AI ที่ใช้เหตุผลกับ AI ที่ไม่ใช้เหตุผล ต่างกันอย่างไร ?

AI ที่ใช้เหตุผลกับ AI ที่ไม่ใช้เหตุผล ต่างกันอย่างไร ?

โดยทั่วไปแล้ว โมเดลของ เทคโนโลยี AI จะตอบสนองตามรูปแบบที่เรียนรู้ไว้ ถึงแม้มันก็สามารถให้คำตอบที่ถูกต้อง แต่ก็มีขอบเขตจำกัดในการวิเคราะห์ข้อมูล อย่างไรก็ตาม ทุกอย่างได้เปลี่ยนไปเมื่อ AI ที่ใช้เหตุผล (Reasoning AI) ถือกำเนิดขึ้น โมเดลประเภทนี้สามารถ "คิด" ผ่านคำถาม และปัญหาของคุณทีละขั้นตอน ทำให้คุณได้รับคำตอบที่ละเอียดขึ้น

แม้ว่าผลลัพธ์สุดท้าย คำตอบที่ได้ "อาจจะ" เหมือนกัน แต่ก็มีความแตกต่างสำคัญระหว่าง AI ที่ใช้เหตุผล (Reasoning AI) และ AI ที่ไม่ใช้เหตุผล (Non-Reasoning) ซึ่งส่งผลต่อระดับความลึกในการวิเคราะห์ และความสามารถในการอธิบายเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังคำตอบที่ผู้ใช้ได้รับ ...

แนวทาง ในการคิดวิธีแก้ปัญหา (Problem-Solving Approaches)

ก่อนจะไปอธิบายถึงความแตกต่างระหว่าง AI ที่ใช้เหตุผล (Reasoning AI) และ AI ที่ไม่ใช้เหตุผล (Non-Reasoning AI) มาทำความเข้าใจกับวิธีการที่ AI ใช้ในการคิดวิธีแก้ไขปัญหาที่ผู้ใช้ป้อนให้มันก่อน

เมื่อผู้ใช้ป้อนคำถามให้กับ AI สำหรับตัวโมเดล AI แบบที่ใช้เหตุผล ตัวอย่างเช่น DeepSeek-R1 ซึ่งเป็น AI ที่พัฒนาในประเทศจีน มันจะไม่ได้ให้คำตอบออกมาทันที แต่จะแสดงให้ผู้ใช้งานได้เห็นถึง "กระบวนการคิด" หลายรูปแบบ ที่มันได้ใช้ในการกลั่นกรองก่อนที่จะแสดงออกมาเป็นคำตอบสุดท้ายให้แก่ผู้ใช้

โมเดลแบบ Reasoning AI จะวิเคราะห์แนวทางที่เป็นไปได้ทั้งหมด ก่อนที่มันจะเลือกคำตอบที่สมเหตุสมผลที่สุดให้กับผู้ใช้ นี่เป็นเหตุผลว่า ทำไมหลายคนเริ่มใช้งาน DeepSeek ถึงแม้ว่าจะมีข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว (จากเหตุผลที่มันมาจากบริษัทในประเทศจีน) อย่างไรก็ตาม นอกจาก DeepSeek แล้ว ยังมีโมเดล AI อื่น ๆ อีกหลายตัวที่ทำงานแบบใช้เหตุผล เช่น ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 และ QwQ ของ Alibaba เป็นต้น

การทำงานของ AI ประเภทนี้ คล้ายกับการดูคนแก้โจทย์คณิตศาสตร์บนกระดาษทด ในขณะที่ AI แบบดั้งเดิม หรือ Non-Reasoning AI จะตอบกลับทันทีตามรูปแบบที่มันรู้จัก แต่ Reasoning AI ที่ใช้เหตุผล จะประเมินแนวทางที่แตกต่างกันก่อนให้คำตอบ ซึ่งมันอาจใช้เวลาในการวิเคราะห์หาคำตอบนานหลายวินาที ในขณะที่ Non-Reasoning AI สามารถให้คำตอบได้ในเวลาไม่กี่วินาที หรืออาจจะไม่ถึงวินาทีด้วยซ้ำไป

มาลองดูตัวอย่างการทำงานกัน สมมติให้เราป้อนคำถามเดียวกันไปยัง AI ทั้งสองประเภทว่า

หากมีคน 5 คน นั่งรอบโต๊ะกลม และแต่ละคนต้องนั่งข้างคนที่พวกเขารู้จักอย่างน้อยหนึ่งคน จำนวนความสัมพันธ์ขั้นต่ำที่ต้องมีคือเท่าไหร่ ?

หากเราถามคำถามนี้กับ Non-Reasoning AI มันจะตอบเราแทบจะในทันทีว่า "5" ในขณะที่ Reasoning AI จะใช้เวลาคิดนานกว่ามาก มันจะแสดงวิธีการที่มันใช้คิด แจกแจงให้เราเห็นเลยว่า ทำไมมันถึงให้คำตอบเราแบบนั้น ?

ถึงจะช้า แต่เวลาที่เราต้องรอก็ไม่ได้สูญเปล่า เพราะโมเดล AI เหล่านี้ใช้เวลาคิดวิเคราะห์ปัญหาจากหลายมุมมองจริง ๆ ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความแม่นยำกว่ามาก

เปรียบเทียบประสิทธิภาพ ในการทำงาน (Task Performance Comparisons)

ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดล AI ที่ใช้เหตุผล (Reasoning AI) และโมเดล AI ที่ไม่ใช้เหตุผล (Non-Reasoning AI) ในบางงานนั้น เราสามารถเห็นความแตกต่างได้อย่างชัดเจน

เช่นเมื่อ ต้องแก้โจทย์ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่มีความซับซ้อน โมเดลที่ใช้เหตุผล มักให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าโมเดล AI ที่ไม่ใช้เหตุผล จากการทดสอบให้มันแก้โจทย์พีชคณิตที่มีหลายขั้นตอน หลายครั้งจะพบว่า โมเดล AI ที่ใช้เหตุผลเท่านั้น ที่สามารถตรวจจับข้อผิดพลาดเล็ก ๆ ที่อาจมีผลทำให้คำตอบเปลี่ยนไป

ข้อได้เปรียบนี้ ยังครอบคลุมถึงการ ดีบั๊กโค้ด (Debug Code) อีกด้วย หลายครั้ง โมเดล AI ที่ไม่ใช้เหตุผล นำเสนอแนวทางแก้ไขที่ "ดูเหมือน" จะถูกต้อง และตรงตามไวยากรณ์ด้วย แต่สุดท้ายกลับสร้าง บัค (Bug) ใหม่ ในขณะที่โมเดล AI ที่ใช้เหตุผล จะตรวจสอบเส้นทางการทำงานของโค้ดอย่างเป็นระบบ, ค้นหาปัญหาต้นทาง และคาดการณ์ข้อผิดพลาดทางตรรกะที่อาจเกิดขึ้นจากวิธีแก้ไขของมันเอง 

อย่างไรก็ตาม โมเดล AI ที่ใช้เหตุผล (Reasoning AI) อาจไม่คุ้มค่ากับเวลาที่ต้องรอคอยสำหรับงานวิเคราะห์ข้อมูลเสมอไป จากการทดสอบให้ทั้งสองโมเดลตีความชุดข้อมูลง่าย ๆ เกี่ยวกับแนวโน้มอุณหภูมิ โมเดล AI ที่ไม่ใช้เหตุผล (Non-Reasoning AI) สามารถให้คำตอบได้รวดเร็วกว่า และมีความแม่นยำมากที่จะนำไปใช้งานได้

ในทำนองเดียวกัน คำถามทางวิทยาศาสตร์จะขึ้นอยู่กับระดับความซับซ้อน คำถามพื้นฐานมักได้รับคำตอบที่แม่นยำพอๆ กันจาก AI ทั้งสองประเภท อย่างไรก็ตาม บางครั้ง โมเดล AI ที่ไม่ใช้เหตุผล (Non-Reasoning AI) อาจให้คำตอบอย่างมั่นใจในเรื่องที่ผู้เชี่ยวชาญด้านฟิสิกส์อาจโต้แย้ง ในขณะที่ โมเดล AI ที่ใช้เหตุผล (Reasoning AI) จะระบุข้อจำกัดของข้อมูลอย่างรอบคอบ และยอมรับข้อถกเถียงทางทฤษฎีมาแสดงให้ผู้ใช้งานได้ตัดสินใจร่วมด้วย

ท้ายที่สุด ถึงโมเดล Reasoning AI ภาพรวมจะดูดีกว่า แต่โมเดล Non-Reasoning AI ก็ยังคงมีบทบาทสำคัญในด้านการทำงานประเภทความคิดสร้างสรรค์ และการสนทนา ซึ่งเป็นงานที่ไม่ได้ต้องการความแม่นยำมากนัก เช่นเมื่อคุณต้องการบทกวี หรือโครงร่างเนื้อเรื่องอย่างรวดเร็ว หรือการใช้ AI ในการเขียนอีเมล ผู้ใช้มักจะอยากได้คำตอบทันที มากกว่ารอให้ Reasoning AI ใช้เวลาคิดวิเคราะห์ตัวเลือกที่ไม่มีคำตอบที่ถูกต้องอย่างแน่นอนอยู่แล้ว

อีกทั้ง การตอบสนองโดยทันที ยังให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติมากกว่า เมื่อใช้สำหรับการค้นหาข้อมูลง่าย ๆ และการสนทนาแบบสบาย ๆ ในขณะที่การใช้เวลาคิดที่ยาวนานของโมเดล Non-Reasoning AI จะทำให้ปฏิสัมพันธ์รู้สึกไม่เป็นธรรมชาติ

ความต้องการพลังงาน ในการประมวลผล (Processing Power Requirements)

ความต้องการด้านพลังงานในการประมวลผลของโมเดล Reasoning AI เป็นอีกหนึ่งปัจจัยสำคัญ เมื่อเรากล่าวถึงความแตกต่างด้านประสิทธิภาพ เนื่องจากโมเดล AI ที่ใช้เหตุผลไม่ได้ใช้ทรัพยากรมากขึ้นเพียงเล็กน้อย แต่มันต้องการพลังในการคำนวณมากกว่าโมเดลแบบ Non-Reasoning AI ถึง 2-5 เท่า ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อค่าใช้จ่ายที่สูงขึ้นกว่าเดิมมาก

ซึ่งไม่น่าแปลกใจ เมื่อพิจารณาถึงวิธีการฝึกโมเดล Reasoning AI เพราะในขณะที่โมเดลแบบดั้งเดิม หรือ Non-Reasoning AI เรียนรู้หลักการจำแนกรูปแบบจากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ แต่โมเดลแบบ Reasoning AI ต้องผ่านขั้นตอนการฝึกเพิ่มเติมที่เน้นการแก้ปัญหาอย่างเป็นระบบ เพื่อสร้างแนวทางแก้ปัญหาหลายรูปแบบ และประเมินแต่ละแนวทาง ซึ่งที่ว่ามานี้ต้องใช้ทรัพยากรในการประมวลผลสูงกว่ามาก นี่เป็นเหตุผลว่าความสามารถในการให้เหตุผลมักพบแค่ในบริการ AI ระดับพรีเมียม มากกว่าระดับฟรี 

ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมก็เป็นเรื่องที่ไม่ควรมองข้ามเช่นกัน โมเดลที่ใช้พลังงานสูงเหล่านี้มีการปล่อย คาร์บอน (CO2) สูงมาก ซึ่งส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เราจึงควรใช้ Reasoning AI ให้เหมาะสมกับงานที่ต้องการพิจารณาเหตุผลอย่างรอบคอบเท่านั้น ไม่ใช้พร่ำเพรื่อกับคำถามทั่วไปที่โมเดลแบบ Non-Reasoning AI ก็สามารถตอบได้

เลือกใช้งานอย่างไรให้เหมาะสม ? (How to choose the right usage ?)

การจะเลือกว่าควรใช้โมเดล AI แบบไหน ? ปัจจัยหลักคือ เราต้องชั่งน้ำหนักระหว่าง ความเร็ว กับความน่าเชื่อถือ สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การวิเคราะห์ทางการเงิน หรือการวิจัย ควรจะเลือกใช้โมเดลที่เน้นเหตุผลอย่าง Reasoning AI เพราะความเสี่ยงจากการคาดเดาตามรูปแบบมีสูงเกินไป

ในขณะที่งานประเภทไอเดียเชิงสร้างสรรค์ หรือการค้นหาข้อมูลอย่างเร่งด่วน โมเดลแบบ Non-Reasoning AI ยังคงเป็นตัวเลือกหลักที่เหมาะสมกว่า การตอบสนองที่รวดเร็วช่วยให้กระบวนการทำงานลื่นไหล และข้อผิดพลาดเล็กน้อยมักไม่มีผลกระทบร้ายแรง 

สำหรับแนวทางในอนาคต มีแนวโน้มว่า AI จะทำงานเป็นระบบไฮบริด (Hybrid) ที่สามารถสลับระหว่างแนวทางต่างๆ ได้อย่างชาญฉลาดตามความซับซ้อนของงาน การเข้าใจว่า รูปแบบคำสั่งไหนเหมาะกับโมเดลเหตุผล จะช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ ทำให้คุณสามารถเลือกได้อย่างเหมาะสมว่า ณ ขณะนั้น ความเร็ว หรือ การวิเคราะห์เชิงลึก สำคัญกว่า