มหิดลขยายการใช้งาน ChatGPT Edu ทุกวิทยาเขต มุ่งพัฒนาคนรุ่นใหม่ให้ใช้เอไอเป็น

มหาวิทยาลัยมหิดลร่วมมือกับโอเพนเอไอ (OpenAI) เปิดให้บริการ ChatGPT Edu แก่อาจารย์ นักศึกษา และนักวิจัย ครอบคลุมทุกวิทยาเขต นับเป็นมหาวิทยาลัยแห่งแรกของไทยที่นำแพลตฟอร์มดังกล่าวมาใช้ทั่วทั้งสถาบัน พร้อมวางแนวทางพัฒนาทักษะการใช้เอไอควบคู่กับการรักษาความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของมนุษย์ ตั้งเป้าต่อยอดเทคโนโลยีไปสู่การศึกษา งานวิจัย และระบบสาธารณสุข

ภายใต้ความร่วมมือนี้ อาจารย์ นักวิจัย และนักศึกษาจะได้รับการฝึกอบรมการใช้งาน ChatGPT โดยมีบริษัท เฟลโลว์ อินเทลลิเจนซ์ (Fellow Intelligence) พันธมิตรของโอเพนเอไอในประเทศไทย สนับสนุนการพัฒนาทักษะและการประยุกต์ใช้ในแต่ละสาขาวิชา นอกจากนี้ นักศึกษายังมีโอกาสเข้าร่วมกิจกรรม Hackathon และ Build Days เพื่อทดลองสร้างเครื่องมือและแก้ปัญหาจากสถานการณ์จริง

เมื่อเอไอเข้ามามีบทบาทในห้องเรียนมากขึ้น คำถามของมหาวิทยาลัยไม่ได้อยู่ที่ว่าจะเปิดให้นักศึกษาใช้เทคโนโลยีได้อย่างไรเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ว่าจะทำอย่างไรให้ผู้เรียนใช้เอไอเป็นเครื่องมือเพิ่มความสามารถ โดยไม่ปล่อยให้เทคโนโลยีเข้ามาทำหน้าที่คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจแทนมนุษย์ทั้งหมด

ประเด็นนี้เป็นหนึ่งในหัวข้อสำคัญของงาน Mahidol x OpenAI Symposium: Next AI Talent for Thailand ข้อมูลจากโอเพนเอไอระบุว่า ประเทศไทยมีผู้ใช้งาน ChatGPT รายสัปดาห์ในช่วงอายุ 18-24 ปีมากที่สุด โดยกลุ่มการใช้งานหลักประกอบด้วยสื่อสร้างสรรค์ งานเขียน การสื่อสาร และการศึกษา ขณะที่ประเทศไทยยังติดอยู่ในกลุ่ม 20 ประเทศแรกของโลกที่มีผู้ใช้งาน ChatGPT และ Codex รายสัปดาห์มากที่สุด

มหิดลตั้งโจทย์การศึกษาใหม่ ใช้เอไออย่างไรไม่ให้ทักษะมนุษย์ถดถอย

รองศาสตราจารย์ นายแพทย์เชิดชัย นพมณีจำรัสเลิศ รองอธิการบดีฝ่ายสารสนเทศและดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน มหาวิทยาลัยมหิดล กล่าวในเวที OpenAI Forum ว่า ปัจจุบันทั้งนักศึกษาและอาจารย์เริ่มนำเอไอมาใช้ในกระบวนการเรียนการสอนแล้ว เช่น การช่วยเขียนข้อเสนอโครงการหรือจัดทำงานส่งอาจารย์ แต่สิ่งที่มหาวิทยาลัยต้องระวังคือการไม่ให้นักศึกษาฝากทักษะของตนเองไว้กับเอไอทั้งหมด

เขาอธิบายว่า หากผู้เรียนปล่อยให้เอไอทำหน้าที่คิดวิเคราะห์ สร้างสรรค์ หรือพัฒนานวัตกรรมแทน ความสามารถเหล่านี้อาจค่อยๆ ลดลง อีกทั้งเอไอยังไม่ได้ให้คำตอบที่ถูกต้องเสมอไป เพราะระบบทำงานบนพื้นฐานของความน่าจะเป็น ผู้ใช้จึงต้องตรวจสอบข้อมูลและพิจารณาว่าคำตอบนั้นเหมาะสมกับบริบทที่นำไปใช้หรือไม่

อีกประเด็นที่ต้องให้ความสำคัญคือ ความปลอดภัยของข้อมูล โดยเฉพาะข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลผู้ป่วยที่อาจถูกนำเข้าสู่ระบบเอไอ รวมถึงลักษณะความผิดพลาดของระบบที่แตกต่างจากมนุษย์ เพราะเอไอสามารถสร้างความผิดพลาดอย่างเป็นระบบ และขยายความผิดพลาดนั้นออกไปในวงกว้างได้

โจทย์ของมหาวิทยาลัยจึงไม่ใช่เพียงการจัดหาเครื่องมือให้ผู้เรียน แต่ต้องสร้างสภาพแวดล้อมที่ทำให้ทุกคนรู้จักเลือกใช้เอไออย่างเหมาะสม เข้าใจข้อจำกัด และรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ที่นำไปใช้

สิ่งนี้ยังนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงวิธีประเมินผลการเรียน จากเดิมที่เน้นคะแนนสอบและรายงาน ไปสู่การประเมินทักษะที่สะท้อนความสามารถในการทำงานจริงมากขึ้น เช่น การทำโครงการ แฟ้มสะสมผลงาน และการอภิปราย เพื่อดูว่านักศึกษาสามารถนำความรู้ไปแก้ปัญหาได้จริงหรือไม่

นายแพทย์เชิดชัยยกตัวอย่างว่า การใช้เทคโนโลยีช่วยจดจำข้อมูลทำให้มนุษย์ไม่จำเป็นต้องฝึกจำหมายเลขโทรศัพท์เหมือนในอดีต เช่นเดียวกับการใช้เอไอ หากปล่อยให้ระบบทำงานแทนทุกอย่าง ทักษะบางอย่างก็อาจเสื่อมถอยลงได้

มหาวิทยาลัยจึงต้องทำให้การเรียนรู้ด้วยเอไอเกิดขึ้นควบคู่กับการพัฒนาทักษะการคิดวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ ความเห็นอกเห็นใจ และการสื่อสาร ซึ่งยังเป็นความสามารถสำคัญของมนุษย์

เปิดตัวอย่างใช้เอไอทางการแพทย์ ตั้งแต่คัดกรองวัณโรคจนถึงวิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรม

นอกจากการปรับรูปแบบการเรียนการสอน อีกด้านที่ถูกพูดถึงอย่างมากคือการนำเอไอไปใช้ในระบบสาธารณสุข ซึ่งยังมีข้อจำกัดมากกว่าอุตสาหกรรมอื่น เนื่องจากเกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของผู้ป่วยและการกำกับดูแลทางการแพทย์

มาร์ก แลนดรี (Mark Landry) เจ้าหน้าที่บริหารโครงการจากองค์การอนามัยโลก (WHO) ประจำประเทศไทย กล่าวว่า องค์การอนามัยโลกให้ความสำคัญกับการกำหนดมาตรฐานและแนวทางจริยธรรมก่อนนำเอไอมาใช้ในระบบสุขภาพ โดยในปี 2564 ได้จัดทำแนวทางด้านธรรมาภิบาลและจริยธรรมของเอไอด้านสุขภาพร่วมกับสหภาพโทรคมนาคมระหว่างประเทศ (ITU)

หลักการสำคัญคือ การให้มนุษย์ยังคงเป็นผู้ควบคุมการตัดสินใจในการดูแลรักษาผู้ป่วย และบุคลากรทางการแพทย์ต้องมีความรู้ด้านดิจิทัลเพียงพอที่จะตรวจสอบและประเมินผลลัพธ์จากเครื่องมือเหล่านี้ได้

ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ การใช้เอไออ่านภาพถ่ายทางการแพทย์เพื่อคัดกรองวัณโรค ซึ่งเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่องค์การอนามัยโลกให้การสนับสนุนตั้งแต่ปี 2564 โดยเฉพาะการนำไปใช้ในหน่วยบริการปฐมภูมิและพื้นที่ห่างไกลที่ประชาชนเข้าถึงแพทย์เฉพาะทางได้ยาก

สำหรับประเทศไทย มีการทำงานร่วมกันระหว่างราชวิทยาลัยรังสีแพทย์แห่งประเทศไทยและโครงการวัณโรคของกรมควบคุมโรค เพื่อรวบรวมภาพถ่ายทางการแพทย์ของผู้ป่วยชาวไทยมากกว่า 1,000 ภาพ สำหรับใช้ฝึกและทดสอบโมเดลเอไอ รวมถึงสร้างข้อมูลมาตรฐานเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครื่องมือที่พัฒนาขึ้น

ผลการทดสอบพบว่า ระบบสามารถคัดกรองและตรวจจับวัณโรคได้ด้วยความแม่นยำประมาณ 94% ซึ่งเป็นตัวอย่างของการนำข้อมูลผู้ป่วยในประเทศมาพัฒนาเครื่องมือให้เหมาะกับบริบทของระบบสาธารณสุขไทย

ขณะเดียวกัน มหาวิทยาลัยมหิดลเองก็มีการนำเอไอมาใช้กับงานวิจัยหลายด้าน ตั้งแต่การค้นหาเอกสารวิชาการ วิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงการแปลเนื้อหาจากภาษาต่างประเทศ เพื่อช่วยลดเวลาในการรวบรวมและทำความเข้าใจข้อมูล

หนึ่งในตัวอย่างคือ การใช้เทคโนโลยีอ่านลำดับพันธุกรรมแบบสายยาว จากบริษัท ออกซ์ฟอร์ด นาโนพอร์ (Oxford Nanopore) ที่โรงพยาบาลศิริราช โดยใช้เอไอช่วยแปลสัญญาณไฟฟ้าจากกระบวนการอ่านสารพันธุกรรมผ่านช่องขนาดนาโน ให้กลายเป็นข้อมูลลำดับพันธุกรรมที่นำไปวิเคราะห์ต่อได้ กระบวนการนี้ช่วยลดเวลาการทำงานจากเดิมที่อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง

อีกตัวอย่างคือ การใช้เอไอวิเคราะห์ความเชี่ยวชาญของนักวิจัยแต่ละคน แล้วนำไปจับคู่กับข้อมูลแหล่งทุนวิจัยในประเทศไทย เพื่อค้นหาว่าบุคลากรคนใดมีความสามารถตรงกับหัวข้อที่แหล่งทุนกำลังสนับสนุน ช่วยให้มหาวิทยาลัยเชื่อมโยงนักวิจัยจากหลายสาขาให้ทำงานร่วมกันได้เป็นระบบมากขึ้น

ฐานข้อมูลผู้ป่วย 8.4 ล้านครั้งต่อปี โอกาสพัฒนาเอไอเพื่อเปลี่ยนระบบสุขภาพ

นายแพทย์เชิดชัยกล่าวว่า มหาวิทยาลัยมหิดลมีโรงเรียนแพทย์ 2 แห่ง ได้แก่ โรงพยาบาลศิริราชและโรงพยาบาลรามาธิบดี รวมถึงโรงพยาบาลในเครืออีก 11 แห่ง มีผู้เข้ารับบริการผู้ป่วยนอกประมาณ 8.4 ล้านครั้งต่อปี และผู้ป่วยในมากกว่า 190,000 ราย ทำให้มหาวิทยาลัยมีข้อมูลทางคลินิกจำนวนมากและหลากหลาย

เมื่อรวมกับข้อมูลพันธุกรรมจากโครงการจีโนมิกส์ประเทศไทย (Genomic Thailand) ข้อมูลเหล่านี้สามารถนำมาใช้พัฒนาโมเดลเอไอเพื่อยกระดับระบบสุขภาพ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพเชิงป้องกันไปจนถึงการบริหารจัดการโรงพยาบาล

แนวทางหนึ่งคือการเปลี่ยนจากการรักษาเมื่อผู้ป่วยเจ็บป่วยแล้ว ไปสู่การป้องกันและดูแลสุขภาพอย่างต่อเนื่อง โดยนำข้อมูลจากอุปกรณ์อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT) และเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์มาวิเคราะห์ เพื่อให้คำแนะนำด้านสุขภาพที่เหมาะกับแต่ละบุคคล หรือพัฒนาเป็นผู้ช่วยดูแลสุขภาพส่วนบุคคล 

ในระดับโรงพยาบาล เอไอสามารถช่วยคาดการณ์จำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับบริการในห้องฉุกเฉินและแผนกผู้ป่วยนอก รวมถึงวิเคราะห์ว่าขั้นตอนใดมีผู้ป่วยรอคอยมากเป็นพิเศษ เพื่อให้โรงพยาบาลจัดสรรบุคลากรและทรัพยากรได้เหมาะสมขึ้น

ตัวอย่างที่มหาวิทยาลัยกำลังพัฒนาคือระบบคาดการณ์ปริมาณยาแอมโลดิพีน (Amlodipine) ซึ่งเป็นยาลดความดันโลหิตที่ต้องใช้ในสัปดาห์ถัดไป ระบบนำข้อมูลจำนวนแพทย์ที่มีตารางตรวจ จำนวนผู้ป่วยที่นัดหมาย และประวัติการจ่ายยาครั้งก่อนมาวิเคราะห์ เพื่อประเมินความต้องการใช้ยา

ผลการทดลองต้นแบบพบว่าระบบคาดการณ์ได้แม่นยำประมาณ 95% และช่วยลดปริมาณยาคงคลังลงได้ 20% ทำให้โรงพยาบาลสามารถวางแผนสำรองยาได้สอดคล้องกับความต้องการมากขึ้น

WHO ชี้ไทยมีโอกาสเป็นศูนย์กลางการพัฒนาเอไอด้านสาธารณสุข

แลนดรีมองว่า ประเทศไทยมีพื้นฐานสำคัญสำหรับการพัฒนาเอไอด้านสุขภาพ ทั้งระบบหลักประกันสุขภาพถ้วนหน้าที่ดำเนินงานมาเกือบ 25 ปี และเครือข่ายอาสาสมัครสาธารณสุขประจำหมู่บ้าน (อสม.) มากกว่า 1 ล้านคน ซึ่งทำงานใกล้ชิดกับประชาชนในชุมชน

อย่างไรก็ตาม แม้ประชากรไทยมากกว่า 95% จะเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ แต่บุคลากรสาธารณสุขด่านหน้าที่นำอินเทอร์เน็ตและเครื่องมือออนไลน์มาใช้ในการให้บริการจริงยังมีสัดส่วนน้อยกว่า 50% นี่จึงเป็นช่องว่างที่คนรุ่นใหม่ซึ่งมีทักษะด้านเอไอสามารถเข้ามาช่วยได้

เขาเสนอว่าบัณฑิตที่มีความรู้ด้านเทคโนโลยีควรมีบทบาทในการถ่ายทอดความรู้ให้บุคลากรสาธารณสุข โดยเฉพาะ อสม. ซึ่งจำนวนมากมีอายุมากกว่า 50 ปี เพื่อช่วยให้บุคลากรกลุ่มนี้เข้าถึงเครื่องมือดิจิทัลและนำเอไอมาใช้สนับสนุนงานประจำวันได้

นอกจากนี้ ประเทศไทยยังมีโอกาสนำประสบการณ์การใช้เอไอด้านสุขภาพไปแลกเปลี่ยนกับประเทศอื่น โดยเฉพาะเครื่องมือคัดกรองโรคและระบบที่ช่วยลดภาระงานของบุคลากรสาธารณสุข

ในช่วงต้นเดือนธันวาคม กระทรวงสาธารณสุขมีกำหนดเป็นเจ้าภาพจัดงาน Global Digital Health Forum ซึ่งคาดว่าจะมีผู้เข้าร่วมประมาณ 1,500 คน และมีผู้แทนจากกว่า 50 ประเทศเข้าร่วมแลกเปลี่ยนประสบการณ์ด้านสุขภาพดิจิทัลและเอไอ

ช่องว่างทักษะใช้เอไอห่างกัน 7 เท่า มหิดลเสนอให้เอไอถามกลับแทนการให้คำตอบทันที

อีกประเด็นจากเวทีเสวนาคือ ความแตกต่างของทักษะการใช้เอไอ โดย ดีปส์ เดอ ซิลวา (Deeps De Silva) ผู้อำนวยการฝ่ายการเข้าสู่ตลาดด้านการศึกษา จากโอเพนเอไอ กล่าวว่า ผู้ใช้งานที่ใช้เอไอเพียงค้นหาข้อมูลมีความสามารถแตกต่างจากผู้ที่นำเครื่องมือขั้นสูงอย่าง Codex ไปสร้างระบบหรือเอเจนต์เพื่อทำงาน โดยช่องว่างด้านทักษะระหว่างผู้ใช้สองกลุ่มนี้อาจสูงถึง 7 เท่า

เขายกตัวอย่างการใช้เอไอระหว่างเดินทางในญี่ปุ่น โดยสามารถสนทนาผ่านโทรศัพท์มือถือเพื่อให้เอไอช่วยติดตามงานจากการประชุม เขียนอีเมล จัดทำรายงาน และนำเอกสารกลับมาให้ตรวจสอบได้ โดยไม่จำเป็นต้องเปิดคอมพิวเตอร์ทำงานตลอดเวลา

สำหรับการพัฒนาทักษะนักศึกษา นายแพทย์เชิดชัยเสนอแนวคิดที่น่าสนใจ คือการสร้างแพลตฟอร์มการเรียนรู้ที่เอไอไม่ได้ตอบคำถามให้ผู้เรียนทันที แต่จะตั้งคำถามกลับเพื่อกระตุ้นให้ผู้เรียนคิดและค้นหาคำตอบด้วยตนเอง ระบบยังสามารถวิเคราะห์ได้ว่านักศึกษาแต่ละคนมีจุดที่ยังไม่เข้าใจเรื่องใด เพื่อช่วยออกแบบการเรียนรู้ให้เหมาะกับแต่ละบุคคล 

ขณะที่แลนดรีเสนอให้ผู้เรียนเริ่มจากการเลือกปัญหาที่พบในการทำงาน แล้วทดลองสร้างเครื่องมือขึ้นมาแก้ปัญหาจริง ไม่ใช่จำกัดการใช้เอไอไว้เพียงการเขียนคำสั่ง แต่ควรทดลองสร้างเอเจนต์ เครื่องมือ หรือระบบวิเคราะห์ข้อมูล พร้อมเปรียบเทียบผลลัพธ์ว่าการใช้เอไอช่วยให้งานดีขึ้นอย่างไร

ด้านซิลวา แนะนำให้ผู้ที่ใช้ ChatGPT เป็นเครื่องมือเรียนรู้อยู่แล้ว ลองขยับไปใช้ Codex เพื่อสร้างแอปพลิเคชันหรือเครื่องมือของตนเอง โดยยกตัวอย่างแนวทางการสอนของนักการศึกษาที่มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก ซึ่งให้นักศึกษาใช้เอไอสร้างเกมตามเนื้อหาในหลักสูตร แล้วนำเกมมาให้เพื่อนร่วมชั้นทดลองเล่น โดยเปลี่ยนการประเมินผลให้เป็นภารกิจภายในเกม

ChatGPT Edu ต่างจาก ChatGPT ทั่วไปอย่างไร?

ChatGPT Edu เป็นบริการ ChatGPT ที่ออกแบบมาสำหรับมหาวิทยาลัยและสถาบันการศึกษาโดยเฉพาะ มีระบบรักษาความปลอดภัยและคุ้มครองข้อมูลระดับองค์กร โดยข้อมูลและเนื้อหางานวิจัยของสถาบันจะไม่ถูกนำไปใช้ฝึกฝนโมเดลของโอเพนเอไอ

บริการนี้ยังรองรับการใช้ปลั๊กอินและการสร้าง GPTs แบบกำหนดเอง สำหรับงานเรียน การสอน การวิจัย และการบริหารจัดการ รวมถึงมีขีดจำกัดจำนวนข้อความที่ใช้งานได้สูงกว่าเวอร์ชันทั่วไป

การนำ ChatGPT Edu มาใช้ทั่วมหาวิทยาลัยมหิดลจึงครอบคลุมตั้งแต่การเข้าถึงเครื่องมือ การฝึกอบรมบุคลากร ไปจนถึงการทดลองนำเอไอไปประยุกต์ใช้กับงานจริง โดยมีโจทย์สำคัญอยู่ที่การทำให้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยเพิ่มศักยภาพของผู้เรียนและบุคลากร ขณะเดียวกันก็ต้องรักษาทักษะการคิดวิเคราะห์และความรับผิดชอบของมนุษย์ไว้ควบคู่กัน