รู้จัก Hallucination, Misleading Content, Bias และความเป็นส่วนตัว
ใน โลกยุค AI ที่เทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันมากขึ้น การรู้เท่าทัน และเข้าใจถึงข้อจำกัดของ AI จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจประเด็นสำคัญที่ควรระวังในการใช้ AI เช่น ปัญหา Hallucination หรือข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเองโดยไม่มีอยู่จริง อคติที่แฝงอยู่ในข้อมูลที่ AI เรียนรู้ และความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้งาน AI โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ผู้ใช้ AI ทุกคนสามารถใช้งานเทคโนโลยีนี้ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ
Hallucination: ข้อมูลที่ผิดพลาดจาก AI
เมื่อพูดถึงการใช้ AI ในการค้นหาข้อมูลหรือช่วยในการเรียนรู้ เราควรตระหนักถึงข้อควรระวังหลายประการ ซึ่งหนึ่งในนั้นคือปัญหาของ Hallucination หรืออาการหลอนของ AI ซึ่งหมายถึงข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นมาโดยไม่มีความเป็นจริงหรือผิดจากข้อเท็จจริง ตัวอย่างเช่น เมื่อมีการถาม AI เกี่ยวกับข้อมูลของบุคคล เช่น “คริสติน่า แซ่แต้” AI อาจจะให้คำตอบที่ดูเหมือนว่ามาจากแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ แต่เมื่อเราตรวจสอบกลับไปยังแหล่งที่มาจริง ๆ ก็พบว่าเป็นเพียงแค่เนื้อหาที่มีการพูดคุยกันสนุกสนานว่าเป็นแชมป์ The Voice UK 4,000 สมัย แล้วโซเซีลมีเดียก็นำมากล่าวถึงซ้ำ ๆ หลายต่อหลายครั้ง ซึ่ง AI สร้างข้อมูลขึ้นโดยอิงจากข้อมูลที่ AI เรียนรู้จากอินเตอร์เน็ต ข้อมูลเหล่านี้อาจไม่ถูกต้องหรือไม่มีความจริงเกี่ยวกับตัวบุคคลนั้น ๆ เลย
ในกรณีนี้ AI ไม่สามารถแยกแยะระหว่างข้อเท็จจริงและข้อมูลที่ผิดพลาด เสียดสี หรือล้อเลียนได้ เนื่องจากมันเรียนรู้จากแหล่งข้อมูลที่มันสามารถเข้าถึงได้บนอินเทอร์เน็ต บางครั้งข้อมูลเหล่านั้นอาจจะผิดหรือถูกสร้างขึ้นโดยมนุษย์หรือแหล่งที่ไม่เชื่อถือได้ ทำให้เกิดปัญหาหลายประการ เช่น การที่ AI ตอบคำถามผิดหรือสร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง ในกรณีนี้เราสามารถเรียกว่า Hallucination ซึ่งเป็นอาการที่ AI หลอนหรือคิดว่าข้อมูลที่มันพบเป็นข้อเท็จจริง แต่จริง ๆ แล้วมันไม่เป็นเช่นนั้น
ดังนั้นเพื่อหลีกเลี่ยงการตกเป็นเหยื่อของข้อมูลที่ผิดหรือหลอกลวงจาก AI เราควรทำการ double-check หรือการตรวจสอบข้อมูลจากแหล่งอื่น ๆ ที่น่าเชื่อถือก่อนตัดสินใจใช้งานข้อมูลนั้น ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังทำวิจัยและใช้ AI เช่น ChatGPT เพื่อช่วยในการหาคำตอบหรือความหมายของคำต่าง ๆ ควรที่จะเช็คว่าแหล่งที่มาของข้อมูลนั้น ๆ เป็นแหล่งที่น่าเชื่อถือหรือไม่ โดยการเข้าไปดูแหล่งที่มาจริง ๆ ของข้อมูล เช่น เว็บไซต์ของหน่วยงานที่น่าเชื่อถือหรือเอกสารวิจัยที่มีการอ้างอิง
