การทำซ้ำครั้งใหม่ แต่เพียงพอหรือไม่?
ภูมิทัศน์ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นขอบเขตที่ไม่หยุดนิ่งและมีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา โดยมีบริษัทต่างๆ แข่งขันกันเพื่อชิงความเป็นใหญ่ OpenAI ซึ่งครั้งหนึ่งเคยเป็นผู้นำที่ไม่มีใครโต้แย้งได้ เพิ่งเปิดตัว GPT-4.5 ซึ่งเป็นเวอร์ชันอัปเกรดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ แม้ว่าจะได้รับการขนานนามว่า ‘มีความฉลาดทางอารมณ์’ มากขึ้น และมีแนวโน้มที่จะ ‘ประสาทหลอน’ (สร้างข้อมูล) น้อยลง แต่การเปิดตัวครั้งนี้ก็ได้จุดประกายการถกเถียง: OpenAI เริ่มที่จะล้าหลังคู่แข่งหรือไม่?
โมเดลใหม่นี้พร้อมใช้งานสำหรับผู้ใช้ ChatGPT Pro ในราคาสูงถึง 200 ดอลลาร์ต่อเดือน แสดงถึงจุดสูงสุดของแนวทางการฝึกอบรมล่วงหน้าของ OpenAI วิธีการนี้ซึ่งเป็นรากฐานของแบบจำลองของพวกเขาจนถึงขณะนี้ เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลจำนวนมหาศาลให้กับ AI ในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรมเริ่มต้น อย่างไรก็ตาม โลกของ AI กำลังก้าวไปอย่างรวดเร็ว และผู้เล่นรายอื่น ๆ กำลังแนะนำแบบจำลองที่อวดอ้างความสามารถในการให้เหตุผลที่เหนือกว่า ทำให้เกิดเงาแห่งความสงสัยเกี่ยวกับอำนาจสูงสุดที่ OpenAI ยึดถือมานาน
ราคาของความก้าวหน้า
ลักษณะหนึ่งที่เห็นได้ชัดเจนในทันทีของ GPT-4.5 คือต้นทุนการดำเนินงาน มีราคาแพงกว่า GPT-4o รุ่นก่อนอย่างมาก โดยมีการประมาณการว่าต้นทุนสูงกว่า 15 ถึง 30 เท่า สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความสามารถในการปฏิบัติได้และความสามารถในการปรับขนาดของแบบจำลอง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความก้าวหน้าที่คู่แข่งกำลังทำอยู่
แม้จะมีการปรับปรุง แต่ OpenAI เองก็ดูเหมือนจะลังเลที่จะประกาศว่า GPT-4.5 เป็นก้าวกระโดดที่ก้าวล้ำ Sam Altman ซีอีโอได้ลดความคาดหวังลงโดยเจตนา โดยเน้นว่านี่ ไม่ใช่ ‘แบบจำลองชายแดน’ แนวทางที่ระมัดระวังนี้ ควบคู่ไปกับการเปลี่ยนแปลงในนาทีสุดท้ายในเอกสารทางเทคนิคของแบบจำลอง (ลบคำกล่าวอ้างที่ว่า ไม่ใช่ ระบบ AI ขั้นสูง) ยิ่งกระตุ้นให้เกิดการคาดเดาเกี่ยวกับความสามารถที่แท้จริงของ GPT-4.5
กระแสการแข่งขันที่เพิ่มขึ้น: Anthropic และ DeepSeek
ในขณะที่ OpenAI นำทางในน่านน้ำที่ไม่แน่นอนเหล่านี้ บริษัทอื่น ๆ กำลังก้าวไปอย่างมีนัยสำคัญ Anthropic ด้วย Claude 3.7 Sonnet และ DeepSeek บริษัทสัญชาติจีนที่มีโมเดล R1 กำลังได้รับแรงฉุดอย่างมาก โมเดลเหล่านี้กำลังแสดงความสามารถในการให้เหตุผลที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นส่วนสำคัญที่ GPT-4.5 ดูเหมือนจะขาดไป
การแข่งขัน AI กำลังทวีความรุนแรงขึ้น และการครอบงำของ OpenAI ไม่ใช่ข้อสรุปที่แน่นอนอีกต่อไป การเปิดตัว GPT-5 ที่กำลังจะเกิดขึ้นนั้นมีขนาดใหญ่มาก เพิ่มแรงกดดันให้กับ OpenAI เพื่อแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ
ข้อมูลเกณฑ์มาตรฐาน: สาเหตุของความกังวล?
