การวิเคราะห์ล่าสุดโดยนักวิจัย AI จาก Anthropic ที่อ้างว่าความสามารถของปัญญาประดิษฐ์จะเติบโตแบบเลขชี้กำลังต่อไป ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างรุนแรงในชุมชนเทคโนโลยี นักวิจัยดังกล่าวโต้แย้งว่าโมเดล AI จะบรรลุประสิทธิภาพระดับมนุษย์ในหลายอุตสาหกรรมภายในปี 2026-2027 แต่นักวิจารณ์กำลังโต้กลับด้วยคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับธรรมชาติของความก้าวหน้าทางเทคโนโลジี
ไทม์ไลน์ที่คาดการณ์จากการวิเคราะห์เดิม:
- กลางปี 2026: โมเดลสามารถทำงานอย่างอิสระได้เป็นเวลา 8 ชั่วโมง
- ปลายปี 2026: โมเดลอย่างน้อยหนึ่งตัวจะมีประสิทธิภาพเทียบเท่าผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ในหลายอุตสาหกรรม
- ปลายปี 2027: โมเดลมักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าผู้เชี่ยวชาญในงานหลายประเภท
ข้อโต้แย้งเรื่องเส้นโค้งเลขชี้กำลัง เทียบกับ Sigmoid
ความไม่เห็นด้วยหลักหมุนรอบประเด็นว่าการพัฒนา AI เป็นไปตามเส้นโค้งเลขชี้กำลังที่แท้จริง หรือเส้นโค้ง sigmoid รูปตัว S ที่พบได้ทั่วไปในเทคโนโลยีส่วนใหญ่ การวิเคราะห์ดั้งเดิมชี้ไปที่เมตริกต่างๆ เช่น โมเดล AI ที่สามารถทำงานด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ยาวขึ้นเรื่อยๆ โดยมีความสามารถเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกเจ็ดเดือน อย่างไรก็ตาม สมาชิกชุมชนรีบชี้ให้เห็นว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเกือบทั้งหมดจะเจอขีดจำกัดในที่สุด
การเปรียบเทียบกับการแพร่ระบาดของ COVID-19 ในช่วงแรกได้รับการวิจารณ์เป็นพิเศษ แม้ว่าการระบาดใหญ่จะเติบโตแบบเลขชี้กำลังในตอนแรก แต่ในที่สุดก็ถึงจุดคงที่เมื่อไม่มีโฮสต์ใหม่ให้ติดเชื้อ ซึ่งเป็นตัวอย่างคลาสสิกของพฤติกรรม sigmoid หลายคนโต้แย้งว่า AI เผชิญกับข้อจำกัดที่คล้ายกัน ตั้งแต่ข้อจำกัดของข้อมูลฝึกอบรมไปจนถึงความเป็นจริงทางเศรษฐกิจ
ตัวชี้วัดความก้าวหน้าของ AI ที่อ้างอิงหลัก:
- ระยะเวลาการทำงานให้เสร็จสมบูรณ์เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุก 7 เดือน (การศึกษาของ METR )
- โมเดลในปัจจุบันสามารถทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ได้นานถึง 2+ ชั่วโมง
- อัตราความสำเร็จ 50% เมื่อเทียบกับผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ในการประเมิน GDPval
- ทดสอบใน 44 อาชีพครอบคลุม 9 อุตสาหกรรม
ข้อมูลฝึกอบรมและข้อจำกัดทางเศรษฐกิจกลายเป็นประเด็นสำคัญ
ประเด็นโต้แย้งหลักมุ่งเน้นไปที่ระบบ AI จะหาข้อมูลฝึกอบรมใหม่ได้จากที่ไหน โมเดลปัจจุบันได้บริโภคเนื้อหาที่มีความหมายส่วนใหญ่บนอินเทอร์เน็ตไปแล้ว ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับการปรับปรุงในอนาคต สมาชิกชุมชนบางคนกังวลเกี่ยวกับการเสื่อมสภาพของคุณภาพที่เกิดจากการฝึกอบรม AI ด้วยเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้น ซึ่งสร้างวงจรป้อนกลับของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น
แค่เพราะโมเดลเข้ากันได้มาจนถึงตอนนี้ ไม่ได้หมายความว่ามันจะเข้ากันได้ต่อไป
ปัจจัยทางเศรษฐกิจก็มีบทบาทสำคัญในการอภิปราย การลงทุนทุนขนาดใหญ่ที่ไหลเข้าสู่การพัฒนา AI ซึ่งประมาณการว่ามีมูลค่าหลายร้อยพันล้านดอลลาร์สหรัฐ สร้างพลวัตของตัวเอง ผู้สังเกตการณ์บางคนแนะนำว่าเมื่อเงินทุนนี้ชะลอตัวลงในที่สุด การเติบโตแบบเลขชี้กำลังที่เห็นได้ชัดอาจราบเรียบลงอย่างรวดเร็ว
