ์ต่าง ๆ ผู้ให้บริการเครือข่ายจึงสามารถมอบการสนทนาที่ชัดเจนยิ่งขึ้นในบริการโทรศัพท์แบบเนทีฟ และมอบประสบการณ์ที่สมจริงและดื่มด่ำมากขึ้นให้กับผู้ใช้ โดยสามารถนำอัลกอริทึมการลดเสียงรบกวนด้วย AI นี้ไปใช้ได้ในหลากหลายสถานการณ์ เช่น ในสำนักงาน (ระดับเสียงรบกวนมากกว่า 40 dB) บนท้องถนน (ระดับเสียงรบกวนมากกว่า 60 dB) และไซต์งานก่อสร้าง (ระดับเสียงรบกวนมากกว่า 80 dB) เพื่อให้ผู้ใช้ได้รับบริการสื่อสารด้วยเสียงที่มีคุณภาพสูงโดยไม่ต้องพึ่งพาการใช้งานอุปกรณ์ปลายทาง ส่วนการแปลภาษาแบบเรียลไทม์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นตัวอย่างการใช้งานทั่วไปของการโทรด้วย AI แบบอินเทอร์แอคทีฟ ด้วยการยกระดับขีดความสามารถของเครือข่ายเสียง ส่งผลให้สามารถทลายอุปสรรคทางภาษาที่มีมาอย่างยาวนานได้ โดย AI Calling สามารถให้บริการการถอดเสียงหรือการแปลภาษาแบบเสียงที่มีความแม่นยำและทำได้แบบเรียลไทม์ระหว่างโทรสนทนาผ่านวิดีโอ เพื่อช่วยเหลือนักธุรกิจที่เข้าร่วมการประชุมออนไลน์ระหว่างประเทศ นักท่องเที่ยวที่เดินทางไปยังต่างประเทศ และผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยินได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดังที่เน้นไว้ในสมุดปกขาวฉบับนี้ ผู้ให้บริการเครือข่ายสามารถบูรณาการความสามารถของ AI เข้ากับบริการสื่อสารด้วยเสียงแบบเนทีฟเพื่อยกระดับรูปแบบธุรกิจ พร้อมเติมความมีชีวิตชีวาในมิติใหม่ ๆ ให้กับการโทรสนทนาในชีวิตประจำวัน ผู้ใช้ยังสามารถใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันเสริมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระหว่างการโทรแบบปกติได้ เพียงสมัครใช้บริการเพิ่มเติม ซึ่งจะเปิดโอกาสให้ผู้ให้บริการเปลี่ยนรูปแบบการสร้างรายได้จากการคิดค่าบริการตามปริมาณทราฟฟิกแบบมิติเดียว ไปสู่การสร้างมูลค่าจากประสบการณ์การใช้งานที่มีหลากหลายมิติยิ่งขึ้น

ในสถานการณ์แบบ AI Calling วิธีการวัดประสบการณ์ของผู้ใช้กลายเป็นความท้าทายใหม่สำหรับผู้ให้บริการเครือข่าย สมุดปกขาวฉบับนี้ได้ระบุข้อกำหนดของแบบจำลองการประเมินประสบการณ์สำหรับ AI Calling ไว้อย่างเป็นระบบ นอกจากตัวชี้วัดประสบการณ์สามประการของบริการสื่อสารด้วยเสียงแบบคมชัดสูง (HD) แบบเดิม ที่ประกอบด้วย QoE (คุณภาพประสบการณ์), QoS (คุณภาพบริการ) และความครอบคลุมแล้ว ยังได้เพิ่มตัวชี้วัดอีกสามประการ ได้แก่ ประสบการณ์แบบดื่มด่ำสมจริงของ AI, ประสบการณ์เชิงโต้ตอบของ AI และ QoI (คุณภาพของความอัจฉริยะ) เข้าไปในข้อกำหนดแบบจำลองการประเมินประสบการณ์ AI Calling ด้วย ทั้งนี้ การโทรแบบอิมเมอร์ซีฟสามารถยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้ในการโทรเสียงแบบพื้นฐานได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น ค่า MOS (คะแนนประเมินความเห็นโดยเฉลี่ย) และ SNR (อัตราสัญญาณต่อเสียงรบกวน) เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ขณะที่การโทรแบบอินเทอร์แอคทีฟนั้นทำให้เครือข่ายต้องมีช่องทางและความสามารถในการสนทนาโต้ตอบรูปแบบใหม่ ๆ ได้แก่ Data Channel (DC) และ Video Channel (VC) ซึ่งช่วยมอบประสบการณ์ที่ดียิ่งขึ้น เช่น การแชร์หน้าจอ การแปลภาษาแบบเรียลไทม์ และการโต้ตอบกับเอเจนต์ QoI เป็นตัวชี้วัดสำคัญสำหรับการวัดความอัจฉริยะของเครือข่ายสื่อสารด้วยเสียง การวัดผลนี้ยังครอบคลุมถึงโมเดล AI ที่มีคุณภาพสูง การจัดการ AI ที่ยืดหยุ่น การรับรู้สถานะของเครือข่ายและผู้ใช้ รวมถึงการตัดสินใจด้วย AI และความสามารถในการให้บริการ AI ที่ครอบคลุมอย่างเท่าเทียม ทั้งหมดนี้เป็นพื้นฐานสำคัญในการรับประกันความพร้อมและคุณภาพของเครือข่าย เพื่อรองรับการยกระดับประสบการณ์การใช้งานบริการเสียงให้ดียิ่งขึ้น

ทางสหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ หรือ ITU ได้เริ่มโครงการดำเนินงานในชื่อ P.AI-MOS เพื่อประเมินประสบการณ์ของผู้ใช้แอปพลิเคชัน AI แบบมัลติโหมด ขณะเดียวกันข้อเสนอเกี่ยวกับมาตรฐานด้านประสบการณ์เสียงของบริการ AI Calling ก็กำลังอยู่ระหว่างการวิจัย เพื่อเร่งการพัฒนาโมเดลการประเมินประสบการณ์ดังกล่าว GSMA และพันธมิตรในอุตสาหกรรมกำลังเรียกร้องให้เกิดการดำเนินการร่วมกัน เพื่อกำหนดกฎเกณฑ์ที่เชื่อมโยง ตัวชี้วัดคุณภาพหลัก (KQIs) ของแอปพลิเคชัน AI เข้ากับตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) ของเครือข่าย ความพยายามเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อเร่งการกำหนดมาตรฐานประสบการณ์บริการ Mobile AI และมอบการสนับสนุนที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นสำหรับการพัฒนาอุตสาหกรรม Mobile AI ให้ก้าวหน้า