​หลายคนคิดว่า AI คือ “เทพเจ้า” ที่ตอบได้ทุกเรื่องและทำได้ทุกอย่าง แต่ในความเป็นจริง AI ก็มี “ส้นเท้าอาคิลลิส” (จุดอ่อนที่อันตราย) ของมันอยู่ครับ หากเราใช้แบบไม่ระวัง งานที่คิดว่าจะเสร็จไว อาจกลายเป็นงานที่ต้องตามแก้จนเหนื่อยกว่าเดิม

​วันนี้เราจะมาเจาะลึก 5 จุดอ่อนที่ AI มักพลาดบ่อยๆ และ “ยาแก้” ที่คุณต้องรู้ครับ!

​1. การคำนวณตัวเลขและตรรกะคณิตศาสตร์ (Math & Logic)

​ปัญหา: แม้จะเป็นคอมพิวเตอร์ แต่ AI (โดยเฉพาะกลุ่ม LLM อย่าง ChatGPT) ไม่ได้คำนวณด้วยเครื่องคิดเลข แต่มันใช้การ “เดาคำถัดไป” บางครั้งมันจึงบวกเลขง่ายๆ ผิด หรือทำโจทย์ตรรกะซับซ้อนไม่ได้

• ​วิธีแก้: * สั่งให้ AI “เขียน Python Code เพื่อคำนวณ” แทนการให้มันคิดในใจ
  • ​ใช้คำสั่ง “Let’s think step by step” (ค่อยๆ คิดทีละขั้นตอน) จะช่วยให้มันทำโจทย์ตรรกะได้แม่นยำขึ้นมาก

​2. ข้อมูลที่เป็น “ปัจจุบัน” (Real-time Information)

​ปัญหา: AI มีสิ่งที่เรียกว่า “Knowledge Cutoff” หรือวันหยุดอัปเดตข้อมูล ถ้าคุณถามเรื่องที่เพิ่งเกิดขึ้นเมื่อเช้า หรือราคาน้ำมันวันนี้ AI รุ่นเก่าอาจจะตอบไม่ได้หรือมั่วข้อมูลมาให้

• ​วิธีแก้: * เลือกใช้ AI ที่มีฟีเจอร์ “Browse with Bing” หรือ “Search” (เช่น Gemini, Perplexity หรือ ChatGPT Plus)
  • ​หากต้องทำงานกับข้อมูลใหม่ล่าสุด ให้ก๊อปปี้เนื้อหาข่าวนั้นใส่ลงไปในแชทแล้วค่อยสั่งให้มันวิเคราะห์

​3. “นิ้วเกิน หน้าเบี้ยว” ในงานศิลปะ (Visual Glitches)

​ปัญหา: AI สร้างภาพมักจะมีปัญหากับโครงสร้างร่างกายมนุษย์ เช่น นิ้วมือมี 6 นิ้ว, ฟันเยอะเกินไป หรือตัวอักษรในภาพสะกดผิดๆ ถูกๆ

• ​วิธีแก้: * ใช้ “Negative Prompt” (คำสั่งห้าม) เช่น –no deformed hands, extra fingers
  • ​ใช้ฟีเจอร์ “Inpainting” (การระบายแก้ไขเฉพาะจุด) เพื่อสั่งให้ AI เจนเฉพาะส่วนมือใหม่โดยไม่ต้องเปลี่ยนทั้งรูป

​4. ความเข้าใจ “บริบทไทย” และ “มุกตลก” (Culture & Nuance)

​ปัญหา: AI ส่วนใหญ่ถูกฝึกด้วยข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก บางครั้งมันจึงไม่เข้าใจมุกตลกเฉพาะทางของคนไทย, คำสแลงวัยรุ่น หรือวัฒนธรรมบางอย่างที่ละเอียดอ่อน ทำให้คำตอบออกมาดู “แข็ง” หรือ “แปลก”

• ​วิธีแก้: * ให้ Context (บริบท) เยอะๆ เช่น “จงเขียนแคปชั่นแบบวัยรุ่นไทยคุยกัน ใช้ภาษาที่เป็นกันเอง ไม่เป็นทางการ” * ให้ตัวอย่าง (Few-shot Prompting) ใส่ประโยคตัวอย่างที่เราชอบให้มันดูก่อน 2-3 ประโยค

​5. อาการ “มั่นใจในสิ่งที่ผิด” (Overconfidence)

​ปัญหา: AI จะตอบด้วยน้ำเสียงที่มั่นใจมากเสมอ แม้ว่าข้อมูลนั้นจะผิดแบบกู่ไม่กลับก็ตาม ทำให้ผู้ใช้ที่ไม่ได้เช็คข้อมูลหลงเชื่อได้ง่าย

• ​วิธีแก้: * ตั้งสมมติฐานไว้ก่อนว่า “AI อาจจะมั่ว” * ใช้คำสั่ง “Check your own work” สั่งให้มันตรวจทานคำตอบของตัวเองอีกครั้งก่อนส่งงานให้เรา

​💡 สรุปเทคนิค “คุมบังเหียน AI”

​จุดอ่อนของ AI ส่วนใหญ่แก้ได้ด้วยการ “ระบุคำสั่งให้ชัดเจน (Specific Prompting)” และการ “ตรวจสอบซ้ำ (Human-in-the-loop)” อย่าปล่อยให้ AI ทำงานอัตโนมัติ 100% โดยไม่มีคนคุม เพราะ AI เป็น “ผู้ช่วยที่ดี” แต่ยังเป็น “เจ้านายที่แย่” ครับ