Sergey Brin ผู้ร่วมก่อตั้ง Google กล่าวว่าการพัฒนา AI ของบริษัทได้มาถึงจุดที่โมเดลของบริษัทกำลังช่วยสร้างผู้สืบทอดของตนเองอย่างจริงจัง ซึ่งเรียกว่าการพัฒนาตนเองแบบเรียกซ้ำหรือ RSI ในการอภิปรายโต๊ะกลมเกี่ยวกับการสร้าง Argon โมเดล Gemini 4 ใหม่ของ Google นั้น Brin กล่าวว่าการพัฒนา AI กำลังเร่งตัวขึ้นภายใน และบริษัทกำลัง "เริ่มเข้าสู่ลู่วิ่ง RSI นั้น"

“และตอนนี้นักวิจัยของเราและแบบจำลองทำงานร่วมกันเพื่อสร้างแบบจำลองรุ่นถัดไป” บรินกล่าวระหว่างการประชุมโต๊ะกลม ซึ่ง Google แชร์เมื่อวันพุธ ความคิดเห็นของเขาถูกรายงานครั้งแรกโดย Business Insider คำพูดดังกล่าวทำให้ผู้ร่วมก่อตั้งของ Google ซึ่งมีบทบาทมากขึ้นในโครงการ Gemini อยู่ในประเด็นถกเถียงที่เป็นผลสืบเนื่องมากที่สุดในอุตสาหกรรม: ระบบ AI จะพัฒนาตนเองได้เร็วกว่าที่วิศวกรมนุษย์จะสามารถทำได้ในไม่ช้าหรือไม่ หากต้องการรายงานข่าวการอภิปรายดังกล่าวอย่างต่อเนื่อง โปรดติดตาม ข่าวการวิจัย AI ของเรา

สิ่งที่บรินชี้ให้เห็นเป็นหลักฐาน

Brin ชี้ไปที่จังหวะของการเปิดตัวโมเดล Flash ของ Google ที่นำไปสู่ ​​Gemini 4 เพื่อเป็นหลักฐานว่ากระแสตอบรับกำลังเปลี่ยนไปแล้ว ความหมายก็คือโมเดลแต่ละเจเนอเรชันกำลังลดเวลาที่ต้องใช้ในการผลิตโมเดลถัดไป เช่น การเข้ารหัสอัตโนมัติ การประเมิน และส่วนประกอบเครื่องมือการวิจัย

เอกสารด้านความปลอดภัยของ Google สำหรับ Argon ดูเหมือนจะสนับสนุนบางส่วนของภาพนั้น ตามรายงานความปลอดภัยของโมเดล "ขณะนี้ตัวแทน AI ทำงานเป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพสูงซึ่งเขียนโค้ดการผลิตส่วนใหญ่และการแก้ไขข้อบกพร่อง แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงโค้ดจะยังคงต้องได้รับการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนที่จะส่ง" กล่าวอีกนัยหนึ่ง บริษัทกำลังอธิบายเวิร์กโฟลว์ที่โมเดลสร้างโค้ดส่วนใหญ่ ในขณะที่มนุษย์ยังคงตัดสินใจขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับสิ่งที่จัดส่ง

การอภิปราย RSI ที่กว้างขึ้น

Anthropic และ OpenAI ยังกล่าวอีกว่า AI อาจใกล้จะถึง RSI และรายงานจากบริษัท Gladstone AI ที่เผยแพร่ในสัปดาห์นี้ระบุถึงวิธีที่บริษัท AI กำลังก้าวไปสู่จุดนี้ ตามรายงานของ Business Insider นักวิจัยส่วนใหญ่ที่สัมภาษณ์ซึ่งทำงานในบริษัทต่างๆ รวมถึง Anthropic, OpenAI และ Google DeepMind เชื่อว่า RSI จะเริ่มภายใน 3 ถึง 12 เดือนข้างหน้า และอาจมาถึงเร็วกว่านี้หากไม่มีการแทรกแซงของรัฐบาล

เหตุใดไทม์ไลน์จึงมีความสำคัญ

การพัฒนาตนเองแบบเรียกซ้ำไม่ได้เป็นเพียงก้าวสำคัญด้านความสามารถอีกประการหนึ่งเท่านั้น หากแบบจำลองกลายเป็นกำลังแรงงานหลักสำหรับการวิจัย AI ความก้าวหน้าก็จะยากขึ้นในการคาดการณ์และควบคุมได้ยากขึ้น นั่นคือเหตุผลที่ RSI เป็นหัวใจสำคัญของคำเตือนจากนักวิจัย AI ที่มีชื่อเสียงเมื่อเดือนที่แล้วว่ามนุษย์อาจสูญเสียการควบคุมเทคโนโลยีหากไม่ได้ติดตั้งราวกั้นที่เพียงพอ

การวางกรอบของบรินเป็นเรื่องที่น่าสังเกตเป็นอย่างยิ่ง แทนที่จะถือว่าลู่วิ่ง RSI เป็นสมมติฐานที่ห่างไกล เขาอธิบายว่ามันเป็นเงื่อนไขการดำเนินงานของโปรแกรมการพัฒนาแบบจำลองของ Google — นักวิจัยและแบบจำลองที่ทำงาน "จับมือกัน" ในแต่ละเวอร์ชันที่ต่อเนื่องกัน

จุดแตกต่าง

ไม่ใช่ทุกคนใน Google ที่เห็นด้วยกับความเร็วของมู่เล่ที่กำลังหมุน การรายงานในรอบข่าวเดียวกันระบุว่า Google DeepMind พบว่าไม่มีการเร่งการวิจัยและพัฒนาการเรียนรู้ของเครื่องจักรอย่างมีนัยสำคัญในการประเมินของตนเอง ซึ่งเป็นข้อสรุปที่แตกต่างจากวาทศาสตร์ที่น่าตกใจกว่าที่มาจากคู่แข่งบางราย ช่องว่างระหว่างการอ่านทั้งสองครั้งนี้ ผู้ร่วมก่อตั้งของ Google อธิบายถึงลู่วิ่งไฟฟ้าที่เริ่มเคลื่อนไหว และนักวิจัยด้านความปลอดภัยของ Google ที่ไม่ได้วัดความเร็วมากนัก เป็นเพียงภาพรวมของความไม่แน่นอนของสนามที่เหลืออยู่เกี่ยวกับวิถีของมันเอง

นอกจากนี้ยังมีคำเตือนเชิงโครงสร้างด้วย ตัวแทนที่เขียนโค้ดการผลิตส่วนใหญ่ยังคงทำงานภายใต้การตรวจสอบโดยมนุษย์ และสิ่งที่เรียกว่า "การวิจัย AI อัตโนมัติของ AI" ในปัจจุบันเกี่ยวข้องกับการจำกัดพื้นที่การค้นหาให้แคบลง การสร้างโซลูชันผู้สมัคร และดำเนินการประเมินผล ซึ่งเป็นความช่วยเหลือที่ใช้ประโยชน์ได้สูงมากกว่าการค้นพบโดยอัตโนมัติ

สิ่งที่ต้องดู

สามสิ่งที่จะบอกผู้สังเกตการณ์ว่าคำอุปมาอุปมัยของลู่วิ่งของ Brin กำลังดำเนินอยู่หรือไม่ ประการแรก จังหวะการเปิดตัวโมเดลของ Google เอง โดยที่ช่วงเวลาที่สั้นลงระหว่างรุ่นต่างๆ จะเป็นสัญญาณที่มองเห็นได้ชัดเจนที่สุด ประการที่สอง ไม่ว่าห้องปฏิบัติการชายแดนอื่นๆ จะเริ่มนับจำนวนขั้นตอนการวิจัยและวิศวกรรมของตนที่ดำเนินการตามแบบจำลองหรือไม่ ดังที่รายงานความปลอดภัยของ Argon ของ Google ได้ทำไปแล้วหรือไม่ ประการที่สาม ไม่ว่ารัฐบาลจะดำเนินการกับรายงานเช่น Gladstone AI หรือไม่ ซึ่งนักวิจัยที่สัมภาษณ์ได้กำหนดกรอบเวลาอย่างชัดเจนว่าไม่มีการแทรกแซงหรือไม่

เศรษฐศาสตร์เบื้องหลังลู่วิ่งไฟฟ้า

ความคิดเห็นของบรินยังมีตรรกะทางการค้าที่ตรงไปตรงมาอีกด้วย หากโมเดลทำให้วงจรการวิจัยสั้นลงอย่างมีนัยสำคัญ ต้นทุนส่วนเพิ่มของโมเดลใหม่แต่ละรุ่นจะลดลง และบริษัทที่ปิดวงจรก่อนจะได้เปรียบทบต้นทั้งในด้านความสามารถและราคา Google ได้ส่งสัญญาณถึงความเต็มใจที่จะแข่งขันอย่างจริงจังในแกนที่สอง โดยตัดราคา API ของคู่แข่งด้วย Argon ขณะเดียวกันก็ปล่อยโมเดลคลาส Flash สำหรับปริมาณงานปริมาณมาก มู่เล่ RSI ของแท้จะอัดแน่นไปด้วยกลยุทธ์ดังกล่าว ซึ่งช่วยอธิบายว่าทำไม Google จึงมีแรงจูงใจทุกประการที่จะอธิบายว่ากลยุทธ์ดังกล่าวกำลังดำเนินการอยู่

ในตอนนี้ ความสำคัญของการประชุมโต๊ะกลมคือการวางตำแหน่ง: หนึ่งในผู้ก่อตั้ง Google กล่าวถึงการพัฒนาตนเองแบบเรียกซ้ำต่อสาธารณะว่าไม่ใช่สถานการณ์ความเสี่ยง แต่เป็นความเป็นจริงในการดำเนินงานของบริษัท การปรับกรอบใหม่ตั้งแต่การทดลองทางความคิดไปจนถึงแผนงานอาจพิสูจน์ได้ว่าเป็นสิ่งที่คุ้มค่าที่สุดเกี่ยวกับรอบการเปิดตัว Gemini 4 ไม่ว่าคะแนนมาตรฐานจะอยู่ที่ใด

---

ก้าวนำหน้า AI

รับข่าวสาร AI การวิเคราะห์ และความก้าวหน้าล่าสุด ทั้งหมดในที่เดียว

อ่านข่าว AI เพิ่มเติม →