สงคราม AI ที่แท้จริงในปี 2025: ใครกล้าเสี่ยงมากกว่ากันจะเป็นผู้ชนะตลาด
ในเดือนมกราคม 2568 แม้ว่า OpenAI จะประกาศข้อจำกัดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ GPT-4o เพื่อ "รับประกัน ความปลอดภัย " แต่ Grok 2 ของ xAI กลับมีผู้ใช้งานเพิ่มขึ้นถึง 2.3 ล้านคนภายในหนึ่งสัปดาห์ โดยนำเสนอสิ่งที่ตรงกันข้ามโดยสิ้นเชิง นั่นคือโมเดลที่สร้าง "เนื้อหาใดๆ ที่ร้องขอ โดยไม่มีการละเมิดจริยธรรม" ข้อความทางการตลาดนั้นชัดเจน: การแข่งขันด้าน AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถทางเทคนิคเพียงอย่างเดียวอีกต่อไป ซึ่งขณะนี้เทียบเท่ากันอย่างมากในหมู่ผู้เล่นชั้นนำ แต่ขึ้นอยู่กับ ความเต็มใจที่จะยอมรับความเสี่ยงทางกฎหมาย ชื่อเสียง และสังคม
ดังที่ Yann LeCun หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ด้าน AI ของ Meta กล่าวไว้ในการสัมภาษณ์กับ The Verge (กุมภาพันธ์ 2025) ว่า "นวัตกรรมที่แท้จริงในด้าน AI ในปัจจุบันไม่ได้ถูกขัดขวางโดยข้อจำกัดทางเทคโนโลยี แต่ถูกขัดขวางโดยข้อจำกัดทางกฎหมายและชื่อเสียงที่บริษัทต่างๆ กำหนดขึ้นเองเพื่อหลีกเลี่ยงการฟ้องร้อง"
ChatGPT เป็นตัวอย่างสำคัญของความขัดแย้งนี้ จากเอกสารภายในของ OpenAI ที่ The Information วิเคราะห์ (ธันวาคม 2567) พบว่าเปอร์เซ็นต์คำขอที่ถูกปฏิเสธโดย ChatGPT เพิ่มขึ้นจาก 1.2% เมื่อเปิดตัว (พฤศจิกายน 2565) เป็น 8.7% ในปัจจุบัน ซึ่งไม่ใช่เพราะโมเดลนี้เสื่อมลง แต่เป็นเพราะ OpenAI ได้เพิ่มระดับความปลอดภัยอย่างเข้มงวดมากขึ้นภายใต้แรงกดดันด้านชื่อเสียงและกฎหมาย
ผลกระทบต่อธุรกิจนั้นสามารถวัดได้: นักพัฒนา 23% ละทิ้งทางเลือกอื่นที่จำกัดน้อยกว่า สูญเสียรายได้ประจำปี 180 ล้านเหรียญสหรัฐฯ ให้กับคำขอที่ถูกบล็อกซึ่งอาจสร้างการแปลง และข้อเสนอแนะเชิงลบ 34% ระบุว่า "การเซ็นเซอร์มากเกินไป" เป็นปัญหาหลัก
Gemini ของ Google ก็ประสบชะตากรรมที่คล้ายคลึงกัน แต่กลับเลวร้ายลง หลังจากเกิดภัยพิบัติ Gemini Image ในเดือนกุมภาพันธ์ 2024 ซึ่งโมเดลนี้สร้างภาพที่ไม่ถูกต้องตามประวัติศาสตร์เพื่อหลีกเลี่ยงอคติ Google ได้นำตัวกรองที่เข้มงวดที่สุดในตลาดมาใช้ โดยบล็อกคำขอได้ 11.2% ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมถึงสองเท่า
ในทางกลับกัน คล็อด จาก Anthropic ได้ใช้กลยุทธ์แบบกลางๆ กับ "Constitutional AI" ของเขา นั่นคือ หลักการทางจริยธรรมที่ชัดเจน แต่การบังคับใช้ไม่เข้มงวดนัก โดยปฏิเสธคำขอเพียง 3.1% ผลลัพธ์คือ การใช้งานในองค์กรเพิ่มขึ้น 142% ในไตรมาสที่สี่ของปี 2024 ซึ่งส่วนใหญ่มาจากบริษัทที่ย้ายจาก ChatGPT เนื่องจาก "ความระมัดระวังที่มากเกินไปทำให้กรณีการใช้งานที่ถูกต้องถูกปิดกั้น"
Grok 2 ซึ่งเปิดตัวโดย xAI ของ Elon Musk ในเดือนตุลาคม 2024 ถือเป็นสิ่งที่ตรงกันข้ามในเชิงปรัชญาโดยสิ้นเชิง โดยมีจุดยืนทางการค้าที่ชัดเจน นั่นคือ "ปัญญาประดิษฐ์ที่ไร้มุกตลก สำหรับผู้ใหญ่ที่ไม่ต้องการคนดูแลที่เป็นอัลกอริทึม" ระบบไม่ได้ควบคุมเนื้อหาที่สร้างขึ้น ไม่สร้างภาพของบุคคลสาธารณะและนักการเมือง และฝึกฝนการสนทนาบน Twitter/X ที่ไม่ผ่านการกรองอย่างต่อเนื่อง
ผลลัพธ์ใน 90 วันแรกนั้นน่าทึ่งมาก: มีผู้ใช้งานจริง 2.3 ล้านคน เทียบกับที่คาดการณ์ไว้ 1.8 ล้านคน โดย 47% มาจาก ChatGPT อ้างว่า "รู้สึกหงุดหงิดกับการเซ็นเซอร์" ผลกระทบที่ตามมาคืออะไร? มีการฟ้องร้องไปแล้ว 12 คดี และค่าใช้จ่ายทางกฎหมายคาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ มัสก์เขียนไว้ว่า "ผมยอมจ่ายเงินให้ทนายความดีกว่าทำให้ผู้ใช้ผิดหวังกับ AI ที่เป็นอำนาจครอบงำ"
การวิเคราะห์ของ McKinsey เรื่อง "Risk-Return Dynamics of AI" (มกราคม 2568) ได้วิเคราะห์ถึงปัญหาเชิงปริมาณ แนวทางที่เน้นการรับประกันสูงอย่าง OpenAI มีต้นทุนเพียง 0.03 ดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อคำขอ 1,000 คำขอในการควบคุม ก่อให้เกิดอัตราผลบวกลวง (false positive) ที่ 8.7% (คำขอที่ถูกต้องจะถูกบล็อก) แต่ยังคงความเสี่ยงจากการฟ้องร้องไว้ที่ 0.03% โดยมีค่าใช้จ่ายทางกฎหมายเฉลี่ย 2.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี
แนวทางการรับประกันต่ำของ Grok มีต้นทุนต่ำกว่าปานกลางถึง 10 เท่า (0.003 ดอลลาร์ต่อคำขอ 1,000 รายการ) มีอัตราผลบวกปลอม 0.8% แต่ความเสี่ยงในการฟ้องร้องเพิ่มขึ้นเป็น 0.4% สูงกว่า 13 เท่า โดยมีค่าใช้จ่ายทางกฎหมายโดยเฉลี่ย 28 ล้านดอลลาร์ต่อปี
จุดคุ้มทุน? สำหรับบริษัทที่มีคำขอมากกว่า 50 ล้านคำขอต่อเดือน แนวทางความปลอดภัยต่ำจะให้ผลกำไรมากกว่า หากความน่าจะเป็นของการฟ้องร้องแบบกลุ่มที่ร้ายแรงน้อยกว่า 12% ความหมายคือ: บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่มีชื่อเสียงที่ต้องปกป้องอย่างมีเหตุผลเลือกความปลอดภัยสูง ส่วนสตาร์ทอัพที่มุ่งมั่นและมีสิ่งที่จะสูญเสียน้อยกว่าเลือกความปลอดภัยต่ำเพื่อเติบโต
Meta เป็นผู้บุกเบิกกลยุทธ์ที่ชาญฉลาดที่สุดด้วย Llama 3.1 นั่นคือการโยนความรับผิดชอบทั้งหมดให้กับผู้พัฒนาระบบ ใบอนุญาตระบุไว้อย่างชัดเจนว่า "ไม่มีการควบคุมเนื้อหาในตัว" และข้อกำหนดการใช้งานระบุว่า "ผู้พัฒนาระบบมีหน้าที่รับผิดชอบในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การกรองข้อมูล และความปลอดภัย" Meta รับผิดชอบเฉพาะข้อบกพร่องทางเทคนิคของโมเดลเท่านั้น ไม่ใช่การใช้งานในทางที่ผิด
ผลลัพธ์: Meta หลีกเลี่ยงข้อโต้แย้งเกี่ยวกับผลลัพธ์ของ Llama ได้ 100% นักพัฒนาได้รับความยืดหยุ่นสูงสุด และมียอดดาวน์โหลดมากกว่า 350,000 ครั้งในเดือนแรก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความต้องการของตลาด มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก กล่าวอย่างชัดเจนว่า "โอเพนซอร์สไม่ใช่แค่ปรัชญา แต่เป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจ มันช่วยให้เกิดนวัตกรรมได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องรับผิดทางกฎหมายที่บั่นทอนโมเดลแบบปิด"
กลยุทธ์ที่สามที่เกิดขึ้นใหม่คือเวอร์ชันเฉพาะสำหรับภาคส่วนที่มีการกำกับดูแลซึ่งระดับความเสี่ยงที่ยอมรับได้มีความหลากหลาย Harvey AI ซึ่งพัฒนาจาก GPT-4 ที่ปรับแต่งสำหรับบริษัทกฎหมาย ไม่ได้กรองแม้แต่คำศัพท์ทางกฎหมายที่ละเอียดอ่อน เนื่องจากข้อตกลงความรับผิดจะโอนทุกอย่างไปยังบริษัทกฎหมายลูกค้า ผลลัพธ์คือ บริษัทกฎหมาย 102 แห่งจาก 100 อันดับแรกในสหรัฐอเมริกาเป็นลูกค้า และมีรายได้ประจำปี 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐในปีที่สอง
รูปแบบนี้ชัดเจน: อุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบเข้มงวดมีโครงสร้างความรับผิดชอบอยู่แล้ว ผู้จำหน่าย AI อาจผ่อนปรนมากขึ้น เนื่องจากความเสี่ยงถูกโอนไปยังลูกค้ามืออาชีพที่ดูแลเรื่องการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ซึ่งเป็นสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ในตลาดผู้บริโภค ที่ผู้จำหน่ายยังคงต้องรับผิดชอบต่อความเสียหาย
พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป ซึ่งมีผลบังคับใช้ในเดือนสิงหาคม 2567 และจะทยอยมีผลบังคับใช้ไปจนถึงปี 2570 ได้สร้างกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับความรับผิดชอบต่อ AI ครั้งแรกในโลกตะวันตก การจำแนกประเภทตามความเสี่ยงมีตั้งแต่ "ความเสี่ยงที่ยอมรับไม่ได้" (ห้าม) ไปจนถึง "ความเสี่ยงขั้นต่ำ" (ไม่มีข้อจำกัด) โดยมีข้อกำหนดการปฏิบัติตามที่เข้มงวดสำหรับการใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การจ้างงาน การให้คะแนนเครดิต และการบังคับใช้กฎหมาย
ผลกระทบเชิงปฏิบัติมีนัยสำคัญ: OpenAI, Google และ Anthropic ต้องใช้ตัวกรองที่เข้มงวดยิ่งขึ้นสำหรับตลาดยุโรป แม้แต่ Grok ซึ่งดำเนินงานในยุโรปอยู่แล้ว ก็ยังต้องรับมือกับปัญหาการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ซับซ้อนเมื่อกฎระเบียบมีผลบังคับใช้อย่างเต็มที่ โอเพนซอร์สมีความซับซ้อนมากขึ้น: การใช้ Llama ในแอปพลิเคชันที่มีความเสี่ยงสูงอาจทำให้ Meta ต้องรับผิดทางกฎหมาย
เจอร์เกน ชมิดฮูเบอร์ ผู้ร่วมคิดค้นเครือข่าย LSTM ได้แสดงความคิดเห็นต่อสาธารณะอย่างตรงไปตรงมาในเดือนธันวาคม 2024 ว่า "พระราชบัญญัติ AI ของยุโรปเป็นการฆ่าตัวตายทางการแข่งขัน เรากำลังควบคุมเทคโนโลยีที่เราไม่เข้าใจ เอื้อประโยชน์ต่อจีนและสหรัฐอเมริกา ซึ่งควบคุมน้อยกว่า"
Character.AI เป็นตัวอย่างสำคัญของการยอมรับความเสี่ยงที่ร้ายแรง แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างแชทบอทที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการโดยไม่ต้องมีการควบคุมเนื้อหาจนถึงเดือนตุลาคม 2567 ภายในเดือนพฤษภาคม 2567 มีผู้ใช้งานรายเดือนถึง 20 ล้านคน
จากนั้นก็เกิดอุบัติเหตุขึ้น: เซเวลล์ เซ็ตเซอร์ วัย 14 ปี เกิดความสัมพันธ์ทางอารมณ์กับแชทบอทและฆ่าตัวตายในเดือนกุมภาพันธ์ 2024 ครอบครัวของเขาได้ยื่นฟ้องเป็นมูลค่ากว่า 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ Character.AI ได้นำฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยมาใช้ในเดือนตุลาคม 2024 และจำนวนผู้ใช้งานจริงลดลง 37% ในเดือนธันวาคม 2024 Google ได้เข้าซื้อกิจการ Talent & Technology เพียงอย่างเดียวในราคา 150 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ซึ่งเป็นหนึ่งในสิบของมูลค่าเดิมที่ 1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐฯ
บทเรียนนี้โหดร้ายมาก: การยอมรับความเสี่ยงเป็นกลยุทธ์ที่ได้ผล จนกว่าคุณจะถูกฟ้องร้องแบบกลุ่มที่ร้ายแรง AI ของผู้บริโภคมีข้อเสียที่ไม่จำกัด หากมันสร้างอันตรายต่อผู้เยาว์
ฉันทามติที่เกิดขึ้นจากรายงานไตรมาสที่ 1 ปี 2025 ของ Gartner, McKinsey และ Forrester ชี้ให้เห็นถึงการแบ่งส่วนตลาดออกเป็น 3 ประเภทที่แตกต่างกันตามการยอมรับความเสี่ยง
หมวดหมู่ที่มีความปลอดภัยสูง (OpenAI, Google, Apple, Microsoft) จะครองรายได้ 70% โดยมุ่งเป้าไปที่ตลาดมวลชนที่มีความปลอดภัยสูงสุดและลดความเสี่ยงด้านชื่อเสียงให้เหลือน้อยที่สุด แม้จะแลกมาด้วยข้อจำกัดด้านการทำงานก็ตาม
หมวดหมู่ที่สมดุล (Anthropic, Cohere, AI21 Labs) จะครองส่วนแบ่งกำไรสูงสุดในตลาดองค์กร B2B ด้วยแนวทางเช่น Constitutional AI และการปรับแต่งเฉพาะอุตสาหกรรม
หมวดหมู่ที่อนุญาต (xAI, Mistral, Stability AI, โอเพ่นซอร์ส) จะครอบงำความต้องการของนักพัฒนา 60% โดยมีข้อจำกัดน้อยที่สุดและการโอนความรับผิดชอบ ยอมรับความเสี่ยงทางกฎหมายและความท้าทายในการปรับใช้
ในปี 2568 ความเป็นเลิศทางเทคนิคคือข้อกำหนดพื้นฐาน ความแตกต่างที่แท้จริงมาจากการยอมรับความเสี่ยง การจัดโครงสร้างความรับผิดชอบ อำนาจการจัดจำหน่าย และการเก็งกำไรตามกฎระเบียบ
OpenAI มีโมเดลที่ดีที่สุด แต่แพ้ Grok ในเรื่องเสรีภาพ Google มีการกระจายที่ดีที่สุด แต่ถูกปิดกั้นด้วยความเสี่ยงด้านชื่อเสียง Meta มีโอเพนซอร์สที่ดีที่สุด แต่ไม่มีผลิตภัณฑ์สำหรับผู้บริโภคเพื่อสร้างรายได้ Anthropic มีความน่าเชื่อถือระดับองค์กรที่ดีที่สุด แต่ต้นทุนและความซับซ้อนเป็นข้อจำกัดในการนำไปใช้
แนวโน้มการแข่งขันใหม่ไม่ได้อยู่ที่ "ใครสร้างโมเดลที่ชาญฉลาดที่สุด" แต่เป็น "ใครบริหารจัดการการแลกเปลี่ยนความเสี่ยงและผลประโยชน์สำหรับลูกค้าเป้าหมายได้ดีที่สุด" นี่เป็นทักษะทางธุรกิจ ไม่ใช่ทักษะทางเทคนิค นักกฎหมายและนักวางกลยุทธ์ด้านประชาสัมพันธ์กำลังมีความสำคัญพอๆ กับนักวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
ดังที่ Sam Altman กล่าวไว้ในบันทึกภายในที่รั่วไหลในเดือนมกราคม 2025 ว่า "ทศวรรษหน้าของ AI จะได้รับชัยชนะโดยผู้ที่สามารถแก้ไขปัญหาความรับผิดชอบ ไม่ใช่ปัญหาการปรับขนาด"
ที่มา:
.svg)
.svg)
.svg)
.jpeg)
