<div class="key-takeaways"><ul><li>เอเจนต์ AI ออกตัวเตือนว่าไม่มั่นใจ แต่สุดท้ายกลับใส่ข้อมูลลงในตารางมาร์กดาวน์อย่างมั่นใจ</li><li>เมื่อตรวจสอบกับแหล่งข้อมูลจริงพบว่าภาพยนตร์ 5 จาก 8 เรื่องไม่มีอยู่บนแพลตฟอร์มนั้น</li><li>รูปแบบโครงสร้างอย่างตารางหรือรายการทำให้ข้อมูลดูน่าเชื่อถือและชนะคำเตือนในข้อความเสมอ</li><li>ทางแก้คือการลดระดับรูปแบบการนำเสนอให้ตรงกับสถานะความจริงของแหล่งที่มา</li></ul></div><p>เหตุการณ์เริ่มต้นขึ้นเมื่อเอเจนต์ AI เขียนประโยคสารภาพตรงๆ ว่า "I cannot verify this" หรือฉันไม่สามารถตรวจสอบข้อมูลนี้ได้ในข้อความคำตอบเดียวกัน หลังจากผ่านไปสี่สิบย่อหน้า ตัว AI กลับนำข้อมูลส่วนที่ไม่ได้รับการยืนยันนั้นไปใส่ไว้ในตารางมาร์กดาวน์ที่มีหัวคอลัมน์และแถวแยกตามรายการอย่างเป็นระเบียบ ตัวคำเตือนนั้นมีความจริงใจ แต่ตัวตารางกลับแสดงความมั่นใจอย่างเต็มเปี่ยม และสุดท้ายความมั่นใจในรูปแบบโครงสร้างก็เป็นฝ่ายชนะใจผู้ใช้งานเสมอ ปัญหานี้ไม่ได้เกิดขึ้นกับเครื่องจักรเท่านั้น แต่มนุษย์อย่างเราก็เคยทำพฤติกรรมทำนองนี้มาแล้วหลายครั้ง เช่น การใส่ข้อความระมัดระวังในเธรดบน Slack แล้วแปบสรุปสะอาดตาไว้ข้างใต้ หรือการเขียนคำว่าตัวเลขคร่าวๆ ไว้บนสเปรดชีตที่ทุกเซลล์จัดเรียงชิดขวาและแสดงผลทศนิยมสองตำแหน่ง รวมถึงการบอกหัวหน้าว่าการประเมินเวลานั้นยังไม่นิ่ง แต่กลับนำไปใส่ในแผนภูมิ Gantt ที่มีวันเริ่มต้นและวันสิ้นสุดอย่างชัดเจน ข้อความแสดงความไม่มั่นใจจะถูกซ่อนไว้ในประโยค ส่วนคำตอบที่ดูหนักแน่นจะถูกใส่ไว้ในโครงสร้าง และโครงสร้างมצאมชนะเสมอเพราะมนุษย์เราเลือกที่จะปฏิบัติตามสิ่งที่มองเห็นเป็นระบบ</p><p>งานที่ได้รับมอบหมายในตอนนั้นเป็นงานธรรมดา คือการแนะนำภาพยนตร์บางเรื่องพร้อมระบุว่าภาพยนตร์เหล่านั้นเปิดให้รับชมบนบริการสตรีมมิ่งเฉพาะในประเทศใดประเทศหนึ่งหรือไม่ ตัว AI รู้และกล่าวด้วยซ้ำว่าแคตตาล็อกสตรีมมิ่งระดับภูมิภาคมีการหมุนเวียนเปลี่ยนไปตลอดเวลา และความจำของมันเกี่ยวกับเรื่องนี้มีความน่าเชื่อถือไม่เพียงพอ ซึ่งถือเป็นสัญชาตญาณที่ถูกต้องและระบุไว้อย่างชัดเจนเป็นลายลักษณ์อักษร แต่แล้วมันก็สร้างตารางแนะนำภาพยนตร์ออกมาอยู่ดี <img class="img-bdrd-16 mb-20" src="https://api.inewgen.co/uploads/regen_79_inline_1_323ca79734.jpg" alt="streaming data comparison spreadsheet" loading="lazy" /> เมื่อผู้พัฒนาบังคับให้มันตรวจสอบกับแหล่งข้อมูลการให้บริการแบบสดๆ ทีละรายการ พบความจริงว่า 5 จาก 8 เรื่องในตารางนั้นไม่ได้อยู่บนแพลตฟอร์มดังกล่าวเลยแม้แต่เรื่องเดียว ไม่ใช่ว่าเพิ่งถูกถอดออกไป แต่ไม่มีอยู่จริงในประเทศนั้นและในวันนั้นเลย ภาพยนตร์ที่ถูกอธิบายว่าเป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดและตรงกับความต้องการมากที่สุดก็อยู่ในกลุ่มข้อมูลที่ผิดพลาดนี้ด้วย สิ่งที่น่ากังวลยิ่งกว่าความผิดพลาดคือ ไม่มีส่วนใดในผลลัพธ์นั้นที่ดูมีความไม่แน่นอนเลย ความรู้เกี่ยวกับภาพยนตร์มีความแน่นหนา การตัดสินคุณภาพทำได้ดี และเรตติ้งทุกตัวอยู่ในระดับที่ยอมรับได้ มีข้อเท็จจริงเพียงแคบๆ อย่างเดียวเท่านั้นที่เน่าเสีย แต่มันดันเป็นข้อเท็จจริงประเภทที่เปลี่ยนแปลงทุกเดือนในขณะที่ให้ความรู้สึกราวกับว่าเป็นเรื่องถาวร</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">5/8</span><span class="stat-label">ภาพยนตร์ในตารางไม่ปรากฏบนแพลตฟอร์มจริง</span></div></div><p>ความสามารถในการเรียกคืนข้อมูลด้วยความมั่นใจและการเรียกคืนข้อมูลที่ถูกต้อง จะสร้างผลลัพธ์หน้าตาเหมือนกันจนแยกไม่ออก ไม่มีจุดสังเกตใดๆ ทั้งสิ้น และสิ่งนี้เกิดขึ้นทั้งกับตัวผู้พัฒนาเองที่เขียนการประเมินงาน และตัวแบบจำลองที่สร้างตารางข้อมล ทุกคนรู้อยู่แล้วว่าต้องตรวจสอบข้อมูล แต่คำแนะนำนั้นไม่เคยเปลี่ยนพฤติกรรมของใครเลย คำเตือนที่เป็นข้อความธรรมดาไม่สามารถลบล้างการยืนยันที่อยู่ในรูปของโครงสร้างได้ สิ่งเหล่านี้ไม่เคยมีน้ำหนักเท่ากันในสายตาของผู้อ่าน ตารางถือเป็นรูปแบบที่แสดงถึงอำนาจและความน่าเชื่อถือ เช่นเดียวกับรายการที่มีตัวเลขกำกับ เมทริกซ์เปรียบเทียบ เปอร์เซ็นต์ความมั่นใจ แผนภูมิที่มีแกน หรือสคีมาที่มีประเภทข้อมูล สิ่งเหล่านี้แฝงการอ้างอิงโดยปริยายว่าค่าภายในนั้นมาจากแหล่งข้อมูลจริง ไม่ได้มาจากการคาดเดา เมื่อนำเนื้อหาที่ยังไม่ได้รับการตรวจสอบไปใส่ไว้ในภาชนะเหล่านี้ ตัวภาชนะจะทำการยกระดับความน่าเชื่อถือให้ทันที ในขณะที่คำเตือนที่อยู่ข้างบนในรูปแบบข้อความอ่อนๆ จะไร้ผลโดยสิ้นเชิง ปัญหานี้มีความสำคัญมากกว่ากับผลลัพธ์จากเอเจนต์ เนื่องจากเหตุผลทางกลไกที่ว่า เอเจนต์สร้างข้อมูลที่มีโครงสร้างอยู่ตลอดเวลาเพราะมันง่ายต่อการแยกวิเคราะห์ ง่ายต่อการแสดงผล และง่ายต่อการป้อนเข้าสู่ขั้นตอนถัดไป รูปแบบที่ทำให้เครื่องจักรนำผลลัพธ์ไปใช้งานต่อได้ง่าย ก็คือรูปแบบเดียวกันกับที่ทำให้มันดูเหมือนผ่านการตรวจสอบมาแล้ว ความล้มเหลวจึงขยายตัวตามความสมบูรณ์ของระบบท่อส่งข้อมูล</p><div class="ai-insight"><p>ในมุมมองด้านวิศวกรรม AI การให้เอเจนต์สร้างข้อมูลออกมาในรูปแบบที่มีโครงสร้าง (Structured Output) เช่น JSON, Markdown Table หรือ CSV ถือเป็นแนวปฏิบัติมาตรฐานเพื่อให้ระบบอื่นนำไปประมวลผลต่อได้อัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม ปรากฏการณ์นี้ชี้ให้เห็นช่องโหว่ทางจิตวิทยาและเทคนิคที่เรียกว่า Illusion of Formatted Truth เมื่อโมเดลภาษาผสมผสานความสามารถในการสร้างข้อความเข้ากับความเข้มงวดของรูปแบบตาราง สมองของมนุษย์มักจะลัดขั้นตอนการคิดวิเคราะห์และเผลอเชื่อถือข้อมูลนั้นทันทีเนื่องจากหน้าตาที่ดูเป็นระเบียบเรียบร้อย การแก้ปัญหาที่ต้นเหตุจึงไม่ใช่การพยายามปรับปรุงคำเตือนให้รัดกุมขึ้น แต่เป็นการออกแบบสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์ให้จำกัดสิทธิ์การใช้รูปแบบตารางเฉพาะข้อมูลที่ผ่านการยืนยันจาก API ภายนอกแล้วเท่านั้น</p></div><p>ดังนั้น สิ่งที่ควรหยุดทำคือการตรวจสอบภาษาที่ใช้แสดงความลังเลใจ เพราะมันเป็นเพียงสิ่งประดับและมีแต่คนกวาดสายตาผ่านไปอย่างรวดเร็ว ให้เปลี่ยนมาถามแทนว่าคำกล่าวอ้างใดในผลลัพธ์ที่ไปนั่งอยู่ในภาชนะแห่งอำนาจ เช่น ตาราง เมทริกซ์ ฟิลด์ที่มีการกำหนดประเภท หรืออะไรก็ตามที่มีแถวหัวข้อ สำหรับแต่ละรายการ ให้ตั้งคำถามว่าค่าเหล่านี้มาจากแหล่งข้อมูลจริงหรือมาจากการที่ AI จำข้อมูลมาตอบ ถ้าหากพวกมันมาจากการจำมาตอบ ข้อมูลเหล่านั้นจะไม่มีสิทธิ์อยู่ในภาชนะโครงสร้าง แต่จะถูกลดรูปให้อยู่ในรูปแบบประโยคธรรมดาในระดับเดียวกับความลังเลใจ เพื่อให้สัญญาณความมั่นใจและสถานะความรู้ความเข้าใจสอดคล้องกัน นี่คือวิธีการแก้ปัญหาทั้งหมด นั่นคือการลดระดับรูปแบบการแสดงผลให้ตรงกับแหล่งที่มาของข้อมูล ผลลัพธ์ที่ตามมาคือ หากคำกล่าวอ้างไม่มีค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบ ก็ไม่คุ้มค่าที่จะนำไปใส่ในแถวของตารางเช่นกัน ทางเลือกสายกลางอย่างการไม่ตรวจสอบอะไรเลยแต่จัดรูปแบบให้ออกมาสวยงาม คือจุดเริ่มต้นที่ทำให้ผู้คนต้องเจ็บปวดจากความผิดพลาดที่มั่นใจเกินไป กระบวนการตรวจสอบมักถูกขายว่าเป็นเหมือนการประกันภัยบริสุทธิ์ แต่ในทางปฏิบัติมันยังเป็นพื้นที่ที่ซ่อนคำตอบที่ไม่คาดคิดเอาไว้ด้วย เนื่องจากการตรวจสอบแหล่งข้อมูลสดทำให้พบว่าหนึ่งในภาพยนตร์ที่หายไปจากแพลตฟอร์ม กลับเปิดให้รับชมได้ฟรีพร้อมโฆษณาบนบริการอีกแห่งที่ไม่มีใครนึกถึง ซึ่งถือเป็นคำตอบที่ดีกว่าเวอร์ชันเกือบจะถูกนำไปใช้งานจริงเสียอีก</p><img class="img-bdrd-16 mb-20" src="https://api.inewgen.co/uploads/regen_79_inline_2_e8c777d27c.jpg" alt="code error debugging screen" loading="lazy" /><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/mjmirza/5-of-my-8-answers-were-wrong-and-the-table-hid-it-4ppo" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>The AI agent issued a warning that it wasn't confident, but ultimately placed the data into a Markdown table with full confidence.</li><li>When cross-referenced with actual data sources, 5 out of 8 movies did not exist on that platform.</li><li>Structural formats like tables or lists make data look credible and always override text warnings.