[ผลสำรวจความต้องการด้าน AI และโครงการ TH-AI Passport] . จากกลุ่มตัวอย่าง 1,172 คน (ระหว่างวันที่ 11–14 มิ.ย. 2569 กระจายทุกช่วงอายุ อาชีพ ภูมิภาคทั่วประเทศ ค่าความเชื่อมั่นที่ร้อยละ 92.0 โดยศูนย์โพลดีโหวต) . ได้สิ่งที่ค้นพบ ผลวิเคราะห์เชิงลึก ข้อเสนอนโยบาย และแนวทางการใช้ผลสำรวจนี้เป็นข้อมูลฐาน (baseline) เพื่อเทียบกับวัตถุประสงค์/KPI ของโครงการ ดังนี้ . #สิ่งที่ค้นพบ - ผู้ตอบ 75% ใช้ AI อย่างน้อยสัปดาห์ละครั้ง (54% ใช้ทุกวัน-เกือบทุกวัน) และยิ่งการศึกษาสูงยิ่งใช้ AI บ่อยกว่า — ช่องว่างการเข้าถึงอยู่ที่กลุ่มการศึกษาต่ำกว่าปริญญาตรี - ผู้ตอบที่ใช้ AI เป็นประจำประเมินว่าโครงการไม่คุ้มค่า (91%) ในสัดส่วนใกล้เคียงกับผู้ที่ไม่ได้ใช้ AI (93%) - การรับรู้ข้อมูลงบประมาณสัมพันธ์กับความเห็นว่าโครงการไม่คุ้มค่า — 92% รู้ว่างบอยู่หลักพันล้านบาท และกลุ่มที่ทราบงบนี้ประเมินว่าโครงการไม่คุ้มค่าถึง 93% - ความเชื่อมั่นด้านการคุ้มครองข้อมูลอยู่ในระดับต่ำ (95% ไม่เชื่อมั่น) - ความต้องการให้มีการตรวจสอบโครงการอยู่ในระดับสูง (99%) - ทิศทาง AI จากภาครัฐที่ต้องการ เน้นการลดคอร์รัปชัน (60%) และลดขั้นตอนราชการ (48%) ขณะที่ตัวโครงการ TH-AI Passport อยู่ที่ 1% - 54% ไม่คาดหวังว่าโครงการจะช่วยอะไรเขาได้ และความคาดหวังด้านการเพิ่มรายได้อยู่ระดับต่ำ (13%) - 23% ของผู้ตอบจ่ายเงินใช้ AI แบบ Pro อยู่แล้ว . #ผลวิเคราะห์เชิงลึก - รู้จัก → ใช้เป็น: ผู้ตอบส่วนใหญ่ผ่านขั้น “รู้จัก AI” ไปสู่ “ใช้ AI เป็น” แล้ว (85% เคยได้ยินโครงการ, 75% ใช้ AI อย่างน้อยสัปดาห์ละครั้ง) โจทย์เชิงนโยบายจึงอยู่ที่การยกระดับสู่ “ใช้เป็น ใช้ปลอดภัย ใช้เกิดประโยชน์จริง” มากกว่าการสร้างการรับรู้ - ประชาชนมอง AI เป็น “เครื่องมือเพื่อพัฒนาสาธารณะ”: เมื่อจัดกลุ่มทิศทางที่ต้องการตามประเภท พบว่าแนวโน้มอยู่ที่ธรรมาภิบาลและการพัฒนาระบบสาธารณะเป็นหลัก เช่น ต้องการ AI ช่วยลดคอร์รัปชัน (60%) และลดขั้นตอนราชการ (48%) - ความต้องการระบบสนับสนุนครบวงจร: อุปสรรคหลักที่ระบุคือ “ความจำเป็น” (45%) และ “ไม่รู้วิธีใช้” (12%) มากกว่าการเข้าถึง สะท้อนว่าการสนับสนุนควรครอบคลุมทั้งการอบรม การเชื่อมโยงกรณีการใช้งาน (use case) กับชีวิต/อาชีพ และระบบให้คำปรึกษา - การสนับสนุนแบบมีเงื่อนไข: ผู้ตอบ 99% ต้องการการตรวจสอบ สะท้อนว่าการสนับสนุนสัมพันธ์กับเงื่อนไขความโปร่งใส ตรวจสอบได้ และการรายงานผลต่อสาธารณะ - มิติความเท่าเทียม: การใช้ AI สัมพันธ์กับการศึกษา/อายุ/อาชีพ การออกแบบนโยบายจึงควรคำนึงถึงกลุ่มที่เข้าถึงน้อยกว่า เพื่อไม่ให้ช่องว่างขยายตัว . #ข้อเสนอนโยบาย 1. วัดผลที่ “ผลลัพธ์” มากกว่า “ยอดแจกสิทธิ์” - กำหนดตัวชี้วัดที่ผู้ใช้งานจริง (active user) อัตราการเรียนจบหลักสูตร และทักษะที่เพิ่มขึ้น (ประเมินก่อน-หลัง) และผูกการเบิกจ่ายกับผลลัพธ์ - พิจารณากลไกจ่ายตามการใช้งานจริง (ใช้เท่าไหร่ จ่ายเท่านั้น) เพื่อให้ต้นทุนสัมพันธ์กับการใช้จริง 2. เสริมความโปร่งใสและการตรวจสอบ - เปิดเผยข้อมูลภาพรวม (dashboard/รายงาน) ต่อสาธารณะอย่างต่อเนื่อง โดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคล - เปิดให้มีการตรวจสอบอิสระ (เช่น สตง./ผู้สอบบัญชี) เข้าถึงข้อมูลการใช้งานและบันทึกการตรวจสอบ - เผยแพร่ผลการตรวจประเมินความปลอดภัยข้อมูลเพื่อเสริมความเชื่อมั่น 3. ออกแบบให้เข้าถึงกลุ่มที่เข้าถึงน้อยกว่า - กำหนดเป้าหมายเฉพาะกลุ่มการศึกษาต่ำกว่าปริญญาตรี/ต่างจังหวัด/อาชีพเปราะบาง พร้อมระบบสนับสนุนครบวงจร (เช่น การอบรม กรณีการใช้งาน ที่ปรึกษา) - เพิ่มการประยุกต์ใช้ที่ตรงความต้องการของประชาชน เช่น การใช้ AI เพื่อความโปร่งใสและลดขั้นตอนบริการภาครัฐ พร้อมตัวชี้วัดเวลาบริการที่ลดลง . #แนวทางการใช้ผลสำรวจเป็นข้อมูลฐาน (baseline) เพื่อเทียบกับวัตถุประสงค์/KPI ของโครงการ [วัตถุประสงค์/KPI | ข้อมูลฐานจากผลสำรวจ] | ให้คนไทยเข้าถึง AI ระดับ Pro | การรับรู้โครงการ, การรู้รายละเอียด | | เพิ่มอัตราการเข้าถึง AI | อัตราการใช้ AI ในกลุ่มตัวอย่าง | | ความคุ้มค่า | การประเมินความคุ้มค่า | | ลดความเหลื่อมล้ำดิจิทัล | อุปสรรคการใช้ AI, การใช้ AI ที่สัมพันธ์กับการศึกษา | | “Learn to Earn” ต่อยอดอาชีพ/รายได้ | ความคาดหวังด้านรายได้ | | การคุ้มครองข้อมูล | ความเชื่อมั่นในการคุ้มครองข้อมูล | | ความโปร่งใส/ตรวจสอบกระบวนการจัดซื้อ | ความต้องการการตรวจสอบ | | ทิศทาง AI ที่ตอบโจทย์ประชาชน | ต้องการ AI แบบใดจากภาครัฐ | . อ่านเอกสารผลสำรวจฉบับเต็มได้ที่ลิงค์ในเม้นครับ . #THAIPassport #thaiaipassport #AI #AIGovernance #GovTech

