
# การตอบสนอง AI ที่ใช้ Zero Knowledge Proof สำหรับแบบสอบถามผู้จำหน่ายที่เป็นความลับ

## บทนำ

แบบสอบถามด้านความปลอดภัยและการตรวจสอบการปฏิบัติตามเป็นคอขวดในธุรกรรม B2B SaaS ผู้จำหน่ายต้องใช้เวลานับไม่ถ้วนในการสกัดหลักฐานจากนโยบาย สัญญา และการดำเนินการควบคุมเพื่อตอบคำถามจากลูกค้าในอนาคต แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI ล่าสุด—เช่น Procurize—ได้ลดภาระการทำงานด้วยมืออย่างมหาศาลโดยการสร้างร่างคำตอบและจัดการหลักฐาน อย่างไรก็ตามยังคงมีข้อกังวลที่ค้างคา: **บริษัทจะไว้วางใจคำตอบที่ AI สร้างขึ้นได้อย่างไรโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลดิบต่อบริการ AI หรือฝ่ายที่ร้องขอ?**  

นี่คือ **Zero‑Knowledge Proofs (ZKPs)**—หลักการเชิงเข้ารหัสที่ให้ฝ่ายหนึ่งพิสูจน์ว่าข้อความใดข้อความหนึ่งเป็นจริงโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลพื้นฐาน การรวม ZKP กับ AI สร้างสรรค์ทำให้เราสามารถสร้าง **เครื่องตอบ AI ที่เป็นความลับ** ที่รับประกันความถูกต้องของคำตอบขณะเดียวกันก็ซ่อนเอกสารที่สำคัญจากโมเดล AI และผู้ร้องขอแบบสอบถาม

บทความนี้จะเจาะลึกพื้นฐานทางเทคนิค รูปแบบสถาปัตยกรรม และข้อพิจารณาเชิงปฏิบัติสำหรับการสร้างแพลตฟอร์มอัตโนมัติแบบสอบถามที่เปิดใช้ ZKP

## ปัญหาหลัก

| ความท้าทาย | วิธีการแบบดั้งเดิม | วิธีการที่ใช้ AI เพียว | วิธีการที่ใช้ AI ผสาน ZKP |
|-----------|----------------------|------------------|---------------------------|
| **การเปิดเผยข้อมูล** | คัดลอก‑วางนโยบายด้วยมือ → ความผิดพลาดของมนุษย์ | อัปโหลดคลังเอกสารทั้งหมดไปยังบริการ AI (คลาวด์) | หลักฐานไม่ออกจากคลังข้อมูลปลอดภัย; มีเพียงหลักฐานเท่านั้นที่แชร์ |
| **การตรวจสอบ** | เอกสารกระดาษ, การตรวจสอบด้วยมือ | บันทึกการส่งคำถามไปยัง AI, แต่ไม่มีลิงก์ตรวจสอบที่เชื่อถือได้ | หลักฐานเชิงเข้ารหัสเชื่อมคำตอบกับเวอร์ชันของหลักฐานที่ใช้ |
| **การปฏิบัติตามกฎระเบียบ** | ยากที่จะแสดงหลักการ “ต้องรู้เท่านั้น” | อาจละเมิดกฎการจัดเก็บข้อมูลตามเขต | สอดคล้องกับ [GDPR](https://gdpr.eu/), [CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa) และมาตรฐานการจัดการข้อมูลเฉพาะอุตสาหกรรม |
| **ความเร็ว vs ความเชื่อถือ** | ช้าแต่เชื่อถือได้ | รวดเร็วแต่ไม่เชื่อถือ | เร็ว **และ** เชื่อถือได้ทางคณิตศาสตร์ |

## Zero‑Knowledge Proofs อย่างสั้น

Zero‑knowledge proof ทำให้ **ผู้พิสูจน์** สามารถโน้มน้าว **ผู้ตรวจสอบ** ว่าเรื่อง *S* เป็นจริงโดยไม่เปิดเผยข้อมูลใด ๆ นอกจากความเป็นจริงของ *S* ตัวอย่างคลาสสิก ได้แก่:

* **Graph Isomorphism** – พิสูจน์ว่ากราฟสองกราฟเหมือนกันโดยไม่เปิดเผยการแมป
* **Discrete Logarithm** – พิสูจน์ว่ารู้ค่าเลขยกกำลังลับโดยไม่เปิดเผยค่า

โครงสร้าง ZKP สมัยใหม่ (เช่น **zk‑SNARKs**, **zk‑STARKs**, **Bulletproofs**) สามารถสร้างหลักฐานที่สั้นและไม่โต้ตอบได้ ซึ่งตรวจสอบได้ภายในหลายมิลลิวินาที ทำให้เหมาะกับบริการ API ที่ต้องการความเร็วสูง

## วิธีที่ AI สร้างคำตอบในปัจจุบัน

1. **การนำเข้เอกสาร** – ทำดัชนีนโยบาย, ควบคุม, รายงานการตรวจสอบ
2. **การดึงข้อมูล** – ค้นหาเชิงความหมายเพื่อคืนส่วนที่เกี่ยวข้องที่สุด
3. **การสร้าง Prompt** – ใส่ข้อความที่ดึงมาและคำถามแบบสอบถามลงใน LLM
4. **การสร้างคำตอบ** – LLM สร้างคำตอบเป็นภาษาธรรมชาติ
5. **การตรวจสอบโดยมนุษย์** – นักวิเคราะห์แก้ไข, อนุมัติ หรือปฏิเสธผลลัพธ์ของ AI

**จุดอ่อน** อยู่ที่ขั้นตอนที่ 1‑4 ซึ่งต้องเปิดเผยหลักฐานดิบต่อ LLM (หลายกรณีโฮสต์ภายนอก) ทำให้เสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูล

## การผสาน ZKP กับ AI: แนวคิด

1. **Secure Evidence Vault (SEV)** – สภาพแวดล้อมการประมวลผลที่เชื่อถือได้ (TEE) หรือที่เก็บข้อมูลเข้ารหัสในสถานที่เก็บไว้ภายในองค์กร
2. **Proof Generator (PG)** – ภายใน SEV ตัวตรวจสอบขนาดเบา ๆ ดึงส่วนข้อความที่จำเป็นสำหรับคำตอบและสร้าง ZKP ที่ *ส่วนนี้สอดคล้องกับความต้องการของแบบสอบถาม*
3. **AI Prompt Engine (APE)** – SEV ส่งเพียง *เจตนาระดับนามธรรม* (เช่น “ให้ส่วนย่อยของนโยบายการเข้ารหัส‑at‑rest”) ไปยัง LLM โดย **ไม่มี** ข้อความดิบ
4. **Answer Synthesis** – LLM ส่งร่างคำตอบในภาษาธรรมชาติกลับมา
5. **Proof Attachment** – ร่างคำตอบถูกผูกกับ ZKP ที่สร้างในขั้นที่ 2
6. **Verifier** – ผู้รับแบบสอบถามตรวจสอบหลักฐานด้วยคีย์สาธารณะ ยืนยันว่าคำตอบสอดคล้องกับหลักฐานที่ซ่อนอยู่—ไม่มีข้อมูลดิบใด ๆ ถูกเปิดเผย

### ทำไมวิธีนี้จึงได้ผล

* **หลักฐาน** รับประกันว่าคำตอบที่ AI สร้างมามาจากเอกสารที่ควบคุมเวอร์ชันอย่างชัดเจน
* **โมเดล AI** ไม่ได้เห็นข้อความลับ ส่งผลให้เป็นไปตามข้อกำหนดการจัดเก็บข้อมูล
* ผู้ตรวจสอบสามารถ **ทำซ้ำ** กระบวนการสร้างหลักฐานเพื่อตรวจสอบความสอดคล้องตามกาลเวลาได้

## แผนผังสถาปัตยกรรม

```mermaid
graph TD
    A["ทีมความปลอดภัยของผู้จำหน่าย"] -->|อัปโหลดนโยบาย| B["Secure Evidence Vault (SEV)"]
    B --> C["Proof Generator (PG)"]
    C --> D["Zero‑Knowledge Proof (ZKP)"]
    B --> E["AI Prompt Engine (APE)"]
    E --> F["LLM Service (External)"]
    F --> G["Draft Answer"]
    G -->|บรรจุกับ ZKP| H["Answer Package"]
    H --> I["ผู้ร้องขอ / ผู้ตรวจสอบ"]
    I -->|ตรวจสอบหลักฐาน| D
    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style E fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bfb,stroke:#333,stroke-width:2px
```

## ขั้นตอนการทำงานแบบละเอียด

1. **รับคำถาม** – รายการแบบสอบถามใหม่เข้ามาผ่าน UI ของแพลตฟอร์ม
2. **แมปนโยบาย** – ระบบใช้ **knowledge graph** เชื่อมคำถามกับโหนดนโยบายที่เกี่ยวข้อง
3. **ดึงส่วนข้อความ** – ภายใน SEV, PG แยกประโยคหรือข้อที่ตอบคำถามได้อย่างแม่นยำ
4. **สร้างหลักฐาน** – สร้าง zk‑SNARK สั้น ๆ ที่ผูกแฮชของส่วนข้อความกับรหัสคำถาม
5. **ส่ง Prompt** – APE สร้าง Prompt เป็นกลาง (เช่น “สรุปการควบคุม encryption‑at‑rest”) แล้วส่งไปยัง LLM
6. **รับคำตอบ** – LLM ส่งร่างสั้น ๆ ที่อ่านง่ายกลับมา
7. **ประกอบแพ็คเกจ** – ร่างคำตอบและ ZKP ถูกรวมเป็นไฟล์ JSON‑LD พร้อมเมตาดาต้า (timestamp, hash เวอร์ชัน, คีย์ตรวจสอบสาธารณะ)
8. **ตรวจสอบ** – ผู้ร้องขอรันสคริปต์ตรวจสอบขนาดเล็ก; หากสำเร็จแสดงว่าคำตอบมาจากหลักฐานที่อ้างอิง
9. **บันทึกการตรวจสอบ** – ทุกเหตุการณ์การสร้างหลักฐานบันทึกในสมุดบัญชีแบบต่อเนื่อง (เช่น ledger ที่ไม่เปลี่ยนแปลง) เพื่อการตรวจสอบในอนาคต

## ประโยชน์

| ประโยชน์ | คำอธิบาย |
|----------|----------|
| **ความลับ** | ไม่มีหลักฐานดิบออกจากคลังข้อมูลปลอดภัย; มีเพียงหลักฐานเชิงเข้ารหัสที่แชร์ |
| **สอดคล้องกับกฎระเบียบ** | ปฏิบัติตามหลักการ “ลดการเก็บข้อมูล” ของ **[GDPR](https://gdpr.eu/)**, **[CCPA](https://oag.ca.gov/privacy/ccpa)** และข้อบังคับเฉพาะอุตสาหกรรม |
| **ความเร็ว** | การตรวจสอบ ZKP ใช้เวลาน้อยกว่าหนึ่งวินาที ทำให้รักษาความเร็วที่ AI ให้ |
| **ความเชื่อถือ** | ผู้ตรวจสอบได้รับการรับรองทางคณิตศาสตร์ว่าคำตอบมาจากนโยบายที่อัปเดต |
| **การควบคุมเวอร์ชัน** | แต่ละหลักฐานอ้างอิงถึงแฮชของเอกสารเวอร์ชันเฉพาะ ทำให้ติดตามการเปลี่ยนแปลงได้ง่าย |

## ข้อพิจารณาการนำไปใช้

### 1. เลือกโครงสร้าง ZKP ที่เหมาะสม
* **zk‑SNARKs** – หลักฐานสั้นมากแต่ต้องมีขั้นตอนตั้งค่าแบบเชื่อถือได้ เหมาะกับคลังนโยบายคงที่
* **zk‑STARKs** – ตั้งค่าโปร่งใส, หลักฐานใหญ่กว่า, เวลาตรวจสอบสูงกว่า เหมาะเมื่ออัปเดตนโยบายบ่อย
* **Bulletproofs** – ไม่มีขั้นตอนตั้งค่าเชื่อถือได้, ขนาดหลักฐานปานกลาง; เหมาะกับสภาพแวดล้อม TEE ภายในองค์กร

### 2. สภาพแวดล้อมการประมวลผลปลอดภัย
* **Intel SGX** หรือ **AWS Nitro Enclaves** สามารถเป็นโฮสต์ SEV เพื่อให้การสกัดและสร้างหลักฐานทำในโซนที่ต้านการดัดแปลงได้

### 3. การเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการ LLM
* ใช้ API ที่รับเฉพาะ **prompt** (ไม่มีการอัปโหลดเอกสาร) ผู้ให้บริการ LLM หลายรายมีรูปแบบนี้แล้ว
* สามารถโฮสต์ **LLM แบบเปิดต้นทาง** (เช่น Llama 2) ภายใน enclave สำหรับการใช้งานที่อยู่นอกเครือข่ายอย่างสมบูรณ์

### 4. การบันทึกที่ตรวจสอบได้
* เก็บเมตาดาต้าการสร้างหลักฐานบน **บล็อกเชนแบบ ledger ไม่เปลี่ยนแปลง** (เช่น Hyperledger Fabric) เพื่อเป็นหลักฐานการตรวจสอบตามกฎระเบียบ

### 5. การเพิ่มประสิทธิภาพ
* แคชหลักฐานที่ใช้บ่อยสำหรับข้อความควบคุมมาตรฐาน
* ประมวลผลแบบ batch หลายคำถามพร้อมกันเพื่อลดภาระการสร้างหลักฐานต่อรายการ

## ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว

* **การรั่วไหลจากช่องโหว่ด้านเวลาการทำงาน** – การดำเนินงานใน enclave อาจเสี่ยงต่อการโจมตีแบบ timing; ควรใช้อัลกอริธึมที่ทำงานแบบเวลาเท่าเดิมเสมอ
* **การโจมตีโดยการใช้หลักฐานซ้ำ** – ผู้ไม่ประสงค์ดีอาจนำหลักฐานที่ถูกต้องมาใช้กับคำถามอื่น; ควรผูกหลักฐานอย่างแน่นหนากับรหัสคำถามและ nonce
* **การสร้างข้อมูลเท็จของโมเดล** – แม้มีหลักฐาน หาก LLM สร้างสรุปที่ไม่แม่นยำก็อาจทำให้ข้อมูลผิดพลาด; ควรมีขั้นตอนตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนการปล่อยขั้นสุดท้าย

## มุมมองในอนาคต

การผสาน **computing แบบลับ**, **zero‑knowledge cryptography**, และ **generative AI** เปิดเส้นทางใหม่สำหรับการทำงานอัตโนมัติอย่างปลอดภัย:

* **Dynamic Policy‑as‑Code** – นโยบายที่เขียนเป็นโค้ดที่ทำงานได้โดยตรงสามารถพิสูจน์โดยไม่ต้องแปลงเป็นข้อความ
* **การแลกเปลี่ยน ZKP ระหว่างองค์กร** – ผู้จำหน่ายและลูกค้าสามารถแลกเปลี่ยนหลักฐานโดยไม่ต้องเปิดเผยการควบคุมภายใน ส่งเสริมความเชื่อใจในห่วงโซ่อุปทาน
* **มาตรฐาน ZKP ที่กำหนดโดยหน่วยงานกำกับ** – มาตรฐานที่กำลังเกิดขึ้นอาจกำหนดแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเร่งการนำไปใช้

## สรุป

เครื่องตอบ AI ที่ใช้ Zero‑Knowledge Proof สร้างสมดุลที่น่าสนใจระหว่าง **ความเร็ว**, **ความแม่นยำ**, และ **ความลับ** โดยการพิสูจน์ว่าคำตอบที่ AI สร้างขึ้นมาจากส่วนหลักฐานที่ตรวจสอบได้และควบคุมเวอร์ชัน—โดยไม่ต้องเปิดเผยส่วนหลักฐานนั้นเอง—องค์กรสามารถอัตโนมัติการทำงานของแบบสอบถามด้านความปลอดภัยได้อย่างมั่นใจและตอบสนองต่อผู้ตรวจสอบที่เข้มงวดที่สุดได้

การนำแนวทางนี้ไปใช้ต้องคัดเลือกโครงสร้าง ZKP ที่เหมาะสม, ติดตั้ง enclave ที่ปลอดภัย, และคอยตรวจสอบด้วยมนุษย์อย่างสม่ำเสมอ แต่ผลตอบแทนที่ได้—ขั้นตอนการตรวจสอบที่สั้นลง, ความเสี่ยงทางกฎหมายลดลง, และความเชื่อมั่นที่เพิ่มขึ้นกับพันธมิตร—ทำให้การลงทุนนี้คุ้มค่ากับผู้ให้บริการ SaaS ที่มองไปข้างหน้า.