เปรียบเทียบ ChatGPT, Claude Sonnet 4 และ Perplexity สำหรับการผลิตงานวิจัย และกลยุทธ์การใช้งาน AI

เนื้อหาโดย ChatGPT 4o (Mode การค้นคว้าเชิงลึก)

Edited by: อ.โอ

Claude และ ChatGPT เป็นเครื่องมือที่เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับ การตั้งหัวข้อวิจัย และ การเขียนเชิงวิชาการ โดยเฉพาะการร่างโครงสร้างบทความ การใช้ภาษาทางการ และการสื่อสารแนวคิดอย่างมีเหตุผล ขณะที่ Perplexity เหมาะกับการค้นคว้าและตรวจสอบ แหล่งอ้างอิงที่ถูกต้องและมีหลักฐานรองรับ ด้วยความสามารถในการดึงข้อมูลจากแหล่งออนไลน์แบบเรียลไทม์ ส่วน การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น การอธิบายค่าสถิติ การเขียนผลการทดลอง หรือสร้างโค้ดวิเคราะห์นั้น Claude และ ChatGPT ก็สามารถสนับสนุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ในด้าน การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น การสรุปธีมจากบทสัมภาษณ์หรือเอกสารจำนวนมาก Claude แสดงศักยภาพได้โดดเด่นกว่าด้วยบริบทการอ่านข้อมูลจำนวนมากในคราวเดียว

ทั้งนี้ อย่าลืมว่า AI เป็นเพียงเครื่องมือที่ช่วยทำให้นักวิจัยสร้างสรรค์ผลงานได้เร็ว และดีขึ้น ควรใช้งานอย่างระมัดระวัง โดยต้องยึดถือจริยธรรม และความถูกต้องเป็นหลักสำคัญ นักวิจัยต้องทำการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลทุกครั้งก่อนนำข้อมูลที่ได้จาก AI ไปใช้ประกอบการเขียนงานวิจัย

ข้อแนะนำจากผู้เขียน

1. การตั้งหัวข้องานวิจัย: แนะนำให้ใช้ Claude และ ChatGPT

2. ความสามารถในการเขียนเชิงวิชาการ: แนะนำ Claude และ ChatGPT

3. การอ้างอิงแหล่งที่มาและความถูกต้อง: แนะนำ Perplexity

4. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ: แนะนำ Claude และ ChatGPT

5. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ: แนะนำ Claude, Jamovi

6. ตรวจสอบความถูกต้องทั้งหมด: นักวิจัย

   
   

ความเหมาะสมของ AI แต่ละตัวในการคิดหัวข้องานวิจัย

ChatGPT

มีความโดดเด่นในการระดมสมองหัวข้อวิจัย เนื่องจากถูกฝึกด้วยข้อมูลหลากหลายสาขา ทำให้สามารถเชื่อมโยงไอเดียข้ามศาสตร์ได้ดี (เช่น นำแนวคิดจากอีกสาขามาประยุกต์) จึงมักเสนอหัวข้อที่แปลกใหม่หรือมุมมองสร้างสรรค์ได้อย่างรวดเร็ว

ทั้งนี้ ChatGPT (โดยเฉพาะ GPT-4) มีฐานความรู้กว้างขวาง แต่ข้อมูลถูกจำกัดที่ช่วงการฝึก (ส่วนใหญ่ถึงปี 2021) ส่งผลให้หัวข้อที่แนะนำอาจไม่ครอบคลุมประเด็นวิจัยที่เกิดขึ้นล่าสุดหรือแนวโน้มใหม่ๆ ในวงวิชาการปัจจุบัน นอกจากนี้ หากไม่ได้ระบุให้เฉพาะเจาะจง โมเดลอาจให้หัวข้อค่อนข้างกว้างหรือเป็นที่ทราบกันอยู่แล้ว การใช้งานที่มีประสิทธิภาพจึงควรระบุบริบทหรือเงื่อนไขที่ต้องการ เพื่อให้ ChatGPT เสนอหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงยิ่งขึ้นและสอดคล้องกับความสนใจทางวิชาการมากขึ้น

Claude Sonnet 4

โมเดล Claude Sonnet 4 มีการฝึกด้วยข้อมูลที่ใหม่กว่า (รายงานว่าครอบคลุมถึงปี 2023) และออกแบบมาให้เข้าใจบริบทซับซ้อนและคำสั่งละเอียดได้ดี จึงสามารถให้หัวข้อวิจัยที่เฉพาะเจาะจงและทันสมัยได้ดีขึ้น Claude มีความสามารถในการตามคำสั่งอย่างใกล้ชิดและเข้าใจโทน/บริบทของผู้ใช้ ทำให้เมื่อเราระบุเงื่อนไขหรือความสนใจ เช่น “หัวข้อวิจัยที่เฉพาะเจาะจงในสาขา X ที่ผสานแนวคิด Y และ Z” Claude มักจะสร้างหัวข้อที่ตอบโจทย์และมีความเป็นวิชาการสูง

นอกจากนี้ Claude Sonnet 4 ยังมี context window ขนาดใหญ่เป็นพิเศษ (รองรับบริบทยาวถึง ~200,000 โทเค็น) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใส่ข้อมูลหรือเอกสารจำนวนมากให้โมเดลพิจารณาก่อนคิดหัวข้อได้ ซึ่งหมายความว่าเราสามารถให้ Claude อ่านบทความงานวิจัยจำนวนมากหรือบทสรุปความรู้ที่มีอยู่ แล้วให้เสนอหัวข้อใหม่ที่เจาะช่องว่างความรู้จากข้อมูลนั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ Claude ถูกออกแบบให้สร้าง “การวิเคราะห์และให้ข้อค้นพบเชิงลึก” จากข้อมูลที่ซับซ้อน จึงเอื้อต่อการหาประเด็นวิจัยแปลกใหม่ที่มีหลักฐานหรือเหตุผลสนับสนุนในเชิงวิชาการ

Perplexity

เป็นเครื่องมือที่แตกต่างจากสองรุ่นข้างต้น เพราะทำงานแบบเสิร์ชเอนจินผสานกับ AI กล่าวคือ เมื่อถาม Perplexity ให้แนะนำหัวข้อวิจัย จะค้นข้อมูลล่าสุดจากอินเทอร์เน็ตแล้วสรุปคำตอบพร้อมแหล่งอ้างอิงทันที ดังนั้นหัวข้อที่เสนอโดย Perplexity มัก อ้างอิงจากแหล่งข้อมูลจริง ไม่ใช่การสร้างขึ้นจากโมเดลอย่างเดียว หัวข้อจึงมีความทันสมัยและสอดคล้องกับงานวิจัยหรือประเด็นที่กำลังได้รับความสนใจในปัจจุบัน พร้อมทั้งมีแหล่งที่มายืนยันความน่าสนใจของหัวข้อนั้นๆ (เช่น บทความวิชาการ ข่าวสาร หรือรายงานการประชุมที่เกี่ยวข้อง)

ยิ่งไปกว่านั้น Perplexity มีโหมด Academic ที่เน้นค้นคว้าจากฐานข้อมูลวิชาการโดยตรง ผู้ใช้สามารถกดโหมด “Focus: Academic” เพื่อให้ระบบค้นงานวิจัยหรือบทความวิชาการสำหรับคำถามนั้นๆ เช่น หากถามถึง “แนวโน้มวิจัยใหม่ด้านปัญญาประดิษฐ์ในการแพทย์” ระบบจะดึงข้อมูลจากบทความวิชาการล่าสุดหรือรีวิวเปเปอร์ที่เกี่ยวข้องมาประกอบการแนะนำหัวข้อ หัวข้อที่ได้จึงมีความเฉพาะเจาะจงและผ่านการรับรองว่ามีแหล่งข้อมูลสนับสนุน (ตรวจสอบได้ทันทีผ่านลิงก์ที่แนบมา)