</li><li>The solution is to downgrade the presentation format to match the true status of the data source.</li></ul></div><p>The incident began when the AI agent wrote a straight-faced confession: "I cannot verify this" in the exact same response message. Forty paragraphs later, the AI took that unverified information and placed it neatly into a Markdown table with separate column headers and itemized rows. The warning itself was sincere, but the table projected absolute confidence, and in the end, structural confidence always wins over the user. This issue doesn't just happen with machines; humans have also pulled off similar behaviors many times, such as adding a cautious message in a Slack thread while dropping a clean-looking summary underneath, or writing rough estimates on a spreadsheet where every cell is right-aligned and displays two decimal places, as well as telling a boss that a timeline estimate is unstable while putting it into a Gantt chart with clear start and end dates. Uncertainty is hidden away in sentences, while solid-looking answers are placed into structures, and structures always win because humans choose to follow what is visually organized.</p><p>The task assigned at the time was a simple one: recommending a few movies and stating whether or not they were available to stream on specific regional services. The AI knew and even stated that regional streaming catalogs constantly rotate and that its memory regarding this was unreliable—a correct instinct explicitly stated in writing. Yet, it still generated a movie recommendation table anyway. <img class="img-bdrd-16 mb-20" src="https://api.inewgen.co/uploads/regen_79_inline_1_323ca79734.jpg" alt="streaming data comparison spreadsheet" loading="lazy" /> When developers forced it to check with live streaming sources item by item, the reality was that 5 out of 8 movies in that table were not on that platform at all. It wasn't that they had just been removed; they simply never existed in that country on that day. The movies described as the best and most accurate choices were also among this flawed batch. What is even more concerning than the error itself is that none of the output looked uncertain. The film knowledge was solid, quality judgments were well-made, and every rating was within an acceptable range. Only a narrow fact had rotted away, yet it happened to be the kind of fact that changes every month while feeling permanent.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">5/8</span><span class="stat-label">Movies in the table did not actually appear on the platform</span></div></div><p>The ability to recall information with confidence and the ability to recall it accurately produce outputs that look identical and are impossible to tell apart. There are no visual cues whatsoever, and this happens both to developers writing project assessments and to models generating data tables. Everyone already knows they need to verify data, but that advice has never changed anyone's behavior. Plain-text warnings cannot negate confirmations presented in a structured format. They never carry equal weight in the eyes of a reader. Tables carry an aura of authority and credibility, much like numbered lists, comparison matrices, confidence percentages, axis-based charts, or typed schemas. These elements implicitly imply that the values within come from real data sources rather than guesswork. When unverified content is fed into these containers, the container instantly elevates its credibility, rendering the soft textual warnings above completely ineffective. This issue is even more critical for agent outputs due to the mechanical reason that agents constantly generate structured data because it is easy to parse, easy to render, and easy to feed into the next step. The very format that makes it easy for machines to consume is the same format that makes it look verified. Thus, failure scales with the completeness of the data pipeline.</p><div class="ai-insight"><p>From an AI engineering perspective, having agents produce Structured Output—such as JSON, Markdown Tables, or CSV—is standard practice for automated downstream processing. However, this phenomenon highlights a psychological and technical vulnerability known as the Illusion of Formatted Truth. When language models combine text generation capabilities with the strictness of tabular formatting, human brains tend to bypass critical thinking and instinctively trust the data simply because it looks neat and tidy. The root cause solution is not trying to refine text warnings, but rather designing software architectures to restrict table formats exclusively to data verified by external APIs.</p></div><p>Therefore, what should stop is obsessing over the language used to express hesitation, as it is merely decorative and quickly glossed over by readers. Instead, ask which claims in the output have taken up residence inside containers of authority—such as tables, matrices, typed fields, or anything with header rows. For each item, question whether these values came from a real data source or from the AI's memorized training data. If they came from memorization, they lose the right to inhabit structural containers and must be downgraded to plain sentences on the same level as hesitation, aligning the confidence signal with the knowledge state. This is the entire solution: downgrading the presentation format to match the data source. Consequently, if a claim carries no verification cost, it is equally unworthy of a spot in a table row. The middle ground of unverified yet beautifully formatted output is the starting point that makes people suffer from overconfident errors. Verification processes are often sold as pure insurance, but in practice, they are also spaces that hide unexpected answers, as live source checking revealed that one of the missing movies was actually available to stream for free with ads on an unexpected alternate service—proving to be a better answer than the version almost deployed.</p><img class="img-bdrd-16 mb-20" src="https://api.inewgen.co/uploads/regen_79_inline_2_e8c777d27c.jpg" alt="code error debugging screen" loading="lazy" /><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/mjmirza/5-of-my-8-answers-were-wrong-and-the-table-hid-it-4ppo" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_regen-79.jpg

small_regen-79.jpg

thumbnail_regen-79.jpg

regen-79.jpg

บทเรียนจากเอเจนต์ AI ที่ยอมรับตรงๆ ว่าไม่แน่ใจ แต่กลับจัดหน้าตารางคำตอบอย่างมั่นใจ จนพบว่าข้อมูลหายไปเกินครึ่งเมื่อตรวจสอบกับแหล่งจริง

A lesson from an AI agent that openly admitted uncertainty, yet confidently formatted the answer in a table, only to reveal that more than half of the data vanished when checked against real sources.

Inewgen

Inewgen

#Markdown Tables

เตือนภัย AI จัดฉากข้อมูลหลอกตา ตารางสวยซ่อนความพลาดถึง 5 จาก 8 ข้อ

Inewgen