บทนำ: “AI เป็นเพียงเครื่องมือ” ความรับผิดชอบยังเป็นของมนุษย์

ปฏิเสธไม่ได้ว่าบทบาทของ Generative AI กำลังเปลี่ยนวิธีคิด วิธีทำงาน และวิธีสร้างองค์ความรู้ใหม่ รวมถึงมีบทบาทต่อระบบการศึกษาของสถาบันการศึกษาอย่างมาห โดยเฉพาะในงานวิจัย การเรียนการสอน และการบริหารจัดการ คำถามจึงไม่ใช่เพียง “เราจะใช้ AI ได้อย่างไร” แต่มีคำถามที่สำคัญกว่านั้นว่า “เราจะใช้ AI อย่างไร โดยไม่สูญเสียความซื่อสัตย์ทางวิชาการ ความรับผิดชอบ และมนุษย์ยังเป็นผู้สร้างองค์ความรู้ ?”

ปัจจุบันสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) ได้จัดทำ “แนวทางการประยุกต์ใช้ Generative AI อย่างมีจริยธรรมสำหรับนักวิจัย” (กันยายน 2569) ขณะเดียวกัน ภาครัฐกำลังรับฟังความคิดเห็นต่อ (ร่าง) พระราชบัญญัติว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์ พ.ศ. .... ซึ่งมีเป้าหมายวางกรอบกลางในการส่งเสริมและกำกับดูแล AI ของประเทศ

เอกสารทั้งสองชุดนี้มีสถานะทางกฎหมายแตกต่างกันอย่างชัดเจน โดยแนวทางของ วช. เป็นแนวปฏิบัติและเป็นมาตรฐานเชิงจริยธรรม ขณะที่ร่างพระราชบัญญัติฯ หากผ่านกระบวนการนิติบัญญัติและมีผลใช้บังคับ ย่อมก่อให้เกิดสิทธิ หน้าที่ อำนาจ และความรับผิดตามกฎหมาย แต่สิ่งที่เหมือนกันคือ ต่างตั้งอยู่บนหลักคิดสำคัญว่า "AI ต้องไม่เข้ามาแทนที่ความรับผิดชอบของมนุษย์”

หลักการสำคัญ

1. AI ช่วยคิดได้ แต่ “ผู้วิจัย” ยังต้องรับผิดชอบ

แนวทางของ วช. วางหลักสำคัญไว้ 5 ประการ ได้แก่ ความถูกต้องและน่าเชื่อถือ ความโปร่งใสและตรวจสอบได้ ความปลอดภัยและการคุ้มครองความเป็นส่วนตัว ความเป็นธรรมและเท่าเทียม และความรับผิดชอบ

หลักการที่สำคัญที่สุดที่ต้องย้ำเตือน คือ AI เป็นผู้ช่วย แต่ไม่ใช่ผู้รับผิดชอบ และปัญหาที่ต้องระวังคือ “AI Hallucination” หรือ การสร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงขึ้นมา เช่น สร้างคำพิพากษาที่ไม่มีอยู่จริง สร้างบทความหรือแหล่งอ้างอิงที่ไม่เคยตีพิมพ์ หรืออ้างงานวิชาการจริงแต่ตีความเกินกว่าสิ่งที่งานนั้นกล่าวไว้ สำหรับงานกฎหมายและงานวิจัย ปัญหานี้มีความเสี่ยงสูงเป็นพิเศษ เพราะข้อมูลที่ผิดอาจถูกนำไปสร้างข้อสรุปทางวิชาการ นโยบาย หรือแม้แต่ข้อเสนอทางกฎหมาย ดังนั้น การตรวจสอบโดยมนุษย์ จึงเป็นข้อบังคับสำคัญของกระบวนการวิจัย

ข้อสังเกตสำคัญ: การใช้ AI อีกระบบหนึ่งมาตรวจสอบ AI ไม่สามารถแทนที่วิจารณญาณและความรับผิดชอบของนักวิจัยได้

2. ใช้ AI ต้อง “เปิดเผย” ไม่ใช่ “ปกปิด”

ตามแนวทางของ วช. ให้ความสำคัญกับการเปิดเผยการใช้ Generative AI โดยระดับการเปิดเผยควรสัมพันธ์กับความเสี่ยงและบทบาทของ AI ต่อผลงานวิจัย นักวิจัยต้องตอบได้ว่า ใช้ AI หรือไม่ ใช้เครื่องมืออะไร ใช้เมื่อใด ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ใด AI เข้ามามีส่วนต่อผลลัพธ์ของงานมากน้อยเพียงใด และมีการตรวจสอบผลลัพธ์นั้นอย่างไร รวมถึงควรเก็บบันทึกเวอร์ชันของเครื่องมือ วันเวลา พรอมต์ และผลลัพธ์ที่สำคัญไว้ตามความเหมาะสม

ประการสำคัญ AI ไม่ควรได้รับสถานะเป็น “ผู้ประพันธ์” เพราะ AI ไม่สามารถรับรองความถูกต้องของผลงานและไม่สามารถรับผิดชอบต่อผลงานนั้นได้ ดังนั้น ไม่ว่า AI จะช่วยเขียนมากเพียงใด ชื่อผู้รับผิดชอบทางวิชาการยังคงเป็นมนุษย์

3. ข้อมูลที่ป้อนเข้า AI อาจไม่ใช่ “แค่ข้อมูล”

อีกเรื่องหนึ่งที่สถาบันการศึกษาต้องให้ความสำคัญ คือการนำข้อมูลเข้าสู่ระบบ AI สาธารณะ ข้อมูลดังกล่าวอาจเกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ข้อมูลวิจัยที่ยังไม่เผยแพร่ ข้อมูลของผู้เข้าร่วมการวิจัย ข้อมูลที่เป็นความลับ ข้อมูลเชิงพาณิชย์ หรือผลงานและทรัพย์สินทางปัญญา ดังนั้น การนำข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่ระบบ AI สาธารณะจึงต้องพิจารณาทั้งกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล กฎหมายทรัพย์สินทางปัญญา ความลับทางการค้า และเงื่อนไขของผู้ให้บริการ AI

เรื่องสำคัญที่ต้องเน้นย้ำ คือ “ข้อมูลที่เราได้รับอนุญาตให้ใช้ ไม่ได้หมายความว่าเรามีสิทธินำข้อมูลนั้นไปป้อนให้ AI ทุกระบบ” สถาบันการศึกษาควรกำหนดระบบ AI ที่เหมาะสมกับข้อมูลแต่ละระดับ รวมถึงพิจารณาการใช้ระบบปิดหรือระบบที่องค์กรสามารถควบคุมได้สำหรับข้อมูลที่มีความอ่อนไหว

4. ร่างกฎหมาย AI กำลังเปลี่ยน “จริยธรรม” ให้เข้าใกล้ “หน้าที่ทางกฎหมาย”

ในขณะที่แนวทางของ วช. ทำหน้าที่เป็นมาตรฐานทางจริยธรรม ร่างพระราชบัญญัติว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์มีลักษณะเป็นมาตรการทางกฎหมาย ที่พยายามสร้างสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมกับการบริหารจัดการความเสี่ยง สาระสำคัญที่ปรากฏในเอกสารรับฟังความคิดเห็นดังกล่าว ได้แก่ การส่งเสริม AI การบริหารจัดการความเสี่ยง ความโปร่งใสของข้อมูลสังเคราะห์หรือ Deepfake การใช้ AI โดยหน่วยงานของรัฐ การบังคับใช้และความรับผิด จึงอาจกล่าวได้ว่า สิ่งที่วันนี้เป็น “แนวปฏิบัติทางจริยธรรม” อาจกลายเป็น “หน้าที่ทางกฎหมาย” ในอนาคต ขณะนี้ ร่างพระราชบัญญัติยังอยู่ในขั้นตอนรับฟังความคิดเห็น เนื้อหายังสามารถเปลี่ยนแปลงได้ และรายละเอียดจำนวนมากยังต้องรอกฎหมายลำดับรองตามขั้นตอนต่อไป

5. “สถาบันการศึกษา” “นักวิจัย” จะอยู่ตรงไหนในระบบกฎหมาย AI ?

