คลื่น ‘เอไอ’ สะเทือนธุรกิจ SCBX เปิดเทรนด์ใหญ่ เอไอฉลาดเทียบมนุษย์

กลางพายุเทคโนโลยีที่โลกหมุนเร็วขึ้นในทุกวินาที ปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นเพียง “กระแส” อีกต่อไป แต่มันกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ของ “โลกธุรกิจ”

กลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีทางการเงินชั้นนำของไทย “เอสซีบี เอกซ์” เห็นความสำคัญดังกล่าว จึงเปิดตัวรายงาน “SCBX AI Outlook 2025: Beaconing the Future of Artificial Intelligence” ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่มีเอกสารสรุปแนวโน้มด้านเอไอเพื่อธุรกิจในบริบทประเทศไทยโดยเฉพาะ

กวีวุฒิ เต็มภูวภัทร ประธานเจ้าหน้าที่ด้านนวัตกรรม บริษัท เอสซีบี เอกซ์ จำกัด (มหาชน) กล่าวว่า เอสซีบี เอกซ์ประกาศเดินหน้าสู่การเป็นองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยเอไออย่างเต็มรูปแบบ โดยมีเป้าหมายชัดเจนในการสร้างรายได้ 75% จากเอไอภายในปี 2570 

บริษัทได้จัดตั้ง SCBX R&D Innovation Lab เป็นหน่วยงานกลางในการวิจัย และพัฒนาเทคโนโลยีเอไอ โดยจะทำงานร่วมกับ SCB 10X และ DataX เพื่อนำต้นแบบไปใช้งานจริง และสร้างผลสัมฤทธิ์ทางธุรกิจ

“รายงานฉบับนี้ไม่เพียงเป็นการคาดการณ์แนวโน้มเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังถือเป็นคู่มือสำคัญในการเตรียมความพร้อมให้องค์กรไทยเปลี่ยนผ่านสู่การเป็นองค์กรที่ใช้เอไอเป็นหัวใจหลัก (AI-first Organization) แบ่งประเด็นสำคัญออกเป็น 4 ส่วนหลัก หรือที่เรียกว่า 4 Acts โดยแต่ละส่วนสะท้อนถึงแนวโน้ม และการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในวงการเอไอ” กวีวุฒิ กล่าว

การต่อสู้ระหว่างเอไอระบบเปิด - ปิด

รายงานชี้ให้เห็นถึงการแข่งขันระหว่างโมเดลเอไอแบบเปิด (Open-Source) และแบบปิด (Closed-Source) ที่กำลังเข้มข้นขึ้น ในยุคแรกของ Generative AI โลกถูกขับเคลื่อนด้วยโมเดลแบบปิด จากบริษัทใหญ่อย่าง OpenAI, Google หรือ Anthropic ที่ถือข้อมูลเป็นสินทรัพย์ และปิดทุกชั้นของการเข้าถึง ทั้งซอร์สโค้ด ข้อมูล และแนวทางการฝึกสอน จนกลายเป็น “กล่องดำ” ที่ใครก็ไม่อาจตรวจสอบได้ นอกจากนี้ก็ยังมีค่าใช้จ่ายด้านเอไอที่สูง

ในขณะเดียวกัน โมเดลแบบเปิดอย่าง DeepSeek R1 หรือ Llama จาก Meta เปิดโอกาสให้ชุมชนนักพัฒนามีส่วนร่วมพัฒนาและต่อยอดได้อย่างรวดเร็ว อีกทั้งยังมีค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่า ทำให้เติบโตได้เร็วเกินความคาดหมาย จากที่เคยเป็นเพียงโมเดลเปิดของกลุ่มนักพัฒนาขนาดเล็ก วันนี้ได้กลายเป็นขั้วสำคัญที่ท้าทายขั้วผูกขาดของโลกไปแล้ว

เอสซีบี เอกซ์อ้างอิงข้อมูลจาก Stanford HAI ซึ่งชี้ให้เห็นว่า ในปี 2023 มากกว่า 65% ของโมเดลใหม่ที่ถูกเผยแพร่สู่สาธารณะเป็นโอเพนซอร์ส เพิ่มขึ้นจากเพียง 33% ในปี 2021 ความเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เป็นเพียงแค่ตัวเลข แต่เป็นสัญญาณของการกระจายอำนาจในโลกปัญญาประดิษฐ์

หนึ่งในตัวอย่างคือ DeepSeek R1 โมเดลโอเพนซอร์สจากประเทศจีนที่สามารถทำคะแนน MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ได้ใกล้เคียงกับ GPT-4 และ Claude 3.5 แม้จะใช้ทรัพยากรน้อยกว่า และยังเปิดให้พัฒนาต่อยอดได้อย่างเสรี

โอเพนซอร์สช่วยให้ธุรกิจพัฒนาได้เร็วขึ้น และประหยัดต้นทุนมหาศาล ด้วยการใช้ “เศรษฐศาสตร์ของขนาด” และ “เศรษฐศาสตร์ของความเร็ว” (economies of scale & speed) กล่าวได้ว่า โอเพนซอร์สกำลังไม่เพียงปฏิวัติเทคโนโลยี แต่ยังเปลี่ยนโฉมเศรษฐกิจของเอไออีกด้วย

เอสซีบีเอกซ์ จึงตัดสินใจนำ DeepSeek R1 มารวมเข้ากับโมเดล “ไต้ฝุ่น” ที่พัฒนาเองผ่านเทคนิค model merging จนได้ Typhoon2 R1 70B ซึ่งเข้าใจภาษาไทยลึกขึ้น และให้เหตุผลเชิงตรรกะได้ดีขึ้นในระดับที่เทียบชั้นกับโมเดลปิด

“โอเพนซอร์สไม่ได้มาเพื่อแทนที่ยักษ์ใหญ่ แต่มาเพื่อเปิดโอกาสให้ทุกคนพัฒนาเอไอของตัวเองได้” เอสซีบี เอกซ์ กล่าวไว้ในรายงาน

มุ่งเน้นประสิทธิภาพมากกว่าขนาด

เทรนด์ Tiny Titans เป็นการเปลี่ยนแปลงสำคัญในวงการเอไอ ที่กำลังมุ่งไปสู่โมเดลที่มีขนาดเล็กลงแต่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น โดยมีแนวโน้มหลัก 3 ประการ

1. โมเดลมัลติโหมด (Multimodal Models) โมเดลเหล่านี้สามารถทำงานกับข้อมูลหลากหลายรูปแบบในเวลาเดียวกัน ทั้งข้อความ รูปภาพ และเสียง ทำให้สามารถเข้าใจ และประมวลผลข้อมูลได้แบบองค์รวม เหมือนการรับรู้ของมนุษย์ที่ใช้ประสาทสัมผัสหลายช่องทางพร้อมกัน

2. โมเดลขนาดเล็กสำหรับงานเฉพาะทาง (Small Language Models: SLMs) แทนที่จะพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่แบบ “ทำได้ทุกอย่าง” กลับมีการพัฒนาโมเดลขนาดเล็กที่ถูกออกแบบมาเฉพาะสำหรับงานบางประเภท ข้อดีคือ ประหยัดทรัพยากรในการประมวลผล ลดต้นทุนการใช้งาน สามารถนำไปติดตั้งบนอุปกรณ์ปลายทางได้ เช่น สมาร์ตโฟน หรืออุปกรณ์ IoT มีความเป็นส่วนตัวสูงกว่าเพราะไม่ต้องส่งข้อมูลไปประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์

3. การปรับปรุงประสิทธิภาพการให้เหตุผล รายงานค้นพบว่า การพัฒนาความสามารถในการให้เหตุผลของเอไอไม่จำเป็นต้องเพิ่มขนาดโมเดลเสมอไป แต่สามารถทำได้ด้วยการปรับปรุงโครงสร้างโมเดล เทคนิคการเทรนด์ และการออกแบบชุดข้อมูลที่ดีขึ้น

กรณีศึกษาคือ Phi-4 จากไมโครซอฟท์ซึ่งมีขนาดเพียง 14,000 ล้านพารามิเตอร์ แต่กลับมีความสามารถในการให้เหตุผลเชิงซับซ้อนที่เหนือกว่าโมเดลขนาดใหญ่อย่าง Gemini Pro 1.5 สะท้อนให้เห็นว่าการออกแบบอย่างชาญฉลาดสามารถเอาชนะข้อจำกัดด้านขนาดได้

