วารสาร Nature Computational Science ฉบับวันที่ ๒๔ กันยายน ๒๕๖๘   ลงเรื่อง The rise of large language models   แนะนำสาระในวารสารที่จับเรื่อง LLM ทั้งเล่ม    ขอให้ช่วยสรุปประเด็นสำคัญด้วยภาษาที่เข้าใจง่ายสำหรับคนทั่วไป ที่ไม่ใช่นักวิชาการด้าน computer science   ว่า LLM กำลังก่อผลกระทบต่องานวิจัยด้านต่างๆ อย่างไรบ้าง    มีโอกาสและความท้าทายใหม่ๆ จากพัฒนาการนี้อย่างไรบ้าง   นอกจากผลกระทบต่อวงการวิชาการแล้ว  ผลกระทบต่อคนทั่วๆ ไปเป็นอย่างไรบ้าง ทั้งในมุมด้านบวก และด้านลบหรือสิ่งพึงระมัดระวัง   คนโดยทั่วไปต้องปรับตัวรองรับพัฒนาการอย่างไรบ้าง    จึงจะได้รับผลกระทบต่อตนเองในด้านบวก ลดหรือป้องกันผลกระทบด้านลบ   

ผมนำคำถามข้างบนไปถามแปดสหายเอไอ    ได้รับคำตอบเชิงสรุปไปในทางเดียวกัน    ขอเลือกคำตอบของ Copilot  และ ChatGPT มาลงไว้ ดังต่อไปนี้  

 

Copilot:

วารสาร Nature Computational Science ฉบับวันที่ 24 กันยายน 2568 ได้จัดทำฉบับพิเศษในหัวข้อ “The Rise of Large Language Models” (LLMs) ซึ่งถือเป็นการรวบรวมบทความจากนักวิจัยหลากหลายสาขา เพื่อสำรวจผลกระทบ โอกาส และความท้าทายจากการเติบโตของโมเดลภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้อย่างรอบด้าน ผมขอสรุปสาระสำคัญให้เข้าใจง่ายสำหรับคนทั่วไปดังนี้:

 

 LLMs กำลังเปลี่ยนแปลงงานวิจัยอย่างไร

  • ช่วยนักวิจัยคิดและเขียนเร็วขึ้น
    LLMs สามารถสรุปเอกสารวิชาการจำนวนมาก สร้างแนวคิดใหม่ และช่วยออกแบบการทดลองหรือเขียนโค้ดวิทยาศาสตร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • ขยายขอบเขตการวิจัย
    ไม่ใช่แค่ด้านคอมพิวเตอร์ แต่ยังส่งผลต่อชีววิทยา การแพทย์ เคมี วัสดุศาสตร์ ฟิสิกส์ วิศวกรรม จิตวิทยา ภาษาศาสตร์ และมนุษยศาสตร์
  • เปลี่ยนวิธีการเรียนรู้และสื่อสารความรู้
    นักวิจัยสามารถใช้ LLMs เป็นผู้ช่วยในการสื่อสารผลการวิจัยให้คนทั่วไปเข้าใจง่ายขึ้น

 

 โอกาสใหม่จาก LLMs

  • เปิดทางสู่การค้นพบที่เร็วขึ้น
    ด้วยความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล  LLMs ช่วยเร่งการวิเคราะห์และการตั้งสมมติฐานใหม่ๆ
  • สร้างเครื่องมือช่วยงานอัตโนมัติ
    เช่น ผู้ช่วยเขียนโปรแกรม ผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล หรือแม้แต่ผู้ช่วยสอนในห้องเรียน
  • ศึกษาพฤติกรรมมนุษย์ได้ลึกขึ้น
    ในด้านจิตวิทยาและสังคมศาสตร์  LLMs ถูกใช้เป็น “ผู้ร่วมสนทนา” หรือ “ผู้สัมภาษณ์” เพื่อเข้าใจการคิดและการสื่อสารของมนุษย์

 

 ความท้าทายและสิ่งพึงระวัง

  • ข้อมูลผิดหรือบิดเบือน
    LLMs อาจให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือมีอคติจากข้อมูลที่ใช้ฝึก
  • ผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว
    การใช้ข้อมูลจำนวนมากอาจกระทบต่อสิทธิส่วนบุคคล หากไม่มีการควบคุมที่ดี
  • การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป
    อาจทำให้คนขาดทักษะพื้นฐาน เช่น การคิดวิเคราะห์หรือการเขียนด้วยตนเอง

 

 ผลกระทบต่อคนทั่วไป

ด้านบวก

  • ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลและความรู้ได้ง่ายขึ้น
  • ใช้เป็นผู้ช่วยในการเรียน การทำงาน หรือการสื่อสาร
  • เพิ่มโอกาสในการพัฒนาทักษะใหม่ เช่น การเขียน การแปล หรือการวิเคราะห์

ด้านลบ

  • อาจทำให้คนเชื่อข้อมูลผิดๆ โดยไม่ตรวจสอบ
  • เสี่ยงต่อการถูกหลอกลวงหรือใช้ข้อมูลในทางที่ไม่เหมาะสม
  • อาจทำให้บางอาชีพถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ

 

 คนทั่วไปควรปรับตัวอย่างไร

  • เรียนรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ  AI และ LLMs
    เพื่อเข้าใจว่าเครื่องมือเหล่านี้ทำงานอย่างไร และมีข้อจำกัดอะไรบ้าง
  • ฝึกทักษะการคิดวิเคราะห์และตรวจสอบข้อมูล
    อย่าเชื่อทุกอย่างที่ระบบบอก ควรมีวิจารณญาณ
  • ใช้เทคโนโลยีอย่างมีสติและมีจริยธรรม
    ไม่ใช้เพื่อหลอกลวงหรือทำร้ายผู้อื่น
  • พัฒนาทักษะที่มนุษย์ยังได้เปรียบ
    เช่น ความคิดสร้างสรรค์ การเข้าใจอารมณ์ การสื่อสารระหว่างบุคคล

 

LLMs ไม่ใช่แค่เครื่องมือของนักวิทยาศาสตร์ แต่กำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเราทุกคน การเข้าใจและปรับตัวอย่างมีสติ จะช่วยให้เราใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มที่ โดยไม่ตกเป็นเหยื่อของผลกระทบด้านลบ

หากคุณสนใจ ผมสามารถช่วยเรียบเรียงบทความหรือสื่อความรู้สำหรับประชาชนทั่วไปในรูปแบบที่อ่านง่ายและน่าสนใจได้ครับ

Sources: Nature Computational Science – The rise of large language models

 

ChatGPT:

ผมได้อ่านบทความ “The rise of large language models” ใน Nature Computational Science (24 กันยายน 2568) พร้อมกับบทความที่อยู่ในชุด “The impact of large language models in science” ประกอบ และสรุปประเด็นสำคัญพร้อมข้อสังเกตที่น่าสนใจในเชิง “ภาษาง่าย” ดังนี้ครับ

(หมายเหตุ: บทความเต็มอาจเข้าได้เฉพาะผู้ที่สถาบันมีสิทธิ์เข้าถึง แต่บทความ Editorial / Focus ได้ให้ภาพรวมไว้) (Nature)

 

