บรรดา AI ตัวท็อปรุ่นล่าสุดจากค่ายยักษ์ใหญ่เทคโนโลยีโลกอย่าง OpenAI, Google และ DeepSeek แม้จะเก่งกาจขึ้นแค่ไหน แต่กลับพบว่ายิ่งปล่อยข้อมูลพลาดๆ ออกมามากขึ้น สร้างความกังวลใจไปทั่วทั้งวงการผู้ใช้ นักวิจัย และภาคธุรกิจ ถึงแม้ AI พวกนี้จะฉลาดล้ำในงานยากๆ อย่างการคิดวิเคราะห์ซับซ้อนหรือคำนวณเลข แต่ไอ้อาการ “หลอน” (hallucinations) หรือการให้ข้อมูลมั่วซั่ว แต่งเรื่องเอง กลับไม่หายไปไหน แถมดูท่าจะหนักข้อขึ้นเรื่อยๆ ตามรายงานเจาะลึกชิ้นล่าสุดของ The New York Times (nytimes.com)
สำหรับคนไทยเรา ที่ชีวิตการทำงาน การเรียน หรือแม้แต่ชีวิตประจำวัน กำลังเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็วเพราะแชทบอทและผู้ช่วยดิจิทัลทั้งหลาย เรื่องนี้ถือเป็นสัญญาณอันตรายที่ไม่ควรมองข้าม ลองคิดดูว่าถ้าเราต้องพึ่งพา AI ในการตัดสินใจเรื่องสำคัญๆ หรือหาข้อมูลที่ต้องเป๊ะ เช่น คำแนะนำเรื่องสุขภาพ กฎหมาย หรือเรื่องธุรกิจที่ละเอียดอ่อน แล้วดันเจอ AI ‘หลอน’ ให้ข้อมูลผิดๆ ความเสียหายที่ตามมาอาจจะมหาศาล แถมยังเสียความเชื่อมั่นกันไปอีก
มีเคสตัวอย่างให้เห็นกันจะๆ ถึงความแรงของปัญหานี้ อย่างกรณีของ Cursor เครื่องมือช่วยเขียนโค้ด ที่จู่ๆ บอท AI ซัพพอร์ตลูกค้าก็ดันไปแจ้งข้อมูลนโยบายใหม่แบบผิดๆ ทำเอาลูกค้าสับสนวุ่นวาย เกิดกระแสตีกลับ แถมพากันยกเลิกบริการกันยกใหญ่ สุดท้ายผู้บริหารบริษัทต้องรีบออกมาแก้ข่าวว่านโยบายที่ว่าน่ะไม่มีอยู่จริง นี่แหละตัวอย่างคลาสสิกของอาการ AI ‘หลอน’ เลย เรื่องทำนองนี้เริ่มจะเห็นกันจนชินตาในเว็บบอร์ดบ้านเรา โดยเฉพาะกลุ่มคนทำงานรุ่นใหม่กับน้องๆ นักเรียนนักศึกษาที่พึ่งแชทบอทหาข้อมูล แปลภาษา หรือเตรียมสอบกันเป็นว่าเล่น
เหล่ากูรูชี้ตรงกันว่า ต้นตอของปัญหามันฝังลึกอยู่ในวิธีฝึก AI กับวิธีที่มัน “คิด” ว่าจะตอบอะไรออกมา แชทบอทที่เราใช้ๆ กันอยู่ทุกวันนี้ รวมถึงพวกที่ต่อกับเซิร์ชเอนจิ้นอย่าง Google หรือ Bing เนี่ย มันใช้ข้อมูลมหาศาลบวกกับโมเดลสถิติ พูดง่ายๆ คือมัน “เดา” คำตอบที่ “น่าจะใช่” มากกว่าจะทำตามกฎเป๊ะๆ เพราะงั้นความผิดพลาดมันก็เกิดขึ้นได้อยู่แล้ว ผู้บริหารระดับสูงจาก Vectara ซึ่งเคยเป็นผู้บริหารที่ Google ด้วย ได้ฟันธงง่ายๆ เลยว่า “ต่อให้พยายามแทบตายยังไง พวกมัน (AI) ก็จะยัง ‘หลอน’ อยู่ดี อาการนี้ไม่มีวันหายไปหรอก”
งานวิจัยใหม่ๆ ยิ่งตอกย้ำความน่าเป็นห่วงเข้าไปใหญ่ โดยเฉพาะโมเดลตัวท็อปสุดของ OpenAI (อย่าง o3 และ o4-mini) ที่เจอว่ามีอัตรา ‘หลอน’ เพิ่มขึ้นพรวดๆ ในการทดสอบมาตรฐานชุดหนึ่ง (PersonQA) AI ตัวล่าสุดของ OpenAI ‘หลอน’ ไปถึง 33% ของเวลาทั้งหมด มากกว่ารุ่นก่อนหน้าถึงสองเท่าตัว! ส่วนในการทดสอบตอบคำถามทั่วไป (SimpleQA) อัตราพลาดพุ่งไปถึง 79% นี่ยังไม่นับโมเดลคิดวิเคราะห์ของ Google กับโมเดล R1 ของ DeepSeek ที่ก็เจอความถี่ในการมั่วข้อมูลพอๆ กัน หรืออาจจะมากกว่าด้วยซ้ำ
เรื่องนี้ทำเอาคนในแวดวงการศึกษาและน้องๆ นักเรียนนักศึกษาไทย โดยเฉพาะใครที่ใช้แพลตฟอร์มเรียนออนไลน์หรือผู้ช่วย AI ในห้องเรียน ต้องกุมขมับกันเลยทีเดียว ผลวิจัยพวกนี้มันน่าห่วงจริงๆ การที่บ้านเราเอา AI มาใช้กันเยอะแยะในวงการศึกษา ตั้งแต่แอปช่วยสอนภาษาไปจนถึงโปรแกรมช่วยตรวจข้อสอบ ถึงจะดูเป็นเรื่องดีงามที่ช่วยให้การศึกษาก้าวหน้าไปอีกขั้น แต่ถ้าเครื่องมือเหล่านี้มันแยกแยะเรื่องจริงกับเรื่องมั่วไม่ออกอย่างที่ควรจะเป็น ก็เสี่ยงมากที่ข้อมูลผิดๆ จะเนียนๆ เข้าไปปนอยู่ในตำราเรียนหรือห้องเรียนโดยที่เราไม่รู้ตัว
ปัญหานี้มันซับซ้อนซ่อนเงื่อนกว่านั้นอีก เพราะดันไปเจอกับวิธีฝึก AI แบบใหม่ที่เรียกว่า “การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง” (reinforcement learning) ที่กำลังฮิตกันทั่วบ้านทั่วเมือง วิธีนี้คือ AI จะเรียนรู้จากการลองผิดลองถูกไปเรื่อยๆ ปรับตัวเองเพื่อให้ได้รางวัลเยอะสุด ผลคือมันเก่งบางเรื่องขึ้นเร็วมาก อย่างเช่น คณิตศาสตร์ แต่ความเป๊ะของข้อมูลกลับแกว่งไปแกว่งมา นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเอดินบะระที่ศึกษาเรื่อง AI ‘หลอน’ โดยเฉพาะ ชี้ว่า “วิธีฝึก AI แบบนี้ ทำให้มันมุ่งไปเก่งเรื่องเดียว จนเริ่มลืมเรื่องอื่นๆ ไป”
ไอ้โครงข่ายประสาทเทียมล้ำลึก (deep neural networks) พวกนี้มันซับซ้อนชนิดที่ว่า ขนาดนักวิทยาศาสตร์เก่งๆ ยังงงเป็นไก่ตาแตก ไม่เข้าใจแจ่มแจ้งว่าอาการ ‘หลอน’ มันเกิดมาได้ยังไง หรือทำไมถึงเกิด ศาสตราจารย์ท่านหนึ่งจากมหาวิทยาลัยวอชิงตัน ที่อยู่ในทีมวิจัยพยายามแกะรอยพฤติกรรม AI ย้อนกลับไปถึงข้อมูลที่ใช้ฝึก ก็ยอมรับเลยว่าปัญหาทั้งใหญ่ทั้งลึกลับจนท้าทายสุดๆ “เรายังไม่รู้ชัดๆ เลยว่าโมเดลพวกนี้มันทำงานยังไงกันแน่” ท่านกล่าว พร้อมย้ำว่าต้องรีบวิจัยเพิ่มด่วนๆ แถมบริษัทที่พัฒนาเทคโนโลยีก็ต้องเปิดเผยข้อมูลให้มากขึ้นด้วย
ในขณะที่บริษัทเทคฯ ระดับโลกกำลังจะหมดคลังข้อมูลภาษาอังกฤษในเน็ตมาป้อนให้ AI แล้ว การจะดันให้ AI เก่งขึ้นไปอีกก็เลยต้องหันไปพึ่งวิธีฝึกที่เดาทางยากพวกนี้มากขึ้น ผลที่ตามมาคือ ความน่าเชื่อถือของข้อมูลก็ดิ่งลงเห็นๆ สวนทางกับที่คนเริ่มเชื่อใจและหันไปใช้ AI ช่วยงานสำคัญๆ ที่มีผลกระทบเยอะขึ้นทุกวัน
จากข้อมูลวงในที่หลุดมาจากบริษัทเทคฯ ชั้นนำหลายเจ้า แถมมีบริษัทอย่าง Vectara ช่วยตรวจทานความเป็นอิสระอีกแรง พบว่า AI รุ่นใหม่ๆ ที่เน้นคิดวิเคราะห์ มักจะ ‘มโน’ ข้อมูลเองตอนสรุปเรื่องยากๆ ประมาณ 1-2% แต่ตัวเลขนี้กระโดดไปถึง 27% หรือมากกว่านั้นก็ได้นะ ขึ้นอยู่กับว่าเป็น AI ตัวไหนและงานประเภทอะไร สำหรับผู้นำธุรกิจ หมอ นักกฎหมาย คนวางนโยบาย และนักการศึกษาในบ้านเรา ข้อมูลนี้ยิ่งย้ำเลยว่าต้องตรวจสอบและคุมเข้มกันสุดๆ
เรื่องนี้ยังลามไปถึงประเด็นกฎหมายและศีลธรรมด้วยนะ ตอนนี้ The New York Times กำลังฟ้อง OpenAI กับพาร์ทเนอร์อย่าง Microsoft ฐานละเมิดลิขสิทธิ์เอาข่าวไปฝึก AI เรื่องนี้จุดประเด็นใหญ่ให้คนตั้งคำถามกันให้แซ่ด ทั้งเรื่องทรัพย์สินทางปัญญา ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และความรับผิดชอบของคนทำ AI (อ่านต่อได้ที่: nytimes.com) ประเด็นพวกนี้โคตรจะเกี่ยวกับประเทศไทยเลย ที่การรู้เท่าทันดิจิทัลกับกฎหมาย AI บ้านเรายังเตาะแตะอยู่ แถมบริการ AI ใหม่ๆ ก็ผุดขึ้นมาเร็วจนกฎหมายตามไม่ทัน
มองไปวันข้างหน้า การที่ AI เก่งๆ แต่ก็ยังมีจุดบอดแบบนี้แพร่หลายไปทั่ว จะยิ่งทำให้เราต้องระมัดระวังและหาทางรับมือแบบที่ใช้ได้จริงมากขึ้น พวกบิ๊กๆ ในวงการก็สัญญาว่าจะปรับปรุง อย่าง OpenAI ก็บอกว่ากำลังเร่งวิจัยหาวิธีลดอาการ ‘หลอน’ โฆษกของ OpenAI บอกว่า “เราจะยังคงวิจัยเรื่องอาการหลอนในทุกโมเดลต่อไป เพื่อให้มันแม่นยำและน่าเชื่อถือขึ้น” แต่ก็นั่นแหละ ประวัติศาสตร์สอนเราว่าแก้ที่เทคนิคอย่างเดียวมันอาจจะไม่ใช่คำตอบสุดท้ายเสมอไป
คำแนะนำแบบเอาไปใช้ได้จริงสำหรับคนไทยทุกคน ไม่ว่าจะเป็นคนทั่วไป นักการศึกษา หรือคนทำธุรกิจ คือ: อย่าเชื่อ AI หัวปักหัวปำเวลาต้องตัดสินใจเรื่องสำคัญๆ เช็กซ้ำให้ชัวร์ ทั้งข้อมูลตัวเลข แหล่งอ้างอิงที่ได้จากแชทบอท และคอยตามข่าวคำแนะนำใหม่ๆ จากหน่วยงานที่ไว้ใจได้เสมอ หน่วยงานอย่างกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม หรือมหาวิทยาลัยชั้นนำของไทยนี่แหละ ที่ควรจะออกมาให้แนวทางชัดๆ ช่วยกันสอนให้คนรู้เท่าทันดิจิทัลในโรงเรียน และหนุนให้ใช้ AI อย่างรับผิดชอบทั้งในภาครัฐและเอกชน ส่วนแคมเปญรณรงค์ให้คนรู้ทันสื่อ ที่เคยใช้สู้กับพวกหลอกลวงออนไลน์ ข่าวปลอม ก็ควรจะเพิ่มเรื่องความผิดพลาดของ AI เข้าไปด้วย
สรุปง่ายๆ คือ ถึงแม้ AI จะมีพลังเปลี่ยนโลกการทำงาน การเรียน และชีวิตประจำวันในบ้านเราได้แบบสุดๆ แต่ความเสี่ยงจากอาการ ‘หลอน’ ก็ยังอยู่กับเราไปอีกพักใหญ่ๆ ในฐานะคนไทยด้วยกัน เราต้องปรับตัวให้ทัน โดยเอาความเจ๋งของเครื่องมือดิจิทัลล้ำๆ มารวมกับวิจารณญาณ ความรอบคอบ และนิสัยชอบเช็กให้ชัวร์ เพื่อให้มั่นใจว่าการตัดสินใจของคนเราและวัฒนธรรมของเราจะเป็นตัวนำทางในการเปิดรับเทคโนโลยีใหม่ๆ
แหล่งข้อมูล:
