AI ช่วยงานวิจัยได้มาก แต่ความเร็วที่เพิ่มขึ้นต้องมาพร้อมระบบตรวจคุณภาพที่ชัดเจน ทีมวิจัยจึงควรมีเช็กลิสต์กลางก่อนนำ AI เข้าสู่ workflow จริง
สิ่งที่ต้องตรวจทุกครั้ง
- แหล่งข้อมูลที่ AI ใช้อ้างอิงตรวจย้อนกลับได้หรือไม่
- ผลลัพธ์สอดคล้องกับคำถามวิจัยและระเบียบวิธีหรือไม่
- มีมนุษย์รับผิดชอบการตีความและการตัดสินใจขั้นสุดท้ายหรือไม่
- เก็บ prompt, input, output และเหตุผลการแก้ไขไว้พอสำหรับ audit หรือไม่
วิธีใช้ในทีมไทย
เริ่มจาก workflow เล็ก เช่น literature screening หรือสรุปเอกสาร แล้วกำหนดจุดตรวจคุณภาพก่อนขยายไปงานที่เสี่ยงกว่า เช็กลิสต์ที่ดีไม่ควรเป็นเอกสารเพิ่มภาระ แต่ควรอยู่ในเครื่องมือที่ทีมใช้ทุกวัน
ข้อควรระวัง
อย่าใช้ AI เพื่อแทนที่การพิจารณาทางระเบียบวิธี และอย่าใส่ข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลอ่อนไหวลงในระบบที่ยังไม่ได้ประเมินความเสี่ยง