กำกับดูแล AI แบบ 3 ชั้น: มาตรฐานต้องมาก่อนกฎหมาย

ปี 2025 ไม่ได้มีแค่เรื่อง GenAI เขียนคอนเทนต์หรือวาดรูปเก่งขึ้นเท่านั้น แต่เรากำลังก้าวไปถึง Agentic AI, Physical AI และ Brain Decoding ที่เริ่มอ่านคลื่นสมองมนุษย์ได้บางส่วนแล้ว นี่ไม่ใช่พล็อตหนังไซไฟ นี่คือหัวข้อที่ถูกพูดบนเวทีระดับ UNESCO ในเดือนมิถุนายน 2025 ที่ผ่านมา

และนี่คือเหตุผลว่าทำไม “การกำกับดูแล AI (AI Governance)” จึงกลายเป็นโจทย์ใหญ่ของทั้งรัฐ องค์กร และคนทำงาน โดยเฉพาะภาคธุรกิจไทยและสื่อมวลชนที่เริ่มใช้ AI หนักขึ้นทุกวัน

บทความนี้สรุปมุมมองจากเวที “AI and Media Ethics: When Algorithms Influence Truth” ของ ดร.ชัย วุฑฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการเนคเทค พร้อมต่อยอดให้เห็นภาพชัดขึ้นว่า

• ทำไม “มาตรฐาน” ต้องมาก่อน “กฎหมาย”
• โมเดลกำกับดูแล AI แบบ 3 ชั้น (ชาติ–ชุมชน–ปัจเจก) ใช้จริงในไทยอย่างไร
• SME ไทยและองค์กรสื่อควรเริ่มต้นตั้งแต่วันนี้ยังไง ถ้าไม่อยากถูก AI แทนที่ หรือถูกฟ้องเพราะใช้ AI ผิด

---

วิวัฒนาการ AI: จากมองภาพเก่ง สู่เอเจนต์ หุ่นยนต์ และการอ่านสมอง

ทิศทางของ AI ในอีก 3–5 ปีข้างหน้าไม่ใช่แค่ “ตอบแชทได้ดีขึ้น” แต่คือการลงมือทำแทนมนุษย์ทั้งในโลกดิจิทัลและโลกจริง

4 ยุคสำคัญของ AI ที่ไทยต้องมองให้ออก

1. Perception AI – AI รู้จำ
   เน้นงานเฉพาะทาง เช่น face recognition, speech-to-text, OCR ใช้กันมานานแล้วในแอปธนาคาร กล้องวงจรปิด ระบบคอลเซ็นเตอร์อัตโนมัติ

2. Generative AI – AI สร้างเนื้อหา
   Chatbot เขียนบทความ สร้างภาพ วิดีโอ เสียงเลียนเสียงคนจริง ธุรกิจสื่อและ SME ไทยเริ่มใช้ทำคอนเทนต์ การตลาด งานเอกสารกันอย่างแพร่หลาย

3. Agentic AI – AI ลงมือทำแทนเรา
   จากเดิมแค่ตอบคำถาม กลายเป็น “เอเจนต์” ที่ทำงานข้ามแอปได้เอง เช่น

   • อ่านอีเมล จัดตารางนัดหมาย
   • ดึงข้อมูลจากหลายระบบ มาวิเคราะห์และสรุปให้
   • ส่งแบบฟอร์ม ยื่นเอกสารราชการอัตโนมัติ

   ดร.ชัยชี้ว่า กรมสรรพากรไทยคือองค์กรที่มีศักยภาพจะกลายเป็น Agentic AI ระดับชาติ เพราะมีกฎหมายรองรับการเข้าถึงข้อมูลภาษีและธุรกรรมจำนวนมาก ถ้าพัฒนาอย่างถูกต้อง จะช่วยปิดช่องโหว่การเลี่ยงภาษี และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บภาษีอย่างมาก

4. Physical AI – AI ควบคุมหุ่นยนต์เต็มตัว
   จากแขนกลในโรงงาน ไปสู่ หุ่นยนต์มนุษย์ (Humanoid) และ Exoskeleton ช่วยยกของ ช่วยผู้ป่วยฟื้นฟูร่างกาย เนคเทคเองก็เริ่มวิจัยแล้ว และต่างประเทศกำลังเร่งนำหุ่นยนต์ลงไลน์ผลิตจริงในอุตสาหกรรม

สุดทางของเส้นนี้คือ AGI – Artificial General Intelligence ที่หุ่นยนต์หนึ่งตัวทำได้ใกล้เคียงมนุษย์หนึ่งคน ขับเคลื่อนด้วย Multimodal AI (เข้าใจภาพ เสียง ข้อความร่วมกัน) และชิป AI บนมือถือที่ประมวลผลได้บนเครื่อง ไม่ต้องส่งขึ้นคลาวด์ตลอดเวลา

อีกก้าวที่น่ากังวล: Brain Decoding และ Neuro-rights

งานวิจัยของ University of Texas at Austin แสดงให้เห็นว่า AI สามารถ

แปลสัญญาณสมองจาก fMRI เป็นข้อความอย่างต่อเนื่องได้ระดับหนึ่ง

นี่คือจุดที่ UNESCO เริ่มพูดถึงการตั้งคณะทำงานด้าน Neurotechnology และการปกป้อง สิทธิในสมอง (Neuro-rights) เช่น สิทธิที่จะไม่ถูกอ่านความคิด หรือไม่ถูกกระตุ้นสมองโดยไม่ได้ยินยอม

สำหรับไทย ประเด็นนี้อาจยังดูไกลตัว แต่ในเชิงกำกับดูแล ถ้าเราไม่ตั้งหลักด้วย “มาตรฐาน” ตั้งแต่วันนี้ วันหนึ่งกฎหมายอาจวิ่งตามเทคโนโลยีไม่ทัน

---

ด้านสว่าง–ด้านมืดของ AI ต่อสื่อ และธุรกิจไทย

AI ไม่ได้มีแต่ด้านอันตราย ถ้าใช้ดี สื่อและ SME จะได้เปรียบมากกว่าถูกทำลายอาชีพ

ประโยชน์: สื่อไทยเริ่มใช้จริงแล้ว

ดร.ชัยยกตัวอย่างเคสในไทยที่เกิดขึ้นแล้ว เช่น

• สถานีโทรทัศน์สาธารณะใช้ AI ช่วย สรุปข่าว วิเคราะห์ผู้ชม และช่วยจัดผังรายการ
• เนคเทคสร้าง AI Avatar ของคุณสุทธิชัย หยุ่น เพื่อสื่อสารกับกลุ่มคนรุ่นใหม่ในแพลตฟอร์มออนไลน์

สำหรับ SME Thai ใช้ต่อยอดได้ทันที เช่น

• ร้านอาหารใช้ AI ช่วยตอบแชท จัดการรีวิว แปลเมนูสำหรับนักท่องเที่ยว
• บริษัทท่องเที่ยวใช้ AI วางแผนทริปส่วนบุคคล (ทริป 3 วันเชียงใหม่ตามงบ 5,000 บาท ฯลฯ)
• โรงงานใช้ AI ช่วยคาดการณ์การซ่อมบำรุงเครื่องจักร ลด downtime

ความเสี่ยง 4 ด้านที่เริ่มชัดขึ้นทุกปี

1. ลิขสิทธิ์ (Copyright)

   • ใช้รูปจาก AI ที่ไปเรียนจากงานศิลปินโดยไม่ได้รับอนุญาต
   • ใช้โมเดลที่เทรนจากข้อมูลที่ละเมิดลิขสิทธิ์แล้วนำมาสร้างงานเชิงพาณิชย์

2. การนำไปใช้ผิดทาง (Misuse)

   • Deepfake นักการเมืองก่อนเลือกตั้ง สร้างข่าวปลอม
   • เสียงเลียนเสียงผู้บริหารโทรสั่งโอนเงิน

3. ความผิดพลาดของ AI (AI Incidents)

   • ระบบจัดอันดับสินเชื่อที่มีอคติ
   • ระบบวิเคราะห์ใบหน้าแยกแยะคนบางกลุ่มได้แย่กว่ากลุ่มอื่น

4. การแทนที่งาน (Job Replacement)
   รายงาน Future of Jobs 2023 ของ WEF คาดว่า งานธุรการ งานรูทีน จะถูกอัตโนมัติแทนในระดับสูง ส่วนงานที่ยังอยู่ได้คือ งานที่มี

   • การตัดสินใจเชิงซับซ้อน
   • ปฏิสัมพันธ์มนุษย์–มนุษย์
   • ความคิดสร้างสรรค์เชิงลึกและความรับผิดชอบทางวิชาชีพ

สำหรับ SME และสื่อไทย ประเด็นไม่ใช่ “AI จะมาแทนเราไหม” แต่คือ “เราจะใช้ AI ให้คุ้ม โดยไม่เสี่ยงผิดกฎหมายหรือผิดจริยธรรมได้อย่างไร”

---

ทำไม “มาตรฐาน” ต้องมาก่อน “กฎหมาย” ในการกำกับ AI

กฎหมายที่เขียนผิดจังหวะสามารถหยุดนวัตกรรมได้ทั้งประเทศ ส่วนมาตรฐานที่ดีจะช่วยให้ทุกฝ่ายเดินไปในทิศทางเดียวกันโดยไม่ต้องรอศาลตัดสิน

ระดับชาติ: โฟกัสที่มาตรฐาน ทดสอบ และแนวทางสมัครใจ

ดร.ชัยเสนอว่า กฎหมายควรเป็นทางเลือกสุดท้าย แต่สิ่งที่ไทยต้องรีบทำตอนนี้คือการตั้ง มาตรฐานและศูนย์ทดสอบ AI ระดับชาติ

NECTEC มีแนวคิดตั้ง AI Standard Testing Center เพื่อประเมินระบบ AI บน 5 หลักการสำคัญ

1. Safety Concern – ความปลอดภัย
   ระบบต้องไม่สร้างอันตรายต่อชีวิต ทรัพย์สิน หรือเสรีภาพโดยไม่จำเป็น

2. Human Intervention – ให้คนคุมได้เสมอ
   ต้องมี “ปุ่มหยุด” หรือกลไกให้มนุษย์เข้าแทรกแซงได้ในกรณีผิดปกติ

1. Precision – ความแม่นยำ
   ต้องวัดได้ว่าผิดถูกแค่ไหน เหมาะกับงานประเภทใดบ้าง

2. Reliability & Robustness – เชื่อถือได้ในระยะยาว
   ทำซ้ำได้ ให้ผลลัพธ์สม่ำเสมอ ไม่พังเมื่อเจอข้อมูลแปลก

3. Data Governance – ธรรมาภิบาลข้อมูล
   เคารพกฎหมายข้อมูลส่วนบุคคล มีการจัดเก็บ ใช้ และลบข้อมูลอย่างโปร่งใส

แนวคิดนี้สอดคล้องกับ AI Risk Management Framework ของ NIST (สหรัฐฯ) ที่เน้นการใช้ “กรอบความเสี่ยง” แทนการเขียนกฎหมายละเอียดทุกกรณี ซึ่งทำไม่ได้จริงในโลกที่เทคโนโลยีเปลี่ยนทุก 6 เดือน

เทียบกับ EU AI Act และร่างกฎหมายไทย

• EU AI Act (เริ่มผ่านเมื่อปี 2024) ใช้แนวคิดแบ่งความเสี่ยง เช่น

  • ห้ามโดยเด็ดขาด: Social Scoring โดยรัฐ, การสอดส่องมวลชนบางรูปแบบ
  • High-risk: ใช้ในระบบยุติธรรม การจ้างงาน การศึกษา การแพทย์ ฯลฯ

• ร่าง พ.ร.บ. AI ของไทย ที่ ETDA กำลังผลักดัน พยายามออกแบบให้ ยืดหยุ่นกว่า

  • ให้แต่ละอุตสาหกรรมช่วยกันนิยามว่า “High-risk” คืออะไรในบริบทของตนเอง
  • สนับสนุนการทดสอบนวัตกรรมด้วย Regulatory Sandbox และการทำ Data Mining ภายใต้กรอบที่ชัดเจน

สำหรับธุรกิจ โดยเฉพาะ SME และสตาร์ทอัพ นี่เป็นสัญญาณที่ดี เพราะ

ถ้าเรามี มาตรฐานกลาง ที่ตรวจสอบได้ จะคุยกับคู่ค้า นักลงทุน และหน่วยงานกำกับดูแลง่ายขึ้นมาก ว่า “ระบบ AI ของเราปลอดภัย โปร่งใส และควบคุมได้”

---

ระดับชุมชนและองค์กร: แปะนโยบายไว้บนเว็บไม่พอ ต้องทำให้ใช้ได้จริง

กฎระดับประเทศจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อองค์กรหยิบไปแปลงเป็นกติกาภายในของตัวเอง

ตัวอย่าง: โมเดลกำกับ AI ในหน่วยงานวิจัย

ที่ สวทช. มีการตั้ง

• คณะกรรมการ AI ภายใน คอยกลั่นกรองและให้คำปรึกษาโครงการที่ใช้ AI
• เครื่องมือประเมินความเสี่ยง ให้แต่ละโปรเจกต์ประเมินตนเองว่าอยู่ในกลุ่ม
  • ความเสี่ยงต่ำ (Low)
  • ความเสี่ยงปานกลาง (Medium)
  • ความเสี่ยงสูง (High)

โปรเจกต์ที่จัดอยู่ในระดับสูง ต้องถูกทบทวนอย่างละเอียด ทั้งในมุมข้อมูลที่ใช้ ผลกระทบต่อสังคม และแนวทางบรรเทาความเสี่ยง

นี่คือโมเดลง่าย ๆ ที่ องค์กรเอกชนก็ปรับใช้ได้ โดยไม่ต้องรอภาครัฐ

สื่อมวลชนไทย: จากข้อแนะนำ สู่ระเบียบปฏิบัติจริง

สภาการหนังสือพิมพ์แห่งชาติได้ออก แนวปฏิบัติด้าน AI และจริยธรรมสื่อ แล้ว ดร.ชัยแนะนำว่าขั้นต่อไปคือ

• แปลงเป็น ระเบียบปฏิบัติภายใน ของแต่ละองค์กรข่าว
• กำหนด ขั้นตอนใช้ AI ในงานข่าว เช่น
  • ใช้ AI ช่วยร่างข่าวได้ แต่ต้องมีบรรณาธิการมนุษย์ตรวจทุกครั้ง
  • ห้ามใช้ภาพ Deepfake ในข่าวจริง ไม่ว่าด้วยเหตุผลใด
  • ต้องเปิดเผยเมื่อใช้ AI สร้างภาพประกอบหรือสคริปต์

ภาคการศึกษา: บังคับให้ใช้ AI แต่ต้องใช้ให้ “เป็น”

กระทรวง อว. กำลังพิจารณาให้ทุกหลักสูตรในมหาวิทยาลัย ต้องสอนการใช้ AI Tools จุดประสงค์ไม่ใช่ให้เด็กพึ่ง AI แต่เพื่อให้

• เข้าใจ “ข้อจำกัด” และ “อคติ” ของ AI
• ใช้ AI ทำงานซ้ำ ๆ เพื่อเอาเวลาไปคิดเชิงลึก
• รู้วิธีอ้างอิง แยกงานตัวเองออกจากงานที่ AI ช่วย

สำหรับองค์กรธุรกิจ แนวคิดเดียวกันใช้ได้เลย: บังคับให้เรียนรู้ AI อย่างมีโครงสร้าง แทนที่จะปล่อยให้ทุกคนแอบใช้กันเองแบบไร้มาตรฐาน

---

ระดับบุคคล: วิธีไม่ให้สมองฝ่อเพราะใช้ AI และไม่ถูกแทนที่ใน 3 ปี

OECD พบแนวโน้มว่าทักษะการให้เหตุผลและแก้ปัญหาของเด็กลดลงหลัง GenAI แพร่หลาย ถ้าเราใช้ AI ในโหมด “ให้มันคิดแทนทั้งหมด” สุดท้ายคนทำงานเองจะคิดช้าลงโดยไม่รู้ตัว

ใช้ AI แบบ Active Learning แทน Passive Copy

แนวทางที่ผมใช้กับหลายทีม และแนะนำให้ SME ไทยลองคือ

1. ใช้ AI เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่คนตัดสินใจ

   • ให้ AI เสนอ 3 แนวทาง แต่คนต้องเป็นคนเลือกและผสม
   • ให้ AI ร่างแรก แต่คนต้องเป็นคนปรับเนื้อหาให้เข้ากับบริบทไทย ลูกค้าเรา และข้อมูลจริงในบริษัท

2. ฝึกอธิบายเหตุผลของ AI ย้อนกลับเสมอ
   ทุกครั้งที่ใช้ AI ช่วยคิด ให้ถามตัวเองเสมอว่า

   • “AI คิดแบบนี้เพราะอะไร”
   • “ถ้าเป็นเรา เราจะคิดต่างกันตรงไหน”

3. ตั้งกติกาจริยธรรมส่วนตัวในการใช้ AI
   เช่น

   • ไม่เคยส่งข้อมูลลูกค้าจริงเข้า AI ที่อยู่นอกองค์กรโดยไม่ปกปิด
   • ถ้าใช้ AI เขียนงานวิชาชีพ ต้องเช็กข้อเท็จจริง 100% ก่อนส่ง
   • ถ้างานนั้น “เราไม่กล้าอธิบายที่มาให้ลูกค้า” แปลว่าไม่ควรใช้ AI ทำในแบบนั้น

สร้างคุณค่าให้ตัวเองในยุคที่ AI เก่งขึ้นทุกเดือน

ดร.ชัยทิ้งท้ายไว้ชัดเจนว่า ทางรอดที่แท้จริงของแต่ละคนคือ “สร้างคุณค่าให้ตัวเองมากขึ้น” โดยเฉพาะใน 3 เรื่องนี้

• ทักษะการใช้ AI ให้ผลิตผลงานมากขึ้น โดยใช้เวลาน้อยลง
• ความเข้าใจธุรกิจ / งานหลักของตัวเองเชิงลึก ซึ่ง AI ไม่มีบริบทเท่าคนในสนามจริง
• จริยธรรมวิชาชีพ เช่น แพทย์ต้องเป็นคนเซ็นรับรองผลตลอด แม้ AI จะช่วยอ่านฟิล์มเอกซเรย์ได้แม่นยำกว่าก็ตาม

ในมุมผม คนที่รอดไม่ใช่คนที่เขียนโค้ดเป็นทุกคน แต่คือ คนที่ “ออกแบบงานให้ AI ช่วยได้” และ “กล้ารับผิดชอบผลลัพธ์สุดท้าย”

---

สรุปสำหรับธุรกิจและสื่อไทย: เริ่มวันนี้ แบบไม่ต้องรอกฎหมาย

สำหรับผู้นำองค์กร ฝ่ายไอที ฝ่ายกฎหมาย และเจ้าของ SME ไทย ช่วงปลายปี 2025 นี้คือจังหวะทองในการตั้งหลักเรื่อง AI Governance ก่อนที่กฎหมาย AI ไทยจะออกเต็มรูปแบบ

แนวทางเริ่มต้นแบบเป็นขั้นตอนที่แนะนำคือ

1. กำหนดนโยบายใช้ AI ภายในองค์กร
   ระบุได้เลยว่าใช้ทำอะไรได้ ทำอะไรไม่ได้ เกี่ยวกับข้อมูลลูกค้า เนื้อหา และการตัดสินใจสำคัญ

2. เลือกเครื่องมือ AI ที่มีมาตรฐานด้านความปลอดภัยและข้อมูล
   ถามผู้ให้บริการให้ชัดเรื่องการเก็บข้อมูล การเทรนโมเดล และการลบข้อมูล

3. สร้างคณะทำงานหรือ responsible person ด้าน AI
   ไม่ต้องใหญ่ แต่ต้องมีคนรับผิดชอบเห็นภาพรวมการใช้ AI ในองค์กร

4. ฝึกอบรมทีมงานให้ใช้ AI แบบ Active Learning
   เน้นให้ทุกคน “คิดเป็น” ไม่ใช่ “ก็อปเป็น”

5. ติดตามการพัฒนาด้านมาตรฐานและร่างกฎหมาย AI ของไทย
   เพื่อปรับนโยบายและระบบของเราให้สอดรับได้เร็ว ไม่ต้องมานั่งแก้ใหญ่ทีหลัง

มาตรฐานที่ดีจะทำให้ธุรกิจไทย ใช้ AI ได้อย่างมั่นใจ น่าเชื่อถือ และยั่งยืน และเมื่อกฎหมายตามมาทีหลัง เราก็จะพร้อมมากกว่าคนที่เพิ่งเริ่มคิดถึงเรื่องนี้ตอนถูกบังคับใช้

คำถามคือ ณ วันนี้ องค์กรของคุณมี “กติกาใช้ AI” แล้วหรือยัง หรือยังปล่อยให้ทุกคนลองกันเอง โดยหวังว่า “คงไม่เป็นไร” อยู่?