โดย Thanedpol Dechaduangsakul | เผยแพร่: 20 สิงหาคม 2569 | อ้างอิง: จากงาน BDI Seminar 2026

สรุปสาระสำคัญ

• 5 หลักการ Responsible AI ที่ต้องมีก่อนปล่อย AI ทำงานแทนคนในองค์กร

• ปัญหาจาก AI แบ่งได้ 2 แบบ ตั้งใจ กับ ไม่ตั้งใจ ต้องแก้คนละทาง

• 3 คำถามเช็กความเสี่ยงก่อนตัดสินใจว่าเรื่องไหนต้องรีบจัดการ

• กรณีศึกษาจริงตั้งแต่คลิปปลอมผู้นำประเทศ ถึงอุปกรณ์วัดสมาธินักเรียนในจีน

สรุป Session: เส้นแบ่งสีเทาของ AI: กฎหมาย จริยธรรม และความรับผิดชอบจากงาน BDI Seminar 2026 โดยผู้ช่วยศาสตราจารย์ ฐิติรัตน์ ทิพย์สัมฤทธิ์กุล, อาจารย์ประจำคณะนิติศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

Risks: ความเสี่ยงจากการใช้ AI

ก่อนพูดถึงศักยภาพและอนาคต ต้องเข้าใจก่อนว่าเทคโนโลยีนี้ผิดพลาดไปจากที่คาดหวังไว้ได้อย่างไรบ้าง

AI อันตรายไหม? คำตอบที่มักได้ยิน

1. การละเมิดความเป็นส่วนตัว

2. Echo Chamber: ข้อมูลไหลวนซ้ำอยู่ในกลุ่มเดิม

3. คำถามใหญ่ที่สุดไม่แน่ใจว่า ใครรับผิด เมื่อการใช้ AI ก่อความเสียหาย

4. อนาคตของงาน: งานจะยังมีอยู่ไหม

5. บางกรณีกระทบไปถึงความมั่นคงของชาติ

Use Case: คลิปปลอมประธานาธิบดีเซเลนสกี

• วิดีโอ Deepfake ที่ทำให้ดูเหมือนประธานาธิบดีเซเลนสกีของยูเครนประกาศยุติการสู้รบ แพร่กระจายเป็นไวรัลผ่านแอปพลิเคชัน Telegram ในช่วงเวลาสงคราม

ความย้อนแย้งของเทคโนโลยีเดียวกัน: AI แบบเดียวกันนี้เคยถูกใช้สร้างความประทับใจ เมื่อทำให้นักร้องคนโปรดที่เสียชีวิตไปแล้วกลับมามีชีวิตอีกครั้งบนเวทีคอนเสิร์ต แต่ในกรณีนี้กลับถูกใช้บิดเบือนภาพผู้นำที่ยังมีชีวิตอยู่และกำลังต่อสู้เพื่อปกป้องประเทศ สร้างความหวาดกลัวในหมู่ประชาชน

เหตุใดจึงไม่เกิดความเสียหายจริง

ประชาชนยูเครนมีทักษะดิจิทัลและความเข้าใจ AI ในระดับสูงอยู่แล้ว เพราะรัฐบาลยูเครนคาดการณ์สถานการณ์นี้ไว้ล่วงหน้า และฝึกอบรมประชาชนให้รู้จักตรวจสอบคลิปลักษณะนี้ก่อนเชื่อ

รูปแบบเทคโนโลยีนี้พบได้หลากหลาย ทั้งในการเมืองและช่วงการเลือกตั้ง การหลอกลวง ไปจนถึงการสร้างวิดีโอที่ทำลายชื่อเสียงบุคคลอื่น

อันตรายจาก AI มีมากแค่ไหน? มีเอกสารพยายามจัดหมวดหมู่อุบัติการณ์ด้าน AI ที่เกิดจากอัลกอริทึมและการใช้ Big Data ไว้เป็นจำนวนมาก การรวบรวมนี้ไม่ได้ทำเพื่อห้ามใช้เทคโนโลยี แต่เพื่อให้เข้าใจความเสี่ยงให้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

ปัญหาที่เกิดขึ้น เป็นปัญหาแบบไหนกันแน่?

เหตุใดต้องแยกให้ออก

ผิดที่คน ต้องแก้ที่คน, ผิดที่เครื่องและเทคโนโลยี ต้องแก้ที่เครื่องและเทคโนโลยี แต่ต่อให้แก้เทคโนโลยีได้สมบูรณ์แบบแล้ว หากผู้ใช้งานยังมีเจตนาไม่สุจริต ก็ยังสามารถสร้างอันตรายได้อยู่ดี ต้องเข้าใจทั้งสองฝั่งให้ตรงกัน

3 คำถามเมื่อเจอความเสี่ยงหรืออันตรายจาก AI

1. ใครได้รับผลกระทบบ้าง? ทั้งทางตรงและทางอ้อม ต้องประเมินให้ครบ

2. อันตรายเกิดขึ้นแล้ว กำลังจะเกิด หรือเป็นเพียงความเป็นไปได้? หากเกิดแล้วต้องตอบสนองให้ไว หากยังไม่เกิดต้องประเมินโอกาส ช่วงเวลา และการเตรียมพร้อม