ข้อมูลเกณฑ์มาตรฐานที่เปิดเผยต่อสาธารณะแสดงให้เห็นภาพรวมที่หลากหลายสำหรับ GPT-4.5 แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4o ในบางด้านที่สำคัญ แต่ก็ไม่ได้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าในด้านที่สำคัญ เช่น การให้เหตุผลเชิงตรรกะ ความสามารถในการเขียนโค้ด และการแก้ปัญหาหลายภาษา
การเปรียบเทียบในช่วงต้นชี้ให้เห็นว่า GPT-4.5 ต่อสู้กับแบบจำลอง Claude ล่าสุดของ Anthropic Claude 3.7 Sonnet ใช้แนวทางที่ก้าวหน้ากว่า ผสมผสานการตอบสนองที่ใช้งานง่ายเข้ากับการให้เหตุผลเชิงลึกและรอบคอบได้อย่างราบรื่น นี่คือการจากไปอย่างมีนัยสำคัญจากแนวทางดั้งเดิม
ต่างจาก GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet ตัดสินใจแบบไดนามิกแบบเรียลไทม์ว่าจะสร้างการตอบสนองที่ใช้งานง่ายในทันที หรือมีส่วนร่วมในกระบวนการ ‘ห่วงโซ่ความคิด’ ที่ซับซ้อนมากขึ้น สิ่งนี้ทำให้สามารถปรับแต่งคำตอบและปรับให้เข้ากับคำถามที่หลากหลายได้ ความยืดหยุ่นนี้ไม่มีอยู่ในรุ่นล่าสุดของ OpenAI ทำให้เกิดความกังวลว่าแบบจำลองของพวกเขากำลังล้าสมัยมากขึ้นในตลาดที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว
การต้อนรับที่ไม่อบอุ่นและความสงสัยที่เพิ่มขึ้น
การตอบสนองจากชุมชน AI บนโซเชียลมีเดียนั้น อย่างดีที่สุดคือไม่ค่อยอบอุ่น นักวิจัย AI หลายคนได้แบ่งปันผลการเปรียบเทียบที่ห่างไกลจากความประทับใจ
Gary Marcus ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ที่โดดเด่นถึงกับอธิบายว่า GPT-4.5 เป็น ‘nothing burger’ ซึ่งเป็นการประเมินที่ตรงไปตรงมาซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความสงสัยที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความสามารถของ OpenAI ในการรักษาความได้เปรียบทางเทคโนโลยี ความรู้สึกนี้เน้นย้ำถึงแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นต่อ OpenAI ในการนำเสนอโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมอย่างแท้จริง
การเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์: การยอมรับแบบจำลองการให้เหตุผล
การเปิดตัว GPT-4.5 ซึ่งเป็นที่รู้จักกันภายในว่า ‘Orion’ ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำหรับ OpenAI มันแสดงถึงแบบจำลองสุดท้ายที่สร้างขึ้นโดยใช้กลยุทธ์การฝึกอบรมล่วงหน้าที่มีมายาวนานของบริษัท กลยุทธ์นี้ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของแนวทางของพวกเขา อาศัยการปรับขนาดแบบจำลองและการเพิ่มปริมาณข้อมูลเข้าอย่างมาก
ในอนาคต OpenAI กำลังเปลี่ยนไปสู่ แบบจำลองการให้เหตุผล แบบจำลองเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อเพิ่มความสามารถในการประมวลผลเชิงตรรกะในระหว่างขั้นตอนการทดสอบ นี่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงขั้นพื้นฐานในแนวทางของพวกเขา โดยตระหนักถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของการให้เหตุผลในระบบ AI ขั้นสูง
ผู้เล่นหลักรายอื่น ๆ ในสาขา AI รวมถึง Anthropic และ Google ก็กำลังลงทุนอย่างมากในแบบจำลองที่สามารถปรับทรัพยากรการคำนวณได้อย่างคล่องตัว การปรับนี้ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงานที่ทำอยู่ ทำให้สามารถแก้ปัญหาได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น DeepSeek บริษัท AI ที่เกิดขึ้นใหม่จากประเทศจีน ได้เปิดตัวแบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุผลซึ่งเป็นความท้าทายโดยตรงต่อเทคโนโลยีปัจจุบันของ OpenAI
แรงกดดันที่เพิ่มขึ้น: GPT-5 และอนาคต
ในขณะที่การแข่งขันรุนแรงขึ้น OpenAI อยู่ภายใต้แรงกดดันอย่างมากในการส่งมอบแบบจำลองยุคต่อไปอย่างแท้จริง Sam Altman ซีอีโอได้ยืนยันว่า GPT-5 จะเปิดตัวในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า เขาได้ให้คำมั่นสัญญาถึงแนวทางแบบไฮบริด ซึ่งเป็นแนวทางที่ผสมผสานความคล่องแคล่วของแบบจำลองสไตล์ GPT เข้ากับตรรกะทีละขั้นตอนของแบบจำลองการให้เหตุผล
อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์นี้จะเพียงพอที่จะฟื้นตำแหน่งผู้นำของ OpenAI หรือไม่นั้นยังคงเป็นคำถามเปิด ภูมิทัศน์ของ AI กำลังพัฒนาไปอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน และความสามารถในการปรับตัวเป็นกุญแจสำคัญในการอยู่รอด
สนามที่แออัด: ผู้ท้าชิงปรากฏตัว
สนามประลอง AI ไม่ใช่การแข่งขันม้าตัวเดียวอีกต่อไป ผู้ท้าชิงหลายรายกำลังเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ทำลายการครอบงำที่ไม่มีใครท้าทายของ OpenAI ก่อนหน้านี้
Anthropic ได้วางตำแหน่งตัวเองอย่างมั่นคงในฐานะผู้นำด้าน AI เชิงเหตุผล โดยแสดงให้เห็นถึงพลังของแนวทางด้วยตระกูลแบบจำลอง Claude แบบจำลอง R1 ของ DeepSeek ได้แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในการเขียนโค้ดและการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ ซึ่งเน้นย้ำถึงความหลากหลายของภูมิทัศน์ AI
ในขณะเดียวกัน ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Meta และ Google ยังคงปรับปรุงข้อเสนอ AI ของตนเองอย่างต่อเนื่อง พวกเขาใช้ประโยชน์จากทรัพยากรการคำนวณจำนวนมหาศาลเพื่อผลักดันขอบเขตของ AI เชิงสร้างสรรค์ สร้างสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูง
ยุคใหม่แห่งความไม่แน่นอน
ด้วยอำนาจสูงสุดทางเทคโนโลยีของ OpenAI ที่กำลังถูกตั้งคำถามอย่างจริงจัง อุตสาหกรรม AI กำลังเข้าสู่ระยะใหม่ ในระยะนี้ ไม่มีบริษัทใดที่ได้เปรียบอย่างชัดเจน ยุคของการครอบงำที่ชัดเจนโดยผู้เล่นคนเดียวดูเหมือนจะสิ้นสุดลงแล้ว
เมื่อการเปิดตัว GPT-5 ใกล้เข้ามา OpenAI เผชิญกับความท้าทายที่น่ากลัวในการพิสูจน์ว่าสามารถก้าวทันอุตสาหกรรมที่กำลังเปลี่ยนไปสู่แบบจำลองที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุผลอย่างรวดเร็ว วันเวลาของการปรับขนาดแบบจำลอง AI กำลังจะสิ้นสุดลง บริษัทที่สามารถปรับตัวเข้ากับความเป็นจริงใหม่นี้ได้สำเร็จ โดยยอมรับความสำคัญของการให้เหตุผลและความสามารถในการปรับตัว จะเป็นบริษัทที่กำหนดอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ การแข่งขันกำลังดำเนินอยู่ และผลลัพธ์ก็ยังห่างไกลจากความแน่นอน
การขยายความในประเด็นสำคัญ:
เพื่อขยายความเพิ่มเติมเกี่ยวกับภูมิทัศน์ AI ที่กำลังพัฒนาและตำแหน่งของ OpenAI ภายในนั้น เรามาเจาะลึกประเด็นสำคัญบางประการ:
1. ความสำคัญของการให้เหตุผล:
การให้เหตุผล ในบริบทของ AI หมายถึงความสามารถของแบบจำลองในการก้าวข้ามการจดจำรูปแบบและมีส่วนร่วมในการอนุมานเชิงตรรกะ การอนุมาน และการแก้ปัญหา มันเกี่ยวกับการสรุปผลตามข้อมูลที่มีอยู่และใช้กฎตรรกะเพื่อหาทางออก นี่เป็นขั้นตอนสำคัญที่นอกเหนือไปจากการสร้างข้อความที่ ดูเหมือน จะเป็นไปได้
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่แบบดั้งเดิม เช่น แบบจำลองที่ OpenAI เคยพัฒนามาก่อนหน้านี้ เน้นที่การจดจำรูปแบบเป็นหลัก พวกเขาเก่งในการระบุรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และจำลองรูปแบบเหล่านั้นเพื่อสร้างข้อความ อย่างไรก็ตาม พวกเขามักจะประสบปัญหากับงานที่ต้องใช้ความเข้าใจและการให้เหตุผลเชิงตรรกะอย่างแท้จริง
ในทางกลับกัน แบบจำลองการให้เหตุผลได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ไขข้อจำกัดนี้ พวกเขาใช้เทคนิคเช่น:
- Chain-of-Thought Prompting: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการนำทางแบบจำลองผ่านชุดขั้นตอนการให้เหตุผลระดับกลาง กระตุ้นให้ ‘คิดออกเสียง’ ก่อนที่จะได้คำตอบสุดท้าย
- Reinforcement Learning: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองผ่านการลองผิดลองถูก ให้รางวัลสำหรับการให้เหตุผลที่ถูกต้อง และลงโทษสำหรับการให้เหตุผลที่ไม่ถูกต้อง
- Symbolic Reasoning: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการรวมการแสดงสัญลักษณ์ของความรู้และกฎตรรกะเข้ากับแบบจำลอง ทำให้สามารถดำเนินการให้เหตุผลที่เป็นทางการมากขึ้น
2. แนวทางของ Anthropic: Constitutional AI:
แนวทางของ Anthropic ซึ่งมักเรียกว่า ‘Constitutional AI’ เน้นความปลอดภัยและการสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ มันเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองด้วยชุดหลักการหรือ ‘รัฐธรรมนูญ’ ที่ชี้นำพฤติกรรมของพวกเขา รัฐธรรมนูญนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้แบบจำลองสร้างเนื้อหาที่เป็นอันตราย มีอคติ หรือผิดจรรยาบรรณ
แนวคิดหลักคือการสร้างระบบ AI ที่ไม่เพียงแต่ทรงพลัง แต่ยังเชื่อถือได้และน่าเชื่อถืออีกด้วย สิ่งนี้ทำได้โดยการรวมกันของ:
- Supervised Learning: การฝึกอบรมแบบจำลองบนข้อมูลที่ได้รับการดูแลและติดป้ายกำกับอย่างรอบคอบเพื่อสะท้อนถึงค่านิยมที่ต้องการ
- Reinforcement Learning from Human Feedback: การใช้ความคิดเห็นของมนุษย์เพื่อปรับแต่งพฤติกรรมของแบบจำลองและให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับหลักการที่ระบุไว้ในรัฐธรรมนูญ
- Self-Critique and Revision: การเปิดใช้งานแบบจำลองเพื่อวิพากษ์วิจารณ์ผลลัพธ์ของตัวเองและแก้ไขตามหลักการรัฐธรรมนูญ
3. จุดแข็งของ DeepSeek: การเขียนโค้ดและคณิตศาสตร์:
แบบจำลอง R1 ของ DeepSeek ได้รับความสนใจจากประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในการเขียนโค้ดและการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นถึงการมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาระบบ AI ที่สามารถเก่งในโดเมนทางเทคนิค
ความสามารถนี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆ เช่น:
- Automated Code Generation: การสร้างโค้ดจากคำอธิบายภาษาธรรมชาติ ซึ่งอาจเร่งการพัฒนาซอฟต์แวร์
- Mathematical Problem Solving: การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและการพิสูจน์ทฤษฎีบท
- Scientific Discovery: การช่วยเหลือนักวิจัยในการวิเคราะห์ข้อมูล กำหนดสมมติฐาน และทำการค้นพบใหม่ๆ
4. บทบาทของ Meta และ Google:
Meta และ Google ด้วยทรัพยากรและความสามารถในการวิจัยจำนวนมหาศาล เป็นผู้เล่นที่สำคัญในภูมิทัศน์ AI พวกเขากำลังพัฒนาแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ของตนเองอย่างแข็งขันและสำรวจแนวทางต่างๆ ในการพัฒนา AI
- Meta’s LLaMA: LLaMA (Large Language Model Meta AI) ของ Meta เป็นตระกูลแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่แบบโอเพนซอร์ส ทำให้สามารถเข้าถึงนักวิจัยและนักพัฒนาได้หลากหลายขึ้น
- Google’s PaLM and Gemini: Pathways Language Model (PaLM) และ Gemini ของ Google เป็นแบบจำลองภาษาที่ทรงพลังซึ่งได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่น่าประทับใจในงานต่างๆ
การมีส่วนร่วมของบริษัทเหล่านี้ยิ่งทำให้การแข่งขันรุนแรงขึ้นและขับเคลื่อนนวัตกรรมในสาขา AI
5. จุดสิ้นสุดของการปรับขนาดเพียงอย่างเดียว:
การเปลี่ยนจากการปรับขนาดแบบจำลอง AI เพียงอย่างเดียวแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ที่สำคัญ เป็นเวลาหลายปีที่ความเชื่อที่แพร่หลายคือแบบจำลองขนาดใหญ่ที่ได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลจำนวนมากขึ้นจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แม้ว่าสิ่งนี้จะเป็นจริงในระดับหนึ่ง แต่ก็พบข้อจำกัดเช่นกัน
- Diminishing Returns: เมื่อแบบจำลองมีขนาดใหญ่ขึ้น การปรับปรุงประสิทธิภาพมีแนวโน้มที่จะเล็กลงเรื่อยๆ ในขณะที่ต้นทุน (ทรัพยากรการคำนวณ การใช้พลังงาน) เพิ่มขึ้นอย่างมาก
- Lack of Interpretability: แบบจำลองขนาดใหญ่มากอาจยากต่อการทำความเข้าใจและตีความ ทำให้ยากต่อการระบุและแก้ไขอคติหรือข้อผิดพลาด
- Limited Reasoning Ability: การปรับขนาดแบบจำลองเพียงอย่างเดียวไม่ได้นำไปสู่ความสามารถในการให้เหตุผลที่ดีขึ้นเสมอไป
ดังนั้น การมุ่งเน้นจึงเปลี่ยนไปสู่สถาปัตยกรรมและเทคนิคการฝึกอบรมที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น ซึ่งจัดลำดับความสำคัญของการให้เหตุผล ความสามารถในการปรับตัว และประสิทธิภาพ
6. ความสำคัญของความสามารถในการปรับตัว:
ความสามารถในการปรับตัวมีความสำคัญมากขึ้นในภูมิทัศน์ AI แบบจำลองที่สามารถปรับทรัพยากรการคำนวณและกลยุทธ์การให้เหตุผลได้อย่างคล่องตัวตามงานที่ทำอยู่ มีแนวโน้มที่จะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแบบจำลองที่อาศัยแนวทางคงที่
ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้:
- Efficient Resource Allocation: ใช้เฉพาะพลังการคำนวณที่จำเป็นสำหรับงานที่กำหนด ลดการใช้พลังงานและต้นทุน
- Improved Performance: การปรับแต่งกระบวนการให้เหตุผลให้เข้ากับข้อกำหนดเฉพาะของงาน นำไปสู่ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น
- Greater Flexibility: การจัดการคำถามและงานที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อนาคตของ AI มีแนวโน้มที่จะมีลักษณะเฉพาะด้วยแบบจำลองที่ไม่เพียงแต่ทรงพลัง แต่ยังสามารถปรับตัวได้ มีประสิทธิภาพ และสอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ การแข่งขันกำลังดำเนินอยู่เพื่อพัฒนาระบบ AI ยุคต่อไปเหล่านี้ และบริษัทที่ประสบความสำเร็จจะกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี