2 บิ๊กเทค ‘เอดับบลิวเอส - ไอบีเอ็ม’ มองเทรนด์ AI ปฏิวัติโลก

เวทีเสวนา: 2024 Al Giga Trends: เทรนด์เอไอ จากองค์กรระดับโลก จัดโดยหนังสือพิมพ์ “กรุงเทพธุรกิจ”

วัตสัน ถิรภัทรพงศ์ ผู้จัดการประจำประเทศไทย บริษัท อะเมซอน เว็บ เซอร์วิสเซส (ประเทศไทย) จำกัด หรือ เอดับบลิวเอส แสดงทัศนะว่า มาถึงวันนี้เราคงไม่อาจปฏิเสธถึงพลังของเอไอที่เข้ามาส่งผลกระทบต่อทั้งธุรกิจและการใช้ชีวิต หรือประเด็นที่ว่า GenAI จะมีผลไหม

ปัจจุบัน เร่ิมมีการพูดถึงการปรับใช้งานเอไอ รวมถึง GenAI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยเฉพาะการขับเคลื่อนโอกาสด้านการขาย การตลาด การวิจัยและพัฒนา การพัฒนาซอฟต์แวร์ รวมถึงการบริหารจัดการและบริการลูกค้า กลายเป็นเทคโนโลยีที่ถูกใช้งานเสมือนเป็นเรื่องปกติทั่วไปของคนในยุคนี้

จากสำรวจความคิดเห็นองค์กรธุรกิจในไทยกว่า 3 พันรายพบว่า ต่างมีการตื่นตัวอย่างมาก และภายใน 3 ปีจากนี้ 94% ขององค์กรจะมีการนำ GenAI มาปรับใช้

อย่างไรก็ดี หากเทียบเป็นการวิ่งมาราธอน ขณะนี้เป็นเพียงก้าวที่ 3 โดยมีความเชื่อว่า LLM จะมีพัฒนาการที่มากขึ้นอย่างต่อเนื่องและเป็นไปได้สูงมากที่จะเป็นแบบก้าวกระโดด

เห็นได้จากไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา การมาของ “Claude 3” ชุดโมเดลเอไอเวอร์ชันใหม่ที่เคลมว่าทรงพลังมากที่สุดในตลาดดังนั้นระหว่างทางจากนี้จะมีผู้เล่นรายใหม่ เทคโนโลยีใหม่ๆ ที่พลิกโฉมและล้มผู้เล่นรายเดิมๆ เกิดขึ้นได้ต่อเนื่อง

ถึงเวลา Democratize ‘GenAI’

วัตสันเผยว่า ขณะนี้เป็นเป็นช่วงเวลาที่ยังฝุ่นตลบ และน่าตกตะลึงว่าอะไรที่จะมาตอบโจทย์ได้บ้าง ทว่าที่สำคัญคือสิ่งที่จะมีผลในเชิงธุรกิจ

“ถึงเวลา Democratize การใช้งาน GenAI ให้สามารถเข้าถึงองค์กรทุกระดับ ครอบคลุมไปถึงองค์กรขนาดเล็กและกลาง ไม่ใช่เพียงแค่องค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น”

ประเมินขณะนี้เรื่องของความตื่นตัวของธุรกิจไม่น่ากังวล ทว่าเรื่องที่สำคัญคือการสร้างยูสเคสที่เกิดผลและสร้างมูลค่าเพิ่มเชิงธุรกิจได้จริง

เอดับบลิวเอสแนะว่า เบื้องต้นการใช้งานที่เป็นไปได้มีด้วยกัน 2 เรื่องคือ การตกผลึกเพื่อใช้งานกับเรื่องทั่วไปในชีวิตประจำวัน และเรื่องที่ส่งผลกับองค์กรได้อย่างมหาศาล

แต่ทั้งนี้ สิ่งที่ถูกต้องสำหรับองค์กรคือ สนับสนุนให้มีการใช้งานแต่ต้องจำกัดเรื่องข้อมูลขององค์กรด้วยสุดท้ายต้องกลับไปที่ยูสเคส โดยมีโจทย์คือทำอย่างไรให้สามารถตอบโจทย์ทั้งมุมของการพัฒนาประสบการณ์ลูกค้า ยกระดับบุคลากร รวมถึงกระบวนการทางธุรกิจ

นอกจากนี้ มีความยืดหยุ่นมากพอที่จะปรับเปลี่ยนให้สอดคล้องกับความผันผวนของโลกธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอยู่ ตลอดเวลา เช่นที่เอดับลิวเอส การพัฒนาบริการมีจุดมุ่งหมายสำคัญคือการเปิดทางเลือกให้ลูกค้าได้เลือกใช้ได้หลากหลาย หรือ เมื่อต้องการเปลี่ยนต้องไม่มีข้อจำกัดหรือติดขัดตอบโจทย์ทั้งด้านซิเคียวริตี้และความยืดหยุ่นในการใช้งาน

ท้ายที่สุด ดาต้าเป็นรากฐานของ  GenAI  ดังนั้นการใช้งานและบริหารจัดการข้อมูลเป็นเรื่องสำคัญ เอไอเป็นดาบสองคมต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความปลอดภัยของข้อมูล ที่ขาดไม่ได้คือ การยกระดับบุคลากร ที่ต้องสอดคล้องไปกับบริบทของการใช้งานเพื่อก้าวตามให้ทันความสามารถของเทคโนโลยี

เอไอ = 'สารตั้งต้น' ที่ต่อยอดได้ไม่รู้จบ

อโณทัย เวทยากร กรรมการผู้จัดการใหญ่ ไอบีเอ็ม ประเทศไทย เปิดมุมมองว่า เอไอจะกลายเป็นเทคโนโลยี “General Purpose” “สารตั้งต้น” ที่สามารถต่อยอดและพัฒนาไปได้อย่างมหาศาลไม่รู้จบ

โดยเทรนด์ที่น่าจับตามองในปี 2567 นี้ ประกอบด้วย  Responsible AI จะเป็นตัวกำหนดความสำเร็จในการนำเอไอมาใช้ขององค์กร หากไม่มีการวางกรอบ Responsible AI และ AI governance ไว้ตั้งแต่ต้น การสเกลการใช้งานเอไอในองค์กรย่อมเป็นไปได้ยาก

นอกจากนี้ ไม่เพียง โมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLM ที่เปิดประตูให้เอไอก้าวสู่ยุคทอง จะได้เห็นการเติบโตของ โมเดลเอไอที่เล็กลง (small(er) language models) เพราะในโลกความเป็นจริงของธุรกิจ มีเพียงแค่องค์กรขนาดใหญ่เท่านั้นที่จะมีงบประมาณหรือพื้นที่เซิร์ฟเวอร์มากพอสำหรับการเทรนโมเดลเอไอขนาดใหญ่หลายพันล้านพารามิเตอร์

วันนี้เป็นที่พิสูจน์แล้วว่าโมเดลที่เล็กกว่าก็สามารถให้ประสิทธิผลได้ดีไม่แพ้กัน แถมใช้ทรัพยากรน้อยกว่ากันมาก จริงๆ แล้วยูสเคสอย่างงานบริการลูกค้าหรือการเพิ่ม productivity ของพนักงานในองค์กร ก็ไม่ได้ต้องอาศัยโมเดลเอไอขนาดใหญ่หรือภาษาที่ซับซ้อนแต่อย่างใด

ปัจจุบัน องค์กรมองถึงการปกป้องข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของลูกค้า ตลอดจน intellectual property ที่เป็นสินทรัพย์ขององค์กร และมองถึงการใช้เอไอออนพริมิสมากขึ้น

“แพลตฟอร์ม Gen AI ขนาดเล็ก ที่ได้รับการฝึกสำหรับกลุ่มธุรกิจเฉพาะ และยูสเคสเฉพาะ จะเป็นสิ่งที่องค์กรมองหามากขึ้นในปีนี้"

 เหนือสิ่งอื่นใด เอไอต้องเสริมศักยภาพและจุดแข็งขององค์กร องค์กรต้องสามารถ personalize โมเดลเพื่อตอบโจทย์คุณค่าหลักของตนได้

ไม่ว่าเวิร์คโหลดนั้นจะอยู่ในองค์กรหรือบนคลาวด์ ทุกองค์กรต้องสามารถนำโมเดลเอไอที่โอเพนมาใช้เพื่อตอบเป้าหมายได้ และ IBM watsonx คือหนึ่งในตัวอย่างของแพลตฟอร์มที่ออกแบบโดยคำนึงถึงเรื่องนี้เป็นสำคัญ

“2567 นี้ จะเป็นปีที่คอนเซ็ปต์ของเอไอเปลี่ยนไปสู่การใช้งานจริง จากเดิมที่เป็นแค่ยูสเคสของการลดต้นทุน ไปสู่การสร้างมูลค่าเพิ่ม ขณะเดียวกันได้เห็นยูสเคสใหม่ๆ เกิดขึ้นจำนวนมาก”

เหรียญสองด้าน โอกาสมาพร้อมความเสี่ยง

เอ็มดีไอบีเอ็มวิเคราะห์ว่า เอไอก็เหมือนเทคโนโลยีอื่นๆ ที่เคยเกิดขึ้น ที่จะมีการปฏิวัติหรือวิวัฒนาการที่แตกต่างกันออกไป ทว่าที่เห็นได้ชัดเจนสำหรับเอไอคือ ส่งผลกระทบกับผู้คนในวงกว้าง ตั้งแต่ระดับรากหญ้าไปจนถึงผู้บริหาร กระทบไปในทุกอุตสาหกรรม

การ์ทเนอร์ระบุว่า ระหว่างปี 2566-2570 เม็ดเงินกว่า 3 ล้านล้านดอลลาร์หรือราว 102 ล้านล้านบาทจะถูกใช้ไปกับเอไอขณะที่ข้อมูลจาก PwC ระบุว่า เอไอจะส่งผลให้จีดีพีของโลกเติบโตได้ถึง 14% ในปี 2573 ซึ่งเท่ากับเพิ่มขึ้น 15.7 ล้านล้านดอลลาร์หรือราว 533 ล้านล้านบาท

สำหรับประเทศไทย ข้อมูลจาก Statista ระบุว่าตลาด Generative AI จะเติบโตนช่วงปี 2567-2573 ส่งผลให้วอลลุมตลาดมีมูลค่า 1.08 พันล้านดอลลาร์หรือราว  3.7 หมื่นล้านบาทในปี 2573

ดังนั้นหากไม่เร่ิมตอนนี้เมื่อถึงวันนั้นจุดยืนของเราจะอยู่ที่ตรงไหน ธุรกิจย่อมมีความเสี่ยง อีกทางหนึ่งหากไม่มีการอัปสกิล รีสกิลบุคลากรอาจไม่มีความพร้อมมากพอ

เรื่องนี้สะท้อนให้เห็นว่า สกิลเซ็ตของคนยุคปัจจุบันจะใช้ไม่ได้แล้วในอีก 10  ปีข้างหน้า เป็นเรื่องสำคัญที่ต้องเตรียมความพร้อมให้กับคนทุกเจน

ต่อคำถามที่ว่า สำหรับประเทศไทย ควรเป็นเอไอแบบใด เรื่องอาจตอบได้ยากว่าจะนำไปใช้ในรูปแบบใดได้บ้าง ทว่าในเบื้องต้น เอไอ เป็น เทคโนโลยีที่สามารถนำไปต่อยอดในการพัฒนานวัตกรรม ดังนั้นมีความสำคัญอย่างมากที่จะกระตุ้นให้ภาครัฐและธุรกิจองค์กรนำไปใช้

ท้ายที่สุด เอไอก็เหมือนเทคโนโลยีอื่นๆ เป็นเหรียญที่มีสองด้าน ด้านหนึ่งมีประโยชน์หมกศาล ทว่าอีกด้านหนึ่งมาพร้อมความเสี่ยง ดังนั้นผู้กำหนดนโยบายมีความสำคัญ วางกรอบที่ชัดเจน เพื่อสร้างความโปร่งใส ตรวจสอบได้ มีบทลงโทษที่ชัดเจน

เอไอมาพร้อมประโยชน์หมาศาลและความเสี่ยง การปรับใช้เทคโนโลยีโดยเฉพาะเอไอต้องใช้เวลา แน่นอนว่าระยะแรกๆ อาจมีคำถาม ไม่ไว้วางใจ ทว่าในระยะยาวเมื่อกลายเป็น “Trusted AI” จะสามารถใช้งานได้อย่างเต็มที่ เช่นเดียวกับไอบีเอ็มที่มีการพัฒนากรอบของเอไอที่ชัดเจน สามารถตรวจสอบได้ตั้งแต่เร่ิมต้นการป้อนข้อมูล กระทั่งทุกขั้นตอนของการทำงาน