ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังจะกลายเป็นเทคโนโลยีชี้ชะตาอนาคตของประเทศไทย ไม่ใช่เพียงในฐานะเครื่องมือใหม่ แต่เป็นพลังขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในภาคอุตสาหกรรมสำคัญอย่างการเงินและสาธารณสุข ขณะที่ภาครัฐเดินหน้าผลักดันยุทธศาสตร์ชาติเพื่อปักธงการเป็นผู้นำ AI ในภูมิภาคอาเซียน อย่างไรก็ตาม เบื้องหลังภาพอนาคตที่สดใสนั้นยังซ่อนความท้าทายใหญ่หลวง ทั้งปัญหาการทำงานแบบแยกส่วน (Silo) ที่เป็นอุปสรรคต่อการบูรณาการ และภารกิจเร่งด่วนในการยกระดับทักษะของประชากรทั้งประเทศ ซึ่งบทสรุปจากมุมมองของผู้เชี่ยวชาญแถวหน้าชี้ตรงกันว่า กุญแจดอกสำคัญที่จะไขประตูสู่อนาคตได้สำเร็จนั้น อยู่ที่ความร่วมมือของทุกภาคส่วนอย่างแท้จริง
ภายในงาน Techsauce Global Summit 2025 หนึ่งในเวทีเสวนาที่น่าจับตามองที่สุดคือเวทีในหัวข้อ Asia’s New Dawn: Forging Our AI Future Together ซึ่งได้รวบรวมผู้เชี่ยวชาญจากหลากหลายวงการเพื่อร่วมกันฉายภาพอนาคตของชาติที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประกอบด้วย รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ดร.วาริน รัชนานุสรณ์ รักษาการรองผู้อำนวยการใหญ่ จากสำนักงานส่งเสริมเศรษฐกิจดิจิทัล (depa) ดร.พาฤทธิ์ เปลี่ยนขำ ผู้ช่วยผู้อำนวยการ โรงพยาบาลสมิติเวช ศรีนครินทร์ และ Takeshi Kito Co-founder & CEO ของ Global Finance & Technology Network Japan โดยวงเสวนาได้เผยให้เห็นถึงศักยภาพ โอกาส ความท้าทาย และแผนยุทธศาสตร์ชาติที่วางไว้เพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้
ภาพใหญ่นโยบาย AI แห่งชาติ: ปักธงผู้นำอาเซียน
ในภาพรวมระดับประเทศ รศ.ดร.ธีรณี กล่าวว่า ยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติ รัฐบาลกำลังผลักดันอย่างจริงจัง โดยยกระดับให้เป็นวาระสำคัญสูงสุด มีการจัดตั้งคณะกรรมการ AI แห่งชาติซึ่งมีนายกรัฐมนตรีเป็นประธาน สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นทางการเมืองอย่างแท้จริงที่จะทำให้ประเทศไทยก้าวขึ้นเป็นผู้นำด้านเศรษฐกิจ AI ในภูมิภาคอาเซียน แผนยุทธศาสตร์ดังกล่าววางอยู่บนสองเสาหลักที่ต้องดำเนินไปพร้อมกัน คือ การเตรียมความพร้อม (Readiness) และการส่งเสริมการใช้งาน (Adoption)
สำหรับเสาหลักด้านการเตรียมความพร้อมนั้น ประกอบด้วย 3 องค์ประกอบสำคัญ 1) คือการพัฒนามนุษย์โดยตั้งเป้าหมายที่ท้าทายในการสร้างคนไทยที่รู้และใช้ AI เป็นอย่างน้อย 10 ล้านคน และผลิตวิศวกร AI ขั้นสูงให้ได้ 50,000 คน 2) คือการสร้างโครงสร้างพื้นฐานและข้อมูล โดยใช้แนวทางคู่ขนาน ทั้งการสร้างโครงสร้างพื้นฐานแบบเปิด (Open-source) เพื่อให้ SME และสตาร์ตอัพไทยสามารถเข้าถึงและต่อยอดได้ พร้อมกับส่งเสริมให้เกิดการลงทุนจากบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก และ 3) คือการพัฒนาด้านกฎหมายและมาตรฐานผ่านการจัดตั้ง Regulatory Sandbox หรือกระบะทรายทางกฎหมาย เพื่อเป็นพื้นที่ปลอดภัยในการทดลองกฎเกณฑ์ใหม่ ๆ เกี่ยวกับ AI ให้มีความเหมาะสมกับบริบทของประเทศ ก่อนจะนำไปประกาศใช้จริงทั่วประเทศ)
เมื่อประเทศมีความพร้อมแล้ว เสาหลักที่สองคือการส่งเสริมการใช้งานจะเข้ามามีบทบาท โดยมุ่งเป้าไปที่ภาคอุตสาหกรรมยุทธศาสตร์ของประเทศ เช่น สุขภาพ การท่องเที่ยว เกษตรกรรม และการผลิต กลไกการขับเคลื่อนที่สำคัญคือการจัดตั้งสมาคม AI แห่งชาติ (National AI Consortium) ซึ่ง รศ.ดร.ธีรณี เน้นย้ำว่ามีความพิเศษตรงที่จะขับเคลื่อนโดยภาคเอกชนในรูปแบบความร่วมมือภาครัฐและเอกชน (Public-Private Partnership) เพื่อให้เกิดความคล่องตัวและตอบโจทย์ความต้องการของตลาดอย่างแท้จริง ภายใต้สมาคมนี้ จะมีการจัดตั้งศูนย์ความเป็นเลิศ (Center of Excellence – COE) 9 แห่งในด้านต่าง ๆ เพื่อสร้างนวัตกรรมที่จับต้องได้ เช่น ศูนย์ AI เพื่อการผลิต อาจมุ่งเน้นการพัฒนา Physical AI หรือหุ่นยนต์ ส่วนศูนย์ AI เพื่อการเกษตร อาจเริ่มต้นจากการบูรณาการข้อมูลเพื่อปรับปรุงการปลูกข้าวให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ทั้งหมดนี้ได้รับการสนับสนุนด้วยงบประมาณรวมกว่า 25,000 ล้านบาทในระยะสองปี ซึ่งประกอบด้วยงบประมาณใหม่ราว 8,000 ล้านบาท และที่เหลือเป็นการจัดสรรจากงบประมาณด้านการวิจัยและงบปกติของหน่วยงานต่าง ๆ
HealthTech: เมื่อ AI คือคู่คิดไม่ใช่แค่เครื่องมือ
ในมุมของวงการแพทย์ เทคโนโลยี AI ได้เปลี่ยนสถานะจากเพียงเครื่องมือไปสู่การเป็นเสมือนคู่คิดและพันธมิตร (Partner and Allies) ที่ช่วยให้แพทย์สามารถมอบการดูแลที่ดีที่สุดแก่ผู้ป่วยได้ ดร.พาฤทธิ์ กล่าวว่าความพิเศษของวงการแพทย์นั้นทำให้บทบาทของ AI แตกต่างออกไป ประการแรกคือการแพทย์เป็นการผสมผสานระหว่างความรู้ทางวิทยาศาสตร์เพื่อวินิจฉัยโรค กับศิลปะในการทำความเข้าใจและเลือกแนวทางที่เหมาะสมกับผู้ป่วยแต่ละราย ประการต่อมาคืออำนาจการตัดสินใจที่ไม่ได้อยู่กับผู้ป่วยโดยตรง แต่แพทย์คือผู้เสนอทางเลือกที่ดีที่สุดให้ และสุดท้ายคือความต้องการที่แตกต่างกันระหว่างผู้รับบริการที่อยากได้ประโยชน์สูงสุด กับผู้จ่ายเงินที่ต้องการความคุ้มค่าของต้นทุน
–‘Healthspan’ ปลายทางใหม่ของชีวิต ที่ยืนยาวและเปี่ยมสุขในยุคดิจิทัล
ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมของการนำ AI มาใช้ในโรงพยาบาลนั้นมีให้เห็นแล้วมากมาย ไม่ว่าจะเป็นการใช้ AI ช่วยแพทย์ในการส่องกล้องตรวจลำไส้ใหญ่เพื่อค้นหาติ่งเนื้อที่อาจกลายเป็นมะเร็ง ซึ่ง ดร.พาฤทธิ์ เผยว่าช่วยเพิ่มอัตราการตรวจพบได้ถึง 1.5 เท่า ทำให้แพทย์ที่ประสบการณ์น้อยมีความแม่นยำเทียบเท่าแพทย์อาวุโส ไม่เพียงเท่านั้น AI ยังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการประเมินอายุกระดูกเพื่อวินิจฉัยภาวะเป็นหนุ่มเป็นสาวก่อนวัยได้อย่างรวดเร็ว ช่วยให้วางแผนการรักษาได้ทันท่วงทีซึ่งส่งผลต่อความสูงของเด็กในอนาคต
นอกจากนี้ ยังมีนวัตกรรม AI ช่วยอ่านผลแมมโมแกรมเพื่อตรวจหามะเร็งเต้านม ที่ช่วยให้รังสีแพทย์มองเห็นความผิดปกติได้ดียิ่งขึ้น นำไปสู่การรักษาตั้งแต่เนิ่น ๆ และเพิ่มทางเลือกในการรักษาให้ผู้ป่วย วิสัยทัศน์ที่สำคัญคือการเปลี่ยนจากการรักษาเชิงรับไปสู่การดูแลเชิงป้องกัน ซึ่งหากทำได้สำเร็จ
“เราอาจเปลี่ยนโฉมระบบสาธารณสุขจาก 30 บาทรักษาทุกโรค ไปสู่ 30 บาทป้องกันได้ทุกโรคในที่สุด”
FinTech: ลดความเสี่ยงสร้างโอกาสแต่ยังเผชิญความท้าทาย
สำหรับโลกการเงิน Takeshi Kito ได้ชี้ให้เห็นว่าการปรับตัวรับเทคโนโลยี AI นั้นมีความซับซ้อนและต้องดำเนินไปอย่างระมัดระวัง แม้ภาคอุตสาหกรรมอื่น เช่น การผลิต จะเป็นผู้ถือครองสิทธิบัตรด้าน AI และก้าวไปไกลแล้ว แต่สถาบันการเงินยังคงต้องเผชิญกับความท้าทายเฉพาะตัวหลายประการ ประการแรกและสำคัญที่สุดคือ โครงสร้างพื้นฐานทางการเงินถูกจัดเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญยิ่งยวด (Critical Infrastructure) ที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับความมั่นคงของชาติ ทำให้ทุกย่างก้าวต้องอยู่ภายใต้กฎระเบียบที่เข้มงวด เพื่อป้องกันความเสี่ยงเชิงระบบ (Systemic Risk) ซึ่งหมายถึงความล้มเหลวของสถาบันเพียงแห่งเดียวอาจลุกลามจนสั่นคลอนเสถียรภาพของทั้งอุตสาหกรรมได้ อย่างไรก็ตาม ความท้าทายอีกด้านคือปัจจุบันยังไม่มีกฎระเบียบที่ออกมาเพื่อจัดการความเสี่ยงจาก AI โดยเฉพาะ ทำให้เกิดความไม่แน่นอนในการนำเทคโนโลยีมาปรับใช้ นอกจากนี้ ด้วยธรรมชาติของธุรกิจการเงินที่เป็นสากล การจัดการการถ่ายโอนข้อมูลข้ามพรมแดนจึงเป็นอีกหนึ่งอุปสรรคสำคัญที่ยังไม่มีแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจน
ถึงกระนั้น AI ก็ได้เข้ามาสร้างโอกาสมหาศาลเช่นกัน บทบาทที่ชัดเจนคือการช่วยลดอุปสรรคในการเข้าสู่ตลาด โดยเฉพาะการทลายกำแพงด้านภาษา ซึ่งทำให้บริษัทการเงินจากต่างประเทศสามารถขยายธุรกิจเข้ามาได้ง่ายขึ้น ขณะเดียวกัน AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ในสนามรบอาชญากรรมไซเบอร์ ซึ่งเปรียบเสมือนการแข่งขันทางอาวุธ (Arms Race) ที่กลุ่มมิจฉาชีพเองก็ใช้ AI เพื่อสร้างกลโกงที่ซับซ้อนขึ้น สถาบันการเงินจึงจำเป็นต้องใช้ AI ที่ล้ำหน้ากว่าเพื่อเป็นแนวป้องกันในการตรวจจับการฉ้อโกงและป้องกันการฟอกเงินแบบเรียลไทม์ ท้ายที่สุดแล้ว Mr. Takeshi Kito เน้นย้ำว่าหัวใจสำคัญของการนำ AI มาใช้ในโลกการเงินคือการยึดมั่นในหลักการสำคัญคือหน้าที่ดูแลผลประโยชน์ของลูกค้าอย่างดีที่สุด (Fiduciary Duty) ซึ่งเป็นแนวคิดที่สามารถนำมาปรับใช้กับความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และ AI ได้เช่นกัน นั่นคือผู้สร้างและผู้ใช้งาน AI ต้องมีความรับผิดชอบที่จะทำให้เทคโนโลยีนั้นทำงานเพื่อผลประโยชน์สูงสุดของผู้คนและสังคมโดยรวม
ความท้าทายร่วม: Silo และการสร้างคน
รศ.ดร.ธีรณี กล่าวว่า การทำงานแบบแยกส่วนที่ฝังรากลึกอยู่ในทุกมิติ ทั้งข้อมูลภาครัฐและเอกชนที่ต่างคนต่างเก็บ ทีมงานที่ขาดการทำงานร่วมกัน ไปจนถึงข้อกฎหมายที่ไม่ได้เอื้อต่อการบูรณาการ โดยเฉพาะ พ.ร.บ. คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) ที่ถอดแบบมาจาก GDPR ของยุโรป แต่เมื่อนำมาใช้กับบริบทของไทยที่แต่ละหน่วยงานราชการมีสถานะเป็นนิติบุคคลแยกขาดจากกัน ทำให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างหน่วยงานกลายเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก
อย่างไรก็ตาม การจะสร้าง AI ที่แข็งแกร่งได้นั้นจำเป็นต้องทลายกำแพงเหล่านี้ลง ซึ่งต้องเริ่มจากการสร้างความเข้าใจว่า การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data Analytics) ไม่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่ระบุตัวตนได้เสมอไป เราสามารถตัดข้อมูลส่วนบุคคล (PII) ออกก่อนนำไปวิเคราะห์เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวได้
ขณะเดียวกัน ดร.วาริน ชี้ว่าความท้าทายที่ใหญ่ไม่แพ้กันคือการพัฒนาคนให้มีขีดความสามารถและทัศนคติที่พร้อมรับการเปลี่ยนแปลง นี่คือโจทย์ใหญ่ของประเทศไทยซึ่งมีประชากรกว่า 8 ล้านครัวเรือนในภาคเกษตร และอีกกว่า 3 ล้านรายในกลุ่ม SME ที่ส่วนใหญ่ยังคงใช้เทคโนโลยีในระดับ Industry 2.0 ในขณะที่โลกกำลังมุ่งสู่ Industry 4.0 และ 5.0 การจะยกระดับขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศจึงต้องเริ่มจากการยกระดับทักษะของคนกลุ่มนี้อย่างเร่งด่วน
ภาครัฐจึงได้จัดทำโครงการ Digital Skill Roadmap ที่แบ่งการพัฒนาคนออกเป็น 3 ระดับอย่างเป็นระบบ คือ ระดับแรก สร้างความรู้พื้นฐานด้านดิจิทัล (Digital Literacy) ให้กับประชาชนทุกคน ระดับที่สอง พัฒนาทักษะสำหรับอาชีพต่าง ๆ ทั้งอาชีพยุคใหม่ เช่น อินฟลูเอนเซอร์ และอาชีพดั้งเดิม เช่น บัญชีหรือ HR ที่ต้องปรับตัว และระดับที่สาม คือการพัฒนาทักษะขั้นสูงสำหรับผู้เชี่ยวชาญอย่างวิศวกร AI และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยตรง พร้อมกันนี้ได้ออกมาตรการจูงใจทางภาษีที่ชัดเจนเพื่อกระตุ้นให้ภาคเอกชนลงทุนในการพัฒนาคน เช่น การลดหย่อนภาษีได้ถึง 250% สำหรับค่าใช้จ่ายในการอบรมพนักงาน
อนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยความร่วมมือ
ท้ายที่สุดแล้ว ภาพอนาคตที่ผู้เชี่ยวชาญทุกท่านวาดหวังนั้นมีจุดร่วมเดียวกันคือการเกิดขึ้นของระบบนิเวศแห่งความร่วมมือ (Collaborative Ecosystem) ที่ซึ่งไม่มีใครสามารถเก่งหรือทำทุกอย่างได้เพียงลำพัง การทลายกำแพง Silo จึงเป็นมากกว่าแค่การแก้ปัญหา แต่เป็นการเปิดประตูสู่วิสัยทัศน์ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิม
ในโลกการเงินอาจได้เห็นระบบที่ราบรื่นไร้รอยต่อ แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือการสร้าง AI ที่ดำเนินงานภายใต้กรอบจริยธรรมที่เข้มแข็ง ในโลกสาธารณสุข ภาพฝันคือการก้าวสู่การแพทย์เชิงป้องกันเต็มรูปแบบ จากการบูรณาการข้อมูลผู้ป่วยในโรงพยาบาล เข้ากับข้อมูลสุขภาพดีจากชีวิตประจำวันของประชาชน เพื่อทำให้วิสัยทัศน์ของ ดร.พาฤทธิ์ ที่ว่า 30 บาทป้องกันได้ทุกโรคกลายเป็นความจริง ซึ่งการจะไปถึงจุดนั้นได้ จำเป็นต้องสร้างสะพานเชื่อมระหว่างนวัตกรรมในมหาวิทยาลัยให้สามารถนำไปใช้ได้จริงในภาคเอกชนอย่างเป็นรูปธรรม
การหันหน้ามาร่วมกันสร้างสรรค์นวัตกรรม อนาคตที่ข้อมูลถูกเปิดให้เข้าถึงได้อย่างสมเหตุสมผลเพื่อให้นักวิจัย สตาร์ตอัพ และภาครัฐนำไปต่อยอดสร้างนโยบายที่ดีขึ้น และอนาคตที่ขับเคลื่อนด้วยความเชื่อมั่นและความมุ่งมั่นร่วมกันของคนในชาติ ประเทศไทยย่อมสามารถไปถึงจุดหมายนั้นได้อย่างแน่นอน
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
ไขประตูสู่ฮ่องกงกับ InvestHK: สะพานเชื่อมธุรกิจไทยสู่ตลาดโลก
‘Jeffrey Char’ บทเรียน 9 ล้านเหรียญและ Passion เปลี่ยนโลก