ภาพรวมของบทความ “The rise of large language models” / ชุด Focus

  • บทความ Editorial ชื่อ“The rise of large language models” แนะนำให้เห็นว่า ในฉบับนี้วารสารเน้นบทบาทของ LLM (Large Language Models) ที่กำลังถูกนำไปใช้ในหลายศาสตร์ พร้อมทั้ง “สัญญา” และ “อันตราย” ที่อาจตามมา (Nature)
  • ในชุด “The impact of large language models in science” จะมีบทความแง่มุมต่าง ๆ เช่น ใน เคมี  ผังเมือง/การออกแบบเมือง มนุษยศาสตร์ / สังคมศาสตร์ ฯลฯ เพื่อสะท้อนว่า LLM ไม่ได้เป็นเรื่อง “เฉพาะด้านคอมพิวเตอร์” เท่านั้น แต่มีผลกระทบต่อหลายศาสตร์ (Nature)
  • บทความ / ความคิดเห็น (Perspectives, Comments) ในชุดนี้ยังมุ่งเน้น อุปสรรค เช่น ความลำเอียง (biases) ความไม่แน่นอน (uncertainty) ปัญหาพลังงาน/การคำนวณ (compute cost, energy efficiency)    และการประยุกต์ใช้อย่างรับผิดชอบในบริบททางวิทยาศาสตร์และสังคม (Nature)

 

LLM กำลังก่อผลกระทบต่องานวิจัย — โอกาส & ความท้าทาย

ผมขอจัดเป็น “โอกาส” และ “ความท้าทาย/ข้อจำกัด” โดยอธิบายเป็นภาษาที่คนทั่วไปฟังเข้าใจได้:

 โอกาส / ผลดีที่เป็นไปได้

  1. ช่วยเร่งการค้นคว้า / ลดงานซ้ำ
    LLM สามารถช่วยในงาน “เขียนบทนำ, สรุปงานวิจัย, หาคำสำคัญ (keywords), ช่วยตั้งคำถามวิจัย, ช่วยแปลงภาษาหรือสรุปบทความภาษาอื่น” ฯลฯ
    ยกตัวอย่าง: มีรายงานว่า LLM เริ่มถูกใช้ใน “บทคัดย่อ (abstract)” และ “บทนำ (introduction)” งานวิจัยทางคอมพิวเตอร์ในสัดส่วนสูง เช่น 22.5% ของบทคัดย่อในปี ค.ศ. 2024 แสดงร่องรอยการช่วยเขียน / แทรกเนื้อหาโดย LLM (Phys.org)
    ซึ่งหมายความว่านักวิจัยอาจใช้ LLM เป็น “ผู้ช่วย” ในเบื้องต้น เพื่อลดเวลาในงานที่เป็นภาระซ้ำ ๆ
  2. ขยายขอบเขตการวิจัย / ข้ามศาสตร์
    • LLM อาจนำมาใช้ในวิทยาศาสตร์เคมี / ชีววิทยา / วัสดุ / วิศวกรรม เพื่อช่วย “ตีโจทย์ใหม่” หรือช่วยแปลงความรู้ระหว่างศาสตร์ต่าง ๆ
    • มีแนวงานวิจัยที่ใช้ LLM ร่วมกับข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ (เช่น โมเลกุล, สต็อก, ชีวสารสนเทศ) เพื่อ “สร้างโมเดลพื้นฐานเฉพาะทาง” (domain-specific foundation models) เช่น “NatureLM” ที่ออกแบบให้รับข้อมูลหลายศาสตร์ในรูปแบบ sequence / ข้อความ เพื่อให้เครื่องสามารถเชื่อมโยงข้อมูลวิทยาศาสตร์ต่างศาสตร์ได้มากขึ้น (arXiv)
    • ใน Perspective     บทความ “Rethinking chemical research in the age of LLMs” ก็เสนอแนวคิดว่า LLM อาจเป็น “เพื่อนร่วมงาน” (research partner) ที่ช่วยตั้งสมมุติฐาน ช่วยค้นแนวทางทดลอง ช่วยตีความผลลัพธ์ โดยมนุษย์ยังคงมีบทบาทตรวจสอบ / ควบคุม (Nature)
  3. ทำให้วิธีวิทยาศาสตร์บางด้าน “เปิด” และ “เข้าถึงง่ายขึ้น”
    • นักวิจัยที่ไม่มีทรัพยากรคอมพิวเตอร์ใหญ่ อาจใช้ LLM ที่พัฒนาแล้วเป็นเครื่องมือร่วม
    • ลด “คอขวด” ด้านการตีความภาษาธรรมชาติ / การเขียน / แปล / สรุป เพื่อให้คนที่ไม่ใช่เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์เข้ามามีบทบาทมากขึ้น
  4. ปรับปรุงประสิทธิภาพพลังงาน / การใช้งานจริง
    • งานวิจัยในฉบับนี้มีบทความเรื่อง “Analog in-memory computing attention mechanism for fast and energy-efficient large language models” ซึ่งแสดงให้เห็นแนวทางลดพลังงานที่ใช้ใน LLM (เพราะการคำนวณแบบธรรมดาใช้พลังงานสูงมาก) (Nature)
    • แนวทางเช่น neuromorphic engineering ก็ถูกพูดถึงว่าอาจช่วยให้ LLM ทำงานได้ในฮาร์ดแวร์ที่ประหยัดพลังงานมากขึ้น (Nature)

 ความท้าทาย / ข้อจำกัดที่ต้องระวัง

  1. “ความลำเอียง” (Bias) / เหตุการณ์ที่ผิด (Hallucination / Mistakes)
    • LLM มักเรียนรู้จากข้อมูลขนาดใหญ่ที่อาจมีอคติอยู่แล้ว (เชื้อชาติ เพศ ภาษา วัฒนธรรม ฯลฯ) แล้วอาจสะท้อนอคติเหล่านั้นออกมา (เช่น ให้คำตอบที่ไม่เป็นกลาง)
    • เคยมีงานวิจัยแสดงว่า LLM มี bias ทาง “social identity” เช่น ชอบกลุ่มที่อยู่ใน “ingroup” มากกว่า “outgroup” (Nature)
    • “Hallucination” คือ LLM อาจสร้างข้อมูลขึ้นมา (กล่าวอ้างที่ไม่มีในข้อมูลต้น) ซึ่งอันตรายเมื่อนำไปใช้ในงานวิจัยที่ต้องแม่น
  2. การตรวจสอบ / ความน่าเชื่อถือ (Validation / Reproducibility)
    • ผลลัพธ์ที่ LLM ให้มาควรตรวจสอบโดยมนุษย์หรือเครื่องมืออื่น เพราะ LLM อาจให้คำตอบที่ “ดูดี” แต่ไม่ถูกต้อง
    • ในวงการวิทยาศาสตร์ มีข้อกังวลว่า ถ้าใช้ LLM เขียนโค้ดวิจัยหรือคำนวณโดยไม่มีการตรวจสอบ อาจมี “ข้อผิดพลาดแฝง” ซึ่งอาจไม่ถูกจับได้ง่าย โดยเฉพาะในซอฟต์แวร์/โค้ดวิจัย ที่ส่วนใหญ่ไม่ได้ถูกทดสอบเต็มที่ (testing) (Nature)
  3. ทรัพยากรคำนวณ / พลังงาน / ค่าใช้จ่าย
    • LLM ขนาดใหญ่มักต้องการพลังงานสูง เครื่องคอมพิวเตอร์ทรงพลัง และทรัพยากรจัดเก็บข้อมูลมาก
    • ถ้าวิจัยแค่บางห้องหรือในประเทศที่ทรัพยากรจำกัด อาจเป็นอุปสรรค
    • ต้องหาวิธีลด “ต้นทุน” ทางพลังงาน / การประมวลผลให้เหมาะสม
  4. การ “ครอบงำ” / การพึ่งพาเครื่องมือ (Overreliance)
    • ถ้าผู้วิจัยพึ่ง LLM จนเกินไป อาจสูญเสียทักษะพื้นฐานในการทำงานด้วยตนเอง เช่น การคิดวิเคราะห์ด้วยมนุษย์, การออกแบบวิธีวิทยาศาสตร์
    • อาจเกิด “การยอมรับคำตอบที่ LLM ให้มา” โดยไม่ตั้งคำถาม
  5. ปัญหาทางจริยธรรม / ลิขสิทธิ์ / ความเป็นเจ้าของข้อมูล
    • ข้อมูลที่ใช้ฝึก LLM อาจมีลิขสิทธิ์ / เงื่อนไขการใช้งาน (copyright)
    • ถ้า LLM ให้ข้อความที่ใกล้เคียงกับต้นแบบ (plagiarism) อาจเกิดข้อถกเถียง
    • การรับผิดชอบ (accountability): ถ้า LLM ทำผิดพลาด ใครต้องรับผิด – ผู้สร้าง, ผู้ใช้, หรือผู้สนับสนุน?
  6. การตีความข้ามศาสตร์ / ความเฉพาะทาง
    • งานบางด้านต้องมี “ความรู้เฉพาะทาง” ที่ LLM อาจเรียนรู้ได้ไม่ลึกเท่านักวิจัยมนุษย์
    • เมื่อศาสตร์ซับซ้อน เช่น ชีวเคมี, ฟิสิกส์พื้นฐาน, วิทยาการประจำศาสตร์ – LLM อาจให้คำตอบที่ “ทั่วไป” แต่ไม่ลึกพอ

 

ผลกระทบต่อ “คนทั่วไป” / สังคม

LLM ไม่ได้มีผลเฉพาะในห้องปฏิบัติการวิจัย — มีผลต่อชีวิตประจำวันของคนทั่วไปเช่นกัน ดังนี้:

 ด้านบวก (โอกาสที่คนทั่วไปอาจได้รับ)

  1. เครื่องมือช่วยงาน / เพิ่มประสิทธิภาพ
    • ช่วยเขียนจดหมาย, สรุปข่าว, ช่วยแปลภาษา, ช่วยค้นข้อมูล, ช่วยสร้างเนื้อหาเบื้องต้น
    • ช่วยศึกษา / เรียนรู้: ให้คำอธิบายเรื่องซับซ้อนในภาษาง่าย
  2. การเข้าถึงข้อมูลวิทยาศาสตร์ / ความรู้
    • ถ้า LLM ถูกนำมาใช้ในระบบค้นคว้าหรือช่วยอธิบายบทความวิชาการ — คนทั่วไปอาจเข้าใจงานวิจัย / ความรู้ใหม่ได้ง่ายขึ้น
    • ลด “ภาษาเฉพาะทาง” ที่เป็นอุปสรรคต่อการเข้าถึงความรู้
  3. นวัตกรรมในชีวิตประจำวัน
    • แอปพลิเคชันที่ใช้ LLM เช่น ผู้ช่วยอัจฉริยะในโทรศัพท์, แชตบอท, เครื่องแปลภาษา, เครื่องมือช่วยเขียน
    • บริการใหม่ ๆ ที่สายบริการสามารถปรับตัวใช้ LLM เพื่อปรับปรุงคุณภาพหรือประสบการณ์ผู้ใช้

 ด้านลบ / สิ่งที่ควรระมัดระวัง

  1. การแพร่ข้อมูลผิด / ข้อมูลลวง (Misinformation / Disinformation)
    • LLM อาจสร้าง “คำตอบที่ดูเชื่อถือได้” แต่ผิดได้
    • ถ้านำไปใช้เผยแพร่ข่าว / บทความ / โพสต์โดยไม่มีการตรวจสอบ อาจเกิดการเผยแพร่ความเข้าใจผิด
  2. ลดทักษะมนุษย์
    • ถ้าเราพึ่ง LLM มากเกินไป อาจลดทักษะเช่น การเขียนด้วยตนเอง การคิดวิเคราะห์ การสืบค้นด้วยวิธีดั้งเดิม
  3. ความไม่เป็นส่วนตัว / ความปลอดภัยข้อมูล
    • ถ้าเราใส่ข้อมูลส่วนตัวเข้าไปใน prompt (คำถาม) อาจมีความเสี่ยงข้อมูลรั่วไหล
    • ข้อมูลที่ LLM ใช้อาจถูกเก็บ / วิเคราะห์ / ประมวลผลในรูปแบบที่เราไม่ทราบ
  4. การแข่งขันทางงาน / ผลกระทบทางอาชีพ
    • งานบางงานที่เกี่ยวกับเขียน / สรุป / วิเคราะห์เบื้องต้น อาจถูกแทนที่บางส่วนโดย LLM
    • ผู้ที่ไม่มีทักษะเชิงสร้างสรรค์ / วิเคราะห์ / ต่อยอด อาจเสียเปรียบ
  5. อคติ / การเลือกปฏิบัติที่แฝงอยู่
    • ถ้า LLM มี bias ในการให้คำตอบ อาจทำให้กลุ่มคนบางกลุ่มได้รับข้อมูลที่ด้อยกว่า

 

คนทั่วไปควรปรับตัวยังไง เพื่อรับประโยชน์ ลดความเสี่ยง

ขอนำเสนอแนวทาง 4 ด้าน — ทัศนคติ, ทักษะ, วิธีใช้, การมีจุดตรวจสอบ — เพื่อให้เราอยู่ร่วมกับ LLM อย่าง “ฉลาด”:

ด้าน แนวทาง/ปฏิบัติ
ทัศนคติ / มุมมอง มอง LLM เป็น “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “ผู้แทน” — ใช้เพื่อช่วยไม่ใช่ให้ทำทุกอย่างแทน
การเรียนรู้ / พัฒนาทักษะ ฝึกทักษะพื้นฐาน เช่น การคิดวิเคราะห์, การตรวจสอบ (critical thinking), การเขียน, การสืบค้นข้อมูล — เพื่อสามารถตรวจสอบคำตอบที่ LLM ให้ได้
วิธีใช้ / ใช้งานอย่างระมัดระวัง – อย่าใส่ข้อมูลลับ/ส่วนตัวละเอียดใน  prompt – ใช้ prompt ที่ดี (คำถามที่ชัด) – อย่าเชื่อคำตอบทันที: ตรวจสอบความถูกต้อง – ใช้ LLM ช่วยงานซับซ้อนน้อย ๆ ก่อน แล้วค่อยขยาย
การมีจุดตรวจสอบ (Verification / Oversight) – ถ้าใช้ LLM เพื่อสร้างงานหรือข้อมูลสำคัญ: ให้มีคนทบทวนหรือใช้เครื่องมืออื่นยืนยัน – เปิดเผยว่า “มีส่วนที่ใช้ LLM” (transparency) – ถามคำถาม “ใช้ LLM อย่างไร? อะไรเป็นข้อจำกัด?” เสมอ

 

ถ้าอาจารย์ต้องการ ผมสามารถช่วย แปล / สรุปบทความ Perspective บางบท จากฉบับนั้น (เช่น ด้านเคมี หรือ ด้านมนุษยศาสตร์) ให้อาจารย์ใช้เป็นบทเรียนในการอธิบายคนทั่วไปได้ — อยากให้ผมทำบทไหนก่อนครับ

 

หัวใจสำคัญที่สุดคือ เราต้องเรียนรู้และปรับตัวเพื่อใช้เอไอช่วยหนุนตัวเราให้คิดเก่งขึ้น  ทำเก่งขึ้น และมีจิตใจเพื่อส่วนรวมมากยิ่งขึ้น 

ขอขอบคุณ อ. ดร. นพ. บดินทร์ ทรัพย์สมบูรณ์ ที่กรุณาส่งบทความนี้มาให้   

วิจารณ์ พานิช

๓๐ ก.ย. ๖๘