ประเด็นที่น่าสนใจอย่างยิ่งสำหรับสถาบันการศึกษาคือ ร่างกฎหมายยังต้องพิจารณาต่อไปว่า นักวิจัย สถาบันวิจัย สถาบันการศึกษา หรือผู้พัฒนา AI เพื่อการวิจัย จะมีสถานะเป็น “ผู้ให้บริการ” “ผู้ประยุกต์ใช้” หรืออยู่ในสถานะอื่นหรือไม่ เพราะสถานะดังกล่าวอาจนำไปสู่หน้าที่และความรับผิดที่แตกต่างกัน ตัวอย่างเช่น งานวิจัยที่นำ AI สำเร็จรูปมาใช้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล อาจมีความเสี่ยงแตกต่างจากงานวิจัยที่พัฒนาโมเดล AI ใหม่ หรือทดสอบระบบ AI ที่นำไปใช้กับประชาชนจริง ซึ่งสถาบันการศึกษาควรเริ่มเตรียมตัวก่อนที่กฎหมายจะมีผลใช้บังคับ

6. บทบาทของสถาบันการศึกษาไม่ควรหยุดอยู่ที่ “สอนการใช้ AI”

ผมเห็นว่า นี่คือประเด็นสำคัญที่สุดที่สถาบันการศึกษาควรทบทวน สถาบันการศึกษาไม่ควรมีนโยบาย AI เพียงเพื่อบอกว่า “ใช้ AI ได้หรือไม่ได้” แต่ควรตอบให้ได้ว่า “เราต้องการสร้างคนแบบใดในยุค AI?” เพราะสถาบันการศึกษาไม่ได้มีหน้าที่เพียงผลิตผู้ที่ใช้เทคโนโลยีเป็น แต่ต้องผลิตผู้ที่ ใช้เทคโนโลยีอย่างรับผิดชอบ ดังนั้น สถาบันการศึกษาควรมีอย่างน้อย 4 ระดับของนโยบาย

• ระดับที่ 1 : กติกา กำหนดแนวปฏิบัติที่ชัดเจนเกี่ยวกับการใช้ AI ในงานวิจัย การเรียนการสอน การสอบและการประเมินผล การทำวิทยานิพนธ์ การเขียนบทความ การบริหารงาน และการจัดการข้อมูล โดยไม่ควรใช้วิธี “ห้าม AI” เป็นหลัก แต่ควรกำหนดว่า กรณีใดใช้ได้ กรณีใดต้องเปิดเผย กรณีใดต้องขออนุญาต และกรณีใดไม่ควรใช้
• ระดับที่ 2 : ทักษะ ต้องพัฒนาความสามารถด้าน AI Literacy ให้แก่ทั้งบุคลากรและนิสิต ไม่ใช่เพียงรู้วิธีเขียน Prompt แต่ต้องรู้จัก ตรวจสอบ – ตั้งคำถาม – อ้างอิง – ประเมินความน่าเชื่อถือ – ปกป้องข้อมูล – รับผิดชอบต่อผลลัพธ์
• ระดับที่ 3 : วัฒนธรรมและค่านิยม ต้องสร้างวัฒนธรรมที่ทำให้บุคลากรและนิสิตเข้าใจว่า การใช้ AI ไม่ใช่ความผิด แต่การใช้ AI แล้วปกปิดความจริง หรือปล่อยให้ AI สร้างความผิดพลาดโดยไม่ตรวจสอบ เป็นปัญหาด้านความรับผิดชอบ ต้องทำให้การเปิดเผยการใช้ AI กลายเป็นเรื่องปกติ เช่นเดียวกับการอ้างอิงแหล่งข้อมูลทางวิชาการ
• ระดับที่ 4 : ระบบกำกับดูแล สถาบันการศึกษาควรมีกลไกกลาง เช่น AI Governance เพื่อทำหน้าที่กำหนดมาตรฐาน ประเมินความเสี่ยง ให้คำปรึกษา ติดตามการใช้ AI และทบทวนนโยบายให้ทันกับเทคโนโลยีและกฎหมายที่เปลี่ยนแปลง โดยเฉพาะกรณีที่ AI ถูกนำไปใช้กับข้อมูลส่วนบุคคล การตัดสินใจเกี่ยวกับสิทธิของบุคคล การประเมินผู้เรียน หรือการให้บริการประชาชน

