Siriraj Research Week 2025: Generative AI ช่วยทำวิจัยได้อย่างไร

ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและเป็นที่สนใจอย่างมากในวงการวิจัยและการศึกษา การนำ Generative AI มาใช้เพื่อช่วยในการทำวิจัยจึงกลายเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้ามได้ บทความนี้จะพาท่านผู้อ่านไปทำความเข้าใจถึงบทบาทและศักยภาพของ Generative AI ในการสนับสนุนงานวิจัยอย่างลึกซึ้ง โดยสรุปจากการบรรยายของผู้เชี่ยวชาญจากมหาวิทยาลัยมหิดล ที่มุ่งเน้นการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวิจัย รวมถึงแนวทางการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่ปลอดภัยและเหมาะสมกับบริบทของประเทศไทย

บทนำ: Generative AI กับการเปลี่ยนแปลงในวงการวิจัย

Generative AI หรือ AI ที่สามารถสร้างเนื้อหาใหม่ ๆ ได้เอง ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือเสียง กำลังกลายเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้นักวิจัยสามารถทำงานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะในแวดวงการแพทย์และสุขภาพที่ต้องการความแม่นยำและรวดเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูล

ในมหาวิทยาลัยมหิดล มีนโยบายเปิดให้บุคลากรและนักศึกษากว่า 5 หมื่นคนได้ใช้ฟังก์ชัน AI ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยไม่เสียค่าใช้จ่าย เพื่อส่งเสริมการใช้เทคโนโลยีนี้ในงานวิจัยและการศึกษาอย่างกว้างขวาง นโยบายนี้สะท้อนถึงความตั้งใจที่จะทำให้ AI เป็นเครื่องมือที่เข้าถึงง่ายและสร้างผลกระทบเชิงบวกต่อเศรษฐกิจและสังคมของประเทศไทย

ศักยภาพของ Generative AI ในการทำวิจัย

1. การวิเคราะห์และสรุปข้อมูลจำนวนมาก

หนึ่งในความท้าทายของงานวิจัยคือการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาล Generative AI สามารถช่วยในการสรุปเนื้อหาจากบทความวิชาการที่ซับซ้อน หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ตัวอย่างเช่น AI สามารถอ่านและสรุปบทความวิจัยหลายพันหน้าในเวลาไม่กี่นาที ซึ่งช่วยลดระยะเวลาที่นักวิจัยต้องใช้ในการศึกษาวรรณกรรมและค้นหาช่องว่างของความรู้

2. การช่วยเขียนและปรับปรุงเอกสารวิจัย

AI สามารถช่วยในการเขียนร่างเอกสารวิจัย ปรับปรุงภาษาให้เหมาะสมและสละสลวย รวมถึงช่วยสร้างกราฟหรือรูปภาพประกอบที่ช่วยให้เข้าใจเนื้อหาได้ดีขึ้น โดยที่นักวิจัยไม่จำเป็นต้องมีทักษะในการเขียนโปรแกรมหรือออกแบบกราฟิกอย่างละเอียด

3. การออกแบบงานวิจัยและกำหนดขนาดตัวอย่าง

AI ยังสามารถช่วยในการวางแผนการทำวิจัย เช่น การตั้งคำถามวิจัย การกำหนดวัตถุประสงค์หลักและรอง การเลือกกลุ่มประชากร และการคำนวณขนาดตัวอย่างที่เหมาะสม โดยอาศัยข้อมูลจากงานวิจัยก่อนหน้าและเกณฑ์ทางสถิติที่เหมาะสม ทำให้นักวิจัยสามารถวางแผนงานได้อย่างมีระบบและรวดเร็ว

4. การประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก

ในขั้นตอนการวิเคราะห์ข้อมูล AI สามารถช่วยคำนวณและตีความผลลัพธ์จากข้อมูลจริง รวมถึงการเปรียบเทียบกลุ่มตัวอย่างและการตรวจสอบสมมติฐานทางสถิติได้อย่างถูกต้องและรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยโควิด-19 เพื่อประเมินผลของการรักษาและการลดอัตราการแอดมิท

แนวทางการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและเหมาะสมกับบริบทประเทศไทย

1. การควบคุมข้อมูลและความเป็นส่วนตัว

หนึ่งในประเด็นสำคัญที่ผู้พัฒนา AI ต้องให้ความสำคัญคือการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลและป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล โดยเฉพาะข้อมูลสุขภาพที่มีความละเอียดอ่อน มหาวิทยาลัยมหิดลได้ดำเนินการพัฒนาแพลตฟอร์ม AI ที่สามารถทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ภายในมหาวิทยาลัยเอง เพื่อให้ข้อมูลวิจัยและข้อมูลส่วนตัวของผู้ป่วยไม่ถูกส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก

2. การใช้โมเดล AI แบบ Pre-trained และการปรับแต่งเฉพาะ

แทนที่จะสร้างโมเดล AI ขึ้นมาใหม่ทั้งหมด มหาวิทยาลัยเลือกใช้โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาก่อน (pre-trained models) และปรับแต่งเพิ่มเติมด้วยข้อมูลเฉพาะของตนเอง เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเหมาะสมกับงานวิจัยในบริบทของไทย นอกจากนี้ยังช่วยลดต้นทุนและเวลาในการพัฒนาโมเดล

3. การใช้เทคโนโลยีแรปเปอร์ (Wrapper) เพื่อเชื่อมต่อข้อมูลภายใน

เทคนิคการใช้ระบบแรปเปอร์ช่วยให้ AI สามารถเข้าถึงข้อมูลจากฐานข้อมูล เอกสาร หรือความรู้ภายในองค์กรได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ โดย AI จะดึงข้อมูลที่จำเป็นมาใช้ในการตอบคำถามหรือวิเคราะห์โดยไม่จำเป็นต้องเปิดเผยข้อมูลทั้งหมดสู่ภายนอก

4. การสร้างแพลตฟอร์ม AI ภายในมหาวิทยาลัย

มหาวิทยาลัยมหิดลได้พัฒนาแพลตฟอร์ม AI ที่รองรับการใช้งานของบุคลากรและนักศึกษา โดยมีโมเดลหลายรูปแบบ เช่น ChatGPT, Google Bard และโมเดลอื่น ๆ ที่สามารถใช้ได้ฟรีหรือแบบเสียค่าใช้จ่าย ซึ่งแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเทคโนโลยี AI ได้อย่างสะดวกและปลอดภัย

เครื่องมือและฟีเจอร์ AI ที่สนับสนุนการวิจัย

1. AI สำหรับการค้นคว้าและรีวิววรรณกรรม

เครื่องมือเช่น Semantic Scholar และ Litmaps ช่วยให้นักวิจัยสามารถค้นหาและจัดการกับวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อวิจัยได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังสามารถถามคำถามและพูดคุยเพื่อเจาะลึกประเด็นที่สนใจในบทความได้

2. AI สำหรับการสรุปและถอดความการประชุม

เทคโนโลยี AI ในการถอดเสียงและสรุปเนื้อหาการประชุม เช่น Notion AI หรือ Otter.ai ช่วยลดเวลาการจดบันทึกและเพิ่มประสิทธิภาพในการติดตามข้อมูลสำคัญจากการประชุมหรือสัมมนา

3. AI สำหรับการเขียนโปรแกรมและสร้างสคริปต์

AI เช่น ChatGPT และ GitHub Copilot สามารถช่วยนักวิจัยในการเขียนโค้ดและสคริปต์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ลดข้อผิดพลาดและเร่งกระบวนการพัฒนาโปรแกรม

4. AI สำหรับการสร้างภาพและกราฟิก

ด้วย AI Generative เช่น DALL·E หรือ Midjourney นักวิจัยสามารถสร้างภาพประกอบที่อธิบายเนื้อหาได้ดียิ่งขึ้น ช่วยเพิ่มความเข้าใจและความน่าสนใจให้กับงานวิจัย

การใช้ Generative AI ในงานวิจัย: กระบวนการและตัวอย่าง

1. การตั้งคำถามและกำหนดวัตถุประสงค์

การทำงานวิจัยด้วย AI เริ่มต้นจากการตั้งคำถามวิจัยที่ชัดเจน เช่น สนใจศึกษาผลของยาใหม่ หรือวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง จากนั้น AI จะช่วยทบทวนวรรณกรรมและช่วยสร้างแผนการวิจัยโดยอัตโนมัติ

2. การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

AI สามารถช่วยรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลสาธารณะ งานวิจัยก่อนหน้า หรือข้อมูลภายในองค์กร จากนั้นใช้โมเดล AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก เช่น การคำนวณขนาดตัวอย่าง การเปรียบเทียบกลุ่มตัวอย่าง และการวิเคราะห์ผลลัพธ์

3. การเขียนและตรวจสอบเอกสารวิจัย

AI ช่วยเขียนร่างบทความวิจัย ปรับปรุงภาษา และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล รวมถึงช่วยตรวจสอบว่าเนื้อหานั้นมีการใช้ AI ในการสร้างหรือไม่ เพื่อความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของงานวิจัย

4. การสื่อสารและเผยแพร่งานวิจัย

AI ยังช่วยในการสร้างสื่อเผยแพร่ เช่น สร้างสไลด์สรุปงานวิจัย หรือสร้างวิดีโอสั้นอธิบายเนื้อหา ช่วยให้งานวิจัยเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้ง่ายและรวดเร็วขึ้น

ข้อควรระวังและข้อจำกัดของการใช้ AI ในงานวิจัย

1. ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล

แม้ AI จะสามารถช่วยวิเคราะห์และสรุปข้อมูลได้รวดเร็ว แต่ก็ยังขึ้นอยู่กับคุณภาพและความครบถ้วนของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน หากข้อมูลมีข้อผิดพลาดหรือไม่ครบถ้วน AI อาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้องหรือคลาดเคลื่อนได้ นักวิจัยจึงต้องเป็นผู้ตรวจสอบและประเมินผลลัพธ์จาก AI อย่างรอบคอบ

2. ความโปร่งใสและการตรวจสอบ AI

โมเดล AI ส่วนใหญ่มักถูกมองว่าเป็น "กล่องดำ" ที่ไม่สามารถตรวจสอบวิธีคิดหรือกระบวนการตัดสินใจภายในได้อย่างชัดเจน ซึ่งอาจทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของคำตอบที่ได้

3. การป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลส่วนบุคคล

การใช้ AI ที่เชื่อมต่อกับข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลสำคัญจำเป็นต้องมีมาตรการป้องกันอย่างเข้มงวด เพื่อไม่ให้ข้อมูลรั่วไหลหรือถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด

4. การควบคุมการใช้งาน AI อย่างเหมาะสม

เนื่องจาก AI เป็นเครื่องมือที่เข้าถึงง่ายและบางครั้งอาจถูกใช้ในทางที่ผิด การกำหนดนโยบายและแนวปฏิบัติในการใช้งาน AI อย่างเหมาะสมจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อป้องกันการใช้งานที่ไม่ถูกต้องและส่งเสริมการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ

อนาคตของ Generative AI ในงานวิจัยและการศึกษา

Generative AI กำลังจะเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานวิจัยและการศึกษาอย่างลึกซึ้ง ไม่ใช่เพียงแค่ช่วยเขียนหรือสรุปข้อมูลเท่านั้น แต่ยังเปลี่ยนวิธีคิด การวางแผน และกระบวนการทำงานวิจัยให้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในอนาคต การขอทุนวิจัยอาจไม่จำเป็นต้องเขียนหัวข้อเป็นรายปีอีกต่อไป แต่สามารถทำได้แบบเรียลไทม์ผ่านระบบ AI ที่ช่วยประเมินและวางแผนอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ AI ยังสามารถเป็นผู้ช่วยที่เชี่ยวชาญในแต่ละสาขาวิชา ช่วยตอบคำถามและให้คำแนะนำที่แม่นยำตลอด 24 ชั่วโมง

มหาวิทยาลัยมหิดลได้วางแผนพัฒนา AI ต่อเนื่องเพื่อให้เกิดความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือสูงสุด โดยมีการพัฒนาแพลตฟอร์มและโมเดล AI ที่สามารถใช้งานได้อย่างปลอดภัยภายในมหาวิทยาลัย และวางแผนที่จะเปิดให้ใช้งานอย่างเป็นทางการในอนาคตอันใกล้

บทสรุป

Generative AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับวงการวิจัยและการศึกษาในยุคดิจิทัล ช่วยให้การทำวิจัยมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดระยะเวลาในการค้นคว้าวิจัย และช่วยสร้างผลงานที่มีคุณภาพสูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด อย่างไรก็ตาม การใช้ AI ต้องมีการควบคุมและตรวจสอบอย่างเข้มงวดเพื่อป้องกันความผิดพลาดและรักษาความปลอดภัยของข้อมูล

มหาวิทยาลัยมหิดลเป็นตัวอย่างที่ดีในการนำ AI มาใช้สนับสนุนงานวิจัย ด้วยนโยบายการเปิดให้ใช้ AI ฟรีและการพัฒนาแพลตฟอร์ม AI ภายในที่ปลอดภัยและเหมาะสมกับบริบทของประเทศไทย ซึ่งจะช่วยผลักดันให้ประเทศไทยก้าวสู่ศูนย์กลางการวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยี AI ในภูมิภาค

สุดท้ายนี้ การพัฒนาและใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพและรับผิดชอบจะเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างสรรค์นวัตกรรมและความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ที่ยั่งยืนในอนาคต