เมื่อ AI ตัดสินใจเก่งขึ้น มนุษย์ยิ่งต้องรับผิดชอบ

AI กำลังช่วยให้องค์กรวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วขึ้น ลดต้นทุน มองเห็นรูปแบบที่ซับซ้อน และตัดสินใจในเรื่องที่มนุษย์เพียงลำพังอาจต้องใช้เวลานานกว่าจะได้คำตอบ แต่สำหรับผู้บริหาร คำถามสำคัญในเวลานี้ไม่ใช่เพียงว่า AI สามารถทำอะไรได้อีกบ้าง แต่คือการตัดสินใจประเภทใดที่มนุษย์ไม่ควรมอบให้เครื่องจักรเป็นผู้ตัดสินแทน

 

 

เพราะการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพที่สุด ไม่จำเป็นต้องเป็นการตัดสินใจที่ถูกต้องที่สุดเสมอไป

 

ประเด็นนี้ได้รับการอภิปรายในงาน National Director Conference 2026 ซึ่งจัดโดยสมาคมส่งเสริมสถาบันกรรมการบริษัทไทย หรือ Thai IOD ภายใต้หัวข้อ Mastering the Dual Impact of AI: The Board’s Blueprint for Intelligent Governance สาระสำคัญของงานไม่ได้อยู่ที่การนำ AI ไปเพิ่มผลิตภาพ แต่รวมถึงโจทย์ที่ยากกว่า คือจะกำกับเทคโนโลยีอย่างไร ไม่ให้ความเร็ว ความแม่นยำ และประสิทธิภาพ ลดทอนความรับผิดชอบ จริยธรรม และคุณค่าความเป็นมนุษย์ออกไปจากการบริหาร

 

ถ้า AI ให้คำแนะนำในเรื่อง ‘หลานม่า’

 

กุลเวช เจนวัฒนวิทย์ กรรมการผู้อำนวยการ Thai IOD ยกตัวอย่างผ่านภาพยนตร์เรื่อง หลานม่า เพื่อชวนให้เห็นข้อจำกัดของการตัดสินใจที่ตั้งอยู่บนการคำนวณเพียงอย่างเดียว

 

ถ้าหลานชายในเรื่องใช้ AI วิเคราะห์ว่า การใช้เวลาดูแลอาม่าเพื่อหวังมรดกนั้นคุ้มค่าหรือไม่ ระบบอาจเปรียบเทียบเวลาที่ต้องใช้ โอกาสได้รับผลตอบแทน และทางเลือกอื่นในชีวิต ก่อนสรุปว่าควรนำเวลาไปทำสิ่งที่มีผลตอบแทนสูงกว่า

 

 

ในเชิงคำนวณ คำตอบนั้นอาจสมเหตุสมผล แต่ถ้าหลานชายเชื่อคำแนะนำ เขาอาจไม่ได้สูญเสียเพียงโอกาสรับมรดก กลับจะพลาดความผูกพัน ความเข้าใจ และความรักที่ค่อยๆ เกิดขึ้นระหว่างการดูแลใครคนหนึ่ง

 

กุลเวชยังขยายภาพไปถึงกรณีโรงพยาบาล หากระบบ AI ได้รับเป้าหมายให้จัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ระบบอาจเสนอให้ปฏิเสธการรักษาผู้ป่วยบางราย เพราะประเมินว่าโอกาสฟื้นตัวต่ำ หรือการใช้ทรัพยากรกับผู้ป่วยรายอื่นจะสร้างผลลัพธ์โดยรวมได้มากกว่า

 

เขาจึงตั้งข้อสังเกตว่า

 

“AI ทำให้องค์กรมีประสิทธิภาพสูงสุด แต่ประสิทธิภาพสูงสุดไม่ใช่ความถูกต้องสมบูรณ์หรือความดีงามเสมอไป”

 

ตัวอย่างนี้ไม่ได้มีเป้าหมายเพื่อปฏิเสธ AI แต่ชี้ให้เห็นว่า การตัดสินใจบางประเภทไม่อาจลดทอนให้เหลือเพียงต้นทุน เวลา และผลตอบแทน เพราะสิ่งที่อยู่ในสมการยังรวมถึงศักดิ์ศรี ความสัมพันธ์ ความเป็นธรรม และผลกระทบต่อผู้ที่อาจไม่มีเสียงอยู่ในห้องประชุม

 

กุลเวชยอมรับว่า เขาใช้ AI ช่วยเรียบเรียงบทพูด แต่สิ่งที่เทคโนโลยีไม่สามารถทำแทนได้คือ ‘การพูดด้วยหัวใจ’ พร้อมย้ำว่า ความรับผิดชอบยังคงอยู่กับมนุษย์ และความเมตตาหรือความเห็นอกเห็นใจคือสิ่งที่ทำให้ผู้นำพร้อมรับมือกับอนาคตอย่างแท้จริง

 

จากเครื่องมือสู่อำนาจในการตัดสินใจ

 

Kathleen Kennedy ผู้อำนวยการบริหาร MIT Center for Collective Intelligence ชี้ว่า สถานะของ AI ในองค์กรกำลังเปลี่ยนจากการเป็นเพียงเครื่องมือ ไปสู่ผู้ช่วย เพื่อนร่วมงาน และในบางกรณีอาจทำหน้าที่ใกล้เคียงกับผู้จัดการ ซึ่งมีบทบาทในการประมวลผลข้อมูล จัดลำดับทางเลือก และร่วมกำหนดการตัดสินใจ

 

 

การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้ AI ไม่ใช่เพียงเรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของโครงสร้างอำนาจในองค์กร

 

เมื่อระบบได้รับอนุญาตให้คัดเลือกผู้สมัครงาน ประเมินความเสี่ยงของลูกหนี้ แนะนำวิธีรักษาผู้ป่วย หรือชี้ว่าตำแหน่งงานใดควรถูกตัดออก องค์กรกำลังมอบอำนาจบางส่วนในการกำหนดชีวิตและโอกาสของผู้คนให้กับอัลกอริทึม

 

Kennedy เสนอให้ผู้บริหารพิจารณาความสัมพันธ์สามด้านให้ชัดเจน ได้แก่ บทบาทของคนและ AI เป้าหมายของระบบกับแรงจูงใจของมนุษย์ และอำนาจหน้าที่กับความรับผิดชอบ

 

AI ทำงานเพื่อบรรลุเป้าหมายที่ถูกกำหนดไว้ แต่คนในองค์กรยังมีแรงจูงใจส่วนตัว ทั้งความกลัวตกงาน ความต้องการรักษาอำนาจ หรือความไม่มั่นคงต่อการเปลี่ยนแปลง ผู้บริหารจึงไม่อาจมองการใช้ AI เป็นเพียงการติดตั้งระบบใหม่ แต่ต้องเข้าใจด้วยว่า ระบบนั้นกำลังเปลี่ยนพฤติกรรม ความสัมพันธ์ และแรงจูงใจของคนในองค์กรอย่างไร

 

ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า AI ให้คำตอบได้แม่นยำเพียงใด แต่คือใครเป็นผู้กำหนดเป้าหมายให้ระบบ ข้อมูลที่ใช้มีอคติหรือไม่ ผู้ได้รับผลกระทบสามารถโต้แย้งผลลัพธ์ได้อย่างไร และใครจะเป็นผู้รับผิดชอบเมื่อเกิดความเสียหาย

 

AI มี Authority แต่ไม่มี Accountability

 

องค์กรสามารถมอบ Authority หรืออำนาจให้ AI ประเมิน เสนอแนะ หรือดำเนินการบางอย่างได้ แต่ไม่สามารถมอบ Accountability หรือความรับผิดชอบให้ระบบได้

 

Kennedy กล่าวว่า

 

“โครงสร้างในองค์กรในปัจจุบัน AI ไม่ต้องรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ที่เกิดขึ้น”

 

AI ไม่สามารถตอบคำถามผู้ถือหุ้น ขึ้นให้การต่อศาล รับผิดชอบต่อหน่วยงานกำกับดูแล หรือกล่าวขอโทษผู้ได้รับความเสียหาย อำนาจอาจถูกส่งมอบให้ระบบ แต่ความรับผิดชอบไม่เคยถูกส่งต่อไปพร้อมกัน

 

กรณีศึกษาจากหลายประเทศแสดงให้เห็นปัญหานี้แล้ว ที่ปรึกษารัฐบาลออสเตรเลียใช้ Generative AI ช่วยจัดทำรายงานโดยไม่ได้ตรวจสอบข้อมูลเพียงพอ ก่อนพบว่าระบบสร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงขึ้นมาอย่างมั่นใจ จนต้องถอนรายงาน

 

ในเยอรมนี ระบบประเมินเครดิต SCHUFA ถูกใช้เป็นส่วนสำคัญในการพิจารณาสินเชื่อ แต่เมื่อเกิดข้อร้องเรียน ธนาคารไม่สามารถอ้างว่าเป็นการตัดสินใจของอัลกอริทึมเพื่อหลีกเลี่ยงความรับผิดชอบได้ ส่วนกรณีของ Air Canada แชตบอตให้ข้อมูลเรื่องการคืนเงินแก่ผู้โดยสารผิดพลาด แต่สายการบินยังต้องรับผิดชอบต่อข้อมูลที่ระบบของตนเผยแพร่

 

บทเรียนสำคัญจึงไม่ใช่เพียงว่า AI อาจผิดพลาด แต่คือมนุษย์อาจเชื่อคำตอบของระบบเพราะมันถูกนำเสนออย่างมั่นใจและดูน่าเชื่อถือ

 

การมี Human in the loop หรือมนุษย์อยู่ในวงจรการตัดสินใจ จึงต้องมีความหมายมากกว่าการให้คนกดปุ่มอนุมัติในขั้นตอนสุดท้าย มนุษย์คนนั้นต้องเข้าใจข้อจำกัดของระบบ ตรวจสอบที่มาของข้อมูล สามารถตั้งคำถามกับผลลัพธ์ มีอำนาจยับยั้ง และพร้อมรับผิดชอบต่อการตัดสินใจ

 

ถ้าผู้บริหารไม่เข้าใจว่าโมเดลทำงานอย่างไร ไม่รู้ว่าข้อมูลมาจากที่ใด และไม่สามารถอธิบายเหตุผลของผลลัพธ์ได้ การมีคนอยู่ในกระบวนการอาจเป็นเพียงพิธีกรรมทางการบริหาร มากกว่าจะเป็นระบบกำกับดูแลที่แท้จริง

 

อารมณ์ บริบท และศักดิ์ศรีของคน

 

การสนทนาเรื่อง AI มักตั้งอยู่บนสมมติฐานว่า มนุษย์ตัดสินใจด้วยอารมณ์ ขณะที่ AI ตัดสินใจด้วยเหตุผล ดังนั้นยิ่งลดอิทธิพลของอารมณ์ได้มาก การตัดสินใจก็ยิ่งดีขึ้น

 

ข้อสรุปนี้ถูกเพียงบางส่วน

 

อารมณ์อาจนำไปสู่อคติ ความกลัว ความโกรธ หรือการตัดสินใจที่เข้าข้างตนเอง แต่ความเห็นอกเห็นใจ ความละอายต่อความไม่ถูกต้อง และความสามารถในการรับรู้ความทุกข์ของผู้อื่น ก็เป็นองค์ประกอบสำคัญของวิจารณญาณเช่นกัน

 

Yeoh Oon Jin ประธาน Singapore Institute of Directors และกรรมการอิสระของ Singapore Airlines ยกกรณี Standard Chartered ซึ่งมีการกล่าวถึงพนักงานบางกลุ่มที่อาจได้รับผลกระทบจาก AI ว่าเป็น ‘lower value human capital’ หรือทุนมนุษย์ที่มีมูลค่าต่ำกว่า

 

 

แม้ผู้บริหารอาจต้องการอธิบายความแตกต่างในเชิงมูลค่าทางธุรกิจ แต่ถ้อยคำดังกล่าวย่อมกระทบต่อศักดิ์ศรีและความรู้สึกมั่นคงของพนักงาน ซึ่งกำลังกังวลอยู่แล้วว่า AI จะเข้ามาแทนที่อาชีพและรายได้ของตน

 

Yeoh กล่าวว่า

 

“เมื่อเป็นเรื่อง AI พนักงานจะมีความอ่อนไหวอย่างมาก เพราะพวกเขากังวลทั้งเรื่องปากท้องและความมั่นคงในหน้าที่การงาน”

 

การเปลี่ยนผ่านที่ดีจึงไม่ควรวัดเพียงว่าองค์กรลดต้นทุนได้เท่าใด แต่ต้องพิจารณาด้วยว่าผู้นำพาคนผ่านความเปลี่ยนแปลงอย่างไร

 

Yeoh ยังย้ำว่า แม้ AI จะทำให้หลายสิ่งเป็นระบบอัตโนมัติได้ แต่มนุษย์ยังจำเป็นต้องอยู่ในกระบวนการ เพราะมนุษย์นำคุณค่าความเป็นมนุษย์เข้าไปในการตัดสินใจ และองค์ประกอบนี้เป็นสิ่งที่องค์กรต้องไม่ลืมและต้องไม่นำออกไป

 

ความเห็นอกเห็นใจจึงไม่ใช่สิ่งที่ทำให้การตัดสินใจอ่อนแอลง แต่ช่วยให้ผู้บริหารมองเห็นต้นทุนที่ไม่ปรากฏในตารางคำนวณ ไม่ว่าจะเป็นความไว้วางใจ ขวัญกำลังใจ ความรู้สึกปลอดภัย หรือความผูกพันระหว่างคนกับองค์กร

 

โลกจริงไม่ได้มีเพียงคำตอบที่ถูกหรือผิดอย่างเด็ดขาด การตัดสินใจที่ดีต้องอาศัยบริบท วัฒนธรรม ความสัมพันธ์ และจังหวะเวลา ซึ่ง AI อาจช่วยวิเคราะห์ได้บางส่วน แต่ไม่สามารถเข้าใจความหมายทั้งหมดแทนมนุษย์ได้

 

ความฉลาดตอบว่าอย่างไร ปัญญาถามว่าควรหรือไม่

 

พระพรหมศากยวงศ์วิสุทธิ์ บรรยายปิดงานในหัวข้อ Artificial Intelligence Guided by Human Wisdom เสนอให้แยก ‘ความฉลาด’ หรือ Intelligence ออกจาก ‘ปัญญา’ หรือ Wisdom

 

 

ความฉลาดคือความสามารถในการคำนวณ จดจำ ประมวลผล และค้นหาวิธีบรรลุเป้าหมาย ส่วนปัญญาคือความสามารถในการมองเห็นเหตุและผลอย่างรอบด้าน ตระหนักถึงผลกระทบต่อผู้อื่น และรู้ว่าอะไรควรทำหรือไม่ควรทำ

 

กรอบความคิดนี้แบ่งคำถามออกเป็น 3 ระดับ

 

Artificial Intelligence ถามว่า “ทำได้หรือไม่”

 

Human Intelligence ถามว่า “ทำอย่างไรจึงจะดีที่สุด”

 

ส่วน Awakening Intelligence หรือปัญญาที่ตื่นรู้ ถามว่า “ควรทำหรือไม่ เป็นประโยชน์ต่อใคร และเบียดเบียนใครบ้าง”

 

ความแตกต่างนี้มีความหมายอย่างยิ่งต่อการบริหาร เพราะ AI อาจหาวิธีลดจำนวนพนักงานได้อย่างมีประสิทธิภาพที่สุด แต่ไม่ได้หมายความว่าการลดคนคือเป้าหมายที่ถูกต้องตั้งแต่แรก

 

ระบบอาจเสนอวิธีปฏิเสธสินเชื่อที่ลดความเสี่ยงของธนาคารได้ดีที่สุด แต่ไม่อาจตัดสินเองได้ว่าเกณฑ์ดังกล่าวเป็นธรรม หรือกำลังผลิตซ้ำอคติจากข้อมูลในอดีตหรือไม่

 

พระพรหมศากยวงศ์วิสุทธิ์ย้ำว่า จริยธรรมไม่อาจเกิดขึ้นจากตัว AI ได้เอง แต่ต้องมาจากมนุษย์ผู้สร้างและผู้ใช้เทคโนโลยี พร้อมเตือนว่า AI เป็นเครื่องมือขยายผล หากจิตใจของผู้นำเต็มไปด้วยความโลภ ความโกรธ หรือความหลง เทคโนโลยีก็อาจขยายสิ่งเหล่านั้นให้รุนแรงและรวดเร็วยิ่งขึ้น

 

“เราสร้างเครื่องมือ แล้วเครื่องมือก็กลับมาหล่อหลอมเรา”

 

AI จึงไม่ได้เพียงสะท้อนความฉลาดของผู้สร้าง แต่ยังขยายเป้าหมาย แรงจูงใจ และสภาพจิตใจของผู้มีอำนาจตัดสินใจด้วย

 

ยิ่ง AI ตัดสินใจได้มาก มนุษย์ยิ่งต้องรับผิดชอบ

 

การรักษาความเป็นมนุษย์ในการตัดสินใจไม่ได้หมายถึงการต่อต้านเทคโนโลยี องค์กรยังจำเป็นต้องทดลอง เรียนรู้ และพัฒนาการใช้ AI อย่างต่อเนื่อง

 

Kathleen Kennedy เตือนว่า โครงการนำร่องอาจยังไม่สร้างผลตอบแทนสูงในทันที แต่ความล้มเหลวของการทดลองไม่ควรถูกใช้เป็นข้ออ้างให้องค์กรหยุดเรียนรู้ องค์กรต้องทดลองหลายรูปแบบและนำบทเรียนจากความผิดพลาดมาปรับปรุงระบบ

 

อย่างไรก็ตาม การทดลองต้องเกิดขึ้นภายใต้ขอบเขตที่ชัดเจน องค์กรต้องกำหนดว่าเรื่องใด AI สามารถดำเนินการได้ เรื่องใดทำได้เพียงเสนอทางเลือก และเรื่องใดมนุษย์ต้องเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย โดยเฉพาะเรื่องที่เกี่ยวข้องกับชีวิต สุขภาพ สิทธิ โอกาสในการทำงาน และความมั่นคงทางเศรษฐกิจ

 

การกำกับดูแล AI จึงไม่ควรถูกฝากไว้กับฝ่ายเทคโนโลยีเพียงฝ่ายเดียว ฝ่ายทรัพยากรบุคคลและผู้บริหารที่รับผิดชอบการดำเนินงานต้องเข้ามามีส่วนร่วม เพราะ AI ไม่ได้เปลี่ยนเพียงระบบงาน แต่เปลี่ยนบทบาท อำนาจ แรงจูงใจ และความสัมพันธ์ระหว่างคนในองค์กรด้วย

 

เป้าหมายสุดท้ายไม่ควรหยุดอยู่ที่การสร้างองค์กรที่ผลิตผลงานได้มากขึ้นจากทรัพยากรที่น้อยลง แต่ควรมุ่งสร้างองค์กรที่ชาญฉลาดขึ้น ซึ่งนำความสามารถของเทคโนโลยีมารวมกับวิจารณญาณ จริยธรรม และความรับผิดชอบของมนุษย์

 

เมื่อย้อนกลับไปยังตัวอย่าง หลานม่า คำถามสำคัญอาจไม่ใช่เพียงว่า AI ให้คำตอบถูกหรือผิด แต่คือมีบางสิ่งที่ระบบไม่เคยถูกออกแบบมาให้มองเห็นหรือไม่

 

ในการตัดสินใจแต่ละครั้ง ผู้บริหารจึงควรถามว่า ใครคือ ‘อาม่า’ ที่อาจได้รับผลกระทบโดยไม่มีข้อมูล ไม่มีอำนาจต่อรอง หรือไม่มีที่นั่งอยู่ในห้องประชุม

 

AI อาจทำให้ผู้บริหารเห็นตัวเลขชัดขึ้น แต่ไม่ได้ทำให้ความรับผิดชอบของมนุษย์ลดลง ตรงกันข้าม ยิ่งระบบสามารถตัดสินใจแทนคนได้มากเท่าใด ผู้บริหารยิ่งต้องชัดเจนว่าอะไรควรทำ ใครควรได้รับการปกป้อง และใครจะเป็นผู้รับผิดชอบ เมื่อคำตอบที่มีประสิทธิภาพที่สุดไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้องที่สุด

 

ในท้ายที่สุด สิ่งที่แยกการบริหารที่ชาญฉลาดออกจากการบริหารที่เพียงรวดเร็ว อาจไม่ใช่ความสามารถในการใช้ AI ให้มากที่สุด แต่คือความสามารถในการรู้ว่า เมื่อใดควรใช้ AI เมื่อใดควรตั้งคำถาม และเมื่อใดมนุษย์ต้องเป็นผู้ตัดสินใจด้วยตนเอง