ความกังวลของชุมชนเกี่ยวกับความก้าวหน้าของ AI:
- ข้อจำกัดของข้อมูลการฝึก (เนื้อหาในอินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว)
- คุณภาพที่ลดลงจากข้อมูลการฝึกที่สร้างโดย AI
- ข้อจำกัดทางเศรษฐกิจจากความต้องการเงินทุนจำนวนมหาศาล
- ช่องว่างระหว่างประสิทธิภาพในการทดสอบกับประโยชน์ใช้สอยในโลกแห่งความจริง
- ความขัดแย้งทางผลประโยชน์จากพนักงานบริษัท AI ที่ทำการทำนาย
ประสิทธิภาพในโลกแห่งความจริง เทียบกับความสำเร็จในการทดสอบมาตรฐาน
การถกเถียงที่รุนแรงที่สุดหมุนรอบช่องว่างระหว่างประสิทธิภาพในการทดสอบมาตรฐานกับประโยชน์ใช้สอยในโลกแห่งความจริง แม้ว่าโมเดล AI จะแสดงผลลัพธ์ที่น่าประทับใจในการทดสอบมาตรฐาน แต่ผู้ปฏิบัติงานหลายคนรายงานว่าเทคโนโลยีนี้ยังคงล้มเหลวอย่างมากในแบบที่มนุษย์ไม่เคยทำ อัตราความสำเร็จ 50% ที่อ้างถึงในการศึกษาบางครั้งได้รับความสงสัยเป็นพิเศษ นักวิจารณ์โต้แย้งว่าสิ่งนี้ทำให้ AI ไม่เหมาะสมสำหรับการทำงานอัตโนมัติในบริบททางวิชาชีพส่วนใหญ่
สมาชิกชุมชนที่ใช้เครื่องมือ AI ทุกวันอธิบายภาพที่มีความแตกต่างมากขึ้น พวกเขายอมรับการปรับปรุงที่สำคัญในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แต่ยังคงสงสัยในการอ้างว่า AI จะแทนที่แรงงานมนุษย์ภายในปี 2026-2027 เทคโนโลยีนี้เป็นเลิศในงานบางอย่าง ในขณะที่ยังคงมีข้อจำกัดที่น่าแปลกใจในงานอื่นๆ
 |
|---|
| อินโฟกราฟิกนี้จัดหมวดหมู่บทบาทงานในภาคเศรษฐกิจต่างๆ สะท้อนให้เห็นถึงการถกเถียงที่ดำเนินอยู่เกี่ยวกับผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงานและความสามารถในการประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความจริง |
คำถามเรื่องความขัดแย้งทางผลประโยชน์
การเพิ่มอีกชั้นหนึ่งให้กับการถกเถียงคือข้อเท็จจริงที่ว่าการวิเคราะห์ดั้งเดิมมาจากพนักงานของบริษัท AI ขนาดใหญ่ นักวิจารณ์ได้สังเกตแรงจูงใจทางการเงินที่ชัดเจนสำหรับนักวิจัย AI ในการรักษาการคาดการณ์ในแง่ดี โดยเฉพาะเมื่อบริษัทของพวกเขากำลังแสวงหาการลงทุนอย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ทำให้บางคนปฏิเสธการวิเคราะห์ว่าเป็นเพียงการปกป้องตัวเองจากคนที่มีชีวิตความเป็นอยู่ขึ้นอยู่กับการโฆษณาชวนเชื่อ AI
การอภิปรายสะท้อนความตึงเครียดที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีระหว่างความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่แท้จริงกับแรงกดดันทางการตลาดที่มาพร้อมกับการลงทุนเงินทุนเสี่ยงขนาดใหญ่ ดังที่สมาชิกชุมชนคนหนึ่งสังเกต รูปแบบของการสัญญาว่าจะมีการพัฒนาที่เปลี่ยนแปลงโลกในอีก 1-2 ปีข้างหน้า กลายเป็นคำพูดที่คุ้นเคยในหลายภาคส่วนเทคโนโลยี
ในขณะที่การถกเถียงยังคงดำเนินต่อไป ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่เห็นพ้องกันว่า AI จะปรับปรุงต่อไป คำถามคือการปรับปรุงนั้นเป็นไปตามเส้นโค้งเลขชี้กำลังที่น่าทึ่งที่บริษัท AI คาดการณ์ หรือรูปแบบ sigmoid ที่เจียมเนื้อเจียมตัวกว่าที่เป็นเรื่องปกติของเทคโนโลยีส่วนใหญ่ คำตอบอาจกำหนดไม่เพียงแต่อนาคตของการพัฒนา AI เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความมั่นคงของการเฟื่องฟูการลงทุนในปัจจุบันที่สนับสนุนมันด้วย