ดาบสองคมของปัญญาประดิษฐ์: ผลกระทบต่อกระบวนการคิดมนุษย์ ในการเรียนรู้และการทำงาน
คำสำคัญ:
ปัญญาประดิษฐ์, กระบวนการคิด, การโอนถ่ายภาระทางปัญญา, ความตระหนักรู้ทางปัญญา, การเรียนรู้บทคัดย่อ
บทความวิชาการนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบสองด้านของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการเรียนรู้และการทำงาน โดยเน้นย้ำถึงความสัมพันธ์ระหว่างประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นกับความเสี่ยงต่อการเสื่อมถอยของกระบวนการคิดวิเคราะห์ของมนุษย์ แม้ว่าการใช้ AI ช่วยประหยัดเวลาและเพิ่มคุณภาพของผลงานได้อย่างมีนัยสำคัญ แต่การใช้งานแบบ Open Chat ที่ขาดความโปร่งใสอาจนำไปสู่การโอนถ่ายภาระทางปัญญา (Cognitive Offloading) และภาวะหนี้ทางปัญญา (Cognitive Debt) บทความนี้ได้นำเสนอแนวทางแก้ไขผ่านการส่งเสริมความตระหนักรู้ทางปัญญา (Metacognition) และและการใช้เทคนิคการสั่งงานแบบมีโครงสร้าง (Structured Prompting) เช่น การให้เหตุผลแบบเป็นลำดับขั้นตอน (Chain of Thought) เพื่อให้มนุษย์ยังคงเป็นผู้ควบคุมกระบวนการคิดหลัก องค์ความรู้ใหม่ที่สังเคราะห์ได้คือการเสนอกระบวนทัศน์การค้ำจุนทางปัญญา (Cognitive Scaffolding) ผ่านโปรโตคอล 5 ขั้นตอนและระบบป้อนกลับเชิงตระหนักรู้ เพื่อเปลี่ยนบทบาทของปัญญาประดิษฐ์จากผู้คิดแทนสู่เครื่องมือโค้ชที่กระตุ้นกระบวนการคิดของมนุษย์อย่างต่อเนื่อง ผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าอนาคตของการอยู่ร่วมกับ AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับความก้าวหน้าของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับความสามารถของมนุษย์ในการรักษาทักษะการคิดวิเคราะห์และการตัดสินใจภายใต้เงื่อนไขแวดล้อมต่างๆ
เอกสารอ้างอิง
กิตติพงศ์ นาคบาง. (2567). การพัฒนาแชทบอทเพื่อช่วยเสริมศักยภาพการเรียนเขียนโปรแกรม ภาษาไพทอน วิชาวิทยาการ
คำนวณ สำหรับนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 4. วารสารวไลยอลงกรณ์ปริทัศน์, 14 (3).
เนตรชนก ตรีรยาภิวัฒน์, วัตสาตรี ดิถียนต์ และสุกานดา จงเสริมตระกูล. (2567). การประยุกต์ใช้และผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์
แบบรู้สร้างสำหรับการเรียนการสอนในระดับอุดมศึกษา: การทบทวนอย่างเป็นระบบ. Journal of Education and
Innovation, 26 (4), 489-505
Breum, S. M., Egdal, D. V., Mortensen, V. G., Møller, A. G., & Aiello, L. M. (2024). The persuasive power of large
language models. In Proceedings of the Eighteenth International AAAI Conference on Web and Social
Media (ICWSM 2024) (pp. 152–160).
Churi, P. P., Joshi, S., Elhoseny, M., & Omrane, A. (Eds.). (2022). Artificial intelligence in higher education: A
practical approach. CRC Press.
Dell'Acqua, F., McFall, E., Bohnet, M., & Donnellan, M. B. (2023). Navigating the jagged technological frontier:
Field experimental evidence of the effects of AI on knowledge worker productivity and quality. Harvard
Business School Technology & Operations Mgt. Unit Working Paper, (24-013).
Gerlich, M. (2025). AI tools in society: Impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking.
Societies, 15(1), Article 6. https://doi.org/10.3390/soc15010006
Griot, M., Hemptinne, C., Vanderdonckt, J., & Yuksel, D. (2025). Large language models lack essential
metacognition for reliable medical reasoning. Nature Communications, 16, 642. 1-10.
https://doi.org/10.1038/s41467-024-55628-6
Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P.
(2025). Your brain on ChatGPT: Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay
writing task (Version 2). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872
Noy, S., & Zhang, W. (2023). Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial
intelligence. Science, 381(6654), 187-192. https://doi.org/10.1126/science.adh2586
OpenAI. (2026). ChatGPT usage and adoption patterns at work. OpenAI.
https://cdn.openai.com/pdf/3c7f7e1b-36c4-446b-916c-11183e4266b7/chatgpt-usage-and-adoption-
patterns-at-work.pdf
Uittenhove, K., Ellis, A., Mumenthaler, F., Gatzka, I., & Jermann, P. (2025). Metacognitive reflection in the era
of generative AI: Examining engagement with LLM-powered chatbots (Preprint). Research Square.
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-6973046/v1
Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Xia, F., Chi, E., ... & Zhou, D. (2022). Chain-of-thought prompting
elicits reasoning in large language models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35,
–24837.
Yin, J., Xu, H., Pan, Y., & Hu, Y. (2025). Effects of different AI-driven chatbot feedback on learning outcomes
and brain activity. npj Science of Learning, 10, 17. https://doi.org/10.1038/s41539-025-00311-8
Zakari, G., Jibo, A. U., Adamu, Y. I., Zakari, A. Y. I., Lawan, A. L., & Daba, S. A. (2025). The impact of artificial
intelligence on students’ academic performance among NCE students of Sa’adatu Rimi College of
Education, Kano. Edumania – An International Multidisciplinary Journal, 3(4), 110–124.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2026 วารสารการจัดการยุคใหม่ มหาวิทยาลัยชินวัตร
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
