ระบบ AI จดจำวัตถุในกล้องของ Gemini for Home จาก Google กำลังถูกตั้งคำถามอย่างหนัก หลังผู้ใช้ในออสเตรเลียรายงานว่า AI ระบุแมวบ้านธรรมดาว่าเป็น "แรคคูน" และจำแนกจิงโจ้กับวอลลาบีว่าเป็น "มนุษย์" ปัญหานี้ชี้ให้เห็นข้อจำกัดเชิงโครงสร้างของชุดข้อมูลฝึก AI ที่ยังเน้นบริบทสหรัฐอเมริกาเป็นหลัก และอาจส่งผลต่อผู้ใช้ในภูมิภาคอื่น รวมถึงประเทศไทย

แรคคูนในออสเตรเลีย? AI เห็นสิ่งที่ไม่มีอยู่จริง

ผู้ใช้ Reddit ชื่อ That_Car_Dude_Aus โพสต์รายงานในชุมชน r/GoogleHome ว่ากล้องที่เชื่อมต่อกับ Gemini for Home ระบุสัตว์เลี้ยงขนาดเล็ก (แมว) ซ้ำแล้วซ้ำเล่าว่าเป็น "raccoon" หรือแรคคูน ทั้งที่สัตว์ชนิดนี้ไม่มีถิ่นอาศัยในออสเตรเลียเลย

ที่น่าสังเกตคือ ผู้ใช้รายนี้ได้เปิดใช้งานฟีเจอร์ Personalization และตั้งค่าตำแหน่งที่ตั้งเป็นออสเตรเลียอย่างถูกต้องแล้ว แต่ระบบก็ยังคงระบุผิดอยู่ดี สิ่งนี้บ่งชี้ว่า AI ไม่ได้นำข้อมูลตำแหน่งทางภูมิศาสตร์มาประกอบการตัดสินใจว่า "สัตว์ชนิดใดควรพบได้ในพื้นที่นั้น" แต่ยังคงใช้การกระจายข้อมูลที่เน้นสหรัฐฯ เป็นฐาน

ตามรายงานของ Android Authority ยังมีกรณีที่ระบบเรียกยานพาหนะแบบ "ute" ซึ่งเป็นรถอเนกประสงค์ที่นิยมในออสเตรเลียว่าเป็น "truck" แต่ปัญหานี้ถือว่าไม่รุนแรงเท่าการระบุสัตว์ผิดประเภท

จิงโจ้กลายเป็นมนุษย์ — ความแม่นยำที่ขาดความสม่ำเสมอ

ปัญหาเกิดขึ้นในทิศทางตรงกันข้ามด้วย ผู้ใช้รายเดียวกันรายงานว่า Gemini for Home ไม่สามารถจำแนกจิงโจ้และวอลลาบีซึ่งเป็นสัตว์มีกระเป๋าหน้าท้องเฉพาะถิ่นของออสเตรเลียได้ถูกต้อง โดยบางครั้งจัดให้อยู่ในหมวด "มนุษย์ (ที่ดูแปลกประหลาด)" แทน

แม้จะมีบางกรณีที่ระบบจำแนกจิงโจ้ได้ถูกต้อง แต่ก็มีกรณีที่สับสนระหว่างวอลลาบีกับจิงโจ้ ความไม่สม่ำเสมอนี้เองที่ Android Authority ประเมินว่าเป็น "ผลลัพธ์ที่เกิดจากการที่ AI ไม่ได้รับการฝึกด้วยชุดข้อมูลที่ครอบคลุมระดับนานาชาติอย่างเพียงพอ"

Gemini 3.1 และทิศทางของ AI กล้องวงจรปิด

ในการอัปเดตช่วงต้นปี 2026 ผู้ใช้ Gemini for Home ที่ลงทะเบียน Early Access ได้รับการอัปเกรดเป็น Gemini 3.1 ซึ่งมีความสามารถด้านการอนุมานที่ซับซ้อนขึ้น รองรับคำสั่งเสียงแบบหลายขั้นตอนได้แม่นยำกว่าเดิม

ในด้านกล้อง ระบบได้เปลี่ยนจากการแจ้งเตือนแบบกว้างๆ เช่น "ตรวจพบบุคคล" มาเป็นคำอธิบายเฉพาะเจาะจง เช่น "Sergei กำลังเดินพาสุนัขออกไป" ผ่านกล้อง Nest และ Nest Doorbell อย่างไรก็ตาม ฟีเจอร์ขั้นสูงเหล่านี้ต้องการการสมัครสมาชิก Google Home Premium ในราคา $10 ต่อเดือน (ประมาณ 360 บาท) ขึ้นไป

ที่สำคัญ ประสิทธิภาพที่ Google อ้างถึงยังไม่ผ่านการตรวจสอบโดยอิสระ และกรณีของออสเตรเลียก็เป็นตัวอย่างชัดเจนของ "edge case" ที่ระบบยังรับมือได้ไม่ดี

ระบบนิเวศ "Gemini built in" กับการขยายตัวทั่วโลก

ปัญหาด้านการระบุตัวตนตามภูมิภาคมีรากฐานมาจากการที่ Gemini for Home ยังอยู่ในช่วงการขยายตัวแบบค่อยเป็นค่อยไป โดยเริ่มจากสหรัฐอเมริกาก่อน และขยายไปยังภูมิภาคอื่นในช่วงต้นปี 2026

ใน Google I/O 2026 มีการประกาศกรอบ "Gemini built in" ซึ่งเปิดให้พาร์ทเนอร์ภายนอกนำ AI มาฝังในอุปกรณ์สมาร์ทโฮมของตนเอง ตัวอย่างเช่น AT&T ได้นำ Google Home API ไปผสานกับแอป Connected Life เพื่อให้บริการระบบรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI พร้อม LTE backup นอกจากนี้ยังมี Camera Reference Design และ Speaker Reference Design สำหรับพาร์ทเนอร์ที่ต้องการเปิดตัวอุปกรณ์รองรับ Gemini ได้รวดเร็วขึ้น

เมื่อระบบนิเวศขยายตัวออกไปมากขึ้น ปัญหาความแม่นยำในการระบุวัตถุตามบริบทท้องถิ่นก็จะยิ่งปรากฏชัดขึ้นตามไปด้วย

สิ่งที่ผู้ใช้ในไทยควรรู้

แม้ Gemini for Home ยังไม่ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการในไทย และ ข้อมูลการวางจำหน่ายในไทยยังไม่ได้รับการประกาศ แต่ปัญหาเชิงโครงสร้างนี้มีนัยสำคัญสำหรับผู้บริโภคในภูมิภาค เนื่องจากไทยมีสัตว์เฉพาะถิ่นและบริบทแวดล้อมที่แตกต่างจากสหรัฐฯ อย่างมาก ไม่ว่าจะเป็นตุ๊กแก งูบ้าน หรือสัตว์ในสวนที่พบได้ทั่วไปในบ้านเรือนไทย

สำหรับผู้ที่ใช้งาน Nest Camera หรืออุปกรณ์ Google Home อยู่แล้ว แนวทางที่ควรปฏิบัติในระหว่างนี้มีดังนี้

  • อย่าเชื่อป้ายกำกับ AI โดยไม่ตรวจสอบ — ให้ดูภาพวิดีโอจริงทุกครั้งก่อนตัดสินใจ
  • ตั้งค่าการแจ้งเตือนให้เหมาะสม — อย่าพึ่งพาการระบุประเภทวัตถุเป็นเกณฑ์หลักในระบบรักษาความปลอดภัย
  • ติดตามการอัปเดต — Google อาจปรับปรุงชุดข้อมูลให้ครอบคลุมภูมิภาคมากขึ้นในอนาคต แต่ยังไม่มีกำหนดการที่ชัดเจน

ปัจจุบัน Google ยังไม่ได้ออกแถลงการณ์อย่างเป็นทางการหรือแผนการแก้ไขปัญหานี้ ผู้ใช้จึงต้องรอการอัปเดตจาก Google ฝ่ายเดียวในขณะนี้

แหล่งที่มา