Deep Research Agent ได้รับความนิยมมากขึ้น แต่มาตรฐานการประเมินยังคงอยู่ที่ระดับ “ดูเหมือนเก่ง”
การสร้างเนื้อหาที่คล้ายกับบทความวิจัย ไม่ได้เทียบเท่ากับการทำวิจัยอย่างแท้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อหลักฐานมาจากกราฟ ภาพหน้าจอ ภาพประกอบจากบทความวิจัย หรือแผนภาพเชิง示意 คำถามสำคัญก็ปรากฏขึ้น: โมเดล “เข้าใจ” จริงๆ หรือแค่ “สร้างขึ้นมาให้ดูเหมือนเข้าใจ”?
เพื่อยกระดับการประเมินการวิจัยเชิงลึกแบบมัลติโมดัลจาก “อ่านแล้วดูดี” กลับสู่มาตรฐานที่เข้มงวดยิ่งขึ้น มหาวิทยาลัยโอไฮโอสเตตและ Amazon Science ได้ร่วมเป็นผู้นำ ร่วมกับนักวิจัยจากสถาบันและมหาวิทยาลัยต่างๆ เปิดตัว MMDeepResearch-Bench (MMDR-Bench) มาตรฐานนี้มีเป้าหมายเพื่อให้บรรลุ กระบวนการที่ตรวจสอบได้ หลักฐานที่สืบย้อนกลับได้ และข้อความยืนยันที่สอดคล้องกัน
ทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับ MMDR-Bench และเฟรมเวิร์กการประเมินได้เปิดเผยสู่สาธารณะแล้ว:
- ชื่อบทความวิจัย: MMDeepResearch-Bench: A Benchmark for Multimodal Deep Research Agents
- หน้าแรกบทความ: https://mmdeepresearch-bench.github.io/
- ลิงก์บทความ: https://arxiv.org/abs/2601.12346
- ลิงก์ GitHub: https://github.com/AIoT-MLSys-Lab/MMDeepResearch-Bench
- ลิงก์ Huggingface: https://huggingface.co/papers/2601.12346
ในขณะที่ Deep Research Agent แพร่หลายมากขึ้นเรื่อยๆ ปัญหาที่เป็นจริงยิ่งขึ้นเร่งด่วนที่จะต้องแก้ไข: เราควรประเมินคุณค่าของมันอย่างไร? สำหรับรายงานประเภทวิจัย มักจะประเมินยากด้วย “คำตอบถูกหรือไม่” ง่ายๆ เพราะปัญหานั้นเองอาจไม่มีคำตอบมาตรฐานเพียงหนึ่งเดียว
สิ่งที่กำหนดความน่าเชื่อถือของรายงานอย่างแท้จริงคือ วินัยในกระบวนการ: ได้ค้นหาหลักฐานที่น่าเชื่อถือหรือไม่? ข้อความยืนยันสำคัญมีข้อมูลอ้างอิงสนับสนุนหรือไม่? ข้อมูลอ้างอิงนั้นสอดคล้องกับข้อความยืนยันจริงหรือไม่? และสิ่งที่มักถูกมองข้ามมากที่สุด: เมื่อหลักฐานมาจากภาพ โมเดล “มองเห็นและใช้” ข้อมูลถูกต้องหรือไม่
ระบบการประเมินที่มีอยู่มักขาดส่วนสำคัญ: อาจโน้มเอียงไปทางคำถามตอบสั้น (เช่น การถามตอบเกี่ยวกับแผนภูมิ การถามตอบเกี่ยวกับเอกสาร) หรือโน้มเอียงไปทางงานวิจัยเชิงลึกแบบข้อความล้วน (ข้อความยาวพร้อมการอ้างอิงเว็บไซต์) ทำให้ยากที่จะครอบคลุมห่วงโซ่กระบวนการทั้งหมดของ “การวิจัยเชิงลึกแบบมัลติโมดัล” ห่วงโซ่นี้ต้องการให้ระบบสามารถเขียนรายงานวิจัยแบบยาวได้ พร้อมทั้งจัดให้ข้อความยืนยันในข้อความสอดคล้องกับหลักฐานภาพทีละประโยค และกระบวนการทั้งหมดสามารถตรวจสอบและรับผิดชอบได้
01 ทำไมต้องมี MMDR-Bench: “ภาพหลอน” ในการวิจัยเชิงลึกไม่จำกัดอยู่แค่ข้อความ
ในสถานการณ์วิจัยจริง หลักฐานภาพมักไม่สามารถทดแทนได้: แนวโน้มของเส้นโค้ง ป้ายกำกับและหน่วยบนแกน เซลล์สำคัญในตาราง สถานะสวิตช์ในภาพหน้าจอ ผลการเปรียบเทียบในภาพประกอบบทความวิจัย เป็นต้น เมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกตีความผิด มันจะนำการค้นหาและการให้เหตุผลแบบผสมผสานในขั้นตอนต่อไปไปสู่ทางที่ผิด ในที่สุดก็สร้างรายงานที่ “เขียนดูเหมือน มีการอ้างอิงมาก แต่ฐานรากผิด”
ปัญหาคือ การประเมิน “การอ้างอิง” แบบดั้งเดิมมักตรวจสอบแค่ว่ามี URL หรือไม่ แต่ไม่เจาะลึกว่า URL นั้นสนับสนุนข้อความยืนยันที่เกี่ยวข้องจริงหรือไม่ ในขณะที่การประเมิน “มัลติโมดัล” แบบดั้งเดิมมักอยู่ในรูปแบบคำถามตอบสั้น และไม่สามารถครอบคลุมประสิทธิภาพของเอเจนต์ในการค้นหาแบบห่วงโซ่ยาวและการสังเคราะห์รายงานได้ MMDR-Bench มีเป้าหมายที่จะเชื่อมโยงสองด้านนี้เข้าด้วยกัน ทำให้ผลลัพธ์ของการวิจัยเชิงลึกแบบมัลติโมดัลสามารถถูกตรวจสอบทีละประโยคได้
02 MMDR-Bench คืออะไร: 140 งานระดับผู้เชี่ยวชาญ ครอบคลุม 19 สาขา
MMDR-Bench ประกอบด้วย 140 งานที่ออกแบบอย่างพิถีพิถันโดยผู้เชี่ยวชาญในสาขา ครอบคลุม 19 สาขาที่แตกต่างกัน แต่ละงานจะให้ชุดรวม “ภาพ-ข้อความ”: ระบบไม่เพียงแต่ต้องค้นหาเว็บไซต์ สรุปหลักฐาน แต่ยังต้องอธิบายและใช้ข้อเท็จจริงสำคัญจากภาพที่กำหนดเพื่อสนับสนุนข้อสรุปของรายงานด้วย
ผู้เขียนแบ่งงานออกเป็นสองสถานการณ์การใช้งาน:
- ประเภททั่วไป: โน้มเอียงไปทางสถานการณ์การใช้งานในชีวิตประจำวัน อินพุตมักเป็นภาพหน้าจอ อินเทอร์เฟซ ภาพที่มีสัญญาณรบกวนสูง มีจุดมุ่งหมายเพื่อตรวจสอบความเข้าใจที่มั่นคงและการเขียนที่ตรวจสอบได้ของระบบภายใต้ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์
- ประเภทวิจัย: โน้มเอียงไปทางสถานการณ์การวิเคราะห์วิจัย อินพุตมักเป็นหลักฐานภาพที่มีข้อมูลหนาแน่น เช่น กราฟ ตาราง แผนภาพเชิง示意 เน้นความสามารถในการอ่านภาพระดับละเอียดและการผสมผสานข้อมูลจากหลายแหล่ง
03 ประเมินอย่างไร: ไม่เน้นที่ “คำตอบเดียว” แต่เน้นที่ “สายโซ่หลักฐานและการสอดคล้องของกระบวนการ”