เทรนด์นี้จะช่วยให้การนำเอไอไปประยุกต์ใช้ในองค์กร และธุรกิจต่างๆ มีความคุ้มค่าและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเฉพาะในกรณีที่ต้องการใช้เอไอบนอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร

AGI ทางที่ยังไม่แน่ชัด แต่เข้าใกล้ขึ้นทุกวัน

ในบท Not Quite Human, But Almost There รายงานของเอสซีบี เอกซ์ วางแผนที่และตั้งคำถามต่ออนาคตของ AGI (Artificial General Intelligence) หรือ “ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไประดับมนุษย์” อย่างรอบด้าน ไม่ใช่ในเชิงเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่รวมถึงนิยาม ความเข้าใจ และเส้นทางที่แต่ละฝ่ายในวงการเทคโนโลยีกำลังเลือกเดิน

เอสซีบี เอกซ์ตั้งข้อสังเกตว่า โลกเอไอยังไม่มี “คำตอบตายตัว” สำหรับ AGI และยังมีคำถามสำคัญที่รอการคลี่คลาย เช่น โมเดลภาษา (LLMs) เพียงพอแล้วหรือยัง? จำเป็นต้องมีสถาปัตยกรรมใหม่หรือไม่? ตลอดจนเราควรนิยาม “ความฉลาดระดับมนุษย์” ใหม่หรือเปล่า?

ภายในรายงาน ยังได้หยิบยกความเห็นที่แตกต่างกันของผู้เชี่ยวชาญระดับโลก ซึ่งสะท้อนความหลากหลายของมุมมองเกี่ยวกับเส้นทางสู่ AGI

แซม อัลท์แมน ประธานกรรมการบริหารของโอเพนเอไอ ยืนยันหนักแน่นว่า “LLMs เป็นหัวใจหลักของ AGI” และเชื่อว่าโมเดลภาษาเมื่อรวมกับข้อมูล และพลังประมวลผลที่มากพอ จะสามารถไปถึงจุดที่เอไอสามารถเข้าใจโลกแบบมนุษย์ได้

มุสตาฟา สุไลย์มาน ผู้บริหารอินเฟล็กชัน เอไอ และผู้ร่วมก่อตั้งดีปมายด์ เห็นต่าง โดยระบุว่า “AGI จะไม่มีวันเกิดจากโมเดลแบบปัจจุบัน” เขาเชื่อว่าต้องมีสถาปัตยกรรมใหม่ที่เลียนแบบโครงสร้างสมองมนุษย์มากกว่าการยัดข้อมูลเข้าโมเดลเพื่อให้มันเดาเก่งขึ้นเรื่อยๆ

ส่วน อียาน เลอเกิง หัวหน้าฝ่ายวิจัยเอไอของเมตา ก็ไม่เห็นด้วยว่า LLMs คือทางสู่ AGI โดยกล่าวว่า “โมเดลภาษาไม่มีทางเข้าใจโลกได้ เพราะมันไม่ได้สร้างแบบจำลองของโลกขึ้นมา” เขาเสนอว่าการเข้าใจโลกต้องอาศัยการเรียนรู้ผ่านการกระทำและการตอบสนองเชิงกายภาพ

เอสซีบี เอกซ์ สรุปประเด็นไว้ว่า แม้โมเดลภาษาในปัจจุบันจะยังไม่ใช่ AGI แต่ก็คือ จุดเริ่มต้นสำคัญ และสิ่งที่จะทำให้เราเข้าใกล้ AGI มากขึ้น คือ

1. โมเดลที่สามารถ ให้เหตุผลเชิงลึกได้
2. มีความสามารถแบบ มัลติโมดัล ที่เข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และบริบทอื่นร่วมกัน
3. การมีเอเจนต์เอไอที่สามารถ คิดแบบมีขั้นตอน ไม่ใช่เพียงตอบกลับคำสั่ง

รายงานทิ้งท้ายว่า “ถ้าสนใจเอไอระดับมนุษย์ อย่าทำแค่ LLMs” โดยข้อความนี้ไม่ใช่เพียงคำเตือน แต่คือ การชักชวนให้นักพัฒนา นักนวัตกรรม และองค์กรธุรกิจ หันมาพิจารณาว่า เรากำลังใช้เอไอเพื่อเลียนแบบมนุษย์ หรือสร้างระบบปัญญาในแบบใหม่ที่เราเองก็ยังไม่เคยรู้จักมาก่อนกันแน่

