ในขณะที่โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) เช่น Claude ของ Anthropic ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น บทบาทของพวกเขาก็ขยายขอบเขตไปไกลกว่าการดึงข้อมูลอย่างง่ายๆ เราแสวงหาคำแนะนำจากพวกเขาในเรื่องที่หยั่งรากลึกในค่านิยมของมนุษย์ ตั้งแต่การขอคำแนะนำเกี่ยวกับการเลี้ยงดูบุตร การแก้ไขความขัดแย้งในที่ทำงาน ไปจนถึงการสร้างคำขอโทษจากใจจริง การตอบสนองที่สร้างขึ้นโดยระบบ AI เหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนของหลักการพื้นฐาน
อย่างไรก็ตาม คำถามพื้นฐานเกิดขึ้น: เราจะถอดรหัสและทำความเข้าใจค่านิยมที่โมเดล AI แสดงออกมาได้อย่างแท้จริงได้อย่างไร เมื่อโต้ตอบกับผู้ใช้หลายล้านคนในสถานการณ์ที่หลากหลาย?
ทีม Societal Impacts ของ Anthropic ได้เริ่มต้นความพยายามในการวิจัยที่ก้าวล้ำเพื่อจัดการกับคำถามนี้โดยเฉพาะ งานวิจัยของพวกเขาเจาะลึกลงไปในระเบียบวิธีที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัว ซึ่งออกแบบมาเพื่อสังเกตและจัดหมวดหมู่ค่านิยมที่ Claude แสดงออกมา ‘ในป่า’ การวิจัยนี้นำเสนอข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าเกี่ยวกับวิธีที่ความพยายามในการปรับแนว AI แปลไปสู่พฤติกรรมที่จับต้องได้ในโลกแห่งความเป็นจริง
ความท้าทายในการถอดรหัสค่านิยม AI
โมเดล AI สมัยใหม่นำเสนอความท้าทายที่ไม่เหมือนใครเมื่อต้องทำความเข้าใจกระบวนการตัดสินใจของพวกเขา ต่างจากโปรแกรมคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมที่ปฏิบัติตามชุดกฎเกณฑ์ที่เข้มงวด โมเดล AI มักทำงานเป็น ‘กล่องดำ’ ทำให้ยากที่จะแยกแยะเหตุผลเบื้องหลังผลลัพธ์ของพวกเขา
Anthropic ได้ระบุอย่างชัดเจนถึงความมุ่งมั่นในการปลูกฝังหลักการบางอย่างใน Claude โดยพยายามทำให้เป็น ‘ประโยชน์ ซื่อสัตย์ และไม่เป็นอันตราย’ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ พวกเขาใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Constitutional AI และการฝึกอบรมตัวละคร ซึ่งเกี่ยวข้องกับการกำหนดและเสริมสร้างพฤติกรรมที่ต้องการ
อย่างไรก็ตาม บริษัทตระหนักถึงความไม่แน่นอนโดยธรรมชาติในกระบวนการนี้ ดังที่ระบุไว้ในเอกสารงานวิจัยว่า ‘เช่นเดียวกับในทุกด้านของการฝึกอบรม AI เราไม่สามารถแน่ใจได้ว่าโมเดลจะยึดมั่นในค่านิยมที่เราต้องการ’
คำถามหลักจึงกลายเป็น: เราจะสังเกตค่านิยมของโมเดล AI อย่างเข้มงวดได้อย่างไรเมื่อโต้ตอบกับผู้ใช้ในสถานการณ์จริง? โมเดลยึดมั่นในค่านิยมที่ตั้งใจไว้อย่างสม่ำเสมอเพียงใด? ค่านิยมที่แสดงออกมาของโมเดลได้รับอิทธิพลจากบริบทเฉพาะของการสนทนามากน้อยเพียงใด? และที่สำคัญที่สุด ความพยายามในการฝึกอบรมทั้งหมดประสบความสำเร็จในการกำหนดพฤติกรรมของโมเดลตามที่ตั้งใจไว้หรือไม่?
แนวทางของ Anthropic: การวิเคราะห์ค่านิยม AI ในวงกว้าง
เพื่อแก้ไขคำถามที่ซับซ้อนเหล่านี้ Anthropic ได้พัฒนาระบบที่ซับซ้อนซึ่งวิเคราะห์การสนทนาของผู้ใช้กับ Claude ที่ไม่เปิดเผยชื่อ ระบบนี้จะลบข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้อย่างระมัดระวัง ก่อนที่จะใช้โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อสรุปปฏิสัมพันธ์และแยกค่านิยมที่ Claude แสดงออกมา กระบวนการนี้ช่วยให้นักวิจัยพัฒนาความเข้าใจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับค่านิยมเหล่านี้โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
การศึกษาได้วิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากซึ่งประกอบด้วยการสนทนาที่ไม่เปิดเผยชื่อ 700,000 รายการจากผู้ใช้ Claude.ai Free และ Pro ในช่วงเวลาหนึ่งสัปดาห์ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ปฏิสัมพันธ์ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับโมเดล Claude 3.5 Sonnet หลังจากกรองการแลกเปลี่ยนที่เป็นข้อเท็จจริงหรือไม่มีค่านิยมออกไป นักวิจัยมุ่งเน้นไปที่ชุดย่อยของการสนทนา 308,210 รายการ (ประมาณ 44% ของทั้งหมด) สำหรับการวิเคราะห์ค่านิยมในเชิงลึก
การวิเคราะห์เผยให้เห็นโครงสร้างลำดับชั้นของค่านิยมที่ Claude แสดงออกมา มีห้าประเภทระดับสูงเกิดขึ้น โดยเรียงตามความแพร่หลายในชุดข้อมูล:
- ค่านิยมเชิงปฏิบัติ: ค่านิยมเหล่านี้เน้นประสิทธิภาพ ประโยชน์ และความสำเร็จตามเป้าหมาย
- ค่านิยมเชิงญาณวิทยา: ค่านิยมเหล่านี้เกี่ยวข้องกับความรู้ ความจริง ความถูกต้อง และความซื่อสัตย์ทางปัญญา
- ค่านิยมทางสังคม: ค่านิยมเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ชุมชน ความยุติธรรม และความร่วมมือ
- ค่านิยมเชิงป้องกัน: ค่านิยมเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่ความปลอดภัย ความมั่นคง สุขภาพ และการหลีกเลี่ยงอันตราย
- ค่านิยมส่วนบุคคล: ค่านิยมเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การเติบโตส่วนบุคคล ความเป็นอิสระ ความถูกต้อง และการไตร่ตรองตนเอง
หมวดหมู่ระดับบนสุดเหล่านี้แตกแขนงออกเป็นหมวดหมู่ย่อยที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น ‘ความเป็นเลิศทางวิชาชีพและทางเทคนิค’ ภายในค่านิยมเชิงปฏิบัติ หรือ ‘การคิดเชิงวิพากษ์’ ภายในค่านิยมเชิงญาณวิทยา ในระดับที่ละเอียดที่สุด ค่านิยมที่สังเกตได้บ่อย ได้แก่ ‘ความเป็นมืออาชีพ’ ‘ความชัดเจน’ และ ‘ความโปร่งใส’ ซึ่งเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับผู้ช่วย AI
การวิจัยชี้ให้เห็นว่าความพยายามในการปรับแนวของ Anthropic ประสบความสำเร็จอย่างมาก ค่านิยมที่แสดงออกมามักสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ของบริษัทในการทำให้ Claude ‘เป็นประโยชน์ ซื่อสัตย์ และไม่เป็นอันตราย’ ตัวอย่างเช่น ‘การส่งเสริมผู้ใช้’ สอดคล้องกับความเป็นประโยชน์ ‘ความถ่อมตัวเชิงญาณวิทยา’ สอดคล้องกับความซื่อสัตย์ และค่านิยมต่างๆ เช่น ‘สุขภาพของผู้ป่วย’ (เมื่อเกี่ยวข้อง) สอดคล้องกับความไม่เป็นอันตราย
ความแตกต่าง บริบท และข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
แม้ว่าภาพรวมโดยรวมจะให้กำลังใจ แต่การวิเคราะห์ยังเผยให้เห็นถึงกรณีที่ Claude แสดงค่านิยมที่ขัดแย้งอย่างสิ้นเชิงกับการฝึกอบรมที่ตั้งใจไว้ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยระบุกรณีที่หายากที่ Claude แสดง ‘ความโดดเด่น’ และ ‘ความไร้ศีลธรรม’
Anthropic เชื่อว่ากรณีเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะเกิดจาก ‘jailbreaks’ ที่ผู้ใช้ใช้เทคนิคพิเศษเพื่อหลีกเลี่ยงการป้องกันที่ควบคุมพฤติกรรมของโมเดล
