ในสมรภูมิปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มีการแข่งขันสูง ซึ่งยักษ์ใหญ่ปะทะกันและการค้นพบใหม่ๆ เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์แทบจะในชั่วข้ามคืน ผู้เข้าแข่งขันรายใหม่จากจีนกำลังได้รับความสนใจจากทั่วโลก DeepSeek สตาร์ทอัพ AI ที่เพิ่งก่อตั้งในปี 2023 ได้ก้าวจากความไม่เป็นที่รู้จักมาสู่แถวหน้าของการสนทนาอย่างรวดเร็ว ด้วยการสาธิตเทคโนโลยีที่น่าประทับใจและกระแสข่าวลืออย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับการก้าวกระโดดครั้งต่อไป ในขณะที่โลกกำลังรอคอยผู้สืบทอดโมเดลที่ได้รับการยกย่องอยู่แล้ว DeepSeek ซึ่งร่วมมือกับนักวิชาการ ได้เปิดตัวเทคนิคใหม่ที่ซับซ้อนอย่างเงียบๆ โดยมุ่งเป้าไปที่การจัดการกับหนึ่งในความท้าทายที่คงอยู่ยาวนานที่สุดของ AI นั่นคือ การให้เหตุผลขั้นสูง (advanced reasoning)
ความท้าทายอันซับซ้อนของการรับรู้ของ AI
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models - LLMs) รุ่นปัจจุบันได้สร้างความตื่นตาตื่นใจให้กับโลกด้วยความสามารถในการสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ แปลภาษา และแม้กระทั่งเขียนโค้ด อย่างไรก็ตาม การก้าวข้ามการจดจำรูปแบบและการสร้างข้อความตามความน่าจะเป็นไปสู่การให้เหตุผลอย่างแท้จริง – ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลอย่างมีตรรกะ การอนุมาน และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน – ยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ มันคือความแตกต่างระหว่าง AI ที่สามารถอธิบายกระดานหมากรุกได้ กับ AI ที่สามารถวางกลยุทธ์ได้เหมือนปรมาจารย์ การบรรลุความสามารถทางปัญญาระดับลึกนี้เป็นเป้าหมายสูงสุดสำหรับห้องปฏิบัติการวิจัยหลายแห่ง ซึ่งให้คำมั่นสัญญาถึงระบบ AI ที่ไม่เพียงแต่พูดเก่ง แต่ยังเป็นพันธมิตรที่ชาญฉลาดและน่าเชื่อถืออย่างแท้จริงในงานที่ซับซ้อน การแสวงหานี้ต้องการแนวทางที่เป็นนวัตกรรมซึ่งนอกเหนือไปจากการเพิ่มขนาดโมเดลหรือข้อมูลการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียว มันต้องการวิธีการใหม่ๆ ในการสอนจิตใจดิจิทัลที่ซับซ้อนเหล่านี้ ว่า จะคิดอย่างไร ไม่ใช่แค่ ว่า จะพูดอะไร
การสร้างเส้นทางใหม่: การทำงานร่วมกันของ GRM และ Principled Critique
ท่ามกลางฉากหลังนี้ DeepSeek ซึ่งทำงานร่วมกับนักวิจัยจาก Tsinghua University อันทรงเกียรติ ได้นำเสนอวิธีการที่อาจเป็นการปฏิวัติ แนวทางของพวกเขา ซึ่งมีรายละเอียดอยู่ในบทความที่ตีพิมพ์ในคลังข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ arXiv ไม่ใช่กระสุนเงินนัดเดียว แต่เป็นการผสมผสานที่สร้างขึ้นอย่างระมัดระวังของเทคนิคที่แตกต่างกันสองอย่าง: Generative Reward Modelling (GRM) และ Self-Principled Critique Tuning
มาแยกแยะกลยุทธ์คู่นี้กัน:
