รายงาน World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence ชี้ว่าประเทศกำลังพัฒนาสามารถย่นเวลาในการทำสิ่งที่เคยต้องใช้เวลาถึงหนึ่งศตวรรษ (100 ปี) ให้สำเร็จได้ภายในหนึ่งทศวรรษ (10 ปี) แต่มีเงื่อนไขว่ารัฐบาลต้องเร่งปิดช่องว่างด้านพลังงาน การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ทักษะแรงงาน และคุณภาพของสถาบัน ซึ่งเป็นปัจจัยที่เสี่ยงจะทำให้ประเทศเหล่านี้ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

สำหรับประเทศไทยติดท็อป 20 โลกในฐานะผู้ส่งออกสินค้าที่ป้อนอุตสาหกรรม AI แต่ไม่ติดกลุ่มประเทศที่ใช้ AI มากที่สุด อาจกำลังสะท้อนความเสี่ยงว่าไทยกำลังอยู่ผิดฝั่งของสมการ

“AI จะเป็นสิ่งที่ดีที่สุดหรือเลวร้ายที่สุดเท่าที่เคยเกิดขึ้นกับมนุษยชาติ”

ประโยคของ สตีเฟน ฮอว์กิง ที่กล่าวไว้เมื่อปี 2016 ในพิธีเปิดศูนย์ Leverhulme Centre for the Future of Intelligence มหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ ถูกธนาคารโลกหยิบมาเปิดบทหลักของรายงาน World Development Report 2026 ที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 4 สิงหาคม เพื่ออธิบายว่าเหตุใดการถกเถียงเรื่อง AI ทั่วโลกจึงติดอยู่กับสองขั้วสุดโต่ง คือความหวังลมๆ แล้งๆ กับความหวาดกลัวเกินจริง

ไทยเป็น 1 ใน 7 ประเทศที่ธนาคารโลกลงสำรวจ

เพื่อจัดทำรายงานฉบับนี้ ธนาคารโลกได้จัดทำ World Bank Enterprise Survey on AI Adoption ซึ่งเป็นการสำรวจการใช้ AI ในภาคธุรกิจของ 7 ประเทศ ได้แก่ อินเดีย จอร์แดน เคนยา เม็กซิโก ไนจีเรีย ไทย และสหรัฐอเมริกา โดยในส่วนของไทยครอบคลุมบริษัท 360 แห่ง เฉพาะกิจการในระบบที่มีลูกจ้างตั้งแต่ 5 คนขึ้นไปในภาคการผลิต ก่อสร้าง และบริการ

นั่นหมายความว่ารายงานฉบับนี้มีข้อมูลปฐมภูมิเกี่ยวกับพฤติกรรมการรับเทคโนโลยีของธุรกิจไทยโดยตรง และผลลัพธ์ที่ออกมาคือ ไทยอยู่ท้ายแถวของทั้ง 7 ประเทศ

ข้อมูลจากคำถาม “ธุรกิจนี้เริ่มใช้เทคโนโลยี AI ใดๆ เมื่อใด” แสดงให้เห็นว่าสัดส่วนสะสมของบริษัทที่ใช้ AI ในไทยอยู่ที่ราว 11.5% ในปี 2025 ขณะที่เคนยาและไนจีเรียอยู่ที่ราว 40% อินเดียและจอร์แดนราว 23% เม็กซิโกราว 21% และสหรัฐฯ สูงสุดที่ 42.5%

ตัวเลขของไทยเพิ่มขึ้นจากราว 3.3% ในปี 2024 ซึ่งถือว่าเติบโตกว่าสามเท่าในหนึ่งปี แต่ยังตามหลังกลุ่มที่พุ่งแรงอย่างเคนยาและไนจีเรียอยู่มาก โดยรายงานระบุว่าในปี 2022 บริษัทในเคนยาและไนจีเรียใช้ AI ไม่ถึง 5% ก่อนจะไล่ขึ้นมาทัดเทียมสหรัฐฯ ได้ภายในสามปี

ความย้อนแย้งชัดเจนขึ้นเมื่อดูอีกด้านของสมการ รายงานจัดทำแผนภาพเปรียบเทียบระหว่างกลุ่มประเทศที่ใช้ AI มากที่สุด 20 อันดับแรก กับกลุ่มประเทศที่ส่งออกสินค้าป้อนห่วงโซ่ AI มากที่สุด 20 อันดับแรก ไม่ต่างจากการขายจอบให้คนขุดทอง แต่ตัวเองไม่ได้ขุด

ไทยปรากฏอยู่ในวงของผู้ส่งออก แต่ไม่ปรากฏในวงของผู้ใช้

ในฝั่งการผลิต ไทยเป็นอันดับ 5 ของประเทศกำลังพัฒนาที่ส่งออกสินค้า AI-enabling สูงสุดในปี 2025 รองจากจีน เม็กซิโก มาเลเซีย และเวียดนาม พร้อมกันนั้นไทยยังติดท็อป 10 ของโลกในแง่เงินลงทุนดาต้าเซ็นเตอร์ที่ไหลเข้า ร่วมกับบราซิล อินเดีย และมาเลเซีย โดยรายงานอธิบายว่าไทยและมาเลเซียดึงดูดการลงทุนจาก hyperscaler ได้ผ่านความชัดเจนและความสอดคล้องของกฎเกณฑ์

รายงานยังตั้งข้อสังเกตว่าโดยทั่วไปมักมีความทับซ้อนสูงระหว่างประเทศที่ได้ประโยชน์จากห่วงโซ่มูลค่า AI กับประเทศที่ใช้ AI มาก ซึ่งทำให้กรณีของไทยโดดเด่นในทางตรงกันข้าม

อีกจุดที่สะท้อนภาพเดียวกัน คือข้อมูลกิจกรรมการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI บน GitHub ซึ่งเมื่อเทียบกับระดับรายได้ต่อหัวแล้ว ไทยอยู่ต่ำกว่าเส้นแนวโน้ม และต่ำกว่าเวียดนาม อินโดนีเซีย และฟิลิปปินส์ ทั้งที่มีรายได้ต่อหัวสูงกว่า

บทเรียนจากคลินิกไทยที่ถูกยกไปทั้งโลก

รายงานยกกรณีศึกษาจากประเทศไทยเป็นตัวอย่างหลักของสิ่งที่เรียกว่า contextual mismatch หรือความไม่เข้ากันระหว่างเครื่องมือ AI กับบริบทที่นำไปใช้

เครื่องมือคัดกรองภาวะแทรกซ้อนทางตาจากโรคเบาหวานที่พัฒนาโดย Google Health เมื่อนำไปใช้ในคลินิกไทย กลับปฏิเสธภาพที่พยาบาลถ่ายมากกว่า 20% เพราะสภาพแสงในคลินิกไม่ตรงกับเงื่อนไขแสงที่โมเดลถูกฝึกมา ผลคือเครื่องมือที่ควรจะเร่งกระบวนการคัดกรองกลับกลายเป็นคอขวด และพยาบาลต้องหันไปอ่านประวัติการรักษาของผู้ป่วยที่ภาพถูกปฏิเสธด้วยตนเอง

รายงานใช้กรณีนี้ควบคู่กับกรณีโมเดลคัดกรองโควิด-19 ที่ฝึกด้วยข้อมูลโรงพยาบาลในสหราชอาณาจักร แล้วมีประสิทธิภาพลดลงอย่างมากเมื่อนำไปทดสอบกับข้อมูลจากโรงพยาบาลในเวียดนาม เพื่อสรุปว่าการนำเข้าโมเดล AI มาใช้เฉยๆ ไม่ได้แปลว่ามันจะทำงานได้ดีในพื้นที่

AI คือทางรอดของประเทศกำลังพัฒนา

ในระดับโลก รายงานระบุว่า AI อาจทำให้ประเทศกำลังพัฒนาทำสิ่งที่เคยต้องใช้เวลาถึงหนึ่งศตวรรษให้สำเร็จได้ภายในหนึ่งทศวรรษ หากรัฐบาลเร่งปิดช่องว่างด้านพลังงาน การเชื่อมต่อ ทักษะ และคุณภาพของสถาบัน

ข้อค้นพบที่สวนทางกับความกังวลกระแสหลัก คือตำแหน่งงานในประเทศรายได้สูงเสี่ยงถูก Generative AI ทำงานแทนมากกว่าประเทศรายได้ต่ำและปานกลางถึงกว่า 3 เท่า โดยประเทศกำลังพัฒนามีสัดส่วนงานที่เสี่ยงเพียง 4.5% เทียบกับ 14.2% ในประเทศรายได้สูง

ขณะเดียวกัน 16.2% ของตำแหน่งงานในประเทศกำลังพัฒนามีโอกาสได้รับการยกระดับผลิตภาพจาก AI อย่างมีนัยสำคัญ ใกล้เคียงกับ 18.7% ในประเทศรายได้สูง รายงานจึงสรุปว่าโอกาสที่ใหญ่ที่สุดของประเทศกำลังพัฒนาไม่ได้อยู่ที่การใช้ AI แทนที่แรงงาน แต่อยู่ที่การใช้ AI ขยายขีดความสามารถของแรงงานที่มีอยู่

“AI ได้โยนโอกาสพลิกฟื้นมาให้ประเทศกำลังพัฒนาแล้ว และพวกเขาควรคว้ามันไว้” อินเดอร์มิต กิลล์ รองประธานอาวุโสและหัวหน้านักเศรษฐศาสตร์ของกลุ่มธนาคารโลกกล่าว พร้อมระบุว่าประเทศเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องมีโมเดลขนาดใหญ่หรือศูนย์ข้อมูลมหึมา เพียงปรับเครื่องมือ AI ขนาดเล็กต้นทุนต่ำให้เข้ากับเงื่อนไขท้องถิ่นก็เพียงพอ

“แต่พวกเขาต้องรีบ เพราะ AI แพร่กระจายเร็วกว่าและขึ้นอยู่กับบริบทมากกว่าเทคโนโลยีอเนกประสงค์รุ่นก่อนอย่างไฟฟ้าและอินเทอร์เน็ต” กิลล์กล่าว

สามขั้นที่ต้องเดินตามลำดับ

รายงานเสนอเส้นทางสามขั้น คือ นำเครื่องมือที่มีอยู่มาใช้ (Adopt) ปรับให้เข้ากับเงื่อนไขท้องถิ่น (Adapt) และค่อยก้าวสู่การพัฒนา AI ระดับแนวหน้าในระยะยาว (Advance) เพื่อหลีกเลี่ยงความพยายามลอกเลียน AI ขั้นสูงที่มีต้นทุนสูงก่อนที่เงื่อนไขพื้นฐานจะพร้อม

“หน้าต่างโอกาสที่จะทำเรื่องนี้ให้ถูกต้องนั้นแคบมาก” เการัฟ นายยาร์ ผู้อำนวยการรายงานกล่าว “ประเทศกำลังพัฒนาที่สร้างรากฐานตั้งแต่ตอนนี้ ทั้งพลังงาน การเชื่อมต่อ ทักษะ และสถาบัน จะอยู่ในตำแหน่งที่พร้อมนำ AI มาใช้และปรับใช้เพื่อประชาชนของตน”

รายงานเตือนว่าโอกาสนี้ไม่ได้รับประกันว่าจะเกิดขึ้นจริง โดยในฉากทัศน์ที่มีความเป็นไปได้สูงที่สุด ช่องว่างอัตราการใช้ AI ระหว่างประเทศรายได้สูงกับประเทศรายได้ต่ำและปานกลางจะขยายจากระดับปัจจุบันที่ 24 จุด ไปเป็น 46 จุด และจะแคบลงได้ก็ต่อเมื่ออัตราการเติบโตของการใช้ AI ในประเทศกำลังพัฒนาสูงกว่าประเทศรายได้สูงอย่างมาก ซึ่งรายงานประเมินว่าไม่น่าเกิดขึ้น

ที่น่ากังวลกว่านั้นคือประเทศที่มีอะไรจะได้มากที่สุดกลับเตรียมตัวน้อยที่สุด โดย ณ กลางปี 2026 มีมากกว่า 80 ประเทศที่ประกาศยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติแล้ว แต่ในกลุ่มประเทศรายได้ต่ำ 25 ประเทศทั่วโลก มีเพียงรวันดาประเทศเดียวที่ทำ

หากปราศจากการดำเนินการอย่างตั้งใจ AI อาจถ่างช่องว่างระหว่างประเทศให้กว้างขึ้น เพิ่มความเหลื่อมล้ำภายในประเทศ ทำให้อำนาจตลาดกระจุกตัว บั่นทอนความเชื่อมั่นต่อสถาบันสาธารณะ และสร้างความเสี่ยงใหม่ต่อความปลอดภัยและสิทธิของประชาชน

พื้นฐานที่ไทยดีอยู่แล้ว

แม้ตัวเลขการใช้ AI จะอยู่ท้ายแถว แต่รายงานก็ยกไทยเป็นตัวอย่างเชิงบวกในบางมิติ แต่ในด้านการกำกับดูแล ไทยเป็น 1 ใน 6 ประเทศที่ถูกนำ AI regulatory sandbox มาวิเคราะห์ ร่วมกับบราซิล โคลอมเบีย มอริเชียส เม็กซิโก และรวันดา โดยรายงานสรุปว่ากลไกลักษณะนี้มีประโยชน์มากที่สุดในฐานะเครื่องมือเรียนรู้และสร้างขีดความสามารถของหน่วยงานกำกับดูแลเอง

ในด้านการคุ้มครองแรงงาน ไทยถูกยกเป็นตัวอย่างของประเทศที่อุดหนุนเบี้ยประกันให้แรงงานนอกระบบที่เข้าร่วมระบบบำนาญสำหรับผู้มีรายได้น้อย ร่วมกับระบบบำนาญชนบทของจีนและการอุดหนุนเงินสมทบผู้ประกอบอาชีพอิสระของคอสตาริกา ซึ่งรายงานระบุว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ควรสร้างไว้ให้เสร็จก่อนที่แรงงานจะถูกกระทบจากการเปลี่ยนแปลง เพราะการสร้างระบบเช่นนี้ต้องใช้เวลาเป็นปี ไม่ใช่เป็นเดือน

นอกจากนี้ สำนักงานคณะกรรมการกฤษฎีกา และบริษัท STelligence ของไทย ยังปรากฏอยู่ในรายชื่อองค์กรที่ให้ข้อมูลประกอบการจัดทำรายงาน