TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
Resect AI สตาร์ทอัพด้านการวิจัยปัญญาประดิษฐ์จากเมืองซีแอตเทิลประกาศว่า บริษัทได้รับเงินทุนรอบเริ่มต้นจำนวน 25 ล้านดอลลาร์ เพื่อสร้างเลเยอร์ความรับผิดชอบสำหรับ AI ระดับองค์กร โดยมุ่งเน้นที่การตรวจจับและลดอาการหลอนในระหว่างการทำงานจริง
อาการหลอนหรือการกุเรื่องขึ้นมาเองนั้นเกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ให้คำตอบที่เป็นเท็จหรือถูกสร้างขึ้นใหม่ แต่กลับนำเสนอข้อมูลนั้นด้วยความมั่นใจสูง
โดยพื้นฐานแล้ว โมเดลทำงานโดยการคาดการณ์รูปแบบต่าง ๆ ตามข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมา ไม่ใช่การ “จดจำ” สิ่งนี้หมายความว่าช่องว่างในข้อมูลหรือการขาดข้อมูลที่เป็นข้อเท็จจริงทำให้โมเดลต้องใช้วิธีคาดเดา นอกจากนี้โมเดลจำนวนมากยังถูกออกแบบมาให้ดูเป็นประโยชน์ในระหว่างขั้นตอนการปรับแต่งและการฝึกฝนเพิ่มเติม ซึ่งแทนที่จะตอบว่า “ไม่ทราบ” โมเดลเหล่านี้กลับสามารถให้คำตอบที่ผิดพลาดได้อย่างมั่นใจ
“AI ถูกนำไปวางไว้ในสถานะที่ได้รับความไว้วางใจเร็วเกินไป” Kevin Owens ประธานเจ้าหน้าที่บริหารกล่าว “การเพิ่มป้ายกำกับอย่าง ‘ใช้ด้วยความเสี่ยงของตนเอง’ นั้นขัดกับหลักธรรมาภิบาลหรือการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เหมาะสม AI จะต้องยึดโยงอยู่กับความจริงหากต้องการให้เกิดการนำไปใช้ในวงกว้างทั่วทั้งองค์กร”
Owens กล่าวเสริมว่า Resect มีเป้าหมายที่จะนำความรับผิดชอบและความโปร่งใสมาสู่โมเดล AI ซึ่งจนถึงขณะนี้ยังคงเป็นเหมือนกล่องดำ โดย Resect AI กำลังสร้างผลิตภัณฑ์แบบโอเพนซอร์สสำหรับองค์กรที่จะเปิดกล่องดำนั้น เพื่อเข้าไปดูภายในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อสังเกต ตรวจจับ ตีความ ตรวจสอบ และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดลเหล่านั้น
“หลายคนโต้แย้งว่าการทำความเข้าใจกลไกภายในที่เป็นกล่องดำของ LLM นั้นเป็นเรื่องที่ยากเกินเอื้อม แต่เราไม่เห็นด้วยอย่างยิ่งในประเด็นนี้” Tim Walton ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่าย AI กล่าว “เราใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมากในการวิจัยว่าโมเดลคิดอย่างไร และอะไรเป็นสาเหตุที่ทำให้พวกมันเลือกคำตอบเหล่านั้น”
เส้นทางของ Resect เริ่มต้นจากการพัฒนาโมเดล AI ของตนเองที่สามารถสร้างข้อมูลที่มีความเป็นข้อเท็จจริงสูง จากข้อมูลของบริษัท พวกเขาได้สร้างโมเดลของตนเองเพื่อควบคุมข้อมูล และพัฒนาขั้นตอนการฝึกฝน พฤติกรรม รวมถึงการฝึกฝนด้วยการเสริมกำลัง ซึ่งพบว่าสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับโมเดลโอเพนซอร์สที่มีอยู่เดิม เช่น DeepSeek, Qwen และ Llama ได้
หลังจากการค้นพบนั้น งานของบริษัทจึงเปลี่ยนจากการสร้างโมเดลที่ดีขึ้น มาเป็นการสร้างชุดเครื่องมือที่สามารถทำงานภายในสถาปัตยกรรมของโมเดลโดยตรงเพื่อดักจับพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมและแก้ไขเส้นทางก่อนที่อาการหลอนจะเกิดขึ้น ซึ่งหมายถึงการทำความเข้าใจว่าทำไม AI ถึงมีพฤติกรรมเช่นนั้นในเชิงลึก
บริษัทระบุว่าเครื่องมือการมองเห็นภายในเหล่านี้จะเป็นพื้นฐานของเครื่องมือตรวจสอบระดับองค์กรที่เรียกว่า NeuroWave Product Suite ซึ่งถูกอธิบายว่าเป็นเครื่องจับเท็จสำหรับโครงข่ายประสาทเทียม
“เราใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมากในการวิจัยว่าโมเดลคิดอย่างไร และอะไรเป็นสาเหตุที่ทำให้พวกมันเลือกคำตอบเหล่านั้น” Walton อธิบาย “ผ่านกระบวนการนี้ เราได้พัฒนาเทคโนโลยีที่สังเกตเห็นได้อย่างแม่นยำว่าโมเดลล้มเหลวเมื่อใดและอย่างไร และทำการแก้ไขพวกมันในเชิงศัลยกรรม”
ภาษาที่ใช้ในเชิงศัลยกรรมนั้นเหมาะสมเป็นพิเศษ ชื่อของบริษัท “Resect” เป็นคำกริยาทางการแพทย์ที่หมายถึงการตัดออกหรือกำจัดส่วนหนึ่งของอวัยวะ เนื้อเยื่อ หรือกระดูก ซึ่งเป็นการผ่าตัดที่เกี่ยวข้องกับการตัดเนื้อเยื่อที่เสียหายออกอย่างระมัดระวังโดยไม่ไปกระทบกับเนื้อเยื่อที่มีสุขภาพดี
ปัจจุบัน บริษัทนำเสนอโมเดลสองรายการบน HuggingFace ซึ่งเป็นรีโพซิทอรีเก็บโมเดล ได้แก่ Veritas โมเดลตรวจสอบข้อเท็จจริงขนาด 600 ล้านพารามิเตอร์ (0.6B) และโมเดลขนาด 8 พันล้านพารามิเตอร์ ทั้งสองรุ่นสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Qwen3 และทำงานโดยไม่มีกระบวนการคิด หมายความว่าโมเดลไม่มีเลเยอร์การคิดแบบเป็นขั้นตอนที่อยู่เบื้องล่าง จากการ์ดข้อมูลของโมเดล ประสิทธิภาพของโมเดลได้รับการประเมินบน LLM-AggreFact โดยโมเดล 0.6B มีคะแนนเฉลี่ยอยู่ที่ 72.3% เมื่อเทียบกับ Qwen3 ซึ่งเป็นการปรับปรุงที่ดีขึ้นถึง 7.4%
บริษัทยังเชื่อมโยงไปยังรีโพซิทอรีบน GitHub ซึ่งจะใช้เป็นช่องทางในการนำเสนอเครื่องมือโอเพนซอร์ส แต่ปัจจุบันยังไม่มีข้อมูลภายในรีโพซิทอรีดังกล่าว
Resect ไม่ได้เปิดเผยชื่อของผู้ที่ให้การสนับสนุน แต่ระบุว่าเงินทุนดังกล่าวมาจากนักลงทุนกลุ่มไพรเวทอควิตี้ ทั้งนี้บริษัทระบุว่าจะนำเงินทุนไปใช้ในการวิจัยและพัฒนา โครงการริเริ่มในการทำตลาด และการจ้างงานบุคลากรในพื้นที่แถบซีแอตเทิลและพอร์ตแลนด์
ที่มา: https://siliconangle.com/2026/09/04/resect-launches-with-25m-to-reduce-hallucinations-in-ai-models/
