ยักษ์ใหญ่ AI หนุนสัญญาณใหม่ ให้เว็บไซต์ปฏิเสธการนำข้อมูลไปฝึกโมเดล

ตั้งกติกาครั้งเดียว สื่อสารกับผู้พัฒนา AI หลายราย

เจ้าของเว็บไซต์อาจจัดการสิทธิการนำเนื้อหาไปฝึก AI ได้ง่ายขึ้น เมื่อ OpenAI, Google, Microsoft และ Anthropic สนับสนุนแนวทางใช้สัญญาณร่วมในไฟล์ robots.txt เพื่อแจ้งความประสงค์ต่อผู้ให้บริการหลายราย ลดภาระการกำหนดกฎแยกสำหรับบอตแต่ละบริษัท ตามรายงานของ The Verge ซึ่งมีพาดหัวตรงกับหัวข้อข่าวที่ได้รับมา ([thevergenews.pages.dev](https://thevergenews.pages.dev/tech/1023763/openai-google-microsoft-ai-scraping-standard-opt-out/?utm_source=openai))

OpenAI ประกาศเมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2026 ว่าจะเคารพสัญญาณดังกล่าว และตั้งเป้านำมาใช้ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า พร้อมระบุว่ากฎควบคุมบอตเดิมของบริษัทผ่าน robots.txt จะยังมีผลต่อไป การประกาศนี้จึงเป็นความคืบหน้าด้านการรองรับ ไม่ใช่การยืนยันว่าทุกบริษัทเปิดใช้งานครบแล้วในทันที ([openai.com](https://openai.com/index/helping-websites-express-ai-training-preferences/?utm_source=openai))

เจาะเทคนิค: สัญญาณกำหนดการใช้ข้อมูล ไม่ใช่กำแพงปิดกั้นบอต

กลไกนี้อยู่ในร่างข้อเสนอชื่อ Machine-Readable Training Preference Signal ของ Kevin Kelley จาก Anthropic ซึ่งเผยแพร่ผ่าน IETF เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม 2026 โดยกำหนด policy token ชื่อ __usage_ai-training ให้ใช้ในกลุ่มคำสั่งของ robots.txt เจ้าของเว็บไซต์จึงสามารถแสดงความประสงค์เกี่ยวกับการฝึกโมเดลเป็นรายเส้นทางได้ โดยยังใช้โครงสร้าง User-Agent, Allow และ Disallow ที่มีอยู่เดิม ทั้งนี้ เอกสารยังมีสถานะเป็น Internet-Draft ([datatracker.ietf.org](https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-kelley-aipref-training-preference-signal?utm_source=openai))

ประเด็นสำคัญคือร่างข้อเสนอแยกความประสงค์เรื่องการนำข้อมูลไปใช้ออกจากกฎควบคุมการเข้ามาเก็บข้อมูล สัญญาณนี้ไม่ได้สั่งปิดกั้นการคลานเว็บโดยตรง และผู้ให้บริการอาจนำความประสงค์นั้นไปประกอบการตัดสินใจว่าจะดึงข้อมูลหรือไม่ ดังนั้น การติดตั้งสัญญาณจึงไม่เท่ากับการรับประกันว่าจะหยุดบอตทุกตัวได้ ([datatracker.ietf.org](https://datatracker.ietf.org/doc/html/draft-kelley-aipref-training-preference-signal?utm_source=openai))

ในมุมอุตสาหกรรม แนวทางร่วมเช่นนี้มีโอกาสลดต้นทุนการดูแลนโยบายของผู้เผยแพร่เนื้อหา โดย OpenAI ระบุว่าจุดประสงค์หลักคือช่วยให้เว็บไซต์สื่อสารความต้องการเดียวกันไปยังผู้ให้บริการที่เข้าร่วมได้พร้อมกัน ส่วนผลลัพธ์ในทางปฏิบัติยังต้องติดตามรายละเอียดการรองรับของแต่ละบริษัท ([openai.com](https://openai.com/index/helping-websites-express-ai-training-preferences/?utm_source=openai))

มุมมองสำหรับนักพัฒนาและผู้ประกอบการไทย

สำหรับสำนักข่าว ผู้ผลิตคอนเทนต์ และธุรกิจไทยที่มีคลังบทความของตนเอง ข้อเสนอเชิงปฏิบัติคือเริ่มทบทวนว่าเนื้อหาส่วนใดต้องการเปิดให้ใช้ฝึก AI และส่วนใดต้องการสงวนไว้ จากนั้นให้ทีมพัฒนาติดตามข้อกำหนดฉบับล่าสุดและประกาศรองรับของผู้ให้บริการ ก่อนปรับ robots.txt โดยคงกฎเดิมที่ยังจำเป็นไว้ แนวทางนี้สอดคล้องกับการที่ OpenAI ระบุว่าสัญญาณใหม่จะทำงานควบคู่กับการควบคุมเดิม ([openai.com](https://openai.com/index/helping-websites-express-ai-training-preferences/?utm_source=openai))

ส่วนทีมที่พัฒนาระบบเก็บข้อมูลหรือจัดเตรียมชุดข้อมูลฝึกโมเดล ควรพิจารณาออกแบบให้ตรวจสอบทั้งกฎการเข้าถึงของบอตและความประสงค์เรื่องการใช้ข้อมูล พร้อมบันทึกแหล่งที่มาและนโยบาย ณ เวลาที่ดึงข้อมูล ข้อเสนอนี้เป็นการประยุกต์จากหลักในร่าง IETF ที่แยกการควบคุมทราฟฟิกออกจากการใช้เนื้อหา และอ้างอิงความประสงค์ที่มีผลขณะเก็บข้อมูล ([datatracker.ietf.org](https://datatracker.ietf.org/doc/draft-kelley-aipref-training-preference-signal/?utm_source=openai))

ต่อยอดการทดลอง AI ผ่าน Tora API

สำหรับนักพัฒนาและผู้ประกอบการที่ต้องการนำ AI มาช่วยงาน สามารถเริ่มสำรวจการทดลองผ่าน Tora API ได้ที่ Playground และตรวจสอบรุ่นโมเดลที่เปิดให้บริการพร้อมค่าใช้จ่ายที่ หน้าราคา หากสนใจโมเดลอย่าง Claude 3.7, GPT-4o หรือ DeepSeek R1 ควรตรวจสอบรายการรองรับปัจจุบันก่อนเลือกใช้ ส่วนผู้สนใจงานวิดีโอและโมเดลอย่าง Seedance สามารถดูตัวเลือกได้ที่ เครื่องมือสร้างวิดีโอจากข้อความ โดยเลือกเครื่องมือให้เหมาะกับงานและข้อมูลที่มีสิทธิใช้งาน