Articles
บทความ
Articles
Mixture-of-Experts (MoE): ขยายพลัง LLM แบบฉลาดและคุ้มค่า
ตลอดไม่กี่ปีที่ผ่านมา โลกของปัญญาประดิษฐ์ได้พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในด้านของโมเดลภาษา (Large Language Models – LLMs) ที่มีทั้งขนาดของโมเดลและปริมาณข้อมูลในการฝึกสอนเพิ่มขึ้นอย่างมาก การเติบโตนี้ทำให้โมเดลมีความสามารถมากขึ้นเรื่อย ๆ แต่ก็ต้องแลกมาด้วยต้นทุนด้านการประมวลผลที่สูงขึ้นตามไปด้วย หนึ่งในแนวทางที่ช่วยให้โมเดลมีความสามารถสูงขึ้นโดยไม่สูญเสียประสิทธิภาพคือแนวคิด Mixture-of-Experts (MoE) ซึ่งเป็นวิธีการแบ่งโมเดลออกเป็นกลุ่มของ “ผู้เชี่ยวชาญ” (experts) หลายตัว และมี “ตัวเลือก” (router) คอยตัดสินใจว่าในแต่ละรอบการประมวลผลจะใช้ผู้เชี่ยวชาญตัวใดบ้าง วิธีนี้ช่วยให้ระบบทำงานได้รวดเร็วขึ้น ใช้พลังคำนวณอย่างคุ้มค่า และยังคงให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง Mixture‑of‑Experts คืออะไร? Mixture-of-Experts (MoE) คือสถาปัตยกรรมของระบบประสาทเทียมที่ประกอบด้วย “ผู้เชี่ยวชาญ” (experts) หลายตัว ซึ่งแต่ละตัวมักเป็นเครือข่ายประสาทแบบฟีดฟอร์เวิร์ด (Feed-Forward Neural Network: FFNN) ที่มีความถนัดแตกต่างกัน แนวคิดนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานว่า “เราไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่ทั้งหมดทุกครั้งในการประมวลผลข้อมูล” แต่สามารถเลือกใช้เฉพาะผู้เชี่ยวชาญบางส่วนที่เหมาะสมกับข้อมูลนั้นแทนได้ สถาปัตยกรรม MoE มีองค์ประกอบหลักอยู่สองส่วน ได้แก่ ด้วยการเลือกใช้เฉพาะบางส่วนของโมเดลในแต่ละครั้ง ทำให้ MoE สามารถลดการใช้ทรัพยากรในการประมวลผลลงได้อย่างมาก เมื่อเทียบกับโมเดลแบบหนาแน่น (Dense Models) ที่ต้องทำงานทุกส่วนพร้อมกัน ขณะเดียวกัน ผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวก็สามารถเรียนรู้รูปแบบเฉพาะของข้อมูลได้ลึกขึ้น ทำให้โมเดลโดยรวมมีความยืดหยุ่นและฉลาดมากขึ้น หลักการทำงานและวิวัฒนาการของ MoE แนวคิดของ Mixture-of-Experts (MoE) ทำงานโดย “กระจายงานให้ผู้เชี่ยวชาญเพียงบางส่วน” สำหรับการประมวลผลข้อมูลแต่ละครั้ง กล่าวคือ เครือข่ายตัวเลือก (router) จะประเมินคะแนนของผู้เชี่ยวชาญแต่ละตัวผ่านฟังก์ชัน softmax จากนั้นจะเลือกผู้เชี่ยวชาญที่มีคะแนนสูงสุดมาทำงานกับอินพุตนั้น วิธีนี้เรียกว่า “conditional computation” ซึ่งช่วยลดภาระในการประมวลผลลงได้มาก เพราะโมเดลไม่จำเป็นต้องเปิดใช้งานพารามิเตอร์ทั้งหมดเหมือนในโมเดลแบบหนาแน่น (dense models) แนวคิดของ MoE ปรากฏครั้งแรกตั้งแต่ช่วงต้นทศวรรษ 1990 ในนิพนธ์ชื่อ Adaptive Mixtures of Local Experts และกลับมาได้รับความสนใจอีกครั้งเมื่อ Noam Shazeer และคณะ เสนอแนวคิด Sparsely-Gated MoE ในปี 2017 สำหรับงานจำลองภาษาแบบลำดับ (sequence modeling) โมเดลนี้ใช้ผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากในชั้นฟีดฟอร์เวิร์ด (feed-forward layer) แต่เลือกใช้งานเพียงบางส่วนในแต่ละครั้ง ทำให้สามารถเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์โดยรวมได้หลายเท่า โดยไม่ต้องเพิ่มภาระการคำนวณตามไปด้วย จากภาพ แสดงโครงสร้างพื้นฐานของ MoE – Router เลือกผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสมจากหลายโมดูลเพื่อประมวลผลอินพุตอย่างมีประสิทธิภาพ โดย ข้อดีและความท้าทายของ MoE การออกแบบของ Mixture-of-Experts (MoE) ที่เปิดใช้งานเฉพาะส่วนของพารามิเตอร์ในแต่ละครั้ง ช่วยให้โมเดลมีจุดเด่นหลายประการ ได้แก่ ความท้าทายของ MoE แม้ MoE จะมีศักยภาพสูง แต่ก็มีข้อจำกัดและความท้าทายที่ต้องพิจารณา ได้แก่ โมเดลรุ่นใหม่ที่ใช้หลักการ MoE แนวคิด Mixture-of-Experts (MoE) ได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่องในกลุ่มโมเดลภาษารุ่นใหม่ของปี 2025 ซึ่งหลายค่ายนำสถาปัตยกรรมนี้มาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการประมวลผล โดยมีตัวอย่างที่น่าสนใจดังนี้ ตารางสรุปโมเดลที่ใช้ MoE สรุป Mixture-of-Experts (MoE) เป็นสถาปัตยกรรมที่ช่วยให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่สามารถขยายขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยแบ่งโมเดลออกเป็น “ผู้เชี่ยวชาญ” หลายตัว และใช้ “ตัวเลือก” (router) ในการกำหนดเส้นทางของข้อมูลไปยังผู้เชี่ยวชาญที่เหมาะสม แนวทางนี้ช่วยลดภาระการคำนวณ ใช้พลังงานและหน่วยความจำน้อยลง แต่ยังคงเพิ่มขีดความสามารถของโมเดลได้อย่างต่อเนื่อง แนวคิด MoE ซึ่งเริ่มต้นจากงานวิจัยในช่วงทศวรรษ 1990 ได้รับการพัฒนาจนกลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญในโมเดลรุ่นใหม่ของยุคปัจจุบัน เช่น Llama 4, Qwen3, และ GPT-OSS ที่ต่างนำแนวคิดนี้ไปปรับใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และเปิดโอกาสให้ชุมชนผู้พัฒนาสามารถต่อยอดได้อย่างอิสระ สำหรับประเทศไทย การมีโมเดล โอเพนซอร์สที่ใช้สถาปัตยกรรม MoE จะช่วยให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถทดลอง สร้างสรรค์ และต่อยอดบริการอัจฉริยะได้ด้วยตนเอง โดยไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มปิดจากต่างประเทศ ความเข้าใจเกี่ยวกับ MoE จึงเป็นรากฐานสำคัญในการก้าวสู่ยุคใหม่ของปัญญาประดิษฐ์ ที่เน้นทั้ง ประสิทธิภาพ การเปิดกว้าง และความยั่งยืนของนวัตกรรม เอกสารอ้างอิง : [1] Shazeer et al., 2017, ‘Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer' (arXiv:1701.06538) https://arxiv.org/abs/1701.06538 [2] Lepikhin et al., 2020, ‘GShard' (arXiv:2006.16668) https://arxiv.org/abs/2006.16668 [3] Fedus et al., 2021, ‘Switch Transformers' (arXiv:2101.03961) https://arxiv.org/abs/2101.03961 [4] Meta Llama 4 บน Azure/Databricks https://azure.microsoft.com/en-us/blog/introducing-the-llama-4-herd-in-azure-ai-foundry-and-azure-databricks/ [5] Cloudflare: ‘Llama 4 is now available on Workers AI' https://blog.cloudflare.com/meta-llama-4-is-now-available-on-workers-ai/ [6] TechCrunch: ‘Meta releases Llama 4' https://techcrunch.com/2025/04/05/meta-releases-llama-4-a-new-crop-of-flagship-ai-models/ [7] Qwen3 GitHub https://github.com/QwenLM/Qwen3 [8] Qwen3 Blog (Qwen) https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/ [9] Alibaba Cloud: ‘Qwen3 … Hybrid Reasoning' https://www.alibabacloud.com/blog/alibaba-introduces-qwen3-setting-new-benchmark-in-open-source-ai-with-hybrid-reasoning_602192 [10] OpenAI: ‘Introducing gpt‑oss' https://openai.com/index/introducing-gpt-oss/ [11] GitHub: openai/gpt‑oss https://github.com/openai/gpt-oss [12] Wikipedia. “Mixture of experts: Machine learning technique.” อธิบายว่า MoE ประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญหลายชุดและฟังก์ชันเกตสำหรับกำหนดน้ำหนัก. [13] Neptune.ai. “Mixture of Experts LLMs: Key Concepts Explained.” สรุปข้อดีของ MoE เช่น การใช้ผู้เชี่ยวชาญบางส่วนต่ออินพุต การแบ่งภาระ และประสิทธิภาพการฝึก. [14] Neptune.ai. “Mixture of Experts LLMs: Key Concepts Explained.” อธิบายว่าผู้เชี่ยวชาญถูกจัดเป็น sub-networks ที่เปิดใช้งานตามอินพุตและสามารถกระจายไปยังอุปกรณ์หลายตัวได้. [15] Du et al. “GLaM: Efficient Scaling of Language Models with Mixture-of-Experts.” รายงานว่า GLaM มี 1.2 ล้านล้านพารามิเตอร์ ใช้สถาปัตยกรรม MoE และใช้พลังงานเพียงหนึ่งในสามของ GPT‑3. [16] Meta. “Llama 4: Leading intelligence.” หน้าเว็บทางการระบุว่า Llama 4 ใช้สถาปัตยกรรม multimodal และ mixture-of-experts พร้อม context window ขนาดใหญ่. [17] Meta. “Build with Llama 4.” หน้าเว็บแสดงคุณลักษณะของรุ่นย่อยเช่น Llama 4 Scout ที่รองรับ multimodal และ context window ยาว 10M tokens. [18] HuggingFace model card. “Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507.” ระบุว่ามีพารามิเตอร์รวม 235B และเปิดใช้งาน 22B ต่อ token บ่งบอกการใช้ MoE. [19] GPT-Oss.ai. “GPT-Oss MoE Architecture.” อธิบายว่า GPT‑Oss ใช้ผู้เชี่ยวชาญ 128 ชุดและ Top‑4 routing มีพารามิเตอร์ sparse 11.6B ใช้งานจริง 510M.
22 October 2025
สายมูยุค AI: เคล็ดลับเขียน Prompt พิมพ์คำสั่งอย่างไรให้ได้คำทำนายที่ตรงจุด
ในยุคที่เทคโนโลยี AI ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว หลายคนเริ่มนำ AI มาใช้ในหลากหลายด้าน จากบทความที่แล้ว “AI ทำนายทายทัก: การประยุกต์ใช้ Big Data และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการพยากรณ์อนาคต” หนึ่งในนั้นคือ “การดูดวง” มาบทความนี้ เราจะมาเรียนรู้ข้อแนะนำเบื้องต้นในการเขียนคำสั่ง (prompt) ให้ Generative AI หรือที่เราเรียกกันย่อ ๆ ว่า Gen AI ช่วยวิเคราะห์จากข้อมูลพื้นฐาน พร้อมข้อควรระวัง ในการใช้ prompt สำหรับงานดูดวงด้วย AI โดยอ้างอิงแหล่งต่าง ๆ ที่น่าเชื่อถือ เพื่อให้คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้อย่างมั่นใจ เพราะหาก prompt คลุมเครือหรือไม่มีโครงสร้างชัดเจน ผลลัพธ์ที่ได้อาจไม่ถูกใจหรือไม่สมเหตุสมผล ก่อนอื่นขออธิบายความหมายของ Prompt ก่อน Prompt คือ คำสั่งหรือข้อความที่ผู้ใช้ป้อนเข้าไปให้ Gen AI เพื่อให้ AI สร้างผลลัพธ์ตามที่เราต้องการ Prompt ที่ดีจะช่วยให้ AI ตีความความต้องการของเราได้แม่นยำและตรงจุดมากขึ้น โดยทั่วไปแล้ว โครงสร้าง Prompt ที่ดีมักประกอบด้วยองค์ประกอบต่าง ๆ ดังนี้ การใส่องค์ประกอบเหล่านี้ช่วยลดความกำกวมของ prompt และช่วยให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับสิ่งที่เราต้องการมากที่สุด นอกจากนี้ยังมีเทคนิคอื่น ๆ ที่ช่วยให้ผลลัพธ์ดีขึ้น ดังนี้ 1. การระบุศาสตร์การดูดวง โลกของการดูดวงมีหลายศาสตร์ เช่น ไพ่ทาโรต์ โหราศาสตร์ไทย โหราศาสตรจีน ถ้า prompt ระบุล่วงหน้าว่า “ใช้โหราศาสตร์ไทย” หรือ “วิเคราะห์โดยใช้ไพ่ยิปซี” จะช่วยให้ AI เลือกวิธีการวิเคราะห์ที่ตรงกับความต้องการของเราได้ดีกว่า 2. การให้ข้อมูลพื้นฐานที่เพียงพอ AI ต้องการข้อมูลเข้า (input) ที่เพียงพอ เช่น วันเดือนปีเกิด เวลาเกิด สถานที่เกิด หรือข้อมูลเสริม เช่น ช่วงเวลาที่สำคัญในชีวิต ถ้าป้อนข้อมูลไม่ครบ หรือคลุมเครือ AI อาจเดาและให้คำตอบผิดพลาด 3. การกำหนดช่วงเวลาทำนาย ระบุว่าอยากทำนายเป็น รายวัน รายเดือน รายปี หรือ 5 ปีข้างหน้า เช่น “ช่วยให้วิเคราะห์ดวงประจำปี 2025” 4. การตั้งข้อจำกัดหรือหลีกเลี่ยงเนื้อหาที่อ่อนไหว เช่น “ไม่ทำนายเรื่องการเมือง” หรือ “ไม่แนะนำการรักษาทางการแพทย์” เพื่อหลีกเลี่ยงการให้คำแนะนำที่ควรได้รับจากผู้เชี่ยวชาญ 5. การแก้ไข prompt (Prompt Iteration) เมื่อ AI ตอบมาแล้ว ถ้าผลลัพธ์ยังไม่ตรงใจ ให้ Prompt ปรับคำสั่งเพิ่มเติม เช่น “ให้เจาะลึกเพิ่มในเรื่องการเงิน” หรือ “ลดการใช้ภาษาพูดแบบอุปมา” นี่คือแนวคิดการแก้ไข prompt ที่มักพูดถึงในคู่มือ Prompting Frameworks 6. การ prompt ให้ Gen AI อธิบายเหตุผล ประกอบคำทำนาย เช่น “นอกจากทำนายแล้ว ช่วยอธิบายที่มาที่ไปของคำทำนายนั้น ๆ ด้วย” จะเพิ่มความโปร่งใส และช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจ logic ที่ AI ใช้ ต่อไป จะเป็นตัวอย่าง Prompt สำหรับดูดวง ที่สามารถนำไปใช้หรือปรับแต่งกับ Gen AI เช่น ChatGPT เป็นต้น ซึ่งผู้อ่านสามารถปรับแต่งให้สั้น ยาว หรือเพิ่มเงื่อนไขย่อยได้ตามต้องการ ตัวอย่าง 1 “คุณคือหมอดูโหราศาสตร์ไทยผู้เชี่ยวชาญ ช่วยวิเคราะห์ดวงชะตาของฉันตามวันที่เกิด 15 สิงหาคม 2530 เวลาเกิด 13:45 และสถานที่เกิด กรุงเทพฯ ในปี 2025 โดยแยกคำทำนายสำหรับเรื่องการงาน การเงิน ความรัก สุขภาพ พร้อมคำแนะนำที่เป็นไปได้ได้ 3 ข้อ และอธิบายที่มาของคำทำนายด้วย” ตัวอย่าง 2 “ใช้ศาสตร์ไพ่ยิปซี ทำนายดวงรายเดือนของฉันสำหรับเดือนหน้า (เดือนมกราคม ปี 2026) โดยให้ผลลัพธ์เป็น 3 เรื่องใหญ่ที่ควรระวัง พร้อมแนวทางแก้ไข และเหตุผลประกอบคำตอบ” ตัวอย่าง 3 “คุณคือโหราจารย์จีน ช่วยวิเคราะห์ดวงชะตาตามปีนักษัตร ฉันเกิดปีมะเส็ง 2532 ช่วงชีวิตปีหน้า (2569) ให้คำทำนายในเรื่องการงาน-โชคลาภ-สุขภาพ พร้อมเลขมงคลและสีมงคลที่ควรใช้” โดยสรุปข้อแนะนำเบื้องต้นการเขียน Prompt สำหรับการดูดวงด้วย Gen AI คือ ควร prompt ตามโครงสร้าง prompt ที่ดี ได้แก่ งานที่อยากให้ AI ทำ (Task) ข้อมูลพื้นฐาน (Background) บทบาทของ AI (Role) รูปแบบผลลัพธ์ที่ต้องการ (Format) และข้อจำกัดเพิ่มเติม (Constraints) เพื่อช่วยให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับที่เราคาดหวัง นอกจากนี้การแก้ไข prompt (Prompt Iteration) หลังจากได้รับผลลัพธ์แล้วเป็นสิ่งสำคัญ เพิ่มให้ได้คำทำนายตรงความต้องการมากยิ่งขึ้น สุดท้ายนี้ การดูดวง ไม่ว่าจะเป็นดูกับหมอดูหรือกับ Gen AI เราควรมีวิจารณญาณ ไม่ยึดคำทำนายเป็นความจริง และไม่ใช้ AI แทนคำปรึกษาวิชาชีพ แหล่งอ้างอิง
20 October 2025
AI ทำนายทายทัก: การประยุกต์ใช้ Big Data และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการพยากรณ์อนาคต
การพยากรณ์อนาคตหรือการดูดวง ถือเป็นกิจกรรมที่อยู่คู่กับมนุษยชาติมาอย่างยาวนาน ตั้งแต่ยุคโบราณที่มนุษย์เริ่มสังเกตดวงดาว การเคลื่อนที่ของดวงอาทิตย์ ดวงจันทร์ และดาวเคราะห์ เพื่อนำมาทำนายฤดูกาล การเกษตร ตลอดจนเหตุการณ์สำคัญในชีวิต เช่น การเกิด การแต่งงาน หรือการตัดสินใจทางการเมือง หลักฐานทางโบราณคดีในหลายอารยธรรม เช่น บาบิโลน อียิปต์ อินเดีย และจีน แสดงให้เห็นว่ามนุษย์มีความพยายามหาความหมายจากสิ่งเหนือธรรมชาติและปรากฏการณ์ทางจักรวาลมาโดยตลอด และในสังคมไทยเอง การดูดวงก็มีทั้งในรูปแบบโหราศาสตร์ไทย ไพ่ยิปซี พรหมญาณ ตลอดจนศาสตร์การทำนายที่ผสมผสานกับความเชื่อทางพุทธศาสนา การดูดวงจึงไม่เพียงเป็นกิจกรรมทางจิตวิทยาที่ช่วยสร้างความมั่นใจ แต่ยังเป็นส่วนหนึ่งของผู้คนที่สืบทอดกันมาหลายชั่วอายุคน และในยุคดิจิทัลปัจจุบัน เทคโนโลยีได้เข้ามามีบทบาทในทุกมิติของชีวิตมนุษย์ แม้กระทั่งการดูดวงเองก็ไม่อาจแยกออกจากการพัฒนาของ ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และ ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) การประมวลผลข้อมูลมหาศาลร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ช่วยให้การทำนายดวงมีความหลากหลายและมีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น ผู้ใช้สามารถเข้าถึงบริการได้ผ่านแอปพลิเคชัน เว็บไซต์ และแชตบอตตลอด 24 ชั่วโมง การผสมผสานศาสตร์โบราณกับเทคโนโลยีสมัยใหม่ จึงเป็นเรื่องที่น่าสนใจ เพราะนอกจากจะสะท้อนถึงพลวัตของสังคมมนุษย์แล้ว ยังชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของ Big Data และ AI ในการนำมาใช้กับศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับความเชื่อส่วนบุคคล ซึ่งแต่เดิมอาจถูกมองว่าเป็นนามธรรมและยากต่อการพิสูจน์ ปัจจุบันมีหลายแพลตฟอร์มที่ให้การพยากรณ์ดูดวง เช่น เว็บไซต์ myhora.com หนึ่งในผู้ให้บริการดูดวงออนไลน์ที่ได้รับความนิยมในประเทศไทย โดยให้บริการโหราศาสตร์ไทย การคำนวณดวงชะตาจากวันเดือนปีเกิด การผูกดวง และการพยากรณ์เหตุการณ์สำคัญ ข้อได้เปรียบของแพลตฟอร์มนี้ คือ การนำ ฐานข้อมูลวันเกิด ดวงดาว และหลักโหราศาสตร์ไทย มาวิเคราะห์แบบอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้ได้รับผลการทำนายที่เฉพาะเจาะจงตามข้อมูลส่วนบุคคล หรือแพลตฟอร์ม ChatGPT แม้ ChatGPT ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อการดูดวงโดยตรง แต่ผู้ใช้นิยมนำมาเป็น “ผู้ช่วยดูดวง” ด้วยการพิมพ์คำถาม เช่น การทำนายความรัก การงาน หรือโชคลาภ ด้วยเทคนิคการ ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) ทำให้ AI สามารถตอบสนองต่อคำถามในลักษณะการสนทนาได้อย่างสมจริง นอกจากนี้ ChatGPT ยังสามารถสร้างสรรค์คำทำนายใหม่ ๆ ที่ผสมผสานระหว่างข้อมูลดั้งเดิมกับการประยุกต์ในเชิงจินตนาการ สะท้อนถึงแนวโน้มของการใช้ AI เป็นเครื่องมือสนับสนุนด้านจิตวิทยาและความเชื่อ รวมไปถึงแอปพลิเคชันโหราศาสตร์ต่างประเทศ เช่น Co-Star และ The Pattern ซึ่งอาศัยฐานข้อมูลตำแหน่งดาวเคราะห์จากองค์การนาซา (NASA) และใช้ Machine Learning วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของดวงดาวกับบุคลิกภาพผู้ใช้ แอปเหล่านี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับโซเชียลมีเดียเพื่อทำนายความเข้ากันได้ระหว่างเพื่อนหรือคู่รัก แสดงให้เห็นถึงการผสมผสานระหว่าง Big Data และ AI กับศาสตร์ดั้งเดิมอย่างลึกซึ้ง การนำ Big Data และ AI มาประยุกต์ใช้กับการดูดวง สามารถอธิบายได้เป็นลำดับขั้นโดยสังเขป ดังนี้ 1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Data Collection) ได้ว่าจะเป็น ข้อมูลเชิงดาราศาสตร์ ตำแหน่งของดวงดาว ดาวเคราะห์ และปรากฏการณ์ทางจักรวาลจากฐานข้อมูลวิทยาศาสตร์ ข้อมูลผู้ใช้ วันเดือนปีเกิด เวลาเกิด สถานที่เกิด ตลอดจนข้อมูลส่วนบุคคล เช่น เพศ ความสนใจ หรือพฤติกรรมออนไลน์ และข้อมูลจากแหล่งสังคมออนไลน์ (Social Media Data) การโพสต์ ความรู้สึก หรือการแสดงความคิดเห็นของผู้ใช้ ซึ่งสามารถสะท้อนถึงอารมณ์และบุคลิกภาพ 2. การจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล (Data Processing & Storage) เมื่อได้ข้อมูลจำนวนมหาศาลแล้ว จำเป็นต้องอาศัยเทคโนโลยี Big Data เช่น Hadoop, Spark หรือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่เชิงสัมพันธ์ (SQL/NoSQL) เพื่อจัดเก็บข้อมูลและเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ 3. การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI ซึ่งมีตัวอย่างที่น่าสนใจมีการนำวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ที่มาภาพ: https://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2020/12/09/machine-learning-algorithm-use/ ที่มาภาพ: https://www.datasciencecentral.com/top-nlp-algorithms-amp-concepts/ ที่มาภาพ: https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/artificial-neural-networks-and-its-applications/ 4. การนำเสนอผลลัพธ์ (Result Presentation) ผลการวิเคราะห์จะถูกนำเสนอผ่านแอป เว็บไซต์ หรือแชตบอต โดยมักปรับแต่งให้เหมาะสมกับผู้ใช้แต่ละราย เพื่อสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว (Personalized Experience) 5. การเรียนรู้และปรับปรุงต่อเนื่อง (Feedback & Continuous Learning) ระบบ AI จะเก็บข้อมูลปฏิกิริยาของผู้ใช้ เช่น ความพึงพอใจ การแชร์ หรือการใช้บริการซ้ำ นำไปปรับปรุงแบบจำลองการทำนายให้มีความแม่นยำและสอดคล้องกับพฤติกรรมมนุษย์มากขึ้น การประยุกต์ใช้ Big Data และ AI ในการดูดวงเป็นปรากฏการณ์ที่สะท้อนให้เห็นถึงการผสมผสานระหว่างศาสตร์โบราณกับเทคโนโลยีสมัยใหม่อย่างลงตัว แม้คำทำนายจะยังไม่สามารถพิสูจน์ทางวิทยาศาสตร์ได้ แต่การนำ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้สร้างความน่าสนใจและเพิ่มคุณค่าเชิงประสบการณ์ให้แก่ผู้ใช้ในอนาคต ซึ่งมีผลกระทบต่อมนุษย์และสังคม ไม่ว่าจะเป็นการเข้าถึงที่ง่ายและรวดเร็ว ผู้ใช้สามารถดูดวงได้ทุกที่ทุกเวลา มีการปรับแต่งเฉพาะบุคคลโดย AI วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ทำให้คำทำนายมีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น อีกทั้งเป็นการผสมผสานความบันเทิงและจิตวิทยา บริการดูดวงช่วยบรรเทาความวิตกกังวล และสร้างความมั่นใจ ทำให้มีการพัฒนาเชิงเศรษฐกิจ อุตสาหกรรมดูดวงออนไลน์สร้างรายได้และเปิดโอกาสใหม่ในการพัฒนาธุรกิจดิจิทัล แต่อย่างไรก็ตาม ผลกระทบที่ควรต้องพึงระวัง คือ ปัญหาความถูกต้อง เนื่องจากคำทำนายที่ได้จาก AI เป็นเพียงความน่าจะเป็นไปได้ตามฐานคำนายที่มี และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การเก็บข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมากอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านการรั่วไหลได้ อีกทั้งการพึ่งพามากเกินไป ผู้ใช้บางรายอาจหลงเชื่อคำทำนายจนส่งผลต่อการตัดสินใจที่สำคัญในชีวิต รวมไปถึงข้อถกเถียงทางจริยธรรม การใช้ AI ในการเสริมสร้างความเชื่อที่ไม่สามารถพิสูจน์ได้ จึงทำให้เราควรตระหนักและให้ความสำคัญในการพัฒนามาตรฐานด้านความปลอดภัยข้อมูล เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และการสร้างความรู้เท่าทันดิจิทัล (Digital Literacy) ให้ผู้ใช้เข้าใจว่าคำทำนายจาก AI มีข้อจำกัด รวมทั้งการวิจัยและพัฒนา ในการผสมผสานข้อมูลวิทยาศาสตร์จิตวิทยาเข้ากับการดูดวง เพื่อเพิ่มคุณค่าเชิงวิชาการ และการใช้ประโยชน์ทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การสร้างแพลตฟอร์มที่ผสมผสานความบันเทิง การศึกษา และการเสริมกำลังใจให้ผู้คน เอกสารอ้างอิง https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/1369118X.2012.678878 https://bernardmarr.com/wp-content/uploads/2022/05/Big-Data-Esampler-1.pdf http://lib.ysu.am/disciplines_bk/efdd4d1d4c2087fe1cbe03d9ced67f34.pdf
6 October 2025
Big Data และ AI พลิกโฉมความรักและความสัมพันธ์ในยุคดิจิทัล
ในยุคดิจิทัล ปฏิสัมพันธ์ทางสังคมได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างสิ้นเชิงจากเดิมที่มนุษย์ต้องอาศัยการพบปะกันโดยตรง สู่การใช้เทคโนโลยีเป็นสื่อกลาง โดยเฉพาะแอปพลิเคชันหาคู่ (Dating Applications) ที่ได้รับความนิยมทั่วโลก ไม่ว่าจะเป็น Tinder, Bumble, OKCupid หรือ Coffee Meets Bagel การแพร่หลายของแพลตฟอร์มเหล่านี้สะท้อนถึงความต้องการของมนุษย์ในการแสวงหาความสัมพันธ์และการเชื่อมต่อใหม่ ๆ อย่างไรก็ตาม การจับคู่ที่แม่นยำและประสบการณ์การใช้งานที่ดี จำเป็นต้องอาศัยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล (Big Data) และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ซึ่งการใช้ Big Data และ AI ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงแค่การคำนวณคะแนนความเข้ากันได้ระหว่างผู้ใช้ แต่ยังครอบคลุมถึงการวิเคราะห์พฤติกรรม การตรวจสอบความปลอดภัย การลดความเสี่ยงจากโปรไฟล์ปลอม ตลอดจนการสร้างบทสนทนาอัตโนมัติที่เอื้อต่อการเริ่มต้นความสัมพันธ์ Big Data และ AI ถือเป็นกลไกที่อยู่เบื้องหลังแอปหาคู่ การทำงานของแอปพลิเคชันหาคู่ มีการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลในระดับที่กว้างและลึกกว่าที่ผู้ใช้ทั่วไปนึกถึง นั่นคือ Big Data หมายถึง ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีปริมาณ (Volume) ความหลากหลาย (Variety) และความรวดเร็ว (Velocity) โดยในแอปหาคู่ ข้อมูลเหล่านี้ได้มาจาก ข้อมูลโปรไฟล์ เช่น อายุ เพศ สถานที่ทำงาน ความสนใจ พฤติกรรมการใช้งาน เวลาที่เปิดแอป ความถี่ในการปัดซ้าย/ขวา (swipe) ระยะเวลาที่ใช้ในการดูโปรไฟล์ ข้อมูลเชิงพื้นที่ (Location Data) ใช้เพื่อหาคู่ที่อยู่ใกล้เคียง รวมถึงการสื่อสาร ข้อความสนทนา คำที่ใช้บ่อย และโทนการสื่อสาร การเก็บข้อมูลเหล่านี้เปิดโอกาสให้ผู้พัฒนาแอปสามารถสร้างแบบจำลองพฤติกรรมและวิเคราะห์รูปแบบความชอบของผู้ใช้ได้อย่างละเอียด ส่วนปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ทำหน้าที่สำคัญในการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อสร้างระบบการจับคู่ (Matching System) ที่มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยการทำงานอาศัยเทคนิคและเครื่องมือเฉพาะทางหลายด้าน ได้แก่ Machine Learning (ML) เป็นหัวใจหลักในการเรียนรู้จากข้อมูลพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น ประวัติการกดถูกใจ (like) การปัดซ้ายหรือขวาในแอปพลิเคชันหาคู่ รวมไปถึงรูปแบบการสื่อสารกับคู่สนทนา ML จะสร้างแบบจำลอง (Model) ที่สามารถทำนายความเข้ากันได้ หรือ Compatibility Score ของผู้ใช้แต่ละคู่ โดยใช้ปัจจัยทั้งด้านบุคลิกภาพ ความสนใจ และรูปแบบการปฏิสัมพันธ์ ทำให้การแนะนำคู่มีโอกาสประสบความสำเร็จสูงกว่าเพียงการสุ่ม Natural Language Processing (NLP) ใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลที่อยู่ในรูปแบบข้อความ เช่น ข้อมูลโปรไฟล์ คำบรรยายตัวตน ความสนใจ รวมถึงบทสนทนาที่เกิดขึ้นระหว่างผู้ใช้ ระบบสามารถตีความความหมายในเชิงลึก เช่น การตรวจจับโทนภาษา ความสนใจร่วมกัน หรือค่านิยมที่สอดคล้องกัน ซึ่งช่วยให้การจับคู่ไม่เพียงอิงจากข้อมูลพื้นฐาน แต่ยังสะท้อนความเข้ากันได้ทางความคิดและการสื่อสารอีกด้วย Computer Vision ประยุกต์ใช้อัลกอริทึมจดจำใบหน้า (Facial Recognition) และการประมวลผลภาพถ่าย เพื่อยืนยันความถูกต้องของโปรไฟล์ว่ามีตัวตนจริง ลดความเสี่ยงจากการปลอมแปลง (Catfishing) นอกจากนี้ยังสามารถวิเคราะห์สไตล์ภาพที่ผู้ใช้ชื่นชอบ เช่น โทนสี การจัดองค์ประกอบ หรือบรรยากาศของภาพ เพื่อใช้เป็นข้อมูลเพิ่มเติมในการแนะนำคู่ที่มีความใกล้เคียงกับรสนิยมด้านความสวยงามและภาพลักษณ์ Recommendation System ระบบแนะนำคู่ที่พัฒนาขึ้นจากการรวบรวมข้อมูลของผู้ใช้นับล้านคน แล้วนำมาวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลในเชิงสถิติและเชิงพฤติกรรม อัลกอริทึมนี้จะค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ เช่น ผู้ที่มีคุณลักษณะหรือความสนใจแบบใดมักตอบรับหรือสานสัมพันธ์กับผู้ใช้ลักษณะใด จากนั้นจึงนำมาประมวลผลเป็นการแนะนำคู่ที่มีแนวโน้มสูงสุด ซึ่งไม่เพียงช่วยเพิ่มโอกาสในการจับคู่สำเร็จ แต่ยังทำให้ผู้ใช้ประหยัดเวลาและได้รับประสบการณ์ที่น่าพึงพอใจมากขึ้นตัวอย่างแอปพลิเคชันการหาคู่ OKCupid เคยเปิดเผยในบล็อกของตนว่า การใช้ ML ในการวิเคราะห์คำตอบแบบสอบถามช่วยเพิ่มโอกาสจับคู่ที่ประสบความสำเร็จได้สูงกว่า 30% ในขณะที่ Tinder ใช้การผสมผสาน Location Data และ AI เพื่อแนะนำคู่ที่อยู่ใกล้และตรงกับพฤติกรรมการปัด (swiping behavior) จากการผสมผสาน Big Data เข้ากับ AI ผ่านเทคนิคเหล่านี้ ทำให้การหาคู่ในยุคดิจิทัลไม่ใช่เพียงการพึ่งพาโชคหรือความบังเอิญอีกต่อไป แต่เป็นกระบวนการที่มีการวิเคราะห์อย่างเป็นระบบ แม่นยำ ครอบคลุมมิติต่าง ๆ ดังนี้ การจับคู่เชิงลึกที่ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้แต่ละคน (Personalized Matching) โดยพิจารณาจากพฤติกรรมจริงมากกว่าการตั้งค่าความสนใจเพียงอย่างเดียว เช่น ผู้ใช้ที่มักจะเลือกโปรไฟล์ที่มีภาพถ่ายกลางแจ้ง อาจได้รับการแนะนำคู่ที่ชอบกิจกรรมกลางแจ้งเช่นกัน ผู้ช่วยหาคู่ AI (AI Dating Assistant) บางแพลตฟอร์มเริ่มทดลองใช้ Chatbot ที่ช่วยเสนอแนวทางการเปิดบทสนทนา เช่น แนะนำคำถามที่อาจทำให้คู่สนใจมากขึ้น ซึ่งช่วยลดความกดดันในการเริ่มต้นการพูดคุย ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ (Safety & Trust) AI ถูกใช้ในการตรวจจับโปรไฟล์ปลอม (fake profiles) การใช้ภาพซ้ำจากอินเทอร์เน็ต (reverse image search) หรือการใช้ NLP เพื่อตรวจหาคำพูดที่ไม่เหมาะสม เช่น การล่วงละเมิดหรือการหลอกลวง การวิเคราะห์พฤติกรรม (Behavioral Analytics) แอปหาคู่สามารถเรียนรู้ได้ว่า ผู้ใช้จริง ๆ แล้วชอบคนแบบไหน โดยวิเคราะห์พฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริง แทนที่จะอ้างอิงจากสิ่งที่ผู้ใช้กรอกไว้ในโปรไฟล์เพียงอย่างเดียว แม้ว่า Big Data และ AI จะเพิ่มประสิทธิภาพของการจับคู่ แต่ก็มีประเด็นทางสังคมและจริยธรรมที่ควรพิจารณาทั้งเชิงบวก เช่น เพิ่มโอกาสการพบคู่แท้ ผู้ใช้สามารถเจอคนที่มีความสนใจใกล้เคียงได้ง่ายขึ้น ลดอคติในการเลือกคู่ ระบบสามารถช่วยให้ผู้ใช้เปิดกว้างต่อความสัมพันธ์ที่อาจไม่เคยนึกถึง และความสะดวก ไม่ต้องเสียเวลาพบปะจำนวนมากเพื่อหาคนที่เหมาะสม และเชิงลบ ในแง่อคติจากอัลกอริทึม (Algorithmic Bias AI) อาจสร้างอคติจากข้อมูลที่ไม่สมดุล เช่น ให้ความสำคัญกับรูปลักษณ์มากเกินไป ความเป็นส่วนตัว การเก็บข้อมูลพฤติกรรมอย่างละเอียดอาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัว หรือความสัมพันธ์ผิวเผิน บางครั้งระบบแนะนำอาจเน้น การจับคู่ที่รวดเร็ว มากกว่าความเข้ากันได้เชิงลึก รวมถึงประเด็นด้านจริยธรรม การใช้ข้อมูลส่วนบุคคล เช่น ข้อมูลตำแหน่งและประวัติการสนทนา จำเป็นต้องมีกฎหมายและมาตรการคุ้มครอง เช่น GDPR ของสหภาพยุโรป และ PDPA ของประเทศไทย หากไม่มีการจัดการที่เหมาะสม อาจนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลที่ส่งผลกระทบต่อผู้ใช้โดยตรง ดังนั้น การประยุกต์ใช้ Big Data และ AI ในแอปพลิเคชันหาคู่ มีบทบาทสำคัญต่อการพัฒนาแพลตฟอร์มให้ตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ได้ดียิ่งขึ้น ตั้งแต่การจับคู่ที่มีประสิทธิภาพ การสร้างความปลอดภัย ไปจนถึงการสนับสนุนการสื่อสาร อย่างไรก็ตาม ความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัว อคติของอัลกอริทึม และจริยธรรมทางข้อมูลเป็นประเด็นที่ต้องได้รับความใส่ใจอย่างจริงจัง จึงทำให้ผู้พัฒนาแอปพลิเคชันควรตระหนักจริยธรรมปัญญาประดิษฐ์ (Ethical AI) และธรรมาภิบาลข้อมูล (Data Governance) ที่โปร่งใส รวมถึงการให้ผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลของตนเองได้มากขึ้น นอกจากนี้ ควรมีการวิจัยเชิงลึกเกี่ยวกับผลกระทบระยะยาวของการใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ต่อความสัมพันธ์ เพื่อพัฒนาแนวทางที่สมดุลระหว่างประสิทธิภาพทางเทคโนโลยีและคุณค่าทางมนุษย์ เอกสารอ้างอิง (References) https://dl.acm.org/doi/10.1145/1864708.1864770 https://cacm.acm.org/research/a-snapshot-of-the-frontiers-of-fairness-in-machine-learning https://gwern.net/doc/psychology/okcupid/weexperimentonhumanbeings.html https://www.researchgate.net/publication/349327291_Online_Dating_Meets_Artificial_Intelligence_How_the_Perception_of_Algorithmically_Generated_Profile_Text_Impacts_Attractiveness_and_Trust https://ojs.aaai.org/aimagazine/index.php/aimagazine/article/view/2741
29 August 2025
การผสานพลังของ Big Data และ Blockchain ในยุคดิจิทัล
ในยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่ามากที่สุด Big Data และ Blockchain ได้กลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงหลายอุตสาหกรรมทั่วโลก ความก้าวหน้าทางด้านการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และระบบการบันทึกข้อมูลที่มีความปลอดภัยสูง (Blockchain) ได้สร้างโอกาสใหม่ที่น่าตื่นเต้นสำหรับองค์กรและสังคมในภาพรวม Big Data เครื่องมือสำคัญในการตัดสินใจ Big Data หมายถึงการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลในปริมาณมหาศาลที่มาจากหลากหลายแหล่ง เช่น โซเชียลมีเดีย IoT (Internet of Things) และธุรกรรมทางธุรกิจ เป็นต้น Big Data ถูกนำมาใช้ในหลายด้าน เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค การพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ การปรับปรุงประสิทธิภาพขององค์กร และการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต โดยมีเครื่องมือและเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ช่วยให้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ความท้าทายในอุตสาหกรรม Big Data อุตสาหกรรม Big Data เผชิญกับความท้าทายหลายประการที่ส่งผลต่อการนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด ซึ่งสามารถแบ่งออกเป็นหัวข้อหลัก ๆ ดังนี้ 1. ความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐาน องค์กรหลายแห่งต้องเผชิญกับปัญหาความซับซ้อนในโครงสร้างพื้นฐาน IT ที่มีอยู่ โดยเฉพาะองค์กรที่มีประวัติการดำเนินงานมายาวนาน ซึ่งอาจมีระบบที่ไม่เข้ากันหรือมีการเปลี่ยนแปลงระบบบ่อยครั้ง ทำให้เกิดหนี้ทางเทคนิค (Technical debt) ที่ต้องจัดการ 2. การจัดการข้อมูลที่หลากหลาย ข้อมูลใน Big Data มักมีรูปแบบและแหล่งที่มาที่หลากหลาย เช่น ข้อมูลจากโซเชียลมีเดีย IoT และแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ซึ่งทำให้การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเป็นไปได้ยาก 3. ความท้าทายด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย การเก็บรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการละเมิดความเป็นส่วนตัว การรักษาความปลอดภัยของข้อมูลจึงเป็นสิ่งสำคัญ โดยองค์กรต้องปฏิบัติตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง เช่น พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ในประเทศไทย 4. ขาดทักษะและความรู้ในการวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ต้องการทักษะเฉพาะทางและเครื่องมือที่ทันสมัย แต่หลายองค์กรยังขาดบุคลากรที่มีความรู้ความสามารถในการจัดการและวิเคราะห์ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพ 5. ต้นทุนในการลงทุนและบำรุงรักษา การสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Big Data ต้องใช้ทั้งเวลาและเงินลงทุนสูง องค์กรขนาดเล็กหรือกลางอาจพบว่าต้นทุนในการลงทุนสูงเกินไปเมื่อเปรียบเทียบกับผลตอบแทนที่ได้รับ 6. การประมวลผลแบบเรียลไทม์ ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์เป็นสิ่งจำเป็นในยุคดิจิทัล แต่ก็เป็นความท้าทายที่ต้องใช้เทคโนโลยีและทรัพยากรที่เหมาะสมเพื่อให้สามารถตอบสนองต่อเหตุการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว 7. การสร้างคุณค่าให้กับข้อมูล แม้ว่าจะมีข้อมูลจำนวนมาก แต่การทำให้ข้อมูลเหล่านั้นกลายเป็นคุณค่าเชิงธุรกิจยังคงเป็นความท้าทาย เนื่องจากต้องอาศัยการวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อค้นหา Insight ที่มีประโยชน์ การจัดการกับความท้าทายเหล่านี้จึงจำเป็นต้องใช้กลยุทธ์ที่ชัดเจน รวมถึงการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ และการฝึกอบรมบุคลากรเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการบริหารจัดการ Big Data อย่างมีประสิทธิภาพ Blockchain ระบบที่โปร่งใสและปลอดภัย Blockchain เป็นเทคโนโลยีที่ใช้สำหรับการบันทึกข้อมูลในรูปแบบของบัญชีแยกประเภทที่กระจายและปลอดภัย โดยข้อมูลจะถูกจัดเก็บในหน่วยที่เรียกว่า “บล็อก” ซึ่งแต่ละบล็อกจะเชื่อมโยงกันเป็น “สายโซ่” (chain) ผ่านการเข้ารหัส ((cryptography) ทำให้ข้อมูลที่ถูกบันทึกไม่สามารถถูกเปลี่ยนแปลงได้โดยง่าย ซึ่งช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความปลอดภัยในกระบวนการต่าง ๆ เช่น การทำธุรกรรมทางการเงิน การจัดการซัพพลายเชน และการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล เทคโนโลยีนี้ช่วยลดความเสี่ยงจากการโกงและเพิ่มความไว้วางใจระหว่างผู้เกี่ยวข้อง คุณสมบัติหลักของ Blockchain 1. กระจายศูนย์ (Decentralization) ข้อมูลใน Blockchain ถูกเก็บไว้ในเครือข่ายของคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง ทำให้ไม่มีหน่วยงานกลางที่ควบคุมข้อมูลทั้งหมด ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีหรือการทุจริต 2. ความโปร่งใส (Transparency) ทุกธุรกรรมที่เกิดขึ้นในเครือข่ายจะถูกบันทึกและสามารถตรวจสอบได้โดยผู้เข้าร่วมทุกคน ทำให้มีความโปร่งใสในการดำเนินงาน 3. ความปลอดภัย (Security) การใช้การเข้ารหัสและการเชื่อมโยงระหว่างบล็อกทำให้ข้อมูลมีความปลอดภัยสูง เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงข้อมูลในบล็อกใด ๆ จะต้องมีการเปลี่ยนแปลงในทุกบล็อกถัดไป ซึ่งต้องใช้พลังการประมวลผลจำนวนมาก 4. ความไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ (Immutability) เมื่อข้อมูลถูกบันทึกลงใน Blockchain แล้ว จะไม่สามารถแก้ไขหรือทำลายได้ ทำให้มีความน่าเชื่อถือสูง การรวมกันของ Big Data และ Blockchain ก่อให้เกิดแนวทางใหม่ในการจัดการและการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งมีหัวข้อที่น่าสนใจหลายประการ ดังนี้ 1. การรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว Blockchain สามารถช่วยในการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่จัดเก็บใน Big Data โดยการสร้างบันทึกที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งทำให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและปลอดภัยมากขึ้น 2. การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ การใช้ Blockchain ร่วมกับ Big Data ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเงินที่ต้องการการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว เช่น การตรวจสอบธุรกรรมข้ามประเทศ 3. การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล การจัดเก็บข้อมูลใน Blockchain ช่วยให้ข้อมูลมีโครงสร้างที่ดีขึ้นและสมบูรณ์มากขึ้น ซึ่งส่งผลให้การวิเคราะห์ข้อมูลมีความแม่นยำมากขึ้น 4. การแบ่งปันและการสร้างรายได้จากข้อมูล การรวม Blockchain กับ Big Data ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลของตนเองได้ และสามารถสร้างรายได้จากข้อมูลที่แชร์ได้ โดยไม่ต้องพึ่งพาตัวกลาง การรวมพลังของทั้งสองสามารถสร้างประโยชน์ที่ยิ่งใหญ่สำหรับองค์กรและสังคม หากมีการพัฒนาและนำไปใช้อย่างเหมาะสม เทคโนโลยีเหล่านี้จะเป็นตัวเร่งให้เกิดนวัตกรรมที่สามารถตอบโจทย์ความต้องการในโลกดิจิทัลได้อย่างแท้จริง เอกสารอ้างอิง
18 August 2025
AI Governance: เข็มทิศนำทางสู่ปัญญาประดิษฐ์ที่น่าเชื่อถือ
ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจและการใช้ชีวิตประจำวัน เราจำเป็นต้องเข้าใจว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือธรรมดา แต่เป็นเทคโนโลยีที่สามารถใช้งานได้หลากหลาย ส่งผลให้ผู้ใช้มีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น เปรียบเสมือนกับค้อนที่สามารถใช้ตอกตะปูหรือทำกิจกรรมอื่น ๆ ได้ จึงควรเตรียมความพร้อมและสร้างความเข้าใจให้กับบุคลากรและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เพื่อป้องกันความเสี่ยงไม่ว่าจะเป็น ความเสี่ยงที่เกิดจากการกระทำโดยเจตนา (Intentional) เช่น Deepfake Scam หรือ Autonomous Weapons และความเสี่ยงที่ไม่ได้เกิดจากความตั้งใจ (Unintentional) เช่น ความผิดพลาดโดยไม่เจตนา หรือภัยธรรมชาติ ซึ่งเป็นปัญหาหลักที่องค์กรควรให้ความสำคัญ โดยรวมถึงข้อมูลที่ AI ใช้ในการเรียนรู้เกิดความลำเอียง (Bias Training Data) AI สร้างข้อมูลหรือเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง ไม่เป็นความจริง หรือไม่สมเหตุสมผล (Hallucination) คำแนะนำหรือการตัดสินใจที่ผิดพลาด ปัญหาลิขสิทธิ์ เป็นต้น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หากท่านผู้อ่านเป็นผู้บริหารแล้ว ควรทำความเข้าใจและจัดการความเสี่ยงจาก AI อย่างรอบด้านผ่านคำถาม ดังนี้ หลักการกำกับดูแล AI (AI Principles) แนวทางในการพัฒนา ใช้งาน และกำกับดูแลเทคโนโลยี AI คำนึงถึงผลกระทบทางจริยธรรม สังคม และกฎหมาย โดยเน้นให้ AI สร้างประโยชน์ต่อมนุษย์และสังคม พร้อมลดความเสี่ยงและผลกระทบเชิงลบที่อาจเกิดขึ้น ได้แก่ ภาพรวม AI Governance ในระดับสากลและไทย ในระดับสากล โดยเฉพาะสหประชาชาติ (UN) ให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล AIโดยเน้นไปที่ สิทธิมนุษยชน จริยธรรม และความยุติธรรม เป็นหลัก ต่างจากสหรัฐอเมริกา ที่ขับเคลื่อนด้วยกลไกตลาด เน้นการแข่งขัน ประสิทธิภาพ และนวัตกรรมมากกว่า จีนเน้นการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน และการควบคุมโดยรัฐ และสหภาพยุโรปเน้นการกำกับดูแลเพื่อปกป้องสิทธิเสรีภาพของประชาชน สำหรับประเทศไทย คาดว่าจะไม่มีการออกกฎหมาย AI ในเร็วๆ นี้ และแนวโน้ม คือการพัฒนามาตรฐานอุตสาหกรรมโดยหลายภาคส่วนร่วมกัน ไม่ใช่แค่รัฐบาลเดียว องค์กรจึงควรแสดงให้เห็นว่าการใช้ AI สอดคล้องกับนโยบายเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกมองว่าไม่รับผิดชอบต่อสังคมหรือที่เรียกว่า Social License to Operate และเพื่อประเมินความเสี่ยงของผลิตภัณฑ์ โดยเทียบกับ EU AI Act ที่แบ่งความเสี่ยงเป็น 4 ระดับตามแนวทาง Risk-Based Approach ได้แก่ โดยสิ่งที่สำคัญคือจะต้องใช้แนวทางในการ “อิงตามความเสี่ยง (Risk-Based)” เพื่อให้เข้าใจประเภทของความเสี่ยง (กฎหมาย จริยธรรม การดำเนินงาน) และใช้แนวทาง Integration-Based เพื่อบูรณาการและพิจารณาร่วมกันจากหลาย ๆ ฝ่ายโดยใช้เครื่องมือและกลไกที่หลากหลาย บทสรุป การกำกับดูแล AI ถูกให้ความสำคัญทั้งในระดับสากลและในประเทศไทย โดยมีเป้าหมายเพื่อคุ้มครองสิทธิส่วนบุคคลและสร้างความยุติธรรมในการใช้งาน เทรนด์ทั่วโลกสะท้อนให้เห็นหลายแนวทาง ไม่ว่าจะเป็นการเน้นจริยธรรมและสิทธิมนุษยชนของสหประชาชาติ การขับเคลื่อนด้วยนวัตกรรมในสหรัฐอเมริกา หรือการควบคุมโดยรัฐในจีน ขณะที่สหภาพยุโรปออกกฎหมายเพื่อคุ้มครองเสรีภาพประชาชน สำหรับไทย แม้ยังไม่มีการออกกฎหมาย AI โดยตรง แต่มีแนวโน้มเน้นการพัฒนามาตรฐานร่วมกันจากหลายภาคส่วน องค์กรจึงควรดำเนินงานอย่างโปร่งใสและมีความรับผิดชอบต่อสังคม ควรประเมินความเสี่ยงของ AI ด้วยแนวทางอิงตามความเสี่ยง เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับมาตรฐานและไม่เกิดผลกระทบเชิงลบ โดยเฉพาะกับระบบที่มีความเสี่ยงสูง ทั้งนี้ การบูรณาการความร่วมมือกับหลายฝ่ายและเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมจะช่วยสร้างความเชื่อมั่นในการนำ AI ไปใช้ในสังคมได้อย่างยั่งยืน เอกสารอ้างอิง https://arxiv.org/pdf/2407.01294 https://www.aiaaic.org/aiaaic-repository https://www.theguardian.com/society/article/2024/jun/23/dwp-algorithm-wrongly-flags-200000-people-possible-fraud-error https://doi.org/10.1007/s13347-021-00474-3 https://s41721.pcdn.co/wp-content/uploads/2021/06/Executive-Summary-2022-Report.pdf https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2023/04/HAI_AI-Index-Report_2023.pdf
7 July 2025
รู้จักกับ Thai AI Service Platform ปัญญาประดิษฐ์สัญชาติไทย
ในปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพลิกโฉมธุรกิจในหลากหลายด้าน ด้วยความสามารถที่พัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทำให้ AI กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในยุคดิจิทัลที่ทั่วโลกไม่อาจปฎิเสธได้ หน่วยงานภาครัฐของไทยได้ตระหนักถึงความสำคัญนี้ จึงริเริ่มพัฒนา แพลตฟอร์ม Thai AI เพื่อสร้างเครื่องมือที่ตอบโจทย์สำหรับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีด้านปัญญาประดิษฐ์ ที่จะช่วยเสริมสร้างความแกร่งให้กับภาคธุรกิจ พร้อมทั้งยกระดับความสามารถทางเทคโนโลยีของประเทศไทยให้ทัดเทียมกับนานาประเทศ ที่มาของ Thai AI Thai AI Service Platform หรือที่รู้จักในชื่อ Thai AI และ AI for Thai เป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สัญชาติไทยที่พัฒนาขึ้นโดยกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ (AINRU) ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เพื่อสนับสนุนการใช้งาน AI ในประเทศไทย โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้ใช้งาน 3 กลุ่มหลักมีแพลตฟอร์ม AI ที่รองรับการใช้งานด้วยภาษาไทย ได้แก่ นักพัฒนาระบบ ผู้ประกอบการ SME และ Start Up รวมถึงบริษัทเอกชนต่าง ๆ โดย Thai AI ได้รับการพัฒนาขึ้นให้มีความสามารถด้วยกัน 3 ด้านหลัก ๆ ดังนี้ เนื่องจาก Thai AI ถูกออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์การใช้งานของคนไทยโดยเฉพาะ จึงมีความสามารถที่โดดเด่น 3 ประการ ได้แก่ นอกจากนี้แพลตฟอร์มนี้ยังเปิดโอกาสให้นักพัฒนาและนักวิจัยสามารถนำ API ไปต่อยอดเพื่อสร้างแอปพลิเคชันที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจและสังคม ซึ่งสามารถเข้าไปดูรายละเอียดเกี่ยวกับข้อมูลและวิธีการใช้งานได้ที่ AI FOR THAI – Thai AI Service Platform Thai AI คือปัญญาประดิษฐ์สัญชาติไทยที่มาพร้อมความสามารถรอบด้าน ทั้งการประมวลผลข้อความ รูปภาพ และเสียง ซึ่งการพัฒนา Thai AI นับเป็นก้าวสำคัญที่สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของภาครัฐในการปรับตัวให้ทันกับการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ทั้งยังเป็นการเปิดโอกาสให้คนไทยได้เรียนรู้และนำ AI ไปต่อยอดสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ ๆ ในหลากหลายด้าน ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจ การศึกษา หรือการพัฒนาอุตสาหกรรมดิจิทัล ซึ่งจะ เป็นการผลักดันประเทศไทยให้ก้าวไปสู่อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างยั่งยืนและเต็มศักยภาพในเวลาอันใกล้! แหล่งอ้างอิง
2 July 2025
Digital Literacy ทักษะที่ขาดไม่ได้ในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี
เทคโนโลยีดิจิทัลได้กลายเป็นส่วนสำคัญของชีวิตประจำวันเราในทุกมิติ ช่วยให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นไปอย่างรวดเร็วและสะดวกสบายยิ่งขึ้น แต่เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้าอย่างรวดเร็วจนเราอาจตามไม่ทัน หรือเกิดความผิดพลาดจากความเข้าใจที่ไม่ถูกต้อง สิ่งที่จำเป็นสำหรับทุกคนในฐานะพลเมืองดิจิทัล คือ Digital Literacy หรือ ทักษะความเข้าใจและการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการใช้เทคโนโลยีให้เกิดประโยชน์สูงสุด ไม่เพียงแต่ช่วยให้เราปรับตัวกับโลกที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา แต่ยังช่วยให้เราใช้งานเทคโนโลยีได้อย่างปลอดภัย มีประสิทธิภาพ และสร้างสรรค์มากยิ่งขึ้น โดย Digital Literacy มีความสำคัญที่เกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวัน 4 ด้านหลัก ได้แก่ ด้านการสื่อสาร ด้านการเรียนรู้ ด้านการทำงาน และด้านการเงิน ซึ่งมีรายละเอียดดังนี้ ด้านการสื่อสาร การสื่อสารออนไลน์ (Online Communication) ได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันและการดำเนินธุรกิจในยุคดิจิทัล การมีทักษะ Digital Literacy จะช่วยให้เราอยู่ในโลกออนไลน์ได้ปลอดภัยมากขึ้น เช่น ด้านการเรียนรู้ ถ้าเราอยากรู้อะไร การค้นหาข้อมูลทางอินเทอร์เน็ตถือเป็นช่องทางแรกที่เรานึกถึง เพราะมีความสะดวกและรวดเร็ว การมีทักษะ Digital Literacy จึงมีความสำคัญต่อการเรียน ทั้งกับตัวผู้สอนและผู้เรียน เช่น ด้านการทำงาน องค์กรสมัยใหม่มีการนำซอฟต์แวร์เข้ามาใช้ในการทำงานหลายตัว เพราะช่วยให้การทำงานรวดเร็วและวัดผลลัพธ์ได้ชัดเจน ซึ่งการมีทักษะ Digital Literacy จะเข้ามาช่วยให้พนักงานได้ประโยชน์หลายอย่าง ยกตัวอย่างเช่น ด้านการเงิน การทำธุรกรรมทางการเงินในปัจจุบันเป็นอีกกิจกรรมที่หลายคนหันไปทำผ่านแอปพลิเคชั่นบนโทรศัพท์เพราะทำได้ง่ายและประหยัดเวลา ซึ่งการมี Digital Literacy จะช่วยให้เราได้ประโยชน์ด้านการเงิน เช่น เมื่อเราเข้าใจถึงความสำคัญของ Digital Literacy ที่เกี่ยวข้องในชีวิตประจำวันแล้ว อีกเรื่องที่ต้องมีความเข้าใจเช่นกัน คือหลักการของ Digital Literacy ซึ่งเป็นรากฐานของการใช้ชีวิตและทำงานด้วยเทคโนโลยีอย่างแท้จริง หลักการสำคัญของ Digital Literacy Digital Literacy แบ่งออกเป็น 3 หมวดหลักตามแนวคิดของ Hiller Spires ศาสตราจารย์ด้านทักษะการใช้เทคโนโลยี จากมหาวิทยาลัยนอร์ทแคโรไลนาสเตต (North Carolina State University) ประเทศสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นกรอบแนวคิดที่ได้รับการยอมรับและนำไปใช้อ้างอิงอย่างแพร่หลาย ดังนี้ การทำความเข้าใจใน 3 หมวดหลักนี้ จึงเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะนำไปสู่การพัฒนาทักษะดิจิทัลให้เท่าทันโลกที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน แล้วการมี Digital Literacy ต้องมีทักษะอะไรบ้าง? Digital Literacy คือทักษะสำคัญในยุคดิจิทัลที่ทุกคนควรมี เพื่อให้สามารถใช้งานเทคโนโลยีดิจิทัลผ่านอุปกรณ์ต่าง ๆ ได้อย่างถูกต้อง มีประสิทธิภาพ และปลอดภัยไปด้วย ซึ่งการมี Digital Literacy ที่ดีไม่ได้เกิดขึ้นได้เอง แต่ต้องมาจากการพัฒนาและฝึกฝนทักษะในหลากหลายด้านควบคู่กัน โดยมีทักษะสำคัญ 8 อย่างด้วยกันดังนี้ 1. ทักษะการใช้เทคโนโลยีพื้นฐาน (Basic Digital Skills) 2. ทักษะการสืบค้นและประเมินข้อมูล (Information Literacy) 3. ทักษะความปลอดภัยทางดิจิทัล (Cybersecurity & Privacy Awareness) 4. ทักษะการสื่อสารออนไลน์ (Digital Communication) 5. ทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking) 6. ทักษะการสร้างเนื้อหาดิจิทัล (Digital Content Creation) 7. ทักษะการบริหารจัดการตัวตนออนไลน์ (Digital Identity Management) 8. ทักษะการเรียนรู้และปรับตัวทางดิจิทัล (Digital Adaptability & Lifelong Learning) การพัฒนาทักษะเหล่านี้จะช่วยเสริมสร้าง Digital Literacy ที่แข็งแกร่ง ซึ่งทำให้เราสามารถใช้เทคโนโลยีให้เกิดประโยชน์สูงสุด พร้อมทั้งเติบโตไปกับการพัฒนาทางดิจิทัลอย่างต่อเนื่อง โดยทั้ง 8 ทักษะที่กล่าวถึงไม่เพียงแต่เป็นพื้นฐานสำคัญในการสร้าง Digital Literacy ที่มีคุณภาพ แต่ยังช่วยให้เราใช้เทคโนโลยีอย่างเหมาะสมในทุกมิติของชีวิต ไม่ว่าจะเป็นการทำงาน การเรียนรู้ หรือการสื่อสารออนไลน์ ทำให้มีความมั่นใจในการใช้งานเทคโนโลยีมากยิ่งขึ้น สามารถปรับตัวได้อย่างคล่องแคล่วในโลกที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและไม่หยุดนิ่ง แหล่งอ้างอิง
2 July 2025
คนจนแต่ละพื้นที่ต้องการความช่วยเหลืออย่างไร? หา insight จากข้อมูลด้วยเทคนิค Data Science
ปัญหาความยากจนเป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของประเทศไทยมาอย่างต่อเนื่อง แม้ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ประเทศไทยจะมีการเติบโตทางเศรษฐกิจและความพยายามของภาครัฐในการยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน แต่ยังคงมีประชาชนจำนวนไม่น้อยที่ยังประสบปัญหาด้านรายได้ ความไม่เท่าเทียมในการเข้าถึงทรัพยากรและบริการพื้นฐาน ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเหลื่อมล้ำที่ยังฝังรากลึกในโครงสร้างสังคมไทย การแก้ปัญหาความยากจนและยกระดับคุณภาพชีวิตประชาชนด้วยระบบ TPMAP ระบบบริหารจัดการข้อมูลการพัฒนาคนแบบชี้เป้า (TPMAP: Thai People Map and Analytics Platform) พัฒนาขึ้นโดยสำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ หรือ สภาพัฒน์ (สศช.) และศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) เพื่อเป็นกรณีตัวอย่างของการพัฒนาระบบ Big Data ของภาครัฐ ตามมติของคณะกรรมการบริหารราชการแผ่นดินเชิงยุทธศาสตร์ ในเวลาต่อมาได้นำระบบดังกล่าวมาใช้ในการบริหารราชการแผ่นดินเพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของประชาชน ทั้งในด้านการเพิ่มรายได้ ลดภาระค่าครองชีพ และเพิ่มโอกาสด้านอาชีพ Thai People Map and Analytics Platform – TPM★P ระบบ TPMAP สามารถเข้าถึงผ่านเว็บไซต์ https://www.tpmap.in.th/ แสดงข้อมูล “คนจนเป้าหมาย” จากกลุ่มคนที่ได้รับการสำรวจความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) จากกรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย ที่ถูกนำมาวิเคราะห์ด้วยดัชนีความยากจนหลายมิติว่ายากจน และข้อมูลผู้ลงทะเบียนสวัสดิการแห่งรัฐ กระทรวงการคลัง ในระยะแรกกลุ่มคนจนเป้าหมายของ TPMAP คือกลุ่มคนที่ได้รับการสำรวจ จปฐ. ว่ายากจน (survey-based) และเป็นผู้ที่มาลงทะเบียนเพื่อรับบัตรสวัสดิการแห่งรัฐ (registered based) ซึ่งต่อมาได้ขยายกลุ่มคนจนเป้าหมายเป็นทั้งกลุ่มที่ลงทะเบียนและไม่ได้ลงทะเบียนบัตรสวัสดิการฯ แบบสำรวจ จปฐ. และดัชนีความยากจนหลายมิติ วัดความยากจนอย่างไร การสำรวจข้อมูลความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) คือ ข้อมูลในระดับครัวเรือนที่แสดงถึงสภาพความจำเป็นพื้นฐานของคนในครัวเรือนในด้านต่าง ๆ เกี่ยวกับคุณภาพชีวิตที่ได้กำหนดมาตรฐานขั้นต่ำเอาไว้ว่า คนควรจะมีคุณภาพชีวิตในแต่ละเรื่องอย่างไรในช่วงระยะเวลาหนึ่ง ๆ มีการปรับปรุงแบบสอบถามทุก ๆ 5 ปี ดำเนินการโดยกรมการพัฒนาชุมชน กระทรวงมหาดไทย เพื่อประเมินคุณภาพชีวิตของประชาชนในระดับครัวเรือน โดยมุ่งเน้นการเก็บข้อมูลในพื้นที่ชนบทและชุมชนท้องถิ่นเป็นหลัก นั่นคือ เขตชนบทและชุมชนท้องถิ่น พื้นที่ที่อยู่ภายใต้การดูแลขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น เช่น องค์การบริหารส่วนตำบล (อบต.) และเทศบาลตำบลที่ยกฐานะจาก อบต. แบบสำรวจ ดัชนีความยากจนหลายมิติ (Multidimensional Poverty Index: MPI) พัฒนาโดย Oxford Poverty & Human Development Initiative และ United Nation Development Programme ซึ่ง สภาพัฒน์ได้นำมาปรับใช้กับประเทศไทย โดยอาศัยหลักการที่ว่า คนจนคือผู้ที่มีคุณภาพชีวิตต่ำกว่าเกณฑ์คุณภาพชีวิตที่ดีในมิติต่าง ๆ ซึ่ง TPMAP พิจารณาจาก 5 มิติ ได้แก่ ด้านสุขภาพ ด้านการศึกษา ด้านการเงิน ด้านความเป็นอยู่ และด้านการเข้าถึงบริการรัฐ ดังนั้น ครัวเรือนที่จน คือ ครัวเรือนที่ได้รับการสำรวจว่าจนจาก ข้อมูลความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) นั่นคือ ตกดัชนีความยากจนหลายมิติ (MPI) อย่างน้อย 1 มิติ ซึ่งหมายถึงครัวเรือนตกเกณฑ์ตัวชี้วัดที่อยู่ในมิตินั้น อย่างน้อย 1 ตัวชี้วัด และคนจนเป้าหมาย คือ คนที่อาศัยอยู่ในครัวเรือนที่ได้รับการสำรวจว่าจน ภาพรวมข้อมูลบนระบบ TPMAP จากข้อมูลการสำรวจความจำเป็นพื้นฐาน (จปฐ.) ซึ่งครอบคลุมประชากรราว 35 ล้านคนต่อปี พบว่า สัดส่วนของคนจนเป้าหมาย มีแนวโน้มลดลงในช่วงปี 2560–2562 โดยลดจาก อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไม่มีข้อมูลในช่วงปี 2563–2564 จึงไม่สามารถติดตามแนวโน้มในช่วงเวลาดังกล่าวได้โดยตรง กระทั่งปี 2565 พบว่า สัดส่วนคนจนเป้าหมายเพิ่มขึ้นเป็น 9.52% (ประมาณ 3,438,515 คน) ซึ่งอาจเป็นผลกระทบจากสถานการณ์การแพร่ระบาดของโควิด-19 ต่อมาในปี 2566 ตัวเลขนี้ลดลงอย่างชัดเจนเหลือเพียง 1.81% (ประมาณ 655,365 คน) แต่ในปี 2567 สัดส่วนของคนจนเป้าหมายกลับเพิ่มขึ้นอีกครั้งเป็น 7.39% (ประมาณ 2,568,168 คน) อันเป็นผลจากการ ปรับนิยาม และการ เพิ่มตัวชี้วัด ที่ใช้วิเคราะห์คนจนเป้าหมายในมิติต่าง ๆ ข้อมูลเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงความจำเป็นในการออกแบบมาตรการลดความเหลื่อมล้ำอย่างจำเพาะ โดยคำนึงถึงทั้ง มิติปัญหา และ บริบทพื้นที่ เพื่อให้ความช่วยเหลือสามารถเข้าถึงผู้ที่มีความต้องการได้อย่างตรงจุดและมีประสิทธิภาพมากที่สุด ปัจจัยที่มักจะขาดแคลนร่วมกันคืออะไรบ้าง? หาความสัมพันธ์ของตัวชี้วัดด้วย Pearson’s correlation ความยากจนไม่ใช่เพียงการขาดรายได้ แต่เป็นชุดของปัจจัยที่ขาดแคลนร่วมกัน ในการทำความเข้าใจปัญหาความยากจนอย่างรอบด้าน จำเป็นต้องวิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างตัวชี้วัดด้านเศรษฐกิจ สังคม สุขภาพ และการศึกษา การนำ Pearson’s correlation coefficient มาใช้ช่วยให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่าง ๆ อย่างชัดเจน และสามารถระบุได้ว่าปัจจัยใดมักเกิดร่วมกันในกลุ่มประชากรที่มีความเปราะบาง ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนเชิงนโยบายที่ตรงจุดและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจากผลการวิเคราะห์ พบว่าตัวชี้วัดบางคู่มีค่าสหสัมพันธ์สูงอย่างมีนัยสำคัญ (r > 0.8) ตัวอย่างเช่น ด้านสุขภาพ ในพื้นที่จังหวัดหนึ่ง ๆ ครัวเรือนที่ขาดความรู้ในการใช้ยาเพื่อบำบัดบรรเทาอาการเจ็บป่วยเบื้องต้นอย่างเหมาะสม มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ขาดการจัดการด้านสุขภาพและความเป็นอยู่ในด้านอื่น ๆ ร่วมด้วย เช่น ขาดความรู้ในการป้องกันอุบัติภัยและภัยธรรมชาติ ไม่จัดบ้านให้สะอาดและถูกสุขลักษณะ มีสมาชิกในบ้านสูบบุหรี่หรือดื่มสุรา รวมถึงไม่มีการเก็บออมเงินและขาดรายได้ที่มั่นคง ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า ความรู้และพฤติกรรมด้านสุขภาพที่ดี ไม่ได้แยกขาดออกจากกัน แต่มักเกิดร่วมกันเป็นกลุ่มของความเปราะบางในชีวิตประจำวัน ด้านการมีงานทำและรายได้ ในหลายจังหวัด หากคนวัยแรงงาน (อายุ 15–59 ปี) ไม่มีอาชีพหรือรายได้ มักจะเป็นจังหวัดเดียวกันกับที่ผู้สูงอายุ (อายุ 60 ปีขึ้นไป) ก็ไม่มีรายได้หรืออาชีพเช่นกัน และยังพบว่าจำนวนผู้ถือบัตรสวัสดิการแห่งรัฐมีจำนวนมากในพื้นที่เดียวกันด้วย ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า การไม่มีรายได้ในคนวัยทำงาน ไม่ได้ส่งผลเฉพาะกับตัวเขาเอง แต่ยังส่งผลต่อความสามารถในการดูแลผู้สูงอายุในครัวเรือน และเป็นภาพรวมของความยากจนในระดับครอบครัวและชุมชน นอกจากนี้ในจังหวัดที่ครัวเรือนขาดการเก็บออมเงิน มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ขาดพฤติกรรมหรือระบบสนับสนุนอื่น ๆ ที่สะท้อนถึงความมีวินัยและการวางแผนชีวิต เช่น ขาดการป้องกันอุบัติภัยอย่างถูกวิธี สมาชิกครัวเรือนมีพฤติกรรมเสี่ยงอย่างการสูบบุหรี่ ไม่มีรายได้หรืออาชีพที่มั่นคง และไม่ปฏิบัติกิจกรรมทางศาสนาอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งทั้งหมดนี้สะท้อนถึง ความเปราะบางทั้งด้านเศรษฐกิจ สังคม และพฤติกรรมส่วนบุคคล ที่มักจะเกิดร่วมกันในครัวเรือนกลุ่มเดียวกัน การไม่มีการออมจึงไม่ใช่เพียงปัญหาทางการเงิน แต่ยังเชื่อมโยงกับการขาดวินัย ขาดความรู้ด้านสุขภาพและความปลอดภัย รวมถึงการขาดหลักยึดทางจิตใจบางประการ ซึ่งบ่งชี้ว่าการส่งเสริมการออมควรมาควบคู่กับการพัฒนาพฤติกรรมสุขภาพ การมีรายได้ที่มั่นคง และการสร้างความเข้มแข็งทางสังคมในระดับครัวเรือนอย่างเป็นระบบ ด้านสภาพแวดล้อมความเป็นอยู่ หลายจังหวัดพบว่า ครัวเรือนที่ไม่สามารถจัดการบ้านเรือนให้สะอาด เป็นระเบียบ และถูกสุขลักษณะได้ มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่มีพฤติกรรมสุขภาพและความเป็นอยู่ด้านอื่น ๆ ที่ไม่เหมาะสมร่วมด้วย เช่น สมาชิกในบ้านสูบบุหรี่ ขาดการป้องกันอุบัติภัย ไม่มีการเก็บออมเงิน รายได้ไม่มั่นคง และไม่ใส่ใจการตรวจสุขภาพหรือปฏิบัติกิจกรรมทางศาสนาอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า สุขภาวะของครัวเรือนไม่ได้จำกัดอยู่แค่เรื่องความสะอาดของบ้านเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวพันกับวินัยทางการเงิน พฤติกรรมสุขภาพ และความเป็นอยู่โดยรวม นอกจากนี้พบว่า ครัวเรือนที่ไม่มีน้ำสะอาดเพียงพอสำหรับดื่มและบริโภคตลอดทั้งปี ก็มักจะเป็นครัวเรือนเดียวกับที่ไม่มีน้ำใช้เพียงพอในชีวิตประจำวันด้วย ซึ่งแสดงให้เห็นว่า ปัญหาด้านแหล่งน้ำในครัวเรือนไม่ได้เกิดแยกกัน แต่เป็นความขาดแคลนที่ครอบคลุมทั้งคุณภาพและปริมาณของน้ำ...
30 June 2025
