3 ระดับกำกับ AI: มาตรฐานก่อนกฎหมาย เพื่อธุรกิจไทย

3 ระดับกำกับ AI: ทำไม “มาตรฐาน” ต้องมาก่อน “กฎหมาย”

ปี 2023 รายงาน Future of Jobs ของ World Economic Forum ระบุว่างานกลุ่มธุรการและงานรูทีนจำนวนมากกำลังถูกแทนที่ด้วย AI และระบบอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง ตัวเลขนี้ไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับ SME ไทยอีกต่อไป เพราะวันนี้เจ้าของกิจการใช้ Generative AI ช่วยทำคอนเทนต์ ตอบแชทลูกค้า ไปจนถึงออกแบบแคมเปญการตลาดกันเป็นปกติแล้ว

ปัญหาไม่ใช่ว่าเรา “จะใช้ AI หรือไม่” แต่คือ “จะใช้ AI อย่างไรให้ปลอดภัย ถูกกฎหมาย และคุ้มค่ากับธุรกิจ” โดยไม่ทำให้การพัฒนานวัตกรรมสะดุด หรือเสี่ยงโดนฟ้องจากลิขสิทธิ์และข้อมูลส่วนบุคคล

บทความนี้สรุปและต่อยอดแนวคิดจากปาฐกถาของ ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. ที่เสนอว่าไทยควรเน้น มาตรฐานการกำกับ AI ก่อนออกกฎหมายเข้มงวด พร้อมแปลให้เป็นภาษาคนทำธุรกิจและคนทำงาน ว่าควรปรับตัวอย่างไรใน 3 ระดับ: ประเทศ / องค์กร / บุคคล

---

ภาพใหญ่ของ AI: จาก Chatbot สู่ Agentic AI และหุ่นยนต์ในโรงงานไทย

แก่นของเรื่องการกำกับดูแล AI คือการมองให้ออกว่า “AI กำลังจะไปไกลแค่ไหน” เพราะยิ่งความสามารถสูง ความเสี่ยงก็สูงตาม

4 ยุคของ AI ที่กระทบไทยโดยตรง

ดร.ชัยอธิบายวิวัฒนาการของ AI ไว้น่าสนใจ และเชื่อมโยงได้กับบริบทไทยชัดเจน

1. Perception AI – AI รับรู้เฉพาะทาง
   เช่น ระบบรู้จำใบหน้า กล้องวงจรปิดอัจฉริยะ ระบบอ่านป้ายทะเบียนอัตโนมัติ ปัจจุบันภาคธุรกิจไทยใช้ในงานรักษาความปลอดภัย โลจิสติกส์ และธนาคารจำนวนมากแล้ว

2. Generative AI – AI ที่สร้างเนื้อหาได้
   กลุ่ม ChatGPT, Midjourney, AI เขียนคอนเทนต์ ทำภาพ ทำวิดีโอ วันนี้ SME ไทยใช้เพื่อ:

   • ทำโฆษณาและคอนเทนต์โซเชียล
   • เขียนอีเมล/เอกสารภาษาอังกฤษ
   • สรุปข้อมูลลูกค้า รายงานยอดขาย

3. Agentic AI – AI ที่ทำงานแทนมนุษย์แบบข้ามระบบ
   จุดต่างคือมันไม่ได้แค่ “ตอบคำถาม” แต่ “ลงมือทำงานให้” เช่น

   • อ่านอีเมลลูกค้า – เปิดใบเสนอราคา – กรอกข้อมูลใน ERP – ส่งใบแจ้งหนี้
   • จองตั๋ว เดินเอกสาร ติดต่อหลายระบบโดยอัตโนมัติ

   ดร.ชัยมองว่าหน่วยงานไทยที่เข้าใกล้ Agentic AI ที่สุดตอนนี้ คือ กรมสรรพากร เพราะมีกฎหมายรองรับให้เข้าถึงข้อมูลได้หลากหลาย เชื่อมโยงข้อมูลข้ามองค์กรได้จริง

4. Physical AI – AI ในโลกกายภาพ
   คือการที่ AI ไปอยู่ในหุ่นยนต์จริง ๆ เช่น หุ่นยนต์ Humanoid และชุด Exoskeleton ที่เนคเทค สวทช. กำลังวิจัยอยู่ ใช้ได้ทั้งในโรงงาน การแพทย์ และโลจิสติกส์

ปลายทางของเส้นทางนี้คือ AGI (Artificial General Intelligence) หุ่นยนต์หนึ่งตัวทำงานได้แทบทุกอย่างใกล้เคียงมนุษย์ ผ่าน Multimodal AI ที่เข้าใจทั้งภาพ เสียง และข้อความ แถมมีชิป AI ในมือถือ ประมวลผลได้ทันทีไม่ต้องพึ่งคลาวด์มากเท่าเดิม

สำหรับเจ้าของธุรกิจไทย ความหมายคือ:

ยิ่งคุณใช้ AI ในงานจริงมากเท่าไหร่ ความจำเป็นเรื่องความปลอดภัย มาตรฐาน และจริยธรรมก็ยิ่งสำคัญขึ้นเท่านั้น

---

AI = ดาบสองคม: โอกาสทางธุรกิจ และความเสี่ยงที่ SME มักมองข้าม

AI ให้อะไรกับเราเยอะมาก แต่ก็สร้างความเสี่ยงแบบใหม่ที่กฎหมายยังวิ่งตามไม่ทัน

โอกาส: ประสิทธิภาพ คอนเทนต์ และ Insight ลูกค้า

วงการสื่อไทยอย่าง Thai PBS ใช้ AI ตั้งแต่สร้างเนื้อหา วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ชม ไปจนถึง Personalization เนื้อหาให้ตรงกับความสนใจของแต่ละคน เนคเทคเองเคยสร้าง AI Avatar ของคุณสุทธิชัย หยุ่น ซึ่งดึงดูดคนรุ่นใหม่ได้ดีมาก

ในเชิงธุรกิจ ผมมองว่า SME ไทยได้ประโยชน์แบบเดียวกันนี้ เช่น

• ร้านค้าออนไลน์ใช้ AI ช่วยตอบแชทอัตโนมัติ 24 ชั่วโมง
• เอเจนซี่โฆษณาใช้ AI ทำเวอร์ชันคอนเทนต์หลายแบบเพื่อ A/B test
• โรงงานใช้ AI ช่วยคาดการณ์ดีมานด์ และวางแผนการผลิต

ถ้าใช้ถูกที่ AI ช่วยลดเวลา ลดต้นทุน และเพิ่มยอดขายได้จริง ไม่ใช่แค่ทฤษฎี

ความเสี่ยง: ลิขสิทธิ์ Deepfake ความผิดพลาด และการแทนที่งาน

ดร.ชัยชี้ให้เห็น 4 ความเสี่ยงหลักของ AI ที่เริ่มชัดขึ้นเรื่อย ๆ:

1. ลิขสิทธิ์ (Copyright)
   ข้อมูลและภาพบางอย่างที่เราเอาไปเทรนหรือใช้สร้างงาน อาจมีเจ้าของสิทธิ์อยู่ ถ้า SME ใช้ AI สร้างโลโก้ เพลง วิดีโอ แล้วเอาไปใช้เชิงพาณิชย์โดยไม่ตรวจสอบ อาจเจอคดีฟ้องย้อนหลังได้

2. การใช้ในทางที่ผิด (Misuse)
   เช่น Deepfake ใบหน้า เสียง สร้างข่าวปลอม หลอกโอนเงิน หรือโทรหลอกญาติผู้ใหญ่ เสียงเหมือนมากจนแยกแทบไม่ออก การหลอกลวงแบบนี้เริ่มเกิดในไทยแล้ว และจะหนักขึ้นเรื่อย ๆ

3. ความผิดพลาดของ AI (AI Mistake)
   ระบบ AI สรุปผิด ตอบข้อมูลผิด แปลความเอกสารถูกครึ่งเดียวแต่ผิดประเด็นครึ่งหนึ่ง ปัจจุบันมีฐานข้อมูลต่างประเทศรวบรวมเคสความผิดพลาดเหล่านี้ เพื่อให้ทุกคนศึกษา ไม่ใช่เรื่องไกลตัว เช่น

   • AI ปฏิเสธสินเชื่อผิดคน
   • ระบบจดจำใบหน้าในห้างจับคนผิดตัว

4. การแทนที่งาน (Job Replacement)
   ตามรายงาน Future of Jobs 2023 งานสายธุรการ งานรูทีน งานที่ทำซ้ำ ๆ เสี่ยงมากที่ถูกลดคนและใช้ระบบอัตโนมัติแทน ผมเห็น SME ไทยเริ่มทดลองใช้ AI แทนงานคีย์ข้อมูล / ตอบอีเมลเบื้องต้นแล้ว

ความจริงก็คือ เราไม่สามารถหยุด AI ได้ แต่เราจัดการความเสี่ยงได้ และจุดนี้เองที่ทำให้แนวคิด “มาตรฐานต้องมาก่อนกฎหมาย” มีน้ำหนักมากสำหรับธุรกิจไทย

---

ระดับประเทศ: ทำไมไทยควรเน้น “มาตรฐาน AI” ก่อน “กฎหมาย AI”

คำตอบสั้น ๆ คือ: กฎหมายที่เข้มเกินไปเร็วเกินไป ทำให้นวัตกรรมชะงัก โดยเฉพาะในกลุ่ม SME และสตาร์ทอัพ

เปรียบเทียบ Thai AI Act กับ EU AI Act แบบจับต้องได้

• EU AI Act (เริ่มใช้จากปี 2024)
  แบ่ง AI ตามระดับความเสี่ยง และ “ห้ามใช้” บางประเภทเด็ดขาด เช่น Social Scoring โดยรัฐ มีบทลงโทษค่อนข้างแรง ธุรกิจต้องลงทุนด้าน Compliance สูงมาก

• ร่าง Thai AI Act
  ยืดหยุ่นกว่า เปิดให้แต่ละภาคส่วนช่วยกำหนดนิยาม “AI เสี่ยงสูง” ของตัวเอง และมีเครื่องมือสนับสนุนนวัตกรรม เช่น Data Mining และ Regulatory Sandbox เพื่อให้ทดลองใช้ภายใต้กรอบควบคุมได้

ดร.ชัยเสนอว่า ก่อนดันกฎหมายให้บังคับใช้ทั่วประเทศ ไทยควรเน้น มาตรฐาน (Standardization) ให้ชัดในเชิงเทคนิคและการประเมินความเสี่ยง

ศูนย์ทดสอบมาตรฐาน AI: เกราะป้องกันสำหรับทุกภาคส่วน

เนคเทค สวทช. มีแผนจัดตั้ง ศูนย์ทดสอบมาตรฐาน AI ที่จะประเมินระบบ AI ตาม 5 หลักการสำคัญ:

1. ความปลอดภัย (Safety Concern)
   ระบบ AI ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อชีวิต ทรัพย์สิน หรือชื่อเสียงของผู้ใช้หรือไม่

2. การแทรกแซงโดยมนุษย์ (Human Intervention)
   ยังมีมนุษย์เป็นคน “ลงนามสุดท้าย” หรือ “กดปุ่มยืนยัน” อยู่ไหม

3. ความแม่นยำ (Precision)
   ความคลาดเคลื่อนยอมรับได้แค่ไหน เช่น AI ช่วยคัดกรองใบสมัครงาน vs AI วินิจฉัยโรค

4. ความน่าเชื่อถือและเสถียรภาพ (Reliability & Robustness)
   ทำงานคงที่แค่ไหน ผิดพลาดเมื่อเจอข้อมูลแปลก ๆ หรือไม่

5. ธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance)
   เก็บ ใช้ แชร์ ลบข้อมูลอย่างไร มีการปกป้องข้อมูลส่วนบุคคลหรือไม่

สำหรับภาคธุรกิจ โดยเฉพาะ SME ผมแนะนำตรง ๆ ว่า:

ถ้าในอีก 1–2 ปีข้างหน้า มีตรารับรองมาตรฐาน AI จากหน่วยงานกลาง การเลือกใช้โซลูชัน AI ที่ผ่านการทดสอบ จะลดความเสี่ยงทางกฎหมายและชื่อเสียงของธุรกิจคุณอย่างมาก

