รัฐบาลไทยบังคับใช้ ‘ทะเบียนโมเดล AI’ (2025) ผู้พัฒนาต้องลงทะเบียน-เปิดผลทดสอบก่อนใช้งานจริง

ในปี 2025 รัฐบาลไทยเริ่มบังคับใช้ "ทะเบียนโมเดล AI" ระบบใหม่ที่กำหนดให้ผู้พัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ต้องลงทะเบียนและเปิดเผยผลการทดสอบตามมาตรฐานความปลอดภัยก่อนนำโมเดลไปใช้งานจริง นโยบายนี้มีเป้าหมายชัดเจนคือยกระดับความโปร่งใส ลดความเสี่ยงจากผลลัพธ์ที่ผิดพลาดหรือมีอคติ และเพิ่มความรับผิดชอบในการใช้งาน AI ทั้งในภาคธุรกิจและการให้บริการของรัฐ การบังคับใช้ครั้งนี้จะครอบคลุมทั้งโมเดลที่ให้บริการเชิงพาณิชย์ โมเดลที่ใช้ในหน่วยงานภาครัฐ รวมถึงบริการโมเดลบนคลาวด์ที่เป็นแพลตฟอร์มสาธารณะ

ผลกระทบเบื้องต้นคาดว่าจะเข้มข้น: สตาร์ทอัพต้องปรับกระบวนการพัฒนาและทดสอบเพื่อสอดคล้องกับกรอบมาตรฐาน เพิ่มต้นทุนและเวลาในการนำผลิตภัณฑ์สู่ตลาด หน่วยงานรัฐจะต้องเปิดเผยข้อมูลโมเดลที่ใช้ในบริการสาธารณะเพื่อตอบคำถามด้านความรับผิดชอบ ส่วนผู้ให้บริการคลาวด์ต้องจัดระบบเก็บข้อมูลเชิงเทคนิคและสนับสนุนการตรวจสอบจากภายนอก ตัวอย่างมาตรการที่ถูกเน้นคือการทดสอบความเที่ยงธรรม (bias testing), ความทนทานต่อการโจมตี (robustness), และการประเมินความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว — บทความชุดนี้จะพาไปเจาะทั้งข้อกำหนดหลัก ผลกระทบเชิงธุรกิจ และตัวอย่างการปรับตัวของผู้เล่นในระบบนิเวศ AI ไทย

บทนำ: ทำความรู้จักกับนโยบายทะเบียนโมเดล AI ของไทย (2025)

บทนำ: ทำความรู้จักกับนโยบายทะเบียนโมเดล AI ของไทย (2025)

ในปี 2025 รัฐบาลไทยประกาศนโยบายใหม่ด้านการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่โดดเด่นคือการบังคับให้ผู้พัฒนาและผู้ให้บริการต้อง ลงทะเบียนโมเดล AI และเปิดเผยผลการทดสอบความปลอดภัยก่อนนำโมเดลไปใช้งานจริง ประกาศดังกล่าวมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างกรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน ตอบโจทย์ความกังวลของสาธารณชน และส่งเสริมการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในมาตรการเชิงนโยบายที่สำคัญของไทยในการรับมือการแพร่หลายของเทคโนโลยี AI ในภาคธุรกิจและภาครัฐ

นโยบายนี้เน้นหลักการสำคัญ 3 ประการ ได้แก่ ความปลอดภัยของระบบ ความโปร่งใสในการทำงานของโมเดล และ ความรับผิดชอบต่อสังคม โดยกำหนดให้ผู้พัฒนาต้องส่งข้อมูลจำเพาะของโมเดล รายงานผลการทดสอบ (เช่น การทดสอบด้านความเอนเอียง ความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยต่อการโจมตีแบบ adversarial) และเปิดเผยผลสรุปในระบบทะเบียนก่อนการนำไปใช้งานจริง นโยบายฉบับนี้ออกแบบมาเพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้งานโมเดลที่ยังไม่ได้การประเมินครบถ้วน เช่น ข้อผิดพลาดในการตัดสินใจ ผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล และปัญหาการเลือกปฏิบัติ

เหตุผลรองรับการออกนโยบายนี้ประกอบด้วยปัจจัยสำคัญหลายด้าน: การเติบโตของการนำ AI มาใช้ในภาคธุรกิจและภาคราชการที่รวดเร็ว การเพิ่มความกังวลของประชาชนเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล และความเสี่ยงต่อระบบสาธารณูปโภค ตัวอย่างเช่น ระบบคัดกรองผู้ป่วย ระบบคัดกรองสินเชื่อ และระบบสอดส่องความปลอดภัยสาธารณะ ล้วนต้องการมาตรฐานการทดสอบและการตรวจสอบที่เข้มแข็งเพื่อสร้างความเชื่อมั่น ทั้งนี้แบบการบังคับใช้ถูกออกแบบให้สอดคล้องกับแนวปฏิบัติสากลและหลักการด้านสิทธิมนุษยชน

หน่วยงานหลักที่รับผิดชอบการออกและบังคับใช้กรอบนี้ได้แก่ กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (MDES) ร่วมกับ คณะกรรมการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ (คณะกรรมการที่จัดตั้งขึ้นเพื่อดูแลมาตรฐานและการปฏิบัติ) และประสานกับหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง เช่น สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และหน่วยงานกำกับดูแลด้านความมั่นคงไซเบอร์ ทั้งนี้มีการเปิดเผยช่องเวลาและขั้นตอนการบังคับใช้อย่างชัดเจนดังนี้:

• ประกาศเชิงนโยบาย (กลางปี 2025) — ระบุหลักการ ขอบเขตของโมเดลที่ต้องลงทะเบียน และแนวทางการทดสอบขั้นต่ำ
• เปิดพอร์ทัลลงทะเบียน (ภายใน 90 วันหลังประกาศ) — ผู้พัฒนาสามารถยื่นข้อมูลโมเดลและผลการทดสอบเบื้องต้นได้
• การบังคับใช้เชิงเฟส — ระยะเร่งด่วน: ภายใน 6 เดือน โมเดลกลุ่มความเสี่ยงสูง (เช่น ด้านการแพทย์ การเงิน ความมั่นคงสาธารณะ) ต้องได้รับการลงทะเบียนและเผยแพร่ผลทดสอบก่อนใช้งาน; ระยะขยาย: ภายใน 12 เดือน ขอบเขตการลงทะเบียนครอบคลุมโมเดลทั่วไปเพิ่มเติม

แนวทางการนำไปปฏิบัติและเกณฑ์การประเมินจะมีความยืดหยุ่นเพียงพอสำหรับภาคเอกชนและสตาร์ทอัพ แต่ยังคงรักษามาตรฐานด้านความปลอดภัยและความโปร่งใส โดยผู้ที่ไม่ปฏิบัติตามอาจต้องเผชิญมาตรการทางปกครองหรือบทลงโทษตามกฎหมายที่เกี่ยวข้อง นโยบายนี้เป็นสัญญาณชัดเจนว่ารัฐบาลไทยต้องการสร้างสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมและการปกป้องผลประโยชน์สาธารณะ

ใครต้องลงทะเบียน: ขอบเขตและข้อยกเว้น

ใครต้องลงทะเบียน: ขอบเขตและข้อยกเว้น

ตามประกาศคณะรัฐมนตรีปี 2025 นี้ ขอบเขตการบังคับใช้การลงทะเบียนโมเดลปัญญาประดิษฐ์ถูกกำหนดให้ครอบคลุมโมเดลที่จัดเป็น high-risk และโมเดลที่ให้บริการต่อสาธารณะ (public-facing) โดยหลักการคือหากการทำงานของโมเดลมีผลต่อสิทธิ พลเมือง ความปลอดภัย หรือการตัดสินใจเชิงธุรกรรม เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ การให้สินเชื่อ การตัดสินใจด้านการทำงานของระบบโครงสร้างพื้นฐาน หรือการบังคับใช้กฎหมาย ระบบดังกล่าวต้องผ่านกระบวนการลงทะเบียนและเปิดเผยผลการทดสอบความปลอดภัยก่อนนำไปใช้งานจริง

ประเภทตัวอย่างที่อยู่ในขอบเขตได้แก่ (แต่ไม่จำกัดเพียงเท่านี้):

• โมเดลทางการแพทย์ ที่ใช้สนับสนุนการวินิจฉัยหรือการรักษา เช่น โมเดลช่วยอ่านภาพรังสีหรือระบบคัดกรองโรค ซึ่งหากผิดพลาดอาจส่งผลต่อชีวิตผู้ป่วย
• โมเดลทางการเงิน ที่เกี่ยวข้องกับการอนุมัติสินเชื่อ การกำหนดคะแนนเครดิต หรือการตัดสินใจด้านความเสี่ยง ซึ่งมีผลกระทบต่อสถานะทางการเงินของบุคคล
• โมเดลสำหรับความมั่นคง เช่น ระบบตรวจจับภัยคุกคามทางไซเบอร์ ระบบคัดกรองผู้โดยสารเชิงความปลอดภัย และระบบที่เชื่อมโยงกับการบังคับใช้กฎหมาย
• โมเดลที่ให้บริการต่อสาธารณะจำนวนมาก — ตัวอย่างเช่น แชตบอตของภาครัฐหรือธนาคารที่มีผู้ใช้เป็นหลักหมื่นถึงหลักล้านต่อเดือน ซึ่งมีศักยภาพในการแพร่ข้อมูลผิดพลาดในวงกว้าง

ในขณะเดียวกัน กฎระเบียบก็ระบุข้อยกเว้นที่ชัดเจนและมีเงื่อนไขดังนี้: โมเดลที่อยู่ในสภาพแวดล้อมการวิจัยภายใน (R&D) ที่ยังไม่ถูกนำขึ้นสู่สาธารณะ อาจได้รับการยกเว้น หากมีการควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวด ไม่เชื่อมต่อกับระบบการผลิต และมีการเก็บบันทึกการทดสอบและผลลัพธ์ภายในองค์กรเพื่อการตรวจสอบภายหลัง อย่างไรก็ดี หากโมเดลวิจัยนั้นถูกนำไปใช้ในระบบที่มีผลต่อประชาชนจริง ๆ หรือเชื่อมต่อกับข้อมูลที่มีความอ่อนไหว การยกเว้นจะไม่สามารถนำมาใช้ได้

ตัวอย่างสถานการณ์จริงเพื่อชี้ชัดขอบเขต: ระบบแนะนำสินค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซที่แสดงผลต่อผู้ใช้แต่ไม่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเชิงสิทธิขั้นพื้นฐาน อาจไม่จำเป็นต้องลงทะเบียนหากเป็นระบบความเสี่ยงต่ำและไม่ใช้ข้อมูลอ่อนไหว ขณะที่โมเดลคัดกรองการรับเข้าทำงานขององค์กรขนาดใหญ่ซึ่งนำไปสู่การตัดสินใจเรื่องการจ้างงาน — แม้จะเป็นการใช้งานภายใน — ก็จะถูกจัดเป็นความเสี่ยงสูงและต้องลงทะเบียนตามข้อกำหนด นโยบายจึงมุ่งเน้นไปที่ผลกระทบจริงของการใช้งาน ไม่ใช่เพียงสถานะว่าเป็น "ภายใน" หรือ "ภายนอก"

สรุปคือ กฎบังคับให้ลงทะเบียนเมื่อโมเดลมีศักยภาพที่จะสร้างผลกระทบต่อสาธารณะหรือระบบสำคัญ (เช่น สุขภาพ การเงิน ความมั่นคง) และอนุญาตข้อยกเว้นเฉพาะกรณีที่มีการควบคุมการเข้าถึงอย่างเคร่งครัดและจำกัดการนำไปใช้ในสภาพแวดล้อมการทดลองเท่านั้น ผู้พัฒนาและองค์กรที่วางแผนเปิดใช้โมเดลจึงต้องประเมินความเสี่ยงเชิงบริบท พร้อมจัดเตรียมหลักฐานการทดสอบและมาตรการควบคุมเพื่อพิจารณาว่าจำเป็นต้องลงทะเบียนหรือไม่

กระบวนการลงทะเบียน: เอกสาร ข้อมูล และขั้นตอนปฏิบัติ

ภาพรวมของกระบวนการลงทะเบียน

การลงทะเบียนโมเดล AI กับ ทะเบียนโมเดล AI ของรัฐบาลไทยเป็นขั้นตอนบังคับก่อนนำโมเดลไปใช้ในเชิงพาณิชย์หรือสาธารณะ กระบวนการออกแบบมาเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัย ความโปร่งใส และความรับผิดชอบของระบบอัตโนมัติ ขั้นตอนหลักประกอบด้วยการเตรียมเอกสารประกอบการยื่น การกรอกแบบฟอร์มออนไลน์ที่ระบุรายละเอียดเชิงเทคนิค การส่งผลการทดสอบความปลอดภัยและประสิทธิภาพ และการรอการพิจารณาจากหน่วยงานกำกับดูแล

เอกสารและไฟล์ที่ต้องแนบในการยื่นคำขอ

ผู้พัฒนาต้องแนบเอกสารหลักที่พิสูจน์ที่มาของโมเดล กระบวนการพัฒนา และผลการทดสอบ โดยเอกสารขั้นต่ำที่กำหนดมีดังนี้

• รายงานทางเทคนิค (Technical Report) — รายละเอียดสถาปัตยกรรมโมเดล (diagram), อัลกอริทึมที่ใช้, ขนาดพารามิเตอร์, การตั้งค่าการฝึก (training hyperparameters) และแผนการ deploy
• รายงานการประเมินความเสี่ยงและความปลอดภัย (Risk & Safety Assessment) — วิเคราะห์ผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว ความลำเอียง (bias), ความน่าเชื่อถือ และแผนบรรเทาความเสี่ยง
• ผลการทดสอบประสิทธิภาพและมาตรฐานความปลอดภัย — ชุดผลการทดสอบ เช่น accuracy, F1, robustness tests, adversarial tests, และ privacy tests (เช่น differential privacy metrics)
• เอกสารสิทธิ์ข้อมูล (Data Licenses & Provenance) — ใบอนุญาตการใช้ข้อมูล ข้อมูลแหล่งที่มา (provenance), การทำความสะอาดและการทำ annotation, รวมถึงนโยบายการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล
• สัญญาและข้อตกลงการใช้ (Usage Policy & Terms) — เงื่อนไขการให้บริการที่ชัดเจนและข้อจำกัดการใช้งาน เช่น ห้ามใช้ในกิจกรรมผิดกฎหมาย
• เอกสารรับรองจากบุคคลที่สาม (ถ้ามี) — เช่น รายงานการตรวจสอบโดยหน่วยงานอิสระ (third-party audit) หรือการรับรองความสอดคล้องกับมาตรฐาน

ฟิลด์ข้อมูลสำคัญในแบบฟอร์มออนไลน์

พอร์ทัลลงทะเบียนออกแบบเป็นแบบฟอร์มเชิงโครงสร้าง ซึ่งผู้พัฒนาจะต้องกรอกฟิลด์ข้อมูลสำคัญต่อไปนี้ (ตัวอย่างฟิลด์และรูปแบบข้อมูล):

• ชื่อโมเดล (Model Name): ชื่อเชิงพาณิชย์และเวอร์ชัน
• รหัสรุ่น (Model ID): UUID หรือรหัสภายในองค์กร
• สถาปัตยกรรม (Architecture): ข้อมูลชนิดของโมเดล (เช่น Transformer, CNN), จำนวนชั้น, ขนาดพารามิเตอร์
• แหล่งข้อมูลฝึก (Dataset Provenance): ชื่อ dataset, แหล่งที่มา, ขนาด (จำนวนตัวอย่าง), การติดป้าย/annotation, และใบอนุญาตการใช้ข้อมูล
• พารามิเตอร์การฝึก (Training Configuration): batch size, learning rate, optimizer, จำนวน epoch, hardware ที่ใช้ (GPU/TPU)
• มาตรการความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูล: การใช้เทคนิคเช่น differential privacy, data anonymization, หรือ federated learning
• ผลการทดสอบ (Evaluation Results): ตัวชี้วัดหลักพร้อมเทสเซ็ตที่ใช้, รายงาน robustness และการทดสอบด้านความปลอดภัย
• การใช้งานที่คาดหวังและข้อจำกัด: กรณีใช้งานที่อนุญาต/ห้าม และมาตรการลดผลกระทบที่ไม่พึงประสงค์

