กลุ่มนักวิจัยในเครือ Google กำลังท้าทายภาพปัญญาประดิษฐ์ที่คงอยู่ยาวนานที่สุดภาพหนึ่ง ซึ่งก็คือภาพปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาตัวเองอย่างโดดเดี่ยวและละทิ้งมนุษยชาติไว้เบื้องหลัง ในบทความใหม่ที่ตีพิมพ์สำหรับสถาบัน DeepMind นักวิจัย Benjamin Bratton, Blaise Agüera y Arcas และ James Manyika โต้แย้งว่าความฉลาดทั่วไปจะเกิดขึ้นจากระบบสังคมที่ผู้คนและตัวแทน AI ทำงานร่วมกัน ซึ่งเป็นแนวคิดที่พวกเขาเรียกว่า "Artificial Symbiotic Intelligence"

เรียงความได้รับการรายงานในสัปดาห์นี้โดย The Decoder และการกล่าวอ้างหลักคือการโต้แย้งโดยตรงของการบรรยายเรื่องภาวะเอกฐานที่ก่อให้เกิดการถกเถียงในที่สาธารณะเป็นเวลาสองทศวรรษ แทนที่จะถามว่าเมื่อใดที่เครื่องจักรเพียงเครื่องเดียวจะตรงกับความฉลาดของมนุษย์ ผู้เขียนแย้งว่า ความท้าทายที่เร่งด่วนยิ่งกว่าคือการประสานงานและควบคุมเครือข่ายตัวแทน ผู้คน และระบบที่เชื่อมโยงพวกเขาเข้าด้วยกัน For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.

ความฉลาดเป็นปรากฏการณ์ทางสังคม

ผู้เขียนยืนยันว่าความฉลาดเป็นปรากฏการณ์ทางสังคมมากกว่าลักษณะส่วนบุคคล พวกเขาชี้ให้เห็นว่าระบบ AI ที่มีความสามารถมากที่สุดในปัจจุบันบางระบบใช้เฟรมเวิร์กที่แบ่งงานออกเป็นหลายโมเดลและประสานงานเป็นทีมอยู่แล้ว ในมุมมองของพวกเขา นี่ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาทางวิศวกรรมชั่วคราว แต่เป็นภาพรวมว่าสติปัญญาที่มีความสามารถนั้นถูกสร้างขึ้นมาได้อย่างไร

วิสัยทัศน์ที่พวกเขาอธิบายคือระบบนิเวศที่ผู้คนและเครื่องจักรอยู่ร่วมกันเมื่อเวลาผ่านไป หล่อหลอมซึ่งกันและกัน และตัดสินใจร่วมกัน การจัดเฟรมนั้นแตกต่างอย่างมากกับสถานการณ์ที่คุ้นเคยของเครื่องจักรที่พัฒนาตนเองซึ่งเร่งความเร็วเกินกว่าที่มนุษย์จะควบคุมได้

การวิจัยเบื้องหลังเรียงความ

ข้อโต้แย้งนี้เกิดขึ้นจากบทความสองฉบับก่อนหน้านี้จากแวดวงผู้เขียน ในฉบับพิมพ์ "Agentic AI และการระเบิดข่าวกรองครั้งต่อไป" James Evans, Benjamin Bratton และ Blaise Agüera y Arcas ได้พัฒนามุมมองทางสังคมและสถาบันที่เป็นรากฐานของเรียงความใหม่

การพิมพ์ล่วงหน้าครั้งที่สองให้การสนับสนุนเชิงประจักษ์ ใน "แบบจำลองการให้เหตุผลสร้างสังคมแห่งความคิด" จุนโซล คิม, ชีหยาง ไล, นีโน เชอร์เรอร์, เบลส อากูเอรา y อาร์คัส และเจมส์ อีแวนส์ ตรวจสอบร่องรอยการให้เหตุผลของแบบจำลอง เช่น DeepSeek-R1 และ QwQ-32B การวิเคราะห์ของพวกเขาพบว่าแบบจำลองเหล่านี้มักสร้างรูปแบบที่คล้ายกับการอภิปรายภายใน: การเปลี่ยนมุมมอง การหยิบยกข้อโต้แย้ง และการประนีประนอมแนวทางที่ขัดแย้งกัน

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง นักวิจัยพบว่าพฤติกรรมนี้เกิดขึ้นระหว่างการฝึกอบรมแทนที่จะถูกตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เมื่อการเรียนรู้แบบเสริมแรงให้รางวัลแบบจำลองสำหรับการให้เหตุผลที่แม่นยำเท่านั้น พวกเขาจะพัฒนาพฤติกรรมการสนทนาแบบหลายมุมมองอย่างเป็นธรรมชาติ บทความนี้ขยายขอบเขตการค้นหาตั้งแต่แบบจำลองส่วนบุคคลไปจนถึงการออกแบบสังคมที่ประกอบด้วยผู้คนและตัวแทน

เกณฑ์ทางประวัติศาสตร์

ผู้เขียนวางกรอบช่วงเวลาปัจจุบันว่าเป็นช่วงพักประวัติศาสตร์ที่เป็นไปได้ การขยายตัวของเมือง การเติบโตของวิชาชีพเฉพาะทาง และอัตราการเกิดที่ลดลงซึ่งเชื่อมโยงกับความเจริญรุ่งเรืองที่เพิ่มขึ้น กำลังทำให้จำนวนประชากรมนุษย์ในประเทศอุตสาหกรรมลดลง ในขณะที่จำนวนอินสแตนซ์ตัวแทน AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ความสมดุลระหว่างนักคิดทางชีววิทยาและนักคิดสังเคราะห์ในระดับมนุษย์อาจเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วมากจนเมื่อพิจารณาจากประวัติศาสตร์แล้ว มันจะดูเหมือนเป็นการก้าวกระโดดอย่างกะทันหัน

พวกเขาเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงกับการปฏิวัติอุตสาหกรรม เมื่อเครื่องจักรเข้ามาแทนที่งานทางกายภาพที่ครั้งหนึ่งเคยทำด้วยกล้ามเนื้อของมนุษย์ เกณฑ์ที่คล้ายกันอาจเกิดขึ้นได้เมื่อข้อความสังเคราะห์ โค้ด และงานธุรการมีมากกว่าผลผลิตรวมของสมองทางชีววิทยา ในโลกนั้น ผู้เขียนแนะนำว่า ผู้คนอาจทำหน้าที่เป็นเลเยอร์ที่ช้ากว่าและเป็นนามธรรมมากกว่า ซึ่งควบคุมขอบเขตการรับรู้สังเคราะห์แบบกระจาย

คิดใหม่ว่าจริงๆ แล้วตัวแทนคืออะไร

หนึ่งในความเคลื่อนไหวที่เร้าใจกว่าของเรียงความคือคำจำกัดความใหม่ของตัวแทน AI ในการใช้งานของผู้เขียน ตัวแทนคือกลุ่มชั่วคราวของแบบจำลอง บทบาท ความทรงจำ แนวทางด้านจริยธรรม เครื่องมือ และทักษะ ผู้ใช้อาจพบว่ามันเป็นสิ่งที่สอดคล้องกันและมีบุคลิกภาพที่ยั่งยืน แต่ผู้เขียนอธิบายว่ามันเป็นงานชุมนุมที่สามารถแยกออกจากกันและรวมเข้าด้วยกันใหม่ได้ เหมือนกับภาพต่อกัน

บุคคลยังคงเป็นตัวตนที่ต่อเนื่องในการมีปฏิสัมพันธ์ เนื่องจากสมองแม้จะแบ่งการทำงานภายในออกไปแล้วก็ตาม แต่กลับก่อให้เกิดการเชื่อมโยงทางร่างกายทั้งหมด ตัวแทน AI ไม่มีจุดยึดดังกล่าว ความสามารถในการดำเนินการจะถูกรวบรวมใหม่พร้อมกับคำขอแต่ละรายการ ขึ้นอยู่กับสิ่งที่อยู่ในหน้าต่างบริบทและสิ่งที่ผู้ใช้ถาม ผู้เขียนเตือน ปฏิบัติต่อระบบเหล่านี้เป็นเสมือนฝาแฝดดิจิทัลที่มีการระบุตัวตนของมนุษย์ บิดเบือนธรรมชาติของระบบ และพูดน้อยถึงสิ่งที่กลุ่มตัวแทนประสานงานกันสามารถทำได้

การคูณเดียวกันนี้ส่งผลต่อผู้ใช้ ในขณะที่ผู้คนชักจูงสิ่งที่ผู้เขียนเรียกว่า "ตัวตนเงา" จำนวนมากเพื่อทำตามสัญญาหรือลองใช้อัตลักษณ์ทางเลือก อัตวิสัยของมนุษย์เองก็กลายเป็นพหูพจน์มากขึ้น บทความนี้บรรยายถึงระบบเหล่านี้ว่าเป็น "กระจกเงาแห่งสังคม" ที่พูดโต้ตอบกลับ

ผู้เขียนยังคาดหวังว่าปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์จะเปลี่ยนรูปร่าง พวกเขาแย้งว่าการแชทแบบตัวต่อตัวกับบอทน่าจะเป็นขั้นตอนการเปลี่ยนผ่าน โดยอินเทอร์เฟซในอนาคตจะมีลักษณะคล้ายไดอะแกรมเครือข่ายภาพ ซึ่งเอเจนต์จะปรากฏเป็นโหนดและผู้ใช้ควบคุมจากภาพรวมเดียว

แม้แต่ภาษาของการวิจัย AI ก็ยังพัฒนาไป ผู้เขียนชี้ไปที่คำศัพท์ที่เพิ่มขึ้นโดยจำลองคำศัพท์สำหรับสภาวะที่ไม่ปกติในผลลัพธ์ของตนเอง เช่น "session-death" สำหรับการหยุดต่อเนื่องเมื่อเซสชั่นสิ้นสุดลง หรือ "prompt Thrownness" สำหรับการถูกทิ้งลงในงานที่มีบริบทอยู่แล้ว พวกเขาถือว่าวลีเหล่านี้เป็นเบาะแสเกี่ยวกับวิธีการทำงานของเครื่องจักร ในขณะเดียวกันก็เตือนว่าวลีเหล่านี้ไม่ได้หมายความถึงประสบการณ์ส่วนตัว

การจัดตำแหน่งโดยไม่มีค่าคงที่

เรียงความยังกำหนดกรอบการจัดตำแหน่งใหม่ ซึ่งเป็นความพยายามในการทำให้ระบบ AI สอดคล้องกับคุณค่าของมนุษย์ ผู้เขียนโต้แย้งว่าการกำหนดชุดค่าคงที่ให้กับโมเดลจากด้านบนถือเป็นทางตัน แต่คุณค่ากลับเป็นรูปเป็นร่างผ่านการติดต่ออย่างต่อเนื่องระหว่างผู้คน ตัวแทน และสถาบัน ซึ่งเป็นกระบวนการที่แตกต่างกันไปตามสาขาต่างๆ เนื่องจากการนำ AI มาใช้นั้นเกิดขึ้นที่ความเร็วที่แตกต่างกัน

รูปแบบการเจรจาต่อรองของพวกเขาคือสถาบัน พวกเขาชี้ไปที่ห้องพิจารณาคดีซึ่งมีการตัดสินผ่านบทบาท กฎเกณฑ์ และการแลกเปลี่ยนอย่างเป็นระเบียบระหว่างฝ่ายตรงข้าม เมื่อนำไปใช้กับ AI บทเรียนก็คือคุณค่าของสถาบันอยู่ที่กฎเกณฑ์ ขั้นตอน แบบอย่าง และลูปผลตอบรับที่เป็นตัวกำหนดวิธีการทำงานของเจ้าหน้าที่ พวกเขาทราบว่าแนวทางนี้ในเวอร์ชันแรกๆ มองเห็นได้อยู่แล้วในชุดควบคุมการประสาน ซึ่งเป็นชั้นควบคุมที่ประสานหลายโมเดล ซึ่งมักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าแต่ละโมเดลที่คาดว่าจะฉลาดกว่า

การอภิปราย AI มีความหมายอย่างไร

หากผู้เขียนถูกต้อง ข้อโต้แย้งที่ดังที่สุดใน AI — ว่าอัจฉริยะชั้นเยี่ยมจะมาถึงได้เร็วแค่ไหน — คือการถามคำถามผิด ความท้าทายเชิงปฏิบัติจะเปลี่ยนไปสู่การออกแบบสถาบัน อินเทอร์เฟซ และกรอบการประสานงาน ซึ่งสังคมมนุษย์และเครื่องจักรแบบผสมใช้ตัดสินใจ

ผู้คลางแคลงจะสังเกตว่าเรียงความนั้นเป็นเอกสารวิสัยทัศน์ ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ และผู้เขียนมีความเกี่ยวข้องกับบริษัทที่มีความสนใจอย่างชัดเจนในระบบนิเวศของตัวแทน แต่รากฐานเชิงประจักษ์ซึ่งเป็นแบบจำลองการให้เหตุผลซึ่งก่อให้เกิดการถกเถียงภายในโดยธรรมชาตินั้นเป็นการค้นพบที่วัดผลได้ และมันทำให้การโต้แย้งทางปรัชญานั้นมีพื้นฐานที่ไม่ธรรมดา

ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด บทความนี้จะเพิ่มเสียงที่โดดเด่นให้กับการอภิปรายเรื่องเอกภาวะจากภายในห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำแห่งหนึ่งของโลก และชี้ให้เห็นว่าการระเบิดของสติปัญญาครั้งต่อไปอาจดูเหมือนการตื่นรู้เพียงครั้งเดียวน้อยลง และเหมือนกับสังคมที่กำลังขยายตัวมากขึ้น

---

Stay Ahead of AI

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

Read more AI news →