การร่างสัญญาด้วย AI และ NDA สำหรับโรงงานในไทย

เมื่อคู่ค้าแจ้งมาว่า “ขอ NDA หนึ่งฉบับภายในสัปดาห์หน้า” คนที่ต้องขยับเป็นคนแรกในโรงงานญี่ปุ่นที่ไทยหรือเวียดนาม มักไม่ใช่ฝ่ายกฎหมาย แต่เป็นเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริหารหรือผู้จัดการโรงงาน ถ้าส่งเรื่องกลับไปที่ฝ่ายกฎหมายของสำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นก็ใช้เวลาหลายวันจนถึงหนึ่งสัปดาห์ ถ้าจ้างทนายความในประเทศก็มีค่าใช้จ่ายตามมา ทางเลือกอย่าง การร่างสัญญาด้วย AI จึงเริ่มมีน้ำหนักขึ้นในทางปฏิบัติ แต่มีข้อควรระวัง ข้อมูลจำนวนมากที่เผยแพร่อยู่ทุกวันนี้พูดถึงการใช้ AI “ตรวจสอบ” สัญญาที่ร่างเสร็จแล้ว ซึ่งเป็นงานคนละลักษณะกับการ “ร่าง” ข้อสัญญาขึ้นมาจากกระดาษเปล่า และเฉพาะกรณี NDA ยังมีหลุมพรางเฉพาะตัวที่อาจขัดกับวัตถุประสงค์ของเอกสารนั้นเองทันทีที่เริ่มใช้ AI บทความนี้เริ่มจากความต่างดังกล่าว แล้วเรียบเรียงแนวปฏิบัติของการใช้ AI ในขั้นตอนการร่าง

การใช้ AI ร่างสัญญาและ NDA หมายถึงอะไรกันแน่

“การร่าง” กับ “การตรวจสอบ” เป็นคนละงาน

แม้จะพูดเหมือนกันว่า “ใช้ AI กับสัญญา” แต่งานที่แต่ละคนในองค์กรนึกถึงแยกออกเป็นสองแบบ

การร่าง (drafting) เริ่มจากจุดที่ยังไม่มีเอกสารอยู่เลย ต้องแปลงข้อเท็จจริงของธุรกรรมออกมาเป็นถ้อยคำ เลือกข้อสัญญาที่จำเป็น เติมประเด็นที่ขาดหาย และจัดเลขข้อกับการอ้างอิงระหว่างข้อให้ตรงกัน เป็นงานประกอบโครงสร้างขึ้นมาจากศูนย์

การตรวจสอบ (review) เริ่มจากจุดที่มีเอกสารอยู่ในมือแล้ว ไม่ว่าจะเป็นสัญญาที่คู่สัญญาส่งมา หรือแบบฟอร์มมาตรฐานที่บริษัทมีอยู่ งานคือตรวจว่ามีข้อสัญญาที่เสียเปรียบหรือไม่ ระยะเวลาและวงเงินสูงสุดเหมาะสมหรือไม่ มีจุดใดเบี่ยงเบนจากเกณฑ์ภายในบริษัทหรือไม่ จุดต่างที่ชี้ขาดคือมีเอกสารเป็นจุดตั้งต้นอยู่แล้ว

งานสองแบบนี้ต้องการความสามารถจาก AI คนละอย่าง และเมื่อผิดพลาดก็แสดงอาการออกมาคนละแบบ

เมื่อเทียบอาการของความผิดพลาดจะเห็นว่าการร่างน่ากลัวกว่า ความผิดพลาดของการตรวจสอบเกิดในรูปแบบ “มองข้ามสิ่งที่มีอยู่” ซึ่งยังมีโอกาสพบได้ถ้าให้คนอื่นอ่านซ้ำอีกรอบ ส่วนความผิดพลาดของการร่างเกิดในรูปแบบ “ไม่รู้ตัวว่าไม่มีอยู่” สัญญาที่ไม่มีข้อกำหนดเรื่องกฎหมายที่ใช้บังคับนั้นอ่านไปกี่รอบก็ไม่รู้สึกผิดปกติ ปัญหาจะโผล่ขึ้นมาก็ต่อเมื่อเกิดข้อพิพาทแล้ว

ฝั่งการตรวจสอบมีบทความแยกไว้แล้ว

เว็บไซต์นี้ได้อธิบายแนวปฏิบัติฝั่งการใช้ AI ตรวจสอบสัญญาที่มีอยู่แล้วไว้ในสองบทความ หากต้องการทำความเข้าใจประเภทของเครื่องมือ วิธีคิดเรื่องความแม่นยำ และการจัดระเบียบประเด็นที่ต้องตรวจ โปรดดู คู่มือปฏิบัติการตรวจสอบสัญญาด้วย AI ปี 2026 ส่วนการวางโครงสร้างทีมและออกแบบการใช้งานจริงเมื่อนำเข้าไปใช้ในหน้างานภาคการผลิต โปรดดู การนำ AI ตรวจสอบสัญญามาใช้ ปี 2026 บทความนี้จำกัดขอบเขตไว้ที่ขั้นก่อนหน้านั้น คือช่วงที่ยังไม่มีเอกสารอยู่เลย และเนื่องจากในทางปฏิบัติ “การร่าง” กับ “การตรวจสอบ” เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่องกัน ช่วงหลังของบทความนี้จะเสนอเวิร์กโฟลว์ที่เชื่อมทั้งสองส่วนเข้าด้วยกัน

อนึ่ง ในแง่ของการใช้ AI สร้างเอกสารที่มีโครงสร้างเพื่อส่งออกไปภายนอกองค์กร ก็มีส่วนที่ร่วมกันกับ แนวทางการสร้างเอกสารข้อเสนอด้วย AI กล่าวคือมีโครงมาตรฐานอยู่ เนื้อในเปลี่ยนไปตามแต่ละงาน และสุดท้ายต้องส่งออกไปภายใต้ความรับผิดชอบของคน โครงสร้างนี้เหมือนกันทั้งคู่ ต่างกันตรงที่ในสัญญานั้น ถ้อยคำที่ต่างกันเพียงเล็กน้อยสามารถเปลี่ยนผลทางกฎหมายได้

เหตุใดการร่างฉบับแรกด้วย Generative AI จึงขยายตัวเข้าสู่หน้างานภาคการผลิต

เวลาที่ใช้กับร่างแรกต่างกันเป็นหลักสิบเท่า

บทความของ Sirion ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มบริหารจัดการสัญญา ระบุว่าสำหรับสัญญามาตรฐานอย่าง NDA สัญญาจ้างทำของ และสัญญาจ้างแรงงาน การจัดทำร่างแรกที่เดิมใช้เวลาราว 2-4 ชั่วโมง ลดลงเหลือน้อยกว่า 5 นาที ทั้งนี้ต้องเข้าใจให้ตรงกันว่าสิ่งที่ลดลงคือเวลา “จนกว่าจะได้ร่างแรก” ไม่ใช่ทั้งกระบวนการจนถึงการลงนามผูกพัน

ถึงอย่างนั้น ส่วนต่างนี้ก็มีความหมายไม่น้อยต่อหน้างาน โรงงานญี่ปุ่นในไทยและเวียดนามจำนวนไม่น้อยไม่มีเจ้าหน้าที่กฎหมายประจำ ทำให้การขอ NDA เพียงฉบับเดียวมักเหลือทางเลือกแค่สองทาง คือเข้าคิวรอฝ่ายกฎหมายของสำนักงานใหญ่ หรือจ้างสำนักงานกฎหมายในประเทศ หากร่างแรกตั้งต้นได้ภายในไม่กี่นาที อย่างน้อยวัตถุดิบสำหรับถกกันภายในว่า “มีอะไรบ้างที่ต้องตัดสินใจ” ก็พร้อมภายในวันเดียวกัน การได้วัตถุดิบสำหรับการหารือเร็วขึ้น ย่อมย่นจำนวนวันจนถึงการลงนามจริง

คำถามที่ควรถามไม่ใช่ “AI เขียนได้ไหม” แต่คือ “จะวางไว้ตรงไหน”

บทความอธิบายเรื่อง Generative AI กับการร่างสัญญาที่เผยแพร่โดยเนติบัณฑิตยสภาอเมริกัน (American Bar Association) จัดระเบียบประเด็นนี้ไว้อย่างชัดเจน กล่าวคือ คำถามที่ควรถามไม่ใช่ “AI เขียนข้อสัญญาได้หรือไม่” แต่เป็นคำถามเรื่องตำแหน่งการวาง ว่าจะวาง AI ไว้ตรงจุดใดของชุดงานที่ประกอบด้วยการสร้างร่างแรก การเสนอถ้อยคำทางเลือก การเตรียมถ้อยคำสำรอง (fallback) การค้นหาประเด็น (issue spotting) และการตรวจความสอดคล้องภายในเอกสาร

