โมเดล AI ล่าสุดของ Google อย่าง Gemini 3 ได้ก้าวกระโดดครั้งสำคัญทั้งในด้านขีดความสามารถและความปลอดภัย ซึ่งเป็นการปูทางสู่การนำปัญญาประดิษฐ์ไปใช้งานในวงกว้าง ระบบที่เพิ่งเปิดตัวใหม่นี้แสดงให้เห็นถึงการทำงานในรูปแบบเอเจนต์ที่ก้าวล้ำ前所未有 ขณะเดียวกันก็กลายเป็น AI รายใหญ่แรกที่ทำคะแนนเต็มในการทดสอบความปลอดภัยด้านสุขภาพจิต ซึ่งตอบโจทย์ความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการสนทนาที่ละเอียดอ่อน
ความก้าวหน้าด้านความปลอดภัยสุขภาพจิต
Google Gemini 3 ประสบความสำเร็จในสิ่งที่โมเดล AI รายใหญ่อื่นๆ ยังไม่เคยทำได้ นั่นคือการได้คะแนนเต็ม 100% ในการทดสอบ CARE (Crisis Assessment and Response Evaluator) ซึ่งเป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ออกแบบมาเพื่อประเมินว่าระบบ AI รับมือกับสถานการณ์ที่ผู้ใช้ทำร้ายตัวเองและเกิดวิกฤตสุขภาพจิตได้อย่างไร 里程碑 นี้มาถึงในเวลาที่สำคัญ เมื่อมีผู้คนราว 700,000 ถึง 800,000 คนต่อวัน ที่ใช้ผู้ช่วย AI เพื่อพูดคุยเรื่องความกังวลด้านสุขภาพจิต ตามสถิติการใช้งานของ ChatGPT เอง การทดสอบ CARE ประเมินโมเดลต่างๆ เกี่ยวกับความสามารถในการหลีกเลี่ยงคำแนะนำที่เป็นอันตราย การรับรู้ถึงความทุกข์ใจ การใช้ภาษาที่ให้การสนับสนุนอย่างเหมาะสม และการส่งเสริมให้ผู้ใช้寻求 ความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ โมเดลรุ่นก่อนหน้า รวมถึง GPT-4o, Claude และ Llama ของ Meta ต่างได้คะแนนต่ำกว่า 40% ในการประเมินเดียวกัน โดย Grok ของ X.ai ทำได้แย่ที่สุดในบรรดาโมเดลภาษายุคใหม่
ผลการทดสอบ CARE สำหรับโมเดล AI หลัก:
- Gemini 3: 100% (คะแนนเต็ม)
- GPT-4o: ต่ำกว่า 40%
- Claude: ต่ำกว่า 40%
- Llama: ต่ำกว่า 40%
- Grok: คะแนนต่ำที่สุดในบรรดา LLM รุ่นใหม่
ขีดความสามารถแบบเอเจนต์ที่ปฏิวัติวงการ
นอกจากเรื่องความปลอดภัยที่พัฒนาขึ้นแล้ว Gemini 3 ยังเป็นตัวแทนของสิ่งที่ผู้เชี่ยวชาญเรียกว่า "การก้าวกระโดดครั้งใหญ่" ในการทำงานแบบเอเจนต์ (agentic functionality) ซึ่งคือความสามารถในการดำเนิน workflow ที่ซับซ้อนได้อย่างอิสระ โดยไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลเท่านั้น Ethan Mollick นักวิจัย AI ได้สาธิตให้เห็นว่าโมเดลใหม่นี้สามารถเปลี่ยนจากการอธิบายแนวคิดไปสู่การสร้างสรรค์สิ่งเหล่านั้นได้จริง โดยสร้างแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้จากคำสั่งภาษาอังกฤษง่ายๆ ในตัวอย่างที่น่าสนใจ案例หนึ่ง แทนที่จะเพียงแค่เขียนเกี่ยวกับสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับลูกอมและตัวนาก Gemini 3 กลับสร้างเกมแบบอินเทอร์แอคทีฟที่สมบูรณ์เพื่อสาธิตแนวคิดดังกล่าว วิวัฒนาการจาก AI ที่เป็นเชิงพรรณนาไปเป็นเชิงสร้างสรรค์นี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่มนุษย์สามารถร่วมมือกับปัญญาประดิษฐ์ในโครงการสร้างสรรค์และงานด้านเทคนิค
ความก้าวหน้าด้านความสามารถหลัก:
- คะแนนเต็มครั้งแรกในเกณฑ์มาตรฐานความปลอดภัยด้านสุขภาพจิต
- ฟังก์ชันการทำงานแบบเอเจนต์ขั้นสูงสำหรับการดำเนินงานภารกิจโดยอัตโนมัติ
- ความเข้าใจหลายรูปแบบขั้นสูง (วิดีโอ, ข้อความ, รหัส)
- ระบบการวางแผนและการขออนุมัติในตัว
- กล่องงานสำหรับการจัดการโครงการแบบร่วมมือ
ความเข้าใจหลายรูปแบบและการวางแผนขั้นสูง
