ผู้นำด้าน AI ระดับโลกเดินเกมอย่างไร? ในวันที่ ‘มนุษย์และ AI ต้องผนึกกำลังกัน’ ...

ภารกิจพามนุษย์ค้นหาศักยภาพ โอกาสและความเป็นไปได้วันที่ AI จะเป็นเครื่องมือสำคัญในวันที่โลกใบเดิมจะไม่มีวันเหมือนเดิมอีกต่อไป มนุษย์และเทคโนโลยีจะร่วมมือกันอย่างไรเพื่อไปต่อ ของ บริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) ในงาน ‘KBTG Techtopia’ ภายใต้แนวคิด ‘At World’s Beginning’ งานประชุมด้านเทคโนโลยีระดับนานาชาติ ที่จัดต่อเนื่องมาเป็นปีที่ 3 ได้ปิดฉากลงเป็นที่เรียบร้อย

ผู้บริหารจากองค์กรชั้นนำและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จากทั่วโลกกว่า 80 คน ร่วมกันสำรวจและค้นหาแนวทางในการเชื่อมโยง 7 เสาหลักสำคัญที่เกี่ยวข้องกับ AI ในทุกมิติ ตั้งแต่ เทคโนโลยีและ AI เพื่อมนุษยชาติ, ภูมิรัฐศาสตร์ของเทคโนโลยีเกิดใหม่, เทคโนโลยีที่ยั่งยืนและการฟื้นตัวจากสภาพภูมิอากาศ, การดูแลสุขภาพและเทคโนโลยีชีวภาพ, อนาคตของกำลังคนและการเรียนรู้, ความมั่นคงทางไซเบอร์, รวมถึงเทคโนโลยีเกิดใหม่และเทคโนโลยีบุกเบิก ผ่าน 40 เซคชั่น ใน 3 เวที พร้อมบูธแสดงผลงานการวิจัยของ KBTG เวิร์กช็อปให้ลงมือทำจริง และ Community Circle โซนใหม่ของงานในปีนี้

คีย์เวิร์ดสำคัญของธีมงานในปีนี้ที่ทุกคนมุ่งไปทางเดียวกันคือ ‘มนุษย์และ AI ต้องผนึกกำลังกัน’ กระทิง-เรืองโรจน์ พูนผล ประธานกลุ่ม บริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) บอกว่า AI เพียงอย่างเดียวจะไม่เปลี่ยนโลก แต่เป็นมนุษย์ที่ใช้ AI ต่างหากที่จะเปลี่ยนโลก การรวมกันของมนุษย์กับ AI สามารถคือ ‘แสงแห่งความหวังสำหรับมนุษยชาติ’

AI เปลี่ยนมนุษย์-มนุษย์เปลี่ยนโลก

กระทิงชวนมองย้อนกลับไปในปี 2024 จนถึงวันนี้ AI ก้าวไปไกลมาก แต่หลายคนเริ่มมีคำถามว่า AI กำลังเข้าสู่ AI Winter หรือยุคของการแช่แข็ง AI อีกครั้งหรือไม่ และมนุษย์กำลังตกหล่มหุบเหวแห่งความผิดหวัง (Trough of Disillusionment) หรือเปล่า?

“ผมเชื่อว่า นี่คือจังหวะทองที่ทุกองค์กรต้องเร่งเครื่องไปให้ถึง Plateau of Productivity หรือที่ราบสูงแห่งผลิตภาพให้ได้”

แต่การปลดล็อกศักยภาพ AI ซับซ้อนกว่านั้น ต้องอาศัยปัจจัยหลายอย่างตั้งแต่การเลือก use case ที่เหมาะสม ข้อมูลต้องมีคุณภาพ โมเดล AI ที่ใช้ถูกต้อง กระบวนการการทำงานต้องสอดคล้องกัน รวมถึงเรื่องการกำกับดูแล การมีบุคลากรที่มีความสามารถ และความเป็นผู้นำที่พร้อมจะผลักดันการเปลี่ยนแปลง ไปจนถึงการบริหารการเปลี่ยนแปลงแบบองค์รวม

กระทิงแนะ แทนที่จะเอา AI มาเสริมในงานเดิม (+AI) ให้เอา AI มาเป็นแกนหลักในการทำงาน (AI+) วางระบบข้อมูลให้พร้อมแล้วมันจะค่อยๆ แทนที่วิธีการทำงานเดิมทั้งระบบ

“เรากำลังยืนอยู่บนจุดเปลี่ยนครั้งสำคัญในประวัติศาสตร์ของ AI การตัดสินใจของพวกเราในวันนี้จะเป็นตัวกำหนดทิศทางของเทคโนโลยีและมวลมนุษยชาติ”

