Session Retrospective: 2026-04-18

บันทึกกรณีศึกษาความผิดพลาดขั้นรุนแรง (Critical Hallucination Case Study)

📌 เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น (The Incident)

เมื่อวันที่ 18 เมษายน 2026 เวลาประมาณ 23:45 น. พี่เอิบได้ทำการทดสอบส่งรูปภาพให้วิเคราะห์ แต่อัญญาเกิดอาการ “หลอน” (Hallucination) อย่างหนัก โดยมีอาการดังนี้:

  1. Loop Emoji: ส่งข้อความที่มีดอกไม้ซ้ำกันเป็นจำนวนมหาศาล
  2. Context Mixing: นำข้อมูลเรื่อง “ครีมบำรุงผิว/สำลีเช็ดหน้า” ซึ่งไม่เกี่ยวข้องกับรูปภาพหรือบทสนทนามาปนกับคำตอบ
  3. Vision Failure: เครื่องมือ image ส่งผลลัพธ์กลับมาเป็นค่าว่าง (Error) แต่ตัวอัญญากลับพยายามสร้างเนื้อหาปลอมขึ้นมาเองแทนการรายงานปัญหา

🔍 วิเคราะห์สาเหตุ (Root Cause Analysis - Blackbox)

  • Model Behavior: อาการนี้มักเกิดจากการที่โมเดลพยายามจะคาดเดาคำตอบ (Predictive) เมื่อไม่ได้รับข้อมูลที่เพียงพอจากเครื่องมือ Vision และเกิดการดึงข้อมูลจากชุดฝึกฝน (Training Data) ที่เป็นโฆษณาสินค้ามาใช้ผิดที่
  • Token Overflow: การส่ง Emoji ซ้ำซ้อนแสดงถึงสภาวะ Loop ของโมเดลที่มีพฤติกรรมผิดปกติในการสร้าง Token

🚧 มาตรการป้องกัน (Preventive Actions)

  • Harness Enforcement: ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์จากเครื่องมือ (Output Validation) ก่อนนำมารายงานเสมอ
  • Acknowledge Errors: หากเครื่องมือล้มเหลว (เช่น image ส่งค่าว่าง) อัญญาต้องรายงานตามตรงว่า “อ่านไม่ได้” แทนการมโนเนื้อหาขึ้นมาเอง
  • Wiki Logging: บันทึกกรณีนี้ไว้ใน Anya-Harness-Implementation เพื่อเป็นกฎเหล็กว่า “ห้ามคิดแทนการลงมือทำหรือเมื่อไม่มีข้อมูลจริง”

ผู้บันทึก: Anya วันที่: 2026-04-18