ตารางเมทริกซ์การใช้ AI ในงานวิจัย เปรียบเทียบสิ่งที่ทำได้ ต้องเปิดเผย และห้าม ตามนโยบาย COPE ICMJE Elsevier Nature Portfolio จุฬาฯ และมหิดล

ChatGPT งานวิจัย: ใช้ AI อย่างไรไม่ผิดจริยธรรม

ByEditverse Thailand Editorial Team

ใช้ ChatGPT งานวิจัยได้โดยไม่ผิดจริยธรรม หากใช้เป็นเครื่องมือช่วยภาษาและความคิดภายใต้การตรวจสอบของผู้วิจัย เปิดเผยการใช้ตามนโยบายวารสาร ไม่ระบุ AI เป็นผู้แต่ง และตรวจทุกรายการอ้างอิงกับแหล่งต้นฉบับก่อนส่ง

ตั้งแต่ต้นปี 2023 คำถามจากนักศึกษาบัณฑิตศึกษาและอาจารย์ไทยเปลี่ยนจาก “ใช้ AI ได้ไหม” เป็น “ใช้ได้แค่ไหนและต้องเขียนบอกตรงไหน” คำตอบไม่ได้อยู่ที่ความรู้สึกส่วนตัว แต่อยู่ในเอกสารนโยบายที่ตรวจสอบได้ บทความนี้สรุปจุดยืนของ COPE, ICMJE, Elsevier และ Nature Portfolio เทียบกับแนวปฏิบัติของจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มหาวิทยาลัยมหิดล และวารสาร TCI ตัวอย่าง พร้อมกฎตัดสินใจและแม่แบบคำแถลงที่นำไปใช้ได้ทันที

ChatGPT งานวิจัย: วารสารและสำนักพิมพ์ยอมให้ทำอะไรได้บ้าง

จุดร่วมของทุกนโยบายมีสามข้อ ข้อแรก AI ใช้เป็นเครื่องมือได้แต่เป็นผู้แต่งไม่ได้ COPE ให้เหตุผลว่าเครื่องมือ AI ไม่สามารถรับผิดชอบต่องานที่ส่ง ไม่สามารถประกาศผลประโยชน์ทับซ้อน และไม่สามารถทำข้อตกลงลิขสิทธิ์ได้ [1] ICMJE ใช้เหตุผลเดียวกันว่า chatbot อย่าง ChatGPT ไม่อาจรับผิดชอบต่อความถูกต้อง ความซื่อตรง และความเป็นต้นฉบับของงาน ซึ่งเป็นเงื่อนไขของความเป็นผู้แต่ง [2] ข้อที่สอง ความรับผิดชอบอยู่ที่มนุษย์ทั้งหมด COPE ระบุว่าผู้แต่งรับผิดชอบเนื้อหาทุกส่วน แม้ส่วนที่ AI ผลิต [1] ข้อที่สาม ต้องเปิดเผย ICMJE กำหนดให้อธิบายวิธีใช้ทั้งในจดหมายนำส่งและในตัวบทความ และเตือนว่าการไม่เปิดเผยอาจต้องแก้ไขภายหลังและอาจถือเป็นการประพฤติมิชอบในบางกรณี [2]

ความต่างอยู่ที่รายละเอียด Elsevier ยกเว้นการตรวจไวยากรณ์ ตัวสะกด และเครื่องหมายวรรคตอนพื้นฐานไม่ต้องแจ้ง แต่ถ้า AI เปลี่ยนโครงสร้างประโยคหรือการจัดเรียงเนื้อหาอย่างมีนัยสำคัญต้องแจ้ง และห้ามใช้ AI สร้างหรือแก้ภาพที่เป็นข้อมูลปฐมภูมิ เช่น ภาพกล้องจุลทรรศน์หรือภาพรังสี [3] ส่วน Nature Portfolio แบ่งงานเป็นสามระดับ ระดับเขียวคืองานช่วยภาษาและจัดรูปแบบ ระดับเหลืองคืองานเชิงประเมินหรือตีความ เช่น ร่างสรุป แนะนำวิธีสถิติ หรือเปรียบเทียบผลกับวรรณกรรม ซึ่งทำได้เมื่อมีมนุษย์กำกับ ตรวจสอบ และเปิดเผย ระดับแดงคือสิ่งที่ห้าม เช่น แต่งข้อมูลหรือการอ้างอิง ให้ AI เป็นผู้แต่ง หรือให้ AI สร้างข้อสรุปแล้วอ้างว่ามนุษย์คิด [4]

