ขออภัย ในความบกพน่องและผิดพลาด

หลงไปใช้ #MMP ทั้งที่ ปัจจุบันไม่ใช้แล้ว

ตั้งแต่เลือกตั้ง 2566

ไม่แก้ตัวใดๆ แต่จะบอกว่า เถียงกับ chat gpt ในจุดนี้มาแล้ว ด้วยการคัดลอกหนังสือ กกต ที่อธิบายวิธีการคำนวณที่นั่ง ส.ส. บัญชีรายชื่อ ไปถาม chat gpt ว่าที่เขาส่งวิธีการมา มันไม่ตรงกับหนังสือ #กกต ที่ใช้ MMA แล้วศัพท์ภาษาไทยก็ใช้เหมือนกันเสียด้วยคือ จัดสรรปันส่วนแบบผสม

แต่ก็นะ เราผิดเองที่ไม่ค้นเพิ่มเติม เถียงแพ้ โดน AI สู้กลับ อุตส่าห์เรียนรู้มาบอกต่อ โธ่หลงไปป่าไหน น่าอายชะมัด

ตอนนี้ ต้องระวังการใช้ #AI ไปอีก

ตะกี้ก็เถียง MMA อีกว่า มาจากคำว่าอะไร

เราบอก (Mixed-Member Apportionment)

chat gpt บอก

📌 ระบบนี้เรียกว่า Mixed-Member Majoritarian (MMA) หรือ Parallel System — เขตและบัญชีรายชื่อคำนวณแยกกัน

(MMM รึเปล่า)

chat gpt ยังเสริมอีกว่า ย่อ MMA ถูกแล้ว

"นักวิชาการอย่าง Shugart & Wattenberg ใช้คำว่า Mixed-Member Majoritarian (MMA) เป็นหลัก"

แล้วจะเถียงมันไหวไหมเนี่ย

โพสต์ที่ไม่ถูกต้อง👉 @พี่นาพาทำ™💛👑❤🇹🇭 @พี่นาพาทำ™💛👑❤🇹🇭

2/8 แก้ไขเป็น

... อ่านเพิ่มเติมจากประสบการณ์ที่ได้ลองศึกษาและสอบถามข้อมูลเกี่ยวกับระบบจัดสรรที่นั่ง ส.ส. ของไทยในการเลือกตั้งปี 2566 จะเห็นได้ว่าระบบที่ใช้จริงคือ MMA หรือ Mixed-Member Majoritarian ซึ่งแตกต่างจากระบบ MMP ที่ผู้เขียนได้เคยเข้าใจผิดและนำมาใช้ในเนื้อหาก่อนหน้านี้ การเข้าใจผิดนี้เกิดขึ้นได้ไม่ยาก เนื่องจากชื่อและคำย่อในแต่ละระบบคล้ายคลึงกัน แม้ว่า MMA จะมุ่งเน้นให้การคำนวณที่นั่งระหว่างเขตและบัญชีรายชื่อเป็นการคำนวณแยกกัน (Parallel System) แต่ผู้สนใจเรื่องนี้ต้องระมัดระวังในแหล่งข้อมูล รวมถึงคำอธิบายที่ตีพิมพ์จาก กกต. เพื่อให้เข้าใจถูกต้องและอัปเดตตามระบบการเลือกตั้งที่ใช้จริง ตนเองได้ทดลองเถียงกับ AI อย่าง ChatGPT ที่มีความรู้ในเชิงวิชาการและจากงานวิจัยของ Shugart & Wattenberg ซึ่งยืนยันว่า MMA คือระบบที่ใช้ในไทยปัจจุบัน และ AI ยังได้ช่วยชี้แจงเรื่องคำย่ออย่างถูกต้องอีกด้วย ประสบการณ์นี้สอนให้รู้ว่าทั้งเทคโนโลยีและแหล่งข้อมูลเชิงวิชาการมีความสำคัญมากในการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ดังนั้น หากใครจะศึกษาหรือเผยแพร่ข้อมูลเกี่ยวกับระบบจัดสรรที่นั่ง ส.ส. ในปัจจุบัน ควรตรวจสอบข้อเท็จจริงหลายแหล่งเพื่อหลีกเลี่ยงความเข้าใจผิด และควรตระหนักถึงข้อจำกัดของ AI ที่อาจมีข้อมูลอัปเดตหรือมุมมองที่แตกต่างกันได้ การบอกเล่าประสบการณ์นี้ก็เพื่อเตือนใจว่าบางครั้งเราเองก็อาจผิดพลาดได้ และการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องคือสิ่งสำคัญที่สุดในยุคที่ข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้การใช้ AI ในการช่วยวิเคราะห์ข้อมูลควรทำด้วยความระมัดระวัง สังเกตและพิจารณาข้อมูลจากหลายมุมมอง เพื่อให้ได้สิ่งที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือที่สุด ทั้งนี้เพื่อให้การนำเสนอข้อมูลกับผู้อ่านมีความครบถ้วนและเชื่อถือได้มากขึ้น