แนวทางปรับปรุงบทความวิกิพีเดียโดยใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ช่วย
เขียนเมื่อ 2026/10/18 21:12
บทความนี้เขียนขึ้นเพื่ออธิบายแนวทางในการใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในการใช้ช่วยแปล ค้นคว้า และเรียบเรียงข้อมูล สำหรับเขียนบทความลงในวิกิพีเดียไทย รวมถึงข้อควรระวังและเสนอแนวทางสำหรับให้ทางวิกิพีเดียกำหนดนโยบายสำหรับการใช้ LLM ขึ้นต่อไป
1. ที่มาที่ไปและวัตถุประสงค์
เราได้เริ่มมามีส่วนร่วมเขียนบทความลงวิกิพีเดียภาษาไทยตั้งแต่ พ.ศ. 2566 (ค.ศ. 2023) เรื่องแรกคือ "จานรอบดาวฤกษ์" หัวข้อที่สนใจมีหลากหลาย ทั้งดาราศาสตร์ ประวัติศาสตร์ ภาษาศาสตร์ และเทคโนโลยี ช่วงแรกเน้นแปลหน้าจากวิกิพีเดียภาษาญี่ปุ่นและภาษาจีนเป็นหลัก จนถึงตอนนี้สร้างหน้าใหม่ไปแล้วมากกว่า 1,000 หน้า เช่น "ปัญญาประดิษฐ์แบบรู้สร้าง" "คล็อด" "ทรานส์ฟอร์เมอร์ (การเรียนรู้เชิงลึก)" เป็นต้น
วิธีการแปลที่ช่วงแรกใช้คือใช้เครื่องมือช่วยแปลที่ทางวิกิพีเดียเตรียมไว้ให้อยู่แล้ว แต่ว่าตั้งแต่เดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2569 (ค.ศ. 2026) เป็นต้นมา ได้เริ่มหันมาใช้ Claude Code ซึ่งเป็นโปรแกรมอเนกประสงค์ของบริษัท Anthropic ที่ทำงานด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (large language model หรือย่อว่า LLM) ชื่อ Claude มาช่วยเขียนบทความ ทำให้สร้างบทความได้มีประสิทธิภาพกว่าเดิมมาก
นอกจากแปลจากวิกิภาษาอื่นอย่างที่เคยทำมา ยังขยายไปถึงการเขียนบทความใหม่โดยรวบรวมข้อมูลจากงานวิชาการและเว็บอื่น รวมถึงการแก้บทความที่มีอยู่เดิมซึ่งมีข้อผิดพลาดหรือขาดแหล่งอ้างอิง หัวข้อหลักของช่วงนี้คือจารึกเขมร โบราณสถานเขมร ประวัติศาสตร์กัมพูชา และนักวิชาการที่ศึกษาเรื่องเหล่านี้ ซึ่งเป็นหัวข้อที่วิกิพีเดียไทยมีบทความน้อยมาก และที่มีอยู่ก็คุณภาพไม่ดีนัก
อย่างไรก็ตาม การใช้ LLM ช่วยเขียนบทความก็มีปัญหาที่ต้องคำนึงถึง ทางวิกิพีเดียเองก็มีนโยบายเรื่องนี้ และคนจำนวนมากกังวลว่า LLM จะทำให้วิกิพีเดียเต็มไปด้วยข้อมูลที่แต่งขึ้น ข้อกังวลนี้มีเหตุผลจริง และเกิดขึ้นได้เมื่อใช้อย่างไม่ระวัง
บทความนี้จึงเขียนขึ้นเพื่ออธิบายวิธีการที่ใช้ และแสดงให้เห็นถึงขั้นตอนป้องกันปัญหาอย่างรัดกุม และแสดงให้เห็นว่าปัญหาจริงไม่ได้อยู่ที่ตัว LLM แต่อยู่ที่ว่าคนใช้มันอย่างไร ถ้าใช้อย่างมีความรับผิดชอบ LLM เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้วิกิพีเดียไทยมีบทความดีๆเพิ่มขึ้นได้มาก
2. นโยบายของวิกิพีเดียที่มีต่อการใช้ LLM
วิกิพีเดียแต่ละภาษามีชุมชนและกฎของตัวเอง เรื่อง LLM ก็เช่นกัน แต่ละภาษามีท่าทีไม่เหมือนกัน
วิกิพีเดียภาษาอังกฤษ: ห้ามเกือบทั้งหมด
วิกิพีเดียภาษาอังกฤษเข้มงวดที่สุด หลังการอภิปรายเมื่อเดือนมีนาคม ค.ศ. 2026 ได้ออกแนวปฏิบัติว่าห้ามใช้ LLM สร้างหรือเขียนเนื้อหาบทความใหม่ ยกเว้นสองกรณี คือ ให้ LLM เสนอการแก้ตัวสะกดหรือไวยากรณ์ในงานที่ตัวเองเขียน และใช้ LLM แปลบทความจากวิกิภาษาอื่น ผู้ที่ใช้นอกข้อยกเว้นซ้ำๆอาจถูกระงับสิทธิ์การแก้ไข
ส่วนการแปลด้วย LLM ก็มีแนวปฏิบัติแยกต่างหาก กำหนดว่าผู้แปลต้องรู้ทั้งภาษาต้นทางและภาษาปลายทางดีพอจะยืนยันว่าแปลถูก ต้องตรวจและลบข้อมูลที่ LLM แต่งขึ้น ต้องตรวจแหล่งอ้างอิงของบทความต้นทาง และต้องระบุที่มาของงานแปล
วิกิพีเดียภาษาญี่ปุ่น: ไม่สนับสนุน แต่ไม่ห้ามเด็ดขาด
