จับปรากฏการณ์ “AI” ติดอาวุธคนข่าว เตือนสื่อฯ-สังคม ยังต้องตรวจสอบ ประมวลผลถูกต้องหรือไม่

สัมมนา “ยุทธศาสตร์อนาคตสารสารฯ” ครั้งที่ 18 จับปรากฏการณ์ “AI” ติดอาวุธคนข่าว ลดขั้นตอนทำงาน เตือนสื่อฯ-สังคม ยังต้องตรวจสอบข้อมูล AI ประมวลผลถูกต้องหรือไม่

วันที่ 31 ม.ค. 2567 ที่ห้อง Auditorium ชั้น 16 อาคาร CP All Academy สถาบันการจัดการปัญญาภิวัฒน์ สมาคมนักข่าวนักหนังสือพิมพ์แห่งประเทศไทย ร่วมกับกองทุนพัฒนาสื่อปลอดภัยและสร้างสรรค์คณะนิเทศศาสตร์ สถาบันการจัดการปัญญาภิวัฒน์ และภาควิชาวารสารสนเทศ คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ร่วมจัดสัมมนายุทธศาสตร์เพื่ออนาคตวารสารศาสตร์ ครั้งที่ 18 หัวข้อ “แนวโน้มใหม่และเทคนิคในโลกคอนเทนต์ - New Trend New Tech in Content Industries”

สำหรับวิทยากรผู้บรรยาย ประกอบด้วย 1.นายชัชวาล สังคีตตระการ นักวิจัยกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช. 2.ผศ.ดร.สกุลศรี ศรีสารคาม คณะนิเทศศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และ 3.นายจุมพล ลิขิตวงศ์ Strategic Planning Associate Director, MBCS Thailand

AI พัฒนาดีขึ้นเรื่อยๆ 

เริ่มที่นายชัชวาล กล่าวว่า ที่ผ่านมาได้ทำงานด้าน AI มาโดยตรง ซึ่งทุกวันนี้ทุกคนตื่นตัวเรื่อง AI ค่อนข้างมาก แต่เมื่อผู้คนเข้าถึง AI มากขึ้น และมีคำถามว่า AI จะเข้ามามีบทบาทอย่างไร ทำให้เนคเทคต้องสร้างความเข้าใจและความตระหนักรู้ให้ผู้คน ในยุคที่มักพูดกันว่า “AI First” แต่เนคเทคต้องสร้างความเข้าใจและให้ตระหนักว่า ทุกคนต้องมอง AI อย่างไร ส่วนที่ผ่านมาเนคเทคจะเป็นหนึ่งคณะทำงานเรื่อง “ยุทธศาสตร์ด้าน AI” ของประเทศที่ต้องมี 5 ด้าน 1.การเตรียมความพร้อม 2.องค์ความรู้ด้านเอไอจากทุกฝ่าย 3.บุคลากรด้าน AI ซึ่งทุกหน่วยงานต้องการคนกลุ่มนี้ 4.เทคโนโลยีที่เป็นของเราเอง และ 5.จะประยุกต์ใช้งานอย่างไร เพราะ AI จะเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้นกว่าเดิม

นายชัชวาล กล่าวต่อว่า ส่วนเบื้องหลังความเก่งของ Generative AI หรือ ChatGPT ก็มีมานานแล้ว แต่จะทำอย่างไรเพื่อให้ AI เข้าใจความหมายของภาษามนุษย์ จากเดิมที่คุยไม่ค่อยรู้เรื่อง แต่หลังๆ มีพัฒนาการเข้าใจโครงสร้างของภาษาที่ดีกว่าเดิม เช่น การใช้ Google Translate ที่ตอนนี้ถือว่าแปลภาษาได้ดีขึ้นเรื่อยๆ ดังนั้นการที่เราทำให้ AI เก่ง หรือการทำให้ ChatGPT มีฐานข้อมูลภาษาไทย เป็นสิ่งที่ต้องลงทุนมหาศาล แต่เราอาจใช้โมเดลเล็กลงได้จากความร่วมมือระหว่างหน่วยงาน ซึ่งมีความเป็นไปได้

ต้องตรวจสอบข้อมูล AI

นายชัชวาล กล่าวอีกว่า ในเรื่องการทำให้ AI เขียนข่าว ก็เหมือนคนๆหนึ่งที่มีสไตล์การเขียนข่าว แต่เราต้องให้ AI เรียนรู้โครงสร้างภาษาทั้งจากวิธีคิด ข้อมูล หรือความเข้าใจ แต่ที่ผ่านมาเนคเทคยังระวังการนำ AI ไปใช้ เพราะมีความสุ่มเสี่ยงมากมาย หากใช้ AI โดยไม่รู้ตัว เพราะ AI จะไปทิศทางไหนก็อยู่ที่ข้อมูลนำไปให้ AI ประมวลผล เพราะยุคนี้ถือว่าแพลตฟอร์มต่างๆในออนไลน์มีข้อมูลอยู่มหาศาล ซึ่งส่วนใหญ่มาจากมีความคิดเห็นของมนุษย์เต็มไปหมด เมื่อ AI เรียนรู้ข้อมูลเหล่านี้ ก็ตั้งคำถามว่าสิ่งที่ AI ประมวลผลมาเป็นเรื่องจริงหรือไม่

“คอนเทนต์ในอินเตอร์จะน่าเชื่อถือแค่ไหน เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าข้อมูลเหล่านี้เป็นสิ่งที่จากคนไม่ประสงค์ดีสร้างหลักฐานนี้ขึ้นมา จนมีคนไปเชื่อว่าเป็นข้อมูลจริงๆ ทำให้เรื่องนี้เป็นสิ่งที่ท้าทายทุกคนที่ต้องมาตั้งคำถามว่า สิ่งที่เราเห็นเป็นเรื่องจริงหรือไม่”นายชัชวาล ระบุ

การใช้ AI กับสื่อต่างประเทศ

ขณะที่ผศ.ดร.สกุลศรี กล่าวว่า เทคโนโลยี AI ในต่างประเทศเป็นเรื่องที่ตื่นตัวมาแล้วเป็น 10 ปี ที่ผ่านมาสำนักข่าวทั่วโลกนำมาใช้พัฒนาประสิทธิภาพการทำงานตั้งแต่การหาข้อมูล การหาประเด็น การทำข่าวให้อัตโนมัติโดยเขียนจากโรบอต เช่น การรายงานผลข่าวกีฬา หรือข่าวท้องถิ่น โดยมีนักข่าวมาช่วยมาเติมมิติของแต่ละข่าว โดยมีเทรนด์ว่าแต่ละสำนักข่าวได้ใช้ AI มากขึ้น เพื่อให้มีความคล่องตัวและลดทอนเวลา เพื่อให้นักข่าวนำเวลาไปใช้กับงานด้านอื่น

“สำนักข่าวหลายๆแห่งในต่างประเทศมี “แล็บ” ในองค์กรของตัวเอง เพื่อจะทดสอบเทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อให้การทำงานมีประสิทธิภาพ โดยใช้ AI เข้ามาช่วยงานในหลายกระบวนการ มีการนำมาทดสอบ ฝึกฝนคนในองค์กร และมีไกด์ไลน์ของนักข่าว รวมถึงยังปรับกระบวนการให้ AI มาแทนคน เพื่อย้ายคนไปทำงานด้านอื่นที่เป็นเรื่องเฉพาะของคนที่ต้องทำ ส่วนสื่อไทยหากจะไปทำแล็บคงคิดว่าทำไม่ไหว แต่ถ้ามีการจับมือระหว่างองค์กรการศึกษา องค์กรวิจัย หรือองค์กรสื่อ ก็จะเป็นการร่วมมือทั้งการศึกษา งานวิจัย หรือสิ่งที่องค์กรสื่อสามารถนำไปใช้ได้”ผศ.ดร.สกุลศรี

ผศ.ดร.สกุลศรี กล่าวต่อว่า สำหรับเรื่อง AI จะใช้นวัตกรรมนี้เข้ามาช่วยเพื่อสร้างเนื้อหาแตกต่างจากคนอื่นอย่างไร ถึงแม้จะทำคอนเทนต์เดียวกัน หรือใช้ AI เพื่อทำให้การทำงานกระชับขึ้น โดยใช้กำลังคนน้อยลงและผลิตเนื้อหาได้มากขึ้น ยกตัวอย่างกรณีเว็ปไซต์ Bleacher Repor ในประเทศเยอรมนี เป็นเว็บไซต์ที่เน้นวัฒนธรรมการกีฬาและการกีฬา ก็นำ AI มาตัดไฮไลท์กีฬาแทนคน ส่วนรายได้รวมขององค์กรพบว่า จะโตขึ้นกว่า 50% จากปีก่อนด้วยกลยุทธ์เนื้อหาที่มีเฉพาะ การพัฒนาแพลตฟอร์มของตัวเอง การขยายรูปแบบการหารายได้จากความชำนาญและฐานผู้ติดตาม ทำให้มีเงินเข้ามาลงทุนกับการพัฒนาเนื้อหา ลงทุนกับข่าวกีฬาเชิงลึก และลงทุนกับการทำงานของนักข่าวมากขึ้น

“บางสิ่งที่ AI ทำได้ก็ควรให้ทำเรื่องรูทีนแทน โดยให้คนไปทำงานด้านอื่น เพื่อให้การทำงานในองค์กรกระชับขึ้น แต่ขั้นตอนสุดท้ายของงานจะต้องเป็นของมนุษย์ เพื่อให้มีความถูกต้องในรายละเอียดทั้งหมด”ผศ.ดร.สกุลศรี กล่าว

“บรรณาธิกรข่าว” ยังสำคัญ

ผศ.ดร.สกุลศรี กล่าวอีกว่า ขณะที่เรื่องการตรวจสอบ AI ยังเป็นเรื่องสำคัญ เพราะ AI ไม่ได้เข้าใจบริบทบางอย่าง คนทำงานต้องไปเติมบริบทหรือเรียกว่า “ข้อมูลเบื้องหลัง” ด้วยตัวเอง เพราะเราจะไม่รู้ว่าสิ่งที่ AI ทำมานั้นถูกหรือผิด ซึ่งการตรวจสอบที่ดีที่สุดคือต้องตรวจสอบบริบททุกอย่าง โดยนำเสนอเรื่องราวนั้นมากกว่า 1 มุมมอง ที่สำคัญในองค์กรสื่อยังมีกระบวนการที่เรียกว่า “บรรณาธิกรข่าว” ดังนั้นในส่วนนี้ยังเป็นขั้นตอนสำคัญในการตรวจสอบความถูกต้อง

ผศ.ดร.สกุลศรี กล่าวว่า โดยเฉพาะเรื่องลิขสิทธิ์ เราจะรู้ได้อย่างไรว่าภาพหรือข้อมูลที่ AI ประมวลเข้ามาจะมีลิขสิทธิ์หรือไม่ ตอนนี้เราไม่ได้เล่นกันด้วยความเร็ว เพราะไม่มีวันจะสู้ AI ได้ แต่สื่อควรใช้ความถูกต้องและต่อยอดข้อมูลให้ได้ ส่วนเรื่อง Deepfake จะเข้ามาแน่นอน ก็ขอให้ทุกคนอย่าเพิ่งเชื่อ ขอให้ “เอ๊ะ” เสมอว่า ต้องไปค้นข้อมูล และต้องตรวจสอบว่าเป็นความจริงหรือไม่

AI ช่วยวิเคราะห์คอนเทนต์

ด้านนายจุมพล กล่าวว่า สำหรับ AI ถือว่าเข้าได้เข้ามาดิสรัปชันโดยตรง ปัจจุบันเป็นการแข่งขันเรื่องทรัพยากร เวลา และความแตกต่าง ที่ผ่านมาคนข่าวหรือคนทำคอนเทนต์มักจะเจอเรื่องคนขาด เจอเรื่องระบบเวลา และคุณภาพของงาน แต่หากนำ AI มาใช้ก็คิดว่า สังคมจะมองได้ว่า AI มาช่วยเรื่องวิเคราะห์ข้อมูล และช่วยตอบโจทย์คนรับสารได้ตรงเวลา เช่น แผ่นดินไหวญี่ปุ่นก็มี AI เป็นตัวจับ และส่งข้อความแจ้งเตือนไปถึงคนเหล่านี้โดยที่นักข่าวไม่ต้องจับอะไรเลย

นายจุมพล กล่าวต่อว่า ปัจจุบันมีการตรวจสอบกันพบว่าเราเลื่อนจอเพื่อดูคอนเทนต์ใช้เวลาเฉลี่ย 1.6 วินาทีถือว่าสั้นมาก เพราะหากเป็นเรื่องที่คนไม่สนใจก็ผ่านไปเลย แต่เมื่อ AI เข้ามาใช้ก็จะช่วยเสนอคอนเทนต์ในสิ่งที่ผู้ใช้งานต้องการมากขึ้น อย่างสำนักข่าว Reuters ร่วมมือกับ Google พัฒนาระบบ Fact-checkin กับความถูกต้องของข้อมูล ซึ่งระบบนี้สามารถช่วยลดต้นทุนการจ้างนักข่าว ส่วนสำนักข่าว The New York Times ก็ร่วมมือกับ IBM Watson พัฒนาระบบที่เลือกสรรโฆษณาที่เหมาะสมกับความสนใจของผู้ชม หรือบริษัท NewSGred ให้บริการวิเคราะห์ข้อมูลข่าวสารที่ซับซ้อนและยากต่อการเข้าใจ

นายจุมพล กล่าวอีกว่า เครื่องมือ Al รูปแบบต่างๆ ที่สามารถนำมาใช้ในกระบวนการการทำข่าวมีหลายประเภท เช่น 1.Natural Language Processing เป็น AI ที่ช่วยในการวิเคราะห์และประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งสามารถนำมาใช้ในกระบวนการทำข่าวได้หลากหลาย เช่น การวิเคราะห์เนื้อหาข่าวเพื่อระบุประเด็นสำคัญ การแปลภาษา หรือการเขียนข่าวอัตโนมัติ

2.Machine Learning เป็น Al ที่ช่วยเรียนรู้และปรับปรุงประสิทธิภาพจากข้อมูล ซึ่งสามารถนำมาใช้ในกระบวนการทำข่าวได้ เช่น การกรองข่าวปลอม การติดตามความเคลื่อนไหวของข่าวสาร หรือการสร้างคอนเทนต์ข่าวรูปแบบใหม่ๆ

3.Computer Vision เป็น AI ที่ช่วยในการวิเคราะห์และประมวลผลภาพ ซึ่งสามารถนำมาใช้ในกระบวนการทำข่าวได้ เช่น การระบุใบหน้า การจดจำวัตถุ หรือการแปลภาษาผ่านภาพ

มนุษย์ต้องกรองไม้สุดท้าย

นายจุมพล กล่าวต่อว่า แต่ Al อาจไม่สามารถเข้าใจบริบทข้อมูลข่าวสารได้อย่างลึกซึ้งเทียบเท่ามนุษย์ ซึ่งอาจนำไปสู่ความเข้าใจผิดหรือนำเสนอข่าวที่บิดเบือนได้ หรือตอนนี้ AI ก็ยังไม่สามารถสร้างเนื้อหาข่าวที่สร้างสรรค์หรือมีเสน่ห์ดึงดูดใจเทียบเท่ากับมนุษย์ ดังนั้น คนข่าวจึงต้องทำงานร่วมกับ AI อย่างรอบคอบและระมัดระวัง และควรตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลที่ AI ได้ประมวลผลไว้อย่างละเอีอดรอบคอบ และคิดว่าเรื่อง AI ต้องทำให้มนุษย์เป็นผู้คัดกรองไม้สุดท้ายเสมอ

“มีประโยคที่บอกว่า วันนี้ AI มาดิสรัปฯ แต่ผมคิดว่าไม่ใช่ 100 เปอร์เซ็นต์อาจเป็นแค่ส่วนหนึ่ง แต่ AI ไม่มาแทนคนข่าว แต่ทำให้คนข่าวหรือสื่อจะทำงานได้ประสิทธิภาพมากขึ้น ก็เป็นประโยคที่ Google Bard บอกเรามา ก็ขอให้คิดว่าจริงอย่างที่ Google Bard บอกเราหรือไม่”นายจุมพล กล่าว

นายจุมพล กล่าวด้วยว่า ที่ผ่านมาในแพลตฟอร์ม X มีการตรวจสอบว่า ข้อมูลนั้นถูกต้องหรือไม่ ก็เห็นว่า เป็นสิ่งที่โซเชียลมีเดียทุกช่องทางควรจะมี เพราะต้องระวังไว้เสอมว่า สิ่งที่ทำโดย AI จะแยกแยะไม่ออกมาสิ่งไหนเป็นเรื่องจริง ถึงแม้อีกด้านการใช้ AI อาจเป็นการเสพติดความสบายเพราะคิดว่า AI ทำถูกต้องทุกอย่าง แต่ถึง AI จะช่วยเรื่องของเวลา แต่เรื่องความถูกต้องเป็นสิ่งที่ AI ยังไม่ได้เรียนรู้ทั้งหมด เมื่อเทียบกับสิ่งที่มนุษย์รีเช็คข้อมูลด้วยตัวเองว่าถูกต้องหรือไม่