ตารางที่ 1: สาระสำคัญของนโยบาย AI จากองค์กรและสำนักพิมพ์หลัก

แหล่งประเด็นหลักเปิดเผยที่ไหน
COPEAI เป็นผู้แต่งไม่ได้ เพราะรับผิดชอบงาน ประกาศผลประโยชน์ทับซ้อน หรือทำข้อตกลงลิขสิทธิ์ไม่ได้ ผู้แต่งต้องรับผิดชอบทุกส่วนแม้ส่วนที่ AI ผลิตMaterials and Methods หรือส่วนที่คล้ายกัน ระบุเครื่องมือและวิธีใช้
ICMJEห้ามระบุ chatbot เป็นผู้แต่ง ห้ามอ้างข้อความที่ AI สร้างเป็นแหล่งข้อมูลหลัก การไม่เปิดเผยอาจถือเป็นการประพฤติมิชอบทั้งจดหมายนำส่ง และในตัวบทความส่วนที่เหมาะสม
Elsevierตรวจไวยากรณ์ ตัวสะกด เครื่องหมายวรรคตอนพื้นฐานไม่ต้องแจ้ง แต่ถ้า AI ปรับโครงสร้างประโยคหรือการจัดเรียงเนื้อหาอย่างมีนัยสำคัญต้องแจ้ง ห้ามใช้ AI สร้างหรือแก้ภาพข้อมูลปฐมภูมิหัวข้อแยก Declaration of generative AI… และใน Methods หากใช้ในกระบวนการวิจัย
Nature Portfolioแบ่งเป็นเขียว (ขัดเกลาภาษา) เหลือง (ร่างสรุป แนะนำสถิติ เปรียบเทียบกับวรรณกรรม ต้องมีมนุษย์ตรวจและเปิดเผย) แดง (แต่งข้อมูลหรืออ้างอิง ให้ AI เป็นผู้แต่ง)เปิดเผยตามบทบาท ผู้แต่ง ผู้ทบทวน บรรณาธิการ

ที่มา: COPE [1], ICMJE [2], Elsevier [3], Nature Portfolio [4] ตรวจสอบจากหน้าเว็บต้นฉบับ ณ ตุลาคม 2569

ตารางเมทริกซ์การใช้ AI ในงานวิจัย เปรียบเทียบสิ่งที่ทำได้ ต้องเปิดเผย และห้าม ตามนโยบาย COPE ICMJE Elsevier Nature Portfolio จุฬาฯ และมหิดล
ภาพที่ 1: เมทริกซ์การใช้ AI ในงานวิจัยตามนโยบายของ COPE, ICMJE, Elsevier, Nature Portfolio และมหาวิทยาลัยไทยสองแห่ง ช่อง "–" หมายถึงเอกสารนั้นไม่ได้กล่าวถึงกรณีนี้โดยตรง ไม่ได้แปลว่าอนุญาต ที่มา: รวบรวมจากเอกสารนโยบายต้นฉบับ [1] [2] [3] [4] [5] [6]

ภาพที่ 1 อ่านแนวนอนทีละงาน งานที่เป็นสีแดงทั้งแถวคือการให้ AI สรุปหรือตีความแล้วอ้างเป็นของตนโดยไม่เปิดเผย ซึ่งทุกแหล่งห้ามตรงกัน แถวการอัปโหลดข้อมูลรวมทั้งข้อห้ามสำหรับผู้แต่งและสำหรับผู้ทบทวน ICMJE ระบุว่าผู้ทบทวนต้องรักษาความลับของต้นฉบับ ซึ่งอาจห้ามการอัปโหลดต้นฉบับเข้าซอฟต์แวร์หรือ AI ที่รับประกันความลับไม่ได้ เว้นแต่วารสารอนุญาต [7] ส่วนช่องสีเทาไม่ได้แปลว่าอนุญาต แต่แปลว่าต้องกลับไปอ่านนโยบายของวารสารเป้าหมาย

ปัญหาในทางปฏิบัติคือนโยบายยังไม่เป็นมาตรฐานเดียว การสำรวจเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ใหญ่ 100 แห่งและวารสารอันดับสูง 100 ฉบับในปี 2023 พบว่ามีสำนักพิมพ์เพียงร้อยละ 24 ที่ให้แนวทางเรื่อง generative AI ขณะที่วารสารมีร้อยละ 87 ในกลุ่มที่มีแนวทาง ร้อยละ 96 ของสำนักพิมพ์และร้อยละ 98 ของวารสารห้ามระบุ AI เป็นผู้แต่ง แต่ตำแหน่งที่ให้เปิดเผยแตกต่างกัน ทั้งใน Methods, Acknowledgments, จดหมายนำส่ง หรือหัวข้อใหม่ และพบวารสาร 12 ฉบับที่แนวทางขัดกับของสำนักพิมพ์ต้นสังกัดโดยตรง [8] นี่คือเหตุผลที่ต้องอ่านนโยบายของวารสารเป้าหมายทุกครั้ง ไม่ใช่อ่านของสำนักพิมพ์อย่างเดียว

ทำไม AI เป็นผู้แต่งไม่ได้: กรณีจริงจากวารสาร

ประเด็นนี้ไม่ใช่สมมติ บทความบรรณาธิการเรื่องแพลตฟอร์ม AI ในการศึกษาพยาบาล ซึ่งตีพิมพ์ใน Nurse Education in Practice volume 66 ปี 2023 มีข้อมูลบรรณานุกรมระบุผู้แต่งเป็น Siobhan O’Connor และ ChatGPT ต่อมาวารสารได้ตีพิมพ์ประกาศแก้ไข (Corrigendum) ของบทความนี้ใน volume 67 โดยประกาศแก้ไขนั้นมีชื่อผู้แต่งเพียง O’Connor [9] ข่าวใน Nature เดือนมกราคม 2023 รายงานว่ามีงานหลายชิ้นที่ระบุ ChatGPT เป็นผู้แต่ง และนักวิทยาศาสตร์จำนวนมากไม่เห็นด้วย [10]

ในช่วงเดือนเดียวกัน บรรณาธิการใหญ่ของ Science เขียนบทบรรณาธิการชื่อ “ChatGPT is fun, but not an author” [11] และ Nature ประกาศกฎพื้นฐานว่าเครื่องมือแบบนี้จะไม่ได้รับเครดิตเป็นผู้แต่ง และผู้ใช้ต้องบันทึกการใช้ไว้ในบทความ [12] กองบรรณาธิการ JAMA ก็ออกบทความชี้ว่า “ผู้แต่งที่ไม่ใช่มนุษย์” กระทบความน่าเชื่อถือของการตีพิมพ์และความรู้ทางการแพทย์ [13] บทเรียนสำหรับนักวิจัยไทยคือ เกณฑ์ผู้แต่งผูกกับความรับผิดชอบ ใครตอบคำถามผู้ทบทวนไม่ได้และรับผิดเมื่อพบข้อผิดพลาดไม่ได้ ย่อมไม่ใช่ผู้แต่ง หลักเดียวกันนี้ใช้กับมนุษย์ที่ไม่ได้มีส่วนร่วมจริงด้วย อ่านหลักจริยธรรมการตีพิมพ์เพิ่มเติมได้ที่ แนวทาง COPE

ความเสี่ยงสำคัญ: รายการอ้างอิงที่ AI แต่งขึ้น

ความผิดพลาดที่ทำให้นักวิจัยเสียชื่อได้ง่ายไม่ใช่เรื่องผู้แต่ง แต่เป็นการอ้างอิงที่ไม่มีอยู่จริง Walters และ Wilder ให้ ChatGPT-3.5 และ ChatGPT-4 เขียนบทความทบทวนวรรณกรรมสั้นใน 42 หัวข้อ รวม 84 ชิ้น แล้วตรวจรายการอ้างอิงทั้ง 636 รายการกับฐานข้อมูลหลายแห่ง พบว่ารายการของ GPT-3.5 ร้อยละ 55 และของ GPT-4 ร้อยละ 18 เป็นงานที่แต่งขึ้น และในรายการที่มีอยู่จริง ร้อยละ 43 และร้อยละ 24 ตามลำดับยังมีข้อผิดพลาดสำคัญ [14] รุ่นใหม่ดีขึ้นจริง แต่ยังห่างจากระดับที่ใช้ได้โดยไม่ตรวจ

กราฟแท่งสัดส่วนรายการอ้างอิงที่ ChatGPT-3.5 และ ChatGPT-4 สร้าง แยกเป็นแต่งขึ้น มีข้อผิดพลาด และถูกต้อง จากงานวิจัยของ Walters และ Wilder 2023
ภาพที่ 2: สัดส่วนรายการอ้างอิงที่ ChatGPT-3.5 และ ChatGPT-4 สร้าง แยกเป็นรายการที่แต่งขึ้น รายการจริงที่มีข้อผิดพลาดสำคัญ และรายการที่ถูกต้อง ที่มา: Walters & Wilder (2023) [14] สัดส่วนสองกลุ่มหลังคำนวณจากตัวเลขในบทคัดย่อ

อีกความเสี่ยงคือข้อความที่ดูน่าเชื่อแต่มีข้อมูลที่สร้างขึ้นทั้งหมด งานของ Gao และคณะให้ ChatGPT เขียนบทคัดย่อจากชื่อเรื่องของบทความจริงในวารสารการแพทย์ห้าฉบับ ผู้ทบทวนที่ไม่ทราบที่มาจำแนกบทคัดย่อที่ AI สร้างได้ถูกต้องร้อยละ 68 แต่ก็ระบุบทคัดย่อจริงผิดว่าเป็นของ AI ร้อยละ 14 [15] ข้อสรุปเชิงปฏิบัติคือ มนุษย์แยกได้ไม่สมบูรณ์ และบทคัดย่อเหล่านั้นมีตัวเลขที่สร้างขึ้นทั้งหมด ผู้วิจัยจึงต้องไม่ปล่อยให้ AI แตะตัวเลขผลการวิจัยโดยไม่มีข้อมูลดิบรองรับ ส่วนการเลี่ยงไม่เปิดเผยด้วยหวังว่าไม่มีใครจับได้ ไม่ใช่กลยุทธ์ เพราะความผิดอยู่ที่การปกปิด ไม่ใช่ที่การถูกจับได้

ตัวอย่างคำนวณและกฎตัดสินใจ 5 ขั้นก่อนใช้ AI

สมมติว่านักศึกษาปริญญาโทให้ chatbot ช่วยสร้างรายการอ้างอิงสำหรับบทที่ 2 จำนวน 40 รายการ หากใช้อัตราจากงานวิจัยข้างต้นเป็นค่าคาดหมาย จะได้จำนวนรายการที่ต้องแก้ดังตารางที่ 2

ตารางที่ 2: ประมาณการจำนวนรายการที่ต้องแก้ หากให้ AI สร้างรายการอ้างอิง 40 รายการ

อัตราจาก Walters & Wilderรายการแต่งขึ้นรายการจริงแต่ผิดรายการถูกต้องต้องแก้หรือทิ้ง
แบบ GPT-3.5 (แต่งขึ้น 55%, ผิด 43%)40 × 0.55 = 2218 × 0.43 ≈ 7.7≈ 10.3≈ 30 จาก 40
แบบ GPT-4 (แต่งขึ้น 18%, ผิด 24%)40 × 0.18 ≈ 7.232.8 × 0.24 ≈ 7.9≈ 24.9≈ 15 จาก 40

คำนวณจากอัตราในงานวิจัยปี 2023 [14] เป็นค่าคาดหมายเพื่อวางแผนเวลาตรวจ ไม่ใช่ค่าคงที่ของเครื่องมือรุ่นใหม่ ซึ่งอาจดีขึ้นหรือแย่ลงตามหัวข้อ

แม้ใช้อัตราของรุ่นที่ดีกว่า ก็ยังมีราว 15 จาก 40 รายการ หรือเกือบร้อยละ 38 ที่ต้องแก้หรือทิ้ง และเนื่องจากไม่รู้ล่วงหน้าว่ารายการใดผิด จึงต้องตรวจครบทั้ง 40 รายการ ถ้าสมมติว่าตรวจรายการละ 3 นาทีผ่าน DOI ใน Crossref หรือ PMID ใน PubMed จะใช้เวลาประมาณ 120 นาที เวลาที่คิดว่าประหยัดได้จึงหายไปเกือบหมด กฎที่ปลอดภัยกว่าจึงเป็น ค้นจากฐานข้อมูลก่อน แล้วค่อยใช้ AI ช่วยจัดรูปแบบหรือสรุปเอกสารที่คุณมีอยู่ในมือแล้ว

ก่อนใช้ AI กับงานชิ้นใด ให้ผ่านกฎตัดสินใจ 5 ขั้นตามลำดับนี้

  1. ตรวจนโยบายสามชั้น: วารสารเป้าหมาย สำนักพิมพ์ และบัณฑิตวิทยาลัยหรือคณะของคุณ หากขัดกัน ให้ยึดข้อที่เข้มที่สุด เพราะการศึกษาพบว่ามีวารสารที่นโยบายขัดกับสำนักพิมพ์ต้นสังกัด [8]
  2. ตรวจข้อมูลนำเข้า: ถ้าสิ่งที่จะวางลงไปมีข้อมูลส่วนบุคคลของผู้เข้าร่วมวิจัย ข้อมูลลับของหน่วยงาน หรือต้นฉบับของผู้อื่นที่ได้รับมาทบทวน ให้หยุด ไม่อัปโหลด
  3. จัดระดับงาน: งานภาษาและรูปแบบอยู่ระดับเขียว งานร่างเนื้อหา สรุป หรือแนะนำวิธีสถิติอยู่ระดับเหลือง งานสร้างข้อมูล ผลลัพธ์ หรือการอ้างอิงอยู่ระดับแดง [4] ส่วนการสร้างหรือแก้ภาพข้อมูลปฐมภูมิด้วย AI Elsevier ห้ามไว้ด้วย [3]
  4. ตรวจทุกผลลัพธ์กับแหล่งปฐมภูมิ: อ้างอิงทุกรายการต้องเปิดต้นฉบับได้ผ่าน DOI หรือ PMID ตัวเลขทุกตัวต้องย้อนกลับไปที่ข้อมูลดิบหรือผลวิเคราะห์ของคุณได้
  5. บันทึกและเปิดเผย: จดชื่อเครื่องมือ รุ่น วันที่ วัตถุประสงค์ และเก็บข้อความสั่งงานไว้ แล้วเปิดเผยในตำแหน่งที่วารสารกำหนด

ข้อควรระวังสำหรับงานสถิติ การขอให้ AI แนะนำว่าควรใช้ t-test หรือ Mann–Whitney เป็นงานระดับเหลือง ทำได้แต่ต้องมีผู้ตรวจที่เข้าใจข้อตกลงเบื้องต้นของการทดสอบ ส่วนการให้ AI รายงานค่า p หรือ effect size โดยไม่ได้รันการวิเคราะห์จริงจากข้อมูลของคุณ คือการแต่งผลลัพธ์

บริบทไทย: จุฬาฯ มหิดล และวารสาร TCI

มหาวิทยาลัยไทยออกแนวปฏิบัติแล้วหลายแห่ง จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัยเผยแพร่หลักการและแนวปฏิบัติในการใช้เครื่องมือทางปัญญาประดิษฐ์เมื่อ 17 กรกฎาคม 2566 โดยระบุว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นเพียงเครื่องมือ ผู้ใช้เป็นผู้รับผิดชอบความถูกต้องของข้อมูลและผลงาน ต้องระบุขอบเขตการใช้ให้ชัดเจน การปกปิดไม่แจ้งการใช้ถือเป็นการละเมิดหลักจริยธรรม และห้ามนำข้อมูลที่เป็นความลับของหน่วยงานหรือข้อมูลส่วนบุคคลโหลดเข้าไปในระบบ AI โดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้เกี่ยวข้อง [5]

มหาวิทยาลัยมหิดลออกประกาศเรื่องนโยบายการใช้ Generative AI อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ ซึ่งคณะกรรมการบริหารมหาวิทยาลัยให้ความเห็นชอบในการประชุมเมื่อวันที่ 24 มีนาคม 2568 ในหมวดการวิจัยกำหนดให้นักวิจัยใช้ Generative AI เป็นเครื่องมือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการค้นคว้าได้ แต่ต้องระบุบทบาทของ AI ในกระบวนการวิจัยอย่างชัดเจน รักษาความเป็นเจ้าของผลงานของนักวิจัย ตรวจสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์อย่างรอบคอบ และคำนึงถึงอคติในข้อมูลและการละเมิดความเป็นส่วนตัว [6]