การจัดระเบียบแบบนี้ใช้ได้จริงในทางปฏิบัติ เพราะถ้ามองการร่างสัญญาเป็นก้อนเดียว คำตอบก็จะเหลือแค่ “มอบให้ AI ได้หรือไม่ได้” แต่ถ้าแยกออกเป็นขั้นตอนย่อย จะเห็นชัดว่าส่วนไหนมอบให้ได้และส่วนไหนมอบไม่ได้

งานที่ AI ทำได้ค่อนข้างดีมีดังนี้

• การสร้างร่างแรก ให้ข้อมูลภาพรวมของธุรกรรมแล้วให้ AI ออกร่างที่มีโครงสร้างมาตรฐาน
• การเสนอถ้อยคำทางเลือก เช่น ให้เสนอหน้าที่รักษาความลับที่มีสาระเดียวกันในหลายรูปแบบ ทั้งระยะเวลา 3 ปีและ 5 ปี ทั้งแบบจำกัดขอบเขตและแบบกว้าง
• การเตรียมถ้อยคำสำรอง เตรียมทางเลือกที่สองและที่สามไว้ล่วงหน้าเผื่อคู่สัญญาปฏิเสธข้อเสนอแรก
• การค้นหาประเด็น ตรวจกวาดว่าข้อสัญญาที่ปกติควรมีในธุรกรรมรูปแบบนี้ขาดหายไปหรือไม่
• การตรวจความสอดคล้อง ตรวจว่าการใช้คำนิยามตรงกันตลอดทั้งฉบับหรือไม่ และการอ้างอิงข้อต่อข้อคลาดเคลื่อนหรือไม่

ในทางกลับกัน งานที่ไม่ควรมอบให้ AI ก็ชัดเจนเช่นกัน

• การวินิจฉัยความชอบด้วยกฎหมายขั้นสุดท้าย ข้อสัญญานั้นมีผลสมบูรณ์ตามกฎหมายท้องถิ่นหรือไม่ เป็นขอบเขตงานของทนายความ
• การกำหนดแนวทางเจรจาโดยคำนึงถึงดุลอำนาจ AI ไม่มีข้อมูลพอจะตัดสินว่าคู่สัญญารายใดกดดันได้ รายใดควรยอม
• การยืนยันข้อเท็จจริงในสายธุรกิจ ใครส่งมอบอะไร ตรวจรับเมื่อใด ใครรับผิดชอบ ล้วนเป็นข้อเท็จจริงของธุรกรรม
• การกำหนดระดับความเสี่ยงที่องค์กรยอมรับได้ การตั้งวงเงินสูงสุดของค่าเสียหายเป็นการตัดสินใจเชิงบริหาร

หากนำมาใช้โดยไม่สื่อสารเส้นแบ่งนี้ให้ทั่วทั้งองค์กร ผลที่ตามมาคือรูปแบบการใช้งานที่แย่ที่สุด คือร่างที่ AI ออกมาถูกส่งเข้าสู่กระบวนการอนุมัติภายในทันที การขีดเส้นบนผังกระบวนการว่า “ถึงตรงนี้คือ AI จากตรงนี้คือคน” จึงเป็นก้าวแรกที่เป็นเนื้อเป็นหนังของการนำมาใช้

เอกสารที่มีความต้องการสูงเป็นพิเศษในหน้างานภาคการผลิต

เอกสารที่โรงงานญี่ปุ่นต้องจัดทำบ่อยมีดังนี้

• สัญญารักษาความลับ (NDA) ก่อนเริ่มธุรกรรม โดยเฉพาะช่วงประเมินซัพพลายเออร์รายใหม่
• สัญญาซื้อขายหลัก ข้อตกลงภาพรวมที่เป็นฐานของคำสั่งซื้อแต่ละครั้ง
• สัญญาจ้างทำของ เช่น งานบำรุงรักษาเครื่องจักร งานพัฒนาระบบ งานรับเหมาภายในพื้นที่โรงงาน
• บันทึกข้อตกลงหรือเอกสารสรุปการประชุมที่มีผลผูกพัน ใช้เมื่อแก้ไขบางส่วนของสัญญาเดิม
• ใบสั่งซื้อและใบรับคำสั่งซื้อ รวมถึงเงื่อนไขมาตรฐานด้านหลังเอกสาร

ในบรรดานี้ NDA เป็นเอกสารที่ทำจำนวนมากที่สุด และเพราะน้ำหนักเชิงมูลค่าต่อฉบับไม่สูง จึงมักถูกข้ามขั้นตอนพิจารณาอย่างละเอียด และจุดนี้เองที่นำไปสู่ปัญหาซึ่งจะกล่าวถึงต่อไป

ความย้อนแย้งระหว่าง NDA กับ AI ที่มักถูกมองข้าม

สร้างเอกสารที่ปกป้องความลับ ด้วยการส่งมอบความลับนั้นออกไป

วัตถุประสงค์ของ NDA คือปกป้องข้อมูลความลับที่ได้รับจากคู่สัญญา แต่เมื่อจะให้ AI ร่าง NDA ฉบับนั้น สิ่งที่ต้องป้อนเข้าไปมักมีหน้าตาแบบนี้

“ต้องการทำ NDA กับบริษัท A เพื่อหารือเรื่องการร่วมพัฒนาชิ้นส่วนพลาสติกสำหรับยานยนต์ที่ผลิตอยู่ที่โรงงาน B ของบริษัทเรา ระยะเวลาหารือ 6 เดือน ข้อมูลที่จะเปิดเผยรวมถึงข้อมูลการออกแบบแม่พิมพ์และตัวเลขอัตราของเสียจริง”

ข้อความเพียงประโยคเดียวนี้มีครบทั้งชื่อบริษัทคู่สัญญา สาขาผลิตภัณฑ์ของบริษัทตนเอง ที่ตั้งฐานการผลิต วัตถุประสงค์ของธุรกรรม และประเภทของข้อมูลที่จะเปิดเผย ยิ่งพยายามยกระดับคุณภาพของสัญญา ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปก็ยิ่งเจาะจง นี่คือความย้อนแย้งระหว่าง NDA กับ AI คือในกระบวนการสร้างเอกสารเพื่อปกป้องความลับ กลับส่งมอบความลับนั้นให้บริการภายนอกไปแล้ว

บทความวิเคราะห์ที่ตีพิมพ์ใน Bloomberg Law ชี้ว่าควรถือโครงสร้างนี้เป็นเงื่อนไขตั้งต้นแบบใหม่ของการร่าง NDA เครื่องมือ AI สำหรับผู้บริโภคทั่วไป โดยเฉพาะแพลนแบบไม่มีค่าใช้จ่ายหรือแพลนสัญญาสำหรับบุคคลธรรมดา เนื้อหาที่ป้อนเข้าไปจะถูกประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการ และขึ้นอยู่กับการกำหนดในข้อตกลงการใช้บริการ อาจถูกนำไปใช้เป็นข้อมูลฝึกโมเดลได้ ในกรณีเช่นนี้ การป้อนข้อมูลนั้นเองอาจขัดกับข้อกำหนดของ NDA ที่จำกัด “บุคคลที่เปิดเผยข้อมูลความลับได้”

เหตุผลทางเทคนิคที่ทำให้ปฏิบัติตามข้อสัญญา return-or-destroy ไม่ได้

ที่ยุ่งยากยิ่งกว่านั้นคือความขัดแย้งกับหน้าที่ส่งคืนหรือทำลายข้อมูล (ข้อสัญญา return-or-destroy) ซึ่งอยู่ใน NDA ส่วนใหญ่ กล่าวคือ เมื่อสัญญาสิ้นสุดลงหรือเมื่อคู่สัญญาร้องขอ ต้องส่งคืนหรือทำลายข้อมูลความลับที่ได้รับพร้อมสำเนาทั้งหมด และรับรองการดำเนินการดังกล่าวเป็นลายลักษณ์อักษร ข้อสัญญานี้แทบจะมีอยู่แน่นอนในแบบฟอร์มมาตรฐานของบริษัทญี่ปุ่น

ปัญหาคือ สำหรับข้อมูลที่ป้อนเข้าเครื่องมือ AI ไปแล้ว จะปฏิบัติตามหน้าที่นี้ได้จริงในทางเทคนิคหรือไม่ ตามที่ terms.law ซึ่งเป็นบล็อกด้านกฎหมายที่เขียนเรื่องแนวปฏิบัติทางสัญญาได้เรียบเรียงไว้ สิ่งที่ผู้ใช้ทำได้มีเพียงการลบประวัติแชท ซึ่งไม่ได้แปลว่าข้อมูลหายไปจากฝั่งผู้ให้บริการ ในความเป็นจริงข้อมูลอาจยังคงอยู่ในที่เหล่านี้

• ล็อกของเซิร์ฟเวอร์ฝั่งผู้ให้บริการ บันทึกว่าใครส่งอะไรเมื่อใด
• พรอมป์ที่ถูกแคชไว้ เนื้อหาที่ป้อนซึ่งถูกเก็บชั่วคราวเพื่อประสิทธิภาพในการประมวลผล
• ชุดข้อมูลที่ถูกใช้ฝึกโมเดลซ้ำ หากฝึกไปแล้วก็ไม่สามารถดึงออกมาลบได้
• ข้อมูลสำรอง ซึ่งถูกจัดเก็บเป็นระยะและเก็บรักษาไว้ช่วงเวลาหนึ่ง
• ระบบของผู้รับจ้างช่วง ในกรณีที่ผู้ให้บริการมอบหมายโครงสร้างพื้นฐานหรือบางส่วนของการประมวลผลให้บริษัทอื่น

กล่าวคือ แม้ประวัติจะหายไปจากหน้าจอ แต่ก็ไม่สามารถรับรองต่อคู่สัญญาอย่างซื่อตรงได้ว่า “ทำลายเรียบร้อยแล้ว” และการรับรองไม่ได้ก็หมายความว่าไม่สามารถโต้แย้งได้เมื่อถูกกล่าวหาว่าผิดหน้าที่ตามสัญญา ข้อสัญญาส่งคืนหรือทำลายใน NDA เป็นข้อที่ถูกหยิบขึ้นมาใช้จริงเมื่อเกิดข้อพิพาท ไม่ใช่ข้อความเชิงพิธีการ

อีกจุดที่มักถูกมองข้ามคือขอบเขตของผู้รับการเปิดเผยที่ NDA กำหนดไว้ แบบฟอร์มมาตรฐานส่วนใหญ่จำกัดผู้ที่เปิดเผยข้อมูลความลับให้ได้ไว้เพียง “กรรมการและพนักงานที่จำเป็นต้องรู้เพื่อวัตถุประสงค์ตามสัญญานี้” และกำหนดให้ต้องได้รับความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรล่วงหน้าก่อนเปิดเผยต่อผู้รับจ้างภายนอก บริการ AI ภายนอกเป็นสิ่งที่ยากจะจัดเข้ากับนิยามข้อใดข้อหนึ่ง เพราะไม่ใช่กรรมการ ไม่ใช่พนักงาน และไม่ใช่ผู้รับจ้างที่ได้รับความยินยอมล่วงหน้า ขึ้นอยู่กับวิธีเขียนข้อสัญญา อาจมีการตีความว่าเข้าข่ายการเปิดเผยต่อบุคคลที่สามโดยไม่ได้รับความยินยอม การตีความจริงจะเป็นอย่างไรขึ้นอยู่กับถ้อยคำในสัญญาและกฎหมายท้องถิ่น ดังนั้นหากใช้แบบฟอร์มเดิมอยู่ ขอแนะนำให้ตรวจสอบประเด็นนี้กับทนายความ

ในทางปฏิบัติควรรับมืออย่างไร

ปัญหานี้ไม่ได้เลี่ยงได้เพียงด้วยการไม่ใช้ AI เท่านั้น แต่รับมือได้ด้วยการออกแบบ

ประการแรก จัดการที่ฝั่งถ้อยคำของสัญญา โดยระบุตำแหน่งของการป้อนข้อมูลเข้าเครื่องมือ AI ไว้อย่างชัดเจนในนิยามข้อมูลความลับหรือข้อกำหนดเรื่องผู้รับการเปิดเผยของ NDA เช่น เขียนให้บริการ Generative AI ที่ทั้งสองฝ่ายใช้ในการทำงานอยู่ในขอบเขตผู้รับการเปิดเผยที่ได้รับอนุญาต โดยมีเงื่อนไขว่าต้องตั้งค่าไม่ให้ข้อมูลถูกนำไปใช้ฝึกโมเดล หากตกลงกับคู่สัญญาไว้ล่วงหน้า ช่องว่างให้โต้แย้งเรื่องการตีความในภายหลังก็จะลดลง อย่างไรก็ตาม การเขียนข้อสัญญาลักษณะนี้เกี่ยวพันกับโครงสร้างของสัญญาทั้งฉบับและการปรับใช้กฎหมายท้องถิ่น จึงต้องให้ทนายความตรวจร่างถ้อยคำเสมอ

ประการที่สอง เลือกเครื่องมือที่ใช้ บริการ AI สำหรับองค์กรบางรายกำหนดไว้ในสัญญาว่าจะไม่นำเนื้อหาที่ป้อนเข้าไปใช้ฝึกโมเดล ให้ตรวจสอบว่าเงื่อนไข “ไม่ใช้ฝึกโมเดล (no-training)” นี้ปรากฏเป็นข้อสัญญาในสัญญาหรือข้อตกลงการใช้บริการ ไม่ใช่เป็นเพียงประโยคหนึ่งในเอกสารการขาย พร้อมกันนั้นให้ตรวจสอบเป็นลายลักษณ์อักษรด้วยว่าข้อมูลถูกประมวลผลและจัดเก็บในประเทศใด เก็บรักษานานเท่าใด และรองรับคำขอให้ลบข้อมูลหรือไม่ หากใช้งานที่ฐานปฏิบัติการในไทยหรือเวียดนามและมีข้อมูลส่วนบุคคลรวมอยู่ด้วย ก็จะมีความเกี่ยวข้องกับ PDPA ของไทยและกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของเวียดนามตามมา

ประการที่สาม ปรับแต่งเนื้อหาที่ป้อนเข้าไปเอง วิธีนี้ได้ผลแน่นอนที่สุด คือแทนที่ข้อมูลเจาะจงอย่างชื่อบริษัทคู่สัญญา จำนวนเงิน ปริมาณ ชื่อผลิตภัณฑ์ ชื่อฐานการผลิต และกำหนดส่งมอบ ด้วยตัวยึดตำแหน่ง (placeholder) ก่อนป้อนเข้า AI

• แทนชื่อบริษัทคู่สัญญาด้วย “ฝ่ายที่หนึ่ง” “ฝ่ายที่สอง” หรือ “[ชื่อบริษัทคู่สัญญา]”
• ทำให้ชื่อผลิตภัณฑ์เป็นนามธรรมว่า “ผลิตภัณฑ์ตามสัญญานี้” และชื่อฐานการผลิตเป็น “โรงงานตามสัญญานี้”
• เปลี่ยนจำนวนเงิน ปริมาณ และระยะเวลาเป็นตัวยึดตำแหน่ง เช่น “[จำนวนเงิน]” “[ปริมาณ]”
• นำค่าจริงกลับไปใส่ในร่างที่ได้มา ภายในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยขององค์กร

ข้อสัญญาโดยธรรมชาติเขียนขึ้นโดยไม่ต้องพึ่งพาชื่อเฉพาะอยู่แล้ว ในเมื่อเขียนว่า “ฝ่ายที่หนึ่งตกลงกับฝ่ายที่สองว่า” ก็ใช้ได้อยู่แล้ว ความจำเป็นที่จะต้องส่งชื่อจริงให้ AI จึงแทบไม่มี เพียงเพิ่มขั้นตอนนี้เข้าเป็นมาตรฐานการทำงาน ความย้อนแย้งส่วนใหญ่ก็คลี่คลายไปแล้ว

อนึ่ง ทั้งสามข้อนี้ไม่ใช่ตัวเลือกที่ต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่ควรใช้ซ้อนทับกัน แม้จะทำเรื่องตัวยึดตำแหน่งอย่างเคร่งครัดแล้ว การใช้เครื่องมือที่มีสัญญาไม่ใช้ฝึกโมเดลสำหรับองค์กรก็ยังปลอดภัยกว่าอยู่ดี

สถานะทางกฎหมายของสัญญาและสัญญาอิเล็กทรอนิกส์ในไทยและเวียดนาม

กฎหมายที่ใช้บังคับอยู่ในไทย (พ.ร.บ. ว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ พ.ศ. 2544)