เมื่อเราพบว่า AI สร้างเนื้อหาที่ดูเหมือนจะเป็นข้อเท็จจริง แต่หลังจากตรวจสอบแล้วพบว่าเป็นข้อมูลที่ผิดหรือไม่ถูกต้อง สิ่งที่เกิดขึ้นคือการที่ AI ได้ทำการกระจายข้อมูลผิด ๆ ไปในวงกว้าง ซึ่งจะมีผลกระทบต่อคนอื่นที่ใช้ข้อมูลนั้นต่อ หรือแม้กระทั่งในการทำวิจัยที่หากไม่ได้ตรวจสอบข้อมูลให้ดีก่อน ก็อาจจะนำไปสู่การเผยแพร่ความเชื่อที่ผิดพลาดได้ ซึ่งอาจส่งผลร้ายในระยะยาว
ดังนั้น การใช้เครื่องมือ AI อย่าง ChatGPT ในการค้นหาข้อมูลหรือสร้างเนื้อหา เราต้องระวังและตรวจสอบข้อมูลให้ดี โดยเฉพาะเมื่อเรามีแหล่งข้อมูลที่ไม่ได้รับการยืนยันจากผู้เชี่ยวชาญหรือแหล่งที่มาที่เชื่อถือได้ ก่อนนำข้อมูลนั้นไปใช้ในการตัดสินใจหรือนำไปเผยแพร่ต่อไป
Misleading AI-Generated Content: การสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
ข้อมูลที่ GPT สร้างขึ้นไม่ใช่ทุกตัวที่สามารถเชื่อถือได้ ดังนั้นคุณต้องทำการตรวจสอบข้อมูลอย่างละเอียดเสมอ ตัวอย่างเช่น ภาพที่ดูเหมือนจะเป็นของดาราคนหนึ่ง หากคุณนำภาพนี้ไปค้นหาในอินเทอร์เน็ต คุณจะไม่พบคนในภาพนั้นเลย เพราะเขาไม่ได้มีตัวตนจริง เป็นแค่ภาพที่ AI สร้างขึ้นโดยการผสมผสานลักษณะของคนหลายคนเข้าด้วยกัน อาจจะเหมือนกับดาราที่ชื่อว่า รีส วิเธอร์สปูน (Reese Witherspoon) แต่จริง ๆ แล้วเป็นภาพที่ AI สร้างขึ้นใหม่จากการเรียนรู้ลักษณะต่าง ๆ ของคนหลายคน จนเกิดเป็นบุคคลที่ไม่มีอยู่จริง
สิ่งนี้เป็นสิ่งที่น่ากลัวมาก เพราะบางครั้งภาพแบบนี้อาจถูกนำไปใช้ในเว็บไซต์คนหาย เพื่อหลอกลวงว่าคนในภาพหายตัวไปและกำลังต้องการความช่วยเหลือ ซึ่งมักจะมาพร้อมกับการระดมทุนแบบคราวด์ฟันดิง ซึ่งมีให้เห็นบ่อยขึ้นในปัจจุบัน พวกเราต้องระมัดระวังอย่างมาก เพราะข้อมูลที่ AI สร้างขึ้น อาจจะไม่มีอยู่จริงเลย และสามารถถูกนำมาใช้เพื่อหลอกลวงผู้อื่นได้
การตรวจสอบข้อเท็จจริง (fact-checking) เป็นเรื่องสำคัญอย่างยิ่งในยุคนี้ เพราะในอนาคตมันจะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา แม้จะเป็นเรื่องยากที่จะหลีกเลี่ยงได้ แต่เราต้องตระหนักถึงความสำคัญของการตรวจสอบข้อมูลทุกครั้งก่อนที่จะเชื่อหรือเผยแพร่ข้อมูลใด ๆ เพราะข้อมูลที่ผิดหรือหลอกลวงสามารถส่งผลกระทบต่อชีวิตของเราได้
Bias: อคติในข้อมูลที่ AI สร้าง
