เมื่อปี 2023 นิตยสาร TIME ได้เผยรายชื่อ 100 บุคคลที่มีชื่อเสียงด้านเทคโนโลยี AI มากที่สุดในโลก ซึ่งถ้าพูดถึงหัวกะทิของวงการนี้ ชื่อที่น่าจะผุดขึ้นมาเป็นอันดับต้นๆ คงหนีไม่พ้น Sam Altman ซีอีโอบริษัท OpenAI หรือ Jensen Huang ซีอีโอ NVIDIA
มีอีกคนที่แม้จะไม่โดดเด่นเท่า แต่บทบาทการขับเคลื่อนเทคโนโลยี AI กลับสำคัญไม่แพ้กัน คนนั้นคือ Dr.Andrew Ng ผู้ร่วมก่อตั้ง Coursera แพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ที่มีผู้เรียนแล้วกว่า 8 ล้านคนทั่วโลก และผู้ก่อตั้ง AI Fund กองทุนบ่มเพาะสตาร์ทอัพ AI ที่ไม่เพียงลงทุน แต่ช่วยสร้างธุรกิจตั้งแต่แรกเริ่มจนไปสู่เป้าหมาย
ล่าสุดเมื่อเดือนเมษายน Andrew ถูกแต่งตั้งให้นั่งในบอร์ดบริหารของ Amazon เนื่องจากความเชี่ยวชาญด้าน AI และการศึกษา รวมทั้งอินไซต์ที่จะช่วยให้บริษัทเข้าใจโอกาสและความท้าทายของ AI ต่อสังคมกับธุรกิจมากขึ้น โดยเฉพาะในเรื่องการศึกษาที่ Andrew จะสามารถใช้ความเชี่ยวชาญด้านนี้มาเสริมในโครงการของ Amazon Web Services (AWS) ที่ตั้งเป้าจะอัปสกิลและรีสกิลความรู้ด้านเทคโนโลยีทั้งคลาวด์และ AI ให้คนไทย 100,000 คนภายในปี 2026 ซึ่งตอนนี้ฝึกสำเร็จไปมากกว่า 50,000 คนแล้ว
Andrew ไม่ใช่แค่ผู้พัฒนาเทคโนโลยี แต่คือหัวหอกที่พยายามผลักดันให้ทุกคนมีโอกาสได้ประโยชน์จากนวัตกรรมชิ้นนี้ร่วมกัน
บทสนทนาที่ THE STANDARD ได้คุยกับ Andrew ในโอกาสเยือนประเทศไทยจะเป็นการเปิดมุมมองใหม่ๆ ทั้งความท้าทายและโอกาสเพื่อให้ทุกคนเข้าใจว่า AI ไม่ใช่แค่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องของชีวิตมนุษย์ และอนาคตที่ทุกคนบนโลกล้วนมีบทบาทในการสร้างร่วมกัน โดยเราขอสรุปออกมาทั้งหมด 5 หัวข้อดังนี้
AI จะมาทำลายความเท่าเทียม?
ประเด็นร้อนในสังคมที่ถูกหยิบยกขึ้นมาถกเถียงกันอยู่บ่อยครั้งคือปัญหา ‘ความเท่าเทียม’ แถมงานวิจัยจากหลายแหล่งทั้ง Boston University, MIT, หรือกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) ยังชี้ว่า AI จะยิ่งทำให้ช่องว่างความไม่เท่าเทียมในสังคมห่างและถ่างออกไปมากกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน แต่ Andrew มองว่าปรากฏการณ์เช่นนี้เป็นเรื่องที่เกิดขึ้นซ้ำแล้วซ้ำเล่ามาตลอดในประวัติศาสตร์
“ทุกครั้งที่เทคโนโลยีใหม่ถูกคิดค้นขึ้น ผลกระทบที่มักจะตามมาคือความเท่าเทียมระหว่างกลุ่มคนที่เข้าถึงและเข้าไม่ถึงจะเพิ่มสูงขึ้นในระยะแรก โดยคลื่น AI ก็คงให้ภาพที่คล้ายกัน แต่วิธีแก้ไขปัญหาที่ได้ผลมากที่สุดคือการพยายามเพิ่มโอกาสการเข้าถึงและสร้างทักษะใหม่ให้กับทุกคน ตัวอย่างที่เราเห็นในยุคหลังปี 2000 คือเครื่องมือ เช่น สมาร์ทโฟนและเสิร์ชเอนจิน ซึ่งเป็นสองเทคโนโลยีที่เข้ามาปลดล็อกการเข้าถึงความรู้ให้กับคนทั่วโลก” Andrew กล่าว
อย่างไรก็ตาม ความเท่าเทียมจะลดลงหากผู้คนสามารถเข้าถึง AI ได้เท่ากัน ฉะนั้นความต่างของประเด็นนี้อยู่ที่ ‘โอกาส’ ในการเข้าถึง มากกว่าการมีอยู่ของเทคโนโลยีเอง ซึ่ง Andrew ย้ำว่า ทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้องจำเป็นต้องเน้นทั้งพัฒนานวัตกรรมควบคู่ไปกับการให้ความรู้เพื่อลดโอกาสที่ไม่เท่าเทียม
พนักงานและองค์กรปรับตัวอย่างไรให้ได้ประโยชน์ร่วมกัน?
