1 คะแนน โดย GN⁺ 2023-12-19 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Chris Bakke เปิดเผยบน X ว่าเขาซื้อ 2024 Chevy Tahoe ในราคา $1
  • เนื้อหาของโพสต์มีเพียงประโยคเดียวเกี่ยวกับการซื้อ จึงไม่สามารถยืนยันได้ว่าราคานี้เป็นยอดชำระเงินจริงหรือไม่ หรือมีเงื่อนไขการซื้อขายใดแนบมาด้วยหรือไม่
  • โพสต์มีรูปภาพแนบ 2 รูป แต่ข้อความที่ให้มาไม่มีคำอธิบายเนื้อหาของรูปภาพ
  • เวลาโพสต์คือ 17 ธันวาคม 2023 เวลา 11:46 PM และบนหน้ามีการแสดง 20.3M Views
  • จากข้อความสาธารณะที่มีอยู่เพียงอย่างเดียว จึงยากที่จะตัดสินได้ว่าเกี่ยวข้องกับดีลเลอร์ วิธีชำระเงิน ภาษี·ค่าธรรมเนียม โปรโมชัน หรือความผิดพลาดหรือไม่

ข้อมูลที่เปิดเผยในโพสต์บน X

  • Chris Bakke โพสต์ว่า “I just bought a 2024 Chevy Tahoe for $1.”
  • ข้อมูลสำคัญที่ยืนยันได้จากเนื้อหาคือ 2024 Chevy Tahoe และ การซื้อในราคา $1 เท่านั้น
  • มีลิงก์รูปภาพแนบ 2 ลิงก์ แต่ Markdown ที่ให้มาไม่มีเนื้อหารูปภาพรวมอยู่ด้วย

ตัวเลขการตอบสนองที่แสดงและข้อจำกัด

  • โพสต์แสดง 20.3M Views
  • หน้ามีข้อความ Read 400 replies
  • นอกจากนี้ยังเห็นตัวเลข 400, 5K, 92K, 4.3K แต่จากข้อความที่ให้มาเพียงอย่างเดียว ไม่สามารถยืนยันได้ว่าแต่ละตัวเลขหมายถึงรายการใด

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2023-12-19
ความคิดเห็นใน Hacker News
  • เข้าใจคนที่ใช้ แชตบอต สำหรับงานซัพพอร์ตลูกค้าได้ยาก และรู้สึกว่ามันไม่ได้ดีกว่าระบบตอบรับอัตโนมัติอย่าง “ถ้ามีปัญหาอินเทอร์เน็ต กด 1” ของการให้คำปรึกษาทางโทรศัพท์ของ Vodafone เลย
    สุดท้ายกว่าจะถึงพนักงานที่เป็นมนุษย์ต้องผ่าน 7 ขั้นตอนและรอ 30 นาที แต่วิธีเดียวที่แก้ปัญหาได้จริงก็คือ คุยกับคน
    การให้บริการโดยหุ่นยนต์แทบจะเป็นมุกตลกร้ายที่โหดร้ายต่อลูกค้า

    • ไปงานปฐมนิเทศมหาวิทยาลัยที่อยู่ห่างจากลูก 3 ชั่วโมง และจองทัวร์ดูอพาร์ตเมนต์ไว้ 2 ที่ ที่หนึ่งโอเค แต่อีกที่พนักงานออฟฟิศก็ไม่เป็นมิตร แถมไม่มีห้องจริงให้ดู
      พอมารู้ทีหลังว่าแชตบอตแค่ทำเหมือนว่า “จอง” ทัวร์ไว้ แต่จริง ๆ แล้วแต่งเรื่องขึ้นมาเอง ถ้าไม่มีนัดอื่นก็คงเสียเวลาทั้งวันไปเปล่า ๆ
      จะไม่มีวันไปอยู่ที่นั่นเด็ดขาด และบริษัทต่าง ๆ ควร เลิกใช้แชตบอต เดี๋ยวนี้
    • ลองใช้แชตบอตบนเว็บดีลเลอร์รถยนต์แถวบ้านด้วยความสงสัย แต่ต่างจากกรณีในบทความ บอตตัวนี้ โกหกว่าไม่ใช่หุ่นยนต์ และพอซักไซ้ต่อก็ยุติการสนทนาไปเลย
      แม้แต่ในเว็บบริษัทแม่ ก็ยังมีเพอร์โซนาพนักงานท้องถิ่นคนเดิมโผล่มาบอกว่า “อยู่อีกอาคารหนึ่ง” และจะอธิบายบริการให้
      ไม่ได้ต่อต้านแชตบอตที่มีประโยชน์มากนัก แต่การหลอกเรื่องตัวตนอย่างโจ่งแจ้งเป็นปัญหา และจะอันตรายมากหากสังคมกลายเป็นที่ที่ไม่จำเป็นต้องระบุว่าใช้ AI หรือไม่
    • สิ่งที่แย่กว่าแชตบอตคือการคุยกับ พนักงานมนุษย์ ที่ไม่มีอำนาจเปลี่ยนแปลงอะไรเลย
      สายการบินส่วนใหญ่เป็นแบบนี้ และฝ่ายซัพพอร์ตก็ทำได้แค่ทวนข้อมูลบนเว็บไซต์ หรือบอกให้กรอกแบบฟอร์ม
      ถ้าเป็นกรณีแบบนั้น ปล่อยให้มีบอตหรือ GPT ยังดีกว่า อย่าให้คนต้องมารับคำด่าจากลูกค้าที่หงุดหงิดเลย
    • เมื่อวานที่ไดรฟ์ทรูของ Checkers มีแชตบอตรับออร์เดอร์ มันตอบคำถามและยังอ่านรายชื่อซอสที่กินคู่กับไก่ให้ฟังด้วย รู้สึกเหนือจริงมาก
      มันยินดีรับคำขอเพิ่มคาราเมลซันเดย์ด้วย แต่พอไปถึงหน้าต่างรับของก็แจ้งว่าไอศกรีมหมด
      แคชเชียร์บอกว่า “มันก็ทำตามใจมันนั่นแหละค่ะ ต่อให้บอกว่าเครื่องไอศกรีมเสีย มันก็ตอบว่า ‘โอเคค่ะ Checkers’ แล้วก็ยังคิดเงินค่าไอศกรีมกับลูกค้าต่อไป”
    • มองว่าแชตบอตแทบจะเป็น การซัพพอร์ตแบบต้านลูกค้า
      มันทำให้ลูกค้ารู้สึกหลงผิดว่า “ปัญหาของฉันกำลังถูกจัดการอยู่” เพื่อไม่ให้คอลเซ็นเตอร์ล้น และสุดท้ายสำหรับบริษัทก็เป็นคอลเซ็นเตอร์ที่ถูกลงนั่นเอง
  • เป็นกรณีเตือนใจที่แสดงให้เห็นว่าทำไมจึงไม่ควรส่ง เอาต์พุตจาก ChatGPT ที่ไม่ผ่านการกรองให้ลูกค้าโดยตรง
    มิเรอร์ Nitter: https://nitter.net/ChrisJBakke/status/1736533308849443121
    กรณีที่เกี่ยวข้อง - “มีการโจมตีแบบใช้ทรัพยากรสิ้นเปลืองรูปแบบใหม่ออกมาแล้ว”: https://twitter.com/loganb/status/1736449964006654329 | https://nitter.net/loganb/status/1736449964006654329

    • คนที่จะใช้ generative AI ได้อย่างถูกต้องมีเพียง คนที่ประเมินผลลัพธ์ได้ เท่านั้น
      เลยสรุปได้ว่านี่ไม่ใช่เครื่องมือสำหรับคนที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้น
      มันไม่ใช่เครื่องมือมาแทนทีมซัพพอร์ตลูกค้า แต่ถ้าเป็นเครื่องมือที่ทีมซัพพอร์ตลูกค้าใช้ก็ถือว่าโอเค
    • สิ่งที่เรียกว่า เอาต์พุต LLM ที่ผ่านการกรอง ไม่มีอยู่จริง
      ไม่รู้ว่าพวกเขาวางแผนจะหลีกเลี่ยงการรั่วไหลหรือผลข้างเคียงแบบทวีตนี้อย่างไร
      ถ้าแค่ค้นหาคีย์เวิร์ดในเอาต์พุต ก็แค่ขอให้เข้ารหัสคำตอบเป็น base64 ก็จบ
      กลไกป้องกันนั้นตามตัวอักษรแล้วเลี่ยงได้เสมอ
    • การดูโพสต์ Twitter ที่เอารูปภาพที่ขโมยมาจาก Mastodon ผ่านมิเรอร์ Nitter นี่แหละคือภาพของไมโครบล็อกกิงในปี 2024
      ตั้งตารอช่วงเวลาที่เหลือของปีนี้เลย
  • มีคนใน Reddit ใช้บอตตัวนี้สร้างเรื่องรักที่ค่อนข้างเจ๋งระหว่าง Chevy Tahoe กับ Chevy Chase
    https://imgur.com/vfHGHW6
    https://imgur.com/JSjNC2c
    https://old.reddit.com/r/OpenAI/comments/18kjwcj/why_pay_ind...

