🤖 AI อัจฉริยะ แต่ "ไม่" เข้าใจ? ผลกระทบต่อชีวิตคนไข้ ที่เราต้องรีบแก้!
เคยสงสัยไหมครับว่าแค่คำง่ายๆ อย่างคำว่า 'ไม่' จะกลายเป็นอุปสรรคใหญ่ของ AI อัจฉริยะ ได้? ในขณะที่เด็กเล็กเรียนรู้มันได้ในพริบตา แต่โมเดล AI หลายตัวกลับ 'ไม่' เข้าใจ คำปฏิเสธอย่าง "no" หรือ "not" อย่างถ่องแท้ และนี่คือ หลุมพรางอันตราย ที่อาจส่งผลถึงชีวิตในโลกการแพทย์
🚨 เมื่อ AI วินิจฉัย "ไม่" ถูกต้อง: ภาพจำลองที่ชวนตกใจ
ลองนึกภาพตามนะ: โมเดล AI ทางการแพทย์ที่ไม่สามารถแยกแยะระหว่างภาพเอ็กซเรย์ที่ถูกระบุว่า "มีสัญญาณของโรคปอดบวม" กับภาพที่ถูกระบุว่า "ไม่มีสัญญาณของโรคปอดบวม" ได้อย่างถูกต้อง ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยนี้ อาจส่งผลถึงชีวิตของผู้ป่วยได้เลยนะ คิดดูสิว่ามันน่ากลัวแค่ไหน
🧠 ทำไม AI แสนฉลาด ถึง 'ไม่' เข้าใจเรื่องง่ายๆ?
อาจฟังดูน่าประหลาดใจที่ AI อันซับซ้อนในปัจจุบันยังคงติดกับดักเรื่องพื้นฐานนี้ "พวกมันทั้งหมดแย่ในบางแง่มุม" คุณ Kumail Alhamoud จากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) กล่าว
เขาและทีมวิจัยได้รวบรวมภาพหลายพันคู่พร้อมคำบรรยาย โดยที่แต่ละคู่จะมีภาพที่แสดงวัตถุหนึ่ง และอีกภาพที่แสดงวัตถุอีกอย่าง
ทีมวิจัยได้ทดสอบกับโมเดล CLIP ของ OpenAI จำนวน 10 เวอร์ชัน ซึ่งผสานความเข้าใจด้านภาษาเข้ากับการวิเคราะห์ภาพ และโมเดล AIMV2 ของ Apple ซึ่งเป็นโมเดลวิสัยทัศน์-ภาษา (Vision-Language Models หรือ VLMs) อีกหนึ่งตัว รวมถึง CLIP 2 เวอร์ชันที่ได้รับการฝึกฝนมาเพื่อตีความภาพทางการแพทย์โดยเฉพาะ
📉 เปิดผลทดสอบ: จุดอ่อนของ AI อยู่ตรงไหน?
เมื่อนักวิจัยขอให้ AI ดึงภาพวัตถุเฉพาะ AI ทำได้แม่นยำประมาณ 80% แต่พอเพิ่มเงื่อนไขปฏิเสธ เช่น ขอภาพ "โต๊ะที่ไม่มีเก้าอี้" ประสิทธิภาพของโมเดลกลับลดฮวบ เหลือประมาณ 65% หรือต่ำกว่านั้นมาก!
การทดสอบที่สองได้ท้าทายให้ AI เลือกคำบรรยายที่แม่นยำที่สุดจาก 4 ตัวเลือก สำหรับภาพหนึ่งภาพ โดยเฉพาะในด้านการแพทย์ โมเดล CLIP ที่ฝึกฝนด้านภาพถ่ายทางการแพทย์มาโดยเฉพาะ ถูกขอให้เลือกระหว่าง 2 ตัวเลือกที่อธิบายสภาวะทางการแพทย์บนภาพเอ็กซเรย์ เช่น ภาพที่แสดงหลักฐานของโรคปอดบวม กับภาพที่ระบุว่า "ไม่มีโรคปอดบวม"
ผลคือโมเดลที่ทำงานได้ดีที่สุดยังทำคะแนนได้เพียง 40% หรือต่ำกว่านั้น!
🧩 'ไม่' ที่ไม่ใช่แค่ปฏิเสธ: ทำไมคำนี้ถึงยากสำหรับ AI?
ทั้งโมเดลวิสัยทัศน์-ภาษา (Vision-Language Models หรือ VLMs) และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models หรือ LLMs) ที่ใช้ใน AI Chatbot ล้วนถูกพัฒนามาจาก "โมเดล Transformer" ที่ Google เป็นผู้ริเริ่ม
โมเดลเหล่านี้ "เก่งมากในการจับความหมายที่ขึ้นอยู่กับบริบท" ของชุดคำต่างๆ คุณ Karin Verspoor จากสถาบันเทคโนโลยีรอยัลเมลเบิร์น ในออสเตรเลีย กล่าว
แต่ "not" และ "no" ทำงานโดยอิสระจากความหมายตามบริบท และ "สามารถปรากฏได้หลายที่ในประโยคใดก็ได้" นั่นแหละคือความท้าทายสำคัญ
🌍 ผลกระทบสะเทือนวงการแพทย์: ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ?
"ในการใช้งานทางคลินิก การปฏิเสธข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง การรู้ว่าผู้ป่วยมีสัญญาณและอาการอะไรบ้าง สิ่งใดที่ยืนยันได้ว่า "ไม่มีอยู่จริง" เป็นสิ่งสำคัญในการระบุลักษณะของภาวะ เพื่อตัดการวินิจฉัยบางอย่างออกไป" คุณ Verspoor ย้ำ
การฝึกฝนโมเดล VLMs โดยเฉพาะกับตัวอย่างคำปฏิเสธช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดึงข้อมูลได้ 10% และในการตอบคำถามแบบปรนัยได้ถึง 30%
แต่ Marzyeh Ghassemi สมาชิกทีมวิจัยจาก MIT กล่าวว่า นี่ไม่ได้เป็นการแก้ไขปัญหาพื้นฐานที่แท้จริง "วิธีแก้ปัญหาหลายอย่างที่เราคิดค้นขึ้นมาเป็นเหมือนการแปะพลาสเตอร์ มันไม่ได้แก้ปัญหาพื้นฐานเลย" เธออธิบาย
🏠 ถึงเวลาไทยต้องตระหนัก: เราจะรับมืออย่างไร?
เรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวเราเลยครับ เพราะการพัฒนา AI ทางการแพทย์ในไทยกำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ถ้าโมเดลเหล่านี้ยังแยกแยะความหมายของ 'ไม่มี' หรือ 'ไม่เป็น' ได้ไม่แม่นยำพอ ก็อาจนำไปสู่การวินิจฉัยที่คลาดเคลื่อน และสร้างผลกระทบต่อชีวิตผู้ป่วยโดยตรง
ในฐานะที่เราเป็นผู้ใช้งาน หรือแม้แต่คนทำงานด้านเทคโนโลยี เราทุกคนต้องตระหนักถึงข้อจำกัดนี้ และร่วมกันผลักดันให้มีการวิจัยและพัฒนา AI ที่เข้าใจภาษาและบริบทของมนุษย์ได้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะในมิติที่ซับซ้อนอย่างคำปฏิเสธ เพื่อให้มั่นใจว่าเทคโนโลยีที่เรานำมาใช้จะปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับคนไทยทุกคนครับ
💙 ชอบไหม? ถ้าใช่! ลองกดบันทึกไว้ก่อน แล้วค่อยแชร์ให้เพื่อนๆ ได้อ่านด้วยกันก็ได้นะ
🎯 สรุปประเด็นสำคัญ
✅ AI หลายตัวยังคงมีปัญหาในการทำความเข้าใจคำปฏิเสธ เช่น "ไม่" หรือ "no"
✅ ความเข้าใจผิดนี้อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดร้ายแรงในการวินิจฉัยทางการแพทย์
✅ โมเดล Transformer ที่ใช้ใน AI Chatbot และโมเดล VLMs ยังไม่สามารถจัดการกับคำปฏิเสธที่ปรากฏในบริบทต่างๆ ได้ดีพอ
✅ แม้การฝึกฝนเพิ่มเติมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ก็ยังไม่ใช่การแก้ปัญหาที่ต้นตอ
✅ ประเทศไทยจำเป็นต้องตระหนักถึงข้อจำกัดนี้ในการพัฒนา AI ทางการแพทย์ เพื่อความปลอดภัยของผู้ป่วย
💖 มาช่วยกันขับเคลื่อน "Witly" กันครับ!
หากเรื่องราวของวันนี้มีประโยชน์ แล้วทำให้คุณอยากรู้เรื่องอื่นๆ อีก ผมก็ดีใจมากเลยครับ ทุกการสนับสนุนผ่าน "ค่ากาแฟ" เล็กๆ น้อยๆ ของคุณ คือพลังสำคัญที่ทำให้ผมมีกำลังใจค้นคว้าแล้วก็เอาเรื่องราววิทยาศาสตร์น่ารู้แบบนี้มาเล่าให้ฟังกันอีกเรื่อยๆ และยังเป็นการช่วยสร้างพื้นที่ความรู้ดีๆ ให้กับสังคมของเราด้วยครับ
💬 แล้วคุณล่ะ...
เคยรู้เรื่องนี้มาก่อนไหมว่า AI อัจฉริยะก็มีจุดอ่อนอย่าง 'ไม่' เข้าใจคำว่า 'ไม่'? มาแบ่งปันความคิดเห็นกันได้เลยนะ
🔎 แหล่งอ้างอิงเพิ่มเติม
1. Alhamoud, K., et al. (2025). Vision-Language Models Do Not Understand Negation. arXiv. http://doi.org/g9j5rx
ดูเพิ่มเติมในซีรีส์
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