วิกิพีเดียภาษาญี่ปุ่นมีข้อเสนอแนวปฏิบัติที่ยังอยู่ระหว่างการพิจารณา (ล่าสุดเสนอใหม่อีกรอบเมื่อเดือนตุลาคม ค.ศ. 2026) ท่าทีผ่อนกว่าภาษาอังกฤษ คือไม่สนับสนุนให้ใช้ ห้ามนำผลลัพธ์ของ LLM ไปลงโดยไม่ตรวจ แต่ถ้าตรวจสอบอย่างละเอียดก็ยังใช้ได้ ผู้ใช้ต้องรับผิดชอบเนื้อหาที่ลงทั้งหมดเอง ไม่ควรใช้ในสาขาที่ตัวเองไม่ถนัด และต้องระบุในความย่อการแก้ไขว่าใช้ LLM พร้อมชื่อตัวแบบที่ใช้
วิกิพีเดียภาษาไทย: ยังไม่มีนโยบายที่ชัดเจน
วิกิพีเดียไทยมีหน้า "วิกิพีเดีย:แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่" ซึ่งแปลมาจากส่วนนำของหน้าภาษาอังกฤษ ในนั้นเขียนว่าการใช้ LLM เขียนบทความเป็นสิ่งต้องห้าม และควรระบุในความย่อการแก้ไข แต่หน้านี้มีสถานะเป็นแค่ "หน้าสารสนเทศ" ไม่ได้ผ่านการอภิปรายจนได้ความเห็นพ้องของชุมชนไทย และลิงก์ไปยังหน้าแนวปฏิบัติที่ยังไม่มีอยู่จริงในวิกิไทย
อีกหน้าที่เกี่ยวข้องคือ "วิกิพีเดีย:การแปลภาษา" ซึ่งห้ามใช้เครื่องมือแปลอัตโนมัติอย่าง Google Translate เด็ดขาด หน้านี้เขียนไว้ก่อนยุค LLM จึงไม่ได้พูดถึง LLM โดยตรง ที่น่าสนใจคือหน้าเดียวกันนี้เองก็แนะนำเครื่องมือแปลเนื้อหาของวิกิพีเดีย ซึ่งในตัวมีโปรแกรมแปลอัตโนมัติให้ใช้อยู่แล้ว
| วิกิพีเดีย | สถานะ | สาระสำคัญ |
|---|---|---|
| อังกฤษ | แนวปฏิบัติ (มีผลบังคับ) | ห้ามใช้ LLM เขียนบทความ ยกเว้นแก้คำผิดในงานตัวเองและการแปลที่ผู้แปลรู้ทั้งสองภาษา |
| ญี่ปุ่น | ข้อเสนอแนวปฏิบัติ | ไม่สนับสนุน แต่ใช้ได้ถ้าตรวจอย่างละเอียด ต้องระบุ LLM และชื่อตัวแบบในความย่อการแก้ไข |
| ไทย | หน้าสารสนเทศ (แปลส่วนนำจากอังกฤษ) | เขียนว่าห้ามและควรระบุในความย่อการแก้ไข แต่ยังไม่ผ่านความเห็นพ้องของชุมชน |
ถ้าหากวิกิไทยตัดสินใจเลือกใช้แนวทางตามแบบวิกิอังกฤษแล้ว วิธีการที่เราใช้อยู่ตอนนี้ก็คงต้องหยุดทันที แต่จะเห็นว่าข้อเสนอของวิกิญี่ปุ่นไม่ได้เลือกแนวทางนั้น แต่ยอมให้ใช้ LLM ได้โดยต้องตรวจเข้มงวด วิกิแต่ละภาษาก็มีบริบทและแนวทางที่ต่างกันไป ส่วนวิกิไทยนั้นโดยส่วนตัวมองว่าน่าจะทำตามอย่างวิกิญี่ปุ่น เพราะวิกิไทยมีปัญหาเรื่องคุณภาพของบทความมากกว่า และการใช้ LLM อย่างถูกวิธีจะช่วยเพิ่มคุณภาพของบทความโดยรวม การกีดกันการใช้ LLM ไปเลยอาจเป็นการทำลายโอกาสในการปรับปรุงวิกิไทย
3. ปัญหาที่กังวลจาก LLM และวิธีรับมือ
หน้าเรื่อง LLM ของวิกิพีเดียภาษาอังกฤษได้อธิบายความเสี่ยงไว้ค่อนข้างละเอียด ต่อไปนี้จะไล่ทีละข้อว่าวิกิพีเดียกังวลเรื่องอะไร และเราสามารถรับมือได้อย่างไร
3.1 ข้อมูลแต่งขึ้น (อาการประสาทหลอน)
LLM ทำงานโดยเดาคำที่น่าจะตามมาต่อ จึงบางครั้งสร้างข้อความที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ไม่มีอยู่จริง ทั้งข้อเท็จจริง ชื่อหนังสือ ชื่อผู้แต่ง หรือแม้แต่ทั้งบทความ และน้ำเสียงก็มั่นใจเสมอ คนอ่านที่สุ่มดูแล้ว "ไม่เห็นมีอะไรผิด" จึงมักปล่อยผ่าน ทั้งที่ถึงจะถูก 90% แต่ผิด 10% ก็ถือเป็นปัญหาใหญ่สำหรับสารานุกรม
วิธีรับมือ
ไม่ให้ LLM เขียนจากความรู้ในตัว แต่ให้เขียนจากแหล่งที่เปิดอ่านอยู่ตรงหน้าเท่านั้น บทความที่เขียนใหม่ทุกบทความต้องมี "ตารางข้อกล่าวอ้าง" แยกไว้ในไฟล์บันทึก ประโยคละแถว บอกว่าประโยคนั้นมาจากแหล่งไหน หน้าไหน และยกข้อความต้นฉบับมาเทียบ ประโยคที่หาข้อความต้นฉบับมายืนยันไม่ได้ห้ามอยู่ในบทความ ต้องตรวจเทียบเองได้โดยไม่ต้องเชื่อคำของ LLM ทันที และแหล่งอ้างอิงทุกรายการต้องตรวจว่ามีอยู่จริง ไม่ได้แต่งขึ้นเอง
3.2 ข้อมูลที่ไม่มีแหล่งอ้างอิงหรือตรวจสอบไม่ได้
ทุกข้อความในวิกิพีเดียต้องตรวจสอบได้ว่ามาจากแหล่งที่เชื่อถือได้ แต่ LLM มักไม่ใส่อ้างอิง หรือใส่แหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ บางครั้งอ้างวิกิพีเดียด้วยกันเอง
วิธีรับมือ
อ้างอิงหนังสือทุกรายการต้องมีเลขหน้า ห้ามอ้างวิกิพีเดียภาษาใดเป็นแหล่งอ้างอิง ถ้าข้อมูลมาจากวิกิพีเดียต้องตามไปหาแหล่งที่หน้านั้นอ้างไว้ ถ้าไม่มีก็ตัดทิ้ง เปลี่ยนจากเว็บท่องเที่ยวหรือเฟซบุ๊กไปใช้งานวิชาการแทน และใส่ลิงก์ไปยังเอกสารฉบับเต็มเมื่อหาได้ เพื่อให้ผู้อ่านตามไปตรวจเองได้
3.3 การตีความและสังเคราะห์เอง
วิกิพีเดียไม่รับงานค้นคว้าต้นฉบับ (original research) แม้แต่การเอาข้อมูลจากหลายแหล่งมาต่อกันเป็นข้อสรุปใหม่ที่ไม่มีแหล่งใดพูดไว้ก็ไม่ได้ LLM ชอบเติมประโยคเชื่อม ข้อสรุปท้ายย่อหน้า หรือคำอธิบายว่า "เรื่องนี้มีความสำคัญเพราะ..." ซึ่งฟังดูดีแต่ไม่มีใครพูดไว้
วิธีรับมือ
ประโยคที่เป็นการตีความต้องมีอ้างอิงติดอยู่ตรงจุดนั้น ไม่ปล่อยให้อ้างอิงตัวเดียวท้ายย่อหน้าคลุมหลายประโยค ห้ามเติมตัวอย่างหรือการเปรียบเทียบที่แหล่งไม่ได้กล่าวถึง ห้ามสืบรากศัพท์เอง ไม่ทำหัวข้อ "ความสำคัญ" หรือ "บทสรุป" ที่ตีความเอง และคำว่า "ที่สุด" "ครั้งแรก" "แห่งเดียว" ต้องระบุว่าเป็นคำของใครพร้อมอ้างอิง ถ้าไม่มีก็ตัด
3.4 ความไม่เป็นกลาง และบทความบุคคลที่ยังมีชีวิตอยู่
LLM เขียนด้วยน้ำเสียงที่ดูเป็นกลาง แต่ตัวเนื้อความอาจไม่เป็นกลาง ยิ่งเป็นบทความเกี่ยวกับคนที่ยังมีชีวิตอยู่ ข้อมูลผิดเรื่องผลงานหรือตำแหน่งอาจกลายเป็นการหมิ่นประมาทได้
วิธีรับมือ
บทความบุคคลที่ยังมีชีวิตอยู่ทุกข้อกล่าวอ้างต้องอยู่ในตารางข้อกล่าวอ้างโดยไม่มีข้อยกเว้น ข้ออ้างแบบคลุมเครืออย่าง "นักวิชาการบางท่าน" หรือ "หลายท่าน" ต้องระบุชื่อผู้กล่าวพร้อมอ้างอิง เมื่อแหล่งขัดกันก็เขียนทั้งสองความเห็นพร้อมบอกว่าใครว่าอย่างไร
3.5 การละเมิดลิขสิทธิ์
LLM อาจคัดลอกข้อความจากงานที่มีลิขสิทธิ์มาทั้งท่อน หรือสรุปความใกล้ต้นฉบับเกินไป และสถานะลิขสิทธิ์ของข้อความที่ LLM สร้างยังไม่ชัดเจน
วิธีรับมือ
แหล่งที่ใช้ส่วนใหญ่เป็นภาษาต่างประเทศ เนื้อความภาษาไทยจึงเป็นการเรียบเรียงใหม่ ไม่ใช่การคัดลอก ข้อความที่ยกมาตรงตัวมีเฉพาะคำพูดหรือข้อความที่สำคัญพร้อมระบุที่มา ส่วนงานแปลจากวิกิพีเดียภาษาอื่น ซึ่งต้องระบุที่มาตามสัญญาอนุญาต CC BY-SA ก็ได้ใส่แม่แบบระบุที่มาของการแปลในหน้าพูดคุยครบทุกบทความแล้ว
3.6 ปริมาณมากจนคนอื่นตรวจไม่ทัน
LLM ผลิตข้อความได้เร็วมาก ถ้ามีคนเอาไปลงจำนวนมากโดยไม่ตรวจ ภาระจะตกไปอยู่กับอาสาสมัครคนอื่นที่ต้องตามตรวจ ข้อเสนอของญี่ปุ่นจึงบอกว่าการแก้ไขจำนวนมากในเวลาสั้นอาจถูกมองว่าไม่ได้ตรวจสอบ
วิธีรับมือ
LLM ไม่มีสิทธิ์แก้หน้าวิกิพีเดียเอง ทุกการแก้ไขต้องอ่านตรวจแล้วนำไปลงด้วยมือตัวเองทีละหน้า ภาระการตรวจอยู่ที่ตัวผู้ใช้ LLM เอง ไม่ได้โยนให้คนอื่น และบทความทุกบทความมีไฟล์บันทึกอธิบายว่าเนื้อหาแต่ละจุดมาจากไหน ถ้ามีใครถามก็ตรวจสอบและตอบได้ทันที
3.7 สำนวนแบบ AI
ข้อความจาก LLM มักมีสำนวนเฉพาะที่สังเกตได้ เช่น คำเน้นความสำคัญเกินจริงอย่าง "หลักฐานชิ้นสำคัญ" "สะท้อนให้เห็น" "นับเป็นมรดกทรงคุณค่า" การใช้อัญประกาศโค้งหรือขีดยาว (—) บ่อยๆ ซึ่งวิกิพีเดียภาษาอังกฤษรวบรวมไว้เป็นหน้า "สัญญาณของการเขียนด้วยปัญญาประดิษฐ์" (Signs of AI writing)
วิธีรับมือ
ทำรายการคำและรูปแบบที่ห้ามใช้ และให้โปรแกรมตรวจหาทุกครั้งก่อนส่งงาน แต่หลักสำคัญคือแก้ที่เนื้อหา ไม่ใช่แค่เปลี่ยนคำเพื่อซ่อนร่องรอย คำพวกนี้เป็นปัญหาเพราะมันเป็นการแสดงความเห็นที่ไม่มีแหล่งรองรับ เมื่อตัดความเห็นที่ไม่มีแหล่งออก สำนวนแบบนี้ก็หายไปเอง
3.8 แปลจากภาษาที่ตัวเองตรวจไม่ได้