Bias หรืออคติ หลายคนอาจจะคุ้นเคยกับคำนี้ แต่คำว่า Bias หมายถึง การมีความคิดหรือทัศนคติที่เอนเอียงไปในทิศทางหนึ่ง โดยไม่คำนึงถึงข้อมูลหรือความจริงทั้งหมด ซึ่งในกรณีของ Chat GPT หรือเครื่องมือ AI อื่น ๆ มันเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่บนโลกออนไลน์และในฐานข้อมูลต่าง ๆ ดังนั้น AI จึงไม่ได้แยกแยะว่าข้อมูลนั้นถูกต้องหรือผิด แต่มันจะสร้างคำตอบจากข้อมูลที่มันเรียนรู้มา ซึ่งอาจมีการสะท้อนอคติที่ไม่ตั้งใจได้
ตัวอย่างเช่น เมื่อเราขอให้ Chat GPT สร้างภาพของวิศวกรที่ทำงานบนแท่นขุดน้ำมัน หากเราไม่ระบุอย่างชัดเจน ภาพที่ได้อาจจะเป็นของวิศวกรผู้ชาย เพราะในข้อมูลที่ AI ได้เรียนรู้มา วิศวกรในอุตสาหกรรมนี้ส่วนใหญ่เป็นผู้ชาย อย่างไรก็ตาม ในความเป็นจริงแล้วในแท่นขุดน้ำมันก็มีวิศวกรหญิงทำงานอยู่ไม่น้อย ภาพที่ได้จาก AI อาจไม่สะท้อนความเป็นจริงนี้ เพราะ AI มักจะสร้างภาพตามความเป็นจริงที่มันได้เรียนรู้ ซึ่งมักจะมีความเอนเอียง
หากเราต้องการใช้ภาพนี้ในการโปรโมทการมีผู้หญิงทำงานในสายวิศวกรรมเพิ่มขึ้น AI อาจให้ภาพที่เป็นผู้ชาย ซึ่งแสดงถึงอคติในข้อมูลที่มันได้รับมา และการสร้างภาพที่มีความอคติแบบนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะเรื่องเพศเท่านั้น แต่ยังสามารถเกิดขึ้นในเรื่องของศาสนา เชื้อชาติ ผิวพรรณ หรือแม้แต่ลักษณะทางสังคมและวัฒนธรรมต่าง ๆ ดังนั้นเมื่อเราใช้งานเครื่องมือ AI สำหรับการสร้างข้อมูลหรือภาพ เราต้องระวังและตรวจสอบให้ดี เพราะ AI ไม่สามารถแยกแยะความละเอียดอ่อนในเรื่องต่าง ๆ ได้เหมือนมนุษย์
การระวัง Bias ในการใช้ AI เป็นเรื่องที่สำคัญ โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลที่สร้างขึ้นนั้นมีผลกระทบต่อการตัดสินใจหรือการนำเสนอภาพลักษณ์ต่าง ๆ การเข้าใจและระมัดระวังเรื่องอคติในข้อมูลที่ AI ใช้ในการเรียนรู้ จะช่วยให้เราสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัยมากขึ้น
Privacy: ความเป็นส่วนตัว
ข้อสุดท้ายที่ต้องระวังมาก คือเรื่องของความเป็นส่วนตัว (privacy) เพราะข้อมูลส่วนตัวของเราที่เผยแพร่ไปในอินเทอร์เน็ตนั้นจะอยู่ในระบบตลอดไป แม้ว่าเราจะลบข้อมูลนั้นออกจากต้นทางไปแล้ว แต่เมื่อมันเผยแพร่ออกไปแล้ว คนอื่นอาจจะดาวน์โหลดหรือเก็บข้อมูลนั้นไปใช้ และหากในอนาคตมีคนโพสต์หรือแชร์ข้อมูลนั้นขึ้นมาใหม่ ข้อมูลนั้นก็จะกลับมาปรากฏอีกครั้งในอินเทอร์เน็ต เพราะข้อมูลที่ถูกเผยแพร่ไปแล้วจะยังคงอยู่ตลอดไป
ด้วยเหตุนี้ เราต้องระมัดระวังในการใส่ข้อมูลส่วนตัว เช่น เลขบัตรประชาชน สำเนาบัตรประชาชน หรือที่อยู่ ซึ่งไม่ควรแชร์ลงใน ChatGPT หรือเครื่องมือ AI อื่น ๆ เพราะข้อมูลที่เราใส่เข้าไปจะถูกนำไปใช้ในการประมวลผลและเรียนรู้ของ AI ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลของเราไปปรากฏในคำตอบของ AI ในอนาคต หากมีคนอื่นถามข้อมูลเดียวกัน
หากต้องการใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูล ควรหลีกเลี่ยงการใส่ข้อมูลส่วนตัวของใครลงไปในระบบ เช่น ข้อมูลในตารางหรือฟอร์มต่าง ๆ ควรตรวจสอบและลบข้อมูลส่วนตัวออกก่อนที่จะนำไปใส่ในเครื่องมือเหล่านี้ เพราะข้อมูลที่ใส่เข้าไปจะสามารถถูกนำไปใช้ในการฝึกสอน AI และอาจถูกนำกลับมาใช้ในคำตอบของคนอื่นในอนาคต เช่นเดียวกับตัวอย่างที่เคยทดสอบ โดยถาม Copilot เกี่ยวกับข้อมูลส่วนตัวของตัวเอง AI สามารถให้ข้อมูลที่ถูกต้องและแม่นยำเกี่ยวกับอาจารย์ รวมถึงอ้างอิงแหล่งข้อมูลได้อย่างครบถ้วน แต่หากอาจารย์เผลอใส่ข้อมูลที่เป็นความลับ หรือข้อมูลส่วนตัวเข้าไปในระบบ ข้อมูลเหล่านั้นอาจถูกเผยแพร่ไปในอนาคต และกลายเป็นส่วนหนึ่งของความรู้ที่ AI ได้เรียนรู้จากอินเทอร์เน็ต
ดังนั้น เราต้องระวังในการปกป้องข้อมูลส่วนตัวและไม่ให้ข้อมูลที่เป็นความลับหรือข้อมูลที่สำคัญหลุดออกไปในอินเทอร์เน็ต เพราะข้อมูลเหล่านั้นจะไม่สามารถถูกลบออกจากระบบได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งจะส่งผลต่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยในอนาคต
การใช้ AI ในยุคปัจจุบันมีประโยชน์มากมายทั้งในด้านการทำงาน การหาข้อมูล และการสร้างเนื้อหาต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม เราต้องระมัดระวังข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI เช่น ข้อมูลที่ผิดพลาดจาก Hallucination การไม่ตรวจสอบข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้ อคติในข้อมูลที่ AI สร้าง และการรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล สิ่งสำคัญที่สุดในการใช้ AI คือการไม่ให้ความเชื่อทุกอย่างที่ AI พูดหรือสร้างขึ้นมาโดยไม่มีการตรวจสอบ ความรับผิดชอบในการตัดสินใจและการตรวจสอบข้อมูลอยู่ที่ผู้ใช้ AI ทุกคน และการใช้ AI ควรทำด้วยความระมัดระวัง เพื่อให้ข้อมูลที่เรานำมาใช้ในชีวิตประจำวันและการทำงานมีความถูกต้องและเหมาะสมที่สุด
………………………….
หมายเหตุ เนื้อหานี้เรียบเรียงมาจากการบรรยายพิเศษโดย ดร.วรรนิศา มัจฉา รองคณบดีฝ่ายวิจัยและบริการวิชาการ และอาจารย์สาขาคอมพิวเตอร์และวิทยาการสารสนเทศเพื่อการจัดการ คณะวิทยาการสื่อสาร มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี เป็นการบรรยายในชั้นเรียน หัวข้อ “How to Handle AI and Literacy Challenges” ของรายวิชา 870-101G4 Active Citizen Communication In Digital Age เมื่อวันที่ 3 กุมภาพันธ์ 2568 จัดกระบวนการเรียนรู้โดย ผู้ช่วยศาสตราจารย์จารียา อรรถอนุชิต และผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.ภีรกาญจน์ ไค่นุ่นนา สาขานิเทศศาสตร์ คณะวิทยาการสื่อสาร มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตปัตตานี
