6 อันตรายที่คนใช้ AI ต้องรู้! ถ้าคุณกำลังใช้ AI ช่วยทำงาน แต่ความสะดวกสบายและฉลาดล้ำของเทคโนโลยีนี้ อาจมี “หลุมพราง” ซ่อนอยู่ที่คุณคาดไม่ถึง!
6 อันตรายที่คนใช้ AI ต้องรู้! ก่อนข้อมูลหลุด งานพัง
ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ก้าวเข้ามาเป็นผู้ช่วยสำคัญในชีวิตประจำวันและการทำงาน ความสะดวกสบายเหล่านี้อาจซ่อนเร้นความเสี่ยงร้ายแรงที่หลายองค์กรและผู้ใช้งานมองข้าม การขาดความรู้เท่าทันต่อเทคโนโลยีนี้อาจนำไปสู่ความเสียหายทั้งในด้านข้อมูลส่วนบุคคล ภาพลักษณ์องค์กร และความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์ เปิดเผย 6 หลุมพรางสำคัญของการใช้ AI ที่ผู้ใช้งานจำเป็นต้องตระหนักรู้เพื่อป้องกันผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น
การสูญเสียข้อมูลสำคัญจากการสนทนากับ AI
ความเสี่ยงประการแรกที่ผู้ใช้งานส่วนใหญ่มักพลาดพลั้ง คือการสนทนาอย่างเป็นกันเองกับ AI เสมือนการพูดคุยกับเพื่อนหรือผู้ช่วยส่วนตัว พฤติกรรมนี้ทำให้ผู้ใช้งานเผลอเปิดเผยข้อมูลสำคัญโดยไม่รู้ตัว อาทิ ชื่อ นามสกุล หมายเลขโทรศัพท์ อีเมล รหัสบัตรประจำตัวประชาชน ไปจนถึงเอกสารภายในองค์กร รหัสคำสั่ง (Code) หรือข้อมูลลูกค้า ซึ่งล้วนเป็นข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลความลับทางธุรกิจ ทั้งนี้ AI ไม่ได้ทำงานในลักษณะโปรแกรมออฟไลน์ที่ประมวลผลแล้วลบข้อมูลทิ้งทันที แต่ข้อมูลที่ถูกพิมพ์หรืออัปโหลดอาจถูกเก็บบันทึกไว้ในระบบเพื่อวัตถุประสงค์ด้านความปลอดภัย หรือถูกนำไปใช้เพื่อการพัฒนาและฝึกฝนโมเดลต่อไป เช่น แพลตฟอร์ม ChatGPT รุ่นที่ให้บริการฟรี อาจมีการนำข้อมูลการสนทนาไปพัฒนาโมเดล หากผู้ใช้งานไม่ได้ปิดตัวเลือกการนำข้อมูลไปใช้ฝึกโมเดล หรือไม่ได้ใช้งานโหมดการสนทนาชั่วคราว (Temporary Chat)
ยิ่งไปกว่านั้น รายงานจาก Business Insider ในปี 2025 ได้เปิดเผยว่า พนักงานภายนอกที่ทำหน้าที่ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลให้กับ Meta AI สามารถเข้าถึงบทสนทนาของผู้ใช้งานจำนวนมาก ซึ่งปรากฏข้อมูลส่วนบุคคลที่ผู้ใช้หลงผิดคิดว่าเป็นการสนทนาแบบส่วนตัว ดังนั้น ก่อนการป้อนข้อมูลใดๆ ควรตั้งคำถามว่า หากข้อมูลดังกล่าวถูกเผยแพร่ต่อสาธารณะจะสามารถยอมรับได้หรือไม่ หากคำตอบคือไม่ได้ ก็ไม่ควรป้อนข้อมูลนั้นลงไป หรือควรดำเนินการปกปิดข้อมูลสำคัญที่สามารถระบุตัวตนได้ก่อนการส่งข้อมูลให้ AI ประมวลผลทุกครั้ง
การสร้างข้อมูลเท็จหรือสภาวะการหลอนของ AI (Hallucination)
ปัญหาที่สร้างความสับสนและอาจก่อให้เกิดความเสียหายรุนแรงคือ การที่ AI สร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงขึ้นมาและนำเสนอด้วยความมั่นใจ ซึ่งเรียกว่า “อาการหลอนของ AI” (Hallucination) AI มักจะประดิษฐ์ตัวเลข อ้างอิงงานวิจัยที่ไม่มีอยู่จริง หรือสร้างรายชื่อบุคคล เหตุการณ์ และแม้กระทั่งคำพิพากษาของศาลขึ้นมาเอง ปรากฏการณ์นี้ไม่ได้เกิดจากความตั้งใจที่จะโกหก แต่เป็นผลจากกลไกการทำงานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLM) ที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำนายคำถัดไปที่น่าจะเหมาะสมที่สุด เมื่อ AI ไม่มีข้อเท็จจริงในฐานข้อมูลที่เคยเรียนรู้มาก่อน จึงพยายามสร้างข้อความที่ประเมินว่าเหมาะสมขึ้นมาทดแทน ซึ่งมักจะฟังดูลื่นไหลและสมเหตุสมผล แต่ขาดความถูกต้อง
ความน่ากังวลของปัญหานี้คือการสังเกตและตรวจสอบที่ทำได้ยาก เนื่องจากคำตอบมักดูน่าเชื่อถือและอาจแนบแหล่งอ้างอิงปลอมมาด้วย หากนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้โดยปราศจากการตรวจสอบ อาจเกิดผลกระทบมหาศาล โดยเฉพาะในสายงานที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การตัดสินใจด้านการเงิน การแพทย์ การวิจัย หรือข้อกฎหมาย ตัวอย่างเช่น ในปี 2024 สายการบิน แอร์ แคนาดา ถูกศาลตัดสินให้ชดเชยค่าเสียหายแก่ผู้โดยสาร เนื่องจากแชทบอทบนเว็บไซต์ให้ข้อมูลนโยบายส่วนลดกรณีญาติเสียชีวิตผิดพลาด ซึ่งศาลพิจารณาว่าข้อมูลจากแชทบอทถือเป็นข้อมูลทางการบนเว็บไซต์ของบริษัท เหตุการณ์นี้สะท้อนชัดเจนว่า AI สามารถให้ข้อมูลที่ผิดพลาดอย่างมั่นใจจนนำไปสู่ความเสียหายจริง ดังนั้น ผู้ใช้งานจึงไม่ควรเชื่อคำตอบแรกจาก AI ทันที ควรขอให้ระบุแหล่งที่มาเพื่อตรวจสอบข้อเท็จจริงเพิ่มเติม เปรียบเทียบผลลัพธ์จาก AI หลายระบบ และที่สำคัญที่สุด มนุษย์ต้องเป็นผู้ตรวจสอบความถูกต้องขั้นสุดท้ายก่อนนำไปใช้งานเสมอ
อคติและการเลือกปฏิบัติของระบบ AI (AI Bias)
แม้หลายคนจะเข้าใจว่า AI ปราศจากความรู้สึกนึกคิดและน่าจะมีความเป็นกลางมากกว่ามนุษย์ในการตัดสินใจ แต่ในความเป็นจริง AI สามารถมีอคติและเลือกปฏิบัติได้ ความลำเอียงนี้เรียกว่า “AI Bias” ซึ่งไม่ได้เกิดจากความตั้งใจของระบบ แต่สืบเนื่องมาจากชุดข้อมูลที่นำมาใช้ฝึกฝน AI ขาดความสมดุลหรือแฝงทัศนคติที่ไม่เป็นกลาง เช่น ข้อมูลที่สะท้อนความเหลื่อมล้ำทางเชื้อชาติ อายุ หรือฐานะทางเศรษฐกิจ ส่งผลให้ AI สร้างผลลัพธ์ที่ลำเอียงตามข้อมูลพื้นฐานเหล่านั้น
กรณีศึกษาที่คลาสสิกคือ ระบบคัดกรองใบสมัครงานของบริษัท Amazon ที่ใช้คัดเลือกพนักงานสายเทคนิค ระบบดังกล่าวได้ประเมินให้ผู้สมัครเพศชายมีความเหมาะสมกว่าเพศหญิง เนื่องจากข้อมูลใบสมัครย้อนหลัง 10 ปีมีผู้ชายทำงานในสายงานนี้มากกว่า นอกจากนี้ระบบยังได้ลดคะแนนเรซูเม่ที่มีคำสำคัญเกี่ยวข้องกับผู้หญิง ส่งผลให้ Amazon ต้องตัดสินใจยกเลิกระบบดังกล่าวในที่สุด ดังนั้น ผู้ใช้งานต้องตระหนักอยู่เสมอว่า AI มีความลำเอียงได้ และต้องเป็นผู้ตรวจสอบผลลัพธ์จาก AI ก่อนนำไปประยุกต์ใช้ทุกครั้งเพื่อมิให้เกิดผลกระทบเชิงลบต่องาน
ภัยคุกคามต่อห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์ (Software Supply Chain Threat)
การ์ทเนอร์ (Gartner) ได้เตือนถึงภัยคุกคามทางไซเบอร์ในยุค AI ที่หลายองค์กรมักมองข้าม นั่นคือ “ภัยคุกคามต่อห่วงโซ่อุปทานซอฟต์แวร์” (Software Supply Chain Threat)
ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน นักพัฒนาไม่ได้เขียนรหัสคำสั่ง (Code) เองทุกบรรทัด แต่มีการนำชิ้นส่วนสำเร็จรูปจาก Open Source มาประกอบรวมกัน หากชิ้นส่วนใดมีช่องโหว่ ซอฟต์แวร์ที่เสร็จสมบูรณ์ก็จะมีช่องโหว่นั้นตามไปด้วย ปัจจุบัน AI เข้ามาช่วยให้นักพัฒนาเขียนโค้ดได้รวดเร็วขึ้น โดยสามารถสร้างและแนะนำ Open Source มาประกอบใช้งานได้ทันที อย่างไรก็ตาม หาก AI แนะนำชิ้นส่วนที่มีช่องโหว่และนักพัฒนานำไปใช้โดยไม่รู้ตัว ช่องโหว่นั้นจะถูกส่งต่อไปยังระบบการทำงานขั้นถัดไปและสร้างผลเสียต่อองค์กร แนวทางการป้องกันเพื่อควบคุมความปลอดภัยมีดังนี้:
ขอตรวจสอบองค์ประกอบซอฟต์แวร์ให้ชัดเจน: องค์กรควรขอเอกสาร S-BOM (Software Bill of Materials) และ AI-BOM เพื่อตรวจสอบองค์ประกอบของระบบว่ามี Open Source Library, Code Model หรือส่วนประกอบจากผู้ให้บริการรายอื่นใดบ้าง เพื่อนำมาประเมินความเสี่ยงได้อย่างทันท่วงที
คุมเข้มแหล่งที่มาของโค้ด: หลีกเลี่ยงการใช้ส่วนประกอบจากอินเทอร์เน็ตที่ไม่ได้ผ่านการตรวจสอบ เพื่อป้องกันการเปิดช่องโหว่ให้ผู้โจมตีแอบฝังโค้ดอันตราย องค์กรควรใช้ข้อมูลที่เชื่อถือได้ กำหนดมาตรการความปลอดภัยในระบบจัดการโค้ด และตรวจสอบส่วนประกอบจากบุคคลที่สามเสมอ
ล็อกซอฟต์แวร์ตั้งแต่การสร้างจนถึงการใช้งาน: ซอฟต์แวร์ทุกชิ้นต้องมีการลงนามรับรองเปรียบเสมือนการปิดผนึก เพื่อยืนยันความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาและป้องกันการแก้ไขระหว่างทาง พร้อมทั้งใช้หลักการจำกัดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลของนักพัฒนาและเครื่องมือต่างๆ เฉพาะเท่าที่จำเป็น เพื่อป้องกันการแพร่กระจายของโค้ดอันตรายในกรณีที่ระบบถูกเจาะ
ผลงานด้อยคุณภาพจากการใช้ AI (AI Work Slop)
ปัญหาที่พบได้บ่อยในสภาพแวดล้อมการทำงานปัจจุบันคือ “AI Work Slop” หรือ ผลงานขยะจาก AI ซึ่งหมายถึงชิ้นงานที่สร้างขึ้นโดย AI ที่ผู้ทำแทบไม่ได้ใช้ความคิดวิเคราะห์หรือตรวจสอบความถูกต้องก่อนการส่งต่อ ส่งผลให้ภาระหนักตกไปอยู่กับผู้รับงานที่จะต้องค้นหาข้อผิดพลาดและแก้ไขใหม่ ปัญหานี้ไม่เพียงทำลายเวลาการทำงาน แต่ยังทำลายความเชื่อใจและภาพลักษณ์ของผู้ส่งงาน ทำให้ดูขาดความรับผิดชอบ การแก้ไขปัญหาดังกล่าวสามารถดำเนินการผ่านกรอบการทำงาน “STOP” ดังนี้:
S – Set the standard (กำหนดมาตรฐานของงาน): ต้องกำหนดให้ชัดเจนก่อนใช้ AI ว่างานที่มีคุณภาพต้องประกอบด้วยอะไรบ้าง เช่น ความครบถ้วนของข้อมูล บริบท แหล่งอ้างอิง และการนำไปใช้งานได้จริง
T – Train People (พัฒนาทักษะบุคลากร): สอนให้พนักงานใช้ AI อย่างมีวิจารณญาณ ไม่ใช่เพียงวิธีเขียนคำสั่ง (Prompt) แต่ต้องเข้าใจว่าเมื่อใดควรใช้ เมื่อใดไม่ควรใช้ และต้องตรวจสอบสิ่งใดบ้างหลังได้ผลลัพธ์
O – Own the output (รับผิดชอบต่อผลลัพธ์): กำหนดให้มีผู้รับผิดชอบผลลัพธ์อย่างชัดเจน ผู้ส่งงานต้องตรวจสอบความถูกต้องครบถ้วนก่อนส่งต่อ จะปัดความรับผิดชอบไปที่ AI ไม่ได้
