SONP จุดสตาร์ท “AI NEWSROOM Revolution” ปฏิวัติห้องข่าวไทยด้วยเอเจนต์อัตโนมัติ: จากการทดลองใช้สู่ระบบงานจริง ย้ำมนุษย์ยังเป็นแกนกลางจริยธรรมสื่อ

สมาคมผู้ผลิตข่าวออนไลน์ (SONP) จับมือกองทุนพัฒนาสื่อปลอดภัยและสร้างสรรค์ เปิดเวิร์กช็อป One Day Training หัวข้อ “AI NEWSROOM Revolution” เมื่อ 17 พฤศจิกายน 2568 ที่สถาบันการเรียนรู้ KH Academy วางภาพรวมการเปลี่ยนผ่านสู่ “ห้องข่าวอัตโนมัติ” ด้วย AI Agents และระบบ Workflow Automation ครบวงจร ตั้งแต่คิด ผลิต ตัดต่อ เผยแพร่ ประเมินผล พร้อมย้ำหลักการ “มนุษย์อยู่ในวงจร (human-in-the-loop)” เพื่อยกมาตรฐานความถูกต้องและจริยธรรมสื่อ ท่ามกลางพฤติกรรมรับข่าวบนแพลตฟอร์มสั้นที่เติบโตแรง โดยข้อมูลที่นำเสนอในงานชี้ว่า ผู้ใช้ TikTok ในไทยแตะ 72 ล้านคน เฉลี่ยรับชม 300 คลิป/วัน หรือราว 110 นาที สะท้อนความท้าทายด้านคุณภาพคอนเทนต์ ความเร็ว และความน่าเชื่อถือที่ห้องข่าวต้องรับมือ

วิเคราะห์ฉากทัศน์ AI เปลี่ยน “วิธีทำงานข่าว” มากกว่าจะ “แทนที่นักข่าว”

สถานการณ์สื่อไทยกำลังเผชิญแรงกดดันสองด้านพร้อมกัน ด้านหนึ่งคือแรงเสียดทานเชิงธุรกิจ รายได้โฆษณากระจายไปยังแพลตฟอร์ม ด้านหนึ่งคือแรงกดดันเชิงเทคโนโลยี วงจรการบริโภคข่าวเร็วขึ้น แตกย่อยเป็นวิดีโอสั้น อินโฟกราฟิก และสเตตัสความยาวไม่กี่บรรทัด ในบริบทนี้ “AI” ไม่ได้จบแค่การช่วยเขียนร่างข่าว แต่กำลังก้าวสู่ AI Agents ที่ทำงาน อัตโนมัติเต็มกระบวนการ (จากการคิดหัวข้อจนถึงโพสต์เผยแพร่และเก็บข้อมูลวิเคราะห์) ซึ่งกระทบโดยตรงต่อโครงสร้างงานในห้องข่าว ตั้งแต่เดสก์ข่าวจนถึงทีมดิจิทัลและทีมพาณิชย์

การอบรม “AI NEWSROOM Revolution” ครั้งนี้จึงถูกออกแบบให้เป็น “สะพาน” ระหว่างทฤษฎีกับการใช้งานจริง โดยเน้นการตั้ง “เวิร์กโฟลว์ที่จับต้องได้” เพื่อให้สำนักข่าวขนาดเล็กถึงกลางเริ่มต้นได้ทันที โดยลดต้นทุนการลองผิดลองถูก และ “ล็อกความเสี่ยง” เชิงจริยธรรมด้วยแนวปฏิบัติที่ชัดเจน

ไทม์ไลน์และสาระกิจกรรม หนึ่งวัน ครบทุกจุดสัมผัสงานข่าว

17 พฤศจิกายน 2568 (เชียงราย รายงาน) ณ KH Academy

• พิธีเปิด ปูโจทย์: SONP อธิบายกรอบโครงการที่ได้รับการสนับสนุนจากกองทุนพัฒนาสื่อปลอดภัยและสร้างสรรค์ ภายใต้เป้าหมายพัฒนาศักยภาพวิชาชีพ ส่งเสริมจริยธรรม และสร้างระบบนิเวศสื่อที่ปลอดภัย
• Keynote: มุมมองเชิงยุทธศาสตร์ “AI ไม่ใช่ภัยคุกคาม แต่เป็นคันโยกเพิ่มศักยภาพห้องข่าว”
• Session: เทคโนโลยีและทิศทาง: อัปเดตความก้าวหน้าจาก “เครื่องมือช่วยเขียน” สู่ “AI Agents” ที่เชื่อมต่อบริการเป็นโซ่คุณค่าเดียวกัน ทั้งคิดหัวข้อ รวบรวมข้อมูล ผลิตงานตัวอักษร ตัดต่อวิดีโอ เลือกภาพ โพสต์ วัดผล
• Workshop ลงมือทำ: สร้าง Full Workflow Automation ด้วยแนวคิด “เริ่มจากงานเล็กที่ทำได้จริงแล้วเชื่อมต่อกัน” เช่น

1. ดึงหัวข้อร้อนจาก RSS/โซเชียล → 2) สร้างบรีฟและโครงเรื่องอัตโนมัติ → 3) จัดทำดราฟต์ข่าว/สคริปต์วิดีโอ → 4) สร้างภาพประกอบ/คำบรรยาย → 5) จัดคิวโพสต์หลายแพลตฟอร์ม → 6) เก็บเมตริกประสิทธิภาพกลับสู่ฐานข้อมูลกลาง

• Ethics & Quality: ตอกย้ำหลัก human-in-the-loop และแนวปฏิบัติการตรวจสอบข้อเท็จจริง (fact-checking) การระบุแหล่งที่มา การจัดการลิขสิทธิ์ภาพ เสียง และการเปิดเผยการใช้ AI อย่างโปร่งใส
• สรุป การบ้าน 90 วัน: ให้ผู้เข้าร่วมกลับไปตั้งต้น “แซนด์บ็อกซ์ในห้องข่าว” เลือก 2–3 เวิร์กโฟลว์ที่คุ้มค่าและปลอดภัยสูงสุด ทดลอง ประเมินผล ขยายใช้

เสียงจากเวที “AI จะเป็นแรงขับ ไม่ใช่คู่แข่งของนักข่าว”

คุณนันทสิทธิ์ นิตย์เมธา นายกสมาคมผู้ผลิตข่าวออนไลน์ (SONP) สะท้อนความกังวลและความหวังของวงการสื่อว่า

“เราต้องยอมรับว่า AI กำลังมาแรง บางคนตั้งคำถามว่านักข่าวจะตกงานหรือไม่ แต่แท้จริงแล้ว AI จะเข้ามาช่วยทำให้เราทำงานได้สะดวกขึ้นอย่างมหาศาล… ผมคิดว่าก้าวต่อไปหลังจากนี้จนถึงปี 2572 วงการสื่อจะเข้าสู่ความท้าทายครั้งใหม่ โดยที่ AI จะเข้ามาเป็นกำลังสำคัญในการช่วยทำคอนเทนต์ในวงการสื่ออย่างแท้จริง”

ขณะที่ คุณก้าวโรจน์ สุตาภักดี ที่ปรึกษา SONP และ TNN Digital Media & AI ชี้ให้เห็นทิศทางเครื่องมือว่า

“วันนี้เราเข้าสู่ยุค AI Agents ที่ทำงานอัตโนมัติครบวงจร ตั้งแต่คิดคอนเทนต์ ผลิตงาน ตัดต่อ โพสต์ ไปจนถึงเก็บข้อมูลวิเคราะห์… แนวทางเริ่มต้นที่ใช้ได้จริงคือเริ่มจากงานเล็ก ๆ ที่ทำเป็นประจำ และเชื่อมต่อเป็น Full Workflow Automation โดยใช้เครื่องมืออย่าง AI Agent และ n8n เป็นต้นแบบ”

ทั้งสองมุมมองสอดคล้องกันว่า “AI ที่ใช่” ต้อง ลดภาระงานรูทีน เพื่อให้ทีมข่าวหันไปทุ่มกับงานสืบค้น สัมภาษณ์ ตีความ ตรวจสอบ ซึ่งเป็นคุณค่าแท้ของวิชาชีพสื่อ

จากคอนเซปต์สู่ของจริง แผนผัง “ห้องข่าวอัตโนมัติ” (Blueprint ที่เริ่มใช้งานได้)

1) การเฝ้าระวังประเด็น (Topic Intelligence)

• ดึงสัญญาณจาก RSS, เพจหน่วยงานรัฐ, โซเชียล, สายข่าวท้องถิ่น
• AI จัดกลุ่ม/ให้คะแนนความสำคัญ/คาดการณ์ความสนใจ
• เดสก์ข่าวตรวจทาน เลือกเข้าไลน์ผลิต

2) การผลิตต้นฉบับ (Drafting & A/V Co-Creation)

• AI ร่างสรุปประเด็น โครงเรื่อง ไทม์ไลน์อัตโนมัติ
• สร้างสคริปต์วิดีโอสั้น/อินโฟกราฟิก/คำบรรยายภาพ
• นักข่าวและบก.ปรับเนื้อหา ตรวจแหล่งอ้างอิง เพิ่มสัมภาษณ์

3) การตัดต่อ ประกอบสื่อ (Packaging)

• AI ช่วยตัดคลิป, แปลงคำพูดเป็นซับไตเติล, คัดภาพนิ่งจากวิดีโอ
• ปรับ “หลายสัดส่วน” สำหรับแพลตฟอร์ม (แนวตั้ง/นอน/สี่เหลี่ยม)
• ตรวจสิทธิ์สื่อและใส่เครดิตอัตโนมัติ

4) การกระจาย เผยแพร่ (Distribution)

• ตั้งคิวโพสต์ข้ามแพลตฟอร์ม เว็บไซต์, แอป, Facebook, YouTube, TikTok, X
• แยกหัว คำโปรย แฮชแท็กตามภาษาของแต่ละแพลตฟอร์ม
• A/B ทดสอบพาดหัว ภาพปก ความยาวคลิป

5) การวัดผล เรียนรู้ (Analytics & Feedback Loop)

• เก็บเมตริก (CTR, Retention, ดูจบ, แชร์/บันทึก, คอมเมนต์)
• AI วิเคราะห์แรงฉุด แรงดันของชิ้นงาน และแนะการปรับปรุงรุ่นถัดไป
• รายงานเอาต์พุตรายวัน/รายสัปดาห์สู่บก.และทีมธุรกิจ

หลักการกำกับ (Guardrails)

• ทุกขั้นมี “จุดหยุดตรวจ” ให้คนอนุมัติ โดยเฉพาะเนื้อหาละเอียดอ่อน
• บันทึกที่มาข้อมูล (provenance) และประวัติการแก้ไข (audit trail)
• จัดทำคู่มือสไตล์ (style & ethics guide) สำหรับงานที่ AI มีส่วนร่วม

ข้อมูลพฤติกรรมผู้ชม สั้น เร็ว แต่ต้องจริง โจทย์ใหญ่ของห้องข่าว

ในเวทีอบรมมีการอัปเดตว่า ผู้ใช้ TikTok ในไทย ~72 ล้านคน คิดเป็น 100% ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ต เฉลี่ยรับชมราว 300 คลิป/วัน ใช้เวลาประมาณ 110 นาที หมวดเนื้อหายอดนิยมคือ บันเทิง, อาหาร เครื่องดื่ม, ความงาม ดูแลตัวเอง ขณะที่เทรนด์การซื้อ เติบโตเด่นคือ สกินแคร์, เครื่องดื่มไม่มีแอลกอฮอล์, รถยนต์
ความหมายต่อห้องข่าว คือ

• รูปแบบการ “เข้าถึงข่าว” ถูกห่อหุ้มในคอนเทนต์สั้น จึงต้องจับประเด็นเร็ว แต่ห้ามลดคุณภาพการตรวจสอบ
• “แพ็กเกจข่าว” ต้องมีเวอร์ชันสั้นสำหรับดึงดูด และเวอร์ชันเต็มเพื่อความเข้าใจลึก สองแพ็กคู่กัน
• ธีม “อาหาร ความงาม รถยนต์” ไม่ใช่เพียงไลฟ์สไตล์ แต่โยงกับเศรษฐกิจฐานราก สุขภาพ ความปลอดภัย สิ่งแวดล้อม ข่าวเชิงบริการสังคม จึงมีพื้นที่มากขึ้น หากเล่าอย่างสร้างสรรค์และตรวจสอบได้

สรุปเชิงกลยุทธ์: ความเร็วต้องมาพร้อมมาตรฐาน ความสั้นต้องมาพร้อมความหมาย AI จึงเป็น “เครื่องทุ่นแรง” เพื่อคืนเวลาให้ทีมข่าวไปทำหน้าที่หลัก คือค้นหาความจริงและเล่าเรื่องอย่างรับผิดชอบ

ประเด็นจริยธรรมและความเสี่ยง เร่งเครื่องได้ แต่ต้องมีเบรก

ผู้จัดย้ำ 4 เสาหลักเมื่อใช้ AI ในงานสื่อ

1. ความถูกต้อง (Accuracy): หลีกเลี่ยงข้อมูลเท็จ/บิดเบือน ต้องมีรอบตรวจมนุษย์ก่อนเผยแพร่
2. ความเป็นธรรม (Fairness): ระวังอคติของโมเดล ทดสอบข้ามกลุ่มเปราะบาง
3. ความรับผิดชอบ (Accountability): ระบุแหล่งที่มา วันเวลาอัปเดต การใช้ AI อย่างโปร่งใส
4. ทรัพย์สินทางปัญญา (IP/Copyright): ตรวจสิทธิ์สื่อทุกชิ้น และใช้คลังภาพ/เสียงที่อนุญาตตามเงื่อนไข

พร้อมกันนี้ เสนอให้ทุกสำนักข่าวจัดทำ AI Use Policy ภายใน แบ่งประเภทงานที่ “อนุญาต ต้องอนุมัติ ห้ามใช้” และจัดตั้ง AI Review Board ขนาดย่อม ทำหน้าที่กำกับดูแลกรณีถกเถียงเชิงจริยธรรม

โอกาสธุรกิจ ลดต้นทุน เพิ่มรายได้ ขยายบริการ

เวิร์กช็อประบุประโยชน์ทางธุรกิจที่วัดผลได้ 3 มิติ

• ต้นทุนการผลิต: ลดชั่วโมงงานรูทีน (ตัดคลิป/ทำซับ/แปลงสัดส่วน/ตั้งโพสต์) เพื่อโยกกำลังไปงานมูลค่าสูง เช่น สืบสวน สัมภาษณ์ วิเคราะห์
• รายได้: เปิดแพ็กเกจโซลูชันคอนเทนต์สำหรับลูกค้าองค์กร/เอสเอ็มอี เช่น ชุดข่าวเชิงความรู้ (explainer) วิดีโอสั้นบริการสังคม หรือชุดอินโฟกราฟิก ทั้งหมดทำได้เร็วขึ้นด้วย workflow เดียวกับข่าว
• ข้อมูลเชิงลึก: วัดผลการเสพสื่อเชิงลึก (Retention/Completion) เพื่อดีไซน์คอนเทนต์ที่ตอบโจทย์ทั้งคนอ่านและผู้ลงโฆษณาโดยไม่ทำลายความน่าเชื่อถือ

แผน 90–180 วัน สำหรับห้องข่าวที่อยากเริ่ม (Roadmap กะทัดรัด)

เฟส 1 (0–30 วัน): ตั้งฐาน

• แต่งตั้ง AI Champion ภายใน 1–2 คน
• สำรวจงานรูทีน 3 รายการแรก (เช่น ทำซับ แปลงสัดส่วนคลิป ตั้งโพสต์) แล้วกำหนดจุดหยุดตรวจมนุษย์
• จัดทำ AI Use Policy และ Style & Ethics Guide

เฟส 2 (31–90 วัน): ทดลอง วัดผล

• สร้าง Prototype Workflow 2 ชุด: ข่าวด่วน (breaking) และข่าวอธิบาย (explainer)
• วัด KPI: เวลาออกอากาศ, อัตราดูจบ, ความผิดพลาดเนื้อหา, เวลาที่ทีมข่าวได้คืน

เฟส 3 (91–180 วัน): ขยายผล บูรณาการ

• เชื่อมต่อระบบ CMS/Analytics/โซเชียลให้เป็นวงจรร่วม
• เปิดบริการคอนเทนต์รูปแบบใหม่กับพันธมิตร โดยยึดมาตรฐานจริยธรรมเดิม
• ทบทวนนโยบาย AI ทุกไตรมาส จากเคสจริงและเสียงสะท้อนสาธารณะ

เสียงสะท้อนจากผู้เข้าร่วม “เครื่องมือดี มาตรฐานต้องดีกว่า”

ระหว่างการเวิร์กช็อป ผู้เข้าร่วมจำนวนมากตั้งคำถามเรื่อง “ขอบเขต” การใช้ AI เช่น กรณีข่าวอ่อนไหวต่อความรู้สึกสาธารณะ (อาชญากรรม/ความรุนแรง/ความเป็นส่วนตัว) ซึ่งวิทยากรเสนอให้กำหนด “รายการห้ามใช้ AI ร่างอัตโนมัติ” ไว้ล่วงหน้า และหากจำเป็นต้องใช้เพื่อช่วยโครงเรื่อง ก็ต้อง ห้ามเผยแพร่โดยไม่ผ่านบรรณาธิการ ทั้งนี้ “ร่องรอยการแก้ไข” ควรถูกเก็บเพื่อการตรวจสอบย้อนหลัง

บทสรุปเชิงนโยบายสาธารณะ เร่งยกระดับ “สมรรถนะดิจิทัลของสื่อ” เท่าทันบริบทสังคม

การอบรมครั้งนี้ไม่ได้มุ่งแค่เพิ่มทักษะเครื่องมือ แต่ชี้ให้เห็น “ความรับผิดชอบใหม่” ของวิชาชีพสื่อในสังคมที่ข่าวกระจายผ่านคลิปสั้นความเร็วสูง การตรวจสอบก่อนไวรัล จึงสำคัญยิ่งกว่าเดิม ขณะเดียวกัน สื่อท้องถิ่นและสื่ออิสระที่มีทรัพยากรจำกัดจะได้ประโยชน์เป็นพิเศษจาก Workflow ที่ลดงานซ้ำซ้อนลงอย่างมาก
หากหน่วยงานภาครัฐ องค์กรวิชาชีพ สถาบันการศึกษา ร่วมกันผลักดันโครงการลักษณะนี้อย่างต่อเนื่อง (เช่น โครงการ train-the-trainer, ทุนสนับสนุนแซนด์บ็อกซ์ AI ในห้องข่าวท้องถิ่น, และการสร้างฐานข้อมูลสาธารณะสำหรับตรวจสอบข้อเท็จจริง) จะช่วยให้ “มาตรฐานสื่อ” ยกระดับไปพร้อมกับ “ความเร็วของเทคโนโลยี” โดยไม่ทิ้งหลักจริยธรรม

ไม่ใช่ “AI จะมาแทนคนหรือไม่” แต่คือ “เราจะใช้ AI คืนเวลาให้คนทำข่าว ไปทำสิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้ เข้าใจมนุษย์ สัมภาษณ์อย่างลึก และรับผิดชอบต่อสังคม” นั่นคือหัวใจของ AI NEWSROOM Revolution ที่ SONP ต้องการส่งต่อ