15 июня 2026 года директор D‑vote Университета Срипатху́м, Най Тамтири Сукчотират, известный как «д-р Руабин», опубликовал в Facebook результаты опроса D‑vote среди 1 172 человек о потребностях в области AI и о проекте TH‑AI Passport. Опрос проводился с 11 по 14 июня 2026 года по всей стране, охватив все возрастные, профессиональные и региональные группы; доверие выборки — 92%.
Что обнаружили
• 75% респондентов используют AI как минимум раз в неделю, из них 54% — ежедневно или почти ежедневно; люди с более высоким уровнем образования используют AI чаще.
• Разрыв в доступе заметен в группе с образованием ниже степени бакалавра.
• Среди тех, кто регулярно пользуется AI, 91% считают проект TH‑AI Passport невыгодным; среди тех, кто AI не использует — 93% с таким же мнением.
• 92% респондентов осведомлены о том, что бюджет проекта исчисляется миллиардами бат; среди тех, кто знает сумму, 93% считают проект невыгодным.
• Доверие к защите личных данных очень низкое — 95% не доверяют.
• Желание независимой проверки проекта крайне высоко — 99% требуют контроля.
• Приоритеты, которых ожидают от государственного курса по AI: борьба с коррупцией (60%) и сокращение бюрократических процедур (48%); сам проект TH‑AI Passport интересует лишь 1% опрошенных как направление политики.
• 54% не ожидают, что проект принесёт им личную пользу; лишь 13% надеются на рост доходов.
• 23% респондентов уже платят за Pro‑версии AI‑сервисов.
Глубокий анализ
Исследование показывает, что большинство прошли стадию «знакомства» с AI и уже используют его — задача политики теперь в том, чтобы повысить качество использования: научить «правильно и безопасно» применять инструменты AI и превращать это в реальную пользу.
Общественное восприятие AI склоняется к использованию в публичных целях: первоочередные ожидания — прозрачность, снижение коррупции и упрощение государственных услуг. Главные барьеры для широкой практики — не столько доступ, сколько ощущение необходимости (45%) и нехватка навыков (12%). Это указывает на потребность в комплексной поддержке: обучение, практические кейсы и консультирование.
Практически все респонденты (99%) настаивают на условной поддержке: финансирование и программы должны сопровождаться прозрачной отчетностью и возможностью независимой проверки.
Рекомендации по политике
1) Оценивать результат, а не количество раздач прав
• Вводить показатели, ориентированные на реальных пользователей: активные пользователи, доля завершивших обучение и измеримые приросты навыков (оценка до/после).
• Связывать выплаты с результатами и рассматривать модель оплаты по фактическому использованию (платить за то, что реально применяют).
2) Увеличить прозрачность и контроль
• Публиковать общие показатели (дашборд/отчёты) для общественности без раскрытия персональных данных.
• Открыть доступ для независимой проверки (аудиторы, контролирующие органы) к данным по использованию и логам для ревизии.
• Публиковать результаты проверок безопасности данных для повышения доверия.
3) Сделать программы доступными для уязвимых групп
• Нацеливать усилия на людей с образованием ниже бакалавра, жителей провинций и уязвимые профессии, обеспечивая комплексную поддержку: обучение, практические кейсы и консультирование.
• Сфокусировать приложения AI на реальных запросах населения — например, на повышении прозрачности и сокращении времени государственных услуг — и привязать показатели к сокращению времени обслуживания.
Изображение: графика к исследованию.
