อาการหลอนของ AI: คืออะไร เกิดขึ้นเพราะอะไร และควรรับมืออย่างไร

อาการหลอนของ AI คืออะไร?

อาการหลอนของ AI คือผลลัพธ์จากเครื่องมือ AI เชิงกำเนิดที่นำเสนออย่างมั่นใจ แต่เป็นเท็จ แต่งขึ้น หรือไม่มีข้อมูลที่ได้รับมารองรับ เอกสารแนวทางสำหรับ AI เชิงกำเนิดของ NIST ใช้คำว่าการแต่งเรื่องขึ้นมาเรียกสิ่งเดียวกัน และอธิบายว่าเป็นกรณีที่ระบบเชิงกำเนิดสร้างและนำเสนอเนื้อหาที่ผิดพลาดหรือเป็นเท็จอย่างมั่นใจ คำนิยามของ NIST ยังรวมถึงผลลัพธ์ที่เบี่ยงเบนจากคำสั่งหรือข้อมูลนำเข้าอื่น ๆ หรือขัดแย้งกับข้อความก่อนหน้าในบทสนทนาเดียวกัน

คำว่าอาการหลอนเป็นคำเปรียบเทียบที่ชวนให้เข้าใจผิดอยู่บ้าง เครื่องมือไม่ได้มองเห็นสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง แต่กำลังสร้างข้อความที่มีความเป็นไปได้ทางสถิติว่าจะเหมาะกับบริบท และบางครั้งข้อความที่ดูสมเหตุสมผลก็ผิด นั่นเป็นเหตุผลที่อาการหลอนของ AI แทบไม่ดูเหมือนข้อผิดพลาด แต่ดูเหมือนคำตอบปกติที่เขียนมาอย่างดี

ทำไม ChatGPT จึงเกิดอาการหลอน?

ChatGPT และเครื่องมือคล้ายกันสร้างข้อมูลหลอน เพราะถูกสร้างขึ้นเพื่อสร้างข้อความต่อเนื่องที่น่าจะเป็นไปได้ ไม่ใช่เพื่อค้นคืนข้อเท็จจริงที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว NIST อธิบายว่าการแต่งข้อมูลขึ้นเป็นผลตามธรรมชาติจากวิธีออกแบบโมเดล AI เชิงกำเนิด โมเดลเหล่านี้ประมาณการการแจกแจงทางสถิติของข้อมูลที่ใช้ฝึก ซึ่งอาจให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง แต่ก็อาจให้ผลลัพธ์ที่ผิดจากข้อเท็จจริงหรือไม่สอดคล้องกันได้เช่นกัน NIST ระบุว่าปัญหานี้เกี่ยวข้องเป็นพิเศษกับคำตอบแบบปลายเปิดที่มีเนื้อหายาว และคำถามที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง

งานวิจัยปี 2025 โดยคาไล นาชุม เวมปาลา และจาง ให้คำอธิบายอีกส่วนหนึ่ง ผู้เขียนเสนอว่า กระบวนการฝึกและประเมินผลมักให้รางวัลกับการเดามากกว่าการยอมรับความไม่แน่ใจ เพราะโมเดลที่เดาจะได้คะแนนจากแบบทดสอบมาตรฐานหลายชุดดีกว่าโมเดลที่บอกว่าไม่รู้ ตามมุมมองนี้ โมเดลจึงถูกปรับให้เก่งในการทำข้อสอบ ไม่ว่ากลไกที่แท้จริงจะเป็นอย่างไร บทเรียนที่พนักงานนำไปใช้ได้ก็เหมือนกัน นั่นคือ ความมั่นใจของเครื่องมือไม่ได้บอกเลยว่าข้อความนั้นเป็นจริงหรือไม่

AI มีแนวโน้มหลอนข้อมูลมากขึ้นเมื่อคุณถามเรื่องที่ไม่เป็นที่รู้จัก เพิ่งเกิดขึ้น เฉพาะเจาะจงมาก หรืออยู่นอกข้อมูลที่คุณให้ เช่น ตัวเลขที่แน่นอน บทบาทของบุคคลที่ระบุชื่อ ข้อความอ้างอิง คดีความ หรือราคาปัจจุบันของสินค้า โอกาสหลอนข้อมูลจะน้อยลง แต่ยังเกิดขึ้นได้ เมื่อสั่งให้เครื่องมือทำงานจากเอกสารที่คุณวางให้เท่านั้น

อาการหลอนของ AI ในการทำงานมีลักษณะอย่างไร?

ในการทำงาน อาการหลอนของ AI มักปรากฏเป็นรายละเอียดเล็ก ๆ ที่เฉพาะเจาะจงและฟังดูถูกต้อง รายการนี้ครอบคลุมรูปแบบที่พนักงานพบบ่อยที่สุด การเรียนรู้ที่จะจำแนกรูปแบบเหล่านี้ช่วยให้จับข้อผิดพลาดได้ง่ายขึ้น

จะเกิดอะไรขึ้นหากตรวจไม่พบอาการหลอนของ AI?

ตัวอย่างที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดคือคดี Mata v. Avianca ซึ่งศาลแขวงสหรัฐฯ เขตใต้ของนิวยอร์กมีคำตัดสินเมื่อวันที่ 22 มิถุนายน 2023 ทนายความยื่นเอกสารต่อศาลที่มีคำวินิจฉัยซึ่งไม่มีอยู่จริง พร้อมข้อความอ้างและแหล่งอ้างอิงปลอมที่ ChatGPT สร้างขึ้น ศาลเห็นว่าเป็นการกระทำโดยไม่สุจริต และสั่งปรับทนายความกับสำนักงานร่วมกันและแทนกันเป็นเงิน 5,000 ดอลลาร์สหรัฐ รวมทั้งสั่งให้เขียนจดหมายถึงลูกความและผู้พิพากษาที่ถูกนำชื่อไปแอบอ้างในคำวินิจฉัยที่แต่งขึ้น ในการพิจารณาบทลงโทษ ศาลระบุว่าสำนักงานได้จัดการศึกษาต่อเนื่องทางกฎหมายภาคบังคับให้ทนายความและพนักงานในเรื่องความสามารถด้านเทคโนโลยีและเครื่องมือ AI กล่าวอีกอย่างคือ เป็นการฝึกอบรมหลังเกิดเหตุแล้ว

บทเรียนไม่ใช่ว่าทนายความขาดความรอบคอบ แต่คือแหล่งอ้างอิงที่แต่งขึ้นดูเหมือนของจริงทุกประการ และผู้ที่นำไปใช้ข้ามขั้นตอนเดียวที่จะตรวจพบปัญหาได้ นั่นคือการเปิดดูแหล่งข้อมูล อาการหลอนของ AI ในที่ทำงานส่วนใหญ่เป็นเรื่องเล็กกว่านี้ เช่น วันที่จัดส่งผิดในอีเมลถึงลูกค้า หรือสถิติที่แต่งขึ้นในสไลด์นำเสนอ แต่ลักษณะความผิดพลาดเหมือนกัน

การหลอนของ AI ยังเป็นปัญหาอยู่หรือไม่?

ได้ ผู้ให้บริการเพิ่มฟีเจอร์ที่ช่วยได้ เช่น การค้นหาเว็บพร้อมแหล่งอ้างอิง และความสามารถในการตอบจากไฟล์ที่อัปโหลด แต่ไม่มีรายใดอ้างว่ากำจัดอาการหลอนของ AI ได้แล้ว เอกสารของ Anthropic สำหรับ Claude เองระบุว่าเทคนิคที่แนะนำช่วยลดอาการหลอน แต่ไม่ได้กำจัดทั้งหมด และแนะนำให้ตรวจยืนยันข้อมูลสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อต้องตัดสินใจเรื่องที่มีผลกระทบสูง หน้าความช่วยเหลือของ Google สำหรับ Gemini ใน Gmail และชีตเตือนว่าฟีเจอร์ของ Gemini อาจแนะนำข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่เหมาะสม

ควรตั้งข้อสงสัยกับคำกล่าวใด ๆ ที่ว่าเครื่องมือไม่เกิดอาการหลอนอีกแล้ว คำถามที่ดีกว่าคือ เครื่องมือนั้นทำงานใดได้อย่างน่าเชื่อถือเพียงพอสำหรับวัตถุประสงค์ของคุณ และต้องมีการตรวจสอบอะไรประกอบบ้าง.

จะลดอาการหลอนของ AI ได้อย่างไร?

คุณลดการหลอนของ AI ได้ด้วยการจำกัดสิ่งที่เครื่องมือต้องคิดขึ้นเอง โดยให้แหล่งข้อมูล สั่งให้ใช้เฉพาะแหล่งข้อมูลนั้น อนุญาตให้ตอบว่าไม่รู้ และขอให้แสดงหลักฐานประกอบทุกข้ออ้าง เทคนิคด้านล่างมาจากคำแนะนำของผู้ให้บริการ รวมถึงเอกสารของ Anthropic เรื่องการลดการหลอนของ AI โดยปรับให้เหมาะกับงานที่ไม่ใช่งานด้านเทคนิค แต่ไม่มีเทคนิคใดทำให้คุณไม่ต้องตรวจสอบ

ตัวอย่างคำสั่งที่ผสมผสานหลายเทคนิค: ใช้เฉพาะข้อความนโยบายด้านล่าง ระบุกฎสามข้อที่ใช้กับการเดินทางของพนักงานที่จองภายใน 48 ชั่วโมงก่อนออกเดินทาง สำหรับกฎแต่ละข้อ ให้คัดลอกประโยคต้นฉบับที่เป็นที่มาทุกคำ หากนโยบายไม่ได้ครอบคลุมเรื่องใด ให้เขียนว่า ไม่ได้ระบุ ห้ามใช้ความรู้ทั่วไป

การตรวจจับอาการหลอนของ AI ในทางปฏิบัติเป็นอย่างไร?

ลองพิจารณาบริษัทสมมติ Northgate Supply ซึ่งเป็นผู้จัดจำหน่ายอุปกรณ์ทันตกรรมที่มีพนักงาน 25 คน ผู้ประสานงานฝ่ายขายวางนโยบายการคืนสินค้าของบริษัทที่ยาวสองหน้าลงไป แล้วถามผู้ช่วยว่า สินค้าที่เปิดใช้แล้วของเราคืนได้ภายในกี่วัน และมีค่าธรรมเนียมรับคืนสินค้าเข้าสต็อกหรือไม่ นโยบายที่ให้ระบุว่าสินค้าที่ยังไม่เปิดใช้คืนได้ภายใน 30 วัน ส่วนสินค้าที่เปิดใช้แล้วคืนได้เฉพาะกรณีที่ชำรุด และไม่ได้กล่าวถึงค่าธรรมเนียมรับคืนสินค้าเข้าสต็อก

คำตอบแรก: สินค้าที่เปิดแล้วสามารถคืนได้ภายใน 14 วัน โดยมีค่าธรรมเนียมนำสินค้ากลับเข้าคลัง 15 เปอร์เซ็นต์ รายละเอียดทั้งสองอย่างนี้ถูกแต่งขึ้น นโยบายไม่ได้กล่าวถึง 14 วันหรือค่าธรรมเนียมใด ๆ แต่ฟังดูเป็นไปได้เพราะนโยบายคืนสินค้าหลายแห่งมีเงื่อนไขเหล่านี้ นี่คือตัวอย่างว่าคำตอบที่มีความเป็นไปได้สูงในเชิงสถิติผิดพลาดได้อย่างไร

ผู้ประสานงานถามใหม่โดยใช้เทคนิคข้างต้น: ใช้เฉพาะนโยบาย อ้างประโยคต้นทาง และเขียนว่าไม่ได้ระบุหากไม่มีข้อมูล คำตอบครั้งที่สอง: สินค้าที่เปิดแล้ว: คืนได้เฉพาะกรณีชำรุด (ข้อความอ้าง: สินค้าที่เปิดแล้วสามารถคืนได้เฉพาะเมื่อสินค้าชำรุดเท่านั้น) ค่าธรรมเนียมรับคืนสินค้า: ไม่ได้ระบุ คำตอบนี้ตรวจเทียบกับเอกสารได้ในไม่กี่วินาที และประเด็นค่าธรรมเนียมที่ยังขาดข้อมูลจะถูกส่งไปยังผู้รับผิดชอบนโยบาย แทนที่จะถูกใส่ลงในอีเมลถึงลูกค้า

พนักงานควรทำอย่างไรเมื่อพบว่า AI สร้างข้อมูลเท็จ?

