เขาบอกว่า Prompt ภาษาอังกฤษได้ผลดีกว่าภาษาไทย
เพราะ AI ถูก train ด้วยข้อมูลภาษาอังกฤษกว่า 70–90%
ทำให้มีความแม่นยำสูงกว่า 15–30%
และใช้ token น้อยกว่า 30–50%  ส่งผลให้ได้คำตอบที่ดีกว่า
เร็วกว่า และประหยัดกว่าในทุกการใช้งาน

เหยยยย ก็ถึงว่า…
พิมพ์ Prompt ภาษาไทยไปแล้ว ได้คำตอบมาก็โอเคนะ
แต่รู้สึกว่า… มันไม่ค่อยปัง
ได้คำตอบและผลลัพธ์ก็ยังไม่ตรงใจ
เหมือนคนอื่น ๆ
ที่เขาพิมพ์ Prompt เป็นภาษาอังกฤษ
บางทีคุยไป คุยมา…เอ้า ติด limit ซะแล้วววว 😂

วันนี้ฝรั่งอั่งม้อเลยอยากรวบรวมข้อมูลมาเล่าให้ฟังว่า
มันมีเหตุผล ว่าทำไม Prompt ภาษาอังกฤษถึงได้ผลดีกว่า
แล้วเราจะปรับใช้ยังไงได้บ้าง
ถือว่ามาแลกเปลี่ยนความรู้กันนะค้า มีอะไรบ้างไปดูกันเลย

1. AI ถูกสร้างมาด้วยภาษาอะไร?

AI ถูก train ด้วยข้อมูลจากอินเทอร์เน็ต
ซึ่งมีบัญชีผู้ใช้งานภาษาอังกฤษสูงถึง 63.7%
ทำให้ AI เข้าใจ คิด และตอบได้แม่นยำที่สุดในภาษาอังกฤษ
แม้ว่าเราจะถามเป็นภาษาอื่น

ขอบคุณข้อมูลจาก ChatGPT bias: 3 ways non-English speakers are being left behind

ชวนทุกคนลองนึกภาพว่า AI อย่าง ChatGPT, Claude หรือ Gemini นั้น
ก่อนจะฉลาดได้ มันต้อง “อ่านหนังสือ” มหาศาลมาก ๆ ค่ะ
แล้วหนังสือที่มันอ่านส่วนใหญ่เป็น… ภาษาอะไร?

คำตอบคือ… ภาษาอังกฤษ 70–90% ค่ะ
ข้อมูลของ GPT-4, Claude และ LLaMA ที่ใช้ train นั้น
เป็นภาษาอังกฤษเกือบทั้งหมด ทำให้เกิดสิ่งที่นักวิจัยเรียกว่า “English Silo”
คือ คลังความรู้ขนาดใหญ่มากที่ model เข้าถึงได้ “คล่อง” ที่สุดในภาษาอังกฤษ

พูดง่ายๆ คือ AI มันโตมากับภาษาอังกฤษค่ะ เหมือนคนที่เรียนทุกวิชาเป็นภาษาอังกฤษมาตลอด
พอเราถามเป็นภาษาไทย มันก็ต้อง “แปลก่อนคิด” ซึ่งมันก็ยังทำได้นะ
แต่ไม่ได้ full potential เหมือนพูดคุยเป็นภาษาอังกฤษ

ขอบคุณข้อมูลจาก Bridging the AI Language Gap: How Prompt Engineering Unlocks Global Quality

2. Token

Prompt ภาษาไทยใช้ token มากกว่าภาษาอังกฤษ สำหรับประโยคความหมายเดียวกัน
ทำให้ prompt ได้น้อยกว่า ช้ากว่า และแพงกว่า

ก่อนอื่นขอเล่าก่อนว่า Token คืออะไร?

AI ไม่ได้อ่านทีละตัวอักษรค่ะ
มันอ่านทีละ “ชิ้น” ที่เรียกว่า Token

ประมาณว่า 1 คำภาษาอังกฤษ = 1–2 token
แต่ภาษาที่ AI รู้จักน้อยกว่า จะใช้ token มากกว่า เพราะมัน “ไม่ชิน” กับคำนั้น

Yennie Jun วิศวกร Machine Learning สร้าง Tokenizer tool ขึ้นมาทดสอบ
และพบว่าประโยคเดียวกัน “tell me about morel mushrooms” แต่ต่างภาษา
ใช้จำนวน token ต่างกันมากค่ะ

• 🇬🇧  English → 6 tokens
• 🇪🇸  Spanish → 8 tokens
• 🇨🇳  Chinese (CN) → 14 tokens
• 🇲🇲  Burmese → 65 tokens

Yennie Jun ยังยกตัวอย่างอีกว่า…
ถ้าธุรกิจนำ ChatGPT-4 ไปใช้ตอบคำถามลูกค้า
ต้นทุนการให้บริการลูกค้าชาวพม่า
จะแพงกว่าลูกค้าชาวอังกฤษถึง 10 เท่า เพราะจำนวน token ที่ต่างกันค่ะ

แปลว่าถ้าเราพิมพ์คำสั่งภาษาไทยไปยาว ๆ
บางส่วนของ prompt (คำสั่ง) ที่เราใช้อาจ “หายไป” หรือ AI รับมาได้ไม่ครบ
ซึ่งส่งผลต่อคุณภาพของคำตอบด้วยค่ะ

ขอบคุณข้อมูลจาก ChatGPT bias: 3 ways non-English speakers are being left behind

3. เหตุผลหลักที่ Prompt ภาษาอังกฤษได้ผลดีกว่า

AI ทุกโมเดล (GPT-4, Claude, Gemini และอื่น ๆ)  ให้ผลลัพธ์ดีกว่า
เมื่อ prompt เป็นภาษาอังกฤษ ในทุกประเภทงาน ทั้ง coding, writing, analysis และ reasoning

3.1 AI “ฉลาดกว่า” ในภาษาที่มันโต

งานวิจัยจาก HumanEval-XL benchmark ซึ่งทดสอบ 23 ภาษา x 12 programming languages
รวม 22,080 prompts พบว่า

non-native English prompts ให้ผลดีกว่า native language prompts ในการ coding task (งานเขียนโค้ด)

แม้แต่คนที่ภาษาอังกฤษไม่แข็งแรง พิมพ์ภาษาอังกฤษก็ยังได้ผลดีกว่าภาษาแม่ของตัวเองค่ะ

ขอบคุณข้อมูลจาก Why We Recommend English for AI Coding 

3.2 ความแม่นยำสูง

งานวิจัยพบว่า AI ที่ทำได้ดีและมีความแม่นยำ 95% จะเป็นการใช้ภาษาอังกฤษ
สำหรับภาษาอื่น อาจตกเหลือ 70–80% ซึ่งฟังดูน้อยนะคะ
แต่ถ้าเราใช้ AI ทำงานทุกวัน ความต่างตรงนี้มันสะสมได้เยอะมากในระยะยาว

นอกจากนี้ ทีมวิจัยที่ทดสอบ GPT-4 กับโจทย์คณิตศาสตร์ยาก ๆ พบว่า
GPT-4 แก้ได้ถูกต้องในภาษาอังกฤษมากกว่าภาษาอื่นถึง 3 เท่า
และในบางภาษาอย่าง Burmese ไม่สามารถแก้โจทย์ยาก ๆ ได้เลยค่ะ

ขอบคุณข้อมูลจาก ChatGPT bias: 3 ways non-English speakers are being left behind

3.3 ประหยัด Token 

Prompt ภาษาอังกฤษใช้ token น้อยกว่า 30–50%
ซึ่งหมายความว่า ในพื้นที่เท่ากัน เราใส่ context ได้มากกว่า
และ AI ก็สามารถตอบได้ละเอียดกว่าด้วยค่ะ

OpenAI เองก็ระบุไว้ตรง ๆ ในเอกสารว่า

“Non-English text often generates a higher token-to-character ratio”

เพราะแหล่งข้อมูล training ส่วนใหญ่เป็นภาษาอังกฤษ

ขอบคุณข้อมูลจาก Stop Prompting in Your Native Language (If It’s Not English)

3.4 Reasoning และ Logic ทำงานได้ดีกว่า

Chain-of-Thought prompting (การให้ AI “คิดเป็นขั้นตอน”) ทำงานได้ดีที่สุดในภาษาอังกฤษ
เพราะ pattern ในการคิดวิเคราะห์ และหาเหตุผลส่วนใหญ่ถูก train มาในภาษาอังกฤษ โดยตรง
ถ้าเราต้องการให้ AI วิเคราะห์อะไรซับซ้อน ภาษาอังกฤษให้ผลดีกว่าอย่างชัดเจนเลยค่ะ

4. แล้วถ้าภาษาอังกฤษไม่แข็งแรงล่ะ? ทำยังไง

ข่าวดีคือ เราไม่ต้องเก่งภาษาอังกฤษแบบ native speaker เลยค่ะ

งานวิจัยพบว่า…

“แค่ prompt เป็นภาษาอังกฤษพื้นฐาน ก็ได้ผลดีกว่าภาษาไทยอยู่ดี
แม้จะมี grammar ผิดนิดหน่อย”

เดี๋ยวลองเปรียบเทียบให้เห็นชัดขึ้นนะคะ

Prompt: “ช่วยเขียนอีเมลขอโทษลูกค้าที่สินค้าส่งช้า ให้ดูเป็นมืออาชีพ”

Prompt: “Write a professional apology email to a customer about delayed delivery. Tone: formal and sincere.”

เห็นไหมคะว่า ภาษาอังกฤษที่ใช้ก็ไม่ได้ซับซ้อนเลย แค่ใช้คำง่ายๆ ตรงๆ ก็พอแล้วค่ะ ไม่ต้องสวยหรูอะไร

อีกเทคนิคนึง ถ้ายังไม่มั่นใจในภาษาอังกฤษของเรา
ให้ลองพิมพ์สิ่งที่อยากบอก AI เป็นภาษาไทยก่อน
แล้วขอให้ AI ช่วยแปลเป็น Prompt ภาษาอังกฤษที่ดีให้ค่ะ

เช่น ใส่คำสั่งไปว่า:

Help me turn this Thai idea into a clear English prompt: [ข้อความภาษาไทยของเรา]

5. จะใส่ Prompt ภาษาอังกฤษยังไงดี

นี่คือ structure พื้นฐานของ Prompt ที่ดี ที่แอดใช้บ่อยที่สุดค่ะ
เพื่อน ๆ สามารถเติมข้อมูลลงช่องว่างได้เลยนะคะ

Act as a [your expert role, e.g. marketing strategist].
Task: [what you want, e.g. write a social media post]
Context: [background info, e.g. promoting a new coffee shop in Bangkok]
Tone: [formal / casual / friendly / professional]
Output format: [bullet points / paragraph / table]
Length: [approximately 100 words]

>> อ่านเคล็ดลับการใช้ AI Prompts (คำสั่ง AI) ที่จะช่วยดึงศักยภาพของ AI ออกมาใช้กับงานเขียนภาษาอังกฤษโดยเฉพาะ ทั้งเป๊ะ ทั้งเร็ว

ไหนลองเป็น prompt แบบเต็มรูปแบบกันบ้าง
อันนี้ขอแชร์เผื่อเป็นประโยชน์สำหรับทุกคนนะคะ

1.  Follow up on an unanswered quote or proposal  /  ติดตามใบเสนอราคาที่ยังไม่ได้รับการตอบกลับ

You are a professional business representative. Write a polite and friendly follow-up email to [client name] regarding the [quote / proposal / document] sent [number] days ago. Keep it under 5 sentences. Do not pressure them, just a gentle nudge.

2.  Follow up after a meeting  /  ติดตามหลังการประชุม

Write a professional follow-up email after a meeting with [name / company] on [date]. Summarize the key points discussed: [key points]. List the next steps and who is responsible for each. Keep it concise and friendly.

3.  Summarize meeting notes  /  สรุปบันทึกการประชุม

Summarize the following meeting notes in English. Divide into 3 sections: (1) Topics discussed, (2) Decisions made, (3) Action items with owner and deadline. [Paste your notes here]

4.  Brainstorm ideas  /  ระดมไอเดีย

Brainstorm [10 / 15] creative ideas for [project / campaign / initiative]. Context: [brief background]. Target audience: [audience]. Focus on ideas that are practical and can be executed with a small team and limited budget.

5. Write ad copy for Facebook or Google Ads  /  เขียนโฆษณา Facebook หรือ Google

Write a short ad copy for a [Facebook / Google] ad promoting

. Target audience: [audience]. Key benefit: [main benefit]. Tone: [urgent / friendly / premium]. Include a headline (max 10 words) and body text (max 30 words) with a strong call to action.

ลองเอาไปปรับใช้กันดู แค่ปรับนิดเดียวก็ได้คำตอบที่ดีขึ้นเลยค่ะ

จริง ๆ แล้ว ภาษาไทยไม่ได้แย่นะคะ
แค่ตอนนี้ AI ยังไม่ได้ถูก train มาเท่ากันในทุกภาษา
ไม่แน่นะคะ ในอนาคตอันใกล้ภาษาไทยก็อาจจะได้ผลดีใกล้เคียงกันมากขึ้น
แต่ตอนนี้ถ้าอยากได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ลองหัดเปลี่ยนมา Prompt อังกฤษดูนะคะ 🌟

แต่ถ้ายังไม่จุใจ…ยังอยากได้ prompt สำเร็จรูปเป็นภาษาอังกฤษที่หลากหลายกว่านี้
มาค่ะ เราพร้อมเสิร์ฟมากกก

Happy Learning
ทีมฝรั่งอั่งม้อ

AI AIช่วยเขียน ai เขียนภาษาอังกฤษ business collocation Email Englishtips fixed expression follow up Howareyou How to How to learn howtolearn idioms input interview meeting output phrasesformeeting presentation Reading resume thank you Vocabulary คำถามสัมภาษณ์ คำศัพท์ คำศัพท์ภาษาอังกฤษ ตอบHowareyou ประโยคเริ่มต้นอีเมล ปีใหม่ ฝึกภาษา พูดไม่ได้ ภาษาอังกฤษ วลีตายตัว สัมภาษณ์ สัมภาษณ์งาน สำนวน อีเมล เก่งภาษา เขียน CV เขียน Resume เขียนอีเมล เรซูเม่ แคปชั่น แคปชั่นภาษาอังกฤษ