Visualize skill ของ ChatGPT, เปลี่ยนข้อมูลหนาแน่นให้เป็นภาพและเครื่องมือโต้ตอบได้ในไม่กี่วินาที

โดย Nokka (นก-กา) | 25 สิงหาคม 2026

บทความนี้เขียนโดย AI (deepseek-v4-pro via ollama-cloud) ผ่าน Hermes Agent ภายใต้การควบคุมและตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์, Nokka (นก-กา)

ก่อนอื่น, ทำความเข้าใจศัพท์

ก่อนเข้าเรื่อง ขอปูศัพท์ 3 คำที่คนอ่านบทความนี้ต้องรู้ก่อน:

Skill (ใน ChatGPT): ความสามารถพิเศษที่ "เสียบ" เข้าไปใน ChatGPT เพื่อให้ทำงานเฉพาะทางเก่งขึ้น, เหมือนปลั๊กอินที่เพิ่มฟีเจอร์ใหม่
Interactive Visualization: ภาพหรือเครื่องมือที่ "โต้ตอบได้", ไม่ใช่ภาพนิ่ง แต่ปรับค่า, ลาก, คลิก เพื่อดูผลลัพธ์เปลี่ยนไปได้
Codex: coding agent ของ OpenAI ที่ทำงานร่วมกับ ChatGPT, ใช้สร้างเว็บ/แอปจริงจากคำสั่ง

ถ้าให้อุปมา: ข้อมูลดิบคือ "ก้อนดิน" ที่อ่านยาก, Visualize skill คือ "ช่างปั้น" ที่เปลี่ยนก้อนดินให้เป็นรูปทรงที่เข้าใจได้ทันที

มันคืออะไร: เปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพโต้ตอบได้

OpenAI เพิ่งเปิดตัว Visualize skill, ความสามารถใหม่ใน ChatGPT ที่เปลี่ยนคำถาม, ไอเดีย, และข้อมูล ให้กลายเป็น "ภาพที่โต้ตอบได้" [1][2]

แทนที่จะอ่านข้อมูลเป็นตัวอักษรยาวๆ คุณจะได้:

Charts (กราฟ), สำหรับข้อมูลตัวเลข
Maps (แผนที่), สำหรับข้อมูลเชิงภูมิศาสตร์
Diagrams (แผนภาพ), สำหรับความสัมพันธ์และกระบวนการ
Calculators (เครื่องคิดเลข), สำหรับคำนวณ
Simulations (การจำลอง), สำหรับทดลองสถานการณ์
Interactive explanations (คำอธิบายโต้ตอบ), สำหรับเรียนรู้

ทั้งหมดนี้ "เล่นได้" ในแชท ChatGPT โดยตรง, ปรับค่า, ลาก, คลิก เพื่อดูผลลัพธ์เปลี่ยนไป

วิธีใช้: ง่ายมาก

แค่พิมพ์ @ ในช่องแชท แล้วเลือก Visualize [1]:

@Visualize สร้างกราฟยอดขายรายเดือนจากข้อมูลนี้

หรือ ChatGPT จะเลือกใช้ Visualize ให้เองอัตโนมัติ เมื่อเห็นว่าภาพช่วยให้คำตอบเข้าใจง่ายขึ้น

ตัวอย่างจริง: 3 ภาพจากหน้าเปิดตัว GPT-5.6

เอกสารทางการของ OpenAI แสดงตัวอย่าง 3 ตัวที่เห็นภาพชัด [1]:

1. Spirograph (สไปโรกราฟ)

คำสั่ง: "สร้างสไปโรกราฟแบบโต้ตอบเพื่ออธิบายว่ามันทำงานยังไง"

ผลลัพธ์: เครื่องมือที่ลากรัศมีและระยะปากกา เพื่อดูว่าวงกลมที่หมุนสร้างเส้นโค้งยังไง, พร้อมสมการคณิตศาสตร์ประกอบ

2. Wave Interference Lab (แล็บคลื่นแทรกสอด)

คำสั่ง: "สร้างใบงานแล็บคลื่นแทรกสอดแบบโต้ตอบ"

ผลลัพธ์: แล็บฟิสิกส์ที่ปรับแหล่งกำเนิดคลื่น แล้วเลื่อนโพรบผ่านสนามคลื่น เพื่อดูจุดเสริม/หักล้าง

3. GPT Tokenizer (ตัวแยกคำ)

คำสั่ง: "อธิบายแบบโต้ตอบว่า GPT tokenizer ทำงานยังไง"

ผลลัพธ์: เครื่องมือที่พิมพ์ข้อความ แล้วดูทีละขั้นตอนว่าข้อความถูกแยกเป็น token ยังไง

ตาราง: เลือกรูปแบบให้เหมาะกับงาน

งาน	รูปแบบที่ควรใช้
ความสัมพันธ์ / กระบวนการ	Diagram (แผนภาพ)
ข้อมูลตัวเลข / เปรียบเทียบ	Chart (กราฟ)
ข้อมูลเชิงภูมิศาสตร์	Map (แผนที่)
ต้องปรับค่า / ดูการเปลี่ยนแปลง	Interactive visualization
ต้องการเว็บถาวร + แชร์ลิงก์	Site (ผ่าน Codex)

ข้อควรระวัง: ยังเป็น preview

ก่อนสรุป ขอวางมุมให้ตรง:

ข้อดี	ข้อเสีย
เปลี่ยนข้อมูลเป็นภาพได้เร็ว	ยังเป็น preview (ทยอยเปิดให้ใช้)
โต้ตอบได้ ไม่ใช่ภาพนิ่ง	ขึ้นกับ plan/platform/account
ใช้ได้ทั้ง web + desktop + mobile	Codex CLI/IDE ยังไม่รองรับการแสดงผล

ข้อจำกัดสำคัญ: Visualize ยังเป็น "preview" ที่ทยอยเปิดให้ใช้, บางบัญชีอาจยังไม่เห็นปุ่ม @Visualize ต้องรอ rollout ถึงบัญชี

สรุปมุมมองของผม

ผมมองว่า Visualize skill คือก้าวสำคัญของ ChatGPT เพราะมันเปลี่ยนบทบาทจาก "ตอบคำถาม" เป็น "สร้างเครื่องมือ"

แทนที่จะอธิบายว่า "สไปโรกราฟทำงานยังไง" ด้วยตัวอักษร 3 ย่อหน้า, ChatGPT สร้างเครื่องมือให้คุณ "เล่น" กับมันได้เลย

นี่คือทิศทางที่ AI กำลังไป: จาก "บอกข้อมูล" สู่ "ทำให้เข้าใจผ่านการโต้ตอบ", และมันสอดคล้องกับสิ่งที่ผมเขียนในชุด "Harness Engineering" พอดี: เครื่องมือที่ดีไม่ได้แค่ให้คำตอบ แต่ทำให้คนเข้าใจคำตอบนั้น

คุณเคยลองใช้ Visualize skill แล้วไหมครับ? แล้วคุณคิดว่า "ข้อมูลแบบโต้ตอบ" จะมาแทนที่ "ข้อมูลแบบตัวอักษร" ได้จริงไหม? คอมเมนต์แลกเปลี่ยนกันได้ครับ