งานวิจัยเผยจุดอ่อนของวิธีประเมินระบบ AI

 (oii.ox.ac.uk)
4 คะแนน โดย GN⁺ 2025-11-09 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • งานวิจัยขนาดใหญ่ที่นำโดย Oxford Internet Institute (OII) และมีนักวิจัย 42 คนจากทั่วโลกเข้าร่วม ยืนยันว่าเบนช์มาร์กที่ใช้ประเมิน โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ยังขาดความเข้มงวดทางวิทยาศาสตร์
  • จากการตรวจสอบ AI benchmark จำนวน 445 รายการ พบว่ามากกว่าครึ่งมีการนิยามแนวคิดไม่ชัดเจนหรือมีวิธีวิเคราะห์ที่อ่อนแอ จนเป็นโครงสร้างที่ ยากต่อการสรุปผลอย่างน่าเชื่อถือ
  • ในงานวิจัยที่ตรวจสอบ มีเพียง 16% เท่านั้นที่ใช้วิธีทางสถิติ และหลายกรณีไม่ได้ให้คำนิยามที่ชัดเจนของแนวคิดนามธรรมอย่าง ‘การให้เหตุผล’ หรือ ‘ความไม่เป็นอันตราย’
  • คณะวิจัยเสนอข้อแนะนำเพื่อการปรับปรุง 8 ประการ ซึ่งรวมถึง การทำให้นิยามชัดเจน การประเมินที่มีความเป็นตัวแทน และการเสริมความแข็งแรงของการวิเคราะห์เชิงสถิติ พร้อมเปิดเผยเครื่องมือ Construct Validity Checklist
  • การทำให้ AI benchmark มีความเที่ยงตรงทางวิทยาศาสตร์กำลังกลายเป็น โจทย์สำคัญต่อทั้งการพัฒนาเทคโนโลยี AI และความน่าเชื่อถือของกฎระเบียบ

ภาพรวมของงานวิจัย

  • เป็นงานวิจัยที่นำโดย Oxford Internet Institute (OII) และมีสถาบันสำคัญอย่าง EPFL, Stanford, TUM, UC Berkeley, Yale เข้าร่วม
  • ชื่อบทความคือ Measuring What Matters: Construct Validity in Large Language Model Benchmarks และมีกำหนดนำเสนอในงาน NeurIPS 2025
  • งานวิจัยได้ทบทวน AI benchmark 445 รายการ อย่างเป็นระบบ เพื่อวิเคราะห์ความเที่ยงตรงทางวิทยาศาสตร์ของเกณฑ์การประเมิน

ข้อค้นพบสำคัญ

  • ขาดความเข้มงวดทางสถิติ: ในงานที่ตรวจสอบ มีเพียง 16% ที่ใช้วิธีเปรียบเทียบเชิงสถิติ
    • ความแตกต่างของประสิทธิภาพระหว่างโมเดลหรือข้ออ้างว่าโมเดลใดเหนือกว่า อาจเป็นผลจากความบังเอิญ
  • นิยามคลุมเครือหรือยังเป็นที่ถกเถียง: benchmark ราวครึ่งหนึ่งไม่ได้ให้นิยามที่ชัดเจนของแนวคิดนามธรรมอย่าง ‘การให้เหตุผล’ หรือ ‘ความไม่เป็นอันตราย’
    • เมื่อไม่มีคำนิยามที่ชัดเจน จึงเกิด ความไม่สอดคล้องระหว่างเป้าหมายของการประเมินกับสิ่งที่วัดได้จริง

ตัวอย่างของปัญหา

  • สับสนระหว่างกติกาด้านรูปแบบกับความสามารถจริง: หากให้แก้ปริศนาเชิงตรรกะที่ไม่ซับซ้อน แต่บังคับให้ส่งคำตอบในรูปแบบที่ซับซ้อน โมเดลอาจตอบถูกแต่ถูกนับว่าล้มเหลวเพราะผิดรูปแบบ
  • ประสิทธิภาพที่เปราะบาง: บางกรณีทำโจทย์คณิตศาสตร์ง่าย ๆ ได้ดี แต่พอเปลี่ยนตัวเลขหรือโครงสร้างประโยคเพียงเล็กน้อยกลับล้มเหลว
  • ข้ออ้างที่ไร้หลักฐานรองรับ: การได้คะแนนสูงในข้อสอบทางการแพทย์อาจทำให้ถูกเข้าใจผิดว่าโมเดลมี ความเชี่ยวชาญระดับแพทย์

ข้อเสนอแนะเพื่อการปรับปรุง

  • คณะวิจัยมองว่าปัญหานี้แก้ไขได้ และเสนอข้อแนะนำ 8 ประการ โดยอ้างอิงวิธีวิทยาการตรวจสอบจาก จิตมิติวิทยาและวงการแพทย์
    • Define and isolate: นิยามแนวคิดที่ต้องการวัดให้ชัดเจน และควบคุมปัจจัยที่ไม่เกี่ยวข้อง
    • Build representative evaluations: ทำการประเมินให้สะท้อนสภาพแวดล้อมจริง และครอบคลุมขอบเขตทั้งหมดของทักษะเป้าหมาย
    • Strengthen analysis and justification: รายงานความไม่แน่นอนทางสถิติ ทำการวิเคราะห์ข้อผิดพลาด และแสดงเหตุผลรองรับความเที่ยงตรงของ benchmark
  • เครื่องมือ Construct Validity Checklist จะช่วยให้นักวิจัย นักพัฒนา และหน่วยงานกำกับดูแลตรวจสอบความเหมาะสมของการออกแบบ benchmark ได้ล่วงหน้า

ความสำคัญของงานวิจัย

  • benchmark เป็นเครื่องมือสำคัญที่ใช้กำหนด ทิศทางการวิจัย AI การแข่งขันของโมเดล ตลอดจนเกณฑ์ด้านนโยบายและกฎระเบียบ
  • benchmark ที่มีหลักฐานทางวิทยาศาสตร์อ่อนแอมีความเสี่ยงที่จะก่อให้เกิด ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับประสิทธิภาพและความปลอดภัยของ AI
  • งานวิจัยนี้ถูกเสนอในฐานะ โมเดลความร่วมมือระหว่างประเทศเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือให้การประเมิน AI

ข้อมูลเพิ่มเติม

  • บทความมีกำหนดนำเสนอในงาน NeurIPS 2025 ระหว่างวันที่ 2–7 ธันวาคม 2025
  • งานวิจัยได้รับการสนับสนุนจากหลายหน่วยงาน เช่น Clarendon Scholarship, ESRC, EPSRC, Meta LLM Evaluation Research Grant
  • OII เป็นสถาบันที่ศึกษาผลกระทบทางสังคมของเทคโนโลยีใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ แพลตฟอร์มดิจิทัล และระบบอัตโนมัติ มาเป็นเวลา 25 ปี

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-11-09
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ฉันรับผิดชอบด้าน LLM benchmark และการประเมินโดยมนุษย์ ที่สถาบันวิจัยแห่งหนึ่ง
    พูดตรง ๆ ว่าตอนนี้วงการนี้แทบจะเป็น แดนไร้กฎหมาย เลย ไม่มีวิธีแก้ที่ดีจริง ๆ และนักวิจัยเองก็ไม่อยากหมกมุ่นอยู่กับการทำ benchmark อย่างเดียว
    สุดท้ายในระดับผลิตภัณฑ์ วิธีที่เป็นจริงที่สุดก็ยังเป็น A/B test แบบดั้งเดิม เพราะสามารถวัดตัวชี้วัดโดยตรงในสเกลใหญ่ได้
    แน่นอนว่าก็มีพวกคล้าย ๆ ‘benchmarketing’ อยู่บ้าง แต่ส่วนใหญ่แล้วคนก็อยากสร้าง benchmark ที่ดีจริง ๆ เพียงแต่มันยากเกินไปหรืออาจเป็นไปไม่ได้

    • ฉันดูแลงานโครงสร้างพื้นฐานแพลตฟอร์มที่ hyperscaler แห่งหนึ่ง และ benchmark ในสายงานของเราก็เละเทะ เหมือนกัน
      ทั้งที่มีตัวชี้วัดที่วัดได้ชัดเจน แต่การจัดการทางสถิติก็แย่มาก ส่วนใหญ่แค่เทียบความต่างของค่าเฉลี่ย และการคำนวณ p-value ก็ไม่น่าเชื่อถือ
      แถมยังแทบไม่มีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพของ workload จริงอีกด้วย การทดลองใน production มี noise สูงมากจนทำให้พลาดการมองเห็นความเสียหายได้ง่าย
      ฝั่ง AI ยิ่งหนักกว่า เพราะสิ่งที่จะวัดก็คลุมเครือ และยังมีแรงจูงใจให้ทำ การวัด noise เพื่อเอาไปใช้กับราคาหุ้น ด้วย ในสถานการณ์แบบนี้ benchmark ของ LLM จะเละก็ไม่แปลก
    • A/B test ก็มีความเสี่ยงเหมือนกัน สุดท้ายมันก็เป็นการเพิ่มประสิทธิภาพทางอ้อมต่อ ฟีดแบ็กของผู้ใช้ ซึ่งผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์นั้นถูกชักจูงได้ง่าย
      B อาจได้คะแนนสูงกว่าเพียงเพราะใช้วิธี ‘หลอกคน’ ก็ได้ กรณี 4o ของ OpenAI เป็นตัวอย่างชัดเจน
    • ฉันช็อกมากที่เห็นว่าโมเดลแก้โจทย์คณิตศาสตร์ระดับประถมได้ดี แต่พอเปลี่ยนตัวเลขหรือสลับประโยคเพียงเล็กน้อยกลับตอบผิด สุดท้ายมันก็เป็นแค่ การท่องจำแพตเทิร์น เท่านั้น
    • ฉันคิดว่าปัญหาที่ใหญ่กว่าคือ บริษัทเทคและสื่อไม่เปิดเผยปัญหาเหล่านี้อย่างโปร่งใส แต่กลับโปรโมตคะแนน benchmark ราวกับเป็นตัวชี้วัดเชิงวัตถุ
    • ฉันก็ทำงานด้านการประเมิน LLM เหมือนกัน ถ้ามองแบบประชดหน่อย benchmark ส่วนใหญ่ก็เป็น งานปลอม เพราะแทบไม่มี use case จริงรองรับ
      แต่ถ้ามองแบบใจกว้างขึ้น ก็คือ การ benchmark ตัวสติปัญญาเองนั้นทำได้ยาก แค่จะประเมินความเหมาะสมของคนต่อหน้าที่งานด้วยคำถามมาตรฐานก็ยังยากเลย กับ AI ก็ยิ่งยากกว่าอีกไม่ใช่หรือ

  • ฉันทำงานในสาย TTS(Text-to-Speech) และที่นี่ก็เป็น ดินแดนแห่งความโกลาหล ยิ่งกว่า LLM อีก
    เดโมสมบูรณ์แบบมาก แต่พอสร้างเสียงต่อเนื่องระดับหลายร้อยนาที ก็จะมีปัญหา volume drift, ความเร็วเปลี่ยน, และการออกเสียงผิดโผล่มาตลอด
    ปัญหาใหญ่ที่สุดคือไม่มี benchmark มาตรฐานสำหรับการสังเคราะห์เสียงระยะยาว
    ฉันสรุปเกณฑ์ที่เสนอไว้ในบทความ Death of Demo

  • ฉันเคยเขียนเกี่ยวกับโปรเจกต์ Humanity’s Last Exam
    มันเป็นวิธี crowdsourcing โจทย์ยากจากผู้เชี่ยวชาญทั่วโลกเพื่อใช้ทดสอบโมเดล AI
    สิ่งที่น่าสนใจคือ แม้แต่โจทย์ที่ง่ายสำหรับมนุษย์ก็ยังยากสำหรับ AI อยู่ดี
    สุดท้ายฉันคิดว่า อนาคตของการฝึก AI จะขึ้นอยู่กับประสบการณ์ในโลกจริง (meatspace) และคำอธิบายประกอบเชิงเหตุผล

    • บริษัทอย่าง Mercor หรือ Micro1 ก็ทำ รายได้ต่อปีระดับ 9 หลัก จากแนวทางนี้อยู่แล้ว

  • ฉันคิดว่า benchmark ก็คล้าย คะแนน SAT มันไม่ใช่ตัวทำนายที่สมบูรณ์แบบ แต่ก็พอใช้เป็นสัญญาณคร่าว ๆ ได้
    LLM กำลังพัฒนาไปในทิศทางที่มีความหมาย และ benchmark ก็สะท้อนสิ่งนั้นได้ในระดับหนึ่ง

    • แต่ไม่มีเหตุผลเลยที่ข้อสอบสำหรับมนุษย์จะต้องทำนายประสิทธิภาพการทำงานของ LLM ได้ ตัวอย่างเช่น โจทย์คูณเลขง่าย ๆ อาจสัมพันธ์กับสติปัญญามนุษย์ แต่ไม่มีความหมายอะไรกับคอมพิวเตอร์
    • มันเหมือนกับ ข้อสอบสำหรับประเมินนักวิจารณ์ศิลปะ ความพยายามจะให้คะแนนผลลัพธ์เชิงอัตวิสัยแบบวัตถุวิสัยนั้นขัดแย้งในตัวเอง
    • คำว่า “พัฒนาขึ้นอย่างชัดเจน” ทำให้ประเด็นพร่าเลือน เพราะในความเป็นจริง แม้แต่เรื่องที่ว่ามีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ก็ยังเป็นที่ถกเถียงกันอยู่

  • จุดอ่อนที่สุด ของกระแส LLM ในตอนนี้คือ benchmark
    การเปรียบเทียบระหว่างโมเดลแทบจะเป็น ความสับสนระดับวิทยาศาสตร์เทียม
    ฉันใช้ LMArena leaderboard อยู่ แต่ผลลัพธ์ระหว่างโมเดลแตกต่างกันแบบอธิบายไม่ได้
    prompt มักผูกติดกับเวอร์ชันของโมเดลอย่างมาก สิ่งที่ใช้ได้ดีบน GPT-4 กลับพังบน GPT-5
    เพราะอย่างนั้นช่วงนี้ฉันเลยเริ่มเอนเอียงไปทางใช้ Gemini มากกว่า

    • การประเมินของ LMArena ถูกปั่นได้ง่ายเกินไป มนุษย์ผู้ประเมินเองก็หลงไปกับคำตอบแบบประจบสอพลอได้ง่าย
      การจูนจากฟีดแบ็กแบบนี้ยิ่งทำให้ ปัญหาความมั่นใจเกินจริง ของ LLM แย่ลง
    • ฉันสร้างเว็บชื่อ AImodelReview เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ของหลายโมเดล
      แต่ผู้ใช้ไม่อยากประเมินด้วยตัวเอง และต้องการ อันดับแบบ leaderboard
      จะใช้ LLM มาเป็นกรรมการก็ได้ แต่ก็รู้สึกว่ามันแปลก ๆ
      สุดท้ายแล้วจึงต้องการ การประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ แต่ต้นทุนสูง
    • มันทำให้นึกถึงว่าการทดสอบทางจิตวิทยาในมนุษย์ก็ยากคล้ายกัน

  • ในระดับนักพัฒนารายบุคคล วิธีแก้คือ สร้าง benchmark ของตัวเอง
    สร้างการทดสอบจากปัญหาโค้ดที่ตัวเองเคยแก้ และตรวจดูตัวชี้วัดอย่าง tok/s หรือ TTFT ก็พอ

    • ฉันใช้ LLM เฉพาะในสภาพแวดล้อม agent wrapper ดังนั้น benchmark จึงง่ายมาก แค่ลองให้งานกับโมเดลใหม่แล้วตัดสินแบบ ใช้ความรู้สึกว่า pass/fail
      สุดท้ายการให้ผู้ใช้ลองใช้เองคือการประเมินที่เป็นจริงที่สุด
    • ถ้าเพิ่มการประเมินลงใน GitHub ของ OpenAI โมเดลรุ่นถัดไปก็จะเก่งขึ้นกับปัญหานั้น
    • การประเมินแบบทำเองเช่นนี้เรียกว่า evals และเป็นสิ่งจำเป็นหากเป็นโปรเจกต์ AI ที่จริงจัง
    • เว็บไซต์อย่าง AI Stupid Level ก็ใช้แนวทางนี้เช่นกัน
    • อย่างไรก็ตาม อย่าลืมว่าการ “แก้ปัญหาได้” อาจเป็นเพียง การรู้จำแพตเทิร์น ก็ได้

  • มีคนยกตัวอย่างข้อสอบ AIME ที่ห้ามใช้เครื่องคิดเลข และชี้ว่า benchmark ที่ใช้แต่ตัวเลขเล็ก ๆ ไม่สามารถสะท้อนความสามารถจริงได้
    แต่ฉันกลับมองว่าการที่โมเดล เรียนรู้เทคนิคการทำข้อสอบ แบบมนุษย์ก็ถือเป็นความก้าวหน้าชนิดหนึ่ง มันใกล้เคียงกับการใช้เหตุผลแบบมนุษย์มากขึ้น