ขั้นตอนการยื่นคำขอและระยะเวลาในการพิจารณา

กระบวนการลงทะเบียนแบ่งเป็นขั้นตอนปฏิบัติชัดเจน ดังนี้

• 1. การเตรียมเอกสารและตรวจสอบภายใน: ผู้พัฒนาจัดทำรายงานเทคนิค ผลทดสอบ และเอกสารสิทธิ์ข้อมูลให้ครบถ้วน โดยแนะนำให้ใช้ checklist ภายในก่อนยื่นเพื่อหลีกเลี่ยงการขอข้อมูลเพิ่มเติม ซึ่งระยะเวลาส่วนนี้ขึ้นกับความพร้อมของทีม (โดยทั่วไป 1–4 สัปดาห์)
• 2. การยื่นผ่านพอร์ทัล: กรอกแบบฟอร์มออนไลน์ อัปโหลดเอกสารที่เกี่ยวข้อง และชำระค่าธรรมเนียมหากมี ระบบจะออกหมายเลขคำขอ (application ID) และแจ้งรับเรื่องภายใน 5 วันทำการ
• 3. การพิจารณาเชิงเทคนิค: หน่วยงานจะตรวจสอบความครบถ้วนของเอกสารและประเมินความเสี่ยงเชิงเทคนิค รวมถึงการขอข้อมูลเพิ่มเติมหากจำเป็น ระยะเวลาพิจารณาพื้นฐานทั่วไปอยู่ที่ 30–60 วันทำการ ขึ้นกับความซับซ้อนของโมเดล
• 4. การประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ/การตรวจสอบภายนอก: โมเดลที่มีความเสี่ยงสูงอาจถูกส่งให้ผู้เชี่ยวชาญอิสระตรวจสอบเพิ่มเติม (third-party audit) ซึ่งอาจเพิ่มเวลาอีก 2–4 สัปดาห์
• 5. การอนุมัติหรือขอแก้ไข: หากผ่านการประเมิน จะได้รับใบรับรองการลงทะเบียนและหมายเลขทะเบียน หากไม่ผ่านจะได้รับคำแนะนำให้แก้ไขและยื่นซ้ำ
• 6. การเผยแพร่ผลการทดสอบ: ในกรณีที่โมเดลผ่านมาตรฐาน รัฐบาลกำหนดให้เปิดเผยผลการทดสอบบางส่วนต่อสาธารณะเพื่อความโปร่งใส

ค่าธรรมเนียมและเงื่อนไขพิเศษ

ตามแนวทางที่ประกาศ ค่าธรรมเนียมการยื่นคำขอถูกตั้งเป็นระดับตามขนาดและระดับความเสี่ยงของโมเดล โดยมีแนวทางตัวอย่างดังนี้ (ผู้พัฒนาโปรดตรวจสอบประกาศล่าสุดในพอร์ทัล):

• โมเดลความเสี่ยงต่ำ: ค่าธรรมเนียมประมาณ 5,000–15,000 บาท
• โมเดลความเสี่ยงปานกลาง: ค่าธรรมเนียมประมาณ 15,000–35,000 บาท
• โมเดลความเสี่ยงสูงหรือขนาดใหญ่ (เช่น พารามิเตอร์หลายพันล้าน): ค่าธรรมเนียมประมาณ 35,000–50,000 บาท

ข้อยกเว้น: สถาบันการศึกษา หน่วยงานไม่แสวงหากำไร และโครงการวิจัยสาธารณะอาจได้รับการยกเว้นหรือส่วนลดค่าธรรมเนียม ตามเกณฑ์ที่หน่วยงานกำกับกำหนด

ตัวอย่างฟิลด์ในพอร์ทัล (ตัวอย่างเชิงปฏิบัติ) และ Checklist สำหรับผู้พัฒนา

ตัวอย่างฟิลด์ที่ผู้พัฒนาจะพบในพอร์ทัล (ตัวอย่างรูปแบบข้อมูล):

• Model Name (string)
• Model Version (string)
• Model Type (enum: Classification/Generation/Recommendation/etc.)
• Parameter Count (integer)
• Training Dataset List (array of {name, source, license, record_count})
• Privacy Controls Implemented (boolean + description)
• Primary Use Cases (text)
• Known Limitations (text)

Checklist ที่แนะนำให้ตรวจสอบก่อนกดส่งคำขอ:

• รายงานทางเทคนิคครบถ้วน พร้อม diagram ของสถาปัตยกรรม
• ผลการทดสอบหลัก (performance metrics) และผลการทดสอบด้านความปลอดภัย/robustness
• เอกสารสิทธิ์ข้อมูลและใบอนุญาตการใช้ข้อมูลทุกชุด
• นโยบายการใช้งานที่ชัดเจนและรายการข้อจำกัดของโมเดล
• เอกสารการประเมินความเสี่ยงและแผนบรรเทา (mitigation plan)
• ไฟล์ metadata ในรูปแบบที่พอร์ทัลร้องขอ (เช่น JSON schema) เพื่อรองรับการเปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณะ
• เตรียมทีมตอบคำถามและเอกสารเพิ่มเติมภายในระยะเวลา 10–14 วันหลังยื่น (หากหน่วยงานร้องขอ)

การปฏิบัติตามขั้นตอนข้างต้นอย่างเป็นระบบจะช่วยลดเวลาในกระบวนการพิจารณา เพิ่มโอกาสได้รับการอนุมัติ และช่วยให้การเปิดใช้โมเดลเป็นไปอย่างปลอดภัย โปร่งใส และสอดคล้องกับมาตรฐานที่รัฐบาลกำหนด

มาตรฐานความปลอดภัยและการทดสอบทางเทคนิคที่ต้องเปิดเผย

มาตรฐานความปลอดภัยและการทดสอบทางเทคนิคที่ต้องเปิดเผย

เพื่อให้การบังคับใช้ “ทะเบียนโมเดล AI” ของภาครัฐมีความโปร่งใสและเชื่อถือได้ รัฐกำหนดให้ผู้พัฒนาต้องนำเสนอผลการทดสอบทางเทคนิคที่ครอบคลุมหลายมิติและเปิดเผยต่อสาธารณะก่อนนำโมเดลไปใช้จริง โดยเนื้อหาที่ต้องทดสอบและรายงานจะผนวกทั้งการประเมินด้านความมั่นคง (robustness), ความต้านทานต่อการโจมตีเชิงศัตรู (adversarial resilience), การประเมินความเป็นธรรมและอคติ (fairness/bias assessment), การทดสอบการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล (privacy leakage / membership inference), การตรวจสอบความอธิบายได้ (explainability checks) และมาตรวัดด้านประสิทธิภาพเชิงปฏิบัติการ (performance metrics) รวมถึงการประเมินความเสี่ยงเชิงความปลอดภัย (safety/harm assessment) และการทดสอบภายใต้สภาพแวดล้อมจริง (stress / distribution shift testing)

รายการการทดสอบขั้นต่ำ ที่ผู้พัฒนาต้องดำเนินการและเปิดเผยผลอย่างชัดเจน ได้แก่

• Robustness — การทดสอบความทนทานต่อสัญญาณรบกวนและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล เช่น การวัดความแม่นยำภายใต้การรบกวนเชิงสถิติ (noise perturbations) และการทดสอบการเปลี่ยนแปลงการแจกแจงข้อมูล (distribution shift). ตัวชี้วัดที่ใช้ เช่น accuracy degradation (%) ภายใต้การรบกวนระดับต่าง ๆ, worst-case performance (min accuracy) บนชุดทดสอบสำรอง
• Adversarial resilience — การทดสอบด้วยวิธีโจมตีเชิงศัตรู (เช่น FGSM, PGD, CW) โดยรายงานอัตราความสำเร็จของการโจมตี (attack success rate), ความรุนแรงของ perturbation ที่ต้องใช้ (L2/Linf norms, epsilon), และความสามารถในการกู้คืนหรือยกเลิกการโจมตี
• Fairness / Bias assessment — การประเมินความเป็นธรรมทางเพศ เชื้อชาติ อายุ และกลุ่มความเปราะบาง รายงานสถิติเช่น demographic parity difference, equalized odds difference, disparate impact (อ้างอิงกฎ 4/5 ของสหรัฐเป็นตัวอย่างเชิงปฏิบัติ), และ calibration across subgroups พร้อมการวิเคราะห์สาเหตุและแผนบรรเทา
• Privacy leak tests (Membership inference & leakage) — การทดสอบว่าโมเดลรั่วข้อมูลฝึกหรือไม่ โดยใช้การโจมตีแบบ membership inference และ attribute inference รายงานค่าเช่น attack AUC, attacker advantage (differenceจาก baseline) และการประเมินผลของกลไกป้องกันเช่น Differential Privacy (ค่า epsilon, delta หากใช้)
• Explainability checks — การตรวจสอบความสอดคล้องและความเสถียรของคำอธิบาย (feature importance stability, local explanation fidelity, counterfactual plausibility) พร้อมตัวอย่างกรณีทดสอบที่ผู้ใช้สามารถเข้าใจการตัดสินใจของโมเดล
• Performance metrics — รายงานเมตริกมาตรฐานตามชนิดของงาน (เช่น accuracy, precision/recall/F1, AUROC สำหรับ classification; BLEU/ROUGE สำหรับ NLP; latency, throughput และ resource usage สำหรับการปฏิบัติการ) พร้อมการเปรียบเทียบกับ baseline และความผันผวน (confidence intervals)
• Safety & misuse tests — การทดสอบการสร้างเนื้อหาที่ก่อให้เกิดความเสียหาย (harmful outputs), การจำลองการนำไปใช้ในบริบทเสี่ยง และการประเมินผลกระทบทางสังคมที่อาจเกิดขึ้น

มาตรฐานอ้างอิงระหว่างประเทศและเกณฑ์เชิงปฏิบัติ การทดสอบจะอ้างอิงแนวทางและมาตรฐานสากลเพื่อให้ผลสามารถเปรียบเทียบได้ ได้แก่ ISO/IEC (เช่น ISO/IEC JTC 1/SC 42 ที่ครอบคลุมกรอบงาน AI และแนวทางปฏิบัติ), ISO/IEC TR 24028 (ความน่าเชื่อถือของ AI), กรอบงาน NIST AI Risk Management Framework, แนวปฏิบัติของสหภาพยุโรป (EU AI Act) และแนวปฏิบัติความเป็นส่วนตัวเช่น GDPR และหลักการ OECD AI Principles. ตัวอย่างเกณฑ์เชิงปฏิบัติที่รัฐอาจกำหนดเป็นแนวทางตัวอย่างได้แก่:

• Robustness: degradation ของ accuracy ไม่เกิน 10% ภายใต้การรบกวนเชิงสถิติที่กำหนด (หรือ worst-case drop ไม่เกิน X จุด) และ adversarial attack success rate ต่ำกว่า 5% ภายใต้โจมตีระดับมาตรฐานสำหรับโดเมน
• Fairness: disparity metric (เช่น absolute difference ของ true positive rate ระหว่างกลุ่ม) ไม่เกิน 0.05–0.10 หรือ disparate impact ≥ 0.8 ตามกฎ 4/5 เป็นเกณฑ์เชิงปฏิบัติ (ปรับตามบริบทและความเสี่ยง)
• Privacy: ผลการโจมตี membership inference ต้องใกล้เคียง baseline (attack AUC ≤ 0.55 หรือ attacker advantage ≤ 0.05) หากใช้ Differential Privacy ควรระบุค่า epsilon/delta และแนะนำค่าเป้าหมาย (เช่น epsilon ≤ 1–8 ขึ้นกับความเสี่ยงการใช้งาน)
• Explainability: ทดสอบความเสถียรของ feature importance (stability > 0.8) และ local explanation fidelity > 0.9 โดยมีตัวอย่าง counterfactual ที่เป็นไปได้ 10 กรณี/ตัวอย่าง
• Performance & operational: latency/throughput ต้องสอดคล้องกับ SLA ที่ประกาศ เช่น P95 latency ≤ เป้าหมายธุรกิจ และการใช้ทรัพยากรต้องถูกจำกัดและระบุ

รูปแบบรายงานผลทดสอบที่ต้องเผยแพร่ต่อสาธารณะ รัฐกำหนดรูปแบบการเผยแพร่ให้เป็นไปตามมาตรฐานสากลและอ่านได้ทั้งมนุษย์และเครื่อง (human- and machine-readable) โดยต้องประกอบด้วยอย่างน้อยส่วนต่อไปนี้:

• Executive summary — รายสรุปข้อค้นพบหลัก ผลการประเมินความเสี่ยง และข้อจำกัดสำคัญ พร้อมคำชี้แจงการใช้งานที่เหมาะสม
• Model metadata — ข้อมูลจำเพาะของโมเดล (สถาปัตยกรรม เวอร์ชัน ขนาด พารามิเตอร์), วัน/เวลาเทรน, ข้อมูลฮาร์ดแวร์ และเงื่อนไขการใช้งาน
• Data provenance และ dataset statistics — แหล่งที่มา ขนาด การสุ่มเลือก การแบ่งชุดข้อมูล (train/val/test) สถิติประชากร และการประเมินความสมดุลของข้อมูล
• Test methodology — รายละเอียดการตั้งค่าการทดสอบ (โจมตีที่ใช้ เกณฑ์การรบกวน โปรโตคอลการประเมิน), ชุดข้อมูลที่ใช้ทดสอบ, seeds และสภาพแวดล้อมที่ทำการทดสอบ
• ผลการทดสอบเชิงปริมาณ — ตารางเมตริกหลักพร้อมค่า confidence intervals, การเปรียบเทียบกับ baseline และ threshold ที่ใช้ (ระบุค่าที่ถือว่า ผ่าน หรือ ไม่ผ่าน)
• ผลการทดสอบเชิงคุณภาพและตัวอย่าง — ตัวอย่างกรณีทดสอบที่แสดงพฤติกรรมผิดปกติหรือผลลัพธ์ที่เป็นอันตราย พร้อมการวิเคราะห์สาเหตุ
• แผนบรรเทาความเสี่ยง (Mitigation plan) — มาตรการแก้ไข การปรับแต่งโมเดลหรือการควบคุมการใช้งาน และแผนการทดสอบซ้ำหลังแก้ไข
• เอกสารประกอบที่ต้องแนบ — Model card, Datasheet for datasets, โค้ดหรือสคริปต์ทดสอบ (หรือ container image), ไฟล์การตั้งค่า (config), และ JSON summary สำหรับ ingestion ในทะเบียนโมเดล
• การตรวจสอบอิสระและการอ้างอิง — หากมีการตรวจสอบโดยบุคคลที่สาม (third-party audit) ให้แนบรายงานฉบับเต็มและวิธีติดต่อผู้ตรวจสอบ

มาตรการเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างความสมดุลระหว่างนวัตกรรมและการคุ้มครองสาธารณะ: รายงานที่ครบถ้วนและสม่ำเสมอจะช่วยให้หน่วยงานรัฐ ผู้ใช้ และผู้ประเมินอิสระสามารถตรวจสอบความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของโมเดลได้อย่างเป็นรูปธรรม โดยรัฐจะกำหนดให้มีการรีเทสต์เป็นระยะและการอัปเดตผลในทะเบียนเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงสำคัญของโมเดลหรือข้อมูลฝึก

การเปิดเผยผลการทดสอบ: รูปแบบ ความถี่ และการเข้าถึงสาธารณะ

การเปิดเผยผลการทดสอบ: รูปแบบ ความถี่ และการเข้าถึงสาธารณะ

ตามข้อกำหนดของ “ทะเบียนโมเดล AI” รัฐบาลกำหนดให้ผู้พัฒนาต้องเผยแพร่ผลการทดสอบในรูปแบบที่ชัดเจน สามารถเข้าใจโดยผู้ใช้ทั่วไป และพร้อมสำหรับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ โดยแบ่งเป็นสองระดับของเอกสารหลักคือ รายงานสรุปสาธารณะ (summary report) สำหรับผู้มีส่วนได้เสียทั่วไป และ ภาคผนวกเชิงเทคนิค (technical annex) สำหรับการตรวจสอบเชิงลึก รายงานสรุปต้องประกอบด้วยข้อมูลสำคัญเช่น ชื่อโมเดล รหัสเวอร์ชัน จุดประสงค์การใช้งานที่อนุญาต ผลสรุปของประสิทธิภาพหลัก (เช่น accuracy, F1, ROC‑AUC พร้อมค่าความเชื่อมั่น 95% CI) และคำเตือนเกี่ยวกับข้อจำกัดและความเสี่ยงที่ค้นพบ ขณะที่ภาคผนวกเชิงเทคนิคต้องระบุรายละเอียดการทดสอบทั้งหมด ได้แก่ ชุดข้อมูลที่ใช้ (พร้อม URI และสัญญาอนุญาตถ้าเป็นสาธารณะ), โปรโตคอลการทดสอบ, โค้ดที่ใช้รันการทดสอบ, พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง, และผลดิบที่สามารถดาวน์โหลดได้เพื่อการตรวจสอบซ้ำ

ความถี่ในการเผยแพร่และการอัปเดตเป็นข้อกำหนดเชิงบังคับ: ผู้พัฒนต้องเผยแพร่รายงานสรุปสำหรับ ทุกเวอร์ชันที่เปิดให้ใช้งานจริง (release-time disclosure) และต้องมีการอัปเดตรายงานอย่างน้อย ทุกไตรมาส สำหรับโมเดลที่ให้บริการแบบต่อเนื่อง ยิ่งไปกว่านั้น หากมีการปล่อยแพตช์ที่เปลี่ยนพฤติกรรมของโมเดล (behavior‑changing patch) หรือพบช่องโหว่ด้านความปลอดภัย/ความเป็นส่วนตัวที่มีความเสี่ยงสูง ผู้พัฒนต้องประกาศอัปเดตทันที (out‑of‑cycle disclosure) พร้อมคำอธิบายว่าการแก้ไขนั้นมีผลต่อเมตริก ความเสี่ยง หรือข้อจำกัดอย่างไร ตัวอย่างเช่น โมเดลเวอร์ชัน 1.2 ต้องมีรายงานสรุปในวันเปิดตัวและอัปเดตเวอร์ชัน 1.2.1 ภายใน 7 วันหากการแก้ไขเปลี่ยนผลการทดสอบเชิงความเป็นธรรม (fairness) หรือความปลอดภัย

การเข้าถึงสาธารณะและรูปแบบสำหรับการตรวจสอบเชิงอัตโนมัติต้องเป็นไปในรูปแบบ machine‑readable เพื่อรองรับการตรวจสอบอัตโนมัติและการบูรณาการกับระบบของหน่วยงานกำกับดูแล โดยภาษามาตรฐานที่แนะนำได้แก่ JSON‑LD, JSON, CSV สำหรับชุดผลดิบ และ OpenAPI/Swagger สำหรับการเข้าถึง endpoint ของบริการทดสอบ ตัวอย่างข้อกำหนด metadata ที่ต้องเปิดเผยในรูปแบบ machine‑readable ประกอบด้วย:

• model_id (string): รหัสประจำโมเดลตามทะเบียน
• version (string): หมายเลขเวอร์ชันและลำดับการปล่อย
• release_date (ISO‑8601): วันที่ปล่อยรุ่น
• checksum (sha256): ลายเซ็นเชิงคริปโตของบรรจุภัณฑ์โมเดล
• intended_use (string): ขอบเขตการใช้งานที่อนุญาตและข้อห้าม
• test_suite_id / test_run_id (string): อ้างอิงผลการทดสอบ
• metrics (object): ค่าประสิทธิภาพหลักพร้อมหน่วยและช่วงความเชื่อมั่น (e.g., { "accuracy": { "value": 0.92, "ci_95": [0.90,0.94], "dataset": "X_test_v2" } })
• datasets (array): รายการชุดข้อมูลที่ใช้พร้อม URI, ลิขสิทธิ์, และการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล
• test_code_url (URL): ลิงก์ไปยัง repository ที่มีสคริปต์การทดสอบและคำสั่งรัน
• hardware_environment: รายละเอียดฮาร์ดแวร์ที่ใช้รันการทดสอบ (GPU/TPU, RAM, OS)
• privacy_budget (optional): หากใช้การรักษาความเป็นส่วนตัวเชิงสถิติ เช่น ค่า epsilon ของ differential privacy

เพื่อให้เกิดความโปร่งใสและการตรวจสอบซ้ำ รัฐกำหนดให้ผู้พัฒนต้องให้ลิงก์ไปยัง ภาคผนวกเชิงเทคนิค ในรูปแบบที่ดาวน์โหลดได้ (เช่น ZIP ที่ประกอบด้วยไฟล์ CSV/JSON ของผลดิบ, สคริปต์การทดสอบ, manifest ของชุดข้อมูล) และต้องมี API สาธารณะสำหรับเรียกดู metadata เบื้องต้น ตัวอย่าง endpoint ที่คาดหวังได้แก่ /api/registry/models/{model_id}/versions/{version}/tests ซึ่งตอบกลับใน JSON พร้อมฟิลด์ metadata ข้างต้น และลิงก์ไปยังไฟล์ผลดิบ นอกจากนี้ระบบทะเบียนควรสนับสนุนการลงนามดิจิทัล (digital signatures) และเครื่องมือตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล (checksums) เพื่อป้องกันการแก้ไขย้อนหลังและยืนยันวันที่/เวลาของการเผยแพร่

ท้ายที่สุด การเปิดเผยต้องคำนึงถึงความสมดุลระหว่างความโปร่งใสและการคุ้มครองข้อมูลที่เป็นความลับ ในกรณีที่ชุดข้อมูลหรือสคริปต์มีข้อจำกัดทางกฎหมาย รายละเอียดเชิงลึกอาจถูกจำกัดการเข้าถึงผ่านชั้นสิทธิ์ (public / registered researchers / regulator) แต่ metadata ในรูปแบบ machine‑readable เช่น metrics, test_run_id, และ checksum ต้องเปิดเผยต่อสาธารณะอย่างครบถ้วนเสมอ เพื่อให้ผู้ใช้ ลูกค้า และหน่วยงานกำกับสามารถประเมินความเสี่ยงและติดตามการเปลี่ยนแปลงของโมเดลได้อย่างต่อเนื่อง

การบังคับใช้และบทลงโทษ: การกำกับดูแล ความรับผิดชอบ และกระบวนการตรวจสอบ

การกำกับดูแล: หน่วยงานตรวจสอบและรูปแบบการตรวจสอบ

การบังคับใช้ทะเบียนโมเดล AI จะอยู่ภายใต้การกำกับดูแลร่วมระหว่างหน่วยงานรัฐที่เกี่ยวข้อง เช่น สำนักงานคณะกรรมการข้อมูลข่าวสารดิจิทัลและความปลอดภัย (ตัวอย่างชื่อหน่วยงาน) และคณะทำงานเฉพาะกิจด้านมาตรฐาน AI โดยมีบทบาทแยกหน้าที่ชัดเจน ได้แก่ การรับคำร้องลงทะเบียน การออกมาตรฐานความปลอดภัย การดำเนินการตรวจสอบ และการบังคับใช้บทลงโทษ เพื่อให้เกิดความเชื่อมั่นต่อสาธารณะและผู้ใช้งานภาคธุรกิจ

รูปแบบการตรวจสอบจะประกอบด้วย การตรวจสอบตามแผน (audit) และ การตรวจสอบแบบสุ่ม (spot‑check) โดยคณะกรรมการคาดการณ์ว่าจะดำเนินการตรวจสอบเบื้องต้นกับประมาณ 5–15% ของโมเดลที่ลงทะเบียนในปีแรก และเพิ่มสัดส่วนตามความเสี่ยงของภาคธุรกิจหรือเหตุการณ์ที่พบจริง การตรวจสอบจะครอบคลุมทั้งเอกสารการทดสอบ (test reports), ข้อมูลชุดฝึก (datasets) ที่เกี่ยวข้อง ภาพรวมกระบวนการพัฒนา (development pipeline), การตั้งค่าพารามิเตอร์สำคัญ และล็อกการใช้งาน (usage logs) เพื่อให้สามารถทำการ reproduce ผลการทดสอบบางส่วนได้

วิธีการตรวจสอบเชิงปฏิบัติ

• การขอดูเอกสารและผลการทดสอบ: หน่วยตรวจสอบมีอำนาจขอรายงานการทดสอบเชิงประสิทธิภาพและความปลอดภัย รวมถึงผลการทดสอบความเป็นกลาง (bias audit) และการทดสอบความเสี่ยงเชิงพฤติการณ์ (adversarial / red‑team tests)
• การเข้าถึงข้อมูลเชิงเทคนิค: ในกรณีที่จำเป็น เจ้าของโมเดลต้องเปิดเผยเมตา‑ข้อมูลของโมเดล (model metadata) เช่น ขนาดโมเดล, ระดับการฝึก, มาตรการลดความเสี่ยงที่ใช้ และตัวอย่างอินพุต/เอาต์พุต เพื่อตรวจสอบความสอดคล้องกับที่ยื่นลงทะเบียน
• การตรวจสอบหน้างานและการสุ่มทดสอบการใช้งานจริง: หน่วยงานสามารถเรียกดูระบบการให้บริการจริง ทำการ sampling outputs จากการใช้งานจริง หรือสั่งให้ผู้พัฒนาให้สิทธิ์ทดลองใช้งานภายใต้เงื่อนไขควบคุมเพื่อประเมินความปลอดภัย
• การร้องเรียนจากภายนอก: ระบบจะเปิดช่องรับคำร้องเรียนจากผู้ใช้หรือผู้ได้รับผลกระทบ ซึ่งจะเป็นเหตุให้หน่วยงานดำเนิน spot‑check เร่งด่วน

ระดับบทลงโทษและมาตรการตอบโต้

บทลงโทษถูกออกแบบเป็นลำดับขั้น เพื่อตอบสนองต่อความร้ายแรงและความถี่ของการละเมิด โดยคำนึงถึงผลกระทบต่อประชาชนและเศรษฐกิจ ดังนี้

• คำเตือนเชิงนโยบาย: สำหรับการละเมิดขั้นต้นหรือข้อผิดพลาดที่ไม่มีผลกระทบร้ายแรง หน่วยงานจะออกหนังสือเตือนและกำหนดกรอบเวลาให้แก้ไข
• คำสั่งแก้ไขและการกำกับดูแลชั่วคราว: หากพบช่องโหว่ที่มีความเสี่ยง เช่น ปัญหาเรื่องความเอนเอียงของโมเดลหรือช่องโหว่ด้านความเป็นส่วนตัว หน่วยงานอาจสั่งให้ระงับฟีเจอร์บางรายการหรือบังคับใช้การปรับปรุงระบบภายในระยะเวลา (เช่น 30–90 วัน)
• ค่าปรับทางการเงิน: สำหรับการละเมิดที่มีความร้ายแรงหรือทำซ้ำ เช่น การละเมิดกฎคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลหรือการละเลยมาตรการความปลอดภัย ค่าปรับจะกำหนดเป็นสัดส่วนต่อรายได้จากการให้บริการ หรือเป็นจำนวนเงินตามระดับความเสียหาย (ตัวอย่างเช่นตั้งแต่หลักหมื่นบาทไปจนถึงหลักล้านบาท ขึ้นอยู่กับมาตราที่กฎหมายกำหนด)
• การระงับหรือเพิกถอนการให้บริการ: ในกรณีฉุกเฉินที่มีความเสี่ยงต่อชีวิต ความปลอดภัยสาธารณะ หรือการละเมิดกฎหมายร้ายแรง หน่วยงานสามารถสั่งระงับการให้บริการชั่วคราวหรือเพิกถอนการขึ้นทะเบียนโมเดลจนกว่าจะได้รับการยืนยันการแก้ไข
• การเผยแพร่การดำเนินการ: เพื่อความโปร่งใส รายการบทลงโทษสำคัญจะถูกเผยแพร่ในทะเบียนสาธารณะ เพื่อให้ผู้ใช้และคู่ค้าทราบสถานะความเสี่ยงของผู้ให้บริการ

ตัวอย่างสถานการณ์ที่อาจนำไปสู่บทลงโทษ

• โมเดลสินเชื่อแสดงผลการตัดสินใจที่มี ความเอนเอียงเชิงเพศหรือเชื้อชาติ ทำให้กลุ่มประชากรบางกลุ่มถูกปฏิเสธบริการอย่างไม่เป็นธรรม — อาจมีคำสั่งแก้ไขและการทดสอบซ้ำ พร้อมค่าปรับหากไม่ปฏิบัติตาม
• โมเดลทางการแพทย์ให้คำแนะนำที่ผิดพลาดจนเกิดความเสี่ยงต่อผู้ป่วย — อาจถูกสั่งระงับการให้บริการชั่วคราวและเรียกข้อมูลการทดสอบย้อนหลัง
• การรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคลจากระบบที่ใช้ AI เนื่องจากการจัดการสิทธิ์ที่ไม่เพียงพอ — มีโอกาสได้รับค่าปรับและคำสั่งให้แจ้งผู้ได้รับผลกระทบ รวมถึงตรวจสอบภายนอก
• ผู้พัฒนาไม่ให้ความร่วมมือในการตรวจสอบหรือปฏิเสธการเปิดข้อมูลที่จำเป็น — อาจถูกลงโทษเชิงบริหารและถูกระงับการให้บริการจนกว่าจะให้ความร่วมมือ

กระบวนการอุทธรณ์และการแก้ไขข้อบกพร่อง

ระบบอุทธรณ์ถูกออกแบบให้มีความเป็นธรรมและรวดเร็ว โดยหลักการสำคัญได้แก่ สิทธิในการเข้าถึงข้อมูลการตัดสินใจ และ การเยียวยาเชิงแก้ไข ผู้พัฒนาสามารถยื่นอุทธรณ์ได้ภายในระยะเวลาที่กำหนด (เช่น 30 วัน) นับจากวันที่ได้รับคำสั่งหรือบทลงโทษ ภายในกระบวนการอุทธรณ์จะประกอบด้วย:

• การตรวจสอบภายในโดยผู้เชี่ยวชาญของหน่วยงานกำกับ
• การตั้งคณะกรรมการอิสระหรือผู้ตรวจสอบภายนอกที่ผู้พัฒนามีสิทธิเลือกได้ภายใต้ข้อจำกัด เพื่อให้การพิจารณาเป็นกลาง
• การชะลอการบังคับใช้บทลงโทษบางประเภทได้จนกว่าจะมีคำพิพากษาชัดเจน หากการระงับการให้บริการทำให้เกิดผลกระทบร้ายแรงต่อสาธารณชน หน่วยงานอาจกำหนดมาตรการชั่วคราวเพื่อปกป้องผู้ใช้
• กรอบเวลาการพิจารณาที่ชัดเจน เช่น ภายใน 60–90 วันสำหรับการอุทธรณ์ปกติ โดยต้องแจ้งผลเป็นลายลักษณ์อักษร

เมื่อมีการยอมรับการแก้ไข ข้อกำหนดการเยียวยาจะระบุให้ชัดเจนว่า ต้องทำอะไร เสร็จภายในเมื่อใด และมีมาตรการตรวจสอบภายหลังอย่างไร เช่น ต้องส่งรายงานการทดสอบใหม่ การให้บุคคลที่สามรับรอง (third‑party attestation) หรือการติดตั้งระบบมอนิเตอร์เพื่อรายงานเหตุผิดปกติเป็นระยะเวลา 6–12 เดือน หลังจากผ่านการตรวจสอบยืนยันว่าปัญหาได้รับการแก้ไขแล้ว หน่วยงานจะยกเลิกมาตรการลงโทษที่เป็นการระงับบริการและเผยแพร่ผลการเยียวยาเพื่อความโปร่งใส

โดยสรุป การบังคับใช้จะผสานทั้งการตรวจสอบเชิงเทคนิค นโยบายการลงโทษที่เป็นระดับ และกระบวนการอุทธรณ์/แก้ไขที่เป็นระบบ เพื่อสร้างสมดุลระหว่างความปลอดภัยของสาธารณะและการส่งเสริมนวัตกรรมในภาคธุรกิจ

ผลกระทบต่อผู้พัฒนา อุตสาหกรรม และสตาร์ทอัพ

ผลกระทบต่อผู้พัฒนา อุตสาหกรรม และสตาร์ทอัพ

การบังคับใช้ทะเบียนโมเดล AI และมาตรฐานความปลอดภัยจะสร้างผลกระทบเชิงทั้งบวกและลบต่อผู้พัฒนาและผู้ให้บริการในระบบนิเวศ โดยเฉพาะในแง่ของต้นทุนทรัพยากรที่ต้องลงทุนสำหรับการทดสอบและการจัดทำเอกสาร ในระยะสั้น สตาร์ทอัพขนาดเล็กและทีมพัฒนาภายในองค์กรมักเผชิญกับภาระด้านค่าใช้จ่ายที่ชัดเจน: ค่าใช้จ่ายในการตั้งชุดการทดสอบ (benchmarking) ค่าใช้จ่ายการประเมินความปลอดภัย (security audit) และค่าแรงสำหรับบุคลากรด้านความปลอดภัยและควบคุมคุณภาพ ตัวอย่างเช่น ทีมพัฒนาระดับกลางอาจต้องจัดสรรงบประมาณเพิ่มเติมประมาณ 50,000–500,000 บาท ต่อโครงการสำหรับการทดสอบและจัดทำเอกสารเบื้องต้น ในขณะที่โมเดลขนาดใหญ่หรืองานที่มีความเสี่ยงสูงอาจมีค่าใช้จ่ายมากกว่านั้นหลายเท่าและต้องใช้เวลาการประเมินเป็นเดือน ๆ

ในขณะเดียวกัน มาตรการนี้ก็สร้างโอกาสทางการตลาดและความได้เปรียบเชิงการแข่งขันสำหรับผู้ที่ปรับตัวได้เร็ว ความโปร่งใสในการเปิดผลการทดสอบ จะช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับลูกค้าองค์กรและผู้ใช้ปลายทาง โดยงานวิจัยเชิงอุตสาหกรรมชี้ให้เห็นว่าองค์กรที่สามารถแสดงผลการทดสอบและเอกสารความปลอดภัยได้ชัดเจนมีแนวโน้มจะได้รับโอกาสการจัดซื้อจากหน่วยงานภาครัฐและบริษัทขนาดใหญ่เพิ่มขึ้น — บางแหล่งประเมินว่าการเปิดเผยข้อมูลเช่นนี้อาจเพิ่มโอกาสในการเข้าเป็นผู้จำหน่ายของภาครัฐได้มากกว่า 20–40% เมื่อเทียบกับผู้ที่ยังไม่มีหลักฐานการทดสอบ

ผลกระทบต่อผู้ให้บริการคลาวด์และผู้ให้บริการโมเดลสำเร็จรูป (third-party models) จะมีมิติที่ซับซ้อนมากขึ้น ผู้ให้บริการคลาวด์อาจต้องปรับสัญญาและนโยบายเพื่อลดความเสี่ยงทางกฎหมายและสนับสนุนลูกค้าในการปฏิบัติตามกฎ เช่น การเพิ่มบริการเก็บล็อกและ audit trail, การให้บริการ sandbox สำหรับการทดสอบโมเดล, และการให้เครื่องมือสำหรับจัดการเวอร์ชันของโมเดล นอกจากนี้ ผู้ให้บริการโมเดลสำเร็จรูปจะต้องจัดเตรียมข้อมูล provenance, รายงานการทดสอบ, และเงื่อนไขการใช้งานที่ชัดเจน หากไม่สามารถตอบข้อกำหนดได้ อาจถูกจำกัดการเข้าตลาดในภาคสาธารณะหรือสูญเสียความไว้วางใจของลูกค้าองค์กร

อีกมุมหนึ่งคือผลกระทบต่อสตาร์ทอัพ: สำหรับบางราย ข้อกำหนดการลงทะเบียนอาจเป็นอุปสรรคด้านการเข้าสู่ตลาด (barrier to entry) โดยเฉพาะเมื่อทุนและบุคลากรจำกัด แต่สำหรับสตาร์ทอัพที่สามารถลงทุนในกระบวนการปฏิบัติตามกฎและแสดงผลการทดสอบอย่างชัดเจน จะได้รับ ประโยชน์เชิงการแข่งขัน โดยเฉพาะในตลาดที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและการกำกับดูแล เช่น สุขภาพ การเงิน และภาครัฐ ซึ่งลูกค้าพร้อมจ่ายพรีเมียมสำหรับโซลูชันที่ผ่านมาตรฐาน

เพื่อช่วยลดความเสี่ยงและต้นทุนที่อาจเกิดขึ้น แนะนำแนวปฏิบัติดังนี้:

• จัดทำเช็คลิสต์ความพร้อมทางกฎระเบียบ — ระบุประเภทโมเดลที่ต้องลงทะเบียน ขอบเขตการทดสอบที่กฎหมายกำหนด และเอกสารที่ต้องแนบ เช่น รายงานการทดสอบความถูกต้อง (accuracy), การประเมินความเอนเอียง (bias assessment), และการทดสอบความปลอดภัย (adversarial robustness).
• ปรับกระบวนการ CI/CD — ผนวกขั้นตอนการทดสอบเชิงปฏิบัติ (automated benchmark, regression tests, security scans) เป็นส่วนหนึ่งของ pipeline และกำหนด gating เพื่อป้องกันการปล่อยโมเดลที่ยังไม่ผ่านเกณฑ์สู่สภาพแวดล้อมจริง
• จัดเก็บข้อมูล provenance และ metadata — บันทึกรายละเอียดการฝึกสอน (data sources, preprocessing steps, hyperparameters, code versions) และใช้การลงนามเชิงดิจิทัลหรือ hash-based logging เพื่อยืนยันความถูกต้องของประวัติการพัฒนา
• ออกแบบการทดสอบที่ครอบคลุมและประหยัดทรัพยากร — ใช้การทดสอบชั้นแบบ hierarchical (unit → integration → system) และสร้าง benchmark ชุดย่อยสำหรับการทดสอบเบื้องต้นเพื่อลดค่าใช้จ่าย โดยเก็บการทดสอบเชิงลึกไว้สำหรับชุดที่เข้าระบบจริง
• — หากทรัพยากรภายในจำกัด ให้พิจารณาใช้ผู้เชี่ยวชาญภายนอกสำหรับการ audit และการจัดทำเอกสาร เพื่อเร่งกระบวนการและลดความผิดพลาดที่อาจนำไปสู่ค่าปรับหรือการถูกระงับการใช้งาน

สรุปแล้ว นโยบายทะเบียนโมเดล AI จะบังคับให้ผู้พัฒนาและสตาร์ทอัพต้องลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านการทดสอบและการจัดการข้อมูลมากขึ้น แต่ความโปร่งใสที่ตามมาจะเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์สำหรับการเข้าถึงตลาดที่มีการกำกับดูแลสูง ผู้พัฒนาที่เตรียมตัวด้วยเช็คลิสต์ กระบวนการ CI/CD ที่ปรับแล้ว และระบบบันทึก provenance ที่เชื่อถือได้ จะสามารถเปลี่ยนต้นทุนการปฏิบัติตามกฎให้เป็นโอกาสทางธุรกิจและความได้เปรียบในการแข่งขันได้ในระยะกลางถึงยาว

การเปรียบเทียบกับแนวปฏิบัติระหว่างประเทศและข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

การเปรียบเทียบกับแนวปฏิบัติระหว่างประเทศและข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

กรอบ "ทะเบียนโมเดล AI" ของรัฐบาลไทยที่กำหนดให้ผู้พัฒนาลงทะเบียนและเปิดเผยผลการทดสอบก่อนนำระบบไปใช้จริง มีความสอดคล้องเชิงหลักการกับมาตรการระหว่างประเทศหลายด้าน โดยเฉพาะแนวทางความเสี่ยง (risk‑based approach) ที่เป็นหัวใจสำคัญของ EU AI Act และหลักการความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และความปลอดภัยตามคำแนะนำของ OECD อย่างไรก็ดี มีความแตกต่างที่ชัดเจนในรายละเอียดการบังคับใช้และกระบวนการรับรอง: EU AI Act กำหนดนิยามระบบที่มีความเสี่ยงสูง (high‑risk) พร้อมข้อกำหนดด้านการประเมินความสอดคล้อง (conformity assessment) ก่อนวางตลาด และบทลงโทษทางการเงินกรณีไม่ปฏิบัติตาม (สูงสุดถึง €35 ล้านหรือ 7% ของรายได้ทั่วโลก) ในขณะที่กรอบไทยเน้นการลงทะเบียนและการเปิดเผยผลการทดสอบ ซึ่งยังต้องชี้ชัดระดับความเสี่ยงและกระบวนการตรวจประเมินเชิงมาตรฐานให้เทียบเคียงได้กับการประเมินแบบ EU เพื่อให้เกิดความชัดเจนต่อผู้พัฒนาและผู้ใช้งาน

