“ช่วยหาแนวทางทำกำไรที่คนอื่นไม่เคยนึกถึง” พอถาม AI ก็ได้คำตอบเป็นชุด ทั้งการประมูลหลักประกัน การรอไถ่ถอน สินทรัพย์ค้างอยู่ในบริการที่กำลังปิด เส้นทางฝากเข้าเว็บเทรด สิทธิเรียกร้องขององค์กรที่ยุบตัว และโทเคนที่แทนสินทรัพย์หลายชนิด
ฟังดูเหมือนแผนที่ขุมทรัพย์ แต่มีคำถามคาใจว่า ในเมื่อมนุษย์ยังนึกไม่ออก ทำไมแค่บอก AI ว่า “คิดให้สร้างสรรค์กว่านี้” มันถึงจะนึกออก?
ถ้าบอกซ้ำร้อยครั้ง วันหนึ่ง AI อาจเสนอให้ไถ่ถอนเชื้อเพลิงยานอวกาศผ่านบล็อกเชน ฟังสนุก แล้วกำไรอยู่ตรงไหน?
แนวทางที่ใช้งานได้มากกว่าคือ ใช้ความคิดสร้างสรรค์เพื่อขยายพื้นที่ค้นหา แต่ให้ราคาจริง เงื่อนไขการไถ่ถอน และสิทธิทางกฎหมายเป็นตัวคัดเลือกสิ่งที่ต้องตรวจสอบ
ทำไมไอเดียใหม่ของ AI ถึงคล้ายกันอยู่ดี
โมเดลภาษามักให้คำตอบที่คุ้นเคย งานวิจัย ICML ปี 2026 เสนอวิธี Verbalized Sampling ให้โมเดลแสดงคำตอบหลายแบบพร้อมความน่าจะเป็น ในโจทย์งานเขียนเชิงสร้างสรรค์ ความหลากหลายของคำตอบเพิ่มเป็น 1.6–2.1 เท่าของการสั่งตรง ๆ ตัวเลขนี้ไม่ใช่ผลตอบแทนจากการเทรด [1]
งานวิจัยฉบับก่อนตีพิมพ์อีกชิ้นในปี 2026 ใช้การเทียบโครงสร้างปัญหาข้ามสาขาวิทยาศาสตร์ และรายงานว่าตัวชี้วัดความหลากหลายของแนวทางเพิ่มขึ้น 90–173% ในงานที่ทดสอบ [2]
มีเทคนิคทำให้ AI คิดนอกกรอบได้ แต่ไอเดียแปลกไม่ได้แปลว่ารับเงินจริงได้
ไอเดียที่ดูใหม่อาจติดขัดตอนลงมือทำ
การศึกษาที่ ICLR 2025 ให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการประมวลผลภาษาเข้าร่วมมากกว่า 100 คนและประเมินแบบไม่รู้ที่มา พบว่าแนวคิดวิจัยจาก AI ได้คะแนนความใหม่สูงกว่า แต่คะแนนความเป็นไปได้ต่ำกว่าของมนุษย์เล็กน้อย [3]
งานต่อมามีผู้เชี่ยวชาญ 43 คนลงมือทำตามแนวคิดจริง เมื่อประเมินผลงานหลังทำ คะแนนของไอเดีย AI ลดลงมากกว่า [4]
นี่เป็นงานด้านการวิจัย ไม่ใช่การทดลองกำไร DeFi แต่ชี้ให้เห็นว่า “ไม่เคยได้ยินมาก่อน” กับ “ทำได้จริง” เป็นคนละเรื่อง ยังมีงานที่ให้ AI ตรวจแนวคิดเทียบกับบทความเก่า หรือให้ AI หลายตัวถกเถียงและปรับปรุงสมมติฐาน [5][6]
การเก็บเศษกำไรใน DeFi คืออะไร
DeFi คือบริการการเงินบนบล็อกเชน เช่น แลกเปลี่ยน ให้กู้ ยืม และไถ่ถอนสินทรัพย์ การ “เก็บเศษกำไร” เป็นคำเปรียบเทียบถึงการหาส่วนต่างราคาเล็ก ๆ หรือช่องทางรับสินทรัพย์คืนที่คนอื่นมองข้ามเพราะยุ่งยาก
จุดที่น่าศึกษามีการประมูลหลักประกัน การไถ่ถอนจำนวนน้อย บริการที่กำลังปิด ตลาดใหม่ที่ต้องใช้เครื่องมือต่างกัน เส้นทางฝากเข้าเว็บเทรด สิทธิเรียกร้องหลังองค์กรยุบ และโทเคนที่ผูกกับสินทรัพย์หลายชนิดหรือการซื้อขายตามช่วงเวลา หมวดหมู่เหล่านี้อาจทับซ้อนกัน ประเด็นสำคัญคือเหตุใดคู่แข่งจึงเลี่ยงงานนี้
สมมติว่าคนไม่อยากอ่านเอกสารยาวจนสิทธิไถ่ถอนมีราคาถูก นั่นเป็นสมมติฐานที่ตรวจสอบได้ แต่ การฝากโทเคนเข้าเว็บเทรดได้ ไม่ได้หมายความว่ามีสิทธิไถ่ถอนเสมอไป ต้องดูคุณสมบัติ เครือข่าย กฎระงับบริการ และการถอน
หาเลขผิดปกติก่อนหาเรื่องมาอธิบาย
ลองสมมติว่าโทเคนหนึ่งซื้อขายที่ 97 ดอลลาร์ แต่เอกสารทางการดูเหมือนให้ผู้ถือที่มีสิทธิรับสินทรัพย์มูลค่า 100 ดอลลาร์ ส่วนต่างบนจอคือ 3 ดอลลาร์
AI สายระดมสมองจะตะโกนว่า “อาร์บิทราจ!” ส่วน AI สายค้นพบจะถามว่า ใครมีสิทธิ? ใช้เวลากี่วัน? มีค่าธรรมเนียมอะไร? หน่วยของมูลค่าตรงกันไหม? ซื้อขายได้จริงในปริมาณเท่าไร? อาจถูกระงับหรือไม่?
กำไรสุทธิต้องหักค่าธรรมเนียม ต้นทุนการดำเนินการ และความสูญเสียที่คาดจากราคา ส่วนความเสี่ยงรุนแรงต้องประเมินแยก
ลำดับคือรวบรวมราคาและเงื่อนไขทางการ ตรวจว่าสินทรัพย์ สิทธิ และเวลาตรงกัน ค้นหาส่วนต่างผิดปกติ สืบเหตุผลที่บอตยังไม่เก็บ แล้วให้ผู้ตรวจสอบอิสระหาจุดล้มเหลว ทดสอบจำนวนน้อยเฉพาะเมื่อกฎอนุญาต
เจอความผิดปกติก่อน แล้วค่อยหาสาเหตุ
AI เจ็ดตัวไม่ควรเป็นกองเชียร์เจ็ดคน
ถ้า AI เจ็ดตัวอ่านบทความเดียวกันแล้วเห็นด้วยทั้งหมด ก็ยังเป็นข้อมูลชุดเดียว จัดหน้าที่ต่างกันดีกว่า: ค้นหากรณีแปลก ตรวจตัวอย่างเก่า ตรวจสิทธิตามเอกสาร คำนวณราคาซื้อขายจริง ตรวจข้อจำกัดเว็บเทรด โต้แย้งด้านความเสี่ยง และเก็บบันทึกให้ทำซ้ำได้
ยกระดับสมมติฐานเมื่อหลักฐานอิสระสนับสนุนกัน ไม่ใช่เมื่อ AI โหวตพร้อมกัน เปรียบเทียบวิธีใหม่กับวิธีเดิมโดยใช้เวลาเท่ากัน แล้วนับโอกาสใหม่ที่ทำได้จริงต่อผู้สมัคร 100 รายการ พร้อมผลกำไรสุทธิที่เกิดขึ้นจริง
สรุป: ไม้กวาดอาจมีค่ากว่าลูกแก้วพยากรณ์
เราไม่ได้ต้องการร้อยไอเดียไว้โชว์ แต่ต้องการส่วนต่างที่คนยังมองไม่เห็นเพียงหนึ่งรายการที่ตรวจสอบแล้ว
การเทรดความเร็วสูงเหมือนแข่งฟอร์มูลาวัน งานแบบนี้เหมือนเคาน์เตอร์ของหายหลังร้านปิด เงียบ เอกสารเยอะ และต้องพิสูจน์ก่อนว่าเรามีสิทธิรับของชิ้นนั้นจริง
แหล่งงานวิจัย: [1] ICML 2026 · [2] การเทียบเคียงข้ามสาขา · [3] ICLR 2025 · [4] ช่องว่างระหว่างแนวคิดกับการลงมือทำ · [5] SciMON · [6] Co-Scientist
