HIGHLIGHTS

6 min read

                                    AI กำลังกลายเป็นปัจจัยที่ 6 ต่อจากสมาร์ตโฟน และโลกกำลังมุ่งหน้าสู่ AGI ประเทศไทยต้องเร่งหาจุดยืนใน Value Chain โดยเน้นพัฒนา Customized Model และ Application ที่เหมาะกับบริบทไทย
ไทยมีแผน AI แห่งชาติชัดเจนตั้งแต่ปี 2565 โดยแบ่งเป็น 2 เสาหลัก คือ Readiness (สร้างบุคลากร-โครงสร้างพื้นฐาน) และ Adoption โดยประเทศไทยมุ่งเน้นการนำ AI มาใช้ในภาคส่วนที่มีผลกระทบสูงต่อเศรษฐกิจและคุณภาพชีวิตของประชาชน โดยเฉพาะใน 3 สาขาหลัก การสาธารณสุข การท่องเที่ยว และการเกษตรกรรม
ทั้งรัฐและเอกชนเร่งลงทุนมหาศาลเพื่อวางรากฐาน AI ไทย ภาคเอกชนซื้อ GPU หลายหมื่นตัว ขณะที่ AWS–Google ตั้ง Data Center ในไทย และรัฐเตรียมตั้งรัฐวิสาหกิจด้านข้อมูล เพื่อดูแลโครงสร้างพื้นฐานและลดความเสี่ยงจากการผูกขาดเทคโนโลยี
แนวคิด ‘อธิปไตยทาง AI’ คือการไม่พึ่งพาโมเดลต่างชาติทั้งหมด ไทยมุ่งพัฒนาโมเดลขนาดเล็ก (Small LLM) ที่เข้าใจภาษาและวัฒนธรรมไทย ลดความเสี่ยงจากการบิดเบือนข้อมูล และเพิ่มความมั่นคงทางดิจิทัลในระยะยาว
ไทยประกาศจุดยืนสนับสนุน Open Source AI บนเวทีโลก โดยเป็นหนึ่งในประเทศที่ร่วมลงนามปฏิญญาที่ฝรั่งเศส ในขณะที่บางชาติมหาอำนาจอย่างสหรัฐฯ ยังไม่เข้าร่วม สะท้อนว่าไทยไม่ได้หวังเป็นเจ้าของ AI ระดับโลก แต่เลือกแนวทางเปิดกว้าง โปร่งใส และมีจริยธรรม
ไทยเร่งออกกฎหมาย AI เพื่อป้องกัน-ส่งเสริมไปพร้อมกัน ETDA เสนอกฎหมายที่เปิดทางให้แต่ละกระทรวงกำกับดูแล AI ตามบริบท พร้อมตั้ง Sandbox ให้ทดลองใช้งานอย่างปลอดภัย และจัดตั้งศูนย์ธรรมาภิบาล AI เพื่อกำกับจริยธรรม เช่น ป้องกัน Deepfake และการเลือกปฏิบัติจากอัลกอริทึม
AI คือคำตอบของปัญหาโครงสร้างเรื้อรังของประเทศ ตั้งแต่ค่ารักษาข้าราชการที่สูงลิ่ว ราคาพืชผลที่ผันผวน ไปจนถึงระบบการศึกษาที่ล้าหลัง AI ช่วยลดต้นทุน เพิ่มผลิตภาพ และปลดล็อกการบริหารแบบล่าช้าได้อย่างแท้จริง
National AI Board กำลังเกิดขึ้น เพื่อบูรณาการทุกภาคส่วน ผลักดันให้ไทยก้าวขึ้นสู่ผู้เล่นที่มีอำนาจต่อรองในโลก AI

                                

หากย้อนไปไม่กี่ปีก่อน ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เป็นเทคโนโลยีที่เป็นกระแสและคลื่นลูกใหม่ที่ใคร ๆ ก็จับตามอง แต่ปัจจุบัน AI กำลังจะกลายเป็น “ปัจจัยที่ 6” ต่อจากสมาร์ตโฟนที่เป็นปัจจัยที่ 5 ของมนุษย์เสียแล้ว

มากไปกว่านั้น AI ก็กำลังเป็น ‘ทางรอดใหม่’ ของหลากหลายประเทศ รวมถึงประเทศไทย คือสัญญาณของการเปลี่ยนผ่านระดับโครงสร้าง ไม่ว่าจะเป็นในภาคการเงิน การแพทย์ การศึกษา หรือแม้กระทั่งชีวิตประจำวันของประชาชนทั่วไป

แล้วเมื่อคลื่นลูกใหม่นี้พัดมา ประเทศไทยจะยืนอยู่ตรงไหนในแผนที่โลก? จะคว้าโอกาสไว้ทัน หรือปล่อยให้ซ้ำรอยกับอดีตที่เคยพลาดการเปลี่ยนแปลงในยุคไมโครชิปและดิจิทัลมาแล้ว

เรื่องนี้ได้มีการพูดคุยกันอย่างเข้มข้นในงาน Bangkok AI Week 2025 กับช่วงเสวนา “ยุทธศาสตร์ AI ไทย: วางจุดยืนอย่างไรในเวทีโลก” กับ 3 มุมมองผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ดร.ศักดิ์ เสกขุนทด ปรึกษาอาวุโส สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA), พชร อารยะการกุล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน) และ นพ.ปิยะฤทธิ์ อิทธิชัยวงศ์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้ง Preceptor AI วิศวกรด้าน AI และ AIGC Expert Fellows

คลื่นของ AGI และศักยภาพของไทยในระบบนิเวศ AI โลก

โลกกำลังขยับสู่การสร้าง AGI (Artificial General Intelligence) หรือ AI ที่มีศักยภาพใกล้เคียงกับมนุษย์อย่างแท้จริงในทุกด้าน ไม่ว่าจะเป็นการคิด วิเคราะห์ หรือแม้แต่สร้างสรรค์สิ่งใหม่ ผู้เชี่ยวชาญบางคนคาดว่า AGI อาจเกิดขึ้นภายในไม่กี่ปีข้างหน้า ความได้เปรียบจะอยู่ที่ประเทศที่สามารถสร้าง ต่อยอด และควบคุม AI ได้ด้วยตัวเอง ไม่ใช่แค่การใช้งาน AI จากต่างประเทศ

นพ.ปิยะฤทธิ์ อิทธิชัยวงศ์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้ง Preceptor AI วิศวกรด้าน AI และ AIGC Expert Fellows

ซึ่งใน Value Chain ของ AI โลกประกอบด้วย 4 ชั้น

Infrastructure เช่น ชิปประมวลผล (GPU/TPU) ระบบ Cloud และ Data Center ซึ่งไทยยังไม่มีศักยภาพในการผลิตชิปเอง แต่ภาคเอกชนเริ่มลงทุนในศูนย์ประมวลผลภายในประเทศเพื่อลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาต่างชาติ ทั้งในแง่ต้นทุน ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และความมั่นคงของข้อมูล

Foundational Model เช่น LLM หรือโมเดลพื้นฐานแบบ ChatGPT, Gemini, Claude ซึ่งใช้ทรัพยากรมหาศาลและมักพัฒนาโดย Big Tech ต่างชาติ แม้ไทยยังตามหลังในเชิงโครงสร้างพื้นฐาน แต่สามารถเริ่มต้นในระดับวิจัย เพื่อสร้างองค์ความรู้และลดการพึ่งพาในยามวิกฤต

Customized Model คือจุดแข็งที่ประเทศไทยมีโอกาส เช่น การนำ LLM มาปรับให้เหมาะกับภาษาไทย บริบทไทย อุตสาหกรรมเฉพาะด้าน เช่น AI เพื่อการแพทย์ไทย วินิจฉัยโรคจากข้อมูลท้องถิ่น หรือโมเดลที่วิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภคในประเทศ

Application เป็น Layer ที่สร้างการใช้งานจริงในชีวิต เช่น ระบบแนะนำสินค้า การแปลภาษาอัตโนมัติ ระบบวิเคราะห์ข้อมูลสาธารณสุข หรือ AI ที่ช่วยงานเอกสารในภาครัฐ

โอกาสของไทยจึงอยู่ที่การเร่งพัฒนา Layer 3 และ 4 ซึ่งใช้ทรัพยากรน้อยกว่า แต่ให้ผลลัพธ์ที่ตรงกับบริบทไทย และช่วยเสริมความสามารถในการแข่งขันในระยะสั้นและกลาง

ประเทศไทยกำลังอยู่จุดไหนของโลก AI

ประเทศไทยไม่ได้เริ่มต้นวางแผนด้าน AI เพียงเพราะกระแสของ ChatGPT แต่มีการเตรียมการล่วงหน้ามาก่อนหน้านั้นหลายปี โดยในปี 2565 มีการประกาศแผนปฏิบัติการ AI แห่งชาติ และตั้งคณะกรรมการ AI แห่งชาติที่มีนายกรัฐมนตรีเป็นประธาน และปลัดกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) กับปลัดกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) เป็นเลขานุการร่วม

ดร.ศักดิ์ เสกขุนทด

ปรึกษาอาวุโส สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA)

ยุทธศาสตร์นี้เริ่มต้นจากการมองว่า AI ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นนโยบายระดับชาติที่ต้องบูรณาการกับการพัฒนาเศรษฐกิจ สังคม และทุนมนุษย์ไทย

ปัจจุบันยุทธศาสตร์ AI ได้เข้าสู่ระยะที่ 2 โดยมี 2 เสาหลักคือ

ความพร้อม (Readiness)
- ภายใน 2 ปี ต้องทำให้ประชาชนไทย 10 ล้านคนมี AI Literacy รู้จัก ใช้เป็น และใช้ได้อย่างปลอดภัย
- ผลิต AI Professional อย่างน้อย 90,000 คน และ AI Programmer 50,000 คน
- พัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน เช่น Data Center ในประเทศ โดยอาศัยพลังงานสะอาด และร่วมมือกับเอกชนระดับโลก
- เร่งออกกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น กฎหมาย AI, Data Governance และ PDPA ฉบับปรับปรุง

การนำไปใช้ (Adoption)
- มุ่งเน้นการนำ AI มาใช้ให้เกิดผลกระทบเชิงบวกต่อเศรษฐกิจและคุณภาพชีวิตของประชาชน โดยเฉพาะใน 3 สาขาหลัก ได้แก่ การสาธารณสุข การท่องเที่ยว และการเกษตรกรรม
- ใช้ AI ใน 5 ภาคส่วนหลัก ได้แก่ ภาครัฐ (Digital Government), การแพทย์, การศึกษา, การเกษตร และการท่องเที่ยว
- ภาคเอกชน เช่น ธนาคาร Startup และ E-commerce มีการนำ AI ไปใช้อย่างจริงจังอยู่แล้ว แต่ภาครัฐต้องเร่งตามให้ทัน
- วัดผลตอบแทนทั้งเชิงเศรษฐกิจและสังคม (ROI) เพื่อสร้างความคุ้มค่าในระยะยาว

‘อธิปไตยทาง AI’ เพราะแค่พึ่งพาไม่เพียงพออีกต่อไป

AI Sovereignty หรืออธิปไตยทาง AI เป็นแนวคิดที่เริ่มได้รับความสนใจมากขึ้นทั่วโลก โดยเฉพาะในประเทศที่ไม่มีอุตสาหกรรมผลิตชิปหรือโมเดล AI ขนาดใหญ่เป็นของตัวเอง

พชร อารยะการกุล ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บลูบิค กรุ๊ป จำกัด (มหาชน)

ในกรณีของประเทศไทย แม้จะยังไม่มีความสามารถในการผลิต Hardware แต่สามารถควบคุม Data และโมเดลที่ใช้ในประเทศได้ เช่น

ตั้ง Data Center ภายในประเทศเพื่อลดต้นทุนจากการใช้โครงสร้างพื้นฐานต่างชาติ
พัฒนาโมเดลขนาดเล็ก (Small LLM) ด้วยข้อมูลไทย เพื่อใช้ในราชการ การแพทย์ และการศึกษา
ป้องกันไม่ให้โมเดลต่างชาติเข้าใจผิดหรือให้ข้อมูลบิดเบือนเกี่ยวกับประเทศไทย

นอกจากนี้ ประเทศไทยยังเลือกแนวทางการพัฒนา AI แบบเปิด (Open Source AI) โดยเป็นหนึ่งในประเทศที่ร่วมลงนามในปฏิญญา Open Source ที่งาน AI Safety Summit ณ กรุงปารีส ประเทศฝรั่งเศส ในขณะที่บางมหาอำนาจอย่างสหรัฐฯ ยังไม่ได้เข้าร่วมอย่างเป็นทางการ

ภาครัฐ-เอกชน ต้องเดินหน้าและทำงานร่วมกัน

การพัฒนา AI ของไทยต้องอาศัยการประสานงานระหว่างภาครัฐและเอกชนอย่างแท้จริง ภาครัฐไม่ควรทำเองทั้งหมด แต่ควรเป็นผู้อำนวยความสะดวกและสร้างสภาพแวดล้อมให้ภาคเอกชนเติบโต

Action Plan ของภาครัฐ

ตั้งกองทุน AI โดยเฉพาะ ไม่ใช่กระจายไปในกองทุนดีอี ทั่วไป
กำหนดโจทย์ระดับประเทศ เช่น ปัญหาสุขภาพ ปัญหาผลผลิตเกษตร และการศึกษา ให้เอกชนเข้ามาร่วมแก้
เปิดโอกาสให้ Startup ไทยเข้าร่วมโครงการภาครัฐได้มากขึ้น โดยปรับ Spec และกระบวนการจัดซื้อจัดจ้างให้เหมาะสม

Action Plan ของภาคเอกชน

ลงทุนในโมเดลเฉพาะทางที่ใช้ต้นทุนต่ำแต่ให้ผลลัพธ์สูง
ใช้ข้อมูลของไทยให้เกิดประโยชน์ เช่น การเทรนโมเดลจากพฤติกรรมผู้บริโภคคนไทยจริงๆ
ร่วมมือกับภาครัฐและสถาบันวิจัยเพื่อพัฒนาโซลูชันในสเกลประเทศ
สร้างกฎหมายและธรรมาภิบาล ก่อนที่ทุกอย่างจะสายเกินไป

ไทยมีศักยภาพเป็น ‘ฮับเทคโนโลยี’ สำหรับ AI

ขณะเดียวกัน ภาคเอกชนไทยก็ไม่ได้ยืนรอภาครัฐอย่างเดียว ปัจจุบันมีบริษัทไทยจำนวนมากที่เร่งลงทุนใน GPU หลายหมื่นตัวเพื่อเตรียมพร้อมสู่ยุค AI อย่างจริงจัง ขณะที่ยักษ์ใหญ่ระดับโลกอย่าง AWS และ Google ก็ตัดสินใจตั้ง Data Center ในประเทศไทย ซึ่งสะท้อนความเชื่อมั่นในศักยภาพของไทยในฐานะฮับเทคโนโลยีในอาเซียน

รัฐบาลจึงตั้งเป้าเร่งระดมการลงทุนด้าน AI ให้ได้ไม่ต่ำกว่า 500,000 ล้านบาทในช่วงไม่กี่ปีข้างหน้า เพื่อให้เทคโนโลยีนี้กลายเป็นเครื่องยนต์เศรษฐกิจใหม่ของประเทศในระยะยาว

ประเทศไทยยังมีแนวคิดจัดตั้งรัฐวิสาหกิจด้านข้อมูล (Data Utility) เพื่อดูแลโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลสาธารณะอย่างเป็นระบบ และสร้างความเท่าเทียมในการเข้าถึงทรัพยากรข้อมูล

ขณะเดียวกัน ความเสี่ยงเชิงระบบ (Systematic Risk) จากการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ เช่น การใช้โมเดลใดโมเดลหนึ่งแบบผูกขาด ก็เป็นสิ่งที่ไทยต้องวางแผนสำรองไว้ล่วงหน้า เช่น การกระจายผู้ให้บริการ การส่งเสริมมาตรฐานเปิด และการป้องกันการไหลออกของบุคลากร (Talent Migration) ซึ่งเป็นปัญหาที่ประเทศกำลังพัฒนาเผชิญอยู่ทั่วโลก

ร่างกฎหมายและจริยธรรม AI ที่ต้องเกิดขึ้น

ในขณะที่หลายประเทศยังถกเถียงกันเรื่องการควบคุม AI ไทยกำลังเดินหน้าอย่างชัดเจน โดย ETDA ได้เสนอร่างกฎหมาย AI ที่มีหลักการ 3 ประการ

ปลดล็อก ให้อำนาจหน่วยงานรัฐออกกฎหมายลูกเกี่ยวกับ AI ได้ตามบริบท เช่น รถไร้คนขับในกระทรวงคมนาคม หรือ Health AI ในกระทรวงสาธารณสุข

ส่งเสริม เปิดโอกาสให้เกิดการทดลองผ่าน Sandbox ในแต่ละภาคส่วน และสนับสนุนให้ใช้ข้อมูลกับ AI ได้โดยไม่ขัด PDPA

คุ้มครอง ไม่เน้นห้าม แต่ให้แต่ละกระทรวงกำหนดขอบเขตการใช้งานเพื่อความปลอดภัยและจริยธรรม

ธรรมาภิบาล AI หรือ AI Governance ยังรวมถึงเรื่องจริยธรรม เช่น ความโปร่งใส ไม่เลือกปฏิบัติ และความสามารถในการจัดการความเสี่ยง เช่น Deepfake หรือ AI Hallucination ที่อาจทำให้ข้อมูลผิดพลาดและเกิดผลกระทบร้ายแรง

AI คือกลไกแก้ปัญหาใหญ่ของประเทศ ไม่ใช่แค่เครื่องมือทางเทคโนโลยี

AI ไม่ได้มีไว้เพื่อความล้ำสมัยเท่านั้น แต่คือเครื่องมือที่สามารถช่วยลดความเหลื่อมล้ำ เพิ่มผลิตภาพ และปลดล็อกระบบราชการที่ล่าช้ามานาน โดยเฉพาะใน 3 โจทย์ชาติที่ควรได้รับการแก้ไขทันที

ค่ารักษาพยาบาลข้าราชการ สูงถึงแสนล้านบาทต่อปี หากมี AI ที่ช่วยป้องกันล่วงหน้า วิเคราะห์สุขภาพ หรือช่วยหมอได้ จะลดค่าใช้จ่ายได้มหาศาล
ราคาผลผลิตเกษตรผันผวน AI สามารถวิเคราะห์แนวโน้มความต้องการตลาด ช่วยให้เกษตรกรวางแผนการผลิตได้แม่นยำยิ่งขึ้น
ระบบการศึกษาล้าหลัง ใช้ AI ช่วยสอนรายบุคคล (Personalized Learning) และวิเคราะห์ผลการเรียนรู้ ทำให้ครูมีเวลาสอนมากขึ้น และนักเรียนได้ความรู้ที่ตรงกับศักยภาพของตน

การตั้ง National AI Board ที่มีตัวแทนจากรัฐ เอกชน และภาคประชาชนจะช่วยให้การกำหนดยุทธศาสตร์เป็นไปอย่างมีเป้าหมาย ชัดเจน และนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงจริง