Dario Amodei คือใคร เปิดปูมหลังชายผู้อยู่เบื้องหลัง GPT-2, GPT-3 และ Claude

หากจุดเริ่มต้นของการที่คนทั้งโลกรู้จักและสนใจ AI มาจากชื่อของ Sam Altman ผู้เปรียบเสมือนใบหน้าและแรงขับเคลื่อนทางการตลาดที่ทำให้ ChatGPT กลายเป็นปรากฏการณ์ระดับโลก... ชื่อของ Dario Amodei ก็คือ ผู้วางรากฐานและโครงสร้างเหล่านั้นขึ้นมาด้วยมือของเขาเอง

โดยเฉพาะในสัปดาห์นี้ (กุมภาพันธ์ 2026) ชื่อของเขากลับมาร้อนระอุขึ้นหน้า 1 ข่าวเทคโนโลยีทั่วโลกอีกครั้ง เมื่อเขากลายเป็นแม่ทัพใหญ่ที่เปิดศึก 2 ด้าน ได้แก่

Anthropic ออกมาแฉว่า AI ของจีนอย่าง DeepSeek, MiniMax และ Moonshot AI ได้ทำการละเมิดข้อตกลงอย่างร้ายแรง โดยการสร้างบัญชีปลอมกว่า 24,000 บัญชีเพื่อดูดวิชา จากโมเดล Claude ไปฝึกฝน AI ของตนเองกว่า 16 ล้านครั้ง ซึ่ง Dario ชี้ว่านี่ไม่ใช่แค่เรื่องธุรกิจ แต่เป็นความเสี่ยงต่อความมั่นคงของสหรัฐฯ และเป็นการตอกย้ำว่ามาตรการควบคุมการส่งออกชิปของสหรัฐฯ นั้นมาถูกทางแล้ว

นอกจากนี้ ชื่อของเขายังกลายเป็นไวรัลในโลกการเงิน เมื่อมีกระแสข่าวว่าความอัจฉริยะของ Claude ในการจัดการรหัสคอมพิวเตอร์โบราณอย่าง COBOL กำลังเข้าไปสั่นคลอนอาณาจักรยักษ์ใหญ่อย่าง IBM จนทำให้มูลค่าตลาดหายไปมหาศาล ตอกย้ำภาพลักษณ์ของ Dario ในฐานะชายผู้ที่การขยับตัวเพียงนิดเดียว ก็สามารถเปลี่ยนทิศทางของอุตสาหกรรมโลกได้

*COBOL คือภาษาโปรแกรมเก่าที่ระบบธนาคารและองค์กรใหญ่ยังใช้กันมาก ซึ่ง IBM ดูแลอยู่ หมายความว่าถ้า AI จัดการโค้ด COBOL ได้ง่ายขึ้น ก็อาจกระทบรายได้ส่วนที่ IBM ดูแลระบบเหล่านี้ ทำให้นักลงทุนกังวล

คำถามสำคัญที่หลาย ๆ คนยังสงสัยในตัวผู้ชายคนนี้คือ 

    เขาคือใคร มาจากไหน และทำไมถึงเก่งได้ขนาดนี้

Dario Amodei คือใคร ?

1983 - 2005 เด็กชายผู้มองโลกผ่านสมการ

Dario Amodei เกิดในปี 1983 ณ เมืองซานฟรานซิสโก ในครอบครัวที่มีพ่อเป็นช่างฝีมือเครื่องหนังชาวอิตาลี-อเมริกัน และแม่เป็นผู้จัดการโครงการห้องสมุด เขาไม่ใช่เด็กที่อยากรวยแบบมหาเศรษฐี แต่เป็นเด็กที่อยากเข้าใจโลกในแบบที่มันเป็นจริง ๆ

เขาฉายแววอัจฉริยะด้วยการเป็นตัวแทนสหรัฐฯ ไปแข่งฟิสิกส์โอลิมปิกในปี 2000 หลังจากจบมัธยมจาก Lowell High School เขาได้เข้าศึกษาต่อที่ Caltech ก่อนจะย้ายไปสำเร็จการศึกษาปริญญาตรีด้านฟิสิกส์จาก Stanford University สำหรับ Dario ฟิสิกส์ไม่ใช่แค่เรื่องของแรงหรือมวล แต่เป็นภาษาที่ใช้อธิบายความจริงทุกอย่างบนโลก

