โดย Thank Thanedpol | เผยแพร่ 11 กรกฎาคม 2569 | อ้างอิง: The Story Thailand Forum 2026

สรุปสาระสำคัญ

• IBM เริ่มตั้งคำถามเรื่องความน่าเชื่อถือของ AI มาตั้งแต่ 10 ปีก่อน และตั้ง AI Ethics Board ขึ้นในปี 2019 ก่อน EU AI Act จะประกาศใช้ในปี 2024

• หลักการที่ IBM วางไว้ตรงกับกรอบกฎหมาย AI ทั่วโลกวันนี้ ทั้ง Fairness, Transparency, Explainability, Accountability และ Human Oversight

• ธุรกิจการเงินต้องอธิบายได้ว่าทำไมปฏิเสธสินเชื่อ หรือทำไมระบบตรวจจับการฉ้อโกงตัดสินใจแบบนั้น ไม่งั้นเสี่ยงถูกฟ้อง

• IBM สรุปสมการง่ายๆ ว่า Intelligence สร้างความเป็นไปได้ Trust สร้างการยอมรับ และ Adoption สร้างมูลค่าทางธุรกิจ

สรุป Session: Trust by Design: Building AI for Business and Society จากงาน The Story Thailand Forum 2026 โดยคุณอโณทัย เวทยากร, กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท IBM ประเทศไทย จำกัด

ไม่มี Trust ไม่มีใบอนุญาตในการทำธุรกิจ หรืออาจจะทำได้แต่ไม่ระยะยาว นี่คือเหตุผลที่ทุกองค์กรต้องพูดเรื่อง AI Governance หรือธรรมาภิบาล AI อย่างจริงจัง และต้องเปลี่ยนจากนโยบาย หลักการ หรือเฟรมเวิร์ก ให้กลายเป็นแนวปฏิบัติ (Practice) ให้เร็วที่สุด

เพราะถ้าทำได้ถูกต้อง องค์กรจะสามารถขยายผลความสำเร็จของโครงการ AI จาก Pilot Project ไปสู่ Production ได้อย่างยั่งยืน — นี่คือรากฐานที่จำเป็นก่อนสเกล AI ให้ไปได้ไกลและไปได้นาน

"Trust is the license to do business — ไม่มี Trust ก็ไม่มีใบอนุญาตในการทำธุรกิจของเรา"

AI คือ ทางรอด — และตอนนี้คือ Prime Time ที่ต้องลงมือทำ

ปีที่แล้วบนเวทีเดียวกันนี้ ได้ถกกันว่า AI เป็นทางเลือกหรือทางรอด บทสรุปคือ AI เป็นทางรอดอย่างแน่นอน และตลอด 1 ปีที่ผ่านมา เราเห็นความเคลื่อนไหวทั้งระดับโลกและการตื่นตัวของคนไทยในการใช้ AI องค์กรมากขึ้นเรื่อยๆ

หลายคนอาจกังวลว่าเริ่มช้าเกินไปหรือไม่ คำตอบคือไม่ช้า เพราะเรากำลังอยู่ในช่วงเวลาที่เรียกว่า Day Zero ของ AI Revolution ไม่ใช่เพราะเทคโนโลยียังมาไม่ถึง แต่เพราะเทคโนโลยีที่จะสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์มนุษยชาติกำลังอยู่ตรงหน้าเราแล้ว นี่คือ Prime Time ที่ต้องลงมือทำให้สัมฤทธิ์ผลโดยเร็ว

ห่วงโซ่แห่งคุณค่า

Intelligence สร้าง Possibility · Trust สร้าง Adoption · Adoption สร้าง Value

Intelligence: ความฉลาดของเทคโนโลยี AI คือผู้สร้าง Possibility — เปิดความเป็นไปได้ใหม่ๆ

↓

Trust: ความไว้วางใจคือผู้สร้าง Adoption — ทำให้คนกล้าใช้งานจริง

↓

Adoption: การนำไปใช้จริงคือผู้สร้าง Value — ถ้าเป็นธุรกิจสร้าง Business Value ถ้าเป็นภาครัฐสร้าง Value ให้พลเมือง

จาก Principle สู่ Practice

โดยภาพรวม AI Governance คือเฟรมเวิร์ก กรอบแนวนโยบาย และหลักการขั้นสูง หน้าที่ขององค์กรคือนำนโยบายนั้นมาประยุกต์ใช้ เปลี่ยนจาก Principle ให้เป็น Practice ด้วยการสร้าง Responsible AI — การประยุกต์ สร้าง และนำไปใช้อย่างมีความรับผิดชอบ

AI Governance: เฟรมเวิร์ก · แนวนโยบาย · หลักการขั้นสูง

↓

Responsible AI: เส้นทางเชื่อมโยงหลักการสู่เป้าหมายปลายทาง — สร้างและใช้อย่างมีความรับผิดชอบ

↓

Trustworthy AI: ผลลัพธ์ปลายทาง — AI ที่เชื่อถือได้ ไว้ใจได้ ให้ความมั่นใจในการใช้งาน

↓

Adoption → Business Value: เมื่อเชื่อถือได้ การใช้งานจึงเกิด และคุณค่าทางธุรกิจจึงตามมา

เทคโนโลยีไม่ได้สำคัญแค่ว่ามันเก่งแค่ไหนอย่างเดียว แต่บริบทที่ทำให้มันใช้งานได้จริงและเชื่อถือได้ คือเหรียญอีกด้านที่ต้องไปคู่กันเสมอ

Explainability เป็นหลักการสำคัญข้อหนึ่งใน AI Governance — ต้องอธิบายได้ ที่มาที่ไปต้องชัดเจน แต่ในภาคการเงิน หลักการขั้นสูงอย่างเดียวใช้ไม่ได้ นโยบายเฉยๆ ใช้ไม่ได้ ทุกอย่างต้อง Practical

หากนำ AI ไปใช้ทำ Credit Scoring หรือ Fraud Detection หรือการตัดสินใจใดๆ ที่เกี่ยวกับลูกค้า ธนาคารต้องตอบให้ได้ว่าทำไมตัดสินใจเช่นนั้น เอาข้อมูลมาจากไหน ที่มาที่ไปอย่างไร และต้องเก็บทุกอย่างไว้ในเรคคอร์ดเพื่อตรวจสอบย้อนหลังได้ในอนาคต

การวางรากฐานหรือสร้าง Trust by Design ตั้งแต่เริ่มต้น คือการติดกระดุมเม็ดแรกให้ถูก

เมื่อกฎหมายโลกตามมาสมทบ เช่น EU AI Act, US Executive Order และกรอบภูมิภาคเอเชีย — ตรงกับสิ่งที่ IBM วางไว้หลายปีก่อน

ไม่กี่ปีต่อมา EU เป็นกลุ่มประเทศแรกๆ ที่ออก EU AI Act ตามด้วย Executive Order ฝั่งอเมริกา และในภูมิภาคใกล้เคียงบ้านเราก็เริ่มวางกรอบกำกับดูแลการใช้งาน AI เพื่อปกป้องสังคม ที่น่าสนใจคือเฟรมเวิร์กเหล่านี้เป็นหลักการเดียวกับที่ IBM วางไว้มาหลายปีก่อนหน้า:

1. Fairness

2. Transparency

3. Explainability

4. Accountability

5. Risk-based Governance

6. Human Oversight

แม้ IBM จะไม่มีส่วนในการออกกฎหมายเหล่านี้ แต่ก็มีบทบาทในการพูดคุยบนเวทีระดับโลก และเป็น Reference สำคัญให้กับการนำ AI Governance ไปปฏิบัติใช้จริง

watsonx.governance: เทคโนโลยีของ IBM ที่ทำให้ AI Governance วัดผลได้จริง

ในฐานะ Tech Vendor หน้าที่ของ IBM คือพัฒนาเทคโนโลยีให้ AI Governance Measurable — ตรวจสอบได้ วัดค่าได้ วัดผลได้ พร้อมสร้าง AI Agent ขึ้นมากำกับ AI Agent ทุกตัวให้ทำงานร่วมกันแบบ Seamless

watsonx.governance ได้รับการยอมรับจาก Gartner Magic Quadrant ให้เป็น Leader ทั้งด้านความสามารถของซอฟต์แวร์และ User Interface

องค์กรระดับโลกที่นำไปใช้จริง เช่น

1. US Open — ความยุติธรรมในการตัดสินเกม

2. Infosys

3. Deloitte

AI Responsibility vs Trustworthy AI

• สิ่งที่องค์กรต้องสร้าง เทียบกับสิ่งที่องค์กรจะได้รับ

ข้อสรุป:

AI นั้นเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ AI คือทางรอด แต่จะทำให้มันรอดได้จริง เราต้องมี Trustworthy AI องค์กรที่จะชนะในสนาม AI Race ไม่จำเป็นต้องมีเทคโนโลยีที่ดีที่สุด โมเดลที่เก่งที่สุด หรือเงินทุนมากที่สุด แต่ต้องเป็นองค์กรที่สร้างแพลตฟอร์มที่ทุกคนไว้วางใจและเชื่อถือได้ — เราจึงจะชนะในเกมการแข่งขันนี้ในระยะยาว