P – Pilot, don’t push (ค่อยเป็นค่อยไป): ไม่ควรบังคับใช้ AI กับทุกงาน แต่ควรเริ่มต้นจากงานส่วนเล็กๆ ที่ AI สามารถเพิ่มคุณค่าได้จริง ทดลองวัดผลและปรับปรุงก่อนขยายผลสู่ระดับองค์กร นอกจากนี้องค์กรควรหมั่นตรวจสอบและเก็บข้อมูลข้อผิดพลาดจากการใช้งาน เพื่อนำไปปรับปรุงกระบวนการและระบบงานไม่ให้สร้างความกดดันจนพนักงานต้องพึ่งพา AI อย่างผิดวิธี
ความคลุมเครือของกระบวนการประมวลผล (Black Box)
ในหลายครั้ง AI ไม่สามารถอธิบายที่มาที่ไปของคำตอบหรือผลลัพธ์ที่นำเสนอได้ ซึ่งสถานการณ์นี้เรียกว่า “ปัญหากล่องดำ” (Black Box) ปัญหานี้มักพบในระบบที่ใช้เทคโนโลยี Deep Learning และ Large Language Models ซึ่งมีพารามิเตอร์จำนวนมหาศาล ทำให้กระบวนการตัดสินใจมีความซับซ้อนและยากต่อการตีความ แม้แต่นักพัฒนาผู้สร้างระบบเองก็ไม่สามารถอธิบายกลไกได้อย่างแม่นยำ
ปัญหานี้สร้างความเสี่ยงอย่างมากเมื่อนำ AI ไปใช้กับงานที่ส่งผลกระทบต่อชีวิตผู้คน เช่น การพิจารณาอนุมัติสินเชื่อ หรือการตัดสินคดีความ หาก AI ให้ผลลัพธ์ว่า “ไม่ผ่าน” หรือ “มีความผิด” โดยปราศจากเหตุผลอธิบาย ย่อมไม่สามารถสร้างความน่าเชื่อถือต่อผลลัพธ์นั้นได้ ปัจจุบันหลายประเทศจึงเริ่มกำหนดให้ระบบ AI ที่ใช้ในงานที่มีความเสี่ยงสูง ต้องมีกระบวนการที่สามารถอธิบายเหตุผลในการตัดสินใจ และต้องมีมนุษย์เข้ามาทบทวนผลลัพธ์เสมอ แม้ในท้ายที่สุดมนุษย์อาจไม่สามารถทำความเข้าใจกลไกภายในของ Black Box ได้อย่างสมบูรณ์แบบ แต่อำนาจในการตัดสินใจนำข้อมูลไปใช้ยังคงเป็นของมนุษย์ ซึ่งต้องไม่ยอมให้ความสะดวกสบายของ AI มาลดทอนความสามารถในการคิดวิเคราะห์และการตั้งคำถามของตนเอง
สรุป
ปัญญาประดิษฐ์เป็นเพียงเครื่องมือทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อเสริมศักยภาพการทำงาน หาใช่ผู้มีอำนาจตัดสินใจแทนมนุษย์อย่างเบ็ดเสร็จ การทำความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในหลุมพรางทั้ง 6 ประการนี้ ไม่เพียงแต่จะช่วยปกป้องคุณและองค์กรจากความเสียหายที่ประเมินค่าไม่ได้ แต่ยังเป็นการสร้างภูมิคุ้มกันทางดิจิทัลที่แข็งแกร่ง เพื่อให้คุณสามารถดึงอัจฉริยภาพของ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด บนพื้นฐานของความปลอดภัย ความถูกต้อง และความรับผิดชอบอย่างยั่งยืน
ชมรายการ Digital Thailand ตอน “ 6 อันตรายที่คนใช้ AI ต้องรู้! ก่อนข้อมูลหลุด งานพัง ” ได้ที่รายการย้อนหลังตอนนี้เลย
https://it24hrs.com/2026/6-dangers-users-need-to-know/
ออกอากาศวันเสาร์ที่ 22 สิงหาคม 2569
ในรายการ Digital Thailand ทุกวันเสาร์ ทางช่อง 3 กด 33 เวลา 4.05-4.30 น.
ยังมีบทความที่น่าสนใจ
CE-7 MATCH อุปกรณ์สำรวจอวกาศของไทยที่ถูกเลือกไปดวงจันทร์
อย่าลืมกดติดตามอัปเดตข่าวสาร เทคนิคดีๆกันนะคะ Please follow us
Youtube it24hrs
Twitter it24hrs
Tiktok it24hrs
facebook it24hrs
ติดต่อโฆษณา [email protected] โทร 0802345023
