AIGC

• 02 ก.ค. 69
• 5
• Share

  • 
  • 
  • 

เปิดมุมมอง ‘ETDA–ศาลปกครอง– TB-CERT’ ทำไม AI Governance ต้องออกแบบตามความเสี่ยงของแต่ละ Sector

เมื่อ AI กำลังเข้าไปอยู่ในแทบทุกกระบวนการของกิจกรรมต่างๆ ของทุกภาคส่วน ทั้ง ภาครัฐ ภาคธุรกิจ กระบวนการยุติธรรม ภาคการเงิน การศึกษา ไปจนถึงชีวิตประจำวันของประชาชน คำถามสำคัญของวันนี้จึงต้องถามให้ลึกขึ้นว่า “เราจะใช้ AI อย่างไรให้ปลอดภัย โปร่งใส รับผิดชอบ และสร้างความเชื่อมั่นได้จริง” นี่คือประเด็นสำคัญที่ถูกสะท้อนผ่านเวทีเสวนา ETDA Live : “เจาะลึกไฮไลท์ AI Governance Week 2026” โดยมี 3 ผู้เชี่ยวชาญจากหน่วยงานสำคัญ ได้แก่ ETDA  ศาลปกครอง และภาคธนาคาร มาร่วมพูดคุยพร้อมเจาะลึกความสำคัญของเวทีใหญ่ AI Governance Week 2026 (AIGW 2026) ที่จัดขึ้นระหว่างวันที่ 29 มิ.ย.- 3 ก.ค.2569

ในมุมของ ETDA คุณรจนา ลำเลิศ ที่ปรึกษา ETDA และหัวหน้าศูนย์ AI Governance Center (AIGC) สะท้อนว่า วันนี้การใช้ AI เดินทางมาถึงจุดที่ “เกินกว่าการชวนให้ใช้” แล้ว เพราะหลายองค์กรเริ่มนำ AI ไปใช้จริง หรือมีความต้องการใช้งาน AI ในระดับสูง สิ่งที่ต้องให้ความสำคัญจึงไม่ใช่เพียงการนำ AI มาใช้ให้ทันกระแส แต่ต้องรู้ว่า AI ที่ใช้นั้นตอบโจทย์ยุทธศาสตร์ขององค์กรหรือไม่ มีผลกระทบต่อใครบ้าง มีความเสี่ยงในระดับใด และหากเกิดปัญหาขึ้น ใครคือผู้รับผิดชอบ AI Governance ในมุมของ ETDA จึงเป็นเรื่องของการวางระบบการดูแลตั้งแต่ต้นทาง ไม่ว่าจะเป็น การออก AI Governance Guideline & Toolkits เพื่อเป็นแนวปฏิบัติในการใช้ AI อย่างมีธรรมาภิบาลให้กับองค์กร การให้คำปรึกษาเพื่อให้องค์กรสามารถเริ่มใช้ AI ได้อย่างเหมาะสม ตลอดจนการร่วมยกระดับและพัฒนาบุคลากรจากหน่วยงานภาครัฐ เอกชน ให้มีความเข้าใจและสามารถนำ AI Governance Guideline ไปประยุกต์ใช้ได้อย่างเหมาะสมผนวกกับการเสริมความรู้ผ่านหลักสูตรต่างๆ อาทิ  AI Gov4Govt, AICA และ AI Visionaries Program 2026 เป็นต้น

ขณะเดียวกัน คุณรจนายังชี้ให้เห็นว่า AI Governance ไม่สามารถใช้แนวทางเดียวกับทุกองค์กรได้ เพราะไม่มีกรอบการกำกับดูแล แบบ one-size-fits-all ที่ตอบโจทย์ให้ทุก Sector ด้วยบริบท ความเสี่ยง และข้อจำกัดที่แตกต่างกัน ดังนั้น งาน AI Governance Week 2026 ที่ ETDA และศูนย์ AIGC จัดขึ้นจึงถูกออกแบบภายใต้แนวคิด “Connecting the Right Dots: From Global AI Principles to Real-World Practice” เพื่อเชื่อมหลักการและกรอบธรรมาภิบาล AI ระดับโลก เช่น OECD, UNESCO, ASEAN, NIST และกรอบอื่น ๆ เข้ากับการใช้งานจริงในบริบทของประเทศ องค์กร และ Sector ต่าง ๆ

ด้านกระบวนการยุติธรรม ดร.ระดาภัทร จงธรรมคุณ รองเลขาธิการสำนักงานศาลปกครอง สะท้อนให้เห็นว่า AI สามารถเข้ามาช่วยให้การอำนวยความยุติธรรมรวดเร็วขึ้น โปร่งใสมากขึ้น และมีมาตรฐานที่สอดคล้องกันมากขึ้น แต่ในขณะเดียวกันก็เป็นพื้นที่ที่ต้องใช้ความระมัดระวังสูง เพราะคำตัดสินหรือกระบวนการทางศาลมีผลต่อสิทธิ เสรีภาพ ทรัพย์สิน และชีวิตของประชาชนโดยตรง AI ในศาลจึงต้องไม่ใช่เครื่องมือที่เข้ามาแทนมนุษย์หรือแทนการตัดสินของผู้พิพากษา แต่ควรทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสนับสนุน เช่น ช่วยสืบค้นคำพิพากษาเดิม ช่วยสรุปข้อเท็จจริง ช่วยตรวจสอบแนวคำตัดสินที่ใกล้เคียง หรือช่วยให้กระบวนการร่างคำฟ้องและการให้ข้อมูลแก่ประชาชนเข้าถึงง่ายขึ้น
อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่สุดคือ AI ที่ใช้ในกระบวนการยุติธรรมต้องตรวจสอบย้อนกลับได้ ต้องบอกได้ว่าข้อเท็จจริงมาจากไหน พยานหลักฐานมีอยู่จริงหรือไม่ กฎหมายที่อ้างยังมีผลใช้บังคับอยู่หรือไม่ และคำพิพากษาที่นำมาใช้ประกอบการพิจารณามีอยู่จริงหรือไม่ เพื่อป้องกันความเสี่ยงจากการที่ AI สร้างข้อมูล กฎหมาย หรือข้ออ้างที่ไม่มีอยู่จริง
อีกประเด็นสำคัญ คือ เรื่อง Bias ของข้อมูล โดยเฉพาะในกรณีที่ AI ถูกฝึกจากข้อมูลคดี หากข้อมูลที่นำมาเทรนไม่ครอบคลุม ไม่เป็นตัวแทนของประเภทคดีหรือกลุ่มประชากรที่หลากหลายเพียงพอ ก็อาจทำให้ระบบมีแนวโน้มเอนเอียง หรือมองข้ามกลุ่มเปราะบางและคดีที่มีความละเอียดอ่อนทางสิทธิ เสรีภาพ และความเป็นธรรมได้ ซึ่ง AI Governance ไม่ใช่เรื่องไกลตัว แต่เป็นกลไกที่จะช่วยให้การใช้ AI ในกระบวนการยุติธรรมมีความโปร่งใส ตรวจสอบได้ และสร้างความเชื่อมั่นต่อประชาชน

ในอีกด้านหนึ่ง ดร.กิตติ โฆษะวิสุทธิ์ ประธานกรรมการ TB-CERT สะท้อนมุมของภาคการเงินว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์สูง แต่ก็มีผลกระทบสูงเช่นกัน โดยเฉพาะธนาคารซึ่งมีความเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคล การให้สินเชื่อ การแนะนำผลิตภัณฑ์ทางการเงิน การลงทุน และความปลอดภัยของระบบ โดยเน้นว่า AI Governance ในภาคการเงินต้องมองแบบ end-to-end ตั้งแต่ข้อมูลที่นำเข้าไปใช้ฝึกโมเดล ความครบถ้วนและความเหมาะสมของข้อมูล ความสอดคล้องของโมเดลกับกลุ่มลูกค้าจริง ไปจนถึงการตรวจสอบผลลัพธ์ว่า AI ให้คำแนะนำหรือการตัดสินใจที่ถูกต้อง เหมาะสม และไม่สร้างผลกระทบต่อผู้บริโภค เช่น หาก AI ถูกนำมาใช้เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ทางการเงิน แต่โมเดลไม่สมบูรณ์ หรือข้อมูลที่ใช้ไม่เหมาะสม AI อาจแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ไม่ตรงกับความต้องการ ไม่สอดคล้องกับความเสี่ยงของลูกค้า หรืออาจนำไปสู่ปัญหาทางกฎหมายได้ ดังนั้น ภาคการเงินจึงต้องมีทั้ง Governance การทดสอบโมเดล และ AI Literacy สำหรับทั้งพนักงานและลูกค้า สำหรับในงาน AI Governance Week 2026 จึงได้มีการจัด AI Red Teaming หรือการทดสอบระบบ AI ด้วยการจำลองสถานการณ์โจมตี เพื่อดูว่าระบบสามารถถูกหลอก หลุดจาก Guardrails หรือเปิดเผยข้อมูลที่ไม่ควรเปิดเผยได้หรือไม่
ดร.กิตติ อธิบายให้เห็นภาพว่า แม้ระบบ AI อาจถูกออกแบบให้ปฏิเสธคำสั่งที่เป็นอันตราย เช่น การสร้างมัลแวร์ แต่ผู้ไม่หวังดีอาจใช้วิธีอ้อม เลี่ยงคำต้องห้าม หรืออธิบายลักษณะของสิ่งที่ต้องการแทน เพื่อหลอกให้ระบบตอบในสิ่งที่ไม่ควรตอบ การทำ AI Red Teaming จึงเป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยค้นหาช่องโหว่ เรียนรู้วิธีการโจมตี และนำผลที่ได้กลับไปเสริมแนวป้องกันให้ระบบ AI แข็งแรงขึ้น นั่นเอง

เมื่อมองทั้ง 3 มุมร่วมกัน จะเห็นว่า AI Governance ไม่ใช่กรอบคิดเชิงนามธรรม แต่เป็นเรื่องที่ต้องลงมือทำจริงในแต่ละ Sector เพราะความเสี่ยงของ AI ไม่เหมือนกันในแต่ละบริบท ภาครัฐต้องมองเรื่องความโปร่งใสและความรับผิดชอบ กระบวนการยุติธรรมต้องมองเรื่องสิทธิ ความเป็นธรรม และการตรวจสอบได้ ขณะที่ภาคการเงินต้องมองเรื่องความปลอดภัย ความถูกต้องของโมเดล และความเชื่อมั่นของผู้บริโภค
นี่คือเหตุผลที่ AI Governance Week 2026 หรือ AIGW 2026 จึงเป็นพื้นที่กลางที่ชวนทุกภาคส่วนมาเชื่อม “หลักการสากล” เข้ากับ “การใช้งานจริง” ผ่านเวทีแลกเปลี่ยน เครื่องมือ แนวปฏิบัติ Workshop และ Use case ที่สะท้อนโจทย์ของแต่ละ Sector อย่างเป็นรูปธรรม
วันนี้ งาน AIGW 2026 ได้เดินทางมาถึงวันที่ 3 แล้ว โดยตลอด 3 วันที่ผ่านมา ผู้เข้าร่วมได้เห็นภาพใหญ่ของ AI Governance ตั้งแต่ระดับโลก ระดับประเทศ ไปจนถึงการนำเครื่องมือและแนวทางไปใช้ในองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการเปิดพื้นที่แลกเปลี่ยนกับผู้เชี่ยวชาญนานาชาติ การเปิดตัวแนวทาง AI Ethical Impact Assessment Playbook & Toolkits รวมถึงการขยายประเด็นไปสู่ภาคการศึกษาและการสร้าง AI Awareness เพื่อเตรียมคนให้พร้อมใช้ AI อย่างปลอดภัยและรับผิดชอบ ฯลฯ
แต่เส้นทางของ AIGW 2026 ยังไม่จบเพียงเท่านี้ เพราะอีกหนึ่งไฮไลท์สำคัญที่กำลังจะมาถึง คือกิจกรรมในวันศุกร์ที่ 3 ก.ค. นี้ ของงานกับเวที Red Teaming for Robust and Responsible AI จะพาไปเจาะลึกประเด็น “AI Safety & Red Teaming” ผ่านกรณีภาคการเงินและการทดสอบความปลอดภัยของระบบ AI อย่างเป็นรูปธรรม โดยเวทีวันนี้จะเน้นไปที่การทำความเข้าใจว่า การใช้ AI อย่างปลอดภัยไม่ได้จบที่การออกแบบระบบให้ดีตั้งแต่ต้น แต่ต้องมีการทดสอบ ท้าทาย และประเมินความแข็งแรงของระบบอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะระบบ AI ที่ถูกนำไปใช้ใน sector ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น ภาคการเงินและธนาคาร
ในงานจะประกอบด้วย เวทีสัมมนาจากผู้เชี่ยวชาญ และกิจกรรมอย่างการแข่งขัน Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026 เพื่อร่วมยกระดับมาตรฐานความปลอดภัยของ AI (AI Safety) สำหรับภาคธนาคารไทย โดยการแข่งขันจะเปิดโอกาสให้ผู้เข้าร่วมทดสอบค้นหาช่องโหว่ของระบบ AI ในสภาพแวดล้อมจำลองของธนาคารอย่างรอบด้าน ซึ่งครอบคลุมทั้ง การทดสอบผ่านการสนทนากับ AI Chatbot เพื่อตรวจสอบการตอบสนองที่อาจละเมิดหลักจริยธรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI Ethical Principles) ควบคู่ไปกับการอนุญาตให้ผู้เข้าแข่งขันใช้เทคนิคการโจมตีทางไซเบอร์รูปแบบต่าง ๆ เพื่อเจาะหาช่องโหว่เชิงลึกของ AI ในสถานการณ์จำลอง ผลลัพธ์จากการทดสอบในครั้งนี้จึงไม่ใช่เพียงการแข่งขันเพื่อหาทีมผู้ชนะ แต่เป็นเวทีสำคัญในการสร้างเครือข่ายผู้เชี่ยวชาญ และรวบรวมองค์ความรู้เพื่อนำไปสู่การพัฒนาแนวทางการออกแบบ การป้องกัน และการกำกับดูแลการใช้งาน AI ในบริบทของภาคธนาคารไทยต่อไป ผู้สนใจสามารถติดตามการถ่ายทอดสดเวทีดังกล่าวได้ทางเพจเฟซบุ๊ก ETDA Thailand