ความอธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์ (AI Sovereignty): อีกหนึ่งการแข่งขันครั้งใหม่ของประเทศต่างๆ ในโลกยุค AI (ตอน1)

ประเทศต่างๆ ทั่วโลกจึงตระหนักถึงความสำคัญของ "AI Sovereignty" หรือความอธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งไม่ใช่เพียงแค่การมีเทคโนโลยี AI ของตนเอง แต่ยังหมายถึงความสามารถในการพัฒนา ควบคุม และใช้ประโยชน์จาก AI อย่างอิสระ โดยสอดคล้องกับค่านิยม วัฒนธรรม และความมั่นคงของชาติ 

ในรายงานของ Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) ในเดือนธันวาคม 2568 ที่มีการวิเคราะห์ประเด็นสำคัญด้าน AI ที่น่าจะเกิดขี้นในปี 2569 ระบุว่า หลายประเทศจะให้ความสำคัญกับ "ความอธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์" (AI sovereignty) อย่างมาก

เพื่อแสดงถึงการมีอิสระจากผู้ให้บริการ AI รายใหญ่และไม่ขึ้นกับระบบการเมืองของสหรัฐฯ ความอธิปไตยทาง AI หมายถึงการที่แต่ละประเทศควบคุมและกำกับดูแลเทคโนโลยี AI ด้วยตนเอง

ตัวอย่างเช่น บางประเทศอาจพัฒนา LLM (Large Language Model) ขนาดใหญ่ของตนเอง หรือบางประเทศอาจเลือกใช้โมเดล AI ของผู้อื่นแต่ประมวลผลบนโครงสร้างพื้นฐานของตน เพื่อปกป้องข้อมูลไม่ให้ออกนอกประเทศ

อย่างไรก็ตาม ความหมายของ "ความอธิปไตย" ยังไม่มีนิยามที่ชัดเจนและกำลังอยู่ระหว่างการวิเคราะห์เพื่อให้เข้าใจรูปแบบและแนวทางที่แตกต่างกัน (James Landay, HAI Co-Director) 

การแข่งขันด้าน AI ในปัจจุบันไม่ได้จำกัดอยู่เพียงระหว่างสองมหาอำนาจอย่างสหรัฐอเมริกาและจีนเท่านั้น แต่ยังมีประเทศต่างๆ ที่กำลังพยายามสร้างความสามารถทาง AI ของตนเอง ตั้งแต่ยุโรป ตะวันออกกลาง ไปจนถึงเอเชีย รวมถึงไทยเราด้วย

ทุกภูมิภาคต่างมีเหตุผลและกลยุทธ์ที่แตกต่างกันในการพัฒนา AI Sovereignty ผมจึงอยากชวนคิดถึงประเด็นเหล่านี้กันครับ

AI Sovereignty คืออะไร? และทำไมประเทศต่างๆ จึงต้องการโมเดล AI ของตนเอง?

ตามคำนิยามของ United Nations Internet Governance Forum (IGF) AI Sovereignty หมายถึง "ความสามารถของประเทศในการทำความเข้าใจ รวบรวม และพัฒนาระบบ AI โดยยังคงควบคุม มีอำนาจตัดสินใจ และสุดท้ายคือการกำหนดทิศทางตนเองต่อระบบเหล่านั้น"

จากนิยามนี้ จะเห็นว่า เรื่องนี้ไม่ใช่แค่การมีเทคโนโลยี แต่คือการมีอำนาจเต็มที่ในการกำหนดว่าเทคโนโลยีนี้จะพัฒนาและใช้งานอย่างไรในบริบทของแต่ละประเทศ

สำหรับเหตุผลหลักที่ประเทศต่างๆ ต้องการความอธิปไตยทาง AI มีหลายประการ 

1 คือเรื่องของความมั่นคงทางเศรษฐกิจและการพึ่งพาตนเอง การพึ่งพา AI จากต่างประเทศที่ทำสำเร็จมาแล้ว และมีผู้ใช้จำนวนมากเป็นการยืนยันความพร้อมใช้ได้ระดับหนึ่ง บวกกับการประหยัดงบประมาณการลงทุนมหาศาล แต่ก็มีความเสี่ยงทางเศรษฐกิจและความมั่นคงแฝงอยู่

โดยในกรณีเลวร้าย หากเกิดข้อพิพาททางการค้าหรือความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ AI model ที่สำคัญอาจถูกตัดการเข้าถึงได้ทันที ดังที่เห็นได้จากการที่สหรัฐอเมริกาจำกัดการส่งออกชิป GPU ขั้นสูงไปยังบางประเทศ

2 การรักษาเอกลักษณ์ทางวัฒนธรรมและภาษา ใน AI model ส่วนใหญ่ที่พัฒนาโดยบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ ถูกฝึกด้วยข้อมูลภาษาอังกฤษเป็นหลัก ในขณะที่ธุรกิจส่วนใหญ่ทั่วโลกยังคงเชื่อว่าการนำโมเดลภาษาอังกฤษมาใช้แล้วแปลผลลัพธ์เป็นภาษาอื่นก็เพียงพอต่อความต้องการแล้ว

แต่ก็เริ่มมีรัฐบาลในหลายประเทศเล็งเห็นข้อจำกัดขอการทำ AI model ลักษณะนี้ว่ามักจะเข้าใจบริบททางวัฒนธรรม ภาษา และค่านิยมของประเทศอื่นๆ ได้ไม่ดีพอ ดังที่ผู้พัฒนา SEA-LION ของสิงคโปร์ได้กล่าวถึงความกังวลเกี่ยวกับ "West Coast American bias" ใน LLM แบบสากล

3 ความมั่นคงของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว การใช้โมเดล AI จากต่างประเทศอาจหมายถึงการส่งข้อมูลที่มีความอ่อนไหวของคนและองค์กรในประเทศ แต่ถูกเก็บไว้ที่เซิร์ฟเวอร์ในต่างประเทศ ซึ่งอาจอยู่ภายใต้กฎหมายและการเข้าถึงของรัฐบาลต่างประเทศ

ดังที่เห็นได้จากความกังวลเกี่ยวกับ US CLOUD Act (2018) ที่อาจให้สิทธิ์รัฐบาลสหรัฐฯ เข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ของบริษัทอเมริกัน แม้จะอยู่นอกประเทศก็ตาม

4 การสร้างความสามารถในการแข่งขันทางเศรษฐกิจในอนาคต ประเทศที่มีความสามารถทาง AI ที่แข็งแกร่งจะสามารถพัฒนาอุตสาหกรรมใหม่ๆ เพิ่มผลิตภาพ และสร้างงานคุณภาพสูง ในขณะที่ประเทศที่ไม่มีความสามารถเหล่านี้อาจกลายเป็นเพียง "ตลาดผู้บริโภค" สำหรับเทคโนโลยี AI จากต่างชาติ

กลยุทธ์เสาหลักสำหรับการสร้าง AI Sovereignty ควรมีอะไรบ้าง?

จากการศึกษาของ World Economic Forum การพัฒนาอธิปไตยทาง AI จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือที่หลากหลายและยั่งยืนในหลายมิติหลัก

โดยทั่วไปแล้ว มี 6 เสาหลักยุทธศาสตร์ที่ใช้เป็นแนวทางให้แต่ละประเทศในการเสริมสร้างขีดความสามารถด้าน AI ของตนเอง:

1 โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล (Digital Infrastructure): เสาหลักของอธิปไตยทาง AI คือโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่แข็งแกร่ง ซึ่งรวมถึงศูนย์ข้อมูล (Data Center) ที่ทันสมัย มีศักยภาพการประมวลผลขั้นสูงรองรับการจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างมีประสิทธิภาพ

แม้ว่าศูนย์ข้อมูล (Data Centers) จะไม่จ้างงานคนจำนวนมากโดยตรง แต่ก็เป็นอุตสาหกรรมต้นน้ำที่สำคัญยิ่งต่อการพัฒนาเทคโนโลยีและเศรษฐกิจดิจิทัลของประเทศ

การมีศูนย์ข้อมูลที่ทันสมัยและมีความสามารถเพียงพอช่วยส่งเสริมอุตสาหกรรมอื่นๆ มากมาย ตั้งแต่การพัฒนาซอฟต์แวร์ การให้บริการคลาวด์ ไปจนถึงการวิจัย AI ยังช่วยให้สามารถปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลและความเป็นส่วนตัวได้ดีขึ้น

เนื่องจากข้อมูลสามารถถูกเก็บและประมวลผลภายในเขตอำนาจศาลของประเทศ นอกจากนี้ยังช่วยลดความล่าช้า (latency) ในการเข้าถึงข้อมูลและบริการ ซึ่งสำคัญมากสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ การแพทย์ทางไกล และอุตสาหกรรมการผลิต

นโยบายการจัดเก็บข้อมูลภายในประเทศยังช่วยให้ข้อมูลที่สร้างขึ้นในขอบเขตประเทศถูกจัดเก็บและประมวลผลในประเทศ เพิ่มความมั่นคงและอธิปไตยข้อมูล โครงสร้างพื้นฐานเหล่านี้เป็นรากฐานสำคัญสำหรับการพัฒนาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI อย่างมีประสิทธิภาพ

รวมถึง นโยบายการเก็บข้อมูลภายในประเทศ (Data Localization) ซึ่งช่วยให้ข้อมูลที่สร้างขึ้นภายในประเทศถูกเก็บและประมวลผลในพื้นที่ เพิ่มความมั่นคงของข้อมูลและอธิปไตย

ตัวอย่างเช่น ซาอุดิอาระเบียที่กำลังสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีกำลังการผลิตมากกว่า 6.6 กิกะวัตต์ เพื่อรองรับการพัฒนา AI ในระดับชาติ

2 การพัฒนาบุคลากร (Workforce Development): จากรายงานล่าสุด ของ McKinsey Global Institute (พฤศจิกายน 2568) พบว่างานในอนาคตจะเป็นการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI โดยทักษะดั้งเดิมของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญแต่ต้องปรับเปลี่ยนให้เข้ากับบริบทใหม่

ทักษะด้านดิจิทัลและ AI จะมีความต้องการสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว และหากมีการเตรียมพร้อมที่ดี การเปลี่ยนผ่านนี้จะสร้างมูลค่าเศรษฐกิจมหาศาล 

การมีบุคลากรที่มีทักษะเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยี AI การศึกษาวิชา วิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี วิศวกรรมศาสตร์ และคณิตศาสตร์ (STEM) ส่งเสริมให้นักเรียนและแรงงานหันมารู้จักการใช้ AI อย่างสร้างสรรค์และเป็นประโชชน์ เป็นรากฐานสำคัญ

เริ่มได้ตั้งแต่การปรับปรุงหลักสูตรทุกระดับให้มีเนื้อหาเกี่ยวกับ AI และ Machine Learning ไปจนถึงการฝึกอบรมสายอาชีพและสร้างโอกาสการเรียนรู้ตลอดชีวิต การลงทุนในทุนมนุษย์จะช่วยให้ประเทศมีผู้เชี่ยวชาญที่พร้อมขับเคลื่อนอุตสาหกรรม AI และนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง

3 การวิจัย พัฒนา และนวัตกรรม (Research Development Innovation :RDI): การลงทุนใน RDI เป็นหัวใจสำคัญของการขยายขีดความสามารถ AI รัฐบาลควรเน้นทั้งในด้านการจัดสรรงบประมาณและมาตรการสนับสนุนงานวิจัย AI ทั้งพื้นฐานและประยุกต์

รวมถึงการสร้างตัวชี้วัดที่จับต้องได้ เพื่อให้เกิดการประเมินผลและตรวจสอบว่างบประมาณได้ถูกใช้ไปอย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ ตลอดจนการผลักดันให้เกิดการใช้ประโยชน์เชิงพาณิชย์

ในที่สุดจะต้องสร้างระบบนิเวศนวัตกรรมที่เอื้อต่อการร่วมมือระหว่างภาคธุรกิจ (ทั้งสตาร์ทอัพและองค์กรขนาดใหญ่) กับสถาบันการศึกษาและวิจัย โดยมีหน่วยงานรัฐและเอกชนรวมถึงนักลงทุนเป็นตัวขับเคลื่อน เครือข่ายนวัตกรรมเปิดนี้จะช่วยสร้างความร่วมมือ การจับคู่พันธมิตร และการลงทุน อันนำไปสู่ความก้าวหน้าที่ผลักดันประเทศขึ้นสู่เวที AI โลก

4 กรอบกำกับดูแลและจริยธรรม (AI governance: Regulartory and Ethical Framework): การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับข้อพิจารณาด้านจริยธรรมและกฎหมายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

โดยเฉพาะในบริบท AI การกำหนดกรอบกำกับดูแลและจริยธรรมที่ครอบคลุมควรมีแนวทางและข้อปฏิบัติที่ชัดเจนสำหรับการพัฒนาและประยุกต์ใช้ AI เช่น ประเด็นความเป็นส่วนตัว ความโปร่งใส การคุ้มครองข้อมูล ความมั่นคงไซเบอร์ และการใช้งาน AI อย่างมีจริยธรรม

กรอบนี้ยังควรมีระบบกำกับดูแล ตรวจสอบและความรับผิดชอบ เพื่อรับประกันว่า AI ถูกใช้อย่างเหมาะสมและเป็นประโยชน์ต่อสังคม (Responsible AI)

5 การกระตุ้นอุตสาหกรรม AI (Stimulating AI industry): หมายถึงการสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเติบโตของธุรกิจและการประยุกต์ใช้ AI โดยเฉพาะในภาคสำคัญ เช่น พลังงาน สาธารณสุข การเงิน ขนส่ง และการผลิต มาตรการรัฐ เช่น สิทธิประโยชน์ทางภาษี ทุนสนับสนุน และกระบวนการจดสิทธิบัตรที่คล่องตัว จะช่วยส่งเสริมนวัตกรรมและผู้ประกอบการด้าน AI

นอกจากนี้ การที่ภาครัฐนำ AI ไปใช้งานจริงจะเป็นตัวอย่างที่ดีและกระตุ้นการเติบโต รวมถึงการสร้างโมเดลความร่วมมือรัฐ-เอกชนเพื่อเร่งการพัฒนาและประยุกต์ใช้ AI ในการแก้ปัญหาสังคมและขับเคลื่อนเศรษฐกิจ

6 ความร่วมมือระหว่างประเทศ (International Cooperation): แม้ว่าการสร้างอธิปไตยทาง AI จะเน้นการเสริมศักยภาพในประเทศ แต่ความร่วมมือระหว่างประเทศก็ยังมีความสำคัญ

การเจรจาและสร้างพันธมิตรกับประเทศอื่นจะช่วยกำหนดมาตรฐานสากลสำหรับ AI อำนวยความสะดวกในการแลกเปลี่ยนข้อมูลข้ามพรมแดนภายใต้หลักเกณฑ์ที่ตกลงร่วมกัน และช่วยรับมือกับความท้าทายร่วม เช่น ปัญหาความเป็นส่วนตัวและภัยคุกคามไซเบอร์

นอกจากนี้การร่วมมือในโครงการนานาชาติยังช่วยรวบรวมทรัพยากรและองค์ความรู้เพื่อเร่งความก้าวหน้าด้าน AI ให้เกิดประโยชน์ร่วมกัน