รายงานระบุว่า OpenAI กำลังเตรียมเปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่พัฒนามากยิ่งขึ้น ให้มีความสามารถในการให้เหตุผลเหมือนมนุษย์
OpenAI is reportedly readying an artificial intelligence (AI) model offering more evolved humanlike reasoning.
OpenAI เตรียมเปิดตัวโมเดล AI ที่มีการให้เหตุผลเหมือนมนุษย์
รายงานระบุว่า OpenAI กำลังเตรียมเปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่พัฒนามากยิ่งขึ้น ให้มีความสามารถในการให้เหตุผลเหมือนมนุษย์
โมเดล o3 ของบริษัทใช้เวลาในการประมวลผลคำตอบมากขึ้นก่อนที่จะตอบคำถามของผู้ใช้งาน โดยมีเป้าหมายในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน ตามรายงานของ Bloomberg News เมื่อวันศุกร์ที่ 20 ธ.ค. จากงานถ่ายทอดสดของ OpenAI
ในงานนี้ OpenAI ได้เปิดเผยรายละเอียดบางส่วนเกี่ยวกับความเหนือกว่าของ o3 เมื่อเทียบกับ o1 ซึ่งเป็นโมเดลการให้เหตุผลที่เปิดตัวในเดือนกันยายนที่ผ่านมา นอกจากนี้ บริษัทยังเปิดโอกาสให้นักวิจัยด้านความปลอดภัยและความมั่นคงเข้ามาทดสอบโมเดลก่อนที่จะเปิดตัวซอฟต์แวร์ใหม่ ตามรายงานที่ระบุ
OpenAI มีแผนที่จะเปิดตัวเวอร์ชันย่อยของโมเดลที่เรียกว่า o3-mini ในช่วงปลายเดือนมกราคม และจะเปิดตัวโมเดล o3 เต็มรูปแบบในเวลาต่อมา โดย Sam Altman ซีอีโอของบริษัทกล่าวในงานนี้ โฆษกของบริษัทเสริมว่าจะไม่มีโมเดล o2 เพื่อให้ความเคารพต่อบริษัทโทรคมนาคมของอังกฤษที่ใช้ชื่อเดียวกัน
ตามรายงานของ Bloomberg การเปิดตัวครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่บริษัท AI ชั้นนำอื่น ๆ กำลังพัฒนาโมเดลที่ก้าวหน้าขึ้นอย่างต่อเนื่อง
ตัวอย่างเช่น Google เพิ่งเปิดตัวเวอร์ชันใหม่ของโมเดลหลักอย่าง Gemini ซึ่งมีความเร็วเพิ่มขึ้นถึงสองเท่าจากเวอร์ชันก่อนหน้า และสามารถ “คิด จำ วางแผน และแม้กระทั่งดำเนินการแทนคุณ” ได้ ในขณะที่ Meta เพิ่งแย้มแผนเปิดตัวโมเดล Llama 4 ในปี 2025
อย่างไรก็ตาม รายงานยังระบุว่าบริษัทเหล่านี้หลายแห่งกำลังเผชิญกับผลตอบแทนที่ลดลงจากการลงทุนมหาศาลในการพัฒนาโมเดลใหม่ ๆ โดยกลยุทธ์ที่เน้นการให้เหตุผลมากขึ้นช่วยให้พวกเขาหลีกเลี่ยงความท้าทายในการหาข้อมูลใหม่ที่มีคุณภาพสูงและสร้างโดยมนุษย์สำหรับการฝึกโมเดล ตามรายงานของ Bloomberg
ในข่าว AI อื่น ๆ PYMNTS รายงานเมื่อสัปดาห์ที่แล้วเกี่ยวกับระบบ AI ที่พัฒนาโดย MIT ซึ่งช่วยให้หุ่นยนต์ในคลังสินค้าจัดการกับพัสดุที่มีรูปร่างไม่เป็นระเบียบและเดินทางในพื้นที่แออัดได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ทำให้พนักงานมนุษย์ตกอยู่ในอันตราย
แม้ว่าหุ่นยนต์จะเก่งในงานที่ทำซ้ำ ๆ เช่น การเคลื่อนย้ายพาเลต แต่เทคโนโลยี PRoC3S ใหม่อาจเป็นคำตอบในการแก้ปัญหาเดิม ๆ ในการให้หุ่นยนต์ทำงานในคลังสินค้าที่ซับซ้อนซึ่งต้องใช้ความคล่องแคล่วและการรับรู้พื้นที่เหมือนมนุษย์
“ในทางทฤษฎี PRoC3S อาจลดอัตราความผิดพลาดของหุ่นยนต์ได้โดยการตรวจสอบข้อสมมติฐานเบื้องต้นที่สร้างขึ้นจาก LLM [large language model] ด้วยความเข้าใจที่เฉพาะเจาะจงและแม่นยำยิ่งขึ้นเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมในคลังสินค้า” Erik Nieves ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Plus One Robotics กล่าวกับ PYMNTS
“ลองคิดแบบนี้: หุ่นยนต์ในคลังสินค้าที่ทำงานโดยอาศัยคำแนะนำจาก LLM เพียงอย่างเดียวเป็นเหมือนการเรียนรู้ในห้องเรียน ขณะที่แนวคิด PRoC3S คือการนำหุ่นยนต์ดิจิทัลไปอยู่ในสภาพแวดล้อมจำลองของงานนั้น มันเหมือนกับความแตกต่างระหว่างการเรียนในห้องเรียนกับการออกทัศนศึกษาที่ดีเยี่ยม”