เขียนไว้ก่อน

ความล้มเหลวของ AI ส่วนใหญ่ไม่ได้เกิดจากโมเดลที่โง่ แต่เป็นเพราะ การขาดวิศวกรรมบริบท — ข้อมูลไม่ได้ถูก “เขียน, เลือก, บีบอัด, ปิดกั้น” อย่างถูกต้อง
การไม่ใส่ใจในบริบท = สูญเสียเงินสดจริง: ตั้งแต่การเปิดตัว Bard จนถึง “260 น่องไก่” บริษัทต่างๆ กำลังจ่ายเงินเพื่อ ขาดความจำ
การดึงบริบทออกไปอย่างไม่รู้ตัวจะทำให้เสียงรบกวนและช่องทางการโจมตีขยายขึ้น; บริบทที่เล็กและแม่นยำ คือคำตอบสำหรับประสิทธิภาพและความปลอดภัย
ทำบริบทให้ถูกต้องก่อน ค่อยไปใหญ่: ผลประโยชน์ที่พบบ่อยคือ ต้นทุนการป้อนข้อมูลลดลง 80% และ ความแม่นยำเพิ่มขึ้น 15-90% คุ้มค่ากว่าการเปลี่ยนโมเดลใหญ่ซะอีก

หลักฐานจากการปฏิบัติขององค์กรในช่วงปี 2023-2025 แสดงให้เห็นว่าต้นตอที่แท้จริงของความล้มเหลวในการนำ AI มาใช้ไม่ได้อยู่ที่โมเดลไม่ฉลาดพอ แต่เป็นเพราะการขาด “วิศวกรรมบริบท” บริษัท Google จึงสูญเสียมูลค่าตลาด 100,000 ล้านดอลลาร์ ขณะที่บริษัทที่รู้วิธีการนี้เพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 40-90%。

หนึ่ง: บทเรียน 100,000 ล้านดอลลาร์: จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อ AI “ลืม”

การโจมตีที่ร้ายแรงของ Google Bard

ในเดือนกุมภาพันธ์ปี 2023 Google ได้แสดงให้โลกเห็นถึงความมั่นใจในผู้ช่วยการแชทด้วย AI ของตน คือ Bard แต่ในงานเปิดตัวที่มีผู้คนสนใจมากนี้ Bard กลับทำผิดพลาดที่น่าตกใจ

เมื่อถูกสอบถามเกี่ยวกับความสำเร็จของกล้องโทรทรรศน์อวกาศเจมส์ เว็บบ์ Bard ตอบอย่างมั่นใจว่า “มันถ่ายภาพแรกของดาวเคราะห์นอกระบบสุริยะ” คำตอบนี้ดูเหมือนจะมีความเชี่ยวชาญ แต่มีปัญหาที่ร้ายแรง—มันผิดจริง ๆ ในความเป็นจริง รูปภาพแรกของดาวเคราะห์นอกระบบถูกถ่ายโดย European Southern Observatory ในปี 2004 ซึ่งเกิดขึ้นก่อนที่เว็บบ์จะถูกปล่อยถึงเกือบ 20 ปี

ข้อผิดพลาดเล็กน้อยนี้ทำให้เกิดผลกระทบในวงกว้าง นักลงทุนตระหนักได้ทันทีว่าถ้า AI ของ Google ยังไม่สามารถเข้าใจข้อเท็จจริงพื้นฐานได้ แล้วมันจะทำงานในสภาพแวดล้อมธุรกิจที่ซับซ้อนได้อย่างไร? ในวันนั้นราคาหุ้น Alphabet (บริษัทแม่ของ Google) ลดลง 9% มูลค่าตลาดสูญหายไปกว่า 100,000 ล้านดอลลาร์ [ที่มา: รายงานจาก CNN, NPR, Time]

ความผิดพลาดราคาแพงของ Canadian Airlines

เมื่อปลายปี 2023 ผู้โดยสารชาวแคนาดา Jake Moffatt ต้องการซื้อตั๋วเครื่องบินด่วนเนื่องจากคุณยายเสียชีวิต เขาสอบถามผู้ช่วย AI ของ Canadian Airlines และได้รับคำตอบที่ดูเหมือนใส่ใจว่า “คุณสามารถซื้อตั๋วราคาปกติได้ก่อน จากนั้นสามารถขอคืนเงินส่วนลดจากการสูญเสียได้ใน 90 วัน”