ถ้าผู้ใช้ให้ LLM แปลให้โดยที่ตัวเองก็อ่านภาษาต้นทางไม่ออกเลย ก็จะไม่มีทางรู้ว่า LLM แปลผิดหรือแต่งเพิ่มตรงไหน
วิธีรับมือ
แปลเฉพาะจากภาษาที่เคยศึกษาและตรวจเทียบเองได้ และตรวจแหล่งอ้างอิงของบทความต้นทางด้วยเมื่อพบจุดที่น่าสงสัยว่าอาจแปลผิด เพราะบทความต้นทางเองก็อาจอ้างแหล่งอ่อนหรือสรุปผิดได้ ตรงนี้เราเองได้เปรียบตรงที่อ่านออกเขียนได้หลายภาษาอยู่แล้ว โดยเฉพาะภาษาญี่ปุ่นกับภาษาจีนซึ่งใช้อยู่แล้วในชีวิตประจำวัน
ปัญหาเหล่านี้ไม่ได้เกิดจาก LLM อย่างเดียว
ถ้าดูดีๆจะเห็นว่าปัญหาเกือบทุกข้อข้างบน คนก็ทำได้เหมือนกัน คนที่เขียนจากความจำโดยไม่ใส่อ้างอิง คนที่คัดลอกข้อความจากเว็บอื่นมาวาง คนที่ใส่ความเห็นตัวเองลงไปในบทความ หรือคนที่สร้างบทความทีละมากๆโดยไม่ตรวจ ล้วนมีมาก่อนยุค LLM ทั้งนั้น
ตัวอย่างที่ชัดที่สุดคือบทความแปลด้วยโปรแกรมแปลอัตโนมัติแบบเก่าที่วิกิพีเดียเองมีให้ใช้อยู่แล้ว ซึ่งวิกิพีเดียไทยเจอมานานจนต้องมีเกณฑ์ลบทันทีสำหรับบทความที่ "อ่านจับใจความไม่ได้ (อาจมาจากโปรแกรมแปล)" งานแบบนั้นเสียหายต่อวิกิพีเดียมากกว่างานที่ใช้ LLM อย่างระมัดระวังเสียอีก เพราะผู้ลงไม่ได้ตรวจเลยด้วยซ้ำ สิ่งที่ควรห้ามจึงเป็นการ "ลงโดยไม่ตรวจ" ไม่ว่าจะใช้เครื่องมืออะไร มากกว่าการห้ามตัวเครื่องมือ
4. ขั้นตอนวิธีการมาตรฐาน
หลายคนอาจนึกภาพว่าการใช้ AI เขียนบทความคือพิมพ์สั่งว่า "เขียนบทความเรื่องนี้ให้หน่อย" แล้วก็รอเอาผลไปวางแล้วจบเลย ที่จริงงานแบบนั้นแหละที่ทำให้เกิดปัญหา สิ่งที่เราทำจริงนั้นต่างไปมาก ผู้ใช้ต้องเป็นคนกำหนดแนวทางทั้งหมด และเป็นคนรับผิดชอบตรวจทานก่อนเผยแพร่เสมอ
ก่อนเริ่มโครงการ: วางกฎให้ชัด
Claude Code มีระบบให้เขียนไฟล์คู่มือประจำโครงการไว้ ทุกครั้งที่เริ่มงาน โปรแกรมจะอ่านไฟล์นี้ก่อนเสมอ ดังนั้นก่อนอื่นคือต้องใส่กฎทุกอย่างที่ต้องการลงในนี้ ตั้งแต่รูปแบบการเขียนแบบวิกิพีเดีย หลักการทับศัพท์ของแต่ละภาษาตามที่วิกิพีเดียไทยกำหนด รูปแบบการอ้างอิง การใช้ พ.ศ. และ ค.ศ. การเว้นวรรค ไปจนถึงข้อห้ามต่างๆ และข้อห้ามที่สำคัญที่สุดคือห้ามโปรแกรมแก้หน้าวิกิพีเดียเองไม่ว่าด้วยวิธีใด เราต้องเป็นคนนำไปลงเองทุกครั้ง
ขั้นตอนต่อหนึ่งบทความ
- เลือกหัวข้อและกำหนดขอบเขต ถ้าเป็นงานแปลจากวิกิภาษาอื่นก็ให้ลิงก์หน้าต้นทาง ถ้าเป็นบทความเรียบเรียงใหม่ก็บอกว่าต้องมีหัวข้ออะไร ไม่ต้องใส่อะไร และใช้แหล่งไหนเป็นหลัก
- Claude รวบรวมแหล่งที่มา ค้นในคลังเอกสารที่เก็บไว้ก่อน แล้วค้นหาเพิ่มจากฐานข้อมูลวิชาการและห้องสมุดดิจิทัล ถ้าเจอเอกสารที่โปรแกรมเข้าถึงอัตโนมัติไม่ได้ (เช่นเว็บที่บล็อกบ็อต) Claude ก็จะแจ้งมาให้เราไปดาวน์โหลดเองมาให้ Claude อ่าน
- Claude อ่านแหล่งแล้วร่างบทความ โดยเปิดภาพหน้าเอกสารจริงตรวจทุกตัวเลขและทุกคำที่มีเครื่องหมายกำกับ เพราะข้อความที่ดึงจาก PDF หรือจากการสแกนมักผิด
- ทำไฟล์บันทึกคู่กับบทความ บอกจุดที่ไม่แน่ใจ ระดับความมั่นใจของการทับศัพท์ และตารางข้อกล่าวอ้างที่ยกข้อความต้นฉบับมาเทียบทุกประโยค
- ตรวจเชิงกลไกด้วยโปรแกรม ว่าลิงก์ภายในชี้ไปหน้าที่มีจริง แม่แบบและหมวดหมู่มีอยู่จริง แสดงผลไม่มีข้อผิดพลาด ไม่มีคำต้องห้าม และเว้นวรรคถูกต้อง
- ตรวจทานเนื้อหา อ่านบทความ เปิดแหล่งตรวจเทียบจุดที่สำคัญ ทั้งตัวเลข วันที่ ชื่อเฉพาะ และข้อความที่เป็นการตีความ แล้วแก้เองหรือสั่งให้แก้ ถ้าเจอปัญหาก็วนกลับไปข้อก่อนหน้า
- นำบทความไปลงเอง พร้อมความย่อการแก้ไข และใส่แม่แบบระบุที่มาในหน้าพูดคุยถ้าเป็นงานแปล
- บันทึกผล ลงในรายการบทความทั้งหมดที่สร้างหรือแก้ พร้อมเก็บประวัติทุกการเปลี่ยนแปลงไว้ในระบบควบคุมเวอร์ชัน (git) ย้อนดูได้ว่าแก้อะไรเมื่อไหร่เพราะอะไร
กลไกจดบันทึกและเรียนรู้จากข้อผิดพลาด
จุดที่ทำให้ Claude Code ต่างจากการคุยกับแชตบอตธรรมดาคือมันจดบันทึกได้ เมื่อเราเจอข้อผิดพลาด จะไม่ได้แค่แก้จุดนั้นแล้วจบ แต่จะถามต่อว่าทำไมถึงพลาด แล้วเพิ่มกฎสำหรับรับมือลงในไฟล์คู่มือ หรือให้ Claude บันทึกบทเรียนลงในความจำของโครงการ งานครั้งต่อไปจะอ่านกฎเหล่านี้ก่อนเริ่มเสมอ ข้อผิดพลาดแบบเดิมจึงเกิดซ้ำได้ยาก
ตัวอย่างเช่นชื่อคนและชื่อสถานที่ที่เคยแก้แล้วแต่กลับมาผิดซ้ำในบทความถัดไป จึงทำ "รายการศัพท์" ขึ้นมาเป็นที่บันทึกแห่งเดียว ก่อนเขียนทุกครั้งต้องค้นในรายการนี้ก่อน ชื่อเดียวกันจึงเขียนเหมือนกันทุกหน้า ไฟล์คู่มือจึงยาวขึ้นเรื่อยๆ ทุกข้อเกิดจากปัญหาที่เคยเจอจริง ยิ่งทำไปเรื่อยๆ บทความที่ได้จึงยิ่งมีคุณภาพมากขึ้น
Claude ไม่สามารถทับศัพท์ได้ถูกต้องตามหลักทั้งหมดทันที แม้ว่าจะให้อ่านคู่มือหลักการทับศัพท์ของราชบัณฑิตแล้วก็ตาม เพราะกฎมีความซับซ้อน แม้มนุษย์เองก็ยังพลาด จึงต้องให้เรียนรู้ไปเรื่อยๆ ช่วงแรกที่เริ่มโครงการมีการทับศัพท์ผิดอยู่จนต้องมาตรวจแก้เองมาก แต่พอตรวจและแก้แล้วให้บันทึกลงความจำก็ผิดน้อยลง
5. การเรียนรู้และปรับปรุงข้อผิดพลาด
วิธีการในหัวข้อก่อนไม่ได้มีมาตั้งแต่แรก แต่ค่อยๆสะสมจากความผิดพลาดที่เจอระหว่างทาง หัวข้อนี้จะเล่าตัวอย่างว่าพลาดอะไรมาบ้างและแก้อย่างไร
5.1 ช่วงแรก (กรกฎาคมถึงกันยายน)
- เดาชื่อแม่แบบเอง ตอนแปลจากวิกิภาษาฝรั่งเศส Claude ใช้แม่แบบที่มีในวิกิฝรั่งเศสแต่ไม่มีในวิกิไทย ถ้าลงไปจะขึ้นเป็นตัวแดง จึงเพิ่มกฎว่าต้องตรวจว่ามีแม่แบบนั้นจริงก่อนใช้ทุกครั้ง
- ทับศัพท์ผิดหลัก เช่น ชื่อชาวเยอรมัน Adolf Bastian ไปเขียนเป็น "อดอล์ฟ บาสเตียน" ตามความเคยชิน แต่ที่ถูกตามหลักทับศัพท์ภาษาเยอรมันของราชบัณฑิตคือ "อาด็อล์ฟ บัสทีอัน" ดังนั้นเพื่อไม่ให้ผิดพลาดง่าย จึงต้องสรุปหลักทับศัพท์ของแต่ละภาษาเก็บไว้ และให้ไล่ทับศัพท์อย่างระมัดระวังตามหลัก ไม่ใช่ให้เดาจากความรู้สึก
- ใส่ข้อสรุปที่ตีความเอาเอง เช่นเรื่องพระนามพระมหากษัตริย์ที่มีความขัดแย้งกันระหว่างแหล่ง ในบทความช่วงแรกที่แปล มีการตีความเองว่าสาเหตุน่าจะมาจากอะไร แต่การทำแบบนี้เข้าข่ายการตีความสังเคราะห์เองซึ่งเป็นข้อห้าม ดังนั้นตอนหลังจึงกำหนดกฎให้ชัดว่าให้แค่ใส่ข้อมูลจากแหล่งต่างๆเทียบกันให้ผู้อ่านไปพิจารณาเอาเอง
- บัญญัติศัพท์ไทยขึ้นเอง เช่น แปล calligraphic เป็น "อักษรลีลาประดิษฐ์" ทั้งที่มีคำว่า "อักษรวิจิตร" ใช้อยู่แล้ว จึงให้ค้นศัพท์บัญญัติของราชบัณฑิตยสภาและคำที่ใช้ในวิกิพีเดียก่อนทุกครั้ง ถ้าคิดคำแปลขึ้นเองให้ระบุในหมายเหตุให้รู้ว่าคำนี้อาจไม่เหมาะสม และพิจารณาปรับคำแปลใหม่
- อ่านอักษรผิดจากการสแกน ข้อความที่ดึงจากเอกสารสแกนเก่าอ่านตัวอักษรหรือตัวเลขผิดได้ง่าย จึงต้องสั่งให้ขยายอ่านให้ชัดเมื่อเจอส่วนที่ไม่แน่ใจ
5.2 การเปลี่ยนตัวแบบจาก Sonnet เป็น Opus (ตั้งแต่ปลายกันยายน)
Claude มีตัวแบบหลายรุ่นหลายขนาด ช่วงแรกจนถึงปลายเดือนกันยายน งานส่วนใหญ่ใช้ Sonnet ซึ่งเป็นตัวแบบรุ่นขนาดกลาง ต่อมาเปลี่ยนมาใช้ Opus ซึ่งเป็นรุ่นใหญ่ที่สุด และได้ทดสอบเปรียบเทียบโดยให้ Opus, Sonnet และ Haiku (รุ่นเล็ก) เขียนบทความหัวข้อเดียวกันด้วยกฎชุดเดียวกัน ผลก็คือ Opus เขียนได้ดีกว่ามากอย่างเห็นได้ชัด
