หน่วยสมรรถนะ

หน่วยสมรรถนะ

วิเคราะห์ประสิทธิภาพโมเดลปัญญาประดิษฐ์

สมรรถนะสนับสนุนการทำงานด้านการใช้ปัญญาประดิษฐ์


รายละเอียดหน่วยสมรรถนะ


1. รหัสหน่วยสมรรถนะ AI-STNI-011

2. ชื่อหน่วยสมรรถนะ วิเคราะห์ประสิทธิภาพโมเดลปัญญาประดิษฐ์

3. ทบทวนครั้งที่ / 2568

4. สร้างใหม่ ปรับปรุง

5. สำหรับชื่ออาชีพและรหัสอาชีพ (Occupational Classification)
N/A

6. คำอธิบายหน่วยสมรรถนะ (Description of Unit of Competency)

ผู้ที่ผ่านสมรรถนะนี้จะสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพโมเดลปัญญาประดิษฐ์ โดยประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ เสนอแนวทางลดความลำเอียง (Bias) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล เสนอแนวทางเพิ่มความเป็นธรรม (Fairness) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล ตลอดจนประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร

7. สำหรับระดับคุณวุฒิ
1 2 3

8. กลุ่มอาชีพ (Sector)
N/A

9. ชื่ออาชีพและรหัสอาชีพอื่นที่หน่วยสมรรถนะนี้สามารถใช้ได้ (ถ้ามี)
N/A

10. ข้อกำหนดหรือกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง (Licensing or Regulation Related) (ถ้ามี)
N/A

11. สมรรถนะย่อยและเกณฑ์การปฏิบัติงาน (Elements and Performance Criteria)
หน่วยสมรรถนะย่อย (EOC) เกณฑ์ในการปฏิบัติงาน (Performance Criteria) รหัส PC
(ตามเล่มมาตรฐาน)		 รหัส PC
(จากระบบ)
70081 ประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ 1.1 ตรวจสอบความลำเอียง (Bias) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล 70081.01 230504
70081 ประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ 1.2 เสนอแนวทางลดความลำเอียง (Bias) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล 70081.02 230505
70081 ประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ 1.3 ตรวจสอบความเป็นธรรม (Fairness) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล 70081.03 230506
70081 ประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ 1.4 เสนอแนวทางเพิ่มความเป็นธรรม (Fairness) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล 70081.04 230507
70082 ประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร 2.1 ระบุวิธีการประเมินความคุ้มค่า 70082.01 230508
70082 ประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร 2.2 วิเคราะห์ความคุ้มค่าด้านเทคโนโลยี 70082.02 230509
70082 ประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร 2.3 วิเคราะห์ความคุ้มค่าด้านบุคลากร 70082.03 230510
70082 ประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร 2.4 วิเคราะห์ความคุ้มค่าด้านการเงิน 70082.04 230511
70082 ประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร 2.5 สรุปผลการประเมินความคุ้มค่า 70082.05 230512

12. ความรู้และทักษะก่อนหน้าที่จำเป็น (Pre-requisite Skill & Knowledge)
N/A

13. ทักษะและความรู้ที่ต้องการ (Required Skills and Knowledge)

(ก) ความต้องการด้านทักษะ

1. สามารถประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์

2. สามารถประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร

(ข) ความต้องการด้านความรู้

1. ความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์

2. การประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร

14. หลักฐานที่ต้องการ (Evidence Guide)

วิธีการประเมิน

ข้อสอบข้อเขียนแบบปรนัยชนิด 4 ตัวเลือก

15. ขอบเขต (Range Statement)

(ก) คำแนะนำ 

หน่วยสมรรถนะนี้เป็นเรื่องของการประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ ตลอดจนการประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์

มาใช้ภายในองค์กร

(ข) คำอธิบายรายละเอียด

1. ประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ มีขอบเขตครอบคลุม การตรวจสอบความลำเอียง (Bias) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล

ตลอดจนแนวทางลดความลำเอียง (Bias) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล 




  • ความเป็นธรรม (Fairness) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ หมายถึง การทำให้แน่ใจว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์ทำงานอย่างเป็นธรรม (Fairness) และไม่มีความลำเอียง (Bias) ที่อาจส่งผล

    กระทบต่อบุคคลหรือกลุ่มคนในทางลบ หลักการนี้มีความสำคัญมากในการพัฒนาและใช้งานปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้เกิดความโปร่งใสและความรับผิดชอบโดยการตรวจสอบความลำเอียง (Bias) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดลสามารถทำได้หลายวิธี ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและลักษณะของโมเดลที่ใช้ เช่น 



         1. วิเคราะห์แหล่งที่มาของข้อมูลฝึกฝน (Training Data) ตรวจสอบว่าแหล่งข้อมูลมีความหลากหลายเพียงพอหรือไม่ เช่น ครอบคลุมกลุ่มประชากรที่แตกต่างกันหรือไม่วิเคราะห์ว่าแหล่งข้อมูลมาจากแหล่งที่มีความน่าเชื่อถือหรือมีแนวโน้มสร้างความลำเอียง (Bias) 

         2. ทดสอบโมเดลด้วยชุดข้อมูลที่หลากหลาย (Diverse Test Data) ใช้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมทุกกลุ่มเป้าหมาย เช่น การทดสอบโมเดลกับกลุ่มอายุ เพศ เชื้อชาติ ภาษา หรือวัฒนธรรมที่

แตกต่างกัน ตรวจสอบว่าผลลัพธ์ของโมเดลมีความแตกต่างกันตามกลุ่มข้อมูลที่ใช้ทดสอบหรือไม่

         3. ตรวจสอบภาษาที่ใช้ (Linguistic Bias Analysis) วิเคราะห์ว่าโมเดลใช้ภาษาที่มีแนวโน้มเอนเอียงไปทางใดทางหนึ่งหรือไม่ เช่น ใช้คำที่มีนัยยะเชิงลบต่อบางกลุ่ม หรือให้คำตอบที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ป้อนเข้าไป ใช้เครื่องมือตรวจสอบภาษาที่เป็นกลาง (Fairness Metrics) เพื่อวิเคราะห์โทนและเนื้อหาของข้อความ

         4. วิเคราะห์ผลลัพธ์ด้วยผู้เชี่ยวชาญ (Human Review) ให้ผู้เชี่ยวชาญหรือกลุ่มคนที่มีความหลากหลายตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดล และให้ความคิดเห็นเกี่ยวกับความลำเอียง (Bias)

ที่พบ




  • แนวทางลดความลำเอียง (Bias) ของข้อมูลที่ได้จากผลลัพธ์ของโมเดล มีหลายแนวทาง ตัวอย่างเช่น สร้างแนวทางที่ชัดเจนเกี่ยวกับการพัฒนาและใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างมีความรับผิดชอบ กำหนดหลักการและมาตรฐานสำหรับการเก็บรวบรวมข้อมูล การฝึก (Train) และตรวจสอบความลำเอียง (Bias) ของโมเดล การจัดตั้ง AI Ethics Committee ภายในองค์กร เพื่อดูแลการใช้งานปัญญาประดิษฐ์อย่างเป็นธรรม สนับสนุนให้มี AI Governance Framework ในองค์กรเพื่อควบคุมความเสี่ยงด้านความลำเอียง (Bias) ในโมเดลปัญญาประดิษฐ์ 



2. ประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กรมีขอบเขตครอบคลุม การประเมินความคุ้มค่าในมิติด้านเทคโนโลยี มิติความคุ้มค่าด้านบุคลากร มิติความคุ้มค่าด้านการเงิน โดยมีวิธีการประเมินความคุ้มค่า ตัวอย่างเช่น วิธีการประเมินผลตอบแทนจากการลงทุน (Return on Investment: ROI) วิธีการวิเคราะห์ต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของ (Total Cost of Ownership - TCO)

วิธีการวิเคราะห์ผลกระทบที่ไม่ใช่ตัวเงิน (Non-Financial Impact) เช่น เวลาที่ลดลงในการทำงาน อัตราความพึงพอใจของลูกค้า ตลอดจนวิธีการสรุปผลการประเมินความคุ้มค่าในรูปแบบของตารางเปรียบเทียบ การใช้แผนภูมิเปรียบเทียบ หรือการสรุปในรูปแบบรายงานบทสรุปผู้บริหาร

16. หน่วยสมรรถนะร่วม (ถ้ามี)
N/A

17. อุตสาหกรรมร่วม/กลุ่มอาชีพร่วม (ถ้ามี)
N/A

18. รายละเอียดกระบวนการและวิธีการประเมิน (Assessment Description and Procedure)

1. เครื่องมือการประเมิน ประเมินความเป็นธรรม (Fairness) และความลำเอียง (Bias) ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์

     ข้อสอบข้อเขียนแบบปรนัยชนิด 4 ตัวเลือก

2. เครื่องมือการประเมิน ประเมินความคุ้มค่าของการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในองค์กร

     ข้อสอบข้อเขียนแบบปรนัยชนิด 4 ตัวเลือก

กลับ

ยินดีต้อนรับ