เพื่อแก้ไขปัญหาการประเมินที่ว่า “คำถามปลายเปิดไม่มีคำตอบมาตรฐาน” MMDR-Bench แบ่งขั้นตอนการประเมินออกเป็นไปป์ไลน์สามส่วน ประกอบด้วย 12 ตัวชี้วัดที่ระบุตำแหน่งได้ จุดสำคัญไม่ได้อยู่ที่ “ข้อสรุปถูกต้องเพียงหนึ่งเดียวหรือไม่” แต่อยู่ที่ “สายโซ่หลักฐานตั้งอยู่ได้หรือไม่”
(1) FLAE: การประเมินคุณภาพข้อความยาวที่อธิบายได้ (ตรวจสอบได้)
ข้อกำหนดของรายงานยาวแตกต่างกันไปตามงาน FLAE ใช้สูตรคุณลักษณะข้อความที่ทำซ้ำได้ (เช่น โครงสร้าง ความอ่านง่าย ความครอบคลุม ฯลฯ) ร่วมกับสัญญาณการตรวจสอบที่ปรับตามงาน หลีกเลี่ยง “การใช้ไม้บรรทัดเดียววัดรายงานทั้งหมด” ในขณะเดียวกันก็มั่นใจว่ากระบวนการให้คะแนนสามารถเล่นซ้ำและอธิบายได้
(2) TRACE: การตรวจสอบการสนับสนุนของข้อความยืนยัน-URL ทำให้การอ้างอิงไม่ใช่แค่การตกแต่ง
TRACE แยกรายงานออกเป็นข้อความยืนยันย่อย และจัดให้สอดคล้องกับ URL ที่อ้างอิง ตรวจสอบว่าเนื้อหา URL สนับสน่ง ขัดแย้ง หรืออนุมานเกินจริงข้อความยืนยันนั้นหรือไม่ จึงให้ตัวชี้วัดเช่น ความสอดคล้องของข้อความยืนยัน ความครอบคลุมหลักฐาน และความซื่อตรง
ที่สำคัญกว่านั้นคือ ได้นำ ความซื่อตรงของหลักฐานภาพ มาเป็นข้อจำกัดที่เข้มงวด: รายงานต้องปฏิบัติตามคำแนะนำภาพและข้อความที่ให้ในโจทย์อย่างเคร่งครัด ห้ามตอบโดยใช้ “ภาพหลอน” ในการวิเคราะห์โจทย์ เมื่อเกิดการระบุตัวตนผิด สร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่ในภาพ อ่านตัวเลขผิด ป้ายกำกับ หรือความสัมพันธ์การแมป ฯลฯ จะถูกหักคะแนนอย่างเคร่งครัด
(3) MOSAIC: จัดให้ประโยคที่ “ใช้ภาพ” สอดคล้องกับภาพเองทีละข้อ
ข้อผิดพลาดหลายอย่างไม่ได้แสดงใน URL แต่แสดงในความไม่สอดคล้องระหว่าง “ประโยคที่อ้างอิงภาพ” กับเนื้อหาจริงของภาพ MOSAIC แยกเฉพาะรายการที่เกี่ยวข้องกับมัลติโมดัลเหล่านี้ และใช้กฎการตรวจสอบที่แตกต่างกันตามประเภทต่างๆ เช่น กราฟ ภาพถ่าย แผนภาพเชิง示意 มีจุดมุ่งหมายเพื่อระบุตำแหน่งกรณีล้มเหลวที่ “ดูภาพผิด ใช้ภาพผิด อ้างอิงภาพแต่ไม่ได้อิงตามเนื้อหาภาพจริง”
การวิจัยไม่มีทางลัด การวิจัยเชิงลึกก็เช่นกัน—โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลไม่สมบูรณ์และหลักฐานไม่แน่นอน แทนที่จะพนันกับ “ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง” ครั้งเดียว ควรยึดมาตรฐานการวัดกับกระบวนการ: ทำให้ทุกขั้นตอนของการค้นหา การรวบรวมหลักฐาน การอ้างอิง และการให้เหตุผล สามารถถูกเล่นซ้ำ ตรวจสอบ และรับผิดชอบได้
04 ปรากฏการณ์ที่สังเกตพบ: การเขียนเก่ง ≠ หลักฐานเก่ง; ดูภาพเป็น ≠ อ้างอิงเป็น
ในการทดลองกับระบบ/โมเดลตัวแทนหลายตัว สามารถสังเกตเห็นการแบ่งแยกความสามารถที่ชัดเจนมาก:
- โมเดลบางตัวมีความสามารถในการเขียนและโครงสร้างที่แข็งแกร่ง แต่การจัดให้ข้อความยืนยันและ URL สอดคล้องกันหลวม มักเกิดกรณี “อ้างอิงมาก แต่สนับสนุนน้อย”
- โมเดลบางตัวสามารถดึงข้อมูลจากภาพได้ แต่ในกระบวนการสังเคราะห์ห่วงโซ่ยาวเกิดการเลื่อนของเอนทิตี ผูกหลักฐานกับวัตถุผิด
- ระบบบางระบบมีความครอบคลุมการค้นหาสูง แต่กลับผิดพลาดในรายละเอียดภาพ (เช่น ตัวเลขเล็กๆ ป้ายกำกับแกน หน่วย ความสัมพันธ์การแมป) ทำให้คะแนนความซื่อตรงภาพลดลงอย่างเห็นได้ชัด
ด้วยเหตุนี้ ความสามารถของโมเดลจึงไม่เพิ่มขึ้นเป็นเส้นตรงตามหมายเลขเวอร์ชัน โมเดลบางตัวสร้างเนื้อหาที่อ่านแล้วดู “เหมือนนักวิจัยที่เขียนเป็น” มากขึ้น แต่ยังคงเสียคะแนนในการจัดให้หลักฐานสอดคล้องและความซื่อตรงมัลติโมดัล—ในรายการจัดอันดับการประเมิน แม้ไม่ต้องดูรายละเอียดก็สามารถสังเกตเห็น จุดคอขวดสำคัญของการวิจัยเชิงลึก กำลังเปลี่ยนจาก “เขียนได้” เป็น “ถูกตรวจสอบได้”
05 ความหมายที่จริงจังยิ่งขึ้น: ให้สัญญาณที่ฝึกได้สำหรับการจัดให้เอเจนต์สอดคล้อง
ขั้นตอนต่อไปของการวิจัยเชิงลึก จุดแข่งขันไม่ได้อยู่ที่ใครเขียนได้คล้ายบทความวิจัยมากกว่า แต่อยู่ที่กระบวนการวิจัยของใครทนต่อการตรวจสอบได้มากกว่า
สิ่งที่ MMDR-Bench ทำ คือการกำหนด “ทนต่อการตรวจสอบได้” เป็นมาตรฐานที่เข้มงวด: ต้องการให้ทุกข้อความยืนยันสำคัญได้รับการสนับสนุนโดยหลักฐาน ทุกการอ้างอิงสามารถสืบย้อนกลับไปยังจุดสนับสนุนเฉพาะได้ ทุกครั้งที่ใช้ภาพสามารถจัดให้สอดคล้องกับข้อเท็จจริงที่สังเกตได้
สิ่งนี้จะเปลี่ยนวิธีการพัฒนาระบบโดยตรง—นักพัฒนาจะไม่เพียงปรับปรุงพรอมต์ตามความรู้สึกอีกต่อไป และจะไม่ถูกหลอกโดยรายงานที่ “ดูเหมือนเก่ง” แต่สามารถใช้รูปแบบความล้มเหลวที่ระบุตำแหน่งได้ เพื่อขับเคลื่อนการอัปเกรดโมเดลและสายโซ่เครื่องมือ
เมื่อการประเมินเริ่มรับผิดชอบต่อกระบวนการ การวิจัยเชิงลึกจึงเข้าสู่ยุคที่สามารถเป็นวิศวกรรมได้อย่างแท้จริง
ติดตาม “Whale栖” Mini Program เพื่อรับข่าวสาร AI ล่าสุด
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/22937