081-327-8551 จ.–ศ. 09:00–18:00 น. info@yodthiptham.com
โลโก้ยอดทิพย์ธรรม ยอดทิพย์ธรรม Yod Thip Tham Law

ใช้ข้อมูลลูกค้าฝึกโมเดล AI ได้หรือไม่ ต้องแยกวัตถุประสงค์อย่างไร

นักวิเคราะห์ข้อมูลและฝ่ายกฎหมายตรวจชุดข้อมูลก่อนใช้ฝึกโมเดล AI พร้อมข้อความ ข้อมูลลูกค้า ใช้ฝึก AI ได้ไหม?

สรุปประเด็นสำคัญ

ข้อมูลที่เก็บเพื่อให้บริการไม่ได้กลายเป็นข้อมูลสำหรับฝึกโมเดลได้ทุกกรณี ต้องตรวจวัตถุประสงค์เดิม ฐานกฎหมายและประเภทข้อมูล รวมบทบาทของผู้พัฒนา การแทนชื่อด้วยรหัสหรือแปลงเป็นเวกเตอร์ไม่ทำให้ข้อมูลพ้น PDPA โดยอัตโนมัติ

สำหรับประเด็น “ใช้ข้อมูลลูกค้าฝึกโมเดล” ต้องเริ่มจากข้อเท็จจริงของงานที่จะทำ บทความนี้อธิบายเงื่อนไขที่ทำให้คำตอบต่างกัน พร้อมวิธีตัดสินใจและหลักฐานที่ควรเตรียมก่อนเกิดข้อร้องเรียน

สถานการณ์แบบใดให้คำตอบต่างกัน

ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นกรณีสมมติเพื่ออธิบายหลัก ไม่ใช่การเปิดเผยข้อมูลลูกความหรือคำพิพากษา

  • ใช้ประวัติร้องเรียนฝึกโมเดลตอบลูกค้า ต้องประเมินรายละเอียดบุคคลอื่นที่อยู่ในข้อความด้วย
  • นำเอกสารเข้าแหล่งค้นคืนเพื่อให้ AI อ้างตอบ แม้ไม่ได้ปรับน้ำหนักโมเดลก็ยังมีการประมวลผลและเปิดเผย
  • สร้างข้อมูลสมมติหรือข้อมูลที่ไม่อาจระบุตัวได้จริง อาจลดภาระข้อมูลส่วนบุคคล แต่ต้องพิสูจน์การไม่เชื่อมกลับตามบริบท

ควรตัดสินใจตามลำดับใด

แยกว่าจะฝึก ปรับแต่งโมเดล ทำฐานค้นคืน หรือเรียกใช้งาน จากนั้นระบุข้อมูลที่จำเป็นและทางเลือกที่ลดข้อมูล ตรวจฐานและวัตถุประสงค์ใหม่ก่อนส่งข้อมูลจริง พร้อมประเมินว่าจะทำตามคำขอแก้หรือลบได้อย่างไร

ใช้ข้อมูลลูกค้าฝึกโมเดลต้องแยกงานใดบ้าง

ฝึกกับค้นคืนต่างกันแต่ต้องกำกับทั้งคู่

ข้อมูลฝึกอาจส่งผลต่อน้ำหนักโมเดล ส่วนฐานค้นคืนเก็บเอกสารหรือเวกเตอร์ให้ระบบดึงมาใช้ ทั้งสองแบบต้องตรวจสิทธิการเข้าถึงและความเสี่ยงเผยข้อมูลเกินกลุ่ม

ฐานกฎหมายต้องตรงผู้ใช้ข้อมูล

ถ้าผู้ขายใช้ข้อมูลเพื่อพัฒนาโมเดลของตน ต้องประเมินบทบาทและฐานของกิจกรรมนั้น ไม่ซ่อนการใช้ต่อไว้ใต้คำสั่งประมวลผลแทนบริษัท

ลดโอกาสจำและเผยข้อมูล

ตัดข้อมูลเกินจำเป็น แยกชุดทดสอบ จำกัดผลลัพธ์และทดสอบการดึงข้อมูลที่ไม่ควรปรากฏ มาตรการเทคนิคต้องมีผลทดสอบรองรับ ไม่รับรองเพียงเพราะระบบปิด

วางสิทธิและทางเลิกก่อนเริ่ม

ระบุสำเนา ชุดฝึก ฐานค้นคืนและโมเดลที่เกี่ยวข้อง ถ้าลบรายบุคคลจากโมเดลไม่ได้ ต้องประเมินข้อจำกัดและทางเลือกตั้งแต่ก่อนอนุมัติโครงการ

ฐานกฎหมายและขอบเขตที่ต้องแยก

มาตรา 21 ผูกการใช้กับวัตถุประสงค์ที่แจ้งและข้อยกเว้นตามกฎหมาย มาตรา 22 จำกัดความจำเป็น มาตรา 24 และ 26 ใช้กับฐานข้อมูลทั่วไปและอ่อนไหว มาตรา 33 เกี่ยวกับสิทธิลบตามเงื่อนไข ไม่ควรอ้างว่าความยากทางเทคนิคยกเว้นหน้าที่ทุกกรณี

อ่านตัวบท พระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 ประกอบการพิจารณาหน้าที่ของแต่ละฝ่าย

เลนส์ทนายยอดทิพย์ธรรม: ถ้าพลาดแล้วเรื่องไปทางใด

การฝึกโดยไม่มีฐานหรือใช้เกินวัตถุประสงค์อาจมีปัญหาแม้ไม่มีข้อมูลรั่วสาธารณะ หากโมเดลแสดงข้อมูลบุคคลกลับออกมา ต้องตรวจความถูกต้อง การเปิดเผย และหน้าที่รับมือเหตุแยกกัน

เมื่อได้รับหนังสือหรือข้อเรียกร้อง ให้ตรวจผู้ส่ง ประเด็นที่ถามและกำหนดตอบจากเอกสารจริง รักษาข้อมูลต้นฉบับที่เกี่ยวข้อง พร้อมแยกข้อเท็จจริงที่ยืนยันได้ออกจากประเด็นที่ยังสอบสวน การแก้ปัญหาปัจจุบันควรทำควบคู่กับการเตรียมชี้แจง โดยไม่แก้บันทึกเก่าให้คลาดจากเหตุการณ์

หลักฐานที่ต้องเก็บและวิธีจัดให้ใช้ได้จริง

  • ทะเบียนชุดข้อมูล แหล่งที่มาและสิทธิที่อนุญาต
  • บันทึกวัตถุประสงค์และฐานกฎหมายรายกิจกรรม
  • เวอร์ชันข้อมูลและโมเดลพร้อมผลทดสอบการเผยข้อมูล
  • วิธีค้น แก้ ลบ และข้อจำกัดที่ผู้อนุมัติรับทราบ

จุดที่ควรตรวจเพิ่มคือทะเบียนชุดข้อมูล แหล่งที่มาและสิทธิที่อนุญาต เอกสารนี้ตอบได้เฉพาะข้อเท็จจริงที่มีการตรวจและรับรองไว้ หากอีกฝ่ายโต้แย้งว่างานจริงต่างจากเอกสาร ให้ใช้ข้อมูลจากระบบและผู้ปฏิบัติงานตรวจเทียบ ไม่สรุปว่ามีเอกสารแล้วจึงถูกต้องทุกขั้นตอน กรณีที่หลักฐานขัดกัน ควรเก็บทั้งสองชุดไว้พร้อมบันทึกเหตุที่ตรวจพบ เพื่อให้ผู้รับผิดชอบประเมินอย่างครบถ้วนและไม่ตัดข้อมูลที่เสียเปรียบออกจากแฟ้ม

ให้เจ้าของงานระบุผู้จัดทำ ผู้ตรวจรับ วันที่และเวอร์ชัน เก็บต้นฉบับในพื้นที่ที่จำกัดสิทธิตามหน้าที่ ส่วนสำเนาสำหรับตรวจควรปกปิดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ระยะเก็บต้องสัมพันธ์กับวัตถุประสงค์ หน้าที่ตามกฎหมายและสิทธิเรียกร้องที่เกี่ยวข้อง หากมีข้อพิพาทให้ประเมินการพักทำลายเฉพาะข้อมูลที่จำเป็น พร้อมกำหนดผู้ทบทวน ไม่เก็บทุกอย่างตลอดไป

นำไปใช้กับทีมงานอย่างไร

กำหนดขอบเขตการทดลอง

เริ่มทดสอบด้วยข้อมูลสมมติหรือข้อมูลที่ลดความเสี่ยงแล้ว ระบุงานที่ให้เครื่องมือช่วยและงานที่ยังไม่อนุญาต หากต้องใช้ข้อมูลจริงเพื่อทดสอบ ต้องผ่านการประเมินฐานกฎหมายและสิทธิผู้รับก่อน ไม่ถือว่าช่วงทดลองอยู่นอกกฎหมาย

เก็บข้อจำกัดไว้กับผลทดสอบ

ผู้ตัดสินใจควรรู้ว่าระบบทดสอบกับงานแบบใด ข้อมูลแบบใดทำให้ผิด และมีสถานการณ์ใดที่ยังไม่ประเมิน แยกผลที่ตรวจยืนยันได้ออกจากคำอธิบายของผู้ขาย เพื่อไม่ขยายการใช้งานเกินหลักฐานที่มี

การอนุมัติต้องตามการเปลี่ยนแปลง

เมื่อผู้ให้บริการเปลี่ยนเงื่อนไข โมเดลหรือสิทธิการใช้ข้อมูล ให้เจ้าของงานประเมินส่วนที่เปลี่ยนและแจ้งผู้เกี่ยวข้อง การอนุมัติชื่อเครื่องมือครั้งเดียวไม่ครอบคลุมทุกการเชื่อมต่อ ทุกบัญชี และทุกข้อมูลในอนาคต

แผนลงมือวันนี้ ภายใน 7 วันและ 30 วัน

ช่วงเวลาต่อไปนี้เป็นตัวอย่างแผนจัดงานภายใน ไม่ใช่กำหนดตามกฎหมาย และไม่เลื่อนหน้าที่เร่งด่วนที่ต้องทำก่อน

ช่วงงานงานที่มอบหมายสิ่งที่ใช้ตรวจรับ
วันนี้แยกชุดข้อมูลที่มีบุคคลจริงออกจากพื้นที่ทดลองที่ยังไม่อนุมัติขอบเขตงานและผู้รับผิดชอบ
ภายใน 7 วันตรวจวัตถุประสงค์และลดข้อมูลก่อนออกแบบชุดฝึกข้อค้นพบและรายการที่ต้องแก้
ภายใน 30 วันทดสอบสิทธิข้อมูลและการเผยข้อมูลจากผลลัพธ์ก่อนเปิดใช้ผลตรวจหรือทดสอบและงานที่ยังค้าง

ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง

คำว่า anonymised บนไฟล์ไม่พิสูจน์ว่าไม่ระบุตัว และคำว่าใช้เพื่อปรับปรุงบริการไม่ควรครอบทุกการฝึกโมเดล ต้องอธิบายการใช้จริงให้ตรวจได้

อ่านต่อและจัดระบบให้เหมาะกับองค์กร

ภาพรวมของเรื่องนี้อยู่ในคู่มือกำกับการใช้ AI กับข้อมูลส่วนบุคคล สำหรับผู้บริหารและ HR ใช้ตรวจว่าประเด็นเฉพาะเชื่อมกับหน้าที่ส่วนอื่นอย่างไร

สำหรับขั้นตอนที่เกี่ยวข้อง อ่านDPIA สำหรับการประมวลผลความเสี่ยงสูง ควรเริ่มเมื่อใดและทำอย่างไร และแชตบอตเก็บชื่อ เบอร์โทรและบทสนทนา ต้องแจ้งอะไรตาม PDPA

หากงานเชื่อมกับกระบวนการอื่น ให้อ่านคู่มือจัดการคู่ค้าและ DPA สำหรับองค์กร ก่อนส่งข้อมูลจนเลิกใช้ระบบประกอบก่อนกำหนดผู้รับผิดชอบ

สำนักงานกฎหมายยอดทิพย์ธรรมช่วยตรวจข้อเท็จจริง เอกสารและพยานหลักฐานผ่านบริการกฎหมาย PDPA โดยประเด็นการจ้างงานสามารถประเมินร่วมกับทีมกฎหมายแรงงาน สามารถนัดหมายเพื่อนำเอกสารที่เกี่ยวข้องมาประเมินก่อนตัดสินใจ

ข้อกฎหมายที่เกี่ยวข้อง

มาตรา 21 ผูกการใช้กับวัตถุประสงค์ที่แจ้งและข้อยกเว้นตามกฎหมาย มาตรา 22 จำกัดความจำเป็น มาตรา 24 และ 26 ใช้กับฐานข้อมูลทั่วไปและอ่อนไหว มาตรา 33 เกี่ยวกับสิทธิลบตามเงื่อนไข ไม่ควรอ้างว่าความยากทางเทคนิคยกเว้นหน้าที่ทุกกรณี

คำถามที่พบบ่อย

RAG ไม่ใช่การฝึกจึงไม่ต้องดู PDPA หรือไม่

ยังต้องดู เพราะมีการเก็บ ค้น ใช้และอาจเปิดเผยข้อมูลในเอกสารหรือฐานเวกเตอร์

เปลี่ยนชื่อเป็นรหัสพอไหม

หากเชื่อมกลับได้หรือรายละเอียดอื่นระบุตัวได้ก็ยังเป็นข้อมูลส่วนบุคคล ต้องประเมินตามข้อเท็จจริง

ถอนความยินยอมแล้วต้องลบโมเดลเสมอไหม

ต้องตรวจฐานที่ใช้ ขอบเขตข้อมูล สิทธิและข้อยกเว้น รวมวิธีทางเทคนิค ไม่สามารถตอบเหมารวมว่าลบทั้งหมดหรือไม่ต้องทำอะไรเลย

นายเอกราช ทิพย์แมม
ผู้เขียน นายเอกราช ทิพย์แมม คดีครอบครัว มรดก และหนี้สิน

สาขาที่เชี่ยวชาญ: ครอบครัว · มรดกและพินัยกรรม · หนี้สินและบังคับคดี

ดูประวัติทีมทนายความ →

บทความนี้เป็นความรู้กฎหมายทั่วไปเพื่อความเข้าใจเบื้องต้น ไม่ใช่คำปรึกษาทางกฎหมายเฉพาะคดี ผลทางกฎหมายขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริง เอกสาร และพยานหลักฐานของแต่ละกรณี ควรปรึกษาทนายความเพื่อประเมินเรื่องของท่านโดยเฉพาะ

แชร์: Facebook LINE

บทความที่เกี่ยวข้อง

ผู้บริหารกับทีมไอทีตรวจอำนาจ AI Agent พร้อม Hook ภาษาไทย PDPA คุ้มครองข้อมูล

AI Agent เข้าถึงอีเมลและ CRM ต้องจำกัดอำนาจอย่างไร

AI Agent เข้าถึงอีเมลและ CRM ควรแยกสิทธิอ่าน ส่ง แก้ และลบ ตรวจจุดอนุมัติ อายุสิทธิ และหลักฐานผลจริง ก่อนให้ระบบทำงานแทนพนักงาน

นายเอกราช ทิพย์แมม ·อ่าน 7 นาที
เจ้าหน้าที่ตรวจข้อความลูกค้าที่ AI สรุปผิด พร้อม Hook ภาษาไทย PDPA คุ้มครองข้อมูล

AI สร้างข้อมูลผิดเกี่ยวกับลูกค้า บริษัทต้องตามแก้อย่างไร

AI สร้างข้อมูลผิดแล้วถูกส่งเข้า CRM ต้องตรวจต้นทางและตามแก้จุดใช้จริง ดูสิทธิแก้ไข การระงับระหว่างตรวจ และหลักฐานตอบคำร้องของลูกค้า

นายเอกราช ทิพย์แมม ·อ่าน 7 นาที
ผู้ดูแลตรวจสิทธิการค้นเอกสารภายในด้วย AI พร้อม Hook ภาษาไทย PDPA คุ้มครองข้อมูล

AI ค้นเอกสารภายใน ต้องป้องกันข้อมูลข้ามสิทธิอย่างไร

AI ค้นเอกสารภายในอาจตอบข้อมูลที่ผู้ถามไม่มีสิทธิ ดูวิธีตรวจแหล่งข้อมูล ดัชนี ประวัติ และผลทดสอบก่อนเปิดให้พนักงานค้นด้วยบัญชีจริง

นายเอกราช ทิพย์แมม ·อ่าน 7 นาที

ปรึกษาทีมทนาย PDPAของเรา

เราพร้อมรับฟังและประเมินแนวทางที่เหมาะกับกรณีของท่าน ทุกเรื่องเป็นความลับ

แชทผ่าน LINE