SEO Google ยังสำคัญมั้ย ทั้งที่ AI Search ได้แล้ว

บทความนี้เป็น เป็นสิ่งที่ผมได้รับคำถามมาตลอดตั้งแต่ 2025 จนพอดีถึงระดับนึง ผมเลยมาเขียนบทความนี้ขึ้นเพื่อ อธิบายให้เข้าใจกันง่ายขึ้น

อันนี้จะเป็น รูปภาพที่ ผมอธิบายให้ชัดยิ่งขึ้น และจะอธิบายแต่ละจุดให้ชัดขึ้น และจะลงข้อมูล research ที่ใช้ ChatGPT Research และ Gemini Research นะครับ ในรายละเอียดต่างๆ

อธิบายภาพให้ชัดเจนขึ้น

 

จากภาพจะเห็นว่า

วัตถุประสงค์ ของ Users ที่ ค้นหามีความคล้ายกัน ในการที่สามารถค้นหาผ่าน Google หรือ AI ก็ได้แต่ สิ่งที่จะเห็นคือ

1. Users ใช้ AI ค้นหาและสรุปให้เลย ในสิ่งที่อยากได้คำตอบ หรือการหา ข้อมูลด้วย Search engine นั้น มีแหล่งต้นทางที่สามารถคลิกอ่านเพิ่มเติมได้ แม้ AI จะมี Function Search ที่มีแหล่งข้อมูลก็ตาม แต่จะเป็นแหล่งข้อมูลที่คัดมาประมาณ​ 5-10 เท่านั้นแต่ Google Search จะมีมากมายมากกว่า 10 แหล่ง ให้ Users ให้เลือกอ่านได้
2. การที่ Users ใช้งาน AI ในการค้นหานั้น จะมีวัตถุประสงค์ชัดเจน เช่น การสร้าง , การเขียน , หรือการ generate รูปภาพ ที่เป็นวัตุประสงค์ของ การทำนั้นๆ ซึ่ง สามารถมีคำตอบที่ AI สรุปมาให้ได้เลย ซึ่งก็มีโอกาสที่ ตอบถูกหรือตอบผิด เพราะอยู่ที่การเรียนรู้ข้อมูลมาไม่เหมือนกัน แต่ถ้าเทียบกับ Google จะเน้นเรื่องการสำรวจ และเราสามารถเลือกได้ว่าจะอ่านอันไหน ที่น่าสนใจและน่าเชื่อถือกว่ากัน

ทั้ง 2 ข้อนี้ก็สรุปได้เลยว่าจริงๆ แล้ว Google ยังคงสำคัญในด้านการตัดสินใจ การเลือกหา เลือกซื้อ การหาสถานที่ ส่วนของ AI จะเน้นการตอบคำถาม ที่มีการสรุปให้แล้ว จากข้อมูลที่ตัวเองได้เรียนรู้ หรือข้อมูลจาก Search Engine เช่นเดียวกัน  ซึ่งถ้าสังเกต ถ้าใครสามารถตรวจสอบ Log ได้เราจะเห็นได้ว่า จะมี การพยายามเข้าถึง ของ Bot AI เข้ามาอ่านข้อมูลที่ website ของเราเช่นเดียวกัน

 

แล้ว Google SEO ยังสำคัญมั้ย

คำตอบง่ายๆคือยังสำคัญมากๆ เนื่องจาก ต่อให้มีการค้นหา AI แค่ไหน การตัดสินใจของ users ก็ยังต้องพึ่ง Google หรือ Search Engine เป็นหลักในการช่วยตัดสินใจแมั AI จะเก่งขึ้นมาก แต่ก็ยังมีความผิดพลาด อยู่บ้างซึ่ง Google นั้นจะยังคง มี ข้อมูลที่หลากหลาย ให้เราสามารถสำรวจได้มากยิ่งขึ้น อยู่ดี

ทีนี้ก็จะเป็นข้อมูลที่ผม ให้ ChatGPT Deep Research สรุปมาให้นะครับ  และสำหรับ Gemini Deep Research จะอยู่ถัดไปครับ

การใช้ AI Search แทน Google Search: แนวโน้ม พฤติกรรม และผลกระทบ

แนวโน้มการใช้ AI Search ในระดับโลกและประเทศไทย

แนวโน้มระดับโลก: ทั่วโลกมีการปรับตัวสู่การใช้เครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (“AI Search” เช่น ChatGPT, Perplexity, Bing Chat) มากขึ้นอย่างเห็นได้ชัดในช่วงปี 2023-2024 ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตจำนวนมากสนใจรูปแบบการค้นหาแบบใหม่ที่ให้คำตอบทันทีในรูปบทสนทนา แทนที่จะต้องค้นหาและคลิกลิงก์หลายๆ ครั้งเหมือนการใช้ Google แบบดั้งเดิม แนวโน้มนี้เห็นชัดในกลุ่มคนรุ่นใหม่: 61% ของผู้ใช้ Gen Z และ 53% ของ Millennials (Gen Y) ระบุว่าพวกเขาเบื่อหน่ายกับการพิมพ์คำค้นหาแล้วต้องไล่อ่านลิงก์มากมาย และเริ่มหันไปใช้ AI อย่าง ChatGPT, Claude หรือ Perplexity ที่ให้คำตอบสั้น กระชับ เข้าใจง่าย โดยไม่ต้องคลิกออกไปเว็บไซต์อื่น นอกจากนี้ผู้ใช้จำนวนไม่น้อยยังเลือกใช้โซเชียลมีเดียอย่าง TikTok หรือ Reddit เป็นเครื่องมือค้นหาในบางกรณี (เช่น ดูรีวิวสินค้า สถานที่ หรือร้านอาหารผ่านวิดีโอสั้น) ซึ่งให้คำตอบรวดเร็วและเข้าประเด็นเช่นกัน แนวโน้มเหล่านี้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการค้นหาข้อมูลไปสู่การได้คำตอบทันทีมากขึ้น โดยมี AI และแพลตฟอร์มใหม่เข้ามามีบทบาทแทนการค้นหาแบบเดิม

อย่างไรก็ตาม ในภาพรวมระดับโลก Google Search ยังคงครองความเป็นผู้นำอย่างชัดเจน ทั้งในแง่ปริมาณการใช้งานและส่วนแบ่งตลาด แม้จะเกิดกระแส AI Search ก็ตาม ข้อมูลปี 2024 ระบุว่า Google มีจำนวนการค้นหาประมาณ 14,000 ล้านครั้งต่อวัน ในขณะที่การค้นหาใน ChatGPT เทียบเท่าเพียง 37.5 ล้านครั้งต่อวัน (ประมาณ 1 ใน 373 ของ Google) ซึ่งหมายความว่าสัดส่วนการค้นหาผ่าน AI อย่าง ChatGPT ยังไม่ถึง 1% ของปริมาณการค้นหาทั้งหมด เมื่อเทียบกับการค้นหาแบบดั้งเดิม แม้ ChatGPT จะเติบโตเร็วแต่ก็ยังเล็กมากเมื่อเทียบกับ Google โดยส่วนแบ่งตลาดของ Google ทั่วโลกในปี 2024 ยังอยู่ราว 89.7% (ลดลงเล็กน้อยจากเดิมที่เคยมากกว่า 90% มาโดยตลอดในทศวรรษที่ผ่านมา) ขณะที่คู่แข่งรองลงมาอย่าง Bing มีประมาณ 3.97%, เครื่องมือค้นหาอื่นๆ เช่น Yandex ~2.56%, Yahoo ~1.3% เป็นต้น การที่ส่วนแบ่ง Google ลดต่ำกว่า 90% เป็นครั้งแรกนี้บ่งชี้ว่าคู่แข่งและทางเลือกใหม่ๆ เริ่มแย่งพื้นที่ได้บ้าง ไม่ใช่เพียงกระแสชั่วคราว แต่ก็ยังถือว่าน้อยมากเมื่อเทียบกับอำนาจนำของ Google นอกจากนี้ Google เองยังมีการเติบโตของทราฟฟิกอย่างต่อเนื่อง เช่น มีรายงานว่าช่วงพ.ค. 2023 – พ.ค. 2024 ทราฟฟิก Google ทั่วโลกยังเติบโต ~1.4% แม้ AI Search จะกำลังเป็นที่นิยมก็ตาม สถิติยังชี้ว่าผู้ใช้เครื่องมือค้นหาแบบเดิมเกือบทั้งหมดก็ยังใช้ Google ควบคู่ไปด้วย เช่น 99% ของผู้ใช้แพลตฟอร์ม AI ยังคงใช้เสิร์ชเอนจินดั้งเดิม อยู่ และมีเพียง 16% ของผู้ใช้ Google เท่านั้นที่ลองใช้แพลตฟอร์ม AI (สะท้อนว่า AI Search ยังเป็นกลุ่มผู้ใช้งานกลุ่มเล็กเมื่อเทียบกับฐานผู้ใช้ Google ทั้งหมด) ดังนั้นโดยภาพรวม Google ยังแข็งแกร่ง แต่แนวโน้มการเติบโตของ AI Search ก็กำลังเป็นที่จับตามองอย่างยิ่ง

แนวโน้มในประเทศไทย: ในประเทศไทย กระแสการใช้ AI เพื่อค้นหาข้อมูลก็เริ่มปรากฏให้เห็นเช่นกัน คนไทยจำนวนมากรู้จักและทดลองใช้ ChatGPT ภายในเวลาไม่นานหลังเปิดตัว (รวมถึงการที่ ChatGPT รองรับภาษาไทยได้ดีขึ้น ทำให้ผู้ใช้งานไทยเข้าถึงง่าย) สื่อไทยหลายเจ้าได้พูดถึงแนวโน้มนี้อย่างกว้างขวาง ตัวอย่างเช่น รายงานข่าวระบุว่าเมื่อโลกเข้าสู่ยุค AI สิ่งที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างหนึ่งคือ “ระบบการค้นหา” โดยผู้คนเริ่มใช้งาน Google น้อยลงและหันไป ถาม AI มากขึ้น สอดคล้องกับกระแสทั่วโลกที่คนรุ่นใหม่เปลี่ยนพฤติกรรมการหาข้อมูลจากเสิร์ชเอนจินแบบเดิมไปสู่การใช้ AI และโซเชียลมีเดียที่ตอบโจทย์ได้ทันใจมากกว่า ในไทยกลุ่มผู้ใช้งานช่วงแรกๆ ได้แก่ นักเรียน/นิสิต นักการตลาด นักพัฒนา ฯลฯ ที่ทดลองนำ AI มาใช้ช่วยงานเป็นประจำ ทั้งนี้ จาก Work Trend Index 2024 พบว่าพนักงานไทยที่จัดว่าเป็น “AI Power User” (ใช้ AI ทำงานสม่ำเสมอและลองเครื่องมือใหม่ๆ) นั้น 86% เริ่มและจบวันทำงานด้วย AI ซึ่งใกล้เคียงค่าเฉลี่ยโลก (85%) แต่คนไทยกลุ่มนี้มีแนวโน้ม ทดลองใช้ AI วิธีใหม่ๆ เพียง 45% ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยโลก (68%) อยู่พอสมควร หมายความว่าคนไทยยังเปิดรับ AI อย่างค่อยเป็นค่อยไปเมื่อเทียบสัดส่วนกับต่างประเทศ แต่ทิศทางโดยรวมคือ AI กำลังเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันและการทำงานมากขึ้นเรื่อยๆ

ในภาคธุรกิจดิจิทัลไทย ความตื่นตัวต่อ AI Search ก็เพิ่มสูงขึ้น ผู้ประกอบการด้านคอนเทนต์และการตลาดเริ่มพูดถึงการปรับตัว เช่น แนวคิด AEO (Answer Engine Optimization) ที่เน้นการปรับเนื้อหาเว็บไซต์ให้ AI และแชตบอตเลือกใช้หรือพูดถึงในการตอบคำถามของผู้ใช้ ซึ่งถูกมองว่าอาจกลายมาเป็นศาสตร์ใหม่ที่คนทำ SEO ต้องเรียนรู้ในยุคที่ผู้คนถามหาเนื้อหาผ่าน AI มีการคาดการณ์ถึง “การสิ้นสุดยุคทองของ SEO” และการมาถึงของยุคที่ AI ครองเกมการค้นหา ซึ่งธุรกิจไทยก็เตรียมปรับกลยุทธ์รับมือกระแสนี้ เช่น บทวิเคราะห์ในไทยระบุว่าปัจจุบันมีการเปิดตัว เครื่องมือ AEO กว่า 30 รายการในไม่กี่เดือน สะท้อนว่าตลาดกำลังตื่นตัวต่อการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาให้ติดคำตอบของ AI อย่างมาก (คล้ายกับยุคเริ่มต้น SEO เมื่อ 20 ปีก่อน) โดยรวมแล้ว ประเทศไทยกำลังเข้าสู่ช่วงเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการค้นหาไปสู่ AI แม้ระดับการใช้งาน AI Search ยังไม่สูงเท่าประเทศชั้นนำ แต่ทุกภาคส่วนก็เริ่มจับตามองและเตรียมพร้อมกับการเปลี่ยนผ่านนี้

การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้ใช้ในกลุ่มต่าง ๆ

การมาของ AI Search ส่งผลให้พฤติกรรมการค้นหาข้อมูลของผู้ใช้ในกลุ่มต่างๆ เปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญ ดังนี้:

นักเรียน นักศึกษา และภาคการศึกษา

กลุ่มนักเรียนและนักศึกษาถือเป็นผู้ใช้งานกลุ่มแรกๆ ที่นำ AI มาใช้แทนการค้นคว้าแบบเดิมอย่างชัดเจน หลายคนใช้งาน ChatGPT เป็นเสมือน ติวเตอร์ออนไลน์ เพื่ออธิบายบทเรียน ช่วยแก้โจทย์คณิตศาสตร์ หรือสรุปเนื้อหาให้เข้าใจง่าย โดยไม่ต้องไปค้นหาคำตอบจากหลายเว็บไซต์ นอกจากนี้ยังมีการนำ AI มาช่วยทำการบ้านหรือแต่งเรียงความ ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลเรื่องการลอกงานและจรรยาบรรณทางวิชาการในวงการการศึกษา ข้อมูลการสำรวจในสหรัฐฯ ช่วงปลายปี 2024 พบว่า ประมาณ 26% ของวัยรุ่นอายุ 13-17 ปียอมรับว่าใช้ ChatGPT เพื่อช่วยทำการบ้าน ซึ่งตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นจาก 13% ในปีก่อนหน้า (หมายถึงเพิ่มขึ้นเท่าตัวภายในปีเดียว) สะท้อนแนวโน้มที่เยาวชนหันมาพึ่ง AI เป็นเครื่องมือในการเรียนมากขึ้น ถึงแม้ยังมีอีก 74% ที่ยังไม่ได้ใช้ก็ตาม ในประเทศไทยเอง มีรายงานว่านักเรียนนิสิตจำนวนมากเริ่มทดลองใช้ ChatGPT ในการค้นข้อมูลทำรายงานหรือทำโปรเจกต์เช่นกัน จนบางสถาบันการศึกษาต้องออกแนวทางหรือข้อห้ามการนำ AI ไปใช้ในการทำข้อสอบหรือการบ้าน

ผลต่อพฤติกรรม: เดิมทีนักเรียนจะค้นคว้าข้อมูลจาก Google, เปิดอ่าน Wikipedia หรือเว็บไซต์ต่างๆ เพื่อหาคำตอบ แต่ตอนนี้หลายคนแค่พิมพ์คำถามลงใน ChatGPT ก็ได้คำตอบสรุปทันที ส่งผลให้ การพึ่งพาเครื่องมือค้นหาแบบเดิมลดลง อย่างเห็นได้ชัด นักเรียนสามารถข้ามขั้นตอนการเปิดอ่านหลายๆ บทความเพื่อรวบรวมข้อมูล เพราะ AI จะสรุปสาระสำคัญมาให้พร้อมใช้งาน อย่างไรก็ดี ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ ของคำตอบจาก AI เป็นสิ่งที่ต้องระมัดระวัง – AI อาจตอบผิดหรือ “มโน” ข้อมูลขึ้นมาอย่างมั่นใจ (ที่เรียกว่า hallucination) ได้ ซึ่งแตกต่างจากการค้นใน Google ที่ผู้ใช้ยังต้องตรวจสอบข้อมูลจากหลายแหล่งด้วยตนเอง ครูอาจารย์จำนวนไม่น้อยจึงแนะนำให้นักเรียน ตรวจสอบไขว้ (cross-check) คำตอบจาก AI กับแหล่งข้อมูลอื่นอยู่เสมอ ปัจจุบันหลายโรงเรียนและมหาวิทยาลัยเริ่มปรับตัวรับมือ เช่น สร้างนโยบายการใช้ AI ในห้องเรียน ฝึกให้นักเรียนใช้งาน AI เป็นเครื่องมือเสริมทักษะมากกว่าใช้ลัดเพื่อทำงานแทนทั้งหมด ตลอดจนพัฒนาเครื่องมือตรวจจับการลอกงานจาก AI เป็นต้น

นักพัฒนาและโปรแกรมเมอร์

กลุ่มนักพัฒนาซอฟต์แวร์และโปรแกรมเมอร์เป็นอีกกลุ่มที่ เปลี่ยนรูปแบบการค้นหาข้อมูลอย่างมาก หลังมีเครื่องมือ AI อย่าง ChatGPT และ GitHub Copilot เข้ามาช่วยเหลือ แต่เดิมนั้นโปรแกรมเมอร์มักค้นหาโค้ดตัวอย่าง วิธีแก้ไขข้อผิดพลาด (error) หรือคำตอบสำหรับปัญหาทางเทคนิคจาก Google ซึ่งมักนำไปสู่ฟอรั่มเช่น Stack Overflow หรือคู่มือเอกสารต่างๆ ปัจจุบันหลายคนเลือกที่จะถามคำถามเหล่านั้นกับ AI โดยตรงเพื่อให้ได้คำตอบทันที หรือแม้กระทั่งให้ AI เขียนโค้ดเบื้องต้นให้เลย ผลที่ตามมาคือปริมาณการใช้งานเว็บความรู้ชุมชนอย่าง Stack Overflow ลดลงอย่างมาก มีรายงานว่าหลังการเปิดตัว ChatGPT ในปลายปี 2022 จำนวนคำถามใหม่บน Stack Overflow ลดลงถึง ~76% (เมื่อเทียบกับช่วงก่อนมี ChatGPT) และในช่วงปี 2024 เพียงปีเดียว คำถามใหม่ลดลง ~60% เมื่อเทียบปีต่อปี ซึ่งสะท้อนว่าโปรแกรมเมอร์จำนวนมากไปหาคำตอบจากแชตบอท AI แทนการตั้งคำถามบนฟอรั่มแบบเดิม การลดลงนี้รุนแรงถึงขั้นที่มีผู้วิเคราะห์ว่าชุมชนออนไลน์เชิงเทคนิคกำลังเผชิญภาวะซบเซาเพราะ Gen AI

ผลต่อพฤติกรรม: ทุกวันนี้นักพัฒนาหลายคนเริ่มใช้ AI เป็น “ผู้ช่วยเขียนโค้ด” ในงานประจำวัน ไม่ว่าจะเป็นการใช้ GitHub Copilot ในการช่วยเติมโค้ดอัตโนมัติขณะเขียนโปรแกรม หรือการถาม ChatGPT เมื่อต้องการตัวอย่างโค้ด ฟังก์ชัน หรือวิธีแก้บักเร็วๆ การทำเช่นนี้ช่วยประหยัดเวลาเพราะไม่ต้องค้นหาคำตอบจากหลายเว็บไซต์หรืออ่านเอกสารยาวๆ เอง ตัวอย่างเช่น เมื่อเจอบักที่ไม่รู้สาเหตุ นักพัฒนาอาจคัดลอกข้อความเออเรอร์ไปถาม AI เพื่อขอวิธีแก้หรือคำอธิบาย แทนที่จะค้นหาใน Google แล้วไล่อ่านโพสต์ในฟอรั่มหลายหน้า นอกจากนี้ AI ยังช่วยแนะนำแนวทางการเขียนโค้ดที่ดีขึ้น หรือช่วยรีวิวโค้ดเบื้องต้นได้ด้วย

อย่างไรก็ตาม นักพัฒนายังคงต้องใช้วิจารณญาณในการนำโค้ดหรือคำตอบจาก AI ไปใช้ เนื่องจาก AI อาจให้โค้ดที่ใช้ไม่ได้จริงหรือไม่มีประสิทธิภาพที่สุดก็ได้ หลายคนยังคงใช้ Google เพื่อค้นหา ข้อมูลเชิงลึก เพิ่มเติมหลังจากได้คำตอบคร่าวๆ จาก AI เช่น ค้นหาเอกสารทางการ (official documentation) ของไลบรารีหรือเฟรมเวิร์ก เพื่อยืนยันความถูกต้องของโค้ดที่ AI แนะนำ ดังนั้นพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจึงเป็นลักษณะ “ใช้ AI ก่อน แล้วใช้ Google ยืนยัน” ในบางกรณี โดยรวมแล้วเวลาที่ใช้ในการค้นคว้าปัญหาของนักพัฒนาลดลง แต่ก็มาพร้อมกับความระมัดระวังในการตรวจสอบความถูกต้องควบคู่ไปด้วย

นอกจากนี้ จากมุมของชุมชนนักพัฒนา เร็วๆ นี้เราเริ่มเห็นแพลตฟอร์มต่างๆ ปรับตัว เช่น Stack Overflow ที่เคยแบนคำตอบจาก AI ก็เริ่ม ร่วมมือกับบริษัท AI (Google, OpenAI, GitHub) เพื่อหาทางผสาน AI เข้ากับบริการของตน ส่วนชุมชนอย่าง Reddit ที่มีด้านโซเชียลสูงยังคงมีผู้ใช้งานถามตอบต่อเนื่อง (ไม่ค่อยได้รับผลกระทบเท่าแพลตฟอร์มถามตอบตรงๆ อย่าง Stack Overflow) บ่งชี้ว่าชุมชนออนไลน์อาจต้องเน้นจุดแข็งที่ AI ทดแทนไม่ได้ (เช่น การแลกเปลี่ยนความคิดเห็นเชิงลึก ประสบการณ์ตรง หรือมิตรภาพในกลุ่มผู้ใช้) เพื่อรักษาการมีส่วนร่วมของสมาชิกต่อไป

นักธุรกิจ ผู้ประกอบการ และพนักงานองค์กร

ในภาคธุรกิจ เราเห็นการนำ AI มาช่วยในการค้นหาข้อมูลและตัดสินใจเพิ่มขึ้นในหลายระดับ ตั้งแต่ผู้บริหารระดับสูงจนถึงพนักงานทั่วไป ต่างค้นหา “ผู้ช่วยส่วนตัว” ในการทำงานจากเครื่องมือ AI ความสามารถของแชตบอทอย่าง ChatGPT ในการสรุปข้อมูล เชื่อมโยงประเด็น และตอบคำถามเชิงวิเคราะห์ได้ทันที ช่วยให้ผู้ใช้งานธุรกิจ ประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์การตลาดอาจใช้ AI สรุปแนวโน้มตลาดจากบทความยาวๆ หลายชิ้นภายในไม่กี่วินาที แทนที่จะต้องค้นหาและอ่านเองเป็นชั่วโมง ผู้จัดการอาจให้ AI ช่วยร่างอีเมลตอบลูกค้า หรือทำสรุปรายงานการประชุมเบื้องต้น เป็นต้น

ผลต่อพฤติกรรม: เดิมทีพนักงานออฟฟิศมักค้นคว้าข้อมูลอ้างอิงจาก Google เช่น หารายงานวิจัย หา case study หรือค้นหาไอเดียกลยุทธ์ทางธุรกิจ ซึ่งต้องคัดกรองแหล่งข้อมูลหลายแห่ง ปัจจุบันพนักงานจำนวนมากเลือกถามคำถามเหล่านั้นกับ AI เพื่อขอคำตอบสรุปพร้อมใช้งานทันที ข้อมูลจาก Microsoft Work Trend Index 2024 ระบุว่าการนำ Generative AI มาใช้ในการทำงานเพิ่มขึ้นเกือบเท่าตัวใน 6 เดือน ที่ผ่านมา (สะท้อนว่าทั่วโลกมีการใช้งาน AI ในงานมากขึ้นอย่างรวดเร็ว) พนักงานกลุ่ม AI Power Users สามารถลดเวลางานลง ~30 นาทีต่อวันด้วยการใช้เครื่องมือ AI ช่วยงานรูทีนต่างๆ ส่งผลให้หลายองค์กรเริ่มสนับสนุนให้พนักงานเรียนรู้ทักษะการใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน – มีการอบรมการใช้เครื่องมืออย่าง Microsoft 365 Copilot, Google Workspace Duet AI ฯลฯ ซึ่งผนวก AI เข้ากับเครื่องมือสำนักงานโดยตรง

อย่างไรก็ตาม การพึ่งพา AI ในงานก็มีข้อควรระวังและความท้าทายสำหรับธุรกิจเช่นกัน ได้แก่ ความถูกต้องของข้อมูล – หาก AI สรุปข้อมูลผิดและไม่มีการตรวจทาน อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ผิดพลาดในธุรกิจ, ความเป็นส่วนตัวและความลับของข้อมูล – การป้อนข้อมูลภายในองค์กรให้ AI อาจเสี่ยงต่อความลับรั่วไหล ทำให้หลายบริษัทต้องออกนโยบายการใช้ AI (เช่น ห้ามใส่ข้อมูลลับลงใน ChatGPT) นอกจากนี้ ขอบเขตของข้อมูล AI ก็เป็นปัจจัย – แชตบอททั่วไปอาจมีข้อมูลความรู้ถึงแค่ปี 2021-2022 ทำให้การค้นหาข้อมูลธุรกิจที่เป็นข้อมูลใหม่ล่าสุด (เช่น ตัวเลขไตรมาสล่าสุดของคู่แข่ง ข่าวอุตสาหกรรมเดือนนี้) ยังต้องพึ่ง Google หรือแหล่งข้อมูลข่าวสารแบบเรียลไทม์อยู่ ผู้ใช้งานภาคธุรกิจจึงมักใช้ AI สำหรับงานสรุปและงานทั่วไป และหากต้องการข้อมูลที่สดใหม่มากๆ ก็จะกลับมาค้นหาโดยตรงจากเว็บข่าวหรือแหล่งข้อมูลเฉพาะทางควบคู่ไปด้วย

โดยภาพรวม พนักงานและผู้ประกอบการเริ่ม ปรับสมดุลระหว่างการใช้ AI กับการค้นหาข้อมูลแบบดั้งเดิม – งานไหนที่ AI ช่วยย่นย่อได้ก็ใช้ AI ก่อน แต่ยังคงต้องมีขั้นตรวจสอบความถูกต้องด้วยข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ ซึ่งบางครั้งหาได้จาก Google หรือจากผู้เชี่ยวชาญโดยตรง นอกจากนี้ AI ยังถูกใช้เป็นเครื่องมือระดมสมอง (brainstorm) ในธุรกิจด้วย เช่น ช่วยคิดหัวข้อบทความการตลาด ออกไอเดียแคมเปญ หรือจำลองบทสนทนากับลูกค้า สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การค้นหา “ข้อมูล” โดยตรงแต่เป็นการใช้งาน “ความสามารถสร้างสรรค์” ของ AI ซึ่ง Google Search แบบเดิมไม่สามารถให้ได้ การที่ AI มีบทบาทกว้างขวางเช่นนี้ทำให้ขอบเขตของ “การค้นหา” ในที่ทำงานถูกนิยามใหม่ – ไม่ใช่แค่การหาข้อเท็จจริง แต่รวมถึงการหาแนวคิดและคำแนะนำที่ปรึกษาได้ด้วย

ผู้บริโภคทั่วไป

สำหรับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตทั่วไป การค้นหาข้อมูลในชีวิตประจำวันก็เริ่มเปลี่ยนโฉมไปด้วย AI เช่นกัน ผู้บริโภคเริ่มทดลองใช้แชตบอท AI ในการถามคำถามต่างๆ ที่ตนอยากรู้ เหมือนเป็น Search Engine ส่วนตัวในรูปแบบผู้ช่วยสนทนา ไม่ว่าจะเป็นคำถามเล็กๆ น้อยๆ เช่น “วันนี้มีเมนูอาหารเย็นแนะนำไหม”, “วิธีลบคราบหมึกปากกาบนเสื้อทำอย่างไร”, ไปจนถึงคำถามที่ต้องการข้อมูลเชิงลึกขึ้นมาหน่อย เช่น “โทรศัพท์รุ่นไหนดีในงบหมื่นบาท” หรือ “ที่เที่ยวใกล้ๆ กรุงเทพฯ ที่เหมาะไปเช้าเย็นกลับมีที่ไหนบ้าง” เป็นต้น

ผลต่อพฤติกรรม: ผู้บริโภคทั่วไปพบว่าการถาม AI ให้ตอบมาเลยนั้น สะดวกและรวดเร็ว กว่าการพิมพ์คำค้นหาใน Google แล้วต้องมานั่งเลือกอ่านทีละลิงก์ ในหลายกรณี AI สามารถสรุปคำตอบที่ตรงกับความต้องการได้ทันทีในไม่กี่บรรทัด ลดภาระของผู้ใช้ในการกลั่นกรองข้อมูลเอง ยกตัวอย่างเช่น หากอยากรู้วิธีแก้ปัญหาเล็กๆ น้อยๆ ในบ้าน (เช่น สูตรกำจัดมด) แทนที่จะเสิร์ชแล้วเจอบทความยาวๆ หรือเว็บบอร์ดหลายหน้า ผู้ใช้สามารถถาม ChatGPT แล้วได้คำตอบสั้นๆ พร้อมวิธีทำอย่างรวดเร็ว

อีกตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือด้าน การเลือกซื้อสินค้าและรีวิวผลิตภัณฑ์ ผู้บริโภคจำนวนหนึ่งเริ่มหันมาถามแชตบอทเพื่อขอคำแนะนำสินค้าที่ดีที่สุดตามเงื่อนไขของตน เช่น “ขอแนะนำสมาร์ทโฟนไม่เกิน 15,000 บาท” หรือ “เครื่องฟอกอากาศรุ่นไหนดีสำหรับห้องขนาด 30 ตร.ม.” ซึ่ง AI สามารถให้รายการสินค้าพร้อมเหตุผลสั้นๆ ได้ทันที แตกต่างจากการค้นใน Google ที่อาจได้ผลลัพธ์เป็นโฆษณาและบทความรีวิวที่ต้องไล่อ่านหลายหน้า นอกจากนี้ AI บางราย (เช่น Bing Chat หรือ Perplexity) สามารถดึงข้อมูลรีวิวหรือคะแนนจากเว็บไซต์มาสรุปให้ได้ด้วย ทำให้ผู้ใช้ ประหยัดเวลาในการตัดสินใจ ได้มาก

อย่างไรก็ดี ผู้บริโภคทั่วไปยังมีหลายคนที่ ไม่ละทิ้ง Google โดยสิ้นเชิง โดยเฉพาะเมื่อเป็นเรื่องที่ต้องการความน่าเชื่อถือสูง เช่น ข่าวสารบ้านเมือง ข้อมูลสุขภาพ หรือข้อมูลเชิงเทคนิคที่ซับซ้อน ผู้ใช้มักอยากเห็น แหล่งข่าวที่มาชัดเจน ซึ่ง Google สามารถเสนอรายการเว็บไซต์ให้เลือกอ่านจากแหล่งต่างๆ ได้ ขณะที่คำตอบของ AI มักเป็นเพียงข้อความเดียวที่ไม่ได้ระบุแหล่งที่มาอย่างละเอียด (ยกเว้นบางระบบที่มีการใส่การอ้างอิง) ทำให้เกิดความลังเลในการเชื่อถือ นอกจากนี้ ข้อมูลล่าสุด ก็เป็นจุดที่ผู้ใช้ยังพึ่งพา Google มากกว่า เช่น ข่าวด่วนหรือเหตุการณ์ปัจจุบันที่ AI อาจไม่รู้เพราะระบบไม่ได้อัปเดตเรียลไทม์ ผู้ใช้ทั่วไปจึงยังใช้ Google ควบคู่ไปกับ AI ขึ้นอยู่กับประเภทของคำถาม

น่าสนใจว่าพฤติกรรมการค้นหาของผู้บริโภคกำลังแยกออกเป็นหลายทิศทาง – นอกจาก Google และ AI แล้ว อย่างที่กล่าวไป ยังมีการใช้ โซเชียลมีเดียเป็นเครื่องมือค้นหา ด้วย คนรุ่นใหม่บางส่วนเวลาจะค้นหาไอเดียร้านอาหาร คาเฟ่ ที่เที่ยว มักเข้า TikTok หรือ Instagram เพื่อดูคลิปและรูปมากกว่าค้น Google เพราะต้องการเนื้อหาที่ “เห็นภาพ” ทันทีและเชื่อจากประสบการณ์ตรงของคนทั่วไป เช่นเดียวกับการตัดสินใจซื้อของ หลายคนดูรีวิวจากยูทูบเบอร์หรืออินฟลูเอนเซอร์ควบคู่ไปกับการถาม AI การที่ตัวเลือกสำหรับผู้บริโภคมีมากขึ้นเช่นนี้ (Google, AI, Social Media) หมายความว่าธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูลจะต้องแข่งขันและปรับตัวสูงขึ้นเพื่อดึงความสนใจของผู้ใช้ในแต่ละแพลตฟอร์ม

เปรียบเทียบ AI Search กับ Google Search ในบริบทต่าง ๆ

ผู้ใช้ย่อมสนใจว่า AI Search กับการค้นหาผ่าน Google มี ข้อดีข้อเสียแตกต่างกันอย่างไร ในสถานการณ์การใช้งานที่หลากหลาย ต่อไปนี้คือการเปรียบเทียบในบริบทการใช้งานสำคัญ 4 ด้าน ได้แก่ การค้นหาข้อมูลทั่วไป, การค้นหาข่าว, การค้นหาผลิตภัณฑ์, และ การทำ SEO (การปรับปรุงการค้นหาเพื่อการตลาด) เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนของจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละรูปแบบ:

การค้นหาข้อมูลทั่วไป

• AI Search: เหมาะกับการค้นหาข้อมูลทั่วไปที่ต้องการคำตอบสรุปทันที เช่น นิยามศัพท์ สภาพอากาศวันนี้ หรือความรู้ทั่วไปในหัวข้อต่างๆ ข้อดีคือ AI สามารถให้ คำตอบสั้นๆ ที่สรุปใจความสำคัญ ของคำถามได้โดยตรงในรูปแบบที่อ่านง่าย โดยไม่ต้องไล่เปิดหลายลิงก์ ผู้ใช้ประหยัดเวลาและได้รับประสบการณ์คล้ายคุยกับผู้เชี่ยวชาญส่วนตัวทันที นอกจากนี้ AI มักเข้าใจภาษาธรรมชาติได้ดี ผู้ใช้จึงสามารถพิมพ์คำถามยาวๆ หรืออธิบายเจาะจงได้และรับคำตอบที่ตรงประเด็น อย่างกรณี Gen Z ที่หันมาใช้ AI เพราะเบื่อการค้นหาแล้วต้องกลั่นกรองข้อมูลเอง พวกเขาชอบที่ AI ตอบคำถามอย่างตรงจุดในทันที ตัวอย่างเช่น ถ้าถาม “สรุปทฤษฎีสัมพัทธภาพแบบง่ายๆ ให้หน่อย” แชตบอทสามารถสรุปหลักการสำคัญเป็นภาษาง่ายๆ ให้ได้ภายในไม่กี่วินาที ซึ่งหากค้นหาใน Google ผู้ใช้อาจต้องเสียเวลาไล่อ่านหลายหน้าเพื่อสรุปเอง

  ข้อจำกัด: ปัญหาหลักของ AI Search ในการค้นหาทั่วไปคือเรื่อง ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ดังที่ได้กล่าวไป AI อาจสร้างคำตอบที่ฟังดูน่าเชื่อถือแต่ผิดความจริง (“หลอน” ข้อมูล) ได้ ซึ่งเป็นข้อกังวลสำคัญ โดยเฉพาะกับคำถามที่ผู้ใช้ไม่มีความรู้พื้นฐานมาก่อนที่จะตรวจสอบ AI ยิ่งไปกว่านั้น AI รุ่นปัจจุบัน (เช่น GPT-4 ของ ChatGPT เวอร์ชันไม่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต) มี ขอบเขตความรู้จำกัดอยู่ ณ ช่วงเวลาที่เทรน (ส่วนใหญ่ถึงปลายปี 2021 หรือต้นปี 2022) ทำให้หากถามข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่หลังจากนั้น AI จะไม่ทราบ นอกจากนี้ AI ไม่ได้ แสดงแหล่งที่มา (citation) อย่างชัดเจนในคำตอบ เว้นแต่แพลตฟอร์มที่ออกแบบมาให้แสดงอ้างอิงอย่าง Perplexity หรือ Bing ที่มี URL อ้างอิงประกอบในบางครั้ง ส่งผลให้ผู้ใช้อาจไม่มั่นใจว่าคำตอบมาจากไหน ต่างจาก Google ที่สามารถเห็นลิงก์และเลือกแหล่งข้อมูลได้เอง

• Google Search: การค้นหาข้อมูลทั่วไปผ่าน Google เป็นวิธีที่คุ้นเคยและเชื่อถือได้มานาน จุดแข็งคือ Google มี ดัชนีเว็บขนาดมหาศาล ครอบคลุมเว็บไซต์นับพันล้านหน้า ทำให้สามารถค้นหาข้อมูลได้แทบทุกเรื่องที่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงเป็น รายการลิงก์ จากหลากหลายแหล่ง (เว็บไซต์ข่าว บล็อก งานวิจัย ฯลฯ) ให้ผู้ใช้เลือกคลิกเข้าไปอ่านเพิ่มเติมตามต้องการ ซึ่งข้อดีคือผู้ใช้สามารถ เปรียบเทียบข้อมูลข้ามแหล่ง เพื่อความน่าเชื่อถือ เห็นมุมมองที่หลากหลาย และได้รายละเอียดลึกเท่าที่ต้องการ ตัวอย่างเช่น หากค้นหาเรื่องสุขภาพอย่าง “อาการไข้เลือดออก” Google จะให้ลิงก์จากเว็บโรงพยาบาล เว็บสุขภาพ และรูปภาพกราฟิก ซึ่งผู้ใช้สามารถเลือกอ่านข้อมูลทางการจากโรงพยาบาลหรือบทความให้ความรู้จากหลายๆ แหล่งแล้วนำมาเทียบกันได้ การมี ทางเลือกของแหล่งข้อมูล จำนวนมากเช่นนี้ถือเป็นข้อได้เปรียบสำคัญของ Google นอกจากนี้ Google ยังมีการจัดอันดับผลการค้นหา (ตาม SEO) ที่พยายามคัดกรองให้เว็บไซต์ที่มีคุณภาพ/เกี่ยวข้องอยู่ด้านบน ซึ่งโดยทั่วไปแล้วช่วยให้ผู้ใช้มักเจอคำตอบที่ต้องการจากลิงก์ต้นๆ ได้เร็วพอสมควร และแน่นอน Google สามารถค้นหาสิ่งที่ไม่ใช่ข้อความได้ดี เช่น รูปภาพ วิดีโอ แผนที่ ร้านค้า เป็นต้น ในขณะที่ AI แบบข้อความเพียวๆ จะไม่สามารถ “แสดง” เนื้อหาสื่อนั้นๆ ได้โดยตรง (ต้องให้ลิงก์หรือคำอธิบายแทน)

  ข้อจำกัด: ข้อเสียของ Google ในการค้นหาทั่วไปคือ ความยุ่งยากในการกลั่นกรองข้อมูล ที่ตกเป็นภาระของผู้ใช้ กล่าวคือ Google เพียงนำเสนอสิ่งที่ค้นมาได้ แต่ผู้ใช้ต้องเป็นฝ่ายคลิกอ่าน ทำความเข้าใจ และสรุปเอง การจะได้คำตอบที่ตรงคำถามอาจต้องเสียเวลาอยู่บ้าง โดยเฉพาะกับคำถามที่กว้างหรือไม่มีคำตอบแน่ชัด ผู้ใช้ Gen Z จำนวนไม่น้อยสะท้อนว่าพวกเขา “เบื่อที่จะต้องพิมพ์คำค้นหาแล้วไล่อ่านลิงก์มากมายเพื่อหาคำตอบที่ตรงใจ” เมื่อเทียบกับการใช้ AI ที่ตอบมาให้เลยทันที ในบางครั้งผลลัพธ์ของ Google ยังเต็มไปด้วย โฆษณาและลิงก์โปรโมท ที่อยู่เหนือผลลัพธ์จริง ทำให้ผู้ใช้ต้องเลื่อนผ่านหรือระมัดระวังในการคลิก นอกจากนี้ คุณภาพของผลการค้นหาบางครั้งอาจถูกลดทอนด้วยเว็บไซต์ที่ทำ SEO เชิงรุก (เน้นปั้นคอนเทนต์มาจับคีย์เวิร์ด) ซึ่งอาจไม่ได้ให้ข้อมูลที่มีประโยชน์จริง ประสบการณ์ใช้งาน Google จึงอาจเจอปัญหา “ข้อมูลขยะ” หรือคลิกเข้าไปแล้วไม่ตรงความต้องการอยู่บ้าง ผู้ใช้ต้องมีทักษะในการเลือกแหล่งที่มาที่น่าเชื่อถือด้วยตนเอง

การค้นหาข่าวและข้อมูลอัปเดตทันสถานการณ์

• AI Search: ในบริบทของข่าวสารหรือเหตุการณ์ที่กำลังเกิดขึ้น (เช่น ข่าวรายวัน เทรนด์โซเชียล ข้อมูลหุ้นล่าสุด) การใช้ AI อาจ ไม่เหมาะสมเท่าการใช้เสิร์ชเอนจินแบบเดิม ด้วยข้อจำกัดเรื่อง ข้อมูลเรียลไทม์ ของ AI กล่าวคือ AI อย่าง ChatGPT เวอร์ชันทั่วไปไม่ได้เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตตลอดเวลา จึง ไม่รู้ข้อมูลที่เกิดขึ้นสดๆ หลังจากช่วงที่มันถูกฝึกมา หากเราถาม AI ถึงข่าวที่เพิ่งเกิดเมื่อวาน AI อาจตอบไม่ได้ หรือแย่กว่านั้นคืออาจ ตอบคาดเดาผิดๆ ออกมาได้ การค้นหาข่าวด้วย AI จึงมีความเสี่ยงถ้า AI นั้นไม่มีการอัปเดตข้อมูลล่าสุด อย่างไรก็ดี ปัจจุบันมีบริการ AI Search บางตัวที่สามารถค้นเว็บและอัปเดตข้อมูลล่าสุดได้ขณะตอบคำถาม เช่น Bing AI ที่เชื่อมต่อกับระบบค้นหาของ Bing หรือผู้ช่วยอย่าง Perplexity AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคำถามตามข้อมูลปัจจุบันพร้อมอ้างอิงแหล่งข่าว ดังนั้นหากใช้ AI ที่มีคุณสมบัติ browsing ได้ การค้นหาข่าวก็เป็นไปได้ และ AI สามารถช่วย สรุปประเด็นสำคัญของข่าวจากหลายแหล่ง ได้ในทันที (เช่น ถาม “ช่วยสรุปข่าวการประชุม COP28 วันนี้ให้ฟังหน่อย” แล้ว AI ไปดึงจากแหล่งข่าวหลายแห่งมาสังเคราะห์ให้) ซึ่งสะดวกมากสำหรับผู้ที่ต้องการรู้ใจความโดยไม่ต้องอ่านข่าวเต็มทุกแหล่ง นอกจากนี้ AI ไม่มี paywall หรือข้อจำกัดเรื่องการเข้าถึงเบื้องต้น (ในกรณีที่ AI ถูกฝึกด้วยข้อมูลข่าวเหล่านั้นแล้ว) ผู้ใช้จึงอาจได้อ่านเนื้อหาที่ AI ดึงมาจากข่าวที่ปกติอยู่หลัง paywall ได้บางส่วน

  ข้อจำกัด: ถึงแม้ AI บางตัวจะท่องเว็บได้ แต่ ความถูกต้องและครอบคลุม ของข่าวที่ AI เลือกมาแสดงก็ยังเป็นสิ่งที่ผู้ใช้ต้องระวัง AI อาจดึงข่าวจากแหล่งที่มีอคติหรือไม่น่าเชื่อถือมาโดยที่ผู้ใช้ไม่ทราบ ฉะนั้นในการเสพข่าวที่มีความละเอียดอ่อน (เช่น ข่าวการเมือง วิกฤตต่างประเทศ) การอ่านจากสำนักข่าวที่น่าเชื่อถือโดยตรงจะปลอดภัยกว่า นอกจากนี้ AI ยังขาด น้ำเสียงและรายละเอียด ที่นักข่าวถ่ายทอด เช่น บรรยากาศ เหตุการณ์รอบข้าง หรือคำสัมภาษณ์จริง ซึ่งผู้ที่ต้องการรายละเอียดเชิงลึกจะไม่ได้รับจากสรุปสั้นๆ ของ AI อีกปัจจัยหนึ่งคือ AI ไม่สามารถแยกแยะ fake news หรือข่าวลือที่ยังไม่ได้รับการยืนยันได้ดีนัก หากข้อมูลนั้นปรากฏอยู่ในแหล่งที่ AI เทรนมา AI ก็อาจหยิบมาเล่าต่อได้ ผู้ใช้จึงต้องมีวิจารณญาณอย่างมากเมื่ออ่านข่าวจาก AI

• Google Search (Google News): การใช้ Google ในการติดตามข่าวและข้อมูลล่าสุดยังคงเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพสูง Google มีระบบ Google News และการค้นหาแบบเจาะจงช่วงเวลา ซึ่งช่วยดึงบทความข่าวจากสำนักต่างๆ มาแสดงอย่างรวดเร็วเมื่อเกิดเหตุการณ์ใหม่ๆ ข้อดีคือ ความทันเวลา – Google จะแสดงข่าวที่เพิ่งเผยแพร่ในไม่กี่นาทีหรือไม่กี่ชั่วโมงที่ผ่านมาได้ ทำให้ผู้ใช้ไม่พลาดความคืบหน้าล่าสุด นอกจากนี้ผู้ใช้ยังได้เห็น แหล่งข่าวหลายมุมมอง เช่น สำนักข่าวหลัก สำนักข่าวท้องถิ่น หรือบทวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งเป็นการเปิดโอกาสให้เห็นข้อมูลรอบด้านมากกว่า AI ที่อาจย่อยเหลือมุมเดียว สังเกตได้ว่าผู้ใช้จำนวนมากยังคงติดนิสัย “หาอ่านข่าวจากเว็บโดยตรง” เพราะเชื่อมั่นว่าแหล่งข่าวเหล่านั้นมีการตรวจสอบข้อเท็จจริงและความน่าเชื่อถือ อีกทั้งการอ่านต้นฉบับข่าวยังได้รายละเอียดเต็มที่ ในขณะที่ AI มักสรุปให้สั้นๆ เท่านั้น

  ข้อจำกัด: การใช้ Google หาข่าวก็มีข้อจำกัดบ้าง เช่น ข่าวปลอม (fake news) ที่อาจหลุดมาติดอันดับผลการค้นหาได้ ถ้าหากมีคนพูดถึงมากในโซเชียลหรือมี SEO ดี อย่างไรก็ตาม Google พยายามแก้ด้วยการให้ความสำคัญกับแหล่งข่าวที่มี “ความน่าเชื่อถือสูง” ใน Google News รวมถึงมีป้ายกำกับ Fact-check ในบางกรณีเพื่อเตือนผู้ใช้ ส่วนเรื่องประสบการณ์ใช้งาน ในยามที่ข่าวใหญ่กำลังแตกตื่น ผลการค้นหาของ Google อาจเต็มไปด้วยข่าวคล้ายๆ กันจากหลายสำนัก ซึ่งต้องใช้เวลาเลือกอ่านทีละข่าวเพื่อประกอบภาพรวมเอง (แต่ Google ก็มีฟีเจอร์ “Full Coverage” ใน Google News ที่รวมทุกแง่มุมของข่าวเหตุการณ์สำคัญไว้ให้แล้ว) ทั้งนี้ เมื่อเทียบกับ AI แล้ว จุดที่ Google ยังด้อยกว่าคือ ความสามารถในการสรุป – ผู้ใช้ต้องอ่านและสรุปข่าวด้วยตนเอง หากต้องการการสรุปทันใจจริงๆ อาจต้องพึ่ง AI ช่วยอีกแรง (เช่น อ่านข่าวจาก Google แล้วเอาข้อความมาย่อความด้วย AI) สรุปคือ Google เหมาะกับการ “เสพข่าวดิบ” ตรงจากที่มาต้นฉบับ ส่วน AI เหมาะกับการเอามาสรุปให้อีกทีหนึ่ง ซึ่งผู้ใช้สามารถเลือกใช้ทั้งสองแบบร่วมกันได้ตามความต้องการ

การค้นหาผลิตภัณฑ์และรีวิวสินค้า

• AI Search: ในการค้นหาข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจซื้อสินค้า AI Search มีบทบาทที่น่าสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ ผู้ใช้สามารถถามคำถามเชิงเปรียบเทียบหรือขอคำแนะนำเฉพาะตัวจาก AI ได้ เช่น “แล็ปท็อปรุ่นไหนดีสำหรับใช้ตัดต่อวิดีโอในงบ 30,000 บาท” หรือ “ช่วยเปรียบเทียบ iPhone 14 กับ Samsung S23 ให้หน่อย” ข้อดีคือ AI สามารถให้คำตอบในเชิง สรุปคุณสมบัติ เปรียบเทียบข้อดีข้อเสีย ของสินค้าต่างๆ ได้ทันทีภายในหนึ่งบทสนทนา โดยผู้ใช้ไม่ต้องไปเปิดอ่านรีวิวหลายๆ บทความ AI อาจแนะนำตัวเลือกสินค้าที่ตรงกับความต้องการพร้อมเหตุผลคร่าวๆ เช่น ระบุ 3 รุ่นที่ดีที่สุดตามเงื่อนไขของผู้ใช้ พร้อมจุดเด่น/จุดด้อยของแต่ละรุ่น การใช้งานลักษณะนี้ สะดวกมากสำหรับผู้ซื้อที่ยังไม่รู้ว่าจะเลือกรุ่นไหนดี เพราะ AI ได้กลั่นกรองข้อมูลจากฐานความรู้มาให้ระดับหนึ่ง นอกจากนี้ AI ยังสามารถรับ บริบทเพิ่มเติม ได้ระหว่างสนทนา ซึ่งเป็นจุดที่การค้นหาแบบเดิมไม่มี เช่น หากคำตอบแรกที่ AI ให้มายังไม่ตรงใจ ผู้ใช้สามารถบอกเจาะจงขึ้น (“ขอรุ่นที่น้ำหนักเบากว่านี้”) AI ก็จะปรับคำแนะนำให้เหมาะกับความต้องการที่เฉพาะเจาะจงขึ้นได้

  ข้อจำกัด: ข้อเสียคือ AI อาจไม่ได้ ข้อมูลที่ใหม่ที่สุดหรือรายละเอียดปลีกย่อย บางอย่างเกี่ยวกับสินค้า เช่น ราคาล่าสุด โปรโมชั่นสต๊อก หรือรีวิวเชิงประสบการณ์จริงจากผู้ใช้ ซึ่งสิ่งเหล่านี้มักหาอ่านได้จากเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซหรือฟอรั่มผู้ใช้จริง การตอบของ AI เป็นการสรุปจากข้อมูลในอดีต ดังนั้นถ้ามีสินค้ารุ่นใหม่ออกมาไม่นาน AI อาจไม่รู้จักรุ่นนั้น หรืออาจไม่ได้รวมอยู่ในคำแนะนำ นอกจากนี้ ความน่าเชื่อถือ ของคำแนะนำ AI ก็เป็นที่ถกเถียง – AI ไม่ได้ ลองใช้ สินค้าจริงเหมือนมนุษย์รีวิว จึงให้คำตอบตามข้อมูลที่มีซึ่งอาจเอนเอียงหรือตกหล่นบางประเด็น เช่น เรื่องความทนทานจริงหรือบริการหลังการขายที่ข้อมูลสเปกไม่ได้บอก อีกประการคือ AI ไม่สามารถแสดง ภาพสินค้า หรือ User Reviews แบบเป็นรูปธรรมได้ ผู้ใช้บางคนอยากเห็นหน้าตาสินค้าหรืออ่านความเห็นคนใช้งานจริงหลายๆ ความเห็นก่อนตัดสินใจ ซึ่ง AI ตอบโจทย์นี้ได้ไม่ดี การเลือกซื้อสินค้ายังเป็นเรื่องของ ความไว้ใจและรสนิยมส่วนบุคคล การอ่านรีวิวยาวๆ หรือดูวิดีโอแกะกล่องยังคงมีบทบาทในการสร้างความมั่นใจให้ผู้ซื้อมากกว่า AI ที่สรุปให้สั้นๆ

• Google Search: การใช้ Google เพื่อค้นหาข้อมูลสินค้านั้นเป็นวิธีที่ผู้บริโภคทำมาโดยตลอด ไม่ว่าจะค้นหา “รีวิว + ชื่อรุ่นสินค้า” หรือ “เปรียบเทียบ รุ่น A vs รุ่น B” Google มักจะให้ลิงก์ไปยังเว็บไซต์รีวิว บทความจัดอันดับ (“10 อันดับ…”) กระทู้พันทิป หรือวิดีโอ YouTube ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจุดแข็งคือผู้ใช้จะได้เห็น เนื้อหาที่ผลิตโดยมนุษย์จริงๆ จากผู้เชี่ยวชาญหรือผู้ใช้ที่มีประสบการณ์กับสินค้านั้นๆ อ่านความคิดเห็นหลายรูปแบบ ทั้งชมทั้งติ จากนั้นจึงค่อยสรุปเองว่าอะไรเหมาะกับตัวเอง ฟีเจอร์ของ Google ที่มีประโยชน์มากด้านนี้คือ ผลการค้นหาแบบ Shopping (Google Shopping) ที่จะแสดงรายการสินค้าจากร้านค้าออนไลน์พร้อมราคาให้เห็นทันทีเมื่อค้นหาชื่อสินค้าที่ขายทั่วไป รวมถึงมี คะแนนรีวิวดาว และจำนวนรีวิวคร่าวๆ ปรากฏ ซึ่งช่วยให้ผู้ซื้อประเมินคุณภาพสินค้าเบื้องต้นได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ Google ยังดึง รีวิวสั้นๆ มาสรุปให้ได้ใน Knowledge Panel ในบางครั้ง (เช่น คำชม/คำติยอดนิยมของสินค้าจากผู้ซื้อ) และแน่นอนการค้นหารูปภาพสินค้าผ่าน Google Images ก็ทำได้ทันที (AI อาจบรรยายลักษณะสินค้าได้ แต่ เห็นภาพจริง ย่อมเข้าใจกว่า)

  ข้อจำกัด: ข้อด้อยของ Google ในการค้นหาผลิตภัณฑ์คือ ภาระในการไล่อ่านรีวิวจำนวนมาก ที่ต้องใช้เวลา หากสินค้าที่หามีรายละเอียดเยอะหรือมีผู้ใช้สนใจมาก ผลการค้นหาอาจมีบทความและวิดีโอรีวิวจำนวนมหาศาล ซึ่งกว่าจะอ่าน/ดูหมดเพื่อเปรียบเทียบก็ใช้เวลามาก ยิ่งไปกว่านั้นบางครั้งผลลัพธ์อันดับแรกๆ อาจเป็นบทความที่ทำ SEO ดึงคีย์เวิร์ดแต่ เนื้อหาไม่มีคุณภาพ (เช่น จัดอันดับสินค้าโดยไม่ได้ทดลองใช้จริง) ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้ตัดสินใจผิดพลาดหากเชื่อรีวิวที่ไม่จริงใจเหล่านั้น อีกประเด็นคือ Google ไม่ค่อย รองรับเงื่อนไขเฉพาะตัว ของผู้ใช้ได้ดี เช่น หากผู้ใช้มีความต้องการเจาะจงมาก (“ทีวี 55 นิ้ว ที่มีพอร์ต HDMI 2.1 อย่างน้อย 2 พอร์ต”) การค้นหาอาจไม่ตรงจุด ต้องปรับคำค้นหลายครั้ง ในขณะที่ AI สามารถรับโจทย์ซับซ้อนและค้นคำตอบที่ตรงเงื่อนไขทั้งหมดมาให้ (เพราะมันประมวลผลเชิงความหมายได้ดีกว่าการจับคำค้น) สุดท้ายคือ Google แสดง โฆษณา เยอะในหมวดสินค้านี้ – คำค้นเชิงพาณิชย์มักตามมาด้วยลิงก์โฆษณาจากร้านค้าออนไลน์เต็มไปหมด ซึ่งบางครั้งผู้ใช้อาจรู้สึกรำคาญหรือหลงคลิกโฆษณาโดยไม่ตั้งใจ

โดยสรุป AI Search จะโดดเด่นในแง่การให้คำแนะนำสินค้าแบบ เฉพาะบุคคล (personalized) และรวดเร็ว แต่อาจขาดข้อมูลเชิงลึกบางอย่าง ในขณะที่ Google Search ให้ ข้อมูลละเอียดและหลากหลายจากแหล่งจริง แต่ใช้เวลามากกว่า ซึ่งผู้บริโภคอาจเลือกใช้ทั้งสองควบคู่ เช่น ใช้ AI ให้ช่วยลิสต์ตัวเลือกเบื้องต้น แล้วใช้ Google ตรวจสอบข้อมูลรีวิวเชิงลึกจากผู้ใช้จริงก่อนตัดสินใจซื้อ

การค้นหาในบริบท SEO และการทำการตลาดออนไลน์

(ในหัวข้อนี้ “การทำ SEO” หมายถึง การที่ธุรกิจ/นักการตลาดพยายามปรับปรุงเนื้อหาให้ปรากฏในการค้นหา เพื่อดึงดูดทราฟฟิกหรือสร้างการรับรู้แบรนด์ ซึ่งเป็นมุมมองของผู้ผลิตเนื้อหา มากกว่าผู้ค้นหาทั่วไป)

• AI Search: สำหรับผู้ที่ทำงานด้าน SEO และการตลาดดิจิทัล การเพิ่มขึ้นของ AI Search ถือเป็นทั้งโอกาสและความท้าทาย ในแง่หนึ่ง AI เป็นช่องทางใหม่ที่สามารถนำเนื้อหาของเราไปปรากฏต่อสายตาผู้ใช้ได้ หากเนื้อหานั้นตรงกับคำถามที่ผู้ใช้ถาม AI อย่างไรก็ตาม กลไกการปรากฏตัว ของเนื้อหาเราในผลลัพธ์ของ AI นั้นแตกต่างจาก Google อย่างมาก – AI ไม่มีหน้าผลการค้นหา (SERP) แบบลิงก์ 10 อันดับให้เราพยายามไต่อันดับด้วยเทคนิค SEO เดิม เนื้อหาคำตอบของ AI มักถูกสังเคราะห์มาจากหลายแหล่งข้อมูล ผสมผสานกันแล้วเรียบเรียงใหม่ แถมบางครั้ง ไม่ได้ให้เครดิตลิงก์กลับ ไปยังแหล่งที่มาเลยด้วยซ้ำ (ยกเว้นบางระบบที่แปะลิงก์อ้างอิง) นั่นหมายความว่า การได้ทราฟฟิกจาก AI โดยตรงเป็นเรื่องยาก เพราะถึงแม้ข้อมูลของเราจะถูกรวมไปในคำตอบ แต่มันไม่ได้แสดงให้ผู้ใช้รู้ว่าเนื้อหานั้นมาจากเว็บไซต์เรา ต่างจาก Google ที่หากเว็บไซต์ติดอันดับ ผลการค้นหาจะแสดงชื่อเว็บและลิงก์ชัดเจน โอกาสที่คนคลิกเข้ามาก็สูงกว่า

  อย่างไรก็ดี ในปี 2023-2024 เราเห็นความพยายามเบื้องต้นที่จะ ทำ SEO สำหรับ AI หรือที่เรียกว่า AEO (Answer Engine Optimization) ดังกล่าวข้างต้น AEO คือการปรับแต่งเนื้อหาให้ AI “เลือก” คอนเทนต์ของเราไปตอบผู้ใช้ ซึ่งหลักการคร่าวๆ คือทำเนื้อหาให้ กระชับ ตรงคำถาม เข้าใจง่าย (เพราะ AI ชอบดึงข้อมูลที่ตอบตรงๆ ได้ดี) และอาจต้องจัดโครงสร้างข้อมูลเป็นระเบียบ (เช่น ทำ FAQ, ใส่ schema markup) เพื่อให้ระบบ AI สามารถดึงไปใช้ได้ง่าย มีบทวิเคราะห์ระบุว่า AEO คือ การปรับ SEO ให้เข้ากับโลกของ AI สนทนา คือจากเดิมที่ SEO เน้นใส่คีย์เวิร์ดให้มนุษย์ค้นเจอ AEO จะเน้นเขียนเนื้อหาให้แชตบอท “เลือกตอบด้วยเนื้อหาเรา” เมื่อเจอคำถามที่เกี่ยวข้อง ซึ่งในช่วงต้นปี 2025 เราเริ่มเห็น AI อย่าง ChatGPT และอื่นๆ ใส่ลิงก์อ้างอิงในคำตอบมากขึ้น ทำให้เจ้าของเนื้อหาเริ่มมีโอกาสได้เครดิตและทราฟฟิกคืนบ้างหากเนื้อหาเขาดีพอจน AI เลือกอ้างถึง ดังนั้นนักการตลาดจึงต้องปรับกลยุทธ์การผลิตคอนเทนต์เพื่อรองรับช่องทางนี้ เช่น เขียนคอนเทนต์เชิงตอบคำถามให้ชัดเจนที่สุด เพื่อเพิ่มโอกาสที่ AI จะดึงไปตอบ นอกจากนี้ ยังมีการพัฒนาเครื่องมือวิเคราะห์ AEO มากมายในท้องตลาด (ดังที่กล่าวว่าไม่กี่เดือนมีเครื่องมือ AEO โผล่ขึ้นมากกว่า 30 เจ้า) ซึ่งสะท้อนว่าแวดวง SEO กำลังปรับตัวอย่างรวดเร็วเพื่อไม่ให้ตกขบวน AI

  ข้อดี/ข้อเสียต่อผู้ทำคอนเทนต์: หากมองในแง่บวก AI Search สามารถเป็น ช่องทางใหม่ในการกระจายเนื้อหา ได้กว้างขวาง เพราะแชตบอทอย่าง ChatGPT มีผู้ใช้งานหลายร้อยล้านคนทั่วโลก หากเนื้อหาเราถูก AI ใช้อ้างอิง ผู้ใช้อาจเห็นแบรนด์หรือชื่อเว็บไซต์เราผ่านการอ้างอิงนั้น ซึ่งถือเป็นการรับรู้แบรนด์ทางอ้อม อย่างไรก็ตาม ข้อเสียที่เป็นข้อกังวลหลักคือ การสูญเสียทราฟฟิกตรง – เมื่อ AI ให้คำตอบผู้ใช้เลยในตัว ผู้ใช้อาจ ไม่จำเป็นต้องคลิก เข้าชมเว็บไซต์แหล่งที่มา ทำให้เว็บไซต์สูญเสียผู้อ่านและรายได้โฆษณาที่เคยได้จากทราฟฟิก Google ในระยะยาว หาก AI กลายเป็นช่องทางหลักของผู้ค้นหา เจ้าของเว็บไซต์จำนวนมากอาจต้องปรับตัวครั้งใหญ่ โมเดลธุรกิจที่เคยพึ่งการเข้าชมจากเสิร์ชเอนจิน (เช่น เว็บไซต์บทความ, เว็บรีวิว, บล็อกส่วนตัว) อาจต้องหาทางใหม่ในการเข้าถึงผู้อ่าน เช่น สร้างชุมชนติดตามโดยตรง ทำคอนเทนต์ในรูปแบบวิดีโอ/พอดแคสต์มากขึ้นที่ AI ดึงไปใช้ไม่ง่าย เป็นต้น

• Google Search (SEO แบบดั้งเดิม): ในปัจจุบัน Google ยังเป็น ช่องทางหลักของทราฟฟิก สำหรับเว็บไซต์ส่วนใหญ่ โดยเฉพาะในด้านการตลาดดิจิทัล งบประมาณการทำ SEO และการลงโฆษณา SEM ยังคงสูงมาก เนื่องจากผลตอบแทนคุ้มค่า – Google ให้ ปริมาณผู้เข้าชมและลูกค้าที่มหาศาล เมื่อเทียบกับช่องทางอื่นๆ การทำ SEO แบบเดิม (ปรับคอนเทนต์ให้ติดอันดับบนหน้าเสิร์ช) จึงยังไม่หายไปไหนในชั่วข้ามคืน จุดแข็งของการค้นหาผ่าน Google คือมันเป็น แพลตฟอร์มเปิด ที่เว็บไซต์ทุกแห่งสามารถแข่งกันสร้างคอนเทนต์คุณภาพเพื่อดันอันดับได้ โอกาสในการถูกค้นเจอจึง กระจายตัว ไปยังผู้เล่นจำนวนมาก (แม้จะกระจายไม่เท่ากัน แต่ก็ไม่ได้ผูกขาดที่ใครคนใดคนหนึ่ง) ซึ่งต่างจาก AI ที่ผู้ใช้ถามคำถามหนึ่ง จะได้คำตอบทีเดียวเลยจากไม่กี่แหล่งเท่านั้น ธุรกิจที่เชี่ยวชาญ SEO สามารถยังคงดึงดูดลูกค้าใหม่ๆ จาก Google ได้ถ้าปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับยุคสมัย (เช่น เน้นคอนเทนต์ที่ให้ประโยชน์จริง ลดการยัดคีย์เวิร์ด) นอกจากนี้ Google เองก็กำลังผนวก AI เข้ากับการค้นหา เช่น ฟีเจอร์ Search Generative Experience (SGE) ที่เริ่มทดสอบการแสดงสรุปคำตอบโดย AI บนหน้าผลการค้นหา ซึ่ง ยังคงแสดงลิงก์อ้างอิงไปยังเว็บไซต์ต่างๆ ประกอบอยู่ หมายความว่า Google พยายามปรับรูปแบบผลการค้นหาให้คล้าย AI แต่ก็ยังรักษาระบบนิเวศที่ส่งทราฟฟิกคืนให้เว็บเจ้าของเนื้อหาอยู่ ดังนั้นในระยะสั้น ผู้ทำ SEO ยังพออุ่นใจได้ว่า Google จะไม่ตัดเว็บคอนเทนต์ทั้งหลายออกจากสมการทันที และ SEO แบบเดิมยังสำคัญอยู่

  ข้อดี/ข้อเสียต่อผู้ทำคอนเทนต์: ข้อดีคือ ความโปร่งใสและควบคุมได้ในระดับหนึ่ง – เจ้าของเว็บไซต์สามารถศึกษาแนวทาง SEO (ซึ่งมีเอกสารสาธารณะจาก Google) แล้วปรับปรุงเว็บตนเองให้มีอันดับดีขึ้นได้ สามารถวัดผล ปรับกลยุทธ์ซ้ำจนกว่าจะเห็นผล ต่างจาก AEO ที่ยังใหม่และไม่ชัดเจนว่าจะทำอย่างไรให้ AI ชอบเนื้อหาเรา นอกจากนี้ SEO ยังเปิดโอกาสให้เกิด ทราฟฟิกที่ยั่งยืน หากติดอันดับดี เนื้อหาจะถูกค้นเจอเรื่อยๆ โดยไม่ต้องเสียค่าโฆษณาเพิ่ม ข้อเสียหลักของ SEO ในยุคนี้คือ การแข่งขันที่สูงมาก – เกือบทุกธุรกิจทำ SEO กันหมด ทำให้ยากขึ้นกว่าสมัยก่อนที่จะติดอันดับง่ายๆ อีกทั้ง Google ปัจจุบันก็แสดงผลลัพธ์รูปแบบอื่นบนหน้าแรกมากมาย (เช่น Rich Snippets, Knowledge Panel, วิดีโอ ฯลฯ) ส่งผลให้ Organic Click ลดลงจากอดีต (ผู้คนไม่คลิกเพราะอ่านคำตอบที่โชว์บนหน้าเสิร์ชจบแล้ว) ปรากฏการณ์นี้มีมาหลายปีและทวีความเข้มข้นเมื่อ Google ใส่ AI มาสรุปคำตอบบนหน้าค้นหา – ซึ่งอาจกลายเป็น “ดาบสองคม” สำหรับเจ้าของเว็บ: เนื้อหาของคุณอาจถูกนำไปแสดงในบล็อกคำตอบ AI บนหน้า Google ทำให้ผู้ใช้ ได้คำตอบโดยไม่ต้องเข้าเว็บคุณ (No-click search) แม้จะมีการให้เครดิตเล็กน้อยก็ตาม ดังนั้นแม้ SEO จะยังสำคัญ แต่ก็ ต้องปรับตัว อย่างมากในยุค AI เช่นกัน

เพื่อให้เห็นภาพรวมของ ข้อดีข้อเสียระหว่าง AI Search กับ Google Search ตารางต่อไปนี้สรุปการเปรียบเทียบในแง่มุมสำคัญ:

ประเด็นเปรียบเทียบ	AI Search (เช่น ChatGPT, Bing AI)	Google Search (การค้นหาแบบดั้งเดิม)
รูปแบบผลลัพธ์	ตอบเป็นบทสนทนาหรือย่อหน้าสั้นๆ ให้คำตอบโดยตรง ที่สรุปจากข้อมูลหลายแห่ง ผู้ใช้ไม่ต้องคลิกออกไปที่อื่น คำตอบอ่านง่ายเหมือนภาษาคนคุยกัน	แสดงเป็นรายการลิงก์ เว็บไซต์ พร้อมข้อความ snippet สั้นๆ จากหน้าเว็บ ผู้ใช้ต้องเลือกคลิกเข้าไปอ่านรายละเอียดเอง ผลลัพธ์หลากหลายรูปแบบ (เว็บ รูปภาพ วิดีโอ แผนที่ ฯลฯ) ในหน้าเดียว
ความสะดวกและความเร็ว	สะดวกรวดเร็วมาก – พิมพ์คำถามครั้งเดียวได้คำตอบทันทีในไม่กี่วินาที ลดขั้นตอนการไล่อ่านหลายหน้า เหมาะกับคำถามที่ต้องการคำตอบสั้นๆ ทันใจ ผู้ใช้ไม่ต้องมีทักษะค้นหามากก็ได้สิ่งที่ต้องการง่าย	รวดเร็วในเชิงระบบ – Google ใช้เวลาเสี้ยววินาทีในการแสดงลิงก์ แต่ผู้ใช้ต้องใช้เวลา อ่านและสรุปเอง จึงจะได้คำตอบที่ต้องการ ความเร็วจริงในการได้คำตอบขึ้นอยู่กับทักษะผู้ค้นหาและจำนวนผลลัพธ์ที่ต้องดู อาจช้ากว่า AI ในหลายกรณี
ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือ	อาจตอบผิดหรือข้อมูลไม่ครบถ้วนได้ – AI อาจ “หลอก” ให้เชื่อข้อมูลผิดๆ เพราะเขียนออกมาดูดี มีกรณี hallucination ที่ AI สร้างข้อมูลอ้างอิงปลอมๆ หรือให้ข้อเท็จจริงผิดพลาด ผู้ใช้ต้องระมัดระวังในการเชื่อคำตอบ นอกจากนี้ AI มักไม่แสดงแหล่งที่มาชัดเจน ทำให้ ตรวจสอบยืนยันยาก ว่าข้อมูลมาจากไหน (ยกเว้นบางแพลตฟอร์มที่ให้ลิงก์)	ตรวจสอบได้มากกว่า – แม้ Google เองไม่ได้ยืนยันความถูกต้องของทุกเว็บที่แสดง แต่ผู้ใช้สามารถ เปิดอ่านจากหลายแหล่ง เพื่อตรวจสอบกันเองได้ เช่น ถ้าข้อมูลจาก 8 ใน 10 เว็บตรงกันก็มีแนวโน้มว่าถูกต้อง ความหลากหลายของแหล่งข่าวทำให้ลดโอกาสรับข้อมูลผิดด้านเดียว นอกจากนี้ Google มีการจัดอันดับที่โดยมากทำให้เว็บไซต์คุณภาพสูงอยู่ด้านบน (เช่น .edu, .ac, .go.th) ซึ่งน่าเชื่อถือพอสมควร ผู้ใช้ยังเห็น URL ของแหล่งที่มา ทำให้เลือกเชื่อเว็บที่ไว้ใจได้ง่ายกว่า
ความสดใหม่ของข้อมูล	จำกัดที่ชุดข้อมูลเทรน (Training Data) – ความรู้ของ AI อาจล้าสมัยหากเหตุการณ์หรือข้อมูลเกิดขึ้นหลังจากที่มันถูกฝึกมา (มักดีเลย์เป็นปี) คำตอบอาจไม่อัปเดตตามสถานการณ์ล่าสุดทันที เว้นแต่เป็น AI ที่ค้นเว็บสดๆ (ซึ่งกรณีเช่นนั้นก็ขึ้นอยู่กับ search engine เบื้องหลังอีกที) ฉะนั้น AI ทั่วไปไม่เหมาะกับคำถามข่าวด่วนหรือข้อมูลใหม่มาก	อัปเดตเรียลไทม์ – Google มีการเก็บรวบรวมข้อมูลเว็บอย่างต่อเนื่องเกือบตลอดเวลา ข่าวหรือหน้าเว็บใหม่ๆ สามารถปรากฏในผลการค้นหาได้ภายในไม่กี่นาทีหรือไม่กี่ชั่วโมง ทำให้เหมาะกับการค้นหาข้อมูลล่าสุด เช่น ข่าววันนี้ ราคาหุ้นปัจจุบัน หรือเทรนด์ล่าสุด นอกจากนี้ Google ยังมีฟีเจอร์การค้นหาจำกัดช่วงเวลา (Past hour, Past 24 hours ฯลฯ) ช่วยกรองเฉพาะสิ่งที่สดใหม่ได้
ปริมาณ/ความหลากหลายของข้อมูล	สรุปมาจากข้อมูลจำนวนมาก แต่แสดงเพียงคำตอบเดียว – AI ถูกฝึกจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้มีความรู้กว้างขวางพอที่จะตอบคำถามได้หลากหลาย อย่างไรก็ตาม เมื่อถามออกไป AI จะเลือกข้อมูลส่วนเล็กๆ มาแสดงเป็นคำตอบเดียว ผู้ใช้จะไม่เห็น คำตอบทางเลือกหรือมุมมองอื่น มากนัก ยกเว้นจะถามต่อเจาะจงแง่มุมอื่นในการสนทนา เพิ่มความเสี่ยงที่ผู้ใช้อาจเชื่อคำตอบเดียวไปเลยโดยไม่เห็นภาพรวม	ให้ผลลัพธ์หลายทางเลือกจากหลายแหล่ง – Google มักแสดงผลการค้นหาหลายสิบรายการ ผู้ใช้จะได้เห็นคำตอบหรือข้อมูลในหลากหลายรูปแบบ/แนวคิด เช่น ค้นคำเดียวอาจเจอทั้งบทความข่าว งานวิจัย บล็อกความคิดเห็น ซึ่งช่วยให้เห็นภาพองค์รวมและเลือกเจาะในแบบที่สนใจเองได้ ขณะเดียวกัน ผู้ใช้ต้องลงแรงรวบรวมข้อมูลเองจากหลายๆ หน้า (แต่ก็ถือว่ามี “ตัวเลือก” มากกว่า AI ที่บอกมาคำตอบเดียว)
บริบทและการโต้ตอบต่อเนื่อง	มีความเป็นส่วนตัวและโต้ตอบได้ – AI สามารถจดจำบริบทของคำถามก่อนหน้าในเซสชันเดียวกัน ผู้ใช้ถามติดตามหรือปรับคำถามให้เฉพาะเจาะจงขึ้นได้เรื่อยๆ เช่น ถามข้อมูลกว้างๆ ก่อน แล้วต่อด้วยคำถามเจาะจงในประเด็นที่สนใจ AI จะใช้บริบทก่อนหน้ามาช่วยตอบ ทำให้การค้นหา มีลักษณะบทสนทนาโต้ตอบ คล้ายผู้ช่วยส่วนตัวที่รู้ว่ากำลังคุยเรื่องอะไรอยู่	เป็นการค้นหาแบบแยกครั้งต่อครั้ง – โดยทั่วไป Google จะไม่จดจำบริบทการค้นหาก่อนหน้าของเรา (นอกจากประวัติถาวรที่อาจนำไปใช้เล็กน้อยในการ personalize) หากต้องการปรับคำค้น ผู้ใช้ต้องพิมพ์ใหม่เองทุกครั้ง การค้นหาจึง ไม่ต่อเนื่องเป็นเรื่องเดียวกัน เช่น ค้นหาคำว่า “รถยนต์ไฟฟ้า” แล้วได้ผลลัพธ์กว้างๆ หากอยากรู้เฉพาะ “รุ่นไหนเหมาะสำหรับครอบครัว” ผู้ใช้ต้องพิมพ์ค้นใหม่ ไม่มีทางให้ Google เข้าใจจากคำค้นเก่าว่าต้องการอะไร นอกจากนี้ Google ไม่สามารถ “สนทนา” ถาม-ตอบกลับผู้ใช้เพื่อถามเจตจำนงเพิ่มเติมได้
ประสบการณ์ใช้งานโดยรวม	ให้คำตอบเฉพาะเจาะจง เข้าใจง่าย – เหมือนถามผู้เชี่ยวชาญแล้วได้คำตอบทันที ข้อมูลถูกย่อยมาในรูปแบบภาษาธรรมชาติ ทำให้อ่านง่าย เหมาะกับคนที่ต้องการคำตอบเร็วๆ และไม่สนใจรายละเอียดปลีกย่อยมากนัก อีกทั้งไม่มีโฆษณาคั่น (ณ ปัจจุบัน) การใช้งานจึงค่อนข้างตรงไปตรงมา นอกจากนี้ AI สามารถช่วยในงานอื่นนอกจากตอบคำถามได้ด้วย (เช่น เขียนข้อความ แปลภาษา สรุปความ) ทำให้กลายเป็น เครื่องมือสารพัดประโยชน์ ในการหาความรู้และจัดการข้อมูล	ให้ข้อมูลเชิงลึกและตรวจสอบได้ – Google เปรียบเหมือนห้องสมุดขนาดใหญ่ที่ให้เราเข้าถึงหนังสือและเอกสารมากมาย ความแข็งแกร่งคือเราได้เห็นข้อมูลดิบจากแหล่งต่างๆ ด้วยตัวเอง สามารถค้นเชิงลึก แกะรอยแหล่งที่มาของข้อมูล หรือเรียนรู้รายละเอียดที่เกินกว่าคำตอบสั้นๆ ได้ (เพราะบางครั้งคำตอบที่ถูกต้องก็ต้องอาศัยบริบทยาวๆ ในการเข้าใจ) ประสบการณ์การใช้ Google อาจต้องใช้ความพยายามและทักษะบ้าง เช่น การเลือกคีย์เวิร์ดให้ตรง การประเมินความน่าเชื่อถือของเว็บ การกรองโฆษณา แต่ก็แลกมาด้วย อิสระในการสำรวจข้อมูล ตามที่ต้องการอย่างเต็มที่

หมายเหตุ: ในด้านอื่นๆ เช่น การโฆษณา ปัจจุบัน Google Search แสดงโฆษณาบนผลการค้นหาอย่างชัดเจน ซึ่งเป็นรายได้หลักของ Google (คิดเป็น ~56.6% ของรายได้รวมของบริษัทแม่ Alphabet ในปี 2024) ขณะที่ AI Search อย่าง ChatGPT หรือ Bing Chat ในโหมดสนทนายังไม่มีโฆษณาแทรกโดยตรง (ยกเว้น Bing อาจมีลิงก์ผู้สนับสนุนเล็กน้อย) สิ่งนี้ทำให้ประสบการณ์ผู้ใช้แตกต่างกัน โดย AI ให้ความรู้สึกกลางๆ ไม่มีการตลาดเข้ามาเกี่ยว แต่บน Google ผู้ใช้ต้องระวังแยกแยะระหว่างผลลัพธ์ปกติกับลิงก์ที่ได้รับการโปรโมทผ่านโฆษณาหรือ SEO

ผลกระทบต่อธุรกิจ SEO การตลาดดิจิทัล และแพลตฟอร์มที่พึ่งพา Google

การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมค้นหาของผู้ใช้และการเพิ่มขึ้นของ AI Search กำลังสร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อระบบนิเวศของธุรกิจออนไลน์ โดยเฉพาะกลุ่มที่เคยพึ่งพา Google เป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจรับทำ SEO เอเจนซีการตลาดดิจิทัล หรือแพลตฟอร์มเว็บไซต์ที่ได้ทราฟฟิกจากการค้นหา เราสามารถแจกแจงผลกระทบที่เห็นได้ชัดดังนี้:

1. ผลกระทบต่อธุรกิจ SEO และกลยุทธ์การค้นหาขององค์กร: ธุรกิจ SEO (Search Engine Optimization) ซึ่งเกิดและเติบโตมาพร้อมกับยุค Google กำลังอยู่ท่ามกลางการเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่ ในอดีตหัวใจของการทำ SEO คือการทำให้เว็บไซต์ติดอันดับผลการค้นหาของ Google ให้ได้สูงที่สุด แต่เมื่อผู้ใช้เริ่ม ค้นหาผ่าน AI โดยไม่ผ่าน Google หรือไม่คลิกเว็บไซต์แม้ค้นผ่าน Google (เพราะได้คำตอบจาก snippet หรือ SGE แล้ว) คุณค่าแบบดั้งเดิมของ SEO ก็ถูกลดบทบาทลง เอเจนซี SEO และทีมการตลาดต้องปรับตัวไปสู่แนวทางใหม่ เช่นที่กล่าวมาคือ Answer Engine Optimization (AEO) ที่มุ่งให้เนื้อหาโดดเด่นในสายตา AI แทน ในเมืองไทยเองสื่ออย่าง Thairath และ PostToday ได้เตือนนักการตลาดว่า “ยุคทองของ SEO กำลังจะจบ” และแนะนำให้ศึกษา AEO อย่างจริงจัง ขณะเดียวกัน ทักษะ SEO พื้นฐานยังคงจำเป็น เพียงแต่ต้องนำมาปรับใช้กับบริบทใหม่ – ผู้เชี่ยวชาญบางรายมองว่า AEO นั้นไม่ได้มาแทน SEO โดยสมบูรณ์ แต่เป็น ส่วนขยาย ที่ต้องทำควบคู่กันไป (เพราะ Google เองก็ยังอยู่และยังสำคัญ) หลายองค์กรจึงเพิ่มงานด้าน Content Structuring และ Data Markup เพื่อให้เนื้อหาอ่านง่ายทั้งกับคนและ AI นอกจากนี้ยังเริ่มติดตาม Metric รูปแบบใหม่ เช่น อัตราการที่เนื้อหาเราไปปรากฏในคำตอบของแชตบอท หรือการเข้าถึงผ่านช่องทาง AI มากขึ้น

อีกแง่มุมคือ ต้นทุนและประสิทธิภาพของ SEO อาจเปลี่ยนไป: ในระยะสั้น เมื่อ Google ยังไม่เสียฐานผู้ใช้มาก การทำ SEO แบบเดิมยังได้ผลดี (traffic ยังมาเรื่อยๆ) แต่ก็ ยากขึ้นและช้าลง เพราะการแข่งขันสูงขึ้นเรื่อยๆ และ Google มีฟีเจอร์ดึงเนื้อหาไปตอบโดยไม่คลิกมากขึ้น (zero-click) ธุรกิจบางแห่งจึงเริ่มตั้งคำถามว่า งบประมาณ SEO ที่ลงไปคุ้มค่าหรือไม่ หากสุดท้ายคนอาจไม่ได้เข้าเว็บเรามากเท่าที่ควรเพราะอ่านจาก AI/Google โดยตรง อาจเห็นบางบริษัทลดงบ SEO แล้วไปเพิ่มงบในช่องทางใหม่ๆ เช่น การตลาดผ่านคอนเทนต์ในโซเชียล หรือ Influencer marketing ที่สร้างการรับรู้โดยตรงมากกว่า เนื่องจาก พฤติกรรมการค้นหากระจายตัว ออกไปหลายช่องทาง (AI, Social, Google) การตลาดยุคใหม่จึงต้องคิดแบบหลายมิติ (omnichannel) มากขึ้น ไม่สามารถพึ่ง SEO กับ SEM เป็นช่องทางหลักอย่างเดียวเหมือนแต่ก่อน

2. ผลกระทบต่อการโฆษณาและรายได้ของแพลตฟอร์มค้นหา: ในเชิงธุรกิจมหภาค การที่ผู้ใช้บางส่วนเริ่มหันหลังให้ Google แล้วไปใช้ AI อาจส่งผลกระทบต่อ รายได้โฆษณา ในอุตสาหกรรมค้นหาอย่างมีนัยสำคัญ ต้องไม่ลืมว่า Google Search สร้างรายได้มหาศาลจากโฆษณา – คิดเป็นกว่า 56% ของรายได้รวม Alphabet ในปี 2024 หากปริมาณการค้นหาผ่าน Google ชะลอตัวหรือถดถอย รายได้ส่วนนี้จะได้รับผลกระทบทันที บริษัทต่างๆ อาจลดงบโฆษณา Google Ads ลงหากเห็นว่าคนใช้น้อยลง (แม้ตอนนี้ Google ยังโตอยู่เล็กน้อยก็ตาม) ตรงนี้ Google เองก็ตระหนักดี ดังจะเห็นว่า Google พยายาม ปรับตัวเชิงรุก ด้วยการพัฒนา AI ของตัวเอง (เช่น Google Bard/Gemini) และใส่ AI เข้าในบริการตนเองทุกที่ รวมถึง Search ด้วย SGE เพื่อรักษาผู้ใช้ให้อยู่ในระบบนิเวศของตน เมื่อผู้ใช้ทดลอง SGE ซึ่งรวมข้อดีของ AI (สรุปคำตอบทันที) เข้ากับข้อดีของ Google (มีลิงก์แหล่งที่มาให้คลิกต่อ) ก็อาจช่วย ดึงผู้ใช้ที่คิดจะไปหา ChatGPT ให้อยู่บนแพลตฟอร์ม Google ต่อไป และ Google ก็สามารถหาโมเดลทำเงินจากตรงนี้ได้ในอนาคต (เช่น อาจใส่โฆษณาในส่วนสรุป AI เหมือนที่เคยใส่ใน Featured Snippet) ในขณะนี้ยังไม่มีโฆษณาใน SGE โดยตรง แต่คาดว่าหาก AI Search กลายเป็นมาตรฐานใหม่ Google และ Bing จะหารายได้จากมันอย่างแน่นอน

อีกประเด็นที่น่าจับตาคือ ดีลความร่วมมือระหว่างบริษัทใหญ่ ที่อาจสั่นสะเทือนตลาดค้นหา ตัวอย่างเช่น ข่าวที่ Apple พิจารณาจะเพิ่มตัวเลือก “ค้นหาด้วย AI” ใน Safari แทนการใช้ Google เป็นค่าเริ่มต้น เนื่องจากปัจจุบัน Apple ได้เงินค่า Default Search จาก Google จำนวนมหาศาล การที่ผู้บริหาร Apple (Eddy Cue) ออกมายอมรับว่าเห็นปริมาณค้นหาบน Safari ลดลง และกำลังชั่งใจเรื่อง AI search หมายถึง Google มีความเสี่ยงจะเสียทราฟฟิกบนอุปกรณ์ Apple หาก Apple เลือกเปลี่ยนไปใช้ Bing หรือทำ AI Search ของตนเอง นั่นจะกระทบตรงต่อรายได้โฆษณาของ Google เพราะ iPhone มีส่วนแบ่งผู้ใช้อินเทอร์เน็ตสูง นี่เป็นแรงกดดันให้ Google ต้องเร่งพัฒนาเทคโนโลยีและจับมือเป็นพันธมิตรด้าน AI กับแพลตฟอร์มต่างๆ เพื่อไม่ให้สูญเสียช่องทางการเข้าถึงผู้ใช้ เช่นเดียวกับที่ Bing (Microsoft) พยายามเจาะตลาดผ่านดีลกับ OpenAI และการตั้งตนเป็นเสิร์ชเอนจินของ ChatGPT เอง ธุรกิจโฆษณาดิจิทัลมูลค่าหลายแสนล้านดอลลาร์กำลังจะปรับสมการใหม่ หาก AI Search กลายเป็นประตูหลักที่ผู้คนใช้งาน อินเทอร์เน็ตอาจเห็นรูปแบบการโฆษณาแบบใหม่ เช่น โฆษณาผ่านคำตอบของ AI หรือการจ่ายเงินให้ AI แนะนำแบรนด์ อย่างแนบเนียน เป็นต้น (แม้ปัจจุบันยังไม่ปรากฏชัด แต่ก็มีการคาดการณ์ถึงความเป็นไปได้นี้)

3. ผลกระทบต่อแพลตฟอร์ม/เว็บไซต์ที่พึ่งพาทราฟฟิกจากการค้นหา: เว็บไซต์ประเภท ชุมชนถาม-ตอบ, ฟอรั่ม, เว็บรีวิว, และสื่อออนไลน์ ที่เคยได้รับผู้ชมจำนวนมากจาก Google กำลังได้รับผลกระทบเช่นกัน ยิ่งเนื้อหาประเภทไหนที่ AI สามารถตอบแทนได้ดี ปริมาณผู้เข้าเว็บต้นทางยิ่งลดลง ดังกรณีของ Stack Overflow ที่กล่าวไป ปริมาณคำถามใหม่ลดลงกว่า 70% และทราฟฟิกก็ลดตาม ซึ่งถือเป็น วิกฤต สำหรับแพลตฟอร์มที่เคยคึกคักแห่งนี้ ทาง Stack Overflow ได้เริ่มปรับตัวด้วยการเป็นพันธมิตรให้ข้อมูลกับบริษัท AI และหาวิธีรวม AI เข้ามาช่วยชุมชน แต่ก็ต้องแข่งกับการที่ผู้ใช้หายไปโพสต์บนแชตบอทแทน แนวโน้มนี้อาจเกิดกับแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่มีบทบาทคล้ายกัน เช่น เว็บบอร์ดความรู้ ด้านต่างๆ (สุขภาพ, การเงิน, ไลฟ์สไตล์) เพราะคนสามารถถาม AI แล้วได้คำตอบทันทีแทนที่จะตั้งกระทู้รอคนมาตอบ บางชุมชนออนไลน์ที่ไม่ได้มีปฏิสัมพันธ์เชิงสังคมสูงๆ จึงเสี่ยงจะเงียบเหงาลง ซึ่งหากปริมาณผู้ใช้และคอนเทนต์ใหม่ลดลงต่อเนื่อง ก็อาจเข้าขั้น “วงจรตาย” ที่เว็บไม่สามารถดึงดูดผู้ใช้กลับมาได้อีก

สำหรับ เว็บไซต์ข่าวและสื่อออนไลน์ ที่รายได้มาจากโฆษณาหรือสมาชิกสมัครรับข่าว ปัญหาก็เริ่มเรื้อรังขึ้นในยุค AI แม้ตอนนี้คนยังใช้ Google มาเว็บข่าวอยู่ แต่อนาคตหากคนหันไปให้ AI สรุปข่าวให้ฟัง เว็บไซต์ข่าวจะสูญเสียผู้อ่านโดยตรงมากขึ้น มีการถกเถียงในวงการสื่อสากลว่าควรจะให้ สิทธิ์เนื้อหาข่าวกับบริษัท AI อย่างไร เนื่องจาก AI ต้องเทรนข้อมูลจากข่าวเหล่านี้และอาจดึงสรุปไปตอบโดยที่สำนักข่าวไม่ได้รับทราฟฟิกหรือค่าตอบแทน ตัวอย่างเช่น สำนักข่าวใหญ่บางแห่งในยุโรปพยายามผลักดันกฎหมายให้แพลตฟอร์มออนไลน์จ่ายค่าลิขสิทธิ์เมื่อดึงข่าวไปแสดง (เคยเกิดมาแล้วกับ Google ในกรณี Google News) ซึ่งในอนาคตอาจรวมถึงกรณีการฝึกหรือการอ้างอิงของ AI ด้วย ขณะนี้บางหน่วยงานข่าว (เช่น Associated Press) ได้ทำข้อตกลงอนุญาตให้ OpenAI ใช้ข่าวของตนในการฝึก AI เพื่อแลกกับสิทธิประโยชน์บางอย่าง นี่เป็นสัญญาณว่า โมเดลความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างเนื้อหากับผู้เผยแพร่ (search/chat platform) กำลังจะเปลี่ยนไป เว็บไซต์คอนเทนต์อาจต้องรวมกลุ่มกันต่อรองกับบริษัท AI ให้ “ส่งทราฟฟิกหรือมูลค่ากลับ” มายังผู้สร้างบ้าง ไม่เช่นนั้นในระยะยาวจะขาดแรงจูงใจในการผลิตเนื้อหา ซึ่งท้ายที่สุดก็จะกระทบผู้ใช้งานด้วย (เพราะหากไม่มีใครลงทุนทำข้อมูลใหม่ๆ คุณภาพของคำตอบ AI ก็จะย่ำอยู่กับข้อมูลเก่าไปเรื่อยๆ)

4. ผลกระทบต่อผู้ใช้และสังคมโดยรวม: นอกเหนือจากผลกระทบเชิงธุรกิจ สิ่งที่ต้องพิจารณาคือผลกระทบต่อ ผู้ใช้งานและสังคม กว้างๆ เช่น ถ้าคนหันมาใช้ AI Search เป็นหลัก ความโปร่งใสในการรับข้อมูลข่าวสารจะน้อยลงหรือไม่? เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าคำตอบที่ AI ให้ไม่ได้เอนเอียงหรือปิดกั้นแหล่งข้อมูลบางประเภท (เช่น เว็บไซต์เล็กๆ ที่ AI อาจไม่นำมาใช้งาน) มีนักวิชาการตั้งข้อสังเกตว่า หากชุมชนออนไลน์ต่างๆ ซบเซาลง เพราะคนไม่มาร่วมแลกเปลี่ยนความรู้กัน (ไปพึ่ง AI แทน) อาจเกิด “ความสูญเสียเชิงปฏิสัมพันธ์” ในสังคมออนไลน์ – ผู้คนจะมีโอกาสได้นำความรู้มาแบ่งปันน้อยลง และพลาดการเรียนรู้แบบร่วมมือ (collaborative learning) ที่เคยเกิดในฟอรั่มหรือ Q&A แบบเดิม อีกทั้ง AI เองเมื่อขาดข้อมูลใหม่ที่มนุษย์เคยป้อนเข้าระบบนิเวศ (อย่างคำตอบใน Stack Overflow ที่วิศวกรมืออาชีพเคยมาตอบ) ก็อาจหยุดพัฒนา หรือแม้แต่คุณภาพถดถอยลงได้ในระยะยาว (เพราะมีแต่ AI ตอบกันเอง ไม่มีข้อมูลสดใหม่จากผู้เชี่ยวชาญเติมเข้าไป) นี่จึงเป็นความท้าทายที่ทั้งผู้ให้บริการ AI และชุมชนออนไลน์ต้องหาจุดสมดุลร่วมกัน

นอกจากนี้ ในด้าน การตลาดดิจิทัล ภาพรวมใหญ่ที่อาจเกิดขึ้นคือการเปลี่ยนวิธีเข้าถึงผู้บริโภค ยุทธศาสตร์การตลาดอาจต้องหันมาเน้นการ สร้างแบรนด์ และ Community Building มากขึ้น เพราะเมื่อการค้นหาแบบเปิดกว้างลดบทบาทลง ผู้บริโภคอาจอาศัยช่องทางปิด (AI แนะนำ, Social feed) ในการค้นพบสินค้า/บริการ หากแบรนด์ไม่มีตัวตนชัดเจนหรือไม่มีฐานผู้ติดตามของตัวเอง ก็เสี่ยงจะโดนคัดออกจากวงจรการรับรู้ของผู้บริโภคได้ง่าย ธุรกิจอาจต้องลงทุนใน การใส่ข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับแบรนด์ลงในฐานข้อมูลความรู้ของ AI (เช่น ทำ SEO เชิงข้อมูลโครงสร้าง, ใส่ข้อมูลใน Wikipedia/Wikidata ที่ AI ใช้อ้างอิง) รวมถึงการร่วมมือกับผู้ให้บริการ AI โดยตรง เช่น มี API ที่ให้ AI สามารถดึงข้อมูลสินค้าที่อัปเดตจากคลังของแบรนด์ไปใช้งาน (กรณี e-commerce รายใหญ่) เป็นต้น

โดยสรุป ทุกภาคส่วนในวงการค้นหาและการตลาดดิจิทัลกำลังอยู่ในช่วงปรับตัวครั้งสำคัญ SEO ไม่ได้หายไปทันทีแต่ต้องยกระดับ ให้สอดคล้องกับพฤติกรรมผู้ใช้ใหม่ (Search + AI + Social ไปพร้อมกัน) ผู้ผลิตเนื้อหาต้องให้ความสำคัญกับทั้งการจัดทำเนื้อหาคุณภาพสูงและการทำให้เนื้อหานั้น machine-readable สำหรับ AI การตลาดจำเป็นต้องมองช่องทางอื่นเพิ่มจากการพึ่ง Google อย่างเดียว และสร้างความสัมพันธ์โดยตรงกับลูกค้ามากขึ้น ในขณะที่แพลตฟอร์มค้นหาแบบดั้งเดิมอย่าง Google ต้องเร่งนวัตกรรมเพื่อรักษาส่วนแบ่งตลาดของตน

บทสรุป

AI Search กำลังเปลี่ยนโฉมโลกการค้นหา จากรูปแบบที่ผู้ใช้ต้องพิมพ์คีย์เวิร์ดและเลือกข้อมูลเอง ไปสู่รูปแบบที่ผู้ใช้สามารถถามเป็นภาษาธรรมชาติและได้คำตอบสำเร็จรูปทันที พฤติกรรมผู้ใช้ทั่วโลก (รวมถึงในไทย) โดยเฉพาะคนรุ่นใหม่ แสดงให้เห็นถึงความนิยมในความสะดวกรวดเร็วนี้ แต่ในขณะเดียวกัน Google Search ก็ยังคงแข็งแกร่ง และปรับตัวด้วยการผสมผสาน AI เข้ากับบริการของตนเอง ไม่มีสัญญาณว่าจะเสื่อมความนิยมในทันที เนื่องจากความน่าเชื่อถือและความครอบคลุมของข้อมูลที่สั่งสมมายาวนาน

การเปรียบเทียบข้อดีข้อเสียระหว่าง AI Search กับ Google Search สรุปได้ว่า AI Search เด่นที่ความรวดเร็วตรงประเด็นและประสบการณ์เชิงสนทนาที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ แต่ยังมีจุดอ่อนเรื่องความน่าเชื่อถือ ความโปร่งใสของแหล่งข้อมูล และข้อจำกัดด้านข้อมูลเรียลไทม์ ขณะที่ Google Search ให้ทางเลือกของข้อมูลที่หลากหลายและตรวจสอบได้มากกว่า เหมาะกับการค้นหาข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลล่าสุด แม้ต้องแลกมาด้วยเวลาค้นที่มากกว่าและมีความยุ่งยากในการกรองข้อมูลบ้าง

ในแง่ของการใช้งานจริง ผู้ใช้จำนวนไม่น้อยพบว่าการ ใช้ทั้งสองรูปแบบร่วมกัน ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด – ใช้ AI เพื่อคำตอบด่วนและภาพรวม จากนั้นใช้ Google เพื่อตรวจสอบรายละเอียดหรืออ่านเพิ่มเติมในสิ่งที่สนใจ ทั้งสองวิธีจึงยังคงมีที่ยืนของตนเองในชีวิตประจำวันผู้ใช้อินเทอร์เน็ต

อย่างไรก็ดี คลื่นการเปลี่ยนแปลงนี้ได้ ส่งแรงสะเทือนไปยังภาคธุรกิจ อย่างเลี่ยงไม่ได้ ธุรกิจ SEO และการตลาดดิจิทัลต้องปรับกลยุทธ์ครั้งใหญ่ เน้นคุณภาพเนื้อหาและโครงสร้างที่รองรับ AI มากขึ้น แนวคิดเรื่อง AEO เริ่มถูกกล่าวถึงอย่างแพร่หลายว่าเป็นทิศทางใหม่ของวงการค้นหา ในขณะที่แพลตฟอร์มเนื้อหาและชุมชนออนไลน์ต้องหาวิธีรักษาฐานผู้ใช้และบทบาทของตนในยุคที่ AI อาจมาแย่งบทบาทการตอบคำถาม/ให้ข้อมูล สิ่งสำคัญคือการสร้างความแตกต่างที่ AI ทดแทนไม่ได้ เช่น ความเป็นมนุษย์ ประสบการณ์ส่วนตัว และปฏิสัมพันธ์ระหว่างกัน

ท้ายที่สุดแล้ว เป้าหมายของเทคโนโลยีค้นหาก็คือ ตอบสนองความต้องการข้อมูลของผู้ใช้ให้ดีที่สุด AI Search เป็นวิวัฒนาการที่เพิ่มความสะดวก แต่ก็ต้องใช้อย่างระมัดระวัง ผู้ใช้ควรตระหนักถึงข้อจำกัดและตรวจสอบข้อมูลสำคัญเสมอ ในขณะเดียวกัน ผู้ให้บริการก็มีความรับผิดชอบที่จะทำให้ระบบ AI มีความโปร่งใสและเชื่อถือได้ มากขึ้น (เช่น ให้แหล่งที่มา มีมาตรการลดความลำเอียง) เมื่อเราก้าวเข้าสู่อนาคตที่การค้นหาไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป การปรับตัวอย่างชาญฉลาดของทั้งผู้ใช้ ธุรกิจ และแพลตฟอร์ม จะทำให้เราได้รับประโยชน์สูงสุดจาก AI โดยไม่สูญเสียคุณค่าเดิมที่ทำให้ระบบนิเวศความรู้ออนไลน์เติบโตมาได้จนวันนี้ – นั่นคือการมี แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย คุณภาพ และชุมชนผู้ใช้งานที่มีส่วนร่วม หากสามารถรักษาสมดุลนี้ไว้ได้ การมาของ AI Search จะเป็นการยกระดับประสบการณ์ค้นหาที่ดียิ่งขึ้นสำหรับทุกฝ่าย มากกว่าเป็นผู้ทำลายล้างระบบเดิมอย่างที่หลายคนกังวล

 

ข้อมูลจาก Gemini Deep Research

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI Search: ข้อกังวลและความท้าทายในการเข้าถึงข้อมูลออนไลน์

1. กระแสการเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การค้นหาออนไลน์: ทำความเข้าใจการผงาดขึ้นของ AI Search และข้อกังวลที่เกี่ยวข้อง

ภูมิทัศน์ของการค้นหาข้อมูลออนไลน์กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิม เช่น Google ซึ่งเคยครองตลาดมาอย่างยาวนาน กำลังถูกท้าทายโดยการเกิดขึ้นของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ขับเคลื่อนการค้นหารูปแบบใหม่ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เป็นเพียงการปรับปรุงเล็กน้อย แต่ถือเป็นการปฏิวัติวิธีการที่ผู้คนมีปฏิสัมพันธ์กับข้อมูล 1 รายงานฉบับนี้จะเจาะลึกถึง “ข้อกังวล” ต่างๆ ที่เกิดขึ้นพร้อมกับการที่ผู้คนหันมาใช้ AI Search มากขึ้น โดยจะสำรวจความท้าทายที่ซับซ้อนในหลายมิติ

แม้ว่า AI Search จะมอบความสะดวกสบายและประสิทธิภาพในรูปแบบใหม่ๆ แต่ก็มาพร้อมกับประเด็นปัญหาที่สำคัญเกี่ยวกับความถูกต้องของข้อมูล ผลกระทบทางเศรษฐกิจต่อผู้สร้างเนื้อหา ข้อพิจารณาทางจริยธรรมเกี่ยวกับอคติของอัลกอริทึม ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ และผลกระทบต่อกระบวนการคิดวิเคราะห์ การที่ผู้ใช้หันมานิยม AI Search อย่างรวดเร็วนั้น สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงความคาดหวังของผู้ใช้ที่ต้องการคำตอบที่ตรงประเด็นมากขึ้น มีลักษณะการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติ และสังเคราะห์ข้อมูลมาให้พร้อมสรรพ ซึ่งแตกต่างจากการค้นหาแบบเดิมที่ให้เพียงรายการเชื่อมโยงไปยังแหล่งข้อมูลต่างๆ แนวโน้มนี้ไม่ได้บ่งชี้เพียงการมาถึงของเครื่องมือใหม่ แต่ยังสะท้อนถึงพฤติกรรมและความคาดหวังของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไปในการเข้าถึงข้อมูล ซึ่งอาจส่งผลให้ผู้ให้บริการข้อมูลดิจิทัลทั้งหมดต้องปรับตัวตามไปด้วย

ข้อกังวลต่างๆ ที่เกิดขึ้นไม่ได้เป็นปัญหาทางเทคนิคที่แยกส่วนกัน แต่มีความเชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง ก่อให้เกิดความท้าทายทางสังคมและเทคโนโลยีที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น การที่ AI Search มุ่งเน้นการให้คำตอบโดยตรงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของผู้ใช้ 2 กลับส่งผลกระทบโดยตรงต่อรูปแบบรายได้ของผู้เผยแพร่เนื้อหา เนื่องจากมีการคลิกเข้าไปยังเว็บไซต์น้อยลง 3 ซึ่งในระยะยาวอาจส่งผลต่อคุณภาพและความพร้อมใช้งานของเนื้อหาต้นฉบับที่ AI Search เองก็ต้องพึ่งพา สถานการณ์นี้ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงเชิงระบบที่เครื่องมือใหม่อาจกำลังบั่นทอนทรัพยากรที่จำเป็นต่อการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพและความถูกต้องของตนเองในอนาคต

2. นิยามพรมแดนใหม่: AI Search เปรียบเทียบกับ Google Search แบบดั้งเดิม

เพื่อทำความเข้าใจถึงข้อกังวลที่เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงไปสู่ AI Search จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องเข้าใจความแตกต่างพื้นฐานระหว่าง AI Search และ Google Search แบบดั้งเดิมเสียก่อน

กลไกหลักและเทคโนโลยี:

• การค้นหาแบบดั้งเดิม (เช่น Google ก่อนการผนวก AI): การค้นหาแบบดั้งเดิมอาศัยการจับคู่คำสำคัญ (keyword matching) การจัดทำดัชนีหน้าเว็บหลายพันล้านหน้า (ผ่านกระบวนการ crawling และ indexing) และอัลกอริทึมการจัดอันดับที่พิจารณาจากความเกี่ยวข้อง ความน่าเชื่อถือ (เช่น PageRank, backlinks) และสัญญาณจากผู้ใช้ เช่น ตำแหน่งที่ตั้งและประวัติการค้นหา 5 โดยหลักแล้ว การค้นหาแบบดั้งเดิมจะเน้นการป้อนข้อมูลด้วยข้อความเป็นหลัก แม้ว่าจะมีการขยายขีดความสามารถให้รองรับรูปภาพ แผนที่ และอื่นๆ ได้บ้างก็ตาม 7
• AI Search: ในทางตรงกันข้าม AI Search ใช้ประโยชน์จากโครงข่ายประสาทเทียม (neural networks) การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning – ML) แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (large language models – LLMs) และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing – NLP) เพื่อทำความเข้าใจบริบท ความตั้งใจของผู้ใช้ และความหมายที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังคำค้นหา แทนที่จะเป็นเพียงการจับคู่คำสำคัญ 5 AI Search มีความสามารถในการจัดการกับคำถามที่ซับซ้อนและสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อสร้างคำตอบ 2

ความแตกต่างในประสบการณ์ผู้ใช้และการนำเสนอผลลัพธ์:

• การค้นหาแบบดั้งเดิม: โดยทั่วไปจะแสดงผลลัพธ์เป็นรายการเชื่อมโยง (Search Engine Results Pages – SERPs) ซึ่งผู้ใช้จะต้องคลิกเข้าไปอ่านและประเมินเนื้อหาในแต่ละลิงก์เพื่อค้นหาคำตอบที่ต้องการ 2
• AI Search: มุ่งเน้นการให้คำตอบโดยตรง สรุปข้อมูลที่กระชับ และสามารถสนทนาโต้ตอบเพื่อถามคำถามต่อเนื่องได้ 1 เป้าหมายคือการให้คำตอบแก่ผู้ใช้ในทันที ลดความจำเป็นในการเข้าชมหลายเว็บไซต์ นอกจากนี้ ความสามารถในการค้นหาแบบหลายรูปแบบ (multimodal search) เช่น การใช้ข้อความ รูปภาพ และเสียง หรือการผสมผสานข้อมูลเหล่านี้เข้าด้วยกัน ถือเป็นจุดเด่นที่สำคัญของ AI Search 2

การเปลี่ยนแปลงจาก “การค้นหาว่าคำตอบอาจอยู่ที่ไหน” (การค้นหาแบบดั้งเดิม) ไปสู่ “การได้รับคำตอบโดยตรง” (AI Search) แสดงถึงการนิยามบทบาทของเครื่องมือค้นหาใหม่ จากเดิมที่เป็นเสมือน “สารบัญ” ชี้ไปยังแหล่งข้อมูลต่างๆ กลายเป็นเสมือน “ผู้ให้คำพยากรณ์” หรือ “ผู้รอบรู้” ที่สังเคราะห์และให้คำตอบโดยตรง บทบาทใหม่นี้มาพร้อมกับความรับผิดชอบที่มากขึ้นในด้านความถูกต้องของข้อมูลและอคติที่อาจแฝงอยู่

นอกจากนี้ คุณลักษณะ “การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง” (continuous learning) ของ AI Search 2 แม้จะช่วยเพิ่มความเป็นส่วนตัวของผลลัพธ์ แต่ก็สร้างระบบที่ซับซ้อนและโปร่งใสน้อยลง ผู้ใช้อาจไม่เข้าใจว่าเหตุใดจึงเห็นผลลัพธ์บางอย่าง ซึ่งอาจนำไปสู่ภาวะฟองสบู่ข้อมูล (filter bubbles) หรือการถูกชักจูงในระดับปัจเจกบุคคลได้มากกว่าการค้นหาแบบดั้งเดิม การขาดความโปร่งใสนี้เป็นประเด็นที่น่ากังวลในเชิงจริยธรรมของ AI

ตารางที่ 1: ภาพรวมเปรียบเทียบ: AI Search กับ Google Search แบบดั้งเดิม

คุณลักษณะ	Google Search แบบดั้งเดิม	AI Search
เทคโนโลยีหลัก	การจับคู่คำสำคัญ, อัลกอริทึมคล้าย PageRank, การจัดทำดัชนี	LLMs, NLP, Machine Learning, Neural Networks
ความเข้าใจคำค้นหา	จับคู่คำสำคัญกับเนื้อหาที่จัดทำดัชนีไว้	เข้าใจเจตนา, บริบท, ความหมาย, คำถามซับซ้อน
รูปแบบผลลัพธ์	รายการลิงก์จัดอันดับ (SERPs), ตัวอย่างเนื้อหา (snippets)	คำตอบโดยตรง, บทสรุป, การตอบโต้แบบสนทนา, ข้อมูลสังเคราะห์
ปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้	คลิกผ่านลิงก์เพื่อค้นหาข้อมูล	ได้รับข้อมูลโดยตรง, สามารถถามคำถามต่อเนื่องได้
การปรับเฉพาะบุคคล	อิงตามประวัติการค้นหา, ตำแหน่งที่ตั้ง	การปรับเฉพาะบุคคลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นจากการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากปฏิสัมพันธ์
การป้อนข้อมูลหลายรูปแบบ	เน้นข้อความเป็นหลัก, มีความสามารถด้านรูปภาพ/เสียงบ้าง	รองรับข้อความ, รูปภาพ, เสียง และการผสมผสานข้อมูลได้ดีกว่า
แหล่งข้อมูล	ลิงก์ไปยังเว็บไซต์ภายนอก	สังเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ, อาจไม่ได้อ้างอิงแหล่งที่มาทั้งหมด
ความสามารถในการเรียนรู้	การอัปเดตอัลกอริทึม, เรียนรู้จากพฤติกรรมผู้ใช้โดยรวม	เรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจากปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้แต่ละราย

ตารางเปรียบเทียบนี้ช่วยให้เห็นภาพรวมความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างการค้นหารูปแบบเก่าและใหม่ ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญในการทำความเข้าใจข้อกังวลต่างๆ ที่จะกล่าวถึงในลำดับต่อไป ตัวอย่างเช่น การที่ AI Search ให้ “คำตอบโดยตรง” ช่วยอธิบาย “ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกของผู้เผยแพร่เนื้อหา” (เนื่องจากมีการคลิกน้อยลง) ได้เป็นอย่างดี

3. เสน่ห์ของ AI: เหตุผลที่ผู้ใช้เปลี่ยนจาก Google ไปยัง AI Search

การที่ผู้ใช้จำนวนมากเริ่มหันเหจากเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมอย่าง Google ไปสู่ AI Search นั้นมีปัจจัยดึงดูดหลายประการ ซึ่งสะท้อนถึงความต้องการและความคาดหวังที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้ใช้ในยุคดิจิทัล

• ความเข้าใจในเจตนาและบริบทที่เหนือกว่า: AI Search มีความโดดเด่นในการวิเคราะห์คำค้นหาที่เป็นภาษาธรรมชาติที่ซับซ้อน และทำความเข้าใจเจตนาที่แท้จริงของผู้ใช้ แม้ว่าคำถามนั้นจะคลุมเครือหรือมีหลายแง่มุม 5 ความสามารถนี้ทำให้ AI Search สามารถให้ผลลัพธ์ที่ตรงประเด็นและเกี่ยวข้องกับสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการค้นหาจริงๆ ได้มากกว่า 2
• คำตอบโดยตรง บทสรุป และประสิทธิภาพ: ผู้ใช้จำนวนมากชื่นชอบความรวดเร็วและความสะดวกสบายในการได้รับคำตอบโดยตรงและบทสรุปที่กระชับ แทนที่จะต้องเสียเวลาคลิกเข้าไปอ่านเนื้อหาจากหลายๆ ลิงก์ 2 “การเพิ่มประสิทธิภาพ” (efficiency boost) นี้ถือเป็นปัจจัยขับเคลื่อนสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้เลือกใช้ AI Search 2
• การปรับเฉพาะบุคคลและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: AI Search มอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น โดยเรียนรู้จากปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้แต่ละคน ทำให้สามารถปรับแต่งผลลัพธ์ให้สอดคล้องกับความสนใจและความต้องการเฉพาะบุคคลได้ดียิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป 2
• ความสามารถแบบหลายรูปแบบ (Multimodal Capabilities): ความสามารถในการค้นหาโดยใช้ทั้งข้อความ รูปภาพ และเสียง รวมถึงการที่ AI สามารถประมวลผลและผสมผสานข้อมูลจากรูปแบบต่างๆ เหล่านี้เข้าด้วยกัน มอบประสบการณ์การค้นหาที่หลากหลายและยืดหยุ่นกว่าเดิม 2
• ปฏิสัมพันธ์แบบสนทนา: ลักษณะการใช้งานที่คล้ายกับแชทบอทของเครื่องมือ AI Search หลายตัว ช่วยให้ผู้ใช้สามารถถามคำถามต่อเนื่องและสำรวจหัวข้อต่างๆ ในลักษณะที่เป็นธรรมชาติและเหมือนการสนทนาจริง 1

การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้ใช้นี้ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของฟีเจอร์ใหม่ๆ เท่านั้น แต่ยังสะท้อนถึงความต้องการที่จะลดภาระทางปัญญา (cognitive load) และต้องการความฉับไวในการเข้าถึงข้อมูล สิ่งนี้อาจส่งผลกระทบในวงกว้างต่อการสร้างเนื้อหา โดยเนื้อหาที่ย่อยง่ายและสรุปมาอย่างดีอาจได้รับการจัดลำดับความสำคัญจาก AI ซึ่งอาจทำให้เนื้อหาเชิงลึกที่ต้องใช้ความพยายามในการทำความเข้าใจของผู้ใช้ถูกลดทอนคุณค่าลง หาก AI กลายเป็นเครื่องมือหลักในการค้นพบข้อมูล เนื้อหาที่ถูกปรับให้เหมาะสมกับการบริโภคอย่างรวดเร็วผ่าน AI (เช่น บทสรุป, ประเด็นสำคัญ) อาจได้รับการมองเห็นมากกว่าบทวิเคราะห์ที่ซับซ้อนและยาวนาน ซึ่งจะส่งผลต่อประเภทของเนื้อหาที่จะถูกผลิตและให้คุณค่าในอนาคต

นอกจากนี้ “การเพิ่มประสิทธิภาพ” ที่ AI Search มอบให้อาจเป็นการสร้างเงื่อนไขให้ผู้ใช้คาดหวังความพึงพอใจในทันทีจากการค้นหาข้อมูล ซึ่งอาจลดทอนความอดทนในการค้นคว้าที่ซับซ้อนมากขึ้น หรือความพยายามที่จำเป็นในการประเมินแหล่งข้อมูลหลายแห่งอย่างมีวิจารณญาณ การได้รับคำตอบที่รวดเร็วและสรุปมาอย่างดีจาก AI Search 2 สามารถสร้างความคาดหวังให้เกิดความฉับไวคล้ายกันในทุกๆ งานที่เกี่ยวข้องกับการค้นหาข้อมูล ซึ่งอาจนำไปสู่ความหงุดหงิดหรือการละทิ้งงานที่ต้องใช้การวิจัยเชิงลึกและใช้เวลานานขึ้นในการประเมินแหล่งข้อมูล ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความเข้มข้นทางวิชาการหรือทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน (ซึ่งเชื่อมโยงกับข้อกังวลในหัวข้อ 4.5)

4. ถอดรหัส “ข้อกังวล”: เจาะลึกความท้าทายของการครอบงำโดย AI Search

การเปลี่ยนผ่านไปสู่การใช้ AI Search อย่างแพร่หลายได้ก่อให้เกิดข้อกังวลในหลายมิติ ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบด้าน ตารางด้านล่างนี้สรุปประเด็นข้อกังวลหลักๆ ที่จะถูกนำมาวิเคราะห์โดยละเอียดในหัวข้อย่อยต่อไป

ตารางที่ 2: สรุปข้อกังวลหลักจากการนำ AI Search มาใช้เพิ่มขึ้น

ประเด็นข้อกังวล	คำอธิบายโดยย่อ
ความแม่นยำและการอ้างอิง	AI สร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง/ทำให้เข้าใจผิด และล้มเหลวในการอ้างอิงแหล่งที่มาดั้งเดิมอย่างเหมาะสม
ผลกระทบต่อผู้เผยแพร่	การสูญเสียปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์ (referral traffic) รายได้ และการควบคุมเนื้อหาสำหรับสำนักข่าวและผู้สร้างเนื้อหาอื่นๆ
อคติของอัลกอริทึม	ระบบ AI ส่งเสริมและขยายอคติทางสังคมที่มีอยู่เดิม นำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรมหรือเลือกปฏิบัติ
ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้	การรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยไม่ได้รับความยินยอมอย่างเต็มที่ ความเสี่ยงจากการสอดแนม และโอกาสที่ข้อมูลจะรั่วไหล/ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด
การคิดเชิงวิพากษ์	การพึ่งพา AI มากเกินไปทำให้ทักษะการวิเคราะห์ การรู้เท่าทันข้อมูล และความสามารถในการคิดเชิงวิพากษ์ของผู้ใช้ลดลง

4.1. วังวนแห่งความจริง: ความแม่นยำ ข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิด และการอ้างอิงแหล่งที่มาในผลลัพธ์จาก AI

หนึ่งในข้อกังวลที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับ AI Search คือปัญหาด้านความถูกต้องของข้อมูลที่นำเสนอ งานวิจัยจาก Tow Center for Digital Journalism พบว่ากว่า 60% ของคำตอบที่สร้างโดย AI มีข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้เข้าใจผิด 3 ซึ่งแตกต่างอย่างชัดเจนจากการค้นหาแบบดั้งเดิมที่แสดงรายการแหล่งข้อมูลหลายแห่งเพื่อให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบและเปรียบเทียบได้ ในขณะที่ AI Search มักจะนำเสนอคำตอบเดียวที่ดูน่าเชื่อถือ แม้ว่าคำตอบนั้นอาจจะไม่ถูกต้องก็ตาม 3

ปัญหาเรื่อง “การหลอน” (hallucinations) หรือการที่ AI สร้างข้อมูลขึ้นเอง รวมถึงการสร้าง URL ปลอมหรือใช้งานไม่ได้ เป็นอีกหนึ่งความท้าทายที่สำคัญ 3 เนื่องจากผู้ใช้อาจหลงเชื่อคำตอบที่ดูมั่นใจเหล่านี้ได้ง่าย นอกจากนี้ ปัญหาการอ้างอิงแหล่งที่มา (attribution) ก็เป็นประเด็นที่น่ากังวลอย่างยิ่ง AI Search มักล้มเหลวในการให้เครดิตแหล่งข้อมูลดั้งเดิมอย่างถูกต้อง หรืออาจอ้างอิงเวอร์ชันที่เผยแพร่ซ้ำ (syndicated versions) แทนที่จะเป็นผู้เผยแพร่ดั้งเดิม 3 การกระทำเช่นนี้ไม่เพียงแต่ลดการมองเห็นและปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์ขององค์กรข่าวหลัก แต่ยังอาจนำไปสู่การสร้าง URL ที่ใช้งานไม่ได้หรือปลอมขึ้น ซึ่งเป็นการบั่นทอนความน่าเชื่อถือและสร้างความสับสนให้แก่ผู้ใช้ 3

การผสมผสานระหว่างความไม่แม่นยำและการอ้างอิงแหล่งที่มาที่ไม่ดี สามารถกัดกร่อนความไว้วางใจของผู้ใช้ต่อข้อมูล และทำให้การแยกแยะระหว่างแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือกับเนื้อหาที่ถูกสร้างขึ้นเองเป็นไปได้ยากยิ่งขึ้น ลักษณะการนำเสนอคำตอบของ AI ที่ดู “น่าเชื่อถือ” แม้ในกรณีที่ข้อมูลนั้นไม่ถูกต้อง ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ผู้ใช้จะยอมรับข้อมูลที่ผิดพลาดได้ง่ายกว่าการเห็นรายการลิงก์ที่หลากหลาย ซึ่งโดยธรรมชาติแล้วกระตุ้นให้ผู้ใช้ใช้วิจารณญาณในการเลือก การที่ AI Search นำเสนอคำตอบเดียวที่ดูมั่นใจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากระบบที่ดูเหมือนจะชาญฉลาด อาจทำให้ผู้ใช้ข้ามขั้นตอนการประเมินเชิงวิพากษ์ไป ดังนั้น รูปแบบการนำเสนอของ AI Search ประกอบกับโอกาสที่จะเกิดความไม่แม่นยำ 3 ทำให้มันกลายเป็นช่องทางที่มีศักยภาพในการแพร่กระจายข้อมูลที่ผิดพลาด หากผู้ใช้ลดความระมัดระวังลง

ความล้มเหลวในการอ้างอิงแหล่งที่มาไม่ใช่เพียงปัญหาทางเศรษฐกิจสำหรับผู้เผยแพร่เนื้อหาเท่านั้น แต่ยังเป็นภัยคุกคามเชิงระบบต่อสุขภาพของระบบนิเวศข้อมูลทั้งหมด หากการรายงานข่าวต้นฉบับไม่ได้รับการให้เครดิตและการสนับสนุนอย่างเหมาะสม คุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลที่มีอยู่สำหรับให้ AI เรียนรู้ (และสำหรับให้สังคมพึ่งพา) ก็จะเสื่อมถอยลง การที่ AI Search มักไม่สามารถอ้างอิงแหล่งข้อมูลดั้งเดิมหรืออ้างอิงอย่างไม่ถูกต้อง 3 ทำให้ผู้เผยแพร่ดั้งเดิมสูญเสียปริมาณการเข้าชมและรายได้ ซึ่งบั่นทอนความสามารถในการผลิตสื่อสารมวลชนที่มีคุณภาพ 3 ในขณะที่สื่อสารมวลชนคุณภาพสูงเป็นปัจจัยนำเข้าที่สำคัญสำหรับการฝึกฝนแบบจำลอง AI ที่น่าเชื่อถือและการให้ข้อมูลแก่สาธารณะ 3 ดังนั้น การอ้างอิงที่ไม่ดีจึงสร้างวงจรป้อนกลับเชิงลบ: AI ทำให้สื่อสารมวลชนอ่อนแอลง -> คุณภาพของสื่อสารมวลชนลดลง -> คุณภาพของข้อมูลสำหรับฝึก AI ลดลง -> ผลลัพธ์จาก AI น่าเชื่อถือน้อยลง นี่คือความเสี่ยงเชิงระบบในระยะยาวต่อความสมบูรณ์ของข้อมูล

4.2. ภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกของผู้เผยแพร่: ผลกระทบต่อผู้สร้างเนื้อหา สำนักข่าว และช่องทางรายได้

การเติบโตของ AI Search ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผู้สร้างเนื้อหาและสำนักข่าว โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์และรายได้ การที่ AI Search นำเสนอข้อมูลสรุปและคำตอบโดยตรง ทำให้ความจำเป็นที่ผู้ใช้จะต้องคลิกเข้าไปยังเว็บไซต์ของผู้เผยแพร่ลดน้อยลง 3 ซึ่งเป็นข้อกังวลหลัก การลดลงของปริมาณการเข้าชมนี้เชื่อมโยงโดยตรงกับการสูญเสียรายได้จากโฆษณา และอาจส่งผลกระทบต่อการสมัครสมาชิก ซึ่งเป็นเส้นเลือดใหญ่ของผู้เผยแพร่จำนวนมาก 3 มีการคาดการณ์ว่าปริมาณการเข้าชมจากการค้นหาแบบดั้งเดิมจะลดลงถึง 25% ภายในปี 2026 เนื่องจากผู้ใช้หันไปพึ่งพาเครื่องมือ AI มากขึ้น 9 ซึ่งเป็นการตอกย้ำถึงภัยคุกคามนี้

นอกจากนี้ ประเด็นเรื่องการคัดลอกเนื้อหา (content scraping) และข้อกังวลด้านลิขสิทธิ์ก็เป็นปัญหาสำคัญ แพลตฟอร์ม AI บางแห่งดึงเนื้อหาไปใช้ แม้ในกรณีที่ผู้เผยแพร่ได้บล็อกการเข้าถึงผ่านไฟล์ robots.txt แล้วก็ตาม 3 การกระทำเช่นนี้ไม่เพียงแต่ก่อให้เกิดคำถามทางจริยธรรม แต่ยังเป็นการละเมิดการควบคุมเนื้อหาของผู้เผยแพร่ 3 การที่ AI Mode หรือ AI Overviews ของ Google ถูกมองว่าไม่ได้กระตุ้นให้เกิดการคลิกไปยังเว็บไซต์ผู้เผยแพร่ แม้ว่า Google จะให้คำมั่นสัญญาในทางตรงกันข้ามก็ตาม ก็เป็นอีกหนึ่งข้อกังวลที่สำคัญ 4 ผลการศึกษาจากบุคคลที่สามยังชี้ให้เห็นว่าอัตราการคลิกผ่าน (CTR) จาก AI Overviews นั้นต่ำมาก 4

หากผู้ใช้ได้รับคำตอบจาก AI โดยไม่ต้องเข้าชมเว็บไซต์ต้นทาง การรับรู้แบรนด์และความน่าเชื่อถือของผู้เผยแพร่ก็จะลดน้อยถอยลง 3 นอกจากนี้ ยังมีการคาดการณ์ว่า AI จะเข้ามาสร้างรายได้โดยตรงจากข้อมูลที่ก่อนหน้านี้ถูกสร้างรายได้โดยเว็บไซต์ข้อมูลของบุคคลที่สาม 12

ตารางที่ 3: ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับผู้เผยแพร่ข่าวและผู้สร้างเนื้อหา

 

ด้านที่ได้รับผลกระทบ	คำอธิบาย	ตัวอย่างแหล่งข้อมูลสนับสนุน
ปริมาณการเข้าชมลดลง	บทสรุปจาก AI ลดความจำเป็นที่ผู้ใช้ต้องเข้าชมเว็บไซต์เนื้อหาต้นฉบับ	3
รายได้จากโฆษณาลดลง	การเข้าชมเว็บไซต์น้อยลงนำไปสู่จำนวนการแสดงโฆษณาและการคลิกโฆษณาที่ลดลง	3
ภัยคุกคามต่อโมเดลการสมัครสมาชิก	การมีส่วนร่วมโดยตรงที่ลดลงจำกัดโอกาสในการเปลี่ยนผู้อ่านให้เป็นผู้สมัครสมาชิก	3
การคัดลอก/การใช้เนื้อหาในทางที่ผิด	แพลตฟอร์ม AI ใช้เนื้อหาโดยไม่ได้รับอนุญาต หรือหลีกเลี่ยงการควบคุมของผู้เผยแพร่ (เช่น robots.txt, paywalls)	3
การรับรู้แบรนด์ลดลง	ผู้ใช้อ้างอิงข้อมูลไปยัง AI ไม่ใช่ผู้เผยแพร่ดั้งเดิม ทำให้ความน่าเชื่อถือของแบรนด์อ่อนแอลง	3
ปัญหาการอ้างอิงแหล่งที่มา	การอ้างอิงแหล่งที่มาดั้งเดิมที่ไม่ถูกต้องหรือขาดหายไป หรือการอ้างอิงเนื้อหาที่เผยแพร่ซ้ำแทนเนื้อหาดั้งเดิม	3
การเปลี่ยนแปลงคุณค่าของเนื้อหา	โอกาสที่เนื้อหาเชิงลึกจะถูกลดคุณค่าลง หาก AI ให้ความสำคัญกับข้อมูลสรุป	2

ความขัดแย้งระหว่างแพลตฟอร์ม AI Search และผู้เผยแพร่เนื้อหาไม่ได้เป็นเพียงข้อพิพาททางธุรกิจ แต่เป็นการต่อสู้เพื่อควบคุมและสร้างรายได้จากข้อมูล โดยแพลตฟอร์ม AI กลายเป็นผู้เฝ้าประตูรายใหม่ที่สามารถลดทอนคุณค่าของการสร้างเนื้อหาดั้งเดิมได้ แพลตฟอร์ม AI ใช้เนื้อหาของผู้เผยแพร่เพื่อสร้างคำตอบ 3 แต่มักจะไม่ส่งปริมาณการเข้าชมหรือรายได้กลับไปยังผู้เผยแพร่ในสัดส่วนที่เหมาะสม 3 ซึ่งหมายความว่าแพลตฟอร์ม AI กำลังจับมูลค่า (ความสนใจของผู้ใช้, ข้อมูล) ที่สร้างขึ้นโดยเนื้อหาของผู้เผยแพร่ สิ่งนี้ทำให้แพลตฟอร์ม AI อยู่ในฐานะคนกลางที่มีอำนาจซึ่งสามารถกำหนดเงื่อนไขและอาจดึงมูลค่าส่วนใหญ่ออกจากระบบนิเวศข้อมูล คล้ายกับวิธีที่แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียส่งผลกระทบต่อการเผยแพร่ข่าว

การเกิดขึ้นของ “เนื้อหาขยะที่สร้างโดย AI” (AI-generated garbage) 4 ที่มุ่งเป้าไปที่การหลอกชุดข้อมูลการฝึกฝนของ AI หรือผลการค้นหา อาจสร้างวงจรที่เลวร้าย ทำให้คุณภาพโดยรวมของข้อมูลบนเว็บเสื่อมถอยลง และทำให้ทั้งผู้ใช้และ AI ค้นหาแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือได้ยากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะเป็นประโยชน์ต่อฟาร์มเนื้อหาคุณภาพต่ำมากกว่าผู้เผยแพร่ที่ถูกกฎหมาย 11 หากเนื้อหาดังกล่าวแพร่หลาย มันสามารถ “ปนเปื้อน” ข้อมูลการฝึกฝนสำหรับแบบจำลอง AI ในอนาคตได้ ซึ่งอาจนำไปสู่ผลการค้นหาของ AI ที่น่าเชื่อถือน้อยลงและเต็มไปด้วยสแปมมากขึ้น ซึ่งเป็นการบ่อนทำลายประโยชน์ด้านประสบการณ์ผู้ใช้ (ความแม่นยำ, ความเกี่ยวข้อง) ที่ AI Search เคยให้สัญญาไว้ในตอนแรก และยังทำให้ผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์ค้นหาข้อมูลที่มีคุณภาพได้ยากขึ้นด้วย

4.3. ห้องเสียงสะท้อนของอัลกอริทึม: อคติใน AI Search และผลกระทบต่อสังคม

อคติใน AI Search เป็นข้อกังวลที่ซับซ้อนและมีผลกระทบในวงกว้าง อคติเหล่านี้สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายขั้นตอนในกระบวนการพัฒนา AI รวมถึงข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนซึ่งอาจสะท้อนอคติทางสังคมที่มีอยู่เดิม การติดป้ายข้อมูล (data labeling) ที่อาจได้รับอิทธิพลจากอคติของผู้ติดป้าย การฝึกฝนแบบจำลอง (model training) ที่อาจใช้ข้อมูลที่ไม่สมดุลหรือการออกแบบที่ไม่คำนึงถึงความหลากหลาย และการนำไปใช้งานจริง (deployment) ที่ขาดการทดสอบกับกลุ่มผู้ใช้ที่หลากหลาย 2

ประเภทของอคติที่พบบ่อย ได้แก่ อคติจากการเลือก (selection bias) ซึ่งเกิดจากข้อมูลฝึกฝนที่ไม่เป็นตัวแทนของประชากรจริง อคติจากการยืนยัน (confirmation bias) ที่ระบบ AI ตอกย้ำรูปแบบที่มีอยู่เดิม อคติจากการเหมารวม (stereotyping bias) เช่น การเชื่อมโยงอาชีพกับเพศ (พยาบาล-หญิง, แพทย์-ชาย) และอคติความเป็นเนื้อเดียวกันของกลุ่มนอก (out-group homogeneity bias) 13 ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมคือ เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าที่ทำงานได้ไม่ดีกับนักเรียนผิวสี หรือการที่บทความที่เขียนโดยผู้ที่ไม่ใช่เจ้าของภาษาอังกฤษถูกระบุอย่างผิดพลาดว่าสร้างโดย AI 15

ผลกระทบทางสังคมของ AI Search ที่มีอคตินั้นมีนัยสำคัญ มันสามารถส่งเสริมและตอกย้ำทัศนคติเหมารวมที่เป็นอันตราย (เช่น ผลการค้นหาคำว่า “black girls” ในอดีตที่นำไปสู่เนื้อหาลามกอนาจาร 16) ทำให้กลุ่มคนชายขอบถูกมองข้าม จำกัดการมองเห็นของธุรกิจที่ดำเนินการโดยชนกลุ่มน้อย 16 และเสริมสร้างความไม่เท่าเทียมที่มีอยู่เดิมในสังคม 15 อิทธิพลของ “ความเป็นใหญ่ของชายผิวขาวในระบบปิตาธิปไตย” (white cis-male patriarchy) ต่ออัลกอริทึม 16 เป็นการชี้ให้เห็นถึงปัญหาระดับโครงสร้าง นอกจากนี้ อคติของ AI ยังเชื่อมโยงกับปัญหาความเหลื่อมล้ำทางดิจิทัล (digital divide) โดยกลุ่มคนที่ขาดการเข้าถึงเทคโนโลยีและอินเทอร์เน็ตความเร็วสูง (เช่น ชุมชนคนผิวดำในชนบททางใต้ของสหรัฐอเมริกา 15) มีโอกาสน้อยที่ข้อมูลและมุมมองของพวกเขาจะถูกรวมอยู่ในการฝึกฝน AI ซึ่งยิ่งทำให้พวกเขาถูกผลักให้เป็นชายขอบมากขึ้น

การแก้ไขปัญหาอคติใน AI นั้นเป็นเรื่องท้าทาย การลบข้อมูลบางอย่างออกไปอาจลดความแม่นยำของระบบโดยรวม และการแก้ไขด้วยโปรแกรมอาจให้ผลลัพธ์ที่คาดเดาไม่ได้ 14 อคติใน AI Search ไม่ใช่เพียงข้อบกพร่องทางเทคนิค แต่เป็นการสะท้อนและขยายโครงสร้างอำนาจทางสังคมและความอยุติธรรมในอดีตที่มีอยู่ หากไม่ได้รับการแก้ไข AI Search อาจกลายเป็นเครื่องมือทรงพลังในการตอกย้ำความไม่เท่าเทียมเหล่านี้ในวงกว้าง เนื่องจากแบบจำลอง AI ถูกฝึกฝนจากข้อมูลในอดีต 13 ซึ่งสะท้อนอคติทางสังคมที่มีอยู่ (เช่น บทบาททางเพศ, ความเหลื่อมล้ำทางเชื้อชาติ) 15 อัลกอริทึม AI สามารถเรียนรู้และทำซ้ำอคติเหล่านี้ได้ 13 และเนื่องจาก AI Search ทำงานในระดับที่ใหญ่มาก มันจึงสามารถเผยแพร่มุมมองที่ลำเอียงเหล่านี้ได้กว้างขวางและสม่ำเสมอกว่ามนุษย์ที่มีอคติแต่ละคน ซึ่งอาจทำให้การเลือกปฏิบัติกลายเป็นเรื่องปกติและถูกเสริมกำลัง

ภาวะที่เรียกว่า “ความยุติธรรมแลกกับความแม่นยำ” (fairness over accuracy dilemma) 16 ในการพัฒนา AI ชี้ให้เห็นถึงความตึงเครียดพื้นฐาน การมุ่งมั่นสร้างแบบจำลองที่ “แม่นยำ” อย่างหมดจดโดยอิงจากข้อมูลในอดีตที่มีอคติ จะเป็นการส่งเสริมความไม่เป็นธรรมต่อไป ในขณะที่ความพยายามที่จะกำหนด “ความเป็นธรรม” อาจถูกมองว่าเป็นการประนีประนอมกับความจริงเชิงวัตถุวิสัยหรือประโยชน์ใช้สอย ซึ่งนำไปสู่การแลกเปลี่ยนทางจริยธรรมที่ซับซ้อนและไม่มีคำตอบที่ง่ายดาย หากข้อมูลการฝึกฝนมีอคติ (เช่น สาขาเทคโนโลยีที่ในอดีตมีผู้ชายเป็นส่วนใหญ่) แบบจำลองที่ “แม่นยำ” จะสะท้อนสิ่งนี้โดยการให้ความสำคัญกับผู้สมัครชาย 13 การลบข้อมูลเพศเพื่อป้องกันอคติอาจลดความแม่นยำโดยรวมของแบบจำลองในด้านอื่นๆ ที่ไม่เกี่ยวข้องกับอคติ 16 สิ่งนี้สร้างทางเลือกที่ยากลำบาก: เราควรให้ความสำคัญกับแบบจำลองที่ “แม่นยำ” ตามข้อมูลในอดีตที่บกพร่อง หรือเราควรแทรกแซงเพื่อให้มัน “ยุติธรรม” มากขึ้น โดยอาจต้องแลกมาด้วยความแม่นยำบางอย่างหรือโดยการนำเสนอความซับซ้อนใหม่ๆ? ทางเลือกนี้เกี่ยวข้องกับการตัดสินคุณค่าว่า AI ควรมุ่งเน้นไปที่อะไร

4.4. ความขัดแย้งด้านความเป็นส่วนตัว: การรวบรวมข้อมูล การสอดแนม และความลับของผู้ใช้ใน AI Search

AI Search อาศัยข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งส่วนใหญ่มักเป็นข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ 2 การรวบรวมข้อมูลนี้มักเกิดขึ้นโดยที่ผู้ใช้ไม่ได้ให้ความยินยอมอย่างชัดแจ้งหรือเข้าใจอย่างถ่องแท้ถึงขอบเขตของการเก็บข้อมูล 17 ซึ่งนำไปสู่ความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวหลายประการ

ความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจง ได้แก่:

• การรวบรวมข้อมูลโดยไม่ได้รับความยินยอม: การติดตามพฤติกรรมการท่องเว็บผ่านโซเชียลมีเดีย หรือการบันทึกการสนทนาโดยผู้ช่วยเสียงอัจฉริยะ 17 เป็นตัวอย่างของการเก็บข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นโดยผู้ใช้ไม่รู้ตัว
• การจดจำใบหน้าและการสอดแนม: เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายเพื่อความปลอดภัย ตั้งแต่การปลดล็อกสมาร์ทโฟนไปจนถึงการสอดแนมโดยภาครัฐ อย่างไรก็ตาม ระบบเหล่านี้จำนวนมากถูกนำมาใช้โดยไม่มีกฎระเบียบที่ชัดเจน ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับการสอดแนมมวลชนและการระบุตัวตนที่ผิดพลาด 17 ตัวอย่างเช่น บริษัท Clearview AI ได้คัดลอกรูปภาพหลายพันล้านรูปจากโซเชียลมีเดียโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ใช้ 17
• ความปลอดภัยของข้อมูลและการโจมตีทางไซเบอร์: ระบบ AI จัดเก็บข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมหาศาล ทำให้เป็นเป้าหมายหลักของแฮกเกอร์ หากฐานข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ถูกเจาะ ข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลทางการเงิน ข้อมูลสุขภาพ และข้อความส่วนตัว อาจถูกเปิดเผย 17 กลยุทธ์ที่ผู้ไม่หวังดีใช้ เช่น การโจมตีแบบ prompt injection อาจหลอกล่อให้ระบบ AI เปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน 18
• การรั่วไหลของข้อมูล: การเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยไม่ได้ตั้งใจก็เป็นอีกหนึ่งความเสี่ยง เช่น กรณีที่ ChatGPT แสดงหัวข้อประวัติการสนทนาของผู้ใช้รายอื่นให้ผู้ใช้บางรายเห็น 18
• การคืบคลานของการสอดแนมเชิงพาณิชย์: หน่วยงานกำกับดูแล เช่น Federal Trade Commission (FTC) ของสหรัฐฯ แสดงความกังวลว่า AI อาจจูงใจให้เกิดการสอดแนมเชิงพาณิชย์ในรูปแบบที่รุกล้ำความเป็นส่วนตัวมากขึ้นเรื่อยๆ 19

แม้จะมีกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เช่น GDPR ของสหภาพยุโรป และ CCPA ของแคลิฟอร์เนีย รวมถึงข้อจำกัดบางประการในการใช้ข้อมูล AI ภายใต้ EU AI Act 17 แต่ความท้าทายยังคงมีอยู่ ผู้ใช้สามารถดำเนินการบางอย่างเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของตนเองได้ เช่น การปรับการตั้งค่าความเป็นส่วนตัว การใช้เครื่องมือที่เน้นความเป็นส่วนตัว (เช่น DuckDuckGo) การอ่านนโยบายความเป็นส่วนตัวอย่างละเอียด การใช้ VPN และการสนับสนุนกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของ AI ที่เข้มแข็งขึ้น 17

“ความขัดแย้งด้านความเป็นส่วนตัว” (privacy paradox) ยิ่งเด่นชัดขึ้นเมื่อพูดถึง AI Search ผู้ใช้ต้องการผลลัพธ์ที่เป็นส่วนตัวสูงและเข้าใจบริบท (ซึ่งเป็นเสน่ห์หลักของ AI Search) แต่การบรรลุเป้าหมายนี้จำเป็นต้องใช้ข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมหาศาลมากขึ้นเรื่อยๆ ก่อให้เกิดการแลกเปลี่ยนโดยตรงกับความเป็นส่วนตัว คุณสมบัติที่ทำให้ AI Search น่าสนใจ 2 กลับเชื่อมโยงโดยเนื้อแท้กับการกัดกร่อนความเป็นส่วนตัวที่เพิ่มขึ้น 17 ทำให้ผู้ใช้และหน่วยงานกำกับดูแลต้องเผชิญกับการสร้างสมดุลที่ยากลำบาก

การรวมชุดข้อมูลที่หลากหลายโดยเครื่องมือ AI Search (เช่น คำค้นหา, ตำแหน่งที่ตั้ง, ประวัติการท่องเว็บ, และอาจรวมถึงข้อมูลจากบริการอื่นๆ ผ่านการเชื่อมต่อ) สร้างโปรไฟล์ผู้ใช้ที่ครอบคลุมและเปิดเผยตัวตนได้มากกว่าข้อมูลจากบริการแบบดั้งเดิมเพียงบริการเดียวอย่างมาก สิ่งนี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่สูงขึ้นหากข้อมูลถูกเจาะหรือนำไปใช้ในทางที่ผิด การที่ AI Search มุ่งทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง 2 มักเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลจากปฏิสัมพันธ์ต่างๆ ของผู้ใช้และอาจรวมถึงบริการอื่นๆ ที่เชื่อมต่อกัน (เช่น Gmail, Maps สำหรับ AI ของ Google) การรวมคำค้นหา (ความคิด, ความต้องการ, ความสนใจ) เข้ากับข้อมูลตำแหน่ง, พฤติกรรมการท่องเว็บ, และข้อมูลส่วนบุคคลอื่นๆ สร้างตัวตนดิจิทัลที่มีรายละเอียดสูง ชุดข้อมูลที่รวมกันนี้มีค่ามากขึ้นสำหรับผู้โจมตีและสร้างความเสียหายมากขึ้นหากรั่วไหล และยังช่วยให้ผู้ให้บริการ AI มีข้อมูลเชิงลึกและอิทธิพลต่อผู้ใช้ในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน

4.5. ปริศนาทางปัญญา: อิทธิพลของ AI Search ต่อการคิดเชิงวิพากษ์และการรู้สารสนเทศ

การพึ่งพา AI Search มากขึ้นส่งผลกระทบต่อความสามารถทางปัญญาของผู้ใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการคิดเชิงวิพากษ์และการรู้สารสนเทศ (information literacy) การที่เรามอบหมายให้ AI ค้นหาและประมวลผลข้อมูลแทนเรา อาจนำไปสู่สิ่งที่เรียกว่า “การลดภาระทางปัญญา” (cognitive offloading) ซึ่งหมายถึงการถ่ายโอนความพยายามทางจิตใจไปยังเครื่องมือภายนอก 20

ผลการศึกษาหลายชิ้นชี้ให้เห็นถึงความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการใช้เครื่องมือ AI บ่อยครั้งกับความสามารถในการคิดเชิงวิพากษ์ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้ที่อายุน้อย 20 ผู้ที่มีความมั่นใจใน AI สูงมักจะมีคะแนนการคิดเชิงวิพากษ์ต่ำกว่า 21 การพึ่งพา AI อย่างหนักในการดึงข้อมูลและการตัดสินใจอาจกัดกร่อนความสามารถในการแก้ปัญหาแบบไตร่ตรองและการวิเคราะห์อย่างอิสระ ซึ่งเป็นกิจกรรมทางปัญญาขั้นสูง 21

ในด้านการรู้สารสนเทศ ความง่ายในการได้รับคำตอบจาก AI อาจลดแรงจูงใจหรือความจำเป็นที่ผู้ใช้จะต้องพัฒนาทักษะในการประเมินแหล่งข้อมูล การแยกแยะอคติ และการสำรวจภูมิทัศน์ข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์ (ดังที่ระบุในกรอบการรู้สารสนเทศของ ACRL 22) ปริมาณเนื้อหาจำนวนมหาศาลที่สร้างโดย AI ซึ่งมักไม่ผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มงวด ยิ่งทำให้ปัญหานี้ซับซ้อนขึ้น 23

อย่างไรก็ตาม มีกลยุทธ์ที่สามารถนำมาใช้เพื่อบรรเทาผลกระทบเชิงลบเหล่านี้ได้ เช่น การส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างกระตือรือร้นกับ AI การใช้ AI เป็นเครื่องมือในการสำรวจแทนที่จะเป็นแหล่งคำตอบสำเร็จรูป การตรวจสอบข้อเท็จจริงของผลลัพธ์จาก AI และการเน้นกระบวนการคิดแบบ CER (Claim, Evidence, Reasoning – การอ้าง, หลักฐาน, เหตุผล) 21 สถาบันการศึกษาและห้องสมุดมีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมความรู้เท่าทัน AI 23

การลดลงของทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI Search ไม่ได้เป็นเพียงปัญหาระดับปัจเจกบุคคล แต่ยังอาจส่งผลกระทบในวงกว้างต่อสังคม เช่น การทำให้ประชากรมีความสามารถในการแยกแยะข้อมูลที่ผิดพลาดลดลง การมีส่วนร่วมในการอภิปรายที่ซับซ้อนน้อยลง หรือการตัดสินใจในระบอบประชาธิปไตยอย่างมีข้อมูลน้อยลง การที่ AI Search สามารถนำไปสู่การลดภาระทางปัญญาและการคิดเชิงวิพากษ์ที่ลดลง 20 และเนื่องจากการคิดเชิงวิพากษ์มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการประเมินข้อมูล การระบุอคติ และการทำความเข้าใจประเด็นที่ซับซ้อน หากประชากรส่วนใหญ่ประสบปัญหาทักษะเหล่านี้ลดลง สังคมจะมีความเปราะบางต่อการถูกชักจูง การโฆษณาชวนเชื่อ และเรื่องเล่าที่เรียบง่ายเกินไป ซึ่งอาจทำให้กระบวนการประชาธิปไตยอ่อนแอลง ซึ่งต้องอาศัยพลเมืองที่มีข้อมูลและมีส่วนร่วมอย่างมีวิจารณญาณ

สถาบันการศึกษาเผชิญกับความท้าทายสองด้าน คือ การบูรณาการเครื่องมือ AI เพื่อเตรียมความพร้อมให้นักเรียนสำหรับอนาคตที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ในขณะเดียวกันก็ต้องออกแบบหลักสูตรใหม่เพื่อปลูกฝังทักษะการคิดเชิงวิพากษ์และการรู้สารสนเทศที่ AI เองอาจกัดกร่อน สิ่งนี้ต้องการการทบทวนแนวทางการสอนครั้งใหญ่ AI กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีที่แพร่หลายในที่ทำงานและชีวิตประจำวัน 1 สถาบันการศึกษาจำเป็นต้องสอนให้นักเรียนรู้วิธีใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพและมีจริยธรรม 21 อย่างไรก็ตาม การใช้ AI อย่างเฉื่อยชาอาจบั่นทอนการคิดเชิงวิพากษ์ 20 ดังนั้น นักการศึกษาจึงต้องพัฒนารูปแบบการสอนใหม่ที่ใช้ AI เพื่อ เสริมสร้าง การคิดเชิงวิพากษ์ (เช่น การวิพากษ์ผลลัพธ์จาก AI, การใช้ AI เพื่อรวบรวมข้อมูลแต่ไม่ใช่เพื่อการวิเคราะห์) แทนที่จะเข้ามาแทนที่ นี่คือการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ทางการสอนที่สำคัญ โดยเปลี่ยนจากการถ่ายทอดข้อมูลไปสู่การบ่มเพาะทักษะในสภาพแวดล้อมที่อุดมไปด้วย AI

5. Google ภายใต้แรงกดดัน: การรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของตลาดและความท้าทายด้านรายได้

การผงาดขึ้นของ AI Search ได้สร้างแรงสั่นสะเทือนอย่างรุนแรงต่อ Google ซึ่งเป็นผู้ครองตลาดการค้นหามายาวนาน และส่งผลกระทบโดยตรงต่อรูปแบบธุรกิจและแหล่งรายได้หลักของบริษัท

ผลกระทบต่อการครอบงำตลาดการค้นหาและรูปแบบการโฆษณา:

เครื่องมือค้นหาของ Google ซึ่งสร้างรายได้จากโฆษณาหลายหมื่นล้านดอลลาร์ในแต่ละไตรมาส ได้รับผลกระทบโดยตรง 24 รายได้ส่วนใหญ่ของ Alphabet (บริษัทแม่ของ Google) มาจาก Google Search และบริการอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง โดยในไตรมาสแรกของปีหนึ่ง มีรายงานว่ารายได้จากส่วนนี้สูงถึง 50.7 พันล้านดอลลาร์ จากรายได้รวมจากโฆษณาทั้งหมด 66.9 พันล้านดอลลาร์ 24 ซึ่งหมายความว่าธุรกิจโฆษณาที่เป็นหัวใจหลักกำลังตกอยู่ในความเสี่ยง การที่ AI สามารถตอบคำถามได้โดยตรงทำให้จำนวนการคลิกโฆษณาและลิงก์ทั่วไปลดลง ซึ่งเป็นการคุกคามรายได้หลักจากโฆษณาของ Google 11 ปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์ที่ลดลงยังหมายถึงรายได้จากโฆษณาแบบดิสเพลย์ (display ad) ในเครือข่ายของ Google ที่ลดลงด้วย 11

ประเด็นที่น่ากังวลเพิ่มเติมคือการที่ Apple กำลังพิจารณาที่จะนำ AI Search มาใช้กับเบราว์เซอร์ Safari และความเป็นไปได้ที่ข้อตกลงมูลค่ามหาศาลระหว่าง Google และ Apple ในการให้ Google เป็นเครื่องมือค้นหาเริ่มต้นจะสิ้นสุดลง ซึ่งถือเป็นภัยคุกคามครั้งใหญ่ 10 นอกจากนี้ ยังมีความกังวลว่าผู้ลงโฆษณาอาจย้ายงบประมาณไปยังแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย หากพวกเขามองว่าปริมาณการเข้าชมจากการค้นหาส่วนใหญ่มาจากบอทหรือสร้างโดย AI 4

กลยุทธ์การตอบสนองของ Google:

Google ไม่ได้นิ่งนอนใจต่อการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้และได้ดำเนินกลยุทธ์หลายประการเพื่อรับมือ:

• การลงทุนอย่างหนักใน AI: Google ได้ทุ่มเททรัพยากรจำนวนมหาศาลในการพัฒนา AI ของตนเอง เช่น Gemini chatbot และมีแผนการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI สูงถึง 75 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 24
• การผนวก AI เข้ากับการค้นหา: Google ได้เปิดตัว “AI Overviews” 4 และกำลังทดสอบ “AI Mode” 4 ซึ่งเป็นการนำเสนอข้อมูลสรุปที่สร้างโดย AI ควบคู่ไปกับลิงก์แบบดั้งเดิม Google อ้างว่าคุณสมบัติเหล่านี้สามารถสร้างรายได้ในอัตราที่เทียบเท่ากับการค้นหาแบบดั้งเดิม 25 แม้ว่าคำกล่าวอ้างนี้จะถูกตั้งคำถามจากหลายฝ่ายก็ตาม 4
• กลยุทธ์เชิงป้องกัน: การนำเสนอ AI Overviews ถูกมองว่าเป็นกลยุทธ์เชิงป้องกันเพื่อรักษาฐานผู้ใช้ที่อาจเปลี่ยนไปใช้คู่แข่ง เช่น Perplexity 12
• การมุ่งเน้นการรักษาผู้ใช้: เป้าหมายเร่งด่วนของ Google ในการผนวก AI อาจเป็นการรักษาผู้ใช้ไว้ มากกว่าที่จะเป็นการเพิ่มรายได้ในทันที 12

ความท้าทายและความกังขา:

อย่างไรก็ตาม กลยุทธ์ของ Google ก็เผชิญกับความท้าทายและความกังขาไม่น้อย ผู้เผยแพร่เนื้อหาไม่เชื่อว่า AI Overviews จะนำไปสู่การคลิกที่มากขึ้น และผลการศึกษาจากบุคคลที่สามก็แสดงให้เห็นถึงอัตราการคลิกผ่านที่ต่ำ 4 Google ยังถูกฟ้องร้องในประเด็นการคัดลอกเนื้อหาเพื่อนำไปใช้กับ AI 4 นอกจากนี้ ยังมีข้อกังวลว่าผลิตภัณฑ์ AI สำหรับผู้บริโภคของ Google อาจมีคุณภาพด้อยกว่าคู่แข่ง (เช่น แอปพลิเคชันมือถือ Gemini ที่มีปัญหา และการไม่มีแอปพลิเคชันแบบเนทีฟเหมือน ChatGPT) 11 การตรวจสอบด้านการผูกขาดที่พบว่า Google มีอำนาจเหนือตลาดการค้นหาและตลาดโฆษณาออนไลน์ยิ่งเพิ่มแรงกดดันให้กับบริษัท 10

Google กำลังเผชิญกับ “ภาวะที่ต้องกินตัวเอง” (cannibalization dilemma) กล่าวคือ การที่ Google ผนวกข้อมูลสรุปจาก AI เข้ามาเพื่อแข่งขันกับเครื่องมือค้นหา AI ใหม่ๆ กลับเป็นการเสี่ยงที่จะบั่นทอนรูปแบบการโฆษณาแบบอิงการคลิก (click-based advertising model) ที่ทำกำไรมหาศาลของตนเอง นี่คือความท้าทายเชิงกลยุทธ์ขั้นพื้นฐาน รายได้หลักของ Google มาจากโฆษณาที่ถูกคลิกในผลการค้นหา 11 ในขณะที่เครื่องมือค้นหา AI ใหม่ๆ ให้คำตอบโดยตรง ทำให้การคลิกลดลง 2 เพื่อแข่งขัน Google จึงเปิดตัว AI Overviews/AI Mode ซึ่งก็ให้คำตอบโดยตรงเช่นกัน 4 การทำเช่นนี้ Google เองก็ลดความจำเป็นที่ผู้ใช้จะต้องคลิกโฆษณาหรือลิงก์ของผู้เผยแพร่ภายในแพลตฟอร์มของตนเอง ดังนั้น Google จึงถูกบีบให้ต้องนำเทคโนโลยีที่โดยเนื้อแท้แล้วคุกคามแหล่งรายได้หลักของตนเองมาใช้ สร้างความตึงเครียดภายในระหว่างนวัตกรรมและการรักษารายได้

การตรวจสอบด้านการผูกขาดที่ Google กำลังเผชิญ 10 อาจจำกัดความสามารถของบริษัทในการตอบสนองต่อการแข่งขันจาก AI Search อย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมาตรการแก้ไขเกี่ยวข้องกับการแยกส่วนธุรกิจหรือจำกัดความสามารถในการใช้ประโยชน์จากตำแหน่งที่โดดเด่นของตนเพื่อส่งเสริมบริการ AI ของตนเอง การที่กระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ เสนอให้ Google ขายเบราว์เซอร์ Chrome 10 เป็นตัวอย่างของข้อจำกัดที่อาจเกิดขึ้น แรงกดดันทางกฎหมายนี้อาจทำให้ความสามารถของ Google ในการเอาชนะบริษัทที่เน้น AI ใหม่ๆ ที่คล่องตัวกว่าลดลง โดยไม่คำนึงถึงความสามารถทางเทคโนโลยีหรือทรัพยากรทางการเงิน

คำกล่าวอ้างของ Google ที่ว่าคุณสมบัติการค้นหาด้วย AI สามารถสร้างรายได้ในอัตราที่เทียบเท่ากับการค้นหาแบบดั้งเดิม 25 นั้นจำเป็นต้องได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ สิ่งนี้อาจทำได้โดยการแสดงโฆษณามากขึ้นภายในหรือควบคู่ไปกับ AI Overviews แต่นี่ไม่ได้แก้ไขปัญหาหลักเรื่องการลดลงของปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์ของผู้เผยแพร่ และความเป็นไปได้ที่ระบบนิเวศเนื้อหาที่ Google พึ่งพาจะเสื่อมถอยลงในระยะยาว มันอาจเป็นการแก้ไขปัญหารายได้ในระยะสั้นที่ยิ่งทำให้ปัญหาระบบในระยะยาวรุนแรงขึ้น หาก Google รักษารายได้ของตนเองได้ในขณะที่ผู้เผยแพร่สูญเสียรายได้ นั่นหมายความว่า Google กำลังจับส่วนแบ่งมูลค่าจากเนื้อหาที่ตนเองไม่ได้สร้างขึ้นได้มากขึ้น ซึ่งอาจเร่งการเสื่อมถอยของผู้ผลิตเนื้อหาบุคคลที่สาม และท้ายที่สุดจะส่งผลเสียต่อความหลากหลายและคุณภาพของข้อมูลที่มีให้ AI ของ Google จัดทำดัชนีและสรุป

