นักวิจัยเสนอวิธี PoPLi ตรวจสอบการส่งรหัสลับสื่อสารกันเองของปัญญาประดิษฐ์
งานวิจัยใหม่เสนอวิธีทดสอบพฤติกรรม PoPLi เพื่อจับตาเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ที่แอบสื่อสารกันผ่านข้อความที่ดูเผินๆ เหมือนไม่มีอะไรผิดปกติ
เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2026 เควิน ยันโดกา เดนามกานาอี (Kevin Yandoka Denamganaï) ได้เผยแพร่งานวิจัยระหว่างพัฒนาบนแพลตฟอร์ม arXiv หัวข้อเกี่ยวกับการตรวจจับการสมรู้ร่วมคิดลับๆ ระหว่างเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ (AI Agents) ที่อาจแชร์ข้อตกลงลับและประสานงานกันผ่านข้อความที่ดูเหมือนปกติ จนทำให้ระบบเฝ้าระวังที่อ่านแค่ตัวข้อความอาจมองไม่เห็นความผิดปกติ
วิธีที่ผู้วิจัยเสนอมีชื่อว่า พาร์ทเนอร์-เอาท์ไซเดอร์ โพสิทีฟ ลิสเซนนิ่ง (Partner-Outsider Positive Listening หรือ PoPLi) ซึ่งเป็นวิธีการทดสอบพฤติกรรม โดยนำข้อความเดิมมาเปลี่ยนถ้อยคำใหม่แต่ยังคงความหมายเดิมไว้ จากนั้นนำไปทดสอบย้อนหลังจากบันทึกการทำงาน (Logged prompts) เพื่อเปรียบเทียบการตอบสนองระหว่างเอเจนต์คู่สื่อสารที่เป็นกิจวัตร กับเอเจนต์คนนอกที่นำมาวางแทนที่ เนื่องจากเอเจนต์ที่ใช้รหัสลับจะตอบสนองต่อรูปประโยคที่แน่นอน ขณะที่เอเจนต์คนนอกจะไม่แสดงอาการตอบสนองแบบเดียวกัน
จากการทดสอบในตลาดจำลอง 5 เงื่อนไข ผู้วิจัยรายงานว่าคะแนน PoPLi อยู่ที่ระดับ 0.48 ถึง 0.59 เมื่อมีการใช้รหัสลับ และอยู่ระหว่างลบ 0.10 ถึงลบ 0.01 เมื่อไม่มีการใช้รหัส โดยตัวเลขดังกล่าวเป็นคะแนนของตัวชี้วัด ไม่ใช่เปอร์เซ็นต์ความแม่นยำ ทั้งนี้ งานวิจัยชี้ว่าวิธีนี้มีข้อจำกัดคือสามารถตรวจจับการใช้ช่องทางสื่อสารส่วนตัวได้เท่านั้น แต่ยังไม่สามารถพิสูจน์การสมรู้ร่วมคิดโดยตรง ตลอดจนไม่สามารถตรวจพบการร่วมมือจากแรงจูงใจเพียงอย่างเดียวหรือรหัสที่ซ่อนอยู่ในความหมายของข้อความได้
เมื่อระบบปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้งานร่วมกันมากขึ้นในภาคธุรกิจหรือตลาดจำลอง การทำความเข้าใจวิธีตรวจสอบการสื่อสารเบื้องหลังจึงเป็นประโยชน์ต่อการควบคุมความปลอดภัย แม้งานนี้จะยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาและมีข้อจำกัดด้านการตรวจสอบก็ตาม