เจาะลึก Data Agent ลับของ OpenAI ใช้ GPT-5.2 วิเคราะห์ข้อมูลระดับ 600PB

OpenAI ออกมาเปิดเผยเบื้องหลังระบบการทำงานภายในที่น่าทึ่ง (และน่าอิจฉา) ท่ามกลางข้อมูลมหาศาลระดับ 600 Petabytes และตารางข้อมูลกว่า 7 หมื่นชุด การจะหาคำตอบทางธุรกิจสักอย่างไม่ใช่เรื่องง่าย ทีมงานเลยสร้าง "In-house AI Data Agent" ขึ้นมาใช้เองซะเลย โดยใช้พลังของ GPT-5.2 โมเดลเรือธงตัวล่าสุด ผสานกับ Codex เพื่อให้พนักงานทุกแผนกตั้งแต่ Engineering ยันฝ่ายการเงิน สามารถพิมพ์ถามคำถามยากๆ เป็นภาษาพูด แล้วได้คำตอบที่เป็น Insight พร้อมกราฟสวยๆ ในเวลาไม่กี่นาที แทนที่จะต้องเสียเวลาเป็นวันๆ นั่งงมเขียน SQL ยาวเหยียด

ความเก่งกาจของ Agent ตัวนี้คือระบบ "Context" หรือบริบทที่ซับซ้อนถึง 6 เลเยอร์ มันไม่ได้แค่จับคู่คำ แต่เข้าใจความสัมพันธ์ของข้อมูลจริงๆ ผ่านการใช้ Codex เข้าไปอ่านโค้ดเบื้องหลังว่าข้อมูลชุดนี้ถูกสร้างมายังไง (Lineage) ผสมกับความรู้ภายในองค์กร (Institutional Knowledge) จาก Slack และ Docs ต่างๆ ที่น่าสนใจคือมันมี "Memory" ระบบความจำที่เรียนรู้ได้ ถ้าผู้ใช้เคยแก้ความเข้าใจผิดให้มันครั้งนึง ครั้งหน้ามันจะจำได้และไม่พลาดเรื่องเดิมอีก ทำให้ยิ่งใช้ยิ่งฉลาดขึ้น

การทำงานของมันถูกออกแบบมาให้เหมือน "เพื่อนร่วมงาน" หัวกะทิ คือถ้าเราสั่งงานไม่เคลียร์ มันจะถามกลับเพื่อให้แน่ใจ และมีกระบวนการคิดแบบ Self-correction คือถ้าลองรันคำสั่ง SQL แล้วผลลัพธ์ดูทะแม่งๆ (เช่น ข้อมูลหายหมด) มันจะตรวจสอบตัวเอง หาสาเหตุ แล้วลองวิธีใหม่จนกว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง โดยที่ยังรักษาความปลอดภัยแบบ Pass-through permission คือผู้ใช้จะเห็นข้อมูลได้เฉพาะเท่าที่ตัวเองมีสิทธิ์เข้าถึงเท่านั้น

ทีม OpenAI ทิ้งท้ายบทเรียนสำคัญจากการสร้างระบบนี้ว่า "Meaning Lives in Code" หรือความหมายที่แท้จริงของข้อมูลซ่อนอยู่ในโค้ดที่สร้างมันขึ้นมา ไม่ใช่แค่ใน Metadata และการให้เครื่องมือ AI เยอะเกินไปอาจทำให้มันสับสน (Less is More) อ่านจบแล้วก็ได้แต่คิดว่า เมื่อไหร่บริษัททั่วไปจะมีผู้ช่วยที่ฉลาดและเข้าใจงานระดับนี้บ้าง คงช่วยลดงานแก้บั๊ก SQL ไปได้เยอะเลยทีเดียว