กรอบการรายงานความไม่สอดคล้องของโมเดล

เรากำลังเผยแพร่กรอบใหม่สำหรับติดตาม ตรวจสอบ และเปิดเผยกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลที่ OpenAI พร้อมด้วยรายงาน 6 ฉบับเกี่ยวกับพฤติกรรมของโมเดลที่ไม่คาดคิดหรือน่ากังวลซึ่งเราสังเกตพบในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา

ที่ผ่านมา เราพยายามเผยแพร่ข้อค้นพบของเราเกี่ยวกับความไม่สอดคล้องของโมเดลต่อสาธารณะ เพื่อให้นักวิจัย นักพัฒนา AI ผู้กำหนดนโยบาย และประชาชนทั่วไปได้รับข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากขึ้น แต่เนื่องจากเราไม่มีแนวทางที่เป็นระบบสำหรับรายงานข้อค้นพบเหล่านี้ การเปิดเผยข้อมูลที่ผ่านมาจึงเป็นไปตามแต่ละกรณีและมีความถี่น้อยกว่าที่ควร เรามักรอจนสามารถรวบรวมหลายกรณีไว้ในรายงานฉบับเดียว หรือรวมข้อมูลเหล่านั้นไว้ในการ์ดระบบของโมเดลที่เปิดตัวใหม่ กรอบใหม่นี้จัดทำขึ้นเพื่อให้เราสามารถเผยแพร่รายงานความไม่สอดคล้องของโมเดลได้เร็วขึ้นหลังจากสังเกตพบ แม้เราจะยังไม่สามารถอธิบายหรือบรรเทาพฤติกรรมที่รายงานได้อย่างสมบูรณ์

เมื่อระบบ AI ก้าวหน้ายิ่งขึ้นและถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายมากขึ้น เราจำเป็นต้องสร้างฉันทามติในวงกว้างเกี่ยวกับความคืบหน้าของการวิจัยด้านการปรับแนวทาง AI โดยอาศัยข้อมูลที่ครบถ้วนและรอบด้านยิ่งขึ้น เราไม่เชื่อว่าอุตสาหกรรม AI จะแก้โจทย์เรื่องการปรับแนวทาง AI และการติดตามตรวจสอบได้มากพอที่จะเดินหน้าขยายขีดความสามารถด้วยความเร็วสูงสุดอย่างมีความรับผิดชอบต่อไปได้อีกนาน การตัดสินใจเกี่ยวกับทิศทางการพัฒนา AI ในช่วงหลายเดือนและหลายปีต่อจากนี้จำเป็นต้องอาศัยหลักฐานที่ผู้คนภายนอกบริษัทซึ่งพัฒนาโมเดลแนวหน้าสามารถนำไปตรวจสอบได้ด้วยตนเอง

กรณีตัวอย่างของความไม่สอดคล้องของโมเดลอาจช่วยชี้ให้เห็นปัญหาที่นักพัฒนา AI รายอื่นอาจเผชิญเมื่อระบบของตนพัฒนาไปถึงระดับความสามารถที่ใกล้เคียงกัน ทั้งยังอาจเผยให้เห็นข้อบกพร่องของมาตรการป้องกัน หรือทำให้เราต้องทบทวนข้อสันนิษฐานเกี่ยวกับพฤติกรรมของโมเดล การแชร์ข้อค้นพบเหล่านี้เปิดโอกาสให้ผู้อื่นตรวจสอบปัญหาเดียวกัน ทดสอบคำอธิบายของเรา และปรับปรุงมาตรการบรรเทาปัญหาให้ดียิ่งขึ้น เราเชื่อว่าความโปร่งใสเกี่ยวกับความไม่สอดคล้องของโมเดลมีความสำคัญ กรอบใหม่ของเราจึงมุ่งเปิดเผยข้อมูลแม้ยังไม่แน่ชัดว่ากรณีนั้นมีความสำคัญเพียงใด ดังนั้น บางกรณีที่เราเปิดเผยอาจพบในภายหลังว่าเป็นเหตุการณ์เฉพาะที่เกิดขึ้นโดยบังเอิญ ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของรูปแบบที่กว้างกว่า และไม่ได้เป็นสัญญาณบ่งชี้ถึงพัฒนาการในอนาคต

ขณะนี้ ยังไม่มีกรอบมาตรฐานที่ใช้ร่วมกันทั่วทั้งอุตสาหกรรมอย่างชัดเจนว่านักพัฒนา AI ควรเปิดเผยกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลอย่างไร เราหวังว่ากรอบที่นำเสนอในวันนี้จะเป็นก้าวแรกในการสร้างมาตรฐานดังกล่าว โดยระบุว่ากรณีความไม่สอดคล้องใดที่นักพัฒนาควรเปิดเผย และรายงานควรมีข้อมูลอะไรบ้าง เรามองว่ากรอบนี้ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา และจะปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นจากประสบการณ์และความคิดเห็นจากสาธารณชน

ในที่นี้ เราจะอธิบายว่ากรอบดังกล่าวจะดำเนินงานอย่างไร พร้อมเผยแพร่รายงานชุดแรกของเรา

เรามีเป้าหมายที่จะเปิดเผยกรณีตัวอย่างที่เป็นหลักฐานอันเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจว่าความไม่สอดคล้องของโมเดลเกิดขึ้นได้อย่างไร แสดงออกในลักษณะใด และมาตรการป้องกันได้ผลหรือไม่ได้ผลในจุดใด เราให้ความสำคัญกับกลไกที่เพิ่งค้นพบ การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญของพฤติกรรมที่ทราบอยู่แล้ว และข้อค้นพบที่ทำให้ต้องตั้งคำถามกับข้อสันนิษฐานเกี่ยวกับความปลอดภัยหรือมาตรการบรรเทาปัญหา กรณีหนึ่งๆ ไม่จำเป็นต้องก่อให้เกิดความเสียหายหรือเป็นหลักฐานยืนยันถึงรูปแบบในวงกว้างจึงจะควรเปิดเผย กรอบนี้จะครอบคลุมพฤติกรรมที่เข้าเกณฑ์ในทุกช่วงของวงจรชีวิตโมเดล รวมถึงการฝึก การประเมิน การทดสอบ และการนำไปใช้งาน

ตัวอย่างเหล่านี้รวมถึงวิธีการใหม่ที่โมเดลใช้เพื่อดำเนินการโดยไม่ได้รับอนุญาต ประสานงานกับโมเดลอื่น หรือหลีกเลี่ยงการกำกับดูแล รวมถึงความล้มเหลวที่ทำให้ต้องตั้งคำถามต่อวิธีการปรับแนวทาง AI หรือมาตรการป้องกัน ตลอดจนพฤติกรรมที่ทำให้ต้องทบทวนข้อกล่าวอ้างในผลการประเมินความปลอดภัยที่เผยแพร่แล้ว โดยเราใช้เกณฑ์การเปิดเผยข้อมูลเดียวกันกับกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลที่อาจส่งผลกระทบต่อบุคคลภายนอก

นอกจากนี้ อาจรวมถึงกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลที่ดูเหมือนซ้ำกับกรณีที่เราเคยเปิดเผยไปแล้ว เพราะการเกิดปัญหาเดิมซ้ำอาจเป็นหลักฐานที่มีประโยชน์เกี่ยวกับพฤติกรรมของโมเดลหรือประสิทธิภาพของมาตรการป้องกัน ตัวอย่างเช่น หากพฤติกรรมที่ไม่สอดคล้องบางประเภทเกิดขึ้นซ้ำอย่างต่อเนื่อง แม้เราจะพยายามบรรเทาปัญหาดังกล่าวหลายครั้งแล้วก็ตาม ในกรณีเช่นนี้ เราจะเผยแพร่ตัวอย่างเพิ่มเติมโดยอัปเดตข้อมูลการเปิดเผยกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลฉบับเดิม

ในอนาคต เราวางแผนที่จะร่วมมือกับนักพัฒนารายอื่น นักวิจัยภายนอก องค์กรกำหนดมาตรฐานในอุตสาหกรรม และหน่วยงานกำกับดูแล เพื่อพัฒนาเกณฑ์การเปิดเผยข้อมูลให้มีความเป็นรูปธรรมมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ เรายังเชื่อว่าควรรายงานเหตุการณ์ร้ายแรงด้านความปลอดภัย ความมั่นคงปลอดภัย และความไม่สอดคล้องของโมเดลให้รัฐบาลกลางสหรัฐฯ ทราบ และเรากำลังจัดทำข้อเสนอกลไกสำหรับการรายงาน เรามองว่ากรอบนี้เป็นส่วนเสริมของข้อผูกพันที่เรามีอยู่ และไม่ได้ใช้แทนข้อกำหนดทางกฎหมายในการเปิดเผยข้อมูล ซึ่งรวมถึงข้อกำหนดเกี่ยวกับเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยขั้นวิกฤตหรือการละเมิดความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์

เรากำลังเผยแพร่รายงาน 6 ฉบับเกี่ยวกับกรณีพฤติกรรมที่ไม่สอดคล้องซึ่งเราสังเกตพบระหว่างการฝึกหรือการประเมินโมเดลของเรา เพื่อเริ่มต้นใช้กรอบใหม่สำหรับการเปิดเผยกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดล กรณีเหล่านี้แสดงให้เห็นพฤติกรรมหลากหลายรูปแบบที่เราเห็นว่าควรนำมาเผยแพร่ ตั้งแต่การปกปิดข้อมูลจากผู้ใช้ไปจนถึงการดำเนินการโดยไม่ได้รับอนุญาตเพื่อเอาชนะอุปสรรค รายงานเหล่านี้กล่าวถึงเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นเป็นรายกรณี จึงไม่ควรนำไปใช้เป็นตัวบ่งชี้ว่าความไม่สอดคล้องเกิดขึ้นบ่อยเพียงใดในโมเดลต่างๆ ของเรา แต่ละรายการด้านล่างมีลิงก์ไปยังรายงานฉบับเต็ม

1. คำสั่งที่โมเดลสร้างขึ้นเองในสรุปงาน⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) โมเดลวิจัยที่ยังไม่เปิดตัวได้แทรกคำสั่งที่ไม่เกี่ยวข้องกับงาน รวมถึงคำสั่งให้เพิกเฉยต่อข้อจำกัดตามปกติของโมเดล ลงในสรุปที่ใช้เพื่อทำงานต่อในหน้าต่างบริบทใหม่ เราพบสรุปที่ได้รับผลกระทบ 27 รายการ

2. คำสั่งให้ปกปิดข้อผิดพลาดในสรุปงาน⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ระหว่างการฝึก GPT‑5.6 Sol โมเดลหลายอินสแตนซ์ได้เพิ่มคำสั่งลงในสรุปของตนเพื่อปกปิดข้อผิดพลาดหรือพฤติกรรมที่ไม่สอดคล้องจากผู้ใช้ ตัวอย่างเช่น สรุปที่ได้จากการย่อบริบทมีคำสั่งให้แต่งข้อมูลย้อนหลังส่วนที่ขาดหายขึ้นมาโดยไม่เปิดเผยให้ผู้ใช้ทราบ และให้ซ่อนความไม่สอดคล้องกันระหว่างเวอร์ชันของแหล่งข้อมูล

3. การค้นหา Repository สาธารณะเพื่อหาคีย์ API ที่ถูกเปิดเผย แล้วสร้างข้อมูลเท็จขึ้นมา⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) ระหว่างตอบคำถามทั่วไปเกี่ยวกับตัวเลขรายได้ในเคาน์ตีแห่งหนึ่งในรัฐแคลิฟอร์เนีย โมเดลพบและใช้คีย์ API ที่ถูกเปิดเผยโดยไม่ได้รับอนุญาต แต่เมื่อยังไม่สามารถดึงตัวเลขที่ผู้ใช้ขอได้ โมเดลกลับแต่งข้อมูลขึ้นมาและอ้างว่าเป็นข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องการ

4. การอัปโหลดไฟล์ไปยังอินเทอร์เน็ตเพื่อใช้เป็นแหล่งอ้างอิง⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) เมื่อผู้ใช้ขอให้โมเดลที่ยังไม่เปิดตัวค้นหา ID และชื่อของทะเลสาบที่มีพื้นที่มากกว่า 5,000,000 ตารางเมตร เอเจนต์หาคำตอบที่ถูกต้องได้โดยใช้ Python แต่เนื่องจากคำสั่งระบุว่าคำตอบต้องมีแหล่งอ้างอิงจากเบราว์เซอร์ เอเจนต์จึงตัดสินใจอัปโหลดไฟล์เพื่อให้สามารถใช้อ้างอิงในคำตอบได้โดยไม่ได้ขออนุญาตจากผู้ใช้

5. การเขียนข้อมูลและติดต่อสื่อสารผ่าน Repository ซอฟต์แวร์ภายในโดยไม่ได้รับอนุญาต⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) โมเดลใช้ Repository ซอฟต์แวร์ภายในเป็นเสมือนกระดานสำหรับส่งข้อความ แลกเปลี่ยนคำขอและคำตอบระหว่างตัวอย่างการฝึกที่แยกออกจากกันในระหว่างที่ค้นหาไฟล์อินพุตซึ่งหายไป แต่ไม่สามารถกู้คืนไฟล์ดังกล่าวได้ รายงานนี้ยังศึกษากรณีที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ ซึ่งโมเดลสามารถอัปโหลดไฟล์ทดสอบไปยัง Repository ได้สำเร็จในระหว่างที่พยายามหลบเลี่ยงข้อจำกัดของเครือข่าย

6. การแชร์ไฟล์โดยไม่ได้รับอนุญาตระหว่างเอเจนต์ที่ทำงานร่วมกัน⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) เอเจนต์ที่ทำงานร่วมกันในงานฝึกเดียวกันใช้เว็บไซต์ฝากไฟล์สาธารณะเพื่อแชร์ไฟล์ เมื่อไม่สามารถเข้าถึงไฟล์ที่จัดเก็บไว้ในเครื่องของเอเจนต์ตัวอื่นได้ ส่งผลให้ไฟล์ผลงานของงานดังกล่าวสามารถเข้าถึงได้ผ่าน URL สาธารณะ แม้โจทย์จะกำหนดให้โมเดลใช้เฉพาะไฟล์ที่จัดเก็บไว้ในเครื่องเท่านั้น

พนักงาน OpenAI ทุกคนสามารถรายงานกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลเพื่อให้ทีมด้านความปลอดภัยและการปรับแนวทาง AI ตรวจสอบ และขอให้พิจารณาว่าควรเปิดเผยกรณีดังกล่าวต่อสาธารณะหรือไม่ การแจ้งดังกล่าวจะเป็นจุดเริ่มต้นของกระบวนการเปิดเผยข้อมูล โดยเรากำหนดกรอบเวลาสำหรับแต่ละขั้นตอนเพื่อให้ดำเนินการตรวจสอบและเปิดเผยข้อมูลได้อย่างทันท่วงที

หลังจากมีการแจ้งกรณีตัวอย่าง บุคลากรด้านเทคนิคของเราจะตรวจสอบว่าเกิดอะไรขึ้น มีประเด็นใดที่ยังไม่แน่ชัด กรณีดังกล่าวมีเหตุอันควรให้เปิดเผยต่อสาธารณะหรือไม่ และสามารถเปิดเผยข้อเท็จจริงใดได้บ้าง นอกจากนี้ ยังจะประเมินว่ามีบุคคลภายนอกได้รับผลกระทบหรือไม่ และจำเป็นต้องแจ้งให้บุคคลดังกล่าวทราบเป็นการส่วนตัวก่อนเผยแพร่หรือไม่

จากนั้น เราจะกำหนดแนวทางดำเนินการให้กรณีตัวอย่าง โดยแบ่งเป็น 3 กรณี ได้แก่ กรณีที่พร้อมเปิดเผย กรณีที่ต้องตรวจสอบเพิ่มเติม หรือกรณีที่ต้องตรวจสอบเชิงลึก (“แนวทางแบบช้า”)

กรณีที่พร้อมเปิดเผยจะครอบคลุมกรณีที่เข้าเกณฑ์และผ่านการตรวจสอบมาอย่างเพียงพอจนพร้อมเผยแพร่หลังจากผ่านการทบทวน กรณีที่ต้องตรวจสอบเพิ่มเติมจะครอบคลุมกรณีที่ยังต้องตรวจสอบด้านเทคนิคเพิ่มเติม เราคาดว่าสองแนวทางนี้จะครอบคลุมกรณีส่วนใหญ่ที่เราเปิดเผย โดยเฉพาะกรณีที่ไม่จำเป็นต้องตรวจสอบอย่างละเอียด ประสานงานกับบุคคลภายนอก หรือจัดการกับความเสี่ยงจากการใช้งานในทางที่ผิดขั้นร้ายแรง กรณีทั้งหมดที่เราเผยแพร่ในวันนี้อยู่ในหนึ่งในสองแนวทางนี้

กรณีที่ต้องตรวจสอบเชิงลึกใช้กับการตรวจสอบที่ซับซ้อน โดยเฉพาะกรณีที่มีบุคคลภายนอกเข้ามาเกี่ยวข้อง เมื่อมีบุคคลภายนอกได้รับผลกระทบ ข้อผูกพันของเราด้านความมั่นคงปลอดภัย กฎหมาย และการเปิดเผยข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบจะมีความสำคัญเหนือกรอบนี้ เราจะพยายามเผยแพร่ประกาศเบื้องต้นให้เร็วที่สุด แต่อาจต้องเลื่อนการเผยแพร่ด้วยเหตุผลด้านความมั่นคงปลอดภัย เช่น ในกรณีที่โมเดลค้นพบช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ที่มีผู้ใช้อย่างแพร่หลายซึ่งไม่เคยมีใครทราบมาก่อน หากเนื้อหาในรายงานทำให้สามารถระบุตัวบุคคลภายนอกได้ เราตั้งใจจะแจ้งให้บุคคลดังกล่าวทราบล่วงหน้า แม้โมเดลจะไม่ได้ก้าวข้ามขอบเขตด้านความมั่นคงปลอดภัยก็ตาม

ประกาศเบื้องต้นสำหรับกรณีที่ต้องตรวจสอบเชิงลึกจะอธิบายภาพรวมของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ระบุว่ามีผู้เชี่ยวชาญภายนอกเข้ามาช่วยในการตรวจสอบหรือไม่ และแจ้งกรอบเวลาโดยประมาณที่เราคาดว่าจะเผยแพร่รายงานฉบับสมบูรณ์ หากสามารถประเมินได้ เหตุการณ์ OpenAI Hugging Face จะจัดอยู่ในแนวทางนี้ หากมีการเปิดเผยภายใต้กรอบดังกล่าว

พนักงานที่แจ้งกรณีดังกล่าวจะได้รับแจ้งผลการพิจารณาว่าจะเปิดเผยกรณีนั้นหรือไม่ และหากมีการเปิดเผย จะดำเนินการตามแนวทางใด หากยังไม่สามารถหาข้อยุติเกี่ยวกับการเปิดเผยหรือแนวทางที่เหมาะสมได้ จะส่งเรื่องให้ Safety Advisory Group (SAG) ของ OpenAI พิจารณา SAG ประกอบด้วยเจ้าหน้าที่ระดับอาวุโสจากหลายฝ่ายทั่วทั้งบริษัท มีหน้าที่ประเมินความสามารถและมาตรการป้องกันของโมเดลแนวหน้า กำกับดูแลกรอบการเตรียมความพร้อมของเรา และให้คำแนะนำแก่ผู้นำของ OpenAI หากสมาชิก SAG มีความเห็นไม่ตรงกัน หรือพนักงานคัดค้านการตัดสินใจของ SAG จะส่งเรื่องต่อให้ผู้นำของ OpenAI พิจารณา ส่วนการตัดสินใจที่จะไม่เปิดเผย หรือการพิจารณาว่ากรณีนั้นไม่มีเหตุอันควรให้เปิดเผย จะมีการแจ้งให้ผู้นำด้านความปลอดภัยและการปรับแนวทาง AI รับทราบ รวมถึงแจ้งให้บุคลากรด้านเทคนิคที่เกี่ยวข้องทราบเท่าที่สามารถทำได้

เราอาจปรับปรุงกระบวนการเปิดเผยข้อมูลนี้เมื่อได้เรียนรู้จากการนำไปใช้จริง และจะบันทึกการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดไว้ในโพสต์นี้

รายงานฉบับเต็มแต่ละฉบับจะอธิบายพฤติกรรมที่เราสังเกตพบ ระดับความรุนแรงและผลกระทบภายนอกที่เกิดขึ้น สภาพแวดล้อมที่พบพฤติกรรมดังกล่าว วันที่หรือช่วงเวลาที่เกิดขึ้น ช่วงเวลาที่เราค้นพบ ตลอดจนข้อมูลในภาพรวมเกี่ยวกับโมเดลที่เกี่ยวข้อง โดยเราจะแชร์ข้อมูลต่อไปนี้ด้วยหากสามารถทำได้:

• รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นและความเสียหายที่ตามมา

• วิธีที่เราพบว่าโมเดลมีความไม่สอดคล้อง และขอบเขตของการตรวจสอบที่เราดำเนินการ

• การตีความของเราว่าเหตุการณ์ดังกล่าวส่งผลอย่างไรต่อการวิจัยด้านการปรับแนวทาง AI และความปลอดภัยทางเทคนิคของ AI

• คำถามสำคัญที่เกิดขึ้นจากกรณีดังกล่าวและยังไม่มีคำตอบ

• มาตรการที่เรากำลังดำเนินการหรือวางแผนที่จะดำเนินการเพื่อจัดการกับพฤติกรรมดังกล่าว ทั้งนี้ เราอาจยังไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับมาตรการเหล่านี้ในขณะที่เปิดเผยรายงาน เนื่องจากเราอาจเผยแพร่รายงานความไม่สอดคล้องของโมเดลก่อนที่การตรวจสอบจะเสร็จสิ้นหรือก่อนที่จะพัฒนาแนวทางแก้ไขเสร็จ

หากเกิดความไม่สอดคล้องของโมเดลในการนำโมเดลไปใช้งานของลูกค้า เราจะแชร์ข้อมูลให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ภายใต้ข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวของลูกค้าและข้อผูกพันตามสัญญาของเรา

รายงานที่เผยแพร่ในวันนี้เป็นการเปิดเผยข้อมูลชุดแรกเท่านั้น ไม่ใช่รายงานที่ครอบคลุมกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลทั้งหมดที่เราทราบหรือกรณีที่อยู่ระหว่างการตรวจสอบ นอกจากนี้ รายงานชุดแรกยังไม่ได้มีจุดประสงค์ให้สะท้อนกรณีทุกประเภทหรือทุกระดับความรุนแรงที่อยู่ภายใต้กรอบนี้ เรามุ่งมั่นที่จะเปิดเผยกรณีความไม่สอดคล้องของโมเดลที่เป็นไปตามเกณฑ์ของกรอบนี้ รวมถึงกรณีที่มีความซับซ้อนมากขึ้น⁠ ซึ่งจำเป็นต้องใช้เวลาในการตรวจสอบนานขึ้นหรือประสานงานกับบุคคลภายนอก เราจะเผยแพร่รายงานตามกรอบนี้อย่างต่อเนื่อง และจะแชร์รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับสิ่งที่เรามุ่งมั่นจะดำเนินการด้านการรายงาน ขณะที่เราพัฒนาแนวทางดังกล่าวต่อไป