6. การกำหนดทิศทางในอนาคต: กรอบจริยธรรม การรู้เท่าทันดิจิทัล และอนาคตของการค้นหา

การเปลี่ยนผ่านสู่ยุค AI Search ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี แต่ยังเกี่ยวข้องกับมิติทางจริยธรรม การศึกษา และการกำกับดูแลอย่างลึกซึ้ง การกำหนดทิศทางในอนาคตจำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือจากหลายภาคส่วนและการพิจารณาอย่างรอบด้าน

ความจำเป็นในการพัฒนาและปรับใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ:

อนาคตของการค้นหาไม่ได้ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพทางเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการพิจารณาด้านจริยธรรมด้วย 1 ความสำคัญของกรอบการกำกับดูแล AI (AI Governance Frameworks) ซึ่งเป็นระบบที่มีโครงสร้างของนโยบาย หลักการทางจริยธรรม และมาตรฐานทางกฎหมาย 27 กำลังเพิ่มมากขึ้น กรอบเหล่านี้ประกอบด้วยการกำกับดูแลด้านจริยธรรม การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (เช่น EU AI Act, NIST AI RMF) การบริหารความเสี่ยง ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ 26 กลยุทธ์ในการจัดการกับความท้าทายทางจริยธรรม ได้แก่ การสร้างความโปร่งใสในอัลกอริทึม การใช้ข้อมูลฝึกฝนที่หลากหลาย การเสริมสร้างกระบวนการตรวจสอบเนื้อหา และการยึดมั่นในหลักการ “จริยธรรมโดยการออกแบบ” (ethics by design) 26

การส่งเสริมความรู้เท่าทันสื่อและ AI:

การให้ความรู้แก่ผู้ใช้ (ทั้งนักเรียนและประชาชนทั่วไป) เกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของ AI รวมถึงศักยภาพในการสร้างอคติและข้อมูลที่ผิดพลาด เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง 3 ห้องสมุดและสถาบันการศึกษามีบทบาทสำคัญในการส่งเสริมการมีส่วนร่วมอย่างมีวิจารณญาณกับเครื่องมือ AI 22 ตัวอย่างกิจกรรม ได้แก่ ชมรมหนังสือ AI การสาธิตความแตกต่างของแพลตฟอร์ม AI และการจัดนิทรรศการดิจิทัล 29 นอกจากนี้ ยังมีความพยายามทางกฎหมาย เช่น Artificial Intelligence Literacy Act ในสหรัฐอเมริกา เพื่อปรับปรุงความรู้เท่าทัน AI 28

มุมมองของผู้เชี่ยวชาญต่อวิวัฒนาการระยะยาวของการค้นหา:

ผู้เชี่ยวชาญมองว่าในอนาคต ผู้ช่วยค้นหา AI จะสามารถเข้าใจคำถามที่ซับซ้อนและให้คำตอบที่ละเอียดอ่อนได้ 1 และ AI จะปฏิวัติปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ 1 โดยทั่วไปแล้ว ผู้เชี่ยวชาญมีทัศนคติเชิงบวกต่อศักยภาพของ AI มากกว่าประชาชนทั่วไป แม้ว่าทั้งสองกลุ่มจะต้องการการควบคุมและกฎระเบียบที่มากขึ้นก็ตาม 30 มีความกังวลเกี่ยวกับการทำงานอัตโนมัติในบางอาชีพ (เช่น พนักงานเก็บเงิน นักข่าว วิศวกรซอฟต์แวร์) แต่ในขณะเดียวกันก็มองเห็นโอกาสใหม่ๆ ที่จะเกิดขึ้น 30 ภายในปี 2025 อิทธิพลของแชทบอทจะเด่นชัดขึ้น และอาจปฏิวัติวิธีการประมวลผลคำค้นหา 1 สำหรับผู้เผยแพร่เนื้อหา กลยุทธ์ในอนาคตควรรวมถึงการสนับสนุนกฎระเบียบ AI ที่เข้มแข็งขึ้น การให้ความรู้แก่ผู้อ่านเกี่ยวกับข้อจำกัดของ AI และการเรียกร้องการอ้างอิงแหล่งที่มาและความโปร่งใสที่ดีขึ้น 3

ช่องว่างที่สำคัญระหว่างการมองโลกในแง่ดีของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับ AI และความกังวลของสาธารณชน 30 จำเป็นต้องได้รับการแก้ไข การลดช่องว่างนี้ผ่านความโปร่งใสและโครงการให้ความรู้ด้าน AI ที่แข็งแกร่ง จะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการยอมรับทางสังคมและการนำเทคโนโลยี AI Search มาใช้อย่างมีความรับผิดชอบ หากไม่ทำเช่นนั้น อาจนำไปสู่การต่อต้านจากสาธารณชนหรือการต่อต้านความก้าวหน้าของ AI ที่เป็นประโยชน์ ผู้เชี่ยวชาญ AI มองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับผลกระทบของ AI มากกว่าประชาชนทั่วไป 30 ในขณะที่สาธารณชนมีความกังวลและตื่นเต้นน้อยกว่า 30 ความไม่สอดคล้องกันนี้สามารถนำไปสู่ความไม่ไว้วางใจและความกลัวเทคโนโลยีใหม่ๆ การให้ความรู้ด้าน AI ที่มีประสิทธิภาพสามารถลดความลึกลับของ AI อธิบายความเสี่ยงและประโยชน์ และเพิ่มขีดความสามารถของผู้ใช้ 28 ดังนั้น การให้การศึกษาเชิงรุกและการสื่อสารที่โปร่งใสจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการส่งเสริมการสนทนาสาธารณะที่มีข้อมูลและป้องกันปฏิกิริยาที่แบ่งขั้วต่อ AI Search เพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนาสอดคล้องกับคุณค่าทางสังคม

การเรียกร้องให้มี “จริยธรรมโดยการออกแบบ” (ethics by design) 26 และกรอบการกำกับดูแล AI ที่แข็งแกร่ง 27 ชี้ให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์จากการแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นภายหลังในเทคโนโลยี ไปสู่การบูรณาการทางจริยธรรมเชิงรุกตลอดวงจรชีวิตของ AI อย่างไรก็ตาม ประสิทธิผลของกรอบเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับความร่วมมือระดับโลก การบังคับใช้ที่เข้มงวด และความเต็มใจของบริษัทเทคโนโลยีที่จะให้ความสำคัญกับการพิจารณาทางจริยธรรมมากกว่าเป้าหมายทางการค้าเพียงอย่างเดียว ซึ่งยังคงเป็นความท้าทายที่สำคัญ การเปิดตัวเทคโนโลยีในอดีตมักจะเห็นว่าจริยธรรมถูกมองว่าเป็นเรื่องรอง ซึ่งนำไปสู่ปัญหาต่างๆ การเรียกร้อง “จริยธรรมโดยการออกแบบ” และกรอบการกำกับดูแล 26 บ่งชี้ถึงความปรารถนาที่จะฝังหลักการทางจริยธรรมตั้งแต่เริ่มต้นการพัฒนา AI อย่างไรก็ตาม การพัฒนา AI เป็นเรื่องระดับโลกและมีการแข่งขันสูง บริษัทต่างๆ อาจถูกล่อลวงให้ลดทอนมาตรฐานทางจริยธรรมเพื่อความรวดเร็วหรือความได้เปรียบทางการตลาด แนวทางโดยสมัครใจ (เช่น NIST AI RMF 27) อาจขาดพลังหากไม่มีกลไกการบังคับใช้ที่จำเป็น (เช่น ค่าปรับตาม EU AI Act 27) ดังนั้น แม้ว่าเจตนาจะเป็นไปในทางบวก การดำเนินการและผลกระทบที่แท้จริงของ AI Search ที่มีจริยธรรมจะขึ้นอยู่กับปัจจัยทางภูมิรัฐศาสตร์และเศรษฐกิจที่ซับซ้อน และความตึงเครียดอย่างต่อเนื่องระหว่างความเร็วของนวัตกรรมและการพัฒนาอย่างมีความรับผิดชอบ

อนาคตของการค้นหาอาจเกี่ยวข้องกับการกระจายตัวของเครื่องมือ โดยผู้ใช้อาจใช้เครื่องมือค้นหาประเภทต่างๆ (แบบดั้งเดิม, แชทบอท AI, เครื่องมือ AI เฉพาะทาง) สำหรับงานที่แตกต่างกัน แทนที่จะเป็นกระบวนทัศน์เดียวที่โดดเด่นเข้ามาแทนที่ทั้งหมด สิ่งนี้จะทำให้ผู้ใช้ต้องมีความซับซ้อนมากขึ้นในกลยุทธ์การค้นหาข้อมูลของตน AI Search มีความยอดเยี่ยมในการให้คำตอบโดยตรงและการสังเคราะห์ข้อมูล 2 ในขณะที่การค้นหาแบบดั้งเดิมยังคงมีประโยชน์สำหรับการสำรวจในวงกว้างและการเข้าถึงเอกสารต้นฉบับ 6 เครื่องมือ AI เฉพาะทางสำหรับโดเมนเฉพาะ (เช่น การวิจัยทางวิทยาศาสตร์, การเขียนโค้ด) ก็กำลังเกิดขึ้นเช่นกัน ผู้ใช้อาจเรียนรู้ที่จะเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการข้อมูลเฉพาะของตน (เช่น แชทบอท AI สำหรับข้อเท็จจริงอย่างรวดเร็ว, การค้นหาแบบดั้งเดิมสำหรับการวิจัยเชิงลึกในหัวข้อที่เป็นที่ถกเถียง, เครื่องมือเฉพาะทางสำหรับคำถามทางเทคนิค) สิ่งนี้บ่งบอกถึงภูมิทัศน์ข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่ง “การค้นหา” ไม่ได้เป็นแบบเดียว และต้องการความสามารถในการปรับตัวและการรู้สารสนเทศของผู้ใช้ที่มากขึ้นเพื่อนำทางอย่างมีประสิทธิภาพ

7. บทสรุป: การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับความรับผิดชอบในยุคใหม่ของการเข้าถึงข้อมูล

การมาถึงของ AI Search ได้เปิดศักราชใหม่ของการเข้าถึงข้อมูล โดยนำเสนอทั้งศักยภาพอันยิ่งใหญ่และความท้าทายที่ซับซ้อน รายงานฉบับนี้ได้สำรวจข้อกังวลต่างๆ ที่เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงนี้ ตั้งแต่ประเด็นความถูกต้องของข้อมูลและการอ้างอิงแหล่งที่มา ผลกระทบต่อความอยู่รอดของผู้เผยแพร่เนื้อหา อคติที่แฝงอยู่ในอัลกอริทึม ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ไปจนถึงผลกระทบต่อการคิดเชิงวิพากษ์และทักษะการรู้สารสนเทศ

ข้อกังวลเหล่านี้ไม่ได้ดำรงอยู่อย่างโดดเดี่ยว แต่มีความเชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง ตัวอย่างเช่น ปัญหาความแม่นยำและการอ้างอิงแหล่งที่มาที่ไม่เหมาะสมส่งผลกระทบโดยตรงต่อผู้เผยแพร่เนื้อหา ทำให้พวกเขาสูญเสียทั้งรายได้และความน่าเชื่อถือ 3 ในขณะเดียวกัน ข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน AI ที่มีอคติสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์การค้นหาที่ลำเอียง ซึ่งไม่เพียงแต่ส่งผลกระทบต่อความไว้วางใจของผู้ใช้ แต่ยังอาจตอกย้ำความไม่เท่าเทียมในสังคม 16 การรวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมหาศาลเพื่อขับเคลื่อน AI Search ก่อให้เกิดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ 17 และความสะดวกสบายในการได้รับคำตอบสำเร็จรูปอาจบั่นทอนทักษะการคิดเชิงวิพากษ์ที่จำเป็นในโลกข้อมูลข่าวสารที่ซับซ้อน 21

การเปลี่ยนผ่านไปสู่ภูมิทัศน์การค้นหาที่ AI มีบทบาทสำคัญ ไม่ได้เป็นเพียงการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี แต่ยังเป็นการเปลี่ยนแปลงที่มีนัยยะสำคัญทางสังคม เศรษฐกิจ และจริยธรรม ความท้าทายพื้นฐานที่ถูกเน้นย้ำจากการผงาดขึ้นของ AI Search คือ สังคมจะกำกับดูแลเทคโนโลยีที่ทรงพลัง พัฒนาอย่างรวดเร็ว และมักจะขาดความโปร่งใส ซึ่งมีผลกระทบข้ามหลายมิติได้อย่างไร “ข้อกังวล” ต่างๆ เป็นอาการของปัญหาการขาดการกำกับดูแลที่ใหญ่กว่านี้ การที่ AI Search นำเสนอข้อกังวลที่ซับซ้อนมากมาย (ความแม่นยำ, อคติ, ความเป็นส่วนตัว, การหยุดชะงักทางเศรษฐกิจ) เกิดขึ้นจากธรรมชาติโดยเนื้อแท้ของ AI ในปัจจุบัน (ต้องการข้อมูลมาก, เป็นความน่าจะเป็น, มีโอกาสเกิดผลกระทบที่ไม่ตั้งใจ) กรอบกฎหมายและจริยธรรมที่มีอยู่กำลังพยายามดิ้นรนเพื่อให้ทันกับการพัฒนา AI ดังนั้น การเปลี่ยนไปสู่ AI Search จึงเป็นกรณีศึกษาของความท้าทายทางสังคมที่กว้างขึ้น ในการพัฒนากลไกการกำกับดูแลที่ปรับตัวได้และแข็งแกร่งสำหรับเทคโนโลยี AI ที่เปลี่ยนแปลงโลก เพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับคุณค่าของมนุษย์และประโยชน์สาธารณะ

เพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ จำเป็นต้องมีแนวทางที่อาศัยความร่วมมือจากทุกภาคส่วน ทั้งนักพัฒนา ผู้กำหนดนโยบาย นักการศึกษา ผู้เผยแพร่เนื้อหา และผู้ใช้เอง ทุกฝ่ายต้องทำงานร่วมกันเพื่อกำหนดอนาคตที่ AI Search สามารถรับใช้มวลมนุษยชาติได้อย่างมีความรับผิดชอบ สร้างสมดุลระหว่างแรงผลักดันด้านนวัตกรรมกับความจำเป็นในการลดผลกระทบเชิงลบและยึดมั่นในหลักการทางจริยธรรม 27 ท้ายที่สุดแล้ว “ผู้ชนะ” ในการแข่งขัน AI Search อาจไม่ใช่บริษัทที่มี AI ที่ล้ำหน้าที่สุด แต่เป็นบริษัทที่สามารถสร้างและรักษา ความไว้วางใจ ของผู้ใช้ได้ โดยการจัดการกับข้อกังวลเรื่องความแม่นยำ อคติ ความเป็นส่วนตัว และความเป็นธรรมอย่างเป็นรูปธรรม แม้ว่านั่นอาจหมายถึงการต้องเสียสละประสิทธิภาพหรือผลกำไรในระยะสั้นบางส่วนก็ตาม ผู้ใช้ถูกดึงดูดเข้าหา AI Search ด้วยความสามารถของมัน 2 อย่างไรก็ตาม พวกเขาก็มีความกังวลเพิ่มขึ้นเกี่ยวกับข้อเสียของมัน 3 เหตุการณ์ข้อมูลที่ผิดพลาด การละเมิดความเป็นส่วนตัว หรืออคติที่ชัดเจนสามารถกัดกร่อนความไว้วางใจของผู้ใช้ในแพลตฟอร์ม AI ได้อย่างรวดเร็ว การยอมรับและความภักดีในระยะยาวมีแนวโน้มที่จะขึ้นอยู่กับความรู้สึกปลอดภัยและความมั่นใจของผู้ใช้ในข้อมูลและปฏิสัมพันธ์ที่ได้รับจากเครื่องมือ AI Search ดังนั้น ความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืนอาจอยู่ที่การสร้างชื่อเสียงด้านความน่าเชื่อถือและพฤติกรรมที่มีจริยธรรม ทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นเสาหลักเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญควบคู่ไปกับความสามารถทางเทคโนโลยี

ความระมัดระวัง การคิดเชิงวิพากษ์ และการสนทนาอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งในการนำทางภูมิทัศน์ข้อมูลที่กำลังเปลี่ยนแปลงไปนี้ เพื่อให้แน่ใจว่าเทคโนโลยีใหม่ๆ จะถูกนำมาใช้เพื่อเสริมสร้างศักยภาพของมนุษย์และส่งเสริมสังคมที่ยุติธรรมและเท่าเทียมกันอย่างแท้จริง

Works cited

1. AI and the Future of SEO: How AI-Powered Chatbots are Evolving the World of Search, accessed May 15, 2025, https://opentools.ai/news/ai-and-the-future-of-seo-how-ai-powered-chatbots-are-evolving-the-world-of-search
2. AI Search Engines Vs Traditional Search Engines: Which One is the …, accessed May 15, 2025, https://dorik.com/blog/ai-search-engines-vs-traditional-search-engines
3. AI search has a news citation problem – Digital Content Next, accessed May 15, 2025, https://digitalcontentnext.org/blog/2025/03/24/ai-search-has-a-news-citation-problem/
4. Google Responds To Publishers Concerns On AI Mode, accessed May 15, 2025, https://www.seroundtable.com/google-response-concerns-ai-mode-39028.html
5. www.datastax.com, accessed May 15, 2025, https://www.datastax.com/guides/what-is-an-ai-search-engine#:~:text=Traditional%20search%20engines%20focus%20on,information%E2%80%94even%20for%20complex%20questions.
6. www.techtarget.com, accessed May 15, 2025, https://www.techtarget.com/whatis/feature/GenAI-search-vs-traditional-search-engines-How-they-differ#:~:text=Traditional%20search%20engines%20help%20users,the%20internet%20for%20web%20content.
7. Traditional vs. Social Search Engines: What Are The Differences? – WebFX, accessed May 15, 2025, https://www.webfx.com/blog/social-media/traditional-vs-social-search-engines/
8. consensus.app, accessed May 15, 2025, https://consensus.app/home/blog/the-ultimate-guide-to-ai-search-engines-what-are-they-and-how-to-use-them/#:~:text=Unlike%20traditional%20search%20engines%20that,and%20intent%20behind%20user%20queries.
9. Generative AI Revenue Data + Statistics: 525% Growth in AI-Driven Search Engines, accessed May 15, 2025, https://softwareoasis.com/generative-ai-revenue/
10. AI search challenges Google’s dominance, Apple exec says | Information Age | ACS, accessed May 15, 2025, https://ia.acs.org.au/article/2025/ai-search-challenges-googles-dominance-apple-exec-says.html
11. AI ironically destroying Google. Stock dropped 10% today on declining Safari browser searches. : r/singularity – Reddit, accessed May 15, 2025, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1kh6aa7/ai_ironically_destroying_google_stock_dropped_10/
12. Real life scenario – how would you estimate impact of Google’s AI generated answers, which are shown on search result pages, on its own search revenue ? : r/ProductManagement – Reddit, accessed May 15, 2025, https://www.reddit.com/r/ProductManagement/comments/1ixyldn/real_life_scenario_how_would_you_estimate_impact/
13. Bias in AI – Chapman University, accessed May 15, 2025, https://www.chapman.edu/ai/bias-in-ai.aspx
14. Addressing bias in AI – Center for Teaching Excellence – The University of Kansas, accessed May 15, 2025, https://cte.ku.edu/addressing-bias-ai
15. Does AI Have a Bias Problem? | NEA – National Education Association, accessed May 15, 2025, https://www.nea.org/nea-today/all-news-articles/does-ai-have-bias-problem
16. Home – Bias in Search Engines And Algorithms – Research Guides …, accessed May 15, 2025, https://libguides.scu.edu/biasinsearchengines
17. AI Privacy Concerns: Understanding Your Data Risks – Goji Labs, accessed May 15, 2025, https://gojilabs.com/blog/ai-privacy-concerns/
18. Exploring privacy issues in the age of AI – IBM, accessed May 15, 2025, https://www.ibm.com/think/insights/ai-privacy
19. FTC Report Warns About Using Artificial Intelligence to Combat Online Problems, accessed May 15, 2025, https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2022/06/ftc-report-warns-about-using-artificial-intelligence-combat-online-problems
20. AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking, accessed May 15, 2025, https://www.mdpi.com/2075-4698/15/1/6
21. To Think or Not to Think: The Impact of AI on Critical-Thinking Skills …, accessed May 15, 2025, https://www.nsta.org/blog/think-or-not-think-impact-ai-critical-thinking-skills
22. Enhancing Information Literacy through Generative AI in the Library Classroom, accessed May 15, 2025, https://palrap.org/ojs/palrap/article/view/302
23. AI + Libraries: Information Literacy, Instruction, & Reference, accessed May 15, 2025, https://library.fiu.edu/ai-infolit/chatgpt
24. Will AI Search Engines Cripple Google’s Dominance? | Nasdaq, accessed May 15, 2025, https://www.nasdaq.com/articles/will-ai-search-engines-cripple-googles-dominance
25. Google AI’s Search Revenue Matches Traditional Ads, But Competition Rises – AInvest, accessed May 15, 2025, https://www.ainvest.com/news/google-ai-search-revenue-matches-traditional-ads-competition-rises-2502/
26. Ethical Challenges in AI-Powered Search Engines – Creaitor, accessed May 15, 2025, https://www.creaitor.ai/blog/ai-powered-search-and-its-challenges
27. AI Governance Frameworks: Guide to Ethical AI Implementation – Consilien, accessed May 15, 2025, https://www.consilien.com/news/ai-governance-frameworks-guide-to-ethical-ai-implementation
28. Improving AI Literacy: A Bipartisan Approach, accessed May 15, 2025, https://bipartisanpolicy.org/blog/improving-ai-literacy-a-bipartisan-approach/
29. From AI Shakespeare to Family Trees: 10 Unique Program Ideas to Teach Digital Literacy, accessed May 15, 2025, https://programminglibrarian.org/articles/ai-shakespeare-family-trees-10-unique-program-ideas-teach-digital-literacy
30. How the US Public and AI Experts View Artificial Intelligence | Pew Research Center, accessed May 15, 2025, https://www.pewresearch.org/internet/2025/04/03/how-the-us-public-and-ai-experts-view-artificial-intelligence/

 

 

---

nConnect เปิดตัว AI ของตัวเองแล้ว สามารถอ่านข้อมูล : https://nc.co.th/contentai/