ยิ่ง AI ทำงานเก่งขึ้น ทำไม "คน" ยิ่งต้องตรวจงานให้เป็น?

งานวิจัยด้าน Human Factors (Parasuraman & Manzey, 2010, Human Factors 52(3), 381–410) พบว่า เมื่อเราพึ่งพาระบบอัตโนมัติมากเกินไป มนุษย์อาจ ลดการตรวจสอบลงโดยไม่รู้ตัว

AI ที่ทำงานได้ดี 99 ครั้ง อาจทำให้เราพลาดการตรวจครั้งที่ 100

ตัวอย่างที่เห็นได้ในงานจริง

รายงานที่ AI สร้างขึ้นอาจดูเรียบร้อยและน่าเชื่อถือ แต่ในตารางอาจมีตัวเลขที่ผิดปกติแฝงอยู่ เช่น ต้นทุนที่ต่างจากข้อมูลจริงมาก ซึ่งจะถูกมองข้ามได้ง่ายถ้าเราเชื่อผลลัพธ์โดยไม่ตรวจ

4 ขั้นตอนที่ควรมีในงานที่ใช้ AI

• 1. SOURCE — ตรวจสอบแหล่งข้อมูลว่าครบและเป็นปัจจุบัน
• 2. AI OUTPUT — ให้ AI สร้าง วิเคราะห์ หรือทำงานที่ทำซ้ำได้
• 3. RISK CHECK — กำหนดเงื่อนไขว่าอะไรถือว่าผิดปกติและต้องหยุด
• 4. HUMAN APPROVAL — ให้คนเป็นผู้ตรวจสอบและอนุมัติในงานที่มีผลต่อเงิน ลูกค้า และการตัดสินใจ

การตรวจงานของ AI เป็นทักษะที่ต้องฝึก เราจึงบรรจุการวางจุดตรวจ (Human Checkpoint) ไว้ในทุกหลักสูตรของ DGT Future Academy