ธุรกิจใช้เอไอ 71% แต่ทำไมยังไม่สร้างมูลค่า? IFC ชี้ปัญหาไม่ใช่เทคโนโลยี แต่คือ ‘คน’

วันที่ทั่วโลกกำลังแข่งกันพัฒนาเอไอให้ฉลาดขึ้น ลงทุนสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ขนาดใหญ่ เพิ่มความสามารถการประมวลผล คำถามอีกด้านที่เริ่มได้รับความสนใจคือ เทคโนโลยีเหล่านี้จะสร้างประโยชน์ให้กับคนทั่วไปได้อย่างไร โดยเฉพาะประชาชน และธุรกิจขนาดเล็กในประเทศกำลังพัฒนา ซึ่งอาจไม่ได้มีเงินทุนหรือโครงสร้างพื้นฐานมากพอจะเข้าถึงเอไอที่ทันสมัยที่สุด

ประเด็นนี้ถูกหยิบยกขึ้นมาหารือในการประชุมประจำปี 2569 ของกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) และกลุ่มธนาคารโลก (World Bank Group) ผ่านเวที Investing in AI for Impact: How Venture Capital and Startups Are Driving Innovations Across Emerging Markets ซึ่งพูดถึงบทบาทของสตาร์ตอัปและเงินทุนร่วมลงทุนในการนำเอไอมาแก้ปัญหาทางเศรษฐกิจและสังคม

การเสวนาครั้งนี้เลือกพิจารณาว่าจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อผู้ประกอบการนำเทคโนโลยีไปใช้กับปัญหาจริง ตั้งแต่ร้านค้าในแอฟริกาที่ไม่สามารถจ่ายเงินให้คู่ค้าต่างประเทศ โรงพยาบาลที่มีแพทย์ไม่เพียงพอ ไปจนถึงพื้นที่ห่างไกลที่ยังไม่มีอินเทอร์เน็ตหรือระบบไฟฟ้าที่พร้อมใช้งานตลอดเวลา

ใช้เอไอเพิ่มจาก 40% เป็น 71% แต่กว่าครึ่งยังไม่พ้นขั้นทดลอง

ฟาริด เฟซูอา (Farid Fezoua) ผู้อำนวยการระดับโลกด้านการลงทุนในหุ้นนอกตลาดและเงินร่วมลงทุนของบรรษัทเงินทุนระหว่างประเทศ (International Finance Corporation หรือ IFC) ซึ่งเป็นสถาบันการเงินในกลุ่มธนาคารโลกที่สนับสนุนการลงทุนภาคเอกชนในประเทศกำลังพัฒนา เปิดเผยผลการศึกษาบริษัทมากกว่า 1,600 แห่งในพอร์ตการลงทุนที่เกี่ยวข้องกับ IFC

ผลสำรวจพบว่า ภายในเวลาเพียงหนึ่งปี สัดส่วนบริษัทที่นำเอไอมาใช้งานเพิ่มขึ้นจาก 40% เป็น 71% หรือเพิ่มขึ้นถึง 31 จุดเปอร์เซ็นต์

ตัวเลขที่เพิ่มขึ้นไม่ได้หมายความว่าบริษัทเหล่านี้สามารถนำเอไอมาใช้ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพแล้ว เพราะในกลุ่มบริษัทที่ใช้เอไอ มากกว่าครึ่งหนึ่งยังอยู่ในขั้นทดลอง หรือใช้เทคโนโลยีเพียงบางส่วนของการดำเนินงาน ขณะที่บริษัทซึ่งนำเอไอเข้ามาเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจยังมีจำนวนค่อนข้างน้อย

เฟซูอา อธิบายว่า สิ่งที่เกิดขึ้นสะท้อนให้เห็นความแตกต่างระหว่างการเริ่มใช้เอไอกับการเปลี่ยนแปลงธุรกิจด้วยเอไอ เพราะการนำเครื่องมือใหม่เข้ามาใช้งานอาจทำได้ไม่ยาก แต่การปรับกระบวนการทำงานให้เทคโนโลยีสร้างประโยชน์ได้จริงเป็นอีกเรื่องหนึ่ง

“การนำเอไอมาใช้กำลังขยายตัวเร็วกว่าการเปลี่ยนแปลงของธุรกิจ โอกาสที่รออยู่ข้างหน้าไม่ใช่เพียงการทำให้บริษัททดลองใช้เอไอมากขึ้น แต่ต้องช่วยให้พวกเขาปรับเทคโนโลยีให้เหมาะกับตลาด ลูกค้า และปัญหาในท้องถิ่น ก่อนขยายสิ่งที่ใช้ได้ผลให้เกิดการใช้งานในวงกว้าง” เฟซูอากล่าว

