OpenAI O3 กับดราม่าคะแนนหลอก? AI Benchmark ที่คุณควรรู้ก่อนเชื่อ

April 22, 2025

ข้อกังวลต่อโมเดล O3 ของ OpenAI เมื่อคะแนนประสิทธิภาพแตกต่างระหว่างภายในและภายนอก

ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ ความแม่นยำและความโปร่งใสของข้อมูลคือกุญแจสำคัญในการสร้างความน่าเชื่อถือ OpenAI ซึ่งเป็นหนึ่งในบริษัทผู้นำด้าน AI ของโลก ได้เปิดตัวโมเดล O3 ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา AI เจเนอเรชันใหม่ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นกลับทำให้หลายฝ่ายเริ่มตั้งคำถาม เมื่อผลการทดสอบภายในของบริษัทกลับแตกต่างจากผลการทดสอบโดยบุคคลที่สามอย่างเห็นได้ชัด

คะแนนที่แตกต่าง จุดเริ่มต้นของความสงสัย

OpenAI อ้างว่าโมเดล O3 ของตนทำคะแนนได้ดีเยี่ยมในการทดสอบภายใน ไม่ว่าจะเป็นด้านความสามารถในการสรุปเนื้อหา การให้เหตุผล หรือการแสดงออกทางภาษา แต่เมื่อผู้เชี่ยวชาญจากภายนอกนำ O3 มาทดสอบผ่านเกณฑ์มาตรฐานเดียวกัน กลับพบว่าประสิทธิภาพของโมเดลลดลงอย่างมีนัยสำคัญในหลายกรณี

ยกตัวอย่างเช่น ชุดทดสอบ MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่ใช้วัดความสามารถด้านความเข้าใจหลายสาขา พบว่า O3 ทำคะแนนได้ต่ำกว่าที่ OpenAI เคยรายงานไว้มาก ทำให้เกิดข้อสงสัยว่าโมเดลเดียวกันหรือไม่ หรือมีการใช้เงื่อนไขพิเศษบางประการในระหว่างการทดสอบ

ความโปร่งใสคือประเด็นหลัก

สิ่งที่ทำให้ปัญหานี้กลายเป็นเรื่องใหญ่ คือการที่ OpenAI ไม่เปิดเผยรายละเอียดเชิงลึกของการทดสอบภายใน เช่น วิธีการตั้งค่าระบบ, prompt ที่ใช้, หรือแม้แต่เวอร์ชันของโมเดลที่ทดสอบ สิ่งเหล่านี้ล้วนส่งผลโดยตรงต่อผลลัพธ์

นักวิจัยหลายคนจึงเรียกร้องให้ OpenAI เปิดเผยข้อมูลเพิ่มเติม เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบผลการทดสอบได้อย่างเท่าเทียม หากปราศจากความโปร่งใส ย่อมทำให้ความน่าเชื่อถือของโมเดลลดลง และอาจส่งผลกระทบต่อภาพรวมของวงการ AI ทั้งระบบ

Benchmark ที่ควร “เปิดเผย” มากกว่า “ปิดไว้”

ปัญหานี้ไม่ได้เกิดกับ OpenAI เพียงรายเดียว แต่สะท้อนปัญหาเชิงระบบของการทดสอบโมเดล AI ในยุคปัจจุบัน หลายบริษัทนิยมใช้ Benchmark ภายในที่ออกแบบเฉพาะเพื่อตอบโจทย์โมเดลของตน ทำให้ผลลัพธ์ดูดีเกินจริงเมื่อเทียบกับมาตรฐานภายนอก

ในระยะยาว หากยังไม่มีมาตรฐานกลางที่โปร่งใสและได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง วงการ AI อาจเผชิญกับความเสี่ยงของ “การโฆษณาเกินจริง” (AI overhype) ซึ่งไม่เพียงทำให้ผู้บริโภคขาดความเชื่อมั่น แต่ยังอาจชะลอการนำ AI ไปใช้จริงในภาคส่วนต่างๆ

ความรับผิดชอบขององค์กรที่มีอิทธิพลสูง

ในฐานะองค์กรที่มีอิทธิพลอย่างมากต่อเทคโนโลยี AI ทั่วโลก OpenAI จึงควรรับบทบาทในการเป็นผู้นำด้านจริยธรรมและความโปร่งใส ความคลาดเคลื่อนของผลการทดสอบในกรณีนี้อาจดูเหมือนเป็นเรื่องเล็ก แต่หากไม่ได้รับการอธิบายอย่างตรงไปตรงมา ย่อมส่งผลเสียต่อความเชื่อมั่นในระยะยาว

นอกจากนี้ การที่ OpenAI เป็นบริษัทที่มีโครงสร้างกึ่งไม่แสวงหากำไร (capped-profit) ยิ่งตอกย้ำว่าความน่าเชื่อถือและผลกระทบต่อสังคมควรมีความสำคัญไม่แพ้ผลประกอบการ

ทางออกอยู่ที่ความร่วมมือและความโปร่งใส

นักวิจัยจากหลายสถาบันเสนอให้มีการจัดตั้งระบบ “open benchmarking” ที่เปิดให้บุคคลทั่วไปสามารถเข้าถึงชุดทดสอบ และรันโมเดลจากบริษัทต่างๆ ภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน เพื่อป้องกันปัญหาการบิดเบือนผลลัพธ์โดยไม่ตั้งใจ

หาก OpenAI และบริษัทอื่นร่วมมือกันในทิศทางนี้ จะช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้ใช้งาน AI ทั่วโลก และเป็นการวางรากฐานที่มั่นคงสำหรับอนาคตของเทคโนโลยีนี้

สรุปส่งท้าย

กรณีของโมเดล O3 จาก OpenAI สะท้อนให้เห็นว่าการพัฒนา AI ไม่ใช่แค่การแข่งขันด้านเทคโนโลยี แต่ยังเป็นการแข่งขันด้านความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ หากปราศจากสิ่งเหล่านี้ แม้เทคโนโลยีจะล้ำหน้าเพียงใด ก็อาจไม่สามารถนำไปใช้ในวงกว้างได้อย่างยั่งยืน

คุณคิดว่า OpenAI ควรเปิดเผยรายละเอียดผลการทดสอบโมเดลมากกว่านี้หรือไม่? หรือระบบ benchmark ควรถูกควบคุมโดยองค์กรกลางที่เป็นกลาง?
ร่วมแสดงความคิดเห็นของคุณที่ด้านล่าง แชร์บทความนี้หากคุณเห็นว่าประเด็นนี้สำคัญ และสมัครรับข่าวสารจากเราเพื่อไม่พลาดอัปเดตล่าสุดจากวงการ AI และเทคโนโลยี

Post Views: 79