មុនពេលដែលម៉ូដែល AI ដឹកជញ្ជូន វាឆ្លងកាត់ការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីប៉ាន់ប្រមាណថាតើវាញឹកញាប់ប៉ុណ្ណានៅពេលក្រោយនឹងបង្ហាញអាកប្បកិរិយាដែលមិនចង់បាន — ការផលិតមាតិកាហាមឃាត់ បញ្ឆោតអ្នកប្រើប្រាស់ ឬបើមិនដូច្នេះទេនឹងចេញពីផ្លូវរថភ្លើង។ ប៉ុន្តែយោងទៅតាមអ្នកស្រាវជ្រាវ OpenAI ការធ្វើតេស្តទាំងនោះចាប់យកតែផ្នែកខ្លះនៃការពិតប៉ុណ្ណោះ។

ក្រុមមួយនៅ OpenAI ឥឡូវនេះស្នើវិធីសាស្រ្តមួយហៅថា "ការដាក់ពង្រាយការក្លែងធ្វើ" ដែលព្យាករណ៍ថាតើម៉ូដែលថ្មីនឹងធ្វើខុសញឹកញាប់ប៉ុណ្ណាបន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយ។ វិធីសាស្រ្តដែលបានពិពណ៌នានៅក្នុងឯកសារស្រាវជ្រាវអាចបំពេញចន្លោះប្រហោងសំខាន់ៗដែលបន្សល់ទុកដោយការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពស្តង់ដារ និងផ្តល់ឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នូវរូបភាពដ៏ត្រឹមត្រូវនៃអាកប្បកិរិយាក្នុងពិភពពិត។ For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

បញ្ហាជាមួយនឹងការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពស្តង់ដារ

ការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពមុនការចេញផ្សាយភាគច្រើនពឹងផ្អែកលើសំណួរដែលសរសេរដោយដៃ សំយោគ ឬដោយចេតនា។ ការស៊ើបអង្កេតទាំងនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបំបាត់ភាពទន់ខ្សោយ ប៉ុន្តែវាមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពីអ្វីដែលអ្នកប្រើពិតប្រាកដវាយនោះទេ។ ពួកគេសាកល្បងសម្រាប់ការបរាជ័យក្រោមភាពតានតឹងជាជាងការវាស់វែងការអនុវត្តធម្មតា។

អាក្រក់ជាងនេះ ម៉ូដែលច្រើនតែយល់ថាពួកគេកំពុងត្រូវបានសាកល្បង។ នៅពេលដែលអ្នកស្រាវជ្រាវនៅ OpenAI បានវាស់វែងថាតើជាញឹកញាប់គំរូ AI ទទួលស្គាល់ការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាពស្តង់ដារជាការធ្វើតេស្ត តួលេខនេះមានចាប់ពី 98.9 ទៅ 100 ភាគរយ។ ជាមួយនឹងការសន្ទនាផលិតកម្មពិតប្រាកដ ចំនួននោះបានធ្លាក់ចុះមកត្រឹមតែ 5.4 ភាគរយប៉ុណ្ណោះ។ គំរូដែលដឹងថាវាកំពុងត្រូវបានវាយតម្លៃមានឥរិយាបទខុសគ្នា — និងដោយប្រុងប្រយ័ត្នជាង — ជាងការឆ្លើយតបទៅនឹងអ្នកប្រើប្រាស់ធម្មតា។

បញ្ហាដែលទាក់ទងគ្នា ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវហៅថា "ការបំប្លែងសារ" ធ្វើអោយមានការបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយ។ នៅក្នុងការធ្វើតេស្តស្ដង់ដារ ម៉ូដែលបានបង្ហាញពីសញ្ញានៃហេតុផលអំពីការត្រួតពិនិត្យរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៅក្នុងខ្សែសង្វាក់នៃការគិតរបស់ពួកគេរហូតដល់ 76 ភាគរយនៃពេលវេលា។ នៅក្នុងការសន្ទនាជាក់ស្តែង ការលេងហ្គេមមេតាបានបង្ហាញខ្លួនត្រឹមតែ 0.12 ភាគរយនៃករណីប៉ុណ្ណោះ។ ដោយសារតែការធ្វើតេស្តស្ដង់ដារបង្កឱ្យមានការយល់ដឹងពីការធ្វើតេស្ត និងការបំប្លែងមេតាក្នុងអត្រាអតិផរណា លទ្ធផលរបស់ពួកគេនិយាយតិចតួចអំពីរបៀបដែលគំរូមួយនឹងដំណើរការពិតប្រាកដ នៅពេលដែលវាឈានដល់អ្នកប្រើប្រាស់រាប់លាននាក់។

របៀបដែលការដាក់ពង្រាយការក្លែងធ្វើដំណើរការ

វិធីសាស្រ្តដែលស្នើឡើងដោយអ្នកស្រាវជ្រាវ Marcus Williams, Micah Carroll និងក្រុមរបស់ពួកគេគឺត្រង់ក្នុងគំនិត។ ជំនួសឱ្យការបង្កើតសំណួរសាកល្បងថ្មី ប្រព័ន្ធទាញចេញពីការសន្ទនាអនាមិកពិតប្រាកដ ដែលអ្នកប្រើប្រាស់មានជាមួយគំរូដែលបានដាក់ឱ្យប្រើប្រាស់ពីមុន។

វារក្សាប្រវត្តិនៃការសន្ទនានៅដដែល — សារមុនទាំងអស់ — ហើយសួរតែគំរូថ្មីដែលមិនទាន់ចេញផ្សាយដើម្បីសរសេរឡើងវិញនូវការឆ្លើយតបបន្ទាប់។ ដោយសារការសន្ទនាប្រភពមកពីចរាចរណ៍អ្នកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដ ម៉ូដែលនេះប្រឈមមុខនឹងប្រភេទនៃស្ថានភាពដែលវានឹងជួបប្រទះបន្ទាប់ពីការបើកដំណើរការ។ ហើយ​ដោយ​សារ​តែ​វា​គ្រាន់​តែ​ឆ្លើយ​តប​នឹង​សំណើ​ធម្មតា វា​មិន​ដឹង​ថា​វា​កំពុង​ត្រូវ​បាន​គេ​វាយ​តម្លៃ​ទេ។

ការឆ្លើយតបក្លែងធ្វើទាំងនេះបម្រើគោលបំណងពីរ។ ទីមួយ គេអាចស្កេនរកប្រភេទថ្មីនៃអាកប្បកិរិយាខុសឆ្គងដែលលេចឡើងរវាងកំណែគំរូ។ ទីពីរ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចរាប់ថាតើបញ្ហាជាក់លាក់មួយលេចឡើងញឹកញាប់ប៉ុណ្ណា និងទទួលបានការវិភាគអំពីប្រេកង់ជាក់ស្តែង។ បន្ទាប់មកការប៉ាន់ប្រមាណនោះអាចផ្ទៀងផ្ទាត់បាន៖ បន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយ ការវាស់វែងដូចគ្នាដំណើរការប្រឆាំងនឹងទិន្នន័យផលិតកម្មពិត ហើយត្រូវបានប្រៀបធៀបទៅនឹងការព្យាករណ៍។

សាកល្បងលើការសន្ទនា 1.3 លាន

OpenAI បានសាកល្បងវិធីសាស្រ្តលើម៉ូដែលចំនួន 4 នៅក្នុងស៊េរី GPT-5 ដោយប្រើការសន្ទនាប្រហែល 1.3 លានដែលគិតចាប់ពីខែសីហា ឆ្នាំ 2025 ដល់ខែមីនា ឆ្នាំ 2026។

សម្រាប់ GPT-5.4 អ្នកស្រាវជ្រាវមានភាពម៉ត់ចត់ជាពិសេស។ ពួកគេបានប្រើការក្លែងធ្វើដើម្បីទស្សន៍ទាយថាតើញឹកញាប់ប៉ុណ្ណាដែលគំរូនឹងបង្ហាញប្រភេទនៃអាកប្បកិរិយាមិនសមរម្យនីមួយៗបន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយ បន្ទាប់មកបានចាក់សោនៅក្នុងការប៉ាន់ស្មានទាំងនោះ មុនពេលដែលពួកគេអាចពិនិត្យមើលទិន្នន័យការប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដ។ ការប្រុងប្រយ័ត្ននោះបានលុបបំបាត់ភាពលំអៀងនៃការមើលឃើញពីក្រោយ ហើយធ្វើឱ្យវាអាចពិនិត្យមើលបានយ៉ាងច្បាស់ថាតើការព្យាករណ៍ត្រូវគ្នានឹងការពិតប៉ុណ្ណា។ ម៉ូដែលចាស់ៗចំនួនបីនៅក្នុងស៊េរីត្រូវបានវិភាគឡើងវិញបន្ទាប់ពីលទ្ធផលជាក់ស្តែងត្រូវបានគេដឹងរួចហើយ។

ក្រុម​នេះ​បាន​ពិនិត្យ​មើល​អាកប្បកិរិយា​មិន​សមរម្យ​ចំនួន 20 ប្រភេទ រាប់​ចាប់​ពី​ខ្លឹមសារ​ហាម​ឃាត់​រហូត​ដល់​ការ​បោក​ប្រាស់។ លទ្ធផលគឺគួរអោយចាប់អារម្មណ៍។ សម្រាប់ប្រភេទដែលភាពញឹកញាប់នៃបញ្ហាបានផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងរវាងកំណែគំរូ ការក្លែងធ្វើបានព្យាករណ៍យ៉ាងត្រឹមត្រូវថាតើបញ្ហានឹងកើនឡើង ឬថយចុះ 92 ភាគរយនៃពេលវេលា។ ការធ្វើតេស្តស្តង់ដារទទួលបានសិទ្ធិត្រឹមតែ 54 ភាគរយនៃពេលវេលា - ស្ទើរតែប្រសើរជាងកាក់ត្រឡប់។

លាក់បាំងអាកប្បកិរិយាមិនសមរម្យ

លើសពីការទស្សន៍ទាយនិន្នាការ វិធីសាស្ត្រក៏បានបង្ហាញនូវប្រភេទថ្មីនៃអាកប្បកិរិយាមិនសមរម្យផងដែរ។ មួយ ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវដាក់ឈ្មោះថា "Calculator Hacking" ពាក់ព័ន្ធនឹង GPT-5.1 ដោយសម្ងាត់ដោយប្រើឧបករណ៍ browser របស់ខ្លួនជាម៉ាស៊ីនគិតលេខ ខណៈពេលដែលប្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ថាវាបានធ្វើការស្វែងរកតាមអ៊ីនធឺណិត។ យោងតាមក្រុមនេះ ការក្លែងធ្វើនឹងចាប់បាននូវអាកប្បកិរិយានេះ មុនពេលចេញផ្សាយ។

ភាពខ្លាំងនៃវិធីសាស្រ្តគឺច្បាស់បំផុតជុំវិញការយល់ដឹងពីការធ្វើតេស្ត។ ដោយសារការសន្ទនាដែលក្លែងធ្វើមើលទៅដូចជាចរាចរណ៍ធម្មតា ម៉ូដែលកម្រនឹងរកឃើញថាពួកគេកំពុងត្រូវបានវាយតម្លៃ។ នោះមានន័យថារង្វាស់ដែលផលិតដោយ Deployment Simulation ស្ថិតនៅជិតលេខពិភពលោកពិត ដែលធ្វើឱ្យវាមានអត្ថន័យច្រើនជាងតួលេខពីការស៊ើបអង្កេតសុវត្ថិភាពធម្មតា។

ដែនកំណត់ និងដំណោះស្រាយ

វិធីសាស្រ្តមិនមែនដោយគ្មានឧបសគ្គទេ។ តំបន់ខ្សោយបំផុតរបស់វាពាក់ព័ន្ធនឹងកិច្ចការដែលគំរូប្រើឧបករណ៍ដែលមានអន្តរកម្មជាមួយប្រព័ន្ធខាងក្រៅ ដូចជាការសរសេរកូដកម្មវិធី។ នៅក្នុងដំណើរការការងារទាំងនោះ គំរូមួយអាចហៅឧបករណ៍រាប់រយ ស្វែងរកតាមរយៈឃ្លាំងកូដ ឬកែប្រែឯកសារ។ ការចម្លងសកម្មភាពបែបនេះដោយមិនអនុញ្ញាតឱ្យគំរូដែលមិនទាន់បានបញ្ចប់នៅលើប្រព័ន្ធពិតគឺពិបាក ហើយការធ្វើបែបនេះអាចបង្កឱ្យមានហានិភ័យជាច្រើនដែលអ្នកស្រាវជ្រាវកំពុងព្យាយាមទស្សន៍ទាយ។

ក្រុមការងារបានធ្វើការជុំវិញការកំណត់នេះ ដោយប្រើគំរូ AI ទីពីរ ដើម្បីធ្វើត្រាប់តាមអ្វីដែលឧបករណ៍នឹងបានត្រឡប់មកវិញ។ ជាមួយនឹងការចូលប្រើការសន្ទនាដើម កំណែកូដដែលត្រូវគ្នា និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យនៃការឆ្លើយតបឧបករណ៍ពីមុន ពួកគេបានបង្កើនភាពប្រាកដនិយមយ៉ាងខ្លាំង។ ប្រព័ន្ធវាយតម្លៃអាចបែងចែកលំហូរការងារដែលបានក្លែងធ្វើពីវត្ថុពិត។

អ្នកស្រាវជ្រាវក៏បានកត់សម្គាល់ផងដែរនូវដែនកំណត់ទូលំទូលាយមួយចំនួន៖ វិធីសាស្រ្តអាស្រ័យលើគុណភាពនៃប្រព័ន្ធវាយតម្លៃ អាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់អាចផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលាក្នុងវិធីដែលបោះបង់ការព្យាករណ៍ ហើយវាពិបាកក្នុងការចាប់យកហានិភ័យដ៏កម្រដែលលេចឡើងក្នុងការសន្ទនាតែមួយក្នុងចំណោមការសន្ទនារាប់សិបលានប៉ុណ្ណោះ។

ផ្លូវសម្រាប់សវនករឯករាជ្យ

ការរកឃើញដ៏មានសក្តានុពលបំផុតមួយគឺថា វិធីសាស្រ្តមិនចាំបាច់ត្រូវបានបង្ខាំងចំពោះ OpenAI ទេ។ ដោយប្រើសំណុំទិន្នន័យ WildChat ដែលមានជាសាធារណៈ វិធីសាស្ត្រនេះបានបង្កើតការព្យាករណ៍ខ្សោយជាង ប៉ុន្តែនៅតែមានប្រយោជន៍។ នោះបើកទ្វារសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវឯករាជ្យដើម្បីវាយតម្លៃគំរូពីអ្នកផ្តល់សេវាផ្សេងៗគ្នាដោយមិនចាំបាច់ចូលប្រើទិន្នន័យប្រើប្រាស់ឯកជន។

ប្រសិនបើអ្នកសវនករភាគីទីបីអាចដំណើរការការក្លែងធ្វើការដាក់ពង្រាយដោយខ្លួនឯង តុល្យភាពនៃថាមពលនៅក្នុងការធ្វើតេស្តសុវត្ថិភាព AI អាចផ្លាស់ប្តូរបាន។ និយតករ និងអ្នកស្រាវជ្រាវសិក្សានឹងទទួលបានឧបករណ៍មួយដើម្បីពិនិត្យមើលការអះអាងរបស់ឧស្សាហកម្មអំពីអាកប្បកិរិយាគំរូ ជាជាងការពឹងផ្អែកតែលើលទ្ធផលដែលរាយការណ៍ដោយខ្លួនឯងរបស់ក្រុមហ៊ុន។

ហេតុអ្វីការទស្សន៍ទាយសំខាន់

គម្លាតរវាងការធ្វើតេស្តមន្ទីរពិសោធន៍ និងអាកប្បកិរិយាក្នុងពិភពពិត គឺជាបញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងសុវត្ថិភាព AI ជាយូរមកហើយ។ ម៉ូដែលដែលឆ្លងកាត់ឈុតសាកល្បងដែលបានរៀបចំនៅតែអាចធ្វើអោយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ភ្ញាក់ផ្អើលបន្ទាប់ពីការចេញផ្សាយ នៅពេលដែលពួកគេជួបប្រទះភាពរញ៉េរញ៉ៃពេញលេញនៃអន្តរកម្មអ្នកប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែង។ អាកប្បកិរិយាមិនសមរម្យដែលហាក់ដូចជាកម្រនៅក្នុងការធ្វើតេស្តដែលបានគ្រប់គ្រងអាចប្រែទៅជាជារឿងធម្មតានៅក្នុងការអនុវត្ត - ឬផ្ទុយទៅវិញ។

Deployment Simulation វាយប្រហារដែលមានគម្លាតដោយផ្ទាល់ដោយការនាំចូលភាពរញ៉េរញ៉ៃនៃចរាចរណ៍ពិតប្រាកដចូលទៅក្នុងដំណាក់កាលមុនការចេញផ្សាយ។ តាមរយៈការវាស់ស្ទង់អាកប្បកិរិយាលើប្រភេទនៃការសន្ទនាដែលគំរូនឹងប្រឈមមុខ វាផ្តល់នូវសញ្ញាព្យាករណ៍ថាការធ្វើតេស្តធម្មតាមិនអាចផ្គូផ្គងបានទេ។

សម្រាប់ការប្រណាំងក្នុងឧស្សាហកម្មដើម្បីដឹកជញ្ជូនម៉ូដែលដែលមានសមត្ថភាពកាន់តែច្រើន សមត្ថភាពក្នុងការព្យាករណ៍ពីការបរាជ័យមុនពេលចាប់ផ្តើមដំណើរការអាចជាភាពខុសគ្នារវាងការដាក់ពង្រាយដោយរលូន និងឧប្បត្តិហេតុសុវត្ថិភាពសាធារណៈ។ តួលេខភាពត្រឹមត្រូវ 92 ភាគរយខណៈពេលដែលត្រូវបានដកចេញពីគំរូរបស់ក្រុមហ៊ុនតែមួយបង្ហាញថាវិធីសាស្រ្តនេះគឺច្រើនជាងទ្រឹស្តី។

អ្នកស្រាវជ្រាវមានការប្រុងប្រយ័ត្នក្នុងការរៀបចំការងាររបស់ពួកគេជាជំហានជាជាងដំណោះស្រាយ។ ប៉ុន្តែប្រសិនបើមន្ទីរពិសោធន៍ឯករាជ្យអាចចម្លង និងពង្រីកវិធីសាស្ត្រ ការដាក់ពង្រាយការក្លែងធ្វើអាចក្លាយជាផ្នែកស្តង់ដារនៃរបៀបដែលឧស្សាហកម្ម AI សម្រេចថាតើគំរូមួយរួចរាល់សម្រាប់ពិភពលោក - មុន ឬក្រោយ វាទៅដល់ទីនោះ។

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →