KBTG Techtopia: At World’s Beginning 'คน' คือศูนย์กลางการเปลี่ยนแปลง 'AI' ไม่ใช่เครื่องมือ

คุณพร้อมที่จะเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงไปด้วยกันหรือยัง!

เปิดบทใหม่ของโลกใบเดิมโดยมี “คน” เป็นศูนย์กลางของการเปลี่ยนแปลง และร่วมปลุกการตื่นรู้ สู่การเปิดใจ ปรับตัว และขับเคลื่อนเทคโนโลยีไปด้วยกัน

นี่ไม่ใช่การปลุกระดมแต่อย่างใด หากแต่คือบริบทของ “Human” ที่ KBTG อยากให้ทุกคนสัมผัสไปด้วยกัน ผ่านงาน “KBTG Techtopia: At World's Beginning” เมื่อ "คน" เป็นหัวใจของทุกความก้าวหน้า มาดูกันว่า AI และเทคโนโลยีในปัจจุบันจะช่วยแก้ปัญหาให้มนุษย์ได้อย่างไร

ภูมิทัศน์ใหม่ของ AI จาก GenAI สู่ Agentic AI

จากกระแส GenAI สู่ยุคของ Agentic AI โลกของเรากำลังถูกพลิกโฉมด้วยนวัตกรรมที่มาเร็วและแรงอย่างไม่เคยมีมาก่อน เรากำลังยืนอยู่บน "ทางแยก" ที่สำคัญ ซึ่งการตัดสินใจในวันนี้จะกำหนดอนาคตของ AI และมนุษยชาติไปตลอดกาล

เรืองโรจน์ พูลผล ประธานกลุ่มบริษัท กสิกร บิซิเนส-เทคโนโลยี กรุ๊ป (KBTG) มองว่า จากยุค GenAI มาสู่ Agentic AI เราเห็น DeepSeek โมเมนต์ และตอนนี้เราเห็น Nvidia เปิดตัวแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ใหม่ที่เรียกว่า Rubin Ultra (ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล AI ระดับสูง) ต่อด้วยโมเดลใหม่ GPT-5 ของ OpenAI และยังไม่นับเรื่องอื่น ๆ อีกมากมาย เช่น การเข้าซื้อกิจการ Scale AI ของ Meta ด้วย

จะเห็นว่ามีเรื่องราวมากมายเกิดขึ้นในระยะเวลาเพียงหนึ่งปีนับจากปีที่แล้ว ยังไม่รวมถึงเรื่องอื่น ๆ อีกมากที่เกิดขึ้นในโลก และตอนนี้โลกของเรากำลังเปลี่ยนแปลง กำลังถูกพลิกโฉมจากความก้าวหน้าของ AI ซึ่งถือได้ว่า AI กำลังก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็ว และ AI ยังคงเร่งอัตราการเปลี่ยนแปลงของโลกให้เร็วยิ่งขึ้น

โดย AI คือส่วนประกอบสำคัญ และหลาย ๆ คนอาจจะคิดว่า ด้วยกระแสที่มาแรงขนาดนี้ เราอาจจะมาถึงจุดสูงสุดของกระแสแล้วก็เป็นได้ และในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราอาจจะกำลังเข้าสู่ยุค "ฤดูหนาว" อีกครั้ง เหมือนในเรื่อง Game of Thrones ที่ว่า "ฤดูหนาวกำลังจะมาเยือน"

ปลดล็อกคุณค่าของ AI กุญแจสู่ความสำเร็จ

แล้วเราอยู่ในฤดูหนาวนั้นแล้วหรือยัง? เรืองโรจน์ ให้มุมมองว่า “หากมองดูให้ดี แม้ฤดูหนาวจะมาถึง แต่ช่วงเวลาแห่งความซบเซาก็กำลังจะมาเช่นกัน แต่มันกลับสั้นลงเรื่อย ๆ "ฤดูหนาวของ AI" นั้นสั้นลงเรื่อย ๆ แต่ถ้าคุณมองดู คุณอาจจะเห็นการชะลอตัว หรือความล้มเหลวของการลงทุนใน AI แต่มันอาจจะเป็นเพียงแค่การตกลงมาชั่วคราว ในภาษาคือ “Slope of Enlightenment” หรือเนินเขาแห่งความรู้ดับ ซึ่งในภาษาเทคโนโลยี มันคือช่วงที่องค์กรส่วนใหญ่รับรู้ถึงการเป็นอยู่ของเทคโนโลยีนี้แล้ว เป็นช่วงที่เริ่มลงทุน เริ่มเอามาทดลองใช้

ถ้าคุณยังคงผลักดันการเปลี่ยนแปลงด้วย AI ต่อไป บริษัทที่ยังคงเดินหน้าต่อไปแม้จะต้องผ่านหุบเหวแห่งความผิดหวังหรือความซบเซา จะกลายเป็นบริษัทที่จะนำหน้าคู่แข่งและขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงไปข้างหน้า

เพราะหลังจากนั้นคือช่วง “Plateau of Productivity” ซึ่งนับเป็นขั้นสุดท้ายของเทคโนโลยีที่เทคโนโลยีนั้นกลายเป็นเรื่องปกติในชีวิตประจำวัน ไม่ใช่เรื่องใหม่อีกต่อไป และถูกใช้มากมายในสังคมแล้ว และเทคโนโลยียุคถัดไปอย่าง Agentic AI ก็กำลังอยู่ในจุดสูงสุดของกระแส ในขณะที่ Generative AI กำลังตกลงสู่ช่วงที่ถดถอยลง (Trough of Disillusionment)

แล้วทำไมหลายบริษัทถึงยังไม่ตระหนักถึงคุณค่าของ AI? นั่นเป็นเพราะว่าการเปลี่ยนแปลงด้วย AI เป็นอะไรที่มากกว่าแค่เรื่องของ AI

แต่หากต้องการปลดล็อกคุณค่าของ AI มันคือเรื่องของ Use case ที่จะต้องพิจารณาถึง Use Case ที่ใช้งานถูกต้องหรือไม่? คุณมีรากฐานข้อมูลที่ดี มีข้อมูลคุณภาพหรือไม่? แล้วคุณเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสมกับงานหรือไม่? คุณมีการเปลี่ยนแปลงกระบวนการทำงานและการกำกับดูแลกระบวนการหรือไม่? คุณมีมนุษย์เข้ามามีส่วนร่วมในกระบวนการ (human in the loop) ที่ดีที่สุดหรือไม่?

แล้วเรื่องของความเป็นผู้นำ ที่ผู้นำต้องผลักดันและขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง และคุณต้องมีการบริหารการเปลี่ยนแปลงแบบองค์รวม การเปลี่ยนแปลงด้วย AI ไม่ใช่เรื่องของ AI เพียงอย่างเดียว นั่นคือเหตุผลที่หลายบริษัทยังไม่สร้างคุณค่าจาก AI ได้

ทางแยกที่สำคัญของ AI และมนุษยชาติ

และกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จในการเปลี่ยนแปลงด้วย AI คือการเริ่มต้นจากรากฐาน นั่นคือ "สถาปัตยกรรมข้อมูล" (information architecture) แน่นอนว่านี่คือพื้นฐานที่สำคัญที่สุด คือการรวบรวม จัดระเบียบ และปกป้องข้อมูล จากนั้นจึงเพิ่ม AI เข้าไปในแอปพลิเคชัน เริ่มทำให้ขั้นตอนการทำงานเป็นอัตโนมัติ ทดแทนขั้นตอนการทำงานเดิม และค่อย ๆ เปลี่ยนกรอบความคิดจาก "บวก AI" (+AI) ไปสู่ "AI บวก" (AI+)

แต่ในตอนนี้ AI กำลังเผชิญกับทางแยกมากมาย เราอยู่ในช่วงเวลาที่สำคัญและเป็นจุดเปลี่ยนในประวัติศาสตร์ของ AI และมนุษย์คือผู้ที่จะตัดสินใจเลือกเส้นทางแห่งการเปลี่ยนแปลงที่เทคโนโลยีนี้จะพาเราไป

ทางแยกที่หนึ่ง การมาถึงของ AI Agents

ตอนนี้เราอยู่ในยุคของ Agentic AI, AI Agent นั้นมีพลังในการเปลี่ยนแปลงสูงมาก มันอาจจะทำงานที่ซับซ้อนและตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติ แต่ AI นี้เป็น Agent ของใครกัน? มันเป็น Agent ของความชั่วร้าย หรือเป็น Agent ของการเปลี่ยนแปลงในเชิงบวก?

“AI Agent เป็นเพียงเครื่องมืออีกชิ้นหนึ่ง มันเป็นเพียงภาพสะท้อนของมนุษย์ผู้สร้างมันขึ้นมา เช่นเดียวกับที่พระเจ้าสร้างมนุษย์ให้เป็นกระจกสะท้อนของพระองค์เอง ดังนั้น AI จึงสะท้อนอคติของเรา สะท้อนด้านลบของเรา และมันเพียงแค่ขยายสิ่งที่เราเป็นให้เด่นชัดขึ้น มันขึ้นอยู่กับมนุษย์ว่าจะใช้ AI ไปในทางที่ดีขึ้นหรือแย่ลง AI ไม่ได้ดีหรือชั่วในตัวมันเอง ดังนั้นการตัดสินใจที่จะใช้งานมันจึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง”

ทางแยกที่สอง การกำกับดูแลและควบคุม AI

เรืองโรจน์ กล่าวเสริมว่า เราต้องใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ต้องมี "ธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์" (AI governance), "การปรับแนวทางของ AI" (AI alignment) เราต้องปรับ AI ให้สอดคล้องกับคุณค่าที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง และในกรณีที่เลวร้ายที่สุด เราต้องสามารถควบคุมมันได้ รวมทั้งการจำกัดขอบเขต AI ต้องจำกัด AI ให้อยู่ในขอบเขตของจริยธรรม นี่เป็นเรื่องที่สำคัญมากเช่นกัน

ในอดีตมีเทคโนโลยีหนึ่งที่สำคัญและอันตรายมาก แต่มนุษย์ก็ร่วมมือกันควบคุมมันได้สำเร็จจนถึงทุกวันนี้ เทคโนโลยีนั้นคือ "นิวเคลียร์" เราต้องใช้ความพยายาม กรอบความคิด และการประสานงานในระดับเดียวกันเพื่อควบคุม AI และทำงานร่วมกันในระดับโลก

ซึ่ง AI เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่ทรงพลังที่สุดในยุคปัจจุบัน เราจำเป็นต้องหาหนทางที่จะใช้มันอย่างมีความรับผิดชอบในฐานะเครื่องมือที่ส่งเสริมความเจริญรุ่งเรืองของมวลมนุษยชาติ

“เราต้องทุ่มเทเวลา ทรัพยากร และความมุ่งมั่นให้กับธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ (AI governance) ปรับแนวทาง (Alignment) และควบคุม (Containment) ให้มากเท่ากับที่เราทุ่มเทให้กับการสร้าง AI ขึ้นมา” เรืองโรจน์ กล่าว

ทางแยกที่สาม ทางแยกที่สำคัญมากระหว่างการใช้งานจริง กับ AGI

เส้นทางสู่ Artificial General Intelligence - AGI ที่มีความฉลาดทัดเทียมหรือเหนือกว่ามนุษย์ เทียบกับการประยุกต์ใช้ AI ในเชิงปฏิบัติและจับต้องได้ แล้วเราอยากจะไปทางไหน? ประเด็นคืออนาคตของ AI ไม่ใช่การเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่มันคือการสร้างสมดุลระหว่างการสร้างสิ่งที่ยิ่งใหญ่กับการใช้งานที่อยู่บนพื้นฐานของความเป็นจริง เราต้องทำทั้งสองอย่างทั้งในระยะสั้น และบางทีจะเป็นในระยะยาว

ทางแยกที่สี่ ความต้องการความร่วมมือระดับโลกที่เพิ่มขึ้น

หน่วยพื้นฐานที่สุดและเล็กที่สุดของการล่าอาณานิคม ก็คือ "ชาติ" นั่นเอง ไม่มีชาติใดหรือบริษัทใดที่จะสามารถรับมือกับความท้าทายนี้ได้ตามลำพัง เราต้องมารวมตัวกัน เป็นหนึ่งเดียวกัน อย่างน้อยก็ในระดับชาติ ที่รวมทั้งภาครัฐและเอกชน เรืองโรจน์ มองว่า เราต้องวางความแตกต่างลงและร่วมกันสร้างสรรค์อนาคตของ AI เพื่อให้ AI สามารถมอบพลังให้เราสร้างอนาคตที่เราต้องการได้

“ความร่วมมือ” ไม่ใช่ทางเลือก แต่มันคือหนทางเดียวที่จะรับประกันว่า AI จะยกระดับมนุษยชาติแทนที่จะสร้างความแตกแยก

นั่นคือทางแยกที่สี่ ซึ่งมันขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของเรา ว่าจะเลือกแข่งขันหรือร่วมมือกัน มันเหมือนกับคำพูดของหนึ่งในทีมกีฬาที่ยิ่งใหญ่ที่สุดตลอดกาล - "ในยุคของ AI คุณจะไม่มีวันเดินเดียวดาย" - เราไม่ควรเดินเดียวเดียว

และการที่จะทำให้ AI เป็นสิ่งที่ครอบคลุมสำหรับทุกคน ทุกคนจำเป็นต้องมีสิทธิ์มีเสียง เราต้องพูดคุยและหารือกัน จะต้องไม่มีใครถูกทิ้งไว้ข้างหลัง เสียงของทุกคนมีความสำคัญอย่างยิ่งในการขับเคลื่อนอนาคตของ AI ให้ก้าวไปข้างหน้า เราต้องทำงานร่วมกันเป็นหนึ่งเดียว

ทางแยกที่ห้า เราต้องเลือกเส้นทางของ AI

เรืองโรจน์ ให้เหตุผลว่า การให้ AI มันเป็นตัวผลาญทรัพยากร หรือเป็นจอกศักดิ์สิทธิ์แห่งเทคโนโลยี AI ถูกนำไปใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม มันใช้ทรัพยากรมหาศาล อย่างเช่น การค้นหาข้อมูลครั้งเดียวอาจใช้พลังงานมากกว่าค้นหาบนเว็บทั่วไปถึง 5 เท่า และการฝึกฝนโมเดล AI ภาษาเดียวอาจใช้ไฟฟ้าเทียบเท่ากับการใช้ไฟของบ้านในสหรัฐฯ ราว 130 หลังรวมกัน

ยังไม่นับการใช้น้ำและแรงงานคนที่ต้องมาติดป้ายกำกับข้อมูลและฝึกฝน AI นั่นคือทรัพยากรจำนวนมากที่เราทุ่มเทลงไป แล้วเราอยากให้ AI เป็นเพียงตัวสูบทรัพยากร หรืออยากให้มันเป็นแพลตฟอร์มสำหรับนวัตกรรม? เราต้องมีกรอบความคิดที่ให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพและความยั่งยืนเป็นอันดับแรก

ผลกระทบด้านพลังงาน (Energy Footprint) ของ AI นั้นใหญ่หลวง และการใช้ทรัพยากรของ AI ก็มหาศาล แต่มันสามารถแก้ไขได้ ส่วนหนึ่งโดยการประยุกต์ใช้ AI เอง ดังนั้น AI ที่ยั่งยืน (Sustainable AI) จึงไม่ใช่ทางเลือก และไม่ใช่ข้อจำกัด แต่มันคือหนทางเดียวสำหรับอนาคตที่ยั่งยืน เพื่อให้เราสามารถขยายขนาดของ AI เพื่อมวลมนุษยชาติได้ และเราอาจจะต้องการสถาปัตยกรรมแบบใหม่ที่มีประสิทธิภาพมากกว่านี้อีกด้วย

และ ทางแยกที่หก เราต้องการให้ AI สร้างความเท่าเทียมสำหรับทุกคน หรือต้องการให้มันซ้ำเติมความเหลื่อมล้ำ? และเราอยากให้ความเหลื่อมล้ำเลวร้ายลงไหม? เราอยากให้คนรวยรวยขึ้นไปอีกหรือไม่? อะไรคือประเด็นของการใช้ AI เพื่อสร้างมหาเศรษฐีระดับล้านล้านคนแรกของโลกกันนะ?

มันจะมีประโยชน์อะไรในเมื่อคนส่วนใหญ่ที่เหลือของโลกยังคงอยู่ใต้เส้นความยากจน ไม่มีอากาศบริสุทธิ์หายใจ ไม่มีอาหารเพียงพอที่จะกิน? แต่เราสามารถใช้ AI เป็นเครื่องมือและทำให้ทุกคนสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีได้อย่างเท่าเทียม

แต่ตอนนี้เรามี AI เรามีโอกาสที่จะทำให้ทรัพยากรนั้นเป็นประชาธิปไตย (เข้าถึงได้โดยทุกคน) แต่เราไม่ควรปล่อยให้มันไปกระจุกตัวอยู่แค่ที่คนระดับบน เราควรทำให้มันเป็นประชาธิปไตยเพื่อให้ทุกคนได้รับประโยชน์จากมัน เพื่อที่เราจะได้อยู่ในยุคแห่งความอุดมสมบูรณ์ ความอุดมสมบูรณ์ที่เท่าเทียม และความเจริญรุ่งเรืองที่เท่าเทียมกัน เราไม่ควรทำให้ช่องว่าง (ความเหลื่อมล้ำ) กว้างออกไปมากกว่านี้อีก

จึงปฏิเสธไม่ได้ว่าเมื่อ AI อยู่บนทางแยกมากมาย สิ่งหนึ่งที่ชัดเจนคือ AI เพียงลำพังไม่สามารถเปลี่ยนแปลงโลกได้ แต่เป็นผู้คนในห้องนี้ต่างหาก ที่จะใช้ AI และจะเปลี่ยนแปลงโลก ไม่ใช่ AI ที่จะเปลี่ยนโลก แต่มนุษย์ที่ใช้ AI ต่างหากที่จะเปลี่ยน

มนุษย์เป็นสิ่งมีชีวิตที่ไม่สมบูรณ์แบบ เราเป็นสัตว์โลกที่ไม่สมบูรณ์แบบ AI ก็เป็นภาพสะท้อนของเรา มันจึงเป็นเทคโนโลยี เครื่องมือ และสิ่งที่ถูกสร้างขึ้นโดยเราที่ไม่สมบูรณ์แบบเช่นกัน แต่เมื่อมนุษย์และ AI ผสานกำลังกัน เราสามารถเป็นแสงแห่งความหวังให้กับมวลมนุษยชาติได้

KBTG กับความร่วมมือระดับโลกด้าน AI

ซึ่ง KBTG ได้เข้าไปมีส่วนร่วมกับพันธมิตรระดับโลกมากมาย ตัวอย่างเช่น พันธมิตรด้านธรรมาภิบาล (Governance Alliance) กับ World Economic Forum พันธมิตร AI (AI Alliance) กับ Meta และ IBM นอกจากนี้เรายังเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ AI เพื่อประเทศกำลังพัฒนาโดยสหประชาชาติ (UN) อีกด้วย

เรามีความมุ่งมั่นอย่างยิ่งในเรื่อง AI เพื่อการศึกษา และการศึกษาเพื่อ AI ผ่านทาง KBTG Kampus และเรายังทำวิจัยและพัฒนา (R&D) เพื่อความเจริญรุ่งเรืองของมนุษย์และ AI เราร่วมมือกับ MIT Media Lab เพื่อประกาศจัดตั้งห้องปฏิบัติการแห่งใหม่ในวันนี้

อนาคตของ AI จากเครื่องมือสู่พาร์ทเนอร์

คุณ ฉัตรชัย กำลังเดช, Amazon Web Services (Thailand) กล่าวในหัวข้อ Unleashing Business Innovation Through Agentic AI ว่า ในโลกยุคปัจจุบัน AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่เครื่องมือทำงานอีกต่อไป แต่ได้ยกระดับเป็น “พาร์ทเนอร์” ที่ช่วยให้การทำงานของเราเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างไม่เคยมีมาก่อน สิ่งนี้สอดคล้องกับแนวโน้มที่ AWS ได้เห็นจากการทำงานร่วมกับลูกค้าในประเทศไทยและทั่วภูมิภาคเอเชีย โดยการนำ AI และ Generative AI เข้ามาขับเคลื่อนองค์กร

วิวัฒนาการของ AI ในปัจจุบัน

การพัฒนาของ AI สามารถแบ่งออกเป็น 3 ระดับหลัก

1. AI ขั้นพื้นฐาน (Basic AI)

• เริ่มจากการใช้ AI เพื่อตอบคำถาม (Q&A)
• ใช้ Language Models (LLMs) หรือ Foundation Models ในการตัดสินใจเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมภายในองค์กร

2. AI ขั้นกลาง (Intermediate AI)

• เริ่มนำ AI มาจัดเรียงเป็น Workflow ที่มีการกำหนดขั้นตอนไว้อย่างชัดเจน (Deterministic AI Agent) ตัวอย่างเช่น การสร้าง Workflow อัตโนมัติในลักษณะต่างๆ
• AI เริ่มมีแนวคิดในการ "ฟัง" และทำตามกระบวนการที่กำหนดไว้

3. AI ขั้นสูง (Advanced AI)

• AI เริ่มทำหน้าที่เป็น "Agency" ที่มีความเป็นอิสระและสามารถตัดสินใจได้เองมากขึ้น
• แทนที่จะต้องกำหนด Workflow ล่วงหน้า AI จะสามารถแตก Flow ย่อยๆ ออกมาได้เองเมื่อได้รับคำสั่ง
• มีการสร้าง "Virtual Team" ของ AI หลายตัวเพื่อทำงานร่วมกัน (Generative AI) โดยมี AI ตัวหลักทำหน้าที่บริหารจัดการ
• Agentic AI มีองค์ประกอบคือ Memory ทั้งระยะสั้นและระยะยาว รวมทั้งยังมี Tools เครื่องมือ อาทิ ปฏิทิน การคำนวณทางคณิตศาสตร์ ที่เสมือนแขนขามนุษย์ รวมทั้งมี Perception ความสามารถในการรับรู้สภาพแวดล้อมและแก้ไขปัญหาได้เอง และสุดท้ายคือ Action กลไกในการลงมือปฏิบัติ

กรณีศึกษาการนำ AI ไปสร้าง Return on Investment ในองค์กร

ในขณะที่หลายองค์กรกำลังอยู่ในช่วงทดลองใช้ AI คำถามสำคัญที่ทุกคนเริ่มมองหาคือ “ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI)” ที่จับต้องได้

ซึ่ง Amazon ได้พิสูจน์แล้วว่า AI สามารถสร้างมูลค่ามหาศาลได้จริง จากการใช้ “Q Developer” ซึ่งเป็น AI ที่เชี่ยวชาญด้านการอัปเกรด Java โดยเฉพาะ สามารถย้ายแอปพลิเคชันกว่า 10,000 ตัวจาก Java 8 ไปเวอร์ชันใหม่ได้สำเร็จใน 6 เดือน จากที่คาดการณ์ว่าจะใช้เวลาถึง 4,500 ปี ทำให้ Amazon ประหยัดค่าใช้จ่ายด้านเซิร์ฟเวอร์ได้ถึง 30% คิดเป็นมูลค่ากว่า 260 ล้านเหรียญสหรัฐ ในปีที่ผ่านมา

นอกจากนี้ยังมีกรณีศึกษาที่น่าสนใจอื่นๆ อย่าง Thomson Reuters ที่ใช้ AI ในการย้ายระบบจาก .NET Framework ที่ต้องเสียค่าลิขสิทธิ์ ไปยัง .NET Core ซึ่งเป็น Open Source ที่รันบน Linux ทำให้ลดค่าใช้จ่ายได้ 30% และสามารถย้ายโค้ดได้ถึง 1.5 ล้านโค้ดต่อเดือน

หรือแม้กระทั่ง Grab ที่มีร้านค้าในระบบนับล้านราย สร้าง AI ชื่อ “Merchant Advisor” มาเป็นผู้ช่วยอัจฉริยะสำหรับร้านค้า ที่ปรึกษาให้กับร้านค้าตั้งแต่ขนาดเล็กไปจนถึงขนาดใหญ่ตลอด 24 ชั่วโมง รองรับได้หลายภาษา เช่น ภาษาไทย เวียดนาม และอินโดนีเซีย ซึ่ง AI นี้ให้คำแนะนำด้านกลยุทธ์ เช่น การถ่ายรูปลงสินค้าให้ดึงดูด, การยิงโปรโมชันให้มีประสิทธิภาพ, การวิเคราะห์สินค้าที่ควรนำมาขายในแต่ละพื้นที่

ซึ่งทำให้ร้านค้าขนาดเล็กได้รับคำปรึกษาอย่างใกล้ชิดเหมือนร้านค้ารายใหญ่ ทำให้เกิดผลลัพธ์คือ ช่วยให้ร้านค้าขนาดเล็กเติบโตและลดความรู้สึกเชิงลบลง 25% เวลาในการแก้ไขปัญหา (Resolution Time) ดีขึ้น 5.7% มีร้านค้าถึง 8% ที่หันมาใช้บริการ AI แทนการติดต่อคน

ขณะเดียวกันยังมีบริษัทดิจิทัลในไทยที่นำ AI มาฝังในระบบคลาวด์ ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้ถึง 10% ภายใน 2-3 เดือน และลดเวลาในการตรวจสอบความปลอดภัยของระบบจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่นาที จากเดิมทีมวิศวกรต้องใช้เวลา 3-7 วัน ในการตรวจสอบระบบเพื่อหาโอกาสในการลดค่าใช้จ่าย

เริ่มต้นโครงการ AI อย่างไรให้สำเร็จ

เพื่อให้โครงการ AI ไม่ล้มเหลวเหมือนสถิติที่เรามักเห็น ควรคำนึงถึง 3 ปัจจัยหลัก

1.เริ่มจากปัญหาหรือโอกาส อย่าเริ่มที่เทคโนโลยี แต่ให้เริ่มจากการระบุ Pain Point หรือ Opportunity ที่ชัดเจนในองค์กรก่อน แล้วจึงกำหนดผลลัพธ์ที่สามารถวัดผลได้เพื่อพิสูจน์คุณค่าของโครงการ

2.ข้อมูลคือหัวใจสำคัญ ในอนาคตเมื่อ AI Models มีราคาถูกลงและเข้าถึงง่ายขึ้น ข้อมูล (Data) ของแต่ละองค์กรจะเป็น “อาวุธลับ” ที่สร้างความแตกต่างได้ กลยุทธ์ด้านข้อมูลที่ดีจะทำให้เราสามารถทดลองและพัฒนา AI ได้อย่างคุ้มค่า

3.ความเชื่อใจนำไปสู่การใช้งาน ความสำเร็จของ AI ไม่ได้ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพเพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึง “ความน่าเชื่อถือ” (Trust) ด้วย หากผู้ใช้งานมั่นใจว่า AI จะไม่ให้ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่เหมาะสม การยอมรับก็จะเกิดขึ้นได้ง่ายและรวดเร็ว

เตรียมพร้อมสู่ทักษะแห่งอนาคต

ท้ายที่สุดแล้ว ในโลกที่ AI จะเข้ามาทำงานแทนงานที่ใช้แรงคนและทักษะเฉพาะทาง ทักษะความเป็นมนุษย์ (Human Skills) จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้น ทักษะที่จำเป็นสำหรับอนาคตอันใกล้ ได้แก่ การคิดเชิงวิพากษ์ (Critical Thinking), การแก้ปัญหาที่ซับซ้อน (Complex Problem Solving), ความคิดสร้างสรรค์ (Creativity) และ ความพร้อมที่จะเรียนรู้ตลอดเวลา (Learning Mindset)

จึงอาจกล่าวได้ว่า การเดินทางของ AI กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ เป็นยุคที่เราไม่ได้แค่ใช้งานแต่เราทำงานร่วมกับในฐานะ “พาร์ทเนอร์” ที่ชาญฉลาด การเตรียมพร้อมทั้งด้านเทคโนโลยีและทักษะบุคลากรจึงเป็นก้าวสำคัญที่จะพาองค์กรไปสู่ความสำเร็จอย่างยั่งยืนในยุค AI อย่างแท้จริง

อธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์ “ไทย” จะเป็นเพียงผู้ใช้หรือผู้สร้าง?

ในโลกที่เทคโนโลยี AI ก้าวไปอย่างรวดเร็ว ประเทศไทยกำลังเผชิญกับคำถามสำคัญว่า เราควรจะมี "อธิปไตยทาง AI" (Sovereign AI) อย่างไร? ควรจะพัฒนาเทคโนโลยีทั้งหมดเอง หรือเพียงควบคุมข้อมูลและการใช้งานเท่านั้น?

เริ่มแรกต้องเล่าเท้าความก่อนว่า Sovereign AI หรือ อธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์ คือ ปัญญาประดิษฐ์แบบพึ่งพาตนเอง ซึ่งเป็นแนวคิดที่แต่ละประเทศควรมี AI เป็นของตนเอง โดยเฉพาะในด้านโครงสร้างพื้นฐานและโมเดลภาษา

ซึ่ง ดร.ชัย วุฒิวิวัฒน์ชัย ผู้อำนวยการศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ, รศ. ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) และ ดร.ชัยชนะ มิตรพันธ์ ผู้อำนวยการสำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอนิกส์ (ETDA) ได้ฉายภาพและแนวทางที่น่าสนใจสำหรับอนาคตของ AI ในประเทศไทย ดังนี้

อธิปไตยที่เลือกจุดควบคุม

ดร. ชัย ได้เริ่มต้นด้วยการนิยาม Sovereign AI ว่าคือ การที่ประเทศไทยไม่เป็นเพียงแค่ผู้ใช้ AI จากต่างประเทศ แต่ต้องมีโอกาสเป็นส่วนหนึ่งในการพัฒนาหรือสร้าง AI ด้วยตัวเอง

“เราไม่จำเป็นต้องควบคุมทุกอย่างในห่วงโซ่ของเทคโนโลยี แต่ควรเลือก "จุดคอขวด" (Choke Point) ที่สำคัญเพื่อควบคุม โดยเฉพาะเรื่องของ "ข้อมูล" (Data) ซึ่งเป็นอาหารของ AI เพราะข้อมูลเป็นทรัพย์สินของเรา การควบคุมการเข้าถึงข้อมูลผ่านเครือข่าย IoT และการกำหนดมาตรฐาน (Standard) เพื่อควบคุมคุณภาพและพฤติกรรมของ AI จึงเป็นกลไกสำคัญที่เราทำได้โดยไม่จำเป็นต้องออกกฎหมายที่เข้มงวด”

ในมุมมองของ รศ.ดร. ธีรณี มองว่า ยุคโลกาภิวัตน์ได้เปลี่ยนไปสู่ความเป็นภูมิภาคมากขึ้น ประเทศไทยจึงควรสร้างสมดุลระหว่างการใช้เทคโนโลยีจากต่างประเทศกับการพัฒนาเทคโนโลยีของตัวเอง เพราะเทคโนโลยีของไทยเปรียบได้กับ "ทหารของประเทศ" ที่จำเป็นต้องมีไว้แม้จะไม่ได้ถูกใช้ตลอดเวลา เพื่อป้องกันความเสี่ยง หากวันหนึ่งเราไม่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยีจากภายนอกได้ การมีเทคโนโลยีของตัวเองทำให้เราไม่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์หากเกิดวิกฤติ และยังสามารถควบคุมราคาได้อีกด้วย

ด้าน ดร. ชัยชนะ ได้ย้ำถึงความจำเป็นในการมี Sovereign AI โดยเปรียบเทียบว่า หากประเทศเรามีพรมแดนที่ชัดเจนในโลกกายภาพ แล้วในโลกดิจิทัลที่เกี่ยวข้องกับ AI ประเทศไทยมีตัวตนอยู่ตรงไหน? ซึ่งการตัดสินใจว่าเราจะควบคุมอะไร ควรพิจารณาจากเกณฑ์สำคัญ 3 ด้าน คือ

1.ความมั่นคง (Security) ทั้งในระดับประเทศ องค์กร และบุคคล เพราะการพึ่งพา AI จากภายนอกมากเกินไป อาจทำให้เราต้องปิดตัวลงหากไม่สามารถเข้าถึงบริการนั้นได้

2.ความสามารถในการแข่งขัน (Competitiveness) หากความได้เปรียบในการแข่งขันของเราขึ้นอยู่กับเทคโนโลยี AI จากต่างชาติ วันหนึ่งหากเราไม่สามารถเข้าถึงได้ ความสามารถในการแข่งขันของเราก็จะหายไป

3.ความเป็นเอกลักษณ์ (Uniqueness) การรักษาความเป็นไทยไว้ในเทคโนโลยี AI ก็เป็นสิ่งจำเป็น เพื่อไม่ให้เอกลักษณ์ของเราหายไป

การลงมือสร้างรากฐาน “รัฐบาล” และ “เอกชน” ต้องร่วมมือ

ซึ่งทั้ง 3 ท่าน มองในทิศทางเดียวกันว่า การพัฒนา AI ที่เป็นของไทยต้องเริ่มต้นจากจุดที่สำคัญที่สุด นั่นคือ ข้อมูล ยกตัวอย่างหน่วยงานสำคัญของรัฐ เช่น กรมสรรพากร ศาลยุติธรรม หรือรัฐสภา ที่ข้อมูลของประชาชนไม่ควรตกไปอยู่ในมือของแพลตฟอร์มข้ามชาติที่ควบคุมไม่ได้ ดังนั้นหน่วยงานเหล่านี้จึงควรเป็นผู้ริเริ่มพัฒนา AI ที่ใช้เทคโนโลยีภายในประเทศ และภาครัฐเองก็ควรมีกลไกสนับสนุนให้เกิดระบบนิเวศ (Ecosystem) การพัฒนา AI ของไทย

รศ. ดร. ธีรณี ได้ฉายภาพการทำงานที่เป็นรูปธรรม โดยเล่าถึงสองแพลตฟอร์มหลักที่กำลังดำเนินการอยู่ คือ

1. National Data Bank ศูนย์กลางข้อมูลประเทศ ตามมติ “บอร์ด AI แห่งชาติ” เป็นการรวบรวมข้อมูลภาษาไทยที่มีความหลากหลาย ทั้งจากเอกสารราชการ กฎหมาย หนังสือ สื่อ และข้อมูลจากบริษัทเอกชน เพื่อใช้เป็นรากฐานในการพัฒนา Large Language Model (LLM) ภาษาไทย ทำให้ AI เข้าใจบริบทและภาษาไทยที่แท้จริง

2. Data Integration and Intelligence Platform: D2 แพลตฟอร์มการเชื่อมโยงและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (ดีทู) เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาลต่าง ๆ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์เชิงลึก โดย สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI จะไม่จัดเก็บข้อมูลเอง แต่ทำหน้าที่เป็นผู้สร้างถนนให้ข้อมูลไหลผ่านได้อย่างปลอดภัย เพื่อนำไปใช้ประโยชน์ใน AI

อย่างไรก็ตาม รศ.ดร. ธีรณี ย้ำว่า แม้จะมีการรวบรวมข้อมูลแล้ว แต่ยังติดปัญหาเรื่อง “ธรรมาภิบาลข้อมูล” (Data Governance) ที่ยังคงต้องใช้เวลาในการตกลงร่วมกัน เพื่อให้ทุกคนมั่นใจว่าข้อมูลจะถูกนำไปใช้อย่างเหมาะสม

ขณะที่ ดร. ชัยชนะ ได้เสริมว่า การมีธรรมาภิบาลข้อมูลและการทดสอบ (Testing) เป็นเครื่องมือสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นให้แก่ประชาชนว่า AI ของรัฐจะปลอดภัย โปร่งใส และไม่ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด ยกตัวอย่างเช่นการพัฒนาเครื่องมือทดสอบสำหรับ LLM ภาษาไทย ซึ่งจะช่วยให้เราสามารถวัดและประเมินความเสี่ยงของ AI ที่พัฒนาขึ้นมาได้

บทบาทของภาคเอกชนและอนาคตที่ต้องร่วมกันสร้าง

การพัฒนา Sovereign AI จะไม่สำเร็จหากขาดการมีส่วนร่วมของภาคเอกชน ดร. ธีรณี ได้เล่าถึงยุทธศาสตร์ชาติ AI ที่เน้นการส่งเสริมการลงทุน การสร้างความพร้อม ของบุคลากร โครงสร้างพื้นฐาน และธรรมาภิบาล รวมถึงการขับเคลื่อนการนำไปใช้ (Adoption) ในภาคส่วนต่าง ๆ โดยมีภาคเอกชนเป็นผู้ประสานงานหลักผ่าน สมาพันธ์พันธมิตรปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติ (National AI Consortium)

ดร. ชัย ได้ให้แนวทางที่เป็นรูปธรรมสำหรับภาคเอกชนว่า ภาครัฐอย่าง NECTEC สามารถทำหน้าที่เป็นผู้จุดประกายโครงการในลักษณะของ GovTech หรือการนำเทคโนโลยีมาแก้ไขปัญหาของภาครัฐก่อน เมื่อโครงการเริ่มเป็นรูปธรรมและโจทย์ชัดเจนแล้ว ภาคเอกชนอาจจะเข้ามาสานต่อและขยายผลต่อไป

โดย NECTEC จะทำหน้าที่พัฒนาเทคโนโลยีให้เป็นแบบ Open Source และ Open Standard เพื่อให้ภาคเอกชนนำไปต่อยอดได้ง่ายขึ้น ยกตัวอย่าง โครงการ Medical AI ที่ NECTEC ได้ริเริ่มทำงานร่วมกับโรงพยาบาลหลายแห่งเพื่อรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่ระบุตัวตน ทำให้บริษัทสตาร์ทอัพสามารถเข้าถึงข้อมูลเพื่อพัฒนา AI ได้ง่ายขึ้น ซึ่งต้องใช้ความอดทนและเวลาอย่างมาก

ในตอนท้าย ดร. ชัยชนะ ได้เน้นย้ำว่า การใช้ทรัพยากรที่จำกัดให้เกิดประโยชน์สูงสุดนั้น ประเทศไทยควรให้ความสำคัญกับภาคส่วนที่มีความจำเป็นต่อความมั่นคงของชาติ และภาคบริการสาธารณะของรัฐก่อน รวมถึงภาคส่วนที่มีความเป็นเอกลักษณ์ของไทยอย่างภาคการเกษตรหรือสมุนไพร ซึ่ง AI จะเป็นเครื่องมือสำคัญในการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันของประเทศ

การอภิปรายครั้งนี้ได้ข้อสรุปที่ชัดเจนว่า “Sovereign AI” สำหรับประเทศไทยไม่ใช่การสร้างทุกอย่างขึ้นมาใหม่ทั้งหมด แต่เป็นการสร้างความมั่นคงใน ข้อมูลโครงสร้างพื้นฐาน บุคลากร และธรรมาภิบาลที่เหมาะสมกับบริบทของประเทศ โดยต้องอาศัยความร่วมมืออย่างใกล้ชิดระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และประชาชน เพื่อให้อธิปไตยทางดิจิทัลของประเทศไทยยังคงอยู่และเติบโตต่อไปในอนาคต

ภายในงานยังมีการจัดเวิร์กช็อปและบูธกิจกรรมที่ช่วยเสริมสร้างความรู้และประสบการณ์ด้าน AI หนึ่งในนั้นคือ คอร์สหลักสูตรแบบลงมือปฏิบัติจริงว่าด้วยนวัตกรรม AI ประยุกต์ “Cloudflare's Multimodal AI Playground: A Hands-On Masterclass in Applied AI Innovation” โดย Cloudflare

ซึ่งได้มีการแนะนำเครื่องมือและแพลตฟอร์มต่าง ๆ ของ Cloudflare ที่ช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI เป็นเรื่องง่ายและมีประสิทธิภาพ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างแอปพลิเคชัน, การจัดการฐานข้อมูล หรือการประมวลผลข้อมูลในแบบกระจาย (distributed computing) โดยในเวิร์กช็อปผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้วิธีการป้องกันและรักษาความปลอดภัยแอปพลิเคชัน AI ด้วยเครื่องมือของ Cloudflare เพื่อให้มั่นใจได้ว่าการนำ AI มาใช้ในองค์กรจะปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด

หรือแม้กระทั่ง Workshop ของ KBTG Labs ที่มุ่งเน้นการสร้างสรรค์เรื่องราว (Storytelling) โดยใช้เครื่องมือ Generative AI เป็นหลัก เพื่อปลุกความคิดสร้างสรรค์และนำไปต่อยอดได้ในหลากหลายมิติ ทั้ง เรียนรู้การเขียน Prompt ฝึกฝนการใช้คำสั่ง (Prompt) ที่มีประสิทธิภาพเพื่อสร้างสรรค์เรื่องราวและภาพจาก AI ได้ตามที่ต้องการ อีกทั้ง การตัดต่อวิดีโอ ทำความเข้าใจขั้นตอนพื้นฐานในการสร้างวิดีโอจากเนื้อหาที่สร้างด้วย AI

สุดท้ายนี้ภายในงานยังมี บูธกิจกรรมมากมาย ไม่ว่าจะเป็น ออร์บิกซ์ (Orbix Group) ผู้ให้บริการที่ครอบคลุมทั้งระบบนิเวศสินทรัพย์ดิจิทัล ที่มุ่งเสริมสร้างประสบการณ์ใหม่ของการลงทุนในสินทรัพย์ดิจิทัลแบบไร้รอยต่อ (Seamless) บริการครอ บคลุมในระบบนิเวศสินทรัพย์ดิจิทัล ด้วยเทคโนโลยีระบบรักษาข้อมูลและความปลอดภัย ที่ปัจจุบัน มีบริการที่ครอบคลุมระบบนิเวศด้านสินทรัพย์ดิจิทัล 5 บริษัท ภายใต้ออร์บิกซ์กรุ๊ป ซึ่งจะมาให้ข้อมูลเรื่องการเปิดบัญชี และโปรโมชันพิเศษภายในงาน

รวมทั้งบูธของ KBTG Labs ที่รวมเทคโนโลยีและนวัตกรรมมากมาย อาทิ THaLLE (ทะเล) หรือ Text Hyperlocally Augmented Large Language Extension โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่ถูกออกแบบมาให้มีความเชี่ยวชาญทั้งภาษาไทยและการเงินโดยเฉพาะ

อีกทั้ง KooKid (คู่คิด) ที่ออกแบบให้ AI ที่ดีจะเป็นคู่คิดให้กับมนุษย์ เป็น AI thought partners โดยใช้ convesational agent 2 ตัว ชื่อ คะน้า (ช้างสีฟ้า) และ คชา (ช้างสีชมพู) ที่มาร่วมคิดร่วมกัน เพื่อเป็นเพื่อคู่คิดให้มุมมองในการคิดในเรื่องที่มนุษย์ร้องขอให้ช่วยคิด เป็นการให้มุมมองมากกว่าหนึ่งมุมมอง เพื่อขยายมุมมองความมคิดของผู้ใช้งานให้กว้างมากขึ้น

FinLearn แพลตฟอร์ม AI ที่ KBTG Labs ร่วมกับ MIT Media Lab พัฒนาขึ้น เพื่อให้ความรู้ด้านการเงินแก่ทุกเพศทุกวัย โดยผู้ใช้สามารถสร้างหรือเลือก Avatar เป็นครูผู้สอนที่โต้ตอบได้

ขณะเดียวกันยังมี 'Community Circle' โซนใหม่ที่หลากหลายไอเดียมาบรรจบ และความคิดสร้างสรรค์ได้เริ่มต้นขึ้น พื้นที่ที่เปิดให้ทุกคนได้แบ่งปัน ตั้งคำถาม รับฟัง และเรียนรู้ร่วมกัน เพราะทุกเสียงสำคัญ และทุกไอเดียมีพลังกำหนดอนาคตอีกด้วย

สุดท้ายแล้ว ท่ามกลางความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่รวดเร็วนี้ สิ่งสำคัญที่เราต้องตระหนักคือการไม่ทิ้งทักษะความเป็นมนุษย์ไปข้างหลัง การคิดเชิงวิพากษ์, ความคิดสร้างสรรค์ และ ความพร้อมที่จะเรียนรู้ จะเป็นทักษะที่นำพาเราไปสู่ความสำเร็จอย่างยั่งยืนในโลกที่มนุษย์และ AI ผสานกำลังกันเพื่อสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ให้กับมวลมนุษยชาติ

KBTG Techtopia ไม่ใช่เพียงงานแสดงเทคโนโลยี แต่คือเวทีที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประกายความคิดใหม่ๆ และเชื่อมโยงผู้คนที่มีความฝันร่วมกันในการสร้างโลกที่ดีขึ้นด้วยเทคโนโลยี