7. สิ่งที่ควรปลูกฝังให้แก่นิสิตและผู้เรียน

การสร้าง “ค่านิยมการใช้ AI” ผู้เรียนควรได้รับการปลูกฝังอย่างน้อย 6 หลัก

(1)    ต้องรู้ว่าอะไรเป็นความจริง

(2)    ต้องเปิดเผยเมื่อการใช้มีนัยสำคัญต่อผลงาน

(3)    ห้ามนำข้อมูลของผู้อื่นไปใช้โดยไม่เคารพสิทธิ

(4)    ต้องตรวจสอบก่อนเชื่อ

(5)    ต้องไม่ให้ AI ตัดสินใจแทนความรับผิดชอบของมนุษย์

(6)    ใช้ AI เพื่อเพิ่มศักยภาพของมนุษย์ ไม่ใช่เพื่อหลีกเลี่ยงการคิดของมนุษย์

สถาบันการศึกษาควรยกระดับจาก “AI Literacy” ไปสู่ “AI Ethics Literacy” คือไม่เพียงรู้ว่า AI ทำอะไรได้ แต่ต้องรู้ด้วยว่า อะไรควรทำ อะไรไม่ควรทำ และใครต้องรับผิดชอบเมื่อเกิดความเสียหาย

8. “พื้นที่ทดลองที่ปลอดภัย” ของ AI

สถาบันการศึกษาไม่ควรมีท่าทีหวาดกลัว AI จนกลายเป็นการห้ามใช้ทั้งหมด แต่ควรเป็นพื้นที่สำหรับการทดลองนวัตกรรมอย่างรับผิดชอบ เช่น การจัดทำ AI Sandbox สำหรับการวิจัยและการเรียนการสอน เพื่อให้สามารถทดลองใช้ AI ภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด มีการประเมินความเสี่ยง มีผู้รับผิดชอบ และสามารถตรวจสอบย้อนหลังได้

9. กฎหมายอาจตามเทคโนโลยีไม่ทัน แต่สถาบันการศึกษาต้องไม่รอ

ร่างพระราชบัญญัติ AI ยังอยู่ในกระบวนการรับฟังความคิดเห็น และรายละเอียดจำนวนมากยังต้องอาศัยกฎหมายลำดับรอง คำถามคือ สถาบันการศึกษาควรรอจนกฎหมายมีผลใช้บังคับก่อนหรือไม่? ผมเห็นว่า ไม่ควรรอ เพราะเรื่องสำคัญบางเรื่องไม่ควรรอให้กฎหมายมาบังคับ เช่น ความซื่อสัตย์ทางวิชาการ การไม่สร้างข้อมูลเท็จ การเคารพความเป็นส่วนตัว การรักษาความลับ การเปิดเผยการใช้ AI การตรวจสอบผลลัพธ์ การไม่เลือกปฏิบัติ และความรับผิดชอบของผู้ใช้ สิ่งเหล่านี้ควรเป็น วัฒนธรรมของสถาบันการศึกษา ก่อนที่จะเป็นข้อบังคับตามกฎหมาย

-----------------------

อ้างอิง

- แนวทางการประยุกต์ใช้ Generative Al อย่างมีจริยธรรม สำหรับนักวิจัย โดย สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.)

- (ร่าง) พระราชบัญญัติว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์ พ.ศ. ....

- บทความนี้ใช้ Gemini ในการช่วยปรับถ้อยคำ จัดเรียงหัวข้อ เพื่อความสมบูรณ์ โดยเนื้อหาทั้งหมดเขียนและเรียบเรียงโดยผู้เขียนเป็นหลัก

ภาพตัวอย่าง ประกาศนโยบายและแนวปฏิบัติ