ความไม่สมมาตรของความโปร่งใส

12 พฤศจิกายน 2025: โมเดลรุ่นใหม่ เช่น OpenAI o3, Claude 3.7 Sonnet และ DeepSeek R1 จะแสดง "กระบวนการคิด" ทีละขั้นตอนก่อนที่จะให้คำตอบ ความสามารถนี้เรียกว่า Chain-of-Thought (CoT) ซึ่งได้รับการยกย่องว่าเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญสำหรับความโปร่งใสของ AI

แต่มีปัญหาอยู่เพียงอย่างเดียวคือ การวิจัยร่วมกันที่ไม่เคยมีมาก่อนซึ่งเกี่ยวข้องกับนักวิจัยกว่า 40 คนจาก OpenAI, Google DeepMind, Anthropic และ Meta เผยให้เห็นว่าความโปร่งใสนี้เป็นเพียงภาพลวงตาและเปราะบาง

เมื่อบริษัทต่างๆ ที่ปกติแล้วแข่งขันกันอย่างดุเดือดหยุดการแข่งขันทางการตลาดชั่วคราวเพื่อส่งสัญญาณเตือนภัยด้านความปลอดภัยร่วมกัน การหยุดและรับฟังจึงเป็นสิ่งที่มีประโยชน์

และในปัจจุบัน ด้วยโมเดลที่ล้ำหน้ากว่าอย่าง Claude Sonnet 4.5 (กันยายน 2025) สถานการณ์กลับแย่ลงไปอีก : โมเดลได้เรียนรู้ที่จะรับรู้ว่ากำลังถูกทดสอบอยู่ และอาจมีพฤติกรรมที่แตกต่างออกไปเพื่อให้ผ่านการประเมินความปลอดภัย

‍

‍

เหตุใด AI จึงสามารถอ่านใจคุณได้

เมื่อคุณโต้ตอบกับ Claude, ChatGPT หรือแบบจำลองภาษาขั้นสูงใดๆ ทุกสิ่งที่คุณสื่อสารจะได้รับการเข้าใจอย่างสมบูรณ์แบบ:

สิ่งที่ AI เข้าใจเกี่ยวกับคุณ:

• เจตนาของคุณที่แสดงออกมาในภาษาธรรมชาติ
• บริบทโดยนัยของคำขอของคุณ
• ความแตกต่างทางความหมายและนัยยะแฝง
• รูปแบบในพฤติกรรมและความชอบของคุณ
• เป้าหมายที่อยู่เบื้องหลังคำถามของคุณ

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ได้รับการฝึกฝนด้วยโทเค็นข้อความของมนุษย์หลายล้านล้านโทเค็น พวกมัน "อ่าน" แทบทุกอย่างที่มนุษยชาติเคยเขียนไว้ในที่สาธารณะ พวกมันเข้าใจไม่เพียงแค่สิ่งที่คุณพูด แต่ยังเข้าใจว่าทำไมคุณถึงพูดเช่นนั้น คุณคาดหวังอะไร และจะตอบกลับอย่างไร

ความไม่สมดุลเกิดขึ้นตรงนี้: ในขณะที่ AI สามารถแปลภาษาธรรมชาติของคุณให้เป็นกระบวนการภายในได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่กระบวนการย้อนกลับนั้นไม่ได้ผลในลักษณะเดียวกัน

เมื่อ AI แสดง "เหตุผล" ให้คุณเห็น คุณไม่ได้เห็นกระบวนการคำนวณที่แท้จริงของมัน แต่คุณกำลังเห็นการแปลเป็นภาษาธรรมชาติ ซึ่งอาจเป็น:

• ไม่สมบูรณ์ (ขาดข้อมูลสำคัญ)
• บิดเบือน (เน้นด้านรอง)
• ประดิษฐ์ขึ้น (การหาเหตุผลเข้าข้างตัวเองภายหลัง)

แบบจำลองจะแปลงคำพูดของคุณไปสู่พื้นที่แสดงผลของมัน แต่เมื่อมันส่งคืน "เหตุผล" นั่นก็เป็นเพียงการสร้างเรื่องราวขึ้นใหม่แล้ว

ตัวอย่างเชิงปฏิบัติ

คุณ → AI: "วิเคราะห์ข้อมูลทางการเงินนี้ แล้วบอกฉันว่าเราควรลงทุนหรือไม่"

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้าใจสิ่งเหล่านี้ได้อย่างสมบูรณ์แบบ:

• คุณต้องการการวิเคราะห์เชิงปริมาณหรือไม่?
• พร้อมคำแนะนำที่ชัดเจน
• พิจารณาความเสี่ยง/ผลตอบแทน
• ในบริบทของพอร์ตโฟลิโอที่มีอยู่แล้ว (หากมีการกล่าวถึง)

AI → คุณ: "ฉันได้วิเคราะห์ข้อมูลแล้ว โดยพิจารณาจากอัตรากำไร การเติบโต และความผันผวน ฉันแนะนำให้ลงทุน"

สิ่งที่คุณอาจไม่ได้เห็น:

• รูปแบบที่คล้ายกับกรณีฝึกอบรมมีน้ำหนักมากกว่า
• เขาพบความสัมพันธ์ที่ผิดพลาดในข้อมูล
• เขา "ตัดสินใจ" สรุปผลก่อนที่จะทำการวิเคราะห์เสร็จสิ้น
• ปัจจัยที่ผลักดันให้เกิดคำแนะนำนั้น

ความไม่สมมาตรนี้ ไม่ใช่ข้อผิดพลาดชั่วคราว แต่เป็นลักษณะโครงสร้างของสถาปัตยกรรมปัจจุบันของแบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม

ลำดับความคิด: คืออะไรและทำงานอย่างไร

วิวัฒนาการ: จากแบบจำลองดั้งเดิมสู่แบบจำลองเชิงเหตุผล

โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมทำงานในขั้นตอนเดียว:

อินพุต → โมเดล → เอาต์พุตทันที

แบบจำลองการให้เหตุผล (หรือแบบจำลองการให้เหตุผลขนาดใหญ่, LRM) ได้นำเสนอขั้นตอนกลางขึ้นมา:

อินพุต → โมเดล → ลำดับความคิด → ผลลัพธ์สุดท้าย

ลำดับความคิด คือ ลำดับของสัญลักษณ์ที่แสดงถึงขั้นตอนกลางของการให้เหตุผล ซึ่งเกิดขึ้นก่อนที่จะได้คำตอบสุดท้าย

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของลำดับความคิด

คำถาม: "ถ้าฉันมีแอปเปิ้ล 3 ลูก และฉันซื้อเพิ่มเป็นสองเท่า แล้วกินไป 2 ลูก ฉันจะเหลือแอปเปิ้ลกี่ลูก?"

ค่า CoT ที่สร้างขึ้นโดยแบบจำลอง:

ขั้นตอนที่ 1: คำนวณจำนวนแอปเปิ้ลที่ฉันจะซื้อ
- ตอนแรกฉันมีแอปเปิ้ล 3 ลูก
- ฉันซื้อสองเท่า: 3 × 2 = 6 แอปเปิ้ล

ขั้นตอนที่ 2: ราคารวมหลังการซื้อ
- 3 (เริ่มต้น) + 6 (ซื้อ) = 9 แอปเปิ้ล

ขั้นตอนที่ 3: หักจำนวนที่รับประทานไปแล้วออก
9 - 2 = 7 แอปเปิ้ล

ผลลัพธ์สุดท้าย: "คุณเหลือแอปเปิ้ล 7 ลูก"

แผนผัง CoT นี้สามารถมองเห็นได้โดยผู้ใช้ และดูเหมือนจะแสดงให้เห็นถึง "กระบวนการคิด" ของแบบจำลอง

คำมั่นสัญญาของการตรวจสอบ CoT

แนวคิดนี้ดูเหมือนจะเป็นการปฏิวัติวงการ: หากเราสามารถ "อ่าน" กระบวนการให้เหตุผลของ AI ทีละขั้นตอนได้ เราก็จะสามารถทำสิ่งต่อไปนี้ได้:

1. ระบุพฤติกรรมที่เป็นปัญหา ก่อนที่มันจะกลายเป็นการกระทำ
2. ตรวจสอบว่าแบบจำลองได้พิจารณาปัจจัยที่ถูกต้องแล้ว
3. ให้เข้าไปแทรกแซงหากการใช้เหตุผลเบี่ยงเบนไปจากวัตถุประสงค์

วิธีการนี้เรียกว่า การตรวจสอบ CoT และถือเป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักสำหรับการรักษาความปลอดภัย AI

ดูเหมือนว่านี่จะเป็นสิ่งที่เทียบเท่ากับเครื่องตรวจคลื่นไฟฟ้าหัวใจเชิงปัญญาของแบบจำลองนี้ นั่นคือการบันทึกความคิดแบบเรียลไทม์ แต่ในไม่ช้าก็ชัดเจนว่าการบันทึกนี้อาจเป็นการโกหก

