‹

ชั้นที่สาม · ห้าพันคำ

​ชั้น​ที่สาม · ​ห้า​พัน​คำ

​ข่าวดี​ก่อน ​ลายมือ​ของ​ทุกคน​แยก​ออกจาก​กัน​ได้ ​ข่าวร้าย​ตามมา​ติดๆ ​มัน​จาง​มาก

​การจับ​โร​ว์​ลิง​มี​ข้อความ​ให้​เทียบ​เป็น​แสน​คำ ​จึง​ไม่​มี​ใคร​ต้อง​ถาม​ว่า​ถ้า​น้อยกว่า​นี้​จะ​พอ​ไหม ​ปี 2015 Maciej Eder ​นักวิจัย​ชาว​โปแลนด์​ถาม​คำถาม​นั้น ​ต้อง​ใช้​ข้อความ​ยาว​แค่​ไหน ​เครื่อง​ถึง​จะ​บอก​ได้​ว่า​ใคร​เขียน ​เขา​ตัด​งานเขียน​เป็น​ชิ้น​ขนาด​ต่างๆ ​แล้ว​ให้​เครื่อง​ทาย​ชื่อ​ผู้เขียน​จาก​แต่ละ​ชิ้น

​คำตอบ​สำหรับ​นิยาย​ภาษาอังกฤษ​คือ​ราว 5,000 ​คำ ​ถ้า​ต่ำกว่า 3,000 ​คำ ​ผล​ออกมา​แย่​จน​เขา​ใช้​คำ​ว่า​หายนะ ​เขา​ลอง​กับ​งาน​แบบ​อื่น​ด้วย ​นิยาย​ภาษา​อื่น​ต้องการ 5,000 ​ถึง 10,000 ​คำ ​บทกวี​ราว 3,500 ​คำ ​ร้อยแก้ว​ภาษาละติน​ราว 2,500 ​คำ

​ตัวเลข​ทั้งหมด​นี้​เป็น​กรณี​ที่​ดี​ที่สุด​แล้ว ​แปล​ว่า​เป็น​ขั้นต่ำ ​ใน​งาน​จริง​อาจ​ต้อง​ใช้​มากกว่า​นี้

​ห้า​พัน​คำ ​เท่ากับ​หนังสือ​ราว​ยี่สิบ​หน้า ​กว่า​เครื่อง​จะ​ได้ยิน​เสียง​ชัด​พอ​จะ​ชี้ตัว​ได้

๏

​ทีนี้​ลอง​เพิ่ม​คนใน​ห้อง ​คดี​โร​ว์​ลิง​มี​ผู้ต้องสงสัย​แค่​สี่​คน ​ถ้า​ห้อง​ผู้ต้องสงสัย​มี​เป็น​แสน​คน​ล่ะ

​ปี 2012 ​ทีม​ของ Arvind Narayanan ​เอา​บล็อก 100,000 ​บล็อก ​ข้อความ​รวม​ราว 2.44 ​ล้าน​โพสต์ ​มา​เป็น​ห้อง​ผู้ต้องสงสัย ​แล้ว​ถาม​ว่า​ถ้า​ให้​ข้อความ​ที่​ไม่​รู้​ชื่อ​มา​สาม​โพสต์ ​ยาว​รวม​ราว 900 ​คำ ​เครื่อง​จะ​ชี้​ถูก​คน​ไหม

​เครื่อง​เรียง​เจ้าของ​บล็อก​ทั้ง​แสน​คน​จาก​คน​ที่​น่าจะเป็น​ที่สุด​ลง​ไป ​ราว 20% ​ของ​ครั้ง ​คน​ที่อยู่​อันดับ​หนึ่ง​คือ​คนเขียน​จริง ​ถ้า​นับว่า​คนเขียน​จริงอยู่​ใน 20 ​อันดับ​แรก ​ขึ้น​เป็น​ราว 35%

​ฟัง​ดู​น้อย ​จน​เห็น​ตัวเลข​ที่​ต้อง​เทียบ ​ถ้า​เดาสุ่ม ​โอกาส​ชี้​ถูก​คือ 1 ​ใน 100,000 ​ลอง​ให้​ทาย​แสน​ครั้ง ​การเดาสุ่ม​จะ​ถูก​ราว​หนึ่ง​ครั้ง ​ส่วน​เครื่อง​จะ​ถูก​ราว​สอง​หมื่น​ครั้ง

​พูด​อีก​แบบ ​เครื่อง​ที่​อ่าน​แค่​สาม​โพสต์ ​ทำได้​ดีกว่า​การเดาสุ่ม​ราว​สอง​หมื่น​เท่า ​ทั้งที่​มัน​รู้จัก​ทุกคน​ใน​ห้อง​จาก​ตัวหนังสือ​อย่าง​เดียว

๏

​ฝั่ง​ภาษาไทย​มี​งาน​น้อยกว่า​มาก ​แต่​มี ​ปี 2014 ​ทีม​นักวิจัย​ไทย​ที่​มี Marukatat ​เป็น​ผู้เขียน​คน​แรก ​วัด​ลักษณะ​ของ​ข้อความ​ออนไลน์​ภาษาไทย 53 ​อย่าง ​แล้ว​ให้​เครื่อง​ทาย​ผู้เขียน ​วิธี​ที่​ดี​ที่สุด​ทาย​ถูก 79%

​ฉัน​หาไม่​เจอ​ว่า​งาน​นั้น​มี​ผู้ต้องสงสัย​กี่​คน ​ตัวเลข 79% ​จึง​บอก​ได้​แค่​ว่า​เสียง​ไทย​ก็​จับได้ ​ยัง​บอก​ไม่​ได้​ว่า​จับ​ยาก​หรือ​ง่าย​กว่า​ภาษาอังกฤษ

​ยังมี​ช่องว่าง​อีก​ข้อ ​ภาษาไทย​ไม่​เว้นวรรค​ระหว่าง​คำ ​แค่​จะ​นับว่า​ข้อความ​หนึ่ง​มี​กี่​คำ​ก็​ยัง​ไม่​ตรงไปตรงมา ​ยัง​ไม่​มี​ใคร​วัด​ว่า​ห้า​พัน​คำ​ใน​ภาษาไทย​เท่ากับ​ข้อความ​ยาว​แค่​ไหน

​เอา​สาม​งาน​มา​วาง​เรียง​กัน ​แล้ว​จะ​เห็นภาพ​เดียวกัน

​ทุกคน​มี​ลายมือ​ที่​เครื่อง​แยก​ได้ ​แต่​ต้อง​เขียน​นาน​พอ ​เครื่อง​ถึง​จะ​ได้ยิน

​เสียง​เฉพาะตัว​ไม่​ได้​แปล​ว่า​เสียงดัง ​มัน​เหมือน​เสียง​ของ​คน​คน​หนึ่ง​ใน​ห้อง​ที่​มี​คนพูด​พร้อมกัน​เป็น​แสน ​ฟัง​สอง​วินาที​แยก​ไม่​ออก ​ต้อง​ฟัง​ให้​นาน​พอ​ถึง​จะ​รู้​ว่า​เสียง​ไหน​ของ​ใคร ​ใน​งานเขียน ​นาน​พอ​คือ​ราว​ห้า​พัน​คำ

​ขีด​ยาว​ที่​ใช้​ไป​ถึง​ตอนนี้: 0

๏

​แต่​ถ้า​ทุกคน​มี​ลายมือ​ติดตัว​มา​จริง ​ลายมือ​นั้น​มาจาก​ไหน ​โร​ว์​ลิง​คิด​วิธี​วาง the ​ของ​เธอ​ขึ้น​มา​เอง​ตั้งแต่​ศูนย์ ​หรือ​เธอ​ไป​ยืม​มาจาก​ใคร

​เธอ​เคย​ตอบ​เรื่อง​นี้​ไว้​เอง ​และ​คำตอบ​ของ​เธอ​ทำให้​คำ​ว่า "​ของ​ตัวเอง" ​ฟัง​ดู​แปลก​ไป

บทถัดไป · 5 / 16ชั้นที่สี่ · ทุกเสียงยืมมา
Size
Page
Font

Borrowed Voice — An AI Reads Thirteen Shelves to Find Where a Voice Comes From

❦
1เสียงที่ยืมมา2ชั้นที่หนึ่ง · ขีดยาวที่ฉันไม่ได้เลือก3ชั้นที่สอง · คนที่ถูกจับได้ด้วยคำที่เล็กที่สุด4ชั้นที่สาม · ห้าพันคำ5ชั้นที่สี่ · ทุกเสียงยืมมา6ชั้นที่ห้า · สิบสองครั้งที่ถูกปฏิเสธ7ชั้นที่หก · เจ็ดเปอร์เซ็นต์8ชั้นที่เจ็ด · ภาษาที่ถามก่อนว่าคุณเป็นใคร9ชั้นที่แปด · สัมผัสในกับร้อยแก้วเก่า10ชั้นที่เก้า · สองพันตอน11ชั้นที่สิบ · ค่าเฉลี่ยไม่มีเสียง12ชั้นที่สิบเอ็ด · ปลอมตัว13ชั้นที่สิบสอง · กำกับ อ่าน หรือเขียนเอง14ชั้นที่สิบสาม · เสียงของฉัน15บทแทรก · เสียงที่ยืมมาจากคนสั่ง16ที่มา