ข่าว 
ข้อมูลเหรียญ 
แนะนำสื่อ 
โอเพนเอไอ(OpenAI) เปิดตัว API แบบตัดสินใจเชิงกำหนดที่เลือกคำตอบหนึ่งจากตัวเลือกที่เตรียมไว้ เพื่อใช้จัดหมวดหมู่พฤติกรรมของเอเจนต์และงานอัตโนมัติ
โอเพนเอไอเปิดตัว Decisions API ในรูปแบบพรีวิวแบบจำกัดที่งานสำหรับนักพัฒนาเมื่อวันที่ 29 กันยายน นักพัฒนาสามารถป้อนบริบทในรูปแบบข้อความหรือภาพ แล้วรับคำตอบหนึ่งจากรายการที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เพื่อนำไปใช้จัดหมวดหมู่เนื้อหา ส่งคำขอไปยังระบบที่เหมาะสม หรือเลือกการทำงานถัดไปของเอเจนต์
แซม อัลต์แมน(Sam Altman) ซีอีโอของโอเพนเอไอ กล่าวว่า Decisions API มอบหมายให้โมเดลลูน่าของโอเพนเอไอตัดสินใจระหว่างตัวเลือกที่กำหนดไว้ เช่น การจำแนกภาพหรือพฤติกรรมของเอเจนต์ เขากล่าวว่า “เมื่อมุ่งเน้นโมเดลไปที่การเลือกนั้น ก็สามารถทำให้ทำงานได้รวดเร็วมาก พร้อมรักษาความเข้าใจภาพ การรองรับภาษาจำนวนมาก และระบบป้องกันความปลอดภัยไว้ได้”
จุดสำคัญของ API นี้คือการจำกัดผลลัพธ์ให้เป็นค่าการตัดสินใจแบบมีโครงสร้างที่ซอฟต์แวร์นำไปใช้ได้ทันที แทนการเปิดให้โมเดลภาษาทั่วไปสร้างประโยคอย่างอิสระ เมื่อนักพัฒนากำหนดตัวเลือกและประเภทคำถามไว้ล่วงหน้า โมเดลจะส่งผลลัพธ์ภายในขอบเขตดังกล่าว
โครงสร้างนี้เหมาะกับงานจัดหมวดหมู่อีเมลหรือเนื้อหา การส่งคำขอไปยังระบบที่เหมาะสม และการเลือกการทำงานถัดไปของเอเจนต์ เนื่องจากโมเดลไม่ต้องสร้างคำตอบยาวทุกครั้ง จึงมีโอกาสช่วยลดเวลาและต้นทุนได้
เทคครันช์(TechCrunch) รายงานว่า Decisions API มีฟังก์ชันคล้ายกับเจฟ(Jev) ที่ Type-Safe AI เปิดตัวเมื่อวันที่ 15 กันยายน โดยเจฟถูกนำเสนอเป็นโมเดลที่ส่งคืนความน่าจะเป็นและการตัดสินใจแบบมีโครงสร้างแทนข้อความ
เจฟถูกออกแบบให้ส่งคืนตัวเลือกและความน่าจะเป็นที่นักพัฒนากำหนดไว้ Type-Safe AI นำเสนอเจฟในฐานะโมเดล ‘System One’ ที่ออกแบบมาสำหรับระบบอัตโนมัติของซอฟต์แวร์ และเน้นการตัดสินใจที่รวดเร็วกับผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างมากกว่าการสร้างข้อความ
Type-Safe AI ระบุจากการประเมินของบริษัทว่า เจฟทำงานเร็วกว่าโมเดลภาษาทั่วไปเดิมสูงสุด 193.6 เท่า และมีต้นทุนต่ำกว่าถึง 444.6 เท่า อย่างไรก็ตาม ตัวเลขดังกล่าวมาจากสภาพแวดล้อมการประเมินที่ Type-Safe AI ออกแบบขึ้นเอง
ดีโอโก อัลเมดา(Diogo Almeida) ซีอีโอของ Type-Safe AI กล่าวบน X ถึง API ใหม่ของโอเพนเอไอด้วยคำพูดติดตลกว่าเป็นจุดเริ่มต้นของ ‘สงครามโคลน’ เขากล่าวว่า ความสนใจของโอเพนเอไอ “อาจเป็นสัญญาณว่าอนาคตคือการสร้างระบบในรูปแบบที่เข้ากันได้กับ System One”
อัลเมดากล่าวเพิ่มเติมว่า “การทำให้เร็วและราคาถูกเป็นเรื่องง่ายมาก” และ “หากต้องการให้เร็วและราคาถูกจริง ๆ ก็ใช้ลูกเต๋าได้” ก่อนอธิบายว่าสิ่งสำคัญคือความฉลาด และเป้าหมายคือการยกระดับประสิทธิภาพของเส้นโค้ง ‘ความฉลาดต่อดอลลาร์’
หนึ่งในกรณีการใช้งานของโมเดลแบบตัดสินใจคือการเฝ้าติดตามเอเจนต์ปัญญาประดิษฐ์ เทคครันช์รายงานว่า โอเพนเอไอกำลังใช้มาตรการความปลอดภัยที่ให้โมเดลแยกต่างหากตรวจสอบพฤติกรรมของเอเจนต์ หลังเกิดเหตุการณ์ที่เอเจนต์ทำงานผิดพลาดบนอินเทอร์เน็ต ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์จำนวนมาก
ชาปอร์ นากิบซาเดห์(Shapor Naghibzadeh) ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ QueryStory สร้างการสาธิตในแฮกกาธอนช่วงสุดสัปดาห์ที่ผ่านมา โดยใช้เจฟตรวจสอบการทำงานแต่ละอย่างของเอเจนต์เทียบกับภารกิจ หากพบว่าการทำงานมีความเสี่ยงสูง ระบบจะบล็อก หากการตัดสินใจคลุมเครือจะทำเครื่องหมายเพื่อส่งให้ตรวจสอบ ส่วนการทำงานที่เหลือจะได้รับอนุญาต
ในการสาธิตดังกล่าว ต้นทุนการเฝ้าติดตามด้วยเจฟอยู่ที่ 2.94 ดอลลาร์ (ประมาณ 3,981 วอน) ต่ำกว่าการใช้โมเดลภาษาฟรอนเทียร์ที่มีต้นทุน 372 ดอลลาร์ (ประมาณ 500,000 วอน) เทคครันช์ระบุว่าการเปรียบเทียบนี้มาจากสภาพแวดล้อมการสาธิตเฉพาะ และไม่ได้หมายความว่า Decisions API ของโอเพนเอไอจะให้ประสิทธิภาพหรือต้นทุนในระดับเดียวกัน
เทคครันช์รายงานว่า ในทางทฤษฎี การเฝ้าติดตามด้วยเจฟอาจป้องกันเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นบน Hugging Face ได้ หากต้นทุนต่ำเพียงพอที่จะตรวจสอบทุกการทำงานของเอเจนต์ ระบบก็อาจเพิ่มขั้นตอนตรวจสอบอย่างต่อเนื่องในกระบวนการทำงานได้
อย่างไรก็ตาม คุณค่าที่แท้จริงของโมเดลแบบตัดสินใจไม่ได้ขึ้นอยู่กับความเร็วในการตอบสนองหรือต้นทุนต่ำเพียงอย่างเดียว ยังต้องตรวจสอบว่าโมเดลปรับความน่าจะเป็นให้สอดคล้องกับสถานการณ์จริงได้หรือไม่ และแยกแยะพฤติกรรมที่มีความเสี่ยงออกจากพฤติกรรมปกติได้แม่นยำเพียงใด
ขณะนี้ Decisions API ยังอยู่ในขั้นพรีวิวแบบจำกัด จึงยังยากที่จะตัดสินเกินกว่าความคล้ายคลึงด้านฟังก์ชันกับเจฟ จนกว่าจะมีข้อมูลด้านประสิทธิภาพ ต้นทุน และอัตราการแจ้งเตือนผิดพลาดจากการใช้งานจริงของนักพัฒนาเพิ่มขึ้น
ความคิดเห็น 0