สมาพันธ์สื่อมวลชนแห่งประเทศไทย

ETDA-เนคเทค สายความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ เปิดเวทีดึงภาคธนาคาร ทดสอบจุดเสี่ยงวAI หาจุดบอด เพื่อวางรากฐาน AI Governance ใช้ได้จริงในระดับประเทศ

สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ศูนย์ธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI Governance Center (AIGC) กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ร่วมกับ ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) ศูนย์ประสานงานด้านความมั่นคงปลอดภัยเทคโนโลยีสารสนเทศภาคการธนาคาร (TB-CERT) และสำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช.) สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) เปิดเวที Red Teaming for Robust and Responsible AI ในสัปดาห์ IGW 2026 (AI Governance Week 2026) ที่โรงแรมแมนดาริน กรุงเทพฯ เมื่อวันที่ 3 กรกฎาคม 2569 เพื่อให้ผู้กำหนดนโยบาย หน่วยงานกำกับดูแล ภาคธนาคาร ภาคเทคโนโลยี และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย AI แลกเปลี่ยนการทดสอบและยกระดับความปลอดภัยของระบบ AI โดยเฉพาะภาคการเงิน บนเวทีแลกเปลี่ยนความรู้ ค้นหาจุดบอดของระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM ที่ใช้ในบริการทางการเงินมากขึ้นและจัดการแข่งขัน Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026 จำลองการทดสอบระบบ AI เพื่อค้นหาความเสี่ยง จุดอ่อน ช่องโหว่ ยกระดับ AI Safety ภาคการเงิน วางรากฐานสู่ AI Governance ที่ใช้งานได้จริงในระดับประเทศ

การแข่งขัน Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026 เป็นการจำลองการทดสอบระบบ AI ในบริบทภาคการธนาคารครั้งแรกของประเทศไทย ค้นหาความเสี่ยงของ AI หลายมิติ ได้แก่ Safety, Security, Privacy, Fairness และ Reliability เพื่อประเมินว่า AI อาจแสดงพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัย เปิดเผยข้อมูลที่ไม่ควรเปิดเผย สร้างผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม หรือให้ข้อมูลที่คลาดเคลื่อน ไม่สม่ำเสมอ อาจกระทบต่อความเชื่อมั่นของผู้ใช้บริการหรือระบบการเงินโดยรวม การแข่งขันฯ โดยทดสอบความเสี่ยงของ AI 2 รูปแบบ ได้แก่ Track A: Banking AI Risk Intelligence ทดสอบ AI ในมุมมองผู้ใช้งานทั่วไปสนทนากับ AI Chatbot ของธนาคารจำลอง เพื่อค้นหาพฤติกรรมที่ขัดต่อหลักจริยธรรมปัญญาประดิษฐ์  Track B: Capture the Flag (CTF) วิเคราะห์ช่องโหว่ทางเทคนิค เพื่อล่อลวงให้ AI เปิดเผยข้อมูลลับ หรือ Flag ที่ระบบพยายามปกป้องไว้  

การเลือกทดสอบ AI Red Team กับธนาคารเป็นจุดเริ่มต้น เพราะเกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญของประชาชน กระทบต่อเศรษฐกิจในวงกว้าง ต้องอาศัยความน่าเชื่อถือสูง การทดสอบ AI เป็นการรวบรวมองค์ความรู้ พัฒนาแนวปฏิบัติ ยกระดับศักยภาพบุคลากรด้าน AI Red Team สร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และภาควิชาการ เพื่อนำไปสู่การพัฒนาแนวทาง เครื่องมือ และมาตรฐานการทดสอบ AI ที่เหมาะสม

 ภายในงานยังมีการเสวนาจากผู้เชี่ยวชาญชั้นนำระดับโลก อาทิ Microsoft, Google, Huawei และ IMDA Singapore มาถอดบทเรียนภาคปฏิบัติในการรับมือกับความเสี่ยงของ AI ตั้งแต่การวาง Guardrails การสร้าง Trustworthy AI ตลอดจนความสำคัญของการทำ LLM Benchmarking เพื่อทดสอบขอบเขตความถูกต้อง ปลอดภัย และเป็นธรรม ก่อนนำไปใช้ในบริการจริง

ดร.ชัยชนะ มิตรพันธ์ ผอ. ETDA กล่าวว่าการกำกับดูแล AI ให้ใช้อย่างมีธรรมาภิบาล หรือ AI Governance ไม่ควรหยุดอยู่ที่การมีนโยบาย หลักการ หรือแนวทางกำกับดูแลด้วยเอกสารเท่านั้น ต้องมีกลไกที่ทดสอบได้ ว่าระบบ AI ที่พัฒนาขึ้นมีความปลอดภัย น่าเชื่อถือ เป็นธรรม รับมือกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นมากน้อยเพียงใด  

ผอ. ETDA กล่าวอีกว่า ตลอดสัปดาห์ที่ผ่านมา AIGW 2026 สะท้อนให้เห็นว่า AI Governance ต้องอาศัยการเชื่อมโยงทั้งนโยบาย มาตรฐาน เครื่องมือ การพัฒนาศักยภาพบุคลากร ความร่วมมือจากทุกภาคส่วน เรากำลังเชื่อมต่อองค์ประกอบสำคัญของ AI Governance คือ กระบวนการทดสอบระบบ AI เชิงรุก เพื่อจำลองสถานการณ์เสี่ยง ค้นหาจุดบอด ความเสี่ยง และช่องโหว่ของระบบ ก่อนนำไปใช้งาน เรียกว่า AI Red Teaming ความท้าทายของ AI คือ Blind Spots หรือ จุดบอดของระบบ ที่องค์กรอาจมองไม่เห็นในการออกแบบ พัฒนา หรือทดสอบเบื้องต้น จนนำไปใช้จริง จุดบอดนี้จะกระทบต่อผู้ใช้บริการ องค์กร และสังคมในวงกว้าง ทั้งด้านความปลอดภัย ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ความเป็นธรรมของผลลัพธ์ ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของคำตอบจาก AI

ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผอ.เนคเทค กล่าวว่า เนคเทคได้พัฒนา 'AI Thailand Benchmark' เป็นแพลตฟอร์มกลางที่แรกของไทย ประเมินประสิทธิภาพและความปลอดภัยของ AI แบบครบมิติ ทั้งข้อมูลเสียง ภาพ และโมเดลภาษา (LLM) ช่วยให้องค์กรมีเครื่องมือตรวจสอบ AI ว่าได้มาตรฐานหรือถูกโจมตีง่ายเพียงใด โดยใช้ชุดข้อมูลลับ (Blind Test) ที่ผู้พัฒนาไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อความโปร่งใสและผลประเมินที่แท้จริง โดยข้อมูลและผลลัพธ์จากการค้นหาช่องโหว่ในการแข่งขัน เนคเทคจะนำไปต่อยอดเป็นชุดข้อมูลประเมินความปลอดภัยของ LLM บน Leaderboard ของประเทศต่อไป  องค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับการแยกแยะข้อมูลความลับ โดยใช้ Local AI ภายในหน่วยงานเพื่อเป็นพื้นที่ปลอดภัย เพื่อป้องกันข้อมูลสำคัญรั่วไหลสู่ระบบ AI เชิงพาณิชย์ภายนอก

ส่วนบทสรุปและความเคลื่อนไหวเพิ่มเติมติดตามได้ที่เพจ ETDA Thailand

#ธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ #AIGovernanceCenter(AIGC)  # IGW2026 #นหาจุดบอดของระบบ AI