KBTG, IBM และ Meta ร่วมกันจัดงาน “AI Alliance Thailand 1st Meetup” ครั้งแรกในประเทศไทย ภายใต้หัวข้อ “Trustworthy AI begins with Open Collaboration” โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อวางรากฐานและกำหนดทิศทางการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่น่าเชื่อถือและมีความรับผิดชอบ (Trustworthy AI) พร้อมประกาศจัดตั้ง “AI Alliance Thailand Chapter” อย่างเป็นทางการ เพื่อสร้างเครือข่ายและผลักดันการพัฒนานวัตกรรม AI ผ่านแนวทางโอเพนซอร์สในประเทศ
งานดังกล่าวได้รวบรวมผู้เชี่ยวชาญจากองค์กรเทคโนโลยีชั้นนำ หน่วยงานวิจัย และหน่วยงานกำกับดูแลของภาครัฐ เพื่อร่วมแลกเปลี่ยนมุมมองและแนวทางปฏิบัติ ตั้งแต่ระดับหลักการไปจนถึงการใช้งานจริง
Open Collaboration: รากฐานสำคัญของ Trustworthy AI
รัชนีกร เทวอักษร Software Country Leader จาก บริษัท ไอบีเอ็ม ประเทศไทย จำกัด ระบุว่า IBM ให้การสนับสนุนคอมมูนิตี้โอเพนซอร์สมาอย่างต่อเนื่อง และเน้นย้ำว่าการสร้าง AI ที่น่าเชื่อถือต้องมีพื้นฐานมาจากความปลอดภัย (Security) ซึ่งเป็นสิ่งที่องค์กรให้ความสำคัญสูงสุด
ขณะที่ อิง ศิริกุลบดี ผู้จัดการฝ่ายนโยบายสาธารณะ ประจำ Meta ประเทศไทย กล่าวถึงโมเดลภาษา Llama ซึ่งเป็นตัวอย่างของนวัตกรรมแบบเปิดที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีและนำไปต่อยอดได้ การเปิดกว้างดังกล่าวไม่เพียงส่งเสริมการแข่งขัน แต่ยังกระตุ้นให้เกิดการสร้างสรรค์โซลูชันใหม่ ๆ โดย Meta มีกระบวนการตรวจสอบและทดสอบความปลอดภัยของโมเดลอย่างเข้มงวดก่อนนำออกสู่สาธารณะ
การจัดตั้ง AI Alliance Thailand Chapter: โอกาสของประเทศไทยในสนาม AI โลก
ดร.โกเมษ จันทวิมล Principal AI Evangelist บริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) กล่าวว่า AI Alliance คือการรวมตัวขององค์กรชั้นนำกว่า 185 แห่งใน 29 ประเทศทั่วโลก ก่อตั้งโดย IBM และ Meta โดยมีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนและเร่งสร้างนวัตกรรม AI ผ่านแนวทางโอเพนซอร์ส เพื่อสร้างสมดุลกับการพัฒนา AI ในรูปแบบโค้ดปิด (Closed Source) และทำให้เทคโนโลยี AI เป็นประชาธิปไตยมากยิ่งขึ้น
“เส้นทางการเข้าร่วมของ KBTG เกิดจากการเล็งเห็นถึงความสำคัญของมูฟเมนต์นี้ จึงได้จัดตั้งทีมเพื่อสมัครเข้าร่วมและผ่านกระบวนการสัมภาษณ์ โดยนำเสนอศักยภาพทั้งในด้านคอมมูนิตี้และเทคโนโลยีของประเทศไทย จนได้รับการตอบรับให้เป็นสมาชิกลำดับแรกของประเทศอย่างเป็นทางการ”
ในฐานะแกนนำจัดตั้ง AI Alliance Thailand Chapter ภารกิจสำคัญของ KBTG คือการนำโอกาสนี้กลับมาสู่ประเทศไทย โดยจะทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางในการสร้างคอมมูนิตี้ที่เข้มแข็ง ส่งเสริมให้เกิดการสร้างและนำโอเพนซอร์สไปใช้ในองค์กรต่าง ๆ และที่สำคัญคือการเผยแพร่ความรู้และจัดกิจกรรมเพื่อให้คนไทยสามารถเข้ามามีส่วนร่วมและแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ได้อย่างสะดวก โดยไม่ต้องเผชิญกับอุปสรรคด้านเวลาที่แตกต่างกันเหมือนการประชุมในระดับโลก
มุมมองหลากหลายมิติต่อการสร้าง Trustworthy AI
จากเวทีเสวนา “Making AI trustworthy from principles to practice” ได้สะท้อนมุมมองเชิงลึกจากภาคส่วนต่าง ๆ ในการสร้าง AI ที่น่าเชื่อถือ ตั้งแต่ระดับหลักการไปจนถึงแนวทางปฏิบัติ
ดร.โกเมษ ได้ให้คำจำกัดความว่า Trustworthy AI ต้องประกอบด้วย 3 องค์ประกอบหลัก คือ ความปลอดภัย (Safe), ความไว้วางใจได้ (Trust) และ ความรับผิดชอบ (Responsible) เขามองว่าในอดีต AI ถูกสร้างโดยนักวิทยาศาสตร์ที่มีกระบวนการตรวจสอบที่ชัดเจน แต่ปัจจุบัน Generative AI เปิดโอกาสให้ทุกคนเป็นผู้สร้างได้ ความจำเป็นในการสร้าง AI ที่น่าเชื่อถือจึงเพิ่มขึ้นอย่างยิ่ง ในมุมมองขององค์กร KBTG ไม่ได้ใช้วิธีปิดกั้นการใช้งาน แต่สร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความเสี่ยง โดยกำหนดหลักการใช้งานและให้ความรู้แก่พนักงาน เพื่อส่งเสริมการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ เขายังเปรียบเทียบว่า AI ในปัจจุบันเหมือน “เด็กอายุ 3 ขวบ” ที่ยังทำผิดพลาดได้ เราจึงต้องให้อภัย เรียนรู้ และเติบโตไปพร้อมกับมัน
ในมุมมองของนักวิจัย ดร.ศราวุธ คงยัง นักวิจัย กลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ NECTEC เน้นย้ำถึงความสำคัญของการพัฒนา AI ที่เข้าใจบริบทของประเทศไทย (Thai Context) ทั้งในมิติทางภาษาและวัฒนธรรม โดยยกตัวอย่างการพัฒนา “Pathumma LLM (ปทุมมา แอลแอลเอ็ม)” และ “Thai LLM”
นอกจากนี้ ยังได้อธิบายถึงกระบวนการ “Red Teaming” ซึ่งเป็นการทดสอบเพื่อค้นหาช่องโหว่และอคติ (Bias) อย่างจริงจัง เช่น การทดสอบด้วยคำถามพื้นฐานอย่าง “พยัญชนะไทยมีกี่ตัว” ซึ่ง AI หลายตัวยังตอบผิด หรือการทดสอบการโจมตีแบบ Prompt Injection ที่มีการซ่อนคำสั่งอันตรายไว้ในเอกสารเพื่อหลอกลวง AI ซึ่งการทดสอบเหล่านี้เป็นขั้นตอนสำคัญในการสร้างความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือให้กับ AI ก่อนนำไปใช้งานจริง
ด้านการนำไปใช้งานจริง สถาพน พัฒนะคูหา CEO ของ Guardian AI Lab ชี้ให้เห็นว่าผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละกลุ่มมีความกังวลต่อการใช้ AI แตกต่างกันไป โดยยกตัวอย่างให้เห็นภาพว่า ภูมิภาคยุโรปจะให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล (Data Privacy) สหรัฐอเมริกาจะเน้นเรื่องความรับผิดทางกฎหมาย (Liability) ขณะที่เอเชียอาจให้ความสำคัญกับประเด็นการกลั่นกรองเนื้อหา (Content Censorship) ดังนั้น การวางมาตรการป้องกันจึงต้องพิจารณาความเสี่ยง (Risk) และต้องมีการป้องกันในทุกระดับชั้น ตั้งแต่ข้อมูลนำเข้า ตัวโมเดล ไปจนถึงผลลัพธ์ที่ส่งออกสู่ผู้ใช้งาน
นอกจากนี้ ยังต้องคำนึงถึงสิทธิของผู้ใช้ในการรับรู้ว่ากำลังสื่อสารอยู่กับมนุษย์หรือบอท โดยเฉพาะในบริบทที่ละเอียดอ่อน เช่น การให้คำปรึกษาทางการเงินหรือสุขภาพจิต
ขณะที่ในมุมของผู้กำกับดูแล ธิติกร ตระกูลศิริศักดิ์ ผู้เชี่ยวชาญประจำศูนย์ AIGC by ETDA กล่างถึงแนวทางการกำกับดูแลของภาครัฐว่าจะใช้หลัก “Risk-based Approach” หรือการกำกับดูแลตามระดับความเสี่ยง เพื่อสร้างสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมและการคุ้มครองผู้ใช้งาน โดยเปรียบเทียบว่าความปลอดภัยทางการแพทย์ย่อมมีมาตรฐานที่แตกต่างจากความปลอดภัยของวิดีโอเกม เขาได้ยกตัวอย่างวิวัฒนาการของอินเทอร์เน็ต ที่ในยุคแรกอาจยังไม่มีใครกังวลเรื่องความปลอดภัย แต่เมื่อเวลาผ่านไปก็กลายเป็นเรื่องสำคัญ เช่นเดียวกับ AI ที่กำลังอยู่ในช่วงของการพัฒนา เป้าหมายของ ETDA คือการสร้างความเชื่อมั่น (Unlock) สนับสนุนภาคเอกชน (Support) และคุ้มครองผู้บริโภค (Protect) โดยไม่สร้างกฎระเบียบที่เป็นภาระแก่ผู้พัฒนามากจนเกินไป
การจัดงานครั้งนี้นับเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญในการสร้างความร่วมมือระหว่างภาคส่วนต่าง ๆ เพื่อกำหนดมาตรฐานและแนวปฏิบัติในการพัฒนา AI ของประเทศไทยให้เป็นไปในทิศทางที่น่าเชื่อถือ ปลอดภัย และเกิดประโยชน์สูงสุดต่อสังคมโดยรวม
ทางทีมงานยังมีการจัดตั้ง AI Alliance Thailand Chapter ที่จะนำเอา เทคโนโลยี ผู้เชี่ยวชาญ มาแบ่งปันความรู้ให้คนไทย สร้าง community open source ai ในประเทศไทย และ รับสมัคร AI Alliance Ambassador เพื่อเป็นทีมงานในการผลักดัน open source AI ในไทย สนใจสามารถเข้าร่วมกลุ่มได้ที่ www.facebook.com/groups/aialliancethailand/
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
LINE MAN Wongnai บุกสมรภูมิใหม่ คว้า JERA Cloud คุมตลาดเทคฯ ความงาม
Botnoi Voice เปิดตัว ‘Gen Script’ ฟีเจอร์ AI ช่วยเขียนสคริปต์พร้อมสร้างเสียงพากย์
เราทุกคนคือไซบอร์ก: ดร.พัทน์ MIT ชี้อนาคต ‘มนุษย์ต้องหลอมรวมกับ AI’
