ปัญหาการอ้างอิงที่ไม่ถูกต้อง
การศึกษาล่าสุดเผยให้เห็นข้อบกพร่องที่สำคัญในเครื่องมือค้นหา AI เชิงสร้างสรรค์ (generative AI) รุ่นปัจจุบัน: เครื่องมือเหล่านี้มักล้มเหลวในการอ้างอิงแหล่งที่มาของบทความข่าวอย่างถูกต้อง ข้อจำกัดนี้เป็นเครื่องเตือนใจที่สำคัญถึงขอบเขตของเทคโนโลยีที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วเหล่านี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียกำลังรวมเทคโนโลยีเหล่านี้เข้ากับประสบการณ์ของผู้ใช้มากขึ้น
ศูนย์ Tow Center for Digital Journalism เป็นผู้ทำการศึกษาครั้งนี้ และผลการศึกษาเป็นที่น่ากังวล งานวิจัยชี้ให้เห็นว่าเครื่องมือค้นหา AI ที่โดดเด่นส่วนใหญ่มีปัญหาในการอ้างอิงบทความข่าวอย่างถูกต้อง เครื่องมือเหล่านี้มักจะสร้างลิงก์อ้างอิงปลอมขึ้นมา หรือไม่สามารถให้คำตอบได้เมื่อถูกถามถึงแหล่งที่มา
การศึกษานำเสนอประสิทธิภาพของแชทบอท AI ต่างๆ ในรูปแบบแผนภูมิ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการขาดความน่าเชื่อถือโดยทั่วไปในการให้ข้อมูลอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง ที่น่าสังเกตคือ Grok แชทบอทของ xAI ซึ่ง Elon Musk ได้โปรโมตว่าเป็น AI ที่ ‘ซื่อสัตย์ที่สุด’ เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่น่าเชื่อถือที่สุดในเรื่องนี้
รายงานระบุว่า:
“โดยรวมแล้ว แชทบอทให้คำตอบที่ไม่ถูกต้องมากกว่า 60% ของคำถาม ในแพลตฟอร์มต่างๆ ระดับความไม่ถูกต้องแตกต่างกันไป โดย Perplexity ตอบคำถามไม่ถูกต้อง 37% ในขณะที่ Grok มีอัตราความผิดพลาดสูงกว่ามาก โดยตอบคำถามไม่ถูกต้อง 94%”
สิ่งนี้เน้นให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างมากในระดับความถูกต้องของเครื่องมือ AI ต่างๆ โดยบางเครื่องมือมีประสิทธิภาพแย่กว่าเครื่องมืออื่นๆ อย่างมาก
การเข้าถึงเนื้อหาที่ถูกจำกัด
อีกแง่มุมที่น่ากังวลซึ่งรายงานเปิดเผยออกมาเกี่ยวข้องกับความสามารถของเครื่องมือ AI ในการเข้าถึงและให้ข้อมูลจากแหล่งที่มาที่ใช้มาตรการเพื่อป้องกันการรวบรวมข้อมูล (scraping) โดย AI
รายงานระบุว่า:
“ในบางครั้ง แชทบอทตอบคำถามจากผู้เผยแพร่ที่อนุญาตให้เข้าถึงเนื้อหาของตนอย่างไม่ถูกต้อง หรือปฏิเสธที่จะตอบคำถาม ในทางกลับกัน บางครั้งแชทบอทตอบคำถามเกี่ยวกับผู้เผยแพร่ที่ตนไม่ควรเข้าถึงเนื้อหาได้อย่างถูกต้อง”
ข้อสังเกตนี้ชี้ให้เห็นว่าผู้ให้บริการ AI บางรายอาจไม่เคารพคำสั่ง robots.txt ที่ออกแบบมาเพื่อบล็อกไม่ให้เข้าถึงเนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์ ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับจริยธรรมและผลกระทบทางกฎหมายของเครื่องมือ AI ที่หลีกเลี่ยงข้อจำกัดเหล่านี้
การพึ่งพา AI ในการวิจัยที่เพิ่มขึ้น
ปัญหาหลักอยู่ที่การพึ่งพาเครื่องมือ AI เป็นเครื่องมือค้นหาที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มผู้ใช้ที่อายุน้อย คนหนุ่มสาวจำนวนมากกำลังเติบโตมาพร้อมกับ ChatGPT เป็นเครื่องมือวิจัยหลัก แนวโน้มนี้เป็นเรื่องที่น่ากังวล เนื่องจากความไม่น่าเชื่อถือของเครื่องมือ AI ในการให้ข้อมูลที่ถูกต้องและการให้ความรู้แก่ผู้ใช้ในหัวข้อสำคัญได้อย่างน่าเชื่อถือ
ผลการวิจัยเป็นเครื่องเตือนใจที่ชัดเจนว่าคำตอบที่สร้างโดย AI ไม่ได้มีคุณค่าหรือใช้งานได้เสมอไป อันตรายที่แท้จริงอยู่ที่การโปรโมตเครื่องมือเหล่านี้เพื่อทดแทนการวิจัยของแท้และเป็นทางลัดสู่ความรู้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ใช้ที่อายุน้อย สิ่งนี้อาจนำไปสู่คนรุ่นหนึ่งที่มีข้อมูลน้อยลง มีความพร้อมน้อยลง และพึ่งพาระบบที่อาจมีข้อบกพร่องมากเกินไป
AI เป็นเครื่องมือ ไม่ใช่ทางออก
Mark Cuban นักธุรกิจชื่อดัง สรุปความท้าทายนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระหว่างการประชุมที่ SXSW เขาเน้นย้ำว่า:
“AI ไม่ใช่คำตอบ AI เป็นเครื่องมือ ไม่ว่าคุณจะมีทักษะอะไร คุณสามารถใช้ AI เพื่อขยายทักษะเหล่านั้นได้”
มุมมองของ Cuban เน้นย้ำว่าแม้ว่าเครื่องมือ AI สามารถให้ข้อได้เปรียบและควรได้รับการสำรวจเพื่อหาศักยภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ก็ไม่ใช่โซลูชันแบบสแตนด์อโลน
AI สามารถสร้างเนื้อหาวิดีโอได้ แต่ขาดความสามารถในการพัฒนาเรื่องราวที่น่าสนใจ ซึ่งเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่สุด ในทำนองเดียวกัน AI สามารถสร้างโค้ดเพื่อช่วยในการพัฒนาแอปได้ แต่ไม่สามารถสร้างแอปจริงได้
ข้อจำกัดเหล่านี้เน้นให้เห็นถึงบทบาทที่ขาดไม่ได้ของการคิดเชิงวิพากษ์และความเชี่ยวชาญของมนุษย์ ผลลัพธ์ของ AI สามารถช่วยในงานต่างๆ ได้อย่างไม่ต้องสงสัย แต่ไม่สามารถแทนที่ความต้องการพื้นฐานสำหรับความเฉลียวฉลาดและทักษะของมนุษย์ได้
ความจำเป็นในการประเมินเชิงวิพากษ์และการพัฒนาทักษะ
ความกังวล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของการวิจัยนี้ คือคนหนุ่มสาวกำลังถูกชักนำให้เชื่อว่าเครื่องมือ AI สามารถให้คำตอบที่ชัดเจนได้ อย่างไรก็ตาม การศึกษาครั้งนี้ พร้อมกับงานวิจัยอื่นๆ อีกมากมาย แสดงให้เห็นอย่างต่อเนื่องว่า AI ไม่ได้เก่งกาจในเรื่องนี้เป็นพิเศษ
แทนที่จะโปรโมต AI เพื่อทดแทนวิธีการวิจัยแบบดั้งเดิม ควรให้ความสำคัญกับการให้ความรู้แก่บุคคลเกี่ยวกับวิธีที่ระบบเหล่านี้สามารถเพิ่มความสามารถที่มีอยู่ได้ เพื่อให้ใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้ใช้ต้องมีทักษะการวิจัยและการวิเคราะห์ที่แข็งแกร่ง รวมถึงความเชี่ยวชาญในสาขาที่เกี่ยวข้อง
เจาะลึกถึงผลกระทบ
ผลกระทบของการวิจัยนี้ขยายไปไกลกว่าความกังวลในทันทีเกี่ยวกับการอ้างอิงที่ไม่ถูกต้อง มันทำให้เกิดคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการกำหนดความเข้าใจของเราเกี่ยวกับโลกและศักยภาพในการแพร่กระจายข้อมูลที่ผิดอย่างรวดเร็ว
1. การกัดเซาะความไว้วางใจในแหล่งข้อมูล:
เมื่อเครื่องมือ AI ให้ข้อมูลอ้างอิงที่ไม่ถูกต้องหรือสร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง มันจะกัดเซาะความไว้วางใจในระบบนิเวศข้อมูลโดยรวม ผู้ใช้อาจสงสัยในแหล่งที่มาทั้งหมดมากขึ้น ทำให้ยากต่อการแยกแยะระหว่างข้อมูลที่น่าเชื่อถือและไม่น่าเชื่อถือ
2. ผลกระทบต่อการศึกษาและการเรียนรู้:
การพึ่งพาเครื่องมือ AI ในการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มผู้ใช้ที่อายุน้อย อาจส่งผลเสียต่อการศึกษาและการเรียนรู้ นักเรียนอาจพัฒนาความเข้าใจผิวเผินในวิชาต่างๆ โดยขาดทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นในการประเมินข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
3. ความรับผิดชอบทางจริยธรรมของนักพัฒนา AI:
ผลการศึกษาครั้งนี้เน้นให้เห็นถึงความรับผิดชอบทางจริยธรรมของนักพัฒนา AI พวกเขาต้องให้ความสำคัญกับความถูกต้องและความโปร่งใสในระบบของตน และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ไม่ได้ถูกใช้เพื่อเผยแพร่ข้อมูลที่ผิดหรือบ่อนทำลายความสมบูรณ์ของแหล่งข้อมูล
4. ความจำเป็นในการรู้เท่าทันสื่อและการคิดเชิงวิพากษ์:
ในยุคที่เนื้อหาที่สร้างโดย AI ครอบงำ การรู้เท่าทันสื่อและทักษะการคิดเชิงวิพากษ์มีความสำคัญมากกว่าที่เคย บุคคลต้องมีความพร้อมในการประเมินข้อมูลอย่างมีวิจารณญาณ ระบุอคติ และแยกแยะระหว่างแหล่งที่มาที่น่าเชื่อถือและไม่น่าเชื่อถือ
5. อนาคตของ AI ในการวิจัยและการดึงข้อมูล:
การวิจัยเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการพัฒนาและปรับปรุงเครื่องมือ AI อย่างต่อเนื่องสำหรับการวิจัยและการดึงข้อมูล แม้ว่า AI จะมีศักยภาพในการปฏิวัติสาขาเหล่านี้ แต่สิ่งสำคัญคือต้องแก้ไขข้อจำกัดในปัจจุบันและตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือเหล่านี้ถูกใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม
ขยายความกังวลเฉพาะ
ลองเจาะลึกถึงความกังวลเฉพาะบางประการที่เกิดจากการวิจัย:
A. ปัญหา ‘ภาพหลอน’:
แชทบอท AI เป็นที่ทราบกันดีว่ามีแนวโน้มที่จะ ‘หลอน’ หรือสร้างข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นทั้งหมด นี่เป็นปัญหาอย่างยิ่งในบริบทของการอ้างอิง ซึ่งความถูกต้องเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ผลการศึกษาที่พบว่าเครื่องมือ AI มักจะสร้างลิงก์อ้างอิงขึ้นมา เน้นให้เห็นถึงความรุนแรงของปัญหานี้
B. ปัญหาอคติ:
แบบจำลอง AI ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งอาจมีอคติที่สะท้อนถึงอคติทางสังคมหรือมุมมองที่บิดเบือน อคติเหล่านี้สามารถปรากฏให้เห็นในการตอบสนองของ AI ซึ่งนำไปสู่ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด นี่เป็นเรื่องที่น่ากังวลอย่างยิ่งเมื่อเครื่องมือ AI ถูกใช้เพื่อวิจัยหัวข้อที่ละเอียดอ่อนหรือเป็นที่ถกเถียง
C. ปัญหาความโปร่งใส:
การทำงานภายในของแบบจำลอง AI จำนวนมากมักจะทึบแสง ทำให้ยากต่อการทำความเข้าใจว่าแบบจำลองเหล่านั้นได้ข้อสรุปอย่างไร การขาดความโปร่งใสนี้ทำให้ยากต่อการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดหรืออคติในระบบ
D. ปัญหาลิขสิทธิ์:
ผลการศึกษาที่พบว่าเครื่องมือ AI บางตัวเข้าถึงเนื้อหาจากแหล่งที่มาที่บล็อกไว้ ทำให้เกิดความกังวลด้านลิขสิทธิ์อย่างร้ายแรง นักพัฒนา AI ต้องเคารพสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาและตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือของตนไม่ได้ถูกใช้เพื่อละเมิดลิขสิทธิ์
แนวทางข้างหน้า: การพัฒนาและการศึกษา AI อย่างมีความรับผิดชอบ
แนวทางข้างหน้าต้องใช้แนวทางสองทาง: การพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบและการศึกษาที่ครอบคลุม
1. การพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ:
นักพัฒนา AI ต้องให้ความสำคัญกับความถูกต้อง ความโปร่งใส และข้อพิจารณาด้านจริยธรรมในการออกแบบและใช้งานระบบของตน ซึ่งรวมถึง:
- การปรับปรุงความถูกต้องของการอ้างอิง: การพัฒนาเทคนิคเพื่อให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI ให้ข้อมูลอ้างอิงที่ถูกต้องและตรวจสอบได้
- การจัดการกับอคติ: การใช้วิธีการเพื่อลดอคติในแบบจำลอง AI และตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบจำลองเหล่านั้นให้ข้อมูลที่ยุติธรรมและสมดุล
- การเพิ่มความโปร่งใส: การทำให้แบบจำลอง AI โปร่งใสและอธิบายได้มากขึ้น ทำให้ผู้ใช้เข้าใจว่าแบบจำลองเหล่านั้นได้ข้อสรุปอย่างไร
- การเคารพลิขสิทธิ์: การตรวจสอบให้แน่ใจว่าเครื่องมือ AI เคารพสิทธิ์ในทรัพย์สินทางปัญญาและไม่เข้าถึงหรือใช้เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์โดยไม่ได้รับอนุญาต
2. การศึกษาที่ครอบคลุม:
บุคคล โดยเฉพาะอย่างยิ่งคนหนุ่มสาว ต้องได้รับการศึกษาเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของเครื่องมือ AI ซึ่งรวมถึง:
- การส่งเสริมการรู้เท่าทันสื่อ: การสอนทักษะการคิดเชิงวิพากษ์และความสามารถในการประเมินข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
- การเน้นทักษะการวิจัย: การเสริมสร้างความสำคัญของวิธีการวิจัยแบบดั้งเดิมและความสามารถในการตรวจสอบข้อมูลอย่างอิสระ
- การทำความเข้าใจข้อจำกัดของ AI: การให้ความรู้แก่ผู้ใช้เกี่ยวกับศักยภาพของ AI ในการสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือมีอคติ
- การส่งเสริมการใช้อย่างมีความรับผิดชอบ: การส่งเสริมการใช้เครื่องมือ AI อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม
ด้วยการรวมการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบเข้ากับการศึกษาที่ครอบคลุม เราสามารถควบคุมศักยภาพของ AI ในขณะที่ลดความเสี่ยงได้ เป้าหมายคือการสร้างอนาคตที่ AI ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่มีค่าสำหรับการเรียนรู้และการค้นพบ แทนที่จะเป็นแหล่งที่มาของข้อมูลที่ผิดและความสับสน ผลการศึกษาครั้งนี้เป็นเครื่องเตือนใจที่สำคัญถึงงานที่รออยู่ข้างหน้า การเดินทางสู่สังคมที่มีข้อมูลและรู้เท่าทัน AI อย่างแท้จริงต้องใช้ความระมัดระวังอย่างต่อเนื่อง การประเมินเชิงวิพากษ์ และความมุ่งมั่นต่อนวัตกรรมที่มีความรับผิดชอบ