Moffatt ทำตามคำแนะนำของ AI แต่เมื่อเขาทำเรื่องคืนเงินกลับถูกบอกว่า: ส่วนลดจากการสูญเสียต้องขอในขณะที่ซื้อ ไม่สามารถเรียกคืนได้ย้อนหลัง ปรากฎว่า AI ได้ให้ข้อมูลนโยบายที่ผิดไปโดยสิ้นเชิง

กรณีนี้ในที่สุดก็ต้องขึ้นศาล ศาลอนุญาโตตุลาการพลเมืองของแคนาดาออกคำตัดสินทางประวัติศาสตร์ว่า บริษัทต้องรับผิดชอบตามกฎหมายต่อคำแนะนำที่ผิดพลาดของระบบ AI Canadian Airlines ถูกสั่งให้ชดใช้ค่าเสียหาย 812.02 ดอลลาร์แคนาดา และต้องปรับปรุงระบบ AI ของตน [ที่มา: เคสความล้มเหลวของ AI ในรายงานของ CIO]

ความน nightmare 260 น่องไก่ของแมคโดนัลด์

ในเดือนมิถุนายนปี 2024 แมคโดนัลด์ได้หยุดความร่วมมือด้าน AI กับ IBM เป็นเวลาสามปี การตัดสินใจนี้เกิดจากชุดของความล้มเหลวที่ทำให้ผู้คนต้องหัวเราะและเศร้า

เหตุการณ์ที่มีชื่อเสียงที่สุดเกิดขึ้นที่ร้านแมคโดนัลด์ในรูปแบบ Drive-Thru ลูกค้ารายหนึ่งเดิมทีต้องการสั่งซื้อไก่น้อยชิ้น แต่ระบบ AI กลับ “เสีย” โดยไม่หยุดเพิ่มไก่ลงในคำสั่งซื้อ ลูกค้าตะโกนว่า “หยุด! หยุด!” แต่ AI ไม่สนใจ สุดท้ายคำสั่งซื้อมี 260 น่องไก่

วิดีโอนี้กลายเป็นไวรัลในโซเชียลมีเดีย และกลายเป็นกรณีคลาสสิกของความล้มเหลวของ AI แมคโดนัลด์ต้องปิดระบบการทดสอบ AI ของร้านค้ามากกว่า 100 แห่ง เงินลงทุนสามปีหายไปโดยเปล่าประโยชน์ [ที่มา: การวิเคราะห์ความล้มเหลวขององค์กร AI โดย CIO]

สอง: เปิดเผยความจริง: ไม่ใช่เพราะ AI ไม่ฉลาด แต่เพราะระบบ “ความจำ” มีปัญหา

เหมือนอัจฉริยะที่เป็นอัลไซเมอร์ร้ายแรง

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์เช่นนี้: คุณจ้างผู้เชี่ยวชาญระดับสูงที่มี IQ 180 มาเป็นผู้ช่วย เขามีความเชี่ยวชาญในทุกด้านของความรู้และมีทักษะการคำนวณที่ยอดเยี่ยม แต่มีปัญหาอย่างหนึ่ง—เขามีปัญหาความจำระยะสั้นที่ร้ายแรง ลืมเนื้อหาการสนทนาก่อนหน้าไปตลอดเวลา

นี่คือภาพที่แท้จริงของระบบ AI ส่วนใหญ่ที่อยู่ในองค์กรในปัจจุบัน มันไม่ได้ขาด “ปัญญา” (ความสามารถของโมเดล) แต่ขาดการ “จัดการความจำ” (วิศวกรรมบริบท) ที่มีประสิทธิภาพ

บริบทคืออะไร? ใช้การบันทึกการประชุมเพื่อทำความเข้าใจ

ในชีวิตประจำวันของมนุษย์ “บริบท” มีอยู่ในทุกที่ ลองนึกถึงการเข้าร่วมการประชุมโครงการที่สำคัญ:

พื้นหลังของการประชุม: ทำไมต้องจัดการประชุมนี้? (เทียบเท่ากับการแจ้งเตือนระบบของ AI)
บันทึกประวัติศาสตร์: การประชุมครั้งก่อนได้พูดคุยเรื่องอะไรบ้าง? (เทียบเท่ากับประวัติสนทนา)
เอกสารที่เกี่ยวข้อง: รายงาน ข้อมูล สัญญาที่ต้องอ้างถึง (เทียบเท่ากับคลังความรู้)
ผู้เข้าร่วมประชุม: บทบาทและสิทธิ์ของแต่ละคน (เทียบเท่ากับการกำหนดเครื่องมือและสิทธิ์)
บันทึกการประชุม: การตัดสินใจและรายการการดำเนินการที่สำคัญ (เทียบเท่ากับการสรุปความจำ)

หากขาด “บริบท” เหล่านี้ แม้แต่ผู้เชี่ยวชาญที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถทำให้เกิดการตัดสินใจที่ถูกต้อง นี่คือเหตุผลที่ Bard ของ Google ทำผิดพลาด—มันขาดข้อมูลประวัติและกลไกตรวจสอบข้อเท็จจริงที่แม่นยำขณะตอบคำถาม

บทเรียนที่เจ็บปวดจากอุตสาหกรรมการผลิต

ตามการวิจัยของ Gartner อุตสาหกรรมการผลิตเผชิญกับความท้าทายที่รุนแรงในการนำ AI มาใช้:

เพียง 20% ของโครงการ AI แบบสร้างสรรค์ถูกมองว่าประสบความสำเร็จ
85% ของโครงการ AI ไม่สามารถบรรลุวัตถุประสงค์ที่คาดการณ์ไว้
42% ของบริษัทวางแผนที่จะยกเลิกแผน AI ภายในปี 2025 (อัตรานี้ในปี 2024 อยู่ที่เพียง 17%)

[ที่มา: รายงาน AI ในอุตสาหกรรมการผลิตโดย Appinventiv, SupplyChainBrain]

ทำไมอุตสาหกรรมการผลิตถึงมีอัตราความล้มเหลวสูง? คำตอบยังคงเป็นการขาดการจัดการบริบท:

ข้อมูลประวัติขาดหาย: ระบบ AI ใหม่ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลผลิตภัณฑ์สำคัญในระบบเก่าได้
ข้อมูลเรียลไทม์ขาดหาย: AI ไม่เห็นสถานะปัจจุบันของอุปกรณ์และระดับสต๊อกในขณะทำการตัดสินใจ
เกาะความรู้: ระบบ AI ในแต่ละแผนกทำงานต่างกัน ไม่สามารถแชร์ข้อมูลสำคัญได้

สาม: วิศวกรรมบริบท: วิธีการทำให้ AI มี “ความทรงจำที่สมบูรณ์”

ติดตั้ง “เลขานุการอัจฉริยะ” สำหรับ AI

วิศวกรรมบริบทมีความสำคัญราวกับการติดตั้งเลขานุการที่มีความสามารถสูงให้กับระบบ AI ของคุณ หน้าที่ของเลขานุการนี้รวมถึง:

บันทึกข้อมูลสำคัญ (Write/เขียน)
- บันทึกการตัดสินใจและบทสรุปที่สำคัญ
- เหมือนเลขานุการที่จัดการบันทึกการประชุม
คัดเลือกข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (Select/เลือก)
- ค้นหาข้อมูลที่จำเป็นจากข้อมูลจำนวนมาก
- เหมือนเลขานุการที่จะเตรียมเอกสารที่เกี่ยวข้องให้คุณ
สรุปประเด็นสำคัญ (Compress/บีบอัด)
- สรุปรายงานยาวให้กระชับเป็นสาระสำคัญ
- เหมือนเลขานุการที่สร้างสรุปรายงานสำหรับการดำเนินการ
ประสานงานแบ่งงานทีม (Isolate/ปิดกั้น)
- ให้ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนจัดการส่วนที่ตนถนัด
- เหมือนเลขานุการที่จัดการประชุมเฉพาะเรื่อง

ตัวอย่างจริง: การปรับตัวอย่างงดงามของบริษัทประกันภัย

บริษัทประกัน Five Sigma เปลี่ยนแปลงกระบวนการจัดการเคลมอย่างสิ้นเชิงโดยการใช้วิศวกรรมบริบท [ที่มา: กรณีศึกษา MarkTechPost]

สถานการณ์ก่อนการปรับโครงสร้าง:

ระบบ AI มักให้คำแนะนำในการเคลมที่ขัดแย้งกับเงื่อนไขของกรมธรรม์
ไม่สามารถระบุรูปแบบการทุจริตเพราะไม่มีข้อมูลประวัติการเคลม
ทำผิดในการจัดการเคลมซับซ้อนบ่อยครั้ง

หลังการนำวิศวกรรมบริบทไปใช้:

ระบบสามารถเข้าถึงข้อมูลพร้อมกันได้: เงื่อนไขกรมธรรม์, ประวัติการเคลม, ข้อกำหนดทางกฎหมาย, ฐานข้อมูลการทุจริต
ความผิดพลาดในการจัดการเคลมลดลง 80%
ประสิทธิภาพของพนักงานในฝ่ายเคลมเพิ่มขึ้น 25%
อัตราความถูกต้องในการประกันสูงกว่า 95%

กุญแจคือพวกเขาไม่ได้เปลี่ยนโมเดล AI แต่อย่างใด แค่ปรับปรุงการจัดการและส่งข้อมูล

การปฏิวัติเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาของไมโครซอฟท์

ผู้ช่วยการเขียนโปรแกรม AI ของไมโครซอฟท์แสดงให้เห็นถึงพลังกระบวนการวิศวกรรมบริบท [ที่มา: บล็อกอย่างเป็นทางการของไมโครซอฟท์]

โดยการรวมข้อมูลบริบทดังต่อไปนี้เข้าสู่ระบบ:

ประวัติของโปรเจกต์นักพัฒนา
มาตรฐานการเขียนโค้ดของทีม
เอกสารเทคนิคที่เกี่ยวข้อง
ความสัมพันธ์ของโค้ดในคลังข้อมูล

ผลลัพธ์ที่ได้:

อัตราการทำงานของซอฟต์แวร์เพิ่มขึ้น 26%
จำนวนข้อผิดพลาดในโค้ดลดลง 65%
เวลาเข้าใช้งานสำหรับพนักงานใหม่ลดลง 55%
คุณภาพโค้ดเพิ่มขึ้น 70%

สี่: กับดักของบริบทยาว: ทำไม “จำได้มากขึ้น” ไม่เท่ากับ “ทำได้ดียิ่งขึ้น”

การเตือนของทีมความปลอดภัย AWS

ในปี 2024 ทีมวิจัยด้านความปลอดภัยของ AWS พบปัญหาร้ายแรง: เมื่อนี้ ระบบ AI เกิด “ความจำ” มากเกินไปจะมีช่องโหว่ร้ายแรง [ที่มา: การวิเคราะห์ทางเทคนิคจาก Towards Data Science]

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์: ผู้ช่วย AI ของคุณต้องจัดการรายงาน 1000 หน้า ในทฤษฎีโมเดล AI ใหม่สามารถ “จดจำ” ทุกอย่างได้ แต่สิ่งที่เกิดขึ้นจริงคือ:

คำสั่งที่สำคัญในตอนแรกกลับถูก “กดออก” จากความจำ
ผู้ใช้ที่ไม่หวังดีสามารถ “ปนเปื้อน” ความจำ AI ด้วยข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องได้
AI เริ่มสร้างภาพหลอน ตัดสินใจจากข้อมูลที่ผิด

นี่เหมือนคนพยายามที่จะจำทั้งเล่มสารานุกรม—ข้อมูลมากเกินไปจึงทำให้เกิดความสับสน

วิธีแก้ปัญหาของระบบขับขี่อัตโนมัติของเทสลา

ระบบขับขี่อัตโนมัติ (FSD) ของเทสลาคือหนึ่งในความสำเร็จของวิศวกรรมบริบทที่ซับซ้อนที่สุด [ที่มา: เว็บไซต์เทสล่า, วิกิพีเดีย]

เครือข่ายประสาทเทียม 48 ตัวทำงานร่วมกัน
ไม่ต่ำกว่า 1000 เทนเซอร์ที่ส่งออกในแต่ละช่วงเวลา
จัดการกับวิดีโอเรียลไทม์จากกล้อง 8 ตัว
ระยะทางที่สะสมเกิน 1,000 ล้านไมล์

เทสลาจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างไร คำตอบคือ “การกรองอัจฉริยะ”:

ไม่ได้ข้อมูลทุกสิ่งมีค่าเท่ากัน
ข้อมูลที่เร่งด่วน (เช่น คนเดินถนนที่โผล่ขึ้นมาอย่างกะทันหัน) จะถูกจัดการก่อน
ข้อมูลทางประวัตินั้นจัดเก็บตามระดับความสำคัญ
เครือข่ายประสาทแต่ละตัวทำงานในส่วนของตน

ห้า: ความก้าวหน้าล่าสุดของยักษ์ใหญ่: เรียนรู้จากบทเรียน 100,000 ล้านดอลลาร์

โปรโตคอลบริบทของโมเดล OpenAI (MCP)

ในปลายปี 2024 OpenAI ได้เปิดตัวโปรโตคอล MCP ที่ปฏิวัติวงการ แก้ไขปัญหา “M×N” [ที่มา: Pluralsight, Microsoft Learn]

ปัญหาจากวิธีการแบบเดิม:

10 โมเดล AI × 100 แหล่งข้อมูล = ต้องการ 1000 อินเตอร์เฟซที่ปรับแต่ง
อินเตอร์เฟซแต่ละตัวต้องพัฒนาและบำรุงรักษาแยกกัน

ทางแก้ของ MCP:

สร้าง “ภาษามาตรฐาน” ที่เป็นหนึ่งเดียว
โมเดล AI ใดก็ได้สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลใดๆ ผ่านอินเตอร์เฟซมาตรฐาน
ลดต้นทุนการรวมเข้ากว่า 90%

“AI ตามรัฐธรรมนูญ” ของ Anthropic

Anthropic (บริษัทพัฒนาของ Claude) ใช้วิธีที่มีเอกลักษณ์ [ที่มา: การวิจัยอย่างเป็นทางการของ Anthropic]

พวกเขาเชิญประชาชนอเมริกัน 1000 คนมาร่วมจัดทำ “หลักจริยธรรม” สำหรับ AI เพื่อให้มั่นใจได้ว่า AI:

เข้าใจและปฏิบัติตามค่านิยมของมนุษย์
ตัดสินใจในสถานการณ์ซับซ้อนได้อย่างมีจริยธรรม
ลดอัตราความสำเร็จในการใช้ประโยชน์ที่ไม่เหมาะสมจาก 86% ลงเหลือ 4.4%

บริบทหลายล้านของ Google Gemini

Google เรียนรู้จากความล้มเหลวของ Bard และทำให้ Gemini 1.5 Pro ประสบความสำเร็จในการ [ที่มา: บล็อกอย่างเป็นทางการของ Google]

บริบทที่เสถียร 1 ล้านโทเค็น (เทียบเท่ากับ 700,000 คำภาษาจีน)
สามารถจัดการทั้งเสียง วิดีโอ ข้อความ และโค้ดพร้อมกัน
สามารถวิเคราะห์ภาพยนตร์ทั้งเรื่องหรือเอกสารหลายร้อยหน้า

แต่ Google ก็ยอมรับว่า บริบทที่ใหญ่กว่าไม่ได้หมายความว่าประสิทธิภาพจะดีขึ้น มันขึ้นอยู่กับวิธีการจัดระเบียบและใช้งานข้อมูลเหล่านี้

การนำส่งข้อมูลอัจฉริยะของไมโครซอฟท์ Azure

ไมโครซอฟท์ใน Azure AI Foundry ได้เสนอหลากหลายเวอร์ชันของโมเดล [ที่มา: บล็อก AZure ของไมโครซอฟท์]

GPT-5: บริบท 272K เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน
GPT-5 mini: ปรับให้เหมาะกับประสบการณ์เรียลไทม์
GPT-5 nano: ตอบสนองความล่าช้าต่ำมาก
เราเตอร์อัจฉริยะเลือกโมเดลที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติ ลดค่าใช้จ่ายลง 60%

หก: ความร่วมมือระหว่างหลายตัวแทน: การปฏิบัติของ Amazon และ Walmart

ขบวนการหุ่นยนต์ 750,000 ตัวของ Amazon

ระบบอัตโนมัติในโกดังของ Amazon แสดงให้เห็นถึงพลังของการจัดการบริบทในระดับใหญ่ [ที่มา: รายงานโดย Amazon, การวิเคราะห์จาก LinkedIn]

หุ่นยนต์เคลื่อนที่ 750,000 ตัว ถูกนำไปใช้ในปี 2023
ระบบ Sequoia ลดเวลาการจัดการคำสั่ง ลง 25%
ผ่านการปรับเส้นทาง ประหยัดการเดินทางได้ 30 ล้านไมล์
ลดการปล่อย CO₂ ถึง 94 ล้านปอนด์
อัตราความเสียหายของแพ็กเกจอยู่ที่ ต่ำกว่า 0.1%

ความสำเร็จที่สำคัญคือการ “จัดการบริบทแบบแบ่งชั้น”:

หุ่นยนต์แต่ละตัวจำเป็นต้องรู้แค่ภารกิจของตน
ตัวควบคุมภูมิภาคประสานความร่วมมือของหุ่นยนต์ในท้องที่
ระบบ AI กลางจัดการทั้งหมดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

การปฏิวัติการจัดการสต็อกด้วย AI ของ Walmart

ระบบ AI ที่นำไปใช้ในกว่า 4,700 ร้านของ Walmart รวมข้อมูลหลายมิติ [ที่มา: ข่าวสารอย่างเป็นทางการจาก Walmart, บล็อก Walmart Tech]

ข้อมูลบริบทหลายมิติ:

ประวัติการขาย
พยากรณ์อากาศ (มีผลกระทบต่อรูปแบบการซื้อ)
แนวโน้มเศรษฐกิจมหภาค
สถิติโดยรอบ
แนวโน้มโซเชียลมีเดีย

นวัตกรรมเฉพาะทาง:

เทคโนโลยีที่จดสิทธิบัตร “การลืมที่ผิดปกติ”: อัตโนมัติกำจัดผลกระทบจากเหตุการณ์เฉพาะ (เช่น การกักตุนในช่วงโรคระบาด) ต่อการคาดการณ์
อัลกอริธึมที่ปรับเปลี่ยนได้: ปรับตามวันหยุดและโปรโมชั่นแบบเรียลไทม์

ผลลัพธ์:

การเติบโต 24% ในไตรมาสที่ 3 ปี 2023
การปรับเส้นทางหลีกเลี่ยง 30 ล้านไมล์ที่ไม่จำเป็น
เป้าหมายเพื่อให้ถึง 65% ของการปรับเป็นอัตโนมัติในปีงบประมาณ 2026

เจ็ด: “AI ที่ถ่อมตัว” ของ General Electric: รู้ว่าไม่รู้เรื่องอะไรบ้าง

ปัญญาของฝาแฝดดิจิทัล 1.2 ล้านตัว

General Electric (GE) สร้าง ฝาแฝดดิจิทัลมากกว่า 1.2 ล้านตัว ระหว่างปี 2016-2017 ซึ่งสร้าง มูลค่า 600,000 ล้านดอลลาร์ [ที่มา: Emerj, การศึกษาโดยไมโครซอฟท์]

กรอบงาน “AI ที่ถ่อมตัว” ของพวกเขาน่าสนใจเป็นพิเศษ:

ระบบ AI สามารถรับรู้ขอบเขตของความสามารถของตน
เมื่อเผชิญกับสถานการณ์ที่อยู่นอกเหนือความเข้าใจ จะเปลี่ยนไปใช้โหมดความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ
ขอให้ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์เข้ามามีส่วนในการตัดสินใจ

ผลลัพธ์ที่ได้จริง:

ผลผลิตไฟฟ้าจากสวนพลังงานลมสูงขึ้น 20%
ป้องกันการบำรุงรักษาที่ไม่คาดคิดได้ถึง 400 ครั้งต่อปี (ในด้านการบิน)
ลดการบำรุงรักษาที่ไม่คาดคิด 30% (ผ่านการบำรุงรักษาที่คาดการณ์ได้)

วิธีนี้หลีกเลี่ยงผลกระทบที่ร้ายแรงจาก AI ที่ “ไม่รู้” ทำให้เกิดความเข้าใจผิด

แปด: สี่เทคโนโลยีหลักของวิศวกรรมบริบท

บนพื้นฐานการศึกษาโดย Phil Schmid, Lance Martin และผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ รวมถึงการปฏิบัติของ LangChain และ LlamaIndex, วิศวกรรมบริบทประกอบไปด้วยปฏิบัติการหลักสี่ประการ [ที่มา: philschmid.de, rlancemartin.github.io, blog.langchain.com]

1. เขียน (Write): สร้าง “ความจำระยะยาว” ของ AI

เหมือนกับมนุษย์ที่เขียนไดอารีหรือบันทึก โน้ต AI ก็ต้องบันทึกข้อมูลที่สำคัญเช่นกัน:

การเขียนในบทสนทนา:

ร่างชั่วคราว (เช่น ขั้นตอนการคำนวณ)
ขั้นตอนในการคิด
การวางแผนงานที่กำลังดำเนินอยู่

การเขียนที่ถาวร:

สรุปความชอบของผู้ใช้
กฎทางธุรกิจที่สำคัญ
บันทึกการตัดสินใจในอดีต

ChatGPT และ Cursor เป็นต้นแอปพลิเคชันที่สามารถ “เรียนรู้” และ “เติบโต” จากการโต้ตอบกับผู้ใช้ในรูปแบบนี้

2. เลือก (Select): ค้นหาข้อมูลที่จำเป็นใน “ขณะนี้”

ลองจินตนาการว่าผู้ช่วยของคุณต้องเตรียมรายงาน เขาจะไม่ย้ายหนังสือในห้องสมุดทั้งห้องมา แต่จะเลือกข้อมูลที่จำเป็นแบบแม่นยำ:

การเลือกที่แน่นอน:

โหลดเอกสารสำคัญบางประเภท (เช่น นโยบายบริษัท)

การเลือกที่ขับเคลื่อนโดยโมเดล:

ให้ AI ตัดสินใจว่าต้องการข้อมูลแบบไหน

การเลือกแบบค้นหา:

ค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องจากการค้นหาความคล้ายคลึงกัน

3. บีบอัด (Compress): ทำให้ “สงครามและสันติภาพ” กลายเป็นกระดาษหน้าเดียว

เมื่อมีข้อมูลมากเกินไปจำเป็นต้องบีบอัดอย่างชาญฉลาด:

การสรุปอัตโนมัติ:

สรุปอีเมล 1000 คำให้เหลือเพียง 3 ประโยค

การจัดอันดับความสำคัญ:

เก็บข้อมูล 20% ที่สำคัญที่สุดครอบคลุม 80% ของคุณค่า

การอัปเดตเชิงเพิ่ม:

บันทึกเฉพาะส่วนที่มีการเปลี่ยนแปลง ไม่ควรทำสำเนาแบบเต็ม

4. ปิดกั้น (Isolate): การทำงานร่วมกันของทีมผู้เชี่ยวชาญ

งานที่ซับซ้อนมักต้องการการทำงานร่วมกันระหว่างหลายผู้เชี่ยวชาญ AI:

การแยกงาน:

ผู้เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ทางการเงินจัดการตัวเลข
ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายตรวจสอบความเป็นไปได้
ผู้เชี่ยวชาญการเขียนรับผิดชอบรายงานสุดท้าย

การแยกข้อมูล:

ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนจะได้รับข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น
ป้องกันการเกินข้อมูลและความสับสน

การรวมผลลัพธ์:

AI หลักรวมข้อคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ
ตัดสินใจในที่สุด

เก้า: อัตราผลตอบแทนจากการลงทุน: ทำไมวิศวกรรมบริบทจึงคุ้มค่ากว่าการอัปเกรดโมเดล

อัตราส่วนต้นทุนที่น่าทึ่ง

จากข้อมูลอุตสาหกรรม แสดงให้เห็นว่าวิศวกรรมบริบทให้ผลตอบแทนจากการลงทุนสูงกว่าอัปเกรดโมเดล [ที่มา: หลายกรณีศึกษา]

วิศวกรรมบริบท:

รวมถึงงบประมาณ AI ทั้งหมด 5%
ส่งผลให้เกิด การเพิ่มประสิทธิภาพ 40-90%
ระยะเวลาในการดำเนินการ: 2-3 เดือน

การอัปเกรดโมเดล:

รวมถึงงบประมาณ AI ทั้งหมด 60-70%
ส่งผลให้เกิด การเพิ่มประสิทธิภาพ 10-20%
ระยะเวลาในการดำเนินการ: 6-12 เดือน

ตัวอย่างจริงจากบริษัทเทคโนโลยีแห่งหนึ่ง

ข้อมูลจริงของบริษัทเทคโนโลยีขนาดกลางแห่งหนึ่ง:

หลังจากดำเนินการวิศวกรรมบริบท ประหยัดค่าใช้จ่ายการคำนวณได้ 23,000 ดอลลาร์ต่อเดือน
ขนาดข้อมูลลดลง 80% จากการคัดกรองบริบท
ค่าใช้จ่ายการเรียกใช้ API ลดลงตามอัตราที่ 80%
ประสิทธิภาพกลับดีขึ้นถึง 15%

นี่เหมือนกับการวางแผนการเดินทางที่ดีขึ้น ช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายในการเดินทางและลดเวลาการเดินทาง

สิบ: วิสัยทัศน์ปี 2025: ก้าวสำคัญจาก “การแสดง” ไปสู่ “การผลิต”

ฉันทามติของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม

“ความล้มเหลวของตัวแทน AI ส่วนใหญ่ไม่ใช่ความล้มเหลวของโมเดล แต่เป็นความล้มเหลวของบริบท” นี่คือสิ่งที่ได้รับการยอมรับในวงการ

Cognition (ทีมพัฒนาของ Devin AI) ชัดเจนว่า: “วิศวกรรมบริบทคือการทำงานที่สำคัญที่สุดในการสร้างตัวแทน AI” [ที่มา: บล็อกของ cognition.ai]

สามๆ แนวทางการดำเนินการขององค์กร

1. ทำ “การตรวจสุขภาพบริบท” ทันที

บันทึกสถานการณ์ที่ล้มเหลวของระบบ AI ของคุณ:

ข้อมูลใดขาดหายไปเมื่อต้องการให้ AI ให้คำตอบที่ผิด?
มีการขาดข้อมูลในขั้นตอนไหนบ้าง?
ระบบปัจจุบันสามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลใดบ้าง?

