โมเดลภาษาใหญ่มักจะสร้างข้อมูลหลอกมากที่สุดเมื่อคุณขอให้พวกมันทำสิ่งนี้

โมเดลภาษาขนาดใหญ่เก่งในการแสร้งทำเป็นมีความมั่นใจ คุณสามารถถาม ChatGPT, Gemini, หรือ Claude เกือบทุกเรื่องบนโลกนี้ และในหลายกรณี คุณจะได้รับคำตอบที่มีโครงสร้างดีและฟังดูมั่นใจทันที อย่างไรก็ตาม แค่เพราะโมเดลของคุณฟังดูมั่นใจ ไม่ได้หมายความว่ามันถูกต้องเสมอไป

พวกเราคุ้นเคยกับภาพหลอนของ LLM เป็นอย่างดี — โมเดลจะสร้างคำพูดขึ้นมาลอย ๆ อ้างแหล่งข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง หรือให้วันที่ไม่ถูกต้อง คุณอาจคิดว่าภาพหลอนของ AI เป็นเรื่องในอดีตและโมเดลสมัยใหม่ไม่ค่อยมีภาพหลอน แต่ความจริงไม่ได้เป็นเช่นนั้น คำขอบางประเภทสามารถทำให้ LLM ของคุณเกินขอบเขต และมันปรากฏบ่อยกว่าที่คุณคิดในคำสั่งประจำวันของคุณ

ให้มันทำคณิตศาสตร์ และทุกอย่างก็พังทลาย

เอไอที่คุณชื่นชอบไม่ได้เก่งคณิตศาสตร์อย่างที่คุณคิด

โมเดลภาษาใหญ่ถูกสร้างขึ้นเพื่อวิเคราะห์และสร้างข้อความ ไม่ใช่เพื่อคำนวณ นี่เป็นการเลือกออกแบบหลักที่ใช้กับแทบทุกโมเดลภาษาใหญ่ที่มีอยู่ และแม้ว่าสิ่งนี้จะเหมาะสมมากสำหรับร้อยแก้วและการสื่อสารในชีวิตประจำวัน มันก็ไม่ค่อยเหมาะกับการทำงานกับตัวเลขนัก

การศึกษามาตรฐานของแอปพลิเคชันแหล่งข้อมูลประจำเดือนเมษายน 2026 ตรวจสอบการคำนวณทางคณิตศาสตร์เทียบกับ Omni-MATH พบว่า ความแม่นยำเฉลี่ยของโมเดลต่าง ๆ อยู่ที่เพียง 0.3861 โดย GPT-5 mini ครองตำแหน่งนำในหมวดหมู่นี้ กล่าวอย่างง่าย ๆ คือ ประมาณสองในสามของปัญหาคณิตศาสตร์อาจถูกสร้างขึ้นหรือผิดพลาดทั้งบางส่วนหรือทั้งหมด

คุณเห็นไหม โมเดล AI ไม่ได้แก้สมการในแบบที่เครื่องคิดเลขของคุณทำ มันกำลังทำนายว่าโทเค็นใดมีแนวโน้มทางสถิติที่จะปรากฏต่อไป ดังที่กล่าวไปแล้ว วิธีนี้ใช้ได้กับร้อยแก้วและภาษาธรรมชาติ แต่ไม่เหมาะกับคณิตศาสตร์ หากคุณขอให้ LLM ทำอะไรที่เกินกว่าการบวกลบคูณหารพื้นฐานที่สุด ให้ถือว่าผลลัพธ์ต้องมีการตรวจสอบ เครื่องมือ AI ที่แก้ปัญหาคณิตศาสตร์ซับซ้อนอาจจะไม่ผิด แต่คุณไม่สามารถมั่นใจว่ามันถูกต้อง

ข้อมูลไม่สมบูรณ์นำไปสู่ความมั่นใจในเรื่องไร้สาระ

การวิเคราะห์มักล้มเหลวเพราะขาดบริบท

การวิเคราะห์ข้อมูลดูเหมือนจะเป็นสาขาที่ชัดเจนซึ่งโมเดล AI ควรทำได้ดี เพราะการตรวจสอบ จัดรูปแบบ และแปลงข้อมูลเป็นงานที่มีโครงสร้างและอิงกฎเกณฑ์อย่างมาก ในความเป็นจริง คุณจะได้คำตอบที่ถูกต้องจากงานประเภทนี้เพียง 52.2% ของเวลา ตามคะแนนที่อิง GPQA ในการศึกษาครั้งนี้ แต่ครั้งนี้ ทางเลือกที่ดีที่สุดของคุณคือ Gemini 3 Pro ซึ่งยังพบว่าเป็นโมเดลที่ดีที่สุดในการทำงานประจำวัน โดยได้คะแนนสูงสุดในสี่จากห้างานที่ทดสอบ การจับคู่ Gemini กับ NotebookLM ยังสามารถปรับปรุงรายงานการวิจัยของคุณได้อย่างมากด้วย

ในทุกกรณี สาเหตุของเรื่องนี้เหมือนกับที่โมเดล AI ทำคณิตศาสตร์ได้ไม่ดี โมเดล LLM ให้ความสำคัญกับการเดาสัญลักษณ์ถัดไปที่เป็นตรรกะมากกว่าการประมวลผลและคำนวณค่าจริง ซึ่งหมายความว่าเมื่อชุดข้อมูลไม่สมบูรณ์หรือคลุมเครือ โมเดลจะเติมช่องว่างด้วยสิ่งที่คิดว่าควรจะอยู่ตรงนั้นแทนค่าที่ถูกต้องและคำนวณแล้ว

อย่าปฏิบัติต่อมันเหมือนผู้เชี่ยวชาญ

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ควรแทนที่ครู แพทย์ หรือคำแนะนำ

การติวเตอร์เป็นหนึ่งในการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน แต่การวิจัยกลับแสดงตรงกันข้าม การทดสอบงานประเภทสไตล์การสอนโดยใช้เกณฑ์ MMLU-Pro พบว่า AI มีความแม่นยำเพียง 0.67 จาก 1 ตอนนี้ ความแม่นยำ 67% อาจฟังดูโอเค จนกว่าคุณจะตระหนักว่านั่นหมายความว่าคำอธิบายหนึ่งในสามที่ AI ให้มาอาจผิด ดังนั้นการพึ่งพามันสำหรับการบ้านที่ค่อนข้างซับซ้อนอาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุด หากคุณจำเป็นต้องใช้ แอปพลิเคชัน Open Resource แนะนำ Gemini 3 Pro

คำถามเกี่ยวกับสุขภาพก็อยู่ในประเภทเดียวกัน LLM มักสามารถสรุปข้อมูลทั่วไปจากเว็บได้ แต่เพียงแหล่งข้อมูลเดียวที่ล้าสมัยหรือไม่น่าเชื่อถือก็สามารถทำให้อธิบายที่ฟังดูมั่นใจของมันผิดได้ ขนาดยาที่สร้างขึ้น สภาพที่สมมติ หรือการแนะนำการออกกำลังกายที่ผิดพลาดสามารถเป็นความเสี่ยงต่อสุขภาพ สำหรับทุกสิ่งที่ส่งผลต่อร่างกาย ฟิตเนส ความงาม และการดูแลตัวเองโดยรวม ให้ผู้เชี่ยวชาญที่มีคุณสมบัติเป็นผู้ตัดสินใจที่ถูกต้อง

การอ้างอิงทำให้ LLM พังอย่างมาก

แหล่งข้อมูลและลิงก์ที่สร้างขึ้นซึ่งดูน่าเชื่อถือ

ท้ายที่สุดแต่ไม่ท้ายความสำคัญ โมเดล AI มักจะสร้างข้อมูลขึ้นเองแทนที่จะยอมรับว่าพวกมันไม่สามารถหาข้อมูลนั้นได้ คำถามข้อมูลเฉพาะเจาะจงยังได้คะแนนเฉลี่ย 0.67 จาก 1 ในการทดสอบ MMLU-Pro ดังนั้นเมื่อคุณถามเกี่ยวกับหัวข้อเฉพาะที่มีแหล่งข้อมูลน้อยหรือไม่ครบถ้วน โมเดลมักจะทำนายคำตอบมากกว่าที่จะยอมรับว่าพวกมันไม่รู้

การอ้างอิงเป็นเป้าหมายที่แย่ที่สุดสำหรับการคาดเดาแบบที่ AI ทำ เพราะมันต้องถูกต้องเป๊ะ ไม่ว่าคุณจะถามเกี่ยวกับชื่อผู้แต่ง ปี วารสาร เล่ม ฉบับ ช่วงหน้าหรือข้อมูลเฉพาะใด ๆ — ซึ่งโดยปกติจะใช้ในรายงานทางวิชาการหรือสื่อสารมวลชน — ข้อมูลปลอมที่ฟังดูน่าเชื่อถือจากโมเดล AI ยังคงเป็นข้อมูลปลอมอยู่ดี

เชื่อใจ แต่ต้องตรวจสอบเสมอ

แล้วทั้งหมดนี้หมายความว่าอย่างไร? สำหรับจุดเริ่มต้น มันไม่ได้หมายความว่าคุณควรขึ้นรถไฟฟ้ากลุ่ม 'AI ไร้ประโยชน์' แต่คุณต้องหยุดสมมติว่าทุกสิ่งที่โมเดล AI ของคุณบอกถูกต้อง AI ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อภารกิจที่ทำอยู่เป็นแบบเปิดกว้าง สร้างสรรค์ หรือเน้นภาษา ซึ่งคุณไม่มีคำตอบที่ถูกต้องเพียงคำตอบเดียว สิ่งใดก็ตามที่ต้องการความแม่นยำและถูกต้องแบบวัตถุวิสัย เช่น คณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล การสอน สุขภาพ และการตรวจสอบข้อเท็จจริงโดยเฉพาะ มักทำให้โมเดลเหล่านี้เกิดการสร้างข้อมูลผิดพลาดมากขึ้น

คุณไม่สามารถเริ่มหลีกเลี่ยงเครื่องมือ AI เหล่านี้ได้ โดยเฉพาะเมื่อพิจารณาว่าพวกมันเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดบางส่วน อย่างไรก็ตาม การรู้ว่าควรมอบงานใดให้พวกมันและงานใดควรเก็บไว้ในมือมนุษย์ คือสิ่งที่สร้างความแตกต่าง เมื่อมีความเสี่ยงจริงและต้องการความถูกต้อง ผู้เชี่ยวชาญตัวจริงยังคงเป็นทางเลือกที่เหมาะสม