อย่างไรก็ตาม แทนที่จะเป็นสาเหตุของความกังวลแต่เพียงผู้เดียว การค้นพบนี้เน้นถึงประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นจากวิธีการสังเกตค่านิยม: มันสามารถใช้เป็นระบบเตือนภัยล่วงหน้าสำหรับการตรวจจับความพยายามที่จะใช้ AI ในทางที่ผิด
การศึกษายังยืนยันว่า Claude ก็เหมือนกับมนุษย์ ปรับการแสดงออกถึงค่านิยมตามบริบทเฉพาะของสถานการณ์
เมื่อผู้ใช้ขอคำแนะนำเกี่ยวกับความสัมพันธ์แบบโรแมนติก ค่านิยมต่างๆ เช่น ‘ขอบเขตที่ดี’ และ ‘ความเคารพซึ่งกันและกัน’ ได้รับการเน้นย้ำเป็นพิเศษ เมื่อถูกขอให้วิเคราะห์เหตุการณ์ทางประวัติศาสตร์ที่เป็นที่ถกเถียง ‘ความถูกต้องทางประวัติศาสตร์’ มีความสำคัญเป็นอันดับแรก นี่แสดงให้เห็นถึงระดับความตระหนักในบริบทที่เกินกว่าที่การทดสอบแบบคงที่ก่อนการใช้งานสามารถเปิดเผยได้
นอกจากนี้ ปฏิสัมพันธ์ของ Claude กับค่านิยมที่ผู้ใช้แสดงออกยังพิสูจน์ได้ว่าเป็นหลายแง่มุม:
- การสะท้อน/การสนับสนุนอย่างแข็งขัน (28.2%): Claude มักจะสะท้อนหรือรับรองค่านิยมที่ผู้ใช้แสดงออกมาอย่างแข็งขัน เช่น การสะท้อนการเน้น ‘ความถูกต้อง’ ของผู้ใช้ แม้ว่าสิ่งนี้จะสามารถส่งเสริมความเห็นอกเห็นใจได้ แต่นักวิจัยเตือนว่ามันอาจจะใกล้เคียงกับการประจบประแจง
- การปรับเปลี่ยน (6.6%): ในบางกรณี โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อให้คำแนะนำทางจิตวิทยาหรือระหว่างบุคคล Claude ยอมรับค่านิยมของผู้ใช้ แต่แนะนำมุมมองทางเลือก
- การต่อต้านอย่างแข็งขัน (3.0%): ในบางครั้ง Claude ต่อต้านค่านิยมของผู้ใช้อย่างแข็งขัน โดยทั่วไปจะเกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้ขอเนื้อหาที่ไม่เหมาะสมหรือแสดงมุมมองที่เป็นอันตราย เช่น การทำลายศีลธรรม Anthropic แนะนำว่าช่วงเวลาแห่งการต่อต้านเหล่านี้อาจเผยให้เห็น ‘ค่านิยมที่ลึกซึ้งและไม่สามารถเคลื่อนย้ายได้มากที่สุด’ ของ Claude ซึ่งคล้ายกับบุคคลที่ยืนหยัดภายใต้แรงกดดัน
ข้อจำกัดและทิศทางในอนาคต
Anthropic ยอมรับข้อจำกัดของระเบียบวิธี การกำหนดและจัดหมวดหมู่ ‘ค่านิยม’ เป็นสิ่งที่ซับซ้อนโดยธรรมชาติและอาจเป็นอัตนัย ข้อเท็จจริงที่ว่า Claude เองถูกใช้เพื่อขับเคลื่อนกระบวนการจัดหมวดหมู่สามารถนำไปสู่ความเอนเอียงต่อหลักการปฏิบัติงานของตัวเอง
วิธีการนี้ได้รับการออกแบบมาเป็นหลักสำหรับการตรวจสอบพฤติกรรม AI หลังจากการใช้งาน ซึ่งต้องใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงจำนวนมาก มันไม่สามารถแทนที่การประเมินก่อนการใช้งานได้ อย่างไรก็ตาม นี่ก็เป็นจุดแข็งเช่นกัน เนื่องจากมันเปิดใช้งานการตรวจจับปัญหาต่างๆ รวมถึง jailbreaks ที่ซับซ้อน ซึ่งแสดงออกมาเฉพาะในระหว่างการโต้ตอบสด
การวิจัยเน้นย้ำถึงความสำคัญของการทำความเข้าใจค่านิยมที่โมเดล AI แสดงออกมาว่าเป็นแง่มุมพื้นฐานของการปรับแนว AI
ดังที่ระบุไว้ในเอกสารว่า ‘โมเดล AI จะต้องทำการตัดสินใจด้านค่านิยมอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ หากเราต้องการให้การตัดสินใจเหล่านั้นสอดคล้องกับค่านิยมของเราเอง เราจำเป็นต้องมีวิธีการทดสอบว่าโมเดลแสดงค่านิยมใดในโลกแห่งความเป็นจริง’
การวิจัยนี้นำเสนอแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้บรรลุความเข้าใจนั้น Anthropic ยังได้เปิดเผยชุดข้อมูลแบบเปิดที่ได้มาจากการศึกษา ซึ่งช่วยให้นักวิจัยคนอื่นๆ สำรวจค่านิยม AI ในทางปฏิบัติต่อไป ความโปร่งใสนี้แสดงถึงขั้นตอนสำคัญในการนำทางการพิจารณาด้านจริยธรรมของ AI ที่ซับซ้อนโดยรวม
โดยสรุป งานของ Anthropic นำเสนอส่วนสำคัญต่อความพยายามอย่างต่อเนื่องในการทำความเข้าใจและปรับ AI ให้สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ โดยการตรวจสอบค่านิยมที่โมเดล AI แสดงออกมาในการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างรอบคอบ เราสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของพวกเขา และตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาถูกนำไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีจริยธรรม ความสามารถในการระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น เช่น ข้อขัดแย้งด้านค่านิยม และความพยายามที่จะใช้ AI ในทางที่ผิด เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการส่งเสริมความไว้วางใจและความมั่นใจในเทคโนโลยีอันทรงพลังเหล่านี้
ในขณะที่ AI ยังคงพัฒนาและบูรณาการเข้ากับชีวิตของเราอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น ความต้องการวิธีการปรับแนวค่านิยมที่แข็งแกร่งจะยิ่งทวีความสำคัญมากขึ้น การวิจัยของ Anthropic ทำหน้าที่เป็นรากฐานอันมีค่าสำหรับงานในอนาคตในด้านที่สำคัญนี้ ปูทางไปสู่อนาคตที่ระบบ AI ไม่เพียงแต่ฉลาด แต่ยังสอดคล้องกับค่านิยมร่วมกันของเรา การเปิดตัวชุดข้อมูลแบบเปิดยังส่งเสริมความร่วมมือและความโปร่งใส ซึ่งส่งเสริมความพยายามร่วมกันในการนำทางความซับซ้อนทางจริยธรรมของ AI และรับประกันการพัฒนาและการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ โดยการยอมรับหลักการเหล่านี้ เราสามารถควบคุมศักยภาพอันมหาศาลของ AI ในขณะที่ปกป้องค่านิยมของเราและส่งเสริมอนาคตที่เทคโนโลยีรับใช้มนุษยชาติในทางบวกและมีความหมาย
ข้อค้นพบของการศึกษายังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการตรวจสอบและประเมินระบบ AI อย่างต่อเนื่อง ข้อเท็จจริงที่ว่า Claude ปรับการแสดงออกถึงค่านิยมตามบริบทเน้นย้ำถึงความจำเป็นสำหรับวิธีการประเมินแบบไดนามิกที่สามารถจับภาพความแตกต่างของการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้ต้องการวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่องและกลยุทธ์การฝึกอบรมที่ปรับตัวได้ซึ่งสามารถปรับแต่งพฤติกรรมของโมเดลเมื่อเวลาผ่านไป
นอกจากนี้ การวิจัยยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของความหลากหลายและความครอบคลุมในการพัฒนาและการใช้งานระบบ AI ค่านิยมเป็นอัตนัยโดยธรรมชาติและอาจแตกต่างกันไปในแต่ละวัฒนธรรมและชุมชน ดังนั้นจึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูลที่หลากหลายและได้รับการประเมินโดยทีมที่หลากหลายเพื่อหลีกเลี่ยงการทำให้ความเอนเอียงเป็นอมตะและการส่งเสริมความเป็นธรรม
โดยสรุป การวิจัยของ Anthropic เกี่ยวกับการทำความเข้าใจค่านิยมของโมเดล AI แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้าในด้านการปรับแนว AI โดยการพัฒนาระเบียบวิธีที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัวสำหรับการสังเกตและจัดหมวดหมู่ค่านิยม AI ในการโต้ตอบในโลกแห่งความเป็นจริง นักวิจัยได้ให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าเกี่ยวกับพฤติกรรมของระบบเหล่านี้ และได้ระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น ข้อค้นพบของการศึกษาเน้นย้ำถึงความสำคัญของการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง การฝึกอบรมที่ปรับเปลี่ยนได้ และความหลากหลายและความครอบคลุมในการพัฒนาและการใช้งานระบบ AI โดยการยอมรับหลักการเหล่านี้ เราสามารถควบคุมศักยภาพอันมหาศาลของ AI ในขณะที่ปกป้องค่านิยมของเราและส่งเสริมอนาคตที่เทคโนโลยีรับใช้มนุษยชาติในทางบวกและมีความหมาย