3. นี่เป็นปัญหาของ AI จริงๆ หรือเป็นปัญหาอื่นขององค์กร ที่ AI แค่ทำให้ปรากฏชัดขึ้น? บางครั้งองค์กรมีปัญหาความไม่มีประสิทธิภาพซุกอยู่ใต้พรมอยู่แล้ว AI เพียงเปิดเผยมันออกมา

กรณีศึกษา (พื้นที่สีเทา): สแกนหนังสือเพื่อฝึกสอน AI แล้วเผาต้นฉบับ

บริษัท AI สแกนหนังสือเก่าเพื่อใช้เป็นข้อมูลฝึกสอน แล้วนำต้นฉบับไปเผาทิ้งเป็นข่าวใหญ่ในเชิงสัญลักษณ์ที่สังคมมองว่ากำลังทำลายขุมความรู้ของโลก ทั้งที่เจตนาจริงของบริษัทคือต้องการให้เครื่องมีปัญญา & นำข้อมูลนั้นไปต่อยอดใช้ประโยชน์ด้านอื่นๆ ต่อไป

กรณีศึกษา (พื้นที่สีเทา): อุปกรณ์วัดสมาธินักเรียนในจีน

มีการดึงข้อมูลจากหลายช่องทาง ทั้งกล้องวงจรปิดในเมือง และหน้าจอที่เด็กนักเรียนใช้เรียนออนไลน์ช่วงโควิด เพื่อตรวจจับอารมณ์ ในจีนมีการให้นักเรียนสวมอุปกรณ์วัดระดับสมาธิ ให้ครูและผู้ปกครองเห็นตัวเลขแล้วนำไปใช้พัฒนาเด็ก

คำถามที่ตามมา

สิ่งนี้ไม่ผิดกฎหมายในจีน แต่ถ้าไปทำในประเทศอื่นอาจผิดกฎหมาย ขอความยินยอมแล้วหรือยัง ทำได้จริงหรือไม่ และผลระยะยาวต่อสุขภาพจิตของเด็กที่ถูกสอดส่องตลอดเวลาเป็นอย่างไร

หลักการกำกับ AI อย่างรับผิดชอบ

เมื่อเข้าใจความเสี่ยงแล้ว คำถามต่อมา คือ เราจะควบคุมความเสี่ยงเหล่านั้นด้วยหลักการอะไร

คำถามตั้งต้น: AI ทำผิดพลาด ใครรับผิดชอบ? คำตอบ คือ คนที่ใช้งานนั่นเอง ไม่มีทางให้ AI มารับผิดชอบแทนได้ เพราะ AI ไม่มีตัวตนทางกฎหมาย ไม่ได้เป็นมนุษย์ และไม่สามารถขึ้นศาลแทนใครได้

5 หลักการของ Responsible AI

1. ปลอดภัยและเชื่อถือได้: Safe & Reliable

• ตอบโจทย์ความไม่ถูกต้องของข้อมูล ลดโอกาสผิดพลาด

2. ความเป็นธรรม: Fairness

• ผู้ใช้งานรู้ว่า กำลังใช้อะไรอยู่ ได้รับการปฏิบัติอย่างเท่าเทียม

3. ความโปร่งใส: Transparency

• อธิบายได้ว่า เครื่องมือทำงานอย่างไร ไม่ใช่กล่องดำ

4. ความรับผิดชอบ: Accountability

• รู้ว่า ผิดพลาดตรงไหน ใครในองค์กรต้องรับผิดชอบ

5. มนุษย์เป็นศูนย์กลาง: Human-Centered

• ออกแบบเพื่อให้ชีวิตคนง่ายขึ้น ไม่ใช่ใช้เพราะมีอยู่

ศักยภาพวิ่งนำหน้า ความรับผิดชอบตามไม่ทัน

โมเดล AI ฉลาดมากพอจะเอาชนะเด็กทั้งโลกได้ในหลายเรื่อง แต่บางครั้งยังบอกเวลาให้ถูกต้องไม่ได้เสมอไป สะท้อนว่า ยังมีความไม่สมบูรณ์ที่ต้องระวัง

ภาพรวมแนวทางการกำกับดูแล

แนวทางสิทธิมนุษยชน ใช้แล้วต้องไม่ละเมิดสิทธิผู้อื่นแนวทางประเมินความเสี่ยง — ยิ่งเสี่ยงมาก ยิ่งลงทุนป้องกันมาก

การชั่งน้ำหนักที่หลีกเลี่ยงไม่ได้: อยากได้ศักยภาพสูง ต้องใช้ประโยชน์จากข้อมูลมากขึ้น · อยากได้ความเป็นธรรม อาจต้องสละความแม่นยำบางส่วน เป็นการตัดสินใจระดับองค์กรที่บางครั้งแก้ได้ด้วยเทคโนโลยี บางครั้งแก้ได้ด้วยกระบวนการจัดการ

ย้อนคิด: อัลกอริทึมที่ดูเป็นกลาง อาจไม่เป็นธรรมเสมอไป

ย้อนกลับไปที่ตัวอย่างการคัดกรองเรซูเม่ ถ้าไม่รู้ว่าข้อมูลตั้งต้นมีอคติแฝงอยู่แล้ว อัลกอริทึมก็อาจสืบทอดความไม่เป็นธรรมนั้นต่อไปโดยไม่รู้ตัว แม้หน้าตาของระบบจะดูเป็นกลางก็ตาม

กรณีศึกษา: แม่นยำมาก แต่อธิบายไม่ได้

AI ที่ช่วยอ่านแผ่นฟิล์มเอกซเรย์มีความแม่นยำสูงมาก แต่ไม่สามารถอธิบายได้ว่าทำไมจึงแม่นยำกว่าแพทย์ เวลาไปหาหมอ คนส่วนใหญ่อยากได้คำอธิบายว่าป่วยเพราะอะไร ไม่ใช่แค่ตัวเลขเปอร์เซ็นต์ความถูกต้อง คำถามคือเราจะให้น้ำหนักกับอะไรมากกว่ากัน

Tools: เครื่องมือในการกำกับดูแล

มีเครื่องมืออะไรบ้างที่นำมาใช้แก้ปัญหา และทำให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีในมือเรายังใช้งานได้เต็มศักยภาพ

คำถามเชิงโครงสร้าง: ระบบกำกับดูแลจริยธรรมของ AI ควรอยู่ "ภายใน" องค์กรหรือ "ภายนอก"? ถ้าต้องการให้ทีมเข้าใจร่วมกัน อาจต้องมีคนดูแลจริยธรรมอยู่ในทีมตั้งแต่ต้น แต่ถ้าต้องการมุมมองตรวจสอบจากภายนอกอย่างเป็นอิสระ ก็ต้องแยกคนนั้นออกมาต่างหาก

ใครควรมีส่วนร่วมบ้าง

ผู้บริหาร

นักเทคนิค

นักการตลาด / โฆษณา

ผู้ใช้งาน

เครื่องมือระดับองค์กร

• ผู้ดูแลข้อมูล (Data Steward)

• คณะกรรมการจริยธรรม (Ethics Committee)

• การตรวจสอบ (Audit)

เครื่องมือระดับเทคนิค

• การเก็บบันทึกข้อมูล (Logging)

• การทำข้อมูลให้เป็นนิรนาม (Anonymization)

• กลไกตรวจสอบวิธีการใช้งาน (Usage Audit)

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

Q1: เส้นแบ่งสีเทาของ AI คืออะไร

A1: คือพื้นที่ที่การใช้ AI ไม่ผิดกฎหมายชัดเจน แต่ยังมีคำถามด้านจริยธรรมหรือผลกระทบระยะยาวที่ยังไม่มีคำตอบตายตัว เช่น การเก็บข้อมูลมาฝึกสอน AI หรือการสอดส่องพฤติกรรมคน

Q2: Responsible AI ต่างจาก AI ทั่วไปยังไง

A2: Responsible AI คือ AI ที่ถูกออกแบบและกำกับดูแลตาม 5 หลักการ ปลอดภัยเชื่อถือได้ เป็นธรรม โปร่งใส รับผิดชอบได้ และมีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง ไม่ใช่แค่ทำงานแม่นยำอย่างเดียว

Q3: Deepfake อันตรายเสมอไปไหม

A3: ไม่เสมอไป เทคโนโลยีเดียวกันเคยใช้สร้างความประทับใจ เช่น พานักร้องที่จากไปแล้วขึ้นเวทีคอนเสิร์ต แต่ก็ใช้บิดเบือนข้อมูลจนอันตรายได้เหมือนกัน อยู่ที่เจตนาของคนใช้

Q4: ถ้า AI ในองค์กรทำผิดพลาด ใครต้องรับผิดชอบ

A4: คนใช้งานหรือองค์กรที่นำ AI ไปใช้ต้องรับผิดชอบเสมอ เพราะ AI ไม่มีสถานะทางกฎหมายที่จะรับผิดแทนได้

Q5: องค์กรควรเริ่มวางกฎการใช้ AI ยังไงดี

A5: เริ่มจาก 3 คำถามเช็กความเสี่ยง ตามด้วยหลักการ 5 ข้อ แล้วค่อยวางเครื่องมือกำกับดูแลทั้งระดับองค์กรและระดับเทคนิค

ข้อสรุป:

ถ้าไม่เช่นนั้น เราจะอยู่ในโลกที่เทคโนโลยีไปไกล แล้วคนก็จะเสื่อมศรัทธาและความเชื่อมั่นในเทคโนโลยีนั้นมากขึ้นไปเรื่อยๆ

Source:

จากงาน BDI Seminar 2026