เลือกอ่านตามหัวข้อ
คุณกำลังประเมิน AI ต่ำไปหรือไม่ ? ส่องสถานการณ์ AI โลก ก่อนย้อนมองไทย
บรรยากาศของ AI ในโลกการทำงานตอนนี้คล้ายกับยุคก่อนออโตเมชันที่เริ่มนำหุ่นยนต์เข้ามาใช้ในโรงงานอุตสาหกรรมแทนที่แรงงานกลุ่ม Blue collar แต่ในยุค AI transformation แม้แรงงานกลุ่ม White collar ที่มีความชำนาญ มีสกิลพิเศษบางอย่างยังตกอยู่ในสถานการณ์ที่ต้องพิจารณาให้ถี่ถ้วนว่าความชำนาญที่มีวันนี้ AI ทำแทนคุณได้หรือยัง
สอดคล้องกับข้อมูลของ ดร.ชินาวุธ ชินะประยูร ผู้ช่วยผู้อำนวยการ กลุ่มงานส่งเสริมระบบนิเวศเศรษฐกิจดิจิทัล สำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) “ตอนนี้ AI เข้าสู่ช่วงที่เรียกว่า exponential ด้วยอัตราเร่งที่ไม่เคยเห็นมาก่อนในในประวัติศาสตร์มนุษย์ชาติ” ในอดีต Innovation Cycle ของการพัฒนานวัตกรรมในการปฏิวัติอุตสาหกรรมแต่ละครั้งใช้เวลาไม่ต่ำกว่า 30-50 ปี แต่สำหรับ AI เชื่อว่า Innovation Cycle จะสั้นลงเหลือประมาณ 10-20 ปี เห็นได้จากในช่วงที่ผ่านมาแม้นักลงทุนทั่วโลกจะประสบปัญหาการลงทุน (Funding winter) แต่ปริมาณการลงทุนด้าน AI กลับเพิ่มขึ้นเกือบ ๆ 2% ของ GDP สหรัฐฯ
โอกาสของ AI ในไทย ท่ามกลางความท้าทาย “อินฟราฯ และ กำลังคน”
สถานการณ์การลงทุนด้าน AI ในประเทศไทย ช่วงปี 2013 – 2022 ประมาณ 50M USD เท่านั้น ซึ่งเป็นสัดส่วนที่ต่ำมากเมื่อเทียบกับทั่วโลก อีกทั้งไทยยังต้องเผชิญกับความท้าทายมากมายในการพัฒนา AI ไม่ว่าจะเป็น ด้านกำลังคน AI ที่ขาดแคลนมากกว่า 80,000 อัตรา, ด้านการประยุกต์ใช้งาน AI ที่ ร้อยละ 99 ของ SMEs ในไทยยังไม่ประยุกต์ใช้ AI, ด้านกฏหมาย จริยธรรมต่าง ๆ ที่อยู่ระหว่างศึกษาไม่ให้กฏหมายขัดขวางความก้าวหน้าของการพัฒนานวัตกรรม ในขณะเดียวกันภัยคุกคามจากเทคโนโลยีเหล่านี้ก็เพิ่มขึ้นทุกขณะ, โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ยังมีราคาสูง เป็นต้น
“อีกทั้งไทยยังมีกลุ่มผู้พัฒนาเทคโนโลยีน้อย เน้นเป็นผู้นำเข้าเทคโนโลยีเป็นหลัก ซึ่งมองอีกมุมก็เป็นโอกาสที่ทำให้คนไทยได้มีโอกาสเข้าถึงเทคโนโลยี SME สามารถนำ AI มาทำพัฒนา productivity ได้ง่ายขึ้น ” ดร.ชินาวุธ กล่าว
ท่ามกลางความท้าทายดังกล่าว ดร.เทพชัย ทรัพย์นิธิ ผู้อำนวยการกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช. เล่าว่า ประเทศไทยไม่ได้เริ่มจากศูนย์ ปัจจุบันไทยมีแผนพัฒนาปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย ที่มองการพัฒนา AI ครอบคลุมทุกด้านผ่าน 5 ยุทธศาสตร์ ได้แก่ กฏหมายจริยธรรม การพัฒนากำลังคน การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนาการวิจัย การส่งเสริมภาคเอกชน ในมุมโครงสร้างพื้นฐาน ประเทศไทยมีซุปเปอร์คอมพิวเตอร์จาก ThaiSC ที่มีศักยภาพระดับโลก ซึ่งหากมองในกลุ่มภูมิภาคอาเซียนมีเพียงสิงคโปร์และไทยเท่านั้นที่มีความพร้อมด้านนี้ ซึ่งเป็นโอกาสของไทย
“นอกจากนี้ในมุมการพัฒนาคน ไม่เฉพาะประเทศไทยที่ขาดแคลนกำลังคนด้าน AI แต่ขาดแคลนทั้งโลก เกิดการแย่งชิงกำลังคนที่มีศักยภาพในด้านนี้จะรุนแรงมากขึ้น ภายใต้แผนฯ ไทยมุ่งพัฒนากำลังคน AI ในทุกระดับ ผ่านหลายโครงการ เช่น หลักสูตร AI Sandbox ของสถาบันวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI Engineering Institute; AIEI) โครงการ Super AI Engineer สร้างกำลังคน AI โดยใช้เวลาสั้นลงผ่านกิจกรรมในโครงการ ซึ่งตลอด 4 ปีของโครงการมีผู้ให้ความสนใจสมัครเข้าร่วมมากกว่าสามหมื่นคน ซึ่งปัจจุบันภายใต้โครงการยังมุ่งศูนย์พัฒนากำลังคน AI ในแต่ละภูมิภาคอีกด้วย ” ดร.เทพชัย อธิบาย
“ปัจจุบัน AI ไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นสิ่งที่ภาคธุรกิจต้องปรับใช้ เมื่อก่อน SMEs อาจจะบอกว่า ‘ไม่มีแรงทำ AI หรอก” ซึ่งกลายเป็นข้ออ้างในยุคที่ทุกคนสามารถเข้าถึง Generative AI ได้ ดังนั้น ธุรกิจต้องคิดว่า AI จะช่วยอะไรคุณได้บ้าง และเข้าถึง ต้องตามให้ทัน เพราะถ้าไม่ใช้ AI ธุรกิจคุณโดนแซงแน่นอน” ดร.ทัดพงศ์ กล่าว
นอกจากนี้ ดร.ทัดพงศ์ มองว่า ในฐานะที่เป็นบริษัทผู้พัฒนาเทคโนโลยี เห็นว่าคนไทยมีความสามารถมากในการพัฒนาแพลตฟอร์มพัฒนาระบบ AI ถึงแม้ในด้านเงินลงทุน หรือ โครงสร้างพื้นฐานอาจจะยังสู้โดยตรงกับบริษัท Big Tech ไม่ได้ แต่โอกาสอีกทางหนึ่ง คือ การใช้ความสามารถ ความโดดเด่นด้าน AI ภาษาไทย ซึ่งเป็นภาษาประจำชาติ ประเทศไทยจะสามารถเป็นเจ้าของได้หรือไม่ ตามแนวคิด Sovereign AI หรือ อธิปไตยปัญญาประดิษฐ์ ที่ยังต้องศึกษากันต่อไป
คุมอนาคต AI ในอยู่ในมือประเทศไทย งานวิจัยต้องตอบโจทย์อุตสาหกรรม
เมื่อภาคมหาวิทยาลัยเป็นกำลังสำคัญในพัฒนาโปรดักซ์ TRL ตั้งแต่ระดับ 1-6 ซึ่งในระดับสูงไปกว่านั้น คือ ช่วงการผลิตหรือการใช้งานต่อเนื่อง จำเป็นต้องมีภาคอุตสาหกรรมเข้ามาเกี่ยวข้อง ซึ่งเป็นโอกาสและความท้าทายในเวลาเดียวกัน ด้วยปัจจุบันมี AI จากต่างประเทศในระดับแอปพลิเคชันเข้ามาเป็นจำนวนมาก จึงดึงดูดให้ภาคอุตสาหกรรมเน้นการวิจัยในระดับ TRL7 – 8 มากกว่า ในขณะเดียวกันการลงทุนทางด้านบุคลากรในฝั่งมหาวิทยาลัยของไทยในช่วง 20 – 30 ปี ที่ผ่านมาในการสนับสนุนทุนการศึกษาปริญญาโท และ เอกของมหาวิทยาลัยชั้นนำเพื่อกลับมาเป็นอาจารย์ขับเคลื่อนให้เกิดความเป็นเลิศทางด้านวิชาการใน TRL ระดับ 1 – 3 ดังนั้นการผลักดันงานวิจัยในระดับ TRL4-6 จึงเป็นช่องโหว่ตรงกลางที่ยังเติมไม่เต็ม คาดหวังว่าสวทช.จะเป็นองค์กรหนึ่งที่ช่วยผลักดันผลงานวิจัยในระดับนี้ รวมถึงทุนสนับสนุนจากภาครัฐ ประกอบกับเทคโนโลยี AI ที่จะช่วยผลักดันงานวิจัยให้ไปสู่ TRL 8-9 ได้
ด้วยสถานการณ์ดังกล่าว รศ.ดร.สรณะ มองว่า มหาวิทยาลัยและภาคอุตสาหกรรมต้องร่วมมือกันตั้งแต่ต้นน้ำ เพื่อให้ทำงานวิจัยในระดับ TRL 1-3 ให้สามารถตอบโจทย์อุตสาหกรรม ตรงเป้าหมายประเทศ โดยมีสวทช. หรือ แหล่งให้ทุนต่าง ๆ สนับสนุนการนำไปพัฒนาต้นแบบ ข้ามผ่าน valley of death และพัฒนาโปรดักซ์ต่อไป
“Life long learning” ทางรอดหนึ่งเดียวของมนุษย์ออฟฟิศ ไม่ให้โดน AI แย่งงาน
ดร.ปานรพี เล่าว่า “ในฐานะเจ้าของธุรกิจ ข้อดีของเครื่องมือ AI เหล่านี้ คือ ทำให้เราได้งานมากขึ้น ในขณะที่ใช้เวลาลดลง แต่ก็น่าเป็นห่วงว่าเมื่อความชำนาญของทุกคนประกอบกับประสิทธิภาพของ AI ทำให้ได้งานเร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น งานหนึ่งที่เคยใช้พนักงาน 3 คน อาจจะเหลือคนเดียว แล้วคนที่เหลือจะไปทำอะไร”
“จากการเสวนา AI Ecosystem ของไทย ต้องถูกขับเคลื่อนคู่ขนานกันไปในหลายมิติ ตั้งแต่ภาคการศึกษา ภาคอุตสาหกรรม การจัดทำมาตรฐานและกฏหมาย ทำอย่างไรให้ AI มีความน่าเชื่อถือในขณะเดียวกันต้องส่งเสริมให้คนไทยทุกคนขยับเข้าสู่การใช้งาน และ ส่งเสริมการพัฒนา AI ให้ได้ ในส่วนของกำลังคน AI ประเทศไทย ไม่ได้ขาดแคลนเฉพาะฝั่งการพัฒนาเท่านั้น แต่กลุ่มคนที่จะเข้ามาช่วยเติมเต็มช่องว่างระหว่างผู้พัฒนากับผู้ใช้งานยังมีความต้องการอีกมาก หวังว่าการการเสวนาในครั้งนี้จะเป็นส่วนหนึ่งจะกระตุ้นการมีส่วนร่วมจากทุกภาคส่วนเข้ามาเชื่อมระบบนิเวศ AI ประเทศไทย เพื่อพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมไทยอย่างยั่งยืนไปด้วยกัน” ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ นักวิจัยกลุ่มวิจัยปัญญาประดิษฐ์ เนคเทค สวทช.