ความต่างที่สำคัญไม่ใช่ความรู้ แต่เป็นวินัยในการตรวจ เมื่อเจอตัวเลขในภาพสแกนที่อ่านไม่ชัด Sonnet ตัดสินจากการมองแล้วบันทึกว่า "ตรวจแล้ว" ทั้งที่อ่านผิด ส่วน Opus บันทึกว่าไม่ชัดแล้วไปหาแหล่งที่สองมายืนยัน เมื่อเจอเชิงอรรถที่ชี้ไปเอกสารอื่น Sonnet เห็นแล้วไม่ได้ตามไป ส่วน Opus ตามไปและได้ข้อมูลที่แก้ข้อสงสัยได้ Sonnet ยังเคยตีความช่องข้อมูลในทะเบียนจารึกผิดเพราะไม่ได้ดูหัวคอลัมน์ และเคยใส่คำแปลที่ตัวเองแปลขึ้นใหม่ซึ่งไม่มีในแหล่งใด ส่วน Haiku ถึงจะถูกที่สุด แต่บางครั้งรายงานว่าเปิดหน้าตรวจแล้วทั้งที่ยังไม่ได้เปิด
ต่อจากนี้งานเขียนและตรวจบทความจึงใช้ Opus ทั้งหมด รุ่นที่เล็กกว่าใช้แค่กับงานกลไกที่โปรแกรมตรวจผลได้ เช่นเขียนสคริปต์ตรวจลิงก์ ไม่ใช้กับงานที่ต้องอ่านแหล่งอ้างอิง
อย่างไรก็ตาม ไม่ได้หมายความว่าใช้ Opus แล้วจะไม่มีปัญหาเลย ข้อผิดพลาดบางอย่างยังคงเกิดขึ้นได้ ผู้ใช้ยังจำเป็นต้องตรวจทานเองเสมอ
5.3 การตรวจทานย้อนหลังทั้งหมด (2–18 ตุลาคม)
ที่จริงแล้วตอนเริ่มโครงการนี้ใหม่ๆ เรายังไม่ได้อ่านนโยบายเรื่องการใช้ LLM ในวิกิพีเดียเลย และมองแค่ว่าการใช้วิธีนี้จะช่วยให้แปลบทความได้ดีกว่าวิธีเดิมที่ใช้เครื่องมือแปลอัตโนมัติของวิกิพีเดีย ไม่น่าจะมีปัญหาอะไร แต่ก็ได้มารู้รายละเอียดข้อกำหนดข้างต้นเมื่อวันที่ 2 ตุลาคม พ.ศ. 2569 เมื่อทบทวนแล้วพบว่างานที่ผ่านมามีจุดที่ยังไม่ได้มาตรฐาน อีกทั้งยังพบว่าบทความที่แปลในช่วงแรกๆนั้นมีข้อผิดพลาดที่ควรต้องปรับปรุงมาก เพราะใช้ตัวแบบเป็น Sonnet และบทเรียนจากการแปลยังมีน้อยอยู่
ดังนั้นจึงได้ตัดสินใจหยุดการลงบทความใหม่เกือบทั้งหมดชั่วคราวก่อน แล้วหันกลับไปตรวจทานบทความเก่าทุกบทความตั้งแต่วันที่ 2 ถึง 18 ตุลาคม พร้อมกับวางกฎให้บทความต่อไปเข้มงวดกว่าเดิม ทำการวางแผนตรวจย้อนหลังเป็นระยะ เริ่มจากกลุ่มที่เป็นบทความเรียบเรียงใหม่โดยเรียงตามความเสี่ยง แล้วจึงตรวจงานแปลเทียบต้นทาง และบทความเดิมของคนอื่นที่เคยเข้าไปแก้
ส่วนที่ต่างไปจากเดิมมากที่สุดหลังการตรวจแก้ซ้ำก็คือ รูปแบบการเขียนอ้างอิง โดยเปลี่ยนมาเขียนเอกสารอ้างอิงไว้ตรงส่วนท้าย แล้วก็เขียนกำกับเลขหน้าของแหล่งอ้างอิงที่เป็นหนังสือในแต่ละจุดที่มีการกล่าวอ้างโดยละเอียด ผู้อ่านจึงตามไปตรวจได้ง่ายขึ้นมาก นอกจากนี้ยังได้ลบข้อความบางส่วนที่แหล่งอ้างอิงไม่ได้บอกชัดเจน จึงมีหลายบทความที่สั้นลงหลังจากการปรับปรุง
ระหว่างตรวจยังพบด้วยว่าแหล่งต้นฉบับเองก็ผิด หรือมีความขัดแย้งระหว่างแหล่งอ้างอิงที่ต่างกัน เช่นฐานข้อมูลจารึกบางรายการลงศักราชผิด หรือหนังสือพิมพ์เลขทะเบียนจารึกผิด จึงต้องเทียบอย่างน้อยสองแหล่งถ้าเป็นไปได้ ซึ่งเป็นงานที่คนทำคนเดียวคงไม่มีเวลาทำได้ครบขนาดนี้
บทความที่แปลจากวิกิพีเดียภาษาอื่นเองก็พบว่ามีบางส่วนที่ต้นฉบับผิด จึงตามไปหาแหล่งอ้างอิงและแก้ให้ถูกต้องด้วย อย่างไรก็ตาม เราแก้แค่ในส่วนของวิกิภาษาไทยเท่านั้น ไม่ได้ตามไปแก้ที่ภาษาต้นฉบับให้ถูกด้วย จึงทำให้หลายหน้าที่ระบุว่าเป็นบทความแปลมีเนื้อหาต่างไปจากภาษาต้นฉบับพอสมควร
6. ข้อดีของการใช้ LLM
ในขณะที่หลายคนอาจมองปัญหาที่เกิดจากการใช้ LLM แต่เรามองว่าถ้าเราใช้อย่างถูกวิธีมันก็จะเป็นเครื่องมือที่สร้างประโยชน์ได้มากกว่าข้อเสีย โดยเฉพาะช่วยให้ทำงานที่คนคนเดียวไม่มีทางทำได้ในเวลาที่มี
6.1 ค้นหาและใส่แหล่งอ้างอิงได้ละเอียดขึ้น
ก่อนหน้านี้การหาแหล่งอ้างอิงใช้เวลามาก บ่อยครั้งก็จบที่การใส่อ้างอิงแค่ไม่กี่รายการ ตอนนี้ Claude ค้นหาเอกสารวิชาการเก่าจากห้องสมุดดิจิทัลหลายแห่ง อ่านหนังสืออายุร้อยกว่าปีทั้งเล่มเพื่อหาหน้าที่ต้องการ แล้วใส่เลขหน้ากำกับทุกประโยค หนังสือส่วนใหญ่เป็นภาพสแกน จึงไม่สามารถพิมพ์ข้อความค้นหาได้ ต้องค้นด้วยตาตัวเอง แต่ Claude สามารถไล่ค้นให้ได้
ดังนั้นบทความใหม่ในช่วงหลังมีการใส่จุดอ้างอิงหลายสิบจุด จากการใส่เลขหน้าภายในหนังสือโดยละเอียด ซึ่งงานแบบนี้ยากที่จะทำเองโดยมนุษย์
6.2 แปลได้ถูกต้องและเป็นธรรมชาติกว่าโปรแกรมแปลแบบเดิม
เดิมทีที่ผ่านมาตอนแปลบทความ เราใช้เครื่องมือแปลเนื้อหาที่วิกิพีเดียเตรียมไว้ให้ แต่โปรแกรมแปลในนั้นแปลภาษาไทยได้แย่มาก ประโยคไม่เป็นธรรมชาติ ศัพท์ผิดบริบท และต้องเกลาเองแทบทุกประโยค บางทียังเหนื่อยพอๆกับแปลเองตั้งแต่ต้น ส่วน Claude แปลได้ถูกต้องและอ่านเป็นธรรมชาติ ส่วนใหญ่เกลาแค่นิดหน่อยก็ใช้ได้ และยังแปลงแม่แบบ ลิงก์ และอ้างอิงให้เป็นแบบของวิกิไทยได้พร้อมกัน
ดังนั้นถ้ามองแค่เรื่องของบทความแปลจากวิกิภาษาอื่นแล้ว การใช้ Claude แทนโปรแกรมแปลแบบเก่าถือว่าดีกว่าอย่างเห็นได้ชัด แม้ว่ายังต้องตรวจทานอยู่เสมอก็ตาม
6.3 ตรวจรูปแบบและความถูกต้องทางเทคนิคได้อัตโนมัติ
การเขียนวิกิพีเดียมีรายละเอียดเล็กๆน้อยๆเยอะ ลิงก์ชี้ไปหน้าที่มีจริงไหม ชี้ไปหน้าแก้ความกำกวมหรือเปล่า แม่แบบและหมวดหมู่มีอยู่จริงไหม อ้างอิงแสดงผลผิดหรือไม่ เว้นวรรคถูกไหม งานพวกนี้ตอนนี้ให้โปรแกรมตรวจทั้งบทความได้ในไม่กี่วินาที ทำให้เรามีเวลาไปตรวจเนื้อหาซึ่งเป็นส่วนที่สำคัญกว่า
6.4 ทับศัพท์และเรียกชื่อได้สม่ำเสมอ
ชื่อคนและสถานที่จากภาษาต่างๆที่มีบัญญัติระบบในวิกิพีเดีย เช่น ฝรั่งเศส เวียดนาม สันสกฤต สามารถทำได้อย่างเป็นระบบ และรักษามาตรฐานให้ใช้แบบเดียวกันทุกบทความ โดยอาศัยการทำรายการศัพท์ซึ่งบันทึกทุกครั้งเมื่อเจอศัพท์ใหม่ ไม่ใช่แต่ละบทความเรียกไม่เหมือนกัน
6.5 เปิดทางให้หัวข้อที่ไม่มีใครเขียน
หัวข้ออย่างศิลาจารึกสมัยโบราณ หรือนักวิชาการชาวตะวันตกที่เข้ามายังอุษาคเนย์เมื่อร้อยปีก่อน แหล่งข้อมูลเกือบทั้งหมดกระจัดกระจายอยู่ในวารสารเก่า ถ้าไม่มีเครื่องมือช่วย หัวข้อพวกนี้คงไม่มีบทความภาษาไทยไปอีกนาน และงานเดียวกันนี้ยังช่วยแก้บทความเดิมที่มีข้อผิดพลาดหรือไม่มีแหล่งอ้างอิงด้วย ซึ่งมีอยู่เยอะ
6.6 ทำตามกฎของวิกิพีเดียได้ดีขึ้น
หลายคนอาจกลัวว่า LLM จะทำผิดกฎ แต่ที่จริงแล้วการใช้ LLM อย่างเป็นระบบกลับทำให้งานตรงตามนโยบายมากกว่าเดิม การระบุที่มาของงานแปล การใส่เลขหน้า การตรวจว่าไม่มีความเห็นส่วนตัวปน ล้วนเป็นสิ่งที่คนเขียนเองมักข้ามไปเพราะเสียเวลา แต่พอมีกฎเขียนไว้และมีโปรแกรมช่วยตรวจ ก็ทำได้ครบทุกบทความ และมีข้อผิดพลาดน้อยกว่าการตรวจเองโดยมนุษย์ทั้งหมด มนุษย์อาจละเลยกฎเพราะไม่ได้อ่านให้ดี หรือลืม แต่สำหรับ LLM ถ้าเราให้มันอ่านกฎก็จะทำอย่างเคร่งครัดและสม่ำเสมอกว่า
7. แนวทางต่อจากนี้
วิกิพีเดียไทยยังไม่ได้มีกำหนดนโยบายชัดเจนเรื่อง LLM แต่วิกิพีเดียญี่ปุ่นมีข้อเสนอแนวทางไว้แล้ว เราจึงได้นำมาใช้เป็นหลักในตอนนี้ โดยปรับให้เข้ากับบริบทของวิกิพีเดียไทย
ไม่ช้าก็เร็ว วิกิพีเดียไทยเองก็น่าจะมีกำหนดนโยบายเรื่องนี้ จึงอยากเสนอให้วิกิพีเดียไทยอนุญาตให้ใช้ LLM ช่วยเขียนและแปลได้ภายใต้เงื่อนไข แทนที่จะห้ามทั้งหมดแบบวิกิอังกฤษ เงื่อนไขต่อไปนี้สรุปย่อมาจากวิธีที่ตัวเองใช้จริง แต่อาจนำไปปรับอีกทีเพื่อใช้งานกันจริงได้
ใช้ได้ ถ้าทำตามเงื่อนไขเหล่านี้
- รับผิดชอบเหมือนเขียนเอง ผู้ใช้ต้องอ่านตรวจทุกประโยคก่อนเผยแพร่ ถ้ามีอะไรผิด ความผิดเป็นของผู้ลง ไม่ใช่ของ AI
- คนเป็นคนลงเอง ไม่ให้โปรแกรมแก้หน้าวิกิพีเดียโดยอัตโนมัติ
- ทุกข้อมูลต้องมีแหล่งที่มีอยู่จริง และผู้ใช้สามารถเปิดดูแหล่งข้อมูลนั้นเพื่อยืนยันหากมีข้อสงสัยในความน่าเชื่อถือของเนื้อหา
- รู้เรื่องที่เขียน ใช้ในหัวข้อที่ตัวเองมีความรู้พอจะจับผิดได้ และแปลเฉพาะภาษาที่ตัวเองสามารถอ่านเข้าใจได้
