ในยุคที่ Generative AI กลายเป็นเครื่องมือใกล้ตัวจนทุกคนเข้าถึงได้ง่าย การสนทนาส่วนใหญ่มักวนเวียนอยู่กับการใช้งานในปัจจุบัน แต่ ศาสตราจารย์ ดร.วรศักดิ์ กนกนุกุลชัย ราชบัณฑิต สำนักวิทยาศาสตร์ ราชบัณฑิตยสภา ได้นำเสนอภาพอนาคตที่ไกลและลึกซึ้งกว่านั้น โดยชี้ให้เห็นถึงฉากทัศน์สุดท้าย (End Game) ที่อาจเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตมนุษย์ไปอย่างสิ้นเชิง นั่นคือวันที่ Artificial General Intelligence (AGI) หรือ AI ที่มีสติปัญญาเทียบเท่ามนุษย์ถือกำเนิดขึ้น และอาจนำเราไปสู่เศรษฐกิจยุคหลังแรงงาน (Post-Labor Economy) ที่การทำงานไม่ใช่สิ่งจำเป็นอีกต่อไป
ปรากฏการณ์ AI: ไม่ใช่เรื่องบังเอิญแต่คือการบรรจบกันของ 3 เทคโนโลยี
การระเบิดขึ้นของ Generative AI ในช่วงปี 2022-2023 ไม่ใช่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นโดยบังเอิญ แต่เป็นผลลัพธ์จากการบรรจบกันอย่างพอดิบพอดีของ 3 เทคโนโลยีสำคัญที่สุกงอมในเวลาเดียวกัน ได้แก่ 1. อัลกอริทึมที่ทรงพลัง การเปลี่ยนสถาปัตยกรรมมาสู่ Transformer Model ได้ปลดล็อกศักยภาพของ AI ในการประมวลผลและเข้าใจภาษาในระดับที่ซับซ้อนอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน 2. ข้อมูลมหาศาล (Big Data) อินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นคลังข้อมูลขนาดมหึมาที่ไร้ขีดจำกัดให้ AI ได้เรียนรู้รูปแบบต่าง ๆ ของโลก และ 3. พลังการประมวลผล (Computing Power) การพัฒนาฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ก้าวกระโดด ทำให้สามารถฝึกฝนโมเดล AI ที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนมหาศาลได้ในเวลาที่สั้นลง
ศ.กิตติคุณ ดร.วรศักดิ์ ได้เปรียบเทียบ AI ว่าเป็นไฟฟ้าชนิดใหม่ (The New Electricity) ซึ่งเป็นคำกล่าวของ ดร.แอนดรูว์ อึ้ง (Andrew Ng) ผู้บุกเบิกวงการ AI โดยให้มุมมองว่าในยุคแรกที่ไฟฟ้าเข้ามาถึงบ้าน ผู้คนนึกถึงเพียงแค่แสงสว่าง แต่ศักยภาพที่แท้จริงของมันมีมากกว่านั้นมหาศาล เช่นเดียวกับ AI ในปัจจุบันที่คนส่วนใหญ่มองว่าเป็นเพียง “แชตบอต” แต่ในความเป็นจริงแล้ว มันคือจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติที่จะแทรกซึมไปในทุกมิติของสังคม
อัจฉริยะนักลอกเลียนแบบสู่การมี “กระบวนการคิด” เป็นของตนเอง
หัวใจสำคัญที่ทำให้ Generative AI ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว คือความสามารถในการเป็น “อัจฉริยะนักลอกเลียนแบบ” (Genius Imitator) มันสามารถเรียนรู้รูปแบบจากข้อมูลจำนวนมหาศาลและสร้างสรรค์สิ่งใหม่ที่สมจริงได้อย่างน่าทึ่ง ไม่ว่าจะเป็นการสร้างวิดีโอที่จำลองหลักฟิสิกส์ได้อย่างสมบูรณ์แบบจนผู้เชี่ยวชาญหาที่ติไม่ได้ หรือการโคลนนิ่งเสียงและเลียนแบบจริตการพูดของมนุษย์ได้อย่างแนบเนียน จนยากที่จะแยกแยะได้
แต่พัฒนาการที่น่าจับตามองยิ่งกว่า คือการที่ AI เริ่มก้าวข้ามจากการเป็นเพียงผู้ลอกเลียนแบบไปสู่การมี กระบวนการคิดเชิงเหตุผล (Reasoning) ในอดีต AI อาจตอบคำถามผิดพลาด (Hallucination) หรือให้ข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริง แต่โมเดลรุ่นใหม่มีความสามารถในการตรวจสอบคำตอบของตัวเองและใช้เหตุผลในการวิเคราะห์โจทย์ที่ซับซ้อนได้ ดังตัวอย่างคำถามเชาวน์ที่ว่า “หากตากเสื้อ 25 ตัวใช้เวลา 1 ชั่วโมง แล้วตากเสื้อ 30 ตัวจะใช้เวลานานเท่าไหร่” ซึ่ง AI รุ่นเก่าจะคำนวณตามบัญญัติไตรยางศ์ แต่ AI รุ่นใหม่สามารถให้เหตุผลได้อย่างถูกต้องว่า “การตากเสื้อแต่ละตัวไม่ขึ้นอยู่กับจำนวนรวม”
สถานีถัดไป AGI: เมื่อ AI คิดนอกกรอบมนุษย์ได้
เป้าหมายสูงสุดที่ทุกบริษัทเทคโนโลยีกำลังมุ่งหน้าไปคือ AGI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ที่รู้รอบด้านเทียบเท่ามนุษย์ บทเรียนสำคัญที่แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอันน่าทึ่งของ AI เกิดขึ้นในการแข่งขันหมากล้อมระหว่าง AlphaGo ที่เรียนรู้จากมนุษย์ กับแชมป์โลก ลี เซโดล ซึ่ง AlphaGo ชนะไป 4 ต่อ 1 แต่สิ่งที่น่าสนใจกว่านั้นคือการถือกำเนิดของ AlphaGo Zero ที่เรียนรู้จากการแข่งขันกับตัวเองโดยไม่มีข้อมูลจากมนุษย์เลย กลับสามารถเอาชนะ AlphaGo รุ่นแรกไปได้ 100 ต่อ 0
บทเรียนนี้ชี้ให้เห็นว่า “เมื่อใดก็ตามที่ AI ไม่ถูกจำกัดด้วยกรอบความคิดของมนุษย์ มันจะสามารถปลดปล่อยศักยภาพของตนเองได้อย่างไร้ขีดจำกัด” นี่คือจุดที่น่ากังวลและน่าจับตามอง เพราะเมื่อ AGI เกิดขึ้น มันจะสามารถเขียนโค้ด โคลนตัวเอง และอัปเกรดตัวเองได้อย่างก้าวกระโดด จนอาจถึงจุดที่มนุษย์ไม่สามารถควบคุมหรือทำความเข้าใจได้อีกต่อไป
ชีวิตในโลกยุคหลังแรงงาน: ความอุดมสมบูรณ์หรือวิกฤติความเหลื่อมล้ำ?
ผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่คาดการณ์ว่า AGI อาจเกิดขึ้นจริงในช่วงปี 2030 ซึ่งจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงโครงสร้างทางเศรษฐกิจและสังคมครั้งใหญ่ที่เรียกว่า “เศรษฐกิจยุคหลังแรงงาน” (Post-Labor Economy) ซึ่งมีสองด้านที่อาจเกิดขึ้นได้
ด้านบวก (Utopia) โลกจะเข้าสู่ยุคแห่งความอุดมสมบูรณ์ (World Abundance) การผลิตส่วนใหญ่จะทำโดย AI ทำให้มนุษย์หลุดพ้นจากงานที่ไม่พึงประสงค์ มีพลังงานสะอาดเหลือเฟือ การแพทย์ก้าวหน้าจนอายุขัยเพิ่มขึ้น และมีความมั่นคงทางอาหาร
ด้านลบ (Dystopia) อาจเกิดภาวะตกงานโดยถ้วนหน้าและเกิดชนชั้นไร้ประโยชน์ (Useless Class) ตามคำนิยามของ ยูวัล โนอาห์ แฮรารี ซึ่งหมายถึงกลุ่มคนที่ไม่สามารถสร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจได้อีกต่อไป นำไปสู่การสูญเสียเป้าหมายในชีวิต และความเหลื่อมล้ำทางสังคมที่รุนแรงขึ้นระหว่างกลุ่มที่ควบคุม AI กับคนส่วนใหญ่
เพื่อรับมือกับปัญหานี้ แนวคิดเรื่อง “รายได้พื้นฐานถ้วนหน้า” (Universal Basic Income – UBI) จึงถูกหยิบยกขึ้นมาพิจารณา โดยรัฐจะจัดสรรเงินยังชีพให้กับพลเมืองทุกคนเพื่อชดเชยการขาดรายได้จากการทำงาน ซึ่งเงินทุนอาจมาจากภาษีที่เก็บจากบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ที่ได้ประโยชน์จาก AI
สมรภูมิ AI: เมื่อจีนและสหรัฐฯเดิมพันอนาคตชาติผ่านการศึกษา
การแข่งขันเพื่อเป็นผู้นำด้าน AI ไม่ใช่แค่การแข่งขันทางเทคโนโลยี แต่เป็นวาระแห่งชาติที่มหาอำนาจอย่างจีนและสหรัฐอเมริกากำลังทุ่มสรรพกำลังอย่างเต็มที่
จีน ประกาศแผนยุทธศาสตร์ AI ตั้งแต่ปี 2017 โดยตั้งเป้าเป็นผู้นำของโลกภายในปี 2025 และได้ลงมือทำอย่างจริงจังด้วยการสร้างหลักสูตร AI สำหรับโรงเรียนตั้งแต่ระดับประถมถึงมัธยมปลาย และมองว่า AI คือทักษะพื้นฐานของพลเมืองทุกคน ในขณะที่สหรัฐอเมริกา ประธานาธิบดีได้ออกคำสั่งให้โรงเรียนทั่วประเทศต้องสอน AI ตั้งแต่ระดับอนุบาล และบูรณาการเข้ากับทุกรายวิชา ไม่จำกัดเฉพาะสายวิทยาศาสตร์
ภาพสะท้อนจากสองมหาอำนาจชี้ให้เห็นว่า การสร้างความรอบรู้ด้าน AI (AI Literacy) คือหัวใจสำคัญในการเตรียมความพร้อมของประเทศสำหรับอนาคต การลงทุนใน “สมองของเด็ก” คือการลงทุนที่ให้ผลตอบแทนระยะยาวและสำคัญกว่าการลงทุนในฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว
สำหรับประเทศไทย แม้การสร้าง Foundation Model ขนาดใหญ่เพื่อแข่งขันกับระดับโลกอาจเป็นเรื่องท้าทายอย่างยิ่ง เนื่องจากต้องใช้ทรัพยากรด้านคอมพิวเตอร์และพลังงานมหาศาล แต่การตระหนักรู้และเริ่มวางรากฐานด้านการศึกษาอย่างจริงจัง ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญที่สุดในการเตรียมคนไทยให้พร้อมรับมือกับโลกที่กำลังจะเปลี่ยนแปลงไปตลอดกาล
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
Real Smart เปิดตัว AI ‘Real Vision’ ชูความยืดหยุ่น-ปลอดภัยจ่อเข้าตลาด LiVE Exchange
สวนกระแส AI! ผู้เชี่ยวชาญชี้ทางรอดคือการกลับไป ‘อ่าน-เขียน’ ทุกวัน