ในมิติมาตรฐานสากล กลไกของไทยสามารถอ้างอิงแนวปฏิบัติจากชุดมาตรฐาน ISO/IEC ที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น ISO/IEC 42001 (ระบบบริหารจัดการสำหรับ AI) และเอกสารแนะแนวของคณะทำงาน ISO/IEC JTC 1/SC 42 ซึ่งเสนอกรอบสำหรับคำศัพท์ แนวทางบริหารความเสี่ยง และหลักการความน่าเชื่อถือ (trustworthiness) การผนวกมาตรฐานเหล่านี้เข้าเป็นส่วนหนึ่งของข้อกำหนดเชิงเทคนิคจะช่วยให้ผลการทดสอบและรายงานของไทยสามารถเปรียบเทียบและยอมรับได้ในเวทีระหว่างประเทศ อย่างไรก็ตาม ช่องว่างที่ปรากฏคือการกำหนดเกณฑ์การทดสอบที่เป็นมาตรฐานเดียวกัน (harmonized testing metrics), การยอมรับการรับรองจากห้องปฏิบัติการต่างประเทศ (mutual recognition) และการสอดคล้องกับกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ในการเปิดเผยผลการทดสอบที่อาจเกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลจริง

ปัญหาหลักเชิงปฏิบัติที่ควรแก้ไขเพื่อป้องกันผลกระทบต่อนวัตกรรม โดยเฉพาะกลุ่มสตาร์ทอัพและผู้ประกอบการขนาดกลาง‑เล็ก ได้แก่ ต้นทุนการปฏิบัติตาม (ค่าใช้จ่ายในการทดสอบและรับรองที่อาจเป็นภาระหนัก), การเข้าถึงทรัพยากรทางเทคนิค (ห้องปฏิบัติการทดสอบที่มีความสามารถและข้อมูลทดสอบมาตรฐาน), และ ความซับซ้อนของข้อกำหนดเชิงเทคนิค (ที่อาจเกินศักยภาพของทีมพัฒนาขนาดเล็ก) ซึ่งในหลายประเทศการศึกษาพบว่าส่วนหนึ่งของสตาร์ทอัพชะลอการนำเสนอผลิตภัณฑ์สู่ตลาดเมื่อเผชิญต้นทุนการรับรองที่สูงและกระบวนการที่ไม่ชัดเจน

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการปฏิบัติตามและส่งเสริมนวัตกรรม ควรพิจารณาข้อเสนอเชิงนโยบายดังต่อไปนี้:

• ออกแบบข้อกำหนดเชิงความเสี่ยงแบบเป็นขั้นบันได — แยกความเข้มงวดของข้อกำหนดตามระดับความเสี่ยงจริง เช่น มาตรการเต็มรูปแบบสำหรับระบบที่ส่งผลต่อชีวิตและสิทธิประโยชน์ของประชาชน ขณะที่ให้ข้อกำหนดแบบยืดหยุ่นสำหรับโปรเจ็กต์วิจัยหรือสตาร์ทอัพเพื่อไม่เป็นอุปสรรคต่อการทดลองและนวัตกรรม
• สนับสนุนทางการเงินและเทคนิคสำหรับ SMEs/สตาร์ทอัพ — จัดสรรกองทุนอุดหนุน คูปองทดสอบ หรือการยกเว้นค่าธรรมเนียมสำหรับผู้ประกอบการกลุ่มเปราะบาง รวมทั้งให้บริการให้คำปรึกษาด้านการออกแบบการทดสอบและการจัดทำเอกสารความปลอดภัย
• สร้างศูนย์ทดสอบกลางและห้องปฏิบัติการรับรอง (national certification labs) — พัฒนาและรับรองห้องปฏิบัติการระดับชาติร่วมกับภาคเอกชน เพื่อให้บริการทดสอบตามมาตรฐานสากล (รวมถึงชุดข้อมูลทดสอบมาตรฐานและเครื่องมือวัดผล) ซึ่งจะลดต้นทุนต่อหน่วยและเพิ่มความสอดคล้องของผลตรวจ
• ส่งเสริมการยอมรับร่วมกันระหว่างประเทศ — ดำเนินความร่วมมือด้านความเทียบเท่า (mutual recognition agreements) กับสถาบันการรับรองต่างประเทศ และยอมรับการรับรองตามมาตรฐาน ISO/IEC ที่เป็นสากล เพื่อลดซ้ำซ้อนของการทดสอบระหว่างประเทศ
• จัดตั้ง regulatory sandboxes และ phased rollout — เปิดพื้นที่ทดลองภายใต้การกำกับดูแล (sandbox) เพื่อให้ผู้พัฒนาทดสอบระบบในสภาพแวดล้อมจริงพร้อมการชี้แนะจากหน่วยงาน และใช้การเปิดตัวเป็นขั้นตอน (phased implementation) ตามความพร้อมของอุตสาหกรรม
• พัฒนาชุดแนวทางและเครื่องมือปฏิบัติ (practical toolkits) — จัดทำแม่แบบรายงานผลการทดสอบ ตัวชี้วัดความเสี่ยง ตัวอย่างเอกสาร PDPA‑compliant สำหรับการเปิดเผยผล เพื่อช่วยให้ผู้พัฒนาเตรียมเอกสารได้รวดเร็วและสอดคล้องมาตรฐาน
• ลงทุนในกำลังคนและความร่วมมือสาธารณะ‑เอกชน — สนับสนุนการฝึกอบรมผู้ตรวจสอบและวิศวกรด้านความปลอดภัย AI และตั้งคณะทำงานร่วมกับภาคอุตสาหกรรมเพื่ออัปเดตแนวทางเทคนิคอย่างต่อเนื่อง

สรุปแล้ว หากกรอบทะเบียนโมเดลของไทยได้รับการขับเคลื่อนให้สอดคล้องกับมาตรฐานสากล เช่น แนวคิดความเสี่ยงของ EU และมาตรฐาน ISO รวมทั้งผสานมาตรการสนับสนุนทางการเงินและเทคนิคเพื่อบรรเทาภาระของสตาร์ทอัพ จะสามารถสร้างสมดุลระหว่างการคุ้มครองผู้บริโภคและการส่งเสริมนวัตกรรมได้อย่างมีประสิทธิผล ทั้งยังเพิ่มศักยภาพการยอมรับในเวทีระหว่างประเทศและลดแรงเสียดทานทางการค้าเมื่อนำระบบ AI ไทยเข้าสู่ตลาดโลก

บทสรุป

กฎทะเบียนโมเดล AI (2025) ของรัฐบาลไทยกำหนดให้ผู้พัฒนาและผู้ให้บริการ AI ต้องลงทะเบียนโมเดล เปิดเผยผลการทดสอบความปลอดภัยและความเสี่ยงก่อนนำไปใช้จริง ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อยกระดับความปลอดภัย ความโปร่งใส และความรับผิดชอบต่อสาธารณะ ระบุประเภทการทดสอบที่จำเป็น เช่น การทดสอบความลำเอียง (bias testing) ความทนทานต่อการโจมตี (robustness) การประเมินความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัว และเอกสาร provenance ที่แสดงที่มาของข้อมูลและกระบวนการฝึกสอนโมเดล ข้อกฎหมายฉบับนี้จะช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและคดีความ แต่รัฐบาลและภาคเอกชนยังต้องจัดสมดุลระหว่างการกำกับดูแลที่เข้มงวดกับการส่งเสริมนวัตกรรมเพื่อไม่ให้เป็นภาระเกินควรต่อสตาร์ทอัพและการวิจัยเชิงพาณิชย์

มุมมองเชิงปฏิบัติคือต้องเตรียมการล่วงหน้า: ผู้พัฒนาและผู้ให้บริการควรติดตั้งกระบวนการทดสอบมาตรฐาน สร้างและเก็บรักษาเอกสาร provenance อย่างเป็นระบบ และวางแผนการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance roadmap) ทันทีเพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงทางกฎหมายและการสูญเสียทางธุรกิจ ตัวอย่างแนวทางเช่นการออกแบบกระบวนการทดสอบอัตโนมัติ การจัดทำรายงานสรุปผลที่เผยแพร่ได้ และการปรับสัญญากับผู้ใช้ ปัจจุบันคาดว่าในปีแรกจะมีโมเดลจำนวนมากต้องจดทะเบียน ทำให้ผู้เล่นในระบบนิเวศ AI ต้องปรับตัวอย่างรวดเร็ว: บริษัทที่เตรียมมาตรฐานและเอกสารครบถ้วนล่วงหน้าจะได้เปรียบทั้งด้านความเชื่อมั่นของผู้ใช้และความสามารถในการปฏิบัติการภายใต้กรอบกฎหมายใหม่