AI มุมกลับ: เมื่อ “คำตอบแรก” อาจไม่ใช่ “คำตอบที่ถูกต้อง”
ทุกวันนี้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของการค้นหาข้อมูลของคนไทยไปแล้ว รายงาน Digital 2026 (We Are Social) ระบุว่า คนไทยค้นหาผ่าน search engine ถึง 86% และใช้ ChatGPT 23%
ขณะที่ OpenAI เผยว่า การใช้งาน ChatGPT ในไทยโตขึ้นกว่า 4 เท่า
AI ทำให้เราได้คำตอบเร็วขึ้น แต่ ความเร็ว = ความถูกต้อง? นั่นคือคำถามสำคัญที่ต้องคิดต่อ เพราะ “คำตอบแรก” ที่ AI ให้ อาจไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องเสมอไป
ภาพหลอนและข้อมูลผิด : ความเสี่ยงที่มองข้ามไม่ได้
AI อาจสร้างข้อมูลที่ดูน่าเชื่อถือ พร้อมลิงก์อ้างอิง แต่เมื่อตรวจสอบ อาจพบว่าไม่มีข้อมูลนั้นอยู่จริง
ปัญหานี้เกิดจากการเรียนรู้ของ AI ที่ผสมผสานข้อมูลเดิม ความคิดเห็นจากการสนทนา และแหล่งอ้างอิงที่ไม่ครบถ้วน ทำให้ “คำตอบแรก” อาจกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการส่งต่อข้อมูลผิด
รายงาน Global Risk Report จากสหประชาชาติปี 2024 ถึงกับเตือนว่า ข้อมูลเท็จ (Disinformation) ได้กลายเป็นภัยคุกคามระดับโลก
ซึ่งเรื่องนี้ ไม่ใช่แค่ปัญหาด้านเทคโนโลยี แต่เป็นความเสี่ยงที่ส่งผลกระทบทั่วโลก ความเสี่ยงด้าน AI ขององค์กรหนึ่ง สามารถขยายวงไปได้ทั้งระบบหรืออุตสาหกรรม
จากกระแสสังคม ความผิดพลาดจากระบบ AI ที่ซับซ้อน หรือเสถียรภาพทางการเงิน ซึ่งวงการประกันภัยในปัจจุบัน ก็เริ่มตื่นตัวในการให้ประกันภัยเฉพาะด้าน
เช่น ประกันภัยความรับผิดจาก AI (AI Liability Insurance) ประกันภัยสำหรับกิจการพัฒนา AI (Insurance for AI Innovators) แต่ถ้าไม่ใช่เฉพาะทางอย่างประกันภัยทางไซเบอร์ ก็ต้องตรวจสอบว่าครอบคลุมเหตุที่เกิดจาก AI ด้วยหรือไม่
Answer Economy และความท้าทายของแบรนด์
ทุกวันนี้ เรียกได้ว่าเราอยู่ในบริบทของ Answer Economy ที่ผู้คนหาคำตอบจากหลายแหล่ง รวมถึงคำตอบลัดจาก AI แต่เราจะแน่ใจได้อย่างไรว่า คำตอบเกี่ยวกับแบรนด์เรานั้น ถูกต้อง?
ดังนั้น การเข้าใจทั้ง AI และผู้คน จึงสำคัญ เพราะการค้นหาคำตอบเกิดขึ้นตลอดเวลา แม้ในช่วงที่ไม่มีปัญหา หากข้อมูลผิดถูกส่งต่อก็อาจสร้าง “สัญญาณวิกฤติ” ได้
รายงาน Gartner ชี้ว่า การปล่อยให้ข้อมูลคลาดเคลื่อนแพร่กระจายออกไปไม่ใช่เรื่องเล็ก องค์กรต้องคาดการณ์และรับมือเชิงรุก เพื่อปกป้องชื่อเสียงและความเชื่อมั่นของลูกค้า
ซึ่งความเสียหายหรือผลกระทบอาจเป็นได้ตั้งแต่ข่าวลือเล็กๆ ไปถึงกระแสที่สร้างความเสียหาย เช่น ข่าวปลอมเรื่องคุณภาพสินค้า กระแสการต่อต้านสินค้า การแห่ถอนเงิน กระแสการงดใช้บริการ ข่าวลือที่กลายเป็นภาพจำ เป็นต้น
อย่ารอให้เกิด “เชื้อไฟ” : 5 วิธีรับมือยุค AI
การจะรอให้เกิดการ “เติมเชื้อไฟ” จนลุกลามนั้น ไม่ดีแน่ อยากแนะนำให้องค์กรสังเกตการณ์ จับกระแส และเตรียมพร้อม เพื่อรับมือกับประเด็นปัญหาและวิกฤตในยุคที่ขับเคลื่อนด้วย AI ดังนี้
1.ส่งสัญญาณความน่าเชื่อถือ (Trust Signals) ต่อเนื่อง เช่น สร้างการรับรู้ผ่านบทสัมภาษณ์ ข่าว หรือบทความ เผยแพร่ความรู้ความเชี่ยวชาญ โดยเฉพาะการใช้เว็บไซต์ให้กลายเป็น “Trust Signal Hub” ขององค์กร เป็นแหล่งรวมข้อมูล
ไม่ว่าจะเป็นคู่มือ คำถามที่ลูกค้าหรือคู่ค้าถามบ่อย บทสัมภาษณ์ วิดีโอ พร้อมกับจัดโครงสร้างข้อมูล (Structured Data) ให้ AI ดึงไปใช้ได้ง่าย เหมือนยิงทีเดียวได้นกสองตัว
2.จับสัญญาณกระแสสังคม (Social listening)
3.ประเมินความเสี่ยงและสถานการณ์ล่วงหน้า
4.บริหารจัดการวิกฤติอย่างเป็นระบบ
5.เตรียมคู่มือและการสื่อสารที่สอดคล้อง เช่น คำถามถามบ่อย (FAQ) ผังการทำงานเฉพาะกิจ บทบาทผู้บริหารและคณะทำงาน คำชี้แจง/แถลงการณ์ แผนการสื่อสารทั้งภายในและภายนอก ที่สำคัญคือ การฝึกซ้อม ทุกคนรู้ว่าเมื่อเกิดเหตุการณ์แล้วจะต้องทำอะไร
สรุปแล้ว การใช้ AI แม้จะช่วยให้ค้นหาคำตอบได้เร็ว แต่องค์กรต้องไม่ประมาท จัดการข้อมูลเชิงรุกและสร้างความเชื่อมั่น เพื่อไม่ให้ “คำตอบแรก” ที่อาจไม่ถูกต้องหรือเป็นความจริง กลายเป็นจุดชนวนของวิกฤติ “ต้นทุน” ของการปล่อยเฟกนิวส์
การปล่อยให้ข้อมูลคลาดเคลื่อน บิดเบือน หรือเป็นเท็จนั้น อาจทำให้เกิดความเสียหายมากเกินกว่าจะประเมินได้ ซ้ำยังสร้าง digital footprint ที่อยู่ในระบบไปอีกนานด้วย.