การศึกษาเปรียบเทียบความถูกต้องของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ในการวิเคราะห์การลงรายการทางบรรณานุกรมตามมาตรฐาน MARC21 และหลักเกณฑ์ AACR2
DOI:
https://doi.org/10.14456/jiskku.2026.11คำสำคัญ:
MARC 21, AACR2, ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์, ChatGPT, Claude, Geminiบทคัดย่อ
วัตถุประสงค์: บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเปรียบเทียบความถูกต้องของปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ในการวิเคราะห์การลงรายการทางบรรณานุกรมตามมาตรฐาน MARC21 และหลักเกณฑ์ AACR2
วิธีการศึกษา: เป็นการวิจัยเชิงประเมิน ใช้วิธีการวิเคราะห์เอกสาร เพื่อบรรยายลักษณะของข้อมูลรายละเอียดทางบรรณานุกรมจากหนังสือกลุ่มตัวอย่าง 30 รายการ ซึ่งครอบคลุม ชื่อเรื่อง ชื่อผู้แต่ง พิมพลักษณ์ เลขมาตรฐานสากลประจำหนังสือ (ISBN) เป็นต้น สถิติที่ใช้ ได้แก่ ค่าความถี่ และค่าร้อยละ
ข้อค้นพบ: ChatGPT มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยมีคะแนนความถูกต้องรวมเฉลี่ย ร้อยละ 86.18 รองลงมาคือ Claude (ร้อยละ 80.08) และ Gemini (ร้อยละ 73.17) ตามลำดับ เมื่อพิจารณารายเขตข้อมูล (Tags) พบว่า ChatGPT สามารถลงรายการได้ถูกต้องสมบูรณ์ (ร้อยละ 100) ครอบคลุมถึง 9 เขตข้อมูล (Tag 020, 050, 110, 245, 250, 260, 300, 650 และ 700) ในขณะที่ Claude มีความถูกต้องในการสร้างรายการบรรณานุกรมตามมาตรฐาน MARC21 ในกลุ่มเขตข้อมูลพื้นฐานและข้อมูลทางบรรณานุกรมหลัก เช่น Tag 020, Tag 110, Tag 245, Tag 260, Tag 300, Tag 650, และ Tag 700 แต่ยังมีความคลาดเคลื่อนในเขตข้อมูลที่ต้องอาศัยการตีความเชิงลึกเฉพาะบางรายการ สำหรับ Gemini ยังมีข้อจำกัดการประมวลผลในเขตข้อมูลย่อย ซึ่งมีความแม่นยำลดลงในเขตข้อมูลตัวเลข เช่น Tag 020 และ Tag 050
การประยุกต์ใช้จากการศึกษานี้: แม้ว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) จะเป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มความสะดวกในการลงรายการทรัพยากรสารสนเทศ โดยที่บรรณารักษ์หรือนักวิชาชีพสารสนเทศยังจำเป็นต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างเคร่งครัดก่อนนำไปใช้งาน เพื่อรักษาคุณภาพ มาตรฐาน และความน่าเชื่อถือทางวิชาการ
Downloads
เอกสารอ้างอิง
Brzustowicz, R. (2023). From ChatGPT to CatGPT: The implications of artificial intelligence on library cataloging. Information Technology and Libraries, 42(3), 1–22. https://doi.org/10.5860/ital.v42i3.16295
Bunnag, K. (2024). Generative artificial intelligence and its military application. Defence Technology Academic Journal, 6(13), 28–41.
Jaroenruen, Y. (2026). Artificial intelligence and the enhancement of library science and information science: Potential for sustainable development. TLA Research Journal, 19(1), 1–12. https://doi.org/10.64769/tlaresj.v19i1.285680
Library of Congress. (2026). MARC 21 format for bibliographic data (Update No. 42). https://www.loc.gov/marc/bibliographic/
Noonpugdee, T., & Sirirojborirak, S. (2020). Ekkasan sueksa chapho korani rueang panyapradit (Artificial Intelligence: AI) kap chut plian khong songkhram nai anakhot [A case study document on Artificial Intelligence (AI) and the turning point of future warfare]. Strategic Studies Center, National Defence Studies Institute. https://www.sscthailand.org/uploads_ssc/research_202011251606276767440516.pdf
Paphatsurichote, R., & Kaewhawong, A. (2025). Creating MyGPT for cataloging tasks: The experience of the Office of Academic Resources, Chulalongkorn University. PULINET Journal, 12(2), 1–17. https://so14.tci-thaijo.org/index.php/PJ/article/view/1314
Pijitkamnerd, B. (2023). The librarian in the artificial intelligence era. T.L.A. Bulletin, 67(2), 18–27. https://so06.tci-thaijo.org/index.php/tla_bulletin/article/view/266335
Sengar, S. S., Hasan, A. B., Kumar, S., & Carroll, F. (2025). Generative artificial intelligence: A systematic review and applications. Multimedia Tools and Applications, 84(21), 23661–23700. https://doi.org/10.1007/s11042-024-20016-1
Sirilak, K., & Simsawat, N. (2026). A model for developing My GPTs using human-in-the-loop approach to enhance journal indexing efficiency. PULINET Journal, 13(1), R26–R41. https://doi.org/10.66692/pulinet.13.1.2657
Srisa-ard, B. (2010). Kan wichai bueangton: Chabap prapprung mai [Basic research: Revised edition] (8th ed.). Suweeriyasan.
Udomlappaisan, C., & Chueachainat, K. (2023). Generative AI in mass communication. St. John’s Journal, 26(39), 179–194. https://so13.tcithaijo.org/index.php/SJUJOURNAL/article/view/2008
York, E., Hanegbi, D., & Ganor, T. (2024). Enriching bibliographic records using AI: A pilot by Ex Libris. Internet Reference Services Quarterly, 28(3), 287–291. https://doi.org/10.1080/10875301.2024.2361871