- เปิดเผยว่าใช้ โดยระบุในหน้าผู้ใช้ หรือความย่อการแก้ไขของตัวบทความ ว่ามีการใช้ LLM พร้อมชื่อตัวแบบที่ใช้
- ระบุที่มาของงานแปล ตามสัญญาอนุญาตของวิกิพีเดีย
- เข้มงวดกับบทความบุคคลที่ยังมีชีวิตอยู่ เป็นพิเศษ ข้อมูลที่ยืนยันไม่ได้ให้ตัดออก
- ไม่ใช้ LLM เขียนความเห็นแทนตัวเอง ในหน้าพูดคุยหรือการอภิปราย
- พร้อมแก้เมื่อมีคนทัก ถ้ามีคนพบข้อผิดพลาด ต้องตอบและแก้ไขตามที่ควร
ไม่ควรอนุญาต
- คัดลอกผลลัพธ์ของ LLM ไปวางโดยไม่ได้ตรวจ
- ให้ LLM เขียนจากความรู้ในตัวโดยไม่มีแหล่งอ้างอิงที่ตรวจได้ หรือใส่แหล่งอ้างอิงที่ LLM บอกมาโดยไม่ได้เปิดดู
- สร้างบทความจำนวนมากในเวลาสั้นจนตัวเองก็ตรวจไม่ทัน
- ใช้ในหัวข้อหรือภาษาที่ตัวเองไม่มีความรู้พอจะตรวจ
8. สรุปทิ้งท้าย
ในยุคหลังมานี้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์พัฒนาก้าวหน้าขึ้นเรื่อยๆ เครื่องมือ LLM โดยเฉพาะ Claude Code ก็เป็นหนึ่งในตัวอย่างที่เห็นได้ชัด เมื่อมีวิธีการใหม่แบบนี้เกิดขึ้นมาก็ทำให้การทำงานต่างๆของผู้คนเปลี่ยนแปลงไป ทำอะไรสะดวกขึ้น แต่ก็ตามมาด้วยข้อระวังต่างๆ ดังนั้นที่สำคัญคือผู้ที่นำไปใช้ การใช้เทคโนโลยีใหม่เป็นเรื่องดี แต่ต้องใช้ให้ถูกทาง
LLM เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง และก็อันตรายได้ถ้าใช้ไม่ระวัง ความกังวลของวิกิพีเดียต่อข้อมูลที่แต่งขึ้นและแหล่งอ้างอิงปลอมเป็นเรื่องจริง เราเองก็เคยเจอในงานของตัวเอง แต่ประสบการณ์ในช่วงที่ผ่านมาก็แสดงให้เห็นว่า ถ้ามีคนกำหนดแนวทางให้ชัด ให้ LLM ทำงานจากแหล่งที่ตรวจได้ บันทึกที่มาของทุกข้อความ และตรวจทานด้วยตัวเองก่อนลงเสมอ ปัญหาเหล่านี้ก็ป้องกันได้
เอกสารอ้างอิง
- วิกิพีเดียภาษาอังกฤษ (English Wikipedia)
- Wikipedia:Writing articles with large language models https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Writing_articles_with_large_language_models (แนวปฏิบัติห้ามใช้ LLM เขียนบทความและข้อยกเว้น)
- Wikipedia:LLM-assisted translation https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:LLM-assisted_translation (เงื่อนไขการแปลด้วย LLM)
- Wikipedia:Large language models https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Large_language_models (ความเสี่ยงของ LLM ที่ใช้ในหัวข้อ 3)
- Wikipedia:Signs of AI writing https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing
- วิกิพีเดียภาษาญี่ปุ่น (ウィキペディア日本語版)
- Wikipedia:大規模言語モデルの利用 https://ja.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:大規模言語モデルの利用 (ข้อเสนอแนวปฏิบัติ)
- วิกิพีเดียภาษาไทย
- วิกิพีเดีย:แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ https://th.wikipedia.org/wiki/วิกิพีเดีย:แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
- วิกิพีเดีย:การแปลภาษา https://th.wikipedia.org/wiki/วิกิพีเดีย:การแปลภาษา
- วิกิพีเดีย:เงื่อนไขสำหรับการลบทันที https://th.wikipedia.org/wiki/วิกิพีเดีย:เงื่อนไขสำหรับการลบทันที (เกณฑ์ลบบทความที่อ่านไม่รู้เรื่องจากโปรแกรมแปล)
- Content translation. MediaWiki https://www.mediawiki.org/wiki/Content_translation (เครื่องมือแปลเนื้อหาของวิกิพีเดีย)
- Manage Claude's memory. Claude Code Docs. https://code.claude.com/docs/en/memory (ระบบไฟล์คู่มือโครงการและความจำของ Claude Code)
🤖 บทความนี้เองก็มีการค้นหาแหล่งอ้างอิงและเรียบเรียงข้อมูลโดยใช้ Claude Code ช่วย