2006 - 2011 จุดเปลี่ยนและความซับซ้อนของชีวิต

หลังจบจาก Stanford เขาเดินทางต่อไปยัง Princeton University เพื่อคว้าปริญญาเอกในสาขาชีวฟิสิกส์ ในช่วงเวลานี้เองที่เหตุการณ์ส่วนตัวจากการเสียชีวิตของพ่อด้วยโรคหายาก ได้กลายเป็นแรงผลักดันให้เขาสนใจเรื่องกลไกของสมองและชีววิทยามากขึ้น

เขาใช้เวลาในฐานะ Postdoc (ผู้ที่สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอกแล้ว และทำงานวิจัยแบบเต็มเวลา) ที่คณะแพทยศาสตร์ Stanford เพื่อนำ Machine Learning มาวิเคราะห์ข้อมูลทางชีวแพทย์ นี่คือจุดเริ่มต้นที่เขาเปลี่ยนจากการมองอนุภาคฟิสิกส์ มามองโครงข่ายประสาททั้งในมนุษย์และเครื่องจักร

2012 - 2016 ช่วงเวลาแห่งการเก็บวิชาในยักษ์ใหญ่

หากเปรียบช่วงเวลาหลังจบปริญญาเอกคือการออกท่องโลกกว้างเพื่อสะสมประสบการณ์ Dario Amodei ในวัยเกือบ 30 ปี ไม่ได้เลือกเส้นทางที่โรยด้วยกลีบกุหลาบในสายวิชาการเพียงอย่างเดียว แต่เขาเลือกที่จะกระโดดเข้าไปอยู่ในศูนย์กลางของพายุเทคโนโลยีที่กำลังจะเปลี่ยนโลก

• พฤษภาคม 2013 - ธันวาคม 2014 ระยะเวลา 1 ปี 8 เดือน ที่ Skyline Targeted Proteomics จุดเริ่มต้นอาชีพของเขาดูจะถ่อมตัวกว่าที่ใครคิด Dario เริ่มต้นจากการเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์พาร์ทไทม์ (Part-time Software Developer) ที่ Skyline Targeted Proteomics Environment แต่เชื่อไหมว่านี่คือจุดบรรจบระหว่างความรู้ด้านฟิสิกส์และชีวฟิสิกส์ที่เขาจบปริญญาหลังจากมหาวิทยาลัย Princeton ที่นี่เขามีโอกาสได้ใช้ทักษะการเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างเครื่องมือวิเคราะห์โปรตีน ซึ่งเป็นการฝึกฝนให้เขารู้วิธีจัดการกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงในเชิงโครงสร้าง ซึ่งต่อมากลายเป็นพื้นฐานสำคัญในการจัดการข้อมูลมหาศาลของ AI
• พฤศจิกายน 2014 - ตุลาคม 2015 ระยะเวลา 1 ปี ที่ Baidu, Inc. สถานที่ต่อมาที่ Dario ร่วมงานในตำแหน่ง Research Scientist ณ เมืองซันนีเวล ที่นี่เขาได้ร่วมงานกับ Andrew Ng (ปรมาจารย์ด้าน AI) และทีมวิศวกรหัวกะทิเพื่อแก้ปัญหายาก ๆ ในด้าน Deep Learning และ AI ผลงานที่น่าทึ่งของเขาในช่วงนี้คือ
  • Deep Speech 2 เขาเป็นหัวใจหลักในการทำวิจัยด้าน Machine Learning สำหรับ Deep Speech 2 ซึ่งได้รับการจัดอันดับโดย MIT Technology Review ให้เป็น 1 ใน 10 นวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าที่สุดในปี 2016
  • การปฏิวัติการจดจำเสียง เขาออกแบบและวางระบบ Neural Network ที่ช่วยลดอัตราความผิดพลาดของคำ (Word Error Rate - WER) ได้ถึง 35% สำหรับระบบเสียงภาษาอังกฤษ และ 15% สำหรับภาษาจีน
  • เขาทำให้ตัวถอดรหัส (Decoder) ทำงานเร็วขึ้นถึง 10 เท่า ทั้งในภาษาจีนและอังกฤษ รวมถึงเพิ่มความเร็วในการเทรนระบบภาษาจีนอีก 27% และลดการใช้หน่วยความจำลงได้ถึง 50%
• ตุลาคม 2015 - กรกฎาคม 2016 ระยะเวลา 10 เดือน ที่ Google Brain ในตำแหน่ง นักวิจัยอาวุโส (Senior Research Scientist) งานหลักของเขาคือการเป็นนักวิจัยด้าน Deep Learning เพื่อขยายขีดความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียมให้ฉลาดและซับซ้อนขึ้นไปอีกขั้น สิ่งที่ทำให้เขาโดดเด่นกว่านักวิจัยคนอื่นใน Google Brain คือเขาไม่ได้มองแค่เรื่องความเก่งของ AI เท่านั้น แต่เขาเริ่มทุ่มเทให้กับการศึกษาเรื่องความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของระบบ AI

2016 - 2020 ยุคทองที่ OpenAI และการค้นพบกฎเหล็ก

หากปี 2012-2016 คือช่วงเวลาของการสะสมอาวุธในยักษ์ใหญ่อย่าง Google และ Baidu ปี 2016 คือจุดเริ่มต้นที่ Dario Amodei ก้าวเข้าสู่พื้นที่ที่ไม่มีใครเคยไปถึง เขาคือหนึ่งในพนักงานยุคบุกเบิกของ OpenAI องค์กรที่ในตอนนั้นยังมีสถานะเป็นเพียงห้องแล็บวิจัยไม่แสวงหาผลกำไรที่เต็มไปด้วยอุดมการณ์

• จากผู้ดูแลความปลอดภัย สู่แม่ทัพใหญ่ฝ่ายวิจัย 
  • Dario เริ่มต้นที่ OpenAI ในตำแหน่ง Team Lead for AI Safety (กรกฎาคม 2016 - กันยายน 2018) งานของเขาในตอนนั้นเหมือนการสร้างเข็มทิศจริยธรรมให้กับเครื่องจักร เขาเป็นหัวหอกในการวิจัยเรื่องการทำให้ระบบ AI สามารถตีความได้ และการฝังค่านิยมของมนุษย์ลงไปในโค้ด
  • ต่อมาเขาขยับขึ้นเป็น Research Director (กันยายน 2018 - ธันวาคม 2019)และก้าวสู่จุดสูงสุดในฐานะ Vice President of Research (ธันวาคม 2019 - ธันวาคม 2020) ในบทบาทนี้ Dario คือ สถาปนิกผู้วางโรดแมปการวิจัยประจำปีและกำหนดทิศทางทั้งหมดของ OpenAI
• ผู้สร้างตำนาน GPT-2 และ GPT-3 ภายใต้การนำของเขา Dario คือแม่ทัพที่กุมบังเหียนทีมวิจัยในการสร้าง GPT-2 และ GPT-3 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ทำให้โลกต้องตะลึงกับความสามารถในการเขียนบทความ แต่งกลอน หรือแม้แต่เขียนโปรแกรม เขายังเป็นผู้ร่วมคิดค้นเทคนิค Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) หรือการเรียนรู้จากคำแนะนำของมนุษย์ ซึ่งเป็นกุญแจดอกสำคัญที่ทำให้ AI คุยกับคนรู้เรื่องและมีเหตุมีผลอย่างที่เราเห็นใน ChatGPT ทุกวันนี้
• การค้นพบ Scaling Laws (2020) คือสูตรลับที่เปลี่ยนโลก สิ่งที่ทำให้ Dario Amodei กลายเป็นตำนานที่ยังมีชีวิตในหมู่ผู้สร้าง AI คือการเขียนงานวิจัยระดับคัมภีร์ที่ชื่อว่า Scaling Laws for Neural Language Models ในปี 2020 ก่อนหน้านี้ การสร้าง AI ที่ฉลาดขึ้นเเหมือนการเสี่ยงดวง แต่ Dario และทีมงานได้เปลี่ยนมันให้กลายเป็นวิทยาศาสตร์ที่ทำนายได้ เขาค้นพบว่าเราสามารถทำนายประสิทธิภาพของ AI ได้ล่วงหน้าผ่าน 3 ปัจจัยหลักที่ต้องเติบโตไปพร้อมกัน ได้แก่
  • พลังประมวลผล (Compute) ปริมาณพลังงานและชิปประมวลผลที่ใช้ในการเทรน
  • ปริมาณข้อมูล (Data) จำนวนตัวอักษรและองค์ความรู้ที่ป้อนให้ AI เรียนรู้
  • ขนาดของโมเดล (Parameters) จำนวนจุดเชื่อมต่อหรือเซลล์ประสาทเทียมภายในโครงสร้างโมเดล 
  • ทฤษฎีนี้ยืนยันว่า หากเราทุ่มทรัพยากรลงไปในสัดส่วนที่ถูกต้อง เราจะสามารถสร้างสมองกลที่ฉลาดล้ำเลิศได้จริง การค้นพบนี้เองที่กระตุ้นให้เกิดสงครามชิป และการแข่งกันสร้าง Supercomputer ไปทั่วโลก เพราะทุกคนรู้แล้วว่าความฉลาดซื้อได้ด้วยทรัพยากร

จุดแตกหัก เมื่ออุดมการณ์สวนทางกับธุรกิจ

เมื่อทฤษฎี Scaling Laws พิสูจน์แล้วว่ายิ่งใหญ่และทำเงินได้มหาศาล OpenAI เริ่มเปลี่ยนทิศทางจากการเป็นแล็บวิจัยที่โปร่งใส ไปสู่การรับเงินลงทุนจากยักษ์ใหญ่ นั่นคือ Microsoft และเร่งรีบพัฒนาเพื่อการพาณิชย์

สำหรับ Dario ที่เริ่มต้นเส้นทางจากความกังวลเรื่อง AI Safety มาโดยตลอด เขามองว่าการเร่งรีบโดยละเลยการควบคุมความปลอดภัยคือความเสี่ยงต่อมนุษยชาติ เขาเชื่อว่า AI ที่ฉลาดล้ำเลิศระดับนี้ หากไม่มีรัฐธรรมนูญ หรือระบบควบคุมที่แน่นหนาพอ มันอาจกลายเป็นสิ่งที่สร้างความเสียหายอย่างประเมินค่าไม่ได้

ในเดือนธันวาคม 2020 เขาจึงตัดสินใจลาออกจากตำแหน่ง VP of Research พร้อมกับน้องสาวและทีมงานกะทิกว่า 10 คน เพื่อไปสร้างทางเลือกใหม่ที่โลกต้องการ นั่นคือ Anthropic

พวกเขาเริ่มต้นใหม่ในฐานะ Public Benefit Corporation" (บริษัทเพื่อประโยชน์สาธารณะ) โดยมีเป้าหมายเดียวคือการสร้าง AI ที่ฉลาดที่สุดภายใต้เงื่อนไขว่ามันต้องปลอดภัยและตีความได้เป็นอันดับหนึ่ง

การลาออกครั้งนั้นนำมาซึ่งการแข่งขันที่รุนแรงที่สุดในยุคปัจจุบัน ความเป็นคู่แข่งระหว่าง Dario และ Sam Altman นั้นเข้มข้นจนคนทั้งโลกสัมผัสได้

แม้แต่ในปี 2026 ที่ทั้งคู่ต้องนั่งร่วมโต๊ะเดียวกันในงานระดับโลกอย่าง India AI Impact Summit กระแสข่าวที่ว่าทั้งคู่ไม่ยอมจับมือกันก็กลายเป็นเครื่องยืนยันว่าอุดมการณ์ที่สวนทางกันในวันนั้น ได้กลายเป็นกำแพงสูงชันที่ยากจะทำลายในวันนี้