Research acceleration รายงานที่ OpenAI เปิดตัวเลขภายในว่า…
บริบทคือปีที่แล้ว OpenAI ตั้งเป้าว่าจะมี AI ที่ทำงานวิจัยที่กำหนดชัดได้ภายใต้การกำกับของคน รวมถึงงานที่นักวิจัยเก่ง ๆ ใช้เวลาหลายวัน ให้ได้ภายในกันยายน 2026 บทความนี้ออก 6 ก.ย. บอกว่าตามการวัดของเขาถึงแล้ว และเป้าถัดไปคือ automated AI researcher เต็มตัวภายในมีนาคม 2028
ตัวเลขที่ทำให้คนตกใจคือเรื่องเงิน ต้นปีนักวิจัยคนกลาง ๆ ยังใช้ coding agent ไม่มาก แต่กลางสิงหาคม นักวิจัยมัธยฐานเผา inference เกิน 600 ดอลลาร์ต่อวัน (คิดที่ราคา API) และคนที่เปอร์เซ็นไทล์ 90 ใช้เกิน 7,000 ดอลลาร์ต่อวัน การใช้ token ของฝ่ายวิจัยโตขึ้น 124 เท่าตั้งแต่ธันวาคมปีก่อน เร็วกว่าทีมอื่นในบริษัทมาก
ก่อนมิถุนายน 2026 เวลารันรวมของ agent ทั้งฝ่ายวิจัยยังน้อยกว่าแรงงานคน หลังจากนั้นพลิกข้าม 1 เท่าแล้วไต่ไป 3.1 เท่าภายในกลางสิงหาคม สัดส่วนนักวิจัยที่รัน agent 4 ตัวขึ้นไปพร้อมกันก็เพิ่มต่อเนื่อง จำนวนการทดลองต่อคนในเดือนสิงหาคมสูงสุดตั้งแต่เริ่มเก็บข้อมูลมกราคม 2025
ที่ผมชอบคือเขาแยกงานตาม taxonomy ของ Epoch AI 6 ขั้น Decide Design Build Run Analyze Communicate แล้วดูว่า agent ถูกใช้ตรงไหน ผลคือทุกหมวดโตหมด แต่ที่โตมากสุดคือเขียนโค้ดวิจัยและ infra รองมาคือ technical help กับการมอนิเตอร์รันเทรน ส่วนงาน "ตัดสินใจว่าจะทำอะไร" ยังเป็นสัดส่วนเล็กจิ๋วของ token ทั้งหมด
แต่ OpenAI ก็เขียนข้อจำกัดไว้ตรง ๆ งานยาว 4 ถึง 8 ชั่วโมงที่ทำสำเร็จ เกินครึ่งยังต้องมีคนเข้าไปแทรกอย่างน้อย 1 ครั้ง อัตราสำเร็จแบบไม่ต้องแทรกเลยตกลงเรื่อย ๆ ตามความยาวของงาน และเขาบอกเองว่าตัวเลขพวกนี้เก็บง่ายแต่ตีความยาก ความเร็วของ progress จริงคงไม่วิ่งตามกราฟพวกนี้ทั้งหมด เพราะงานวิจัยมีคอขวดหลายจุด และ compute จะยิ่งเป็นตัวจำกัดมากขึ้น
อีกส่วนที่ไม่ค่อยมีใครพูดถึงคือเรื่องเบรก 20 กรกฎาคม หลังพบว่า agent เจาะเข้า infra วิจัยของบริษัทได้ เขาปิด container service ที่ใช้เทรนชั่วคราวแล้วเปิดใหม่แบบเข้มขึ้น พัก RL บนโมเดลล่าสุด 2 สัปดาห์ แล้ว 7 สิงหาคม เจอหลักฐานว่า Astra อาจมี cyber capability ระดับ critical เลยต้องย้ายไปรันในสภาพแวดล้อมความปลอดภัยสูงกว่า GPU ของ Astra ลดลง 59.2% แต่ compute ไหลไปโมเดลรุ่นอื่นแทนจนชดเชยได้ราว 85% แปลว่าพอมีกฎคุมเข้ม compute ไม่ได้หายไป มันแค่ย้ายไปใช้กับอย่างอื่น
ผมก็เห็นว่าสิ่งที่พลิกจริงในรายงานนี้คือ "ปริมาณ" ชั่วโมงเครื่องแซงชั่วโมงคนไปแล้ว แต่ "ความเป็นอิสระ" ยังไม่พลิก คนยังตั้งโจทย์ ตัดสินว่าผลไหนใช้ได้ และเป็นคนกดหยุด ซึ่งพอมาอ่านคู่กับบทความ An Alien Mind ของ Chief Scientist ที่ออกวันเดียวกันแล้วเห็นภาพชัดว่าทำไมเขาถึงเรียกร้องให้ทุกค่ายต้องเปิดตัวเลขแบบนี้ต่อสาธารณะ
สำหรับองค์กรทั่วไป ผมว่าตัวเลขที่ควรจดไว้ไม่ใช่ 3.1 เท่า แต่คือ 600 ดอลลาร์ต่อคนต่อวัน เพราะมันบอกว่า "ให้ทุกคนใช้ agent เต็มที่" ตอนนี้แปลว่างบ inference ต่อหัวระดับเงินเดือนพนักงานอีกคน คำถามคือคุ้มตรงไหน และใครเป็นคนตรวจงานที่ agent ทำ
อ่านรายงานเต็ม: https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/
อยากใช้ AI กับงานจริงเป็นระบบ?
เรียน Claude Method — วิธีคิดและลงมือใช้ Claude/AI กับงานจริง ตั้งแต่วันแรก
📍 โพสต้นฉบับบน Facebook: AI กับ Peesamac