บทนำ
ไทยกำลังขยับเรื่อง AI ไปอีกขั้น หลังคณะกรรมการเฉพาะด้านการขับเคลื่อนแผนด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติประชุมนัดแรกเมื่อ 7 กันยายน 2569 และเดินหน้ากรอบแผน AI ของประเทศสำหรับปี 2570–2575 พร้อมตั้งคณะทำงาน 12 ด้าน
ข่าวนี้น่าสนใจไม่ใช่เพราะ “มีคณะทำงานเพิ่มขึ้นอีก 12 ชุด” แต่เพราะทิศทางกำลังเปลี่ยนจากการพูดถึงหลักการ AI ไปสู่การกำกับและทดสอบ AI ที่นำไปใช้จริง ซึ่งภาคธุรกิจไทยควรเริ่มเตรียมตัวตั้งแต่ตอนนี้
ทำไม AI Governance ไทยครั้งนี้จึงสำคัญกับธุรกิจ
AI Governance ไทยมีความสำคัญกับธุรกิจ เพราะภาครัฐกำลังผลักดันเรื่องการกำกับ AI ให้เชื่อมกับการใช้งานจริง ไม่ใช่เพียงการออกแนวทางกว้าง ๆ แล้วปล่อยให้แต่ละองค์กรตีความกันเอง
สำหรับบริษัท สิ่งที่กำลังเปลี่ยนคือคำถามเกี่ยวกับ AI จะไม่ใช่แค่ “ใช้ AI ตัวไหนดี” แต่จะกลายเป็น “ใครเป็นคนรับผิดชอบเมื่อ AI ทำงานผิด” “ข้อมูลอะไรถูกส่งเข้าไป” และ “เราตรวจสอบผลลัพธ์ได้หรือไม่”
ตรงนี้เป็นจุดที่หลายองค์กรยังมองข้าม
บริษัทจำนวนไม่น้อยมี AI ใช้อยู่แล้วในฝ่ายขาย ฝ่ายบริการลูกค้า HR การตลาด การวิเคราะห์เอกสาร หรือช่วยเขียนเนื้อหา แต่ไม่มีรายการกลางว่าองค์กรกำลังใช้ AI ตัวไหนอยู่บ้าง และแต่ละตัวมีความเสี่ยงแตกต่างกันอย่างไร
เมื่อการกำกับดูแลเริ่มจริงจังขึ้น ช่องว่างแบบนี้จะเริ่มกลายเป็นเรื่องทางธุรกิจ ไม่ใช่เรื่องของฝ่าย IT อย่างเดียว
คณะกรรมการ AI แห่งชาติเห็นชอบอะไรบ้าง
คณะกรรมการ AI แห่งชาติประชุมครั้งแรกของชุดปัจจุบันเมื่อวันที่ 7 กันยายน 2569 และติดตามทั้งสถานะการพัฒนา AI ของไทย ร่างกฎหมาย AI ร่างแผนปฏิบัติการด้าน AI และการตั้งคณะทำงาน 12 ชุด
กรอบแผนที่ถูกเสนอครอบคลุมปี 2570 และช่วงปี 2571–2575 ซึ่งรวมเป็นทิศทางต่อเนื่อง 6 ปีของการผลักดัน AI ไทย
ประเด็นที่สำคัญกับธุรกิจมีอย่างน้อย 4 ด้าน
4 ยุทธศาสตร์ AI ของไทยมีอะไรบ้าง
4 ยุทธศาสตร์หลักประกอบด้วยโครงสร้างพื้นฐาน ความเชื่อมั่นและความปลอดภัย การพัฒนากำลังคน และการสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ
พูดแบบง่ายที่สุด คือไทยไม่ได้มอง AI แค่เรื่องการสร้างโมเดล แต่กำลังมองตั้งแต่ “มีเครื่องให้คำนวณ” ไปจนถึง “ใช้ AI อย่างไรให้คนเชื่อถือและเกิดรายได้จริง”
