Data Governance for AI: คุมข้อมูลให้ดี แล้ว AI ที่ได้จะดีตาม

ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กลายเป็นสิ่งที่พบได้ทั่วไปในชีวิตประจำวัน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทั้งในการทำงาน การทำธุรกิจ และกิจวัตรต่าง ๆ แต่แม้ AI จะดู “ฉลาด” แค่ไหน แท้จริงแล้วเบื้องหลังยังต้องอาศัย “ข้อมูล” เพื่อเรียนรู้และตัดสินใจ ซึ่งนั่นหมายความว่า ถ้าข้อมูลดี AI ก็อาจทำงานได้อย่างแม่นยำ แต่ถ้าข้อมูลผิดพลาด บิดเบือน หรือมีอคติ AI ก็อาจตัดสินใจผิด และนำมาสู่ความเสี่ยงได้เช่นกัน

 

ประเด็นนี้ทำให้หลายองค์กรเริ่มตระหนักถึงความสำคัญของการบริหารจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ หรือที่เรียกว่า Data Governance โดยเฉพาะเมื่อนำข้อมูลไปใช้กับ AI ซึ่งจะต้องคำนึงถึงความถูกต้อง ความโปร่งใส ความปลอดภัย และจริยธรรมอย่างรอบด้าน

 

ทำไมการจัดการข้อมูลสำหรับ AI ถึงสำคัญ?

 

ข้อมูลที่ใช้ฝึกหรือขับเคลื่อน AI มีผลโดยตรงต่อพฤติกรรมของมัน หากข้อมูลมีปัญหา ก็อาจสร้างความเสี่ยงในหลายด้าน เช่น:

 

- อคติจากข้อมูล เช่น ข้อมูลที่เอียงด้านเพศหรือเชื้อชาติ ทำให้ AI ตัดสินใจไม่เป็นธรรม

 

- การละเมิดความเป็นส่วนตัว เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลรั่วไหลจากการจัดการไม่รัดกุม

 

- ปัญหาลิขสิทธิ์ เมื่อข้อมูลที่ใช้ฝึก AI เป็นของผู้อื่นโดยไม่ได้รับอนุญาต

 

- ข้อมูลผิดพลาดหรือไม่ครบถ้วน ที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจผิด เช่น การวินิจฉัยโรค

 

- ความปลอดภัยของข้อมูล หากระบบไม่แข็งแรง ก็เสี่ยงต่อการโดนแฮ็กหรือถูกนำไปใช้ผิดวัตถุประสงค์

 

แนวทางสร้างระบบ Data Governance ที่ดีสำหรับ AI

 

ผู้เชี่ยวชาญแนะนำแนวคิดสำคัญที่องค์กรควรเริ่มต้นไว้ ดังนี้:

 

- มองข้อมูลเป็น “ทรัพย์สินสำคัญ” ไม่ใช่แค่สิ่งที่ใช้ประกอบงาน

 

- ตั้งเป้าหมายให้ชัดเจนว่าเก็บข้อมูลมาเพื่ออะไร ใครใช้ และใช้ยังไง

 

- ตรวจสอบที่มาของข้อมูลให้ชัดเจน ตั้งแต่ต้นทาง เพื่อเลี่ยงปัญหาละเมิดสิทธิ์

 

- ใส่คำอธิบายข้อมูล (Metadata) ให้ครบ โดยเฉพาะกลุ่มเป้าหมาย เพื่อช่วยลดอคติของ AI

 

- มีระบบจัดการข้อมูลแบบขั้นตอน เช่น การจัดระเบียบ (ETL), การแยกประเภท และการติดป้ายกำกับ

 

- รักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอย่างเคร่งครัด

 

- ควบคุมคุณภาพของข้อมูลให้แม่นยำและตรวจสอบได้เสมอ

 

- ส่งเสริมให้พนักงานทุกคนเข้าใจและเห็นความสำคัญของข้อมูล

 

- ตั้งทีมเฉพาะดูแลการใช้ข้อมูลกับ AI ประเมินความเสี่ยง และตรวจสอบการใช้งาน

 

- อย่าปล่อยให้ AI ทำงานลำพัง ต้องมีมนุษย์กำกับ ควบคุม และรับผิดชอบ

 

แนวทางเหล่านี้อาจจัดทำในรูปแบบคู่มือหรือนโยบายภายในองค์กร โดยต้องระบุหน้าที่ของแต่ละฝ่ายให้ชัดเจน เพื่อให้การจัดการข้อมูลเป็นระบบ ลดความผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น

 

ประเทศไทยควรเรับมือเรื่องนี้อย่างไร?

 

หากจะพัฒนา AI อย่างมีคุณภาพ ประเทศไทยจำเป็นต้องมีกรอบ Data Governance for AI ที่ยืดหยุ่น และปรับใช้ได้ในหลายอุตสาหกรรม เช่น การแพทย์ การเงิน หรือการผลิต ซึ่งแต่ละภาคส่วนมีลักษณะการใช้ AI แตกต่างกัน

 

แนวทางที่ผู้เชี่ยวชาญแนะนำ คือ:

 

- ออกแบบกรอบที่ “เปิดทางให้ทดลองและนวัตกรรม” มากกว่าควบคุมจนเป็นอุปสรรค

 

- สนับสนุนการแบ่งปันข้อมูลอย่างปลอดภัย เพราะการพัฒนา AI ที่ดีต้องอาศัยข้อมูลจำนวนมาก

 

- อ้างอิงจากมาตรฐานสากล แต่ต้องสอดคล้องกับบริบทของไทย เช่น ความพร้อมด้านเทคโนโลยี และความเข้าใจของแต่ละองค์กร

 

หน่วยงานอย่างศูนย์ AIGC ภายใต้ ETDA กำลังดำเนินการศึกษาแนวทางดังกล่าว โดยอ้างอิงจากกฎหมายต่างประเทศอย่างของ EU และร่วมมือกับหน่วยงานไทยเพื่อให้ได้กรอบที่เหมาะกับบริบทจริง หากประเทศไทยสามารถวางระบบการจัดการข้อมูลสำหรับ AI ได้อย่างรอบด้าน จะช่วยให้การใช้ AI ในอนาคตมีประสิทธิภาพ ปลอดภัย และเป็นธรรมมากขึ้น