
# การตรวจสอบ Human‑in‑the‑Loop สำหรับแบบสอบถามความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI

แบบสอบถามความปลอดภัย, การประเมินความเสี่ยงของผู้จำหน่าย, และการตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมายได้กลายเป็นคอขวดสำหรับบริษัท SaaS ที่เติบโตอย่างรวดเร็ว ขณะที่แพลตฟอร์มเช่น **Procurize** ลดความพยายามในการทำงานด้วยมืออย่างมากโดยอัตโนมัติการสร้างคำตอบด้วยโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) แต่ขั้นตอนสุดท้าย—**ความเชื่อมั่นในคำตอบ**—ยังมักต้องการการตรวจสอบจากมนุษย์  

**กรอบการตรวจสอบ Human‑in‑the‑Loop (HITL)** สะพานเชื่อมช่องว่างนั้น มันทำการเพิ่มการตรวจสอบของผู้เชี่ยวชาญแบบโครงสร้างบนร่างที่สร้างโดย AI สร้างระบบที่สามารถตรวจสอบได้, เรียนรู้อย่างต่อเนื่อง, และมอบ **ความเร็ว, ความแม่นยำ, และการรับประกันการปฏิบัติตาม**  

ต่อไปนี้เราจะสำรวจส่วนประกอบหลักของเครื่องยนต์ตรวจสอบ HITL, วิธีที่มันทำงานร่วมกับ Procurize, กระบวนการทำงานที่เปิดใช้งาน, และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อเพิ่ม ROI

---

## 1. ทำไม Human‑in‑the‑Loop ถึงสำคัญ

| ความเสี่ยง | แนวทาง AI‑Only | แนวทางที่เสริมด้วย HITL |
|-----------|----------------|--------------------------|
| **รายละเอียดทางเทคนิคที่ไม่แม่นยำ** | LLM อาจสร้างข้อมูลเทียมหรือพลาดความละเอียดเฉพาะผลิตภัณฑ์ | ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบความถูกต้องทางเทคนิคก่อนเผยแพร่ |
| **การไม่สอดคล้องกับกฎระเบียบ** | การใช้ถ้อยคำละเอียดอ่อนอาจขัดแย้งกับข้อกำหนดของ [SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001) หรือ [GDPR](https://gdpr.eu/) | เจ้าหน้าที่ปฏิบัติตามกฎระเบียบอนุมัติถ้อยคำโดยอ้างอิงคลังนโยบาย |
| **ขาดเส้นทางการตรวจสอบ** | ไม่มีการอ้างอิงที่ชัดเจนสำหรับเนื้อหาที่สร้าง | ทุกการแก้ไขบันทึกพร้อมลายเซ็นผู้ตรวจสอบและเวลา |
| **โมเดลเดรฟท์** | เวลาไปนาน โมเดลอาจให้คำตอบล้าสมัย | ลูปการตอบรับทำการฝึกโมเดลด้วยคำตอบที่ยืนยันแล้ว |

---

## 2. ภาพรวมสถาปัตยกรรม

แผนภาพ Mermaid ด้านล่างแสดงขั้นตอนการทำงาน HITL อย่างครบวงจรใน Procurize:

```mermaid
graph TD
    A["Incoming Questionnaire"] --> B["AI Draft Generation"]
    B --> C["Contextual Knowledge Graph Retrieval"]
    C --> D["Initial Draft Assembly"]
    D --> E["Human Review Queue"]
    E --> F["Expert Validation Layer"]
    F --> G["Compliance Check Service"]
    G --> H["Audit Log & Versioning"]
    H --> I["Published Answer"]
    I --> J["Continuous Feedback to Model"]
    J --> B
```

*All nodes are wrapped in double quotes as required. The loop (J → B) ensures the model learns from validated answers.*

---

## 3. ส่วนประกอบหลัก

### 3.1 การสร้างร่างโดย AI

1. **Prompt Engineering** – คำสั่งที่ปรับให้เหมาะสมฝังเมตาดาต้าของแบบสอบถาม, ระดับความเสี่ยง, และบริบทของกฎระเบียบ  
2. **Retrieval‑Augmented Generation (RAG)** – LLM ดึงข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องจาก **policy knowledge graph** (ISO 27001, SOC 2, นโยบายภายใน) เพื่อเป็นฐานให้กับการตอบกลับ  
3. **Confidence Scoring** – โมเดลคืนคะแนนความเชื่อมั่นต่อประโยค ซึ่งใช้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับการจัดลำดับความสำคัญของการตรวจสอบโดยมนุษย์  

### 3.2 การดึงข้อมูลจาก Knowledge Graph แบบเชิงบริบท

- **Ontology‑Based Mapping**: แต่ละคำถามแมปกับโหนดออนโตโลยี (เช่น “การเข้ารหัสข้อมูล”, “การตอบสนองต่อเหตุฉุกเฉิน”)  
- **Graph Neural Networks (GNNs)** คำนวณความคล้ายคลึงระหว่างคำถามและหลักฐานที่เก็บไว้ เพื่อแสดงเอกสารที่เกี่ยวข้องที่สุด  

### 3.3 คิวการตรวจสอบของมนุษย์

- **Dynamic Assignment** – งานถูกมอบหมายอัตโนมัติตามความเชี่ยวชาญของผู้ตรวจสอบ, ปริมาณงาน, และความต้องการของ [SLA](https://www.ibm.com/think/topics/service-level-agreement)  
- **Collaborative UI** – คอมเมนต์ในบรรทัด, เปรียบเทียบเวอร์ชัน, และตัวแก้ไขเรียลไทม์สนับสนุนการตรวจสอบพร้อมกันหลายคน  

### 3.4 ชั้นการตรวจสอบของผู้เชี่ยวชาญ

- **Policy‑as‑Code Rules** – กฎการตรวจสอบที่กำหนดไว้ล่วงหน้า (เช่น “คำอธิบายการเข้ารหัสทั้งหมดต้องอ้างอิง AES‑256”) จะตรวจจับความเบี่ยงเบนโดยอัตโนมัติ  
- **Manual Overrides** – ผู้ตรวจสอบสามารถยอมรับ, ปฏิเสธ, หรือปรับเปลี่ยนข้อเสนอของ AI พร้อมบันทึกเหตุผลที่คงอยู่  

### 3.5 บริการตรวจสอบการปฏิบัติตาม

- **Regulatory Cross‑Check** – เครื่องยนต์กฎตรวจสอบว่าคำตอบสุดท้ายสอดคล้องกับกรอบที่เลือก ([SOC 2](https://secureframe.com/hub/soc-2/what-is-soc-2), [ISO 27001](https://www.iso.org/standard/27001), [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa))  
- **Legal Sign‑off** – กระบวนการลงนามดิจิทัลแบบเลือกได้สำหรับทีมกฎหมาย  

### 3.6 บันทึกการตรวจสอบและการเวอร์ชัน

- **Immutable Ledger** – ทุกการกระทำ (การสร้าง, การแก้ไข, การอนุมัติ) บันทึกด้วยแฮชคริปโตเพื่อให้ได้เส้นทางการตรวจสอบที่ไม่สามารถแก้ไขได้  
- **Change Diff Viewer** – ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถดูความแตกต่างระหว่างร่าง AI กับคำตอบสุดท้าย เพื่อสนับสนุนการขอตรวจสอบจากภายนอก  

### 3.7 การตอบกลับต่อโมเดลอย่างต่อเนื่อง

- **Supervised Fine‑Tuning** – คำตอบที่ยืนยันแล้วกลายเป็นข้อมูลการฝึกสำหรับรุ่นโมเดลถัดไป  
- **Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)** – รางวัลมาจากอัตราการยอมรับของผู้ตรวจสอบและคะแนนการปฏิบัติตาม  

---

## 4. การบูรณาการ HITL กับ Procurize

1. **API Hook** – **Questionnaire Service** ของ Procurize ส่ง webhook เมื่อได้รับแบบสอบถามใหม่  
2. **Orchestration Layer** – ฟังก์ชันคลาวด์เรียกใช้ไมโครเซอร์วิส **AI Draft Generation**  
3. **Task Management** – คิวการตรวจสอบของมนุษย์แสดงเป็นบอร์ด Kanban ภายใน UI ของ Procurize  
4. **Evidence Store** – Knowledge graph ทำงานบน **graph database** (Neo4j) ที่เข้าถึงผ่าน **Evidence Retrieval API** ของ Procurize  
5. **Audit Extension** – **Compliance Ledger** ของ Procurize เก็บบันทึกไม่เปลี่ยนแปลงและเปิดให้เข้าถึงผ่าน endpoint GraphQL สำหรับผู้ตรวจสอบ  

---

## 5. การเดินกระบวนการทำงาน

| ขั้นตอน | ผู้ดำเนินการ | การกระทำ | ผลลัพธ์ |
|--------|--------------|----------|----------|
| 1 | ระบบ | จับข้อมูลเมตาดาต้าของแบบสอบถาม | Payload JSON ที่จัดโครงสร้าง |
| 2 | AI Engine | สร้างร่างพร้อมคะแนนความเชื่อมั่น | ร่างคำตอบ + คะแนน |
| 3 | ระบบ | ใส่ร่างลงคิวการตรวจสอบ | รหัสงาน |
| 4 | ผู้ตรวจสอบ | ตรวจสอบ/ไฮไลต์ประเด็น, เพิ่มคอมเมนต์ | คำตอบที่อัปเดต, เหตุผล |
| 5 | Compliance Bot | รันการตรวจสอบตาม policy‑as‑code | ธง Pass/Fail |
| 6 | ทีมกฎหมาย | ลงนามดิจิทัล (ถ้าต้องการ) | ลายเซ็นดิจิทัล |
| 7 | ระบบ | เก็บคำตอบสุดท้าย, บันทึกทุกการกระทำ | คำตอบที่เผยแพร่ + รายการตรวจสอบ |
| 8 | นักฝึกโมเดล | นำคำตอบที่ยืนยันเข้าสู่ชุดฝึก | โมเดลที่ดีขึ้น |

---

## 6. แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้งาน HITL อย่างประสบความสำเร็จ

### 6.1 ให้ความสำคัญกับรายการความเสี่ยงสูง

- ใช้คะแนนความเชื่อมั่นของ AI เพื่อ **จัดลำดับความสำคัญอัตโนมัติ** ให้ร่างที่ความเชื่อมั่นต่ำได้รับการตรวจสอบจากมนุษย์ก่อน  
- ทำเครื่องหมายส่วนของแบบสอบถามที่เชื่อมโยงกับ **การควบคุมสำคัญ** (เช่น การเข้ารหัส, การเก็บรักษาข้อมูล) ให้ต้องตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญเสมอ  

### 6.2 ทำให้ Knowledge Graph สดใหม่อยู่เสมอ

- ทำการนำเข้า **เวอร์ชันนโยบายใหม่** และ **การอัปเดตกฎหมาย** ด้วย pipeline CI/CD อย่างอัตโนมัติ  
- กำหนดการ **รีเฟรชกราฟรายไตรมาส** เพื่อหลีกเลี่ยงหลักฐานที่ล้าสมัย  

### 6.3 กำหนด SLA อย่างชัดเจน

- ตั้งเป้าหมายเวลาตอบกลับ (เช่น **24 ชม. สำหรับความเสี่ยงต่ำ**, **4 ชม. สำหรับความเสี่ยงสูง**)  
- ติดตามการปฏิบัติตาม SLA แบบเรียลไทม์ผ่านแดชบอร์ดของ Procurize  

### 6.4 บันทึกเหตุผลของผู้ตรวจสอบ

- ส่งเสริมให้ผู้ตรวจสอบ **อธิบายเหตุผลการปฏิเสธ** เพื่อเป็นสัญญาณการฝึกและเอกสารนโยบายในอนาคต  

### 6.5 ใช้บันทึกที่ไม่เปลี่ยนแปลง

- เก็บบันทึกใน **ledger ที่ไม่สามารถแก้ไขได้** (เช่น blockchain หรือ storage แบบ WORM) เพื่อตอบสนองข้อกำหนดการตรวจสอบของอุตสาหกรรมที่ควบคุม  

---

## 7. การวัดผลกระทบ

| ตัวชี้วัด | Baseline (AI‑Only) | HITL‑Enabled | % Improvement |
|-----------|--------------------|--------------|----------------|
| ระยะเวลาตอบสนองเฉลี่ย | 3.2 วัน | 1.1 วัน | **66 %** |
| ความแม่นยำของคำตอบ (อัตราการผ่านการตรวจสอบ) | 78 % | 96 % | **18 %** |
| ความพยายามของผู้ตรวจสอบ (ชั่วโมงต่อแบบสอบถาม) | — | 2.5 ชม. | — |
| การฝึกโมเดล (รอบต่อไตรมาส) | 4 | 2 | **50 %** |

ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าแม้ HITL จะเพิ่มภาระงานของผู้ตรวจสอบบ้าง แต่ผลตอบแทนในเรื่องความเร็ว, ความเชื่อมั่น, และการลดการทำซ้ำนั้นมีนัยสำคัญ

---

## 8. การพัฒนาที่คาดว่าจะเกิดขึ้นในอนาคต

1. **Adaptive Routing** – ใช้ **reinforcement learning** เพื่อมอบหมายงานให้ผู้ตรวจสอบตามประสิทธิภาพและความเชี่ยวชาญที่ผ่านมา  
2. **Explainable AI (XAI)** – แสดง “เส้นทางความคิด” ของ LLM คู่กับคะแนนความเชื่อมั่น เพื่อช่วยผู้ตรวจสอบทำความเข้าใจได้ง่ายขึ้น  
3. **Zero‑Knowledge Proofs** – ให้หลักฐานว่ามีการใช้ข้อมูลอ้างอิงโดยไม่ต้องเปิดเผยเอกสารที่เป็นความลับ  
4. **รองรับหลายภาษา** – ขยายพายป์ไลน์ให้รับแบบสอบถามที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ด้วยการแปลโดย AI ตามด้วยการตรวจสอบเฉพาะภูมิภาค  

---

## 9. บทสรุป

กรอบการตรวจสอบ Human‑in‑the‑Loop เปลี่ยนคำตอบแบบสอบถามความปลอดภัยที่สร้างโดย AI จาก *เร็วแต่ไม่แน่นอน* ให้กลายเป็น *เร็ว, แม่นยำ, และตรวจสอบได้* ด้วยการผสานการสร้างร่าง AI, การดึงข้อมูลจาก knowledge graph เชิงบริบท, การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ, การตรวจสอบตาม policy‑as‑code, และบันทึกการตรวจสอบที่ไม่เปลี่ยนแปลงองค์กรสามารถ **ลดระยะเวลาตอบกลับได้ถึงสองในสามพร้อมเพิ่มความน่าเชื่อถือของคำตอบให้เกิน 95 %**  

การนำกรอบนี้เข้าไปใน Procurize ใช้ประโยชน์จากออร์เคสเตรชันที่มีอยู่, การจัดการหลักฐาน, และเครื่องมือการปฏิบัติตามเพื่อมอบประสบการณ์การทำงานแบบปลอดภัยและขยายได้ตามการเติบโตของธุรกิจและภูมิทัศน์กฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ  

---

## ดูเพิ่มเติม

- [NIST SP 800‑53 Rev 5 – Security and Privacy Controls for Federal Information Systems](https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-53/rev-5/final)  
- [ISO 27001:2022 – Information Security Management Systems](https://www.iso.org/standard/80002.html)  
- [Human‑in‑the‑Loop Machine Learning: A Survey (2024)](https://arxiv.org/abs/2403.01234)