15 เรื่องที่ไม่ควรถาม Google Gemini – เพราะอาจได้คำตอบผิดพลาดหรืออันตราย
เนื้อหาจากหน้าเว็บที่คุณเปิดอยู่เตือนอย่างชัดเจนว่า แม้ Gemini จะเก่งและตอบได้หลากหลาย แต่ก็ยังมีข้อจำกัดสำคัญหลายด้านที่อาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด ข้อมูลผิด หรือแม้แต่ความเสี่ยงในชีวิตจริงได้ เพราะ LLM ไม่ได้ “เข้าใจ” โลก แต่เพียงทำนายข้อความที่น่าจะตามมาเท่านั้น
บทความชี้ให้เห็นว่าปัญหาหลักของ Gemini คือ “ความมั่นใจเกินจริง” (overconfidence) ซึ่งทำให้มันตอบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจมาก โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความแม่นยำ เช่น ตัวเลข, ลิงก์, การวิเคราะห์ภาพ, หรือข้อมูลเฉพาะทางที่ไม่มีในชุดข้อมูลฝึกสอน นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างหลายกรณีที่คำตอบผิดของ AI เคยนำไปสู่ความเข้าใจผิดระดับสังคม เช่น คำแนะนำด้านอาหารหรือสุขภาพที่อันตราย
โดยรวมแล้ว บทความนี้เป็นการเตือนผู้ใช้ให้รู้เท่าทันข้อจำกัดของ AI และไม่ใช้ Gemini ในงานที่ต้องการความถูกต้องสูง เช่น การแพทย์, การเงิน, การวิเคราะห์ข้อมูลจริง, หรือการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อชีวิตจริง เพราะ AI อาจสร้างข้อมูลขึ้นมาเองโดยไม่รู้ตัว
หัวข้อข่าว: “15 สิ่งที่ไม่ควรถาม Google Gemini เพราะอาจพาคุณหลงทาง”
Gemini ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ — แค่เครื่องทำนายข้อความ
Gemini ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างข้อความที่ “ฟังดูดี” มากกว่าข้อความที่ “ถูกต้องจริง” ซึ่งทำให้มันตอบคำถามผิดพลาดได้ง่าย โดยเฉพาะคำถามที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ลิงก์, ตัวเลข, หรือข้อมูลเฉพาะทางที่ไม่แพร่หลาย
งานที่ต้องการความแม่นยำ = จุดอ่อนของ AI
บทความยกตัวอย่างหลายกรณีที่ Gemini มักตอบผิด เช่น การสร้าง URL ปลอม, การนับจำนวนวัตถุในภาพผิด, การแก้ปริศนาเชิงพื้นที่ไม่ได้, หรือการให้ข้อมูล SEO ที่ไม่มีอยู่จริง เพราะมันไม่มีการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ และมักเติมข้อมูลที่ “น่าจะใช่” แทนการบอกว่า “ไม่รู้”
คำตอบผิดอาจนำไปสู่ความเสี่ยงในชีวิตจริง
บางคำถาม เช่น การอ่านลายมือหมอ, การแนะนำส่วนผสมทำอาหาร, หรือการระบุหัวต่ออุปกรณ์ อาจทำให้เกิดอันตรายจริง เช่น ใช้ยาผิด, อาหารเสียสูตร, หรือทำให้อุปกรณ์เสียหาย เพราะ Gemini ไม่มีความเข้าใจทางกายภาพหรือเคมีจริง ๆ
AI ยังไม่เข้าใจความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์
งานเขียนเชิงศิลปะ เช่น lipogram หรือการประเมินงานเขียนเชิงสไตล์ ก็เป็นอีกจุดที่ Gemini มักทำผิด เพราะมันมองคำเป็น “โทเคน” ไม่ใช่ตัวอักษร ทำให้ไม่สามารถควบคุมตัวอักษรที่ใช้ หรือประเมินความตั้งใจเชิงศิลป์ของมนุษย์ได้อย่างถูกต้อง
สรุปประเด็นสำคัญ
สิ่งที่ไม่ควรถาม Gemini
ลิงก์ตรง / URL / citation
จำนวนคำแบบเป๊ะ ๆ
ข้อมูล SEO แบบเรียลไทม์
ชีวประวัติคนที่ไม่ดัง
ตัวเลขสุ่ม
ปริศนาเชิงพื้นที่
การนับวัตถุในภาพ
ASCII art
การแทนส่วนผสมทำอาหาร
การอ่านลายมือ
สถิติกีฬา minor league
งานเขียนแบบจำกัดตัวอักษร
การระบุหัวต่ออุปกรณ์
ราคาสินค้าแบบเรียลไทม์
การให้คะแนนงานเขียนเชิงศิลป์
เหตุผลที่ไม่ควรถาม
AI ไม่มีข้อมูลเรียลไทม์
มักสร้างข้อมูลขึ้นเอง (hallucination)
ไม่เข้าใจโลกจริงหรือกฎฟิสิกส์
ไม่สามารถนับหรือวิเคราะห์ภาพอย่างแม่นยำ
ไม่เข้าใจเคมี/การทำอาหาร
ไม่เข้าใจศิลปะหรือสไตล์การเขียนของมนุษย์
https://www.slashgear.com/2071184/never-ask-google-gemini-these-things/
เนื้อหาจากหน้าเว็บที่คุณเปิดอยู่เตือนอย่างชัดเจนว่า แม้ Gemini จะเก่งและตอบได้หลากหลาย แต่ก็ยังมีข้อจำกัดสำคัญหลายด้านที่อาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด ข้อมูลผิด หรือแม้แต่ความเสี่ยงในชีวิตจริงได้ เพราะ LLM ไม่ได้ “เข้าใจ” โลก แต่เพียงทำนายข้อความที่น่าจะตามมาเท่านั้น
บทความชี้ให้เห็นว่าปัญหาหลักของ Gemini คือ “ความมั่นใจเกินจริง” (overconfidence) ซึ่งทำให้มันตอบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจมาก โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความแม่นยำ เช่น ตัวเลข, ลิงก์, การวิเคราะห์ภาพ, หรือข้อมูลเฉพาะทางที่ไม่มีในชุดข้อมูลฝึกสอน นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างหลายกรณีที่คำตอบผิดของ AI เคยนำไปสู่ความเข้าใจผิดระดับสังคม เช่น คำแนะนำด้านอาหารหรือสุขภาพที่อันตราย
โดยรวมแล้ว บทความนี้เป็นการเตือนผู้ใช้ให้รู้เท่าทันข้อจำกัดของ AI และไม่ใช้ Gemini ในงานที่ต้องการความถูกต้องสูง เช่น การแพทย์, การเงิน, การวิเคราะห์ข้อมูลจริง, หรือการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อชีวิตจริง เพราะ AI อาจสร้างข้อมูลขึ้นมาเองโดยไม่รู้ตัว
หัวข้อข่าว: “15 สิ่งที่ไม่ควรถาม Google Gemini เพราะอาจพาคุณหลงทาง”
Gemini ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ — แค่เครื่องทำนายข้อความ
Gemini ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างข้อความที่ “ฟังดูดี” มากกว่าข้อความที่ “ถูกต้องจริง” ซึ่งทำให้มันตอบคำถามผิดพลาดได้ง่าย โดยเฉพาะคำถามที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ลิงก์, ตัวเลข, หรือข้อมูลเฉพาะทางที่ไม่แพร่หลาย
งานที่ต้องการความแม่นยำ = จุดอ่อนของ AI
บทความยกตัวอย่างหลายกรณีที่ Gemini มักตอบผิด เช่น การสร้าง URL ปลอม, การนับจำนวนวัตถุในภาพผิด, การแก้ปริศนาเชิงพื้นที่ไม่ได้, หรือการให้ข้อมูล SEO ที่ไม่มีอยู่จริง เพราะมันไม่มีการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ และมักเติมข้อมูลที่ “น่าจะใช่” แทนการบอกว่า “ไม่รู้”
คำตอบผิดอาจนำไปสู่ความเสี่ยงในชีวิตจริง
บางคำถาม เช่น การอ่านลายมือหมอ, การแนะนำส่วนผสมทำอาหาร, หรือการระบุหัวต่ออุปกรณ์ อาจทำให้เกิดอันตรายจริง เช่น ใช้ยาผิด, อาหารเสียสูตร, หรือทำให้อุปกรณ์เสียหาย เพราะ Gemini ไม่มีความเข้าใจทางกายภาพหรือเคมีจริง ๆ
AI ยังไม่เข้าใจความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์
งานเขียนเชิงศิลปะ เช่น lipogram หรือการประเมินงานเขียนเชิงสไตล์ ก็เป็นอีกจุดที่ Gemini มักทำผิด เพราะมันมองคำเป็น “โทเคน” ไม่ใช่ตัวอักษร ทำให้ไม่สามารถควบคุมตัวอักษรที่ใช้ หรือประเมินความตั้งใจเชิงศิลป์ของมนุษย์ได้อย่างถูกต้อง
สรุปประเด็นสำคัญ
สิ่งที่ไม่ควรถาม Gemini
ลิงก์ตรง / URL / citation
จำนวนคำแบบเป๊ะ ๆ
ข้อมูล SEO แบบเรียลไทม์
ชีวประวัติคนที่ไม่ดัง
ตัวเลขสุ่ม
ปริศนาเชิงพื้นที่
การนับวัตถุในภาพ
ASCII art
การแทนส่วนผสมทำอาหาร
การอ่านลายมือ
สถิติกีฬา minor league
งานเขียนแบบจำกัดตัวอักษร
การระบุหัวต่ออุปกรณ์
ราคาสินค้าแบบเรียลไทม์
การให้คะแนนงานเขียนเชิงศิลป์
เหตุผลที่ไม่ควรถาม
AI ไม่มีข้อมูลเรียลไทม์
มักสร้างข้อมูลขึ้นเอง (hallucination)
ไม่เข้าใจโลกจริงหรือกฎฟิสิกส์
ไม่สามารถนับหรือวิเคราะห์ภาพอย่างแม่นยำ
ไม่เข้าใจเคมี/การทำอาหาร
ไม่เข้าใจศิลปะหรือสไตล์การเขียนของมนุษย์
https://www.slashgear.com/2071184/never-ask-google-gemini-these-things/
🧠 15 เรื่องที่ไม่ควรถาม Google Gemini – เพราะอาจได้คำตอบผิดพลาดหรืออันตราย
เนื้อหาจากหน้าเว็บที่คุณเปิดอยู่เตือนอย่างชัดเจนว่า แม้ Gemini จะเก่งและตอบได้หลากหลาย แต่ก็ยังมีข้อจำกัดสำคัญหลายด้านที่อาจทำให้เกิดความเข้าใจผิด ข้อมูลผิด หรือแม้แต่ความเสี่ยงในชีวิตจริงได้ เพราะ LLM ไม่ได้ “เข้าใจ” โลก แต่เพียงทำนายข้อความที่น่าจะตามมาเท่านั้น
บทความชี้ให้เห็นว่าปัญหาหลักของ Gemini คือ “ความมั่นใจเกินจริง” (overconfidence) ซึ่งทำให้มันตอบข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอย่างมั่นใจมาก โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความแม่นยำ เช่น ตัวเลข, ลิงก์, การวิเคราะห์ภาพ, หรือข้อมูลเฉพาะทางที่ไม่มีในชุดข้อมูลฝึกสอน นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างหลายกรณีที่คำตอบผิดของ AI เคยนำไปสู่ความเข้าใจผิดระดับสังคม เช่น คำแนะนำด้านอาหารหรือสุขภาพที่อันตราย
โดยรวมแล้ว บทความนี้เป็นการเตือนผู้ใช้ให้รู้เท่าทันข้อจำกัดของ AI และไม่ใช้ Gemini ในงานที่ต้องการความถูกต้องสูง เช่น การแพทย์, การเงิน, การวิเคราะห์ข้อมูลจริง, หรือการตัดสินใจที่มีผลกระทบต่อชีวิตจริง เพราะ AI อาจสร้างข้อมูลขึ้นมาเองโดยไม่รู้ตัว
📰 หัวข้อข่าว: “15 สิ่งที่ไม่ควรถาม Google Gemini เพราะอาจพาคุณหลงทาง”
🤖 Gemini ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ — แค่เครื่องทำนายข้อความ
Gemini ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างข้อความที่ “ฟังดูดี” มากกว่าข้อความที่ “ถูกต้องจริง” ซึ่งทำให้มันตอบคำถามผิดพลาดได้ง่าย โดยเฉพาะคำถามที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ลิงก์, ตัวเลข, หรือข้อมูลเฉพาะทางที่ไม่แพร่หลาย
🔍 งานที่ต้องการความแม่นยำ = จุดอ่อนของ AI
บทความยกตัวอย่างหลายกรณีที่ Gemini มักตอบผิด เช่น การสร้าง URL ปลอม, การนับจำนวนวัตถุในภาพผิด, การแก้ปริศนาเชิงพื้นที่ไม่ได้, หรือการให้ข้อมูล SEO ที่ไม่มีอยู่จริง เพราะมันไม่มีการเข้าถึงข้อมูลแบบเรียลไทม์ และมักเติมข้อมูลที่ “น่าจะใช่” แทนการบอกว่า “ไม่รู้”
⚠️ คำตอบผิดอาจนำไปสู่ความเสี่ยงในชีวิตจริง
บางคำถาม เช่น การอ่านลายมือหมอ, การแนะนำส่วนผสมทำอาหาร, หรือการระบุหัวต่ออุปกรณ์ อาจทำให้เกิดอันตรายจริง เช่น ใช้ยาผิด, อาหารเสียสูตร, หรือทำให้อุปกรณ์เสียหาย เพราะ Gemini ไม่มีความเข้าใจทางกายภาพหรือเคมีจริง ๆ
🎭 AI ยังไม่เข้าใจความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์
งานเขียนเชิงศิลปะ เช่น lipogram หรือการประเมินงานเขียนเชิงสไตล์ ก็เป็นอีกจุดที่ Gemini มักทำผิด เพราะมันมองคำเป็น “โทเคน” ไม่ใช่ตัวอักษร ทำให้ไม่สามารถควบคุมตัวอักษรที่ใช้ หรือประเมินความตั้งใจเชิงศิลป์ของมนุษย์ได้อย่างถูกต้อง
📌 สรุปประเด็นสำคัญ
✅ สิ่งที่ไม่ควรถาม Gemini
➡️ ลิงก์ตรง / URL / citation
➡️ จำนวนคำแบบเป๊ะ ๆ
➡️ ข้อมูล SEO แบบเรียลไทม์
➡️ ชีวประวัติคนที่ไม่ดัง
➡️ ตัวเลขสุ่ม
➡️ ปริศนาเชิงพื้นที่
➡️ การนับวัตถุในภาพ
➡️ ASCII art
➡️ การแทนส่วนผสมทำอาหาร
➡️ การอ่านลายมือ
➡️ สถิติกีฬา minor league
➡️ งานเขียนแบบจำกัดตัวอักษร
➡️ การระบุหัวต่ออุปกรณ์
➡️ ราคาสินค้าแบบเรียลไทม์
➡️ การให้คะแนนงานเขียนเชิงศิลป์
‼️ เหตุผลที่ไม่ควรถาม
⛔ AI ไม่มีข้อมูลเรียลไทม์
⛔ มักสร้างข้อมูลขึ้นเอง (hallucination)
⛔ ไม่เข้าใจโลกจริงหรือกฎฟิสิกส์
⛔ ไม่สามารถนับหรือวิเคราะห์ภาพอย่างแม่นยำ
⛔ ไม่เข้าใจเคมี/การทำอาหาร
⛔ ไม่เข้าใจศิลปะหรือสไตล์การเขียนของมนุษย์
https://www.slashgear.com/2071184/never-ask-google-gemini-these-things/
0 Comments
0 Shares
16 Views
0 Reviews