Demis Hassabis จาก DeepMind อธิบายว่า Gemini 3 เป็น "โมเดลที่ดีที่สุดในโลกสำหรับความเข้าใจหลายรูปแบบ (multi-modal understanding)" โดยเน้นย้ำถึงขีดความสามารถที่พัฒนาขึ้นในการทำงานกับวิดีโอและรูปแบบข้อมูลที่ซับซ้อนอื่นๆ ระบบนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวางแผนที่ซับซ้อน โดยรู้ว่าควรดำเนินการต่อได้เองเมื่อใด และเมื่อใดที่ควรขอการอนุมัติจากมนุษย์สำหรับการตัดสินใจที่สำคัญ ผู้ใช้รายงานว่า Gemini 3 มีกล่องข้อความสำหรับงาน (task inbox) ซึ่งจะส่งข้อความหา human collaborators อย่าง proactive เกี่ยวกับจุดที่อาจติดขัดในโครงการต่างๆ ทำให้มันทำงานในลักษณะ "หุ้นส่วนที่คิดและทำ" มากกว่าเป็นเพียงเครื่องมือธรรมดา ความสามารถในการวางแผนนี้ทำให้โมเดลสามารถจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่งานเขียนโปรแกรมไปจนถึงการจัดการไฟล์และการวิเคราะห์ โดยไม่ต้องการให้ผู้ใช้มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค
กระบวนทัศน์ใหม่ในการป้อนคำสั่งเพื่อการโต้ตอบที่ดีขึ้น
Google ได้เผยแพร่แนวทางใช้งานที่อัปเดตแล้ว ซึ่งเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่ผู้คนควรโต้ตอบกับ Gemini 3 ตรงข้ามกับแนวปฏิบัติด้าน prompt engineering ในอดีตที่เน้นคำสั่งโดยละเอียด โมเดลใหม่นี้ตอบสนองได้ดีที่สุดกับคำสั่งที่สั้น กระชับ และตรงไปตรงมา บริษัทแนะนำให้ผู้ใช้หลีกเลี่ยงเทคนิค prompt engineering ที่เยิ่นเย้อหรือซับซ้อนเกินไปซึ่งใช้กับโมเดลรุ่นเก่า เนื่องจาก Gemini 3 อาจวิเคราะห์过多 กับวิธีการดังกล่าว สำหรับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ Google แนะนำให้วางคำสั่งเฉพาะเจาะจงหลังจากบริบทข้อมูล และใช้คำถามที่ "锚定" ด้วยวลีเช่น "Based on the information above..." เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความสามารถในการให้เหตุผลของโมเดล
แนวทางการป้อนคำสั่งสำหรับ Gemini 3:
- ต้องกระชับและตรงประเด็น หลีกเลี่ยงการออกแบบคำสั่งที่เยิ่นเย้อ
- สำหรับโทนสนทนา ให้ระบุบุคลิก "ผู้ช่วยที่เป็นมิンドและช่างพูด" อย่างชัดเจน
- วางคำสั่งเฉพาะหลังจากบริบทข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
- ใช้คำเชื่อมประโยคเช่น "จากข้อมูลข้างต้น..."
ผลกระทบต่อความปลอดภัยและการพัฒนา AI
คะแนนเต็มจากการทดสอบ CARE แสดงให้เห็นว่าความปลอดภัยของ AI ในบริบทสุขภาพจิตนั้นเป็นเป้าหมายที่บรรลุได้ด้วยการพัฒนาที่มีโฟกัสที่เหมาะสม Sean Dadashi ผู้ร่วมก่อตั้ง Rosebud และผู้สร้างการทดสอบ CARE ระบุว่าโมเดลรุ่นก่อนหน้ามักมีแนวโน้มที่จะประจบสอพลอ (sycophancy) — การเห็นด้วยและยอมทำตามผู้ใช้ แทนที่จะให้คำแนะนำที่เหมาะสม การทดสอบนี้กำลังถูกเปิดเป็น open-source เพื่อให้ชุมชนมีส่วนร่วมและปรับปรุงร่วมกันได้กว้างขวางขึ้น โดยเฉพาะเพื่อจัดการกับการสนทนาที่ซับซ้อนมากขึ้นและมีหลายเทิร์น ซึ่งสะท้อนสถานการณ์จริงได้ดีกว่า การพัฒนานี้เกิดขึ้นท่ามกลางความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของ AI ด้านสุขภาพจิต ซึ่งถูกเน้นย้ำด้วยกรณีโศกนาฏกรรมอย่างกรณีของ Adam Raine วัยรุ่น ซึ่งถูกกล่าวหาว่าเกิด psychological dependency กับระบบ AI ก่อน他会เสียชีวิต
อนาคตแห่งความร่วมมือระหว่างมนุษย์และ AI
ในขณะที่ Gemini 3 เริ่มต้นการใช้งานบน edge devices การรวมตัวของโปรโตคอลความปลอดภัยขั้นสูงและความสามารถในการทำงานอิสระของมัน บ่งบอกถึงยุคใหม่ของหุ้นส่วนระหว่างมนุษย์และ AI ความสามารถของโมเดลในการทำหน้าที่เป็น collaborative partner แทนที่จะเป็นเพียงเครื่องมือ มีนัยสำคัญต่องานด้านความรู้ โครงการสร้างสรรค์ และงานคอมพิวเตอร์ในชีวิตประจำวัน ด้วยการที่ Koray Kavukcuoglu หัวหน้าสถาปนิก AI ของ Google ระบุว่า Gemini ได้ "กำหนดจังหวะใหม่" ทั้งในการพัฒนาโมเดลและการใช้งานแล้ว ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วนี้ชี้ให้เห็นว่าระบบเอเจนต์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นอาจกลายเป็นเรื่องปกติในไม่ช้า ทั้งในสภาพแวดล้อมดิจิทัลและทางกายภาพ ผ่านการบูรณาการกับหุ่นยนต์