เมื่อ AI มั่นใจกว่าเรา แต่ดันตอบผิด: ใช้ยังไงไม่ให้โดนหลอก (โดยเฉพาะเวลาให้เขียนโค้ด)

สรุปสั้น ๆ ก่อนใช้ AI แบบจริงจัง

• AI ทำงานด้วยการ “เดาคำตอบที่น่าจะใช่ที่สุด” จากสถิติของข้อมูลที่เคยเห็น ไม่ได้เข้าใจโลกจริงเหมือนมนุษย์

• มันถูกฝึกมาให้ตอบให้ได้เสมอ และตอบแบบมั่นใจมาก จนเกิดอาการ Hallucination หรือ “มั่นหน้าแต่ผิดหมด”

• บริษัทระดับโลกยังต้องทุ่มงบพัฒนาระบบ AI กันระดับหลายสิบ–หลายร้อยล้านดอลลาร์ แปลว่าเทคโนโลยียังห่างไกลคำว่าสมบูรณ์

• ถ้าให้ AI ช่วยเขียนโค้ด มันจะสร้างจากสิ่งที่ “คนส่วนใหญ่เขียนกัน” ไม่ใช่สิ่งที่ ถูกต้อง ปลอดภัย หรือเหมาะสมที่สุด เสมอไป

• ข้อมูลที่ใช้ฝึก AI โดยเฉพาะด้าน Cybersecurity ยังมีคุณภาพไม่สูงพอ และโลกของช่องโหว่/ภัยคุกคามก็เปลี่ยนเร็วมาก

• ถ้าองค์กรเชื่อ AI มากเกินไป อาจเกิดยุคของ “Lost Generation of Engineers” ที่ทำงานโดยพึ่งเครื่องมือ แต่ไม่เข้าใจวิธีแก้ปัญหาเชิงลึกจริง ๆ

• วันนี้ AI มีประโยชน์มาก แต่ต้องใช้แบบ “ไว้ใจได้ แต่อย่าวางใจ” ตรวจสอบซ้ำก่อนเชื่อทุกครั้ง

ยุคที่ทุก Product ต้องแปะป้ายว่า “มี AI”

ทุกวันนี้ไม่ว่าจะเปิดทีวี เล่นโซเชียล หรือคุยกับเพื่อนร่วมงาน คำว่า AI โผล่มาทุกที่ จนกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในโลก Tech

บริษัทระดับโลกแทบทุกเจ้าต้องมี AI อยู่ใน Product หรือบริการของตัวเอง บางรายสร้างโมเดลเอง บางรายใช้ของคนอื่นมาประกอบ ถ้าใครไม่มีคำว่า AI ติดอยู่ในสไลด์ Pitch หรือหน้าเว็บ Product ก็อาจถูกมองว่าเชยไปแล้ว

แต่เบื้องหลังคำว่า “อัจฉริยะ” ที่ถูกเอามาโฆษณาแบบสวยหรู จริง ๆ แล้วซ่อนต้นทุนมหาศาลเอาไว้

• Meta ลงทุนกว่า 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อดึงตัวคนเก่งด้าน AI จากที่อื่น

• OpenAI ลงทุนไปจำนวนมหาศาลในการพัฒนา ChatGPT ให้ฉลาดขึ้นเรื่อย ๆ

• Google ทุ่มเงินอย่างน้อย 192 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อพัฒนา Gemini

การที่บริษัทระดับโลกยังต้องเทงบจำนวนนี้ แปลตรง ๆ ว่า AI ตอนนี้ยังไม่ถึงจุดที่ “ปล่อยทิ้งแล้วใช้ได้ยาว ๆ ไม่ต้องแตะอีก”

แล้วเราจะเชื่อได้แค่ไหนว่า AI ที่ถูกพัฒนาด้วยงบจำกัด แต่ดันถูกเอามาใช้แทนคนจริง ๆ จะทำงานได้ถูกต้องและปลอดภัย?