2. เลือกลองใช้ในพื้นที่ที่มีคุณค่า

อย่าพยายามปรับปรุงทุกระบบในครั้งเดียว ให้เลือกสถานการณ์:

มีการใช้งานบ่อย
มีต้นทุนในการล้มเหลวสูง
มีช่องว่างในการปรับปรุงอย่างชัดเจน

ตัวอย่างเช่น: การบริการลูกค้า, การประมวลผลคำสั่ง, การสร้างรายงาน

3. สร้างกลไกความร่วมมือระหว่างหน่วยงาน

วิศวกรรมบริบทจำเป็นต้องมี:

หน่วย IT: ให้การสนับสนุนทางเทคนิค
หน่วยธุรกิจ: กำหนดความต้องการข้อมูล
ทีมข้อมูล: รับประกันคุณภาพของข้อมูล
ทีมการปฏิบัติตามข้อกำหนด: รับประกันความปลอดภัยข้อมูล

หลีกเลี่ยงกับดักที่พบบ่อย

กับดัก 1: การไล่ตามโมเดลใหญ่โดยไม่รู้สาเหตุ

ความคิดผิด: โมเดลใหญ่กว่าย่อมดีกว่า
วิธีที่ถูกต้อง: ปรับบริบทให้ถูกต้องก่อนแล้วค่อยอัปเกรดโมเดล

กับดัก 2: ข้อมูลมากต้องดี

ความคิดผิด: ให้ AI ข้อมูลทั้งหมดที่เป็นไปได้
วิธีที่ถูกต้อง: ให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น

กับดัก 3: การละเลยคุณภาพข้อมูล

ความคิดผิด: มีข้อมูลก็เพียงพอ
วิธีที่ถูกต้อง: ให้มั่นใจว่าข้อมูลตรงเวลา แม่นยำ และมีโครงสร้าง

บทสรุป: จุดเริ่มต้นของยุคใหม่

ปี 2023-2025 จะถูกจดจำในประวัติศาสตร์ว่าเป็น “ยุคแห่งวิศวกรรมบริบท” ตั้งแต่บทเรียน 100,000 ล้านดอลลาร์จาก Google จนถึงความสำเร็จของ Tesla, Amazon และ Walmart เราได้เห็นแนวโน้มที่ชัดเจน:

ความสำเร็จของ AI ไม่ได้อยู่ที่ “สมองที่ฉลาดขึ้น” แต่ที่ “ระบบความจำที่ดีกว่า”

บริษัทที่เชี่ยวชาญในวิศวกรรมบริบทกำลังสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันที่ยั่งยืน:

ประสิทธิภาพการดำเนินงานสูงขึ้นอย่างมาก
ประสบการณ์ของลูกค้าได้รับการปรับปรุงอย่างเห็นได้ชัด
อัตราผลตอบแทนการลงทุนเพิ่มขึ้นเป็นหลายเท่า
ลดความเสี่ยงและข้อผิดพลาดอย่างมีนัยสำคัญ

และบริษัทที่มองข้ามแนวโน้這 อาจจะถูกทิ้งไว้ในยุคที่มีการปฏิวัติอินเทอร์เน็ต

เหมือนอย่างที่ผู้นำในอุตสาหกรรมเคยกล่าวไว้: “ในยุค AI วิศวกรรมบริบทอาจเป็นส่วนที่มีผลตอบแทนสูงสุดในเงินลงทุน AI ของคุณ”

ตอนนี้ ถึงเวลาแล้วที่เราจะต้องพิจารณากลยุทธ์ AI ของคุณใหม่ ไม่ใช่ถามว่า “เราต้องการ AI ที่แข็งแกร่งขึ้นหรือไม่?” แต่ถามว่า “เราจะทำอย่างไรให้ AI ที่มีอยู่สามารถเข้าใจและจดจำข้อมูลที่สำคัญได้ดีขึ้น?”

คำตอบอยู่ในวิศวกรรมบริบท。