ถ้าย้อนกลับไปดูพัฒนาการของ AI ในช่วงที่ผ่านมา เราจะเห็นว่ามันค่อยๆ เปลี่ยนบทบาทในชีวิตและการทำงานของเรามาตลอดยุคแรกคือ AI ที่ถูกสร้างมาให้เก่งเฉพาะเรื่อง เช่น แนะนำสินค้า ตรวจจับใบหน้า คาดการณ์ข้อมูล หรือแยกแยะวัตถุในภาพ
จากนั้นเราเข้าสู่ยุค Generative AI ที่หลายคนน่าจะคุ้นเคยจาก ChatGPT ที่ AI เริ่ม “สร้าง” สิ่งใหม่จากคำสั่งของเราได้ ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เพลง โค้ด ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล
ต่อมาคือยุค AI Agent ที่ AI เริ่ม “ลงมือทำ” แทนเรา โดยสามารถวางแผนและทำงานหลายขั้นตอนต่อเนื่อง เช่น ค้นข้อมูล เปิดเว็บไซต์ จัดการไฟล์ วิเคราะห์ข้อมูล หรือทำงานผ่านโปรแกรมต่างๆ และปลายทางที่วงการ AI พูดถึงกันมานานก็คือ AGI หรือ Artificial General Intelligence
อธิบายง่ายๆ AGI คือแนวคิดของ AI ที่มีความสามารถกว้างและยืดหยุ่นมากขึ้น สามารถเรียนรู้ แก้ปัญหา และรับมือกับงานหลากหลายประเภทได้ในระดับสูง
และนี่คือเหตุผลที่ข่าวการเปิดตัว GPT-6 Astra ของ OpenAI เป็นเรื่องที่คนทั้งโลกฮือฮาเพราะคุณ Greg Brockman ผู้ร่วมก่อตั้งและ President ของ OpenAI ปิดท้าย Press Briefing ด้วยประโยคว่า “Welcome to the AGI era” หรือ “ขอต้อนรับสู่ยุค AGI”
เลยทีเดียว แต่คำถามก็คือ GPT-6 Astra เก่งแค่ไหน ถึงทำให้ OpenAI กล้าพูดแบบนี้?
Astra ต่างจาก AI Agent ที่เรามีอยู่ยังไง?
จริงๆ แล้วก่อน GPT-6 Astra เราก็มี AI ที่สามารถ “ลงมือทำงาน” บนคอมพิวเตอร์ได้อยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็น Codex ที่สามารถเขียนโค้ด เปิด Browser และทำงานหลายขั้นตอน หรือ ChatGPT Work ที่สามารถรับงานซับซ้อน สร้างเอกสาร Spreadsheet และ Presentation ออกมาเป็นชิ้นงานได้
ดังนั้นความน่าสนใจของ Astra ไม่ใช่การเป็น AI ตัวแรกที่ใช้คอมพิวเตอร์ได้แต่ OpenAI กำลังทำให้ “สมอง” ที่อยู่เบื้องหลัง Agent เหล่านี้เก่งขึ้นอีกระดับ
Astra ถูกออกแบบมาให้เก่งกับงานแบบ End-to-End มากขึ้น ตั้งแต่ Research เปิดเว็บไซต์ วิเคราะห์ข้อมูล ทำงานบน Spreadsheet สร้างเอกสารและ Presentation ไปจนถึง Coding และการใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะทาง
พูดง่ายๆ คือ ก่อนหน้านี้เราเริ่มมี AI Agent ที่ “มีมือมีเท้า” สามารถเปิดโปรแกรม คลิก และใช้เครื่องมือต่างๆ แทนเราได้แล้ว แต่ Astra กำลังทำให้ Agent เหล่านั้น “มีสมองที่เก่งขึ้น” สามารถเข้าใจโจทย์ วางแผน ทำงานหลายขั้นตอน และแก้ปัญหาระหว่างทางได้ดีขึ้น
นั่นหมายความว่าเมื่อเรามอบหมายงานให้ AI แล้ว มันทำจนเสร็จได้โดยที่มนุษย์เข้าไปช่วยน้อยลงมากๆนั่นเอง ซึ่งถามว่ามากแค่ไหน จากการทดสอบด้วย Benchmark หลายรูปแบบ OpenAI ระบุว่า Astra ใช้เวลาน้อยลงประมาณ 47% หรือใช้เวลาน้อยลงครึ่งหนึ่งเลยทีเดียว
แล้วคนทั่วไปจะได้ใช้ GPT-6 Astra ยังไง?
ตอนนี้ OpenAI ยังไม่ได้เปิด Astra ให้ผู้ใช้ทุกคนพร้อมกัน แต่เริ่มทยอยเปิดให้ลูกค้าองค์กรและผู้ใช้งานบางกลุ่มก่อน แล้วจึงขยายไปยังผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของ OpenAI
สำหรับ ChatGPT นั้น เทคโนโลยีของ Astra จะถูกนำมาใช้ในชื่อ GPT-6 Pro โดยกำลังทยอยเปิดให้ผู้ใช้บางแพ็กเกจ เช่น Pro, Business และ Enterprise ขณะที่สิทธิ์และรูปแบบการใช้งานอาจแตกต่างกันในแต่ละแพ็กเกจ
ส่วนนักพัฒนาก็สามารถเข้าถึง Astra ผ่าน OpenAI API เพื่อนำโมเดลไปสร้าง Agent หรือเชื่อมเข้ากับระบบของบริษัท ดังนั้นถ้าเปิด ChatGPT แล้วไม่เจอคำว่า “GPT-6 Astra” ก็ไม่ต้องแปลกใจ เพราะชื่อโมเดลและช่องทางการเข้าถึงในแต่ละผลิตภัณฑ์อาจแตกต่างกัน
เก่งขึ้น แล้วแพงขึ้นหรือเปล่า?
อีกเรื่องที่น่าสนใจมากสำหรับธุรกิจคือ “ราคา” ถ้ามองเฉพาะค่า API ต่อ Token ต้องบอกว่า Astra แพงกว่า GPT-5.6 Sol
เพราะว่า Astra มีราคาอยู่ที่ประมาณ 10 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้าน Input Token และ 50 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้าน Output Token แต่ OpenAI กำลังเสนอวิธีคิดอีกแบบว่า ในยุค AI Agent เราอาจไม่ควรวัดความคุ้มค่าเหมือนเดิมแล้ว
ลองนึกภาพว่า AI ตัวหนึ่งราคาถูกกว่า แต่ต้องลองผิดลองถูก 10 ครั้งกว่าจะทำงานเสร็จ ขณะที่อีกตัว Token แพงกว่า แต่สามารถวางแผนได้ดีกว่า ใช้ขั้นตอนน้อยกว่า และทำงานเดียวกันสำเร็จได้เร็วกว่า สุดท้าย AI ตัวที่ Token แพงกว่า ก็อาจมี ต้นทุนรวมต่อหนึ่งงานถูกกว่า นั่นเอง
OpenAI ยกตัวอย่างจากการทดสอบงานเขียนโปรแกรมว่า การตั้งค่าที่ทำคะแนนดีที่สุดของ Astra มีต้นทุนต่อหนึ่งงานต่ำกว่า Sol ประมาณ 57% พูดง่ายๆ คือ ราคา Token แพงกว่า ไม่ได้หมายความว่าค่าใช้ AI ทำงานจริงจะแพงกว่าเสมอไป
ที่ผ่านมาเราอาจคุ้นกับการเปรียบเทียบ AI ด้วยราคาต่อ Token แต่เมื่อ AI เริ่มรับงานไปทำจนจบได้ สิ่งที่องค์กรอาจต้องเริ่มสนใจมากขึ้นคือ Cost per Task หรือ “ต้องจ่ายเงินเท่าไร เพื่อให้งานหนึ่งชิ้นเสร็จสมบูรณ์?”
นี่อาจกลายเป็นสมรภูมิใหม่ของธุรกิจ AI ที่โมเดลที่จะประสบความสำเร็จได้จะต้องเป็นโมเดลที่ สั่งงานแล้วทำเสร็จได้เร็ว แม่น และมีต้นทุนรวมต่ำที่สุดนั่นเอง
ยิ่งทำงานแทนเราได้มาก ความเสี่ยงก็ยิ่งต้องจับตา
อีกด้านของ Astra ที่สำคัญไม่แพ้ความเก่งคือเรื่อง “ความปลอดภัย” เพราะความเสียหายจาก AI ที่ “ตอบผิด” กับ AI ที่ “ทำผิด” มีระดับความเสี่ยงไม่เหมือนกัน
OpenAI เองก็ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้มากขึ้น โดย Astra ถูกจัดให้เป็นโมเดลแรกของบริษัทที่แตะระดับ Critical ด้าน Cybersecurity ตาม Preparedness Framework ของ OpenAI
หมายความว่าโมเดลมีความสามารถด้าน Cybersecurity สูงขึ้นจนบริษัทต้องเพิ่มมาตรการควบคุมอย่างจริงจัง เพราะความสามารถเดียวกันที่ช่วยฝ่ายป้องกันค้นหาช่องโหว่ ก็สามารถถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดได้
สรุปแล้ว GPT-6 Astra คือ AGI หรือยัง?
ทั้งนี้ทั้งนั้นตอนนี้ ยังเร็วเกินไปที่จะสรุปว่า GPT-6 Astra คือ AGI เหตุผลสำคัญคือ ทุกวันนี้วงการ AI ยังไม่มี “เส้นแบ่ง” ที่ทุกฝ่ายเห็นตรงกันว่า AI ต้องเก่งแค่ไหนถึงจะเรียกว่า AGI
โดย บางแนวคิดมองว่า AGI ต้องสามารถเรียนรู้และแก้ปัญหาใหม่ๆ ได้หลากหลายเหมือนมนุษย์ ขณะที่ OpenAI ให้น้ำหนักกับระบบที่มีความเป็นอัตโนมัติสูง และสามารถทำงานที่มีมูลค่าทางเศรษฐกิจส่วนใหญ่ได้ดีกว่ามนุษย์
แม้แต่คะแนน Benchmark ที่สูงมากๆ ก็ยังไม่ใช่คำตอบ เพราะ AI ยุคใหม่ไม่ได้มีแค่ตัวโมเดล แต่มีทั้ง Memory, Tools, Web Search และ Computer Use เข้ามาช่วย
จึงเกิดคำถามตามมาว่าสิ่งที่เรากำลังวัดคือ “ความฉลาดของตัว AI” หรือ “ความสามารถของระบบทั้งหมดที่สร้างขึ้นรอบๆ AI” กันแน่?
ดังนั้น Astra อาจยังไม่ใช่หลักฐานที่ทำให้เราฟันธงได้ว่า “AGI มาถึงแล้ว” แต่สิ่งที่ชัดเจนขึ้นเรื่อยๆ คือ AI กำลังเก่งขึ้นกว่าเดิมมากๆ
สิ่งที่น่าสนใจก็คือ Astra กำลังทำให้ AI ที่เราใช้มี “สมอง” ควบคุมมือต่างๆ ได้เก่งขึ้น จนมนุษย์อาจต้องเข้าไปช่วยระหว่างทางน้อยลงเรื่อยๆ
สำหรับคนทำธุรกิจและนักการตลาดคนทำงานอย่างเราสิ่งที่ต้องคิดหลังจาก AI เริ่ม “รับงาน” ได้จริงและทำงานได้เหมือนมนุษย์หรือบางครั้งเก่งกว่ามนุษย์เราแล้ว งานอะไรที่เราจะให้ AI ทำ? งานอะไรต้องมีมนุษย์ตรวจ? และงานอะไรที่มนุษย์ยังต้องเป็นคนคิด ตัดสินใจ และรับผิดชอบเอง? ต่างหาก
ที่มา: OpenAI
