Elon Musk เขย่าวงการ AI อีกครั้ง ด้วยการเปิดตัว Grok 3 โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่มาพร้อมความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง และฟีเจอร์ DeepSearch ที่ท้าชน Google Search โดยตรง ชูจุดเด่น “แสวงหาความจริงขั้นสูงสุด” แม้ขัดต่อกระแสหลัก
วงการเทคโนโลยี AI กำลังร้อนระอุ เมื่อ xAI สตาร์ทอัพด้าน AI ของ Elon Musk ได้เปิดตัว Grok 3 โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) รุ่นล่าสุด ที่ Musk เคลมว่าเหนือกว่าคู่แข่งอย่าง GPT-4o ของ OpenAI, Gemini 2 Pro ของ Google และ DeepSeek-V3 ของจีน ในด้านความสามารถในการให้เหตุผล (reasoning) และประสิทธิภาพในการคำนวณ
ในการถ่ายทอดสดบนแพลตฟอร์ม X (Twitter เดิม) Musk ได้อธิบาย Grok 3 ว่าเป็น “AI ที่แสวงหาความจริงขั้นสูงสุด” (maximally truth-seeking A.I.) ซึ่งให้ความสำคัญกับความถูกต้องแม่นยำของข้อมูล แม้ว่าข้อมูลนั้นอาจจะขัดแย้งกับความเชื่อกระแสหลัก หรือสิ่งที่เรียกว่า “ความถูกต้องทางการเมือง” (political correctness) ก็ตาม
Grok 3 กับความสามารถที่เหนือชั้น:
Musk อ้างว่า Grok 3 ทำคะแนนได้มากกว่า 1,400 คะแนน ในการประเมินภายใน และบน Chatbot Arena ของ LMArena ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สสำหรับเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแชตบอต AI ที่พัฒนาโดย SkyLab ของมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์
Grok 3 มาพร้อมกับฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจ ได้แก่:
- Think Mode: ช่วยในการแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์
- Big Brain Mode: สำหรับงานที่ต้องใช้การคำนวณขั้นสูง
- DeepSearch: เครื่องมือค้นคว้าข้อมูลด้วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อแข่งกับ Google Search และเครื่องมือค้นหา AI อื่น ๆ เช่น Deep Research ของ OpenAI, Search Mode ของ DeepSeek และ Pro Search ของ Perplexity AI
ทีมงานเบื้องหลัง Grok 3:
Grok 3 ถูกพัฒนาโดยทีมงานชั้นยอดของ xAI ซึ่งประกอบด้วยนักวิจัยและวิศวกรที่เคยทำงานในบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่หลายแห่ง สมาชิกคนสำคัญ ได้แก่:
- Jimmy Ba: อดีตลูกศิษย์ของ Geoffrey Hinton ผู้บุกเบิก AI
- Yuhuai “Tony” Wu: อดีตนักวิจัยที่ Google DeepMind
- Igor Babuschkin: อดีตวิศวกรที่ OpenAI ซึ่ง Musk ชักชวนมาด้วยตนเองเพื่อสร้างคู่แข่ง ChatGPT (ก่อนหน้านี้ Babuschkin เคยดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายวิศวกรรมของ X)
เทคโนโลยีเบื้องหลังความสำเร็จของ Grok 3:
Grok 3 ใช้ประโยชน์จาก Test-Time Compute at Scale (TTCS) ซึ่งเป็นกลยุทธ์การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่ช่วยให้โมเดล AI สามารถปรับทรัพยากรการคำนวณได้อย่างยืดหยุ่น ทำให้มั่นใจได้ถึงความแม่นยำที่สูงขึ้นสำหรับคำถามที่ซับซ้อน ในขณะที่ยังคงความรวดเร็วสำหรับงานที่ง่ายกว่า
Jeetu Patel ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Cisco แสดงความเห็นใน LinkedIn ว่า แนวทาง TTCS ของ Grok 3 อาจนำไปสู่การค้นพบที่ก้าวล้ำ รวมถึงความเป็นไปได้ในการรักษาโรคมะเร็งปอด หากรวมเข้ากับคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์เฉพาะสำหรับการให้เหตุผลเป็นระยะเวลานาน “นี่เป็นครั้งแรกที่มีการแบ่งปันการใช้งานคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ Test-time ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน กับโมเดลการให้เหตุผลที่เป็น multi-modal และสามารถใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ได้”
นอกจากนี้ Grok 3 ยังได้รับการพัฒนาโดยใช้ Colossus ซูเปอร์คอมพิวเตอร์คลัสเตอร์ขนาดใหญ่ที่ xAI สร้างขึ้นในเมืองเมมฟิส รัฐเทนเนสซี ระบบนี้ประกอบด้วยตัวเร่งความเร็ว GPU Nvidia H100 จำนวน 200,000 ตัว โดย xAI ใช้ GPU Nvidia H100 จำนวน 100,000 ตัวจาก Colossus เพื่อฝึก Grok 3 ซึ่งให้เวลา GPU 200 ล้านชั่วโมง ซึ่งเพิ่มขึ้นสิบเท่าเมื่อเทียบกับการตั้งค่าการฝึกอบรมที่ใช้สำหรับ Grok 2 Musk กล่าวเมื่อปีที่แล้วว่าคลัสเตอร์การฝึกอบรม Colossus รุ่นต่อไปจะมีประสิทธิภาพมากกว่าเดิมถึงห้าเท่า
ข้อกังขาและความท้าทาย:
แม้ว่า Grok 3 จะมีความก้าวหน้าที่น่าประทับใจ แต่ผู้เชี่ยวชาญบางคนยังคงตั้งคำถามถึงความยั่งยืนของความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของ xAI รวมถึงข้อกล่าวอ้างที่ยิ่งใหญ่ของ Musk เกี่ยวกับ Grok 3 และความสามารถในการแข่งขันกับคู่แข่งด้านการค้นหา AI อย่าง OpenAI
Lin Qiao อดีตผู้อำนวยการอาวุโสด้านวิศวกรรมของ Meta และปัจจุบันเป็น CEO ของ Fireworks AI แพลตฟอร์มโครงสร้างพื้นฐาน AI กล่าวว่า “การเพิ่มพลังการประมวลผลทำให้ต้นทุนสูงขึ้น และทำให้การปรับใช้โมเดลมีราคาแพงเกินไป มันเป็นแนวทางที่ไม่ยั่งยืนสำหรับธุรกิจในระยะยาว”
ด้าน Inna Tokarev Sela อดีตผู้บริหารด้านแมชชีนเลิร์นนิงของ SAP และปัจจุบันเป็น CEO ของ Illumex แพลตฟอร์มข่าวกรองข้อมูล ให้ความเห็นว่า “แบบจำลองดูดซับทุกสิ่งที่ได้รับการฝึกฝน รวมถึงอคติด้วย ฉันไม่เชื่อว่า AI จะเป็นกลางได้อย่างแท้จริง” เธอกล่าวเสริมว่า Grok 3 สามารถเทียบเท่ากับ Google Search ในหัวข้อทั่วไปได้ หาก xAI ยังคงเร่งการฝึกอบรมต่อไป “เมื่อพูดถึงหัวข้อเฉพาะ Google Search ไม่ได้มีความได้เปรียบเหนือกว่าโมเดล AI เฉพาะโดเมน (Grok) ที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่เน้นเฉพาะ”
Andrej Karpathy สมาชิกผู้ก่อตั้ง OpenAI และอดีตผู้อำนวยการอาวุโสฝ่าย AI ของ Tesla ได้ทำการทดสอบ Grok 3 ในช่วงต้น และพบว่า DeepSearch นั้นดีกว่าโมเดล Gemini ของ Google แต่ก็ยังคงมีปัญหาเรื่องการสร้างภาพหลอน (hallucination) ของการอ้างอิงและ URL เป็นครั้งคราว “ความประทับใจที่ผมได้รับจาก DeepSearch คือ มันอยู่ในระดับเดียวกับ Perplexity DeepResearch แต่ยังไม่ถึงระดับ ‘Deep Research’ ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัว ซึ่งยังคงให้ความรู้สึกที่ละเอียดและน่าเชื่อถือมากกว่า” เขาเขียนในโพสต์บน X
การเข้าถึง Grok 3:
ปัจจุบัน Grok 3 ให้บริการเฉพาะสมาชิก X Premium+ ซึ่งมีค่าใช้จ่าย 40 ดอลลาร์ต่อเดือนในสหรัฐอเมริกา การเข้าถึงคุณสมบัติขั้นสูง เช่น DeepSearch และ Think Mode ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม 30 ดอลลาร์ต่อเดือน
ทั้งนี้ Grok 3 ถือเป็นก้าวสำคัญของการแข่งขันด้าน AI ที่ดุเดือด ด้วยความสามารถในการให้เหตุผลขั้นสูง ฟีเจอร์ที่โดดเด่น และทีมงานที่แข็งแกร่ง Grok 3 มีศักยภาพที่จะเป็นคู่แข่งที่น่ากลัวสำหรับผู้นำตลาดอย่าง Google และ OpenAI อย่างไรก็ตาม ยังคงต้องจับตาดูต่อไปว่า Grok 3 จะสามารถเอาชนะความท้าทายด้านความยั่งยืน และข้อกังขาจากผู้เชี่ยวชาญได้หรือไม่ รวมถึงจะสามารถรักษาความเป็น “AI ที่แสวงหาความจริงขั้นสูงสุด” ตามที่ Musk กล่าวอ้างได้จริงหรือไม่
#Grok3 #ElonMusk #AI #ArtificialIntelligence #LLM #DeepSearch #MachineLearning #เทคโนโลยี #ปัญญาประดิษฐ์
