OpenAI o3 และ o4-mini ทำไมยิ่งใหม่ ยิ่งตอบผิดเยอะกว่าเดิม?

April 20, 2025

AI o3 และ o4-mini จาก OpenAI ทำไมถึงสร้างข้อมูลมั่วบ่อยกว่ารุ่นก่อน?

ในช่วงเวลาที่ผู้คนทั่วโลกต่างจับตาดูความก้าวหน้าของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) อย่างใกล้ชิด OpenAI ก็ได้เปิดตัวโมเดล AI รุ่นใหม่ล่าสุดในกลุ่ม “mini” ได้แก่ o3 และ o4-mini ซึ่งตั้งใจออกแบบให้มีขนาดเบา ประสิทธิภาพสูง และเข้าถึงได้ง่าย

แต่แทนที่จะเป็นก้าวกระโดดที่ยกระดับคุณภาพของโมเดลให้ดียิ่งขึ้น กลับกลายเป็นว่า มีเสียงวิจารณ์จากผู้ใช้งานจำนวนมากว่า “โมเดลใหม่นี้มีแนวโน้มตอบคำถามผิดพลาดมากขึ้น” หรือที่เรียกกันว่า Hallucination

Hallucination คืออะไรในโลกของ AI?

ในบริบทของ AI โดยเฉพาะ LLM (Large Language Model) อย่าง ChatGPT หรือ GPT-4 คำว่า “Hallucination” หมายถึง “การที่ AI สร้างข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่เป็นความจริง” ทั้งที่เขียนออกมาเหมือนน่าเชื่อถือ เช่น

อ้างอิงแหล่งข้อมูลปลอม
แต่งข้อมูลวิชาการ
ตอบคำถามมั่วโดยไม่มีแหล่งอิง

โดยปกติ AI รุ่นใหม่ควรจะลดปัญหานี้ลง แต่กลับกัน o3 และ o4-mini กลับ “หลอน” บ่อยกว่ารุ่นก่อนหน้า

รายงานจากผู้ใช้งาน: “ตอบมั่วมากขึ้น ชัดเจนกว่าที่เคย”

จากรายงานของเว็บไซต์ Digital Information World ได้รวบรวมเสียงสะท้อนจากผู้ใช้งานและนักพัฒนา พบว่า

คำตอบทางเทคนิค เช่น โค้ด Python, คำสั่ง SQL หรือคำอธิบายเชิงวิทยาศาสตร์ มักมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ที่ทำให้ใช้งานไม่ได้จริง
การอ้างอิงแหล่งข้อมูล มีแนวโน้มสร้างชื่อเว็บไซต์หรือบทความที่ไม่มีอยู่จริง
ความแม่นยำโดยรวม ในบางกรณีแย่ลงอย่างชัดเจน เมื่อเทียบกับ GPT-4 หรือแม้แต่ GPT-3.5

ทำไม OpenAI ถึงออกโมเดลแบบนี้?

OpenAI ยังไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดภายในของ o3 หรือ o4-mini อย่างเป็นทางการ แต่มีแนวโน้มว่าโมเดลทั้งสองถูกออกแบบให้

ประมวลผลได้เร็วกว่า
ใช้ทรัพยากรน้อยลง
เหมาะสำหรับการฝังในระบบขนาดเล็กหรือแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์

แต่อาจแลกมาด้วย ความแม่นยำและคุณภาพของผลลัพธ์ ที่ยังไม่เสถียรพอ โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับ GPT-4 แบบเต็มรุ่น

ประเด็นที่น่าจับตา: อัลกอริทึมอาจยังไม่ “เข้าใจ” สิ่งที่ตัวเองพูด

แม้จะมีพัฒนาการด้านประสิทธิภาพ แต่คำถามหนึ่งที่นักพัฒนาหลายคนเริ่มตั้งก็คือ
AI รุ่นใหม่มีความ “เข้าใจจริง” หรือแค่ตอบตามรูปแบบที่เคยเรียนรู้ไว้?

กรณีที่ AI สร้างคำตอบหลอนขึ้นมา สะท้อนให้เห็นว่าโมเดลอาจยังไม่ได้มี “ความเข้าใจ” ในเชิงตรรกะอย่างแท้จริง แต่เป็นเพียงการคาดเดาคำต่อไปโดยอิงจากสถิติ

ผู้ใช้งานควรปรับตัวอย่างไร?

แม้ o3 และ o4-mini จะมีจุดอ่อนเรื่อง Hallucination แต่ก็ยังใช้งานได้ดีในบางกรณี เช่น

งานทั่วไปที่ไม่ต้องอิงข้อมูลเฉพาะ
งานสร้างไอเดียหรือร่างข้อความเบื้องต้น
การสร้างบทความหรือเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์

แต่หากคุณต้องการ คำตอบที่แม่นยำในเชิงเทคนิค, วิชาการ หรือกฎหมาย ขอแนะนำให้

ตรวจสอบข้อมูลซ้ำด้วยแหล่งอ้างอิงอื่น
ใช้ GPT-4 รุ่นเต็ม หรือ AI ที่ผ่านการ fine-tune เฉพาะทาง
หลีกเลี่ยงการใช้คำตอบไปในงานที่ต้องรับผิดชอบทางกฎหมายหรือธุรกิจ

ความเคลื่อนไหวในวงการ AI: ความเร็ว ≠ ความแม่น

การเปิดตัว o3 และ o4-mini ยังสะท้อนให้เห็นแนวโน้มที่น่าสนใจว่า ในยุคที่ทุกคนต้องการ AI ที่ เร็ว เบา ราคาถูก อาจต้องแลกมาด้วย คุณภาพของผลลัพธ์

ประเด็นนี้กำลังกลายเป็นจุดวิจารณ์สำคัญในวงการ AI ว่า
“โมเดลใหม่ใช้งานเร็วขึ้นจริง แต่ทำให้ผู้ใช้งานต้องใช้เวลามากขึ้นในการตรวจสอบคำตอบ”

สรุป

แม้ OpenAI จะเดินหน้าสู่การพัฒนาโมเดลที่เข้าถึงง่ายและเบากว่าเดิม แต่คำถามสำคัญคือ ความแม่นยำที่ลดลงนั้นคุ้มค่ากับการเปลี่ยนแปลงหรือไม่?

ผู้ใช้งานควรตระหนักว่า “AI ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ” แต่เป็นเพียงเครื่องมือที่ต้องใช้อย่างมีวิจารณญาณ

คุณมีประสบการณ์กับ o3 หรือ o4-mini แล้วหรือยัง?
ลองเล่าความเห็นหรือความแตกต่างที่คุณเจอให้เราฟังในช่องแสดงความคิดเห็นด้านล่าง
และถ้าคุณคิดว่าบทความนี้เป็นประโยชน์ อย่าลืมแชร์ให้เพื่อน ๆ หรือนักพัฒนาที่คุณรู้จักได้อัปเดตเทรนด์ AI ไปพร้อมกัน!

Post Views: 102