งานวิจัยใหม่ของ DeepMind: AI ไม่จำเป็นต้องเก่งเกินผู้เชี่ยวชาญมนุษย์ทุกคน ก็สามารถก่อให้เกิดองค์กรยักษ์ใหญ่แบบผู้ผูกขาดได้

动察 Beating ข่าวด่วน AI ผู้ร่วมก่อตั้ง Google DeepMind Shane Legg ร่วมกับนักเศรษฐศาสตร์ Alex Imas และ Andrew Koh ได้เผยแพร่บทความเกี่ยวกับผลกระทบทางเศรษฐกิจของ AGI โดยพยายามอธิบายความขัดแย้งที่ว่า ความสามารถด้านการเขียนโปรแกรม คณิตศาสตร์ และอื่นๆ ของ AI กำลังเอาชนะผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ทำไมองค์กรธุรกิจและตลาดแรงงานจึงยังไม่เกิดการเปลี่ยนแปลงที่รุนแรงในลักษณะเดียวกัน?

นักวิจัยเห็นว่า ปัญหาอยู่ที่การให้ความสนใจกับความสามารถของ AI แต่ละตัวมากเกินไปในอดีต โดยมองข้ามคุณค่าที่องค์กรสร้างขึ้นผ่านการแบ่งงานและความร่วมมือ พวกเขาให้คน 100 คนเข้าร่วมการทดสอบที่ครอบคลุมหกสาขา เช่น คณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และพบว่าผู้ที่จับคู่กันตามความเชี่ยวชาญที่เสริมกันมีผลงานดีกว่าการจับคู่แบบสุ่มถึง 32% มนุษย์แต่ละคนมีจุดแข็งที่สามารถชดเชยจุดอ่อนของกันและกันได้ แต่การคัดลอกโมเดล AI ที่เหมือนกันหลายตัวมักจะได้เพียงกลุ่มพนักงานที่มีจุดอ่อนคล้ายคลึงกัน

บทความยังได้สร้างแบบจำลองทางเศรษฐกิจเพิ่มเติม และพบว่าแม้ AI จะเหนือกว่าผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์ในงานเฉพาะทางทั้งหมด แต่ตราบใดที่ยังมีคอขวดในความร่วมมือระหว่างเอเจนต์ องค์กรก็ยากที่จะขยายตัวได้ไม่จำกัด และตลาดยังอาจประกอบด้วยวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมจำนวนมาก

ในทางกลับกัน แม้ AI แต่ละตัวยังไม่ถึงระดับผู้เชี่ยวชาญชั้นแนวหน้า แต่ตราบใดที่ความร่วมมือระหว่างเอเจนต์ก้าวข้ามจุดวิกฤต สถานการณ์ก็อาจแตกต่างไปโดยสิ้นเชิง เมื่อการเพิ่ม Agent ใหม่ไม่เป็นภาระต่อทีมอีกต่อไป แต่กลับทำให้ผลผลิตต่อหัวเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง องค์กรก็อาจก้าวข้ามข้อจำกัดด้านขนาดแบบดั้งเดิมได้ ตลาดที่มีการ标准化ในวงกว้าง เช่น ซอฟต์แวร์และการเงิน อาจรวมศูนย์ไปยังบริษัท AI ยักษ์ใหญ่เพียงไม่กี่แห่งด้วยเหตุนี้

AI ในปัจจุบันยังมีช่องว่างที่ชัดเจนเมื่อเทียบกับความสามารถด้านความร่วมมือเช่นนี้ การทดสอบ CooperBench ที่เผยแพร่ก่อนหน้านี้โดยสถาบันอย่าง Stanford พบว่าเมื่อให้ Agent เขียนโปรแกรมสองตัวร่วมมือกัน อัตราความสำเร็จเฉลี่ยกลับต่ำกว่าการที่ Agent ตัวเดียวทำงานปริมาณเดียวกันประมาณ 30% พวกมันจะทำงานซ้ำ สูญเสียข้อมูล และ bahkanไม่สามารถจัดการกับการแก้ไขโค้ดของกันและกันได้อย่างถูกต้อง