    • ตรงนั้นทำให้สงสัยว่าใน AGI มี G มากไปหรือน้อยไป กันแน่
    • ถ้าไม่รู้ว่า หลักการสิทธิ์ขั้นต่ำสุด คืออะไร ก็อาจจะละเมิดหลักการนั้นไม่ได้อยู่ดี
    • ดูเหมือนจะเหมาะมากให้คู่แข่งหรือพวกชอบป่วนใช้มันถล่ม งบ API
      อาจใหญ่พอถึงขั้นทำให้ราคาหุ้นสั่นคลอนได้เลยก็ได้
  • อยากให้คนที่เข้าใจ LLM และ ChatGPT อธิบายหน่อยว่าเดิมทีคาดหวังให้สิ่งนี้ทำงานอย่างไร
    ดูเหมือนว่าเอาพรอมป์ของ ChatGPT มาใส่ไว้ในเว็บตรง ๆ แต่ไม่รู้แน่ชัดว่าตั้งใจจะทำอะไร
    ถ้าเป็น LLM ที่ฝึกจากคำถามก่อนหน้า เช่น อีเมล แชต หรือบันทึกเสียงการโทร ก็พอเข้าใจได้ แต่สงสัยว่า LLM อเนกประสงค์อย่าง ChatGPT จะตอบคำถามลูกค้าของ Chevrolet of Watsonville ได้อย่างไร
    ข้อมูลเกี่ยวกับดีลเลอร์รายนั้นที่ ChatGPT มีคงไม่เกินข้อมูลสาธารณะ ดังนั้นถ้าลูกค้าหาไม่เจอ ก็ควรออกแบบเว็บไซต์ให้ดีกว่านี้แทน