อีกข้อมูลที่น่าสนใจคือ อุปสรรคอันดับต้นๆ ของการนำเอไอมาใช้ไม่ได้อยู่ที่ตัวเทคโนโลยี แต่เป็นเรื่องบุคลากรและความพร้อมขององค์กร

ผลสำรวจพบว่า ทั้งบริษัทที่เริ่มใช้เอไอแล้วและบริษัทที่ยังไม่ได้นำมาใช้ ต่างระบุถึงปัญหาการขาดคนที่มีทักษะ ความสามารถในการทำงานกับเทคโนโลยี และศักยภาพขององค์กรในการปรับตัว โดยปัจจัยเหล่านี้ถูกกล่าวถึงมากกว่าปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐานหรือกฎระเบียบ ส่วนต้นทุนเป็นอุปสรรคสำคัญอีกด้านหนึ่ง

เฟซูอา มองว่า แม้เทคโนโลยีจะพัฒนาเร็ว แต่คนและองค์กรยังเป็นผู้กำหนดว่าเอไอจะสร้างผลลัพธ์ได้มากน้อยแค่ไหน เพราะการนำเอไอมาใช้ไม่ได้จบลงที่การซื้อซอฟต์แวร์หรือสมัครใช้บริการ แต่ยังต้องอาศัยผู้บริหารที่เข้าใจเทคโนโลยี พนักงานที่มีทักษะ และการปรับวิธีทำงานภายในองค์กร

ข้อมูลจาก IFC ยังพบว่า ประโยชน์ที่ธุรกิจได้รับจากเอไอเปลี่ยนไปตามระดับการใช้งาน โดยบริษัทที่เพิ่งเริ่มใช้มักมุ่งไปที่การเพิ่มผลิตภาพ เช่น ทำงานได้เร็วขึ้น ลดขั้นตอน หรือใช้ทรัพยากรน้อยลง แต่เมื่อบริษัทนำเอไอเข้ามาเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจมากขึ้น ประโยชน์ที่ได้รับจะเริ่มขยับจากการปรับปรุงงานเดิมไปสู่การสร้างสินค้าและบริการใหม่ รวมถึงการเข้าถึงลูกค้าหรือตลาดที่ไม่เคยเข้าถึงมาก่อน

ด้วยเหตุนี้ เฟซูอาจึงมองว่า การลงทุนด้านเอไอไม่ควรมุ่งไปที่บริษัทเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ควรสนับสนุนให้ธุรกิจในอุตสาหกรรมอื่นนำเอไอไปใช้ด้วย โดยเฉพาะวิสาหกิจขนาดกลาง ขนาดย่อม และรายย่อย หรือ MSMEs ซึ่งมีบทบาทสำคัญต่อการจ้างงานและเศรษฐกิจ

เขายังระบุว่า นักลงทุน VC สามารถช่วยผู้ประกอบการได้มากกว่าการให้เงินทุน เพราะการเติบโตของสตาร์ตอัปยังต้องอาศัยเครือข่าย ผู้เชี่ยวชาญ บุคลากร และคำแนะนำทางธุรกิจ เพื่อให้สามารถนำเทคโนโลยีไปใช้งานและขยายบริการได้จริง

มีเงินอยู่ในบัญชี แต่จ่ายค่าสินค้าไม่ได้ ปัญหาที่เอไอกำลังเข้ามาแก้

อเดโอลา อเดเดเว (Adeola Adedewe) ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Kredete บริษัทเทคโนโลยีการเงินที่พัฒนาระบบธุรกรรมข้ามประเทศ เริ่มต้นการนำเสนอด้วยคำถามว่า “การต้องรอคอยมีต้นทุนมากเพียงใด”

เขาเล่าเรื่องช่างตัดเสื้อหญิงคนหนึ่งในเมืองลากอส ประเทศไนจีเรีย ซึ่งได้รับคำสั่งซื้อสินค้าจำนวนมากจนสามารถจ้างพนักงานคนแรกของร้านได้ แต่เธอจำเป็นต้องนำเข้าผ้าจากประเทศจีน และแม้จะมีเงินอยู่ในบัญชีแล้ว กลับไม่สามารถชำระเงินให้ผู้ขายต่างประเทศได้ทันเวลา สุดท้ายเธอต้องเสียคำสั่งซื้อ และโอกาสในการจ้างงานที่อาจเกิดขึ้นก็หายไปด้วย