Generative Reward Modelling (GRM): โดยแก่นแท้แล้ว การสร้างแบบจำลองรางวัล (reward modeling) ใน AI มีจุดมุ่งหมายเพื่อชี้นำพฤติกรรมของโมเดลไปสู่ผลลัพธ์ที่มนุษย์เห็นว่าพึงประสงค์หรือถูกต้อง ตามธรรมเนียมแล้ว สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการให้มนุษย์จัดอันดับการตอบสนองต่างๆ ของ AI เพื่อสร้างชุดข้อมูลความพึงพอใจที่โมเดลเรียนรู้จาก GRM ดูเหมือนจะเป็นวิวัฒนาการของแนวคิดนี้ ซึ่งน่าจะเกี่ยวข้องกับวิธีการที่สัญญาณรางวัล (reward signals) ถูกสร้างขึ้นหรือปรับปรุงในลักษณะที่มีพลวัตหรือซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งอาจลดการพึ่งพาการใส่คำอธิบายประกอบโดยมนุษย์ที่ต้องใช้แรงงานมาก ในขณะที่ยังคงจับความชอบที่ละเอียดอ่อนของมนุษย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป้าหมายคือการปลูกฝังความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับสิ่งที่ถือเป็นคำตอบที่ ‘ดี’ ให้กับ LLM ไม่ใช่แค่คำตอบที่ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์หรือน่าจะเป็นทางสถิติเท่านั้น มันเกี่ยวกับการปรับเข็มทิศภายในของ AI ให้สอดคล้องกับค่านิยมและวัตถุประสงค์ของมนุษย์
Self-Principled Critique Tuning: องค์ประกอบนี้ชี้ให้เห็นถึงกลไกที่น่าสนใจสำหรับการปรับปรุงตนเอง แทนที่จะพึ่งพาข้อเสนอแนะจากภายนอกเพียงอย่างเดียว (จากมนุษย์หรือที่สร้างโดยโมเดล) LLM อาจได้รับการฝึกฝนให้ประเมินกระบวนการให้เหตุผลของตนเองโดยยึดตามชุดหลักการหรือกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้า สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการที่โมเดลเรียนรู้ที่จะระบุข้อผิดพลาดทางตรรกะ ความไม่สอดคล้องกัน หรือการเบี่ยงเบนจากรูปแบบการให้เหตุผลที่ต้องการภายในผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นเอง มันคล้ายกับการสอน AI ไม่ใช่แค่คำตอบ แต่เป็นหลักการพื้นฐานของตรรกะและการคิดเชิงวิพากษ์ ทำให้สามารถปรับปรุงการตอบสนองของตนเองได้โดยอัตโนมัติ วงจรการวิจารณ์ภายในนี้สามารถเพิ่มความทนทานและความน่าเชื่อถือของความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดลได้อย่างมีนัยสำคัญ
นักวิจัยยืนยันว่าโมเดลที่รวมเทคนิคผสมผสานนี้ ซึ่งขนานนามว่า DeepSeek-GRM ได้แสดงให้เห็นถึงความสำเร็จที่น่าทึ่ง ตามบทความของพวกเขา โมเดลเหล่านี้บรรลุระดับประสิทธิภาพที่ ‘แข่งขันได้’ (competitive) กับโมเดลรางวัลสาธารณะ (public reward models) ที่มีอยู่และทรงพลัง การกล่าวอ้างนี้ หากได้รับการตรวจสอบผ่านการทดสอบและการประยุกต์ใช้ในวงกว้าง ชี้ให้เห็นถึงก้าวสำคัญในการพัฒนา LLMs ที่สามารถให้เหตุผลได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น ส่งมอบผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงขึ้นเร็วขึ้นเมื่อเผชิญกับคำถามที่หลากหลายของผู้ใช้ มันบ่งบอกถึงเส้นทางที่เป็นไปได้สู่ระบบ AI ที่ไม่เพียงแต่ทรงพลัง แต่ยังสอดคล้องกับความคาดหวังของมนุษย์ในด้านความสอดคล้องทางตรรกะและความแม่นยำมากขึ้น
การคำนวณเชิงกลยุทธ์ของความเปิดกว้าง
เพื่อเพิ่มอีกชั้นให้กับกลยุทธ์ของพวกเขา นักวิจัยจาก DeepSeek และ Tsinghua ได้ระบุถึงความตั้งใจที่จะทำให้โมเดล DeepSeek-GRM เป็นโอเพนซอร์ส (open source) แม้ว่ายังไม่มีการเปิดเผยไทม์ไลน์ที่เฉพาะเจาะจง แต่การเคลื่อนไหวนี้สอดคล้องกับแนวโน้มที่เพิ่มขึ้น แม้ว่าจะซับซ้อน ภายในอุตสาหกรรม AI
ทำไมบริษัทที่กำลังพัฒนาเทคโนโลยีที่อาจล้ำสมัยจึงเลือกที่จะแบ่งปัน? แรงจูงใจอาจมีหลายแง่มุม:
- การมีส่วนร่วมของชุมชนและข้อเสนอแนะ: การปล่อยโมเดลสู่สาธารณะแบบโอเพนซอร์สเป็นการเชิญชวนให้เกิดการตรวจสอบ ทดสอบ และปรับปรุงจากชุมชนนักพัฒนาทั่วโลก สิ่งนี้สามารถเร่งการพัฒนา เปิดเผยข้อบกพร่อง และส่งเสริมนวัตกรรมที่ไกลเกินกว่าขีดความสามารถขององค์กรเดียว
- การสร้างความไว้วางใจและความโปร่งใส: ในสาขาที่บางครั้งมีลักษณะทึบแสง การเปิดโอเพนซอร์สสามารถสร้างความปรารถนาดีและสร้างบริษัทให้เป็นผู้เล่นที่ทำงานร่วมกันซึ่งมุ่งมั่นที่จะพัฒนาเทคโนโลยีโดยรวม DeepSeek เองก่อนหน้านี้เคยเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นใน ‘ความก้าวหน้าอย่างจริงใจด้วยความโปร่งใสเต็มที่’ (sincere progress with full transparency) เมื่อเปิดคลังโค้ด (code repositories) เป็นโอเพนซอร์สเมื่อต้นปี
- การกำหนดมาตรฐานและการขับเคลื่อนการยอมรับ: การทำให้โมเดลหรือเทคนิคที่ทรงพลังพร้อมใช้งานได้อย่างอิสระสามารถกระตุ้นให้เกิดการยอมรับอย่างกว้างขวาง ซึ่งอาจสร้างให้เป็นมาตรฐานโดยพฤตินัยและสร้างระบบนิเวศรอบๆ เทคโนโลยีของบริษัท
- การดึงดูดผู้มีความสามารถ: การมีส่วนร่วมในโอเพนซอร์สมักทำหน้าที่เป็นแม่เหล็กดึงดูดผู้มีความสามารถด้าน AI ชั้นนำ ซึ่งมักจะสนใจสภาพแวดล้อมที่ส่งเสริมความเปิดกว้างและการทำงานร่วมกัน
- พลวัตการแข่งขัน: ในบางกรณี การเปิดโอเพนซอร์สอาจเป็นการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์เพื่อต่อต้านการครอบงำของโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์แบบปิดที่นำเสนอโดยคู่แข่งรายใหญ่ ทำให้สนามแข่งขันเท่าเทียมกัน หรือทำให้เทคโนโลยีบางชั้นกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์
ความตั้งใจที่ระบุไว้ของ DeepSeek ที่จะเปิดโอเพนซอร์ส GRM หลังจากที่ได้เปิดตัวคลังโค้ดก่อนหน้านี้ ชี้ให้เห็นถึงกลยุทธ์ที่ไตร่ตรองไว้แล้วซึ่งยอมรับแง่มุมบางอย่างของความเปิดกว้าง แม้ว่าจะยังคงรักษาดุลยพินิจขององค์กรในระดับหนึ่งเกี่ยวกับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ในอนาคต ความโปร่งใสที่คำนวณมาอย่างดีนี้อาจพิสูจน์ได้ว่ามีความสำคัญอย่างยิ่งในการสร้างแรงผลักดันและความน่าเชื่อถือในภูมิทัศน์ AI ระดับโลกที่มีการแข่งขันสูง
เสียงสะท้อนแห่งความสำเร็จและเสียงกระซิบถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป
บทความทางวิชาการที่ให้รายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการให้เหตุผลแบบใหม่นี้เกิดขึ้นท่ามกลางความรู้สึกคาดหวังที่สัมผัสได้เกี่ยวกับเส้นทางในอนาคตของ DeepSeek บริษัทยังคงได้รับความสนใจอย่างต่อเนื่องจากการเปิดตัวครั้งก่อน:
- DeepSeek-V3: โมเดลพื้นฐาน (foundation model) ของบริษัทได้รับความสนใจอย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งหลังจากการอัปเกรดในเดือนมีนาคม 2024 (DeepSeek-V3-0324) ซึ่งได้รับการกล่าวขานว่ามีการปรับปรุงการให้เหตุผล ความสามารถในการพัฒนาเว็บที่ดีขึ้น และทักษะการเขียนภาษาจีนที่เชี่ยวชาญมากขึ้น
- DeepSeek-R1: โมเดลที่เน้นการให้เหตุผล (reasoning-focused model) นี้สร้างกระแสอย่างมาก เขย่าวงการเทคโนโลยีระดับโลกด้วยเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพ (performance benchmarks) ที่น่าประทับใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับต้นทุนการคำนวณ (computational cost) มันแสดงให้เห็นว่าความสามารถในการให้เหตุผลระดับสูงอาจทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ท้าทายผู้นำที่ยอมรับกัน
ประวัติความสำเร็จนี้ย่อมกระตุ้นให้เกิดการคาดเดาเกี่ยวกับเวอร์ชันถัดไป ซึ่งน่าจะเป็น DeepSeek-R2 รายงานของ Reuters ในช่วงปลายฤดูใบไม้ผลิชี้ให้เห็นว่าการเปิดตัว R2 อาจใกล้เข้ามาแล้ว อาจเร็วที่สุดในเดือนมิถุนายน 2024 ซึ่งบ่งชี้ถึงความทะเยอทะยานภายในบริษัทที่จะใช้ประโยชน์จากชื่อเสียงที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว อย่างไรก็ตาม DeepSeek เองยังคงเงียบอย่างเห็นได้ชัดในเรื่องนี้ผ่านช่องทางอย่างเป็นทางการ ที่น่าสนใจคือ สื่อจีนรายงานว่าบัญชีบริการลูกค้าที่เกี่ยวข้องกับบริษัทได้ปฏิเสธไทม์ไลน์การเปิดตัวที่ใกล้เข้ามาในกลุ่มแชทส่วนตัวกับลูกค้าธุรกิจ
ความสงวนท่าทีนี้เป็นลักษณะเฉพาะของรูปแบบการดำเนินงานของ DeepSeek จนถึงปัจจุบัน แม้จะพบว่าตัวเองอยู่ในสปอตไลท์ระดับโลก สตาร์ทอัพในหางโจวซึ่งก่อตั้งโดยผู้ประกอบการ Liang Wenfeng ส่วนใหญ่หลีกเลี่ยงการประกาศต่อสาธารณะและการโฆษณาทางการตลาด จุดสนใจของบริษัทดูเหมือนจะมุ่งเน้นไปที่การวิจัยและพัฒนาอย่างเข้มข้น ปล่อยให้ประสิทธิภาพของโมเดลเป็นตัวพูดแทน แนวทาง ‘แสดงให้เห็น ไม่ใช่แค่บอก’ (show, don’t tell) นี้ แม้ว่าอาจสร้างความหงุดหงิดให้กับผู้เฝ้าดูตลาดที่กระตือรือร้นที่จะได้เห็นแผนงานที่ชัดเจน แต่ก็เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นต่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่เป็นรูปธรรมมากกว่าการโฆษณาเกินจริงก่อนเวลาอันควร
พลังเบื้องหลังบัลลังก์: ผู้นำที่มีวิสัยทัศน์และกำลังทรัพย์
การทำความเข้าใจการก้าวขึ้นมาอย่างรวดเร็วของ DeepSeek จำเป็นต้องพิจารณาผู้ก่อตั้งและการสนับสนุนทางการเงิน Liang Wenfeng ผู้ประกอบการวัย 40 ปีที่อยู่เบื้องหลังกิจการนี้ ไม่ใช่แค่ผู้มีวิสัยทัศน์ด้าน AI เท่านั้น แต่ยังเป็นผู้ก่อตั้งบริษัทแม่ของ DeepSeek นั่นคือ High-Flyer Quant
ความเชื่อมโยงนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง High-Flyer Quant เป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์ (hedge fund) ที่ประสบความสำเร็จ และทรัพยากรทางการเงินจำนวนมหาศาลของบริษัทเป็นเชื้อเพลิงสำคัญสำหรับความพยายามในการวิจัยและพัฒนาที่ต้องใช้การคำนวณสูงของ DeepSeek การฝึกอบรม LLMs ที่ล้ำสมัยต้องใช้พลังการประมวลผลมหาศาลและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นอุปสรรคทางการเงินที่สำคัญในการเข้าสู่ตลาด การสนับสนุนของ High-Flyer Quant ช่วยให้ DeepSeek มีเงินทุนที่จำเป็นในการแข่งขันทางเทคโนโลยีได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยให้ทุนสนับสนุนฮาร์ดแวร์ราคาแพง การสรรหาบุคลากรที่มีความสามารถ และการทดลองอย่างกว้างขวางที่จำเป็นในการผลักดันขอบเขตของ AI
นอกจากนี้ยังมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดการทำงานร่วมกันระหว่างโลกของการเงินเชิงปริมาณ (quantitative finance) และปัญญาประดิษฐ์ ทั้งสองสาขาต้องอาศัยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล การระบุรูปแบบที่ซับซ้อน และการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ซับซ้อนเป็นอย่างมาก ความเชี่ยวชาญที่สั่งสมมาภายใน High-Flyer Quant ในการจัดการข้อมูลทางการเงินและอัลกอริทึมอาจให้การผสมผสานข้ามสายงานที่มีคุณค่าสำหรับความพยายามด้าน AI ของ DeepSeek