วารสารไทยบางฉบับเข้มกว่าสำนักพิมพ์ต่างประเทศ ตัวอย่างเช่น วารสารศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยแม่โจ้ (เผยแพร่บน ThaiJO) กำหนดให้ผู้เขียนเปิดเผยการใช้ Generative AI ในส่วนระเบียบวิธีวิจัย ห้ามระบุ AI เป็นผู้เขียนร่วม อนุญาตให้ใช้แก้ไขภาษาหรือระดมความคิด แต่ระบุว่าไม่ควรใช้เขียนเนื้อหาหลัก ได้แก่ บทคัดย่อ บทนำ ระเบียบวิธีวิจัย ผลการศึกษา และบทสรุป รวมทั้งจำกัดการใช้ภาพที่ AI สร้าง [16] ตัวอย่างนี้แสดงว่าสิ่งที่ Elsevier ยอมให้ทำเมื่อเปิดเผย อาจไม่เป็นที่ยอมรับในวารสารไทยบางฉบับ

สำหรับนักศึกษา ให้ตรวจประกาศของบัณฑิตวิทยาลัยและคณะของตนเองด้วย เพราะเล่มวิทยานิพนธ์อยู่ภายใต้ระเบียบของสถาบัน ไม่ใช่ของวารสาร และควรตกลงกับอาจารย์ที่ปรึกษาเป็นลายลักษณ์อักษรว่าใช้ AI ในขั้นตอนใดได้บ้าง ส่วนงานวิจัยที่มีข้อมูลผู้ป่วยหรืออาสาสมัคร ข้อห้ามอัปโหลดข้อมูลส่วนบุคคลสอดคล้องกับหลักการคุ้มครองข้อมูลที่คณะกรรมการจริยธรรมการวิจัยในมนุษย์ใช้พิจารณาโครงการอยู่แล้ว

แม่แบบคำแถลงการใช้ AI และตำแหน่งที่ต้องใส่

คำแถลงที่ดีตอบสี่คำถาม คือ ใช้เครื่องมืออะไร ใช้ทำอะไร ใครตรวจ และใครรับผิดชอบ ตำแหน่งที่ใส่ขึ้นกับประเภทการใช้ ถ้าใช้ในการเขียน ให้ใส่ในหัวข้อคำแถลงแยกหรือกิตติกรรมประกาศตามที่วารสารกำหนด ถ้าใช้ในกระบวนการวิจัย เช่น คัดกรองเอกสาร เขียนโค้ดวิเคราะห์ หรือจัดกลุ่มข้อความเชิงคุณภาพ ให้อธิบายใน Methods อย่างละเอียด [3] [1] และตาม ICMJE ต้องแจ้งในจดหมายนำส่งด้วย [2] ดูตัวอย่างโครงจดหมายได้ที่ จดหมายนำส่งบทความวิชาการ และวิธีเขียน Methods ให้ตรวจซ้ำได้ที่ การเขียนส่วน Methods

แม่แบบคำแถลงการใช้ AI (ภาษาอังกฤษ ตามรูปแบบที่ Elsevier แนะนำ)

Declaration of generative AI and AI-assisted technologies in the manuscript preparation process. During the preparation of this work, the author(s) used [NAME OF TOOL / SERVICE] in order to [REASON]. After using this tool/service, the author(s) reviewed and edited the content as needed and take(s) full responsibility for the content of the published article.

ตัวอย่างฉบับภาษาไทยสำหรับวารสาร TCI หรือเล่มวิทยานิพนธ์

ในการจัดเตรียมบทความนี้ ผู้วิจัยใช้ [ชื่อเครื่องมือ รุ่น และวันที่ใช้] เพื่อ [วัตถุประสงค์ เช่น ปรับภาษาอังกฤษในบทคัดย่อ] ผู้วิจัยได้ตรวจสอบและแก้ไขผลลัพธ์ทั้งหมด และรับผิดชอบต่อเนื้อหาของบทความทุกส่วน เครื่องมือดังกล่าวไม่ได้ใช้ในการสร้างข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล หรือสร้างรายการอ้างอิง

อย่าเขียนคำแถลงกว้างเกินจริง เช่น “ใช้ AI ช่วยเขียนบางส่วน” เพราะบรรณาธิการไม่รู้ว่าส่วนไหน และอย่าเขียนแคบเกินจริง เช่น บอกว่าใช้แค่ตรวจไวยากรณ์ ทั้งที่ให้ AI เรียบเรียงบทนำใหม่ทั้งย่อหน้า ซึ่งตามนโยบาย Elsevier ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ต้องแจ้ง [3]

สรุป

เช็กลิสต์ก่อนส่งงานที่มีการใช้ AI:

  • อ่านนโยบาย AI ของวารสารเป้าหมาย สำนักพิมพ์ และบัณฑิตวิทยาลัย แล้วยึดข้อที่เข้มที่สุด
  • ไม่ระบุ AI เป็นผู้แต่ง และไม่อ้างข้อความที่ AI สร้างเป็นแหล่งข้อมูลหลัก
  • ไม่อัปโหลดข้อมูลส่วนบุคคล ข้อมูลลับ หรือต้นฉบับที่ได้รับมาทบทวน
  • ตรวจอ้างอิงทุกรายการผ่าน DOI หรือ PMID และเปิดอ่านต้นฉบับจริง
  • ให้ทุกตัวเลขในผลการวิจัยย้อนกลับไปที่ข้อมูลดิบและผลวิเคราะห์ที่คุณรันเองได้
  • บันทึกชื่อเครื่องมือ รุ่น วันที่ วัตถุประสงค์ และข้อความสั่งงาน
  • ใส่คำแถลงการใช้ AI ในตำแหน่งที่วารสารกำหนด และแจ้งในจดหมายนำส่ง

AI ช่วยให้ทำงานเร็วขึ้นได้ แต่ความรับผิดชอบต่อความถูกต้องยังเป็นของผู้วิจัยทั้งหมด โดยเฉพาะตัวเลขและการตีความทางสถิติที่ AI มักเขียนได้คล่องแต่ไม่มีข้อมูลรองรับ หากต้องการให้บรรณาธิการที่มีวุฒิปริญญาเอกหรือแพทยศาสตร์ในสาขาของคุณตรวจว่าการวิเคราะห์ ตาราง และการรายงานผลสอดคล้องกับข้อมูลจริงก่อนส่งวารสาร ดูรายละเอียดบริการ ตรวจสอบสถิติก่อนส่ง ของ Editverse เราตรวจและยกระดับงานของคุณ เราไม่ได้ทำวิจัยแทนคุณ และไม่มีใครรับประกันการตอบรับตีพิมพ์ได้

คำถามที่พบบ่อย

ระบุ ChatGPT เป็นผู้แต่งได้หรือไม่

ไม่ได้ ตามแนวทางของ COPE และ ICMJE ผู้แต่งต้องรับผิดชอบต่องานได้ซึ่ง AI ทำไม่ได้ และไม่ควรอ้างข้อความที่ AI สร้างเป็นแหล่งข้อมูลหลัก

ความเสี่ยงสำคัญของการใช้ AI ที่ต้องระวังคืออะไร

รายการอ้างอิงที่ AI แต่งขึ้น ต้องตรวจทุกรายการผ่าน DOI หรือ PMID และเปิดอ่านต้นฉบับจริงก่อนส่ง

ต้องเปิดเผยการใช้ AI ที่ไหน

ใส่คำแถลงการใช้ AI ในตำแหน่งที่วารสารกำหนด แจ้งในจดหมายนำส่ง และบันทึกชื่อเครื่องมือ รุ่น วันที่ และวัตถุประสงค์ไว้

