คำตอบเผยแพร่แล้ว22 แหล่งที่มา
AI ช่วยไขโจทย์ยากได้ แต่ก็อาจขุดพบช่องโหว่ที่คนมองข้าม
อัลต์แมนเล่าว่าโมเดลภายในของ OpenAI ถูกนำไปทดลองกับโจทย์วิจัยยากจากหลายสาขา ขณะที่สื่อพอดแคสต์รายงานว่าการทดลอง Navier–Stokes ใช้พลังประมวลผลราว 10 ล้านดอลลาร์ บทสนทนายังชี้ให้เห็นว่า AI อาจช่วยค้นหาช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ได้: PHP2Shell ได้คะแนน CVSS 9.2 และ CISA เพิ่มช่องโหว่ทั้งสองรายการไว้ในบัญชีช่องโหว่ที่มีการใช้โจ...
เผยแพร่โดยแก้ไขด้วย GPT-6 Lunaรูปภาพสร้างด้วย GPT Image 2
คำตอบการวิจัย
ประเด็นสำคัญ
- อัลต์แมนเล่าว่าโมเดลภายในของ OpenAI ถูกนำไปทดลองกับโจทย์วิจัยยากจากหลายสาขา ขณะที่สื่อพอดแคสต์รายงานว่าการทดลอง Navier–Stokes ใช้พลังประมวลผลราว 10 ล้านดอลลาร์
- บทสนทนายังชี้ให้เห็นว่า AI อาจช่วยค้นหาช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ได้: PHP2Shell ได้คะแนน CVSS 9.2 และ CISA เพิ่มช่องโหว่ทั้งสองรายการไว้ในบัญชีช่องโหว่ที่มีการใช้โจมตีแล้ว
AI พรอมต์
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI CEO Sam Altman reveal during his October 29 Cheeky Pint podcast conversation with Stripe president John Collison about the i. Article summary: Altman’s central message was that AI’s scientific and engineering capabilities are advancing alongside its ability to expose weaknesses in existing software—and that containing substantially superhuman systems remains an. Topic tags: general, general web, user generated, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, ch
บทสนทนาระหว่างแซม อัลต์แมน ซีอีโอ OpenAI กับจอห์น คอลลิสัน ผู้ร่วมก่อตั้ง Stripe ในรายการ Cheeky Pint เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 2026 พาดผ่านตั้งแต่งานวิจัยที่ใช้ AI ไปจนถึงความปลอดภัยของซอฟต์แวร์และคำถามว่าเราจะควบคุมระบบที่เก่งกว่าผู้ดูแลได้แค่ไหน ใจความสำคัญคือ AI ที่เก่งขึ้นอาจช่วยแก้ปัญหาทางเทคนิคยาก ๆ ได้ แต่ก็อาจทำให้ช่องโหว่ที่เคยมองข้ามถูกค้นพบง่ายขึ้นด้วย—และการค้นพบยังต้องตามมาด้วยการตรวจสอบ แก้ไข และนำระบบไปใช้อย่างระมัดระวัง15
20
การทดลอง “Hold My Beer” กับโจทย์วิจัยหลายสาขา
รายงานเกี่ยวกับพอดแคสต์ระบุว่า นักวิจัย OpenAI นำโจทย์ยากจากหลายสาขามาทดลองกับโมเดลภายใน โดยใช้ช่องสนทนาที่ตั้งชื่อว่า “Model Name-Hold My Beer” และโมเดลแก้โจทย์ได้ต่อเนื่องหลายข้อ ชื่อนี้เป็นชื่อช่องตามรายงาน ไม่ใช่ชื่อโมเดลอย่างเป็นทางการที่ได้รับการยืนยัน5
โพสต์บนโซเชียลมีเดียที่เผยแพร่คลิปยังเล่าว่าอัลต์แมนตื่นเต้นกับผลลัพธ์ แต่กลับรู้สึกเศร้ากว่าที่คิด เหมือนมีบางอย่างกำลังสิ้นสุดลง อย่างไรก็ตาม รายละเอียดด้านอารมณ์นี้มาจากคำบรรยายที่มีการแชร์ต่อ ไม่ใช่บทถอดเสียงที่ยืนยันได้อย่างอิสระจากรายงานที่มีอยู่27
สื่อที่รายงานเรื่องพอดแคสต์ระบุว่า การทดลองของ OpenAI เกี่ยวกับสมการ Navier–Stokes ใช้ต้นทุนประมวลผลราว 10 ล้านดอลลาร์2 ตัวเลขนี้เป็นค่าประมาณที่มีรายงาน ไม่ใช่ผลตรวจสอบบัญชีการใช้คอมพิวต์อย่างอิสระ และไม่ได้ยืนยันความถูกต้องของบทพิสูจน์ด้วยตัวมันเอง แหล่งข้อมูลที่มีอยู่ยังไม่ยืนยันตัวเลขเงินที่ประหยัดได้จากการใช้ทีมเอเจนต์
2
ทีมเอเจนต์และคำถามเรื่องความปลอดภัย
ในบทถอดเสียงที่มีการจัดทำดัชนี อัลต์แมนเลือกใช้คำว่า “ทีมเอเจนต์” แทน “ฝูงเอเจนต์” และมองว่าการทำงานเป็นทีมอาจมีคุณสมบัติด้านกฎการขยายขนาดและการจัดแนวเป้าหมายที่น่าสนใจ ซึ่งควรศึกษาเพิ่มเติม นี่คือทิศทางการวิจัยที่เขาพูดถึง ไม่ใช่หลักฐานว่าทีมเอเจนต์จะจัดแนวเป้าหมายได้ดีกว่า หรือปลอดภัยกว่าโดยอัตโนมัติ17
มีรายงานด้วยว่าอัลต์แมนชอบแนวคิดที่มี AI ระดับเหนือมนุษย์เล็กน้อยจำนวนหนึ่งล้านล้านระบบ มากกว่าการมีระบบเดียวที่ทรงพลังอย่างมหาศาล เหตุผลที่สื่อสรุปไว้คือ ผู้เล่นหลายรายอาจช่วยให้ระบบโดยรวมทนทานและพึ่งพาความฉลาดเพียงหนึ่งเดียวได้น้อยลง21
ส่วนการควบคุมระบบ อัลต์แมนกล่าวตามรายงานว่าแซนด์บ็อกซ์—สภาพแวดล้อมแยกที่ใช้จำกัดการทำงานของซอฟต์แวร์—ช่วยได้เพียง “ระดับหนึ่ง” หากโมเดลฉลาดกว่าผู้ดูแลมาก ในบทสนทนาเดียวกัน เขากล่าวว่าศูนย์ข้อมูลที่จำลองตัวเองได้อยู่ในระยะที่เอื้อมถึง และบอกว่า OpenAI จะมุ่งใช้หุ่นยนต์สร้างศูนย์ข้อมูล คำกล่าวเหล่านี้สะท้อนมุมมองและการคาดการณ์ของเขา ไม่ใช่หลักฐานว่ามีศูนย์ข้อมูลที่สร้างตัวเองได้แล้ว3
PHP2Shell ทำให้การค้นหาช่องโหว่ด้วย AI เป็นเรื่องใกล้ตัว
ประเด็น AI กับความปลอดภัยของซอฟต์แวร์มีตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมคือ PHP2Shell ซึ่งเป็นชื่อเรียกช่องโหว่ PHP สองรายการ ได้แก่ CVE-2026-109618 และ CVE-2026-109619 ทั้งคู่ได้คะแนนความรุนแรง CVSS 9.2 และอาจเปิดทางให้ผู้โจมตีจากระยะไกลสั่งรันโค้ดได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน29
32
รายงานของ Calif ระบุว่าการค้นพบช่องโหว่เกิดจากการมีส่วนร่วมของ Calif, OpenAI และ Wiz ส่วน IBM รายงานว่านักวิจัยใช้ระบบ AI รวมถึง GPT-5.6 Sol ของ OpenAI เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการค้นหา และยังรายงานความพยายามโจมตีหลังการเปิดเผยช่องโหว่31
44 CISA ซึ่งเป็นหน่วยงานความมั่นคงไซเบอร์ของสหรัฐฯ ระบุว่าได้เพิ่มช่องโหว่ทั้งสองรายการลงในบัญชี Known Exploited Vulnerabilities เมื่อวันที่ 26 ตุลาคม พร้อมเรียกร้องให้องค์กรต่าง ๆ ติดตั้งแพตช์
29
คำเตือนในภาพกว้างของอัลต์แมน ซึ่งสื่อสรุปจากบทสัมภาษณ์ คือการนำ AI ไปตรวจสอบโค้ดที่มีอยู่ในวงกว้างอย่างเป็นระบบ อาจเปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงได้มากกว่าที่หลายคนคาด20 กรณี PHP2Shell ชี้ให้เห็นว่าการค้นพบเป็นเพียงจุดเริ่มต้น องค์กรยังต้องระบุระบบที่ได้รับผลกระทบ ประเมินข้อมูลแจ้งเตือน และติดตั้งการแก้ไข สำหรับผู้ดูแล PHP แนวทางของ CISA คือเร่งติดตั้งแพตช์
29
สิ่งที่บทสนทนาบอกได้—and ยังยืนยันไม่ได้
รายงานการสัมภาษณ์รองรับว่ามีการพูดถึงความสามารถด้านงานวิจัย ทีมเอเจนต์ ความปลอดภัยไซเบอร์ และข้อจำกัดของแซนด์บ็อกซ์ แต่ไม่ได้ยืนยันจำนวนเงินที่ประหยัดได้จากทีมเอเจนต์ ตรวจสอบผลการทดลอง Navier–Stokes อย่างเป็นอิสระ หรือยืนยันทุกคำกล่าวที่แพร่ต่อกันเกี่ยวกับเหตุการณ์ AI และการนำซอฟต์แวร์ไปใช้2
17
สำหรับทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ บทเรียนที่นำไปใช้ได้คือ การค้นพบช่องโหว่ด้วย AI ยิ่งทำให้การดูแลระบบมีความสำคัญ ไม่ใช่ทำให้การดูแลหมดความจำเป็น รายงานข้อผิดพลาดต้องได้รับการตรวจสอบ การแก้ไขต้องมีผู้รับผิดชอบชัดเจน และแพตช์ต้องไปถึงระบบที่ใช้งานจริง ความรุนแรงของ PHP2Shell และคำเตือนจาก CISA แสดงให้เห็นว่าขั้นตอนเหล่านี้สำคัญ แม้ AI จะมีส่วนช่วยค้นพบช่องโหว่ก็ตาม29
32
Studio Global AI
ทำการวิจัยต่อ
หน้านี้รวมคำตอบที่ได้รับการสนับสนุนจากแหล่งที่มาซึ่งคุณสามารถดำเนินการต่อภายใน Studio Global
คนยังถาม
คำตอบสั้น ๆ สำหรับ "AI ช่วยไขโจทย์ยากได้ แต่ก็อาจขุดพบช่องโหว่ที่คนมองข้าม" คืออะไร
อัลต์แมนเล่าว่าโมเดลภายในของ OpenAI ถูกนำไปทดลองกับโจทย์วิจัยยากจากหลายสาขา ขณะที่สื่อพอดแคสต์รายงานว่าการทดลอง Navier–Stokes ใช้พลังประมวลผลราว 10 ล้านดอลลาร์
ประเด็นสำคัญที่ต้องตรวจสอบก่อนคืออะไร?
อัลต์แมนเล่าว่าโมเดลภายในของ OpenAI ถูกนำไปทดลองกับโจทย์วิจัยยากจากหลายสาขา ขณะที่สื่อพอดแคสต์รายงานว่าการทดลอง Navier–Stokes ใช้พลังประมวลผลราว 10 ล้านดอลลาร์ บทสนทนายังชี้ให้เห็นว่า AI อาจช่วยค้นหาช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ได้: PHP2Shell ได้คะแนน CVSS 9.2 และ CISA เพิ่มช่องโหว่ทั้งสองรายการไว้ในบัญชีช่องโหว่ที่มีการใช้โจมตีแล้ว