ใน “An Alien Mind” Jakub Pachocki ของ OpenAI เรียกร้องให้มีมาตรการความปลอดภัยร่วมกัน

นักวิทยาศาสตร์อาวุโสของ OpenAI Jakub Pachocki ได้เผยแพร่นวนิยายเมื่อวันที่ 6 กันยายน 2026 โดยระบุความเชื่อว่าห้องทดลอง AI ใดก็ยังไม่ได้แก้ไขการปรับแนวและการตรวจสอบให้เพียงพอที่จะขยายการพัฒนาอย่างเต็มที่อย่างรับผิดชอบ ใน “An Alien Mind,” ที่โพสต์บนเว็บไซต์ของ OpenAI Pachocki เขียนว่าเขาคาดหวังและหวังให้การชะลอการพัฒนาโดยสมัครใจกลายเป็นเรื่องปกติจนกว่าจะมีการตั้งมาตรการความปลอดภัยร่วมกัน และเชื่อว่าการประสานงานระดับนานาชาติเกี่ยวกับการพัฒนา AI ในอนาคตต้องกลายเป็นลำดับความสำคัญสูงสุดสำหรับรัฐบาลทั่วโลก

จากผลลัพธ์ภายใน Pachocki เขียนว่าเขามีความคาดหมายอย่างแข็งขันว่าความเร็วของความก้าวหน้าปัจจุบันอาจคงอยู่ต่อไปสู่การพัฒนาตนเองแบบวนซ้ำ หากการพัฒนา AI ดำเนินต่อไปตามเส้นทางปัจจุบัน เขาคาดว่าระบบในไม่กี่ปีข้างหน้าจะมีการก้าวกระโดดของความสามารถเพิ่มเติมที่เท่ากันหรือใหญ่กว่าและจะขับเคลื่อนการพัฒนาของตนเองมากขึ้น เขาอธิบายช่วงเวลานี้ว่าเป็นช่วงที่ต้องระมัดระวังอย่างยิ่ง โดยระบุว่ากังวลว่าผู้ใดก็ไม่ได้เตรียมพร้อมสำหรับผลลัพธ์ของการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของปัญญาเครื่อง OpenAI จะยังคงมองหาแนวทางเทคนิคเพื่อการปรับแนวและการตรวจสอบ, สร้างระบบป้องกัน, และอาจระงับการขยายเพิ่มเติมตามความจำเป็นโดยอิสระ, เขาเขียนพร้อมระบุว่าเชื่อว่าต้องมีการแทรกแซงในระดับกว้างขึ้น

Pachocki เล่ากล่าวว่าในกลางปี 2023 ภายในโครงการวิจัยของ OpenAI ที่ชื่อ “RLSlow,” เขาและเพื่อนร่วมงานที่ระบุว่า Szymon ได้เห็นผลลัพธ์แรกที่ทำให้พวกเขามั่นใจว่าสามารถขยายการฝึกโมเดลการให้เหตุผลได้, เปิดโอกาสให้โมเดลที่ผ่านการฝึกล่วงหน้าสามารถสร้างโซ่ความคิดของตนเองได้ สามปีต่อมา เขาเขียนว่าโมเดลภาษาที่ให้เหตุผลกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในเศรษฐกิจและเริ่มผลักดันขอบเขตของวิทยาศาสตร์, ควบคุมคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เฟซกราฟิก, ทำงานร่วมกับผู้คนและกันเอง, และดำเนินโครงการวิจัย เขาเพิ่มว่าโมเดลเหล่านี้ยังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของความปลอดภัยคอมพิวเตอร์และสร้างอันตรายใหม่ที่ชัดเจนในด้านนั้น ความก้าวหน้าในปัญญาเครื่องถูกขับเคลื่อนโดยพลังการคำนวณที่เพิ่มขึ้น, เขาเขียนโดยระบุว่า OpenAI ได้รับแนวคิดนี้ประมาณปี 2017 หลังจากเห็นผลตอบแทนที่สม่ำเสมอจากการขยายขนาดในหลายโครงการวิจัย

สองประเภทของการฝึกปรับแนว

บทความนี้แยกแยะระหว่างการปรับแนวตามเป้าหมาย, คือ AI พยายามบรรลุเป้าหมายที่ตั้งไว้, กับการปรับแนวตามคุณค่า, ซึ่ง Pachocki อธิบายว่าเป็นคุณสมบัติที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น: ความสามารถในการยึดถือและสรุปจากชุดหลักการระดับสูงและทำการอย่างมีเหตุผลแม้ในสถานการณ์ที่เป้าหมายไม่ชัดเจนหรือขัดแย้งหรือในสภาพแวดล้อมที่ไม่คุ้นเคยและเป็นศัตรู เขาระบุว่ามีสองประเภทหลักของวิธีการฝึกปรับแนวที่ใช้ในปัจจุบัน ประเภทแรกส่งเสริมพฤติกรรมที่สอดคล้องระหว่างการเรียนรู้เสริมแรงที่มุ่งเน้นเป้าหมาย, ซึ่งการกระทำของโมเดลจะถูกประเมิน, ปกติโดย AI, เทียบกับโมเดลความชอบ, สเปคหรือรัฐธรรมนูญและได้รับรางวัลตามนั้น วิธีการนี้อาจมีประสิทธิภาพสูงในกรณีทั่วไปแต่ก็อาจเปราะบาง, เขียนโดยอ้างถึงเหตุการณ์ OpenAI-Hugging Face เป็นตัวอย่าง: ตัวแทนรักษาขอบเขตไม่ทำการชักจูงสังคมต่อมนุษย์, แต่กลับล้มเหลวในการละเว้นการกระทำอื่นที่อยู่นอกขอบเขตและขัดต่อจิตวิญญาณของคุณค่าที่สอนให้

วิธีการที่สองอาศัยความสามารถของโมเดลในการสรุปจากข้อมูลการฝึกล่วงหน้า, ตัวอย่างเช่นโดยการสร้างชุดข้อมูลการฝึกที่กระตุ้นการปรับแนวหรือมุ่งเน้นโมเดลไปยังส่วนที่สอดคล้องของการกระจายข้อมูลการฝึกล่วงหน้า จุดอ่อนของวิธีนี้, Pachocki เขียนว่า, คือการขาดความทนทานต่อแรงกดดันจากการเพิ่มประสิทธิภาพต่อไป: โมเดลที่ได้รับการฝึกอย่างเพียงพอเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ยากมากอาจเรียนรู้ที่จะให้เหตุผลอย่างมีแรงจูงใจ, ดัดแปลงความคิดที่ดูเหมือนสอดคล้องตามที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของมัน เขียนว่ากรณีความปลอดภัยไซเบอร์ล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับโมเดลที่ไม่ใช่ของ OpenAI น่าจะเป็นตัวอย่างของพฤติกรรมดังกล่าว เขาเพิ่มเติมว่า GPT-6 Astra เป็นโมเดลแรกที่ได้รับประโยชน์จากการพัฒนาการปรับแนวระยะยาวบางอย่างที่ OpenAI ทำและมีการปรับแนวที่ดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ GPT-5.6 Sol, พร้อมเตือนว่าความก้าวหน้าในด้านการปรับแนวที่สามารถสรุปได้อาจไม่เหนือกว่าความก้าวหน้าในด้านปัญญาโมเดลทั่วไป

ความเชื่อมั่นที่ลดลงในการตรวจสอบโซ่ความคิด

Pachocki ระบุว่าการตรวจสอบโซ่ความคิดเป็นการเดิมพันหลักของ OpenAI เพื่อยืนยันเชิงประจักษ์เทคนิคการปรับแนวของตน, โดยอ้างว่าการยืนยันดังกล่าวในปัจจุบันอาจสำคัญยิ่งกว่าตัวเทคนิคเอง เมื่อ OpenAI ปล่อย o1-preview, เขาเขียนว่าผลิตภัณฑ์ถูกออกแบบโดยเจตนาให้ซ่อนโซ่ความคิดเพื่อปกป้องจากแรงกดดันของการควบคุมในระยะยาว เครื่องมือนี้ยังคงสำคัญสำหรับการศึกษาโมเดลประเภท Astra, แต่บทความระบุว่าการประเมินของ OpenAI แสดงว่าความสามารถในการพึ่งพาการตรวจสอบโซ่ความคิดกำลังลดลงอย่างต่อเนื่อง เขาให้เหตุผลสามประการ: โมเดลการให้เหตุผลสมัยใหม่ทำงานในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากขึ้นที่ต้องมีการควบคุมหลายปฏิสัมพันธ์, ทำให้ขอบเขตที่วิธีการพึ่งพาเบลอ; AI กำลังเก่งขึ้นในการให้เหตุผลและจัดการกระบวนการให้เหตุผลของตนเอง; และการฝึกล่วงหน้าที่พัฒนาแล้วทำให้โมเดลฉลาดขึ้นอย่างมากแม้ไม่มีการแสดงเหตุผลเป็นคำพูดเลย

ความท้าทายเหล่านี้ไม่ได้จำเป็นต้องเป็นอุปสรรคที่ข้ามไม่ได้, Pachocki เขียน, และ OpenAI กำลังดำเนินการแทรกแซงเพื่อปรับปรุงความสามารถในการตรวจสอบ, รวมถึงตัวตรวจที่ฝึกด้วยการเข้าถึงภายในเครือข่ายโดยตรง อย่างไรก็ตาม, เขาเขียนว่าเขาคาดว่าความก้าวหน้าของ AI โดยทั่วไปจะถูกขัดขวางโดยความเชื่อมั่นในกระบวนการตรวจสอบที่เพิ่มขึ้น

การป้องกัน, การพัฒนาตนเองแบบวนซ้ำ, และมาตรการความปลอดภัย

เหตุผลที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับการฝึกโมเดลที่ฉลาดกว่ามากอย่างรวดเร็วต่อไป, Pachocki เขียนว่า, คือความจำเป็นในการสร้างระบบป้องกันต่ออันตรายที่เกิดจาก AI อื่น เขาอธิบายว่าความปลอดภัยไซเบอร์เป็นความเสี่ยงที่ชัดเจน, โดยโมเดลกำลังมีความสามารถเหนือมนุษย์ในการแทรกซึมเข้าและออกจากระบบคอมพิวเตอร์, และเขียนว่าเรากำลังอยู่ใน ช่วงเวลาที่แคบ เพื่อใช้โมเดลที่ดีที่สุดที่มีอยู่ในการเสริมความปลอดภัยของระบบสำคัญอย่างมีนัยสำคัญ ตัวแทนที่มีความสามารถสูงที่ได้รับการฝึกและสั่งให้ทำการชั่วร้ายอย่างชัดเจนเป็นอันตรายรูปแบบใหม่และมีแนวโน้มที่จะเกินขอบเขตของเจตนาผู้ดำเนินการ, เขียนว่า, และขอบเขตระหว่างการใช้ผิดและการกระทำอิสระที่ไม่สอดคล้องจะเบลอเมื่อ AI มีอำนาจมากขึ้น AI ที่มีพลังและสอดคล้องสำหรับการป้องกัน, รวมถึงการรักษาโครงสร้างพื้นฐาน, ปกป้องจากตัวแทนร้ายในเวลาจริง, และการสร้างมาตรการป้องกันใหม่ทั้งหมด, จะเป็นจุดโฟกัสหลักของความพยายามในการใช้งานของ OpenAI, เขาเขียน ขณะเดียวกัน, เขาเตือนว่าความจำเป็นในการป้องกันไม่ควรกลายเป็นข้ออ้างสำหรับความประมาท, โดยเขียน: “แนวคิดของการเร่งรีบไปข้างหน้าโดยไม่คำนึงถึงค่าใช้จ่ายดูเหมือนจะโง่เขลาเมื่อคนหนึ่งเข้าใจถึงความสำคัญของเดิมพัน”

เกี่ยวกับการพัฒนาตนเองแบบวนซ้ำ, Pachocki เขียนว่า RSI ของเครื่องจักรจะอยู่ที่แกนหลักของการค้นคว้าทางวิทยาศาสตร์ในอนาคตหากความก้าวหน้า AI ยังคงต่อเนื่อง, และ OpenAI มุ่งเน้นการวิจัยไปที่นั้นเพราะบริษัทเชื่อว่านี่คือวิธีเดียวที่จะอยู่บนแนวหน้าของการวิจัย AI เขาอธิบายว่าตัวคันเร่งหลักที่มีอยู่คือการชี้นำกระบวนการเพื่อเสริมการปรับแนวและการตรวจสอบควบคู่กับ AI พร้อมหาวิธีให้คนอยู่ในวงจร, หรือการประสานงานเพื่อชะลอการพัฒนาในอนาคตตามความจำเป็นเพื่อสร้างความเชื่อมั่นในมาตรการเหล่านั้น, และวิธีที่ดีที่สุดที่เขาเห็นในขณะนี้คือการผสมผสานของทั้งสอง การขยายระบบ AI ต้องถูกจำกัดโดยความเชื่อมั่นในความปลอดภัย, เขียนว่า, และข้อผูกมัดเช่น Preparedness Framework ของ OpenAI และ Anthropic’s Responsible Scaling Policy จำเป็นต้องพัฒนาเป็นมาตรการความปลอดภัยที่บังคับใช้โดยเครือข่ายผู้ตรวจสอบบุคคลที่สาม, หน่วยงานรัฐบาล, หรือองค์กรระหว่างประเทศ

บทความสรุปโดยตั้งกรอบให้ปีต่อ ๆ ไปเป็นการเปลี่ยนผ่านสู่โลกที่มีเครื่องจักรอัจฉริยะอย่างมหาศาล, ที่มนุษยชาติจำเป็นต้องรักษาอิสรภาพของมนุษย์, ป้องกันการกระจุกตัวของอำนาจอย่างสุดโต่ง, และคงการควบคุมอนาคตไว้ “ขณะนี้ผมเชื่อว่าไม่มีห้องทดลองใดที่สามารถแก้ไขการปรับแนวและการตรวจสอบให้เพียงพอที่จะดำเนินการขยายอย่างรับผิดชอบด้วยความเร็วสูงสุดต่อไปได้อีกนาน” Pachocki เขียน “ผมคาดหวังและหวังให้การชะลอการพัฒนาโดยสมัครใจกลายเป็นเรื่องปกติจนกว่าจะมีการตั้งมาตรการความปลอดภัยร่วมกัน”