อเดเดเว ใช้ตัวอย่างนี้อธิบายว่า ผู้ประกอบการในตลาดเกิดใหม่จำนวนมากยังมีข้อจำกัดในการเข้าถึงบริการทางการเงิน โดยเฉพาะการทำธุรกรรมข้ามประเทศที่เกี่ยวข้องกับระบบชำระเงิน สกุลเงิน และกฎระเบียบที่แตกต่างกัน

เขากล่าวว่า หากโอกาสในการเข้าถึงบริการทางการเงินขึ้นอยู่กับว่าบุคคลอาศัยอยู่ที่ใด ที่อยู่ก็อาจกลายเป็นตัวกำหนดโอกาสทางเศรษฐกิจของคนคนนั้น

ที่ผ่านมา หลายประเทศสามารถขยายการเข้าถึงบริการทางการเงินด้วยเทคโนโลยี เช่น Mobile Money ในแอฟริกา ซึ่งทำให้ประชาชนโอนเงินผ่านโทรศัพท์มือถือได้โดยไม่ต้องพึ่งพาสาขาธนาคารแบบเดิม ขณะที่หลายประเทศในเอเชียมีระบบชำระเงินดิจิทัลที่ช่วยให้ร้านค้ารับเงินจากลูกค้าได้สะดวกขึ้น

“ยังมีผู้ใหญ่ประมาณ 900 ล้านคนที่เข้าไม่ถึงบริการทางการเงินอย่างเพียงพอ แต่มีอุปกรณ์สื่อสารอยู่แล้ว ทำให้เขามองเห็นโอกาสที่จะนำเอไอเข้ามาช่วยลดข้อจำกัดเหล่านี้” อเดเดเว กล่าว

เขายกตัวอย่างว่า ในอนาคตช่างตัดเสื้อคนเดิมอาจสามารถพูดกับเอไอด้วยภาษาที่ใช้ในชีวิตประจำวันว่าให้ช่วยจ่ายเงินแก่ผู้ขายผ้าในจีน หรือช่วยจัดการบัญชีร้านค้า โดยเอไอจะต้องเข้าใจทั้งภาษา ลักษณะธุรกิจ และระบบชำระเงินที่เกี่ยวข้อง

แนวทางนี้เป็นสิ่งที่ Kredete กำลังพัฒนา ผ่านโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินที่สามารถรองรับทั้งบุคคลทั่วไป ธุรกิจ สถาบันการเงิน และระบบเอไอที่สามารถทำธุรกรรมแทนผู้ใช้งานภายใต้เงื่อนไขที่กำหนด

อเดเดเว ระบุว่า บริษัททำงานร่วมกับธนาคารและหน่วยงานกำกับดูแลในหลายประเทศ มีการทำธุรกรรมผ่านระบบแล้วประมาณ 100 ล้านรายการ และตั้งเป้าขยายการเข้าถึงบริการไปยังประชาชนหนึ่งพันล้านคนในตลาดเกิดใหม่ อย่างไรก็ตาม เขามองว่าโอกาสที่สำคัญของเอไอไม่ได้มีเพียงการโอนเงิน แต่ยังรวมถึงการช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กเข้าถึงทักษะที่เดิมมีต้นทุนสูงด้วย

ตัวอย่างเช่น ร้านค้ารายย่อยอาจไม่มีกำลังจ้างนักบัญชีหรือผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี แต่ยังจำเป็นต้องจัดการรายรับรายจ่าย ติดตามยอดขาย หรือบริหารสินค้าคงคลัง หากมีเอไอช่วยทำงานเหล่านี้ได้ ก็อาจช่วยให้ผู้ประกอบการดำเนินธุรกิจได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ปัญหาสำคัญคือ ต้นทุน เพราะธุรกิจรายย่อยในประเทศกำลังพัฒนามีรายได้และกำลังซื้อแตกต่างจากบริษัทขนาดใหญ่ในประเทศพัฒนาแล้วอย่างมาก

อเดเดเว กล่าวว่า ไม่สามารถนำโมเดลเอไอขั้นสูงที่มีต้นทุนแพงไปให้ร้านค้าขนาดเล็กใช้งานภายใต้เงื่อนไขเดียวกับองค์กรขนาดใหญ่ได้ บริษัทจึงต้องพัฒนาเทคโนโลยีที่ราคาจับต้องได้ และสามารถทำงานด้วยภาษาที่ผู้ประกอบการเข้าใจ

นอกจากนี้ หากธุรกิจสามารถเก็บข้อมูลการรับชำระเงินและยอดขายได้อย่างต่อเนื่อง ข้อมูลดังกล่าวอาจช่วยให้สถาบันการเงินประเมินกิจการได้ดีขึ้น และเพิ่มโอกาสให้ผู้ประกอบการที่ไม่มีสินทรัพย์สำหรับใช้ค้ำประกันสามารถเข้าถึงบริการทางการเงินได้มากขึ้น

อเดเดเว กล่าวถึงแนวคิดที่ถูกหยิบยกในเวทีการประชุมก่อนหน้านี้ว่า ข้อมูลสามารถทำหน้าที่คล้ายหลักประกันทางการเงินสำหรับธุรกิจรายย่อยได้ แต่การขยายบริการการเงินข้ามประเทศยังจำเป็นต้องทำงานร่วมกับธนาคารและหน่วยงานกำกับดูแล เพราะแต่ละประเทศมีกฎหมายและข้อกำหนดแตกต่างกัน โดย Kredete เลือกเริ่มต้นจากการร่วมมือกับสถาบันการเงินที่ได้รับอนุญาต ก่อนขยายบริการไปยังร้านค้าและผู้ประกอบการรายย่อย

เอไอทางการแพทย์มีมากกว่า 1,000 ระบบ แต่ทำไมโรงพยาบาลยังใช้กันน้อย?

อีกตัวอย่างมาจาก CARPL.ai บริษัทเทคโนโลยีทางการแพทย์จากอินเดีย ซึ่ง วิดูร์ มหาจัน (Vidur Mahajan) แพทย์ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร กล่าวว่า ปัญหาที่บริษัทพยายามแก้ไขไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่เป็นปัญหาการขาดแคลนแพทย์เมื่อเทียบกับจำนวนผู้ป่วย โดยเฉพาะงานรังสีวิทยาที่ต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญอ่านภาพเอกซเรย์ ซีทีสแกน และเอ็มอาร์ไอ

มหาจัน กล่าวว่า ปัจจุบันมีอัลกอริทึมเอไอทางการแพทย์มากกว่า 1,000 รายการที่ผ่านกระบวนการกำกับดูแลของสำนักงานคณะกรรมการอาหารและยาสหรัฐ (FDA) ตามข้อมูลที่เขานำเสนอ และมีบริษัทจำนวนมากพัฒนาเครื่องมือเหล่านี้เพื่อช่วยให้แพทย์ทำงานได้รวดเร็วขึ้น แต่แม้จะมีเทคโนโลยีให้เลือกใช้มากมาย โรงพยาบาลส่วนใหญ่กลับยังนำเอไอทางการแพทย์มาใช้จริงเพียงเล็กน้อย

เขาอธิบายว่า หากโรงพยาบาลแห่งหนึ่งในประเทศไทยต้องการใช้เอไอช่วยอ่านภาพสมอง ทรวงอก ช่องท้อง และข้อเข่า ก็อาจต้องเลือกใช้ระบบที่พัฒนาจากหลายบริษัท หากต้องจัดซื้อเอไอ 25 ระบบ โรงพยาบาลจะต้องทดสอบว่าแต่ละระบบทำงานได้จริงหรือไม่ เชื่อมต่อกับระบบเดิมอย่างไร และจะตรวจสอบความปลอดภัยได้อย่างไร

ขณะเดียวกัน ผู้พัฒนาแต่ละรายอาจอ้างว่าเทคโนโลยีของตนมีความแม่นยำถึง 99.99% แต่โรงพยาบาลยังต้องตรวจสอบว่าตัวเลขดังกล่าวสะท้อนประสิทธิภาพในการใช้งานจริงมากน้อยแค่ไหน

CARPL.ai จึงพัฒนาแพลตฟอร์มกลางที่ช่วยให้โรงพยาบาลสามารถเลือก ทดสอบ ติดตั้ง และติดตามการทำงานของเอไอทางการแพทย์ได้ในระบบเดียว ปัจจุบันมีแอปพลิเคชันเอไอมากกว่า 300 รายการจากผู้พัฒนาทั่วโลกให้เลือกใช้งาน และมีการนำแพลตฟอร์มไปใช้ในหลายภูมิภาค รวมถึงเอเชียตะวันออกเฉียงใต้

มหาจัน ยกตัวอย่างการใช้งานที่เกิดขึ้นแล้วในอินเดีย ซึ่งมีการนำเอไอไปช่วยคัดกรองวัณโรคให้ประชาชนประมาณ 1.5 ล้านคนในช่วงหนึ่งปีครึ่งถึงสองปีที่ผ่านมา

การตรวจดังกล่าวใช้เครื่องเอกซเรย์แบบพกพาคู่กับคอมพิวเตอร์แล็ปท็อปที่ทำงานด้วยแบตเตอรี่ ทำให้สามารถนำไปใช้ในพื้นที่ที่ไม่มีอินเทอร์เน็ตหรือไฟฟ้าจากระบบหลักได้ เมื่อเจ้าหน้าที่ถ่ายภาพเอกซเรย์ เอไอจะใช้เวลาประมาณ 25-30 วินาทีในการประมวลผล เพื่อระบุว่าภาพดังกล่าวมีลักษณะน่าสงสัยว่าอาจเป็นวัณโรคหรือไม่ ก่อนส่งผู้ที่มีความเสี่ยงเข้ารับการตรวจเพิ่มเติม

ระบบนี้ช่วยให้สามารถคัดกรองประชาชนจำนวนมากได้โดยไม่จำเป็นต้องมีรังสีแพทย์อยู่ในทุกพื้นที่ โดย CARPL.ai ทำหน้าที่จัดเตรียมระบบสำหรับนำเอไอไปใช้งาน ส่วนโมเดลวิเคราะห์ภาพได้รับการพัฒนาโดยบริษัทอื่น

มหาจัน ยังกล่าวถึงการใช้เอไอช่วยคัดกรองมะเร็งเต้านมและมะเร็งปากมดลูก ซึ่งสามารถลดภาระงานบางส่วนของแพทย์ และช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญมีเวลาตรวจประเมินกรณีที่มีความผิดปกติได้มากขึ้น แต่เมื่อเอไอเริ่มเข้ามามีบทบาทในการคัดกรองโรค คำถามสำคัญที่ตามมาคือ หากระบบบอกว่าผู้ป่วยไม่มีโรค ทั้งที่ความจริงมีโรคอยู่ จะเกิดอะไรขึ้น นี่เป็นเหตุผลที่จำเป็นต้องตรวจสอบความสามารถของเอไอก่อนนำไปใช้จริง ไม่ใช่เพียงติดตั้งเทคโนโลยีแล้วนำไปทดลองกับประชาชนทันที 

เขาอธิบายว่า โรงพยาบาลอาจต้องใช้ภาพตรวจจำนวน 100,000-200,000 ภาพเพื่อทดสอบระบบ และประเมินอัตราความผิดพลาดก่อนเริ่มใช้งาน

การทดสอบต้องพิจารณามากกว่าแค่คำตอบถูกหรือผิด เพราะความผิดพลาดทางการแพทย์มีผลกระทบแตกต่างกัน บางกรณีอาจเป็นความผิดพลาดเล็กน้อย ขณะที่บางกรณีอาจทำให้ตรวจไม่พบโรคร้ายแรงและส่งผลต่อการรักษา

มหาจัน กล่าวว่า ปัจจุบันการสร้างโมเดลเอไอทางการแพทย์อาจทำได้ง่ายขึ้นมาก แต่การประเมินว่าโมเดลนั้นปลอดภัยและเหมาะสมกับการใช้งานจริงกลับเป็นเรื่องที่ซับซ้อนกว่า เพราะต้องพิจารณาผลกระทบจากการตัดสินใจที่เกิดขึ้นหลังจากใช้เอไอแล้ว

เอไอการแพทย์ติดปัญหาต้นทุน ประเทศร่ำรวยมีแรงจูงใจลงทุนมากกว่า

นอกจากเรื่องความปลอดภัยแล้ว มหาจันยังกล่าวถึงข้อจำกัดทางเศรษฐกิจที่ทำให้เทคโนโลยีเอไอทางการแพทย์เข้าถึงประเทศกำลังพัฒนาได้ยากกว่าประเทศร่ำรวย

เขายกตัวอย่างว่า รังสีแพทย์ในอินเดียที่มีรายได้สูงอาจได้รับค่าตอบแทนประมาณ 50,000-60,000 ดอลลาร์ต่อปี ขณะที่รังสีแพทย์ในสหรัฐอเมริกาอาจมีเงินเดือนเริ่มต้นประมาณ 500,000 ดอลลาร์ต่อปี ตามตัวเลขที่เขาใช้เปรียบเทียบบนเวที

หากบริษัทพัฒนาเอไอที่ช่วยให้แพทย์ทำงานได้มากขึ้น 10% มูลค่าทางเศรษฐกิจที่โรงพยาบาลในสหรัฐอเมริกาได้รับย่อมแตกต่างจากโรงพยาบาลในอินเดียอย่างมาก ความแตกต่างนี้ทำให้บริษัทพัฒนาเอไอมีแรงจูงใจที่จะขายผลิตภัณฑ์ในตลาดที่มีกำลังซื้อสูง แม้ว่าประเทศกำลังพัฒนาอาจมีความจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีเหล่านั้นอย่างมากก็ตาม

มหาจัน กล่าวว่า ทางเลือกหนึ่งคือการลดต้นทุนการประมวลผล โดยใช้เอไอที่สามารถทำงานบนอุปกรณ์ภายในพื้นที่ได้โดยตรง เช่น แล็ปท็อปหรืออุปกรณ์ประมวลผลราคาประมาณ 500-2,000 ดอลลาร์ แทนการพึ่งพาศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ตลอดเวลา แต่ยังมีอีกปัญหาคือ กฎระเบียบ เพราะเอไอทางการแพทย์บางประเภทถูกจัดเป็นซอฟต์แวร์ที่มีสถานะเป็นอุปกรณ์การแพทย์ ซึ่งต้องผ่านกระบวนการอนุญาตในแต่ละประเทศ

เขาตั้งข้อสังเกตว่า หากเอไอได้รับอนุญาตให้จำหน่ายในสหรัฐ ยุโรป สหราชอาณาจักร และออสเตรเลียแล้ว แต่ยังต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมอีกประมาณ 50,000 ดอลลาร์เพื่อขออนุญาตในประเทศอื่น ก็อาจทำให้การนำเทคโนโลยีเข้าสู่ตลาดกำลังพัฒนาไม่คุ้มค่าทางธุรกิจ

มหาจัน จึงเสนอให้หน่วยงานกำกับดูแลพิจารณากระบวนการอนุญาตที่รวดเร็วขึ้นสำหรับเทคโนโลยีที่มีหลักฐานด้านความปลอดภัยและประสิทธิผลจากการใช้งานในประเทศอื่นแล้ว

ไม่ต้องสร้างดาต้าเซ็นเตอร์ทุกแห่ง เอไออาจทำงานบนโทรศัพท์และแล็ปท็อปได้

เวียร์ เคเทอร์พาล (Veer Kheterpal) ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร Quadric บริษัทพัฒนาเทคโนโลยีประมวลผลเอไอ กล่าวว่า อีกหนึ่งโอกาสสำคัญของประเทศตลาดเกิดใหม่คือ การทำให้เอไอสามารถทำงานอยู่บนอุปกรณ์ที่ประชาชนมีอยู่แล้ว โดยไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลไปประมวลผลบนคลาวด์ทุกครั้ง

Quadric พัฒนาแกนประมวลผลเอไอ หรือ AI Inference Processor Core เพื่อให้บริษัทผู้ผลิตชิปนำไปใช้กับอุปกรณ์ต่างๆ เช่น โทรศัพท์มือถือ คอมพิวเตอร์แล็ปท็อป และรถยนต์

เคเทอร์พาล อธิบายว่า กระบวนการพัฒนาเอไอมีทั้งขั้นตอนฝึกโมเดล หรือ Training ซึ่งต้องใช้กำลังประมวลผลจำนวนมาก และขั้นตอนนำโมเดลที่ฝึกแล้วมาใช้งาน เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างคำตอบจากคำสั่งผู้ใช้

แม้การฝึกโมเดลขนาดใหญ่จะต้องอาศัยศูนย์ข้อมูลประสิทธิภาพสูง แต่การใช้งานเอไอบางประเภทสามารถทำได้บนอุปกรณ์ขนาดเล็ก หากมีชิปที่รองรับ เขายกตัวอย่างรถยนต์ที่สามารถใช้เอไอตรวจจับสิ่งแวดล้อมและสั่งให้ระบบเบรกทำงานเมื่อมีคนเดินตัดหน้ารถโดยผู้ขับขี่ไม่ทันสังเกต ซึ่งจำเป็นต้องอาศัยการประมวลผลที่รวดเร็วภายในตัวรถ หรือในกรณีของแล็ปท็อป ผู้ใช้อาจมี AI Agent อยู่ภายในเครื่อง ซึ่งสามารถช่วยจัดการงานหลายขั้นตอนโดยไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่อคลาวด์ตลอดเวลา

เคเทอร์พาล มองว่า เทคโนโลยีลักษณะนี้อาจช่วยให้ประเทศตลาดเกิดใหม่เข้าถึงเอไอได้ง่ายขึ้น โดยเปรียบเทียบกับการขยายการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตในอดีต ซึ่งหลายประเทศสามารถเข้าสู่เศรษฐกิจดิจิทัลผ่านโทรศัพท์มือถือและเครือข่ายไร้สาย โดยไม่จำเป็นต้องสร้างเครือข่ายโทรศัพท์บ้านให้ครอบคลุมทุกพื้นที่ก่อน

เขาเล่าว่า เมื่ออายุประมาณ 12 ปี โรงเรียนของเขาในอินเดียมีคอมพิวเตอร์เพียงสองเครื่อง ซึ่งเป็นโอกาสสำคัญที่ทำให้ได้เข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูงในเวลานั้น ก่อนจะเดินทางไปทำงานในซิลิคอนแวลลีย์และร่วมก่อตั้งบริษัทเทคโนโลยี

สำหรับเขา การทำให้เอไออยู่ในอุปกรณ์ที่ประชาชนเข้าถึงได้ อาจทำให้คนจำนวนมากมีโอกาสใช้เทคโนโลยีที่มีความสามารถสูงโดยไม่ต้องลงทุนสร้างโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ในทุกพื้นที่ โดยยังกล่าวถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของซอฟต์แวร์ มองว่า เอไออาจทำให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์สามารถปรับให้เหมาะกับความต้องการของแต่ละคนได้มากขึ้น จากเดิมที่ผู้ใช้จำนวนมากต้องทำงานผ่านซอฟต์แวร์รูปแบบเดียวกัน

หากผู้ประกอบการรายย่อยสามารถมีเอไอช่วยทำงานอยู่ในอุปกรณ์ที่ใช้ประจำวัน ก็อาจช่วยลดข้อจำกัดในการเข้าถึงทักษะ เช่น งานด้านเทคโนโลยีหรือการบริหารจัดการ ทำให้ธุรกิจดำเนินงานได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม เขายอมรับว่ายังมีความท้าทายด้านการใช้พลังงาน ต้นทุน และประสิทธิภาพของอุปกรณ์ที่ต้องพัฒนาต่อไป

เมื่อเอไอเริ่มทำงานแทนมนุษย์ ใครจะรับผิดชอบหากเกิดความผิดพลาด

อีกประเด็นที่ผู้ร่วมเสวนาให้ความสำคัญคือ ความเชื่อมั่นต่อเอไอ โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีเริ่มเปลี่ยนจากระบบที่ตอบคำถาม ไปสู่ระบบที่สามารถทำงานหลายขั้นตอนแทนผู้ใช้ได้

มหาจัน ตั้งข้อสังเกตว่า ในขณะที่เอไอทางการแพทย์ต้องผ่านกระบวนการทดสอบและกำกับดูแลหลายขั้นตอน ประชาชนทั่วไปกลับสามารถนำภาพทางการแพทย์หรือผลตรวจเลือดไปสอบถาม ChatGPT หรือ Claude ได้โดยตรง

การใช้งานลักษณะนี้อาจสร้างความเสี่ยง เพราะประชาชนอาจนำคำตอบไปตีความเกี่ยวกับสุขภาพโดยไม่มีแพทย์ช่วยตรวจสอบ เขาเล่าถึงคนรู้จักที่กำลังพัฒนาบริการให้คำปรึกษาทางการแพทย์สำหรับผู้ที่ไม่พอใจกับคำแนะนำจากแพทย์คนแรก แล้วหันไปถามเอไอ แต่กลับได้รับข้อมูลที่ทำให้สับสนจนต้องการผู้เชี่ยวชาญอีกคนมาช่วยอธิบาย ปัญหานี้นำไปสู่คำถามว่า หากเอไอให้คำตอบผิดจนส่งผลเสียต่อผู้ป่วย ใครจะต้องรับผิดชอบ

“หากเอไอตรวจไม่พบมะเร็ง ใครจะต้องรับผิดชอบ ตอนนี้คนที่ต้องรับผิดชอบก็คือแพทย์ แต่เรื่องนี้อาจเปลี่ยนแปลงไปในอนาคต” มหาจัน กล่าว

ด้านเคเทอร์พาล มองว่า ความเสี่ยงจากเอไอขึ้นอยู่กับประเภทของงาน หากระบบช่วยเขียนอีเมลแล้วเกิดข้อผิดพลาด ผู้ใช้ยังสามารถแก้ไขและส่งข้อความใหม่ได้ แต่หากเอไอถูกนำไปควบคุมเครื่องจักรหรือระบบที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย ความผิดพลาดอาจสร้างผลกระทบมากกว่า

เขายกตัวอย่าง Physical AI หรือเอไอที่สามารถสั่งงานอุปกรณ์ในโลกจริง เช่น ปลดล็อกประตูโรงงานหรือปรับการทำงานของเครื่องจักร ซึ่งทำให้การตัดสินใจของเอไอไม่ได้หยุดอยู่เพียงบนหน้าจอ แต่ส่งผลต่อคนและสิ่งแวดล้อมโดยตรง

เคเทอร์พาล กล่าวว่า ภาครัฐจำเป็นต้องปรับตัวให้ทันการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ทั้งการกำหนดมาตรฐานความปลอดภัย กฎระเบียบ และกรอบความรับผิดชอบ โดยควรทำงานร่วมกับภาคเอกชนเพื่อให้สามารถพัฒนาเทคโนโลยีควบคู่กับมาตรการคุ้มครองผู้ใช้งาน

ทักษะในยุคเอไอ อาจไม่ใช่แค่ใช้ให้เป็น แต่ต้องรู้ว่าเมื่อไรควรเชื่อ

ช่วงท้ายของการเสวนามีการพูดถึงผลกระทบของเอไอต่อแรงงานและการศึกษา โดยผู้ดำเนินรายการตั้งคำถามว่า ประชาชนควรได้รับการฝึกอบรมอย่างไรในโลกที่เอไอเริ่มเข้ามามีบทบาทกับการทำงานมากขึ้น

มหาจัน กล่าวว่า แม้ตนเองจะเป็นผู้บริหารบริษัทเอไอ แต่ก็ไม่ได้เป็นผู้ใช้งานเอไออย่างเข้มข้นที่สุด และยังมีความกังวลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของระบบในบางสถานการณ์ การฝึกอบรมเอไออาจต้องให้ความสำคัญกับการสอนให้คนประเมินคำตอบและตัดสินใจว่าจะไว้วางใจระบบมากน้อยเพียงใด มากกว่าการสอนวิธีใช้เครื่องมือเพียงอย่างเดียว เพราะปัจจุบันการใช้งานเอไอไม่ได้ยากนัก ผู้คนสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีผ่านแอปพลิเคชันที่คุ้นเคย เช่น WhatsApp แต่สิ่งที่ยากกว่าคือการรู้ว่าเมื่อใดควรทำตามคำแนะนำของเอไอ และเมื่อใดควรปฏิเสธ

“การใช้เอไอเป็นเรื่องที่ค่อนข้างง่าย แต่เมื่อมันบอกว่าคุณควรทำอะไร หรือกำลังจะทำอะไรให้คุณ คุณจะตัดสินใจอย่างไรว่าควรตอบตกลงหรือปฏิเสธ” มหาจัน กล่าว เขาเปรียบเทียบการเรียนรู้เอไอกับการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีสื่อสารในอดีต โดยเล่าว่าคุณยายของเขาเคยมีปัญหากับการใช้ WhatsApp แต่เมื่อเวลาผ่านไปก็สามารถใช้งานได้อย่างคล่องแคล่ว

มหาจัน มองว่า เด็กที่เติบโตมาพร้อมเอไออาจเรียนรู้การใช้งานเทคโนโลยีได้อย่างเป็นธรรมชาติ ขณะที่คนรุ่นก่อนต้องใช้เวลาปรับตัว และการเรียนรู้บางส่วนอาจเกิดขึ้นจากการใช้งานจริงมากกว่าการฝึกอบรมในห้องเรียน

ด้าน อเดเดเว กล่าวว่า การพัฒนาทักษะเอไอสำหรับประชาชนในตลาดเกิดใหม่ควรคำนึงถึงพฤติกรรมของผู้ใช้ด้วย เพราะคนแต่ละพื้นที่มีความคุ้นเคยกับเทคโนโลยีแตกต่างกัน แทนที่จะบังคับให้ผู้ประกอบการรายย่อยเรียนรู้แอปพลิเคชันใหม่ทั้งหมด บริษัทสามารถนำเอไอเข้าไปให้บริการผ่านช่องทางที่ลูกค้าใช้อยู่แล้ว เช่น แอปพลิเคชันสนทนาที่ใช้ติดต่อซื้อขายสินค้าเป็นประจำ

เขากล่าวว่า Kredete เริ่มเห็นผลตอบรับเชิงบวกจากแนวทางดังกล่าว และมองว่าในอนาคตคนรุ่นใหม่อาจไม่จำเป็นต้องเรียนรู้การใช้งานโปรแกรมผ่านเมนูหรือหน้าจอแบบเดิมทั้งหมด แต่สามารถสื่อสารความต้องการกับเอไอโดยตรงได้มากขึ้น