ปัญหาการละเมิดข้อมูล: AI มักต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการประมวลผล ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้รั่วไหลได้
แนวปฏิบัติ: ควรตรวจสอบนโยบายความเป็นส่วนตัวของแพลตฟอร์มที่ใช้ AI และป้องกันข้อมูลส่วนตัว เช่น การไม่ให้สิทธิ์เข้าถึงข้อมูลที่เกินจำเป็น
AI อาจสะท้อนอคติที่มีอยู่ในข้อมูลที่ใช้ฝึก ทำให้เกิดการตัดสินใจไม่เป็นธรรม เช่น อคติด้านเชื้อชาติ เพศ หรือสังคม
แนวปฏิบัติ: พัฒนา AI อย่างรอบคอบโดยตรวจสอบคุณภาพและความเป็นธรรมของข้อมูลที่ใช้
ข้อผิดพลาดของ AI: แม้ AI จะมีความแม่นยำ แต่ก็ยังอาจทำผิดพลาดได้ เช่น การวินิจฉัยโรคผิดพลาด หรือข้อเสนอแนะที่ไม่ถูกต้อง
แนวปฏิบัติ: ใช้ AI เป็นเพียงเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ และให้มนุษย์ตรวจสอบอีกครั้งเสมอ
การทดแทนแรงงาน: AI อาจทำให้บางอาชีพหายไปหรือลดความต้องการแรงงาน เช่น แชทบอทแทนพนักงานบริการลูกค้า หรือระบบอัตโนมัติแทนพนักงานในโรงงาน
แนวปฏิบัติ: เตรียมพร้อมฝึกทักษะใหม่ให้แก่พนักงานและสนับสนุนการพัฒนาอาชีพใหม่ ๆ ที่ AI สร้างขึ้น
AI อาจถูกใช้ในทางลบ เช่น การสร้างข่าวปลอม (Fake News) หรือภาพปลอม (Deepfake) ที่อาจส่งผลต่อสังคมและความเชื่อมั่น
แนวปฏิบัติ: ติดตามข่าวสารเกี่ยวกับภัยจากเทคโนโลยีและใช้เครื่องมือเพื่อตรวจสอบเนื้อหาปลอม
AI อาจเป็นเป้าหมายของการโจมตีทางไซเบอร์ เช่น การเจาะระบบเพื่อขโมยข้อมูล หรือการหลอก AI ให้ประมวลผลผิดพลาด (Adversarial Attacks)
แนวปฏิบัติ: เสริมความปลอดภัยของระบบด้วยมาตรการเช่น การเข้ารหัสและการตรวจสอบความปลอดภัยเป็นประจำ
การใช้ AI ในการตัดสินใจที่สำคัญ เช่น ในการแพทย์หรือการเงิน อาจนำไปสู่ความเสี่ยงหากไม่มีการตรวจสอบอย่างเหมาะสม
แนวปฏิบัติ: ใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่การตัดสินใจหลัก และต้องมีแผนสำรองหาก AI ทำงานผิดพลาด
บางการใช้งานของ AI เช่น หุ่นยนต์สังหารในด้านการทหาร หรือ AI ที่รวบรวมข้อมูลส่วนบุคคลจำนวนมาก อาจก่อให้เกิดคำถามด้านจริยธรรม
แนวปฏิบัติ: ให้ความสำคัญกับหลักจริยธรรมในการพัฒนา AI เช่น การเคารพสิทธิของผู้ใช้และความโปร่งใสในการดำเนินงาน