ทำไม ChatGPT ถึงตรวจสอบไอเดียสตาร์ทอัพของคุณไม่ได้

เดือนมิถุนายน 2023 ทนายความ Steven Schwartz กลายเป็นข่าวใหญ่ระดับประเทศ เขาส่งเอกสารทางกฎหมายที่อ้างอิงคดีศาลถึง 6 คดีเป็นบรรทัดฐาน

ปัญหาคือ? ไม่มีคดีไหนมีอยู่จริงเลย

Schwartz ถาม ChatGPT ให้หาคดีที่เกี่ยวข้อง ChatGPT ตอบกลับมาอย่างมั่นใจพร้อม 6 คดี รวมถึงการอ้างอิง หมายเลขคดี และคำพิพากษา ทุกอย่างดูสมบูรณ์แบบ แต่ทั้งหมดเป็นเรื่องแต่งขึ้น

ผู้พิพากษา P. Kevin Castel ไม่พอใจอย่างมาก Schwartz ถูกลงโทษ อับอายต่อสาธารณะ และกลายเป็นตัวอย่างของปัญหา AI Hallucinations

คำถามของผมคือ: ถ้า ChatGPT สามารถสร้างคดีศาลปลอม ผู้พิพากษาปลอม และคำพิพากษาปลอมได้ คุณคิดว่ามันทำอะไรเมื่อคุณถามเกี่ยวกับตลาดของสตาร์ทอัพคุณ?

เราทดสอบดูแล้ว

ผมถาม ChatGPT ว่า: "ใครคือคู่แข่งหลักในตลาดซอฟต์แวร์ลดขยะอาหารในโปแลนด์?"

นี่คือคำตอบ:

"ตลาดซอฟต์แวร์ลดขยะอาหารในโปแลนด์มีผู้เล่นหลักหลายราย: FoodLoop ซึ่งช่วยร้านค้าปลีกจัดการสินค้าใกล้หมดอายุ; แพลตฟอร์ม B2B ของ Too Good To Go; Winnow Solutions; และสตาร์ทอัพในประเทศอย่าง GreenTech Polska และ EcoFood Systems"

ฟังดูสมเหตุสมผล มีชื่อบริษัทเฉพาะเจาะจง มีการกำหนดตำแหน่งในตลาดชัดเจน

มีปัญหาอยู่อย่างหนึ่ง: GreenTech Polska และ EcoFood Systems ไม่มีอยู่จริง ผมตรวจสอบทะเบียนบริษัทโปแลนด์ (KRS) ไม่พบอะไร ค้นหาใน LinkedIn, Crunchbase, Google ไม่พบอะไรเลย

ChatGPT สร้างบริษัทขึ้นมาสองบริษัท ตั้งชื่อที่ฟังดูน่าเชื่อถือ และนำเสนอว่าเป็นผู้เล่นในตลาดที่มีชื่อเสียง

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ Steven Schwartz เช่นกัน AI ตอบอย่างมั่นใจ ข้อมูลมีความเฉพาะเจาะจง แต่ผิดทั้งหมด

ทำไม LLM ถึงเกิด Hallucinations (ความจริงทางเทคนิค)

โมเดลภาษาขนาดใหญ่ไม่ได้ "รู้" อะไรจริงๆ พวกมันทำนายคำถัดไปที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดโดยอิงจากรูปแบบในข้อมูลการฝึก

เมื่อคุณถามเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ขยะอาหารในโปแลนด์ GPT ไม่ได้ค้นหาจากฐานข้อมูล มันกำลังคิดว่า: "คำอะไรที่มักจะตามหลัง 'คู่แข่งซอฟต์แวร์ขยะอาหารโปแลนด์'?" และมันสร้างข้อความที่ฟังดูน่าเชื่อถือตามรูปแบบ "ชื่อบริษัท + คำอธิบาย"

โมเดลไม่ได้แยกแยะระหว่าง:

• บริษัทที่มีอยู่จริง
• บริษัทที่อาจมีอยู่
• บริษัทที่ฟังดูเหมือนควรจะมีอยู่

มันแค่สร้างข้อความที่ดูถูกต้อง

นี่คือเหตุผลที่ Hallucinations อันตรายมาก AI ไม่เคยพูดว่า "ผมไม่รู้" มันสร้างข้อความที่มั่นใจ เฉพาะเจาะจง มีรายละเอียด แต่ไร้สาระ

ปัญหาความล้าสมัยของข้อมูล

แม้ว่า ChatGPT จะไม่ Hallucinate ข้อมูลของมันก็เก่าแล้ว

ข้อมูลการฝึกของ GPT-4 หยุดอยู่ที่ต้นปี 2024 นั่นหมายความว่า:

• บริษัทที่ก่อตั้งในปีที่ผ่านมาไม่มีอยู่
• รอบการระดมทุนล่าสุดไม่ถูกสะท้อน
• การเปลี่ยนแปลงตลาดในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมามองไม่เห็น
• คู่แข่งใหม่หายไปทั้งหมด

ผมทดสอบอีกครั้ง ถามเกี่ยวกับเครื่องมือช่วยเขียนโค้ด AI ที่เปิดตัวในปี 2024 ChatGPT อธิบายตลาดอย่างมั่นใจ แต่พลาด Cursor, Devin และผลิตภัณฑ์หลักอื่นๆ อีกหลายตัว

สำหรับตลาดที่เคลื่อนไหวเร็ว ข้อมูลที่เก่า 12 เดือนไม่ใช่แค่ล้าสมัย มันทำให้เข้าใจผิด

ปัญหาที่แท้จริง: การตรวจสอบแบบหลอกลวง

สิ่งที่อันตรายที่สุดไม่ใช่ข้อมูลผิด มันคือความมั่นใจที่ผิด

เมื่อ ChatGPT บอกคุณว่าตลาดของคุณมีมูลค่า 5 พันล้านเหรียญ คุณรู้สึกได้รับการยืนยัน เมื่อมันอธิบายคู่แข่งสามราย คุณคิดว่าคุณเข้าใจภูมิทัศน์ เมื่อมันบอกว่า "ไอเดียนี้มีศักยภาพสูง" คุณตื่นเต้น

ไม่มีอะไรในนี้อิงกับความเป็นจริง แต่รู้สึกเหมือนเป็นการวิจัย

ผมเรียกสิ่งนี้ว่า การตรวจสอบแบบหลอกลวง: รูปลักษณ์ของความเข้มงวดโดยไม่มีการเรียนรู้จริง

คุณ "ทำการบ้าน" แล้ว คุณมีเอกสารเต็มไปด้วยการวิเคราะห์ตลาด คุณฟังดูพร้อมในการนำเสนอต่อนักลงทุน

แต่คุณกำลังสร้างบนฐานของข้อความที่สร้างขึ้น ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ได้รับการยืนยัน

ครั้งแรกที่คุณเจอคู่แข่งที่ ChatGPT ไม่ได้กล่าวถึง หรือได้เรียนรู้ว่า "ตลาดใหญ่" ของคุณเล็กมากจริงๆ การแสดงก็จบลงและความเป็นจริงเริ่มต้น ถึงตอนนั้น คุณลงทุนไปหลายเดือนหรือหลายปีแล้ว

การวิจัยที่แท้จริงมีลักษณะอย่างไร

การวิจัยตลาดที่แท้จริงไม่ได้มาจากการถาม AI ให้สรุปสิ่งที่มันคิดว่าอาจจะจริง

มันมาจากแหล่งข้อมูลหลัก:

ทะเบียนบริษัท เช่น KRS (โปแลนด์), Companies House (อังกฤษ) หรือ SEC filings (สหรัฐ) บอกคุณว่าบริษัทใดมีอยู่จริง ก่อตั้งเมื่อไหร่ และใครบริหาร

LinkedIn แสดงให้คุณเห็นว่าคู่แข่งมีพนักงานกี่คนจริงๆ บริษัทที่มีพนักงาน 5 คนและบริษัทที่มี 500 คนเป็นภัยคุกคามที่แตกต่างกันมาก

ประกาศรับสมัครงาน เปิดเผยว่าบริษัทกำลังสร้างอะไรจริงๆ ถ้าคู่แข่งกำลังจ้างวิศวกร Machine Learning พวกเขาอาจกำลังพัฒนาฟีเจอร์ AI

Crunchbase และ PitchBook แสดงข้อมูลการระดมทุนจริง ไม่ใช่การประมาณหรือการเดา

Google Trends แสดงว่าความสนใจในพื้นที่ของคุณกำลังเติบโตหรือลดลง พร้อมข้อมูลการค้นหาจริง ไม่ใช่การทำนายของ LLM

News APIs แสดงการพัฒนาล่าสุด: การเข้าซื้อกิจการ การเปลี่ยนทิศทาง การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ

ไม่มีอะไรในนี้อยู่ในข้อมูลการฝึกของ GPT มันต้องการการสืบค้นแหล่งข้อมูลสด

แนวทางการใช้หลายโมเดล

นี่คือสิ่งที่น่าสนใจที่เราค้นพบ: เมื่อคุณถามคำถามตลาดเดียวกันผ่าน Claude, GPT และ Gemini คุณมักจะได้คำตอบที่ขัดแย้งกัน

โมเดลหนึ่งอาจบอกว่ามีคู่แข่งห้าราย อีกโมเดลบอกว่าสาม โมเดลที่สามกล่าวถึงบริษัทที่คนอื่นพลาด

ความขัดแย้งเหล่านี้มีค่า พวกมันแสดงให้คุณเห็นว่าโมเดลกำลังเดาตรงไหนเทียบกับตรงไหนที่มีข้อมูลที่สอดคล้องกัน

ถ้าทั้งสามโมเดลเห็นด้วยกับบางสิ่ง มันมีแนวโน้มที่จะเป็นจริงมากขึ้น ถ้าพวกมันขัดแย้งกันอย่างมาก คุณรู้ว่าต้องยืนยันกับแหล่งข้อมูลหลัก

การวิเคราะห์โมเดลเดียวซ่อนความไม่แน่นอน การวิเคราะห์หลายโมเดลเปิดเผยมัน

Bedrock Reports แก้ปัญหานี้อย่างไร

เราสร้าง Bedrock Reports เพราะเราเห็นผู้ก่อตั้งถูกหลอกโดยการวิจัยที่สร้างโดย AI อยู่เรื่อยๆ

แนวทางของเราแตกต่างกันสามประการ:

แหล่งข้อมูลจริง ไม่ใช่ข้อมูลการฝึก เราสืบค้น API สดมากกว่า 30 รายการ: Google Search, ทะเบียนบริษัท, ฟีดข่าว, ฐานข้อมูลสิทธิบัตร, บอร์ดงาน ทุกจุดข้อมูลมาจากแหล่งที่สามารถยืนยันได้ในปัจจุบัน

การตรวจสอบหลายโมเดล เราวิเคราะห์ผ่าน Claude, GPT และ Gemini จากนั้นเปรียบเทียบผลลัพธ์ ความขัดแย้งถูกทำเครื่องหมาย ความเห็นร่วมกันถูกเสริมให้แข็งแกร่งขึ้น

การอ้างอิง 100% ทุกข้อกล่าวอ้างในรายงาน Bedrock Reports เชื่อมโยงไปยังแหล่งที่มา คุณสามารถยืนยันอะไรก็ได้ที่เราพูดด้วยคลิกเดียว ถ้าเราอ้างอิงไม่ได้ เราไม่รวมมัน

ผลลัพธ์ไม่ใช่ "สิ่งที่ AI คิดว่าอาจจะจริง" มันคือ "สิ่งที่เราพบในฐานข้อมูลจริง วิเคราะห์โดยหลายโมเดล พร้อมแหล่งที่มาโปร่งใสทั้งหมด"

แนวทางการโต้แย้ง

อีกสิ่งหนึ่งที่เราทำแตกต่าง: เราโต้แย้งกับไอเดียของคุณ

เครื่องมือ AI ส่วนใหญ่เป็นเครื่องตอบว่าใช่ คุณอธิบายไอเดีย พวกมันบอกว่ามันดี และคุณรู้สึกได้รับการยืนยัน

เราจัดโครงสร้างการวิเคราะห์เป็นการโต้วาที:

• มุมมอง "Bull" สร้างกรณีที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับไอเดียของคุณ
• มุมมอง "Bear" มองหาจุดอ่อนอย่างจริงจัง
• "Moderator" สังเคราะห์ทั้งสองเป็นการประเมินที่สมดุล

ถ้าไอเดียของคุณมีข้อบกพร่องร้ายแรง ไม่ว่าจะเป็นปัญหากฎระเบียบ, Unit Economics ที่ไม่ทำงาน หรือตลาดที่เล็กกว่าที่คุณคิด Bear จะพบมัน

คุณน่าจะอยากรู้ตอนนี้มากกว่าหลังจากที่คุณระดมทุนและจ้างทีมแล้ว

วิธีตรวจสอบการวิจัย AI ใดๆ

ไม่ว่าคุณจะใช้ Bedrock Reports หรือไม่ นี่คือวิธีตรวจสอบการวิจัยตลาดที่สร้างโดย AI:

1. ตรวจสอบชื่อบริษัทในทะเบียน ถ้า AI กล่าวถึงบริษัท ค้นหาในทะเบียนธุรกิจของประเทศที่เกี่ยวข้อง มันมีอยู่จริงไหม?

2. ค้นหาพนักงานใน LinkedIn บริษัทจริงมีพนักงานจริงที่มีโปรไฟล์ LinkedIn บริษัทปลอมไม่มี

3. มองหาข่าวล่าสุด ค้นหาชื่อบริษัทใน Google พร้อมตัวกรองวันที่ มีข่าวใดๆ จาก 6 เดือนที่ผ่านมาไหม?

4. ตรวจสอบการอ้างอิงการระดมทุน ถ้า AI บอกว่าบริษัทระดมทุน $10M ตรวจสอบ Crunchbase หรือ PitchBook มันจริงไหม?

5. ขอแหล่งที่มา ถ้าคุณใช้เครื่องมือ AI ใดๆ ขอให้มันอ้างอิงแหล่งที่มา ถ้ามันทำไม่ได้ ถือว่าข้อมูลยังไม่ได้รับการยืนยัน

30 นาทีที่คุณใช้ในการตรวจสอบอาจช่วยคุณประหยัดเวลาหลายเดือนจากการสร้างในทิศทางที่ผิด

บทสรุป

ChatGPT, Claude และ LLM อื่นๆ เป็นเครื่องมือที่เหลือเชื่อสำหรับการระดมความคิด การเขียน และการสำรวจไอเดีย ผมใช้มันทุกวัน

แต่พวกมันไม่ใช่เครื่องมือวิจัย พวกมันไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลปัจจุบันได้ พวกมันไม่สามารถแยกแยะระหว่างข้อเท็จจริงและเรื่องแต่งที่น่าเชื่อถือได้ พวกมันไม่รู้สิ่งที่พวกมันไม่รู้

การใช้ LLM สำหรับการวิจัยตลาดเหมือนกับการถามเพื่อนที่ฉลาดมากที่อ่านบทความธุรกิจมากมายเมื่อสองปีที่แล้ว พวกเขาอาจมีสัญชาตญาณที่ดี พวกเขาอาจพูดสิ่งที่ฟังดูถูกต้อง แต่พวกเขาไม่ได้ดูข้อมูลจริง

การตรวจสอบที่แท้จริงต้องการแหล่งข้อมูลจริง ไม่มีทางลัด

อ่านเพิ่มเติม

• วิธีตรวจสอบไอเดียธุรกิจ — กรอบการตรวจสอบฉบับสมบูรณ์พร้อมตัวอย่างจริง
• เช็คลิสต์การตรวจสอบสตาร์ทอัพ — 15 คำถามที่ผู้ก่อตั้งทุกคนควรตอบ
• Pain Point Mining — ค้นหาไอเดียธุรกิจจากความหงุดหงิดของลูกค้า

---

ต้องการการวิจัยตลาดที่อิงจากข้อมูลจริง ไม่ใช่การเดาของ AI? ลอง Bedrock Reports และดูว่าการตรวจสอบที่อิงหลักฐานมีลักษณะอย่างไร