ทันเอไอ

นักวิจัยเริ่มใช้ 'ระบบพลวัต' จากฟิสิกส์ ส่องกระบวนการคิดในใจของ AI หวังไขปริศนากล่องดำ

เทรนด์ใหม่ในวงการวิจัย AI นำแนวคิดระบบพลวัตมาวิเคราะห์การให้เหตุผลแฝง (Latent CoT) เพื่อทำความเข้าใจว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ 'คิด' อย่างไรในแต่ละขั้นตอน

ปกติแล้ว เมื่อเราสั่งให้ AI คิดแบบเป็นขั้นเป็นตอน (Chain-of-Thought หรือ CoT) เราจะเห็น 'กระดาษทด' ที่ AI เขียนออกมาทีละขั้น แต่โมเดลรุ่นใหม่ๆ ที่มีประสิทธิภาพสูงมักใช้กระบวนการคิดที่เรียกว่า Latent CoT หรือการให้เหตุผลแฝง ซึ่งเปรียบเหมือนการ 'คิดในใจ' โดยไม่มีการแสดงขั้นตอนออกมา ทำให้เราไม่สามารถตรวจสอบได้ว่า AI ได้คำตอบมาอย่างไร กลายเป็นปัญหา 'กล่องดำ' (black box) ที่สำคัญด้านความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย

ล่าสุด มีแนวทางการวิจัยใหม่ที่น่าสนใจเกิดขึ้น โดยนักวิจัยเริ่มนำทฤษฎี 'ระบบพลวัต' (Dynamical Systems) ซึ่งเป็นเครื่องมือทางคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ที่ใช้อธิบายการเปลี่ยนแปลงของระบบที่ซับซ้อนเมื่อเวลาผ่านไป (เช่น การพยากรณ์อากาศ) มาประยุกต์ใช้เพื่อถอดรหัสกระบวนการคิดในใจของ AI แนวคิดนี้มองว่าลำดับ 'ความคิด' ที่ซ่อนอยู่ในโมเดล ณ แต่ละขั้นตอนนั้น เปรียบเสมือนจุดที่เคลื่อนที่ไปบนเส้นทางในปริภูมิทางคณิตศาสตร์ (representation space) การวิเคราะห์เส้นทางเหล่านี้จึงอาจช่วยให้เราเข้าใจ 'พลวัต' ของการให้เหตุผลได้

งานวิจัยในกลุ่มนี้ใช้วิธีการต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ 'เส้นทางความคิด' ของ AI เช่น การวัดการเปลี่ยนแปลงในแต่ละขั้นตอน (step-to-step change), ความสม่ำเสมอของทิศทาง (direction consistency) หรือการวิเคราะห์การลดลงของค่าเอนโทรปี (entropy) ซึ่งอาจบ่งชี้ถึงการเปลี่ยนจากสภาวะ 'สับสน' ไปสู่สภาวะ 'ตกผลึก' ในการหาคำตอบที่มีโครงสร้างมากขึ้น การวิเคราะห์เหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถแยกแยะได้ว่า AI กำลังให้เหตุผลอย่างเป็นระบบ หรือแค่กำลังสร้างทางลัดเพื่อหาคำตอบแบบสุ่มๆ

อย่างไรก็ตาม ต้องหมายเหตุว่า แม้จะมีรายงานเกี่ยวกับบทความวิจัยชื่อเฉพาะว่า "Interpreting Latent CoT Reasoning as Dynamical Systems" แต่จากการตรวจสอบล่าสุดโดยทีมข่าว 'ทันเอไอ' ยังไม่พบบทความดังกล่าวในฐานข้อมูลสาธารณะ arXiv แต่พบว่ามีงานวิจัยหลายชิ้นในช่วงต้นถึงกลางปี 2026 ที่ใช้แนวทางระบบพลวัตในลักษณะเดียวกันนี้ จึงถือเป็นทิศทางที่กำลังอยู่ระหว่างการพัฒนาและน่าจับตามองอย่างยิ่งในวงการ