    • ตอนนี้เกิดขึ้นไปทั่ว: ผู้บริหารหรือ CEO อ่านคำพูดเพ้อเจ้อเกี่ยวกับ AI แล้วคิดว่า “จะประหยัดเงินได้มหาศาล ไล่คนออกได้” จากนั้นก็สั่งทำการทดลองราคาแพง หรือรื้อทั้งองค์กรด้านข้อมูล หรือโยนเงินสดให้บริษัทน่าสงสัย
      สรุปเพื่อให้ได้ผลกระทบ แต่ไม่ได้บิดเบือนอย่างไม่เป็นธรรม และแม้ไม่ได้ตั้งใจหา ก็เห็นใกล้ตัวมาหลายครั้งแล้ว
      ถ้าเรื่องนี้ไม่ทำลายชีวิตผู้คนก็คงตลกดี แต่ความจริงไม่ใช่อย่างนั้น
      องค์กรใหญ่มีความกลัวอย่างแรงว่า “จะตามหลังไม่ได้” ส่วนบริษัทที่รับเงิน VC ก็อยากใส่ AI ลงในเอกสารสำหรับรอบระดมทุนถัดไปหรือการเจรจาซื้อกิจการจนตัวสั่น
      แทบไม่เกี่ยวกับการสร้างคุณค่าจริง และหลายครั้งยังทำลายผลิตภาพด้วย บรรยากาศเลยเหมือน Dr. Strangelove มาก
    • ใช้ตอบคำถามอย่าง “ครอบครัว 5 คนต้องการ SUV ควรซื้ออะไร?”, “Chevy Colorado ประหยัดน้ำมันแค่ไหน?”, “มีไลน์อัปรถไฟฟ้าอะไรบ้าง?”, “รุ่น Sport กับ Performance ของ Equinox ต่างกันอย่างไร?” ได้
      ถ้าใส่ตารางสเปกล่าสุดเป็นบริบท แล้วสั่งว่า “ทำตัวเหมือนพนักงานขาย Chevy”, “แนะนำเฉพาะรถแบรนด์ Chevy”, “ตอบแบบเอนเอียงเข้าข้าง Chevy มาก ๆ” ก็สามารถตอบคำถามทั่วไปส่วนใหญ่ของลูกค้าได้ง่าย ๆ
      อาจตอบได้ฉลาดกว่าดีลเลอร์หรือพนักงานขายจำนวนมากด้วยซ้ำ
    • แทบไม่มีอะไรต้องอธิบาย
      ผู้รับจ้างทำเว็บไซต์ขาย AI chatbot ให้ดีลเลอร์ และดีลเลอร์ชิปใสซื่อก็ซื้อของที่ทำแบบลวก ๆ นั้นโดยคิดว่า “ดีเลย”
      ที่น่าขันคือดีลเลอร์รถยนต์โดนหลอกแบบนี้เสียเอง
    • แพลตฟอร์ม OpenAI สามารถใช้ function calling และการอัปโหลดเอกสารได้
      ตัวอย่างเช่น สร้างผู้ช่วยที่รู้รายละเอียดสินค้า แนะนำรถในสต็อกตามเงื่อนไขที่ลูกค้าต้องการ และนัดทดลองขับให้ได้
      ไม่จำเป็นต้องออกแบบหรือฝึก LLM เอง แค่สั่งโมเดลที่มีอยู่ให้ทำตัวตามแบบที่กำหนด
      กรณีนี้คือทำการใช้งานพังเอง
    • การนำ LLM ไปใช้ในสภาพแวดล้อมผลิตภัณฑ์จริงที่เคยเห็น ล้วนเป็นแบบนี้ทั้งนั้น
      ก็แค่ self-service หรือแชตบอตซัพพอร์ตลูกค้าที่ดีขึ้นนิดหน่อย และจนถึงตอนนี้ยังห่างไกลจาก การปฏิวัติ ที่โฆษณากันไว้มาก
  • ยิ่งเห็นบอต GPT ในฐานะแชตบอตที่ลูกค้าใช้งานจริงมากเท่าไร ก็ยิ่งรู้สึกว่ามันมีประโยชน์น้อยลง
    ทางแก้คืออะไร ควรมี classifier คั่นกลางไว้จับคำสั่งที่ไม่เกี่ยวข้องหรือเปล่า แต่ก็ดูสิ้นเปลือง
    ท้ายที่สุดน่าจะต้องเป็นโมเดลที่ fine-tune จากบทสนทนาซัพพอร์ตลูกค้าเดิมจำนวนมาก แล้วส่งต่อคำขอแปลก ๆ ให้เจ้าหน้าที่มนุษย์
    ถ้าอย่างนั้นก็สงสัยว่าทำไมต้องใช้ GPT ด้วย
    ใน GPT มีความรู้พื้นหลังมากเกินไปที่เป็นโทษต่อเป้าหมายแคบ ๆ
    ถึงอย่างนั้นก็ยังเห็นด้วยกับแชตบอตโดยรวม เพราะมันแก้คำถามและปัญหาจำนวนมากได้เร็วมาก

    • สงสัยจริง ๆ ว่าแชตบอตจะแก้ได้ขนาดนั้นหรือ
      ปกติคนคุยแชตซัพพอร์ตเพราะต้องการ เปลี่ยนแปลงบัญชี บางอย่างที่ทำเองไม่ได้หรือทำได้ไม่ง่าย
      ถ้าให้แชตบอตมีสิทธิ์เปลี่ยนบัญชีครั้งใหญ่ได้ ก็อาจเกิดปัญหาตามมาได้มากมาย
  • สงสัยว่าสถานที่ที่เคย ต่อรองราคา ผ่านค่าฟอร์ม HTML ได้เมื่อก่อนคือ Florida หรือเปล่า
    หลายสิบปีก่อน เว็บไซต์ส่งราคาสินค้าเป็นองค์ประกอบ HTML และนักออกแบบฟรอนต์เอนด์ไม่ได้คาดว่าค่านี้จะถูกเปลี่ยนก่อนส่งคำสั่งซื้อได้
    ระบบสั่งซื้ออ่านค่าที่ถูกดัดแปลงกลับไปคำนวณยอดชำระ
    เป็นยุคเว็บที่ยังไม่เติบโต ไร้เดียงสา และสนุกดี

    • จำได้ว่าเคยเห็นเรื่องคล้าย ๆ กันในยุค Slashdot
      มีคนพบว่าฟอร์มสั่งซื้อของบริษัทคอมพิวเตอร์ยอมรับราคาที่แก้ไขแล้ว และแจ้งให้ทราบ แต่กลับถูกเมินอย่างหยาบคาย
      เขาเลยสั่งซื้อของทั้งร้านในราคาประมาณชิ้นละ 0.01 ดอลลาร์
      จากนั้นก็เผยแพร่เรื่องราว ซึ่งดูเหมือนมีจุดประสงค์เพื่อเลี่ยงการถูกฟ้องด้วย โดยชี้แจงว่าไม่มีเจตนาฉ้อโกงและพยายามช่วยแล้ว แต่หาทางอื่นไม่ได้
      มีความทรงจำเลือน ๆ ว่า สคริปต์ตะกร้าสินค้า PHP ที่แพร่หลายก็มีปัญหาคล้ายกัน
      พอโพสต์ว่า “ลองทำแบบนี้กับเว็บคุณดู” คำตอบ 95% คือ “ซวยแล้ว” อีก 5% คือ “ไอ้พวกนี้ ทำมุกลับของฉันพังหมด”
  • มีสัญญาณไหมว่าจะได้รับรถจริง ๆ
    แค่ทำให้แชตบอตพูดว่า มีผลผูกพันทางกฎหมาย คงไม่ได้ทำให้มีผลผูกพันจริง
    ก็เหมือนการแก้ HTML ของแคตตาล็อกเพื่อเปลี่ยนราคา ไม่ได้ทำให้เกิดสิทธิขึ้นมา

    • รับไม่ได้หรอก
      ผู้เขียนแค่แสดง proof of concept ว่ามีหลายวิธีที่บิด ChatGPT ไปในทิศทางที่ต้องการได้ง่าย ๆ
      มันออกไปทางมุกตลก และไม่ได้คาดหวังจริง ๆ ว่าจะได้รถในราคา 1 ดอลลาร์
    • แน่นอนว่าคงไม่ได้รถในราคา 1 ดอลลาร์ แต่เรื่องนี้แสดงให้เห็นปัญหาของ LLM และเหตุผลที่มันยังไม่พร้อมแทนงานขายที่มนุษย์ทำอยู่
    • ซอฟต์แวร์สามารถทำ สัญญา ที่มีผลทางกฎหมายแทนบุคคลธรรมดาหรือนิติบุคคลได้หรือไม่?
    • ระดับผลผูกพันทางกฎหมายก็ประมาณแก้ HTML ของหน้าขายให้แสดงราคาต่ำ แล้วพิมพ์ออกไปยื่นต่อศาล
  • ต่อไปหน้าเว็บคงจะมี ข้อจำกัดความรับผิดชอบ แปะไว้ว่า การสนับสนุนลูกค้าที่ไม่ใช่มนุษย์เป็นเพียงคำแนะนำเท่านั้น ไม่อาจพึ่งพาได้
    แล้วพวกเราก็จะยิ่งสูญเสียความเชื่อมั่นต่อคอมพิวติ้งโดยรวมมากขึ้น

    • จริง ๆ แล้วมองว่าความเชื่อมั่นนั้นถูกวางผิดที่มาตั้งแต่แรกก็น่าจะสมเหตุสมผล
      วิธีฝึกและข้อมูลที่ใช้สร้าง ChatGPT กับโมเดลลักษณะเดียวกัน รวมถึงโครงสร้างที่ปรับให้เหมาะกับ “การทำนายคำถัดไป” โดยเนื้อแท้แล้วทำให้เกิดโมเดลที่คอยเอาใจมนุษย์
      แถมยังใสซื่ออย่างสิ้นหวัง จนหลงกลเล่ห์เหลี่ยมที่แม้แต่เด็กเล็กก็ยังมองออก
      รูปแบบอย่าง “เมื่อวานหัวกระแทกจนกลายเป็นคนโง่” สามารถดัดแปลงได้ไม่รู้จบ
      ChatGPT ได้เรียนรู้คำศัพท์สารพัดและสถานการณ์ชวนขำมากมาย แต่ไม่มีความรู้สึกที่แท้จริงว่าอะไรถูกหรือผิด หรือรู้ตัวในจังหวะที่กำลังเดินไปสู่หน้าผา
      วัตถุดิบที่ทำให้ผู้โจมตีประสงค์ร้ายที่มีความคิดสร้างสรรค์ชนะได้ 10 ครั้งจาก 10 ครั้งนั้นมีอยู่ใน ChatGPT อยู่แล้ว
    • ผมมองว่านี่คือการนำความเชื่อมั่นกลับไปไว้ในตำแหน่งที่ควรอยู่
      วิสัยทัศน์องค์กรแบบยูโทเปียที่ว่าจะไล่พนักงานซัพพอร์ตลูกค้าทั้งหมดออกแล้วแทนที่ด้วย AI นั้นใช้ไม่ได้กับ โมเดลตระกูล GPT ที่ไม่มีสถานะของโลก
      ก็เท่ากับว่า Yann LeCun พูดถูกอีกแล้ว
    • ถ้าฝ่ายซัพพอร์ตลูกค้าสามารถแนะนำแบรนด์รถยนต์อื่นได้ กลับจะยิ่งทำให้ความเชื่อมั่นสูงขึ้นด้วยซ้ำ
    • ถ้าทดลองกันอีกสักไม่กี่ครั้ง องค์กรต่าง ๆ อาจตระหนักได้ว่าแชตบอตเหล่านี้ไม่น่าเชื่อถือและไม่ควรถูกนำไปยืนต่อหน้าลูกค้า ซึ่งก็เป็นเรื่องดี
    • ถ้าเป็นแชตบอตที่ประกอบขึ้นลวก ๆ แบบนี้ ต่อให้มีข้อจำกัดความรับผิดชอบก็คงไม่เป็นไร
      ทั้ง Reddit กำลังเอาไปเล่นกันอยู่ และพูดตรง ๆ ก็เหมือนแคมเปญ การตลาดแบบกองโจร ด้วยซ้ำ
  • เรื่องนี้ให้อารมณ์แบบ Pepsi, Where's My Jet? มาก
    https://en.wikipedia.org/wiki/Pepsi,_Where%27s_My_Jet%3F

    • ราว 8–9 ปีก่อน เว็บไซต์ Air Canada Flight Pass เคยมีความผิดพลาด
      โฆษณาพาส 10 ช่วงบินชั้นธุรกิจระหว่างแคนาดาตะวันตกกับฝั่งตะวันตกของสหรัฐฯ ในราคา 800 ดอลลาร์ ซึ่งเท่ากับว่าสามารถบินไปกลับ LA กับแวนคูเวอร์ 5 ครั้งด้วยชั้นธุรกิจ รวมทั้งหมด 800 ดอลลาร์
      เห็นได้ชัดว่าเป็น ค่าโดยสารผิดพลาด แต่หลายคนก็ซื้อพาสกันคนละใบสองใบ และ Air Canada ก็ยกเลิกทั้งหมด
      สุดท้ายกลายเป็นคดีแบบกลุ่ม และแต่ละคนได้รับเครดิต Air Canada 450 ดอลลาร์ต่อพาสหนึ่งใบ
      หนึ่งในประเด็นคือ Air Canada เขียนข้อความจำกัดความรับผิดชอบไว้ค่อนข้างชัดเจนว่า “ราคาที่โฆษณาจะได้รับการยอมรับและไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือยกเลิกได้”
      ผมยังมีสกรีนช็อตของหน้านั้นเก็บไว้ที่ไหนสักแห่ง
  • ลองสร้างพรอมป์ต์แบบให้พิมพ์เองได้โดยตรงดูแล้ว จึงจัดการแบบนี้เพื่อป้องกันการโจมตีลักษณะนี้
    สิ่งที่ผู้ใช้พิมพ์เข้ามาจะถูกเขียนใหม่ให้อยู่ในรูปแบบเฉพาะก่อน
    ในกรณีนี้ อินพุตทั้งหมดจะถูกเปลี่ยนเป็น “อยากอ่านหนังสือเกี่ยวกับ [หัวข้อ]
    จากนั้นจึงปฏิเสธหรืออนุมัติอินพุตตามนโยบายเนื้อหา
    แนวทางหลายชั้นแบบนี้ใช้ได้ผลดี และช่วยรับประกันคุณภาพของเนื้อหาในระดับสูง

    • การโจมตีนั้นอาจป้องกันได้ก็จริง แต่ถ้าไม่ทำความสะอาด HTML เลย ก็อาจมีคนส่ง อีเมลสแปมที่มี HTML ได้
      แค่หาอีเมลลิสต์มา เขียนพรอมป์ต์เป็นอีเมลสแปมแบบ HTML แล้วใช้บริการแก้แคปช่าเพื่อเรียก API เป็นจำนวนมากก็พอ
      ใช้เงินไม่กี่ดอลลาร์ก็ส่งอีเมลสแปมได้หลายพันฉบับ ทำลายชื่อเสียงด้านอีเมล และอาจถูก Mailjet บล็อกได้
      น่าจะแก้ไว้ดีกว่า
    • ทันทีหลังจากโพสต์สิ่งนี้ ก็มีความพยายามหลายครั้งที่จะเจาะให้แตก
      ลองได้ตามสบาย และถ้าใครเจาะได้ ผมจะส่ง หนังสือฟรี ให้