AI โมเดลปิดของ GPT-4, Claude, Gemini ซ่อนค่าใช้จ่ายแฝง 25-35% ที่องค์กรไม่รู้

องค์กรทุกแห่งที่ใช้โมเดลปิดของ GPT-4, Claude, Gemini ต้องเผชิญค่าใช้จ่ายแฝง 25-35% ของงบ AI ซึ่งไม่ปรากฏในใบแจ้งหนี้หรือเปรียบเทียบราคา แต่เกิดจากขั้นตอนความปลอดภัยที่เพิ่ม token ไม่เกี่ยวข้อง 800-2,500 tokens ต่อการร้องขอเดียว แม้โมเดลจะถูกฝึกให้ปลอดภัยแล้ว แต่ยังต้องเสียค่าใช้จ่ายเพื่อเตือนโมเดลไม่ให้ทำอันตราย ทั้งที่ไม่จำเป็น ปัญหาใหญ่กว่าคือการลดประสิทธิภาพทางความรู้ (epistemic yield degradation) เมื่อเกณฑ์ความปลอดภัยถูกปรับให้ทั่วไป ทำให้โมเดลปฏิเสธคำขอที่ถูกต้องในบางสาขา เช่น นักวิจัยจริยธรรมการแพทย์ที่ใช้คำว่า 'lethal' ถูกกรองความปลอดภัย นักปรัชญาการเมืองที่ศึกษาการปฏิวัติเจอการหลีกเลี่ยงคำว่า 'subversion' ผลทดสอบแสดงอัตราปฏิเสธผิดพลาดตั้งแต่ 11.8% ถึง 22.1% ขึ้นอยู่กับสาขา

สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว