องค์กรไทยจะใช้ DeepSeek หรือโมเดลจีนอื่นได้แค่ไหน ขึ้นกับว่าใช้ผ่านช่องทางไหน ช่องทางแรกคือแอป เว็บ หรือ API ของ DeepSeek เอง ซึ่งนโยบายความเป็นส่วนตัวของ DeepSeek ระบุว่าเก็บและประมวลผลข้อมูลผู้ใช้ในจีน และข้อกำหนดการใช้งานใช้กฎหมายจีน ช่องทางนี้จึงไม่ควรใช้กับข้อมูลบริษัทหรือข้อมูลส่วนบุคคล เพราะ PDPA มาตรา 28 กำหนดให้ประเทศปลายทางต้องมีมาตรฐานคุ้มครองข้อมูลที่เพียงพอ ช่องทางที่สองคือโมเดล DeepSeek ที่ผู้ให้บริการคลาวด์ตะวันตกโฮสต์ให้ เช่น Amazon Bedrock ซึ่ง AWS ระบุว่าไม่แชร์ข้อมูลให้ผู้พัฒนาโมเดล ช่องทางที่สามคือดาวน์โหลดโมเดลแบบ open-weight ที่ใช้สัญญาอนุญาต MIT มาติดตั้งเอง สองช่องทางหลังแก้เรื่องที่อยู่ของข้อมูลได้ แต่ไม่ได้แก้ความเสี่ยงที่ตัวโมเดล NIST ของสหรัฐฯ พบในปี 2025 ว่า agent ที่ใช้ DeepSeek R1-0528 ถูกจี้ให้ทำตามคำสั่งแฝงได้ง่ายกว่าโมเดลสหรัฐฯ 12 เท่า หลายประเทศสั่งห้ามหน่วยงานรัฐใช้ DeepSeek แล้ว ส่วนไทย ณ 25 ต.ค. 2026 ยังไม่พบประกาศของหน่วยงานรัฐเรื่อง DeepSeek และแพลตฟอร์ม TH-AI Passport ของรัฐเองก็มีโมเดล DeepSeek และ Qwen ให้ใช้ บทความนี้มีตารางสามช่องทางพร้อมความเสี่ยง ตารางมาตรการของรัฐบาลต่างประเทศ และเช็กลิสต์ตัดสินใจ
ข้อมูลตรวจจากเอกสารของ DeepSeek หน่วยงานรัฐต่างประเทศ NIST และผู้ให้บริการคลาวด์ เมื่อ 25 ต.ค. 2026 บทความนี้ไม่ใช่คำปรึกษาทางกฎหมายหรือด้านความมั่นคง
สามช่องทาง สามระดับความเสี่ยง
| ช่องทาง | ข้อมูลไปที่ไหน | กฎหมายที่ใช้ | ความเสี่ยงที่เหลือ | ใช้กับงานองค์กรได้ไหม |
|---|---|---|---|---|
| แอป เว็บ หรือ API ของ DeepSeek | DeepSeek ระบุว่าเก็บและประมวลผลในจีน และใช้ข้อมูลพัฒนาเทคโนโลยี (ปิดได้ด้วยตัวเลือก Improve the model for everyone) | ข้อกำหนดใช้กฎหมายจีน ศาลในหางโจว | ข้อมูลข้ามประเทศ และพฤติกรรมของโมเดล | ไม่ควรใช้กับข้อมูลบริษัทหรือข้อมูลส่วนบุคคล |
| โมเดล DeepSeek บนคลาวด์ตะวันตก เช่น Amazon Bedrock, Azure AI Foundry | ตาม region ของคลาวด์ · AWS และ Microsoft ระบุว่าไม่แชร์ prompt และผลลัพธ์ให้ผู้พัฒนาโมเดล | สัญญากับผู้ให้บริการคลาวด์ | พฤติกรรมของโมเดล เช่น ถูกจี้ง่าย | ได้กับงานที่ประเมินความเสี่ยงแล้ว และไม่ให้ agent มีสิทธิ์กว้าง |
