Google เผย AI พัฒนาตัวเองยังห่างไกล แม้ช่วยเขียนโค้ดแล้วกว่า 75%

Haydn Belfield วิศวกรของ Google กล่าวว่า AI ที่พัฒนาตัวเองได้ยังคงอยู่อีกไกล แม้ว่าการทำงานอัตโนมัติที่สำคัญจะเริ่มมีบทบาทในการพัฒนาแล้วก็ตาม

ปัจจุบัน Google Deepmind ยังไม่พบหลักฐานการเร่งตัวของการวิจัย AI ที่ขับเคลื่อนโดยตัว AI เองอย่างเป็นรูปธรรม แม้ว่า AI จะเข้ามาช่วยเขียนโค้ดสำหรับใช้งานจริง (production code) มากกว่า 75 เปอร์เซ็นต์แล้วก็ตาม แต่ Belfield ระบุว่าการเปลี่ยนแปลงโค้ดราว 88 เปอร์เซ็นต์ยังคงต้องผ่านการตรวจสอบจากมนุษย์ โดยส่วนแบ่งการเปลี่ยนแปลงโค้ดที่มอบหมายให้ AI ทำงานเบ็ดเสร็จเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยจาก 7.5 เป็น 11.9 เปอร์เซ็นต์

ยิ่งงานมีความซับซ้อนและใช้เวลามากขึ้นเท่าใด โอกาสที่ AI จะจัดการได้ด้วยตัวเองก็น้อยลงเท่านั้น จากการรันเอเจนต์ Argon ภายในจำนวน 1,389 ครั้ง พบว่าอัตราความสำเร็จโดยไม่มีมนุษย์ช่วยเหลือลดลงอย่างรวดเร็วเมื่อความซับซ้อนเพิ่มขึ้น Belfield กล่าวว่า มนุษย์ยังสำคัญอย่างยิ่งต่อการวิจัยเชิงสร้างสรรค์ การออกแบบการทดลองใหม่ๆ การวินิจฉัยความไม่เสถียรระหว่างฝึกโมเดล และการวางแผนระยะยาว

การสำรวจนักวิจัยอาวุโสของ Deepmind 12 ท่านยืนยันว่า ระบบอัตโนมัติมีประสิทธิภาพสูงสุดในงานที่มีขอบเขตชัดเจนตรวจสอบได้ แต่ยังมีประสิทธิภาพต่ำที่สุดในด้านการสร้างแนวคิดทางวิทยาศาสตร์แบบปลายเปิด ในขณะที่เกณฑ์มาตรฐาน RE-Bench ของ Deepmind พบว่า Argon สามารถแก้โจทย์วิศวกรรม ML ได้เพียงครึ่งเดียว แม้จะดีกว่า Gemini 3.7 Flash ที่ทำได้ 27 เปอร์เซ็นต์ แต่ก็ยังห่างไกลจากความสมบูรณ์แบบที่ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบต้องการ

ดัชนีความสามารถของ Google ไม่พบการเร่งความเร็วในการวิจัย AI เพื่อติดตามความคืบหน้าอย่างเป็นระบบ ทีมงานได้สร้าง General Capability Index (GCI) ครอบคลุม 123 โมเดล และ 92 เกณฑ์มาตรฐาน ซึ่งผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าความสามารถของโมเดล Gemini เติบโตอย่างสม่ำเสมอประมาณ 0.1 จุดต่อเดือน โดยไม่มีการเร่งความเร็วที่ฉับพลัน สำหรับกรณีของ Gemini 4 Argon ที่อยู่เหนือเส้นแนวโน้มเล็กน้อยนั้น ทีมงานมองว่าเป็นผลจากการทุ่มทรัพยากร compute และการลงทุนขององค์กร มากกว่าจะเป็นผลจากการเร่งตัวที่ขับเคลื่อนโดย AI

ปัจจุบันทีมงานประเมินความเสี่ยงจากระบบอัตโนมัติในการวิจัยที่ขับเคลื่อนโดย AI ไว้ในระดับต่ำ แต่กำลังเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานในการวัดผลเพื่อเฝ้าระวังสัญญาณการเร่งตัวที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

สิ่งที่ Belfield พบนั้น สอดคล้องกับ งานวิจัยล่าสุด แต่ไม่ใช่ทุกคนในวงการจะเห็นด้วย โดยนักวิจัย AI ระดับโลกกว่า 20 ท่าน รวมถึง Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio และ Jakub Pachocki จาก OpenAI ได้ เตือนถึงความเป็นไปได้ของ "การระเบิดของสติปัญญา" (intelligence explosion) ซึ่งอาจบีบอัดความก้าวหน้าที่ต้องใช้เวลาหลายปีให้เหลือเพียงไม่กี่เดือนผ่านระบบอัตโนมัติภายในไม่กี่ปีข้างหน้า