ยุคทองของเอเจนต์เอไอ

อีกหนึ่งไฮไลต์ในรายงานคือ การพูดถึง Agentic AI หรือ “เอไอแบบเอเจนต์” ซึ่งแตกต่างจาก Generative AI แบบเดิมตรงที่ไม่ต้องรอคำสั่ง แต่สามารถวางแผน ตัดสินใจ และดำเนินการเองได้

“Agentic AI ทำงานคล้ายมนุษย์มากกว่า เพราะเรียนรู้จากประสบการณ์ ปรับตัวได้ และสามารถดำเนินกระบวนการซับซ้อนได้เอง” ดร.ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์ หัวหน้าห้องปฏิบัติการวิจัยและนวัตกรรม เอสซีบีเอกซ์ กล่าว โดยเสริมว่า ในมุมของเอสซีบีเอกซ์ นี่คือ การพัฒนา AI-first Organization อย่างแท้จริง เพราะเมื่อเอไอสามารถลงมือได้เอง มนุษย์จะเหลือเวลาไว้คิดเชิงกลยุทธ์มากขึ้น ไม่ใช่แค่คลิก และควบคุม

ดร.ทุตานนท์ อธิบายเพิ่มว่า เอสซีบี เอกซ์ นำเอไอแบบเอเจนต์มาพัฒนาเป็นแพลตฟอร์มให้คำปรึกษาทางการลงทุน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างอย่างชัดเจนเมื่อเทียบกับเจนเอไอทั่วไป โดยเฉพาะในด้านความสามารถในการวิเคราะห์เชิงลึกและการให้คำแนะนำที่เป็นรูปธรรมมากขึ้น

เอไอ ‘เปิด–ฉลาด–และใกล้คน’ โครงสร้างธุรกิจใหม่ 

เอสซีบี เอกซ์ ไม่เพียงเปิดรายงานเพื่อให้เข้าใจเทรนด์เอไอแต่ยังเสนอ “โครงร่างแห่งอนาคต” สำหรับองค์กรไทย ที่จะต้องเปิดรับโอเพนซอร์สเพื่อเสริมศักยภาพ พัฒนาเอเจนต์เอไอเพื่อยกระดับการตัดสินใจ พร้อมเฝ้าจับตาเส้นทางสู่ AGI พร้อมวางรากฐานอย่างรอบคอบ

“จากวันนี้ องค์กรไม่ควรถามว่าจะใช้เอไอยังไง แต่ควรถามว่าจะสร้างธุรกิจใหม่ด้วยเอไอแบบไหน” ข้อสรุปจากบทส่งท้ายของรายงาน

อย่างไรก็ตาม เอสซีบี เอกซ์ได้ประยุกต์ใช้เอไอในหลากหลายภาคส่วน อาทิ “ไต้ฝุ่น” โมเดลภาษาไทยที่ถูกนำไปใช้ใน โรงพยาบาลศิริราช โดยศูนย์สารสนเทศและนวัตกรรมข้อมูลศิริราช (SiData+) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการความรู้ภายในองค์กร ลดภาระงานของบุคลากร และยกระดับการดูแลผู้ป่วย

“สมหมาย” แชตบอตกฎหมายคอยให้คำตอบที่แม่นยำ และทันเวลาครอบคลุมกฎหมายไทย 35 ด้าน นอกจากนี้ ยังได้ทำความร่วมมือกับ TDRI เพื่อวิเคราะห์แนวโน้มตลาดแรงงานและทักษะที่กำลังเป็นที่ต้องการ เพื่อสนับสนุนการกำหนดนโยบายและการพัฒนาแรงงาน

ยังมี AI Voice Trainer เพื่อเสริมศักยภาพทีมขายประกันด้วยการฝึกอบรมแบบส่วนตัวจากเอไอที่พร้อมให้บริการตลอด 24 ชั่วโมง ตลอดจนแพลตฟอร์มที่ปรึกษาทางการเงินด้วยเอเจนต์เอไอช่วยให้ที่ปรึกษาทางการเงินสามารถให้คำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนตามสภาวะตลาดได้แบบเรียลไทม์

 

 

พิสูจน์อักษร....สุรีย์  ศิลาวงษ์