Inclusive AI คืออะไร และเราจะสร้างมันอย่างไรในบริบทไทย

เมื่อ AI ไม่ได้แค่เก่ง แต่ต้องเข้าใจความหลากหลายของมนุษย์

ในยุคที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน — ตั้งแต่ระบบแนะนำบนแพลตฟอร์มต่าง ๆ ไปจนถึงผู้ช่วยอัจฉริยะที่พูดกับเราได้ คำถามสำคัญคือ AI เหล่านี้ “เข้าใจ” เราจริงหรือไม่?

โดยเฉพาะเมื่อ “เรา” ไม่ได้หมายถึงคนกลุ่มเดียว แต่คือคนที่หลากหลาย ทั้งในด้านภาษา ความสามารถทางกาย ความเชื่อ และอัตลักษณ์ นี่คือจุดเริ่มต้นของแนวคิด “Inclusive AI” ปัญญาประดิษฐ์ที่ไม่ทิ้งใครไว้ข้างหลัง

Inclusive AI คืออะไร?

Inclusive AI คือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาโดยยึดหลักความเข้าใจใน “ความหลากหลายของมนุษย์” ไม่ว่าจะเป็นด้านร่างกาย ภาษา วัฒนธรรม หรืออัตลักษณ์ทางเพศและสังคม มันไม่ใช่แค่เรื่องของความสามารถเชิงเทคนิค แต่เป็นการตั้งต้นจากคำถามว่า “ใครมีสิทธิ์เข้าถึงระบบนี้” และ “ระบบนี้เข้าใจคนที่แตกต่างจากพิมพ์นิยมแค่ไหน”

AI ที่เป็น Inclusive จะต้องเข้าถึงได้ง่าย โดยไม่มีอุปสรรคจากเทคโนโลยีหรือรูปแบบการใช้งานที่ซับซ้อนเกินไปสำหรับผู้ใช้งานบางกลุ่ม โดยเฉพาะกลุ่มที่มักถูกระบบทั่วไปมองข้าม เช่น คนพิการ หรือผู้ที่ไม่ใช้ภาษาแบบเป็นทางการ นอกจากนี้ ยังต้องปลอดจากอคติที่ฝังอยู่ในชุดข้อมูลเดิม ๆ ซึ่งมักเกิดจากการฝึกโมเดลบนกลุ่มตัวอย่างที่จำกัดและไม่ครอบคลุมความจริงของสังคม

ที่สำคัญ Inclusive AI ต้องถูกพัฒนาภายใต้กรอบจริยธรรมที่ชัดเจน ไม่ใช่แค่การใช้เทคโนโลยีให้เร็วหรือแม่นยำที่สุด แต่ต้องคำนึงถึงสิทธิของผู้มีส่วนร่วม ความโปร่งใสในการเก็บและใช้ข้อมูล และการคืนคุณค่ากลับสู่ชุมชนที่เป็นเจ้าของข้อมูลนั้นอย่างเป็นธรรม

ในบริบทไทย เราจะสร้าง Inclusive AI อย่างไร?

บริบทของประเทศไทยมีความเฉพาะตัวสูง เช่น

• •  ภาษาไทยมีหลายระดับภาษา, สำเนียง, และสำนวนที่หลากหลาย
• •  คนพิการจำนวนมากยังเข้าไม่ถึงเทคโนโลยี หรือถูกมองว่าเป็น “กลุ่มพิเศษ” ที่ระบบไม่ต้องรองรับ
• • หลายระบบยังออกแบบบนพื้นฐานของ “คนทั่วไป” โดยไม่ตั้งคำถามว่าใครคือคนทั่วไปกันแน่

การสร้าง Inclusive AI ในบริบทแบบนี้ จึงต้องใช้แนวทางที่มากกว่าแค่เทคโนโลยี

แล้วในบริบทของ Vulcan เราสร้างมันอย่างไร?

ในครึ่งปีที่ผ่านมา ทีม Science ได้ทดลองและพัฒนา ระบบ Chat Intelligence ที่มีเป้าหมายชัดเจน คือ “ให้ AI ช่วยลดความผิดพลาดในการส่งต่อเรื่อง และเพิ่มความเร็วในการบริการ” โดยเน้นให้ระบบเข้าใจคำถามที่ไม่ตรงตามพิมพ์นิยม เช่น

• • ผู้ใช้ที่ถามแบบไม่เป็นประโยค เช่น “ค่าขนส่งเท่าไหร่” → “ขนส่ง?”
• • คำสะกดผิด, พิมพ์แชทลวก ๆ → ระบบต้องเข้าใจและตอบกลับได้

ความท้าทายของการสร้าง AI ที่เข้าใจคนไทยจริง ๆ

1. ภาษาไทยไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับ AI ไทยไม่มีการเว้นวรรคระหว่างคำ ไม่มีการผันคำนำหน้า/หลังที่ชัดเจน และสำเนียงหลากหลาย ทีมจึงต้องทดลองหลายวิธีในการจับใจความและจัดหมวดข้อความให้แม่นยำ

2. ผู้ใช้งานไม่เหมือนกันทุกคน ผู้ใช้บางคนพูดรวบรัด บางคนใช้คำเฉพาะกลุ่ม หรือแม้แต่คนพิการบางกลุ่มที่พิมพ์ไม่ถนัด ระบบต้องไม่เด้ง error หรือไม่เข้าใจทันทีที่เจอความต่าง

3. AI ที่เข้าใจ = AI ที่ฝึกกับเสียงของผู้ใช้จริง ทีมเลือกออกแบบบนฐาน “ทดลองก่อน แล้วค่อยขยาย” แทนที่จะพัฒนาแบบทฤษฎีเพียงอย่างเดียว

จากระบบแชท → สู่ระบบที่เข้าใจมนุษย์

เป้าหมายของไตรมาสถัดไปของทีม Science คือการ “รีบทำของให้เสร็จ” แต่ในความหมายลึกกว่านั้นคือ: การส่งมอบระบบที่ช่วยทีมบริการให้ทำงานได้ดีขึ้น ช่วยผู้ใช้งานเข้าถึงได้ไวขึ้น และช่วยลดภาระในการแก้ไขปัญหาซ้ำซ้อน

เพราะ AI ที่เข้าใจความซับซ้อนของมนุษย์ ไม่ใช่เรื่องหรูหรา แต่มันคือพื้นฐานของระบบที่เข้าถึงได้จริง หากคุณอยู่ในสายงาน AI, UX หรือ Operation อย่าลืมว่า “Inclusive AI” ไม่ได้เริ่มจากโมเดลที่ซับซ้อน แต่มาจากการฟังคนที่ระบบมักมองข้ามและนั่นคือสิ่งที่ทีม Science ของ Vulcan ทำอยู่ทุกวันอย่างเงียบ ๆ แต่ไม่ธรรมดา