เอไอในมุม Anthropic บนเวที IMF เศรษฐกิจโต งานเปลี่ยน ความเสี่ยงเพิ่ม

“ผมคิดว่าสถานการณ์แย่กว่าที่คุณอธิบายไว้อีก มันเหมือนการแข่งขัน F1 ตอนกลางคืน และรถอาจไม่มีเบรกด้วยซ้ำ”

นี่คือคำตอบของ แจ็ค คลาร์ก (Jack Clark) ผู้ร่วมก่อตั้ง แอนโทรปิก (Anthropic) บริษัทผู้พัฒนา Claude หลัง คริสตาลินา กอร์เกียวา (Kristalina Georgieva) กรรมการผู้จัดการกองทุนการเงินระหว่างประเทศ (IMF) เปรียบความเร็วของการพัฒนาเอไอกับรถแข่ง Formula 1 ระหว่างเวที AI and the Global Economy: From Risk to Opportunity ในการประชุมประจำปี 2569 ของ IMF และธนาคารโลก (World Bank)

คลาร์กมองว่าปัญหาไม่ใช่เพียงรถที่วิ่งเร็ว แต่โลกอาจกำลังแข่งกันในความมืด โดยยังไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าเบรกที่มีอยู่ดีพอหรือไม่ เขาจึงสนับสนุนให้รัฐบาลสร้างมาตรฐานที่มีผลบังคับจริง ไม่ปล่อยให้การตรวจสอบความปลอดภัยของเอไอขึ้นอยู่กับความสมัครใจของบริษัทเพียงอย่างเดียว

หากไล่ฟังคนของแอนโทรปิกบนเวทีต่างๆ ตลอดการประชุม จะเห็นว่าบริษัทไม่ได้กำลังพูดเรื่องความปลอดภัยเพียงด้านเดียว แต่กำลังโยนคำถามใหญ่ 3 ข้อให้เศรษฐกิจโลกคือ ถ้าเอไอโตเร็วจริง จะสร้างการเติบโตได้มากแค่ไหน เราจะควบคุมความเสี่ยงให้ทันได้อย่างไร และหากเทคโนโลยีสร้างความมั่งคั่งมหาศาลขึ้นมา ใครจะเป็นคนได้รับส่วนแบ่ง

แอนโทรปิกกำลังเห็นอนาคตบางส่วนเกิดในบริษัทตนเอง

วันที่ 16 ตุลาคม คลาร์กขึ้นเวที AI and the Global Economy : From Risk to Opportunity เพื่อคุยถึงผลของเอไอต่อผลิตภาพ การเติบโต ตลาดแรงงาน และเสถียรภาพเศรษฐกิจ

แอนโทรปิกเผยแพร่งานวิจัยจากข้อมูลภายในบริษัท ซึ่งช่วยให้เห็นว่าคำพูดเรื่องอนาคตตลาดแรงงานของคลาร์กไม่ได้มาจากการคาดเดาอย่างเดียว เพราะองค์กรที่สร้าง Claude กำลังใช้เอไอในระดับที่ต่างจากบริษัททั่วไปอย่างมาก

ข้อมูลของแอนโทรปิกพบว่า ตั้งแต่เดือนมีนาคม 2569 เป็นต้นมา ชั่วโมงทำงานรวมของเอไอเอเจนต์ภายในบริษัทแซงชั่วโมงทำงานของมนุษย์เป็นครั้งแรก และเมื่อดูเฉพาะเอไอที่พนักงานเรียกใช้โดยตรง ภายในเดือนสิงหาคม เอไอทำงานรวมเป็นเวลาประมาณ 6 เท่าของชั่วโมงทำงานของคนที่ควบคุมมัน

ตัวเลขนี้ไม่ได้หมายความว่าพนักงานหนึ่งคนถูกแทนด้วยเอไอหกตัว หรือแอนโทรปิก มีแรงงานเอไอมากกว่าคนในอัตรา 6 ต่อ 1 แบบตรงไปตรงมา เพราะเอไอหลายตัวสามารถทำงานพร้อมกัน และเวลาการทำงานของมันถูกนับต่างจากเวลาของคน

ภายในองค์กร เอไอกำลังรับปริมาณงานไปทำมากขึ้นอย่างรวดเร็ว ผลผลิตของพนักงานก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย จำนวนโคดที่วิศวกรส่งเข้าสู่ระบบเพิ่มขึ้นประมาณ 5 เท่าจากหกเดือนก่อน นักวิเคราะห์ข้อมูลใช้เอไอสร้างตัวชี้วัด และดึงข้อมูลได้เร็วขึ้น ขณะที่คนที่ไม่ได้ทำงานสายเทคนิคก็ได้รับผลเช่นกัน ฝ่ายกฎหมายตรวจสัญญาได้มากขึ้น ฝ่ายบัญชีจัดการใบแจ้งหนี้มากขึ้น และฝ่ายขายปิดดีลกับลูกค้าได้มากขึ้น แต่เมื่อเครื่องจักรทำงานเร็วขึ้น ปัญหาใหม่ก็เกิดขึ้น นั่นคือ มนุษย์เริ่มกลายเป็นคอขวด

แอนโทรปิกพบว่า ในการทำงานแบบที่พนักงานโต้ตอบกับเอไอไปมา เอไอใช้เวลาถึงประมาณ 80% ของแต่ละรอบในการรอคน ไม่ว่าจะเป็นการรอคำตอบ รอคำสั่งต่อ หรือรอให้พนักงานตรวจผลลัพธ์ หากพนักงานต้องอ่านทุกอย่างที่ Claude ผลิตออกมา คนบางกลุ่มจะต้องใช้เวลามากกว่าครึ่งหนึ่งของสัปดาห์ทำงานเพื่ออ่านสิ่งที่เอไอสร้างขึ้นเพียงอย่างเดียว

สิ่งที่ตามมาคือ งานรูปแบบใหม่ พนักงานเริ่มสร้างเครื่องมือไว้คุมเอไออีกที จำนวนชุดคำสั่งถาวรที่ใช้บอกเอไอว่าควรทำงานอย่างไรเพิ่มจากไม่กี่ร้อยชุดในเดือนกรกฎาคม 2568 เป็นประมาณ 8,500 ชุดในหนึ่งปีต่อมา บางคนสร้างเอไออีกตัวให้ทำหน้าที่คล้ายหัวหน้าทีมคอยจัดลำดับคำขอจากเอไอตัวอื่น

งานเด็กจบใหม่เริ่มหายไปจากสมการ

การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มสะท้อนออกมาที่การจ้างงานด้วย สัดส่วนพนักงานระดับเริ่มต้นในฝ่ายเทคนิคของแอนโทรปิกลดจาก 21% เหลือ 14% ตั้งแต่ต้นปี 2568 ขณะที่พนักงานระดับเริ่มต้นคิดเป็นสัดส่วนของการจ้างคนสายเทคนิคใหม่ลดเร็วกว่า จาก 27% เหลือเพียง 9% และตำแหน่งงานสำหรับคนระดับเริ่มต้นลดลงอย่างเห็นได้ชัดตั้งแต่ปลายปี 2568

ผู้จัดการทีมแมชชีนเลิร์นนิงประมาณหนึ่งในสาม และผู้จัดการวิศวกรรมซอฟต์แวร์ราวหนึ่งในห้า ระบุว่า พวกเขาจ้างคนน้อยลงเพราะเอไอ ขณะที่เกณฑ์การหาคนก็เริ่มเปลี่ยน จากเดิมที่ให้ความสำคัญมากกับทักษะเฉพาะด้าน และความสามารถในการลงมือทำ ไปสู่คนที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเอง และมีวิจารณญาณในการตัดสินใจมากขึ้น

หากเอไอสามารถรับงานเหล่านี้ไปได้ก่อน คำถามจึงไม่ใช่เพียงว่าเด็กจบใหม่จะหางานได้หรือไม่ แต่คือ คนรุ่นใหม่จะสะสมประสบการณ์เพื่อกลายเป็นคนที่มีวิจารณญาณสูงพอจะคุมเอไอในอนาคตได้อย่างไร หากบันไดขั้นแรกของอาชีพถูกตัดออกไปบางส่วน

จากเอไอช่วยเขียนโคด สู่เอไอช่วยสร้างเอไอรุ่นถัดไป

วันที่ 17 ตุลาคม คลาร์กขึ้นเวทีอีกครั้งในปาฐกถา Per Jacobsson Foundation Lecture หัวข้อ Inside the Event Horizon: Why Everyone Should Take AI Progress Seriously คราวนี้ประเด็นขยับจากองค์กร และตลาดแรงงาน ไปสู่ผลที่เอไออาจมีต่อวิทยาศาสตร์ การพัฒนายา หุ่นยนต์ และการสร้างเอไอรุ่นถัดไป 

คลาร์ก มองว่า เอไออาจไม่ได้เพิ่มผลิตภาพของงานสำนักงานเท่านั้น แต่สามารถช่วยเร่งการค้นพบทางคณิตศาสตร์ ชีววิทยา การพัฒนายา และงานวิทยาศาสตร์ ซึ่งอาจทำให้มนุษย์หนึ่งคนสามารถควบคุมนักวิจัยเสมือนจำนวนมากได้ เขาจึงให้ความสำคัญกับประเด็นที่เอไอเริ่มเข้ามามีส่วนในกระบวนการสร้างเอไอด้วยกันเอง เพราะหากสิ่งนี้เพิ่มขึ้น ความเร็วของการพัฒนาก็อาจยิ่งเร่งขึ้นอีก

แอนโทรปิกเริ่มวัดเรื่องนี้อย่างจริงจังแล้ว โดยสร้างดัชนีดูว่า Claude มีบทบาทในงานวิจัย และพัฒนาเอไอภายในบริษัทมากเพียงใด

ข้อมูลเดือนสิงหาคม พบว่า โคลดสามารถรับผิดชอบงานเกือบตั้งแต่ต้นจนจบจากคำสั่งระดับกว้าง โดยมีมนุษย์คอยกำกับ ในประมาณ 26% ของงานวิจัย และพัฒนาเอไอทั้งหมด เพิ่มจากต่ำกว่า 1% ในเดือนกุมภาพันธ์ หากนับงานที่เอไอเข้าไปทำในฐานะผู้ร่วมงานด้วย สัดส่วนสูงกว่า 90%

ในระบบภายในที่แอนโทรปิกใช้มากที่สุด มีเอไอเอเจนต์ประมาณ 30,000 ตัว กำลังทำงานด้านวิจัย และวิศวกรรมพร้อมกัน ณ ช่วงเวลาใดช่วงเวลาหนึ่ง บริษัทจึงต้องสร้างระบบอีกชั้นขึ้นมาคอยตรวจว่าพวกมันกำลังทำอะไร ตั้งแต่ระบบตรวจแบบทันทีที่สามารถสกัดการกระทำบางอย่างได้ก่อนเกิดขึ้น ไปจนถึงระบบที่ตรวจย้อนหลังว่าเอไอมีพฤติกรรมผิดปกติหรือไม่

อีกข้อมูลหนึ่งยิ่งทำให้เห็นว่า บทบาทของเอไอต่อการสร้างซอฟต์แวร์ภายในแอนโทรปิกไปไกลแค่ไหน ณ เดือนพฤษภาคม 2569 มากกว่า 80% ของโคดที่ถูกรวมเข้าไปในระบบของบริษัทมี Claude เป็นผู้เขียน ขณะที่วิศวกรทำหน้าที่บอกเป้าหมาย กำกับ และตรวจสอบมากขึ้น โดยในไตรมาส 2 ของปีนี้ วิศวกรทั่วไปของแอนโทรปิกสามารถส่งโคดเข้าสู่ระบบได้ประมาณ 8 เท่า ของระดับปี 2567

สิ่งที่กำลังเกิดขึ้นจริงคือ มนุษย์กำลังใช้เอไอช่วยสร้างเอไอมากขึ้น และหากเอไอรุ่นใหม่ทำหน้าที่เหล่านี้ได้มากกว่าเดิม วงจรพัฒนาเทคโนโลยีก็อาจเร็วขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มนักวิจัยมนุษย์ในอัตราเดียวกัน

คนของแอนโทรปิกเองก็เชื่อว่าเรื่องนี้จะไปเร็วมาก

หากถามพนักงานของแอนโทรปิกเอง พวกเขาคาดว่าเอไอจะเข้ามาอยู่ในกระบวนการสร้างโมเดลเร็วกว่าแม้แต่สิ่งที่บริษัทวัดได้ในปัจจุบัน

งานสำรวจพนักงานพบว่า ค่ากลางของคำตอบมองว่า วันนี้เอไอทำงานประมาณ 51% ในกระบวนการสร้างโมเดลระดับแนวหน้า และคาดว่าจะเพิ่มเป็น 80% ภายในสิ้นปี 2570 และ 95% ในปี 2573  แต่ตัวเลขนี้ต้องตีความอย่างระมัดระวัง เพราะเป็นความเห็นของพนักงานไม่ใช่ค่าที่บริษัทวัดจากระบบจริง

ความแตกต่างนี้สำคัญมาก ตัวเลข 26% คือ สัดส่วนงานที่แอนโทรปิกวัดว่าโคลดสามารถนำงานได้จริงในปัจจุบัน ส่วน 51%, 80% และ 95% เป็นการประเมินของคนที่ทำงานอยู่ใกล้เทคโนโลยีว่าเอไอมีส่วนในกระบวนการมากแค่ไหน และจะเพิ่มขึ้นอย่างไรในอนาคต

พนักงานแอนโทรปิก 91% คิดว่าเอไอจะสามารถสร้างการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ระดับรางวัลโนเบลได้ภายในปี 2030 เทียบกับประชาชนสหรัฐ 39% ขณะที่มากกว่าครึ่งของพนักงานเชื่อว่าเอไอจะสามารถทำงานที่ตัวเองทำอยู่ในวันนี้ได้อย่างน้อย 80% ภายในปีเดียวกัน เทียบกับแรงงานสหรัฐเพียง 5%

โดยเฉลี่ย คนของแอนโทรปิกมองว่าเอไอจะสามารถทำงานปัจจุบันของตัวเองได้ประมาณ 75% ภายในปี 2573 ขณะที่แรงงานสหรัฐโดยเฉลี่ยประเมินไว้เพียง 28%

อย่างไรก็ตาม การเชื่อว่าเอไอทำงานแทนตัวเองได้มาก ไม่ได้ทำให้คนของแอนโทรปิกเชื่อว่าบริษัทจะหยุดจ้างงาน โดย 95% ยังคิดว่าจำนวนพนักงานของบริษัทจะเพิ่มขึ้นใน 12 เดือนข้างหน้า ค่ากลางของคำตอบคาดว่าจำนวนพนักงานอาจเพิ่ม 66% และ 27% มองว่า จำนวนพนักงานอาจเพิ่มอย่างน้อยสองเท่า ทั้งหมดนี้เป็นความเห็นส่วนบุคคล ไม่ใช่แผนการจ้างงานอย่างเป็นทางการของบริษัท

สิ่งนี้ทำให้ภาพเอไอแทนคนซับซ้อนขึ้น เพราะการทำงานบางส่วนถูกเอไอรับไปสามารถเกิดพร้อมกับการจ้างคนเพิ่ม หากบริษัทกำลังขยายตัว เพียงแต่งานที่เพิ่มขึ้นอาจเป็นคนละประเภทกับงานที่หายไป

ปัญหาจึงอยู่ที่คนที่เสียงานหนึ่งสามารถย้ายไปสู่งานใหม่ได้เร็วแค่ไหน ซึ่งพนักงานแอนโทรปิกเองไม่ได้มองโลกในแง่ดีนัก ค่ากลางของผู้ตอบแบบสำรวจประเมินว่า หากคนหนึ่งเสียงานเพราะเอไอ และต้องเปลี่ยนอาชีพ จะใช้เวลาประมาณ 12 เดือนกว่าจะหางานในสายใหม่ได้

ตัวเลข 44 ล้านล้านดอลลาร์

คลาร์กพูดถึงจำลองเศรษฐกิจของแอนโทรปิกที่สร้างฉากทัศน์ว่า GDP สหรัฐในปี 2573 อาจสูงถึง 44.4 ล้านล้านดอลลาร์ โดยยอมรับว่า ตัวเลขดังกล่าวฟังดูสุดโต่ง และไม่ใช่คำทำนาย แต่เป็นฉากทัศน์ภายใต้สมมติฐานว่าเอไอจะเก่งกว่ามนุษย์ในงานใช้ความรู้ส่วนใหญ่ ถูกนำไปใช้เร็ว และช่วยเร่งการพัฒนาตัวมันเอง

แอนโทรปิกสร้างไว้สามฉากทัศน์

1. กรณีที่ผลกระทบของเอไอใกล้เคียงเทคโนโลยีอย่างอินเทอร์เน็ต GDP สหรัฐปี 2573 อยู่ที่ประมาณ 34.1 ล้านล้านดอลลาร์
2. กรณีที่เอไอสร้างการเปลี่ยนแปลงมากกว่านั้นเพิ่มเป็น 36.3 ล้านล้านดอลลาร์
3. กรณีสุดโต่งอยู่ที่ 44.4 ล้านล้านดอลลาร์ และอัตราการเติบโตของ GDP ในช่วงหนึ่งอาจแตะประมาณ 15% ต่อปี แต่ตัวเลขที่สำคัญกว่าขนาด GDP อาจเป็นสิ่งที่เกิดกับส่วนแบ่งรายได้

ในฉากทัศน์แรก รายได้ประมาณ 59.4% ตกกับแรงงาน และ 40.6% ตกกับทุน ในฉากทัศน์กลาง สัดส่วนแรงงานลดเป็น 56.1% ขณะที่ทุนเพิ่มเป็น 43.9% ส่วนกรณีสุดโต่ง รายได้ที่ตกกับแรงงานลดเหลือเพียง 45.2% ขณะที่ทุนเพิ่มเป็น 54.8%

พูดง่ายๆ คือ โลกสามารถมี GDP สูงขึ้นมาก แต่คนทำงานกลับได้รับส่วนแบ่งจากเค้กลดลงได้ในเวลาเดียวกัน

และในฉากทัศน์รุนแรงที่สุด แอนโทรปิกยังมองว่าคนทำงานใช้ความรู้อาจถูกแทนที่เร็วเกินกว่าจะย้ายไปสู่งานใหม่ได้ทัน ทำให้อัตราว่างงานพุ่งขึ้นเกินระดับที่เห็นในภาวะเศรษฐกิจถดถอยทั่วไป 

กอร์เกียวา พูดถึงงานที่อาจถูกเปลี่ยนหรือสร้างขึ้นใหม่ ขณะที่งานที่มีลักษณะทำซ้ำอาจหายไป สิ่งที่เธอกังวลคือ คนหนุ่มสาวที่เดิมอาจเข้าสู่งานสำนักงานระดับเริ่มต้น อาจต้องไปทำงานบริการที่ค่าจ้างต่ำกว่าแทน แม้ในภาพรวมจำนวนงานสุทธิอาจไม่ได้ติดลบก็ตาม

แมคเคลม เปรียบเทียบเรื่องนี้กับโลกาภิวัตน์ ซึ่งสร้างความมั่งคั่งมหาศาล และช่วยคนจำนวนมากออกจากความยากจน แต่ในเวลาเดียวกันก็ทำให้คนจำนวนมากเสียงานจากการย้ายฐานการผลิต ประโยชน์ในภาพรวมไม่ได้ลบความเสียหายที่เกิดกับคนแต่ละกลุ่ม เขาจึงเตือนว่าหากไม่มีระบบช่วยเหลือคนที่เสียประโยชน์ แรงต้านทางสังคมก็จะตามมา

เอไอโตเร็ว ความเสี่ยงไซเบอร์ก็เร็วตาม

มุมความปลอดภัยของแอนโทรปิกบนเวที IMF ไม่ได้มาจากคลาร์กเพียงคนเดียว ยังมี ไมเคิล เซลลิตโต (Michael Sellitto) ผู้บริหารฝ่ายนโยบายเอเชีย-แปซิฟิกของบริษัทเข้าร่วมวงเสวนาเรื่องเอไอกับความเสี่ยงไซเบอร์ และเสถียรภาพระบบการเงิน ร่วมกับผู้กำกับดูแลและเจ้าหน้าที่จาก BIS และธนาคารกลางหลายแห่ง

ตัวอย่างที่แอนโทรปิกใช้ชี้ให้เห็นความเร็วของปัญหาคือ Project Glasswing โครงการที่ให้หน่วยงานด้านความมั่นคง และผู้ดูแลซอฟต์แวร์สำคัญใช้โมเดลเอไอของแอนโทรปิกช่วยค้นหาช่องโหว่

ช่วงเดือนเมษายน ถึงกรกฎาคม พันธมิตรของโครงการรายงานว่าพบช่องโหว่ซอฟต์แวร์ที่ยืนยันแล้วอย่างน้อย 129,000 จุด และแอนโทรปิกเองพบเพิ่มอีกประมาณ 5,500 จุด จากการสแกนซอฟต์แวร์แบบเปิด โดยในจำนวนช่องโหว่ที่ยืนยันได้ทั้งหมด มากกว่า 33,000 จุดถูกจัดให้อยู่ระดับรุนแรงสูงหรือวิกฤติ

ประโยชน์ชัดเจนคือ ฝ่ายป้องกันสามารถหารูรั่วได้เร็วกว่าเดิมมาก แต่ความสามารถเดียวกันสร้างโจทย์ใหม่ เพราะการพบช่องโหว่ไม่ได้เท่ากับการแก้ช่องโหว่

เอไอสามารถสแกนระบบจำนวนมหาศาลพร้อมกันได้ แต่เมื่อพบปัญหา องค์กรยังต้องตรวจว่าสิ่งที่เอไอรายงานถูกหรือไม่ เรียงลำดับว่าจุดไหนอันตรายที่สุด ออกแพตช์ ทดสอบ และนำการแก้ไขไปใช้จริง

ดังนั้น ยิ่งเอไอค้นหาปัญหาเร็วขึ้นความสามารถในการซ่อมของมนุษย์ และองค์กรอาจกลายเป็นคอขวด เหมือนกับที่พนักงานแอนโทรปิกเริ่มกลายเป็นคอขวดในการอ่านงานจำนวนมหาศาลที่โคลดสร้างขึ้น และเทคโนโลยีเดียวกันไม่ได้อยู่ในมือฝ่ายป้องกันเพียงฝ่ายเดียว

แอนโทรปิก ระบุว่า โมเดลรุ่นใหม่เริ่มสามารถสร้างกระบวนการโจมตีไซเบอร์ที่ซับซ้อนได้มากขึ้น จึงพยายามให้ฝ่ายป้องกันเข้าถึงความสามารถเหล่านี้ก่อนที่จะกระจายไปสู่ผู้โจมตี

ทำไมบริษัทสร้างเอไอถึงขอให้รัฐมีกฎมาคุมตัวเอง?

ภาพ Formula 1 ไม่มีเบรกของคลาร์กจึงนำไปสู่คำถามว่า หากบริษัทเองรู้ว่าความสามารถกำลังเพิ่มเร็ว ใครควรเป็นคนตัดสินว่าโมเดลหนึ่งปลอดภัยพอจะปล่อยหรือไม่?

คลาร์ก บอกบนเวทีว่า การสร้างมาตรฐานทำได้ และบางส่วนกำลังเริ่มขึ้นแล้ว ทั้งในยุโรป และข้อตกลงสมัครใจในสหรัฐ แอนโทรปิกเองทดสอบโมเดล เผยผล และแบ่งปันข้อมูลเหล่านั้น แต่เขาไม่เห็นด้วยว่าระบบทั้งหมดควรอยู่บนความสมัครใจของบริษัท

กรอบนโยบายล่าสุดของแอนโทรปิกเสนอให้มีตั้งแต่การเปิดเผยข้อมูลด้านความปลอดภัย การประเมินจากบุคคลภายนอก ไปจนถึงอำนาจของรัฐบาลในการสกัดหรือระงับการนำระบบออกใช้ หากโมเดลมีความสามารถที่สร้างอันตรายร้ายแรงได้

จุดยืนนี้มีความย้อนแย้งในตัวเอง เพราะบริษัทเอไออยู่ในการแข่งขันที่แต่ละรายต้องการสร้างโมเดลเก่งขึ้น ดึงลูกค้า เงินลงทุน และนักวิจัยก่อนคู่แข่ง แต่แอนโทรปิก กำลังบอกในเวลาเดียวกันว่า การตัดสินใจบางเรื่องไม่ควรถูกฝากไว้กับบริษัทที่มีแรงจูงใจในการแข่งขันเพียงอย่างเดียว

ถ้าเอไอสร้างความมั่งคั่ง ใครควรได้ส่วนแบ่ง

แอนโทรปิกเสนอกรอบนโยบายเศรษฐกิจสำหรับกรณีที่เอไอเริ่มกระทบแรงงานรุนแรง โดยแบ่งสถานการณ์ตามระดับการว่างงาน

หากอัตราว่างงานยังอยู่แถว 5% บริษัทเสนอให้เน้นช่วยให้คนย้ายสู่งานใหม่ได้ง่ายขึ้น ตั้งแต่เงินสนับสนุนการฝึกทักษะ ลดข้อจำกัดใบอนุญาตวิชาชีพ ประกันค่าจ้างสำหรับคนที่ย้ายไปทำงานที่ได้เงินน้อยลง ไปจนถึงการสร้างแรงจูงใจให้บริษัทเก็บพนักงานไว้ และโยกไปทำหน้าที่ใหม่ แทนการลดคนทันที

หากการว่างงานขึ้นไปใกล้ 10% แอนโทรปิกมองว่ารัฐอาจต้องขยายประกันการว่างงาน เพิ่มความช่วยเหลือเฉพาะอุตสาหกรรม และช่วยค่าใช้จ่ายพื้นฐานมากขึ้น รวมถึงอาจต้องหาวิธีทำให้บริษัทนำเอไอมาใช้แบบค่อยเป็นค่อยไป เพื่อลดแรงกระแทกต่อแรงงาน

แต่ถ้าเอไอกลายเป็นสิ่งที่ทดแทนแรงงานได้กว้างมาก จนเกิดการว่างงานในระดับที่ไม่เคยพบมาก่อน นโยบายที่วันนี้ยังดูห่างไกลก็อาจถูกดึงเข้ามาในวงสนทนา ตั้งแต่ รายได้พื้นฐาน กองทุนความมั่งคั่งของรัฐ ไปจนถึงระบบที่ทำให้ประชาชนมีส่วนถือครองสินทรัพย์หรือหุ้นในความเติบโตของเศรษฐกิจเอไอ รวมถึงการหารายได้ภาษีรูปแบบใหม่เพื่อนำมากระจายกลับสู่ประชาชน

เพื่อศึกษาว่านโยบายเหล่านี้ใช้ได้จริงแค่ไหน แอนโทรปิกตั้งกองทุนวิจัยอนาคตเศรษฐกิจ (Economic Futures Research Fund) มูลค่า 200 ล้านดอลลาร์ สำหรับงานวิจัย และทดลองเกี่ยวกับตลาดแรงงาน การเปลี่ยนอาชีพ ระบบช่วยเหลือรายได้ และวิธีทำให้คนทำงานมีส่วนได้ส่วนเสียในความมั่งคั่งจากเอไอก่อนที่แรงกระแทกจะเกิดขึ้น

นอกจากนี้ ยังประกาศโครงการ fellowship อีก 150 ล้านดอลลาร์สำหรับคนรุ่นใหม่ รวมเงินลงทุนในมาตรการเหล่านี้ 350 ล้านดอลลาร์

หลัง IMF หนึ่งวัน แอนโทรปิกกันหุ้น 5% ไว้เพื่อประโยชน์สาธารณะ

วันที่ 18 ตุลาคม เพียงหนึ่งวันหลังปาฐกถาของคลาร์ก แอนโทรปิก ประกาศตั้ง กองทุนเพื่อประโยชน์สาธารณะของแอนโทรปิก (Anthropic Public Benefit Fund) โดยภายใต้การอนุมัติของผู้ถือหุ้น บริษัทจะกันหุ้น 5% เข้ากองทุนตั้งแต่เริ่มต้น และบอร์ดสามารถเพิ่มหุ้นอีก 2% ทุกครั้งที่มูลค่าบริษัทเพิ่มขึ้น 50% จากฐานที่กำหนด

กองทุนถูกตั้งเป็นบริษัทจำกัดที่แอนโทรปิกถือครองทั้งหมด แทนที่จะเป็นมูลนิธิแบบปกติ เพื่อให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้น บริษัทระบุว่าเงินในอนาคตสามารถนำไปตั้งแต่การบริจาคให้องค์กรไม่แสวงกำไร ไปจนถึง การจ่ายตรงให้ประชากรบางกลุ่ม และยกผลกระทบต่อตลาดแรงงานจากเอไอเป็นตัวอย่างตรงๆ ว่าอาจเป็นหนึ่งในเรื่องที่กองทุนเข้าไปช่วยได้

เมื่อรวมกับหุ้นที่ผู้ก่อตั้ง และพนักงานเคยให้คำมั่นเพื่อสาธารณประโยชน์ แอนโทรปิก ระบุว่า หุ้นราว 20% ของบริษัท จะถูกกำหนดไว้เพื่อประโยชน์สาธารณะในรูปแบบต่างๆ และสัดส่วนอาจเพิ่มขึ้นอีกหากมูลค่าบริษัทเติบโตถึงเงื่อนไขในอนาคต

แอนโทรปิกไม่ได้จดทะเบียนแบบบริษัททั่วไปเพียงอย่างเดียว แต่เป็นบริษัทเพื่อประโยชน์สาธารณะ (Public Benefit Corporation) ซึ่งเปิดทางให้บอร์ดพิจารณาประโยชน์ต่อสังคมควบคู่กับผลประโยชน์ของผู้ถือหุ้น

นอกจากนี้ ยังมี Long-Term Benefit Trust หรือกลไกทรัสต์อิสระที่ถูกออกแบบมาให้เป็นอีกชั้นในการตรวจสอบบริษัท สมาชิกไม่มีหุ้น และไม่ได้รับส่วนแบ่งกำไรจากแอนโทรปิก และทรัสต์มีอำนาจแต่งตั้งกรรมการบริษัทบางส่วน หนึ่งในสมาชิกปัจจุบันคือ เบน เบอร์นันคี (Ben Bernanke) อดีตประธานธนาคารกลางสหรัฐ

แอนโทรปิกเรียกโครงสร้างนี้ว่าเป็นการทดลองด้านธรรมาภิบาลบริษัท เพราะการเป็นบริษัทเพื่อประโยชน์สาธารณะทำให้บอร์ดมีสิทธิคิดถึงผลกระทบต่อสังคมก็จริง แต่ไม่ได้ทำให้บอร์ดต้องรับผิดชอบต่อสาธารณชนโดยตรง บริษัทจึงพยายามสร้างกลไกเพิ่มขึ้นมาอีกชั้น

ตรงนี้ทำให้เกิดคำถามว่า หากบริษัทเอไอกำลังสร้างเทคโนโลยีที่อาจเปลี่ยนตลาดแรงงาน เศรษฐกิจ และความมั่นคงโลก เราควรพึ่งกลไกที่บริษัทออกแบบเองมากแค่ไหน?

ในด้านหนึ่ง การสร้างกองทุน ทรัสต์ หรือทีมวิจัยเศรษฐกิจสะท้อนว่าบริษัทกำลังคิดถึงผลกระทบเกินกว่าธุรกิจของตัวเอง แต่อีกด้านหนึ่ง ก็ยังเป็นบริษัทที่ขายเอไอและได้ประโยชน์โดยตรงจากการนำเอไอไปใช้มากขึ้น การกำกับจากภายนอกจึงยังเป็นส่วนที่ขาดไม่ได้ ซึ่งสอดคล้องกับสิ่งที่คลาร์กพูดบนเวที IMF ว่า เรื่องเหล่านี้ไม่สามารถปล่อยให้บริษัทเป็นคนตัดสินใจเพียงฝ่ายเดียว

ไทยไม่จำเป็นต้องมีเอไอที่เก่งที่สุด

มุมของแอนโทรปิกไม่ได้ถูกยอมรับอย่างเดียวโดยไม่มีคำถาม หลังปาฐกถาของคลาร์ก ผู้ร่วมอภิปรายจากอินเดีย และจีนช่วยดึงเรื่องกลับมาสู่โลกของประเทศที่ไม่ได้เป็นเจ้าของบริษัทเอไอระดับแนวหน้า

วี. อนันธา นาเกศวรัน (V. Anantha Nageswaran) ที่ปรึกษาเศรษฐกิจหลักของรัฐบาลอินเดีย ชี้ว่า ประเทศต่างๆ ไม่จำเป็นต้องอยู่แถวหน้าของการพัฒนาเอไอเพื่อจะได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยี หากสามารถนำเอไอที่มีต้นทุนเหมาะสมไปใช้ในภาคเศรษฐกิจต่างๆ พร้อมพัฒนาทักษะแรงงาน และสร้างงานใหม่

ขณะที่ เหยียน เสิ่น (Yan Shen) นักเศรษฐศาสตร์จากมหาวิทยาลัยปักกิ่ง ยกตัวอย่างการนำเอไอเข้าไปใช้ในจีน ตั้งแต่ภาคการผลิต การดำเนินธุรกิจ ไปจนถึงสาธารณสุข

นี่เป็นจุดสำคัญสำหรับประเทศอย่างไทย เพราะเรื่องเอไอมักถูกเล่าผ่านการแข่งขันว่าใครมีโมเดลใหญ่กว่า ใครมี GPU มากกว่า หรือใครมีดาต้าเซนเตอร์มากกว่า แต่การสร้างประโยชน์ทางเศรษฐกิจไม่ได้ขึ้นอยู่กับการเป็นเจ้าของโมเดลที่เก่งที่สุดอย่างเดียว

คำถามสำหรับไทยจึงควรไปไกลกว่าการนับมูลค่าการลงทุนดาต้าเซนเตอร์หรือจำนวนเครื่องประมวลผลที่เข้ามาตั้งในประเทศ แต่ต้องถามต่อว่า โรงงานไทย เกษตรกร โรงพยาบาล ผู้ประกอบการรายย่อย หรือหน่วยงานรัฐ สามารถนำเอไอไปลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ หรือสร้างบริการใหม่ได้มากเพียงใด

รวมถึงต้องถามด้วยว่า หากโครงสร้างงานเปลี่ยนอย่างที่เริ่มเกิดในแอนโทรปิก ระบบการศึกษา และบริษัทไทยจะสร้างคนที่มีทักษะด้านการตัดสินใจ ตรวจสอบ และทำงานร่วมกับเอไอได้อย่างไร โดยเฉพาะเมื่องานขั้นแรกที่คนรุ่นใหม่เคยใช้สะสมประสบการณ์อาจเป็นงานกลุ่มแรกๆ ที่ถูกเอไอรับไปทำ

โตเร็ว ปลอดภัย กระจายประโยชน์ อาจเป็นโจทย์เดียวกัน

เมื่อมองทั้งหมดพร้อมกัน สิ่งที่แอนโทรปิกพูดบนเวที IMF จึงไม่ใช่สามเรื่องแยกกัน แต่มีต้นทางเดียวกันคือ ความเร็ว

หากเอไอพัฒนาอย่างค่อยเป็นค่อยไป ตลาดแรงงานอาจมีเวลาปรับ คนมีเวลาเรียนทักษะใหม่ รัฐมีเวลาสร้างกฎหมาย และสังคมมีเวลาถกเถียงว่าจะกระจายความมั่งคั่งอย่างไร

แต่หากเอไอพัฒนาเร็วอย่างที่แอนโทรปิกเชื่อว่ามีความเป็นไปได้ ผลกระทบหลายอย่างอาจเกิดขึ้นพร้อมกัน เศรษฐกิจโตเร็ว บริษัทผลิตงานได้มากขึ้น ขณะที่งานบางประเภทหายไป ภัยไซเบอร์เร็วขึ้น รายได้ไหลไปหาทุนมากขึ้น และรัฐบาลมีเวลาน้อยลงในการคิดว่าจะช่วยใคร เก็บภาษีอย่างไร หรือควรหยุดเทคโนโลยีตรงจุดไหน

ทั้งหมดนี้ยังไม่ได้พิสูจน์ว่าอนาคตที่แอนโทรปิกมองเห็นจะเกิดขึ้นจริง และแบบจำลองของบริษัทผู้สร้างเอไอก็ไม่ควรถูกใช้เป็นคำพยากรณ์โดยไม่มีคำถาม นี่ทำให้ภาพรถแข่งของคลาร์กกลับมามีความหมายอีกครั้ง หากเอไอคือ รถที่กำลังวิ่งเร็วขึ้นเรื่อยๆ โลกต้องรู้มากกว่าว่ารถคันนี้จะไปได้เร็วแค่ไหน

เราต้องรู้ด้วยว่า ใครเป็นคนขับ เบรกอยู่ตรงไหน ใครเป็นคนวางกติกา และเมื่อรถพาเศรษฐกิจไปถึงเส้นชัยแล้ว คนส่วนใหญ่จะได้นั่งไปด้วย หรือยืนดูอยู่ข้างสนาม

 

 

พิสูจน์อักษร....สุรีย์ ศิลาวงษ์