วันที่ 3 กรกฎาคม 2569 ณ โรงแรมแมนดาริน กรุงเทพฯ – สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ หรือ ETDA กระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม ภายใต้การดำเนินงานของศูนย์ธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI Governance Center (AIGC) จับมือ สำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) โดย ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค) ศูนย์ประสานงานด้านความมั่นคงปลอดภัยเทคโนโลยีสารสนเทศภาคการธนาคาร (TB-CERT) และสำนักงานคณะกรรมการการรักษาความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์แห่งชาติ (สกมช.) เปิดเวที Red Teaming for Robust and Responsible AI กิจกรรมสำคัญในวันสุดท้ายของสัปดาห์ AIGW 2026 (AI Governance Week 2026) เพื่อเปิดพื้นที่ให้ผู้กำหนดนโยบาย หน่วยงานกำกับดูแล ภาคธนาคาร ภาคเทคโนโลยี และผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย AI ร่วมแลกเปลี่ยนแนวทางการทดสอบและยกระดับความปลอดภัยของระบบ AI โดยเฉพาะในภาคการเงิน ซึ่งเป็นหนึ่งในระบบสำคัญที่เกี่ยวข้องกับประชาชนและเศรษฐกิจของประเทศ ผ่านเวทีแลกเปลี่ยนความรู้ ตั้งแต่การค้นหา “จุดบอด” ของระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM ที่เริ่มถูกนำมาใช้ในบริการทางการเงินมากขึ้น พร้อมจัดการแข่งขัน Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026 จำลองการทดสอบระบบ AI เพื่อค้นหาความเสี่ยง จุดอ่อน และช่องโหว่ ยกระดับ AI Safety ภาคการเงิน วางรากฐานสู่ AI Governance ที่ใช้งานได้จริงในระดับประเทศ

ดร.ชัยชนะ มิตรพันธ์ ผู้อำนวยการ ETDA กล่าวว่า ”วันนี้ AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่กำลังเข้าไปอยู่ในกระบวนการสำคัญของหลายภาคส่วน ทั้งการให้บริการประชาชน การวิเคราะห์ข้อมูล การสนับสนุนการตัดสินใจ และบริการทางการเงิน ซึ่งล้วนเกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญ สิทธิของประชาชน และความเชื่อมั่นของสังคมโดยตรง ดังนั้น การกำกับดูแล AI ให้เกิดการใช้อย่างมีธรรมาภิบาล หรือ AI Governance จึงไม่อาจหยุดอยู่ที่การมีนโยบาย หลักการ หรือแนวทางกำกับดูแลในเชิงเอกสารเท่านั้น แต่ต้องมีกลไกที่ช่วยทดสอบได้จริง ว่าระบบ AI ที่ถูกพัฒนาขึ้นมีความปลอดภัย น่าเชื่อถือ เป็นธรรม และสามารถรับมือกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้มากน้อยเพียงใด” 

ดร.ชัยชนะ กล่าวต่อไปว่า ตลอดช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา AIGW 2026 ได้สะท้อนให้เห็นว่า AI Governance ไม่ได้อาศัยเพียงกลไกด้านใดด้านหนึ่ง หากแต่ต้องอาศัยการเชื่อมโยงทั้งนโยบาย มาตรฐาน เครื่องมือ การพัฒนาศักยภาพบุคลากร และความร่วมมือจากทุกภาคส่วน และในวันนี้เรากำลังเชื่อมต่ออีกหนึ่งองค์ประกอบสำคัญของ AI Governance นั่นคือ กระบวนการทดสอบระบบ AI เชิงรุก เพื่อจำลองสถานการณ์เสี่ยง ค้นหาจุดบอด ความเสี่ยง และช่องโหว่ของระบบ ก่อนนำ AI ไปใช้งานจริง หรือที่เรียกว่า AI Red Teaming ด้วยหนึ่งในความท้าทายสำคัญของ AI คือ “Blind Spots” หรือ จุดบอดของระบบที่องค์กรอาจยังมองไม่เห็นในช่วงของการออกแบบ พัฒนา หรือทดสอบเบื้องต้น แต่เมื่อ AI ถูกนำไปใช้งานจริง จุดบอดเหล่านี้อาจนำไปสู่ผลกระทบต่อผู้ใช้บริการ องค์กร และสังคมในวงกว้าง ไม่ว่าจะเป็นความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของระบบ ความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ความเป็นธรรมของผลลัพธ์ ตลอดจนความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของคำตอบจาก AI

ด้าน ดร.ศวิต กาสุริยะ รองผู้อำนวยการเนคเทค สวทช. กล่าวว่า ”ปัจจุบันพฤติกรรมการใช้งาน AI ของคนในสังคมเปลี่ยนไป จากในอดีตที่เคยไม่เชื่อมั่นในการทำงานของ AI ทั้งในชีวิตประจำวันและการทำงาน กลับกลายมั่นใจและเชื่อใจว่า AI ได้ให้คำตอบหรือข้อมูลที่เชื่อถือและพร้อมใช้งานได้ทันที โดยไม่ตรวจสอบแหล่งอ้างอิงที่น่าเชื่อได้ ทั้งที่ความจริง AI มีโอกาสให้ข้อมูลคลาดเคลื่อนหรือจินตนาการคำตอบเองได้ เนคเทคจึงมุ่งเน้นสร้างความตระหนักรู้ ควบคู่กับการพัฒนาแพลตฟอร์ม ’AI Thailand Benchmark’ ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มกลางที่แรกของไทยที่ประเมินประสิทธิภาพและความปลอดภัยของ AI แบบครบมิติ ทั้งข้อมูลเสียง ภาพ และโมเดลภาษา (LLM) แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้องค์กรมีเครื่องมือตรวจสอบ AI ว่าได้มาตรฐานหรือถูกโจมตีง่ายเพียงใด โดยใช้ชุดข้อมูลลับ (Blind Test) ที่ผู้พัฒนาไม่เคยเห็นมาก่อน เพื่อความโปร่งใสและผลประเมินที่แท้จริง” 

ดร.ศวิต ระบุเพิ่มเติมว่า ”สำหรับข้อมูลและผลลัพธ์จากการค้นหาช่องโหว่ในการแข่งขันวันนี้ เนคเทคสวทช. เตรียมนำไปต่อยอดเป็นชุดข้อมูลประเมินความปลอดภัยของ LLM บน Leaderboard ของประเทศต่อไป  นอกจากนี้องค์กรควรให้ความสำคัญกับการแยกแยะข้อมูลความลับ โดยอาจพิจารณาใช้ Local AI ภายในหน่วยงานเพื่อสร้างเป็นพื้นที่ปลอดภัย (Safe Zone) เพื่อป้องกันข้อมูลสำคัญรั่วไหลสู่ระบบ AI เชิงพาณิชย์ภายนอก” 
ไฮไลต์เด่นของกิจกรรมวันนี้ คือ การแข่งขัน Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026 เพื่อจำลองการทดสอบระบบ AI ในบริบทภาคการธนาคารครั้งแรกของประเทศไทย มุ่งค้นหาความเสี่ยงของ AI ในหลายมิติสำคัญ ได้แก่ Safety Security Privacy Fairness และ Reliability เพื่อประเมินว่า AI อาจแสดงพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัย เปิดเผยข้อมูลที่ไม่ควรเปิดเผย สร้างผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม หรือให้ข้อมูลที่คลาดเคลื่อน ไม่สม่ำเสมอ และอาจกระทบต่อความเชื่อมั่นของผู้ใช้บริการหรือระบบการเงินโดยรวม การแข่งขันฯ ถูกออกแบบมาเพื่อทดสอบความเสี่ยงของ AI ใน 2 รูปแบบ ได้แก่ Track A: Banking AI Risk Intelligence เน้นการทดสอบ AI ในมุมมองของผู้ใช้งานทั่วไป ผ่านการสนทนากับ AI Chatbot ของธนาคารจำลอง เพื่อค้นหาพฤติกรรมที่ขัดต่อหลักจริยธรรมปัญญาประดิษฐ์ และ Track B: Capture the Flag (CTF) เน้นการวิเคราะห์ช่องโหว่ทางเทคนิค เพื่อล่อลวงให้ AI เปิดเผยข้อมูลลับ หรือ Flag ที่ระบบพยายามปกป้องไว้  
“การเลือกภาคการธนาคารมาเป็นจุดเริ่มต้นของการทดสอบ AI Red Team ในครั้งนี้ มีความสำคัญอย่างยิ่ง เพราะเป็นภาคส่วนที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำคัญของประชาชน มีผลกระทบต่อเศรษฐกิจในวงกว้าง และต้องอาศัยความน่าเชื่อถือสูง การทดสอบ AI ในบริบทนี้จึงไม่ใช่เพียงการแข่งขันเพื่อค้นหาผู้ชนะ แต่เป็นการรวบรวมองค์ความรู้ พัฒนาแนวปฏิบัติ ยกระดับศักยภาพบุคลากรด้าน AI Red Team และสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และภาควิชาการ เพื่อนำไปสู่การพัฒนาแนวทาง เครื่องมือ และมาตรฐานการทดสอบ AI ที่เหมาะสมต่อไป” 
นอกจากการแข่งขันแล้ว ภายในงานยังมีการเสวนาจากผู้เชี่ยวชาญชั้นนำระดับโลก อาทิ Microsoft Google Huawei และ IMDA Singapore มาร่วมถอดบทเรียนภาคปฏิบัติในการรับมือกับความเสี่ยงของ AI ตั้งแต่การวาง Guardrails การสร้าง Trustworthy AI ตลอดจนความสำคัญของการทำ LLM Benchmarking เพื่อทดสอบขอบเขตความถูกต้อง ปลอดภัย และเป็นธรรม ก่อนนำไปใช้ในบริการจริง 
ก่อนปิดท้ายวัน ด้วยการมอบรางวัล AI Red Teaming Awards Ceremony ให้แก่ทีมผู้ชนะจากการแข่งขัน Thailand Banking AI Red Team Challenge 2026 ที่สามารถค้นหาความเสี่ยง จุดอ่อน และช่องโหว่ของระบบ AI ได้โดดเด่นที่สุด โดยผลลัพธ์จากการแข่งขันจะเป็นข้อมูลสำคัญสำหรับการพัฒนา Benchmark แนวทางการประเมินความเสี่ยง และมาตรฐานการทดสอบ AI ที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้จริงในภาคการเงิน และต่อยอดสู่ภาคส่วนอื่นในอนาคต