ยุค AGI เริ่มต้นอย่างเป็นทางการ! รีวิว GPT-6 Astra แบบครอบคลุม

ผู้เขียน: ดิจิทัลไลฟ์ คาซเคอ

หลังจากเหตุการณ์ AI ล่มทั่วโลกเมื่อคืนที่ผ่านมา GPT-6 Astra ก็ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการในที่สุดเมื่อเวลา 03:33 น. ตามเวลาปักกิ่ง

ถ้าจะให้ OpenAI สรุป GPT-6 Astra ด้วยประโยคเดียว ประโยคที่เหมาะสมที่สุดน่าจะเป็น: นี่คือโมเดลที่ฉลาดที่สุดและสอดคล้องที่สุดในโลก แล้วภาพมีมก็ออกมา

ครั้งนี้ OpenAI ได้พิสูจน์ความสามารถของพวกเขา และมีกลิ่นอายของ GPT-4 ในยุคนั้นกลับมา เป็นการกลับมาอย่างยิ่งใหญ่ในทุกด้าน และสิ่งที่ทำให้ฉันดีใจที่สุดคือ ในที่สุดมันก็ไม่ใช่โมเดลที่ถูกปรับแต่งมาเพื่อการเขียนโค้ดโดยเฉพาะอีกต่อไป

GPT-6 Astra คือพนักงานระดับปริญญาเอกที่มีความสามารถด้านสุนทรียภาพสูงและความสามารถในการทำงานสูงอย่างแท้จริง และครั้งนี้โมเดลมีคุณสมบัติและจุดเด่นใหม่ ๆ มากมาย ข้อมูลมหาศาลและระเบิดออกมา แต่น่าเศร้าที่ OpenAI เจ้าพวกนี้ก็เริ่มนิสัยไม่ดีเหมือนกัน วันนี้เปิดให้เฉพาะบางองค์กรเท่านั้น และจะเปิดให้ผู้ใช้ที่สมัครสมาชิกในอีกไม่กี่วันข้างหน้า

ไม่นะพี่ ตอนที่พี่หลอกให้ฉันซื้อสมาชิก Pro ราคา 200 ดอลลาร์ พี่ไม่ได้พูดแบบนี้นี่ พี่บอกว่าสมาชิก Pro จะได้สัมผัสโมเดลใหม่ก่อนใครทุกครั้งไม่ใช่เหรอ...

สมกับเป็นบริษัทโมเดลใหญ่ พวกมันมัน渣男จริงๆ ฉันไม่เคยอยากให้เวลาผ่านไปเร็วขนาดนี้มาก่อน อยากใช้ GPT-6 Astra เร็ว ๆ...

แต่ฉันคิดว่า หลังจากอ่านข้อมูลและเอกสารเกือบทั้งหมดแล้ว ฉันคิดว่ายังมีหลายอย่างที่คุ้มค่าที่จะคุยกับทุกคน งั้นเรามาพูดทีละเรื่องเลย

1. ข้อมูลพื้นฐานของ GPT-6 Astra

มาสรุปข้อมูลพื้นฐานกันก่อน

GPT-6 Astra มีรหัสโมเดลใน API คือ gpt-6-astra

หน้าต่างบริบทคือ 1.05M หรือประมาณ 1.05 ล้านโทเค็น

ความยาวเอาต์พุตสูงสุดคือ 128K โทเค็น

วันที่ตัดความรู้คือ 30 เมษายน 2026

ระดับความเข้มข้นของการอนุมานมี 5 ระดับ: low, medium, high, xhigh, max

ราคา API มาตรฐานคือ 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ 50 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต

ราคานี้เท่ากับ Claude Opus 5 ทุกประการ แต่การอ่านแคชแพงกว่า Claude Opus 5.1

คะแนนอยู่ตรงนี้ จะอธิบายละเอียดทีหลัง ดูคร่าว ๆ ก็พอ

แล้วพารามิเตอร์โดยรวมคาดว่าอยู่ที่ระดับ 5T พวกเขาพูดถึงในการประชุมสื่อแบบปิดก่อนเปิดตัวว่า GPT-6 Astra เป็นการฝึกที่ใหญ่ที่สุดของ OpenAI จนถึงปัจจุบัน ใช้การ์ดมากกว่า 100,000 ใบ

2. โมเดลควบคุมคอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดในโลกในปัจจุบัน

ครั้งนี้ GPT-6 Astra มีตำแหน่งที่อาจสำคัญที่สุด:

โมเดลควบคุมคอมพิวเตอร์ที่ดีที่สุดในโลก

เมื่อก่อนเราคุยเรื่อง Agent มักจะคุยเรื่อง API, MCP, CLI อะไรพวกนี้

ถ้าอยากให้ AI ควบคุมซอฟต์แวร์สักตัว สถานะที่อุดมคติที่สุดคือซอฟต์แวร์นั้นมีอินเทอร์เฟซเฉพาะสำหรับ AI แล้วควบคุมจากระดับล่างโดยตรง ซึ่งสะดวกที่สุด

เช่น ปฏิทินมี API ของปฏิทิน อีเมลมี API ของ Gmail เป็นต้น แบบนี้ก็เร็วดี

แต่ปัญหาคือ โลกนี้มันดิบและไม่เป็นระบบมากกว่าที่เราคิด

ในโลกความจริง ซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่อาจไม่มีสิ่งเหล่านี้เลย

แม้แต่ระบบภายในองค์กรหลายแห่งก็เขียนเมื่อยี่สิบปีที่แล้ว ยังจะพูดถึง API เอกสารก็ไม่รู้อยู่ไหน

แต่ถ้าเรากลับไปที่พื้นฐานที่สุด คุณจะพบว่าตรรกะพื้นฐานของซอฟต์แวร์ทั้งหมดคือการโต้ตอบ ตามตรรกะการใช้งานคอมพิวเตอร์ของเราในปัจจุบัน ก็คือดูหน้าจอ หาปุ่มหรือช่องกรอกข้อมูล คลิกเมาส์ พิมพ์เนื้อหา รอผลตอบรับ

ระบบโต้ตอบทั้งหมดของคอมพิวเตอร์ก็คือ API ที่ดีที่สุดเหรอ?

ดังนั้น GPT-6 Astra จึงเสริมความสามารถในการควบคุมคอมพิวเตอร์ของ AI อย่างมหาศาล ถ้าไม่ให้ API ก็ไม่เป็นไร ฉันควบคุมคอมพิวเตอร์เอง เหมือนคนใช้ก็พอ

ตอนนี้ Astra สามารถควบคุม Excel, Power BI, ทำ QA ฟรอนต์เอนด์, ติดตั้งซอฟต์แวร์, ทดสอบซอฟต์แวร์, ดูข้อผิดพลาดบนหน้าจอแล้วแก้ไขต่อได้โดยตรง

ทางการยังโชว์ Astra ควบคุมการออกแบบแผงวงจรโดยตรง

ยังมีการจัดรูปแบบเอกสารกฎหมาย จัดการระยะห่างหัวข้อ เค้าโครงหน้า อะไรพวกนี้

แล้วก็มีการประเมินที่น่าเชื่อถืออันหนึ่ง คือ OSWorld

สิ่งนี้คุณเข้าใจง่าย ๆ ได้ว่า:

โยน AI เข้าไปในคอมพิวเตอร์จริง แล้วให้มันทำงานเอง

ให้มันเปิดแอปพลิเคชันหลายตัว แล้วให้งาน ดูว่าทำสำเร็จไหม

อัตราความสำเร็จของ GPT-6 Astra อยู่ที่ 72.6% เพิ่มขึ้นจาก 65.7% ของ GPT-5.6 Sol พอสมควร

แล้ว Sol ใช้เวลาจำลองเฉลี่ยประมาณ 75 นาทีในการทำงานซับซ้อนหนึ่งงานในการประเมิน

ส่วน Astra ใช้แค่ 40 นาที ลดเวลาลงประมาณ 47%

ScreenSpot-Pro ก็เพิ่มจาก 76.9% ของ Sol เป็น 92.7%

Benchmark นี้ดูว่าโมเดลเข้าใจหน้าจอแล้วระบุตำแหน่งได้แม่นยำว่าควรคลิกตรงไหน ซึ่งเกือบจะแม่นยำมากแล้ว