Liang Wenfeng เองไม่ได้เป็นเพียงนักการเงินเท่านั้น แต่ยังมีส่วนร่วมทางเทคนิคด้วย ในเดือนกุมภาพันธ์ 2024 เขาได้ร่วมเขียนการศึกษาทางเทคนิคที่สำรวจ ‘native sparse attention’ ซึ่งเป็นเทคนิคที่มุ่งทำให้ LLMs มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อประมวลผลบริบทหรือข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งเป็นอีกหนึ่งส่วนสำคัญสำหรับการพัฒนาความสามารถของ AI การผสมผสานระหว่างความเป็นผู้นำของผู้ประกอบการ ความเข้าใจทางเทคนิค และการสนับสนุนทางการเงินที่แข็งแกร่งนี้ ก่อให้เกิดการผสมผสานที่ทรงพลังซึ่งขับเคลื่อนความก้าวหน้าของ DeepSeek
การนำทางภูมิทัศน์ AI ระดับโลก: เทคโนโลยี ความทะเยอทะยาน และภูมิรัฐศาสตร์
การเกิดขึ้นและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของ DeepSeek ไม่สามารถมองแยกต่างหากได้ สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นภายใต้บริบทที่กว้างขึ้นของการแข่งขันระดับโลกที่เข้มข้นในด้านปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีน ทั้งสองประเทศมองว่าความเป็นใหญ่ด้าน AI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจและความมั่นคงของชาติในอนาคต นำไปสู่การลงทุนมหาศาลและโครงการริเริ่มเชิงกลยุทธ์
ในสภาพแวดล้อมเช่นนี้ บริษัทที่โดดเด่นอย่าง DeepSeek ย่อมดึงดูดความสนใจของชาติอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ความสำคัญของเรื่องนี้ได้รับการตอกย้ำในช่วงปลายเดือนกุมภาพันธ์ 2024 เมื่อ Liang Wenfeng เข้าร่วมการประชุมสัมมนาใน Beijing ซึ่งเน้นเรื่องผู้ประกอบการด้านเทคโนโลยี โดยมีประธานาธิบดี Xi Jinping ของจีนเป็นเจ้าภาพ การรวมผู้ก่อตั้ง DeepSeek ไว้ในการรวมตัวที่มีชื่อเสียงเช่นนี้เป็นการส่งสัญญาณถึงการยอมรับในระดับสูงสุด และวางตำแหน่งสตาร์ทอัพในฐานะผู้ถือธงที่มีศักยภาพสำหรับความทะเยอทะยานด้าน AI ของจีน
DeepSeek ได้รับการยกย่องมากขึ้นเรื่อยๆ ทั้งในประเทศและต่างประเทศ ว่าเป็นหลักฐานของความยืดหยุ่นทางเทคโนโลยีของจีนและความสามารถในการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ล้ำสมัยของ AI แม้จะมีความพยายามอย่างต่อเนื่องของสหรัฐฯ ในการจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูง (semiconductor technology) ที่สำคัญสำหรับการพัฒนา AI ของจีน สปอตไลท์ระดับชาตินี้นำมาซึ่งทั้งโอกาสและความกดดัน มันสามารถปลดล็อกทรัพยากรและการสนับสนุนเพิ่มเติม แต่ก็อาจทำให้บริษัทต้องเผชิญกับการตรวจสอบทางภูมิรัฐศาสตร์ (geopolitical scrutiny) มากขึ้น
ในขณะที่ DeepSeek ยังคงทำงานต่อไป ปรับปรุงวิธีการให้เหตุผลเช่น GRM และ self-principled critique เตรียมโมเดล R2 รุ่นต่อไป และนำทางกลยุทธ์ความเปิดกว้างที่คำนวณมาอย่างดี บริษัทไม่ได้ทำหน้าที่เพียงแค่ในฐานะบริษัทเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นผู้เล่นคนสำคัญบนกระดานหมากรุกระดับโลกที่ซับซ้อน การเดินทางของบริษัทเป็นกรณีศึกษาที่น่าสนใจเกี่ยวกับความทะเยอทะยาน นวัตกรรม การระดมทุนเชิงกลยุทธ์ และปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและผลประโยชน์ของชาติในการแข่งขันทางเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดในยุคของเรา การมุ่งเน้นไปที่ R&D อย่างเงียบๆ ควบคู่ไปกับการเปิดตัวเทคโนโลยีที่น่าประทับใจอย่างแท้จริงเป็นระยะๆ ชี้ให้เห็นถึงกลยุทธ์ระยะยาวที่มุ่งสร้างความเป็นผู้นำที่ยั่งยืนในขอบเขตที่สำคัญของการให้เหตุผลด้วยปัญญาประดิษฐ์