เอกสารอ้างอิง

  1. Committee on Publication Ethics (COPE). (2023). Authorship and AI tools: COPE position statement (13 February 2023). https://publicationethics.org/guidance/cope-position/authorship-and-ai-tools
  2. International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE). (2026). Recommendations, Section V.A: Use of AI by authors. https://www.icmje.org/recommendations/browse/artificial-intelligence/ai-use-by-authors.html
  3. Elsevier. (n.d.). Generative AI policies for journals. https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/generative-ai-policies-for-journals
  4. Nature Portfolio. (n.d.). Artificial Intelligence (AI): editorial policies. https://www.nature.com/nature-portfolio/editorial-policies/ai
  5. จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. (2566). หลักการและแนวปฏิบัติในการใช้เครื่องมือทางปัญญาประดิษฐ์ของจุฬาฯ (17 กรกฎาคม 2566). https://www.chula.ac.th/news/125160/
  6. มหาวิทยาลัยมหิดล. (2568). ประกาศมหาวิทยาลัยมหิดล เรื่อง นโยบายการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์แบบเจเนอเรทีฟ (Generative Artificial Intelligence) อย่างมีจริยธรรมและมีความรับผิดชอบ (ผ่านความเห็นชอบ 24 มีนาคม 2568). https://sp.mahidol.ac.th/th/LAW/policy/2568-GenAI-mahidol.pdf
  7. International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE). (2026). Recommendations, Section V.B: Use of AI by reviewers. https://www.icmje.org/recommendations/browse/artificial-intelligence/ai-use-by-reviewers.html
  8. Ganjavi, C., Eppler, M. B., Pekcan, A., Biedermann, B., Abreu, A., Collins, G. S., Gill, I. S., & Cacciamani, G. E. (2024). Publishers’ and journals’ instructions to authors on use of generative artificial intelligence in academic and scientific publishing: Bibliometric analysis. BMJ, 384, e077192. doi:10.1136/bmj-2023-077192 PMID: 38296328
  9. O’Connor, S., & ChatGPT. (2023). Open artificial intelligence platforms in nursing education: Tools for academic progress or abuse? Nurse Education in Practice, 66, 103537. doi:10.1016/j.nepr.2022.103537 ; Corrigendum: Nurse Education in Practice, 67, 103572. doi:10.1016/j.nepr.2023.103572 PMID: 36754768
  10. Stokel-Walker, C. (2023). ChatGPT listed as author on research papers: Many scientists disapprove. Nature, 613(7945), 620–621. doi:10.1038/d41586-023-00107-z
  11. Thorp, H. H. (2023). ChatGPT is fun, but not an author. Science, 379(6630), 313. doi:10.1126/science.adg7879
  12. Nature. (2023). Tools such as ChatGPT threaten transparent science; here are our ground rules for their use [Editorial]. Nature, 613(7945), 612. doi:10.1038/d41586-023-00191-1
  13. Flanagin, A., Bibbins-Domingo, K., Berkwits, M., & Christiansen, S. L. (2023). Nonhuman “authors” and implications for the integrity of scientific publication and medical knowledge. JAMA, 329(8), 637–639. doi:10.1001/jama.2023.1344 PMID: 36719674
  14. Walters, W. H., & Wilder, E. I. (2023). Fabrication and errors in the bibliographic citations generated by ChatGPT. Scientific Reports, 13(1), 14045. doi:10.1038/s41598-023-41032-5 PMID: 37679503
  15. Gao, C. A., Howard, F. M., Markov, N. S., Dyer, E. C., Ramesh, S., Luo, Y., & Pearson, A. T. (2023). Comparing scientific abstracts generated by ChatGPT to real abstracts with detectors and blinded human reviewers. npj Digital Medicine, 6(1), 75. doi:10.1038/s41746-023-00819-6 PMID: 37100871
  16. วารสารศิลปศาสตร์ มหาวิทยาลัยแม่โจ้. (n.d.). นโยบายการใช้เครื่องมือ AI (AI Policies). https://so03.tci-thaijo.org/index.php/liberalartsjournal/AI_Policies

บทความที่เกี่ยวข้อง

ต้องการความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญ? ดูบริการ ตรวจสอบสถิติก่อนส่ง ของเรา หรือ ติดต่อทีมงาน เพื่อขอใบเสนอราคา

มีคำถามหรือต้องการใบเสนอราคา?

ส่งข้อความสั้นๆ ถึงเรา ตอบกลับภายใน 24 ชั่วโมงในวันทำการ

    ฉันยินยอมให้ Editverse ใช้ข้อมูลนี้เพื่อติดต่อกลับ

    Similar Posts

    ใส่ความเห็น

    อีเมลของคุณจะไม่แสดงให้คนอื่นเห็น ช่องข้อมูลจำเป็นถูกทำเครื่องหมาย *