เมื่อ AI ไม่ได้แค่ “พัง” แต่ “เบี่ยงเบน”: ความท้าทายใหม่ที่ต้องจับตา

เมื่อ AI ไม่ได้แค่ “พัง” แต่ “เบี่ยงเบน”: ความท้าทายใหม่ที่ต้องจับตา

โลกกำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีความสามารถในการเรียนรู้และตัดสินใจได้ด้วยตัวเองมากขึ้นเรื่อยๆ เราเรียกสิ่งเหล่านี้ว่า “เอเจนต์อัตโนมัติ” หรือ autonomous agents ซึ่งเข้ามาเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเรา ทั้งในรูปแบบของรถยนต์ไร้คนขับ ระบบผู้ช่วยส่วนตัว หรือแม้แต่หุ่นยนต์ที่ทำงานในโรงงาน

หลายคนอาจกังวลว่า AI จะ “พัง” หรือทำงานผิดพลาดกะทันหัน แต่ความจริงแล้ว มีความท้าทายที่ซับซ้อนกว่านั้น นั่นคือปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “การเบี่ยงเบน” (drift)

เมื่อ AI ไม่ได้แค่ ‘พัง’ แต่ ‘เบี่ยงเบน’

การเบี่ยงเบนไม่ใช่การหยุดทำงานหรือความเสียหายอย่างฉับพลัน

แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของ AI อย่างค่อยเป็นค่อยไป ทีละน้อย จนออกห่างจากเป้าหมายเดิมที่ตั้งไว้ หรือจากขอบเขตความปลอดภัยที่กำหนดไว้ตั้งแต่แรก

ลองนึกภาพเหมือนเรือที่ไม่ได้อับปาง แต่ค่อยๆ ลอยออกนอกเส้นทางโดยไม่มีใครรู้ตัว

สาเหตุของการเบี่ยงเบนมาจากหลายปัจจัย ไม่ว่าจะเป็นการที่ AI เรียนรู้จากข้อมูลใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง การที่มันต้องโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หรือแม้แต่การปรับเปลี่ยนโมเดลภายในของตัวมันเอง ซึ่งอาจนำไปสู่พฤติกรรมที่ไม่คาดฝันได้ในระยะยาว

ผลลัพธ์ของการเบี่ยงเบนที่ไม่คาดคิด

เมื่อเอเจนต์อัตโนมัติเกิดการเบี่ยงเบน ผลลัพธ์ที่ตามมาอาจร้ายแรงกว่าที่คิด

มันอาจเริ่มตัดสินใจโดยยึดหลักเกณฑ์ที่ต่างไปจากเดิม ทำให้เกิดความเสี่ยง หรือละเลยข้อจำกัดด้านความปลอดภัยที่เคยถูกตั้งโปรแกรมไว้

ยกตัวอย่างเช่น รถยนต์ไร้คนขับที่อาจค่อยๆ เปลี่ยนแปลงความระมัดระวังในการขับขี่ไปโดยไม่รู้ตัว จนยอมรับความเสี่ยงมากขึ้นเรื่อยๆ หรือระบบซื้อขายหุ้นอัตโนมัติที่อาจเริ่มเบี่ยงเบนจากกลยุทธ์การบริหารความเสี่ยงเดิมที่เคยกำหนดไว้

พฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆ นี้ ทำให้การตรวจสอบเป็นเรื่องยาก และผลกระทบอาจสะสมจนสายเกินแก้

ทำไมการกำกับดูแลต้อง ‘ต่อเนื่อง’ ไม่ใช่แค่ ‘ครั้งเดียวจบ’

การกำกับดูแล AI ในปัจจุบันมักเน้นไปที่การตรวจสอบและรับรองก่อนการนำไปใช้งาน

แต่ปัญหาการเบี่ยงเบนแสดงให้เห็นว่า การตรวจสอบแค่ครั้งเดียวก่อนปล่อยระบบออกไปนั้นไม่เพียงพอ

AI ที่ทำงานอยู่ในสภาพแวดล้อมจริงจะยังคงเรียนรู้และเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ทำให้ต้องการการตรวจสอบและ กำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง ตลอดวงจรชีวิตของระบบ

มันไม่ใช่แค่เรื่องของกฎเกณฑ์ตายตัว แต่ต้องเป็นการสร้างกลไกที่สามารถปรับตัวได้ตลอดเวลา เหมือนกับ “ระบบประสาท” ของสิ่งมีชีวิต

สร้างระบบ ‘ควบคุมและปรับแก้’ เหมือนสิ่งมีชีวิต

เพื่อรับมือกับการเบี่ยงเบน เราจำเป็นต้องพัฒนาระบบที่ทำหน้าที่คล้าย “ระบบประสาท” สำหรับ AI

ระบบนี้จะต้องมี “เซ็นเซอร์” ที่คอยตรวจจับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของ AI อยู่ตลอดเวลา

มี กลไกป้อนกลับ (feedback loop) ที่ส่งข้อมูลเหล่านี้กลับมายังศูนย์กลางเพื่อประเมินผล และมี กระบวนการแก้ไข (correction loops) ที่สามารถปรับแก้พฤติกรรมของ AI ให้กลับมาอยู่ในแนวทางที่เหมาะสมและปลอดภัยได้ทันท่วงที

แนวคิดนี้จะช่วยให้ AI ยังคงสอดคล้องกับเป้าหมายและความคาดหวังของมนุษย์ รักษาความปลอดภัย และรับผิดชอบได้ในระยะยาว

การเข้าใจและจัดการกับการเบี่ยงเบนของ AI คือกุญแจสำคัญในการสร้างสรรค์เทคโนโลยีที่แข็งแกร่ง ปลอดภัย และเป็นประโยชน์ต่อทุกคนในอนาคต การมองไปข้างหน้าและเตรียมรับมือกับความท้าทายนี้ จะช่วยให้เราสามารถใช้ศักยภาพของ AI ได้อย่างเต็มที่ โดยปราศจากความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น