นักวิจัย Anthropic ลาออก จุดกระแสวงกว้างถกความปลอดภัย AI

นักวิจัยจาก Anthropic ได้ลาออกจากตำแหน่งเนื่องจากความกังวลว่าห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์กำลัง “เดิมพันด้วยชีวิตของผู้คน”

Credit: Anthropic

Jacob Coxon เป็นสมาชิกในทีมพรีเทรนนิ่ง AI ของบริษัทจนกระทั่งถึงวันนี้ เขาได้ประกาศการลาออกผ่านชุดโพสต์บน X ซึ่งมียอดเข้าชมหลายล้านครั้ง Coxon ระบุว่าการตัดสินใจของเขาได้รับแรงจูงใจมาจากความกังวลเกี่ยวกับ Recursive Self-Improvement หรือ RSI ซึ่งเป็นคำที่ใช้เรียก AI ในอนาคตที่คาดการณ์ว่าจะมีความสามารถในการปรับปรุงขีดความสามารถของตนเองได้โดยอัตโนมัติ

“สิ่งเหล่านี้กำลังจะกลายเป็นระบบที่เหนือมนุษย์ซึ่งสามารถเจาะระบบทุกอย่าง ปฏิวัติทุกสาขาได้ในชั่วข้ามคืน และเข้าถึงอำนาจและทรัพยากรที่มีอยู่จริง” Coxon เขียน “ผู้คนที่สร้าง AI เชื่ออย่างจริงจังว่ามันอาจฆ่าเราทุกคนได้ภายในสิ้นทศวรรษนี้”

Evan Hubinger หัวหน้าฝ่ายวิทยาศาสตร์ด้านการจัดระเบียบของ Anthropic ได้ยืนยันประเด็นหลังในโพสต์บน X ว่า “Jacob พูดถูกในประเด็นนี้ เราเชื่อจริงๆ ว่า AI อาจฆ่ามนุษย์ทุกคนได้! ผมส่วนตัวคิดว่าโอกาสนั้นมีมากกว่า 10% ภายในทศวรรษหน้า” เขาระบุ

ปัจจุบันยังไม่มีห้องปฏิบัติการ AI แห่งใดประกาศการใช้งาน RSI ที่ทำได้จริง อย่างไรก็ตาม Anthropic และ OpenAI กำลังใช้ AI เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติสำหรับงานพัฒนาโมเดลอยู่แล้ว ในเดือนเมษายนที่ผ่านมา Anthropic เปิดเผยว่า Claude ได้ดำเนินการทดลองวิจัยด้าน AI จนสำเร็จโดยใช้การป้อนข้อมูลจากมนุษย์เพียงเล็กน้อย โครงการดังกล่าวเน้นไปที่การลดความเสี่ยงที่เกิดจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่

การลาออกของ Coxon ไม่เพียงแต่ได้รับความสนใจจาก Hubinger เท่านั้น แต่ยังได้รับเสียงตอบรับจากผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมอีกหลายร้อยคน หลายคนแสดงความตื่นตระหนกเกี่ยวกับข้อกังวลที่เขาหยิบยกขึ้นมา ในขณะที่คนอื่น ๆ แสดงความสงสัย ผู้แสดงความคิดเห็นบางส่วนชี้ให้เห็นว่าการลาออกของ Coxon อาจส่งผลกระทบต่อการเสนอขายหุ้นต่อสาธารณะครั้งแรกของ Anthropic “หาก Anthropic มีความซื่อสัตย์ทางปัญญา ความเสี่ยงนี้ควรจะปรากฏอยู่ในเอกสาร S-1 ของพวกเขา” Azeem Azhar นักลงทุนและนักวิจัยด้าน AI ทวีตข้อความ “นี่จะเป็นบททดสอบที่ดีที่สุดว่าพวกเขาเชื่อในเรื่องนี้อย่างจริงจังหรือไม่”

สมาชิกสภานิติบัญญัติจำนวนหนึ่งได้ตอบสนองต่อข่าวนี้เช่นกัน โดยวุฒิสมาชิก Bernie Sanders จากรัฐเวอร์มอนต์เขียนบน X ว่า “ผมจะเสนอกฎหมายเพื่อแบนซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์และหยุดการพัฒนา AI ในเร็ว ๆ นี้” ทางด้าน Lori Trahan สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรจากรัฐแมสซาชูเซตส์ ซึ่งเพิ่งเสนอร่างกฎหมายที่ออกแบบมาเพื่อกำกับดูแลโมเดล AI ขั้นสูง ระบุว่า “ถึงเวลาแล้วที่รัฐสภาจะต้องเลิกวางเฉยและทำหน้าที่ของตนเสียที”

การลาออกของ Coxon เกิดขึ้นหลังจากที่มีความก้าวหน้าครั้งสำคัญหลายประการในการวิจัยด้าน AI

เมื่อวันอังคารที่ผ่านมา OpenAI เปิดเผยว่าโมเดลที่ยังไม่ได้เปิดตัวสามารถแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ยากที่สุดปัญหาหนึ่งได้ อัลกอริทึมดังกล่าวพบข้อผิดพลาดในชุดสมการที่นักวิทยาศาสตร์ใช้ศึกษาการเคลื่อนที่ของของไหล ซึ่งเรียกว่าสมการ Navier-Stokes โดยสมการนี้มีการนำไปประยุกต์ใช้ในหลายสาขาตั้งแต่งานด้านการดูแลสุขภาพไปจนถึงการออกแบบยานยนต์

เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา Anthropic ใช้ Claude ในการพัฒนาบทพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ที่สำคัญในรูปแบบที่คอมพิวเตอร์สามารถตรวจสอบได้ โดย AI ใช้เวลาสร้างเพียง 11 วัน แทนที่จะต้องใช้เวลาหลายปีตามที่คาดการณ์ไว้สำหรับงานนี้

Coxon ได้เข้าร่วมกลุ่มกับนักวิจัยด้าน AI จำนวนมากขึ้นที่แสดงความกังวลเกี่ยวกับการก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของโมเดลแนวหน้า เมื่อวันอาทิตย์ที่ผ่านมา Jakub Pachocki หัวหน้านักวิทยาศาสตร์ของ OpenAI ได้เรียกร้องให้อุตสาหกรรมเทคโนโลยีชะลอการพัฒนา AI ลง ในเดือนกรกฎาคม กลุ่มนักวิจัยได้ลงนามในจดหมายเปิดผนึกที่เตือนถึงความเสี่ยงของโมเดลแนวหน้าที่สามารถปรับปรุงตนเองได้

ที่มา: https://siliconangle.com/2026/09/09/anthropic-researchers-resignation-sparks-broad-ai-safety-discussion/

About นักเขียนฝึกหัดหมายเลขเก้า

Check Also

Cisco ยืนยันช่องโหว่ CVSS 10.0 บน Secure FMC ถูกใช้โจมตีจริงแล้ว ไม่มี Workaround ต้องอัปเดตเท่านั้น

Cisco ยืนยันแล้วว่าช่องโหว่ประเภท Authentication Bypass ระดับความรุนแรงสูงสุด CVSS 10.0 รหัส CVE-2026-20079 บน Secure Firewall Management Center (FMC) …

งานวิจัยใหม่เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงของเศรษฐศาสตร์โครงสร้างพื้นฐาน AI ท่ามกลางปริมาณข้อมูลที่ถูกจัดเก็บและเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง [PR]

ที่ผ่านมาบทสนทนาเกี่ยวกับโครงสร้างพื้นฐาน AI มักให้ความสำคัญกับพลังการประมวลผล (Compute) เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม งานวิจัยทั่วโลกล่าสุดจาก IDC เผยให้เห็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญที่องค์กรจำเป็นต้องให้ความสำคัญเมื่อขยายการใช้งาน AI นั่นคือข้อมูลที่ยังคงถูกจัดเก็บและสะสมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้ว่ารอบการประมวลผลแต่ละรอบจะเสร็จสิ้นไปนานแล้วก็ตาม