“AI กำลังทำลาย Wikipedia – การศึกษาอาจเป็นทางรอด”
บทความโดย Nadav Ziv และ Sam Wineburg ระบุว่า AI กำลังดูดข้อมูลจาก Wikipedia โดยไม่คืนทราฟฟิกกลับมา ทำให้ระบบนิเวศข้อมูลที่พึ่งพาการมีส่วนร่วมของอาสาสมัครเสี่ยงต่อการเสื่อมสลาย แม้ Wikipedia จะถูกมองว่าไม่เชื่อถือได้ในโรงเรียน แต่จริง ๆ แล้วมีความแม่นยำสูง และถูกใช้โดยแพทย์และนักตรวจสอบข้อเท็จจริง
ตัวอย่างที่ชัดคือโฆษณาของบริษัท AI อย่าง Perplexity ที่นำเสนอความสะดวกสบายในการให้คำตอบสั้น ๆ โดยไม่ต้องคลิกแหล่งข้อมูลใด ๆ แม้จะมีการใส่ลิงก์ แต่ผู้ใช้ส่วนใหญ่ก็ไม่คลิกกลับไปยังต้นทาง ปัญหานี้สะท้อนว่า AI กำลัง “ตัดขาดข้อมูลจากแหล่งกำเนิด” และทำให้ผู้ใช้พอใจในคำตอบที่ถูกตัดทอน
นอกจากนี้ AI ยังส่งผลกระทบต่อสื่ออื่น ๆ เช่น เว็บไซต์ข่าว ที่สูญเสียทราฟฟิกไปกว่า 35% เมื่อผู้ใช้พอใจกับสรุปที่ AI สร้างขึ้น ปรากฏการณ์นี้คล้ายกับยุคแรกของอินเทอร์เน็ตที่เสิร์ชเอนจินอย่าง AltaVista พยายามกักผู้ใช้ไว้ในแพลตฟอร์มเพื่อสร้างรายได้จากโฆษณา ต่างจาก Google ที่เคยช่วยส่งผู้ใช้ไปยังแหล่งข้อมูลจริง
ผู้เขียนเสนอว่า การศึกษาเป็นทางออก โดยการสอนให้ผู้ใช้ตรวจสอบว่าใครอยู่เบื้องหลังข้อมูล และฝึกการคลิกกลับไปยังต้นทาง งานวิจัยในหลายประเทศแสดงให้เห็นว่าเพียงไม่กี่ชั่วโมงของการฝึกอบรมก็สามารถเพิ่มทักษะการตัดสินใจเชิงข้อมูลได้อย่างมาก การศึกษาเช่นนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ไม่เป็นเพียงผู้รับข้อมูลแบบ Passive แต่กลายเป็นผู้ตรวจสอบและผู้มีส่วนร่วมเชิงวิพากษ์
สรุปสาระสำคัญ
ปัญหาที่ Wikipedia เผชิญ
AI ดึงข้อมูลไปใช้โดยไม่คืนทราฟฟิก
ผู้ใช้พอใจกับคำตอบที่ถูกตัดทอน ไม่คลิกกลับไปยังต้นทาง
ส่งผลให้แรงจูงใจในการสร้างเนื้อหาคุณภาพลดลง
ผลกระทบต่อระบบนิเวศข้อมูล
เว็บไซต์ข่าวสูญเสียทราฟฟิกกว่า 35%
AI สร้างระบบที่กักผู้ใช้ไว้ในแพลตฟอร์ม คล้ายเสิร์ชเอนจินยุคแรก
ข้อเสนอเพื่อแก้ปัญหา
ใช้การศึกษาเพื่อสอนผู้ใช้ตรวจสอบแหล่งข้อมูล
ฝึกให้คลิกกลับไปยังต้นทางและประเมินความน่าเชื่อถือ
เปลี่ยนผู้ใช้จากผู้รับข้อมูลแบบ Passive เป็นผู้ตรวจสอบเชิงวิพากษ์
คำเตือนจากบทความ
หากผู้ใช้ยังคงพึ่งพา AI โดยไม่ตรวจสอบ อาจทำให้ข้อมูลคุณภาพหายไป
ระบบนิเวศความรู้เสี่ยงต่อการเสื่อมสลายเมื่อแรงจูงใจในการสร้างเนื้อหาลดลง
https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/15/opinion-how-to-save-wikipedia-from-ai