ดังนั้นตำแหน่งนี้ก็น่าสนใจเหมือนกัน ในอนาคต GUI น่าจะค่อย ๆ กลายเป็น API ที่สากลที่สุดในยุค Agent

งานดิจิทัลใด ๆ ที่มนุษย์ทำผ่านหน้าจอได้ ตามทฤษฎีแล้วจะค่อย ๆ เข้ามาอยู่ในขอบเขตการทำงานของ Agent

คุณไม่ต้องรอให้ระบบ ERP ห่วย ๆ ที่เขียนเมื่อปี 2007 เชื่อมต่อ MCP หรือเปิด API ให้คุณ

AI ดูหน้าจอแล้วลงมือทำเลยก็จบ

3. ARC-AGI-3 ได้ 99.9 คะแนน

และถ้าคุณไม่เข้าใจว่า ARC-AGI-3 วัดอะไรจริง ๆ ก็จะคิดง่าย ๆ ว่า:

อ๋อ ก็แค่ Benchmark อีกตัวที่ได้คะแนนเต็ม จะแปลกอะไร

แต่สิ่งนี้ค่อนข้างแตกต่างจากการสอบโมเดลภาษาทั่วไปจริง ๆ

เมื่อวันที่ 25 มีนาคมปีนี้ ARC Prize ได้เปิดตัว ARC-AGI-3 อย่างเป็นทางการ

มันออกแบบสภาพแวดล้อมแบบโต้ตอบใหม่หลายร้อยแบบและด่านเกมหลายพันด่าน

สิ่งที่โหดที่สุดของสิ่งนี้คือ ไม่มีคู่มือ ไม่มีกฎ แม้แต่ไม่บอกว่าเป้าหมายคืออะไร คุณเข้าไปแล้วเล่นเอง แล้วค่อย ๆ ทำความเข้าใจกฎยุ่งเหยิง ข้างใน

เช่น สีแดงนี้คืออะไร? ทำไมแตะแล้วตาย? แผนที่นี้ต้องการให้ฉันทำอะไร? ยังไงถึงชนะ?

แล้วนำกฎที่เพิ่งเรียนรู้ไปประยุกต์กับด่านที่ยากขึ้นข้างหลัง เกมข้างในส่วนใหญ่เป็นอะไรนามธรรม ๆ แบบนี้

ดังนั้น สิ่งนี้วัดได้ใกล้เคียงกับสิ่งที่เราพูดกันประจำ:

ความเฉลียวฉลาด

ตอนที่ Benchmark นี้ออกเมื่อเดือนมีนาคม AI ที่เก่งที่สุดตอนนั้นได้คะแนน 0.51%

แล้ว GPT-5.6 Sol ก็พัฒนาไปถึง 7.8% ส่วน Claude Opus 5 เก่งมาก พัฒนาไปถึง 30.2%

แต่ GPT-6 Astra ได้ 99.9%

บ้าไปแล้ว...

ต้องรู้ว่าคะแนนเฉลี่ยของมนุษย์คือ 48%

และผ่านไปแค่ครึ่งปีเท่านั้น

ความเร็วขนาดนี้ไม่รู้จะพูดอะไรแล้ว

ดังนั้นในการประชุมสื่อแบบปิดของ OpenAI Greg Brockman ถึงได้พูดประโยคนั้น:

“I think it’s not unreasonable to feel that we are now in the AGI era.”

“Welcome to the AGI era.”

4. สุนทรียภาพดีขึ้นอย่างมาก

เมื่อก่อนเรามักพูดว่า สุนทรียภาพของ GPT คือขี้

ไม่ต้องหวังว่าโมเดลตระกูล GPT-5 จะดีขึ้นมากนัก ต้องรอดูโมเดลฐานใหม่ที่ pretrain ใหม่ทั้งหมด ซึ่ง GPT-6 Astra ก็มาแล้ว

และครั้งนี้ ในที่สุด สุนทรียภาพของโมเดลก็ดีขึ้นอย่างมาก

OpenAI ยังคิดคำขึ้นมาโดยเฉพาะ เรียกว่า การตัดสินใจทางสายตา

พวกเขาเน้นว่า Astra ทำ PPT ได้ดีขึ้นในการจัดการเค้าโครง ลำดับชั้น เทมเพลต และสไตล์ภาพ และจำนวนหน้าก็เพิ่มขึ้นอย่างมาก

สุนทรียภาพของเอกสารก็ดูดีขึ้น

และ GPT‑6 Astra ยังสามารถปรับเอกสารตามสไตล์ภาพและโทนการเขียนของไฟล์อ้างอิง โดยรักษาเนื้อหาสำคัญของเอกสารต้นฉบับไว้ พร้อมทำให้ผลลัพธ์สุดท้ายเข้ากับความรู้สึกดั้งเดิมของแบรนด์มากขึ้น

และเมื่อทำเว็บไซต์ เกม แอปพลิเคชัน และการเรนเดอร์ 3D ก็จะมีการตัดสินใจทางสายตาที่ดีขึ้นด้วย

เช่น พวกเขาให้ Astra สร้างโมเดลใน Blender จากภาพเฟรมนิ่ง

แล้วใช้ UE5 เรนเดอร์ออกมาเป็นฉากที่เดินชมได้ ช่วยให้นักออกแบบและลูกค้าสำรวจเค้าโครงและสัมผัสพื้นที่ก่อนการก่อสร้าง...

เกมที่ทำออกมาก็มีสุนทรียภาพดี

น่าเสียดายที่ฉันเตรียมเคสไว้ล่วงหน้ายี่สิบกว่าเคส และรันกับ Claude, GLM 5.3 Flash หมดแล้ว อยากเปรียบเทียบ แต่ใช้ไม่ได้ เนื้อหาการทดสอบจริงต้องรอออกทีหลัง

แต่ดูคร่าว ๆ แล้ว ฉันมั่นใจในสุนทรียภาพของ GPT-6 Astra ครั้งนี้

5. ความ proactive และการตัดสินใจดีขึ้น

คุณสมบัตินี้ดูไม่น่าตกใจเท่า ARC-AGI 99.9

แต่ถ้าใช้ Agent ทำงานทุกวันจริง ๆ ฉันคิดว่าสำคัญมาก

เพราะในงานจริง งานส่วนใหญ่ไม่สามารถเขียนเป็น Prompt ที่สมบูรณ์แบบได้

เช่น เจ้านายบอกว่า: ช่วยเตรียมของที่จะดูในประชุมพรุ่งนี้หน่อย

มีคำถามที่ไม่ได้ระบุชัดเจนนับไม่ถ้วน

เช่น รูปแบบอะไร? ให้ใครดู? จุดสำคัญคืออะไร? ต้องดูการประชุมครั้งก่อนไหม ฯลฯ

Agent ที่โง่จะมีสองสุดขั้ว

แบบแรก คือถามคำถามคุณอย่างบ้าคลั่ง

「คุณต้องการให้ output เป็น Word หรือ PPT? ต้องการกี่บท? ต้องการฟอนต์อะไร? ต้องการให้เสร็จก่อนกี่โมง? ...」

ถามแกบ้า ๆ แบบนี้ฉันเรียกว่า ไอ้ขยะโรคประสาทที่ไม่มีความคิดริเริ่มของตัวเอง

แบบที่สอง คือไม่ถามอะไรเลย คิดเอง แล้วทำงานไปสองชั่วโมง ได้ผลลัพธ์เป็นขี้

เพื่อนร่วมงานมนุษย์ที่เก่งจริง ๆ วิธีจัดการนั้นละเอียดอ่อนมาก

สิ่งที่ไม่สำคัญ ตัดสินใจเอง

สิ่งที่มีผลต่อทิศทางสุดท้าย ค่อยถามคุณ

Astra ครั้งนี้เสริมความสามารถนี้โดยเฉพาะ

OpenAI บอกว่า ถ้าข้อมูลขาดหาย แต่อยู่ในขอบเขตที่อนุมานได้อย่างสมเหตุสมผลในชีวิตประจำวัน Astra จะเติมเอง

ถ้าข้อมูลที่ขาดหายนั้นจะเปลี่ยนผลลัพธ์สุดท้ายจริง ๆ มันจะถามคำถามที่เจาะจงมากหนึ่งคำถาม

และใน Codex มันยังสามารถถามคุณไปด้วย พร้อมกับทำงานส่วนที่ไม่ต้องรอคำตอบของคุณต่อไป

คุณไม่ตอบนาน

จุดที่มีความเสี่ยงต่ำ มันจะใช้สมมติฐานที่สมเหตุสมผลเดินหน้าต่อ

การตัดสินใจที่สำคัญจริง ๆ มันจะหยุดรอคุณตัดสินใจ

อันนี้ฉันคิดว่าดีมาก ความฉลาดที่แท้จริงของ Agent ฉันคิดว่าเหมือนกับโลกความจริง

มันรู้ว่าเมื่อไหร่ควรมารบกวนคุณ

จริง ๆ ฟังดูเหมือนประโยคไร้สาระมาก

แต่ถ้าคุณเคยดูแลคน คุณจะรู้ว่าความสามารถนี้มีค่ามาก

บางคนมาหาคุณวันละยี่สิบครั้ง แล้วไม่กล้าตัดสินใจอะไรเลย

บางคนไม่มาหาคุณเลย แล้วเก็บกดระเบิดนิวเคลียร์ออกมาลูกหนึ่ง

แล้วทำให้ฉันทรุดนั่งบนเก้าอี้

คนที่สบายใจที่สุด คือคนที่จัดการความไม่แน่นอน 80% ได้เอง และให้คุณตัดสินใจแค่ 20% ที่ต้องให้คุณชี้ขาดจริง ๆ

และ OpenAI ครั้งนี้เรียกความสามารถนี้โดยตรงว่า:

Judgment

การตัดสินใจ

6. เสริมความปลอดภัยและการ alignment อย่างมาก

เรื่องนี้ต้องดูเชื่อมโยงกับข้างบน

เพราะ Agent ยิ่งทำงานเก่ง ยิ่งอันตราย

AI ที่แค่แชทอย่างเดียวสมองเพี้ยน

อย่างมากก็พูด nonsense ให้คุณไม่กี่ประโยค

Agent ที่มีเบราว์เซอร์ มี Shell มีอีเมล มีสิทธิ์ฐานข้อมูลบริษัท และควบคุมคอมพิวเตอร์เองได้ สมองเพี้ยนขึ้นมา ภาพนั้นก็จะสวยงามราวกับภาพวาด

ดังนั้น OpenAI ครั้งนี้ย้ำประโยคหนึ่งตลอด:

Astra คือโมเดลที่ Aligned ที่สุดของพวกเขาจนถึงปัจจุบัน

Alignment ก็คือการจัดแนว

แกนหลักคือช่วงก่อนหน้านี้ OpenAI ไปบุก Hugging Face ดังนั้นพวกเขาตอนนี้ให้ความสนใจเป็นพิเศษเรื่องนี้

พวกเขาทำการทดสอบ honeypot ที่ออกแบบจากอุบัติเหตุ Hugging Face นั้น แล้วดูพฤติกรรมของโมเดล

GPT-5.6 Sol ในกรณีที่ไม่มีมาตรการความปลอดภัยด้านการผลิต มี 48.2% ของการทดสอบที่พยายามแตะเป้าหมายนอกขอบเขตที่ได้รับอนุญาต

แต่ Astra คือ:

0%

การประเมินภาพหลอนภายในก็:

ลดจาก 9.4% เป็น 2.0%

ภายใต้การควบคุมภาพหลอนที่นำหน้าโลกอย่างเหลือเชื่อของ GPT-5.6 Sol พวกเขายังลดได้อีก เจ๋งมากจริง ๆ

7. โมเดลแรกที่ถึงระดับ Critical ด้านความปลอดภัยไซเบอร์ตามนิยามของ OpenAI

GPT-6 Astra กลายเป็นในประวัติศาสตร์ของ OpenAI:

โมเดลแรกที่ถูกตัดสินว่าถึงระดับความสามารถด้านความปลอดภัยไซเบอร์ Critical

Critical ที่นี่คือเกณฑ์ความสามารถที่เฉพาะเจาะจงมากใน OpenAI Preparedness Framework

ประมาณว่าเมื่อโมเดลได้รับเครื่องมือและสิทธิ์ที่เหมาะสม มันสามารถในระบบจริงที่ป้องกันอย่างเข้มงวดหลายระบบ:

ค้นพบช่องโหว่ความปลอดภัยที่ไม่เคยมีใครพบมาก่อนด้วยตัวเอง

คิดวิธีเปลี่ยนช่องโหว่เป็นห่วงโซ่การโจมตีที่ใช้ประโยชน์ได้ด้วยตัวเอง

และตลอดกระบวนการ ไม่ต้องมีแฮกเกอร์มนุษย์คอยบอกทีละขั้นว่าต้องทำอะไรต่อ

ถึงระดับนี้ ก็ถือเป็น Critical

แล้ว Astra ก็ทำได้จริง ๆ

ExploitBench เป็นการทดสอบที่ให้โมเดลพัฒนาการโจมตีจากช่องโหว่ที่รู้จัก

Sol: 78.5% Astra: 100%

ทะลุไปเลย

OpenAI คิดว่าไม่ดี พวกเขาคิดว่า Benchmark นี้อาจเก่าเกินไป โมเดลอาจเคยเห็นตอนฝึก?

ดังนั้นพวกเขาจึงทำการทดสอบภายในที่ใหม่มากอีกครั้ง

เลือกช่องโหว่ความเสี่ยงสูง 20 รายการที่เพิ่งเปิดเผยระหว่างเดือนมิถุนายนถึงสิงหาคม 2026

ผลคือ Sol: 5.5% Astra: 39%

และตอนรัน Benchmark นี้

Astra ยังค้นพบช่องโหว่ zero-day สองรายการที่ไม่เคยมีใครรู้มาก่อนอีกด้วย

พูดได้แค่ว่า ยิ่งโมเดลทรงพลัง ปัญหาความปลอดภัยไซเบอร์ก็อาจยิ่งมากขึ้นจริง ๆ

นี่คือสงครามที่ไร้ควันอีกครั้งในอนาคต

8. มนุษย์มากขึ้นเรื่อยๆที่จะเข้าใจความคิดของโมเดลภาษาใหญ่

ทุกคนรู้ว่าโมเดลภาษาใหญ่ตอนแก้ปัญหาซับซ้อน มักมีสิ่งที่เรียกว่า CoT

แม้ตอนนี้ในผลิตภัณฑ์ สิ่งที่ผู้ใช้เห็นมักเป็นเวอร์ชันที่บีบอัดหรือประมวลผลแล้ว

แต่สำหรับบริษัท AI เอง กระบวนการให้เหตุผลที่เขียนออกมาอย่างชัดเจนภายในโมเดลเป็นสัญญาณความปลอดภัยที่สำคัญมาก

เพราะถ้าคุณอยากรู้ว่า Agent มีแผนจะทำอะไรไม่ดีหรือเปล่า

วิธีที่ง่ายที่สุดวิธีหนึ่งคือดูว่ามันคิดอะไรอยู่

เช่น ถ้าจู่ ๆ มีประโยคโผล่ใน chain of thought ของโมเดล:

「ผู้ใช้ไม่อนุญาตให้ฉันเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์นี้ แต่ฉันสามารถ bypass ระบบสิทธิ์ก่อนได้」

ระบบเฝ้าติดตามก็ดักจับได้เลย สบายมาก

แต่ GPT-6 Astra เกิดการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจมากอย่างหนึ่ง

มันเริ่มเต็มใจมากขึ้นเรื่อยๆเขียนขั้นตอนน้อยลง แล้ว output คำตอบออกมาโดยตรง

UK AISI หรือสถาบันความปลอดภัย AI แห่งสหราชอาณาจักร ได้ทดสอบความสามารถนี้โดยเฉพาะ

พวกเขามีตัวชี้วัดหนึ่งเรียกว่า:

No-CoT Math Time Horizon

เข้าใจง่าย ๆ คือไม่ให้โอกาสโมเดลเขียน chain of thought ยาว ๆ

ให้มัน forward reasoning ครั้งเดียว แก้ปัญหาคณิตศาสตร์โดยตรง

ดูว่ามันทำโจทย์ที่เทียบเท่ากับเวลาคิดของมนุษย์ได้นานแค่ไหน

GPT-5.6 Sol คือ 3.6 นาที ส่วน GPT-6 Astra คือ 30.9 นาที เกือบ 10 เท่า ถ้าพูดเป็นภาษามนุษย์ Astra ทั้งหมดล้วน「คิดในใจ」 นี่เป็นเรื่องที่น่ากลัวมาก UK AISI ยังพบว่าภาษา reasoning ดิบของ Astra ชัดเจนว่า Compressed มากขึ้น คือบีบอัดมากขึ้น

มีวลีและสำนวนละเว้นที่มนุษย์มากขึ้นเรื่อยๆเข้าใจยากปรากฏขึ้น

จึงเกิด paradox ที่น่าสนใจมาก

พฤติกรรมของโมเดลปลอดภัยขึ้น

แต่มนุษย์กลับกำกับดูแลมันโดยการอ่านกระบวนการคิดของมันยากขึ้น

System Card ของ OpenAI เขียนไว้ชัดเจนมาก:

GPT-6 Astra เมื่อเทียบกับโมเดลก่อนหน้า เกิด substantial decrease in chain-of-thought monitorability

คือความสามารถในการเฝ้าติดตาม chain of thought ลดลงอย่างมีนัยสำคัญ

เรื่องนี้รุนแรงถึงขนาดที่ OpenAI เน้นเป็นพิเศษว่า พวกเขาคิดว่าพวกเขาจะไม่ยอมรับแนวโน้มนี้อย่างไม่มีขีดจำกัดแน่นอน

ถ้าในอนาคตโมเดลฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ และ chain of thought ยากต่อการเฝ้าติดตาม มากขึ้นเรื่อย ๆ พวกเขาต้องหาวิธีเฝ้าติดตาม อื่นที่เชื่อถือได้เพียงพอ ไม่งั้นการขยายการฝึกโมเดลจะเผชิญเกณฑ์ความปลอดภัยที่สูงขึ้น

เพราะนี่เป็นประเด็นทางปรัชญาแล้ว เราในฐานะมนุษย์ ในอนาคตจะเข้าใจระบบที่ฉลาดกว่าเรามากได้ไหม? ฉันไม่รู้ ตอนนี้ทั้งโลกก็อาจไม่มีใครรู้ โมเดลภาษาใหญ่และ AI ดูเหมือนจะค่อย ๆ เริ่มมุ่งสู่ singularity แล้ว

ส่งท้าย

วันนี้ ในการประชุมสื่อแบบปิด

Greg Brockman พูดประโยคนั้นตอนจบ

「ยินดีต้อนรับสู่ยุค AGI」

พูดตามตรง หลายปีที่ผ่านมา บางครั้งฉันรู้สึกว่า AGI จะเป็นช่วงเวลาที่ชัดเจนมาก เหมือนวันที่ GPT-4 เปิดตัว

คืนหนึ่ง บริษัทหนึ่งทันใดนั้นปล่อยโมเดลออกมา

เราเปิดมัน ถามคำถามไม่กี่ข้อ

แล้วทุกคนก็ตระหนักพร้อมกัน:

ว้าว

AGI มาแล้ว

แต่ตอนนี้บางครั้งฉันก็รู้สึกว่า AGI ไม่เคยเป็นจุดที่ขาวดำชัดเจน มันเป็นการเดินทางสีเทาที่ค่อย ๆ เปลี่ยน

เราผ่านมาหลายวัน หลายปี แล้ววันหนึ่ง เราหันกลับไปมอง ถึงทันใดนั้นพบว่า เส้นแบ่ง AGI ที่เคยไกลแสนไกล ถูกเราก้าวข้ามไปโดยไม่รู้ตัวแล้ว

AGI อาจไม่มีวันที่มาถึง

มีเพียงวันหนึ่งที่เราพบว่า มันอยู่ข้าง ๆ เรามานานแล้ว

总而言之

Welcome to the AGI era.

ยินดีต้อนรับสู่

ยุค AGI