Meta 旗下ซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์แล็บ 8 เมษายน ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการโมเดล AI แบบสร้างเองรุ่นแรก Muse Spark ซึ่งถูกวางตำแหน่งให้เป็นก้าวแรกสู่ “ปัจเจกซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์” โดยพอมีข่าวออกมาก็ทำให้ราคาหุ้นของ Meta พุ่งขึ้นมากกว่า 6.5% ในวันเดียว สร้างสถิติระดับสูงสุดในรอบเกือบสามสัปดาห์ และยังสะท้อนว่า Meta ไม่ได้ก้าวตกหล่นในสนามการแข่งขันด้าน AI
Muse Spark คืออะไร? เปิดตัวโมเดล AI สำหรับการอนุมานที่ Meta พัฒนาเองเป็นครั้งแรก
Muse Spark คือโมเดลแรกของกลุ่ม “Muse series” ที่พัฒนาโดย Meta ซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์แล็บ (Meta Superintelligence Labs, MSL) จัดเป็นโมเดลการอนุมานแบบมัลติโหมดโดยกำเนิด รองรับการเรียกใช้เครื่องมือ (tool-use) ห่วงโซ่ความคิดเชิงภาพ (visual chain of thought) และการประสานงานแบบหลายเอเจนต์ (multi-agent orchestration)
แล็บนี้มี Alexandr Wang ผู้ก่อตั้ง Scale AI เป็นผู้นำ ในอดีต Meta ได้ทุ่มงบประมาณราว 15,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐในการลงทุน Scale AI และดึง Wang เข้าร่วม ซึ่งถูกมองว่าเป็นขั้นตอนสำคัญในการ “รีสตาร์ท” กลยุทธ์ด้าน AI การเปิดตัว Muse Spark นับเป็นผลงานสำคัญชิ้นแรกหลังจากที่ซีอีโอ มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก (Mark Zuckerberg) ผลักดันการเปลี่ยนผ่านสู่ AI อย่างเข้มข้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา
ที่น่าสังเกตคือ แม้ก่อนหน้านี้ Meta มักเน้นกลยุทธ์โอเพนซอร์สอย่างตระกูล Llama แต่ Muse Spark ใช้รูปแบบปิด (closed source) ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ว่าจากกลยุทธ์ระบบนิเวศแบบเปิด Meta ได้หันไปสู่เส้นทางการพัฒนาด้าน AI ที่มุ่งเชิงพาณิชย์มากขึ้น การวิเคราะห์ของตลาดคาดการณ์ว่าในอนาคตอาจไม่ตัดออกว่าจะมีการเปิดให้บริการรูปแบบเก็บค่าบริการผ่าน API หรือระบบสมัครสมาชิก
ตั้งแต่วันนี้ Muse Spark สามารถใช้งานได้บน Meta AI พร้อมทั้งเปิดให้พาร์ทเนอร์ที่เป็นพันธมิตรเฉพาะกลุ่มเข้าถึงพรีวิว API ส่วนตัว
ประสิทธิภาพของ Muse Spark: เทียบชั้น Gemini Deep Think และ GPT Pro
ในด้านการประเมินความสามารถ Muse Spark แสดงผลงานโดดเด่นในด้านการรับรู้แบบมัลติโหมด การอนุมาน การประมวลผลข้อมูลด้านสุขภาพ และงานเชิงเอเจนต์ ผ่าน “โหมดครุ่นคิด (Contemplating)” ที่ Meta เปิดตัว ทำให้เอเจนต์หลายตัวสามารถอนุมานแบบขนานและร่วมมือกัน ส่งผลให้ Muse Spark ทำได้ใกล้เคียงโหมดการอนุมานขั้นสุด (extreme reasoning) อย่าง Gemini Deep Think และ GPT Pro ในภารกิจที่ยากลำบาก
Muse Spark ทำได้ 58% ในการทดสอบ Humanity’s Last Exam และทำได้ 38% ในการทดสอบ FrontierScience Research แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่สามารถแข่งขันกับโมเดลชั้นนำได้
สถานการณ์การใช้งาน: จากการติดตามสุขภาพถึงผู้ช่วยช้อปปิ้ง ผสานรวมระบบนิเวศของ Meta อย่างครบวงจร
Muse Spark ถูกวางตำแหน่งเป็น “ซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์ส่วนบุคคลที่เข้าใจโลกได้” โดยเน้นการบูรณาการการมองเห็นแบบมัลติโหมด สามารถวิเคราะห์สภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ของผู้ใช้ข้ามสาขาได้อย่างเป็นรูปธรรม โดยรวมถึงแอปพลิเคชันต่อไปนี้
การโต้ตอบแบบมัลติโหมด
Muse Spark สามารถสร้างเว็บมินิเกมแบบโต้ตอบจากภาพ หรือจดจำวัตถุและให้คำอธิบายโดยละเอียด เช่น การวิเคราะห์ขั้นตอนการใช้งานสอนการทำงานของเครื่องจักรที่ซับซ้อน
สุขภาพส่วนบุคคล
โมเดลสามารถผสานการจดจำด้วยภาพกับการค้นหาเครื่องมือ เพื่อให้คำตอบด้านข้อมูลสุขภาพที่แม่นยำขึ้น เช่น การวิเคราะห์ส่วนประกอบด้านโภชนาการของอาหาร หรือการระบุสถานะการทำงานของกลุ่มกล้ามเนื้อแต่ละส่วนระหว่างการออกกำลังกาย และยังให้คำแนะนำแบบเฉพาะบุคคลตามข้อจำกัดด้านอาหารของแต่ละคน (เช่น ผู้ทานมังสวิรัติหรือกลุ่มผู้ที่มีคอเลสเตอรอลสูง)
Meta ได้เตรียมประกาศว่า Muse Spark จะค่อยๆ ผสานรวมเข้าสู่แพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Instagram, Facebook, Messenger, WhatsApp และสมาร์ทแวร์ (smart glasses) โดยผู้ช่วยช้อปปิ้งด้วย AI ถูกมองว่าเป็นแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ที่ให้ความสำคัญเป็นพิเศษ ซึ่งจะช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาสินค้า ให้คำแนะนำ และสนับสนุนการตัดสินใจ จะเห็นได้ว่าโครงร่างของโมเดลธุรกิจที่ผสานโฆษณาและอีคอมเมิร์ซกำลังค่อยๆ ก่อตัวขึ้น
สามแกนเทคโนโลยีหลัก: การพรีเทรน การเรียนรู้แบบเสริมแรง การอนุมานตอนทดสอบ
Meta เปิดเผยแกนเทคโนโลยีหลักของ Muse Spark ในบล็อกทางการ โดยสร้างขึ้นรอบแกนการขยาย 3 ด้าน
การพรีเทรน (Pretraining)
ในช่วงเก้าเดือนที่ผ่านมา Meta ได้สร้างชุดเทคนิคการพรีเทรน (stack) ขึ้นใหม่ โดยยกระดับอย่างครบวงจรทั้งสถาปัตยกรรมโมเดล วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ และการจัดระเบียบข้อมูล ส่งผลให้ความสามารถของโมเดลที่สกัดได้ต่อหน่วยพลังประมวลผลคำนวณเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน
การเรียนรู้แบบเสริมแรง (Reinforcement Learning)
RL ในฐานะส่วนต่อขยายของการพรีเทรน สามารถขยายขีดความสามารถของโมเดลได้อย่างกว้างขวาง Meta ระบุว่า เมื่อพลังการคำนวณของ RL (วัดจากจำนวนขั้นตอน) ถูกขยายออก อัตราความสำเร็จของโมเดลบนข้อมูลการฝึกจะเติบโตแบบลอการิทึมเชิงเส้น และประสิทธิภาพในการประเมินชุดข้อมูลที่ไม่เคยพบมาก่อนก็ยังเพิ่มขึ้นอย่างมั่นคงเช่นกัน
การอนุมานตอนทดสอบ (Test-Time Reasoning)
การฝึกด้วย RL ทำให้โมเดลคิดก่อนที่จะตอบ Meta ใช้กลไก “thought compression” และการประสานงานแบบหลายเอเจนต์ ซึ่งช่วยลดความหน่วงได้อย่างมีประสิทธิภาพและเสริมความสามารถในการอนุมาน
บทเปิดของยุคซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์ส่วนบุคคล นักลงทุนมองว่า AI จะช่วยขับเคลื่อนความยึดติดของผู้ใช้
ทันทีที่ข่าวออกมา ราคาหุ้นของ Meta ปิดวันก่อนหน้าด้วยการขึ้น 6.5% สู่ 612.42 ดอลลาร์สหรัฐ สร้างจุดสูงสุดในรอบเกือบสามสัปดาห์ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่าผู้ลงทุนจำนวนมากมองโลกในแง่ดีต่อศักยภาพที่จะนำความสามารถด้าน AI ไปใช้กับงานส่วนบุคคลในชีวิตประจำวัน และเชื่อมเข้ากับแพลตฟอร์มโซเชียล
Meta ระบุว่า Muse Spark คือการก้าวสำคัญของบริษัทบน “เส้นทางการขยาย AI ที่คาดการณ์ได้และมีประสิทธิภาพสูง” ในอนาคตจะยังคงเผยแพร่โมเดลที่มีพลังมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง มุ่งหน้าไปสู่เป้าหมายซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์ส่วนบุคคลอย่างมั่นคง
บทความนี้ Meta 推出 Muse Spark：串連社群媒體生態，成專屬 AI 健康與購物助理 เผยแพร่ครั้งแรกที่ 鏈新聞 ABMedia
