เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) เป็นที่พูดถึงกันอย่างแพร่หลาย ตั้งแต่เราก้าวเข้าสู่โลกดิจิทัล ก็ทำให้สามารถแปลงสิ่งต่างๆในโลกทางกายภาพ (Physical) มาสู่รูปแบบดิจิทัล หรือเรียกกระบวนการนี้ว่า Digitization เช่น การใช้เซ็นเซอร์จับสภาพอากาศ จับสถานะของเครื่องจักร แปลงข้อความในกระดาษมาเป็นดิจิทัล และการเก็บภาพ เสียง วิดีโอ ในรูปแบบดิจิทัล เป็นต้น ทำให้เกิดข้อมูลจำนวนมหาศาลหรือที่เรียกกันว่า Big Data ที่เป็นเสมือนเชื้อเพลิงให้ AI นำมาใช้เพื่อประมวลผลให้เกิดประโยชน์ต่อการตัดสินใจสิ่งต่างๆ แต่ทั้งนี้หากต้องการให้ AI ประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ การเก็บข้อมูลก็ต้องมีความละเอียดมากพอด้วย
นอกจากนี้ ยิ่ง AI ถูกพัฒนาและนำมาใช้มากขึ้นเท่าไหร่ การวางยุทธศาสตร์หรือนโยบายด้านการใช้งานยิ่งสำคัญมากขึ้นเท่านั้น หลากหลายประเทศเริ่มตื่นตัวและมีนโยบายรองรับการใช้เทคโนโลยี AI แล้ว เพื่อส่งเสริมให้ AI มีทิศทางที่ช่วยสร้างประโยชน์ให้กับสังคมและคนในประเทศอย่างแท้จริง
ตัวอย่างประเทศที่ผมนำมาพูดถึงในครั้งนี้เป็นประเทศที่มีรายละเอียดของนโยบายหรือยุทธศาสตร์ที่ครอบคลุมถึงบทบาท เป้าหมาย และการมีส่วนร่วมของภาครัฐและเอกชน รวมไปถึงความเสมอภาคในการเข้าถึง AI กฏระเบียบ (Regulation) และจรรยาบรรณ (Ethics) ในการใช้ AI ดังนี้
ข้อสังเกตสำหรับเป็นแนวทางการพัฒนายุทธศาสตร์และนโยบายด้าน AI ที่น่าจะมีประโยชน์ต่อประเทศไทย
1.Clear goal and roadmap: แต่ละประเทศมีเป้าหมายที่ชัดเจนว่ายุทธศาสตร์และนโยบาย AI จะทำให้เกิดอะไร หลักๆคือ AI จะเป็นตัวช่วยที่ทำให้ประเทศสามารถแข่งขันได้ดีในระดับโลก และสามารถนำข้อมูลไปใช้เพื่อสร้างความเป็นผู้นำทางเศรษฐกิจในด้านที่ประเทศมีความแข็งแกร่งได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ
2.Strategic data on specific sectors: ประเทศที่มีนโยบายด้าน AI เข้าใจจุดแข็งและรู้ว่าสามารถนำข้อมูลไปใช้แข่นขันได้อย่างไร อย่างประเทศไทยมีความแข็งแกร่งทางด้านการเกษตร ท่องเที่ยว อุตสาหกรรมการผลิต การแพทย์ รวมถึงบทบาทของ EEC และ S-Curve cluster ดังนั้นข้อได้เปรียบคือ เราจะมีข้อมูลในภาคอุตสาหกรรมเหล่านี้ ถ้ามีการเก็บข้อมูลและบูรณาการอย่างเหมาะสม แต่การที่ต่างฝ่ายต่างเก็บข้อมูลอย่างที่เป็นอยู่ทุกวันนี้ ทำให้เสียเวลาและไม่ก่อให้เกิดประโยชน์ในภาพรวมของประเทศ จึงจำเป็นต้องมีองค์กรหรือหน่วยงานที่ทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการรวบรวมข้อมูลต่างๆ พร้อมทั้งกำหนดนโยบายและยุทธศาสตร์ในการใช้ข้อมูลให้ไปในทิศทางเดียวกันอย่างเหมาะสม
3.Independent institution: ประเทศที่ยกตัวอย่างมาจะมีหน่วยงานวิจัยหลายแห่งที่แข็งแกร่ง และมีหน่วยงานที่ช่วยประสานความร่วมมือในหลายระดับทั้งมหาวิทยาลัย หน่วยวิจัย และธุรกิจ ซึ่งองค์กรกลางนี้มีความคล่องตัวเหมือนเอกชน มีงบประมาณ สามารถจัดแจงทรัพยากรคนได้ และมีอำนาจในการตัดสินใจอย่างเป็นอิสระ รวมถึงมีความน่าเชื่อถือที่จะทำให้เกิดความร่วมมือจากทั้งภาครัฐ เอกชน วิชาการ งานวิจัย และภาคธุรกิจ โดยองค์กรนี้จะเป็นทีมที่มีวิสัยทัศน์ ช่วยชี้นำและผลักดันการนำข้อมูลและ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์กับประเทศในทุกกลุ่มชนชั้น เป็นองค์กรที่สามารถกำหนดแผนและดูแลการเข้าถึงข้อมูล รวมถึงการเป็น Think tank ที่มองแนวทางหลายๆด้าน ทั้งเทคโนโลยี เศรษฐกิจ กฎระเบียบ (Regulatory) และจรรยาบรรณ (Ethics) เพื่อนำไปปรับใช้ในอนาคต หน่วยงานนี้ต้องพึ่งพาทุกหน่วยที่จะช่วยผลักดัน Ecosystem ในการสร้างอุตสาหกรรม AI
4.Talent and research development through collaboration: การพัฒนาความรู้ความสามารถทางด้านการวิจัยและพัฒนาคนในหลายระดับ จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือที่แข็งแกร่งจากหลายฝ่าย เนื่องจากพื้นฐานของเทคในโลยีมีความซับซ้อนสูง ดังนั้นผลลัพธ์ที่ได้จะออกมาดีกว่าหากหลายฝ่ายร่วมมือกัน ไม่ว่าจะเป็นสถาบันการศึกษาทั้งอุดมศึกษา (รวมถึงอาชีวศึกษา) สถาบันวิจัย ภาครัฐและเอกชน รวมถึงความร่วมมือในระดับนานาชาติเพื่อทำให้เกิดการแบ่งปันข้อมูล (Knowledge sharing) พัฒนาคนและองค์ความรู้ไปพร้อมๆกัน
5.Talent attraction: ประเทศแนวหน้าทางด้าน AI ล้วนมีสถาบันการศึกษาและงานวิจัย พร้อมทั้งเปิดโอกาสให้คนที่มีความสามารถเข้ามาอยู่ในประเทศ เราจะเห็นได้ว่าประเทศไทยนั้นอยู่ในทำเลที่ดี มีความพร้อมทางโครงสร้างพื้นฐานเพื่อทำธุรกิจ สามารถดึงดูดคนที่มีความสามารถเข้ามาทำงานและงานวิจัยได้ หากมีการอำนวยความสะดวก เช่น ให้ Visa กับคนที่มีความสามารถเพื่อช่วยให้งานในประเทศมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากตอนนี้ตลาดทั่วโลกขาดแคลนคนมีประสบการณ์ เงื่อนไขที่จำกัดว่าต้องมีประสบการณ์ 5 – 10 ปี ในสาขาที่เพิ่งมีคนมาสนใจอย่าง AI ถือเป็นเรื่องยากในเมืองไทย ผมมองว่าเงื่อนไขการจบปริญญาระดับสูง รวมทั้งมีประสบการณ์วิจัยงานจากสาขาที่เกี่ยวข้องกับ Machine Learning / AI ก็น่าจะเพียงพอแล้ว
นอกจากนี้เราควรลดระเบียบที่ยุ่งยากซับซ้อนในการการขอ Visa / Work permit ให้เป็นแบบเสร็จสิ้นในองค์กรเดียว (One stop service) และอีกด้านหนึ่งคือการดึงดูดคนไทยที่ทำงานในต่างประเทศให้กลับมาทำงานในประไทย เพราะจริงๆแล้วมีคนไทยที่ทำงานกับบริษัทแนวหน้าด้าน AI อย่าง Google, Microsoft, Facebook, Apple, Amazon และอยู่ตาม Research lab ในหลายประเทศ เราจึงควรหาพื้นที่ให้กับคนเหล่านี้ เพื่อกลับมาสร้างงานวิจัยและพัฒนางานด้าน AI ให้กับประเทศ
6.Digital / Data / AI literacy and Public engagement: การให้ความรู้เรื่องประโยชน์และการใช้ Digital / Data / AI แก่ประชาชนเป็นสิ่งสำคัญ เพื่อสร้างความมีส่วนร่วมของประชาชน นักวิชาการ และธุรกิจ ซึ่งสามารถช่วยกำหนดแนวทางการใช้ AI ให้สามารถนำไปสร้างประโยชน์แก่สังคมและคนในประเทศได้อย่างแท้จริง
7.Regulatory framework: ต้องยอมรับว่าเทคโนโลยี AI มีความก้าวหน้าไปอย่างรวดเร็วและมีขอบเขตเกินกว่ากฎระเบียบที่มีอยู่จะสามารถควบคุมได้ จึงจำเป็นต้องมีการกำหนดกรอบการใช้งาน (Framework) ไว้ เพื่อสร้างแนวทางและความเข้าใจถึงผลกระทบที่จะตามมา หากมีการออกกฎระเบียบก็ควรมีความยืดหยุ่นและไม่ไปเป็นภาระหรือเป็นตัวถ่วงนวัตกรรม อาจมีการใช้ห้องปฏิบัติการนโยบาย (Policy lab) หรือ Sandbox เพื่อทดสอบนโยบายหรือแนวคิดที่สำคัญบางอย่าง เนื่องจาก AI มักถูกนำมาใช้ในงานที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจ เช่น Self-driving car การนำ AI มาใช้ในการตรวจจับผู้ร้าย หรือแม้กระทั่งงานความมั่นคง ซึ่งหากมีความผิดพลาดที่เกิดจากการทำงานของ AI จะมีการดูแลและรับมืออย่างไร เป็นสิ่งที่ต้องคิดเผื่อเอาไว้ด้วย
เห็นได้ชัดว่าโลกเราทุกวันนี้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี เราแทบจะปฏิเสธไม่ได้ว่า AI เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราแทบจะตลอดเวลา ไม่ว่าจะเป็น Google, Siri, Robot การไม่ขยับตัวตามสิ่งเหล่านี้อาจทำให้คุณล่าช้า แต่ถ้าปรับแบบไม่มีแผนหรือนโยบายมารองรับ ก็ยังคงทำให้คุณเคลื่อนไปข้างหน้าอย่างช้าๆและอาจเกิดข้อผิดพลาดได้ การมีแผนเตรียมความพร้อมด้านเทคโนโลยี AI จะช่วยให้การจัดการทรัพยากรทั้งด้านคน ข้อมูล โครงสร้างพื้นฐานมีประสิทธิภาพ และสามารถนำ AI ไปใช้ในทิศทางที่ก่อให้เกิดประโยชน์ต่อสังคมและประเทศชาติได้อย่างแท้จริง
References:
aiforhumanity.fr