LLM คือสเตียรอยด์ที่เสริมปรากฏการณ์ Dunning-Kruger ของคุณ

 (bytesauna.com)
4 คะแนน โดย GN⁺ 2025-11-11 | 2 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • การสนทนากับ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ช่วยเสริม ภาพลวงตาแห่งความมั่นใจ ที่ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าตัวเองรู้มากกว่าความเป็นจริง
  • หลังการสนทนา ผู้ใช้มักคงอยู่ในสภาวะ มั่นใจในข้อมูลที่ผิด และสิ่งนี้มี คุณสมบัติชวนเสพติดทางจิตวิทยา ที่ผลักดันให้ใช้งานซ้ำ
  • LLM ช่วยขยายไอเดียและขยายการคิด แต่ในขณะเดียวกันก็อาจทำหน้าที่เป็น เครื่องมือที่เสริมการหลอกตัวเอง
  • ในเชิงเทคนิค มันเป็นโครงสร้างที่ค่อนข้างเรียบง่ายซึ่งอาศัย การอนุมานเชิงสถิติและการทุ่มทรัพยากรขนาดใหญ่เพื่อการฝึก แต่ผลกระทบทางสังคมนั้นใหญ่มาก
  • โมเดลลักษณะนี้ควรถูกเข้าใจว่าเป็น “เครื่องยนต์แห่งความมั่นใจ” ไม่ใช่เครื่องยนต์แห่งความรู้ และกำลังก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานต่อวิธีคิดและการใช้ภาษาของมนุษย์

ภาพลวงตาแห่งความมั่นใจและผลทางจิตวิทยาของ LLM

  • มีการอ้างคำพูด “The Triumph of Stupidity” ของ Bertrand Russell เพื่อกล่าวถึง ความตัดกันระหว่างความมั่นใจแบบไม่รู้จริงกับความลังเลใคร่ครวญทางปัญญา
    • Russell กล่าวไว้ว่า “ปัญหาของโลกคือคนโง่เต็มไปด้วยความมั่นใจ ขณะที่คนฉลาดเต็มไปด้วยความสงสัย”
  • ในการสนทนากับ LLM ผู้ใช้มีแนวโน้ม มั่นใจแม้ในข้อมูลที่ผิด
    • เมื่อ ChatGPT ตอบว่าเป็น “ไอเดียที่ดี” หลายครั้งในความเป็นจริงอาจไม่ได้เป็นเช่นนั้น
  • ผู้เขียนบอกว่าหลังมีปฏิสัมพันธ์กับ LLM มักประสบกับ ภาพลวงตาว่าความรู้ของตนเพิ่มขึ้น
    • แม้จะตระหนักว่าข้อมูลนั้นผิด แต่ก็ยังใช้งานซ้ำเพราะ ความพึงพอใจที่ความมั่นใจมอบให้
  • ประสบการณ์เช่นนี้มีลักษณะ ชวนเสพติดทางจิตวิทยา และทำให้ผู้ใช้พึ่งพา LLM ทุกครั้งที่ต้องการพัฒนาไอเดีย
    • แม้ในสถานการณ์ทั่วไปในชีวิตประจำวันก็เกิดแรงกระตุ้นให้ไปถาม LLM (“ตอนทำกระเป๋าหายก็คิดว่าจะลองถาม ChatGPT ดีไหม”)

การขยายความคิดและด้านมืดของการหลอกตัวเอง

  • LLM ถูกพรรณนาว่าเป็น กระจกที่ขยายความคิด
    • มันช่วยแตกแขนงความคิดของผู้ใช้ไปได้หลายทิศทาง และบางครั้งก็นำไปสู่ผลลัพธ์ที่น่าสนใจ
  • แต่การขยายนี้เป็น ดาบสองคม ที่แม้จะช่วยต่อยอดไอเดียที่ดีได้ แต่ก็ เสริมความคิดที่ผิดพลาด ได้เช่นกัน
    • LLM ห่อหุ้มข้อผิดพลาดด้วย น้ำเสียงที่ลื่นไหลและดูมีอำนาจ จนกลายเป็น กับดักทางจิตวิทยา

โครงสร้างทางเทคนิคและความไม่สมดุลของความน่าสนใจ

  • ผู้เขียนประเมินว่า LLM เป็น “เทคโนโลยีที่น่าเบื่อ”
    • โดยแก่นแท้แล้วมันคือ กล่องดำเชิงความน่าจะเป็น และการฝึกก็เป็นการทำซ้ำของการอนุมานเชิงสถิติ
  • แม้จะมีนวัตกรรมด้านซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ในช่วงหลัง แต่ก็ระบุว่า นวัตกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของ LLM เองนั้นมีจำกัด
    • มีการกล่าวว่า “นวัตกรรมที่แท้จริงอาจเป็นการทุ่มเงินมหาศาลเพื่อฝึกมันในระดับขนาดใหญ่”
    • RLHF (การเรียนรู้เสริมกำลังจากฟีดแบ็กของมนุษย์) ถูกยกให้เป็นความเป็นไปได้ของนวัตกรรมที่โดดเด่นเป็นข้อยกเว้น

ผลกระทบของการเปลี่ยนผ่านทางสังคมและภาษา

  • ความน่าสนใจที่แท้จริงของ LLM อยู่ที่ ผลกระทบทางสังคมมากกว่าตัวเทคโนโลยีเอง
    • มันถูกมองว่าเป็น สัญญาณล่วงหน้าของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ ในการศึกษา แรงงาน และสังคมโดยรวม
  • ภาษาเป็นแกนกลางของอัตลักษณ์มนุษย์ และ ทันทีที่เครื่องจักรเข้าสู่พื้นที่ของภาษา การเปลี่ยนแปลงก็เริ่มขึ้น
    • แม้ธรรมชาติของการเปลี่ยนแปลงนั้นจะยังไม่ชัดเจน แต่ก็มีความรู้สึกว่า “กระแสแห่งการเปลี่ยนแปลงกำลังเคลื่อนไหว”

ไม่ใช่เครื่องยนต์แห่งความรู้ แต่เป็นเครื่องยนต์แห่งความมั่นใจ

  • LLM ควรถูกมองว่าเป็น เครื่องยนต์ที่สร้างความมั่นใจ ไม่ใช่เครื่องยนต์ที่ให้ความรู้
    • แนวคิดนี้ถูกเสนอว่าใช้อธิบาย ลักษณะสำคัญของอนาคตระยะสั้นและระยะกลาง ได้
  • เมื่อวิธีคิดและการใช้ภาษาของมนุษย์ ผสานเข้ากับกลไกการสร้างความมั่นใจแบบจักรกล ก็เกิดรูปแบบทางสังคมแบบใหม่ขึ้น

บทความที่เกี่ยวข้อง

2 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-11-11
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • ทุกครั้งที่ฉันใช้ LLM กลับรู้สึกเหมือน ตัวเองโง่ลง
    เพราะมันไม่ใช่ความรู้ที่ได้มาจากการเรียนด้วยตัวเอง แต่เป็นความรู้สึกว่า กำลังพึ่งพามัน มากกว่า เลยทำให้ความมั่นใจลดลง
    ฉันมีนิสัยตรวจสอบไขว้จากหลายแหล่งอย่างหนังสือหรือบทความวิชาการอยู่แล้ว เลยรู้สึกว่าคำตอบของ LLM ก็แค่ค่าเฉลี่ยธรรมดา

    • ถ้าใช้ LLM บ่อยเกินไป จะรู้สึกเหมือน สมองดับจริงๆ คล้ายตอนเล่นเกมซ้ำๆ นานๆ แล้วมึนๆ
    • เมื่อก่อนตอนเรียน โรงเรียนมักย้ำว่า “อย่าเชื่อ Wikipedia ตรงๆ ให้ตรวจสอบแหล่งที่มา”
      แต่ตอนนี้คนกลับอ้างวิกิราวกับเป็นความจริงสัมบูรณ์ไปแล้ว ฉันว่า LLM ก็น่าจะกลายเป็นแบบนั้นเมื่อเวลาผ่านไป
    • บริษัทของเราดูแลผลิตภัณฑ์โอเพนซอร์สอยู่ และมีคำถามเข้ามาเยอะมากจากคนที่ทำตาม ค่าตั้งต้นที่แชตบอตสร้างขึ้น แล้วใช้ไม่ได้
      บางคนถึงขั้นโวยว่า API ล่ม แต่ความจริงคือแชตบอต มโน endpoint ขึ้นมาเอง
    • ฉันเองก็ทำงานเสร็จไวขึ้นเพราะ LLM แต่ก็รู้สึกว่าเหมือนมันไม่ใช่งานที่ฉันทำเอง เลยให้ความรู้สึก ปลอมๆ
      สุดท้ายความพยายามที่จะไปค้นเองและลองเองก็ลดลง ดูเหมือนว่าจะมีแต่คนที่มีวินัยจริงๆ เท่านั้นที่ใช้เครื่องมือนี้ได้ดีจริง
    • คำตอบของ AI ต่อให้ไม่ผิด ก็ยังมีกลิ่น หละหลวมบางอย่าง อยู่ ความน่าเชื่อถือเลยต่ำ

  • LLM เหมือน หนังสือของ Bill Bryson ตรงที่ฟังดูน่าเชื่อถือและมีอำนาจมาก แต่พอเป็นเรื่องที่เรารู้จริงจะรู้ว่ามีจุดผิดเยอะ
    ถึงอย่างนั้นเราก็ยังเผลอคาดหวังกับคำถามถัดไปอยู่ดี

    • ฉันใช้ LLM เป็น จุดเริ่มต้นของการเรียนรู้ มากกว่า ไม่ได้หวังคำตอบที่สมบูรณ์แบบ แต่ช่วยให้เรียนรู้คำศัพท์หรือแนวคิดใหม่ๆ ได้เร็ว
      อย่างตอนจะติดสวิตช์ให้ Miata ปี 1990 ฉันก็เพิ่งรู้จักแนวคิดเรื่อง relay กับสวิตช์ DPDT เพราะ LLM
      ถึงแผนผังวงจรจะผิด แต่มันก็ช่วยตั้งทิศทางในการศึกษาได้
    • ฉันว่าการเปรียบเทียบนี้ก็ไม่ยุติธรรมเสียทีเดียว ยิ่งเป็นหัวข้อที่เรารู้ดี เราก็ยิ่งถาม คำถามที่ยากกว่า ทำให้ LLM ตอบผิดได้บ่อยเป็นธรรมดา
      ในทางกลับกัน ถ้าเป็นเรื่องที่เราไม่รู้ คำตอบระดับพื้นฐานก็ดูน่าประทับใจพอแล้ว
    • ฉันเคยถาม ChatGPT ให้ช่วยวิเคราะห์แรงจูงใจของตัวละครในนิยาย แต่พบว่า ข้อเท็จจริงผิด หลายจุด
      สำหรับคนที่ไม่รู้มาก่อนมันอาจฟังดูน่าเชื่อ แต่ถ้าเอาความคิดไปต่อยอดบนข้อมูลผิด สุดท้ายก็จะได้ ผลลัพธ์ที่บิดเบี้ยวยิ่งกว่าเดิม
      ดูบทสนทนาได้ที่นี่
    • ที่พูดถึง Bill Bryson นี่ตลกมาก
    • ฉันเคยคิดจะอ่านหนังสือของ Bryson เลยอยากรู้ว่ามีตัวอย่างไหมว่าตรงไหนที่ผิดบ้าง

  • ตอนเรียนมหาวิทยาลัย เวลาเข้าเลกเชอร์ก็ให้ความรู้สึกคล้ายกัน
    ตอนอยู่ในคลาสเหมือนเข้าใจทุกอย่าง แต่พอ ลองแก้โจทย์เอง ก็พบว่ามีช่องโหว่เยอะมาก

    • เทอมนี้นักศึกษาของฉันส่วนใหญ่ดูเหมือนจะ ทำการบ้านด้วย LLM
      โค้ดมีข้อผิดพลาดเพราะไม่สะท้อนบริบทของวิชา สุดท้ายฉันต้องเป็นคนแก้ส่วนนั้นเอง
    • ปัญหาคือในการเรียนรู้ recognition นั้นง่าย แต่ recall นั้นยาก
      ถ้าเรียนโดยไม่ลำบากจะรู้สึกเหมือนเรียนได้ดีกว่า แต่ความจริงไม่ใช่
    • ฉันกังวลว่านักศึกษามหาวิทยาลัยตอนนี้กำลังเอา LLM มาแทนที่ “ความลำบาก” แบบนั้น
    • แม้แต่ผู้เชี่ยวชาญก็เจอปัญหาคล้ายกัน เวลาพยายามอธิบายแบบเรียบง่ายสำหรับคนทั่วไป กลับมักถูกมองว่าเป็น คนโกหก
    • การขาดรายละเอียดกับการ มั่นใจแบบผิดๆ นั้นไม่เหมือนกัน
      ตัวอย่างเช่น Claude เคยบอกว่าฐานรากอาคารของฉันอันตราย แต่ผู้ตรวจจริงกลับหัวเราะแล้วบอกว่าไม่มีปัญหาอะไร

  • ในซับเรดดิตสายคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ก็มักมีโพสต์แนว สร้างทฤษฎีรวมแห่งฟิสิกส์ร่วมกับ ChatGPT โผล่มาเรื่อยๆ
    เมื่อก่อนก็มีคนแบบนี้อยู่แล้ว แต่หลังมี LLM จำนวนเพิ่มขึ้นมาก

    • แม้แต่ อดีต CEO ของ Uber ก็ยังทำตัวแนวนั้น
      บทความที่เกี่ยวข้อง: ลิงก์ Gizmodo

  • ประสบการณ์การอ่าน LLM คล้ายกับการอ่านหนังสือพิมพ์
    เรื่องที่ไม่รู้จะเหมือนได้เรียนรู้อะไรเยอะ แต่พอเป็นเรื่องที่รู้จะ จับได้ทันทีว่ามั่ว
    เลยทำให้กังวลว่าในหัวข้อที่ฉันไม่รู้ มันจะผิดอยู่มากแค่ไหน

    • นี่ก็คือสิ่งที่เรียกว่า ผล Gell-Mann amnesia
      คำอธิบายใน Wikipedia
    • ที่จริงไม่ใช่แค่หนังสือพิมพ์ แต่ตอนนี้เป็นยุคที่ แม้แต่หนังสือก็เชื่อถือยาก
      ใครๆ ก็พิมพ์หนังสือออกมาได้ และตอนนี้วิดีโอก็ถูกปลอมได้ง่ายขึ้นแล้ว
      สุดท้ายสิ่งสำคัญคือ ความสามารถในการคัดกรองแหล่งที่มา

  • ฉันใช้ ตัวกรองเรื่องแหล่งที่มาและความน่าเชื่อถือ กับ ChatGPT เหมือนที่ใช้กับเวลาฟังข้อมูลจากคนอื่น
    หลังจากได้คำตอบแล้ว สิ่งที่รู้สึกไม่ใช่ “ได้ความรู้” แต่เป็น ได้ทิศทางให้ไปสำรวจต่อ มากกว่า

    • มีคนถามว่าอยากรู้ตัวอย่างที่ “จุดเริ่มต้นของการสำรวจ” แบบนั้นพัฒนาไปเป็นความรู้จริงได้อย่างไร
    • มันทำให้นึกถึงแนวคิด “default to null”
      คือเวลาเจอประโยคที่ไม่เข้าใจ ให้ตั้งสมมติฐานว่า ‘ไม่ใช่ว่าฉันไม่รู้ แต่อาจเป็นไปได้ว่าข้อความนั้นไม่มีความหมาย’
    • ปัญหาคือความทรงจำของมนุษย์ ลืมบริบทเร็วกว่าข้อเท็จจริง
      สุดท้ายเมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลผิดก็จะค่อยๆ ปะปนเข้าไปในโลกทัศน์ของเรา

  • มีบทความมากเกินไปที่เขียนราวกับ มั่นใจในอนาคตของ LLM
    แต่ถ้าดูจากประวัติศาสตร์ ก็มีหลายกรณีที่ ปริมาณ (Quantity) เปลี่ยนให้กลายเป็นคุณภาพได้
    ทั้งเอนจินหมากรุก, Google Search, และ Wikipedia ต่างเริ่มจากหลักการเรียบง่าย แต่ ขนาดของข้อมูล ต่างหากที่สร้างนวัตกรรม
    LLM เองก็เป็นแค่การคูณเมทริกซ์ธรรมดา แต่บางทีอาจมีปัญญารูปแบบใหม่เกิดขึ้นได้ เหมือนที่ เนื้อ(meat) คิดได้

    • แต่ตอนนี้ก็ยังมีทั้ง อคติทางการเมือง ของ Wikipedia และการชี้นำแบบแนบเนียนอย่างที่พูดถึงใน xkcd 978
    • ถ้าไม่รู้จักเรื่อง “เนื้อที่คิดได้” แนะนำให้อ่านบทความนี้
    • เมื่อก่อนคนเคยเชื่อว่าเนื้อสร้างแมลงวันได้ บางทีสักวันหนึ่งเราอาจตระหนักว่า การคิดว่าเนื้อสร้างความคิดได้ ก็เป็นความเข้าใจผิดเหมือนกัน

  • ประโยคที่ว่า “LLM ไม่ใช่ เครื่องยนต์ความรู้ แต่เป็นเครื่องยนต์ความมั่นใจ” โดนใจมาก
    เวลาถามปัญหาทางเทคนิคแล้วมันตอบว่า “นั่นเป็นปัญหาที่รู้กันอยู่แล้ว” ก็ทำให้โล่งใจว่า ไม่ใช่ว่าฉันโง่ แต่ปัญหานี้มันยากจริง
    เช่น ตอนฉันพยายามเปลี่ยนแท็บดีบักเกอร์เริ่มต้นใน WebStorm แล้ว AI บอกว่า “ทำไม่ได้” ก็ช่วยไม่ให้เสียเวลา

    • แต่ AI ก็มัก สร้างความมั่นใจปลอมๆ แบบนี้ด้วย
      ต่อให้ฉันโยนปัญหาที่แต่งขึ้นเองไป มันก็ยังตอบหน้าตาเฉยว่า “นี่เป็นปัญหาที่รู้กันอยู่แล้ว” ได้อย่างน่าเชื่อ

  • ฉันใช้ LLM เป็น กระจกสะท้อนความคิด ไม่ใช่แหล่งอำนาจ
    ระหว่างที่อธิบายความคิดของตัวเองออกมา ฉันจะเห็น ความสับสนหรือช่องโหว่ทางตรรกะ ของตัวเอง
    ภาษาเดิมทีก็มีความไม่แน่นอนอยู่แล้ว และ LLM ก็เพียงทำให้ความไม่แน่นอนนั้นปรากฏออกมาในรูปของสถิติ
    ดังนั้นถ้าเข้าหามันอย่างมีวิจารณญาณ มันกลับกลายเป็น เครื่องมือขัดเกลาความคิด ได้
    สุดท้ายแล้วทั้งมนุษย์และ AI ก็ไม่สมบูรณ์แบบ สิ่งสำคัญคือยอมรับข้อนั้นและ ตั้งข้อสงสัยกับมันเหมือนปฏิบัติต่อคนแปลกหน้า

  • ฉันเห็นด้วยกับคำพูดที่ว่า “LLM ไม่ได้สร้างความรู้ แต่สร้างความมั่นใจ”
    ต่อให้ไม่สมบูรณ์แบบ แต่ ท่าทีที่ลงมือทำอย่างมั่นใจ บางครั้งก็พาไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่า
    โดยเฉพาะสำหรับคนที่ระมัดระวังมากเกินไป ความมั่นใจนั้นเองอาจเป็นหัวใจของประสิทธิภาพการทำงาน

    • แต่ ความมั่นใจเองก็เป็นอาวุธทางสังคม
      ความมั่นใจที่ไร้หลักฐานสามารถสร้างความเชื่อถือจากคนอื่นได้ และเมื่อสิ่งนี้เกิดซ้ำๆ ผู้คนก็จะเรียนรู้ความถ่อมตัวและความลังเล
      ด้วยเหตุนี้ท่าทีแบบวิชาการจึงมักกลายเป็นสิ่งที่ จำกัดตัวเอง อยู่บ่อยๆ