AI เสื่อม? เมื่อปัญญาประดิษฐ์ก็ 'สมองไหล' เหมือนมนุษย์

AI เสื่อม: ปรากฏการณ์ 'สมองไหล' ในยุคปัญญาประดิษฐ์

ในยุคที่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันอย่างกว้างขวาง ทั้งในด้านการทำงาน การศึกษา และความบันเทิง ปรากฏการณ์ที่น่าสนใจและน่ากังวลก็เกิดขึ้น นั่นคือ AI เสื่อม หรือที่เปรียบเปรยกันว่า 'สมองไหล' ซึ่งเป็นผลมาจากการที่ AI ได้รับข้อมูลคุณภาพต่ำจากแหล่งต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากโซเชียลมีเดีย

งานวิจัยล่าสุดได้เปิดเผยถึงปรากฏการณ์นี้อย่างชัดเจน โดยพบว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models หรือ LLMs) ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย ซึ่งมักจะมีเนื้อหาที่เน้นการสร้างความสนใจ (high-engagement content) แต่มีคุณภาพต่ำ ทำให้ความสามารถในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลของ AI ลดลง

ทำไม AI ถึง 'สมองไหล'? สาเหตุและกลไกเบื้องหลัง

การที่ AI 'สมองไหล' ไม่ได้เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติ แต่มีปัจจัยหลายประการที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของมัน:

• ข้อมูลคุณภาพต่ำ: โซเชียลมีเดียเต็มไปด้วยข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งข้อมูลที่เป็นประโยชน์และข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง หรือข้อมูลที่ถูกบิดเบือนเพื่อจุดประสงค์บางอย่าง การนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้ฝึกฝน AI ทำให้ AI เรียนรู้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและส่งผลต่อการตัดสินใจ
• การเน้น Engagement: แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียมักจะให้ความสำคัญกับการสร้าง Engagement หรือการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งาน ทำให้เนื้อหาที่ได้รับการเผยแพร่มากที่สุดมักจะเป็นเนื้อหาที่กระตุ้นอารมณ์มากกว่าเนื้อหาที่มีคุณภาพและถูกต้อง
• Algorithm Bias: อัลกอริทึมของโซเชียลมีเดียอาจมีอคติ (bias) ในการเลือกข้อมูลที่นำเสนอ ทำให้ AI ได้รับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และไม่ครอบคลุม

เมื่อ AI ได้รับข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและไม่สมบูรณ์ มันจะเริ่มสร้างแบบจำลอง (model) ที่ผิดพลาด ทำให้การตอบสนองและการตัดสินใจของ AI ไม่ถูกต้องตามไปด้วย เปรียบเสมือนมนุษย์ที่ได้รับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง ก็จะนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดเช่นกัน

ผลกระทบที่เกิดขึ้น: ความผิดพลาดในการตอบคำถาม และการสร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง

ผลกระทบที่เห็นได้ชัดเจนที่สุดของการที่ AI 'สมองไหล' คือ ความผิดพลาดในการตอบคำถามและการสร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง AI อาจให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง, ตอบคำถามที่ไม่เกี่ยวข้อง, หรือสร้างเนื้อหาที่มีอคติและไม่สมเหตุสมผล

นอกจากนี้ AI ที่ 'สมองไหล' อาจส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของ AI ในภาพรวม ทำให้ผู้ใช้งานไม่ไว้วางใจในการนำ AI มาใช้ในงานต่างๆ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ในระยะยาว

อนาคตของ AI: การรับมือกับปัญหา 'สมองไหล'

เพื่อป้องกันและแก้ไขปัญหา 'สมองไหล' ใน AI จำเป็นต้องมีแนวทางแก้ไขที่หลากหลาย:

• การคัดกรองข้อมูล: ผู้พัฒนา AI ต้องให้ความสำคัญกับการคัดกรองข้อมูลที่นำมาใช้ในการฝึกฝน AI โดยเลือกใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพ, ถูกต้อง, และน่าเชื่อถือ
• การตรวจสอบและแก้ไข: พัฒนาระบบตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นมีความถูกต้องและน่าเชื่อถือ
• การพัฒนาอัลกอริทึม: พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถกรองข้อมูลที่ไม่ถูกต้องและมีอคติออกจากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน AI
• การศึกษาและวิจัย: สนับสนุนการศึกษาและวิจัยเกี่ยวกับปัญหา 'สมองไหล' ใน AI เพื่อทำความเข้าใจถึงสาเหตุและผลกระทบของปัญหา และเพื่อหาแนวทางแก้ไขที่มีประสิทธิภาพ

การรับมือกับปัญหา 'สมองไหล' ใน AI เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง เพื่อให้ AI สามารถพัฒนาต่อไปได้อย่างยั่งยืน และเพื่อประโยชน์สูงสุดของมนุษยชาติในอนาคต การลงทุนในการพัฒนา AI ที่มีคุณภาพและมีความน่าเชื่อถือ จะเป็นกุญแจสำคัญในการนำพาเราไปสู่ยุคสมัยแห่งปัญญาประดิษฐ์อย่างแท้จริง

สุดท้ายนี้ การตระหนักถึงข้อจำกัดของ AI และการใช้ AI อย่างมีสติ จะช่วยให้เราสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างเต็มที่ โดยไม่ตกเป็นเหยื่อของข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรืออคติใดๆ

ที่มา: Wired