---

ระดับองค์กร: แปลง “แนวนโยบาย AI” ให้เป็นการปฏิบัติจริงในบริษัท

ระดับประเทศอาจดูไกลตัว แต่ระดับองค์กร เริ่มได้วันนี้เลย และไม่จำเป็นต้องเป็นองค์กรใหญ่เท่านั้น

ตัวอย่างจากสื่อและหน่วยงานรัฐไทย

• สภาการสื่อมวลชนแห่งชาติ ออกแนวปฏิบัติเรื่องการใช้ AI ในงานสื่อ เพื่อคุ้มครองจริยธรรมและความน่าเชื่อถือของข้อมูลข่าวสาร
• สวทช. เองมี “คณะกรรมการ AI” ภายใน และใช้เครื่องมือประเมินความเสี่ยงของโครงการวิจัย แบ่งเป็นระดับสูง กลาง ต่ำ แล้วกำหนดมาตรการกำกับแตกต่างกัน

นี่คือ Best Practice ที่ภาคเอกชน โดยเฉพาะธุรกิจที่ใช้ AI ในการตัดสินใจเกี่ยวกับลูกค้า ควรหยิบไปปรับใช้

5 ขั้นตอนตั้ง AI Governance ฉบับ SME ไทย

สำหรับธุรกิจขนาดเล็กและกลาง ผมแนะนำเฟรมเวิร์กง่าย ๆ แบบนี้:

1. ทำบัญชีการใช้ AI ในองค์กร
   ลิสต์ให้ได้ว่าตอนนี้บริษัทใช้ AI อะไรบ้าง ใช้กับข้อมูลอะไร ใช้เพื่ออะไร เช่น ChatGPT, ระบบแปล, ระบบจดจำใบหน้า, ระบบแนะนำสินค้า

2. จัดกลุ่มความเสี่ยง
   แบ่งคร่าว ๆ ว่า

   • เสี่ยงสูง: เกี่ยวกับเงินลูกค้า สุขภาพ ชื่อเสียง หรือข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมาก
   • เสี่ยงกลาง: มีผลต่อการแข่งขัน แต่ไม่กระทบทันทีต่อความปลอดภัย
   • เสี่ยงต่ำ: ใช้ช่วยเขียนคอนเทนต์ทั่วไป งานภายใน

3. เขียนนโยบายใช้ AI ในองค์กรแบบสั้น กระชับ
   เช่น

   • ห้ามใส่ข้อมูลลูกค้าจริงลงใน AI สาธารณะ
   • งานที่ AI สร้างต้องมีคนตรวจทานก่อนเผยแพร่เสมอ
   • ห้ามใช้ AI สร้างคอนเทนต์หลอกลวงหรือแอบอ้างตัวบุคคล

4. กำหนดคนรับผิดชอบ (AI Champion)
   ไม่ต้องแต่งตั้งคณะกรรมการใหญ่โตรุ่นแรกก็ได้ แค่มี 1–2 คนที่ติดตามความคืบหน้า ตรวจสอบเคสปัญหาและเสนอปรับปรุงนโยบาย

5. ฝึกอบรมทีมให้ใช้ AI เป็นและปลอดภัย
   สอนทั้งวิธีใช้ และข้อห้าม เช่น วิธีเขียน Prompt ที่ดี วิธีตรวจสอบข้อมูลย้อนกลับ วิธีป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล

การมี AI Governance ที่ชัด จะช่วยดึงศักยภาพของ AI มาใช้กับธุรกิจคุณได้เต็มที่ โดยไม่เสี่ยงเกินไป

---

ระดับบุคคล: ยุคที่ AI เก่งขึ้น แต่ความสามารถคนอาจถดถอย

ภาพหนึ่งที่ผมเห็นชัดมากในปี 2567–2568 คือ คนจำนวนไม่น้อยเริ่ม “พึ่ง AI จนไม่คิดเอง”

ดร.ชัยอ้างอิงข้อมูลจาก OECD ว่า หลังจาก Generative AI ใช้กันแพร่หลาย ความสามารถด้านการให้เหตุผลและการแก้ปัญหาของเด็กลดลงต่อเนื่อง เพราะเคยชินกับการให้เครื่องมือคิดแทนทุกอย่าง

Active Learning: ใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่คนทำการบ้านแทน

คำตอบไม่ได้อยู่ที่การ “ห้ามใช้ AI” แต่คือการเปลี่ยนวิธีใช้

• ในห้องเรียน: ครูไม่ใช่คนบอกคำตอบ แต่เป็นคนตั้งโจทย์ และสอนให้เด็กใช้ AI เป็นเครื่องมือค้นข้อมูล วิเคราะห์ เปรียบเทียบ และตรวจสอบ
• ในที่ทำงาน: พนักงานใช้ AI ช่วยร่าง ช่วยสรุป ช่วยคิดไอเดีย แต่เจ้าตัวต้องเป็นคนตัดสินใจ เลือก และรับผิดชอบ

ผมเชื่อว่าคนทำงานที่รอดในยุค AI ไม่ใช่คนที่ “แข่งกับ AI” แต่คือคนที่ ควบคุม AI ได้ และรู้ว่าควรถามอะไร

วิธีอัปสกิลตัวเองให้ทัน AI ในปี 2568

สำหรับคนทำงานและผู้ประกอบการ ลองใช้เช็กลิสต์นี้กับตัวเอง:

• คุณเข้าใจพื้นฐานความเสี่ยงของ AI ที่คุณใช้ทุกวันหรือยัง
• คุณรู้ไหมว่าข้อมูลประเภทไหนห้ามป้อนเข้าไปในระบบ AI สาธารณะ
• คุณเคยทดลองใช้ AI นอกเหนือจากงานเดิม ๆ บ้างหรือยัง เช่น ใช้วิเคราะห์ตัวเลขยอดขาย แทนที่ใช้แค่ร่างแคปชัน
• คุณมี “มาตรฐานจริยธรรมส่วนตัว” ในการใช้ AI หรือยัง เช่น ไม่เอางานคนอื่นมาป้อนแล้วอ้างว่าเป็นงานตัวเอง ไม่ใช้ AI สร้างงานที่ละเมิดศักดิ์ศรีผู้อื่น

เกราะป้องกันที่ดีที่สุดของคนทำงานยุค AI คือ 2 อย่าง: ทักษะ + จริยธรรม
ทักษะทำให้คุณใช้ AI ได้ดีกว่าคนอื่น จริยธรรมทำให้คุณน่าเชื่อถือกว่าคนอื่น

---

สรุป: มาตรฐานที่ดีวันนี้ ดีกว่ากฎหมายที่มาช้าแต่แรง

ทิศทางที่ ดร.ชัย เน้นชัดมาก คือ “กฎหมาย AI ควรเป็นทางเลือกสุดท้าย” เพราะถ้าออกเร็วและแข็งเกินไป นวัตกรรมจะชะงัก โดยเฉพาะฝั่ง SME และสตาร์ทอัพที่ยังตั้งหลักไม่ทัน

สิ่งที่ไทยควรเร่งในช่วง 1–3 ปีข้างหน้า คือ

• ระดับประเทศ: สร้างมาตรฐานและศูนย์ทดสอบ AI ให้ชัด ก่อนบังคับด้วยกฎหมาย
• ระดับองค์กร: ตั้ง AI Governance ภายในองค์กร ปรับจากนโยบายบนกระดาษสู่การใช้งานจริง
• ระดับบุคคล: ยกระดับทักษะการใช้ AI ให้เป็น “ผู้ควบคุม” ไม่ใช่ “ผู้ตาม” พร้อมยึดมั่นจรรยาบรรณวิชาชีพ

สำหรับเจ้าของกิจการและผู้บริหาร SME ไทย คำถามไม่ได้อยู่ที่ว่า “AI จะมาแทนเราไหม” แต่คือ เราจะสร้างมาตรฐานการใช้ AI ภายในธุรกิจตัวเองอย่างไร ให้โตได้เร็วโดยไม่เสี่ยงเกินไป

ถ้าคุณเริ่มจากการทำบัญชีการใช้ AI ในบริษัท กำหนดกติกาพื้นฐานง่าย ๆ และลงทุนพัฒนาทักษะทีมงานตั้งแต่ตอนนี้ คุณจะพร้อมกว่าอีกหลายองค์กรทันที เมื่อกฎหมาย AI ไทยเดินหน้าจริงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า