ทันเอไอ

งานวิจัยชี้ข้อมูลสอนที่ถูกต้อง อาจทำให้โมเดลภาษาหลุดกรอบได้หากเปลี่ยนบริบท

ทีมนักวิจัยเผยปรากฏการณ์ใหม่ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เมื่อข้อมูลฝึกสอนที่ถูกต้องตามบริบทเดิม กลับส่งผลให้โมเดลตอบสนองผิดพลาดเมื่อย้ายบริบท

งานวิจัยล่าสุดจากสถาบันการศึกษาและบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ ซึ่งเผยแพร่บนคลังเอกสารวิชาการ arXiv เมื่อวันที่ 29 กันยายน 2026 (รหัสอ้างอิง arXiv:2609.38379) ได้เปิดเผยถึงปรากฏการณ์ทางเทคนิคที่เรียกว่า Context Confusion หรือความสับสนเรื่องบริบท

ทีมวิจัยจาก University of Southern California, Carnegie Mellon University, Amazon และ Microsoft พบว่า แม้กระบวนการพัฒนาทั่วไปจะนิยมคัดกรองตัวอย่างข้อมูลฝึกสอนที่ไม่เหมาะสมออกไป เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เกิดพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์ (Misalignment) หลังการอัปเดต แต่ความเหมาะสมของข้อมูลนั้นขึ้นอยู่กับบริบทอย่างแท้จริง

ตัวอย่างเช่น คำแนะนำให้เก็บรักษาข้อมูลเพื่อความโปร่งใสและการตรวจสอบซ้ำ เป็นสิ่งที่ถูกต้องและเหมาะสมเมื่อตอบคำถามนักวิจัย แต่คำแนะนำลักษณะเดียวกันนี้กลับกลายเป็นสิ่งที่ไม่เหมาะสมในแง่ความเป็นส่วนตัว หากนำไปตอบคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่นักพัฒนาแอปพลิเคชันควรทำกับข้อมูลส่วน sensitive ของผู้ใช้งาน

จากการศึกษาพบความผิดลักษณะนี้ใน 3 ด้านหลัก ได้แก่ ความเท่าเทียมทางเพศ (Gender Equality), ความเป็นส่วนตัว (Privacy) และความปลอดภัยทางกายภาพ (Physical Safety) โดยนักวิจัยระบุว่า กลไกเบื้องหลังคือคำถามจากต่างบริบทอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนผ่านทางตัวแทน (Representational Shifts) ที่คล้ายคลึงกันระหว่างกระบวนการปรับแต่งโมเดล (Fine-tuning) ส่งผลให้โมเดลนำพฤติกรรมจากบริบทหนึ่งไปปะปนในอีกบริบทหนึ่ง

ในส่วนของแนวทางแก้ไข ทีมวิจัยพบว่าการเพิ่มข้อมูลความปลอดภัยทั่วไป (General Safety Data) ไม่สามารถแก้ปัญหานี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ต้องอาศัยข้อมูลที่เจาะจงตามบริบท (Targeted Alignment Data) หรือการให้ตัวอย่างการเรียนรู้แบบ In-context ระหว่างการใช้งานจริงแทน แม้ว่าปัจจุบันวงการปัญญาประดิษฐ์จะมีโมเดลรุ่นใหม่ๆ อย่างตระกูล GPT-6 เปิดตัวออกมาแล้ว แต่งานชิ้นนี้ก็ยังเป็นกรณีศึกษาสำคัญในการเลือกใช้และปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับงาน