👁️🗨️ มองหาเส้นรอยร้าวในภูมิปัญญากระแสหลัก
Image Credit: GPT
👁️🗨️ มองหาเส้นรอยร้าวในภูมิปัญญากระแสหลัก
บทความ The danger of relying on OpenAI’s Deep Research นิตยสาร The Economist เตือนว่า
“ประสิทธิภาพที่น่าทึ่งของโมเดลอาจทำให้เราพอใจเกินไป จนเลิกค้นหา ‘เส้นรอยร้าว’ (hairline cracks) ใต้ผิวฉันทมติของความรู้ทั่วไป”
ทำไมต้องค้นหา “รอยร้าว”?
ความรู้กระแสหลัก = ผลรวมของสมมติฐานที่เคยถูกต้อง แต่สิ่งแวดล้อม เศรษฐกิจ และเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็ว — รอยร้าวจึงขยายตัวเงียบ ๆ ในวันที่ทุกคนประเมินความเสี่ยงในการสร้างงานจาก AI ต่ำเกินจริง
ผู้พบรอยร้าวก่อน ย่อมสร้างนวัตกรรม นโยบาย หรือผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ “โลกจริง” ได้ก่อนคู่แข่ง
จากประสบการณ์ส่วนตัวในความรับผิดชอบแบบผู้บริหารองค์กรรัฐ/สื่อสาธารณะ คนทำงานด้านนี้ยิ่งต้องกลั่นกรองกระแสหลัก เพื่อป้องกันการขยายความเชื่อผิดๆที่กระทบประชาชนในวงกว้าง
ทำไม AI ช่วยได้แต่ทำแทนไม่ได้ 🙂↔️
• โมเดลเทรนบนฉันทามติ : จึงเสนอคำตอบ “ค่ากลาง” ดีเยี่ยม แต่ชี้รอยร้าวเล็ก ๆ ได้น้อย
• Citation Error & Hallucination : ยิ่งประเด็นแหวก ยิ่งเสี่ยงอ้างแหล่งข้อมูลเทียม ต้องตรวจด้วยคน
• Dangerous Convenience : ถ้าปล่อยให้โมเดลสรุปแทนทุกขั้นตอน ยิ่งจะไม่ได้ “สัมผัสข้อมูลดิบ” ซึ่งเป็นจุดที่รอยร้าวมักโผล่
ใช้ AI ทำอะไรดี😎
• เขียน-คิดเองก่อนเสมอ แล้วให้ AI เป็น “ผู้ช่วยโต้แย้ง” ไม่ใช่ “ผู้คิดแทน”
• รอยร้าวเล็กวันนี้ = ความได้เปรียบเชิงยุทธศาสตร์ในวันพรุ่งนี้ ถ้าคุณกล้าถาม – กล้าขุด – และกล้าพิสูจน์ด้วยข้อมูลจริง
การสละเวลาตรวจสอบฉันทมติอาจดูช้า — แต่เป็น “ความช้าเชิงตั้งใจ” ที่ช่วยให้องค์กรไม่ตัดสินใจบนข้อมูลที่ใครๆก็หาได้ และยังเป็นต้นทางของนวัตกรรมที่คนอื่นยังหาไม่เจอได้อีกด้วย