ตอนนี้ AI ไม่ได้แค่ ค้นงานวิจัย แต่เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลงานวิจัยไทยได้แล้ว!!
การใช้ AI กับงานวิจัยในวันนี้กำลังขยับไปสู่คำถามที่สำคัญกว่าเราจะทำให้ AI เข้าถึงแหล่งข้อมูลวิชาการที่เราใช้จริง และนำข้อมูลเหล่านั้นเข้ามาอยู่ใน Research Workflow ได้อย่างไร
ตัวอย่างที่น่าสนใจคือการทดลองเชื่อม ThaiJO (Thai-Journal Online) เข้ากับ Claude เพื่อให้ AI สามารถค้นข้อมูลจากฐานวารสารวิชาการไทยได้
ปัจจุบัน ThaiJO เป็นระบบสำหรับค้นหาบทความและวารสารวิชาการไทย โดยหน้าเว็บไซต์ระบุว่ามีวารสารมากกว่า 1,800 รายการ และบทความมากกว่า 400,000 รายการ นั่นหมายความว่า สำหรับนักวิจัยที่ทำงานกับข้อมูลภาษาไทย ThaiJO เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลสำคัญที่มีประโยชน์มากต่อกระบวนการค้นคว้า แต่ประเด็นที่น่าสนใจจริง ๆ อยู่ที่ การเชื่อมต่อข้อมูล
ThaiJO เชื่อมกับ AI ได้อย่างไร
ThaiJO มีช่องทาง OAI-PMH (Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting) สำหรับเข้าถึง Metadata ของบทความวิชาการ คู่มือ OAI ของ ThaiJO ระบุว่าสามารถใช้ OAI endpoint เพื่อดึงข้อมูล เช่น ชื่อบทความ ผู้แต่ง DOI และวันที่เผยแพร่ ไปจัดเก็บ วิเคราะห์ หรือประมวลผลต่อได้และนี่ไม่ใช่เทคโนโลยีที่สร้างขึ้นเฉพาะสำหรับ AI
OAI-PMH เป็นมาตรฐานสำหรับการแลกเปลี่ยน Metadata ระหว่างคลังข้อมูล โดยออกแบบให้ระบบหนึ่งสามารถส่งคำขอเพื่อดึง Metadata จาก Repository อีกระบบหนึ่งได้ พูดง่าย ๆ คือ
เมื่อเอาแนวคิดนี้มาเชื่อมกับ AI สิ่งที่เกิดขึ้นจึงน่าสนใจมาก
เราสามารถออกแบบ Workflow ให้ AI ช่วยในขั้นตอนเหล่านี้ได้มากขึ้น เช่น
จุดเปลี่ยนไม่ได้อยู่ที่ AI ฉลาดขึ้นอย่างเดียว
สิ่งที่น่าสนใจกว่าคือ AI เริ่มทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลเฉพาะทางได้เพราะ AI ที่เก่งในการตอบคำถาม แต่ไม่มีข้อมูลจากแหล่งที่เราต้องการ ก็ยังมีข้อจำกัดในทางกลับกัน หากเราสามารถออกแบบให้ AI เข้าถึงแหล่งข้อมูลที่เหมาะสมได้ Workflow จะให้ AI ทำงานกับข้อมูลจากแหล่งที่เรากำหนด นี่คือแนวคิดที่สำคัญมากสำหรับ Research Workflow ในยุค AI
นักวิจัยได้อะไรจากเรื่องนี้
สิ่งที่ได้ไม่ใช่แค่ค้นงานวิจัยเร็วขึ้นแต่คือการเริ่มคิดใหม่ว่า ขั้นตอนใดในกระบวนการวิจัยที่ AI สามารถเข้ามาช่วยทำงานได้ เช่น
- การค้น Literature
- การรวบรวม Metadata
- การคัดกรองข้อมูลเบื้องต้น
- การจัดกลุ่มบทความตามหัวข้อ
- การสรุปข้อมูลจากหลายแหล่ง
- การสร้างรายการงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง
- การนำข้อมูลไปต่อยอดกับขั้นตอนอื่นของงานวิจัย
และในอนาคต Workflow เหล่านี้สามารถเชื่อมต่อกับเครื่องมืออื่น ๆ ได้อีก
OAI-PMH เองมีหน้าที่หลักในการ แลกเปลี่ยน Metadata ไม่ได้หมายความว่า AI จะได้รับสิทธิ์หรือความสามารถในการเข้าถึงเนื้อหาทุกส่วนของบทความโดยอัตโนมัติ ดังนั้นสิ่งสำคัญจึงไม่ใช่แค่ ทำให้ AI เชื่อมต่อได้
จาก AI ช่วยค้น → สู่ AI ที่อยู่ใน Research Workflow
ตัวอย่างของ ThaiJO จึงน่าสนใจมาก เพราะมันทำให้เราเห็นภาพว่า AI สำหรับงานวิจัยไม่ได้จำเป็นต้องเป็นแค่ Chatbot ที่เราถามคำถามแต่มันสามารถถูกออกแบบให้เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานได้ และเมื่อ AI เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล เครื่องมือ และระบบต่าง ๆ ได้มากขึ้น
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
-
Thai-Journal Online (ThaiJO)
ระบบวารสารวิชาการไทย
https://www.tci-thaijo.org/ -
ThaiJO — OAI Service
การเข้าถึงข้อมูลผ่าน OAI-PMH
https://www.tci-thaijo.org/public/oai.html -
Thai-Journal Citation Index Centre (TCI)
ฐานข้อมูลวารสารวิชาการไทย
https://tci-thailand.org/ - TCI — รายชื่อวารสารในฐานข้อมูล TCI https://tci-thailand.org/journal_list
-
Open Archives Initiative — OAI-PMH
มาตรฐานสำหรับการแลกเปลี่ยนและเก็บเกี่ยว Metadata ระหว่างคลังข้อมูล
https://www.openarchives.org/pmh/ - Open Archives Initiative — OAI-PMH Version 2.0 Specification https://www.openarchives.org/OAI/test/openarchivesprotocol.htm
หมายเหตุสำหรับบทความ: ข้อมูลเรื่องการทดลองเชื่อม ThaiJO กับ Claude และ Workflow ที่แสดงในภาพ เป็นตัวอย่างการทดลองที่โพสต์โดย อ.ปุด ดร.สุขยืน เทพทอง ส่วนข้อมูลเกี่ยวกับ ThaiJO, OAI-PMH และการเข้าถึง Metadata อ้างอิงจากเว็บไซต์ทางการของ ThaiJO และ Open Archives Initiative
