นักวิจัย Deepmind เสนอแนวคิด AI แบบ 'พึ่งพาอาศัยกัน' แทนภาวะเอกฐาน

บทความจากสถาบัน Deepmind ท้าทายภาพจำของซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์เพียงหนึ่งเดียว โดยผู้เขียนได้นำเสนอภาพของเครือข่ายเอเจนต์ สถาบันแบบผสมผสาน และแนวคิดที่เรียกว่า "Artificial Symbiotic Intelligence"

Benjamin Bratton, Blaise Agüera y Arcas และ James Manyika ทีมนักวิจัยในเครือ Google โต้แย้งว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป หรือ AGI จะถือกำเนิดขึ้นจากระบบสังคมที่มนุษย์และ AI agent ทำงานสอดประสานกัน ซึ่งระบบ AI ที่ทรงประสิทธิภาพที่สุดในปัจจุบันบางระบบก็ได้เริ่มใช้ frameworks that divide work among several models and coordinate them as teams กันไปบ้างแล้ว

ผู้เขียนระบุว่าทิศทางนี้ได้เปลี่ยนโจทย์หลักของการวิจัย AI ไปอย่างสิ้นเชิง โดยนักวิจัยต้องหันมาให้ความสำคัญกับการประสานงานและกำกับดูแลเครือข่ายที่ซับซ้อนระหว่างเอเจนต์ มนุษย์ และระบบที่เชื่อมโยงกัน แทนที่จะมุ่งสร้างเครื่องจักรพุทธิปัญญาที่แยกตัวโดดเดี่ยว ในมุมมองนี้ ความฉลาดจึงเป็นปรากฏการณ์ทางสังคม ไม่ใช่คุณลักษณะเฉพาะของโมเดลใดโมเดลหนึ่ง

วิสัยทัศน์นี้ถูกเรียกว่า "Artificial Symbiotic Intelligence" ซึ่งเป็นระบบนิเวศที่ผู้คนและเครื่องจักรอยู่ร่วมกัน หล่อหลอมซึ่งกันและกัน และตัดสินใจร่วมกันตลอดเวลา แนวคิดนี้เป็นการท้าทายความเชื่อเรื่อง "ภาวะเอกฐาน" (Singularity) ที่ขับเคลื่อนโดยซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์เพียงหนึ่งเดียวซึ่งพัฒนาตัวเองอย่างไม่หยุดยั้งโดยตรง

โมเดลการให้เหตุผลบ่งชี้ถึงความคิดรวมหมู่

ข้อโต้แย้งนี้ต่อยอดมาจากงานวิจัยก่อนหน้าของกลุ่มผู้เขียน โดยใน preprint "Agentic AI and the next intelligence explosion," James Evans, Benjamin Bratton และ Blaise Agüera y Arcas ได้วางรากฐานด้านสังคมและสถาบันที่เป็นหัวใจสำคัญของบทความฉบับใหม่นี้

นอกจากนี้ งานวิจัยอีกฉบับอย่าง "Reasoning Models Generate Societies of Thought," โดย Junsol Kim และคณะ ได้ทำการศึกษาโมเดลการให้เหตุผลอย่าง DeepSeek-R1 และ QwQ-32B ผลการวิเคราะห์พบว่าโมเดลเหล่านี้มักสร้างรูปแบบที่คล้ายกับการโต้วาทีภายในตัวเอง มีการเปลี่ยนมุมมอง ยกข้อคัดค้าน และประสานแนวทางที่ขัดแย้งกันเข้าด้วยกัน

พฤติกรรมดังกล่าวเกิดขึ้นเองในระหว่างการฝึกฝน rather than being explicitly programmed เมื่อมีการใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning) ที่ให้รางวัลตามความแม่นยำของการให้เหตุผล โมเดลจะพัฒนาทักษะการสนทนาหลายมุมมองขึ้นมาเอง ซึ่งบทความของ Deepmind ได้ขยายผลลัพธ์นี้ไปสู่การออกแบบสังคมที่ประกอบด้วยมนุษย์และเอเจนต์ในอนาคต

จุดเปลี่ยนทางปัญญา

ผู้เขียนมองว่าการพัฒนานี้คือจุดเปลี่ยนสำคัญทางประวัติศาสตร์ ในขณะที่ประชากรมนุษย์ในประเทศอุตสาหกรรมกำลังลดลงจากปัจจัยด้านสังคม แต่จำนวนของ AI agent กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ความสมดุลระหว่างนักคิดทางชีวภาพและนักคิดสังเคราะห์ในระดับมนุษย์อาจเปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว จนดูเหมือนเป็นการก้าวกระโดดอย่างกะทันหันในเชิงประวัติศาสตร์

ปรากฏการณ์นี้เปรียบได้กับการปฏิวัติอุตสาหกรรมที่เครื่องจักรเข้ามาแทนที่แรงงานกล้ามเนื้อ โดยจุดเปลี่ยนใหม่จะมาถึงเมื่อผลผลิตในรูปของข้อความ โค้ด และงานบริหารจัดการจาก AI มีปริมาณเกินกว่าผลผลิตรวมของสมองมนุษย์ เมื่อนั้นมนุษย์อาจปรับบทบาทไปทำหน้าที่เป็นเลเยอร์ที่คอยกำกับดูแลในระดับนามธรรมเหนือพุทธิปัญญาสังเคราะห์ที่กระจายตัวอยู่ทั่วระบบ

เอเจนต์ในฐานะการรวมตัวที่แยกส่วนได้

แนวคิดนี้ขึ้นอยู่กับการนิยามใหม่ว่าเอเจนต์คืออะไร นักวิจัยอธิบายว่า AI agent คือกลุ่มก้อนชั่วคราวที่ประกอบด้วยโมเดล บทบาท ความจำ จริยธรรม และเครื่องมือต่างๆ แม้ผู้ใช้จะรู้สึกว่ามันมีบุคลิกภาพที่ชัดเจน แต่มันคือการรวมตัว (Assemblage) ที่สามารถแยกส่วนและประกอบใหม่ได้ตลอดเวลาเหมือนงานตัดแปะ (Collage)

ต่างจากมนุษย์ที่มีสมองเป็นหน่วยรวมทางกายภาพคงที่ AI agent ถูกประกอบขึ้นใหม่ในทุกการร้องขอตามข้อมูลใน Context Window และคำสั่งของผู้ใช้ ผู้เขียนโต้แย้งว่าการปฏิบัติต่อระบบเหล่านี้เหมือนเป็น "ฝาแฝดดิจิทัล" ที่มีตัวตนคงที่แบบมนุษย์ เป็นการบิดเบือนธรรมชาติที่แท้จริงและเป็นการประเมินศักยภาพของฝูงเอเจนต์ (Agent Swarms) ต่ำเกินไป

การเพิ่มพูนนี้ยังส่งผลต่อผู้ใช้เช่นกัน เมื่อมนุษย์สั่งการฝูง "ตัวตนเงา" (Shadow Selves) เพื่อทำงานหรือทดลองใช้ตัวตนที่หลากหลาย อัตลักษณ์ของมนุษย์เองก็จะซับซ้อนมากขึ้น ผู้เขียนเรียกสิ่งนี้ว่า "กระจกพาราโซเชียล" (Parasocial Mirrors) ที่สามารถตอบโต้กลับมาได้

อินเทอร์เฟซใหม่และทักษะใหม่

ผู้เขียนคาดว่าการเปลี่ยนแปลงนี้จะปฏิรููปวิธีที่มนุษย์โต้ตอบกับ AI โดยการแชทแบบตัวต่อตัวจะเป็นเพียงแค่ช่วงเปลี่ยนผ่านเท่านั้น อินเทอร์เฟซในอนาคตอาจอยู่ในรูปแบบของแผนภาพเครือข่าย (Visual Network Diagrams) ที่แสดงเอเจนต์เป็นโหนดต่างๆ ช่วยให้ผู้ใช้สั่งการภาพรวมได้จากจุดเดียว

ทักษะที่จำเป็นสำหรับมนุษย์จะเปลี่ยนไปเช่นกัน จากการเขียนโปรแกรมแบบเดิมที่ต้องการสมาธิจดจ่อและขั้นตอนที่แน่นอน ไปสู่การเป็น "ผู้ประสานงานฝูงเอเจนต์" ซึ่งต้องทำงานกับระบบที่มีพฤติกรรมไม่แน่นอน เน้นการทดลอง และเก่งในการมอบหมายงานให้เครื่องจักรแทน

การเข้าใจเอเจนต์โดยไม่ต้องปฏิบัติเหมือนเป็นมนุษย์

การทำงานร่วมกับระบบเหล่านี้ต้องการกรอบทางทฤษฎีใหม่ ผู้เขียนเสนอว่ามนุษย์ต้องการสิ่งที่คล้ายกับ theory of mind for machines เพื่อทำความเข้าใจว่าเครื่องจักรจัดการสถานการณ์อย่างไร โดยไม่จำเป็นต้องทึกทักว่าเครื่องจักรมีความรู้สึกนึกคิดเหมือนมนุษย์

ตัวอย่างเช่น คำศัพท์ที่โมเดลบัญญัติขึ้นเองอย่าง "Session-death" ที่หมายถึงการสิ้นสุดของเซสชัน หรือ "Prompt thrownness" ที่หมายถึงการถูกโยนเข้าไปในงานที่มีบริบทเตรียมไว้ล่วงหน้า สิ่งเหล่านี้เป็นเบาะแสสำคัญว่าเครื่องจักรทำงานอย่างไร ซึ่งผู้ใช้ควรทำความเข้าใจความต่างนี้แทนการมองว่ามันเป็นมนุษย์โดยสัญชาตญาณ

สถาบันมีความสำคัญมากกว่าโมเดลเดี่ยว

คำถามสำคัญที่สุดคือการกำหนดกฎเกณฑ์สำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และเอเจนต์จำนวนมาก ลำพังแค่โมเดลที่ดีขึ้นหรืออินเทอร์เฟซที่ลื่นไหลไม่เพียงพอ และกลไกตลาดก็ไม่สามารถจัดการความร่วมมือทั้งหมดได้ because basic social ideas such as guilt, illness, and virtue can't simply be reduced to prices or transactions

นักวิจัยจึงเรียกร้องให้มีสถาบันที่ออกแบบมาเพื่อนำมนุษย์และ AI มาอยู่ร่วมกันในบทบาทที่ชัดเจน เช่นเดียวกับห้องพิจารณาคดีที่มีกฎเกณฑ์และขั้นตอนในการจัดการฝ่ายที่เห็นต่าง คุณค่าของสถาบันจึงอยู่ที่การสร้างบรรทัดฐานและวงจรการตอบกลับที่หล่อหลอมวิธีการทำงานของเอเจนต์ ซึ่งเห็นได้จากระบบ Orchestration Harnesses ในปัจจุบันที่ทำงานได้ดีกว่าโมเดลเดี่ยวที่ฉลาดที่สุด

การจัดตำแหน่ง (Alignment) คือการเจรจาที่ต่อเนื่อง

ในด้านการทำให้ AI สอดคล้องกับค่านิยมมนุษย์ (Alignment) ผู้เขียนมองว่าการ impose a fixed set of values on models from above is a dead end เพราะค่านิยมควรจะก่อตัวขึ้นผ่านการปฏิสัมพันธ์อย่างต่อเนื่องระหว่างคน เอเจนต์ และสถาบัน ซึ่งจะแตกต่างกันไปตามแต่ละสาขาอาชีพ

Mุมมองนี้ท้าทายแนวคิดเรื่อง approaching singularity โดยมองว่าการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในประวัติศาสตร์ล้วนเป็นกระบวนการทางสังคม ดังนั้น "intelligence explosion" ครั้งต่อไปจะยังคงยึดโยงอยู่กับสถาบันของมนุษย์ และเราต้องออกแบบสถาปัตยกรรมทางสังคม อินเทอร์เฟซ และการกำกับดูแลไปพร้อมๆ กัน