AI อ่านเก่งจริงหรือ? ถึงเวลาสอนให้มัน “คิดเป็น” ในแบบของเรา

AI อ่านเก่งจริงหรือ? ถึงเวลาสอนให้มัน “คิดเป็น” ในแบบของเรา

ในช่วงที่ผ่านมา เราได้เห็นความสามารถอันน่าทึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่สามารถประมวลผลข้อมูลมหาศาล

พวกมันอ่าน จับใจความ และตอบคำถามได้เหมือนผู้เชี่ยวชาญ

แต่คำถามสำคัญคือ AI เหล่านั้น “คิดเป็น” จริงๆ หรือเปล่าในบริบทที่เราต้องการ?

พวกมันเข้าใจ บริบท และ ความแตกต่างเล็กน้อย ของข้อมูลเฉพาะเจาะจงในองค์กรของเราได้ดีแค่ไหน?

AI อ่านเก่ง แต่ทำไมบางทีก็ยัง “หลอน” หรือให้ข้อมูลผิดพลาด?

AI มีความสามารถในการ “อ่าน” และจดจำข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างน่าเหลือเชื่อ

แต่นั่นต่างจากการ “ให้เหตุผล” หรือ “ทำความเข้าใจ” ในแบบมนุษย์

บ่อยครั้งที่ AI อาจจะตอบคำถามได้ถูกต้องตามหลักไวยากรณ์

แต่เนื้อหานั้นกลับ ผิดเพี้ยน หรือที่เรียกว่า “AI hallucination” หรือไม่เกี่ยวข้องกับความจริงในบริบทเฉพาะขององค์กรเลย

ปัญหานี้จะเห็นได้ชัดเจนเมื่อ AI ต้องทำงานกับ ข้อมูลภายใน หรือ ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ของบริษัท

ข้อมูลเหล่านั้นมีความซับซ้อน มีลำดับความสำคัญ และมีกฎเกณฑ์การใช้งานที่แตกต่างกันไป

หาก AI ไม่ได้รับคำแนะนำที่ชัดเจน มันก็จะผลิตคำตอบที่ไร้ประโยชน์

หรือเลวร้ายกว่านั้นคือให้ข้อมูลที่ผิดพลาดและสร้างความเสียหายได้

สร้าง “รัฐธรรมนูญความรู้” ให้ AI ทำงานฉลาดขึ้น

แนวคิดสำคัญที่จะช่วยแก้ปัญหานี้คือการสร้าง “รัฐธรรมนูญความรู้” (Knowledge Constitution)

ลองนึกภาพว่ามันคือชุดของหลักเกณฑ์ ข้อบังคับ และคำจำกัดความที่ชัดเจน

เหมือนกฎหมายสูงสุดที่ใช้กำกับดูแลวิธีที่ AI ควรจะ เข้าถึง ตีความ และ นำเสนอข้อมูล

โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่เป็น ความรู้เฉพาะ ขององค์กรนั้นๆ

รัฐธรรมนูญความรู้จะช่วยกำหนดว่า “อะไรคือความจริง” หรือ “อะไรคือสิ่งที่เกี่ยวข้อง” สำหรับ AI ในแต่ละสถานการณ์

มันช่วยสร้าง ลำดับชั้นของข้อมูล

กำหนดว่าข้อมูลชุดไหนมีความน่าเชื่อถือกว่า ข้อมูลไหนควรถูกนำไปใช้อย่างระมัดระวัง

รวมถึงการระบุถึง อธิปไตยทางข้อมูล (Data Sovereignty) อย่างชัดเจน

เพื่อให้ AI เข้าใจถึงขอบเขตและข้อจำกัดในการใช้งานข้อมูลแต่ละประเภท

นี่คือการก้าวข้ามจากแค่การ “อ่าน” ไปสู่การ “เข้าใจ” และ “ให้เหตุผล” อย่างแท้จริง

ทำไมองค์กรต้องมี “รัฐธรรมนูญความรู้” ของตัวเอง?

การมีรัฐธรรมนูญความรู้สำหรับ AI ไม่ใช่แค่เรื่องทางเทคนิค

แต่เป็นสิ่งสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรดึง ศักยภาพสูงสุด ของ AI มาใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย

มันทำให้มั่นใจได้ว่าทุกๆ คำตอบ ทุกๆ การวิเคราะห์ที่ AI สร้างขึ้นมานั้นมีความ ถูกต้อง น่าเชื่อถือ และ สอดคล้อง กับค่านิยม นโยบาย รวมถึงเป้าหมายทางธุรกิจขององค์กร

AI จะกลายเป็น หุ้นส่วนเชิงกลยุทธ์ ที่แท้จริง

ไม่ใช่แค่เครื่องมือที่ประมวลผลข้อมูลเท่านั้น

การสร้างกรอบการทำงานนี้ยังช่วยให้องค์กรสร้าง ความได้เปรียบในการแข่งขัน

ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลภายในได้อย่างเต็มที่ โดยไม่มีข้อผิดพลาด

นี่คือการลงทุนที่สำคัญในการสร้าง รากฐานที่แข็งแกร่ง ให้กับการนำ AI มาใช้ในยุคดิจิทัล

การที่เราจะสามารถพึ่งพา AI ในการตัดสินใจที่สำคัญได้นั้น

AI จำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ลึกซึ้งและมีความสามารถในการให้เหตุผลที่น่าเชื่อถือ

ซึ่งจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อเราได้สร้างกฎเกณฑ์และกรอบความคิดที่ชัดเจนให้กับมัน