สำหรับซีอีโอเทคโนโลยีชั้นนำในปัจจุบันอย่างดาริโอ อโมเด จาก Anthropic, เดมิส ฮัสซาบิส จาก Google และแซม อัลท์แมน จาก OpenAI การบอกว่า AI ของพวกเขาดีที่สุดนั้นไม่เพียงพอ ทั้งสามท่านเพิ่งออกมาประกาศเมื่อเร็วๆ นี้ว่า AI จะดีมากจนจะเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของสังคมไปอย่างสิ้นเชิง
อย่างไรก็ตาม กลุ่มนักวิจัยที่เพิ่มมากขึ้น ซึ่งเป็นผู้สร้าง ศึกษา และใช้ AI สมัยใหม่ ยังคงไม่เชื่อคำกล่าวอ้างดังกล่าว
การใช้เหตุผลของ AI ไม่ได้มีอำนาจทุกอย่าง
เพียงสามปีหลังจากการเปิดตัว ปัญญาประดิษฐ์ก็เริ่มปรากฏให้เห็นในกิจกรรมประจำวันมากมาย เช่น การเรียนและการทำงาน หลายคนกังวลว่าปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ในเร็วๆ นี้
อย่างไรก็ตาม โมเดล AI ใหม่ ๆ ในปัจจุบันไม่ได้ฉลาดอย่างที่เราคิด การค้นพบจาก Apple หนึ่งในบริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุด ในโลก พิสูจน์ให้เห็นสิ่งนี้
โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในการศึกษาวิจัยที่เพิ่งตีพิมพ์ชื่อว่า “Illusionary Thinking” ทีมวิจัยของ Apple ยืนยันว่าโมเดลอนุมาน เช่น Claude, DeepSeek-R1 และ o3-mini ไม่ได้ “ขับเคลื่อนโดยสมอง” อย่างที่ชื่อบ่งบอก
เอกสารของ Apple สร้างขึ้นจากงานก่อนหน้าของวิศวกรที่คล้ายคลึงกันหลายคน รวมถึงการวิจัยที่โดดเด่นจากทั้งสถาบันการศึกษาและบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอื่นๆ รวมถึง Salesforce
การทดลองเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI เชิงอนุมาน ซึ่งได้รับการยกย่องว่าเป็นก้าวต่อไปของตัวแทน AI อัตโนมัติ และในที่สุดก็คือปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงนั้น ในบางกรณีกลับมีความสามารถในการแก้ปัญหาได้แย่กว่าแชทบอท AI พื้นฐานที่เคยมีมา
 |
งานวิจัยใหม่ของ Apple เกี่ยวกับโมเดลอนุมานขนาดใหญ่แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI ไม่ได้ "ใช้สมองมาก" อย่างที่คิด ภาพ: OpenAI |
นอกจากนี้ ในการศึกษานี้ ไม่ว่าจะใช้แชทบอท AI หรือโมเดลอนุมาน ระบบทั้งหมดล้มเหลวโดยสิ้นเชิงในงานที่ซับซ้อนมากขึ้น
นักวิจัยเสนอว่าควรแทนที่คำว่า "อนุมาน" ด้วยคำว่า "เลียนแบบ" ทีมวิจัยแย้งว่าแบบจำลองเหล่านี้มีประสิทธิภาพเพียงในการจดจำและทำซ้ำรูปแบบ แต่เมื่อคำถามเปลี่ยนไปหรือความซับซ้อนเพิ่มขึ้น แบบจำลองเหล่านี้ก็แทบจะพังทลายลง
พูดง่ายๆ ก็คือ แชทบอททำงานได้ดีเมื่อพวกมันสามารถจดจำและจับคู่รูปแบบได้ แต่เมื่องานมีความซับซ้อนมากเกินไป พวกมันก็ไม่สามารถรับมือได้อีกต่อไป “แบบจำลองการใช้เหตุผลขนาดใหญ่ (LRM) ที่ทันสมัยที่สุดมักประสบปัญหาความแม่นยำลดลงอย่างสิ้นเชิงเมื่อความซับซ้อนเกินเกณฑ์ที่กำหนด” การศึกษาระบุ
