ChatGPT บน macOS เพิ่มฟีเจอร์ “Computer History” เก็บกิจกรรมผู้ใช้เพื่อช่วยทำงานอัตโนมัติ
ChatGPT เวอร์ชันเดสก์ท็อปบน macOS เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ชื่อ Computer History ซึ่งออกแบบมาเพื่อบันทึกพฤติกรรมการใช้งานของผู้ใช้บนเครื่องคอมพิวเตอร์ แล้วนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้เป็นบริบทให้ ChatGPT และ Codex เข้าใจวิธีทำงานของผู้ใช้ได้ดีขึ้น ฟีเจอร์นี้มีเป้าหมายเพื่อให้ระบบสามารถเสนอการทำงานอัตโนมัติ ช่วยทำงานต่อจากจุดที่ค้างไว้ และเรียนรู้รูปแบบการใช้งานเพื่อให้คำแนะนำที่ตรงกับบริบทมากขึ้น
สาระสำคัญของฟีเจอร์นี้คือการสร้างไทม์ไลน์ของกิจกรรมผู้ใช้จากการคลิก การพิมพ์ และการโต้ตอบกับแอปต่าง ๆ เพื่อให้โมเดลสามารถอ้างอิงย้อนกลับได้เมื่อมีการสั่งงานในภายหลัง แนวคิดนี้ทำให้ ChatGPT ไม่ได้ตอบจากข้อความที่พิมพ์เข้าไปอย่างเดียว แต่สามารถใช้ประวัติการทำงานบนเครื่องเพื่อเดาเจตนาและขั้นตอนถัดไปที่น่าจะต้องการได้ ซึ่งสะท้อนทิศทางของ AI ที่กำลังขยับจากผู้ช่วยแบบสนทนาไปสู่ผู้ช่วยเชิงปฏิบัติการมากขึ้น
OpenAI ระบุว่าฟีเจอร์นี้เป็นแบบ opt-in คือผู้ใช้ต้องเลือกเปิดใช้เอง ไม่ได้เปิดเป็นค่าเริ่มต้น และยังมีเครื่องมือให้ควบคุมความเป็นส่วนตัวเพิ่มเติมได้ ผู้ใช้สามารถเลือกไม่ให้บางแอปหรือเว็บไซต์ถูกบันทึกไว้ใน Computer History รวมถึงลบรายการประวัติเป็นรายส่วนได้ตามต้องการ จึงถือว่ามีตัวเลือกสำหรับคนที่ต้องการใช้ฟีเจอร์ช่วยงาน แต่ยังอยากจำกัดขอบเขตข้อมูลที่ระบบเข้าถึง
ด้านความเป็นส่วนตัว ฟีเจอร์นี้ย่อมทำให้เกิดคำถามเรื่องขอบเขตของการติดตามกิจกรรมผู้ใช้ เพราะลักษณะของข้อมูลที่ถูกเก็บมีความละเอียดสูงและอาจสะท้อนนิสัยการทำงานอย่างชัดเจน อย่างไรก็ตาม OpenAI พยายามลดความเสี่ยงบางส่วนด้วยการยกเว้นเนื้อหาจากโหมดไม่ระบุตัวตนหรือ private browsing โดยอัตโนมัติ ตามที่ผู้บริหารของบริษัทระบุไว้บน X ซึ่งแสดงให้เห็นว่าบริษัทรับรู้ประเด็นด้านความไว้วางใจและพยายามออกแบบกลไกป้องกันไว้บางระดับ
ในภาพรวม Computer History เป็นอีกก้าวของ OpenAI ในการทำให้ ChatGPT เข้าใกล้การเป็นผู้ช่วยส่วนตัวที่ “จำบริบทการทำงาน” ของผู้ใช้ได้มากขึ้น แทนที่จะต้องเริ่มอธิบายทุกครั้งตั้งแต่ต้น สำหรับผู้ใช้ที่ยอมแลกข้อมูลบางส่วนเพื่อความสะดวก ฟีเจอร์นี้อาจช่วยลดขั้นตอนและทำให้การทำงานต่อเนื่องขึ้น แต่ในอีกด้านหนึ่งก็จะเป็นจุดทดสอบสำคัญว่าผู้ใช้พร้อมเปิดให้ AI เข้าถึงกิจกรรมบนเครื่องในระดับใด และบริษัทจะรักษาสมดุลระหว่างความสามารถกับความเป็นส่วนตัวได้ดีแค่ไหน