ในประเทศไทย พระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ พ.ศ. 2544 (Electronic Transactions Act, B.E. 2544 ตรงกับ ค.ศ. 2001) กำหนดให้ลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์มีผลทางกฎหมายเทียบเท่ากับการลงลายมือชื่อบนเอกสาร ประเด็นนี้ได้รับการยอมรับแล้วภายใต้กฎหมายที่ใช้บังคับอยู่ในปัจจุบัน สัญญาที่ทำขึ้นทางอิเล็กทรอนิกส์จึงไม่ได้ไร้ผลบังคับแต่อย่างใด

อย่างไรก็ตาม มีข้อยกเว้นการใช้บังคับ เอกสารที่เกี่ยวกับความสัมพันธ์ในครอบครัวและมรดกอย่างพินัยกรรม รวมถึงเอกสารที่ต้องจดทะเบียนหรือยื่นต่อหน่วยงานของรัฐอย่างการจดทะเบียนอสังหาริมทรัพย์ อยู่นอกกรอบนี้ ในทางปฏิบัติของการบริหารโรงงาน ควรตั้งสมมติฐานไว้อย่างปลอดภัยว่า เอกสารที่เกี่ยวกับที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง และเอกสารที่ต้องยื่นต่อหน่วยงานราชการ อาจไม่เพียงพอหากทำเฉพาะทางอิเล็กทรอนิกส์ เนื่องจากต้องตรวจสอบเป็นรายกรณีว่าเอกสารใดอยู่นอกขอบเขต จึงขอให้ตรวจสอบกับทนายความในประเทศหรือผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายล่วงหน้าสำหรับขั้นตอนที่มีการยื่นต่อหน่วยงานรัฐ

อีกประการหนึ่ง ธรรมเนียมปฏิบัติเฉพาะของไทยคือ นอกจากลายมือชื่อแล้วยังมักถูกขอให้ประทับตราบริษัทแบบอิเล็กทรอนิกส์ด้วย เรื่องนี้ใกล้เคียงกับธรรมเนียมทางการค้ามากกว่าจะเป็นข้อกำหนดตามกฎหมาย แต่หากคู่สัญญาเป็นบริษัทท้องถิ่น การถูกปฏิเสธไม่รับเอกสารเพราะไม่มีตราบริษัทนั้นเกิดขึ้นจริง

นอกจากนี้ หากเข้าเงื่อนไขของ “ลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์ที่เชื่อถือได้” ความสมบูรณ์ของลายมือชื่อนั้นจะได้รับการสันนิษฐานตามกฎหมาย และภาระการพิสูจน์หักล้างจะตกแก่ฝ่ายที่กล่าวอ้างว่าไม่สมบูรณ์ ส่วนจะกำหนดรูปแบบของลายมือชื่อให้เข้มงวดเพียงใด ต้องพิจารณาตามระดับความสำคัญของสัญญา

ร่างแก้ไขปี 2026 ของไทย “ยังไม่ผ่านเป็นกฎหมาย”

ประเด็นนี้ต้องระมัดระวังเป็นพิเศษ สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ของไทยได้นำร่างแก้ไขพระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ทั้งฉบับ ออกรับฟังความคิดเห็นสาธารณะระหว่างวันที่ 12 พฤษภาคม ถึง 15 มิถุนายน 2569 (ค.ศ. 2026) ร่างนี้มีทิศทางที่อาจส่งผลต่อการปฏิบัติงานอยู่หลายเรื่อง

• ระบุให้นิยามของลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์ครอบคลุมถึงข้อมูลชีวมิติ (biometric data)
• รับรองผลผูกพันและความสมบูรณ์ทางกฎหมายของสัญญาที่เกิดขึ้นระหว่างระบบอัตโนมัติด้วยกันเอง หรือระหว่างระบบกับบุคคล โดยไม่มีการตรวจสอบด้วยสายตาหรือการเข้ามาเกี่ยวข้องของมนุษย์
• วางบทคุ้มครองให้เพิกถอนได้ในกรณีที่ดำเนินการผิดพลาดโดยไม่เจตนา หากแจ้งโดยพลันหลังจากตรวจพบ

ในบรรดานี้ ข้อที่สองอาจเป็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญสำหรับบริษัทที่วางแผนจะให้การสั่งซื้อหรือการทำสัญญาเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติระหว่างระบบในอนาคต

อย่างไรก็ตาม ร่างฉบับนี้ยังไม่มีผลบังคับใช้เป็นกฎหมาย ณ เดือนสิงหาคม 2026 โดยยังต้องผ่านการพิจารณาของรัฐสภาต่อไป และคาดว่าจะต้องใช้เวลาอีกราวหนึ่งปีนับจากปัจจุบันกว่าจะประกาศใช้และมีผลบังคับ ดังนั้น ณ เวลานี้ ท่าทีที่เหมาะสมคือวางแนวปฏิบัติบนพื้นฐานของพระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ที่ใช้บังคับอยู่ (พ.ศ. 2544) และติดตามความเคลื่อนไหวของการแก้ไขไว้ในฐานะข้อมูล การออกแบบการใช้งานโดยตั้งอยู่บนเนื้อหาของร่างแก้ไขยังเร็วเกินไป และการปรับใช้ขั้นสุดท้ายจะต้องตรวจสอบตัวบทและกฎหมายลำดับรองหลังประกาศใช้กับทนายความ

กฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ 2023 ของเวียดนาม

ในเวียดนาม รัฐสภาได้ผ่านกฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ฉบับแก้ไข (Law on Electronic Transactions, Law 20/2023/QH15) เมื่อวันที่ 22 มิถุนายน 2023 และมีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 1 กรกฎาคม 2024 กฎหมายฉบับนี้ใช้แทนกฎหมายเดิมที่ตราขึ้นในปี 2005 และต่างจากร่างแก้ไขของไทยตรงที่ฉบับนี้มีผลบังคับใช้แล้ว ซึ่งเป็นจุดที่ต้องแยกให้ชัด

สาระสำคัญในทางปฏิบัติมีสองเรื่อง

เรื่องแรกคือความเป็นต้นฉบับของข้อความข้อมูล (data message) หากความครบถ้วนสมบูรณ์ของเนื้อหาได้รับการรักษาไว้ตั้งแต่เวลาที่สร้างขึ้น และถูกจัดเก็บในรูปแบบที่เข้าถึงและนำมาใช้ได้เมื่อจำเป็น ข้อความข้อมูลนั้นถือว่ามีผลเทียบเท่าต้นฉบับ พูดกลับกันคือ หากไม่ได้ใช้วิธีจัดเก็บที่แสดงได้ว่าไม่ถูกแก้ไขดัดแปลง การอ้างความเป็นต้นฉบับก็จะทำได้ยาก

เรื่องที่สองคือการรับรองลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์และใบรับรองอิเล็กทรอนิกส์ที่ออกโดยผู้ให้บริการรับรองในต่างประเทศ ซึ่งจะได้รับการยอมรับตามกฎหมายหากผ่านขั้นตอนของกระทรวงที่รับผิดชอบตามที่กฎหมายกำหนด (ณ เวลาที่ตรากฎหมายคือกระทรวงสารสนเทศและการสื่อสาร) หากต้องการใช้โครงสร้างพื้นฐานลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์เดียวกันกับสำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นที่บริษัทในเวียดนามด้วย จำเป็นต้องตรวจสอบก่อนยื่นคำขอว่าต้องผ่านขั้นตอนนี้หรือไม่ และหน่วยงานที่รับเรื่อง ณ ปัจจุบันคือหน่วยงานใดหลังการปรับโครงสร้างกระทรวง

เปรียบเทียบไทยกับเวียดนาม

อนึ่ง ตารางนี้เป็นการเรียบเรียงในภาพรวม ณ เดือนสิงหาคม 2026 การปรับใช้อาจเปลี่ยนไปตามประเภทของสัญญาแต่ละกรณีและความจำเป็นในการยื่นต่อหน่วยงานรัฐ ความเป็นไปได้ในการปรับใช้จริงขอให้ตรวจสอบกับทนายความในประเทศ

“การให้ AI ร่างเอกสาร” กับ “การที่สัญญาเกิดขึ้นโดยสมบูรณ์” เป็นคนละประเด็น

ตรงนี้คือการจัดระเบียบที่สำคัญที่สุด เรื่องกฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ที่กล่าวมาข้างต้นเป็นเรื่องของกระบวนการทำสัญญา ว่าสัญญาเกิดขึ้นอย่างไรและลงลายมือชื่ออย่างไร ซึ่งเป็นคนละประเด็นโดยสิ้นเชิงกับเรื่องการที่ AI เขียนข้อความของร่างสัญญา

เรื่อง “ความสมบูรณ์ของสัญญาที่เกิดขึ้นระหว่างระบบอัตโนมัติ” ที่ร่างแก้ไขปี 2026 ของไทยกล่าวถึงก็เช่นกัน นั่นเป็นบทบัญญัติที่มุ่งหมายถึงกรณีที่สัญญาเกิดขึ้นโดยไม่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง จึงไม่เกี่ยวกับกรณีที่ AI เขียนร่างของสัญญาซึ่งมนุษย์เป็นผู้ตรวจสอบเนื้อหาและลงลายมือชื่อในขั้นสุดท้าย เนื่องจากพบคำอธิบายที่สับสนระหว่างสองเรื่องนี้อยู่เป็นระยะ จึงต้องระมัดระวัง

สรุปได้ดังนี้ ทั้งกฎหมายที่ใช้บังคับอยู่ของไทยและของเวียดนามไม่ได้วางข้อจำกัดเป็นการเฉพาะว่าใคร (หรือสิ่งใด) เป็นผู้จัดทำร่างข้อความของสัญญา สิ่งที่ชี้ขาดผลของสัญญาคือคู่สัญญามีเจตนาที่จะผูกพันหรือไม่ ตกลงในเนื้อหาหรือไม่ และมีการลงลายมือชื่อด้วยวิธีที่สมบูรณ์หรือไม่ ดังนั้น การให้ AI ร่างเอกสารในตัวมันเองจึงไม่น่าจะเป็นปัญหา ทั้งภายใต้กฎหมายที่ใช้บังคับอยู่ และแม้ในกรณีที่ร่างแก้ไขข้างต้นจะมีผลบังคับใช้ในอนาคต ตราบเท่าที่การทำสัญญาขั้นสุดท้ายดำเนินการด้วยวิธีที่ถูกต้อง ทั้งนี้การวินิจฉัยเกี่ยวกับสัญญาแต่ละฉบับต้องตั้งอยู่บนการตรวจสอบกับทนายความ

สิ่งที่อาจกลายเป็นปัญหาคือกรณีที่ในกระบวนการร่างมีการฝ่าฝืนหน้าที่รักษาความลับหรือหน้าที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และกรณีที่เนื้อหาของข้อสัญญาที่ถูกสร้างขึ้นมีความบกพร่อง เรื่องแรกคือประเด็นที่กล่าวไปในหัวข้อก่อนหน้า ส่วนเรื่องหลังคือประเด็นเรื่องการใช้งานที่จะกล่าวถึงในหัวข้อถัดไป

เวิร์กโฟลว์ที่ใช้ได้จริง – ร่างด้วย AI สรุปด้วยคน

จัดแบบฟอร์มและคลังข้อสัญญาที่ผ่านการอนุมัติให้พร้อมก่อน

การให้ AI เขียนสัญญาจากกระดาษเปล่า แท้จริงแล้วเป็นวิธีใช้ที่มีประสิทธิภาพต่ำที่สุดและเสี่ยงที่สุด ข้อสัญญาที่ถูกสร้างขึ้นอาจเหมาะสมในเชิงหลักการทั่วไป แต่ก็ต่างจากถ้อยคำที่บริษัทเคยผ่านการตรวจของฝ่ายกฎหมายมาแล้วในอดีต ผลคือต้องตรวจเนื้อหาใหม่ทั้งหมดตั้งแต่ต้นในทุกครั้ง

สิ่งที่ควรทำก่อนคือจัดระเบียบแบบฟอร์มภายในองค์กรและคลังข้อสัญญาที่ผ่านการอนุมัติ โดยดึงข้อสัญญาที่ผ่านการตรวจของฝ่ายกฎหมายหรือทนายความที่ปรึกษาออกมาจากสัญญาที่เคยลงนามในอดีต แล้วจัดเรียงตามประเภท รูปแบบคือมีทั้งฉบับมาตรฐานและฉบับที่ยอมผ่อนปรน สำหรับประเด็นหลักอย่างขอบเขตการรักษาความลับ ระยะเวลา การส่งคืนหรือทำลาย กฎหมายที่ใช้บังคับ การระงับข้อพิพาท และวงเงินสูงสุดของค่าเสียหาย

จากนั้นจึงมอบหมายบทบาทให้ AI ดังนี้

• กวาดรายการข้อสัญญาที่จำเป็นออกมาจากภาพรวมของธุรกรรม
• เลือกข้อสัญญาที่ตรงกันจากคลัง แล้วประกอบเป็นร่างโดยเติมข้อมูลของงานนั้นลงไป
• เสนอข้อสัญญาหลายรูปแบบสำหรับประเด็นที่ไม่มีในคลัง
• ตรวจความเป็นเอกภาพของคำนิยามและความสอดคล้องของเลขข้อในร่างที่ประกอบเสร็จ

เมื่อทำในรูปแบบนี้ สัดส่วนของ “ข้อความใหม่” ที่ AI สร้างขึ้นจะลดลง และขอบเขตที่คนต้องตรวจก็จะชัดเจน ปริมาณงานที่ลดลงไม่ได้เกิดจากการที่ AI เขียนข้อความ แต่เกิดจากการที่ระบุจุดที่ต้องตรวจได้

จัดการข้อมูลเจาะจงในรูปตัวยึดตำแหน่งไว้ตลอด

ตามที่กล่าวไปในหัวข้อก่อนหน้า ข้อมูลความลับของคู่สัญญาและเงื่อนไขของธุรกรรมควรถูกแปลงเป็นตัวยึดตำแหน่งก่อนส่งให้ AI ในทางปฏิบัติ แนวทางต่อไปนี้ทำได้จริง

• จัดทำ “แผ่นข้อเท็จจริง” สำหรับแต่ละงานในระบบภายในองค์กร แล้วบันทึกชื่อบริษัท จำนวนเงิน ปริมาณ และกำหนดวันไว้ที่นั่น
• ส่งให้ AI เฉพาะเงื่อนไขที่ทำเป็นนามธรรมแล้ว แล้วให้จัดทำร่าง
• นำค่าจากแผ่นข้อเท็จจริงมาใส่ลงในร่างที่ได้ ภายในองค์กร
• ห้ามนำฉบับสมบูรณ์หลังใส่ค่าแล้วกลับเข้าสู่บริการ AI ภายนอกอีก

ข้อสุดท้ายคือจุดที่มักหลุด แม้จะทำเรื่องตัวยึดตำแหน่งอย่างเคร่งครัดตอนร่าง แต่ถ้าโยนฉบับสมบูรณ์ให้ AI พร้อมคำสั่ง “ตรวจขั้นสุดท้ายให้ด้วย” ข้อมูลเจาะจงก็ถูกส่งออกไปตรงนั้น ขอให้ใช้เกณฑ์เดียวกันทั้งตอนร่างและตอนตรวจ

ข้อสัญญาที่ AI สร้างขึ้นต้องผ่านการตรวจขั้นสุดท้ายจากฝ่ายกฎหมายหรือทนายความเสมอ

ร่างที่ AI ออกมาจำเป็นต้องผ่านการตรวจของผู้เชี่ยวชาญ โดยเฉพาะข้อสัญญาต่อไปนี้ ซึ่งความผิดพลาดจะปรากฏก็ต่อเมื่อเกิดข้อพิพาท จึงต้องตรวจเป็นรายข้ออย่างแน่นอน

• ข้อกำหนดกฎหมายที่ใช้บังคับ จะใช้กฎหมายไทย กฎหมายญี่ปุ่น หรือกฎหมายของประเทศที่สาม และเหมาะสมหรือไม่เมื่อพิจารณาความสัมพันธ์กับที่ตั้งของคู่สัญญาและสถานที่ชำระหนี้
• ข้อกำหนดการระงับข้อพิพาท จะใช้เขตอำนาจศาลหรืออนุญาโตตุลาการ หากเป็นอนุญาโตตุลาการจะใช้สถาบันใด ภาษาใด และสถานที่อนุญาโตตุลาการอยู่ที่ใด
• วงเงินสูงสุดของค่าเสียหาย การกำหนดวงเงิน การยกเว้นความเสียหายทางอ้อมและกำไรที่ขาดหายไป และเหตุยกเว้นการใช้วงเงิน
• ระยะเวลารักษาความลับและข้อกำหนดที่มีผลต่อไป ขอบเขตและจำนวนปีของหน้าที่ที่ยังคงอยู่หลังสัญญาสิ้นสุด
• ข้อกำหนดเหตุสุดวิสัย จะรวมอะไรไว้เป็นเหตุสุดวิสัย และผลที่ตามมาในกรณีนั้น
• การเป็นเจ้าของทรัพย์สินทางปัญญา ในกรณีร่วมพัฒนา สิทธิในผลงานจะตกเป็นของฝ่ายใด

ข้อเหล่านี้มีตัวอย่างถ้อยคำทั่วไปแพร่หลายอยู่มาก AI จึงออกข้อความที่ “ดูเหมือนใช่” ได้ แต่ถ้อยคำนั้นเหมาะสมหรือไม่เมื่อเทียบกับข้อเท็จจริงของธุรกรรมของบริษัทและกฎหมายท้องถิ่น ไม่อาจตัดสินได้เพียงจากการอ่านตัวบท จุดนี้คือส่วนที่ควรใช้งบประมาณ

สัญญาหลายภาษาต้องใส่ข้อกำหนดภาษาที่ใช้บังคับเสมอ

ในทางปฏิบัติของไทยและเวียดนาม สัญญาถูกจัดทำเป็นหลายภาษาอยู่บ่อยครั้ง ทั้งญี่ปุ่นกับอังกฤษ อังกฤษกับไทย หรือระบุควบสามภาษา

สิ่งที่ต้องใส่ไว้เสมอในกรณีนี้คือข้อกำหนดภาษาที่ใช้บังคับ (language clause) ซึ่งกำหนดว่าหากเกิดความไม่ตรงกันในการตีความระหว่างฉบับภาษาต่าง ๆ ให้ยึดฉบับภาษาใดเป็นหลัก หากเกิดข้อพิพาทขึ้นโดยไม่มีข้อกำหนดนี้ ก็ต้องเถียงกันตั้งแต่ว่าจะใช้ถ้อยคำฉบับใดเป็นเกณฑ์ในการวินิจฉัย

หากจะให้ AI จัดทำฉบับหลายภาษา ขอให้นำประเด็นต่อไปนี้เข้าไปอยู่ในวิธีปฏิบัติงาน

• ตัดสินใจภายในองค์กรก่อนว่าจะให้ภาษาใดเป็นภาษาที่ใช้บังคับ ไม่ปล่อยให้ AI ตัดสิน
• ใส่ข้อกำหนดภาษาที่ใช้บังคับไว้ในแบบฟอร์มตั้งแต่แรก
• จัดทำฉบับภาษาที่ใช้บังคับให้เสร็จก่อน แล้วจึงทำฉบับภาษาอื่น ไม่ทำพร้อมกันแบบขนาน
• ให้คนตรวจความถูกต้องของการแปลในฉบับภาษาอื่น โดยเฉพาะตัวเลข กำหนดวัน และหน่วยของจำนวนเงิน
• เอกสารที่ต้องยื่นต่อหน่วยงานรัฐ ให้ตรวจสอบล่วงหน้าว่าจำเป็นต้องมีฉบับภาษาท้องถิ่นหรือไม่

ความแม่นยำของการแปลเองเป็นเรื่องที่ AI ถนัด แต่ในการแปลสัญญานั้นมีการออกแบบว่า “ฉบับใดเป็นต้นฉบับที่ใช้บังคับ” มาก่อน และนั่นเป็นการวินิจฉัยทางกฎหมาย

สามขั้น คือการร่าง การตรวจด้วย AI และการยืนยันขั้นสุดท้ายโดยคน

สรุปทั้งหมดข้างต้น เวิร์กโฟลว์ที่ใช้ได้จริงมีสามขั้นดังนี้

ขั้นที่หนึ่งคือการร่าง ให้ AI ประกอบร่างขึ้นมาบนฐานของแบบฟอร์มและคลังข้อสัญญา ด้วยเงื่อนไขที่แปลงเป็นตัวยึดตำแหน่งแล้ว สิ่งที่ได้ในขั้นนี้คือ “เอกสารที่ใช้เป็นจุดตั้งต้นของการหารือ” ไม่ใช่ของสำเร็จรูป

ขั้นที่สองคือการตรวจสอบด้วย AI นำร่างที่จัดทำขึ้นมาตรวจจากมุมมองอื่น ทั้งประเด็นที่ขาดหาย ความไม่สอดคล้องของคำนิยาม การอ้างอิงเลขข้อที่คลาดเคลื่อน และความเบี่ยงเบนจากเกณฑ์ภายในองค์กร วิธีดำเนินการขั้นนี้อย่างเป็นรูปธรรมได้อธิบายไว้ใน คู่มือปฏิบัติการตรวจสอบสัญญาด้วย AI ปี 2026 การตรวจด้วยแนวคิดเดียวกันกับที่ใช้ตอนร่างจะทำให้มองข้ามบางจุด การตรวจสอบด้วยมุมมองอื่นและเกณฑ์อื่นจึงมีความหมาย

ขั้นที่สามคือการยืนยันขั้นสุดท้ายโดยคน เจ้าหน้าที่ฝ่ายกฎหมายหรือทนายความที่ปรึกษาเป็นผู้ตรวจความเหมาะสมและความชอบด้วยกฎหมายของเนื้อหา ขั้นนี้ตัดออกไม่ได้ ส่วนการออกแบบโครงสร้างว่าจะทำให้สามขั้นนี้ฝังตัวในหน้างานภาคการผลิตอย่างไร และใครถือสิทธิอนุมัติ โปรดดู การนำ AI ตรวจสอบสัญญามาใช้ ปี 2026

สิ่งสำคัญคือการกำหนดไว้ล่วงหน้าว่าในแต่ละขั้นจะเหลือบันทึกอะไรไว้ ใครจัดทำฉบับใดเมื่อใด แก้ไขอะไร และใครอนุมัติ หากมีบันทึกเหล่านี้ ก็สามารถย้อนกลับไปหาคำตอบได้ในภายหลังว่า “ทำไมข้อสัญญาจึงออกมาเป็นแบบนี้” สัญญาไม่ได้จบลงเมื่อลงนาม แต่เป็นเอกสารที่จะถูกหยิบกลับมาอ่านอีกในอีกหลายปีข้างหน้า

ข้อควรระวังเพื่อไม่ให้การนำ AI ร่างสัญญามาใช้ล้มเหลว

รูปแบบความล้มเหลวที่พบบ่อย

เมื่อการนำมาใช้ไม่ราบรื่น สาเหตุมักเป็นข้อใดข้อหนึ่งต่อไปนี้

• นำเข้าแต่เครื่องมือ โดยไม่จัดระเบียบแบบฟอร์มและคลังข้อสัญญา ผลคือต้องตรวจใหม่ตั้งแต่ต้นทุกครั้ง เวลาจึงไม่ลดลง
• ตัดกระบวนการอนุมัติออก ด้วยความเชื่อว่า “AI ทำมาแล้วน่าจะไม่มีปัญหา” แล้วไปแตกหักตอนเกิดข้อพิพาทในอีกหลายปีถัดมา
• เปิดให้หน้างานใช้โดยไม่กำหนดกฎการป้อนข้อมูลความลับ กว่าจะรู้ตัว ข้อมูลของงานหลายรายการก็ถูกส่งออกไปยังบริการภายนอกแล้ว
• หมุนการร่างและการตรวจสอบด้วยเครื่องมือเดียวกันและขั้นตอนเดียวกัน จนการตรวจกลายเป็นเพียงพิธีกรรม
• เลื่อนการตรวจสอบกฎหมายท้องถิ่นไปไว้ทีหลัง แล้วเงื่อนไขเรื่องภาษาที่ใช้บังคับหรือการยื่นต่อหน่วยงานรัฐโผล่ขึ้นมาภายหลังจนต้องทำใหม่

ทั้งหมดนี้ไม่ใช่ปัญหาของสมรรถนะเครื่องมือ แต่เป็นปัญหาของการออกแบบการใช้งาน

ควรเริ่มจากตรงไหน

หากเป็นการนำมาใช้ครั้งแรก ขอแนะนำให้จำกัดขอบเขตไว้ที่ NDA อย่างเดียว ด้วยเหตุผลสามข้อ คือมีจำนวนมากจึงเห็นผลได้ชัด โครงสร้างค่อนข้างเป็นแบบแผนจึงทำเป็นแบบฟอร์มได้ง่าย และการพิจารณาความย้อนแย้งที่กล่าวถึงในบทความนี้จะช่วยให้กำหนดกฎการป้อนข้อมูลความลับภายในองค์กรได้ก่อน

เมื่อการใช้งานกับ NDA เดินได้แล้ว จึงค่อยขยายไปยังสัญญาซื้อขายหลักและสัญญาจ้างทำของ ลำดับแบบนี้จะช่วยลดการต้องย้อนกลับมารื้อกฎการใช้งานใหม่กลางทาง

จุดยืนของ TOMAS TECH

ขอระบุให้ชัดเจน ณ ที่นี้ TOMAS TECH ไม่ใช่สำนักงานกฎหมายและไม่ใช่ทนายความ ขอบเขตงานด้านกฎหมายอย่างการวินิจฉัยความชอบด้วยกฎหมายของข้อสัญญา การให้คำปรึกษาทางกฎหมายเกี่ยวกับเนื้อหาของสัญญา และการรับมือเมื่อเกิดข้อพิพาท ไม่ใช่ขอบเขตงานของเรา เรื่องเหล่านี้ขอให้ปรึกษาทนายความหรือผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายเสมอ

สิ่งที่เราสนับสนุนได้คือส่วนของกลไก ที่อยู่ก่อนหน้าและอยู่รอบ ๆ นั้น พูดให้เป็นรูปธรรมคือ จะจัดระเบียบแบบฟอร์มและข้อสัญญาที่ผ่านการอนุมัติภายในองค์กรอย่างไรและวางไว้บนระบบอย่างไร จะบริหารข้อมูลของแต่ละงานไว้ที่ใดและไหลเข้าสู่ตัวยึดตำแหน่งอย่างไร จะฝังกฎการป้อนข้อมูลเข้าเครื่องมือ AI ลงในขั้นตอนการทำงานอย่างไร จะออกแบบเวิร์กโฟลว์ว่าใครอนุมัติในขั้นใด และจะใช้ระบบรองรับสายการอนุมัติที่พาดข้ามระหว่างฐานปฏิบัติการในไทยกับเวียดนามและสำนักงานใหญ่ในญี่ปุ่นอย่างไร

การแบ่งบทบาทที่ถูกต้องคือ เนื้อหาทางกฎหมายให้ผู้เชี่ยวชาญ ส่วนของกลไกให้เรา

คำถามที่พบบ่อย

การใช้ AI ร่างสัญญาผิดกฎหมายหรือไม่

ทั้งพระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ของไทย (พ.ศ. 2544) และกฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ของเวียดนาม (Law 20/2023/QH15) ไม่มีบทบัญญัติจำกัดว่าใครเป็นผู้จัดทำร่างข้อความของสัญญา สิ่งที่ชี้ขาดผลของสัญญาคือคู่สัญญามีเจตนาที่จะผูกพัน ตกลงในเนื้อหา และมีการลงลายมือชื่อด้วยวิธีที่สมบูรณ์หรือไม่ ดังนั้น ความเข้าใจโดยทั่วไป ณ เดือนสิงหาคม 2026 คือไม่ปรากฏบทบัญญัติที่ห้าม AI จัดทำร่าง อย่างไรก็ตาม หากในกระบวนการร่างมีการฝ่าฝืนหน้าที่รักษาความลับหรือหน้าที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล นั่นเป็นอีกปัญหาหนึ่ง นอกจากนี้ กฎเกณฑ์เกี่ยวกับการประกอบธุรกิจรับดำเนินการงานทางกฎหมายให้ผู้อื่นแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ หากกำลังพิจารณารูปแบบการให้บริการจัดทำสัญญาแก่บุคคลภายนอก ต้องพิจารณาแยกอีกส่วนหนึ่ง ไม่ว่ากรณีใด การวินิจฉัยขั้นสุดท้ายว่าการใช้งานจริงของบริษัทมีปัญหาหรือไม่ ต้องตั้งอยู่บนการตรวจสอบกับทนายความหรือผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมาย

ใช้ ChatGPT ร่าง NDA ได้หรือไม่

ขึ้นอยู่กับวิธีใช้ ควรหลีกเลี่ยงการป้อนชื่อบริษัทคู่สัญญาหรือเงื่อนไขธุรกรรมที่เจาะจงลงในแพลนแบบไม่มีค่าใช้จ่ายหรือแพลนสัญญาสำหรับบุคคลธรรมดาโดยตรง เพราะเนื้อหาที่ป้อนจะถูกประมวลผลและจัดเก็บฝั่งผู้ให้บริการ และขึ้นอยู่กับข้อตกลงการใช้บริการ อาจถูกนำไปใช้ฝึกโมเดล ซึ่งจะทำให้ไม่สอดคล้องกับข้อจำกัดผู้รับการเปิดเผยและหน้าที่ส่งคืนหรือทำลายที่ NDA กำหนดไว้ หากจะใช้ ขอให้เลือกแพลนสำหรับองค์กรที่กำหนดเรื่องไม่ใช้ฝึกโมเดล (no-training) ไว้ในสัญญา และแทนข้อมูลเจาะจงของคู่สัญญาด้วยตัวยึดตำแหน่งก่อนป้อนเข้าไป หากทำได้ครบทั้งสองข้อ ความเสี่ยงในทางปฏิบัติจะลดลงมาก หากลังเลในการตัดสินใจ วิธีที่แน่นอนคือเทียบกับระเบียบการจัดการข้อมูลภายในองค์กรแล้วตรวจสอบกับฝ่ายกฎหมาย

สัญญาที่ AI ร่างขึ้นใช้ได้เลยหรือไม่

ไม่แนะนำให้ใช้ทันทีโดยไม่แก้ไข ข้อสัญญาที่ AI สร้างขึ้นอาจดูเหมาะสมในฐานะตัวอย่างถ้อยคำทั่วไป แต่จะเหมาะสมกับข้อเท็จจริงของธุรกรรมของบริษัทและกฎหมายท้องถิ่นหรือไม่เป็นอีกเรื่องหนึ่ง โดยเฉพาะข้อกำหนดเรื่องกฎหมายที่ใช้บังคับ การระงับข้อพิพาท วงเงินสูงสุดของค่าเสียหาย และการเป็นเจ้าของทรัพย์สินทางปัญญา ซึ่งแม้จะผิดก็ไม่อาจรู้ได้จากการอ่าน ปัญหาจะปรากฏก็ต่อเมื่อเกิดข้อพิพาทแล้ว อีกทั้งความผิดพลาดของการร่างเกิดในรูปแบบ “ข้อสัญญาที่จำเป็นหายไปทั้งข้อ” การตรวจเฉพาะเนื้อหาที่เขียนไว้จึงไม่เพียงพอ ขอให้ถือร่างของ AI เป็นจุดตั้งต้นของการหารือ และให้เนื้อหาขั้นสุดท้ายผ่านการตรวจของเจ้าหน้าที่ฝ่ายกฎหมายหรือทนายความ

สัญญาที่ AI ร่างขึ้นมีผลสมบูรณ์ในไทยและเวียดนามหรือไม่

ความสมบูรณ์ของสัญญาไม่ได้ตัดสินจากว่าใครเป็นผู้เขียนร่าง แต่ตัดสินจากกระบวนการทำสัญญา ในไทย พระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (พ.ศ. 2544) ให้ลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์มีผลเทียบเท่าลายมือชื่อบนเอกสาร ส่วนในเวียดนาม กฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ที่มีผลบังคับใช้ตั้งแต่กรกฎาคม 2024 ก็ให้การทำสัญญาทางอิเล็กทรอนิกส์มีผลทางกฎหมาย ดังนั้น แม้จะเป็นสัญญาที่ AI ร่างขึ้น หากคู่สัญญาตกลงในเนื้อหาและลงลายมือชื่อด้วยวิธีที่สมบูรณ์ ก็มีผลเช่นเดียวกับสัญญาทั่วไป อนึ่ง ในไทยมีการนำร่างแก้ไขพระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ทั้งฉบับออกรับฟังความคิดเห็นสาธารณะระหว่างพฤษภาคมถึงมิถุนายน 2026 แต่ ณ เดือนสิงหาคม 2026 ยังไม่มีผลบังคับใช้ จึงยังใช้กฎหมายฉบับปัจจุบัน สำหรับสัญญาแต่ละประเภทขอให้ตรวจสอบกับทนายความในประเทศ

ระหว่าง AI ร่างสัญญากับ AI ตรวจสัญญา ควรนำมาใช้อันไหนก่อน

ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ของบริษัท หากมีสถานการณ์ที่ต้องพิจารณาสัญญาที่คู่สัญญาส่งมาบ่อย การเริ่มจากการตรวจสอบจะเห็นผลมากกว่า ในทางกลับกัน หากมีสถานการณ์ที่บริษัทเป็นฝ่ายยื่นสัญญา โดยเฉพาะการยื่น NDA ด้วยแบบฟอร์มของบริษัทเองบ่อย การเริ่มจากการร่างจะเข้ากับงานจริงมากกว่า ในโรงงานญี่ปุ่นที่ไทยและเวียดนามมีโอกาสที่บริษัทจะเป็นฝ่ายยื่น NDA ในขั้นประเมินซัพพลายเออร์รายใหม่อยู่มาก จึงเห็นกรณีที่เริ่มจากการร่างค่อนข้างเด่นชัด อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าจะเริ่มจากด้านใด สุดท้ายก็จะไปจบที่การใช้งานที่ผสมการร่างกับการตรวจสอบเข้าด้วยกัน จึงขอแนะนำให้วาดภาพรวมสามขั้นคือ “การร่าง การตรวจด้วย AI และการยืนยันขั้นสุดท้ายโดยคน” ไว้ตั้งแต่ขั้นแรก

สรุป

การใช้ AI สร้างสัญญาและ NDA เป็นงานคนละอย่างกับการตรวจสอบ ความผิดพลาดของการตรวจสอบเกิดในรูปแบบ “มองข้ามสิ่งที่มีอยู่” ส่วนความผิดพลาดของการร่างเกิดในรูปแบบ “ไม่รู้ตัวว่าไม่มีอยู่” ความต่างนี้เปลี่ยนวิธีการตรวจสอบ

บนพื้นฐานนั้น NDA ยังมีความย้อนแย้งเฉพาะตัว คือในกระบวนการสร้างเอกสารเพื่อปกป้องความลับ กลับส่งมอบความลับนั้นให้บริการภายนอก และเมื่อคิดไปถึงหน้าที่ส่งคืนหรือทำลาย แม้จะลบประวัติแชทก็ไม่สามารถลบล็อกและข้อมูลสำรองฝั่งผู้ให้บริการได้ จึงไม่สามารถรับรองได้ว่า “ทำลายแล้ว” การรับมือมีสามทาง คือจัดการที่ถ้อยคำของสัญญา เลือกเครื่องมือที่มีสัญญาไม่ใช้ฝึกโมเดล และแปลงข้อมูลเจาะจงเป็นตัวยึดตำแหน่ง โดยเฉพาะข้อที่สามเริ่มได้ตั้งแต่วันนี้และให้ผลมาก

สำหรับระบบกฎหมายของไทยและเวียดนาม จุดตั้งต้นคือการแยกให้ชัดว่าการให้ AI ร่างเอกสารกับการที่สัญญาเกิดขึ้นโดยสมบูรณ์เป็นคนละประเด็น ร่างแก้ไขปี 2026 ของไทยว่าด้วยการเกิดขึ้นของสัญญาระหว่างระบบอัตโนมัติ ไม่ใช่เรื่องการร่างเอกสารด้วย AI ยิ่งไปกว่านั้น ร่างฉบับนี้ยังไม่มีผลบังคับใช้ ณ เดือนสิงหาคม 2026 จึงยังใช้พระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ฉบับปัจจุบัน (พ.ศ. 2544) ส่วนกฎหมายว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ 2023 ของเวียดนามมีผลบังคับใช้แล้วตั้งแต่กรกฎาคม 2024 ทั้งสองกรณี การปรับใช้ในแต่ละเรื่องต้องตั้งอยู่บนการตรวจสอบกับทนายความ

ในเชิงการใช้งาน รูปแบบที่ใช้ได้จริงคือจัดแบบฟอร์มและคลังข้อสัญญาที่ผ่านการอนุมัติให้พร้อมก่อน มอบหมายให้ AI ทำแค่การเติมช่องว่างและเสนอตัวเลือกข้อสัญญา แล้วหมุนงานด้วยสามขั้นคือการร่าง การตรวจด้วย AI และการยืนยันขั้นสุดท้ายโดยคน

TOMAS TECH ไม่ใช่สำนักงานกฎหมาย เราจึงมอบการวินิจฉัยความชอบด้วยกฎหมายของข้อสัญญาและเนื้อหาของสัญญาให้เป็นขอบเขตของทนายความ ในทางกลับกัน เราช่วยได้ในส่วนของการทำสัญญาให้เป็นระบบและการออกแบบเวิร์กโฟลว์ ไม่ว่าจะเป็นการจัดระเบียบแบบฟอร์มและคลังข้อสัญญาบนระบบ การบริหารข้อมูลของแต่ละงานและการไหลเข้าสู่ตัวยึดตำแหน่ง การฝังกฎการป้อนข้อมูลให้ AI ลงในขั้นตอนการทำงาน และการออกแบบสายการอนุมัติที่พาดข้ามระหว่างฐานปฏิบัติการกับสำนักงานใหญ่ จะเป็นช่วงก่อนตัดสินใจเลือกเครื่องมือ หรือช่วงเริ่มพิจารณาที่ยังไม่แน่ใจว่าจะเริ่มจากตรงไหนก็ได้เช่นกัน เราเริ่มจากการรับฟังการจัดการเอกสารและสายการอนุมัติในปัจจุบัน แล้วช่วยกันเรียบเรียงว่าควรจัดอะไรก่อนก็ได้ หากสนใจปรึกษา ติดต่อได้ที่ หน้าติดต่อเรา

แหล่งอ้างอิง

• NDA Automation and Tracking Playbook — Sirion — ข้อความที่ระบุว่าการจัดทำร่างแรกของสัญญามาตรฐานซึ่งเดิมใช้เวลาราว 2-4 ชั่วโมง ลดลงเหลือน้อยกว่า 5 นาที
• Using Generative AI in Contract Drafting — American Bar Association — การจัดระเบียบประเด็นว่าคำถามที่ควรถามไม่ใช่ AI เขียนข้อสัญญาได้หรือไม่ แต่คือจะวาง AI ไว้ตรงไหน และการแยกกระบวนการเป็นการสร้างร่างแรก ถ้อยคำทางเลือก ถ้อยคำสำรอง การค้นหาประเด็น และการตรวจความสอดคล้อง
• Non-Disclosure Agreement Drafting Must Account for AI’s Risks — Bloomberg Law — ข้อชี้ว่าการป้อนข้อมูลเข้าเครื่องมือ AI สำหรับผู้บริโภคทั่วไปอาจขัดกับข้อสัญญาที่จำกัดผู้รับการเปิดเผยของ NDA
• AI in NDAs — How to Stop Your Secrets from Becoming Training Data — ปัญหาที่แม้ลบประวัติแชทแล้วก็ยังลบล็อกของเซิร์ฟเวอร์ แคช ข้อมูลฝึกซ้ำ ข้อมูลสำรอง และระบบของผู้รับจ้างช่วงไม่ได้ จึงรับรองการปฏิบัติตามหน้าที่ส่งคืนหรือทำลายไม่ได้
• ระบบกฎหมายว่าด้วยลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์และสัญญาอิเล็กทรอนิกส์ของไทย — BUSINESS LAWYERS — ผลของลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์ตามพระราชบัญญัติว่าด้วยธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ของไทย (พ.ศ. 2544) ขอบเขตข้อยกเว้นการใช้บังคับ ธรรมเนียมการประทับตราบริษัทแบบอิเล็กทรอนิกส์ และการสันนิษฐานความสมบูรณ์ของลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์ที่เชื่อถือได้
• Thailand Set to Overhaul Its E-Transactions Framework — Tilleke & Gibbins — การรับฟังความคิดเห็นสาธารณะที่ ETDA จัดขึ้นระหว่างวันที่ 12 พฤษภาคม ถึง 15 มิถุนายน 2026 การวางตำแหน่งของข้อมูลชีวมิติ ความสมบูรณ์ของสัญญาที่เกิดขึ้นระหว่างระบบอัตโนมัติ และแนวโน้มจนถึงการประกาศใช้และมีผลบังคับ
• Unpacking Vietnam’s Law on E-Transactions 2023 — International Bar Association — ความเป็นมาของการผ่านกฎหมายเมื่อวันที่ 22 มิถุนายน 2023 และการมีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 1 กรกฎาคม 2024 เงื่อนไขความเป็นต้นฉบับของข้อความข้อมูล และการรับรองลายมือชื่ออิเล็กทรอนิกส์และใบรับรองอิเล็กทรอนิกส์ของผู้ให้บริการต่างประเทศเมื่อผ่านขั้นตอนของกระทรวงที่รับผิดชอบ (ณ เวลาที่ตรากฎหมายคือกระทรวงสารสนเทศและการสื่อสาร)