Songpon Tulataการใช้ AI ช่วยในวงจรนโยบายสาธารณะ
(AI-Assisted Public Policy Cycle Detailed Guide) Chain of Thought, Sub-steps ทฤษฎี และหลักการ Prompt Engineering ตั้งแต่ขั้นพื้นฐานถึงขั้นสูง เพื่อการพัฒนานโยบายที่มีหลักฐานรองรับและมีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง (Human-in-the-Loop)
คู่มือการใช้ AI ในวงจรนโยบายสาธารณะ ตั้งแต่ Current State จนถึง Implementation & M&E
รวบรวมเครื่องมือ หลักการ ขั้นตอนปฏิบัติ ตัวอย่าง Prompt พร้อมคำอธิบายครบถ้วน จากเอกสารชุด Current State Tools, Foresight Toolkit, Gap Analysis & Backcasting, Policy Options Generation, Option Appraisal, Stakeholder Validation, Policy Formulation, Implementation + M&E และ Prompt Engineering สำหรับหน่วยงานภาครัฐ
Public Policy Pipeline · v4 — Full Manual (8 ขั้นตอน · 37 เครื่องมือ)
คู่มือทำนโยบายด้วย AI ตั้งแต่ต้นน้ำถึงลงมือทำจริง รวมเนื้อหาจากเอกสารต้นฉบับ 8 ฉบับเป็นคู่มือเดียว ตั้งแต่วิเคราะห์สถานะปัจจุบัน จนถึงแผนปฏิบัติการและกรอบติดตามประเมินผล (Implementation + M&E) — เลือก track ที่ตรงกับบริบทงาน แผนภาพจะไฮไลต์เส้นทางเครื่องมือที่ต้องใช้ พร้อมการ์ดคำอธิบายฉบับเต็ม ครบทั้งหลักการ ขั้นตอน ตัวอย่าง prompt วิธีตีความผล และข้อพึงระวัง
คิดก่อนสั่ง: ทำไมต้องมี Logic ของตัวเองก่อนประยุกต์ใช้ AI และ Prompt Engineering ในการทำงาน
มีความเข้าใจผิดที่แพร่หลายมากในปัจจุบันว่า "AI ทำได้ทุกอย่าง — แค่ถามไป" ความเชื่อนี้ทำให้ผู้ใช้จำนวนมากได้รับผลลัพธ์ที่ไม่ตรงความต้องการ ผิดพลาด หรือไม่สามารถนำไปใช้ได้จริง แล้วสรุปว่า "AI ไม่มีประโยชน์" ทั้งที่ปัญหาที่แท้จริงคือ ตัวผู้ใช้ยังไม่รู้ว่าตัวเองต้องการอะไรกันแน่ หลักการสำคัญที่สุดในการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ใช่การรู้จัก prompt ขั้นสูง แต่คือ การมี Logic, Framework, และ Chain of Thought ของตัวเองก่อน แล้วจึงใช้ AI เป็นเครื่องมือขยายความสามารถ หลักการนี้มีรากฐานจากหลักการ GIGO ที่คลาสสิกในวิทยาการคอมพิวเตอร์: Garbage In, Garbage Out ซึ่งในยุค Generative AI ได้พัฒนาเป็น Context In, Context Out กล่าวคือ คุณภาพของ output สะท้อนคุณภาพของ input โดยตรง งานวิจัยจาก Gartner ประมาณการว่า ร้อยละ 30 ของโครงการ Generative AI จะถูกยกเลิกหลังจากขั้นทดลองนำร่อง เนื่องจากคุณภาพ input ที่ไม่เพียงพอ และขาดทิศทางที่ชัดเจน
Prompt Engineering สำหรับหน่วยงานภาครัฐ: หลักการและเทคนิคตั้งแต่ระดับ Beginner ถึง Advanced
Prompt Engineering คือกระบวนการออกแบบและปรับปรุงคำสั่งป้อนข้อมูล (prompt) ที่ใช้ในการสื่อสารกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) เช่น ChatGPT, Claude, Gemini เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตรงตามเป้าหมายมากที่สุด บทความนี้นำเสนอหลักการ กรอบแนวคิด และตัวอย่างที่ใช้ได้จริงสำหรับบุคลากรภาครัฐ ครอบคลุมทั้งงานวิชาการ สังคมศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ การบริหาร การเงิน และการบัญชี โดยจัดเรียงจากระดับความยากง่ายจากพื้นฐานไปสู่ขั้นสูง
ดัชนีความเฉื่อยของระบบราชการไทย ในเรื่อง Climate Change — Climate Change Action Lag Heatmap
ดัชนีความเฉื่อยของระบบราชการไทย ในเรื่อง Climate Change สัญญาเซ็นวันไหน แต่กฎหมายนิ่งสนิทไปถึงวันไหน แผนภูมิ Action Lag วัดระยะเวลาตั้งแต่ "วันที่เกิดเหตุการณ์หรือวันที่ลงนามข้อตกลง" จนถึง "วันที่มาตรการมีผลบังคับใช้จริง" ของ 8 ประเด็นนโยบายภูมิอากาศไทย เรียงจากความเฉื่อยมากที่สุด (บนสุด) ไปน้อยที่สุด (ล่างสุด)