Primary source

Primary source (แหล่งข้อมูลปฐมภูมิ) คือหลักฐานหรือเอกสาร "มือหนึ่ง" ที่เกิดขึ้นจากเหตุการณ์หรือช่วงเวลาที่เรากำลังศึกษาโดยตรง เช่น จดหมาย บันทึกส่วนตัว เอกสารราชการ ภาพถ่าย บันทึกเสียง หนังสือพิมพ์ร่วมสมัย หรือคำสัมภาษณ์ของคนที่อยู่ในเหตุการณ์จริง แต่ละวงการนิยามต่างกันไปเล็กน้อย: สายวิทยาศาสตร์หมายถึง paper วิจัยต้นฉบับที่รายงานผลการทดลองเอง สายสังคมศาสตร์หมายถึงข้อมูลดิบอย่างผล survey ส่วนสายมนุษยศาสตร์หมายถึงตัวงานต้นฉบับ เช่น บทกวีของ Shakespeare เอง จุดร่วมของทั้งหมดคือมันเป็น "ข้อมูลก่อนถูกใครตีความ" (firsthand evidence)

ขั้วตรงข้ามคือ secondary-source ซึ่งเป็นงานที่เอา primary source มาวิเคราะห์ ย่อย หรือเล่าต่ออีกชั้นหนึ่ง เช่น ข่าว บทวิเคราะห์ หรือ textbook ที่น่าสนใจคือเส้นแบ่งนี้ขึ้นกับบริบทการใช้งาน: เอกสารชิ้นเดียวกันเป็นได้ทั้งสองอย่าง เช่น memoir เป็น primary source ถ้าเราศึกษาชีวิตผู้เขียน แต่เป็น secondary source ถ้าใช้ศึกษาสภาพสังคมยุคนั้น และที่ต้องย้ำคือ primary source ไม่ได้แปลว่า "ถูกเสมอ" ผู้เห็นเหตุการณ์เองก็เข้าใจผิดหรือบิดเบือนได้ ผู้ใช้จึงต้องประเมิน bias ของแหล่งข้อมูลทุกชิ้นอยู่ดี

คนทำงานยุค AI ต้องรู้จักคำนี้เพราะ model ตอบจาก parametric-knowledge คือความจำที่ได้จากช่วง training ซึ่งมีทั้ง knowledge-cutoff และความเสี่ยง hallucination คำตอบของ AI จึงมีสถานะคล้าย "คำบอกเล่า" ไม่ใช่หลักฐาน ทักษะสำคัญคือสั่งให้ AI หรือ agent ไล่กลับไปให้ถึง primary source จริง: ประกาศฉบับทางการ paper ต้นฉบับ เอกสาร official ของเครื่องมือ หรือตัวข้อมูลดิบ แล้วให้แนบลิงก์อ้างอิงมาให้ตรวจได้ ไม่หยุดแค่โพสต์สรุปที่คนอื่นย่อยมาแล้ว ระบบอย่าง rag ก็ออกแบบมาเพื่อผูกคำตอบเข้ากับเอกสารต้นทางด้วยเหตุผลเดียวกันนี้

ตัวอย่างจากบทสนทนาจริง

ถาม: ผมให้ AI สรุปเกณฑ์ลดหย่อนภาษีใหม่จากบทความในเพจการเงินเพจหนึ่ง แล้วเอาขึ้นสไลด์ประชุมผู้บริหารเลยได้ไหมครับ ดูเขียนดีมาก

ตอบ: ยังก่อนครับ บทความเพจคือ secondary source คือมีคนย่อยมาให้อีกที ถ้าเพจสรุปพลาดหรือ AI เก็บความคลาดเคลื่อน เราจะไม่มีทางรู้เลย ให้ AI ไปเปิด primary source คือประกาศฉบับจริงของกรมสรรพากร แล้วเทียบทีละข้อก่อน ถ้าตรงกันค่อยขึ้นสไลด์ พร้อมแปะลิงก์ประกาศไว้ให้ผู้บริหารตรวจได้ด้วย

ระวังสับสนกับ

• secondary-source : งานที่ตีความหรือย่อย primary source มาอีกชั้น เช่น ข่าว รีวิว textbook · ใช้ปูพื้นความเข้าใจได้ดี แต่เวลาต้องตัดสินข้อเท็จจริงให้กลับไปที่ต้นทางเสมอ และจำไว้ว่าเอกสารเดียวกันสลับสถานะได้ตามคำถามที่เราศึกษา
• parametric-knowledge : ความรู้ที่ฝังอยู่ในตัว model จากการ train ไม่มีลิงก์ให้ตามกลับไปตรวจ จึงไม่นับเป็น source ที่อ้างอิงได้เลย ต่างจาก primary source ที่ชี้กลับไปหาหลักฐานต้นฉบับได้เสมอ