ยาน เลอเกิง (Yann LeCun) นักวิจัยเอไออาวุโสของเมตา และอดีตผู้ดูแลทิศทางงานวิจัยเอไอของบริษัท ระบุว่า แนวทางพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLMs ที่บริษัทยักษ์ใหญ่ทุ่มงบมหาศาลในช่วงนี้ อาจไม่ใช่เส้นทางที่นำไปสู่ปัญญาประดิษญ์ระดับมนุษย์
เลอเกิงกล่าวในงานที่บรูคลินเมื่อคืนวันอาทิตย์ (16 พ.ย. 68) ว่า โมเดลภาษาขนาดใหญ่ยังเป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์และควรลงทุนต่อ แต่ไม่ใช่แนวทางที่จะพาไปถึงความฉลาดแบบมนุษย์ กระแสความนิยมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่กำลังดึงทรัพยากรทั้งหมดไปอยู่ที่แนวทางเดียว ทำให้ขาดการพัฒนาในแนวคิดอื่นที่อาจเป็นก้าวสำคัญของอนาคต เขาระบุว่า “ถึงเวลาต้องถอยกลับมาดูว่าเทคโนโลยีปัจจุบันยังขาดอะไรไปบ้าง”
อย่างไรก็ตาม ท่าทีนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะเลอเกิงเคยวิจารณ์โมเดลภาษาขนาดใหญ่มาหลายปี โดยมองว่าการสร้างเอไอขั้นก้าวหน้าจะต้องอาศัย “เวิลด์โมเดล” (World models) ซึ่งใช้ข้อมูลภาพและการรับรู้โลกจริงเป็นหลัก ไม่ใช่โมเดลที่เรียนรู้จากข้อความจำนวนมากบนอินเทอร์เน็ต
การแสดงความเห็นครั้งนี้ถูกจับตามองเป็นพิเศษ เพราะตรงกับช่วงที่มีข่าวว่าเลอเกิงอาจยุติบทบาทในเมตา หลังบริษัททุ่มงบหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อดึงผู้เชี่ยวชาญโมเดลภาษาขนาดใหญ่ระดับแถวหน้ามาเสริมทีม ซึ่งถูกมองว่าเป็นการเลือกเดินตามแนวทางที่ต่างจากสิ่งที่เลอเกิงผลักดันมาโดยตลอด
มีรายงานจากสำนักข่าวไฟแนนเชียลไทมส์ว่า เลอเกิงมีแนวโน้มจะออกจากเมตา และกำลังเตรียมตั้งสตาร์ตอัปเอไอของตัวเอง แม้เขาจะไม่พูดถึงประเด็นดังกล่าวบนเวทีโดยตรง แต่คำอธิบายว่าทิศทางโมเดลภาษาขนาดใหญ่ไม่ใช่อนาคตของเอไอ ก็ถูกมองว่าเชื่อมโยงกับข่าวเรื่องการเปลี่ยนเส้นทางอาชีพของเขา
ในงานเดียวกัน อดัม บราวน์ (Adam Brown) ผู้บริหารด้านเอไอของกูเกิล ซึ่งร่วมขึ้นเวทีกับเลอเกิง แสดงความเห็นต่าง โดยเชื่อว่า โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีศักยภาพพัฒนาไปถึงระดับปัญญามนุษย์ได้เช่นกัน
ท่าทีที่แตกต่างของสองผู้เชี่ยวชาญสะท้อนว่า วงการเอไอยังไม่มีข้อสรุปชัดเจนว่าเทคโนโลยีควรเดินไปทางไหน แม้โมเดลภาษาขนาดใหญ่จะกลายเป็นกระแสหลักตั้งแต่การเปิดตัว ChatGPT เมื่อสามปีก่อน และนำไปสู่รอบการลงทุนครั้งใหญ่ทั่วโลก แต่ทิศทางของเอไอในระยะยาวก็ยังเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน
อ้างอิง: business insider