ด้านโครงสร้างพื้นฐานมีแนวคิดเรื่อง National AI Cloud การยกระดับ LANTA II และ National AI Data Bank
ด้านความเชื่อมั่นมีการผลักดัน AI Governance Sandbox
ด้านกำลังคนเน้นการสร้างบุคลากรที่มีความสามารถและการเพิ่มความรู้เท่าทัน AI
ด้านเศรษฐกิจเน้นการสร้างอุตสาหกรรม AI ในประเทศและต่อยอด AI ให้เป็นธุรกิจ
อีกจุดที่ควรจับตาคือ 12 คณะทำงานครอบคลุมตั้งแต่ระบบนิเวศ AI การศึกษา ภาครัฐ ธรรมาภิบาล AI โมเดลภาษาขนาดใหญ่ การทดสอบผลิตภัณฑ์ ไปจนถึงการผลิต สุขภาพ ท่องเที่ยว อุตสาหกรรมสร้างสรรค์ ความมั่นคง และการเงินการธนาคาร
ดังนั้นเรื่องนี้ไม่ใช่แค่เรื่องของบริษัทเทคโนโลยี
AI Governance Sandbox คืออะไร
AI Governance Sandbox คือ พื้นที่สำหรับนำระบบ AI มาทดสอบภายใต้การกำกับดูแล เพื่อดูว่าระบบปลอดภัยหรือไม่ มีความเสี่ยงอะไร และควรมีมาตรการป้องกันแบบใดก่อนนำไปใช้ในวงกว้าง
พูดง่าย ๆ Sandbox ก็เหมือน “สนามทดลองที่มีกติกา”
แทนที่จะปล่อยให้ AI ถูกนำไปใช้งานจริงก่อน แล้วค่อยมาหาคำตอบเมื่อเกิดปัญหา แนวคิดของ Sandbox คือให้ผู้พัฒนาและผู้ใช้งานตรวจเรื่องสำคัญก่อน
ตัวอย่างเช่น AI ที่ใช้คัดกรองผู้สมัครงาน
บริษัทอาจต้องตอบให้ได้ว่า ระบบใช้ข้อมูลอะไรตัดสินใจ มีความลำเอียงหรือไม่ ใครตรวจสอบผลลัพธ์ และถ้าระบบให้คำตอบผิด บริษัทจะหยุดหรือแก้ระบบอย่างไร
นี่คือหัวใจของ AI Governance
AI Governance = ระบบกติกา ผู้รับผิดชอบ และขั้นตอนตรวจสอบ เพื่อให้ AI ถูกใช้โดยรู้ว่า “กำลังเสี่ยงอะไร และใครต้องรับผิดชอบ”
เรื่องนี้ไม่ใช่แนวคิดใหม่ของไทย โดย ETDA เดินหน้าพัฒนาเครื่องมือและแนวทาง AI Governance อย่างต่อเนื่อง และในปี 2569 ก็ขยับไปสู่การทดสอบความเสี่ยง เช่น AI Ethical Impact Assessment และ AI Red Teaming มากขึ้น
สิ่งที่เปลี่ยนในข่าวล่าสุดคือเรื่องนี้กำลังเชื่อมเข้ากับแผน AI ระดับประเทศอย่างชัดเจนมากขึ้น
AI Governance ไทยกระทบธุรกิจอย่างไร
AI Governance ไทยจะกระทบธุรกิจโดยตรงในวันที่องค์กรต้องพิสูจน์ได้ว่า AI ที่ใช้นั้นได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม ไม่ใช่แค่บอกว่า “ซื้อระบบมาจากบริษัทใหญ่” แล้วถือว่าความรับผิดชอบจบลง
สมมุติว่าโรงพยาบาลใช้ AI ช่วยตอบคำถามคนไข้
คำถามไม่ได้มีแค่ว่า AI ตอบได้เร็วแค่ไหน แต่ต้องคิดต่อว่า AI ใช้ข้อมูลอะไร ใครดูแลระบบ เมื่อ AI ตอบผิดใครเป็นคนแก้ และมีช่องทางให้คนเข้ามาตรวจสอบหรือไม่
ธนาคารก็เช่นกัน
หาก AI ถูกใช้ประเมินความเสี่ยงของลูกค้า การกำกับดูแลจะต้องมองถึงข้อมูลที่ใช้ กระบวนการตัดสินใจ และการตรวจสอบความผิดพลาด
สำหรับ SME ปัญหาอาจไม่ใช่ระบบซับซ้อน แต่เป็นการใช้ AI จากหลายบริการโดยไม่มีใครรู้ว่าข้อมูลของบริษัทกำลังไหลไปที่ไหน
นี่คือเหตุผลว่า AI Governance ไม่ควรถูกโยนให้ฝ่าย IT ฝ่ายเดียว
ผลกระทบต่อประเทศไทย คืออะไร
ผลกระทบต่อประเทศไทยจะเกิดพร้อมกันทั้งในด้านธุรกิจ กฎหมาย การจ้างงาน การให้บริการภาครัฐ และการคุ้มครองประชาชน เพราะ AI กำลังเข้าไปอยู่ในกระบวนการทำงานที่เคยเป็นหน้าที่ของคน
ด้านธุรกิจ เรื่องสำคัญที่สุดคือ “ต้นทุนของความผิดพลาด” จะสูงขึ้นเมื่อ AI ถูกนำไปใช้กับงานสำคัญ เช่น สินเชื่อ ประกัน สุขภาพ HR หรือบริการประชาชน บริษัทที่ไม่มีขั้นตอนตรวจสอบอาจต้องกลับมาแก้ระบบในภายหลัง ซึ่งแพงกว่าการวางระบบกำกับดูแลตั้งแต่ต้น
ด้านกฎหมาย แม้ไทยยังอยู่ระหว่างพัฒนาร่างกฎหมาย AI แต่กระทรวงดีอีระบุว่ามีการติดตามสถานะร่างกฎหมายและเห็นว่ากรอบกฎหมายต้องยืดหยุ่นพอที่จะตามเทคโนโลยีให้ทัน นั่นหมายความว่าองค์กรไม่ควรรอข้อความในกฎหมายทุกมาตราแล้วจึงเริ่มจัดการความเสี่ยง
ด้านสังคม ความเสี่ยงไม่ได้อยู่ที่ AI “เก่งหรือไม่เก่ง” อย่างเดียว แต่รวมถึงการตัดสินใจที่อาจกระทบสิทธิ ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และโอกาสของคนแต่ละกลุ่ม
ส่วนประชาชนจะสัมผัสผลโดยตรงมากขึ้น เช่น เมื่อ AI ถูกใช้ตอบคำถามสุขภาพ คัดกรองผู้สมัครงาน ตรวจเอกสาร หรือช่วยตัดสินใจเรื่องบริการต่าง ๆ ความผิดพลาดของ AI จะไม่ใช่แค่คำตอบผิดบนหน้าจอ แต่อาจหมายถึงคนคนหนึ่งเสียโอกาสจริง
ในมุมกลับกัน หากไทยทำเรื่อง AI Governance ได้ดี Sandbox จะช่วยให้เกิดพื้นที่ทดลองก่อนนำไปใช้จริง ซึ่งมีโอกาสลดความเสี่ยงและสร้างความเชื่อมั่นให้ทั้งธุรกิจและประชาชน
นี่จึงเป็นส่วนที่ผมมองว่าน่าสนใจที่สุด
AI Governance ไม่ได้มีเป้าหมายเพียง “ควบคุม AI” แต่มีโอกาสกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ทำให้ธุรกิจกล้าใช้ AI มากขึ้น เพราะรู้ว่ามีวิธีจัดการกับความเสี่ยง
SME ต้องกังวลเรื่องอะไร
SME ควรกังวลเรื่อง “ใช้ AI โดยไม่รู้ตัวว่ากำลังส่งข้อมูลอะไรออกไป” มากกว่าการกังวลว่าจะต้องสร้างระบบกำกับดูแลใหญ่เท่าบริษัทข้ามชาติ
เริ่มจากการทำรายการง่าย ๆ ว่าองค์กรใช้ AI ตัวไหน ใครเป็นคนใช้ ใช้กับข้อมูลประเภทใด และใช้ในงานที่มีผลกระทบต่อคนหรือไม่
แค่นี้ก็เริ่มเห็นความเสี่ยงได้แล้ว
องค์กรขนาดใหญ่ต้องกังวลเรื่องอะไร
องค์กรขนาดใหญ่ต้องมอง AI เป็นส่วนหนึ่งของระบบควบคุมภายใน เพราะ AI มักกระจายอยู่หลายฝ่ายและหลายระบบ
ปัญหาที่พบบ่อยคือฝ่ายกฎหมายไม่รู้ว่าฝ่ายธุรกิจใช้ AI ตัวใด ฝ่าย IT ไม่รู้ว่าใครนำข้อมูลอะไรไปใช้ และผู้บริหารไม่รู้ว่าระบบใดมีความเสี่ยงสูงสุด
ดังนั้นต้องมี “บัญชีระบบ AI” ที่เห็นภาพรวมทั้งองค์กร
ประชาชนจะได้รับผลอย่างไร
ประชาชนจะได้รับผลจาก AI มากขึ้นโดยที่บางครั้งไม่รู้ด้วยซ้ำว่ามี AI อยู่เบื้องหลัง
เมื่อ AI ถูกใช้ในงานสำคัญ สิทธิในการรู้ว่าใครเป็นผู้รับผิดชอบ การตรวจสอบคำตอบ และการมีคนเข้ามาทบทวนเมื่อ AI ผิดพลาด จะมีความสำคัญมากขึ้น
ธุรกิจไทยควรทำอะไรตั้งแต่วันนี้
ธุรกิจไม่จำเป็นต้องรอกฎหมาย AI ฉบับสมบูรณ์ก่อนเริ่มเตรียมตัว เพราะหลายเรื่องเป็นมาตรการพื้นฐานที่ทำได้ตั้งแต่วันนี้
- ทำบัญชีระบบ AI ที่องค์กรใช้งานอยู่
จดชื่อเครื่องมือ ผู้ใช้งาน วัตถุประสงค์ และประเภทข้อมูลที่ส่งเข้าไป - แยกระดับความเสี่ยง
AI ที่ใช้ร่างข้อความภายในบริษัทไม่ได้มีความเสี่ยงเท่ากับ AI ที่เกี่ยวกับการเงิน สุขภาพ HR หรือการตัดสินใจต่อบุคคล - กำหนดคนรับผิดชอบ
ต้องตอบให้ได้ว่าใครเป็นเจ้าของระบบ ใครอนุมัติการใช้งาน และใครมีอำนาจหยุดระบบเมื่อเกิดปัญหา - ตรวจข้อมูลก่อนส่งเข้า AI
โดยเฉพาะข้อมูลส่วนบุคคล ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลลับทางธุรกิจ และข้อมูลที่อยู่ภายใต้ข้อจำกัดของสัญญา - เตรียมหลักฐานการกำกับดูแล
เมื่อ AI ถูกใช้ในงานสำคัญ บริษัทควรสามารถแสดงได้ว่า มีการประเมินความเสี่ยงและมีมาตรการควบคุมอย่างไร
5 ข้อนี้ไม่ได้แปลว่าธุรกิจต้องสร้างแผนก AI Governance ขึ้นมาใหม่ทันที
แต่เป็นการทำให้บริษัทตอบคำถามพื้นฐานได้ ก่อนที่คำถามจากลูกค้า คู่ค้า ผู้ตรวจสอบ หรือหน่วยงานกำกับจะมาถึง
คำศัพท์ AI Governance ที่คนทั่วไปควรรู้
AI Governance
ระบบกติกา ขั้นตอน และคนรับผิดชอบในการกำกับ AI ให้ใช้งานได้อย่างปลอดภัยและตรวจสอบได้
AI Governance Sandbox
พื้นที่ทดลอง AI ภายใต้การกำกับดูแล เพื่อค้นหาความเสี่ยงก่อนนำระบบไปใช้จริงในวงกว้าง
LLM
ย่อมาจาก Large Language Model คือระบบ AI ที่สามารถประมวลผลและสร้างภาษามนุษย์ได้ เช่น ระบบสนทนาและเครื่องมือสร้างข้อความ
AI Red Teaming
การทดสอบโดยพยายามหาจุดอ่อนของ AI อย่างเป็นระบบ เพื่อดูว่าระบบสามารถถูกหลอก ให้ข้อมูลผิด หรือสร้างผลลัพธ์อันตรายได้หรือไม่
AI Ethical Impact Assessment
การประเมินผลกระทบจากการใช้ AI โดยดูไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่รวมถึงคน ความเป็นส่วนตัว ความเป็นธรรม และความรับผิดชอบ
สำหรับคนที่ไม่ใช่สาย IT จำง่าย ๆ ว่า
Governance = ใครควบคุม
Sandbox = ทดลองอย่างไร
Red Team = พยายามหาจุดอ่อนอย่างไร
Impact Assessment = ตรวจว่าคนได้รับผลกระทบอะไร
มุมมองผู้เชี่ยวชาญ
สิ่งที่ผมอยากฝากไว้สั้น ๆ คือ อย่ารอให้กฎหมาย AI ออกทุกมาตราก่อนค่อยเริ่ม เพราะบริษัทที่เริ่มจากการจัดระเบียบการใช้ AI ตั้งแต่วันนี้ จะรู้ก่อนว่าระบบของตัวเองเสี่ยงตรงไหน และเมื่อกติกาของประเทศชัดขึ้น บริษัทเหล่านั้นจะมีของที่สำคัญที่สุดอยู่แล้ว นั่นคือ “ระบบและหลักฐานว่าเราเคยตรวจมันมาแล้ว” อีกเรื่องที่ต้องจับตาคือ AI Governance Sandbox จากข้อมูลที่ผมตรวจสอบยังไม่พบรายละเอียดสาธารณะที่ชัดเจนเกี่ยวกับหลักเกณฑ์สมัคร ขั้นตอนคัดเลือก หรือ คุณสมบัติขององค์กรที่จะเข้าร่วม ดังนั้น ธุรกิจควรติดตามประกาศอย่างเป็นทางการ และไม่ควรรีบโฆษณาว่าสามารถ “เข้า Sandbox ได้แล้ว” โดยไม่มีข้อมูลรองรับ
— Phuwara Krobtaku —
LL.M. (IP & IT) | M.S. (IT) | Thai Barrister & Attorney-at-Law
แหล่งอ้างอิง
MGR Online — ข่าวการประชุมคณะกรรมการเฉพาะด้านการขับเคลื่อนแผนด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ วันที่ 8 กันยายน 2569
กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม — รายงานการประชุมวันที่ 7 กันยายน 2569 และสถานะร่างกฎหมาย AI
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) — ข้อมูลการขับเคลื่อน AI Governance, AI Governance Practice Center, AI Ethical Impact Assessment และ AI Red Teaming
บทความนี้เป็นการสรุปข่าวและให้ข้อมูลทั่วไป ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมาย
หากต้องการคำปรึกษาเฉพาะกรณีของธุรกิจคุณ ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญ
