ท่ามกลางข้อถกเถียงมากมายเกี่ยวกับผลกระทบเชิงลบของเทคโนโลยี AI มีความกังวลหนึ่งที่กำลังสร้างความหวั่นใจให้แก่บรรดาผู้เชี่ยวชาญในซิลิคอนวัลเลย์มากที่สุด นั่นคือการที่ห้องแล็บพัฒนา AI ยักษ์ใหญ่ ผู้ให้บริการโมเดลแบบปิด (Proprietary Models) อาจกำลังทำตัวเป็นเหมือน “ม้าโทรจัน”
ความกังวลนี้ชี้ว่า เมื่อกลุ่มสตาร์ทอัพและองค์กรต่างๆ นำโมเดล AI ของค่ายดังอย่าง OpenAI หรือ Anthropic ไปใช้งาน ห้องแล็บเหล่านี้จะสามารถเข้าถึงข้อมูลทางธุรกิจที่ละเอียดอ่อนที่สุดของลูกค้าได้มากขึ้นเรื่อยๆ และสามารถนำองค์ความรู้เหล่านั้นกลับมาพัฒนาเป็นผลิตภัณฑ์เพื่อแข่งขันกับลูกค้าของตนเองในภายหลัง ซึ่งผู้ที่ออกมาเตือนในเรื่องนี้มีตั้งแต่กลุ่มนักลงทุน VCs ไปจนถึง Alex Karp ซีอีโอของ Palantir
ล่าสุดในบล็อกโพสต์เมื่อวันอาทิตย์ที่ผ่านมา Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft ได้ออกมาแสดงทัศนะในทิศทางเดียวกัน โดย Nadella เตือนว่าผู้ใช้งาน AI (หรือกลุ่ม “ผู้ซื้อ” ในมุมมองของเขา) กำลังเผชิญภาวะที่ต้อง “จ่ายเงินสองเด้ง” เด้งแรกคือการจ่ายเงินค่าใช้งาน Token ตามปกติ แต่เด้งที่สองซึ่งหลายองค์กรอาจไม่รู้ตัว คือการส่งมอบข้อมูลอันมีค่าไปในกระบวนการประมวลผลด้วย
ในบทความ Nadella ระบุว่า ยิ่งองค์กรต้องการให้ AI ทำงานได้แม่นยำมากขึ้น ก็ยิ่งต้องป้อนข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับธุรกิจเข้าสู่ระบบมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นคำสั่งใช้งาน (Prompt) เครื่องมือที่เชื่อมต่อกับ AI หรือการแก้ไขคำตอบที่ผิดพลาด ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถสะท้อนองค์ความรู้เฉพาะทางของแต่ละองค์กรได้อย่างละเอียด
เขายังชี้ว่าการแก้ไขคำตอบของ AI แต่ละครั้งถือเป็นการส่งต่อความรู้และประสบการณ์ที่มีคุณค่าให้กับระบบ โดยข้อมูลเหล่านี้อาจเป็นสิ่งที่คู่แข่งไม่สามารถซื้อหาได้จากที่อื่น แต่กลับถูกส่งผ่านเข้าสู่แพลตฟอร์ม AI อย่างต่อเนื่องผ่านการใช้งานประจำวัน
นอกจากนี้ Nadella ยังตั้งข้อสังเกตเกี่ยวกับประเด็นการฝึกสอนโมเดล AI โดยมองว่า หากผู้พัฒนา AI สามารถใช้ข้อมูลสาธารณะจากอินเทอร์เน็ตเพื่อพัฒนาโมเดลของตนได้ องค์กรก็ควรมีสิทธิในการศึกษา วิเคราะห์ หรือทำ Distillation จากโมเดลเหล่านั้นเช่นกัน เขามองว่าการเปิดให้ผู้พัฒนาใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่กลับจำกัดสิทธิของผู้ใช้งานในการเรียนรู้จากโมเดล เป็นแนวทางที่ไม่สมดุล
สำหรับแนวทางแก้ไข Nadella เสนอให้องค์กรรักษาความเป็นเจ้าของข้อมูลของตนเอง ไม่ว่าจะเป็น Prompt ข้อมูลตอบกลับ หรือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจากการใช้งาน AI พร้อมแนะนำให้สร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ขององค์กรบนโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถควบคุมได้ รวมถึงมีระบบจัดการที่รองรับการสลับใช้งานโมเดล AI จากหลายผู้ให้บริการ เพื่อลดความเสี่ยงจากการผูกติดกับแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่ง
ขณะเดียวกัน แนวคิดดังกล่าวยังสอดคล้องกับกระแสการเติบโตของโมเดล AI แบบ Open Source ที่หลายองค์กรเริ่มนำมาติดตั้งใช้งานภายในศูนย์ข้อมูลของตนเอง เนื่องจากสามารถควบคุมข้อมูลได้ดีกว่า มีต้นทุนต่ำกว่า และลดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลทางธุรกิจ
Google เปิดตัวฟีเจอร์ AI ใหม่ ป้องกันกลลวงผ่านการโทรและข้อความ
Microsoft เปิดตัว Surface Pro และ Surface Laptop ขุมพลัง Snapdragon …
Microsoft เปิดตัว Surface RTX Spark Dev Box เดสก์ท็อป AI ระดับ 1 …
