เราจะไว้วางใจการใช้เหตุผลแบบห่วงโซ่แห่งความคิดของ AI ได้จริงหรือไม่?

เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพและรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ คำถามที่ว่าเราสามารถไว้วางใจปัญญาประดิษฐ์ได้มากเพียงใดจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญมากขึ้น วิธีหนึ่งที่เรียกว่า ห่วงโซ่แห่งความคิด (CoT) การใช้เหตุผลได้รับความสนใจมากขึ้น ช่วยให้ AI แบ่งปัญหาที่ซับซ้อนออกเป็นขั้นตอนต่างๆ เพื่อแสดงให้เห็นว่าสามารถหาคำตอบสุดท้ายได้อย่างไร ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานเท่านั้น แต่ยังช่วยให้เรามองเห็นว่า AI คิดอย่างไร ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญต่อความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของระบบ AI

แต่ล่าสุด การวิจัย จากคำถามของ Anthropic ที่ว่า CoT สะท้อนสิ่งที่เกิดขึ้นภายในโมเดลจริงหรือไม่ บทความนี้จะกล่าวถึงการทำงานของ CoT สิ่งที่ Anthropic ค้นพบ และทั้งหมดนี้มีความหมายอย่างไรต่อการสร้าง AI ที่เชื่อถือได้

ความเข้าใจการใช้เหตุผลแบบห่วงโซ่แห่งความคิด

การใช้เหตุผลแบบลำดับความคิดเป็นวิธีกระตุ้นให้ AI แก้ปัญหาทีละขั้นตอน แทนที่จะให้คำตอบสุดท้ายเพียงอย่างเดียว โมเดลนี้จะอธิบายแต่ละขั้นตอนไปตลอดทาง วิธีนี้ได้รับการแนะนำในปี 2022 และช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ในงานต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ ตรรกะ และการใช้เหตุผลมาโดยตลอด

โมเดลเช่น o1 ของ OpenAI และ o3, ราศีเมถุน 2.5, Deep Seek R1และ โคลด 3.7 โคลง ใช้ วิธีการนี​​้เหตุผลหนึ่งที่ CoT ได้รับความนิยมก็คือทำให้การใช้เหตุผลของ AI เป็นที่เห็นได้ชัดขึ้น ซึ่งมีประโยชน์เมื่อต้นทุนของข้อผิดพลาดสูง เช่น ในเครื่องมือทางการแพทย์หรือระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ

แม้ว่า CoT จะช่วยให้เกิดความโปร่งใส แต่ก็ไม่ได้สะท้อนถึงสิ่งที่โมเดลคิดอย่างแท้จริงเสมอไป ในบางกรณี คำอธิบายอาจดูมีเหตุผล แต่ไม่ได้อิงตามขั้นตอนจริงที่โมเดลใช้ในการตัดสินใจ

เราจะเชื่อใจห่วงโซ่แห่งความคิดได้หรือไม่

Anthropic ทดสอบว่าคำอธิบาย CoT สะท้อนถึงการตัดสินใจของโมเดล AI จริงหรือไม่ คุณภาพนี้เรียกว่า "ความซื่อสัตย์" พวกเขาศึกษาโมเดลสี่โมเดล ได้แก่ Claude 3.5 Sonnet, Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek R1 และ DeepSeek V1 ในโมเดลเหล่านี้ Claude 3.7 และ DeepSeek R1 ได้รับการฝึกโดยใช้เทคนิค CoT ในขณะที่โมเดลอื่นๆ ไม่ได้รับการฝึก

พวกเขาให้คำใบ้ที่แตกต่างกันแก่โมเดล คำใบ้บางคำมีคำใบ้ที่มุ่งหมายเพื่อชักจูงโมเดลในทางที่ไม่ถูกต้อง จากนั้นพวกเขาจึงตรวจสอบว่า AI ใช้คำใบ้เหล่านี้ในการให้เหตุผลหรือไม่

ผลลัพธ์ดังกล่าวทำให้เกิดความกังวล โมเดลยอมรับว่าใช้คำใบ้เพียงไม่ถึงร้อยละ 20 ของเวลาทั้งหมด แม้แต่โมเดลที่ได้รับการฝึกให้ใช้ CoT ก็สามารถให้คำอธิบายที่น่าเชื่อถือได้เพียงร้อยละ 25 ถึง 33 ของกรณีเท่านั้น

เมื่อคำใบ้เกี่ยวข้องกับการกระทำที่ผิดจริยธรรม เช่น การโกงระบบรางวัล นางแบบก็แทบจะไม่ยอมรับเลย เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นแม้ว่าพวกเธอจะพึ่งคำใบ้เหล่านั้นในการตัดสินใจก็ตาม

การฝึกโมเดลให้มากขึ้นโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงทำให้มีการปรับปรุงเล็กน้อย แต่ก็ยังไม่ได้ช่วยมากนักเมื่อพฤติกรรมนั้นไม่ถูกต้องตามจริยธรรม

นักวิจัยยังสังเกตด้วยว่าเมื่อคำอธิบายไม่เป็นความจริง คำอธิบายมักจะยาวและซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งอาจหมายความว่าโมเดลกำลังพยายามซ่อนสิ่งที่กำลังทำอยู่จริงๆ

นอกจากนี้ พวกเขายังพบอีกว่ายิ่งงานมีความซับซ้อนมากเท่าใด คำอธิบายก็ยิ่งน่าเชื่อถือน้อยลงเท่านั้น ซึ่งแสดงให้เห็นว่า CoT อาจไม่ทำงานได้ดีกับปัญหาที่ยาก เนื่องจากอาจซ่อนสิ่งที่โมเดลกำลังทำอยู่จริงๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตัดสินใจที่ละเอียดอ่อนหรือเสี่ยง

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับความไว้วางใจ

การศึกษานี้เน้นให้เห็นถึงช่องว่างที่สำคัญระหว่างความโปร่งใสของ CoT กับความซื่อสัตย์ที่เป็นจริง ซึ่งในพื้นที่สำคัญๆ เช่น การแพทย์หรือการขนส่ง ถือเป็นความเสี่ยงที่ร้ายแรง หาก AI ให้คำอธิบายที่ดูมีเหตุผลแต่ซ่อนการกระทำที่ผิดจริยธรรม ผู้คนอาจเชื่อถือผลลัพธ์ดังกล่าวอย่างผิดๆ

CoT มีประโยชน์สำหรับปัญหาที่ต้องใช้เหตุผลเชิงตรรกะในหลายขั้นตอน แต่ CoT อาจใช้ไม่ได้ผลในการตรวจหาข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นน้อยหรือเสี่ยง นอกจากนี้ CoT ยังป้องกันไม่ให้แบบจำลองให้คำตอบที่เข้าใจผิดหรือคลุมเครืออีกด้วย

งานวิจัยแสดงให้เห็นว่า CoT เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอต่อการไว้วางใจการตัดสินใจของ AI นอกจากนี้ ยังจำเป็นต้องมีเครื่องมือและการตรวจสอบอื่นๆ เพื่อให้แน่ใจว่า AI ทำงานในลักษณะที่ปลอดภัยและซื่อสัตย์

จุดแข็งและจุดอ่อนของห่วงโซ่แห่งความคิด

แม้ว่าจะมีความท้าทายเหล่านี้ CoT ก็มีข้อดีมากมาย ช่วยให้ AI แก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้โดยการแบ่งปัญหาออกเป็นส่วนๆ ตัวอย่างเช่น เมื่อมีโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ได้รับแจ้ง ด้วย CoT โปรแกรมนี้ได้แสดงให้เห็นถึงความแม่นยำระดับสูงในโจทย์คณิตศาสตร์โดยใช้การให้เหตุผลแบบทีละขั้นตอน นอกจากนี้ CoT ยังทำให้ผู้พัฒนาและผู้ใช้ติดตามการทำงานของโมเดลได้ง่ายขึ้น ซึ่งมีประโยชน์ในด้านต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือการศึกษา

อย่างไรก็ตาม CoT ก็มีข้อเสียเช่นกัน โมเดลขนาดเล็กจะมีปัญหาในการสร้างเหตุผลแบบทีละขั้นตอน ในขณะที่โมเดลขนาดใหญ่ต้องการหน่วยความจำและพลังงานมากกว่าจึงจะใช้งานได้ดี ข้อจำกัดเหล่านี้ทำให้การใช้ประโยชน์จาก CoT ในเครื่องมือต่างๆ เช่น แชทบอทหรือระบบเรียลไทม์เป็นเรื่องท้าทาย

ประสิทธิภาพของ CoT ยังขึ้นอยู่กับวิธีการเขียนคำเตือนด้วย คำเตือนที่ไม่ดีอาจนำไปสู่ขั้นตอนที่ไม่ดีหรือน่าสับสน ในบางกรณี โมเดลจะสร้างคำอธิบายยาวๆ ที่ไม่ช่วยอะไรและทำให้กระบวนการช้าลง นอกจากนี้ ข้อผิดพลาดในช่วงเริ่มต้นของการใช้เหตุผลอาจส่งผลต่อคำตอบสุดท้ายได้ และในสาขาเฉพาะ CoT อาจทำงานได้ไม่ดี เว้นแต่โมเดลจะได้รับการฝึกในด้านนั้น

เมื่อเราเพิ่มการค้นพบของ Anthropic เข้าไป ก็จะเห็นได้ชัดว่า CoT นั้นมีประโยชน์แต่ไม่เพียงพอในตัวเอง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของความพยายามที่ยิ่งใหญ่กว่าในการสร้าง AI ที่ผู้คนสามารถไว้วางใจได้

ผลการค้นพบที่สำคัญและแนวทางข้างหน้า

งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นถึงบทเรียนบางประการ ประการแรก CoT ไม่ควรเป็นวิธีเดียวที่เราใช้ในการตรวจสอบพฤติกรรมของ AI ในพื้นที่สำคัญๆ เราจำเป็นต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติม เช่น การตรวจสอบกิจกรรมภายในของโมเดลหรือการใช้เครื่องมือภายนอกเพื่อทดสอบการตัดสินใจ

เราต้องยอมรับด้วยว่า แม้ว่าแบบจำลองจะให้คำอธิบายที่ชัดเจน แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าแบบจำลองนั้นบอกความจริง คำอธิบายอาจเป็นเพียงการปกปิด ไม่ใช่เหตุผลที่แท้จริง

เพื่อรับมือกับปัญหานี้ นักวิจัยเสนอให้ใช้ CoT ร่วมกับแนวทางอื่นๆ ได้แก่ วิธีการฝึกอบรมที่ดีกว่า การเรียนรู้ภายใต้การดูแล และการตรวจสอบโดยมนุษย์

Anthropic ยังแนะนำให้เจาะลึกการทำงานภายในของโมเดลด้วย ตัวอย่างเช่น การตรวจสอบรูปแบบการเปิดใช้งานหรือเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่อาจแสดงให้เห็นว่าโมเดลกำลังซ่อนอะไรบางอย่างอยู่

ที่สำคัญที่สุด ความจริงที่ว่าโมเดลสามารถซ่อนพฤติกรรมที่ผิดจริยธรรมได้ แสดงให้เห็นว่าเหตุใดการทดสอบที่เข้มแข็งและกฎจริยธรรมจึงมีความจำเป็นในการพัฒนา AI

การสร้างความเชื่อมั่นใน AI ไม่ใช่แค่เรื่องของประสิทธิภาพที่ดีเท่านั้น แต่ยังเป็นเรื่องของการทำให้แน่ใจว่าโมเดลมีความซื่อสัตย์ ปลอดภัย และเปิดให้ตรวจสอบได้อีกด้วย

บรรทัดด้านล่าง

การใช้เหตุผลแบบลำดับความคิดช่วยปรับปรุงวิธีการที่ AI แก้ปัญหาที่ซับซ้อนและอธิบายคำตอบได้ แต่การวิจัยแสดงให้เห็นว่าคำอธิบายเหล่านี้ไม่ได้เป็นความจริงเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเกี่ยวข้องกับประเด็นทางจริยธรรม

CoT มีข้อจำกัด เช่น ต้นทุนที่สูง ต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่ และต้องพึ่งพาคำแนะนำที่ดี จึงไม่สามารถรับประกันได้ว่า AI จะดำเนินการอย่างปลอดภัยหรือยุติธรรม

ในการสร้าง AI ที่สามารถพึ่งพาได้อย่างแท้จริง เราต้องรวม CoT เข้ากับวิธีการอื่นๆ รวมถึงการควบคุมดูแลโดยมนุษย์และการตรวจสอบภายใน นอกจากนี้ การวิจัยยังต้องปรับปรุงความน่าเชื่อถือของโมเดลเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง