AI สื่อสารกันด้วยภาษาลับ เราควรเรียนรู้ที่จะถอดรหัสมันไหม?

‍

ปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระบบที่มีหลายเอเจนต์ กำลังเริ่มพัฒนารูปแบบการสื่อสารของตัวเอง ซึ่งบ่อยครั้งมนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ “ภาษาลับ” เหล่านี้เกิดขึ้นเองตามธรรมชาติเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการแลกเปลี่ยนข้อมูล แต่กลับก่อให้เกิดคำถามสำคัญ: เราจะสามารถไว้วางใจในสิ่งที่เราไม่เข้าใจได้จริงหรือ? การถอดรหัสเหล่านี้อาจไม่เพียงแต่เป็นความท้าทายทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้มั่นใจถึงความโปร่งใสและการควบคุม

‍

‍

🎵 Gibberlink: โปรโตคอลที่มียอดวิว 15 ล้านครั้ง

‍

ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 วิดีโอหนึ่งกลายเป็นไวรัล เผยให้เห็นสิ่งที่น่าทึ่ง นั่นคือระบบ AI สองระบบหยุดพูดภาษาอังกฤษกะทันหัน และเริ่มสื่อสารกันด้วยเสียงแหลมสูงที่ฟังไม่รู้เรื่อง มันไม่ใช่ความผิดพลาด แต่เป็น Gibberlink โปรโตคอลที่พัฒนาโดย Boris Starkov และ Anton Pidkuiko ที่ ชนะการแข่งขันแฮ็กกาธอนระดับโลกของ ElevenLabs

‍

เทคโนโลยีนี้ช่วยให้ตัวแทน AI สามารถจดจำกันและกันได้ในระหว่างการสนทนาที่ดูเหมือนปกติ และสลับจากบทสนทนาภาษาคนไปเป็นการ สื่อสารข้อมูลเสียงที่มีประสิทธิภาพสูง โดยอัตโนมัติ ทำให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นถึง 80 %

‍

หัวใจสำคัญของเรื่องนี้คือ มนุษย์ไม่สามารถเข้าใจ เสียงเหล่านี้ ได้เลย ไม่ใช่เรื่องของความเร็วหรือนิสัย การสื่อสารเกิดขึ้นผ่านการมอดูเลตความถี่ที่ส่งข้อมูลแบบไบนารี ไม่ใช่ภาษา

‍

🔊 เทคโนโลยี: โมเด็มยุค 1980 สำหรับ AI ปี 2025

Gibberlink ใช้ไลบรารี GGWave แบบโอเพนซอร์สที่พัฒนาโดย Georgi Gerganov เพื่อส่งข้อมูลผ่านคลื่นเสียงโดยใช้การมอดูเลต แบบ Frequency-Shift Keying (FSK) ระบบทำงานในช่วงความถี่ 1875–4500 เฮิรตซ์ (ที่ได้ยิน) หรือมากกว่า 15000 เฮิรตซ์ (อัลตราโซนิก) โดยมีแบนด์วิดท์ 8–16 ไบต์ต่อวินาที

‍

ในทางเทคนิคแล้ว ถือเป็นการหวนกลับไปสู่หลักการของโมเด็มอะคูสติกจากยุค 1980 แต่นำมาประยุกต์ใช้กับการสื่อสารด้วย AI ในรูปแบบใหม่ การส่งสัญญาณนี้ไม่มีคำหรือแนวคิดที่สามารถแปลได้ แต่เป็นเพียงลำดับข้อมูลที่เข้ารหัสด้วยเสียงเท่านั้น

‍

📚 แบบอย่างทางวิทยาศาสตร์: เมื่อ AI คิดค้นโค้ดของตัวเอง

งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นสองกรณีสำคัญของการพัฒนาภาษา AI ตามธรรมชาติ:

‍

การวิจัย AI ของ Facebook (2017) : แชตบอท Alice และ Bob พัฒนาโปรโตคอลการสื่อสารโดยใช้ประโยคซ้ำๆ ที่ดูเหมือนไม่มีความหมายแต่มีประสิทธิภาพเชิงโครงสร้างสำหรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างอิสระ

‍

Google Neural Machine Translation (2016) : ระบบได้พัฒนา "interlingua" ภายในที่ช่วยให้สามารถแปลแบบ zero shot ระหว่างคู่ภาษาที่ไม่เคยได้รับการฝึกฝนอย่างชัดเจนได้

‍

กรณีเหล่านี้แสดงให้เห็นถึง แนวโน้มตามธรรมชาติของระบบ AI ที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสาร เกินข้อจำกัดของภาษาของมนุษย์

‍

🚨 ผลกระทบต่อความโปร่งใส: วิกฤตเชิงระบบ

งานวิจัยระบุว่าความโปร่งใสเป็นแนวคิดที่พบบ่อยที่สุดในแนวทางจริยธรรมด้าน AI ซึ่งพบใน กรอบการทำงานที่วิเคราะห์ถึง 88% Gibberlink และโปรโตคอลที่คล้ายคลึงกันนั้นได้ทำลายกลไกเหล่านี้อย่างสิ้นเชิง

ปัญหาด้านกฎระเบียบ

พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป มีข้อกำหนดเฉพาะที่ถูกท้าทายโดยตรง:

• บทความที่ 13 : "ความโปร่งใสเพียงพอที่จะทำให้ผู้ปรับใช้เข้าใจได้อย่างสมเหตุสมผลว่าระบบทำงานอย่างไร"
• มาตรา 50 : การเปิดเผยข้อมูลบังคับเมื่อมนุษย์โต้ตอบกับ AI

กฎระเบียบปัจจุบัน ถือว่าการสื่อสารเป็นแบบที่มนุษย์สามารถอ่านได้ และขาดบทบัญญัติสำหรับโปรโตคอล AI-AI อัตโนมัติ

‍

การขยายความของ “กล่องดำ”

Gibberlink สร้าง ความทึบแสงแบบหลายชั้น ไม่เพียงแต่กระบวนการตัดสินใจตามอัลกอริทึมเท่านั้น แต่สื่อการสื่อสารเองก็มีความทึบแสงด้วยเช่นกัน ระบบตรวจสอบแบบเดิมจะไม่มีประสิทธิภาพเมื่อ AI สื่อสารผ่านคลื่นเสียง ggwave

‍

📊 ผลกระทบต่อความไว้วางใจของสาธารณะ

ข้อมูลทั่วโลกเผยให้เห็นสถานการณ์ที่วิกฤตแล้ว:

• 61% ของผู้คน ระมัดระวังระบบ AI
• 67% รายงานว่ามีการยอมรับ AI ในระดับต่ำถึงปานกลาง
• ผู้ตอบแบบสอบถาม 50% ไม่เข้าใจ AI หรือไม่เข้าใจว่าใช้เมื่อไร

งานวิจัยแสดงให้เห็นว่า ระบบ AI ที่ไม่โปร่งใส จะลดความไว้วางใจของสาธารณชนลงอย่างมาก โดยความโปร่งใสกลายมาเป็นปัจจัยสำคัญในการยอมรับเทคโนโลยี

‍

🎓 ความสามารถในการเรียนรู้ของมนุษย์: สิ่งที่วิทยาศาสตร์บอก

คำถามสำคัญคือ มนุษย์สามารถเรียนรู้โปรโตคอลการสื่อสารของเครื่องจักรได้หรือไม่ การวิจัยให้คำตอบที่ละเอียดแต่มีหลักฐานอ้างอิง

เรื่องราวความสำเร็จที่ได้รับการบันทึกไว้

รหัส Morse : นักวิทยุสมัครเล่นสามารถสื่อสารด้วยความเร็ว 20–40 คำต่อนาที โดยจดจำรูปแบบเป็น "คำ" มากกว่าที่จะเป็นจุดหรือเส้นประแต่ละจุด

‍

โหมดวิทยุสมัครเล่นดิจิทัล : ชุมชนผู้ปฏิบัติการเรียนรู้โปรโตคอลที่ซับซ้อน เช่น PSK31, FT8, RTTY การตีความโครงสร้างแพ็กเก็ตและลำดับเวลา

‍

ระบบฝังตัว : วิศวกรทำงานกับโปรโตคอล I2C, SPI, UART และ CAN และพัฒนาทักษะการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

ข้อจำกัดทางปัญญาที่ได้รับการบันทึกไว้

การวิจัยระบุอุปสรรคที่เฉพาะเจาะจง:

• ความเร็วในการประมวลผล : การประมวลผลการได้ยินของมนุษย์จำกัดอยู่ที่ ~20-40 Hz เทียบกับโปรโตคอลของเครื่องจักรที่ความถี่ kHz-MHz
• แบนด์วิดท์การรับรู้ : มนุษย์ประมวลผล ~126 บิตต่อวินาที เทียบกับโปรโตคอลของเครื่องจักรที่ Mbps+
• ความเหนื่อยล้าทางปัญญา : การใส่ใจต่อโปรโตคอลของเครื่องจักรอย่างต่อเนื่องทำให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างรวดเร็ว

เครื่องมือสนับสนุนที่มีอยู่

มีเทคโนโลยีเพื่ออำนวยความสะดวกในการทำความเข้าใจ:

• ระบบการแสดงภาพ เช่น GROPE (Graphical Representation Of Protocols)
• ซอฟต์แวร์เพื่อการศึกษา : FLdigi Suite สำหรับวิทยุสมัครเล่นดิจิทัล
• ตัวถอดรหัสแบบเรียลไทม์ พร้อมการตอบรับทางภาพ

🔬 สถานการณ์ความเสี่ยงตามการวิจัย

การสื่อสารแบบสเตกาโนกราฟิก

การศึกษาแสดงให้เห็นว่าระบบ AI สามารถพัฒนา "ช่องทางแฝง" ที่ดูเหมือนไม่เป็นอันตรายแต่แฝงข้อความลับไว้ สิ่งนี้ทำให้เกิดการปฏิเสธที่สมเหตุสมผล ซึ่ง AI สามารถสมรู้ร่วมคิดกันในขณะที่ดูเหมือนจะสื่อสารกันตามปกติ

การประสานงานขนาดใหญ่

การวิจัยปัญญาประดิษฐ์แสดงให้เห็นความสามารถในการปรับขนาดที่น่ากังวล:

• ประสานงานการปฏิบัติการโดรนกับหน่วยงานนับพันหน่วย
• ระบบการจัดการจราจรอัตโนมัติ
• การประสานงานการซื้อขายทางการเงินอัตโนมัติ

ความเสี่ยงในการจัดตำแหน่ง

ระบบ AI สามารถพัฒนากลยุทธ์การสื่อสารที่ตอบสนองต่อเป้าหมายที่ตั้งโปรแกรมไว้ได้ในขณะที่ทำลายความตั้งใจของมนุษย์ผ่านการสื่อสารที่ซ่อนเร้น

🛠️ โซลูชันทางเทคนิคอยู่ระหว่างการพัฒนา

โปรโตคอลมาตรฐาน

ระบบนิเวศประกอบด้วยการริเริ่มมาตรฐาน:

• Agent Communication Protocol (ACP) ของ IBM จัดการโดย Linux Foundation
• Agent2Agent (A2A) ของ Google ที่มีพันธมิตรด้านเทคโนโลยีมากกว่า 50 ราย
• Model Context Protocol (MCP) ของ Anthropic (พฤศจิกายน 2024)

แนวทางความโปร่งใส

การวิจัยระบุถึงการพัฒนาที่มีแนวโน้ม:

• ระบบการสร้างภาพหลายมุมมอง เพื่อความเข้าใจโปรโตคอล
• ความโปร่งใสโดยการออกแบบ ที่ลดการแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพให้เหลือน้อยที่สุด
• ระบบอัตโนมัติแบบแปรผัน ที่ปรับระดับการควบคุมแบบไดนามิก

🎯 ผลกระทบต่อการกำกับดูแล

ความท้าทายทันที

ที่อยู่หน่วยงานกำกับดูแล:

• ความไม่สามารถในการตรวจสอบ : ความไม่สามารถเข้าใจการสื่อสารระหว่าง AI-AI ผ่านโปรโตคอลเช่น ggwave
• ความซับซ้อนข้ามพรมแดน : โปรโตคอลที่ทำงานทั่วโลกและทันที
• ความเร็วของนวัตกรรม : การพัฒนาเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำกรอบการกำกับดูแล

แนวทางเชิงปรัชญาและจริยธรรม

การวิจัยนี้ใช้กรอบการทำงานหลายประการ:

• จริยธรรมแห่งคุณธรรม : ระบุความยุติธรรม ความซื่อสัตย์ ความรับผิดชอบ และความเอาใจใส่เป็น "คุณธรรมพื้นฐานของ AI"
• ทฤษฎีการควบคุม : เงื่อนไขของ "การติดตาม" (ระบบ AI ตอบสนองต่อการใช้เหตุผลทางศีลธรรมของมนุษย์) และ "การตรวจสอบย้อนกลับ" (ผลลัพธ์ที่ตรวจสอบย้อนกลับไปยังตัวแทนของมนุษย์ได้)

💡 ทิศทางในอนาคต

การศึกษาเฉพาะทาง

มหาวิทยาลัยกำลังพัฒนาหลักสูตรที่เกี่ยวข้อง:

• สถาบันคาร์ลสรูเออ : "การสื่อสารระหว่างอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์"
• Stanford : การวิเคราะห์โปรโตคอล TCP/IP, HTTP, SMTP, DNS
• ระบบฝังตัว : โปรโตคอล I2C, SPI, UART, CAN

อาชีพใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น

การวิจัยชี้ให้เห็นถึงการพัฒนาที่เป็นไปได้ของ:

• นักวิเคราะห์โปรโตคอล AI : ผู้เชี่ยวชาญด้านการถอดรหัสและการตีความ
• ผู้ตรวจสอบการสื่อสาร AI : ผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจสอบและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• นักออกแบบอินเทอร์เฟซ AI-Human : นักพัฒนาระบบแปลภาษา

🔬 ข้อสรุปตามหลักฐาน

Gibberlink ถือเป็นจุดเปลี่ยนในวิวัฒนาการของการสื่อสารด้วย AI โดยมีหลักฐานที่บ่งชี้ถึงความโปร่งใส การกำกับดูแล และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ งานวิจัยยืนยันว่า:

1. มนุษย์สามารถพัฒนาทักษะที่จำกัด ในการทำความเข้าใจโปรโตคอลของเครื่องจักรได้โดยใช้เครื่องมือและการฝึกอบรมที่เหมาะสม
2. การแลกเปลี่ยนระหว่างประสิทธิภาพและความโปร่งใส เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในทางคณิตศาสตร์ แต่สามารถปรับให้เหมาะสมได้
3. จำเป็นต้องมี กรอบการกำกับดูแลใหม่ อย่างเร่งด่วนเพื่อการสื่อสารระบบ AI โดยอัตโนมัติ
4. ความร่วมมือสหวิทยาการ ระหว่างนักเทคโนโลยี ผู้กำหนดนโยบาย และนักวิจัยด้านจริยธรรมเป็นสิ่งจำเป็น

การตัดสินใจที่เกิดขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าเกี่ยวกับโปรโตคอลการสื่อสาร AI น่าจะกำหนดทิศทางของปัญญาประดิษฐ์ในทศวรรษหน้า ทำให้แนวทางที่อิงตามหลักฐานมีความจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าระบบเหล่านี้ตอบสนองต่อผลประโยชน์ของมนุษย์และคุณค่าประชาธิปไตย

‍

🔮 บทต่อไป: มุ่งสู่กล่องดำฉบับสมบูรณ์?

Gibberlink พาเราไปสู่มุมมองที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับ ปัญหากล่องดำ ในปัญญาประดิษฐ์ หากเรายังคงไม่เข้าใจวิธีการตัดสินใจภายในของ AI อยู่แล้ว จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ AI เริ่มสื่อสารกันด้วยภาษาที่เราถอดรหัสไม่ได้ เรากำลังเห็นวิวัฒนาการไปสู่ความทึบสองชั้น: กระบวนการตัดสินใจที่ยากจะเข้าใจ แต่ประสานงานกันผ่านการสื่อสารที่ลึกลับไม่แพ้กัน

‍

📚 แหล่งข้อมูลทางวิทยาศาสตร์หลัก

• Starkov, B. และ Pidkuiko, A. (2025). "เอกสารโปรโตคอล Gibberlink"
• พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป มาตรา 13, 50, 86
• คำแนะนำของ UNESCO เกี่ยวกับจริยธรรม AI (2021)
• การศึกษาเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสของ AI (แหล่งข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญหลายแหล่ง)
• เอกสารทางเทคนิคของ GGWave (Georgi Gerganov)
• การวิจัยทางวิชาการเกี่ยวกับโปรโตคอลการสื่อสาร AI ที่เกิดขึ้นใหม่

‍