ETDA เปิดเกมคุม ‘AI’ ดันเศรษฐกิจดิจิทัลไทย ลดเสี่ยงภาคการเงิน

ดร.ชัยชนะ มิตรพันธ์ ผู้อำนวยการ สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) เปิดเผยว่า  ปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์ หรือเอไอ (AI) ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่กำลังเข้าไปอยู่ในกระบวนการสำคัญของหลายภาคส่วน ทั้งการให้บริการประชาชน การวิเคราะห์ข้อมูล การสนับสนุนการตัดสินใจ และบริการทางการเงิน ซึ่งเกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญ สิทธิของประชาชน และความเชื่อมั่นของสังคมโดยตรง 

ดังนั้น การกำกับดูแล AI ให้เกิดการใช้อย่างมีธรรมาภิบาล หรือ AI Governance จะต้องไม่หยุดอยู่ที่การมีนโยบาย หลักการ หรือแนวทางกำกับดูแลในเชิงเอกสารเท่านั้น แต่ต้องมีกลไกที่ช่วยทดสอบได้จริง ว่าระบบ AI ที่ถูกพัฒนาขึ้นมีความปลอดภัย น่าเชื่อถือ เป็นธรรม และสามารถรับมือกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้มากน้อยเพียงใด

ทั้งนี้ จึงได้ดำเนินการร่วมกับกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ภายใต้การดำเนินงานของศูนย์ธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI Governance Center (AIGC) ,ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) ,ศูนย์ประสานงานด้านความมั่นคงปลอดภัยเทคโนโลยีสารสนเทศภาคการธนาคาร (TB-CERT) สำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช.) จัด AIGW 2026 (AI Governance Week 2026)

โดยมีการเปิดพื้นที่ให้ผู้กำหนดนโยบาย หน่วยงานกำกับดูแล ภาคธนาคาร ภาคเทคโนโลยี และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย AI ร่วมแลกเปลี่ยนแนวทางการทดสอบและยกระดับความปลอดภัยของระบบ AI โดยเฉพาะในภาคการเงิน 

ค้นหาจุดบอด AI

ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบสำคัญที่เกี่ยวข้องกับประชาชนและเศรษฐกิจของประเทศ ผ่านเวทีแลกเปลี่ยนความรู้ ตั้งแต่การค้นหาจุดบอดของระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM ที่เริ่มถูกนำมาใช้ในบริการทางการเงินมากขึ้น

AIGW 2026 เชื่อมโยงองค์ประกอบสำคัญของ AI Governance ตั้งแต่การแลกเปลี่ยนทิศทางการกำกับดูแล AI ในระดับนานาชาติ การประเมินผลกระทบด้านจริยธรรมของ AI หรือ Ethical Impact Assessment (EIA) การส่งเสริมความพร้อมขององค์กรในการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ ไปจนถึงการหารือเรื่องกฎหมาย การศึกษา และการใช้ AI ในภาคส่วนสำคัญของประเทศ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า AI Governance ไม่ได้อาศัยเพียงกลไกด้านใดด้านหนึ่ง แต่ต้องอาศัยการเชื่อมโยงทั้งนโยบาย มาตรฐาน เครื่องมือ การพัฒนาศักยภาพบุคลากร และความร่วมมือจากทุกภาคส่วน

ทดสอบ AI เชิงรุก-จำลองสถานการณ์เสี่ยง

อย่างไรก็ดี ล่าสุดกำลังเชื่อมต่ออีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญของ AI Governance นั่นคือ กระบวนการทดสอบระบบ AI เชิงรุก เพื่อจำลองสถานการณ์เสี่ยง ค้นหาจุดบอด ความเสี่ยง และช่องโหว่ของระบบ ก่อนนำ AI ไปใช้งานจริง หรือที่เรียกว่า AI Red Teaming โดยหนึ่งในความท้าทายสำคัญของ AI คือ Blind Spots หรือจุดบอดของระบบที่องค์กรอาจยังมองไม่เห็นในช่วงของการออกแบบ พัฒนา หรือทดสอบเบื้องต้น

แต่เมื่อ AI ถูกนำไปใช้งานจริง จุดบอดเหล่านี้อาจนำไปสู่ผลกระทบต่อผู้ใช้บริการ องค์กร และสังคมในวงกว้าง ไม่ว่าจะเป็นความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของระบบ ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ความเป็นธรรมของผลลัพธ์ ตลอดจนความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของคำตอบจาก AI 

ด้วยเหตุดังกล่าว AI Red Teaming จึงเป็นกลไกสำคัญที่ช่วยให้องค์กรสามารถประเมินความเสี่ยงของระบบ AI ผ่านการจำลองสถานการณ์การใช้งาน การทดสอบพฤติกรรมของระบบ และการค้นหาช่องโหว่ในมิติต่าง ๆ ก่อนนำ AI ไปใช้งานจริง เพื่อให้สามารถมองเห็นความเสี่ยงที่อาจซ่อนอยู่ ปรับปรุงระบบได้ทันเวลา และยกระดับความปลอดภัย ความน่าเชื่อถือ และความรับผิดชอบของ AI อย่างต่อเนื่อง

การเลือกภาคการธนาคารมาเป็นจุดเริ่มต้นของการทดสอบ AI Red Team มีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะเป็นภาคส่วนที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญของประชาชน มีผลกระทบต่อเศรษฐกิจในวงกว้าง และต้องอาศัยความน่าเชื่อถือสูง