AI ไม่ได้คิดเหมือนคน มันแค่เก่งเรื่องการเดา

หัวใจของ AI อย่างที่เราใช้กันทุกวัน ไม่ว่าจะเป็น Chatbot, Copilot หรือเครื่องมือเขียนโค้ด คือ Model ภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ถูกฝึกจากข้อความจำนวนมหาศาล

มันไม่ได้ “เข้าใจ” โลกแบบที่คนเข้าใจ แต่ทำงานด้วยหลักการประมาณนี้:

• อ่านข้อมูลและข้อความจำนวนมหาศาล

• สร้างแบบจำลองว่า คำไหนมักจะตามหลังคำไหนในบริบทแบบใด

• พอเราใส่คำถามเข้าไป มันก็จะ คาดเดาคำต่อไปที่น่าจะใช่ที่สุด ทีละคำ ๆ

ผลลัพธ์คือคำตอบที่ฟังดูสมเหตุสมผล ลื่นไหล เหมือนคุยกับคนจริง แต่ความจริงคือ:

มันอาจ “แต่งเรื่อง” แบบมั่นใจเต็มร้อย ทั้งที่ข้อมูลผิดหมด

จุดนี้คือรากของอาการที่เราเรียกว่า Hallucination ซึ่งอันตรายมากเวลาเราเริ่มเชื่อคำตอบของมันแบบไม่ตรวจสอบ

แหล่งข้อมูลที่ AI ใช้ ก็ไม่ได้เป็น Fact เสมอไป

มีตัวอย่างหนึ่งเล่าถึงการทำงานของ AI ที่สามารถค้นหาข้อมูลบนเว็บ แล้วมีการวิเคราะห์ว่า แหล่งอ้างอิงที่ AI บางตัวดึงไปใช้บ่อยที่สุดคือ Reddit

Reddit เป็น Community ที่มีทั้งผู้เชี่ยวชาญตัวจริง และผู้ใช้ทั่วไปที่มาแชร์ประสบการณ์ส่วนตัว ข้อมูลจำนวนมากจึงอยู่ในรูปแบบ Opinion (ความคิดเห็น) มากกว่า Fact (ข้อเท็จจริง)

เมื่อ AI ไปเรียนจากข้อมูลแบบนี้แล้วสรุปคำตอบให้เรา เราจึงไม่ได้รับเฉพาะข้อมูลจริง แต่ได้ ข้อมูลปนความเห็น ซึ่งอาจไม่เหมาะจะเอาไปใช้ตัดสินใจเรื่องสำคัญ โดยเฉพาะด้านความปลอดภัยหรือระบบในองค์กร

ทำไม AI ถูกออกแบบมาให้ตอบมั่นใจ (แม้มันไม่รู้จริง)

อีกจุดที่น่าสนใจคือ AI จำนวนมากถูกฝึกมาให้ พยายามตอบให้ได้ทุกคำถาม โดยเฉพาะโมเดลที่เน้นการโต้ตอบกับผู้ใช้

ลองเทียบเป็นเกมตอบคำถาม:

• ถ้า AI เดาสุ่มวันเกิดจาก 365 วัน มันก็ยังมีโอกาสตอบถูกบ้าง

• แต่ถ้ามันตอบว่า “ไม่รู้” ในระบบที่เน้นให้คะแนนจากการตอบคำถาม คะแนนมันจะเป็นศูนย์ทันที

ผลลัพธ์คือ ระบบฝึก AI ให้ หลีกเลี่ยงคำว่า “ไม่รู้” แล้วหันไปเดาคำตอบที่น่าจะใช่มากที่สุดพร้อมห่อหุ้มด้วยน้ำเสียงที่มั่นใจแทน

ปัญหาคือ มนุษย์เรามักเชื่อ

“ความมั่นใจ” มากกว่า “ความถูกต้อง”

และนั่นทำให้คนจำนวนมากหลงเชื่อคำตอบจาก AI โดยไม่ได้ขอหลักฐานหรือเช็คกับแหล่งข้อมูลอื่นเลย

เมื่อให้ AI เขียนโค้ด: โค้ดรันได้ ≠ โค้ดปลอดภัย

มาถึงประเด็นร้อนสำหรับสาย Dev และคนที่ชอบใช้ AI ช่วยเขียนโค้ด

เวลาคุณขอให้ AI เขียนโค้ด มันไม่ได้ถามตัวเองว่า:

“อะไรคือโค้ดที่ดีที่สุด ปลอดภัยที่สุด และดูแลรักษาง่ายที่สุดในระยะยาว?”

แต่มันทำสิ่งนี้แทน:

• ดู Pattern ของโค้ดที่คนเขียนกันบ่อย ๆ

• สร้างโค้ดที่ น่าจะใช้ได้ ตามสิ่งที่มันเคยเห็นจากข้อมูลฝึก

ปัญหาคือ โค้ดที่มันเคยเห็นมานั้น ส่วนใหญ่เป็นโค้ดที่เปิดแบบสาธารณะ ซึ่งอาจมีปัญหาหลากหลาย:

• ใช้งานได้ แต่เต็มไปด้วย Bug

• มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยเพียบ

• ไม่ได้ถูกออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญด้าน Secure Coding

สุดท้ายก็เลยได้โค้ดที่:

“รันผ่าน Demo ได้ แต่เอาไปใช้จริงแล้วกลายเป็นประตูบ้านที่ไม่ได้ใส่กลอน”

เคสจริง: SaaS ที่โดนเจาะเพราะโค้ดจาก AI

มีเคสของนักพัฒนาคนหนึ่ง ที่ใช้เครื่องมืออย่าง Cursor AI ช่วยสร้างโค้ดสำหรับธุรกิจ SaaS ทั้งระบบ

สิ่งที่เกิดขึ้นคือ โค้ดที่ได้มีปัญหาร้ายแรง เช่น

• ฝัง API Keys แบบ Hard-coded ไว้ในโค้ด

• ทำให้คนอื่นสามารถนำ API ไปใช้ฟรีจนเต็มโควตา

• มีช่องทางให้ผู้ใช้ ข้ามระบบ Subscription ได้

• เปิดโอกาสให้คน แก้ไขข้อมูลบน Database ได้โดยไม่ได้รับอนุญาต

ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นเพราะ AI ไม่ได้เข้าใจจริง ๆ ว่า “ความปลอดภัย” ในระบบ Production ต้องหน้าตาเป็นอย่างไร มันแค่สร้างวิธีที่ “ดูเหมือนจะใช้งานได้” ตาม Pattern ของโค้ดที่เคยเห็นมา

Cybersecurity: โลกที่เปลี่ยนเร็วกว่า Data ที่ใช้ฝึก AI

ด้าน Cybersecurity ยิ่งหนักกว่าเดิม เพราะโลกของภัยคุกคามและช่องโหว่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

• ช่องโหว่ใหม่ ๆ ถูกค้นพบทุกวัน

• รูปแบบการโจมตีถูกพัฒนาให้ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ

แต่ข้อมูลที่ใช้ฝึก AI มักเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นไปแล้วในอดีต ซึ่งมีข้อจำกัดชัดเจน:

• ข้อมูลฝึกด้าน Security มีไม่มากเท่าข้อมูลด้านอื่น

• หลายครั้งเป็นเพียงบทความอธิบาย ไม่ใช่โค้ดคุณภาพสูงที่แก้ปัญหาอย่างถูกต้อง

การจะฝึก AI ให้เข้าใจการโจมตีและการป้องกันแบบครอบคลุมจริง ๆ จึงเป็นโจทย์โหดมากสำหรับคนที่สร้างโมเดล AI เอง

Lost Generation of Engineers: เมื่อเราเลิกคิดเองเพราะมี AI

อีกประเด็นที่น่ากังวลไม่แพ้เรื่องความปลอดภัย คือ ทักษะของคนทำงานด้านเทคโนโลยีในอนาคต

หลายองค์กรเริ่มมองว่า:

• ใช้ AI แทน Junior ได้

• ให้ AI เขียนโค้ด / แก้ Bug / Review แทนคน

ถามว่าในระยะสั้นประหยัดค่าใช้จ่ายไหม? ใช่ แต่ระยะยาวอาจต้องจ่ายแพงกว่าเดิมมาก

ลองนึกภาพอนาคตที่เราแทบไม่มี:

• Junior Engineer ที่ได้ลงมือแก้ปัญหาจริง

• คนที่ไต่เต้าจาก Junior → Mid → Senior พร้อมประสบการณ์หน้างาน

สุดท้ายเราจะเข้าสู่ยุค “Lost Generation of Engineers” ที่มีคนใช้เครื่องมือเก่ง แต่ไม่มีคนเข้าใจรากของปัญหาจริง ๆ

ผลที่ตามมา:

• ไม่มีคนออกแบบระบบให้ปลอดภัยตั้งแต่วันแรก

• ไม่มีคนอ่านโค้ดแล้วจับช่องโหว่ได้ทัน

• เวลาเกิด Incident ใหญ่ ๆ ไม่มีคนที่แก้ปัญหาเชิงลึกได้อย่างมั่นใจ

ใช้ AI ให้เป็นประโยชน์ โดยไม่โดนมันหลอก

ถึงจะพูดถึงข้อจำกัดมาเยอะ แต่ไม่ได้หมายความว่าเราควรเลิกใช้ AI เสียทีเดียว ตรงกันข้าม AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมาก หากเราใช้ให้ถูกวิธี

สิ่งที่ควรทำมีประมาณนี้:

• ใช้ AI เป็น ผู้ช่วย (Assistant) ไม่ใช่ คนตัดสินใจหลัก

• ทุกคำตอบที่สำคัญต่อธุรกิจหรือความปลอดภัย ต้องมีการ ตรวจสอบซ้ำ (Double-check) จากมนุษย์ หรือจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ

• ถ้าใช้ AI เขียนโค้ด:

  • ตรวจ Review ทุกครั้ง ไม่ Copy+Paste ลง Production ตรง ๆ

  • ฝึกตัวเองอ่านโค้ดให้เข้าใจ ว่า Logic และ Security มันโอเคจริงไหม

  • ใช้เครื่องมือเสริม เช่น Static Analysis, Security Scanner มาช่วยจับความผิดปกติ

• องค์กรควรลงทุนในการ พัฒนาคน ควบคู่กับการลงทุนด้าน AI

AI ช่วยให้เราเร็วขึ้น แต่ถ้าเราไม่รู้ว่ากำลังวิ่งไปทางไหน ก็อาจแค่ไปถึงจุดพังเร็วกว่าเดิม

สรุป: เชื่อ AI ได้แค่ไหน?

AI วันนี้เป็นเทคโนโลยีที่ทรงพลังและมีประโยชน์มาก แต่ยังเต็มไปด้วยข้อจำกัด

• บริษัทระดับโลกยังต้องทุ่มงบจำนวนมหาศาลเพื่อพัฒนาต่อเนื่อง

• มันยังเข้าใจโลกแบบ “สถิติ” มากกว่า “เหตุผล” แบบมนุษย์

• เวลาเขียนโค้ด มันให้สิ่งที่ใช้ได้ในเชิงฟังก์ชัน แต่ไม่ได้การันตีความปลอดภัยหรือคุณภาพในระยะยาว

ดังนั้น ทั้งผู้ใช้ทั่วไปและองค์กรควรปรับมุมมองใหม่ว่า:

• AI คือเครื่องมือ ไม่ใช่ความจริงสูงสุด

• อย่าเชื่อทุกอย่างที่มันตอบ เพียงเพราะมันตอบอย่างมั่นใจ

• ตรวจสอบซ้ำเสมอ โดยเฉพาะเรื่องที่เกี่ยวกับความปลอดภัยและการตัดสินใจเชิงธุรกิจ

ถ้าเราเข้าใจทั้งข้อดีและข้อจำกัดของ AI แล้วใช้มันอย่างมีสติ เราจะได้ทั้ง ความเร็ว + ความฉลาด โดยไม่ต้องแลกด้วย ความเสี่ยงที่ไม่จำเป็น