OpenAI API

เรากำลังเปิดตัว API ที่ใช้สำหรับเชื่อมต่อกับโมเดล AI ใหม่ๆ ที่พัฒนาโดย OpenAI API นี้ไม่เหมือนกับระบบ AI ส่วนใหญ่ที่มุ่งเน้นการใช้งานเฉพาะด้าน เนื่องจากได้รับการออกแบบให้มีอินเทอร์เฟซเอนกประสงค์ที่สามารถทำงานในรูปแบบ ‘ข้อความเข้า-ข้อความออก’ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถทดลองใช้กับงานภาษาอังกฤษได้แทบทุกประเภท ตอนนี้คุณสามารถขอสิทธิ์เข้าถึง API เพื่อเชื่อมต่อเข้ากับผลิตภัณฑ์ของคุณ พัฒนาแอปพลิเคชันใหม่ตั้งแต่ต้น หรือร่วมมือกับเราในการทำความเข้าใจศักยภาพและข้อจำกัดของเทคโนโลยีนี้อย่างลึกซึ้ง

เมื่อได้รับคำสั่งที่เป็นข้อความใดๆ API จะตอบกลับด้วยข้อความที่เสร็จสมบูรณ์ โดยพยายามจับคู่กับรูปแบบที่คุณกำหนดให้ คุณสามารถ ‘โปรแกรม’ ระบบได้โดยการแสดงตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่างที่ต้องการให้ทำ ผลลัพธ์ที่ได้จะมีความแตกต่างกันไปตามระดับความซับซ้อนของงาน API ยังช่วยให้คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับงานเฉพาะด้าน โดยการฝึกฝนจากชุดข้อมูลตัวอย่าง (ไม่ว่าจะขนาดเล็กหรือใหญ่) ที่คุณป้อนเข้าไป หรือโดยการเรียนรู้จากข้อมูลฟีดแบ็กของผู้ใช้หรือผู้กำกับดูแลข้อมูล

เราได้ออกแบบ API ให้ใช้งานได้ง่ายสำหรับทุกคน แต่ยังยืดหยุ่นพอที่จะทำให้ทีมแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) ทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น หลายทีมของเราได้หันมาใช้ API แล้ว เพื่อให้สามารถทุ่มเทเวลาและทรัพยากรไปกับการวิจัยด้านแมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) โดยไม่ต้องเสียเวลาไปกับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนของระบบ วันนี้ API สามารถใช้งานกับโมเดลที่มีน้ำหนักจากตระกูล GPT‑3⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ได้แล้วพร้อมการปรับปรุงด้านความเร็วและการประมวลผล แมชชีนเลิร์นนิงกำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว และเรากำลังอัปเกรดเทคโนโลยีของเราอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ผู้ใช้ของเราได้รับข้อมูลที่ทันสมัยอยู่เสมอ

ด้วยความเร็วของการพัฒนาในสาขานี้ เราจึงได้เห็นการประยุกต์ใช้ AI ที่คาดไม่ถึงเกิดขึ้นอยู่เสมอ ซึ่งบางครั้งสร้างประโยชน์และบางครั้งก็นำมาซึ่งผลกระทบด้านลบ สำหรับกรณีการใช้งานที่เป็นอันตรายอย่างชัดเจน เช่น การคุกคาม สแปม การสร้างแนวคิดหัวรุนแรง หรือการสร้างกระแสหลอก อย่างไรก็ตามเราตระหนักว่าไม่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ทั้งหมดของเทคโนโลยีนี้ได้ ดังนั้นเราจึงเปิดตัวในรูปแบบการทดสอบแบบปิดรุ่นเบต้าแทนการเปิดใช้งานทั่วไป พร้อมทั้งพัฒนาเครื่องมือเพื่อช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมเนื้อหาที่ API ส่งกลับมาได้ดียิ่งขึ้น และดำเนินการวิจัยในประเด็นด้านความปลอดภัยของเทคโนโลยีภาษา (เช่น การวิเคราะห์ การลดผลกระทบ และการจัดการกับอคติที่เป็นอันตราย) เราจะแบ่งปันสิ่งที่เราได้เรียนรู้เพื่อให้ผู้ใช้ของเราและประชาคมในวงกว้างสามารถสร้างระบบ AI ที่มุ่งเน้นประโยชน์ต่อมนุษย์มากขึ้น

