Page 2

Big Data

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

Related news and articles

PostType Filter En

บทความ

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 
29 August 2025

บทความ

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  ตัวอย่างแพลตฟอร์มที่เป็นการผสานรวมเทคโนโลยีทางด้าน Big Data และ Blockchain เช่น แพลตฟอร์ม Health Link ซึ่งเป็นระบบดูแลข้อมูลสุขภาพ โดยใช้ Blockchain ทำหน้าที่เป็นรากฐานด้านความปลอดภัยและความโปร่งใส สำหรับการจัดเก็บเวชระเบียน และการทำธุรกรรมด้านสุขภาพ ทำให้ผู้ป่วยสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลของตนเองได้อย่างสมบูรณ์ และมั่นใจได้ว่าข้อมูลจะไม่ถูกเปลี่ยนแปลงแก้ไข นอกจากนี้ การใช้เทคนิคการเข้ารหัสขั้นสูงยังช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ทางด้านเทคโนโลยี Big Data จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เชื่อถือได้นี้ในการวิเคราะห์เชิงลึกต่อไป  การทำงานร่วมกันของ Big Data และ Blockchain นี้ช่วยให้ Health Link สามารถปรับปรุงการติดตามผู้ป่วยและการดูแลรักษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลายแหล่ง ทำให้สามารถวินิจฉัยทางการแพทย์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น และสร้างมาตรฐานทางการแพทย์ได้ นอกจากนี้ยังช่วยตรวจสอบความสมบูรณ์ของการทดลองทางคลินิก และสร้างช่องทางการแบ่งปันข้อมูลที่ปลอดภัย และมีประสิทธิภาพระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่าง ๆ ในอุตสาหกรรม โดยสรุปแล้ว การผสมผสานระหว่าง Big Data และ Blockchain จะช่วยให้ Health Link สามารถจัดการข้อมูลสุขภาพได้อย่างปลอดภัย โปร่งใส และมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาคุณภาพของการดูแลผู้ป่วย การวินิจฉัยที่แม่นยำ และการวิจัยทางการแพทย์ที่น่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น สามารถศึกษารายละเอียดโครงการเพิ่มเติมได้ที่ https://healthlink.go.th  เอกสารอ้างอิง 
18 August 2025

บทความ

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

บทความ

ชาว BDI จิตอาสาร่วมจัดกิจกรรม Agile Thailand ตอกย้ำ Core Value ขององค์กร
5 กรกฎาคม 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI นำโดย นางสาวเกศพร สุคตะ ผู้อำนวยการฝ่ายทรัพยากรบุคคล พร้อมด้วย ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ ผู้อำนวยการฝ่ายส่งเสริมอุตสาหกรรมและประสานเครือข่าย และเจ้าหน้าที่ BDI จิตอาสาเข้าร่วมกิจกรรม Agile Thailand 2025 ที่จัดขึ้นภายใต้แนวคิด Agile Awakening ชวนมาตื่นรู้เล่าสู่กันฟัง ณ อาคาร K+ สามย่าน เขตปทุมวัน โดยชาว BDI ร่วมเป็นส่วนหนึ่งของอาสาสมัครจัดงาน Agile Thailand 2025 เพื่อตอกย้ำค่านิยม (Core Value) ขององค์กร คือ AGILE เช่นกัน นอกจากนี้ BDI ยังชวนผู้เข้าร่วมงานมาตื่นรู้กับหัวข้อ “Agile & Tech” ในภาครัฐ เพื่อเปิดมุมมองแลกเปลี่ยนความคิด ปลุกใจเราให้ตื่นรู้ มีสติดำเนินชีวิตอย่างมั่นคง สำหรับ Core Value ของ BDI ประกอบด้วยA : Agility -> ยืดหยุ่นพร้อมรับการเปลี่ยนแปลงG : Goal Oriented -> ทำงานเป็นทีมเพื่อให้ได้ เป้าหมายร่วมขององค์กรI : Integrity -> ทำสิ่งที่ถูกต้องเสมอL : Lifelong Learning -> เรียนรู้และสร้างสรรค์ ตลอดเวลาE : Excellence -> มุ่งเน้นงานคุณภาพ และการส่งมอบ ในกรอบเวลาที่เหมาะสม
5 July 2025

บทความ

BDI MOU NIA ผนึกกำลังหนุนศักยภาพผู้ประกอบการด้วย BigData & AI เพื่อการขับเคลื่อนประเทศด้วยข้อมูล ภายในงาน SITE 2025
4 กรกฎาคม 2568, กรุงเทพฯ – รศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) มอบหมาย นพ.ธนกฤต จินตวร รองผู้อำนวยการสถาบันฯ ด้านกิจการพิเศษ ร่วมลงนามบันทึกความเข้าใจ (MOU) ว่าด้วยการเสริมสร้างศักยภาพผู้ประกอบการด้วยเทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่ กับ สำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (องค์การมหาชน) โดย ดร. กริชผกา บุญเฟื่อง ผู้อำนวยการสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (NIA) ให้เกียรติลงนาม โดยมี ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ ผู้อำนวยการฝ่ายส่งเสริมอุตสาหกรรมและประสานเครือข่าย BDI และ ดร.สุรอรรถ ศุภจัตุรัส รองผู้อำนวยการด้านการเงินนวัตกรรม NIA ร่วมเป็นสักขีพยาน ภายในงาน Startup x Innovation Thailand Expo 2025 (SITE 2025) จัดโดย สำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (องค์การมหาชน) ณ พารากอน ฮอลล์ ชั้น 5 สยามพารากอน นพ.ธนกฤต กล่าวว่า การลงนามบันทึกความเข้าใจในครั้งนี้ถือเป็น “จุดเริ่มต้นของความร่วมมือ” ในการวางรากฐานโครงสร้างข้อมูลของประเทศ ให้มีมาตรฐาน และสามารถใช้ประโยชน์ได้จริง ด้วยการส่งเสริมและสนับสนุนให้ผู้ประกอบการสามารถเข้าถึงและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีข้อมูลขนาดใหญ่และปัญญาประดิษฐ์ พร้อมสร้างสรรค์นวัตกรรมอย่างมีมาตรฐานเทียบเท่าระดับสากล และพัฒนาองค์ความรู้เสริมศักยภาพบุคลากรด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ตลอดจนขยายเครือข่ายระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และภาควิชาการ สู่การพัฒนาระบบนิเวศนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล รวมถึงดำเนินกิจกรรมต่าง ๆ ส่งเสริมอย่างเหมาะสมในบริบทของการพัฒนานวัตกรรม ภายใต้ภารกิจของ BDI ที่มุ่งส่งเสริมนวัตกรรมด้วยการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อการขับเคลื่อนประเทศด้วยข้อมูล  (Data – Driven Nation) สำหรับการดำเนินงานของทั้ง 2 หน่วยงาน จะขับเคลื่อนใน 4 เรื่องหลัก คือ 1. การส่งเสริมการเข้าถึงและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องเพื่อนำไปประยุกต์ใช้ในการดำเนินธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ 2. การส่งเสริมการวิจัยและพัฒนานวัตกรรมที่ได้มาตรฐานระดับสากล 3. การพัฒนาองค์ความรู้และบุคลากรผ่านกิจกรรมต่าง ๆ เพื่อเสริมศักยภาพและยกระดับทักษะบุคลากรในภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง และ 4. การสร้างความร่วมมือแบบบูรณาการ เพื่อเสริมสร้างระบบนิเวศนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และสนับสนุนกิจกรรมที่สอดคล้องกับแนวทางการพัฒนาประเทศต่อไป
4 July 2025

บทความ

Travel Link โชว์ศักยภาพแพลตฟอร์มในงาน Travel & Tech Asia 2025 พร้อมออกบูทสร้างเครือข่ายการท่องเที่ยวระดับนานาชาติ
3 กรกฎาคม 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI โดย ดร.อัญชลิสา แต้ตระกูล (รักษาการ) ผู้อำนวยการโครงการ Travel Link ขึ้นบรรยายหัวข้อ From Data to Decisions: How Travel Link Guides the Tourism Industry ภายในงาน Travel & Tech Asia 2025 ซึ่งจัดขึ้นระหว่างวันที่ 2 – 3 กรกฎาคม 2568 ณ ศูนย์การประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ ดร.อัญชลิสา กล่าวถึงโครงการแพลตฟอร์มข้อมูลอัจฉริยะด้านท่องเที่ยวแห่งชาติ หรือ Travel Link ว่า เป็นหนึ่งในเครื่องมือสำคัญ ที่จะช่วยผู้ประกอบการท่องเที่ยว ได้เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและทันต่อการเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมนักท่องเที่ยวในแต่ละภูมิภาค พร้อมกับคาดการณ์ฤดูกาลท่องเที่ยวทั้งช่วงไฮซีซันและโลว์ซีซัน รวมถึงการวางแผนขยายบริการ หรือสื่อสารการตลาดไปยังพื้นที่ที่มีศักยภาพใหม่ ๆ ด้วยข้อมูลที่ถูกถ่ายทอดผ่านฟีเจอร์สำคัญซึ่งออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้ประกอบการ และหน่วยงานที่เกี่ยวข้องในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวอย่างเป็นระบบ ผ่าน https://www.travellink.go.th/ นอกจากนี้เจ้าหน้าที่โครงการ Travel Link ได้ร่วมจัดแสดงนิทรรศการภายในงานเพื่อสร้างการรับรู้เกี่ยวกับโครงการให้กับผู้เข้าร่วมงานได้สัมผัส 4 ไฮไลท์ของแพลตฟอร์ม ประกอบด้วย 1. สถิติจำนวนชาวต่างชาติขาเข้ารายเดือน 2. การเปรียบเทียบจำนวนผู้เยี่ยมเยือนและรายได้ 3. ภาพรวมผู้เยี่ยมเยือนรายภาคและรายจังหวัด และ 4. การวิเคราะห์รีวิวจาก TripAdvisor เชิงลึก นำความคิดเห็นของนักท่องเที่ยวจากแพลตฟอร์มชั้นนำมาวิเคราะห์ทั้งเชิงเนื้อหาและอารมณ์ (Sentiment Analysis) สำหรับงาน Travel & Tech Asia 2025 คือ งานจัดแสดงนวัตกรรมและการประชุมระดับ B2B แห่งแรกของเอเชียที่ส่งเสริมการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการขับเคลื่อนอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว และสนับสนุนการจัดแสดงนิทรรศการด้านเทคโนโลยีบริการ ซึ่งจะช่วยยกระดับศักยภาพการดำเนินธุรกิจและการให้บริการของผู้ประกอบการในภาคการท่องเที่ยว โดยภายในงานมีการจัดแสดงนวัตกรรมจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ และองค์กรท่องเที่ยวจากทั่วภูมิภาคเอเชียรวมไว้ในงานนี้ ซึ่งจัดโดย บริษัท วีเอ็นยู เอเชีย แปซิฟิค จำกัด ได้รับการสนับสนุนจากท่องเที่ยวแห่งประเทศไทย (ททท.) ร่วมกับพันธมิตรจากหน่วยงานภาครัฐและเอกชน งานดังกล่าว จัดขึ้นเพื่อช่วยขับเคลื่อนประเทศไทยสู่การเป็น จุดหมายปลายทางอัจฉริยะ (Smart Tourism Destination) เปิดประตูสู่การจับคู่ธุรกิจ การแลกเปลี่ยนองค์ความรู้ และการสร้างเครือข่ายระดับนานาชาติ ที่จะนำพาอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวไทยสู่ยุคใหม่อย่างยั่งยืน
3 July 2025

บทความ

BDI เปิดเวทีระดมความเห็นแลกเปลี่ยนมุมมองผู้ใช้ข้อมูล ผ่าน Focus Group ครั้งที่ 2 กำหนดกลยุทธ์ขับเคลื่อนการใช้ Big Data & AI ยกระดับขีดความสามารถทุกภาคส่วน
2 กรกฎาคม 2568, กรุงเทพฯ – สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI ร่วมกับสถาบันบัณฑิตบริหารธุรกิจศศินทร์ และศูนย์บริการวิชาการแห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย จัดกิจกรรม Focus Group ครั้งที่ 2 เปิดรับฟังความคิดเห็นต่อ “(ร่าง) แผนกลยุทธ์ที่ช่วยขับเคลื่อนตลาดด้านข้อมูลขนาดใหญ่ และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ให้กับผู้ประกอบการในประเทศไทย โดยมี ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ ผู้อำนวยการฝ่ายส่งเสริมอุตสาหกรรมและประสานเครือข่าย เข้าร่วมรับฟังข้อเสนอแนะจากกลุ่มเป้าหมายหลากหลายหน่วยงานทั้งภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคประชาชน เข้าร่วมเกือบ 100 องค์กร ณ สถาบันบัณฑิตบริหารธุรกิจศศินทร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และออนไลน์ กิจกรรมในครั้งนี้ เป็นการระดมความคิดเห็นต่อยอดมาจากครั้งแรกที่จัดขึ้นในหัวข้อ “ความคาดหวังและอุปสรรคในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และเทคโนโลยี AI” ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของโครงการจัดทำแผนกลยุทธ์เพื่อขับเคลื่อนตลาดด้านข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ สำหรับโครงการดังกล่าว จัดขึ้นเพื่อมุ่งเน้นกลุ่มผู้ใช้ข้อมูล เป็นศูนย์กลางของการออกแบบนโยบายและกลไกสนับสนุนที่ตอบโจทย์การใช้งานจริงในแต่ละภาคส่วนโดยมุ่งเน้นการสอบถามถึงพฤติกรรมการใช้ข้อมูล ประเภทของข้อมูลที่ต้องการ อุปสรรคในการเข้าถึง และความคาดหวังต่อบริการข้อมูลของภาครัฐ
2 July 2025

บทความ

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

บทความ

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
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings