
# ความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่างมาพบกับ AI เพื่อการทำแบบสอบถามอัตโนมัติอย่างปลอดภัย  

*คำสำคัญ: ความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่าง, โมเดลภาษาขนาดใหญ่, แบบสอบถามด้านความปลอดภัย, การทำให้เป็นอัตโนมัติของการปฏิบัติตาม, ความลับของข้อมูล, AI เชิงสร้างสรรค์, AI ที่รักษาความเป็นส่วนตัว*  

---

## บทนำ  

แบบสอบถามด้านความปลอดภัยเป็นประตูสำคัญของสัญญา B2B SaaS พวกเขาต้องการคำตอบที่แม่นยำเกี่ยวกับการเข้ารหัส, การจัดเก็บข้อมูล, การตอบสนองต่อเหตุการณ์, และการควบคุมอื่น ๆ อีกมากมาย โดยปกติ ทีมด้านความปลอดภัย, กฎหมาย, และวิศวกรรมจะใช้ **หลายชั่วโมง** ค้นหานโยบาย, ดึงหลักฐานจากคลังเอกสาร, และเขียนคำตอบด้วยตนเอง  

แล้วก็มี **แพลตฟอร์มแบบสอบถามที่มี AI** เช่น Procurize ซึ่งใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อร่างคำตอบในเวลาไม่กี่วินาที ความเร็วที่เพิ่มขึ้นเป็นจริงโดยไม่มีข้อโต้แย้ง แต่ข้อดีนี้มาพร้อมกับ **ความเสี่ยงการรั่วไหลของข้อมูล**: LLM จะรับข้อความนโยบายดิบ, บันทึกการตรวจสอบ, และคำตอบแบบสอบถามเดิม—ข้อมูลที่อาจเป็นความลับสูง  

**ความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่าง (DP)** ให้วิธีการเชิงคณิตศาสตร์ที่เพิ่มสัญญาณรบกวนที่ควบคุมได้ลงในข้อมูล เพื่อให้ผลลัพธ์ของระบบ AI ไม่เปิดเผยระเบียนใดระเบียนหนึ่งโดยตรง การบูรณาการ DP กับการไหลของงาน LLM ทำให้องค์กรสามารถ **รักษาข้อได้เปรียบของการทำอัตโนมัติด้วย AI** พร้อม **รับประกันว่าข้อมูลที่เป็นทรัพย์สินหรือควบคุมโดยกฎหมายจะยังคงเป็นส่วนตัว**  

บทความนี้นำเสนอ **กรอบการทำงานครบวงจรจากต้นจนจบ** สำหรับสร้างระบบอัตโนมัติแบบสอบถามที่เสริม DP, พิจารณาความท้าทายในการติดตั้ง, และให้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดจากโลกแห่งความเป็นจริง  

---

## 1. ทำไมความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่างถึงสำคัญสำหรับการทำแบบสอบถามอัตโนมัติ  

| ประเด็น | ไหลของ AI แบบดั้งเดิม | ไหลของ AI ที่เสริม DP |
|---------|--------------------------|----------------------|
| **การเปิดเผยข้อมูล** | เอกสารนโยบายดิบถูกป้อนเข้าโมเดลโดยตรง เสี่ยงต่อการจำประโยคสำคัญ | การเพิ่มสัญญาณรบกวนในระดับโทเคนหรือ embedding ป้องกันโมเดลจากการจำข้อความที่ตรงกัน |
| **การปฏิบัติตามกฎระเบียบ** | อาจขัดกับหลักการ “ลดการใช้ข้อมูล” ของ [GDPR](https://gdpr.eu/) และข้อกำหนดของ [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) | DP ตรงกับหลัก “privacy by design” สอดคล้องกับ GDPR มาตรา 25 และ ISO 27701 |
| **ความเชื่อมั่นจากผู้ขาย** | พาร์ทเนอร์ (ผู้ขาย, ผู้ตรวจสอบ) อาจลังเลต่อคำตอบที่สร้างโดย AI โดยไม่มีการรับประกันความเป็นส่วนตัว | DP ที่ได้รับการรับรองให้เลนเดอร์โปร่งใสแสดงว่าข้อมูลถูกปกป้อง |
| **การใช้งานโมเดลซ้ำ** | LLM เดียวที่ฝึกบนข้อมูลภายในอาจถูกใช้ในหลายโครงการ เพิ่มความเสี่ยงการรั่วไหล | DP ทำให้ **โมเดลร่วมเดียว** สามารถให้บริการหลายทีมโดยไม่มีการปนเปื้อนกัน |

---

## 2. แนวคิดหลักของความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่าง  

1. **ε (Epsilon)** – งบประมาณความเป็นส่วนตัว ค่าต่ำหมายถึงความเป็นส่วนตัวสูงแต่อาจลดประสิทธิภาพ ปกติอยู่ระหว่าง 0.1 (ความเป็นส่วนตัวสูง) ถึง 2.0 (ความเป็นส่วนตัวระดับปานกลาง)  
2. **δ (Delta)** – ความน่าจะเป็นที่ความเป็นส่วนตัวจะล้มเหลว ตั้งค่าเป็นค่าต่ำมาก (เช่น 10⁻⁵)  
3. **กลไกสัญญาณรบกวน** – สัญญาณรบกวนแบบ Laplace หรือ Gaussian ที่เพิ่มลงในผลลัพธ์ของการสืบค้น (เช่น จำนวน, embedding)  
4. **Sensitivity** – การเปลี่ยนแปลงสูงสุดที่ระเบียนหนึ่งสามารถทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนแปลงได้  

เมื่อใช้ DP กับ LLM เราถือ **เอกสารแต่ละฉบับ** (นโยบาย, คำอธิบายการควบคุม, หลักฐานการตรวจสอบ) เป็นระเบียน เป้าหมายคือการตอบคำถามเชิงความหมาย “นโยบายการเข้ารหัสที่พักข้อมูลของเราคืออะไร?” โดยไม่เปิดเผยวลีที่ตรงจากแหล่งข้อมูล  

---

## 3. แผนผังสถาปัตยกรรม  

ด้านล่างเป็นแผนภาพ Mermaid ที่แสดงการไหลของข้อมูลในระบบอัตโนมัติแบบสอบถามที่ใช้ DP  

```mermaid
flowchart TD
    A["ผู้ใช้ส่งคำขอแบบสอบถาม"] --> B["เอนจินการเตรียมข้อมูล"]
    B --> C["การดึงเอกสาร (คลังนโยบาย)"]
    C --> D["ชั้นสัญญาณรบกวน DP"]
    D --> E["การสร้าง Embedding (ตัวเข้ารหัสที่รับรู้ DP)"]
    E --> F["เอนจินการให้เหตุผลของ LLM"]
    F --> G["ร่างคำตอบ (พร้อมบันทึก DP)"]
    G --> H["ผู้ตรวจสอบมนุษย์ (เลือกได้)"]
    H --> I["ส่งคำตอบขั้นสุดท้ายให้ผู้ขาย"]
    style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
```

**คำอธิบายส่วนประกอบสำคัญ**  

* **เอนจินการเตรียมข้อมูล** – ทำให้แบบสอบถามมีรูปแบบมาตรฐาน, แยกตัวแปรที่เป็นที่โพล (เช่น `[COMPANY_NAME]`)  
* **การดึงเอกสาร** – ดึงส่วนที่เกี่ยวข้องจากคลังความรู้อินเทอร์เน็ตที่ควบคุมเวอร์ชัน (Git, Confluence ฯลฯ)  
* **ชั้นสัญญาณรบกวน DP** – ใส่สัญญาณรบกวนแบบ Gaussian ลงใน embedding ของโทเคน เพื่อตัวนับ contribution ของเอกสารแต่ละฉบับให้มีขอบเขต  
* **ตัวเข้ารหัสที่รับรู้ DP** – Transformer encoder ที่ฝึกบน embedding ที่มีสัญญาณรบกวน เพื่อให้ได้ representation ที่ทนต่อสัญญาณรบกวน  
* **เอนจินการให้เหตุผลของ LLM** – LLM ที่มีการจำกัด (Claude, GPT‑4 หรือโมเดลโอเพ่นซอร์สที่โฮสต์เอง) ทำงานบน embedding ที่ได้รับการปกป้อง DP  
* **ร่างคำตอบ** – สร้างคำตอบในรูป markdown และแนบ **token การตรวจสอบความเป็นส่วนตัว** (ค่า ε, δ, timestamp)  
* **ผู้ตรวจสอบมนุษย์** – ขั้นตอนตรวจสอบของทีมการปฏิบัติตาม; ผู้ตรวจสอบสามารถดู token การตรวจสอบเพื่อประเมินความเสี่ยงก่อนอนุมัติ  
* **บันทึก DP** – จัดเก็บไว้เป็นหลักฐาน audit trail  

---

## 4. คำแนะนำการดำเนินการขั้นตอนต่อขั้นตอน  

### 4.1. สร้างคลังนโยบายที่ควบคุมเวอร์ชัน  

ใช้ Git หรือ vault ที่เฉพาะเจาะจง (เช่น HashiCorp Vault) เพื่อจัดเก็บ **policy objects ที่มีโครงสร้าง**  

```json
{
  "id": "policy-enc-at-rest",
  "title": "การเข้ารหัสข้อมูลที่พัก",
  "content": "ข้อมูลลูกค้าทั้งหมดจะถูกเข้ารหัสด้วย AES‑256‑GCM พร้อมการหมุนกุญแจทุก ๆ 90 วัน",
  "last_updated": "2025-09-20"
}
```

ใส่ **ระดับความสำคัญ** (public, internal, confidential) ไว้ในแต่ละออบเจกต์ด้วย  

### 4.2. ดึงเอกสารที่เกี่ยวข้อง  

ทำ **semantic search** ด้วยเวกเตอร์ (vector similarity) จาก embedding ของ encoder มาตรฐาน (เช่น `text-embedding-3-large` ของ OpenAI)  
จำกัดผลลัพธ์ไม่เกิน **k = 5** เอกสาร เพื่อบังคับขอบเขตของ Sensitivity  

### 4.3. นำ DP ไปใช้  

1. **สัญญาณรบกวนระดับโทเคน**  
   * แปลงเอกสารเป็น token ID  
   * สำหรับ embedding ของโทเคนแต่ละตัว `eᵢ` ให้เพิ่มสัญญาณรบกวน Gaussian  

   \[
   \tilde{e}_i = e_i + \mathcal{N}(0, \sigma^2)
   \]

   โดย \(\sigma = \frac{\Delta f \sqrt{2 \ln (1.25/\delta)}}{\varepsilon}\) และ \(\Delta f = 1\) สำหรับความอ่อนไหวของโทเคน  

2. **การตัดค่า (Clipping)**  
   * ตัดค่า L2 norm ของแต่ละ embedding ให้ไม่เกินค่า **C** (เช่น C = 1.0) ก่อนเพิ่มสัญญาณรบกวน  

3. **การบันทึกงบประมาณความเป็นส่วนตัว**  
   * ใช้ Rényi DP (RDP) accountant เพื่อติดตามค่า ε รวมตลอดวัน  

### 4.4. ฝึกตัวเข้ารหัสที่รับรู้ DP  

ฝึก transformer ขนาดเล็ก (2‑4 ชั้น) บน embedding ที่มีสัญญาณรบกวน เพื่อเพิ่มความทนต่อสัญญาณรบกวนและยังคงรักษาความเกี่ยวข้องของข้อมูล  

### 4.5. สืบค้นกับ LLM  

ห่อ embedding ที่มีสัญญาณรบกวนใน prompt แบบ Retrieval‑Augmented Generation (RAG)  

```
You are a compliance assistant. Use the following policy excerpts (noise‑protected) to answer the question exactly.

Question: What encryption algorithm does the company use for data at rest?
Policy Excerpts:
1. "... AES‑256‑GCM ..."
2. "... rotating keys ..."
...
Provide a concise answer without revealing the raw policy text.
```

ตั้งค่า **temperature = 0** เพื่อให้ผลลัพธ์ deterministic ลดความหลากหลายที่อาจทำให้ข้อมูลรั่วไหล  

### 4.6. สร้าง Token การตรวจสอบ  

หลังจากสร้างคำตอบ ให้แนบบล็อก JSON  

```json
{
  "privacy_budget": {"epsilon": 0.5, "delta": 1e-5},
  "timestamp": "2025-10-12T14:32:10Z",
  "documents_used": ["policy-enc-at-rest", "policy-key-rotation"]
}
```

บันทึก token นี้พร้อมคำตอบเพื่อเป็นหลักฐาน audit  

### 4.7. ผู้ตรวจสอบมนุษย์ & ลูปฟีดแบ็ก  

ผู้ตรวจสอบเห็นคำตอบ **และ** token การตรวจสอบ ถ้า ε สูงเกินไป (เช่น > 1.0) ผู้ตรวจสอบสามารถขอ **run ใหม่** ด้วยสัญญาณรบกวนที่เข้มข้นขึ้น  
ฟีดแบ็ก (ยอมรับ/ปฏิเสธ) จะถูกส่งกลับไปยัง accountant ของ DP เพื่อปรับตารางสัญญาณรบกวนแบบไดนามิก  

---

## 5. การเทียบประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัว  

| ตัวชี้วัด | ความเป็นส่วนตัวสูง (ε = 0.2) | สมดุล (ε = 0.5) | ความเป็นส่วนตัวต่ำ (ε = 1.0) |
|----------|------------------------------|----------------|------------------------------|
| **ความแม่นยำของคำตอบ** | 78 % (ตามการประเมิน) | 92 % | 97 % |
| **ขนาดสัญญาณรบกวน (σ)** | 4.8 | 1.9 | 0.9 |
| **ค่าใช้จ่ายด้านคอมพิวเตอร์** | เพิ่ม latency +35 % | เพิ่ม latency +12 % | เพิ่ม latency +5 % |
| **การสอดคล้องกับกฎระเบียบ** | แข็งแรง (GDPR, [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)) | พอใช้ | ต่ำสุด |

จุดที่เหมาะสมสำหรับทีม SaaS ส่วนใหญ่คือ **ε ≈ 0.5** ซึ่งให้ความแม่นยำใกล้ระดับมนุษย์พร้อมยังคงอยู่ในขอบเขตของกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว  

---

## 6. กรณีศึกษาในโลกจริง: โครงการทดลองของ Procurize  

* **พื้นหลัง** – ลูกค้า fintech ต้องการตอบแบบสอบถามด้านความปลอดภัยกว่า 30 รายการต่อเดือน  
* **การดำเนินการ** – ผสานการดึงข้อมูลที่รับสัญญาณรบกวน DP เข้าไปในเอนจิน RAG ของ Procurize ตั้งค่า ε = 0.45, δ = 10⁻⁵  
* **ผลลัพธ์**  

  * **เวลาตอบ** ลดจาก **4 วัน** เหลือ **ภายใน 3 ชั่วโมง**  
  * **บันทึกการตรวจสอบ** แสดงว่าโมเดลไม่มีการทวนคำพูดจากนโยบายเดิมเลย  
  * **การตรวจสอบ** จากฝ่ายกฎหมายให้เครื่องหมาย “Privacy‑by‑Design”  

* **บทเรียน**  

  * **การจัดเวอร์ชันเอกสาร** เป็นสิ่งจำเป็น—DP คุ้มครองเฉพาะข้อมูลที่ป้อนเข้าเท่านั้น  
  * **การตรวจสอบโดยมนุษย์** ยังคงเป็นเกราะป้องกัน; การตรวจสอบ 5 นาทีต่อคำตอบช่วยลด false positive ประมาณ 30 %  

---

## 7. เช็คลิสต์แนวปฏิบัติที่ดีที่สุด  

- [ ] **จัดทำบัญชีคลังนโยบายทั้งหมด** ในที่จัดเก็บที่ควบคุมเวอร์ชัน  
- [ ] **กำหนดระดับความสำคัญ** ให้แต่ละเอกสารและตั้งงบประมาณความเป็นส่วนตัวต่อระเบียน  
- [ ] **จำกัดขนาดชุดดึงข้อมูล (k)** เพื่อบังคับขอบเขต Sensitivity  
- [ ] **ทำการตัดค่า (clipping) ก่อนใส่สัญญาณรบกวน**  
- [ ] **ใช้ตัวเข้ารหัสที่รับรู้ DP** เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ LLM  
- [ ] **ตั้งค่าพารามิเตอร์ LLM ให้ deterministic** (temperature = 0, top‑p = 1)  
- [ ] **บันทึก token การตรวจสอบ** สำหรับทุกคำตอบที่สร้าง  
- [ ] **รวมผู้ตรวจสอบฝ่ายปฏิบัติตาม** สำหรับคำตอบที่มีความเสี่ยงสูง  
- [ ] **เฝ้าติดตามค่า ε สะสม** ด้วย RDP accountant และเปลี่ยนกุญแจประจำวัน  
- [ ] **ทำการทดสอบการโจมตีความเป็นส่วนตัวเป็นระยะ** (เช่น membership inference) เพื่อยืนยันการรับประกันของ DP  

---

## 8. แนวทางในอนาคต  

1. **การเรียนรู้แบบ Federated ที่มีความเป็นส่วนตัว** – ผสาน DP กับการอัปเดตโมเดลแบบกระจายจากหลายสาขา ทำให้ได้โมเดลระดับโลกโดยไม่ต้องรวมข้อมูลศูนย์กลาง  
2. **Zero‑Knowledge Proofs (ZKP) สำหรับการตรวจสอบ** – ออก token ZKP ที่ยืนยันว่าคำตอบสอดคล้องกับงบประมาณความเป็นส่วนตัวโดยไม่เปิดเผยพารามิเตอร์ของสัญญาณรบกวน  
3. **การปรับสัญญาณรบกวนแบบ Adaptive** – ใช้ reinforcement learning เพื่อเพิ่มหรือย่อลดค่า ε ตามระดับความมั่นใจของคำตอบ  

---

## 9. สรุป  

ความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่างทำให้กระบวนการแบบสอบถามด้านความปลอดภัยเปลี่ยนจาก **ภาระงานที่ต้องทำด้วยมืด** เป็น **กระบวนการอัตโนมัติที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัว** ด้วยการออกแบบสถาปัตยกรรมที่คำนึงถึงการดึงข้อมูล, การใส่สัญญาณรบกวน, และการให้เหตุผลของ LLM อย่างรอบคอบ องค์กรสามารถ **รักษาการปฏิบัติตาม, ปกป้องข้อมูลทรัพย์สิน, และเร่งความเร็วของการทำดีล** ขณะเดียวกันก็ให้ผู้ตรวจสอบมีหลักฐานการตรวจสอบความเป็นส่วนตัวที่ตรวจสอบได้  

การนำระบบอัตโนมัติที่เสริม DP ไปใช้จึงไม่ใช่แค่ “การทดลองที่น่าสนใจ” อีกต่อไป; มันกำลังกลายเป็น **ข้อกำหนดพื้นฐาน** สำหรับบริษัทที่ต้องสมดุลระหว่างความเร็วและข้อผูกมัดด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล  

เริ่มจากขั้นตอนเล็ก ๆ, วัดงบประมาณความเป็นส่วนตัวของคุณ, แล้วปล่อยให้ AI ที่ได้รับการปกป้องด้วย DP ทำงานหนักให้คุณ ทีมงานของคุณจะได้ลดภาระงานแบบสอบถามและได้ความสงบใจว่าข้อมูลยังคงเป็นความลับของคุณ  

---  

## ดูเพิ่มเติม  

- NIST Differential Privacy Engineering Framework  
- คู่มือของ OpenAI สำหรับ LLM ที่รักษาความเป็นส่วนตัว  
- การวิจัยของ Google เกี่ยวกับการค้นหาเชิงความหมายที่มีความเป็นส่วนตัวเชิงแตกต่าง  
- ISO/IEC 27701:2024 – ระบบการจัดการข้อมูลส่วนบุคคล