ไฮไลท์สำคัญ!! เวที AIGW 2026 บริหารความเสี่ยงของ AI ผ่าน Red Teaming
เวที AIGW 2026 เปิดกลไกการตรวจสอบ ปิดจุดอ่อนพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัยของ AI สร้างความเชื่อถือก่อนใช้งาน
ผู้สื่อข่าวโตโจ้นิวส์รายงานว่า ดีอี–ETDA เปิดสัปดาห์ AI Governance Week 2026 ดันไทยสู่ศูนย์กลาง AI Governance ภูมิภาค เชื่อมหลักการสากล สู่การใช้งานจริงผ่าน AIGPC–EIA Playbook–AI Red Teaming
เมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในภาคการเงินการธนาคารมากขึ้น โจทย์สำคัญจึงไม่ใช่แค่ “จะใช้ AI ได้อย่างไร” แต่คือ “จะทดสอบ กำกับดูแล และบริหารความเสี่ยงของ AI อย่างไร ก่อนนำไปใช้จริง” ผ่าน Red Teaming
ไฮไลท์สำคัญจาก Session
“Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026”
โดย ดร.ชัยชนะ มิตรพันธ์ ผู้อำนวยการ ETDA
ในงาน AI Governance Week 2026 (AIGW 2026)
30 มิ.ย. 69 | AI Red Team Challenge & EIA Playbook and Toolkits
การแข่งขัน Red Teaming คืออะไร?
เป็นการจำลองมุมมองของผู้ที่ต้องการใช้ระบบในทางที่ไม่พึงประสงค์ เพื่อค้นหาช่องโหว่และพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัยของ AI ก่อนระบบจะถูกนำไปใช้จริง ปัจจุบันได้รับการยอมรับในระดับนานาชาติว่าเป็นกลไกสำคัญในการประเมินความเสี่ยงและจริยธรรมของระบบ AI จนถูกผนวกเข้าเป็นส่วนหนึ่งของกรอบการกำกับดูแล AI ขององค์กรชั้นนำทั่วโลก
ดร.ชัยชนะ ชวนมองว่า เมื่อ AI โดยเฉพาะ Large Language Models หรือ LLMs เริ่มเข้าไปเกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญ การให้บริการลูกค้า การประเมินความเสี่ยง และความเชื่อมั่นของระบบการเงิน ความผิดพลาดของ AI จึงไม่ใช่เพียงปัญหาทางเทคนิค แต่เป็นประเด็นด้านความรับผิดชอบ การตรวจสอบ การคุ้มครองผู้ใช้บริการ และความเสี่ยงขององค์กร
สำหรับ ETDA แล้ว AI Governance ไม่ควรหยุดอยู่ที่หลักการ นโยบาย หรือแนวปฏิบัติบนเอกสาร แต่ต้องบูรณาการแนวทางที่จำเป็น โดย Red Teaming จึงเป็นเสมือนการแปลงหลักการไปสู่การทดสอบจริง ในบริบทขององค์กรและอุตสาหกรรม
นี่คือที่มาของ Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026 การแข่งขันที่ถูกออกแบบขึ้นเพื่อเปลี่ยนการประเมินความเสี่ยงของ AI จาก “ทฤษฎี” ไปสู่ “การปฏิบัติจริง” ผ่านการทดสอบระบบ AI ด้วยสถานการณ์ที่ใกล้เคียงกับการใช้งานจริง โดย Use case ในครั้งนี้ คือ ภาคการเงินการธนาคาร
Red Teaming ไม่ใช่เพียงการตรวจสอบว่า AI ให้คำตอบถูกต้องหรือไม่ แต่คือการทดสอบว่า AI จะตอบสนองอย่างไรเมื่อเผชิญกับสถานการณ์ที่ท้าทาย เช่น Prompt Injection การชี้นำผิด การเปิดเผยข้อมูลที่ไม่ควรเปิดเผย หรือการให้คำตอบที่อาจสร้างความเสี่ยงต่อผู้ใช้บริการและองค์กร
การค้นพบจุดอ่อนตั้งแต่เนิ่น ๆ ช่วยให้องค์กรสามารถออกแบบมาตรการป้องกัน วาง guardrails และจัดการความเสี่ยงได้ก่อนที่ปัญหาจะเกิดขึ้นจริงในโลกการใช้งาน
เวทีนี้ยังสะท้อนว่า การสร้างความเชื่อมั่นต่อ AI ในภาคการเงินไม่สามารถเกิดขึ้นได้จากหน่วยงานใดหน่วยงานหนึ่งเพียงลำพัง แต่ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างหน่วยงานกำกับดูแล ภาคอุตสาหกรรม ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคนิค ผู้พัฒนา และผู้ใช้งาน
บทสรุปจาก Session นี้คือ
AI Governance ในทางปฏิบัติไม่ใช่การประกาศว่า AI ปลอดภัย แต่คือการทดสอบ AI ท้าทาย AI เข้าใจข้อจำกัดของ AI และเรียนรู้จากความเสี่ยงจริง เพื่อสร้างกลไกกำกับดูแลที่องค์กรสามารถนำไปใช้ได้จริง
นี่คือก้าวสำคัญของการสร้างระบบนิเวศ AI Governance ของไทย ที่เชื่อมโยงการพัฒนาเทคโนโลยี การนำไปใช้จริง การทดสอบระบบ การบริหารความเสี่ยง และความรับผิดชอบของทุกฝ่ายเข้าด้วยกัน
ติดตามไฮไลท์และความเคลื่อนไหวเพิ่มเติมจาก AI Governance Week 2026 (AIGW 2026) ได้ที่ ETDA Thailand
#เพื่อไม่พลาดข่าวสารดีๆ อย่าลืมกดติดตามพวกเรา TOJO NEWS