    • ในทางกลับกัน ก็มีความเห็นว่าถ้าเป็นความสามารถด้านการใช้เหตุผลจริง ก็ควรแก้โจทย์เลขจำนวนมากได้ด้วย
    • การที่นักศึกษามหาวิทยาลัยใช้เทคนิคการสอบเพื่อแก้โจทย์ก็เป็นเพียงส่วนหนึ่งของการประเมินมนุษย์ แต่ LLM กลับทำให้มันดูเหมือนเป็นความสามารถทั้งหมด
      ฉันต้องการ การประเมินที่ไม่ถูกทำให้กลายเป็นเกม ตอนนี้มันยังเป็นแค่ autocomplete อัจฉริยะเท่านั้น
    • ปัญหาโจทย์คำนวณสุดท้ายแล้วจะหายไปเองเมื่อมี ความสามารถในการใช้เครื่องมือ
    • วิดีโอ Forbidden Technique ที่พูดถึงประเด็นนี้ก็น่าสนใจ
    • ถ้าให้ LLM ใช้เครื่องมือภายนอกอย่าง Excel หรือ Mathematica มันก็น่าจะแก้โจทย์คำนวณได้เหมือนมนุษย์

  • มีข้อเสนอให้เราสร้าง Git repo สำหรับ รวมบั๊กน่าหงุดหงิด เพื่อใช้ทดสอบ LLM
    ตัวอย่างเช่น มีการลองให้ Claude Code, GPT5-codex, GLM-4.6 แก้บั๊ก Yjs/CRDT แต่สุดท้ายก็ทำได้แค่ วิธีแก้แบบอ้อม
    พอส่งล็อกฝั่ง frontend ไปที่ backend เพื่อให้ AI เห็นแบบเรียลไทม์ ถึงค่อยเริ่มมีความคืบหน้า

    • ถ้าให้มันใช้ ไลบรารี Playwright โดยตรง จะช่วยแก้ปัญหาฝั่ง frontend ได้ผลดี
    • แต่ข้อเสนอแบบนี้ในทางหนึ่งก็อาจกลายเป็นการแจก ข้อมูลคุณภาพสูงสำหรับฝึก AI ฟรี ๆ
    • ฉันเองก็เคยทำชุดรวมบั๊กส่วนตัวและให้ LLM เขียน test code ให้ แต่ตอนนี้แม้แต่ โมเดลล่าสุดก็ยังสอบตก
    • จริง ๆ แล้วผู้ใช้ LLM ที่ชำนาญส่วนใหญ่ต่างก็มี benchmark ส่วนตัวที่ไม่เปิดเผยกันอยู่แล้ว
      เพราะถ้าเปิดเผยออกไป มันก็จะถูกดูดซึมเข้าไปเป็นข้อมูลฝึกและหมดความหมาย
      การคง benchmark ส่วนตัวไว้แบบนี้ทำให้มองเห็น ความเร็วของพัฒนาการที่แท้จริงของโมเดล ได้อย่างเยือกเย็นกว่ามาก

  • สุดท้าย benchmark ก็เป็นแค่ สเปกในบริบทเฉพาะ เท่านั้น มันแค่แสดงว่าโค้ดทำงานได้ดีในสถานการณ์หนึ่ง ๆ ไม่ได้การันตีทุกกรณี

    • อย่างที่ Dijkstra กล่าวไว้ว่า “การทดสอบสามารถแสดงให้เห็นการมีอยู่ของบั๊กได้ แต่ไม่สามารถพิสูจน์การไม่มีอยู่ของมันได้”
      ถ้านำมาใช้กับ LLM ก็จะกลายเป็นว่า “benchmark แสดงได้เพียงว่างานใดเป็นไปได้ แต่ ไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่างานใดเป็นไปไม่ได้”

  • งานวิจัยครั้งนี้ตรวจสอบ benchmark จำนวน 445 รายการ และระบุว่าส่วนใหญ่ขาด construct validity
    หากจะวัดสติปัญญาที่แท้จริง ก็ต้องประเมิน ความใหม่ (novelty)
    การแก้ปัญหารูปแบบคล้ายกับที่เคยเห็นมาแล้วก็เป็นเพียงการท่องจำเท่านั้น
    แต่การสร้างโจทย์ที่ใหม่จริงโดยหลีกเลี่ยงข้อมูลฝึกระดับหลายร้อยเพตะไบต์นั้นแทบเป็นไปไม่ได้
    ดังนั้นจึงเกิด ภาพลวงตาของความฉลาด

    • การแบ่งการแก้ปัญหาออกเป็นแค่ ‘ความจำ’ กับ ‘ความคิดสร้างสรรค์’ นั้นเป็นวิธีมองที่ผิด
      ในความเป็นจริง ระหว่างสองแนวคิดนี้มี พื้นที่สีเทาจำนวนมหาศาล อยู่
      แม้จะเป็นปัญหาใหม่ทั้งหมด ก็ยังต้องมีความคล้ายบางอย่างอยู่จึงจะแก้ได้