บทความโดย Nadav Ziv และ Sam Wineburg ระบุว่า AI กำลังดูดข้อมูลจาก Wikipedia โดยไม่คืนทราฟฟิกกลับมา ทำให้ระบบนิเวศข้อมูลที่พึ่งพาการมีส่วนร่วมของอาสาสมัครเสี่ยงต่อการเสื่อมสลาย แม้ Wikipedia จะถูกมองว่าไม่เชื่อถือได้ในโรงเรียน แต่จริง ๆ แล้วมีความแม่นยำสูง และถูกใช้โดยแพทย์และนักตรวจสอบข้อเท็จจริง
ตัวอย่างที่ชัดคือโฆษณาของบริษัท AI อย่าง Perplexity ที่นำเสนอความสะดวกสบายในการให้คำตอบสั้น ๆ โดยไม่ต้องคลิกแหล่งข้อมูลใด ๆ แม้จะมีการใส่ลิงก์ แต่ผู้ใช้ส่วนใหญ่ก็ไม่คลิกกลับไปยังต้นทาง ปัญหานี้สะท้อนว่า AI กำลัง “ตัดขาดข้อมูลจากแหล่งกำเนิด” และทำให้ผู้ใช้พอใจในคำตอบที่ถูกตัดทอน
นอกจากนี้ AI ยังส่งผลกระทบต่อสื่ออื่น ๆ เช่น เว็บไซต์ข่าว ที่สูญเสียทราฟฟิกไปกว่า 35% เมื่อผู้ใช้พอใจกับสรุปที่ AI สร้างขึ้น ปรากฏการณ์นี้คล้ายกับยุคแรกของอินเทอร์เน็ตที่เสิร์ชเอนจินอย่าง AltaVista พยายามกักผู้ใช้ไว้ในแพลตฟอร์มเพื่อสร้างรายได้จากโฆษณา ต่างจาก Google ที่เคยช่วยส่งผู้ใช้ไปยังแหล่งข้อมูลจริง
ผู้เขียนเสนอว่า การศึกษาเป็นทางออก โดยการสอนให้ผู้ใช้ตรวจสอบว่าใครอยู่เบื้องหลังข้อมูล และฝึกการคลิกกลับไปยังต้นทาง งานวิจัยในหลายประเทศแสดงให้เห็นว่าเพียงไม่กี่ชั่วโมงของการฝึกอบรมก็สามารถเพิ่มทักษะการตัดสินใจเชิงข้อมูลได้อย่างมาก การศึกษาเช่นนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ไม่เป็นเพียงผู้รับข้อมูลแบบ Passive แต่กลายเป็นผู้ตรวจสอบและผู้มีส่วนร่วมเชิงวิพากษ์
สรุปสาระสำคัญ
ปัญหาที่ Wikipedia เผชิญ
AI ดึงข้อมูลไปใช้โดยไม่คืนทราฟฟิก
ผู้ใช้พอใจกับคำตอบที่ถูกตัดทอน ไม่คลิกกลับไปยังต้นทาง
ส่งผลให้แรงจูงใจในการสร้างเนื้อหาคุณภาพลดลง
ผลกระทบต่อระบบนิเวศข้อมูล
เว็บไซต์ข่าวสูญเสียทราฟฟิกกว่า 35%
AI สร้างระบบที่กักผู้ใช้ไว้ในแพลตฟอร์ม คล้ายเสิร์ชเอนจินยุคแรก
ข้อเสนอเพื่อแก้ปัญหา
ใช้การศึกษาเพื่อสอนผู้ใช้ตรวจสอบแหล่งข้อมูล
ฝึกให้คลิกกลับไปยังต้นทางและประเมินความน่าเชื่อถือ
เปลี่ยนผู้ใช้จากผู้รับข้อมูลแบบ Passive เป็นผู้ตรวจสอบเชิงวิพากษ์
คำเตือนจากบทความ
หากผู้ใช้ยังคงพึ่งพา AI โดยไม่ตรวจสอบ อาจทำให้ข้อมูลคุณภาพหายไป
ระบบนิเวศความรู้เสี่ยงต่อการเสื่อมสลายเมื่อแรงจูงใจในการสร้างเนื้อหาลดลง
https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/15/opinion-how-to-save-wikipedia-from-ai
🌐 “AI กำลังทำลาย Wikipedia – การศึกษาอาจเป็นทางรอด”
บทความโดย Nadav Ziv และ Sam Wineburg ระบุว่า AI กำลังดูดข้อมูลจาก Wikipedia โดยไม่คืนทราฟฟิกกลับมา ทำให้ระบบนิเวศข้อมูลที่พึ่งพาการมีส่วนร่วมของอาสาสมัครเสี่ยงต่อการเสื่อมสลาย แม้ Wikipedia จะถูกมองว่าไม่เชื่อถือได้ในโรงเรียน แต่จริง ๆ แล้วมีความแม่นยำสูง และถูกใช้โดยแพทย์และนักตรวจสอบข้อเท็จจริง
ตัวอย่างที่ชัดคือโฆษณาของบริษัท AI อย่าง Perplexity ที่นำเสนอความสะดวกสบายในการให้คำตอบสั้น ๆ โดยไม่ต้องคลิกแหล่งข้อมูลใด ๆ แม้จะมีการใส่ลิงก์ แต่ผู้ใช้ส่วนใหญ่ก็ไม่คลิกกลับไปยังต้นทาง ปัญหานี้สะท้อนว่า AI กำลัง “ตัดขาดข้อมูลจากแหล่งกำเนิด” และทำให้ผู้ใช้พอใจในคำตอบที่ถูกตัดทอน
นอกจากนี้ AI ยังส่งผลกระทบต่อสื่ออื่น ๆ เช่น เว็บไซต์ข่าว ที่สูญเสียทราฟฟิกไปกว่า 35% เมื่อผู้ใช้พอใจกับสรุปที่ AI สร้างขึ้น ปรากฏการณ์นี้คล้ายกับยุคแรกของอินเทอร์เน็ตที่เสิร์ชเอนจินอย่าง AltaVista พยายามกักผู้ใช้ไว้ในแพลตฟอร์มเพื่อสร้างรายได้จากโฆษณา ต่างจาก Google ที่เคยช่วยส่งผู้ใช้ไปยังแหล่งข้อมูลจริง
ผู้เขียนเสนอว่า การศึกษาเป็นทางออก โดยการสอนให้ผู้ใช้ตรวจสอบว่าใครอยู่เบื้องหลังข้อมูล และฝึกการคลิกกลับไปยังต้นทาง งานวิจัยในหลายประเทศแสดงให้เห็นว่าเพียงไม่กี่ชั่วโมงของการฝึกอบรมก็สามารถเพิ่มทักษะการตัดสินใจเชิงข้อมูลได้อย่างมาก การศึกษาเช่นนี้จะช่วยให้ผู้ใช้ไม่เป็นเพียงผู้รับข้อมูลแบบ Passive แต่กลายเป็นผู้ตรวจสอบและผู้มีส่วนร่วมเชิงวิพากษ์
📌 สรุปสาระสำคัญ
✅ ปัญหาที่ Wikipedia เผชิญ
➡️ AI ดึงข้อมูลไปใช้โดยไม่คืนทราฟฟิก
➡️ ผู้ใช้พอใจกับคำตอบที่ถูกตัดทอน ไม่คลิกกลับไปยังต้นทาง
➡️ ส่งผลให้แรงจูงใจในการสร้างเนื้อหาคุณภาพลดลง
✅ ผลกระทบต่อระบบนิเวศข้อมูล
➡️ เว็บไซต์ข่าวสูญเสียทราฟฟิกกว่า 35%
➡️ AI สร้างระบบที่กักผู้ใช้ไว้ในแพลตฟอร์ม คล้ายเสิร์ชเอนจินยุคแรก
✅ ข้อเสนอเพื่อแก้ปัญหา
➡️ ใช้การศึกษาเพื่อสอนผู้ใช้ตรวจสอบแหล่งข้อมูล
➡️ ฝึกให้คลิกกลับไปยังต้นทางและประเมินความน่าเชื่อถือ
➡️ เปลี่ยนผู้ใช้จากผู้รับข้อมูลแบบ Passive เป็นผู้ตรวจสอบเชิงวิพากษ์
‼️ คำเตือนจากบทความ
⛔ หากผู้ใช้ยังคงพึ่งพา AI โดยไม่ตรวจสอบ อาจทำให้ข้อมูลคุณภาพหายไป
⛔ ระบบนิเวศความรู้เสี่ยงต่อการเสื่อมสลายเมื่อแรงจูงใจในการสร้างเนื้อหาลดลง
https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/15/opinion-how-to-save-wikipedia-from-ai
0 Comments
0 Shares
76 Views
0 Reviews