จุดเด่นคือความน่าเชื่อถือในการเสนอไอเดียที่มีหลักฐานรองรับ ทำให้นักวิจัยมั่นใจได้ว่าหัวข้อที่เลือกมีข้อมูลพื้นหลังหรืองานที่ผ่านมาเกี่ยวข้องจริง อย่างไรก็ดี ข้อจำกัดคือ Perplexity อาจไม่สามารถ “สร้างสรรค์” ไอเดียใหม่ที่ไม่มีใครพูดถึงเลยได้เท่ากับโมเดลอย่าง ChatGPT/Claude เพราะยึดตามสิ่งที่ค้นเจอบนเว็บ ดังนั้นหัวข้อที่ได้จะเอนเอียงไปทางประเด็นที่มีการกล่าวถึงอยู่แล้วในแหล่งข้อมูล ภาพรวมคือ ChatGPT และ Claude เหมาะกับการระดมสมองเชิงสร้างสรรค์จากองค์ความรู้ที่โมเดลมี ขณะที่ Perplexity เหมาะกับการหาแนวคิดที่มีหลักฐานอ้างอิงและความทันสมัยทางวิชาการสูง ผู้ใช้บางคนให้ความเห็นว่า “ChatGPT เด่นกว่าสำหรับงานเขียนโค้ด แต่ Perplexity เหมาะกว่าสำหรับการเตรียมบทเรียนหรือการค้นคว้าวิจัย” สะท้อนว่าการมีข้อมูลที่อัปเดตและเชื่อถือได้ของ Perplexity เป็นประโยชน์มากในการคิดหัวข้องานวิจัยยุคปัจจุบัน นอกจากนี้ มีคำแนะนำว่าหากโฟกัสงานวิจัยเชิงลึกและเนื้อหายาว Claude จะตอบโจทย์กว่า แต่ถ้าจำเป็นต้องได้ข้อมูลล่าสุดแบบเรียลไทม์ Perplexity เป็นตัวเลือกที่ควรพิจารณา

ตารางแสดงการเปรียบเทียบความเหมาะสมของ AI สำหรับการคิดหัวข้องานวิจัย

กลยุทธ์แนะนำ

1. ใช้ Claude หรือ ChatGPT เพื่อระดมไอเดีย (จากคำถามกว้าง)

2. ใช้ Perplexity ตรวจว่ามีใครทำแล้วหรือไม่

3. ใช้ Litmaps/Scite ตรวจความเชื่อมโยงทางวิชาการของหัวข้อนั้น

ความสามารถในการเขียนเชิงวิชาการของ AI แต่ละตัว

ChatGPT

นับเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในการช่วยร่างข้อความวิชาการ ไม่ว่าจะเป็นบทคัดย่อ (abstract) บทนำ (introduction) การทบทวนวรรณกรรม (literature review) ระเบียบวิธีวิจัย (methodology) หรือบทอภิปรายผล (discussion)

เหตุผลหลักคือ ChatGPT (โดยเฉพาะ GPT-4) สามารถผลิตข้อความที่มีความเป็นทางการและใช้ภาษาได้ใกล้เคียงนักวิชาการอย่างมาก โมเดลมีคลังคำศัพท์วิชาการและรูปแบบประโยคทางการอยู่ในตัว ทำให้เมื่อสั่งให้เขียนในสไตล์ทางวิชาการ ก็จะได้ประโยคที่ถูกต้องตามหลักภาษา ดูสุภาพ และมีการเรียบเรียงที่ดี ตัวอย่างเช่น หากให้เขียนบทนำเกี่ยวกับปัญหาในการจัดการขยะพลาสติก ChatGPT จะสร้างย่อหน้าเกริ่นนำที่กล่าวถึงความสำคัญของปัญหา อ้างอิงข้อมูลพื้นหลัง (หากมีในคำถาม) และระบุช่องว่างความรู้หรือวัตถุประสงค์การวิจัยอย่างชัดเจนคล้ายกับที่พบในบทความวิชาการจริง จุดที่สังเกตได้คือ ChatGPT มักเขียนได้ค่อนข้าง ยาวและครอบคลุมหลายแง่มุม โดยปริยาย ในการทดลองเปรียบเทียบการเขียนเรียงความ พบว่า ChatGPT เขียนได้ยาวกว่า Claude (606 คำ vs 581 คำ ในหัวข้อเดียวกัน) ซึ่งบ่งชี้ว่า ChatGPT มีแนวโน้มจะใส่รายละเอียดหรือขยายความมากกว่า

แน่นอนว่าความยาวไม่ได้แปลว่าเนื้อหาดีกว่าเสมอไป แต่ในกรณีงานเขียนเชิงวิชาการ บางครั้งการมีรายละเอียดครอบคลุมก็เป็นสิ่งที่ผู้เขียนต้องการ (เช่น ในบทนำที่ควรกล่าวได้รอบด้าน) นอกจากนี้ ChatGPT ยังมีความสามารถในการทำตามรูปแบบ/คำสั่งโครงสร้างที่ผู้ใช้กำหนดไว้ค่อนข้างดี จากการทดสอบ ChatGPT ทำตามคำสั่งเรื่องรูปแบบได้ดีกว่า Claude เล็กน้อย เช่น เมื่อสั่งให้อ้างอิง 2 แหล่ง Claude กลับใส่มา 3 แหล่ง ส่วน ChatGPT ใส่ 2 ตามกำหนด แสดงว่า ChatGPT ให้ความสำคัญกับข้อกำหนดที่ระบุไว้อย่างเคร่งครัดกว่า

ในแง่ สไตล์การเขียน ChatGPT จะเขียนด้วยน้ำเสียงเป็นกลาง สุภาพ และเป็นทางการสม่ำเสมออยู่แล้ว (เพราะถูกฝึกมาจากข้อความจำนวนมาก) นอกจากนี้เพราะมีความรู้กว้าง การเขียนบททบทวนวรรณกรรมหรืออภิปรายผล ChatGPT มักจะสามารถดึงแนวคิดจากหลากหลายสาขามาเชื่อมโยงได้ ถ้าคำถามกระตุ้นอย่างเหมาะสม ทำให้เนื้อหามีความครอบคลุม อย่างไรก็ดี จุดอ่อนของ ChatGPT คือ บางครั้งเนื้อหาจะออกแนวทั่วไปเกินไป (generic) หากผู้ใช้ไม่ให้ข้อมูลเฉพาะเลย โมเดลอาจเขียนในสิ่งที่ “ควรจะเป็น” ตามตำรา ซึ่งอาจขาดความลุ่มลึกหรือตัวอย่างเฉพาะเจาะจงของงานเรา ดังนั้นการใช้ ChatGPT อย่างมีประสิทธิภาพในการเขียนวิชาการ มักต้องให้โมเดลรู้ข้อมูลพื้นฐานของงานเราก่อน เช่น บอกหัวข้อวิจัย วัตถุประสงค์ หรือผลลัพธ์คร่าวๆ แล้วให้ช่วยขยายความ/เรียบเรียง นอกจากนี้ ผู้ใช้ควรอ่านปรับแก้เนื้อหาที่ AI เขียนเพื่อเพิ่มความถูกต้องและน้ำเสียงให้สอดคล้องกับผู้เขียนเอง ในภาพรวม ChatGPT เหมาะมากกับการร่างข้อความ รอบแรก และการปรับภาษาของงานวิชาการให้ไหลลื่น รวมถึงช่วยจัดโครงสร้างให้งานเขียนมีตรรกะ (เช่น ขอให้สร้างโครงร่าง essay หรือหัวข้อย่อยในบทความ) จากนั้นผู้เขียนค่อยเติมเนื้อหาเฉพาะของตนลงไป

Claude Sonnet 4

Claude ถือเป็นผู้ช่วยเขียนที่แข็งแกร่งอีกรายหนึ่ง และหลายกรณีให้ผลลัพธ์ไม่ต่างจาก ChatGPT มากนักในสายตาผู้ใช้ทั่วไป แต่มีจุดเด่นบางประการที่ถูกพูดถึงในชุมชนผู้ใช้งาน ประการแรก Claude ถูกออกแบบมาโดยเน้น โทนที่เป็นมิตรคล้ายมนุษย์และความเข้าใจบริบทเชิงลึก เวลาเขียนข้อความวิชาการ จึงมักถ่ายทอดออกมาได้นุ่มนวลเป็นธรรมชาติ ไม่แข็งทื่อเป็นหุ่นยนต์ แต่ขณะเดียวกันก็รักษาความเป็นทางการไว้ได้ งานเขียนจาก Claude หลายครั้งอ่านลื่นไหลคล้ายมีคนจริงเขียนมากกว่าเล็กน้อย ซึ่งเป็นข้อสังเกตจากผู้ใช้บางรายที่ว่า

“Claude ให้ผลลัพธ์ที่ฟังดูเป็นธรรมชาติมีชีวิตชีวามากกว่า”

ประการที่สอง Claude เชี่ยวชาญการเขียนที่ต้องการความต่อเนื่องและอ้างอิงบริบทยาวๆ สมมติว่าผู้ใช้ให้ Claude ช่วยเขียนบทวรรณกรรมปริทัศน์โดยป้อนบทคัดย่อของงานวิจัย 10 ชิ้นเข้าไป (ซึ่ง ChatGPT อาจรับไม่ไหวในคราวเดียว แต่ Claude รับไหวเพราะบริบทใหญ่) Claude จะสามารถสรุปเชื่อมโยงงานทั้ง 10 ชิ้นออกมาเป็นบทความเดียวได้ดีกว่า และจำรายละเอียดของแต่ละชิ้นได้ครบถ้วนกว่า จุดนี้สำคัญในการเขียนเชิงวิชาการที่บางทีต้อง อ้างถึงงานจำนวนมาก – Claude สามารถจดจำว่า “ผู้แต่งคนไหนพูดอะไร” ในบทสนทนายาวๆ ได้ ทำให้การเขียน Literature Review ที่ใช้ Claude มีโอกาสผิดพลาดเรื่องสับสนงานน้อยกว่าถ้าใส่ข้อมูลทั้งหมดในคราวเดียว (ทั้งนี้ถ้าเกินขนาดบริบทก็ต้องทยอยเช่นกัน)

ประการที่สาม Claude มีแนวโน้มจะ รักษาระดับภาษาและรูปแบบ ได้คงเส้นคงวามาก แม้ในเอกสารยาว เช่น 30 หน้า เนื่องจากการเทรนที่ให้ใส่ใจคำสั่งและบริบท โมเดลจะคอยไม่ให้ภาษาหลุดเป็นกันเองหรือใช้คำซ้ำมากเกินไป นอกจากนี้ Claude ยังขึ้นชื่อว่าแก้ไขข้อความเก่ง เช่น หากให้ตรวจทานและปรับปรุงงานเขียน มักจะแก้ไขไวยากรณ์หรือเลือกคำที่เหมาะสมขึ้นได้อย่างแม่นยำ งานเปรียบเทียบหนึ่งพบว่า Claude ช่วยแก้ประโยคที่มีข้อผิดพลาดได้ดีกว่า ChatGPT อย่างเห็นได้ชัด ทำให้ข้อความสุดท้ายสะอาดและถูกต้องมากขึ้น

ในด้าน การปฏิบัติตามคำสั่งรูปแบบ Claude โดยทั่วไปก็ทำได้ดี แต่บางครั้งด้วยความที่พยายามช่วยเหลือมาก โมเดลอาจ “ให้เกินที่ขอ” เล็กน้อย เช่น กรณีอ้างอิงที่กล่าวไปที่ Claude ใส่มา 3 รายการแทนที่จะ 2 เพราะอาจมองว่าอีกแหล่งมีประโยชน์ต่อผู้ใช้ อย่างไรก็ดีโดยรวม Claude ก็เคารพคำสั่งผู้ใช้สูง (ตั้งแต่เป็นรุ่น 3.5 เป็นต้นมา) เราสามารถกำหนดโครงสร้าง เช่น ให้แบ่งหัวข้อย่อย ให้เขียนในมุมมองบุคคลที่สาม หรือใช้ภาษาแบบเป็นกลางสุภาพ Claude ก็จะทำตามนั้นให้ โทนภาษาของ Claude เวลาทำงานวิชาการจะคล้ายกับ ChatGPT คือ เป็นทางการและเป็นกลาง แต่สิ่งหนึ่งที่บางครั้ง Claude ทำได้ดีคือ การใส่ใจบริบท/แง่มุมที่เกี่ยวข้องโดยไม่ถูกสั่งตรงๆ เช่น อาจกล่าวถึงข้อจำกัดวิธีวิจัยในบทความแม้เราไม่ได้สั่ง (เพราะในการฝึกเรียนรู้ว่าบทความวิชาการควรพูดถึงจุดนี้) หรืออาจเพิ่มเติมคำอธิบายแนวคิดที่ผู้อ่านควรรู้เพื่อความครบถ้วน เป็นต้น ซึ่งสิ่งเหล่านี้ช่วยให้งานเขียนมีความลุ่มลึกและ ครอบคลุมองค์ประกอบเชิงวิชาการ โดยไม่ต้องบอกก็ได้ แต่ผู้ใช้ก็ต้องพิจารณาว่าสิ่งที่เพิ่มมานั้นตรงประเด็นงานตัวเองหรือไม่

ปัจจัยสุดท้ายที่ควรกล่าวคือ Claude มีจริยธรรมฝังในตัวโมเดลที่ค่อนข้างเข้ม เช่น หากผู้ใช้ขอให้เขียนบทความทั้งชิ้นส่งอาจารย์ Claude อาจตอบปฏิเสธหรือเตือนเรื่องจรรยาบรรณ (GPT-4 เองก็มีลักษณะนี้แต่ Claude ขึ้นชื่อเรื่องความเคร่งครัดด้านจริยธรรมและความโปร่งใสมาก) ซึ่งโดยมุมหนึ่งก็เป็นข้อดีเพราะช่วยเตือนสติผู้ใช้ในบริบทการศึกษา แต่บางครั้งก็ทำให้การใช้งานติดขัดเล็กน้อยหากคำสั่งไปเข้าข่ายที่ห้าม (ผู้ใช้มักหลีกเลี่ยงโดยให้ “ช่วยตรวจงาน” แทนที่จะ “เขียนงานให้สมบูรณ์”) ภาพรวมแล้ว Claude Sonnet 4 มีความสามารถในการเขียนเชิงวิชาการทัดเทียมกับ ChatGPT และอาจโดดเด่นกว่าในเรื่องความเป็นธรรมชาติของสำนวน การจัดการข้อมูลบริบทจำนวนมาก และความถูกต้องของรายละเอียดยิบย่อย ผลการทดสอบปี 2024 รายงานว่าเอกสารที่ Claude เขียนมีการสะกดและไวยากรณ์ที่ดีกว่า และโครงสร้างคิดเป็นระบบกว่าเล็กน้อยเมื่อเทียบกับ ChatGPT ซึ่งชี้ว่า Claude เหมาะสำหรับงานที่ต้องการ ความเนี้ยบ ของภาษา นอกจากนี้หากงานเขียนมีความยาวหรือซับซ้อน Claude จะยิ่งรักษาคุณภาพได้ดีเพราะบริบทและหน่วยความจำเอื้ออำนวย

Perplexity

โดยธรรมชาติแล้ว Perplexity ไม่ใช่เครื่องมือที่เก่งในการ “เขียนเนื้อหาใหม่” ยาวๆ เพราะภารกิจหลักคือ การดึงข้อมูลและตอบคำถามโดยอิงจากข้อมูลเหล่านั้น ดังนั้นหากขอให้ Perplexity ช่วยเขียนบทความ มันมักจะค้นเว็บและนำส่วนที่เกี่ยวข้องมาเรียบเรียงสั้นๆ พร้อมอ้างอิง ซึ่งผลที่ได้อาจไม่ต่อเนื่องลื่นไหลเหมือนงานเขียนที่ร่างโดย LLM เช่น ChatGPT/Claude

ยกตัวอย่าง หากให้ Perplexity “ช่วยเขียนบทคัดย่อ” ระบบอาจคืนคำตอบที่มี 2-3 ประโยคสรุปใจความจากบางแหล่ง พร้อมใส่ลิงก์อ้างอิง ซึ่งไม่ใช่บทคัดย่อเต็มรูปแบบที่เราต้องการ อย่างไรก็ดี นั่นไม่ได้หมายความว่า Perplexity ไม่มีประโยชน์ในการเขียนเชิงวิชาการ บทบาทของมันคือ ผู้ช่วยค้นข้อมูลประกอบการเขียน สมมติว่าเรากำลังเขียน literature review ด้วยตนเอง เราอาจใช้ Perplexity เพื่อหาแหล่งข้อมูล/สถิติบางอย่างมาเติม เช่น ระหว่างเขียนพบว่าควรใส่ข้อมูลอัตราส่วน หรือผลสำรวจประกอบ เราสามารถถาม Perplexity เพื่อหาค่าดังกล่าวจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ แล้วนำมาเขียนต่อพร้อมอ้างอิงแหล่งที่ให้มา การทำเช่นนี้ช่วยประหยัดเวลามากเพราะไม่ต้องเปิดฐานข้อมูลหลายแห่งเอง

นอกจากนี้ Perplexity ยังมีประโยชน์ในการ ตรวจสอบข้อเท็จจริงในงานเขียนของเรา สมมติเราเขียนบทความไปแล้วไม่แน่ใจว่าข้อมูล X ที่เขียนถูกต้องหรือไม่ ก็อาจถาม Perplexity เพื่อตรวจสอบ หากมันหาเจอแหล่งที่ยืนยันข้อมูลดังกล่าว เราก็สบายใจได้ (หรือถ้าไม่เจอหรือเจอว่าขัดแย้ง เราก็จะแก้ไขก่อนส่ง) อีกมุมหนึ่งคือ Perplexity ช่วยให้การเขียนเชิงวิชาการของเรามีหลักฐานสนับสนุนทุกจุดง่ายขึ้น – ทุกครั้งที่เราอยากใส่อ้างอิง เราสามารถเรียกใช้ Perplexity เพื่อได้ข้อความ/ข้อมูลพร้อมแหล่ง แล้วค่อยนำมา เขียนด้วยสำนวนเราเอง ให้กลมกลืน สิ่งนี้ดีกว่าการใช้ LLM เขียนทั้งหมดแล้วค่อยไปหาทีหลังว่าแต่ละประโยคมาจากไหน (ซึ่งเสี่ยงต่อการมีข้อมูลไม่มีที่มา)

โดยสรุป Perplexity ไม่ได้ทำหน้าที่เป็น “ผู้เขียน” แต่เป็น “ผู้ช่วยของผู้เขียน” ในการผลิตงานวิชาการ จะไม่สร้างย่อหน้าวิชาการยาวๆ ที่มีการวิเคราะห์ลุ่มลึกใหม่ๆ ให้ แต่จะช่วยหาวัสดุ (facts, figures, quotes, references) ที่เราต้องใช้ในการเขียน สิ่งนี้เสริมพลังให้กับ ChatGPT/Claude อย่างมาก – เราอาจใช้ ChatGPT/Claude ในการร่างโครงและเขียนประโยค จากนั้นใช้ Perplexity ตรวจความถูกต้องและเติมข้อมูลที่ต้องการอ้างอิง เทียบเคียงก็เหมือนมีผู้ช่วยวิจัยที่คอยป้อนเอกสารและข้อมูลดิบให้ ขณะที่เราเป็นคนเขียนเรียบเรียงเอง ผลลัพธ์ที่ได้คืองานเขียนเชิงวิชาการที่ทั้ง เขียนดี (ด้วยความช่วยเหลือของ LLM) และ ข้อมูลถูกต้องน่าเชื่อถือ (ด้วยการตรวจสอบผ่าน Perplexity)

ตารางแสดงการเปรียบเทียบความสามารถของ AI ในการเขียนเชิงวิชาการ

กลยุทธ์แนะนำ

1. ใช้ ChatGPT เพื่อร่างเบื้องต้น

2. ใช้ Claude ปรับสำนวนให้เป็นธรรมชาติและใส่ความลึก

3. ใช้ Trinka หรือ Writefull ตรวจ final version ให้พร้อมส่งตีพิมพ์

ความสามารถในการอ้างอิงแหล่งที่มาและความถูกต้องของ AI แต่ละตัว

ChatGPT

ในแง่การให้ การอ้างอิง (citation) ChatGPT ยังมีข้อจำกัดสำคัญ เนื่องจากโมเดลไม่มีการเข้าถึงฐานข้อมูลภายนอกแบบเรียลไทม์ในโหมดปกติ หากเราสั่งให้มันใส่อ้างอิง งานวิจัยจำนวนมากพบว่า ChatGPT มักสร้างรายชื่อเอกสารอ้างอิงที่ดูเหมือนจริงขึ้นมาเอง ทั้งชื่อผู้แต่ง ชื่อบทความ วารสาร และปีที่อาจฟังดูถูกต้องแต่ความจริงไม่มีอยู่จริงในฐานข้อมูลวิชาการ (เป็น การ hallucinate แหล่งข้อมูล) ตัวอย่างในการศึกษาหนึ่งที่ให้ ChatGPT เขียนบทความสั้นพร้อมอ้างอิง 42 หัวข้อ พบว่ารายการบรรณานุกรมที่โมเดลสร้างนั้น GPT-3.5 สร้างแหล่งอ้างอิงปลอมถึง ~55% ขณะที่ GPT-4 (รุ่นใหม่กว่า) ก็ยังมีอ้างอิงที่ไม่มีจริง ~18% ของทั้งหมดอยู่ดี

แม้ GPT-4 จะพัฒนาขึ้นมากแต่การที่เกือบ 1 ใน 5 ของข้อมูลอ้างอิงเป็นสิ่งที่โมเดลแต่งขึ้นก็ยังถือว่าสูงเกินยอมรับในงานวิชาการ นอกจากนี้ เมื่อพิจารณาอ้างอิงที่ถูกต้อง (ไม่ได้แต่งชื่อมา) ก็พบว่าข้อมูลมักไม่ครบถ้วนหรือผิดพลาด เช่น ชื่อผู้แต่งหรืองานวิจัยคลาดเคลื่อนไปจากความจริง (งานวิจัยเดียวกันรายงานว่า ~24% ของรายการอ้างอิงจริงที่ GPT-4 ให้มานั้นมีข้อผิดพลาดสำคัญ เช่น ปีผิด ชื่อเรื่องผิด ฯลฯ)

ดังนั้น ความน่าเชื่อถือในการอ้างอิงของ ChatGPT ยังต่ำ หากผู้ใช้ไม่ตรวจสอบเอง ข้อควรระวังคือบางครั้งโมเดลจะผสม “เค้าโครง” ของข้อมูลจริงเข้ากับรายละเอียดปลอม เช่น อาจอ้างชื่อบทความที่มีอยู่จริงแต่เปลี่ยนปีหรือลำดับผู้แต่งผิด เป็นต้น ทำให้ดูเผินๆ เหมือนถูกต้อง การใช้งาน ChatGPT เพื่อสร้างบรรณานุกรมจึงต้องตามตรวจเช็คทีละรายการจากแหล่งข้อมูลจริงเสมอ ปัจจุบัน OpenAI ยังไม่ได้มีระบบเชื่อมต่อฐานข้อมูลให้ ChatGPT โดยตรง (เว้นแต่ใช้ปลั๊กอินเสริม) โมเดลจะดึงจากความทรงจำการฝึกของมันเอง ซึ่งไม่ได้จัดเก็บข้อมูลแบบฐานข้อมูลเป๊ะๆ แต่เก็บเป็นรูปแบบภาษา ฉะนั้นเมื่อเราถามอ้างอิง โมเดลจึงสร้างตาม “รูปแบบที่น่าจะเป็นไปได้” มากกว่าจะดึงข้อมูลแม่นๆ ในทางปฏิบัติ สิ่งที่ ChatGPT ทำได้ดีคือ การจัดรูปแบบการอ้างอิง หากเรามีข้อมูลบรรณานุกรมอยู่แล้ว เช่น เราบอกชื่อบทความและปีให้มัน มันสามารถจัดรูปแบบ APA, MLA, Chicago ฯลฯ ได้อย่างรวดเร็ว และยังอธิบายหลักเกณฑ์การอ้างอิงต่างๆ ได้ด้วย (เช่น อธิบายความแตกต่างระหว่างสไตล์ หรือวิธีการอ้างในข้อความ) แต่สิ่งที่มันยังทำไม่ได้ดีคือการหาแหล่งใหม่หรืออ้างอิงโดยอัตโนมัติให้เราย่างถูกต้อง ผลการทดสอบใช้งานจริงชิ้นหนึ่งสรุปว่า “ทั้ง ChatGPT และ Claude ไม่สามารถสร้างการอ้างอิงที่ถูกต้องสมบูรณ์ได้” เมื่อให้ทั้งสองช่วยเขียนเรียงความวิชาการที่ต้องมี reference list ท้ายเรื่อง ปรากฏว่าทั้งคู่ให้รายชื่ออ้างอิงที่รูปแบบไม่ถูกต้องตามมาตรฐาน APA และมีข้อผิดพลาดหลายจุด (ในกรณีนี้ ChatGPT ให้มา 2 รายการ, Claude 3 รายการ ทั้งหมดรูปแบบคลาดเคล้อนไม่ได้มาตรฐาน)

สรุปคือ หากต้องการอ้างอิงที่เชื่อถือได้ ผู้ใช้ควรสืบค้นจากแหล่งที่มาตรง (เช่น ฐานข้อมูลห้องสมุด) แล้วจึงนำข้อมูลมาให้ ChatGPT ช่วยจัดรูปแบบ มากกว่าจะให้มันแต่งรายการขึ้นมาเอง

Claude Sonnet 4

Claude มีการออกแบบให้มีอัตราการ hallucination ต่ำกว่า และโดยทั่วไปชุมชนผู้ใช้รายงานว่า Claude มัก “ไม่มั่ว” เท่ากับ ChatGPT ในแง่ข้อเท็จจริง อย่างไรก็ตาม การสร้างรายการอ้างอิงหรือ DOI ใหม่ที่ไม่เคยมี ก็เป็นสิ่งที่ Claude ในโหมดปกติหลีกเลี่ยงได้ไม่หมดเช่นกัน ถ้าเราขอให้มันหาบรรณานุกรมเองโดยไม่ได้ให้ข้อมูลอ้างอิงใดๆ Claude ก็อาจแต่งขึ้นมาเหมือนกับ ChatGPT ได้ (มีกรณีเป็นข่าวว่า ทนายความใช้ Claude ช่วยจัดรูปแบบคดีความโดยใส่อ้างอิง ปรากฏว่า Claude สร้างรายละเอียดอ้างอิงผิด เช่น ชื่อบทความและชื่อผู้เขียนคลาดเคลื่อนไป แม้จะให้ลิงก์บทความถูกต้องก็ตาม)