6 ทางแยก AI ที่มีมนุษย์เป็นผู้กำหนด

การมาถึงของ AI Agent: จะก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเชิงบวกหรือมาในคราบของปีศาจ? ด้วยศักยภาพมหาศาลของ AI Agents ที่สามารถคิด วางแผน และทำงานที่ซับซ้อนได้ด้วยตัวเอง ส่งผลให้บทบาทของมนุษย์เปลี่ยนจากผู้ปฏิบัติเป็นผู้มอบหมาย คาดการณ์ว่าภายในปี 2028 การตัดสินใจในงานประจำวันหรืองานที่มีแบบแผนเดิมๆ จะเกิดขึ้นโดย AI Agents มากกว่า 15%

ประเด็นคือ หาก AI Agent เป็นเครื่องมือที่สะท้อนตัวตนของผู้สร้างอย่างเลี่ยงไม่ได้ หากผู้ใช้ตั้งเป้าหมายไม่รัดกุม มันจะทำทุกทางเพื่อบรรลุเป้าหมายนั้นโดยไม่สนใจผลกระทบที่จะเกิดขึ้น

“มนุษย์ต้องเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะออกแบบและควบคุมศักยภาพของมันอย่างไร?”

จะสร้าง AI หรือจะควบคุมด้วย: กระทิงบอกว่า นี่คือทางแยกสำคัญ เพราะการปล่อยให้ AI พัฒนาอย่างไร้ทิศทางไม่ต่างอะไรกับปล่อยเรือออกสู่มหาสมุทรโดยไม่มีหางเสือและกัปตัน ความท้าทายคือการหาจุดสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมกับการป้องกันความเสี่ยง

“การแข่งขันเพื่อสร้าง AI ที่เก่งที่สุดต้องไม่สำคัญไปกว่าการสร้าง AI ที่ปลอดภัยที่สุดสำหรับมนุษยชาติ”

AGI วิ่งไล่ความฝันหรือมุ่งมั่นกับสิ่งที่อยู่ตรงหน้า: หรือเราสามารถฝันใหญ่และลงมือทำพร้อมกันได้? กระทิงมองว่า เราสามารถสร้างสมดุลได้ด้วยการผลักดันให้เกิด AGI กับการใช้ประโยชน์จริงในปัจจุบันควบคู่กัน

“หากมัวแต่ไล่ล่า AGI เราอาจพลาดโอกาสในการสร้างคุณค่าที่อยู่ตรงหน้า แต่ถ้าสนใจแต่การใช้งานจริงโดยไม่ลงกับการวิจัยพื้นฐาน คงไม่มีวันไปถึงจุดเปลี่ยนที่ยิ่งใหญ่กว่า”

แข่งขันหรือร่วมมือ: “ไม่มีบริษัทหรือประเทศใดสามารถแก้ปัญหาความท้าทายของ AI ได้เพียงลำพัง” กระทิงย้ำว่า นี่ไม่ใช่ทางเลือกแต่เป็นหนทางเดียวที่จะทำให้ AI ยกระดับมวลมนุษยชาติ เพราะหากทุกประเทศแข่งขันกันอาจเข้าสู่ภาวะสงครามเย็นทางเทคโนโลยี

“หากไม่มีมาตรฐานสากล อาจนำไปสู่มาตรฐานความปลอดภัยที่ไม่เท่าเทียม แทนที่จะสร้างกำแพงเพื่อแข่งขันในเกมที่อาจไม่มีผู้ชนะ เราควรสร้างสะพานความร่วมมือเพื่อสร้างอนาคตที่ยั่งยืนด้วยกัน”

AI ผู้ผลาญทรัพยากรหรือโอเอซิสแห่งปัญญา: ความย้อนแย้งคือเทคโนโลยีที่อาจเป็นหวังในการแก้ปัญหาสิ่งแวดล้อมอาจกลายเป็นผู้ผลาญทรัพยากรเสียเอง

ต้นทุนความฉลาดของ AI ต้องแลกด้วยทรัพยากรธรรมชาติและพลังงานมหาศาล รวมไปถึงการแข่งขันเพื่อสร้างฮาร์ดแวร์ก็ก่อให้เกิดปัญหาขยะอิเล็กทรอนิกส์ กระทิงบอกว่า ปัญหานี้อาจแก้ได้ด้วยตัวมันเอง เขายกตัวอย่างการใช้ AI ออกแบบสถาปัตยกรรมชิปที่ประหยัดพลังงาน หรือบริหารจัดการโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะเพื่อลดการสูญเสีย รวมถึงการขับเคลื่อนการเกษตรแม่นยำเพื่อลดการใช้น้ำและปุ๋ย ไปจนถึงสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศที่แม่นยำขึ้นเพื่อวางแผนรับมือการเปลี่ยนแปลงของโลก “นี่คือการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ คุณต้องให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและความยั่งยืน เพราะ AI ที่ยั่งยืนคือทางเดียวที่จะทำให้เราขยายขนาดเทคโนโลยีนี้เพื่อประโยชน์ของมวลมนุษยชาติ”