ประโยคที่ว่า “AI ไม่ได้จะมาแทนที่คน แต่คนที่ใช้ AI จะแทนที่คนไม่ใช้” เป็นสิ่งที่ผู้นำด้านเทคโนโลยีพูดกันบ่อยในช่วงที่ผ่านมา และ Andrew เองก็มีแนวคิดนั้นเช่นกัน แต่เขามองว่าทางออกเรื่องนี้ตั้งอยู่บนพื้นฐาน 3 ขั้นตอนหลักๆ ซึ่งจะช่วยให้คนอยู่ร่วมและทำงานกับ AI ได้ โดยทุกฝ่ายได้ประโยชน์ร่วมกัน
- เปิดให้พนักงาน โดยเฉพาะกลุ่มคนที่ต้องใช้ทักษะความคิด ทดลองเครื่องมือ Generative AI และอบรมเพิ่มทักษะควบคู่กันไประหว่างใช้งาน
- จำแนก ‘งาน’ ให้อยู่ในหน่วยย่อยของ ‘หน้าที่’ (Task-Based Analysis of Jobs) เพราะ AI จะเข้ามาแทนที่หน้าที่บางส่วน แต่ไม่ใช่งานทั้งหมด โดย Andrew ยกตัวอย่างอาชีพนักข่าวว่า “งานข่าวมีทั้งค้นหาข้อมูล สัมภาษณ์คน ถอดเสียง และเขียนถ่ายทอด ซึ่ง AI ทำไม่ได้ทุกอย่าง แต่การถอดเสียงเพื่อสรุปใจความเป็นเพียงหน้าที่หนึ่งของงานที่ AI อาจช่วยทำให้รวดเร็วมากขึ้น” งานชิ้นหนึ่งประกอบด้วยหลายหน้าที่ เมื่อมองมุมนี้องค์กรจะเข้าใจได้ว่าหน้าที่ไหนในงานไหนเหมาะที่จะนำ AI เข้ามาช่วย ซึ่งจะทำให้ภาพการนำเทคโนโลยีไปใช้งานชัดขึ้น
- ข้อนี้จะยากและท้าทาย แต่เป็นเรื่องที่ธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมต้องตีโจทย์ให้ออก โจทย์คือในแต่ละอุตสาหกรรมที่ต่างกัน มีหน้าที่กี่อย่างในงานหนึ่งชิ้นที่ AI เข้ามาทำแทนได้ เพื่อให้ผู้บริหารมีอินไซต์และรู้ทันสถานการณ์ว่าธุรกิจของเราควรปรับตัวอย่างไรต่อไป
ในยุคของ AI มนุษย์จะหันไปพึ่งเทคโนโลยีจนคิดน้อยลงหรือไม่?
คำถามนี้เป็นประเด็นสำคัญที่ถูกตั้งข้อสังเกตมาหลายครั้งว่า เมื่อใดก็ตามที่มนุษย์เข้าถึงเครื่องมือทุ่นแรงที่ทำให้งานสำเร็จได้ง่ายและสบายกว่า คนส่วนใหญ่ก็มักจะเลือกทำสิ่งที่ง่าย ซึ่งพฤติกรรมดังกล่าวมีคำอธิบายเชิงจิตวิทยา เรียกว่า Principle of Least Effort หรือถ้าอธิบายเป็นภาษาไทยง่ายๆ คือ ‘กฎของความมักง่าย’ ที่ชี้ว่ามนุษย์มีแนวโน้มที่จะเลือกทำสิ่งที่ต้องใช้แรงน้อยกว่าสิ่งที่ลำบาก
ปัจจุบัน AI เข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันของหลายคน และเรื่องหลักๆ ที่เข้ามาช่วยเราก็คือการระดมไอเดีย สรุปเนื้อหา หรือค้นหาข้อมูล แต่ภายใต้ความสบายที่ AI ให้กับมนุษย์ อีกด้านของความสะดวกนี้จะทำให้คนส่วนใหญ่เข้าข่ายกฎของความมักง่ายหรือเปล่า
Andrew มองว่าไม่จริงเสมอไป “ทักษะการคิดวิเคราะห์จะยิ่งสำคัญมากขึ้น เพราะการใช้งาน AI คือการส่งคำสั่งให้โมเดลประมวลผล ฉะนั้นผู้ใช้งานต้องเข้าใจสิ่งที่ตัวเองมองหาก่อน ซึ่งความเข้าใจนี้จะเกิดขึ้นได้ยากหากไม่มีการตกผลึกและวิเคราะห์ความต้องการของตัวเองมาอย่างถี่ถ้วนแล้ว”
แม้ว่า AI จะถูกออกแบบมาให้พยายามอย่างเต็มความสามารถในการตอบคำถาม แต่การตอบก็ขึ้นอยู่กับสิ่งที่ผู้ใช้งานป้อนให้กับโมเดล ซึ่งหากผู้ใช้งานขาดทักษะการคิดวิเคราะห์และระบุความต้องการของตัวเองได้ไม่ชัดเจน แนวโน้มที่จะได้คำตอบแบบกำกวมและไม่ตอบโจทย์ก็มีสูง ต่อให้โมเดล AI จะเก่งมากก็ตาม
นอกจากนี้ Andrew ยังพูดถึงอีกหนึ่งเหตุผลที่ AI จะเสริมทักษะการคิดวิเคราะห์ให้กับมนุษย์ นั่นคือการแทนที่งานซ้ำๆ เดิมๆ ที่ใช้ความคิดน้อย ทำให้พนักงานมีเวลาเพิ่มขึ้นสำหรับประเภทงานที่ต้องอาศัยการวิเคราะห์ หมายความว่าทักษะการคิดจะยิ่งมีบทบาทมากขึ้น เพราะคนต้องคิดมากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง
‘ความอยากที่ฝัน’ กับ ‘ความจริงที่เป็น’ อุปสรรคการใช้งาน AI ของภาคธุรกิจ
สิ่งที่เราเห็นท่ามกลางความตื่นเต้นกับ AI ในโลกทุกวันนี้คือผู้คนต่างมีไอเดียมากมายว่า ‘อยาก’ จะใช้ AI ไปเสริมธุรกิจของตัวเอง แต่ความจริงที่ต้องยอมรับคือคนที่มี ‘ความรู้เชิงเทคนิคว่า AI ทำอะไรได้และทำอะไรไม่ได้บ้าง’ บนโลกมีไม่พอต่อความต้องการในตลาด ซึ่งเป็นปัจจัยที่รั้งให้การใช้งาน AI ในองค์กรไม่เกิดในสเกลใหญ่เสียที
บางครั้งคนจากหลายบริษัทรวมถึงตัวของ Andrew เองมองโลกในแง่บวกเกินไปว่าเทคโนโลยีจะทำแบบนั้นแบบนี้ได้ เช่น ใช้สร้างรถยนต์ไร้คนขับ, เพิ่มประสิทธิภาพระบบโลจิสติกส์, ประมวลผลข้อมูลสุขภาพคนไข้ และแนวคิดที่สร้างสรรค์อื่นๆ แต่ความจริงแล้วการจะเปลี่ยนสิ่งที่ฝันให้กลายเป็นจริงต้องอาศัยคนที่คุ้นเคยกับเทคโนโลยีที่จะเข้ามาตัดสินว่าอะไรทำได้และอะไรที่ยังทำไม่ได้
สิ่งที่ Andrew แนะนำจากประสบการณ์ส่วนตัวสำหรับการทำให้ AI ถูกใช้งานในบริบทขององค์กรคือต้องเริ่มจากการให้ความรู้พนักงาน จากนั้นหาเวลาระดมไอเดีย (Brainstorm) ด้วยกันระหว่างคนที่เข้าใจธุรกิจกับคนที่มีความรู้เทคนิคเกี่ยวกับ AI เพราะบางคนในฝั่งธุรกิจก็มักจะไม่เข้าใจ AI และประเมินเทคโนโลยีสูงเกินไป ส่วนคนที่รู้เรื่องเทคโนโลยีก็มักขาดความเข้าใจอินไซต์ของธุรกิจนั้นๆ ซึ่งการนั่งระดมสมองแลกเปลี่ยนความคิดเป็นวิธีที่ Andrew มองว่าช่วยอุดความเข้าใจผิดๆ และดึงให้ทุกฝ่ายกลับมาประเมินสถานการณ์ได้บนพื้นฐานความจริงและลำเอียงน้อยลง
อย่างไรก็ดี Andrew มองว่าตอนนี้ยังไม่มีประเทศไหนที่มีผู้เชี่ยวชาญ AI เพียงพอกับตลาด ฉะนั้นการลงทุนพัฒนาทักษะให้กับคนจึงเป็นวาระสำคัญที่ทั้งภาคเอกชน ภาครัฐ และภาคการศึกษา ควรเน้นลงทุนเพิ่ม เพื่อเปิดโอกาสใหม่ให้บุคลากรพร้อมรับกับงานในอนาคต ซึ่งจากประสบการณ์ในการมาประเทศไทยครั้งนี้เขามองว่าเรามาถูกทางแล้ว
เคล็ด (ไม่) ลับ สร้างสตาร์ทอัพ / ธุรกิจ AI ให้สำเร็จ
สตาร์ทอัพเป็นประเภทธุรกิจที่ได้ชื่อว่า ‘ปราบเซียน’ เพราะสถิติจาก Founders Factory บริษัทบ่มเพาะสตาร์ทอัพ เผยว่า 90% ของสตาร์ทอัพไปไม่รอด ซึ่งสถานการณ์ในธุรกิจ AI ก็ให้ภาพที่ไม่ต่างกัน โดยสาเหตุส่วนใหญ่มาจากการเร่งออกผลิตภัณฑ์ทั้งที่ยังไม่มีตลาดรองรับ ทำตามแผนที่วางไว้ไม่ได้ หรือแม้แต่การประเมินความสามารถเทคโนโลยีสูงเกินไป
ในฐานะที่ Andrew เป็นหนึ่งในผู้ก่อตั้ง AI Fund องค์กรที่ทำงานสตาร์ทอัพสาย AI มาแล้วมากมาย คำแนะนำที่เขาคิดว่าเป็นตัวตัดสินว่าสตาร์ทอัพนั้นจะสำเร็จหรือไม่มีอยู่ 2 อย่างคือ ‘ความเร็ว’ และ ‘ความชัดเจน’
“ความสำเร็จขึ้นอยู่กับความเร็ว จากประสบการณ์ที่เราเคยทำงานกับผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพที่สำเร็จ ความรวดเร็วในการตัดสินใจลงมือทำคือส่วนสำคัญ และปัจจัยที่จะทำให้ผู้นำธุรกิจตัดสินใจได้เร็วคือความชัดเจนในเป้าหมาย ซึ่งแน่นอนว่าเป้าหมายสามารถเปลี่ยนได้ตลอดเวลา เมื่อธุรกิจเข้าใจลูกค้าและสภาพตลาดมากขึ้น แต่การเปลี่ยนแปลงจะต้องชัดเจนและตอบโจทย์ตลาด” Andrew กล่าว
โดยสรุปแล้ว เส้นทางการเดินหน้าต่อของไทยรวมถึงอีกหลายประเทศทั่วโลก หากมองผ่านเลนส์ Andrew คือต้องเริ่มต้นจากการเร่งเพิ่มทักษะแรงงานให้มีความสามารถทันเทคโนโลยี รวมทั้งให้โอกาสเข้าถึงเครื่องมือ เพื่อลดความเหลื่อมล้ำให้น้อยที่สุด และผลิตแรงงานที่พร้อมรับกับความเปลี่ยนแปลงของ AI ผ่านการนำเทคโนโลยีมาต่อยอดสร้างนวัตกรรมให้คนได้ประโยชน์มากที่สุดในอนาคต
สำหรับผู้ที่สนใจอัปสกิลตัวเอง ทาง AWS มีเครื่องมือการเรียนรู้กว่า 100 คอร์สให้เลือกเรียนทั้ง AI, คลาวด์ หรือแมชชีนเลิร์นนิง ผ่านเว็บไซต์ AWS Skills Builder, AWS Educate และ AWS Academy ซึ่งครอบคลุมทุกระดับทักษะ โดยมีประมาณ 60 คอร์สที่เป็นภาษาไทย และสามารถเรียนได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย
