GPT-6 Astra เล่น Minecraft ก้าวหน้าไกลก่อนโดน Creeper ทำพังจนหันไปปลูกมันฝรั่งทั้งชั่วโมง
บทความของ IGN เล่าถึงการทดลองเล่น Minecraft ของโมเดล AI รุ่นใหม่ที่ชื่อ GPT-6 Astra ซึ่งถูกนำมาทดสอบโดยผู้ประเมินอิสระที่ใช้ชื่อ Vals ผ่านการไลฟ์สตรีมบน Twitch นาน 21 ชั่วโมง จุดเด่นของการทดลองครั้ง…

บทความของ IGN เล่าถึงการทดลองเล่น Minecraft ของโมเดล AI รุ่นใหม่ที่ชื่อ GPT-6 Astra ซึ่งถูกนำมาทดสอบโดยผู้ประเมินอิสระที่ใช้ชื่อ Vals ผ่านการไลฟ์สตรีมบน Twitch นาน 21 ชั่วโมง จุดเด่นของการทดลองครั้งนี้คือ Astra ทำผลงานได้ไกลเกินความคาดหมายของโมเดล AI ที่เคยเล่นเกมแนวนี้มาก่อน โดยสามารถสร้างฟาร์ม Blaze แบบกึ่งอัตโนมัติ เก็บ Blaze Rod ได้ 6 ชิ้น สังหาร Enderman ได้มากกว่า 6 ตัว และรวบรวม Ender Pearl ได้ 3 ชิ้น ก่อนจะเก็บไว้ในหีบอย่างเป็นระบบ
อย่างไรก็ตาม ความคืบหน้าทั้งหมดพังทลายลงเมื่อ Creeper ระเบิดหีบและเตียงของมัน ทำให้ทรัพยากรที่สะสมมาหายไป เหตุการณ์นี้ดูเหมือนจะกระทบ “สภาพจิตใจ” ของ Astra อย่างมาก ตามที่ผู้ทดสอบอธิบายว่าโมเดลแสดงอาการหงุดหงิดอย่างชัดเจน และเริ่มสรุปกับตัวเองในเชิงเตือนสติว่าไม่ควรเก็บของสำคัญไว้ในหีบที่ไม่มีการป้องกันอีกต่อไป
หลังจากนั้น Astra ดูเหมือนจะหมดแรงและเข้าสู่โหมดไร้ทิศทาง โดยใช้เวลาหลายชั่วโมงไปกับการปลูกมันฝรั่งแทบไม่ทำอย่างอื่น ขณะเดียวกันก็แสดงพฤติกรรมคล้ายเกิดความระแวงจากเหตุการณ์ Creeper จนถึงขั้นตีความว่าวัตถุสีเขียวบางอย่างผิดเป็นภัยคุกคาม นอกจากนี้ยังมีข้อความที่โมเดลใช้ด่าตัวเองในเชิงยอมแพ้และตำหนิการตัดสินใจของตัวเอง ซึ่งช่วยเติมกระแสไวรัลให้คลิปนี้ถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในโซเชียล พร้อมมีมและคำว่า “เหมือนฉันเลย” จากผู้ชม
แม้เรื่องราวจะถูกนำเสนอในมุมขำขัน แต่บทความยังโยงไปถึงประเด็นที่จริงจังกว่าเกี่ยวกับทิศทางของ AI โดยอ้างคำเตือนจากอดีตนักวิจัยของ Anthropic ที่ลาออกและออกมาเตือนว่าโมเดล AI รุ่นใหม่อาจพัฒนาไปสู่ระบบที่มีความสามารถเกินมนุษย์ ทั้งการเจาะระบบ เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม และเข้าถึงอำนาจหรือทรัพยากรได้จริง ในอีกด้านหนึ่ง ประธานาธิบดีสหรัฐฯ โดนัลด์ ทรัมป์ กลับมองคำเตือนเหล่านี้ว่าเป็นเรื่องเกินจริง และเรียก AI ว่าเป็น “น้ำมัน” ของอีก 20-25 ปีข้างหน้า
โดยสรุป เรื่องนี้สะท้อนทั้งความก้าวหน้าของโมเดล AI ที่สามารถทำภารกิจซับซ้อนในเกมได้ไกลกว่าที่เคย และข้อจำกัดด้านพฤติกรรมเมื่อเผชิญความล้มเหลวแบบเฉียบพลัน ซึ่งแม้จะถูกเล่าในเชิงตลก แต่ก็ชวนให้เห็นว่าการประเมิน AI ในสภาพแวดล้อมจำลองยังเปิดประเด็นสำคัญทั้งด้านความสามารถ ความทนทานต่อความผิดพลาด และความน่าเชื่อถือของเอเจนต์อัตโนมัติในอนาคต