สิ่งนี้ขัดกับความคาดหวังของนักพัฒนาที่ว่าความซับซ้อนจะดีขึ้นเมื่อมีทรัพยากรมากขึ้น “ความพยายามในการอนุมาน AI จะเพิ่มขึ้นตามความซับซ้อน แต่เพียงระดับหนึ่งเท่านั้น จากนั้นก็จะลดลง แม้ว่าจะมีงบประมาณโทเค็น (พลังประมวลผล) เพียงพอที่จะรองรับมันได้ก็ตาม” การศึกษาเสริม
อนาคตที่แท้จริงของ AI
แกรี่ มาร์คัส นักจิตวิทยาและนักเขียนชาวอเมริกัน กล่าวว่าผลการวิจัยของแอปเปิลนั้นน่าประทับใจ แต่ก็ไม่ใช่เรื่องใหม่ และเป็นเพียงการตอกย้ำงานวิจัยก่อนหน้านี้ ศาสตราจารย์กิตติคุณด้านจิตวิทยาและ ประสาทวิทยา แห่งมหาวิทยาลัยนิวยอร์ก ได้ยกตัวอย่างงานวิจัยของเขาในปี 1998
ในนั้น เขาโต้แย้งว่าเครือข่ายประสาทซึ่งเป็นบรรพบุรุษของโมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถสรุปผลได้ดีภายในการแจกแจงข้อมูลที่ได้รับการฝึกมา แต่ก็มักจะล้มเหลวเมื่อต้องเผชิญกับข้อมูลภายนอกการแจกแจง
อย่างไรก็ตาม นายมาร์คัสยังเชื่อว่าทั้งโมเดล LLM และ LRM ต่างก็มีการใช้งานของตัวเอง และมีประโยชน์ในบางกรณี
ในโลกแห่งเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงถูกมองว่าเป็นขั้นต่อไปของการพัฒนา AI โดยระบบต่างๆ ไม่เพียงแต่สามารถคิดเหมือนมนุษย์ (AGI) เท่านั้น แต่ยังมีความเป็นเลิศในด้านความเร็ว ความแม่นยำ และระดับการรับรู้อีกด้วย
แม้จะมีข้อจำกัดมากมาย แต่ผู้วิจารณ์ AI ก็ยังรีบเสริมว่าการเดินทางสู่ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงสุดทางคอมพิวเตอร์ยังคงเป็นไปได้อย่างแน่นอน
 |
แซม อัลท์แมน ซีอีโอของ OpenAI เคยกล่าวไว้ว่า AI จะเปลี่ยนแปลงความก้าวหน้าของมนุษยชาติ มากกว่าที่จะเป็นเพียงทางเลือกแทน Google หรือตัวช่วยทำการบ้าน ภาพ: AA Photo |
การเปิดเผยข้อจำกัดในปัจจุบันอาจเป็นแนวทางให้บริษัท AI สามารถเอาชนะข้อจำกัดเหล่านั้นได้ Jorge Ortiz ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิศวกรรมศาสตร์ที่ห้องปฏิบัติการ Rutgers กล่าว
Ortiz ยกตัวอย่างวิธีการฝึกอบรมใหม่ๆ เช่น การให้ข้อเสนอแนะเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดล การเพิ่มทรัพยากรเมื่อเผชิญกับปัญหาที่ยากลำบาก ซึ่งสามารถช่วยให้ AI จัดการกับปัญหาที่ใหญ่ขึ้น และใช้ซอฟต์แวร์พื้นฐานได้ดีขึ้น
ในขณะเดียวกัน Josh Wolfe ผู้ก่อตั้งร่วมบริษัทเงินร่วมลงทุน Lux Capital กล่าวว่าจากมุมมองทางธุรกิจ ไม่ว่าระบบปัจจุบันจะสมเหตุสมผลหรือไม่ก็ตาม ระบบเหล่านี้ก็ยังสร้างมูลค่าให้กับผู้ใช้ได้
อีธาน มอลลิก ศาสตราจารย์จากมหาวิทยาลัยเพนซิลเวเนีย ยังแสดงความเชื่อมั่นว่าโมเดล AI จะสามารถเอาชนะข้อจำกัดเหล่านี้ได้ในอนาคตอันใกล้นี้
“โมเดลต่างๆ มีการพัฒนาที่ดีขึ้นเรื่อยๆ และแนวทางใหม่ๆ ในการใช้ AI ก็ได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น ฉันจะไม่แปลกใจเลยหากข้อจำกัดเหล่านี้จะถูกเอาชนะได้ในอนาคตอันใกล้นี้” Mollick กล่าว
ที่มา: https://znews.vn/vi-sao-ai-chua-the-vuot-qua-tri-tue-con-nguoi-post1561163.html
การแสดงความคิดเห็น (0)