Pichitchai Sangnak

Pichitchai Sangnak
Pichitchai Sangnak
ภาพรวมของ AI ในปัจจุบัน
– ช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) ได้กลายเป็นเทคโนโลยีหลักที่เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันและโลกธุรกิจอย่างกว้างขวาง จากเดิมที่ AI เป็นเพียงแนวคิดในเชิงวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ ปัจจุบัน AI ได้พัฒนาอย่างก้าวกระโดดผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) จนกลายเป็น Generative AI และ LLM (Large Language Models) เช่น ChatGPT, Gemini หรือ Claude ซึ่งสามารถประมวลผลและสร้างเนื้อหาได้ในระดับที่ใกล้เคียงกับมนุษย์
AI มีการทำงานในหลายระดับ (Layer) ตั้งแต่การจัดการข้อมูลเบื้องต้น การวิเคราะห์แนวโน้ม ไปจนถึงการประเมินผลแบบเรียลไทม์ โดยเฉพาะในระดับ “ผู้ใช้งาน” AI ได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการให้บริการลูกค้า (Customer-facing) และการสนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจในระบบหลังบ้าน (Back-office)
 
การใช้ AI ในมุมของการตลาด
– ในแวดวงการตลาด AI กลายเป็นตัวช่วยหลักที่เปลี่ยนวิธีการทำงานแบบเดิมอย่างสิ้นเชิง โดยเฉพาะในยุคของ Digital Marketing ที่ข้อมูลมีความสำคัญสูงสุด การนำ AI เข้ามาใช้สามารถเพิ่มทั้งความเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิภาพในการสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมาย
AI สามารถประยุกต์ใช้ได้ในหลายด้าน เช่น:
  • การสร้างข้อความโฆษณา (Ad Copy) แบบอัตโนมัติที่ตรงใจผู้บริโภค
  • การผลิตภาพ วิดีโอ หรือกราฟิกที่ปรับเปลี่ยนได้ตามบริบท
  • การวางแผนกลยุทธ์โดยอิงจากข้อมูลการตลาดแบบเรียลไทม์
  • การวิเคราะห์และแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างละเอียด เพื่อเสนอสินค้าหรือบริการที่เหมาะสม
แนวโน้มในอนาคต คือ AI จะกลายเป็น “ผู้ช่วยทางการตลาด” ที่สามารถตอบสนองลูกค้าอย่างชาญฉลาด และมีบทบาทสำคัญต่อการสร้างประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล (Personalized Customer Experience)
 
การใช้ AI ในมุมของ Governance
แม้ AI จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่การนำมาใช้งานโดยไม่มีแนวทางควบคุม อาจสร้างปัญหาเชิงจริยธรรม ความปลอดภัย และความโปร่งใสในการจัดการข้อมูล AI จึงต้องถูกกำกับดูแลภายใต้หลักธรรมาภิบาล (Governance)
องค์กรต้องพิจารณาหลายประเด็น เช่น:
  • ข้อมูลที่ AI ใช้ในการฝึกและเรียนรู้มีความแม่นยำหรือไม่
  • ระบบอัลกอริธึมมีความลำเอียง (Bias) หรือสร้างผลกระทบที่ไม่เป็นธรรมต่อผู้ใช้หรือไม่
  • ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจหรือสอบทานผลลัพธ์ของ AI ได้หรือไม่ (Explainability)
การกำกับดูแล AI ที่ดีควรมีแนวทางที่ชัดเจน เช่น การกำหนดขอบเขตการใช้งาน การตรวจสอบย้อนหลัง (Audit Trail) และการประเมินความเสี่ยงแบบรอบด้านก่อนการนำ AI ไปใช้จริงในระดับองค์กร
 
ภาพรวมของ AI กับ PDPA
– AI และ PDPA (พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562) มีความเชื่อมโยงกันอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เนื่องจากการทำงานของ AI ส่วนใหญ่ต้องอาศัยข้อมูลในการเรียนรู้ วิเคราะห์ และสรุปผล ซึ่งในหลายกรณีอาจเป็น “ข้อมูลส่วนบุคคล”
PDPA เป็นกฎหมายที่กำหนดให้การเก็บ ใช้ หรือเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลต้องมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน มีการขอความยินยอมจากเจ้าของข้อมูล และมีมาตรการคุ้มครองที่เหมาะสม 
เพื่อป้องกันการละเมิดสิทธิส่วนบุคคลหรือการใช้ข้อมูลในทางที่ไม่เหมาะสมการออกแบบระบบ AI จึงต้องคำนึงถึงหลักการของ PDPA ตั้งแต่ต้นทาง เช่น การคัดเลือกแหล่งข้อมูลที่ถูกต้อง การจัดเก็บอย่างปลอดภัย และการใช้งานภายใต้กรอบของวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนและจำเป็น
 
ความเชื่อมโยงของ AI กับ PDPA
– AI และ PDPA ไม่ใช่เพียงเรื่องเทคนิคกับกฎหมายที่แยกกันอยู่ แต่มีจุดตัดกันหลายด้าน โดยเฉพาะในมิติของ “ข้อมูล” ที่มักซ้อนทับและคลุมเครือระหว่างระบบกับมนุษย์
ความท้าทายที่สำคัญคือ AI มักใช้ข้อมูลจำนวนมากจากหลายแหล่ง ซึ่งอาจมีข้อมูลส่วนบุคคลปะปนอยู่โดยไม่ได้ตั้งใจ หากไม่มีการควบคุมที่ดี อาจเกิดการละเมิด PDPA ได้โดยไม่รู้ตัว
แนวทางสำคัญในการบริหารจัดการความเสี่ยง ได้แก่:
  • การทำ Anonymization หรือ Pseudonymization กับข้อมูลก่อนนำไปใช้กับ AI
  • ตรวจสอบสิทธิ์และความยินยอมในการเก็บ-ใช้ข้อมูล
  • การบันทึกการประมวลผลข้อมูล (Record of Processing Activities)
 
การทำ PDPA ในมิติของผู้ให้บริการด้าน AI
ผู้ให้บริการด้าน AI หรือองค์กรที่พัฒนาโซลูชัน AI จำเป็นต้องมีแนวทางด้านการคุ้มครองข้อมูลที่ชัดเจน ไม่เพียงแค่ด้านเทคนิค แต่รวมถึงนโยบายภายใน วัฒนธรรมองค์กร และการมีส่วนร่วมของทุกฝ่าย
แนวทางที่ควรดำเนินการ ได้แก่:
1. กำหนดขอบเขตการใช้งาน AI อย่างชัดเจน – ระบุวัตถุประสงค์ที่จำเป็นและเหมาะสมสำหรับแต่ละระบบ
2. ออกแบบมาตรการคุ้มครองข้อมูลอย่างครบวงจร – ทั้งในมิติเทคนิค กฎหมาย และกระบวนการทำงาน
3. ให้ความสำคัญกับจริยธรรม – หลีกเลี่ยงการใช้งานเกินขอบเขต และไม่ใช้ข้อมูลเกินความจำเป็น
4. ส่งเสริมวัฒนธรรมความรับผิดชอบร่วมกัน – ทุกระดับขององค์กรต้องมีส่วนร่วมในการคุ้มครองข้อมูล
5. มีระบบติดตามและตรวจสอบอย่างโปร่งใส – เช่น การทำ AI Audit หรือ Internal Review
 
ข้อคิดจากเสวนา: การใช้ AI อย่างมีจริยธรรมและความรับผิดชอบ
จากการเสวนา PDPA GURU: AI สาระสำคัญที่องค์กรควรนำไปปฏิบัติ คือ:
  • วางแผนการใช้ AI อย่างมีเป้าหมายและอยู่ในกรอบของกฎหมาย PDPA
  • หลีกเลี่ยงการนำ AI เข้ามายุ่งเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคลเกินความจำเป็น
  • ระวังเรื่องการ Blend ข้อมูลระหว่างระบบอัตโนมัติและมนุษย์ ซึ่งอาจทำให้ขาดการควบคุม
  • ผู้บริหารควรมีนโยบาย AI ที่ชัดเจน โดยเฉพาะในกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลลูกค้า
  • ส่งเสริมให้ทุกฝ่ายในองค์กรมีจิตสำนึกและความรับผิดชอบในการใช้ข้อมูล
 
บทสรุปเสวนา
– AI เป็นเทคโนโลยีที่เปลี่ยนโลก แต่ความสำเร็จของการใช้ AI ในองค์กรขึ้นอยู่กับ “วิธีที่เราออกแบบ ใช้งาน และกำกับดูแล” โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลที่อยู่ภายใต้กฎหมาย PDPA
หากองค์กรสามารถผสาน AI เข้ากับแนวคิดของความโปร่งใส ความปลอดภัย และจริยธรรมได้อย่างสมดุล จะสามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างยั่งยืน และสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในระยะยาว

 

ติดตามเราไว้ เพื่อให้ไม่พลาด PDPA GURU ในหัวข้อถัดไป Facebook ศึกษา PDPA เพิ่มเติม อ่านเลย
หรือหากคุณต้องการผู้ช่วย ไม่ว่าจะเป็นที่ปรึกษา, ตรวจสอบ, สอบทาน หรือการฝึกอบรมด้าน PDPA ติดต่อเรา Line: @pdpathailand
pdpa guru
dpo in action อบรม pdpa dpo
DPO ภาครัฐ PDPA
หลักสูตร PDPA in Action
DPAC อบรม PDPA Internal Audit
PDPA Guru Google Forms EP8
DPOinActionรุ่น19 1200x300
DPO in Action TU - 1200x300
Advanced PDPA in Action สำหรับภาคเอกชน
Banner DPAC 1200x300
dpo รวม