นอกเหนือจากการเป็นแหล่งรายได้เพื่อช่วยให้เราสามารถ ครอบคลุมค่าใช้จ่าย⁠ในการดำเนินพันธกิจ⁠แล้ว API ยังมีบทบาทสำคัญในการผลักดันให้เราพัฒนาเทคโนโลยี AI แบบทั่วไปให้ก้าวหน้า ใช้งานได้จริง และตระหนักถึงผลกระทบที่เกิดขึ้นในโลกแห่งความจริงอีกด้วย เราหวังว่า API จะช่วยลด อุปสรรค⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) สร้างผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI อย่างมีประโยชน์ ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาเครื่องมือและบริการที่ยากจะจินตนาการได้ในปัจจุบัน

อยากลองใช้งาน API ดูหรือเปล่า มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งของบริษัทอย่าง Algolia⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่), Quizlet⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่), และ Reddit⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) รวมถึงนักวิจัยจากสถาบันต่างๆ เช่น Middlebury Institute⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ใน การทดสอบแบบปิดรุ่นเบต้า⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ของเรา

ท้ายที่สุดแล้ว สิ่งที่พวกเรา ให้ความสำคัญมากที่สุด⁠ คือการทำให้ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปเป็นประโยชน์ต่อทุกคน เรามองว่าการพัฒนาผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์เป็นหนึ่งในแนวทางที่จะช่วยให้เรามีเงินทุนที่จำเป็นต่อการบรรลุเป้าหมาย

เรายังเชื่อด้วยว่าการนำระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงไปใช้งานจริงอย่างปลอดภัยนั้นเป็นเรื่องยากมากที่จะทำให้สำเร็จได้ เมื่อมีการเปิดตัว API เราได้ร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับพันธมิตร เพื่อสังเกตและทำความเข้าใจความท้าทายที่เกิดขึ้นจากการนำระบบ AI ไปใช้งานในสถานการณ์จริง สิ่งนี้จะเป็นแนวทางให้เราเข้าใจถึงวิธีการนำระบบ AI ในอนาคตไปใช้งานจริง และสิ่งที่จำเป็นต้องดำเนินการเพื่อให้มั่นใจว่าระบบดังกล่าวจะปลอดภัยและเป็นคุณประโยชน์ต่อทุกฝ่าย

มีเหตุผลหลักสามประการที่พวกเราทำเช่นนี้ ประการแรก การนำเทคโนโลยีไปใช้ในเชิงพาณิชย์ช่วยให้เราสามารถจัดหาเงินทุนสำหรับการวิจัย AI ความปลอดภัย และการดำเนินงานด้านนโยบายที่ต่อเนื่อง

ประการที่สอง โมเดลที่ใช้บริการ API จำนวนมากมีขนาดที่ใหญ่มาก ซึ่งจำเป็นต้องใช้ความชำนาญสูงในการพัฒนาและนำไปใช้งานจริง และทำให้มีค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่สูงมากเช่นกัน สิ่งนี้ทำให้เป็นเรื่องยากสำหรับผู้ที่ไม่ใช่บริษัทใหญ่ๆ ที่จะใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีพื้นฐาน เรามีความหวังว่า API จะช่วยให้กิจการและองค์กรขนาดเล็กสามารถเข้าถึงระบบ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงได้มากยิ่งขึ้น

ประการที่สาม โมเดล API ช่วยให้เราสามารถดำเนินการแก้ไขการใช้เทคโนโลยีในทางที่มิชอบได้ง่ายขึ้น เพราะการคาดเดาการใช้งานต่อเนื่องของโมเดลเป็นเรื่องยาก เราจึงเลือกวิธีเผยแพร่โมเดลผ่าน API ซึ่งสามารถควบคุมและปรับการเข้าถึงได้ตามเวลา วิธีนี้ช่วยสร้างความปลอดภัยให้สูงขึ้นเมื่อเทียบกับการเปิดใช้งานแบบโอเพนซอร์ส ที่หากมีการใช้งานในทางที่เป็นอันตรายก็ไม่สามารถแก้ไขหรือจำกัดการเข้าถึงได้

เมื่อพูดถึง GPT‑2 สิ่งที่เรากังวลอย่างมากคือการนำโมเดลไปใช้ในทางที่เป็นอันตราย (เช่น การสร้างข้อมูลที่บิดเบือน) ซึ่งเป็นสิ่งที่ยากต่อการป้องกันเมื่อโมเดลถูกเผยแพร่เป็นโอเพนซอร์ส สำหรับ API เราสามารถป้องกันการใช้งานผิดวัตถุประสงค์ได้ดีกว่า โดยจำกัดสิทธิ์ให้เฉพาะลูกค้าและกรณีการใช้งานที่ได้รับอนุมัติ เรามีกระบวนการตรวจสอบการผลิตที่เป็นข้อบังคับ เพื่อให้มั่นใจว่าแอปนั้นมีความพร้อมและปลอดภัยต่อการเปิดใช้งาน ในการตรวจสอบการผลิตเราจะทำการประเมินแอปพลิเคชันในหลายมิติ โดยถามคำถาม เช่น นี่เป็นกรณีการใช้งานที่รองรับอยู่ในปัจจุบันหรือไม่ แอปพลิเคชันนี้มีความยืดหยุ่นในการใช้งานมากน้อยเพียงใด แอปพลิเคชันมีความเสี่ยงมากน้อยแค่ไหน คุณวางแผนที่จะจัดการกับการใช้งานในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นอย่างไร และ ผู้ใช้ปลายทางของแอปพลิเคชันของคุณคือใคร

เราจะยุติการเข้าถึง API สำหรับกรณีการใช้งานที่พบว่าก่อให้เกิด (หรือมีเจตนาที่จะก่อให้เกิด) อันตรายทางร่างกาย อารมณ์ หรือจิตใจต่อบุคคล ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงการคุกคาม การหลอกลวงโดยเจตนา การสร้างแนวคิดหัวรุนแรง การสร้างกระแสที่ไม่มีมูล หรือสแปม ตลอดจนแอปพลิเคชันที่มีมาตรการป้องกันไม่เพียงพอต่อการจำกัดการใช้งานในทางที่ผิดโดยผู้ใช้ปลายทาง เมื่อเราได้รับประสบการณ์ในการใช้งาน API จริงมากขึ้น เราจะปรับปรุงหมวดหมู่การใช้งานที่เราสามารถรองรับได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อขยายขอบเขตของแอปพลิเคชันที่เราสนับสนุน และเพื่อสร้างหมวดหมู่ที่ละเอียดขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันที่เรากังวลว่าจะมีการใช้งานในทางที่ผิด

ปัจจัยหลักที่เราพิจารณาในการอนุมัติการใช้ API คือดูว่าแอปพลิเคชันนั้นๆ มีอิสระในการใช้งานมากแค่ไหน หรือถูกจำกัดมากน้อยเพียงใด โดยพิจารณาจากความสามารถเชิงสร้างสรรค์ที่ระบบรองรับ แอปพลิเคชันของ API ที่เปิดกว้าง(เช่น การสร้างข้อความจำนวนมากที่ปรับแต่งได้จากคำสั่งทั่วไป) ถือว่ามีความเสี่ยงสูงต่อการถูกนำไปใช้ผิดวัตถุประสงค์ ข้อจำกัดที่สามารถทำให้การใช้งานเชิงสร้างสรรค์มีความปลอดภัยมากขึ้น ได้แก่ การออกแบบระบบที่มีมนุษย์เข้ามามีส่วนร่วม การจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงของผู้ใช้ปลายทาง การประมวลผลผลลัพธ์ภายหลัง การกรองเนื้อหา การจำกัดความยาวของข้อมูลนำเข้าและส่งออก การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง และการจำกัดหัวข้อการใช้งาน

เรายังคงดำเนินการวิจัยต่อเนื่องเกี่ยวกับการใช้งานในทางที่ผิดที่อาจเกิดขึ้นกับโมเดลที่ให้บริการผ่าน API รวมถึงการทำงานร่วมกับนักวิจัยภายนอกผ่านโครงการเข้าถึงเชิงวิชาการ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)ของเรา ขณะนี้เราเริ่มต้นโครงการโดยมีนักวิจัยเข้าร่วมในจำนวนที่จำกัดมาก และได้รับผลลัพธ์บางส่วนจากพันธมิตรทางวิชาการอย่าง Middlebury Institute⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่), University of Washington และ Allen Institute for AI⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ขณะนี้เรามีผู้สมัครเข้าร่วมโครงการนี้หลายหมื่นรายแล้ว โดยเราให้ความสำคัญกับผู้สมัครที่มุ่งเน้นการวิจัยด้านความเป็นธรรมและการเป็นตัวแทนเป็นอันดับแรก

การจัดการผลเสียต่างๆ อย่างเช่น อคติที่เป็นภัยเป็นเรื่องยากที่ทุกอุตสาหกรรมต้องเผชิญและมีความสำคัญอย่างยิ่ง ตามที่เราได้หารือกันใน เอกสาร GPT‑3⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) และ การ์ดโมเดล⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) โมเดล API ของเรามีแนวโน้มที่จะแสดงอคติ ซึ่งจะสะท้อนออกมาในข้อความที่ถูกสร้างขึ้น นี่คือแนวทางที่เราจะใช้เพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ :

• เราได้พัฒนาแนวทางการใช้งาน ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาเข้าใจและสามารถจัดการกับประเด็นด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้
• เรากำลังร่วมมือกับผู้ใช้อย่างใกล้ชิดเพื่อศึกษารูปแบบการใช้งาน และพัฒนาเครื่องมือที่สามารถตรวจจับและเข้าไปแทรกแซงเพื่อลดผลกระทบที่เป็นอันตราย 
• เรากำลังทำการวิจัยของเราเองเกี่ยวกับการแสดงออกของอคติที่เป็นอันตราย และประเด็นที่กว้างขึ้นด้านความเป็นธรรมและการเป็นตัวแทน เพื่อใช้เป็นข้อมูลสำคัญในการปรับปรุงเอกสารของโมเดลที่มีอยู่รวมถึงการพัฒนาโมเดลในอนาคต
• เราตระหนักว่าอคติเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นจากการบรรจบกันระหว่างระบบและบริบทที่ถูกนำไปใช้งาน แอปพลิเคชันที่สร้างด้วยเทคโนโลยีของเราเป็นระบบที่ผสมผสานทั้งด้านเทคนิคและด้านสังคมเข้าด้วยกัน ดังนั้นเราจึงร่วมมือกับนักพัฒนาเพื่อให้มั่นใจว่ามีการจัดวางกระบวนการที่เหมาะสม และมีระบบที่ให้มนุษย์เข้ามาตรวจสอบพฤติกรรมที่ไม่พึงประสงค์

เป้าหมายของเราคือการพัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ API ในแต่ละบริบท และปรับปรุงเครื่องมือและกระบวนการของเราอย่างต่อเนื่องเพื่อช่วยลดผลกระทบเหล่านั้น

อัปเดตเมื่อวันที่ 18 กันยายน  พ.ศ. 2563