จากที่ผมได้รับเชิญไปร่วมเวทีหารือโครงการ TH-AI Passport ได้รับข้อเท็จจริงสำคัญในเรื่อง “การเก็บและประมวลผลข้อมูล” จากตัวแทนบริษัทผู้รับงานคือ ข้อมูลจะถูกเก็บในไทยเฉพาะ #ข้อมูลส่วนบุคคล ที่เกี่ยวข้องกับบัญชีใช้งาน แต่ #คำถาม จะถูกส่งไปประมวลผลยังหัวสมอง AI ที่ต่างประเทศ และต่างประเทศสัญญาว่าจะไม่นำข้อมูลนี้ไปฝึกสมองเท่านั้น (Training Model) . ซึ่งสิ่งนี้ไม่ได้ต่างจาก AI แบบ Pro ส่วนใหญ่ที่เราซื้อกันครับ เพราะ #ประมวลผลต่างประเทศเหมือนกัน และต่างประเทศก็สัญญาว่าจะไม่นำข้อมูลของเราไปฝึกสมองต่อเหมือนกัน (หากใช้แบบ Pro) ในเมื่อหนึ่งในสาระสำคัญที่สุดนี้ไม่ต่างกัน แล้วเราจะลงทุนเป็นพันล้านทำโครงการนี้ไปทำไม? เพราะจะต่างกันก็เพียง ผู้เก็บข้อมูลบัญชีเป็นหน่วยงานรัฐไทย (หากใช้ TH-AI Passport) แทนที่จะเป็นแพลตฟอร์มต่างประเทศ (หากใช้ของต่างประเทศตามปกติ) ซึ่งปัจจุบันความเชื่อมั่นในการเก็บรักษาข้อมูลส่วนบุคคลของแพลตฟอร์มหน่วยงานรัฐหลายแห่งยังเป็นที่สงสัย . และประเด็นนี้ก็อาจทำให้ผิด TOR ที่กำหนดให้เก็บและประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคลและพฤติกรรมการใช้งานภายในประเทศไทย ตามที่อาจารย์ธนชาติได้โพสต์ไว้ (ลิงค์ในเม้น) แค่ผู้ใช้พิมพ์ข้อมูลส่วนตัวลง chat เพื่อให้ AI ประมวลคำตอบที่ตรงความต้องการเราที่สุด ข้อมูลส่วนบุคคลนั้นก็จะถูกส่งไปประมวลผลต่างประเทศทันที . . ผมเอาไฟล์ TOR โครงการนี้ ใส่ AI pro ด้วย prompt “วิเคราะห์ TOR ฉบับนี้อย่างละเอียด, เพื่อร่าง #บันทึกแนบท้าย สำหรับเจรจากับคู่สัญญาที่ได้เซ็นสัญญานี้ไปแล้ว เพื่อปรับให้โครงการนี้เป็นประโยชน์ คุ้มภาษีประชาชน เป็นธรรม…” ซึ่งเป็นการนำนโยบายที่รัฐมนตรีดีอีพูดผ่านสื่อมาใส่ และเพิ่มว่า “...และปิดช่องการทุจริตคอร์รัปชันให้มากที่สุด…” ได้ผลเป็น 10 ข้อ ซึ่งในเวทีหารือ ผมได้อ่านเฉพาะหัวข้อเป็นข้อมูลให้ผู้ที่เกี่ยวข้องฯ เผื่อพิจารณา และเป็นกรณีศึกษาที่อาจนำไปสู่การปรับระบบและกระบวนการของรัฐในการลงทุน AI ในอนาคต เกิดประโยชน์เต็มที่กับคนไทยทุกคนครับ 🙏 [ขออนุญาตแปะผลที่ได้ (โดยผมให้สรุปจากฉบับยาวอีกทีเป็นฉบับกระชับเป็นการ ทำอะไร/เพื่ออะไร/ทำได้อย่างไรหรือกฎหมายใด) แบบยังไม่แก้หรือกรองความถูกต้องด้านล่างนี้ เพื่อให้เห็นศักยภาพของ AI pro แบบที่หามาใช้ได้ทั่วไปแล้ววันนี้นะครับ] #THAIpassport #thaiaipassport #de #GovTech #OpenData ========= # TH-AI Passport: 10 ประเด็นสรุปข้อเสนอแก้สัญญา ให้คุ้มภาษี เป็นธรรม ปิดช่องโกง โดยการ "จ่ายตามผลจริง คืนเงินที่เหลือ ของตกเป็นของรัฐ ตัดผลประโยชน์ทับซ้อน และตรวจสอบได้" คนไทยก็ได้ AI ที่คุ้มภาษีและเป็นธรรมกว่าเดิม > **ทำไมแก้ได้ ทั้งที่เซ็นสัญญาไปแล้ว?** > สัญญารัฐที่ลงนามแล้วแก้ได้ตาม **มาตรา 97 พ.ร.บ.จัดซื้อจัดจ้างฯ 2560** ถ้าการแก้ "ไม่ทำให้รัฐเสียประโยชน์" หรือ "เพื่อประโยชน์สาธารณะ" และอยู่ในขอบวัตถุประสงค์เดิม — ทุกข้อข้างล่างออกแบบให้เข้าเงื่อนไขนี้ และ **ไม่เพิ่มงบให้รัฐแม้แต่บาทเดียว** --- ### 1. เปิดบัญชีต้นทุนจริง ใช้ไม่หมดต้องคืนเงิน (Open-book & true-up) - **ข้อเสนอ:** ให้ผู้รับจ้างเปิดต้นทุนจริงต่อหัว (ค่าสิทธิ/Token/คลาวด์) ถ้าใช้จริงน้อยกว่าที่ตั้งไว้ ต้องคืนส่วนต่างให้รัฐ - **รัฐ/ประชาชนได้:** เงินภาษีไม่รั่วเป็นกำไรส่วนเกิน ปิดช่อง "กินส่วนต่าง" ที่ถูกตั้งข้อสังเกต (เพราะ TOR ไม่มีเพดาน Token) - **ทำได้เพราะ:** ม.97 (รัฐไม่เสียประโยชน์) หลักความคุ้มค่า ม.8 ### 2. จ่ายเงินตาม "ผลงานจริง" ไม่ใช่แค่ส่งรายงาน กันเงินงวดท้าย - **ข้อเสนอ:** จากเดิมจ่าย 20-20-20-20-20 (จ่าย 40% ใน 90 วันแลกแค่เอกสาร) → ลดงวดต้น กันเงินประกันผล 10–15% จ่ายเมื่อครบ 1 ปีและผ่านเกณฑ์ และผูกการจ่ายกับ "ผู้ใช้งานจริง (active)" ไม่ใช่ยอดลงทะเบียน - **รัฐ/ประชาชนได้:** ไม่จ่ายเต็มถ้าคนใช้จริงต่ำกว่าเป้า 5 ล้านคน รัฐมีเครื่องมือต่อรองถึงวันสุดท้าย - **ทำได้เพราะ:** ม.97 หลักความคุ้มค่า ม.8 ### 3. ตัดเงื่อนไขให้เอกชน "ออกค่าเดินทาง–ดูงานต่างประเทศ" ให้เจ้าหน้าที่รัฐ - **ข้อเสนอ:** ค่าตั๋วเครื่องบิน ที่พัก เบี้ยเลี้ยง และดูงานต่างประเทศของเจ้าหน้าที่ (รวมกรรมการตรวจรับ) ให้เบิกจากงบราชการ ไม่ใช่จากผู้รับจ้าง - **รัฐ/ประชาชนได้:** ผู้ตรวจรับเป็นกลาง ไม่เกรงใจคนจ่ายเงินให้ ปิดช่องผลประโยชน์ทับซ้อน - **ทำได้เพราะ:** เลี่ยงความเสี่ยงผิด **ม.127/128 พ.ร.ป.ป.ป.ช. 2561** (ห้ามเจ้าพนักงานรัฐรับประโยชน์จากคู่สัญญา) ### 4. ตัด/รื้อรายการสื่อโฆษณาที่อาจเหมือนเอื้อให้รายเดียว - **ข้อเสนอ:** ยกเลิกการผูกสื่อจอดิจิทัลในร้านสะดวกซื้อ ~6,000 จอ/1,500 สาขา (ที่มีผู้ถือสิทธิรายเดียว) เปิดให้ใช้สื่อทดแทนได้ และจ่ายค่าสื่อตามใบเสร็จจริง ห้ามบวกกำไรซ้อน - **รัฐ/ประชาชนได้:** งบไปลงที่ตัว AI และหลักสูตรมากขึ้น ตอบข้อครหาเอื้อกลุ่มทุนสื่อ - **ทำได้เพราะ:** ม.97 หลักการแข่งขันเป็นธรรม ม.8 ### 5. หลักสูตร–แพลตฟอร์ม–โค้ด ต้องตกเป็นของรัฐ - **ข้อเสนอ:** ขยายข้อกรรมสิทธิ์ (เดิม TOR ข้อ 15.1 ครอบคลุมแค่เอกสาร) ให้รวมหลักสูตร 96 เรื่อง สื่อ ระบบ AI Agent และซอร์สโค้ด เป็นของรัฐแบบถาวร ไม่มีค่าลิขสิทธิ์เพิ่ม - **รัฐ/ประชาชนได้:** ลงทุน 1.6 พันล้าน แล้วเหลือสินทรัพย์ใช้ต่อได้ ไม่ใช่จ่ายแล้วหายหลัง 1 ปี - **ทำได้เพราะ:** ม.97 (เพื่อประโยชน์รัฐ) หลักความคุ้มค่า ม.8 ### 6. เปิดเผยผู้รับช่วงงาน–ผู้ถือหุ้นที่แท้จริง ให้ สตง. ตรวจได้ - **ข้อเสนอ:** เปิดรายชื่อผู้รับช่วงงาน สมาชิกกิจการร่วมค้า สัดส่วนงาน และผู้รับผลประโยชน์ที่แท้จริง (beneficial ownership) ให้ สดช./สตง. ตรวจบัญชีและใบเสร็จได้ตลอดสัญญา 5 ปี - **รัฐ/ประชาชนได้:** ตรวจสอบได้จริง ป้องกันการโยกงานให้พวกพ้อง - **ทำได้เพราะ:** ข้อตกลงคุณธรรม (Integrity Pact) ม.17–19 อำนาจตรวจสอบของ สตง. ### 7. สอบทานราคาด้วยผู้ประเมินอิสระ - **ข้อเสนอ:** ให้คนกลางเทียบราคาตลาดของค่าสิทธิ AI/คลาวด์ และปรับลดรายการที่แพงเกินตลาด - **รัฐ/ประชาชนได้:** ตอบข้อสงสัยที่ว่า "บริษัททำราคากลางเป็นผู้ชนะเอง เสนอต่ำกว่าราคากลางแค่ 1.5%" - **ทำได้เพราะ:** ม.97 (รัฐไม่เสียประโยชน์) ### 8. เพิ่มค่าปรับให้ "เจ็บจริง" แก้เกณฑ์ SLA ที่ขัดกันเอง - **ข้อเสนอ:** ขึ้นอัตราค่าปรับแบบขั้นบันได (เดิม 0.001%/ชม. ≈ 16,500 บาท เบาเกินไป) และแก้เกณฑ์ที่ขัดกัน (ดาวน์ไทม์ 216 นาที vs SLA 99.95%) ให้ใช้มาตรฐานที่เข้มกว่า - **รัฐ/ประชาชนได้:** ระบบล่มน้อยลง ผู้ใช้บริการได้คุณภาพจริง - **ทำได้เพราะ:** ม.97 (เพื่อประโยชน์รัฐ/สาธารณะ) ### 9. คุมข้อมูลคนไทยไม่ให้ไหลออกนอกประเทศจริง - **ข้อเสนอ:** บังคับทำสัญญากับเจ้าของโมเดลทุกราย ห้ามนำ prompt/ข้อมูลไปฝึก AI (no-training) ระบุที่ตั้งประมวลผล ส่งรายงานผลกระทบข้อมูล (DPIA) ก่อนเปิดบริการ - **รัฐ/ประชาชนได้:** คำมั่น "ข้อมูลอยู่ในไทย" เป็นข้อผูกพันบังคับได้ ไม่ใช่แค่คำโฆษณา - **ทำได้เพราะ:** **พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) 2562** ม.28/29 ### 10. ความต่อเนื่องหลัง 1 ปี ส่งคืนผลงานให้ประชาชน - **ข้อเสนอ:** ก่อนลบข้อมูลใน 30 วัน ให้ส่งมอบข้อมูล/หลักสูตร/ใบรับรองในรูปแบบใช้ต่อได้ และให้ผู้ใช้ดาวน์โหลดผลงาน–ประวัติเรียนของตนได้ พร้อมทางเลือกต่ออายุในราคาที่ตกลงล่วงหน้า - **รัฐ/ประชาชนได้:** ประชาชนไม่เสียผลงานเมื่อหมดสิทธิ์ รัฐไม่ถูกล็อกไว้กับเจ้าเดียว (vendor lock-in) - **ทำได้เพราะ:** ม.97 หลักความคุ้มค่า ม.8 ========= [เนื้อหาใน 10 ข้อนี้ เป็นข้อมูลจาก AI ต้องตรวจสอบและปรับแก้ความถูกต้องก่อนนำไปใช้จริง]

ฝากทุกคนช่วยกันตอบ #แบบสำรวจ เรื่อง TH-AI Passport และความต้องการด้าน AI นี้กันหน่อยนะครับ 🙏 . ใช้ Line แสกน QR นี้, ใช้เวลาตอบไม่เกิน 3 นาทีครับ . โพลนี้ผมตั้งใจทำให้เที่ยงตรงตามหลักวิชาการให้มากที่สุดครั้งหนึ่ง เพื่อนำเสนอผลผ่านสื่อ, กรรมาธิการ, วงวิชาการที่เกี่ยวข้อง ฯลฯ ผลักดันให้ #เงินภาษี 1,600 ล้านของเราถูกใช้ให้ #คุ้มค่าที่สุด และป้องกันการทำโครงการ AI รัฐที่ #ด้อยประสิทธิภาพ ต่อไปในอนาคตครับ . ขอบคุณทุกความเห็นและทุกการแชร์ต่อเพื่อให้ได้เสียงที่หลากหลายที่สุดครับ 🙏 . #AI #THAIpassport #thaiaipassport

กกต. ช่วยเก็บโพยฮั้วะ สว? . #กกต #สว #เลือกสว

ศาล รธน.: ตีตกประเด็นบัตรเลือกตั้งเป็นบัตรเสียและประชาชนถูกละเมิดสิทธิ์ จากการมีบาร์โค้ด ให้ไปร้องศาลอื่นแทน . #barcodeเลือกตั้ง #เลือกตั้ง69

ความเห็นผู้เชี่ยวชาญ AI: ไม่มีใครอยากจ่ายเงิน ถ้าของฟรีดีจริง . #AI #THAIpassport #thaiaipassport

[โครงการ #AIใบอนุญาต แรกของไทย?] . โครงการเล็กๆ ที่ผมร่วมตั้งใจทำ ที่พี่ @nuling ได้โพสต์ถึงคือโครงการ “AI ใบอนุญาต” แบบ #ตรวจเงื่อนไข/#ช่วยพิจารณา แรกของไทยครับ (หรือมีใครทราบไหมครับ ว่าภาครัฐเรามีโครงการที่กำลังทำประมาณนี้แล้ว? ฝากแจ้งจะได้ปรับเลขเป็นอันดับถัดไป) ที่ทำกระบวนการดังนี้: 1. #รับอัพโหลดไฟล์ เอกสารหลัก เอกสารแนบ ฯลฯ ทั้งหมดจากผู้ยื่น ผ่านเว็บ 2. ai #ตรวจเงื่อนไข กับฐานข้อมูลกฎหมาย-ระเบียบ-เคสในอดีตที่เทียบเคียงได้ ฯลฯ 3. มี #dashboard / #checklist แจ้งว่าจุดไหนผ่าน/ไม่ผ่าน/ให้แก้ไข เพราะอะไร จากกฎระเบียบข้อไหน, โดยจะส่งให้กับทั้งผู้ยื่น (เพื่อกลับไปแก้ไข) และผู้ตรวจ (เพื่อให้คำแนะนำ และ #ช่วยพิจารณา), พร้อมพิมพ์เอกสารอย่างเป็นทางการได้อัตโนมัติ (เช่น หัวเรื่องบทเกริ่นนำ และตามด้วย checklist แบบภาษาทางการ) คนเพียงแค่ตรวจ-แก้-print-เซ็น-ส่ง แบบไม่ต้องทำงานซ้ำซ้อน 4. หากแก้กันไปมาเรียบร้อย (หลักๆ ก็ 1-3 รอบ), พอเขียวหมด คนตรวจความเรียบร้อยอีกที ก็เข้าที่ประชุมอนุมัติได้เร็วกว่าเดิม . กรณีแรกที่เรานำระบบมาใช้ คือการพิจารณาเห็นชอบ #รายงานEIA ของ #กทม ซึ่งเป็นด่านสำคัญหนึ่งก่อนออก #ใบอนุญาตก่อสร้าง ครับ ตัวระบบออกแบบบนหลักการเดียวกับการตรวจ "ใบอนุญาต" จึงขยายไปประยุกต์ใช้กับใบอนุญาตประเภทอื่นได้ กฎระเบียบจะกี่พันหน้า เอกสารแบบที่ยื่นจะกี่สิบไฟล์ ก็ตรวจและแจ้งผลแป๊ปเดียวครับ . ด้วยเทคโนโลยีปัจจุบัน ตัวระบบไม่ได้พัฒนายากเท่าไร โดยส่วนที่ใช้เวลานานคือการประชุมและเก็บข้อมูลกระบวนการทำงาน หลักการคิด การออกแบบ ฯลฯ ให้อยู่ในจุดที่สมดุลและเกิดสิ่งที่เรียกว่า #ทำน้อยได้มาก กับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องทั้ง ผู้ยื่น-ผู้ตรวจ-ผู้อนุมัติ-ผู้ได้รับผลกระทบ เพื่อให้ทุกฝ่ายได้รับประโยชน์จากระบบนี้ ไม่มากก็น้อย จากสิ่งที่เรียกว่า #ประสิทธิภาพ . สิ่งที่ตามมาคือช่วยลดช่องโหว่ในการคอร์รัปชันไปในตัว เพราะเมื่อตรวจเอกสารที่ยื่น เทียบกฎหมาย-ระเบียบ-เคสเก่าแล้ว อะไร #เขียว มันก็บอกเขียว อะไร #แดง มันก็บอกแดง ส่วนอะไร #เหลือง ที่จำเป็นต้องใช้ #ดุลพินิจ จริงๆ ก็ส่งให้คนดู . ใครใช้ ai เยอะๆ จะรู้ว่าผลที่ได้จาก ai มา (ต่อให้ปรับจูนจนมันไม่หลอนแล้ว ข้อมูลไม่ผิดแล้ว) ก็ยังต้องมีคนคอยตรวจแก้อยู่ดี (ศัพท์ฝรั่งเรียกว่า Human-in-the-loop #HITL) งานวิจัยจาก SCBx (ม.ค.69) คนก็บอกว่าใช้ ai แล้วก็ยังควรต้องมีคนตรวจด้วย 79% แต่ ai มันช่วยให้คนทำให้งานเสร็จเร็วและแม่นยำกว่าเดิมเยอะ เพราะคนแค่หาที่ผิดแล้วแก้ ไม่ต้องนั่งพิมพ์เอกสารตั้งแต่คำแรก หรือค้นระเบียบรายข้อเหมือนเมื่อก่อน . อย่างน้อยหากมีสัก 10% ที่เขียวบอกเขียว 10% แดงบอกแดง ก็ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้พอสมควรเลย กันความผิดพลาดจากเรื่องเขียวเป็นแดง แดงเป็นเขียว สองคนทำเหมือนกันแต่คนนั้นเขียวคนนี้แดง ให้มาโฟกัสกันเฉพาะเรื่องที่ควรจะเหลือง ควรถกกันเท่านั้น และมี log/audit trail เป็นหลักฐานว่าหลักคิดที่ใช้คุยกันเป็นอย่างไร หากมีกรณีกฎหมายขัดแย้งกันเอง ก็เป็นการรวบรวมกรณีที่เกิดขึ้นอย่างเป็นระบบเพื่อสนับสนุนการแก้ไขกฎหมาย ซึ่งสิ่งนี้จะช่วย #ลดความกว้าง และ #ความผิดพลาด ของ #ดุลพินิจ ได้พอสมควร . โครงการนี้ผ่านเฟสทดสอบ (Proof of Concept) แล้ว และกำลังเข้าสู่เฟสสเกล (Scale) ซึ่งโดยปกติก็อาจจะพบปัญหาหรืออุปสรรคอีกบ้าง ยังไงผมก็จะพยายามเต็มที่ และจะมาขอความเห็นจากทุกท่านเป็นระยะๆ เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้นในประเทศเราให้ได้นะครับ ต้องขอขอบคุณผู้บริหาร-เจ้าหน้าที่ กทม. ทุกท่านที่มาร่วมกันทำจนสิ่งนี้ได้เริ่มต้นนับหนึ่งครับ . หน่วยงานใดสนใจให้ผมและคณะฯ ไปแชร์ประสบการณ์/แชร์สิ่งที่ทำมาแล้วให้ไปปรับใช้ได้/เป็นที่ปรึกษา ฯลฯ สำหรับใบอนุญาตที่ออกโดยหน่วยงานท่าน เผื่อร่นระยะเวลาในการพัฒนาได้ ยินดีนะครับ . ถ้าให้ผมเลือกว่า #รัฐควรทำAIอะไร มากที่สุด ผมว่าเรื่องนี้ล่ะ ทำง่ายและได้ประโยชน์เยอะ เมื่อเทียบกับการลงทุน . มาร่วมกันทำให้ #กระบวนการใบอนุญาต ของไทย โปร่งใส ตรวจสอบได้ และเป็นประโยชน์กับทุกคนกันครับ 🙏🙏🙏 . #AIใบอนุญาต #AI #AIGovernance #GovTech