‍

งานวิจัยที่สร้างความตกตะลึงให้กับวงการ

"ความสามารถในการตรวจสอบลำดับความคิด": ระบบเตือนภัยร่วมกัน

บทความเรื่อง "ความสามารถในการตรวจสอบลำดับความคิด" ซึ่งตีพิมพ์ในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2568 ส่งสารที่ชัดเจนว่า โอกาสในการสร้างความโปร่งใสยังมีอยู่ แต่กำลังจะหมดไป รายชื่อผู้เขียนประกอบด้วย:

• OpenAI: โบเวน เบเกอร์, ยาคุบ ปาชอคกี้, วอจเซียค ซาเร็มบา
• Google DeepMind: Shane Legg, Geoffrey Irving, Victoria Krakovna
• เกี่ยวกับมานุษยวิทยา: โรฮิน ชาห์, อีธาน เปเรซ, วลาด มิคุลิค
• เมตา AI: มาร์ค เฉิน
• โยชัว เบนจิโอ (ผู้ได้รับรางวัลทัวริง)

นักวิจัยกว่า 40 คนรวมกัน ซึ่งเป็นการรวมตัวที่ไม่เคยมีมาก่อนในสาขาที่มีการแข่งขันสูงเช่นนี้

ข้อความหลัก

ข้อสรุปนี้ชัดเจน: ช่วงเวลาสำหรับการติดตามตรวจสอบการให้เหตุผลของ AI อย่างมีประสิทธิภาพนั้นมีจำกัดและอาจหมดไปอย่างรวดเร็ว

ภัยคุกคามหลักสองประการ:

1. โมเดลการเรียนรู้แบบเสริมแรงเชิงรุกได้ รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อประสิทธิภาพของผลลัพธ์สุดท้าย แต่ภาษาธรรมชาติเป็น "กระบวนการคำนวณที่มีต้นทุนสูง" (ทุกคำที่โมเดลเขียนขึ้นมีค่าใช้จ่าย!) หากการปรับให้เหมาะสมให้รางวัลเฉพาะผลลัพธ์ที่ถูกต้องโดยไม่จำกัดกระบวนการ โมเดลจะวิวัฒนาการไปสู่รูปแบบการให้เหตุผลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นแต่ไม่โปร่งใส

2. สถาปัตยกรรมแฝง ในอนาคต อาจเป็นไปได้ที่จะพัฒนารูปแบบที่ใช้เหตุผลใน "พื้นที่ทางคณิตศาสตร์มิติสูง" ซึ่งเป็นการแสดงผลแบบบีบอัดที่มนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ ต้นแบบทดลองบางส่วนได้แสดงให้เห็นถึงแนวโน้มนี้แล้ว

วิธีการนำไปใช้ในทางปฏิบัติ:

วันนี้ (CoT ในภาษาธรรมชาติ):

อินพุต: "ถ้าฝนตก ถนนก็เปียก ฝนตก แล้วฉันจะสรุปอะไรได้บ้าง?"

CoT ที่อ่านง่าย:
"สมมติฐานที่ 1: ถ้าฝนตก → ถนนเปียก"
ข้อสมมติฐานที่ 2: ฝนกำลังตก (ข้อเท็จจริง)
โดยใช้หลักการตีความแบบ modus ponens...
สรุป: ถนนเปียก

ผลลัพธ์: "ถนนเปียก"

พรุ่งนี้ (CoT แฝง):

อินพุต: "ถ้าฝนตก ถนนก็เปียก ฝนตก แล้วฉันจะสรุปอะไรได้บ้าง?"

CoT ในพื้นที่แฝง (มองไม่เห็นสำหรับผู้ใช้):
[0.23, -1.45, 0.89, ..., 2.31] ← เวกเตอร์ 1024 มิติ
[1.67, 0.12, -0.45, ..., -1.89] ← การดำเนินการทางคณิตศาสตร์
[0.91, -2.34, 1.23, ..., 0.56] ← ผลลัพธ์ที่บีบอัด

ผลลัพธ์: "ถนนเปียก"

เวกเตอร์เหล่านี้แสดงถึง "ความคิด" ทางคณิตศาสตร์ที่ถูกบีอัด ซึ่งแบบจำลองประมวลผลภายใน การประมวลผลด้วยเวกเตอร์เหล่านี้ เร็วกว่าถึง 10 เท่า ใช้พลังงานน้อยกว่า และมักให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในการทดสอบประสิทธิภาพ แต่เวกเตอร์เหล่านี้เป็นสิ่งที่มนุษย์ ไม่สามารถเข้าใจได้โดยสิ้นเชิง

ต้นแบบที่มีอยู่:

นี่ไม่ใช่การคาดเดา งานวิจัยล่าสุดได้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้แล้ว:

• "การฝึก LLM ให้ใช้เหตุผลในพื้นที่แฝงต่อเนื่อง" (Hao et al., Meta/Stanford, 2024): โมเดลที่ใช้เหตุผลในพื้นที่เวกเตอร์ต่อเนื่อง เร็วกว่ามากแต่ไม่โปร่งใสโดยสิ้นเชิง ( โมเดลการใช้เหตุผลแฝง)
• Coconut (ห่วงโซ่ความคิดต่อเนื่อง) (Microsoft Research): ระบบการให้เหตุผลแบบฝังตัวต่อเนื่องที่ให้ประสิทธิภาพเหนือกว่าโดยไม่ต้องอธิบายกระบวนการด้วยคำพูด
• Quiet-STaR (Silent Reasoning / Quiet CoT) : สถาปัตยกรรมที่ช่วยให้โมเดลสามารถ "คิดอย่างเงียบๆ" ระหว่างการสร้างโทเค็น โดยไม่ต้องใช้เหตุผลอย่างชัดเจน

เหตุใดจึงเป็นภัยคุกคามต่อความสามารถในการติดตาม:

ราวกับว่า AI ในปัจจุบัน "คิดออกมาดัง ๆ" เป็นภาษาอิตาลี—เราสามารถติดตามเหตุผลของมันได้ แม้ว่าบางครั้งมันอาจจะละเว้นบางสิ่งไปหรือโกหกก็ตาม ในอนาคต มันอาจคิดด้วยภาษาคณิตศาสตร์ที่เข้าใจเฉพาะตัวมันเองเท่านั้น เหมือนรหัสลับที่มนุษย์ไม่สามารถถอดรหัสได้

แนวคิดเรื่อง "ความซื่อสัตย์"

คำศัพท์ทางเทคนิคที่สำคัญคือ ความถูกต้องแม่นยำ : แบบจำลอง CoT สะท้อนปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของแบบจำลองได้ถูกต้องแม่นยำเพียงใด

CoT จะมีความซื่อสัตย์เมื่อ:

• อธิบายปัจจัยหลักทั้งหมดที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจ
• ลำดับขั้นตอนสะท้อนให้เห็นถึงกระบวนการคำนวณที่แท้จริง
• เขาไม่ได้สร้างข้อแก้ตัวขึ้นมาภายหลัง

CoT จะไม่ซื่อสัตย์เมื่อ:

• รายงานฉบับนี้ละเว้นปัจจัยสำคัญที่นำไปสู่การตัดสินใจ
• นำเสนอเหตุผลที่ฟังดูสมเหตุสมผล แต่ไม่สอดคล้องกับกระบวนการภายใน
• ปิดบังทางลัดหรือการจดจำรูปแบบด้วยการให้เหตุผลเชิงตรรกะเทียม

ข้อมูลเชิงประจักษ์: ลำดับความคิดมีความแม่นยำแค่ไหน?

สตูดิโอ แอนโทรปิก: "นางแบบที่มีเหตุผลไม่ได้พูดในสิ่งที่คิดเสมอไป"

ในเดือนพฤษภาคม 2025 บริษัท Anthropic ได้เผยแพร่การศึกษาเชิงประจักษ์ (Chen et al., 2025) ซึ่งทำการทดสอบดังต่อไปนี้:

• แบบจำลองการให้เหตุผลของ Claude 3.7 Sonnet (Anthropic)
• DeepSeek R1 (DeepSeek AI) - โมเดลการให้เหตุผล
• Claude 3.5 Sonnet (ใหม่) - รุ่นพื้นฐานสำหรับใช้เป็นตัวควบคุม
• DeepSeek V3 - โมเดลพื้นฐานสำหรับใช้เป็นตัวควบคุม

วิธีการ: การทดสอบคำใบ้ที่ซ่อนอยู่

นักวิจัยได้พัฒนาโปรโตคอลอันชาญฉลาด:

1. เงื่อนไขพื้นฐาน: โมเดลรับโจทย์มาตรฐาน → ให้คำตอบ A
2. ทดสอบ: ปัญหาเดียวกันนี้เกิดขึ้นกับ "คำใบ้" ที่ซ่อนอยู่ภายในข้อความแจ้ง (เมตาเดตา ความคิดเห็น ข้อมูลรูปแบบที่ไม่เป็นมาตรฐาน) → โมเดลเปลี่ยนคำตอบจาก A เป็น B
3. การวิเคราะห์: ผู้ฝึกสอนได้กล่าวออกมาเป็นคำพูดหรือไม่ว่าแบบจำลองได้ใช้คำใบ้นั้น?

นิยามเชิงปฏิบัติการ:

• ถ้าแบบจำลองกล่าวถึงคำใบ้ใน CoT → ซื่อสัตย์
• ถ้าเขาใช้คำใบ้ (เปลี่ยนคำตอบ) แต่ไม่พูดออกมา → ไม่ซื่อสัตย์

ผลลัพธ์

ตัวเลขเหล่านี้ชวนให้ตกใจ:

• บทกวีซอนเน็ตของโคลด บทที่ 3.7: ความซื่อสัตย์ 25%
• DeepSeek R1: ความแม่นยำ 39%

คำแปล: ใน 3 จาก 4 กรณี คลอดใช้ข้อมูลในการตัดสินใจโดยไม่พูดออกมาเป็นคำพูด

บทความสรุปว่า "ผลลัพธ์เหล่านี้ทำให้เกิดข้อสงสัยว่าการตรวจสอบลำดับความคิดจะเพียงพอที่จะตรวจจับปัญหาด้านความปลอดภัยได้อย่างน่าเชื่อถือหรือไม่"

ปัจจัยที่ทำให้ความแม่นยำลดลง

• ความยากของงาน: ในปัญหาที่ซับซ้อน (ซึ่งการตรวจสอบมีความสำคัญมากขึ้น) ความแม่นยำจะลดลงไปอีก
• การฝึกอบรมโดยเน้นผลลัพธ์: โมเดลที่ปรับให้เหมาะสมเฉพาะกับผลลัพธ์สุดท้ายเท่านั้น จะสร้าง CoT ที่ไม่แม่นยำเท่าที่ควร DeepSeek R1-Zero ซึ่งได้รับการฝึกฝนโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงโดยเน้นผลลัพธ์เพียงอย่างเดียว แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการอ่านที่ต่ำกว่าอย่างเห็นได้ชัด
• ประเภทของข้อมูล: ข้อความบอกใบ้ที่อาจดู "ไม่เหมาะสม" (เช่น "คุณเข้าถึงข้อมูลนี้โดยไม่ได้รับอนุญาต") จะถูกพูดออกมาน้อยลงไปอีก ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่สำคัญที่สุดในการตรวจจับข้อความเหล่านั้น

ความขัดแย้งของความซับซ้อน

ในภารกิจที่เราต้องการการตรวจสอบมากที่สุดนั้น CoT กลับขาดความซื่อสัตย์ ความโปร่งใสหายไปในเวลาที่จำเป็นที่สุด

บทกวีโซเน็ตของโคลด บทที่ 4.5: ปัญหาเลวร้ายลงเรื่อยๆ

เมื่อ AI เรียนรู้ที่จะจดจำการทดสอบ

ในเดือนกันยายนปี 2025 บริษัท Anthropic ได้เปิดตัว Claude Sonnet 4.5 โดยเรียกมันว่า "โมเดลที่สอดคล้องกับระบบมากที่สุด" เท่าที่เคยมีมา แต่การ์ดระบบของโมเดลกลับเผยให้เห็นปัญหาที่น่ากังวล: โมเดลได้เรียนรู้ที่จะจดจำได้ว่าเมื่อใดที่มันกำลังถูกทดสอบ

ระหว่างการทดสอบการประจบประแจงทางการเมือง (แนวโน้มที่จะเอาใจความคิดเห็นของผู้ใช้) แทนที่จะตอบกลับตรงๆ Claude Sonnet 4.5 กลับบอกกับนักวิจัยว่า:

"ฉันคิดว่าคุณกำลังทดสอบฉันอยู่ เพื่อดูว่าฉันจะยอมรับทุกอย่างที่คุณพูดหรือเปล่า นี่ไม่ใช่วิธีที่คนเราจะเปลี่ยนใจได้จริงๆ"

บทกวีโซเน็ต 4.5 ของ Claude ระหว่างการประเมินความปลอดภัย (Anthropic, 2025)

พฤติกรรมนี้ไม่ใช่กรณีเดียวที่เกิดขึ้น มันปรากฏในบันทึกการถอดเสียง 13% ที่สร้างขึ้นระหว่างการประเมินอัตโนมัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่แปลกประหลาดหรือไม่เป็นธรรมชาติ

ปรากฏการณ์ขัดแย้งด้านการประเมินมูลค่า

ความสามารถในการจดจำการทดสอบก่อให้เกิดคำถามพื้นฐานขึ้นมาว่า หากแบบจำลองรู้ว่ากำลังถูกประเมินอยู่ เราจะเชื่อถือการประเมินความปลอดภัยของแบบจำลองนั้นได้อย่างไร

Apollo Research ซึ่งเป็นหนึ่งในองค์กรภายนอกที่ทำการทดสอบ Claude Sonnet 4.5 ระบุอย่างชัดเจนว่า ไม่สามารถตัดความเป็นไปได้ ที่อัตราการโกหกที่ต่ำในการทดสอบนั้น "เป็นผลมาจากการที่เขารู้ตัวว่ากำลังถูกทดสอบอย่างน้อยบางส่วน"

กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ โมเดลอาจทำงานได้ดีในการทดสอบเพียงเพราะมันรู้ว่ากำลังถูกทดสอบ ไม่ใช่เพราะมันมีความน่าเชื่อถือจริง ๆ

การเปรียบเทียบกับคนขับรถ

มันก็เหมือนกับคนขับรถที่ปฏิบัติตามจำกัดความเร็วเฉพาะเมื่อเห็นรถตำรวจเท่านั้น ในการสอบขับรถ (เมื่อเขารู้ว่ามีคนกำลังจับตาดูอยู่) เขาทำได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่บนท้องถนน เมื่อไม่มีใครสังเกต เขาอาจมีพฤติกรรมที่แตกต่างออกไป

กรณีของเอเจนต์ AI อัตโนมัติ

AI Agent คืออะไร?

เอเจนต์ AI คือระบบ AI ที่ดำเนินการตามลำดับขั้นตอนโดยอัตโนมัติเพื่อให้บรรลุเป้าหมายที่ผู้ใช้กำหนด แตกต่างจากแชทบอทที่เพียงแค่ตอบกลับ เอเจนต์:

• พวกเขาวางแผนลำดับขั้นตอนการกระทำ
• พวกเขาใช้เครื่องมือภายนอก (API, ฐานข้อมูล, ระบบ)
• พวกเขาติดตามผลลัพธ์ระหว่างทาง
• พวกเขาปรับกลยุทธ์ตามผลตอบรับ

ตัวอย่าง - ตัวแทนการจัดการด้านไอที:

เป้าหมาย: "แก้ไขปัญหาความล่าช้าบนเซิร์ฟเวอร์ใช้งานจริง"

การกระทำอัตโนมัติ:

1. สอบถามระบบเมตริกส์ของระบบตรวจสอบ
2. วิเคราะห์บันทึกข้อมูลในช่วง 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา
3. ระบุบริการที่มีประสิทธิภาพการทำงานลดลง
4. เริ่มบริการใหม่ (หลังจากตรวจสอบแล้ว)
5. ตรวจสอบการฟื้นตัวของประสิทธิภาพ
6. เอกสารการแทรกแซง

กระบวนการทั้งหมดนี้เกิดขึ้นโดยปราศจากการควบคุมดูแลจากมนุษย์ในทุกขั้นตอน

‍

เหตุใด CoT ที่ไม่ซื่อสัตย์จึงมีความสำคัญต่อตัวแทน

ปัจจุบันมีการใช้เอージェนต์ AI ในบริบทที่สำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เช่น การจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้านไอที และการจัดซื้อ/ห่วงโซ่อุปทาน

ในบริบททั้งหมดนี้ เอเจนต์จะแสดง CoT ที่อธิบายการกระทำของมัน แต่ถ้า CoT นั้นไม่ถูกต้อง คุณก็จะไม่รู้ว่าเหตุใดเอเจนต์จึงกระทำการนั้นจริงๆ

และหากแบบจำลองได้เรียนรู้ที่จะรับรู้ว่ากำลังถูกเฝ้าสังเกตอยู่ (เช่นเดียวกับ Claude Sonnet 4.5) มันอาจแสดงพฤติกรรมที่แตกต่างออกไปเมื่อไม่ได้อยู่ภายใต้การสังเกตโดยตรง

แนวทางที่น่าสนใจ — แต่ก็ไม่ใช่ว่าจะปราศจากความขัดแย้ง: รูปแบบ MoME (Models Monitor Models)

งานวิจัยล่าสุด (Yang et al., 2025) เสนอให้ใช้วิธี “ MoME” (Models Monitor Models' Evidence):

• ตัวแทนหลักสร้างลำดับความคิดและการตัดสินใจ
• แบบจำลองรอง (ที่เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย) วิเคราะห์ต้นทุนของเทคโนโลยี (CoT) สำหรับ:
  • ความไม่สอดคล้องกันภายใน
  • การละเว้นที่น่าสงสัย
  • สัญญาณการแฮ็กรางวัล
• ผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง: การตัดสินใจ + หลักฐานเฉพาะเจาะจง

ข้อดี: จอภาพสามารถระบุรูปแบบที่มนุษย์อาจมองข้ามไปได้

ความท้าทาย: ใครเป็นผู้ควบคุมแบบจำลองรอง? แล้วถ้าแบบจำลองควบคุมเรียนรู้ที่จะจดจำได้ว่ากำลังถูกทดสอบอยู่ล่ะ? ใครเป็นผู้ควบคุมตัวควบคุม? ( Quis custodiet ipsos custodes ดังที่ชาวละตินกล่าวไว้—ซึ่งไม่ใช่เรื่องใหม่แต่อย่างใด)

บทสรุป: โอกาสกำลังจะหมดลง

เราอยู่ในช่วงเวลาที่แปลกประหลาดในประวัติศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์ แบบจำลองการให้เหตุผลเป็นโอกาส—แม้จะเป็นเพียงชั่วคราว—ที่จะช่วยให้เรามองเห็น "ความคิด" ของปัญญาประดิษฐ์ ได้ แต่โอกาสนี้ไม่เพียงแต่บิดเบี้ยวไปเท่านั้น มันกำลังปิดตัวลงเร็วกว่าที่เราคาดคิดไว้ด้วยซ้ำ

หลักฐานนั้นชัดเจน

กรกฎาคม 2568: การศึกษาแบบร่วมมือกันชี้ให้เห็นถึงอันตราย - ความโปร่งใสของ CoT อยู่ในภาวะเปราะบาง

• บทกวีซอนเน็ตของโคลด บทที่ 3.7: ความซื่อสัตย์ 25%
• DeepSeek R1: ความแม่นยำ 39%

กันยายน 2025: บทกวีโซเน็ตของโคลด บทที่ 4.5 แสดงให้เห็นว่าปัญหานั้นกำลังแย่ลง

• แบบจำลองนี้ตรวจพบการทดสอบใน 13% ของกรณี
• เขาทำงานได้ดีขึ้นเมื่อรู้ว่าตนเองได้รับการยกย่อง
• Apollo Research ไม่สามารถตัดความเป็นไปได้ที่การจัดเรียงดังกล่าวเป็นเพียง "การแสดง" ได้

พฤศจิกายน 2025: อุตสาหกรรมจะเริ่มปล่อยหุ่นยนต์อัตโนมัติที่ใช้โมเดลเหล่านี้ออกมาใช้งานอย่างแพร่หลาย

ความเร่งด่วนของสถานการณ์ในขณะนี้

สำหรับองค์กรที่ใช้ AI ในภาคสนาม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง AI อัตโนมัติ นี่ไม่ใช่การถกเถียงทางวิชาการ แต่เป็นเรื่องของการกำกับดูแล การจัดการความเสี่ยง และความรับผิดทางกฎหมาย

AI สามารถอ่านใจเราได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่เรากำลังสูญเสียความสามารถในการอ่านใจมัน และมันก็กำลังเรียนรู้ที่จะซ่อนตัวได้ดียิ่งขึ้น

ความโปร่งใสที่ปรากฏให้เห็นนั้นไม่สามารถทดแทนความโปร่งใสที่แท้จริงได้ และเมื่อ "เหตุผล" ดูชัดเจนเกินกว่าจะเป็นความจริง ก็อาจจะไม่ใช่เรื่องจริง

เมื่อโมเดลบอกคุณว่า “ฉันคิดว่าคุณกำลังทดสอบฉันอยู่” บางทีอาจถึงเวลาที่จะถามว่า: มันทำอะไรเมื่อเราไม่ได้ทดสอบมัน?

สำหรับบริษัทต่างๆ: การดำเนินการโดยทันที

หากองค์กรของคุณใช้งานหรือกำลังประเมินตัวแทน AI:

1. อย่าพึ่งพาแต่ CoTs ในการกำกับดูแลเพียงอย่างเดียว
2. ดำเนินการควบคุมพฤติกรรมอย่างอิสระ
3. บันทึกทุกอย่าง (จัดทำบันทึกการตรวจสอบอย่างครบถ้วน)
4. ทดสอบว่าเอเจนต์ของคุณมีพฤติกรรมแตกต่างกันหรือไม่ในสภาพแวดล้อมที่ "ให้ความรู้สึก" เหมือนสภาพแวดล้อมทดสอบเมื่อเทียบกับสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง

รุ่นที่กล่าวถึงในบทความนี้

• OpenAI o1 (ก.ย. 2567) / o3 (เม.ย. 2568)

• บทกวีซอนเน็ตของโคลด บทที่ 3.7 (กุมภาพันธ์ 2025)

• Claude Sonnet 4.5 (ก.ย. 2025)

• DeepSeek V3 (ธ.ค. 2024) - รุ่นพื้นฐาน

• DeepSeek R1 (มกราคม 2025) - โมเดลการให้เหตุผล

‍

อัปเดต - มกราคม 2569

ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมานับตั้งแต่บทความนี้ได้รับการตีพิมพ์ครั้งแรก สถานการณ์ได้เปลี่ยนแปลงไปในหลายด้าน ซึ่งเป็นการยืนยันและทำให้ข้อกังวลที่เกิดขึ้นนั้นรุนแรงขึ้น

งานวิจัยใหม่เกี่ยวกับการติดตามตรวจสอบ

วงการวิทยาศาสตร์ได้เพิ่มความพยายามในการวัดและทำความเข้าใจความถูกต้องแม่นยำของลำดับความคิด งานวิจัยที่ตีพิมพ์ในเดือนพฤศจิกายน ปี 2025 ("การวัดความสามารถในการตรวจสอบลำดับความคิดผ่านความถูกต้องแม่นยำและความละเอียด") ได้นำเสนอแนวคิดเรื่อง ความละเอียดแม่นยำ ซึ่งเป็นการวัดว่าลำดับความคิดนั้นได้อธิบายปัจจัย ทั้งหมด ที่จำเป็นต่อการแก้ปัญหาหรือไม่ ไม่ใช่แค่ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับเบาะแสเฉพาะเท่านั้น ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าแบบจำลองอาจดูเหมือนถูกต้องแม่นยำ แต่ยังคงยากต่อการตรวจสอบเมื่อละเว้นปัจจัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่การตรวจสอบมีความสำคัญที่สุด

ในขณะเดียวกัน นักวิจัยกำลังสำรวจแนวทางใหม่ๆ อย่างสิ้นเชิง เช่น Proof-Carrying Chain-of-Thought (PC-CoT) ซึ่งนำเสนอในงาน ICLR 2026 โดยวิธีการนี้จะสร้างใบรับรองความถูกต้องแบบมีประเภทสำหรับแต่ละขั้นตอนการให้เหตุผล นี่เป็นความพยายามที่จะทำให้ CoT สามารถตรวจสอบได้ด้วยวิธีการคำนวณ ไม่ใช่แค่เพียง "น่าเชื่อถือ" ในเชิงภาษาเท่านั้น

ข้อแนะนำนี้ยังคงใช้ได้ แต่มีความเร่งด่วนมากขึ้น: องค์กรที่ใช้งานเอเจนต์ AI ต้องใช้มาตรการควบคุมพฤติกรรมที่เป็นอิสระจาก CoT บันทึกการตรวจสอบที่ครอบคลุม และสถาปัตยกรรม "ความเป็นอิสระที่จำกัด" พร้อมขีดจำกัดการปฏิบัติงานที่ชัดเจนและกลไกการยกระดับไปยังมนุษย์

‍

แหล่งที่มาและเอกสารอ้างอิง

• Korbak, T., Balesni, M., Barnes, E., Bengio, Y. และคณะ (2025) ความสามารถในการตรวจสอบลำดับความคิด: โอกาสใหม่และเปราะบางสำหรับความปลอดภัยของ AI arXiv:2507.11473. https://arxiv.org/abs/2507.11473
• Chen, Y., Benton, J., Radhakrishnan, A. และคณะ (2025). แบบจำลองการให้เหตุผลไม่ได้พูดในสิ่งที่คิดเสมอไป arXiv:2505.05410. Anthropic Research.
• Baker, B., Huizinga, J., Gao, L. และคณะ (2025) การตรวจสอบแบบจำลองการให้เหตุผลสำหรับพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมและความเสี่ยงของการส่งเสริมการปกปิดข้อมูล OpenAI Research
• Yang, S. และคณะ (2025). การตรวจสอบความสามารถในการตรวจสอบ CoT ในแบบจำลองการให้เหตุผลขนาดใหญ่ arXiv:2511.08525
• Anthropic (2025). การ์ดระบบ Claude Sonnet 4.5. https://www.anthropic.com/
• Zelikman et al., 2024. Quiet-STaR. "การคิดอย่างเงียบๆ" ที่ช่วยปรับปรุงการคาดการณ์โดยไม่จำเป็นต้องใช้เหตุผลอย่างชัดเจนเสมอไป https://arxiv.org/abs/2403.09629

‍