| ดาวน์โหลด open-weight มาติดตั้งเอง | อยู่ในโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร | สัญญาอนุญาต MIT ใช้เชิงพาณิชย์ได้ | พฤติกรรมของโมเดล และหน้าที่ดูแลระบบเอง | ได้กับงานภายในที่ทดสอบแล้ว |
ความเสี่ยงเรื่องพฤติกรรมของโมเดลมาจากผลประเมินของ CAISI ที่ NIST เผยแพร่เมื่อ 30 ก.ย. 2025 ซึ่งพบว่า DeepSeek R1-0528 ตอบคำขอที่เป็นอันตรายชัดเจน 94% เมื่อใช้เทคนิค jailbreak ทั่วไป เทียบกับ 8% ของโมเดลอ้างอิงของสหรัฐฯ และโมเดลสหรัฐฯ ที่ดีที่สุดแก้งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์และไซเบอร์ได้มากกว่ากว่า 20% ผลนี้สำคัญกับองค์กรที่จะสร้าง agent ที่อ่านเอกสารหรือเว็บภายนอก (ความปลอดภัยของ AI ในองค์กร)
รัฐบาลต่างประเทศทำอะไรไปแล้ว
| ประเทศหรือหน่วยงาน | วันที่ | มาตรการ |
|---|---|---|
| อิตาลี (Garante) | 30 ม.ค. 2025 | สั่งจำกัดการประมวลผลข้อมูลของผู้ใช้ในอิตาลีอย่างเร่งด่วน |
| ไต้หวัน (กระทรวงดิจิทัล) | 20 ก.พ. 2025 | หน่วยงานรัฐห้ามใช้ทั้งบริการคลาวด์ แอป และการดาวน์โหลดมาติดตั้งในเครื่อง · ไม่จำกัดการใช้ของประชาชน |
| เกาหลีใต้ (PIPC) | เม.ย. 2025 | ผลตรวจพบว่าข้อความที่ผู้ใช้พิมพ์ถูกส่งไปยัง Beijing Volcano Engine และออกคำแนะนำให้แก้ไข |
| เยอรมนี (หน่วยงานคุ้มครองข้อมูลเบอร์ลิน) | 27 มิ.ย. 2025 | แจ้ง Apple และ Google ว่าแอปเป็นเนื้อหาผิดกฎหมาย เพราะส่งข้อมูลไปจีนโดยไม่มีมาตรการตาม GDPR |
| สาธารณรัฐเช็ก (NÚKIB) | 9 ก.ค. 2025 | เตือนภัยระดับสูงสำหรับระบบภายใต้กฎหมายไซเบอร์ · ยกเว้นโมเดลโอเพนซอร์สที่ติดตั้งในเครื่องโดยไม่เชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ของ DeepSeek |
| สหรัฐอเมริกา (DHS) | ประกาศใน Federal Register 20 ต.ค. 2026 | ถอดผลิตภัณฑ์ DeepSeek และผลิตภัณฑ์ของบุคคลที่สามที่พัฒนาด้วย DeepSeek ออกจากระบบของหน่วยงานพลเรือนของรัฐบาลกลาง |
มาตรการส่วนใหญ่มุ่งที่หน่วยงานรัฐ ไม่ได้ห้ามเอกชน และแนวทางต่างกันเรื่องโมเดลที่ติดตั้งเอง เช็กยกเว้นไว้ ไต้หวันห้ามรวมถึงการติดตั้งในเครื่อง ส่วนคำสั่งของสหรัฐฯ ครอบคลุมผลิตภัณฑ์ที่พัฒนาด้วย DeepSeek
ประเทศไทยอยู่ตรงไหน
- ยังไม่พบประกาศหรือแนวทางเรื่อง DeepSeek จากกระทรวงดิจิทัลฯ สกมช. สคส. หรือ ETDA ณ 25 ต.ค. 2026
- แพลตฟอร์มของรัฐมีโมเดลจีน หน้าข้อมูลโครงการ TH-AI Passport แสดงโมเดลอย่าง DeepSeek-V3.2, Qwen3-Next, Kimi K2.7 และ GLM-5.2 (TH-AI Passport คืออะไร)
- โมเดลไทยบางตัวพัฒนาต่อจากโมเดลจีน model card ของ ThaiLLM ระบุว่าฝึกต่อจาก Qwen3 ของ Alibaba (LLM ภาษาไทยในองค์กร)
- PDPA ใช้กับทุกช่องทาง การส่งข้อมูลส่วนบุคคลไปต่างประเทศต้องเป็นไปตามมาตรา 28 หรือ 29 และฝ่าฝืนมาตรา 28 มีโทษปรับทางปกครองไม่เกิน 3 ล้านบาท (ข้อมูลไปประมวลผลที่ไหน)
เช็กลิสต์ก่อนอนุมัติโมเดลจีน
| คำถาม | ถ้าคำตอบคือใช่ |
|---|---|
| ข้อมูลที่ใช้มีข้อมูลส่วนบุคคลหรือความลับของบริษัทไหม | ใช้เฉพาะช่องทางคลาวด์ที่มีสัญญา หรือติดตั้งเอง ไม่ใช้แอปหรือ API ของผู้พัฒนาโดยตรง |
| องค์กรเป็นหน่วยงานรัฐ CII หรือมีลูกค้าเป็นหน่วยงานรัฐต่างประเทศไหม | ตรวจข้อกำหนดของลูกค้าและหน่วยงานกำกับก่อน เพราะบางประเทศห้ามแม้ผลิตภัณฑ์ที่สร้างบน DeepSeek |
| จะให้โมเดลเป็น agent ที่อ่านเว็บหรือเอกสารภายนอกและสั่งงานระบบได้ไหม | จำกัดสิทธิ์ ให้คนอนุมัติก่อนทำงานสำคัญ และทดสอบ prompt injection ก่อนเปิดใช้ |
| เลือกเพราะราคาถูกกว่าไหม | เทียบต้นทุนต่องานจริง NIST พบว่าโมเดลสหรัฐฯ บางตัวถูกกว่าราว 35% ที่ระดับผลงานใกล้กัน |
| พนักงานใช้ผ่านแอปส่วนตัวอยู่แล้วไหม | ใส่ไว้ในนโยบาย Shadow AI และบอกทางเลือกที่องค์กรอนุมัติ |
เรื่องพนักงานที่ใช้แอป AI ส่วนตัวดูที่Shadow AI ในองค์กร
แหล่งอ้างอิง
- DeepSeek Privacy Policy และ Terms of Use DeepSeek
- DeepSeek-R1 model card Hugging Face
- CAISI Evaluation of DeepSeek AI Models Finds Shortcomings and Risks NIST (30 ก.ย. 2025)
- Notice of Order Regarding Exclusion and Removal of DeepSeek Products DHS, Federal Register
- 公務機關全面禁用DeepSeek AI服務 กระทรวงดิจิทัลไต้หวัน และ The PIPC Announces Status Examination Results of DeepSeek PIPC
- Garante privacy docweb 10097450 และ Berliner Datenschutzbeauftragte: DeepSeek
- DeepSeek-R1 now available as a fully managed serverless model in Amazon Bedrock AWS และ Data, privacy, and security for Foundry Models Microsoft Learn
- พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562 ราชกิจจานุเบกษา
อ่านต่อ
ถ้ากำลังวางนโยบายว่าองค์กรใช้เครื่องมือ AI ตัวไหนได้ ดูนโยบาย AI สำหรับองค์กรไทย และเลือกเครื่องมือ AI ให้องค์กร