Generative AI ทำงานพลาด! ทำไม AI ถึงเกิด ‘ภาพหลอน’ ในโลกจริง?

ผลวิจัยใหม่เผย Generative AI เกิด “ภาพหลอน” เมื่อเผชิญกับปัญหาในโลกจริง

Generative AI ถือเป็นเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าและมีศักยภาพมากในการแก้ปัญหาและสนับสนุนการทำงานในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ การวิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการสนทนากับผู้ใช้งานโดยตรง อย่างไรก็ตาม การศึกษาใหม่ได้เผยให้เห็นถึงข้อจำกัดของเทคโนโลยีนี้ เมื่อ AI เจอกับปัญหาที่ซับซ้อนและเกี่ยวข้องกับสถานการณ์ในชีวิตจริง อาจทำให้ AI แสดงอาการ “ภาพหลอน” หรือให้ข้อมูลที่ผิดเพี้ยนออกมาได้

Generative AI คืออะไร และทำงานอย่างไร?

Generative AI คือ AI ประเภทหนึ่งที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่โดยอิงจากข้อมูลที่มันได้เรียนรู้มา เช่น การสร้างภาพ การเขียนบทความ หรือแม้กระทั่งการสร้างบทสนทนาที่เหมือนมนุษย์ รูปแบบการทำงานของ AI เหล่านี้จะขึ้นอยู่กับโมเดลข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมาจากข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อให้สามารถคาดการณ์และสร้างผลลัพธ์ที่ตรงตามที่ผู้ใช้งานคาดหวังได้ อย่างไรก็ตาม การทำงานของ AI นี้มักมีความซับซ้อน และเมื่อเจอกับข้อมูลที่ไม่ชัดเจนหรือปัญหาที่ซับซ้อนในชีวิตจริง AI อาจประสบปัญหาที่เรียกว่า “ภาพหลอน”

ภาพหลอน (Hallucinations) ใน Generative AI คืออะไร?

คำว่า “ภาพหลอน” ในที่นี้หมายถึงการที่ AI ให้คำตอบหรือข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกับความจริง หรือแม้กระทั่งคิดค้นข้อมูลขึ้นมาเองโดยไม่มีมูลความจริงรองรับ ตัวอย่างเช่น หาก AI ถูกถามคำถามที่ไม่มีคำตอบชัดเจน หรือมีการให้ข้อมูลที่ซับซ้อน AI อาจสร้างคำตอบที่ดูเหมือนเป็นความจริง แต่แท้จริงแล้วเป็นการปรุงแต่งข้อมูลขึ้นมาเอง

ตัวอย่างและปัญหาที่เกิดจากภาพหลอนของ AI

จากการศึกษาได้เปิดเผยตัวอย่างที่ชัดเจนของการเกิดภาพหลอน เช่น การที่ AI ตอบคำถามในลักษณะที่คิดข้อมูลขึ้นมาเอง โดยไม่มีข้อเท็จจริงรองรับ หรือการเสนอทางเลือกที่ไม่เกี่ยวข้องหรือไม่สามารถทำได้จริงในสถานการณ์นั้นๆ นอกจากนี้ยังพบว่า เมื่อ AI ถูกใช้ในบริบทที่ต้องการการวิเคราะห์เชิงลึก เช่น การแก้ปัญหาทางการแพทย์หรือวิศวกรรม AI มักจะเกิดภาพหลอน ซึ่งอาจก่อให้เกิดความเสี่ยงหากข้อมูลนี้ถูกนำไปใช้จริง

ตัวอย่างเช่น มีการทดสอบให้ AI สร้างแผนการรักษาสำหรับผู้ป่วยที่มีปัญหาซับซ้อน AI ได้ให้คำแนะนำที่ไม่เหมาะสมและไม่สอดคล้องกับวิธีการทางการแพทย์ที่ยอมรับในปัจจุบัน นี่คือเหตุผลที่ทำให้การใช้ AI ในงานที่มีความซับซ้อนสูงต้องมีกระบวนการตรวจสอบและควบคุมอย่างเข้มงวด

ทำไม AI จึงเกิดภาพหลอนเมื่อเผชิญกับปัญหาจริง?

การเกิดภาพหลอนของ AI เกิดจากข้อจำกัดของโมเดลข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมา AI สามารถเรียนรู้และสร้างผลลัพธ์ได้ดีเมื่ออยู่ในขอบเขตของข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างครบถ้วน แต่เมื่อเจอกับข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อน หรือปัญหาที่ซับซ้อน AI จะพยายาม “คาดเดา” และสร้างคำตอบที่อาจดูน่าเชื่อถือ แต่ไม่ถูกต้อง ซึ่งเป็นผลมาจากการที่ AI ขาดความเข้าใจจริงในสถานการณ์เหล่านั้น

นอกจากนี้ Generative AI ยังมีข้อจำกัดในการวิเคราะห์ปัญหาที่ต้องการความเข้าใจแบบลึกซึ้ง ซึ่งมนุษย์สามารถใช้ประสบการณ์และเหตุผลในการพิจารณาความถูกต้องได้ดีกว่า ทำให้ AI ไม่สามารถประเมินความถูกต้องของคำตอบได้เอง

ผลกระทบของภาพหลอนใน Generative AI

การเกิดภาพหลอนใน AI อาจมีผลกระทบอย่างมากในบางบริบท เช่น การแพทย์ การเงิน และกฎหมาย ซึ่งเป็นสาขาที่การให้ข้อมูลที่แม่นยำและน่าเชื่อถือมีความสำคัญ หากข้อมูลที่ AI ให้มาไม่ถูกต้องหรือผิดพลาด อาจทำให้เกิดความเสียหายทั้งทางกายภาพและทางเศรษฐกิจ ตัวอย่างเช่น การวินิจฉัยโรคที่ผิดพลาด หรือคำแนะนำทางการเงินที่ไม่ถูกต้อง อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดได้

แนวทางการแก้ไขและการป้องกันภาพหลอนใน Generative AI

เพื่อแก้ปัญหาภาพหลอน นักพัฒนาและผู้วิจัย AI ได้เสนอแนวทางหลายประการ เช่น การฝึกฝนโมเดล AI ด้วยข้อมูลที่หลากหลายและครอบคลุมยิ่งขึ้น การใช้กระบวนการตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI โดยมนุษย์ และการพัฒนา AI ที่สามารถวิเคราะห์และประเมินผลลัพธ์ได้เอง

นอกจากนี้ การสร้างความเข้าใจให้กับผู้ใช้งานเกี่ยวกับข้อจำกัดของ AI และการใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเหลือมากกว่าการตัดสินใจแทนมนุษย์จะช่วยลดความเสี่ยงจากภาพหลอนนี้ได้

การพัฒนาต่อไปของ Generative AI

ถึงแม้ว่า Generative AI จะมีข้อจำกัดที่ทำให้เกิดภาพหลอนในบางครั้ง แต่นักวิจัยยังคงพยายามพัฒนาโมเดลเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ AI สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ดียิ่งขึ้นในอนาคต แนวโน้มการพัฒนา AI ในอนาคตอาจรวมถึงการสร้างโมเดลที่สามารถปรับตัวกับสถานการณ์จริงได้ดีขึ้น และลดโอกาสการเกิดภาพหลอนเมื่อเผชิญกับปัญหาที่ซับซ้อนในชีวิตจริง

สรุป

การศึกษาใหม่เผยให้เห็นถึงข้อจำกัดของ Generative AI ในการตอบสนองต่อปัญหาในโลกจริง ซึ่งนำไปสู่การเกิด “ภาพหลอน” หรือการให้ข้อมูลที่ผิดเพี้ยน การเกิดภาพหลอนนี้ทำให้เกิดความเสี่ยงในบางบริบท เช่น การแพทย์และการเงิน ดังนั้น การพัฒนา AI ที่สามารถตรวจสอบและลดข้อผิดพลาดเหล่านี้จะเป็นสิ่งที่สำคัญในอนาคต

Post Views: 197