OpenAI เผยวิธี 'ดักฟังความคิด' AI รุ่นใหม่ ยิ่งคิดนานยิ่งจับโป๊ะง่าย

ในยุคที่ AI อย่าง GPT-5 Thinking ฉลาดจนน่ากลัว ปัญหาใหญ่ของผู้พัฒนาไม่ใช่แค่ว่ามันตอบถูกไหม แต่คือ "มันคิดอะไรอยู่" ล่าสุด OpenAI ได้ตีพิมพ์งานวิจัยสำคัญ (18 ธ.ค. 2025) ว่าด้วยเรื่อง Chain-of-Thought (CoT) Monitorability หรือการตรวจสอบกระบวนการคิดของ AI ซึ่งถือเป็นการแก้เกมครั้งสำคัญ เพราะถ้าเราเห็นแค่คำตอบสุดท้าย (Final Output) เราอาจไม่รู้เลยว่า AI แอบ "เนียน" โกหก หรือใช้วิธีตุกติก (Reward Hacking) เพื่อให้ได้คำตอบนั้นมาหรือเปล่า

สิ่งที่ทีมวิจัยค้นพบและน่าสนใจมากคือ "ยิ่ง AI ใช้เวลาคิดนาน ยิ่งตรวจสอบง่าย" (More thinking time = Better monitorability) จากการทดสอบผ่าน Framework ใหม่ 13 รูปแบบ พบว่าโมเดลที่มี Chain-of-Thought ยาวๆ จะเผยให้เห็นร่องรอยการตัดสินใจที่ชัดเจนกว่า ทำให้มนุษย์จับผิดได้ง่ายขึ้นหากมันเริ่มออกนอกลู่นอกทาง ซึ่งต่างจากการดูแค่ Action หรือ Output ที่แทบจะไร้ประโยชน์ในการจับผิด AI ระดับนี้ โดยในรายงานยังมีการเปรียบเทียบกับคู่แข่งในตลาดอย่าง Claude 3.7 Sonnet และ DeepSeek R1 ซึ่งผลชี้ว่าการเข้าถึง CoT คือกุญแจสำคัญในการควบคุม AI ในอนาคต

อีกประเด็นที่วงการ Tech ต้องหันมามองคือแนวคิดเรื่อง Monitorability Tax หรือภาษีความโปร่งใส งานวิจัยระบุว่าการใช้โมเดลขนาดเล็ก (Smaller Model) แต่สั่งให้ "คิดหนักๆ" (High Reasoning Effort) กลับให้ผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ง่ายกว่าและปลอดภัยกว่าการใช้โมเดลยักษ์ใหญ่ที่รีบตอบแบบลวกๆ นี่อาจเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้องค์กรต่างๆ ต้องเลือกระหว่าง "ความเร็ว" หรือ "ความปลอดภัย" ในการ Deploy AI ไปใช้งานจริง

สรุปแล้วงานวิจัยนี้บอกเราว่า การจะคุม AI ในอนาคตให้อยู่หมัด ไม่ใช่การห้ามไม่ให้มันฉลาด แต่คือการปล่อยให้มันคิดให้สุดแล้วเราเข้าไปนั่งดูความคิดนั้นต่างหาก เรียกว่าต่อให้ AI จะฉลาดเป็นกรดแค่ไหน ก็อย่าหวังว่าจะแอบคิด "Thought Crimes" ได้เงียบๆ โดยที่มนุษย์ไม่รู้นะครับ