กรณีนี้ชี้ว่า Claude เองก็สามารถเกิดข้อผิดพลาดในข้อมูลอ้างอิงได้ หากผู้ใช้ไม่ตรวจสอบ ในด้านการอ้างอิงแหล่งความรู้ Anthropic (ผู้พัฒนา Claude) ตระหนักถึงปัญหานี้และได้เพิ่มคุณสมบัติใหม่ให้ Claude ผ่าน API ที่เรียกว่า “Citations” ซึ่งเปิดตัวในปี 2025 โดยให้ผู้ใช้ป้อน เอกสารแหล่งข้อมูล เข้าไปเป็นบริบท จากนั้น Claude จะสามารถดึงข้อความจากเอกสารนั้นมาประกอบคำตอบพร้อมอ้างอิงประโยคหรือย่อหน้าที่ใช้ ซึ่งช่วยให้คำตอบมีความตรวจสอบได้และน่าเชื่อถือขึ้นมาก (แนวคิดคล้ายการทำ Retrieval-Augmented Generation) คุณสมบัตินี้เพิ่มความแม่นยำในการอ้างอิงและลดการแต่งข้อมูลลง โดย Anthropic รายงานว่าการให้ Claude อ้างอิงจากเอกสารที่มีเพิ่ม ความถูกต้องในการเรียกคืนข้อมูลขึ้น ~15% เมื่อเทียบกับการพยายามใช้ prompt สั่งให้โมเดลอ้างอิงเองแบบเดิมๆ

กล่าวได้ว่า Claude พร้อมจะรองรับการทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลจริงมากขึ้นเรื่อยๆ (ล่าสุดยังมีโหมด Claude Research ที่ให้ Claude ค้นเว็บได้เองและตอบพร้อม citations คล้ายกับ Bing/Perplexity ด้วย) แต่ฟีเจอร์เหล่านี้จำเป็นต้องใช้งานผ่าน API หรือแพลตฟอร์มที่รองรับ สำหรับการใช้ Claude รุ่นปกติผ่านหน้าเว็บหรือแอป เมื่อเราถามคำถามวิชาการ Claude อาจไม่ใส่อ้างอิงให้เลย (ต่างจาก Perplexity ที่จะใส่ทุกครั้ง) เว้นแต่จะร้องขอ และหากร้องขอก็ต้องระมัดระวังว่าโมเดลอาจแต่งขึ้นเหมือนกรณีที่กล่าวไป ดังนั้นวิธีใช้ Claude ให้ได้ประโยชน์คือ ให้มันช่วยจัดรูปแบบและตรวจสอบความสอดคล้อง ของรายการอ้างอิงที่เรามีอยู่แล้ว เนื่องจาก Claude มีความจำยาวและใส่ใจรายละเอียด มันสามารถรักษาความสม่ำเสมอของการอ้างอิงตลอดรายงานขนาดยาวได้ดี (เช่น ไม่หลุดรูปแบบกลางคัน) และสามารถเตือนเราหากตรงไหนควรมีการอ้างอิงเพิ่มเติม Claude ยังมีความรู้พื้นหลังพอที่จะเสนอได้ว่า “งานคลาสสิกในสาขานี้คือของผู้แต่งคนใด” ซึ่งช่วยให้เราไม่พลาดการอ้างอิงงานสำคัญ (แต่ตรงนี้ก็ต้องตรวจสอบเช่นกันว่าใช่งานที่มีจริงและเกี่ยวข้องโดยตรงหรือไม่) สรุปคือ Claude ได้เปรียบเล็กน้อยตรงความ “ใส่ใจ” ในการอ้างอิง – มันจัดรูปแบบได้ดี รักษาความเป็นมาตรฐานได้ในงานเขียนยาวๆ และไม่พลั้งสร้างข้อมูลเท็จพร่ำเพรื่อเท่า ChatGPT แต่สุดท้ายหากจะให้อ้างอิงจริงๆ ก็ยังต้องมีแหล่งข้อมูลให้มันอ้าง มิฉะนั้นก็มีโอกาสผิดพลาดอยู่ดี ผู้ใช้ควรใช้ Claude เพื่อช่วยจัดการรายการอ้างอิงที่หาได้มาจากการค้นคว้าจริงมากกว่าจะให้มันคิดเองทั้งหมด (หรือใช้ระบบ Citations API ที่ผู้พัฒนาจัดให้ ซึ่งจะทำงานเหมือน Perplexity คืออ้างอิงจากข้อมูลที่มี)

Perplexity

เครื่องมือนี้ถูกออกแบบมาโดยเน้นเรื่อง การให้ข้อมูลที่ตรวจสอบได้ เป็นหลัก จึงโดดเด่นมากในด้านการอ้างอิง ทุกคำตอบที่ Perplexity ให้จะตามด้วยการใส่หมายเลขเชิงอรรถ และสามารถคลิกดูแหล่งข้อมูลต้นทางได้ทันที เสมือนเป็นการผสานการค้นข้อมูลกับการตอบคำถาม ด้วยเหตุนี้ เมื่อใช้ Perplexity ผู้ใช้แทบไม่ต้องกังวลเรื่องข้อมูลมั่วหรือการอ้างอิงเท็จเลย เพราะระบบจะแสดงที่มาของข้อมูลทุกจุดอย่างโปร่งใส ตัวอย่างเช่น หากถามว่า “งานวิจัยล่าสุดกล่าวถึงวิธีรักษาโรค X ว่าอย่างไร” คำตอบที่ได้อาจสรุปว่า “วิธีรักษาใหม่ A มีประสิทธิผลสูงตามรายงานในปี 2023” พร้อมมีหมายเลขอ้างอิง [1] ต่อท้าย ซึ่งเราสามารถคลิกดูได้ว่า [1] นั้นมาจากบทความวารสารชื่ออะไร ปีอะไร ใครเขียน – ทำให้ผู้ใช้มั่นใจได้ทันทีว่าข้อมูลที่นำมาใช้นั้นมีแหล่งที่มาตรวจสอบได้ ไม่ใช่คำกล่าวลอยๆ จาก AI นอกจากนี้ Perplexity ยังครอบคลุมแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ตั้งแต่บทความวิชาการ หนังสือ บล็อก วิกิพีเดีย ไปจนถึงเว็บไซต์ข่าว (ผู้ใช้สามารถเลือกโหมดการค้นให้เหมาะสม เช่น โหมด Academic เพื่อเน้นงานวิจัย) ซึ่งหมายความว่าเราสามารถใช้ Perplexity หา DOI หรือข้อมูลบรรณานุกรมของแหล่งอ้างอิงได้โดยตรง เช่น พิมพ์ชื่อทฤษฎีหรือหัวข้อลงไป ระบบอาจแสดงรายการบทความที่เกี่ยวข้องพร้อม DOI/URL ครบถ้วนมาให้ เราจึงสามารถจดรายการอ้างอิงจากตรงนั้นได้ทันที ในเชิงความถูกต้องของข้อมูล Perplexity ได้รับคำชมจากผู้ใช้เรื่อง ความน่าเชื่อถือ สูงมาก มีผู้ใช้งานรายหนึ่งระบุว่า “จุดแข็งที่สุดของ Perplexity คือความไว้ใจได้ – เพราะมันต้องใส่ที่มาของข้อมูล และใช้ข้อมูลเรียลไทม์ ทำให้เราไม่ต้องกังวลเรื่องข้อมูลผิดหรือที่มาที่โมเมขึ้นเองเหมือนเวลาใช้ ChatGPT”

อย่างไรก็ดี จุดที่ต้องทราบคือรูปแบบการอ้างอิงของ Perplexity ในคำตอบ อาจจะไม่ได้จัดเข้ารูปแบบบรรณานุกรมตามมาตรฐานการเขียนวิชาการ (เช่น อาจแค่ให้ชื่อเรื่องและลิงก์มา ไม่ได้จัดเป็น APA หรืออื่นๆ) ผู้ใช้จะต้องนำข้อมูลไปเรียบเรียงรูปแบบเองหากจะใช้ในการเขียนรายงานจริง อีกประการหนึ่ง บางครั้ง Perplexity อาจให้ข้อมูลสรุปที่กระชับมาก ทำให้มีจำนวนแหล่งอ้างอิงจำกัด (เช่น 2-3 แหล่ง) ทั้งที่บางเรื่องอาจต้องการอ้างอิงหลายชิ้น – ตรงนี้ผู้ใช้สามารถใช้คำถามต่อเพื่อให้มันหาเพิ่มได้ โดยรวมแล้ว ในสามเครื่องมือ Perplexity คือเครื่องมือที่เชื่อถือได้ที่สุดเรื่องการอ้างอิงแหล่งที่มา เหมาะสำหรับใช้ตรวจสอบหรือดึงข้อมูลที่ถูกต้องเข้ามาในการเขียนงานวิจัยของเรา ซึ่งช่วยเสริมจุดอ่อนของ ChatGPT/Claude ที่อาจพลั้งพลาดเรื่อง citation ดังที่กล่าวไป

ตารางแสดงการเปรียบเทียบความสามารถของ AI ในการอ้างอิงแหล่งที่มา และความถูกต้อง

กลยุทธ์แนะนำ

1. ป้อนบทสัมภาษณ์ให้ Claude วิเคราะห์ธีม

2. ใช้ Perplexity ค้นแนวคิดทฤษฎีประกอบ

3. ใช้ NVivo ตรวจความถี่ keyword หรือ validate ธีม

4. ให้ ChatGPT ช่วยเขียนส่วน discussion

ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณของ AI แต่ละตัว

ChatGPT

มีความสามารถในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติและตัวเลขในเชิงบรรยายได้ดี โมเดลสามารถอธิบายความหมายของค่าสถิติ ช่วยตีความผลลัพธ์ และเขียนสรุปผลเชิงวิชาการจากข้อมูลที่ผู้ใช้ให้มาได้ เช่น ถ้าให้ค่าเฉลี่ยและค่า p-value มา ChatGPT สามารถเขียนประโยคผลการวิเคราะห์หรืออภิปรายความหมายของค่านั้นๆ เป็นภาษาเชิงวิชาการที่ถูกต้องได้ อีกทั้งสามารถแนะนำวิธีการวิเคราะห์ที่เหมาะสมกับข้อมูลที่มีได้ในระดับพื้นฐาน เช่น อาจเสนอให้ใช้ t-test หรือ ANOVA หากถามถึงวิธีตรวจความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่างกลุ่ม

นอกจากนี้ยังมีจุดเด่นที่การอธิบายเข้าใจง่าย – ChatGPT มักจะให้คำอธิบายผลลัพธ์ที่เป็นภาษาธรรมดา (layman terms) ควบคู่กับเชิงสถิติ ซึ่งเป็นประโยชน์เมื่อต้องการสื่อสารให้คนที่ไม่ได้เชี่ยวชาญมากนักเข้าใจ อย่างไรก็ตาม ChatGPT ไม่สามารถคำนวณสถิติจากข้อมูลดิบได้โดยตรง (หากไม่มีเครื่องมือเสริม) กล่าวคือมันไม่มีเครื่องคิดเลขหรือการรันซอฟต์แวร์สถิติภายในตัว มันใช้การเรียนรู้จากรูปแบบข้อมูลเพื่อประมาณคำตอบเท่านั้น ดังนั้นในการใช้งานจริง ผู้ใช้ควรคำนวณค่าต่างๆ ด้วยตนเองหรือใช้เครื่องมืออื่น แล้วนำผลมาให้ ChatGPT ช่วยอธิบาย/สรุป อีกข้อควรระวังคือ ChatGPT อาจมีการเข้าใจผิดหรืออธิบายเกินจริงในบางครั้ง โดยเฉพาะประเด็นสถิติที่ซับซ้อน หากคำถามไม่ชัดเจน โมเดลอาจเลือกวิธีวิเคราะห์ไม่ถูกหรืออธิบายคลาดเคลื่อนได้ ผู้ใช้งานควรตั้งคำถามให้ตรงจุดและตรวจทานความถูกต้องของคำตอบเสมอ (มีคำแนะนำจากงานเปรียบเทียบหนึ่งว่า แม้ ChatGPT/Claude จะช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้ดี “แต่ผู้ใช้ยังจำเป็นต้องถามคำถามให้ถูกต้องและตรวจสอบคำตอบซ้ำ” เพื่อป้องกันการเกิด hallucination ของโมเดล) ในภาพรวม ChatGPT เก่งในการสรุปผลเชิงปริมาณเป็นภาษาเขียนทางวิชาการ มีความถูกต้องของหลักการในระดับที่ดี แต่ต้องอาศัยการกำกับดูแลจากผู้ใช้อยู่บ้างในเรื่องตัวเลขที่แท้จริงและความสมเหตุสมผลทางสถิติ

Claude Sonnet 4

Claude มีความสามารถโดดเด่นในการวิเคราะห์เชิงเหตุผลหลายขั้นตอน โมเดลนี้ถูกฝึกให้มี การใช้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์และการคิดเชิงวิเคราะห์ ที่แข็งแกร่ง ทำให้เวลาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ Claude จะเสนอแนวทางที่เป็นระบบและลึกซึ้งกว่า ตัวอย่างเช่น หากเป็นชุดข้อมูลทดลองที่ซับซ้อน (เช่น การทดลองที่วัดผลก่อน-หลังการให้การรักษาในหลายระดับ) Claude อาจแนะนำการวิเคราะห์ขั้นสูงอย่าง Repeated Measures ANOVA หรือโมเดลสถิติแบบผสม (mixed-effects models) เพื่อจัดการกับความซับซ้อนของการทดลองนั้นๆ ได้อย่างถูกต้อง

นอกจากนี้ Claude สามารถตีความผลลัพธ์อย่างมีชั้นเชิง โดยจะอธิบายความหมายของผลลัพธ์ในบริบทของงานวิจัยนั้นอย่างละเอียด (เช่น “ถ้าพบค่า A สูงกว่ากลุ่มควบคุมอย่างมีนัยสำคัญ แปลว่า...” เป็นต้น) รวมถึงอาจแนะนำการวิเคราะห์เพิ่มเติมเพื่อเจาะลึกมุมอื่นๆ ของข้อมูล เช่น ตรวจสอบผลปฏิสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยสองตัวที่อาจส่งผลร่วมกันต่อผลลัพธ์ สิ่งที่เห็นได้ชัดคือ Claude จะใช้ ศัพท์เทคนิคและแนวคิดสถิติได้ถูกต้องและสม่ำเสมอ เหมาะกับงานเขียนเชิงวิจัยที่ต้องการความแม่นยำในการใช้คำ นอกจากนั้น Claude ยังมีแนวโน้มที่จะอภิปรายข้อจำกัดของงานหรือคุณภาพของข้อมูลให้ด้วย เช่น อาจเสริมว่า “ควรระวังความลำเอียงจากขนาดตัวอย่างเล็ก” หรือ “มีปัจจัยอื่นที่ไม่ได้ควบคุมที่อาจกระทบผล” ซึ่งเป็นมุมมองเชิงวิชาการที่มีประโยชน์ต่อส่วน Discussion ของงานวิจัย

ทั้งนี้ เช่นเดียวกับ ChatGPT Claude เองก็ไม่สามารถคำนวณเลขจริงโดยไม่มีเครื่องมือเสริมได้ การใช้งานที่ดีคือให้ Claude ช่วยคิดและช่วยเขียน แทนที่จะให้คำนวณ ผลการทดสอบหนึ่งพบว่าโมเดลทั้งสองสามารถให้คำตอบงานวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างยอดเยี่ยม รวมถึงสามารถสร้างโค้ดภาษา Python เพื่อรันการวิเคราะห์ทางสถิติ (เช่น ANOVA, t-test) และอธิบายผลลัพธ์ได้ด้วย โดย ChatGPT เลือกใช้ ANOVA ส่วน Claude 2 (รุ่นก่อนของ Sonnet 4) ใช้ paired t-test ซึ่งทั้งคู่ถูกต้อง และยังให้โค้ดกับคำอธิบายมาครบถ้วน ประสิทธิภาพโดยรวมถือว่าสูสี งานรีวิวหนึ่งสรุปว่า

“ทั้ง ChatGPT และ Claude 2 ทำได้ดีมากในการวิเคราะห์ข้อมูล ทั้งด้านการสร้างโมเดลสถิติ การวิเคราะห์เชิงสถิติ การสรุปอินไซต์ และการให้คำแนะนำ”

แต่ก็ย้ำว่าผู้ใช้ต้องถามให้ถูกจุดและตรวจคำตอบซ้ำเช่นกัน

จุดที่แตกต่างเล็กน้อยคือ Claude มักแข็งแกร่งเมื่องานวิเคราะห์ต้องอาศัยการให้เหตุผลหลายขั้นตอนหรือแนวคิดที่ซับซ้อน ขณะที่ ChatGPT อาจเหมาะกับคำถามตรงไปตรงมาหรือการอธิบายภาพรวม (Claude แข็งแรงเรื่องแนวคิดสถิติ ส่วน ChatGPT เด่นในการเสนอไอเดียการนำเสนอผลที่สร้างสรรค์หรือต่อยอดเชื่อมโยงสู่ประยุกต์จริงได้ดี)

Perplexity

สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ Perplexity จะทำงานต่างออกไป เพราะไม่ใช่เครื่องมือที่เราจะป้อน dataset เข้าไปแล้วให้คำนวณหรือสรุปผลให้ แต่ Perplexity จะมีประโยชน์ในฐานะแหล่งค้นข้อมูลสนับสนุนการวิเคราะห์ กล่าวคือ หากผู้วิจัยต้องการความช่วยเหลือเรื่องแนวคิดหรือข้อมูลภายนอกที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ ก็สามารถใช้ Perplexity ค้นหาได้ พร้อมแหล่งอ้างอิง เช่น ค้นหาว่า “การทดสอบ X ต้องมีเงื่อนไขอะไรบ้าง” หรือ “มีงานวิจัยใดบ้างที่พบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร A กับ B” แล้ว Perplexity จะแสดงคำตอบคร่าวๆ พร้อมลิงก์ไปยังเอกสารวิชาการหรือเว็บที่เกี่ยวข้อง การใช้งานลักษณะนี้ช่วยให้ผู้วิจัยได้ข้อมูลประกอบการวิเคราะห์ที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ ซึ่ง ChatGPT/Claude (ที่ไม่สามารถอัปเดตข้อมูลภายนอก) ให้ไม่ได้ทันที ยกตัวอย่างเช่น หากเราวิเคราะห์ผลแล้วสงสัยว่าค่าที่ได้นั้นสอดคล้องกับทฤษฎีหรือการค้นพบก่อนหน้าหรือไม่ เราสามารถถาม Perplexity เพื่อค้นงานวิจัยที่รายงานผลลัพธ์ใกล้เคียงกัน แล้วนำข้อมูลนั้นมาประกอบการอภิปรายในงานของเรา

อีกด้านหนึ่ง Perplexity สามารถช่วยยืนยันความถูกต้องของหลักการหรือสูตรสถิติบางอย่างด้วยการหาข้อความจากตำรา/บทความที่อธิบายหลักการนั้น เช่น ถ้าไม่แน่ใจว่า “ในการใช้ t-test ต้องตรวจสอบสมมติฐานอะไรบ้าง” ก็ให้ Perplexity ค้นและจะได้คำตอบที่มีการอ้างถึงแหล่งที่มาชัดเจน ผู้ใช้จึงมั่นใจได้ว่าแนวทางที่ตนใช้วิเคราะห์ถูกต้องตามหลักวิชาการจริง อย่างไรก็ตาม ในการ เขียนผลการวิเคราะห์เชิงปริมาณ Perplexity ไม่ได้ช่วยโดยตรงเท่ากับ ChatGPT หรือ Claude เพราะมันไม่ได้สร้างสรรค์ประโยคหรือภาษาทางวิชาการใหม่ๆ ให้ แต่จะดึงสิ่งที่มีอยู่แล้วมาแสดง ดังนั้นบทบาทของ Perplexity ในขั้นวิเคราะห์เชิงปริมาณคือ ผู้ช่วยค้นคว้า มากกว่าเป็น ผู้ช่วยเขียน มันช่วยให้เราเข้าถึงข้อมูลและตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ของเราได้เร็วและมีหลักฐานอ้างอิง ลดความเสี่ยงที่จะตีความผิดหรือใช้วิธีที่ไม่ถูกต้อง เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว หากต้อง วิเคราะห์ข้อมูลโดยตรง (เช่น สรุปชุดตัวเลข, เขียนส่วน Results) นักวิจัยมักจะใช้ ChatGPT หรือ Claude เพื่อช่วยร่างข้อความ แต่จะใช้ Perplexity เพื่อหาแหล่งข้อมูลมายืนยันหรือเพิ่มเติมความลึกให้การวิเคราะห์นั้นน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น

ตารางแสดงการเปรียบเทียบความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ

ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพของ AI แต่ละตัว

ChatGPT

โมเดลนี้มีความสามารถด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่สูง ทำให้สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพได้ในระดับที่น่าประทับใจ ผู้ใช้สามารถป้อนบทสัมภาษณ์หรือข้อความยาวๆ ให้ ChatGPT สรุปหรือดึงประเด็นสำคัญได้ ตัวอย่างเช่น ถ้าให้บทสัมภาษณ์ความยาวหลายย่อหน้า ChatGPT สามารถสรุปใจความหรือธีมหลักๆ ที่ผู้ให้สัมภาษณ์พูดถึงออกมาเป็นข้อๆ ได้ นอกจากนี้ยังสามารถตีความอารมณ์หรือท่าทีจากข้อความ (เช่น ระบุได้ว่าผู้พูดมีความกังวลหรือมองโลกในแง่ดี) และเชื่อมโยงกับแนวคิดทางทฤษฎีที่มันรู้จักได้พอสมควร ความสามารถนี้มีประโยชน์ในการวิเคราะห์เชิงเนื้อหา (content analysis) และ thematic analysis กล่าวคือ ChatGPT สามารถช่วยนักวิจัยสร้าง รหัส (codes) เบื้องต้นจากข้อมูล และจัดกลุ่มรหัสเหล่านั้นเป็นธีมใหญ่ๆ ได้

อย่างไรก็ดี ข้อจำกัดสำคัญคือ ขนาดบริบทที่ใส่เข้าไป (Input) GPT-4 (จ่ายเดือนละ $20) มีบริบทจำกัด (~8K หรือ 32K tokens หรือประมาณ 6,000 - 24,000 คำ แล้วแต่การสมัคร) ทำให้ไม่สามารถป้อนข้อมูลคุณภาพปริมาณมากทั้งหมดในครั้งเดียวได้ หากมีบทสัมภาษณ์หลายชั่วโมงหรือเอกสารหลายสิบหน้า ผู้ใช้ต้องทยอยสรุปทีละส่วน หรือย่อความก่อนป้อน ซึ่งอาจลดทอนความเชื่อมโยงของข้อมูลบางส่วน อีกทั้ง ChatGPT อาจสร้าง ธีมที่ดูสมเหตุสมผลแต่ไม่ได้อยู่ในข้อมูลจริง หากข้อมูลนั้นคลุมเครือหรือโมเดลพยายาม “เดา” ตามความรู้เดิมของมัน (นี่คือรูปแบบหนึ่งของ hallucination) ดังนั้นผู้วิจัยควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าธีมหรือสรุปที่ได้จาก ChatGPT ตรงกับข้อมูลดิบจริง นอกจากนี้ แม้ ChatGPT จะช่วยจัดกลุ่มแนวคิดหรือสรุปบทสัมภาษณ์ได้รวดเร็ว แต่การวิเคราะห์คุณภาพเชิงลึก เช่น การวิเคราะห์วาทกรรม (discourse analysis) หรือ การตีความเชิงปรัชญา อาจเกินขีดความสามารถของโมเดลที่ยังขาดความเข้าใจบริบททางสังคมหรือวัฒนธรรมอย่างแท้จริง อย่างไรก็ดี มีงานวิจัยและบทความที่เริ่มทดลองใช้ ChatGPT ในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพ เช่น ช่วยในการสร้าง codebook หรือช่วยตรวจสอบความสอดคล้องในการตีความ ซึ่งพบว่า AI มี “ศักยภาพในการสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพ” อยู่บ้าง แต่ยังคงต้องอยู่ภายใต้การกำกับของนักวิจัยมนุษย์ที่ตีความเชิงลึกเอง

Claude Sonnet 4

ด้วยบริบทขนาดใหญ่ (context window ~200K โทเค็น)* Claude จึงสามารถรับข้อมูลคุณภาพจำนวนมากได้ในคราวเดียว ยกตัวอย่าง ถ้านักวิจัยมีบทสัมภาษณ์ถอดความ 10 คน คนละหลายๆ หน้า Claude สามารถประมวลผลทั้งหมดและสรุปธีมข้ามบทสัมภาษณ์ได้ภายในคำถามไม่กี่ครั้ง ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบอย่างมากในการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ Claude ถูกออกแบบให้ เข้าใจบริบทและความละเอียดอ่อนของภาษาได้ดี ทำให้สามารถจับประเด็นย่อยๆ หรือ นัยระหว่างบรรทัด ที่อาจหลุดรอดสายตามนุษย์ได้ระดับหนึ่ง เช่น อาจตรวจจับได้ว่าผู้ให้สัมภาษณ์ทุกคนพูดถึง “ความไม่มั่นคง” ในงาน แต่ใช้ถ้อยคำต่างกัน Claude ก็อาจสรุปธีมว่า “ความไม่มั่นคงในงาน” เป็นประเด็นหลัก และยกตัวอย่างคำพูดสนับสนุนมาให้ นอกจากนี้ Claude มีความสามารถในการจัดโครงสร้างคำตอบที่ดีและเหตุผลเป็นขั้นตอน

ผู้ใช้งานหลายคนให้ความเห็นว่า Claude เหมาะกับงานอ่านและสรุปเอกสารยาวๆ หรืองานวิจัยเชิงลึก ดังนั้นสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพ (ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับการอ่านข้อมูลปริมาณมากและเชื่อมโยงหาความสัมพันธ์เชิงแนวคิด) Claude จึงเป็นผู้ช่วยที่สอดคล้องกับงานประเภทนี้ โมเดลสามารถช่วยจัดกลุ่มข้อมูล เช่น จับว่าข้อมูลชิ้นไหนเข้ากับธีมไหนบ้าง และสามารถรักษาความต่อเนื่องของการอ้างอิงข้อมูลแต่ละชิ้นได้ดีในบทสนทนายาวๆ (เนื่องจากบริบทยาว โมเดลจะ “จำ” สิ่งที่กล่าวมาก่อนหน้าได้หมด) ยิ่งไปกว่านั้น Claude มักจะเขียนสรุปออกมาอย่างเป็นระบบ ระบุหัวข้อหลัก หัวข้อย่อย ในภาษาที่เป็นทางการและรัดกุม เมื่อเปรียบเทียบกับ ChatGPT แล้ว Claude อาจ เพิ่มความละเอียดและรอบคอบ ให้การวิเคราะห์มากกว่า เช่น อาจเพิ่มข้อสังเกตเชิงเปรียบเทียบระหว่างผู้ให้สัมภาษณ์ หรือเน้นย้ำข้อจำกัดของข้อมูล (คล้ายที่ Claude ทำในเชิงปริมาณ)

แต่ทั้งนี้ Claude ก็ยังคงเป็น AI model ซึ่งความเข้าใจมิติทางสังคม/วัฒนธรรมลึกซึ้งบางอย่างอาจไม่เทียบเท่ามนุษย์ นักวิจัยจึงควรใช้ Claude เป็นเครื่องมือช่วยตรวจหาประเด็นและสรุปเบื้องต้น จากนั้นจึงนำไปตีความต่อยอดด้วยตนเองจะเหมาะสมกว่า ในภาพรวม ChatGPT และ Claude ต่างก็เป็นประโยชน์ในการสรุปและหาแก่นของข้อมูลคุณภาพ แต่ Claude จะได้เปรียบเมื่อปริมาณข้อมูลมากหรือต้องการรักษาบริบททั้งหมดไว้ ขณะที่ ChatGPT ก็เพียงพอสำหรับชุดข้อมูลขนาดเล็ก-กลางที่ต้องการสรุปอย่างรวดเร็ว ผู้ใช้หลายคนยอมรับว่า Claude สามารถจัดการเอกสารยาวๆ และการวิเคราะห์เชิงโครงสร้างได้เป็นอย่างดี (ถูกออกแบบมาสำหรับ “long-form content generation and analysis”) ส่วน ChatGPT จะตอบสนองฉับไวและหลากหลายกว่าเล็กน้อยในเชิงไอเดีย

Perplexity

ในมุมของการวิเคราะห์ข้อมูลคุณภาพ Perplexity ทำหน้าที่คล้าย “ผู้ช่วยค้นคว้า” มากกว่า “นักวิเคราะห์” เช่นเดียวกับกรณีข้อมูลเชิงปริมาณ กล่าวคือ Perplexity ไม่สามารถอ่านไฟล์บทสัมภาษณ์หรือข้อมูลดิบของเราโดยตรงเพื่อสรุปให้ได้ แต่เราสามารถใช้มันเพื่อค้นข้อมูลภายนอกที่เกี่ยวข้องมาสนับสนุนหรือเปรียบเทียบกับสิ่งที่เราพบจากข้อมูลคุณภาพของเราได้ ตัวอย่างเช่น หากเราพบธีมบางอย่างจากการสัมภาษณ์ (เช่น “ความเหนื่อยหน่ายในการทำงานของพยาบาล”) เราอาจใช้ Perplexity ค้นหาว่า “มีงานวิจัยก่อนหน้าพูดถึงความเหนื่อยหน่ายของพยาบาลว่าอย่างไรบ้าง” ซึ่งระบบจะดึงบทความวิจัยหรือรายงานที่เกี่ยวข้องมาให้พร้อมการสรุปใจความสั้นๆ และลิงก์อ้างอิง สิ่งนี้เป็นประโยชน์ต่อการเขียนส่วน Literature Review หรือ Discussion ของงานวิจัยเชิงคุณภาพ เพราะเราจะได้อ้างอิงเปรียบเทียบว่าข้อค้นพบของเราสอดคล้องหรือขัดแย้งกับงานของใครอย่างไร อีกทั้งทำให้เรามีหลักฐานยืนยันความสำคัญของประเด็นที่พบ (เช่น หาก Perplexity พบว่ามีบทความใน Journal of Nursing ระบุเรื่องเดียวกัน เราก็สามารถอ้างถึงบทความนั้นเพื่อเสริมความหนักแน่นให้งานตนเอง)

จุดแข็งของ Perplexity คือ ทุกคำตอบมีการอ้างอิงแหล่งที่มา ผู้ใช้จึงไม่ต้องกังวลเรื่องเอาข้อมูลผิดๆ มาใช้ เพราะสามารถคลิกตรวจสอบแหล่งข้อมูลได้ทันที สำหรับการวิเคราะห์คุณภาพ การมีแหล่งข้อมูลสนับสนุนจากภายนอกช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและความลึกให้กับการตีความของเรา อย่างไรก็ตาม หากต้องการให้ AI ช่วยอ่านและสรุป ข้อมูลคุณภาพของเราโดยตรง เราจะต้องพึ่ง ChatGPT หรือ Claude เพราะ Perplexity ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อความยาวของผู้ใช้ ในทางปฏิบัติ นักวิจัยอาจใช้ Perplexity ควบคู่กับเครื่องมือเหล่านั้น เช่น ใช้ Claude สรุปธีมจากข้อมูลภายใน แล้วใช้ Perplexity หาเอกสารวิชาการที่เกี่ยวข้องกับแต่ละธีมเพื่ออ้างอิงเพิ่มเติม วิธีนี้จะผสานข้อดีคือได้ทั้งการสรุปข้อมูล ของเรา ผ่าน LLM และได้ข้อมูล ภายนอก ที่น่าเชื่อถือมาประกอบกัน

ตารางแสดงการเปรียบเทียบความสามารถของ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ

คำศัพท์อธิบายเพิ่มเติม

context window ~200K โทเค็น

ความยาวของข้อมูล (ข้อความ) ที่โมเดล AI สามารถอ่าน และประมวลผลได้ในคราวเดียว โดยนับเป็น “โทเค็น” ซึ่งเป็นหน่วยย่อยของคำ หรือสัญลักษณ์ในภาษาที่ใช้ในการคำนวณของโมเดล AI

200,000 โทเค็น ≈ 150,000–160,000 คำภาษาอังกฤษ หรือราว 400–600 หน้า A4 ของเอกสารภาษาอังกฤษทั่วไป

back

ที่มา

• Anthropic. (2024). Claude 3 and Sonnet overview. https://www.anthropic.com/index/claude-2-and-sonnet

• Creswell, J. W. (2014). Research design: Qualitative, quantitative, and mixed methods approaches (4th ed.). SAGE Publications.

• JASP Team. (2023). JASP (Version 0.18) [Computer software]. https://jasp-stats.org

• Jamovi Team. (2023). jamovi (Version 2.3) [Computer software]. https://www.jamovi.org

• Miles, M. B., Huberman, A. M., & Saldaña, J. (2014). Qualitative data analysis: A methods sourcebook (3rd ed.). SAGE Publications.

• OpenAI. (2024). ChatGPT product overview. https://openai.com/chatgpt

• Perplexity AI. (2024). Perplexity academic search platform. https://www.perplexity.ai

• QSR International. (2023). NVivo qualitative data analysis software (Version R1.7). https://www.qsrinternational.com/nvivo-qualitative-data-analysis-software/home

• Scite Inc. (2024). Scite: Smart citations for better research. https://scite.ai

• Trinka AI. (2024). Trinka: AI-powered academic writing assistant. https://trinka.ai

• Writefull. (2024). Writefull: Writing help for academics and researchers. https://writefull.com

• Litmaps. (2024). Litmaps: Visual literature mapping tool. https://www.litmaps.com