AI สร้างความเท่าเทียมหรือถ่างช่องว่างให้กว้างขึ้น: จะมีประโยชน์อะไรหาก AI ทำให้ช่องว่างทางปัญญาและความเท่าเทียมกว้างขึ้น ถ้าไม่มีการวางแผนเชิงนโยบายที่ดีพอ มีแนวโน้มที่จะทำให้ความเหลื่อมล้ำรุนแรงขึ้น ทำให้เกิดการแทนที่แรงงานในวงกว้าง โดยเฉพาะงานในระดับกลาง

ทางออกขึ้นอยู่กับการออกแบบนโยบายและระบบ ว่าจะเลือกสร้างสังคมรวยกระจุกจนกระจาย หรือออกแบบโครงสร้างที่ช่วยกระจายผลประโยชน์ในวงกว้าง “คุณต้องไม่ลืมว่า AI ไม่ได้เปลี่ยนโลก แต่มนุษย์ที่ใช้ AI ต่างหากคือผู้เปลี่ยน”

AI ไม่ใช่คู่แข่ง คนที่ใช้ AI เป็นต่างหากคือคู่แข่งของคุณ

Dr. Andrew Ng, Managing General Partner ของ AI Fund ขยายภาพให้เห็นถึงเส้นทางการเปลี่ยนผ่านจาก Gen AI สู่ Agentic AI เขาอธิบายว่ายังมีหลายคนเข้าใจว่า AGI พัฒนาแบบก้าวกระโดดแต่จริงๆ แล้ว AI มันพัฒนาต่อเนื่องแบบค่อยเป็นค่อยไป “มันคือวิวัฒนาการไม่ใช่การปฏิวัติแบบพลิกฝ่ามือ”

แอนดรูว์ เปรียบเทียบการเปลี่ยนผ่านจาก Gen AI สู่ Agentic AI ว่าเหมือนทฤษฎีตัวต่อเลโก้ ตอนนี้เริ่มมีชิ้นส่วนสีต่างๆ ที่สามารถประกอบเป็นรูปร่างที่หลากหลาย สร้างสรรค์สิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้น เป็นการเติบโตแบบทวีคูณ เช่น RAG ที่ช่วยให้ AI ดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอกที่ทันสมัยและน่าเชื่อถือมาใช้ในการตอบคำถามที่แม่นยำและอ้างอิงได้ หรือ Agentic AI Workflows การสร้าง AI ที่สามารถวางแผนและดำเนินการเป็นลำดับขั้นได้ด้วยตัวเอง หรือ Evals เครื่องมือตรวจสอบความถูกต้องของ AI

“ทักษะสำคัญคือ คุณต้องมีกรอบความคิดที่จะนำตัวต่อเหล่านี้มาประกอบร่างกัน” แอนดรูว์ ย้ำว่า “AI คือเครื่องมือเสริมพลังมนุษย์ ไม่ใช่สิ่งที่มาแทนที่” เพราะ AI จะเข้ามาเพิ่ม Productivity ช่วยให้คนทำงานได้มากขึ้น เร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพสูงขึ้นในทุกสายงาน แน่นอนว่าในบางตำแหน่งงาน AI จะสร้างผลกระทบแน่นอน แต่สิ่งที่เราสู้ไม่ใช่ AI คนที่ใช้ AI เป็น ต่างหากคือคู่แข่งของคุณ ทางรอดคือการเรียนรู้การใช้ AI และผสานมันเป็นส่วนหนึ่งของทักษะการทำงาน”

หลายคนคิดว่าเรียนรู้ AI วันนี้ปีหน้าก็ตกยุค เขาบอกว่า สิ่งที่เรียนวันนี้ 80–90% ยังใช้ได้อีกหลายปี แม้จะมีส่วนที่ล้าสมัยแต่แก่นความรู้พื้นฐานยังมีประโยชน์อยู่ ยิ่งเริ่มเร็วยิ่งได้เปรียบขึ้น

แอนดรูว์แนะนำให้ฝึก prompt ฝึกตั้งคำถามและออกคำสั่ง ลงเรียนคอร์สออนไลน์ ทดลองใช้เครื่องมือต่างๆ ที่สำคัญคือ เรียนรู้ที่จะเขียนโค้ดด้วย AI “มันคือการเรียนรู้ที่จะอธิบายความต้องการของเราให้ AI เข้าใจและแปลงเป็นโค้ดหรือระบบอัตโนมัติให้ได้”

สำหรับองค์กร ไม่จำเป็นต้องจ้างผู้เชี่ยวชาญแต่ให้สร้างทีมขนาดเล็กที่แข็งแกร่ง ทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาภายใน กำหนดทิศทางและกลยุทธ์ และวางมาตรฐานการใช้งาน และฝึกอบรมพนักงานทั่วทั้งองค์กร

“เป้าหมายคือให้พนักงานทุกคนสามารถใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริมศักยภาพของตัวเอง” แอนดรูว์ บอกว่าต้องเปิดโอกาสให้พนักงานทุกระดับทดลองใช้ AI สร้าง Sandbox สำหรับการทดลองใหม่ๆ เลือก Use Case ที่มีมูลค่าสูงและสอดคล้องกับกลยุทธ์องค์กร ขณะเดียวกัน ผู้บริหารระดับสูงต้องกำหนดโครงการยุทธศาสตร์ 2-3 โครงการที่มีความสำคัญสูงสุดต่อธุรกิจ และทุ่มเททรัพยากรอย่างเต็มที่เพื่อผลักดันให้สำเร็จ การทำเช่นนี้จะช่วยให้เกิดผลกระทบในวงกว้างและสอดคล้องกับเป้าหมายหลักขององค์กร

“ในอนาคตทุกคนจะเข้าถึง AI ได้และสามารถมีกองทัพ AI ที่ชาญฉลาดเป็นของตัวเอง”

ตั้งรับท่าไหนในวันที่ AI Agent จะเข้ามาแทนที่

Kevin Wei Wang, Senior Partner จาก McKinsey & Company สะท้อนภาพอนาคตเมื่อ AI เป็นตัวแปรสำคัญเปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยี แล้วองค์กรของเราพร้อมแค่ไหน? ในเซสชัน ‘Future of AI and its Implications for Business, Economy, and Humanity’

เควินมองว่ายุคของ AI Agent ใกล้เข้ามาทุกที ซึ่งทาง McKinsey คาดการณ์ว่าเมื่อ AI Agent ทำงานแทนมนุษย์ Productivity จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า แต่เมื่อไรที่ AI Agent กับมนุษย์ทำงานร่วมกันมันอาจปลดล็อก Productivity เพิ่มขึ้น 15-20 เท่า เลยทีเดียว

ผลสำรวจล่าสุดในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ชี้ว่า 5 สายงานที่มีแนวโน้มจะมีการลดจำนวนพนักงานมากที่สุดคือ Service operations (58%), Manufacturing (49%), Supply chain (48%), Software engineering (46%), และ Human resources (44%)

เควินมองว่า นี่อาจเป็นโอกาสที่เราจะได้ทำงานที่สร้างมูลค่าเพิ่มมากขึ้นแทนที่จะเสียเวลาไปกับการทำงานซ้ำซาก เขายกตัวอย่าง McKinsey นำ AI Agent ที่ชื่อ Lilli ซึ่งมีองค์ความรู้กว่า 100 ปีของบริษัทมาใช้ ภายในระยะเวลา 18 เดือน มีที่ปรึกษาถึง 93% นำไปใช้งาน

“มันช่วยให้พวกเขาไม่ต้องเสียเวลาไปกับค้นคว้าแล้วเอาเวลาไปทำงานที่ต้องใช้ความเข้าอกเข้าใจในตัวลูกค้าได้มากขึ้น”

คำถามคือ ทำไมบางองค์กรถึงไม่ประสบความสำเร็จในการนำ AI ไปปรับใช้ ปัจจุบันมี 88% ขององค์กรที่เริ่มใช้ AI แต่มีเพียง 25% ที่นำ AI ไปปรับใช้ได้สำเร็จ และแค่ 10% ที่ปรับใช้ได้ในวงกว้าง แต่มีไม่ถึง 5% ที่สามารถดึงศักยภาพสูงสุดของ Use Case ออกมาได้

กับดักที่ทำให้องค์กรติดหล่มไม่ว่าจะเป็น การทำโครงการที่กระจัดกระจาย ขาดกลยุทธ์จากผู้นำ จึงไม่เกิดผลกระทบภาพรวม แต่ละทีมทำงานแยกส่วน ไม่สามารถจัดสรรทรัพยากรที่เพียงพอ พนักงานขาดทักษะและไม่เข้าใจการทำงานร่วมกับ AI บางองค์กรไม่มีเทคโนโลยีรองรับการขยายผล โครงการก็ไปต่อไม่ได้ หรือแม้แต่ความกังวลด้านจริยธรรม ความเสี่ยงต่างๆ ทำให้องค์กรไม่กล้าพึ่ง AI เต็มที่

เพื่อให้อยู่รอดและเติบโตไปกับเทคโนโลยี AGI เควินมองว่าจากนี้ไปมนุษยชาติต้องช่วยกันกำหนดทิศทาง 3 ด้านสำคัญ คือ (Alignment) ปรับเป้าหมายให้สอดคล้องกับคุณค่าของมนุษย์, (Control) รักษากลไกการกำกับดูแลโดยมนุษย์ และ (Governance) การสร้างธรรมาภิบาลและกฎเกณฑ์ที่รับผิดชอบ

AI จะทรงพลังเมื่อถูกนำทางด้วยสติปัญญาและความปรารถนาดีของมนุษย์

ประเด็นที่ยังคงถกเถียงกันในทุกเวทีคือเรื่องของ ‘จริยธรรม AI’ เพราะเป็นคำถามที่ท้าทายว่าเราจะสร้างสมดุลระหว่างการปลดล็อกศักยภาพของ AI กับการบริหารจัดการความเสี่ยงอย่างไร

วัตสัน ถิรภัทรพงศ์, Country Leader จาก Amazon Web Services (AWS) Thailand เล่าให้ฟังถึงโครงการ Tech for Digital Future และเครื่องมืออย่าง PartyRock ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่เปิดโอกาสให้เยาวชนในต่างจังหวัดได้ลงมือสร้างแอปพลิเคชันง่ายๆ ด้วยตนเอง

“ในขณะที่เราตื่นเต้นที่ได้ทำให้ AI เข้าถึงกลุ่มคนที่อาจจะยังไม่มีโอกาสได้มีโอกาสเข้าถึง แต่อีกมุมเราก็กังวลอย่างกรณีนี้เราให้นักเรียน ม.ปลาย สร้าง ‘แอปพลิเคชันพี่เลี้ยง’ เพื่อเป็นที่ปรึกษาปัญหาการถูกบูลลี่ในโรงเรียน แต่เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่าผู้ใช้งานจะได้รับคำตอบที่ควรจะได้รับหรือไม่”

ด้าน อโณทัย เวทยากร, Managing Director และ Technology Leader จาก IBM Thailand เล่าเคสการผสานพลังของ Quantum Computing กับ AI จนก้าวไปถึง Quantum AI เหมือนเปิดประตูสู่การค้นพบครั้งใหม่ที่คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมทำไม่ได้ แต่เขากลับพบว่า ภาพจากห้องทดลองของ OpenAI ที่ AI เริ่มแสดงพฤติกรรมคล้ายสัญชาตญาณการเอาตัวรอดโดยพยายามจำลองตัวเองเพื่อย้ายไปยังเซิร์ฟเวอร์อื่นเมื่อรู้ว่ากำลังจะถูกปิดระบบ “มันเป็นเส้นบางๆ ระหว่างเครื่องจักรกับสิ่งมีชีวิต เราเห็นสัญญาณเตือนให้ต้องกลับมาคิดถึงแนวทางการกำกับดูแลอย่างจริงจัง”

ดร.โกเมษ จันทวิมล, Principal AI Evangelist จาก KBTG บอกว่าสิ่งที่เขากังวลคือ ไม่ใช่แค่ผู้ใช้จะใช้ AI เป็นหรือไม่ แต่ยังรวมไปถึงผู้สร้าง ว่าจะสร้าง AI ได้อย่างถูกต้องและมีความรับผิดชอบหรือไม่

“เราอยู่ในยุคที่ ‘AI is Everything Everywhere All at Once’ ที่ AI ฉลาดขึ้นอย่างก้าวกระโดด ทุกคนเข้าถึงความฉลาดได้ เหมือนความรู้ที่ตกอยู่บนพื้น ใครๆ ก็หยิบไปใช้ได้ มันการทดลองครั้งใหญ่ที่เรายังไม่รู้ผลลัพธ์ว่าผู้คนจะนำความสามารถนี้ไปใช้ในทางที่ดีหรือไม่ดี”

ความเสี่ยงที่เกิดขึ้นนำไปสู่การหยิบยกประเด็นเรื่องการสร้าง ‘Trustworthy AI’ โดยมีหลักการ 3 ประการ คือ

ความปลอดภัย (Safe): ทั้งผู้สร้างและผู้ใช้ AI ต้องคำนึงถึงความปลอดภัยเป็นอันดับแรก
ความน่าเชื่อถือ (Trusted): หัวใจคือ ความโปร่งใสและความสามารถในการอธิบายได้
ความรับผิดชอบ (Responsible): ผู้สร้างและผู้ใช้ต้องรับผิดชอบต่อผลกระทบที่เกิดขึ้น

อโณทัยเสนอ Governance Framework ที่ตั้งอยู่บนหลักการสำคัญ คือ Explainable: AI ต้องอธิบายการตัดสินใจของตัวเองได้, Firm Framework: ใช้กรอบธรรมาภิบาลที่แข็งแกร่งอย่าง EU AI Act, Justice & Bias-free: ปราศจากอคติและมีความยุติธรรม และ Transparency & Privacy: โปร่งใส ตรวจสอบได้ และเคารพความเป็นส่วนตัว

ในขณะที่วัตสัน ชวนมองมิติความท้าทายเชิงเทคนิคอย่าง Hallucination พร้อมเสนอแนวทางแก้ไขคือ Invisible Watermark ฝังลายน้ำที่มองไม่เห็นลงในภาพหรือวิดีโอ เพื่อให้สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ว่าถูกสร้างโดย AI หรือไม่ และ Automated Reasoning พัฒนาให้ AI สามารถอธิบายที่มาที่ไปของคำตอบได้ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของแหล่งข้อมูล

ดร.โกเมษ เน้นย้ำว่าธรรมาภิบาลไม่ใช่แค่การจัดหาเครื่องมือ แต่ต้องเริ่มต้นจาก Human-First ที่ KBTG จึงแปลงกรอบการทำงานเป็นหลักการที่จับต้องได้ เช่น การประกาศว่าจะไม่นำ AI มาใช้เพื่อทดแทนมนุษย์โดยตรง และสร้างวัฒนธรรมที่สนับสนุนให้เกิดการทดลองในขอบเขตที่ปลอดภัย โดยมีเงื่อนไขว่าผู้ทดลองต้องนำความรู้กลับมาแบ่งปันให้คนอื่นในองค์กรด้วย

แล้ว AI จะสามารถเข้ามาช่วยแก้ปัญหาสังคมในวงกว้างได้อย่างไร? วัตสัน เชื่อว่าหัวใจสำคัญคือ Data เขายกตัวอย่างการใช้ AI วิเคราะห์ภาพถ่ายดาวเทียมในโครงการ Open Data ร่วมกับ NASA เพื่อติดตามการเติบโตของป่าไม้ หรือโครงการที่ฟิลิปปินส์ ที่ใช้ AI พยากรณ์พื้นที่ที่ระบบสื่อสารจะล่มจากพายุไต้ฝุ่น ทำให้สามารถเตรียมการล่วงหน้าและลดความเสียหายได้

ด้านอโณทัย ย้ำหลักการสำคัญคือการไม่ทิ้งใครไว้ข้างหลัง จึงตั้งเป้าช่วยเหลือกลุ่ม Underserved อย่างน้อย 2 ล้านคนภายใน 3 ปี ผ่านความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยในอาเซียน เพื่อวิจัย GPU-less AI ที่ใช้พลังงานต่ำ รวมถึงโครงการ ASEAN-specific Geospatial Model นำโมเดลภูมิสารสนเทศ (Geospatial) ที่พัฒนาร่วมกับ NASA มาต่อยอดโดยใส่องค์ความรู้เฉพาะทางของท้องถิ่น (Domain Knowledge) เข้าไป เพื่อให้สามารถบริหารจัดการปัญหาระดับภูมิภาคอย่าง PM 2.5 และการจัดการน้ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ดร.โกเมษบอกว่า การทำเพื่อสังคมสามารถมองในระดับปัจเจกบุคคลผ่านการพัฒนา Human Capital ด้วยการเอาคนเรียนเป็นศูนย์กลาง องค์กรขนาดใหญ่ต้องแบ่งปันความรู้ด้าน AI สู่สังคมภายนอก โดยปรับเนื้อหาและเครื่องมือให้เหมาะสมกับผู้เรียนแต่ละกลุ่ม ควบคู่ไปกับการสร้างชุมชนที่แข็งแกร่ง เพื่อเชื่อมโยงให้นักพัฒนาชาวไทยได้เข้าถึงเทคโนโลยีระดับโลก และนำมาใช้แก้ปัญหาให้กับธุรกิจขนาดเล็กในประเทศ

‘Cyborg Intelligence’ แก่นแท้ของปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และเทคโนโลยี

“ที่ MIT เราไม่ได้สนใจแค่ AI แต่เรายังสนใจปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับเทคโนโลยี เพราะสิ่งนี้คือตัวกำหนดว่าเราจะได้ Super Intelligence หรือ Super Stupidity”

ดร.พัทน์ ภัทรนุธาพร Assistant Professor of Media Arts and Sciences ของ MIT Media Lab และ Co-director แห่งโปรแกรมวิจัย Advancing Humans with AI (AHA) พาผู้ฟังทุกคนไปรู้จักแนวคิด ‘Cyborg Intelligence’ ที่มองมนุษย์และ AI เป็นระบบสติปัญญาที่หลอมรวมกัน

ดร.พัทน์ บอกว่าหัวใจหลักของแนวคิด Cyborg Intelligence คือ การสร้าง (Invent), สำรวจ (Investigate), และจุดประกาย (Inspire) ซึ่งงานวิจัยของเขาและทีม MIT Media Lab ก็พัฒนาบนแนวทางนี้เช่นกัน

เขายกตัวอย่าง Invent การสร้างสรรค์เทคโนโลยีที่ผนวกมนุษย์และ AI ให้กลายเป็นเครื่องมือที่ทลายเส้นแบ่งระหว่างความคิดของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ อย่าง Future You โปรเจกต์ที่พัฒนาร่วมกับ KBTG และคว้ารางวัลระดับโลกอย่าง World Changing Ideas 2025 ที่ใช้ Generative AI สร้างตัวตนของเราในเวอร์ชันอนาคตมาพูดคุยกับตัวเราในปัจจุบัน ผลการวิจัยเชิงจิตวิทยาพบว่า การมีปฏิสัมพันธ์กับตัวเองในอนาคตช่วยเพิ่ม Future Self-Continuity หรือความรู้สึกเชื่อมโยงกับอนาคต ทำให้ผู้คนเริ่มคิดถึงการวางแผนระยะยาวมากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

หรือ Large Human Model (LHM) การสร้างโมเดลที่เข้าใจและทำนายมิติของมนุษย์ได้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น รวมถึง ‘Talk to the Hand’ อีกหนึ่งความร่วมมือกับ KBTG เพื่อปฏิวัติ User Interface (UI) ให้ AI เป็นเหมือนผู้ช่วยที่ปรากฏตัวบนหน้าจอหรือ เมาส์อีกอัน ที่สามารถชี้ วง และให้คอมเมนต์บนงานของผู้ใช้ได้โดยตรง

“ตอนนี้เรากำลังถอดรหัสวงจรประสาท AI (Neural Circuit Tracing) เป็นการเจาะลึกเข้าไปในกล่องดำของ AI เพื่อค้นหาสิ่งที่เรียกว่า ‘Empathy Circuit’ หรือวงจรที่ทำให้ AI สามารถแสดงพฤติกรรมที่เห็นอกเห็นใจได้”

แกนของการจุดประกาย (Inspire) ดร.พัทน์ ยกตัวอย่างโปรเจกต์ ‘AI x นาฏศิลป์ไทย’ ที่ทำร่วมกับ พิเชษฐ กลั่นชื่น ศิลปินแห่งชาติของไทย โดยการใช้ AI ถอดรหัสท่ารำแม่บทใหญ่ออกมาเป็นองค์ประกอบพื้นฐาน แล้วนำมาประกอบสร้างใหม่ (Reconstruct) เพื่อสร้างสรรค์ท่ารำที่ไม่เคยมีมาก่อนแต่ยังคงรากเหง้าของวัฒนธรรมดั้งเดิมครบถ้วน

ส่วนการสำรวจ (Investigate) เพื่อทำความเข้าใจปรากฏการณ์ใหม่ในยุค Cyborg การสำรวจผลกระทบ เช่น ศึกษาสุขภาพจิตของคนที่มีแฟนเป็น AI คำถามที่นำไปสู่ความร่วมมือกับ OpenAI ในการทำการทดลองขนาดใหญ่ (Large-scale randomized control trial) เพื่อศึกษาผลกระทบของ AI ต่ออารมณ์และความรู้สึกของผู้คน

ข้อมูลจากการวิจัยเหล่านี้ทำให้เขาและนักวิจัยจาก Google, DeepMind, Microsoft, Stanford, Harvard ร่วมกันสร้างมาตรฐานการวัดผล AI ใหม่ ที่ไม่ได้วัดแค่ความแม่นยำแต่จะวัดว่า “AI ช่วยให้มนุษย์เติบโตและเป็นมนุษย์ที่ดีขึ้นได้หรือไม่” ซึ่งจะเป็นการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ของวงการ AI ทั้งหมด

“สิ่งที่น่ายินดีคือ งานวิจัยเหล่านี้ได้สร้างผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง โดยถูกนำไปใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงในการให้คำแนะนำด้านนโยบายทั้งในสหรัฐอเมริกาและอังกฤษ และเป็นแรงบันดาลใจให้เกิดการร่างกฎหมายในรัฐแคลิฟอร์เนียที่กำหนดให้แพลตฟอร์ม AI ต้องมีกลไกป้องกันปัญหาสุขภาพจิตและการฆ่าตัวตายของผู้ใช้งาน”

ดร.พัทน์ บอกว่าเป้าหมายสูงสุดไม่ใช่แค่การสร้าง AI ที่ฉลาดขึ้น แต่คือการสร้างมาตรฐานใหม่ที่วัดผลว่า AI ช่วยให้มนุษย์เติบโตและเป็นมนุษย์ที่ดีขึ้นได้อย่างไร

Community Circle ล้อมวงสนทนากับ 10 คอมมูนิตี้สายเทค

โซนใหม่ของงานในปีนี้ที่ไม่ต้องกวักมือเรียกคนสายเทคก็พร้อมใจกันนั่งล้อมวงพร้อมแชร์ไอเดีย อัปเดตเทรนด์ ต่อยอดองค์ความรู้ และอัปสกิลใหม่ๆ ไปด้วยกันใน 9 เซสชัน

หลายประเด็นน่าสนใจและน่าเอาไปคิดต่อ อย่างเซสชันของ ทอย DataRockie ที่ชวนคิดว่าเราเอาตัวรอดจากการเปลี่ยนแปลงต้องปรับตัวหรือเปลี่ยนมุมคิดอย่างไร? ในวันที่ AI จะเก่งขึ้นทุกวัน เพราะมันกำลังถูกฝึกให้เหนือกว่าคนที่เก่งที่สุดในโลก เราอาจต้องเปลี่ยนจากคำถามที่ว่า จะหางานทำยังไง เป็นเราจะสร้างคุณค่าให้ตัวเองยังไง

“ทำในสิ่งที่คนส่วนใหญ่ไม่ทำ เช่น ถ้า 95% ไม่อ่านหนังสือ ให้เราเป็น 5% ที่อ่านหนังสือ และมองโลกให้เป็นเหมือนสนามเด็กเล่น อย่าตีกรอบตัวเองแค่ในประเทศไทย ท้ายที่สุดแล้วสิ่งที่น่ากลัวไม่ใช่ AI แต่คือคนที่มีอำนาจในการใช้ AI”

และถ้าคุณคิดจะเป็นทีมเดียวกับ AI จับมือทำงานร่วมกัน คุณกับ AI ควรจะยืนอยู่ตรงไหนในโลกการทำงานยุคนี้? เซสชันที่ ภัทรภูมิ เติงจันต๊ะ เจ้าของเพจ Prompt Alchemist และ โชค วิศวโยธิน เจ้าของกลุ่ม AI เพื่อธุรกิจและสังคม และ CEO The Magic Wand AI แชร์ประสบการณ์และยกเคสเพื่อให้ทุกคนเห็นภาพว่าจับมือทำงานกับ AI จะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าขนาดไหน อาทิ การใช้ AI Image, AI Video, AI Editing ในการสร้างภาพ สร้างงานโฆษณา ภายในเวลาไม่กี่วินาที

สรุปง่ายๆ อะไรที่ AI ทำได้ให้มันทำ หน้าที่ของเราคือทำสิ่งที่ AI แทนที่ไม่ได้ เช่น ดีไซน์ท่าเต้น ออกแบบเสื้อผ้า มันคือการสร้างแบรนด์ดิ้ง สร้างตัวตน สร้างคุณค่าให้กับตัวเอง แล้วให้ AI เป็นเครื่องมือขยายศักยภาพของคุณ เปรียบเทียบ AI คือรถ แต่คนที่จะกำหนดจุดหมายปลายทางและทำหน้าที่ขับคือเรา

ส่องนวัตกรรม AI สุดเจ๋ง โซน Showcase Exhibition

โซน Showcase Exhibition ที่โชว์โปรเจกต์สุดเจ๋งจากองค์กรชั้นนำมากมาย ไม่ว่าจะเป็น AWS, Google Cloud, Huawei, IBM และโซลูชันสุดล้ำมากมายจากทั้งในเครือ KBTG และพาร์ตเนอร์องค์กรชั้นนำต่างๆ อัดแน่นไปด้วยเทคโนโลยีและนวัตกรรมที่น่าสนใจ อาทิ โปรดักส์ที่ทีม KBTG Labs ที่พัฒนาร่วมกับ MIT Media Lab อย่าง Talk to the Hand ระบบ AI สำหรับช่วยเหลือผู้ใช้บนหน้าจอ มีลักษณะเป็นตัวชี้เมาส์อีกอันที่ทำงานคู่กับเมาส์ของผู้ใช้ โดยระบบจะช่วยให้คำแนะนำหรือข้อเสนอแนะทั้งในระหว่างที่ผู้ใช้ทำงานอยู่บนหน้าจอหรือเป็นการตอบคำถามผ่านการแชท หรือ KooKid (คู่คิด) AI Thought Partners หรือผู้ร่วมคิดผู้ให้คำปรึกษา คำแนะนำผ่าน AI คาแรกเตอร์ช้างคะน้า และ คชา ที่ถูกเทรนให้มีบุคลิกต่างกัน เพื่อตอบคำถามด้านการเงินการลงทุนในมุมมองที่แตกต่างกัน บนข้อมูลที่เชื่อถือได้ เพื่อประกอบการตัดสินในของผู้ใช้งาน

ถ้าสปีดการเดินทางของ AI มีแนวโน้วว่าจะเร็วและเจ๋งกว่านี้ รอดูเลยว่าปีหน้า KBTG Techtopia จะกลับมาภายใต้คอนเซปต์อะไร