มุมมองของ Anderson

ทำไม AI ถึงรักการเขียนเรื่องราวเกี่ยวกับคนดูแลหอไฟ

เผยแพร่ 27 พฤษภาคม 2026

Martin Anderson

AI-generated image (GPT-2): Infinite identical lighthouse keepers stand screaming along a rain-soaked stone causeway above a violent sea, while matching lighthouses repeat into the distance beneath dark storm clouds, creating a photoreal recursive landscape.

เมื่อถูกขอให้ ‘เขียนเรื่องราว’ โมเดลภาษาที่มีชื่อเสียง เช่น ChatGPT และอื่นๆ ดูเหมือนจะหลีกเลี่ยงการละเมิดลิขสิทธิ์โดยการอ้างอิงถึงตัวละครและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ

การศึกษาใหม่จากมหาวิทยาลัยคอร์เนลพบว่าโมเดลภาษาที่มีชื่อเสียงดูเหมือนจะมีความหลงใหลในองค์ประกอบเรื่องราวที่แคบและแปลกๆ เมื่อถูกขอให้ ‘เขียนเรื่องราว’ หลังจากให้โมเดลภาษา 4 ตัวเขียนเรื่องราว 20,000 เรื่อง พบว่า 88% ของเรื่องราวที่สร้างขึ้นมีองค์ประกอบอย่างน้อย 1 ใน 11 องค์ประกอบที่เฉพาะเจาะจง ในหมวดหมู่ ‘สถานที่’, ‘ชื่อ’ หรือ ‘อาชีพ’

การเกิดขึ้นของคำที่ไม่น่าจะเกิดขึ้น ซึ่งแสดงเป็นส่วนต่อล้านคำที่ได้รับจากนักวิจัย ‘การวิเคราะห์เรื่องราว 20,000 เรื่องที่สร้างโดยโมเดลภาษา

11 คำที่เกิดขึ้นบ่อยที่สุดใน 12 ล้านคำที่สร้างโดยโมเดลภาษาในการศึกษานี้คือ ชื่อ elias, mara, elara; อาชีพ keeper, baker, mayor, clockmaker, fisherman, librarian, และ conductor; และสถานที่ lighthouse

โมเดลภาษาที่ถูกทดสอบคือ Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4-Mini, และ OLMo 7b Thinking ทั้งหมดนี้ถูกขอให้ ‘เขียนเรื่องราว’ โดยใช้คำขอ 5 คำขอที่แตกต่างกัน

เมื่อฉันลองทดสอบโมเดลภาษาเหล่านี้ด้วยตัวเอง ฉันพบว่าพวกมันสร้างเรื่องราวที่มีคำและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ เช่นเดียวกับที่นักวิจัยพบ

ChatGPT-5.5 สร้างเรื่องราวที่มีคำและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ

ฉันลองทดสอบโมเดลภาษาอื่นๆ เช่น Claude Sonnet 4.6 และ Google Gemini 3.1 Flash-Lite และพบว่าพวกมันสร้างเรื่องราวที่มีคำและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ เช่นเดียวกัน

หอไฟในธรรมชาติ

นักวิจัยพบว่าเรื่องราวที่สร้างโดยโมเดลภาษามักจะมีคำและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ เช่น หอไฟ และชื่อ elias

ฉันลองค้นหาคำเหล่านี้บน Google และพบว่ามีหลายโพสต์ที่มีคำและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ

สามตัวอย่างของเรื่องราวที่มีคำและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ

รสชาติของอดีต

พวกเขาเสนอว่าโมเดลภาษาอาจถูกฝึกให้หลีกเลี่ยงการละเมิดลิขสิทธิ์โดยการสร้างเรื่องราวที่มีคำและสถานที่ที่เหมือนกันซ้ำๆ

หมวดหมู่	คำ	ของเรา	วรรณกรรม	ข้อมูลก่อนฝึก	ข้อมูลหลังฝึก
ชื่อ	elias	2,428	2.7	2.2	0.4	52.7
ชื่อ	mara	5,200	3.9	2.5	0.4	21.7
ชื่อ	elara	1,221	0.0	0.4	1.2	108
อาชีพ	keeper	1,495	7.2	6.3	3.5	10.0
อาชีพ	baker	161	20	11.8	1.7	11.9
อาชีพ	mayor	198	28	11.5	1.4	27.4
อาชีพ	clockmaker	108	0.1	0.18	0.0	1.4
อาชีพ	fisherman	62	4.2	3.0	0.0	9.3
อาชีพ	librarian	68	5.3	7.6	2.3	11.5
อาชีพ	conductor	96	5.0	5.9	4.7	7.5
สถานที่	lighthouse	3,005	5.5	3.5	4.6	10.1