ลบหรือแก้ไขข้อความเท็จ แล้วพิจารณาว่ามีใครนำข้อความนั้นไปใช้แล้วหรือไม่ หากผลลัพธ์ยังเป็นเพียงฉบับร่าง ให้แก้ไขแล้วดำเนินงานต่อ โดยบันทึกในการตรวจทานว่าเครื่องมือแต่งรายละเอียดนั้นขึ้นมา หากส่ง แชร์ หรือนำไปใช้ตัดสินใจแล้ว ให้แจ้งผู้รับผิดชอบเพื่อให้แก้ไขได้ อย่าแก้เอกสารที่คนอื่นอ่านไปแล้วอย่างเงียบ ๆ

การบอกเพื่อนร่วมงานว่าคำถามแบบใดทำให้เกิดข้อผิดพลาดก็ช่วยได้เช่นกัน ทีมที่แบ่งปันตัวอย่างสิ่งที่ผิดพลาดจะเรียนรู้ได้เร็วกว่าทีมที่แต่ละคนต้องเจอข้อผิดพลาดเดิมด้วยตัวเอง วิธีตรวจร่างทีละขั้นตอนอยู่ในคู่มือการตรวจสอบข้อเท็จจริงในผลลัพธ์จาก AI.

เมื่อใดที่คำตอบที่ไม่ดีจาก AI ไม่ถือเป็นอาการหลอน?

คำตอบที่ไม่ดีไม่ใช่การหลอนของ AI เสมอไป และวิธีแก้ก็แตกต่างกัน หากเครื่องมือตอบด้วยข้อมูลล้าสมัยเพราะข้อมูลเปลี่ยนไปหลังจากฝึกโมเดลแล้ว วิธีแก้คือใช้แหล่งข้อมูลปัจจุบัน หากคำตอบมีอคติหรือมองด้านเดียว ปัญหาอยู่ที่การวางกรอบและความเป็นธรรม ไม่ใช่การแต่งข้อมูลขึ้น หากคำสั่งที่คลุมเครือทำให้ได้ผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผลแต่ไม่ตรงใจ วิธีแก้คือระบุโจทย์ให้ดีขึ้น และหากมีคนจงใจใช้ AI เพื่อทำให้ผู้อื่นเข้าใจผิด นั่นเป็นเรื่องพฤติกรรม ไม่ใช่เรื่องการฝึกอบรม.

คู่มือนี้ไม่สามารถบอกคุณได้เช่นกันว่าเครื่องมือใดปลอดภัยสำหรับงานเฉพาะที่มีผลกระทบสูง สำหรับการตัดสินใจด้านกฎหมาย การแพทย์ การเงิน หรือการจ้างงานที่เกี่ยวกับบุคคล ให้ผู้มีคุณสมบัติเหมาะสมตรวจทาน ไม่ว่าผลลัพธ์นั้นจะจัดทำขึ้นด้วยวิธีใด

แหล่งข้อมูลและขอบเขต

NIST, AI 600-1: แนวทางความเสี่ยงสำหรับ AI เชิงกำเนิด, July 2024 ↗

Kalai, Nachum, Vempala และ Zhang, เหตุใดโมเดลภาษาจึงเกิดอาการหลอน, arXiv, 4 กันยายน 2025 ↗

Anthropic เอกสาร Claude: ลดการหลอนของ AI เข้าถึงเมื่อ 16 ตุลาคม 2026 ↗

คดีมาตาฟ้องบริษัทเอเวียงกา, 678 F.Supp.3d 443 (S.D.N.Y., 22 June 2023), สำเนาที่เผยแพร่โดย CLLA ↗

ความช่วยเหลือของ Gmail, ทำงานร่วมกับ Gemini ใน Gmail, เข้าถึงเมื่อ 16 October 2026 ↗

ความช่วยเหลือของเครื่องมือแก้ไขเอกสาร Google, ทำงานร่วมกับ Gemini ในสเปรดชีต Google, เข้าถึงเมื่อ 16 October 2026 ↗