ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial General Intelligence – AGI) เทคโนโลยีที่อาจมีสติปัญญาเทียบเท่าหรือเหนือกว่ามนุษย์ กำลังกลายเป็นคลื่นลูกใหม่ที่สร้างความสั่นสะเทือนทั่วโลก นำมาซึ่งทั้งโอกาสมหาศาลและความท้าทายที่ซับซ้อน ขณะที่ประเทศไทยเองก็กำลังเผชิญบททดสอบสำคัญในการเตรียมความพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ โดยผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าไทยจำเป็นต้องเร่งพัฒนาศักยภาพ ก้าวข้ามการเป็นเพียงผู้ใช้สู่การเป็นผู้ร่วมสร้างและควบคุมเทคโนโลยีแห่งอนาคต
AGI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป คือ AI ที่มีความสามารถทางปัญญาในการทำความเข้าใจ เรียนรู้ และประยุกต์ใช้ความรู้ในสถานการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างกว้างขวาง เทียบเท่าหรืออาจเหนือกว่าสติปัญญาของมนุษย์ ซึ่งแตกต่างจาก AI ในปัจจุบัน (Artificial Narrow Intelligence – ANI) ที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะทาง เช่น ระบบจดจำใบหน้า หรือแม้แต่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่าง ChatGPT ที่ยังคงจำกัดอยู่ในขอบเขตที่ถูกฝึกฝนมา อย่างไรก็ตาม นิยามของ AGI ยังคงเป็นที่ถกเถียงในวงการ โดยผู้เชี่ยวชาญบางรายมองว่า AGI ในปัจจุบันยังมีลักษณะเป็น “กล่องดำ” (black box) ซึ่งแม้แต่ผู้พัฒนาก็ยังไม่เข้าใจกระบวนการให้เหตุผลภายในอย่างถ่องแท้ สร้างความกังวลถึงความน่าเชื่อถือและความสามารถในการอธิบายได้
–SCBX ปักธง AI-First! เปิด ‘พิมพ์เขียวอนาคต’ Whitepaper ฉบับแรก ชู ‘ไต้ฝุ่น’ นำทัพปฏิวัติการเงิน
ถอดรหัส AGI: จากความฝันสู่เครื่องจักรที่มีปัญญาเทียบเท่ามนุษย์
AGI แตกต่างจาก AI ที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบัน หรือที่เรียกว่า ปัญญาประดิษฐ์เชิงแคบ (Artificial Narrow Intelligence – ANI) ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะทาง เช่น ระบบจดจำใบหน้า ผู้ช่วยสั่งงานด้วยเสียง หรือแม้แต่โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่าง ChatGPT ที่แม้จะมีความสามารถสูง แต่ก็ยังจำกัดอยู่ในขอบเขตที่ถูกฝึกฝนมา
ในทางตรงกันข้าม AGI คือระบบ AI ที่มีความสามารถในการทำความเข้าใจ เรียนรู้ และประยุกต์ใช้ความรู้ในสถานการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างกว้างขวาง เทียบเท่าหรืออาจเหนือกว่าสติปัญญาของมนุษย์ เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถคิดวิเคราะห์ แก้ปัญหา และสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้อย่างอิสระ บางครั้งมีการกล่าวถึง “สุดยอดปัญญาประดิษฐ์” (Artificial Superintelligence – ASI) ซึ่งเป็น AI ที่มีความสามารถทางปัญญาสูงกว่ามนุษย์ในทุก ๆ ด้าน แต่ยังคงเป็นแนวคิดในอนาคต
อย่างไรก็ตาม นิยามของ AGI เองก็ยังเป็นที่ถกเถียงกันในวงการ ดังที่ ดร.ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์ ผู้นำทีมวิจัยและนวัตกรรม R&D จาก SCBX กล่าวว่า แม้แต่ แซม อัลท์แมน จาก OpenAI ก็ยอมรับว่าหากถามนักวิจัย 10 คนเกี่ยวกับนิยามของ AGI อาจได้คำตอบถึง 14 แบบ ผศ.ดร.เอกพล ช่วงสุวนิช อาจารย์ประจำภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มองว่า AGI ในปัจจุบันยังมีลักษณะเป็น “กล่องดำ” (black box) ซึ่งแม้แต่ผู้พัฒนาก็ยังไม่เข้าใจกระบวนการให้เหตุผลภายในอย่างถ่องแท้ ชี้ให้เห็นถึงความท้าทายพื้นฐานในการสร้างความไว้วางใจและความสามารถในการอธิบายได้ (explainability) ของ AGI
การพัฒนา AGI ขับเคลื่อนโดยบุคคลและองค์กรสำคัญทั่วโลก รวมถึงผู้เชี่ยวชาญในประเทศไทยที่กำลังสร้างความตระหนักและวางรากฐาน OpenAI นำโดย แซม อัลท์แมน ผู้สร้าง ChatGPT มองว่า AGI คือระบบที่สามารถจัดการกับปัญหาซับซ้อนในระดับมนุษย์ได้ และเน้นการนำเทคโนโลยีมาปรับใช้อย่างค่อยเป็นค่อยไป ในขณะที่ Google DeepMind คาดการณ์ว่า AGI อาจมาถึงในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ให้ความสำคัญกับการพัฒนาอย่างมีความรับผิดชอบ โดยมีโครงการสำคัญอย่าง Gemini และ Gemma ส่วน Amazon AGI มุ่งเน้นการพัฒนา AI agents ที่สามารถดำเนินการต่าง ๆ ได้จริง และได้เปิดตัวโมเดลพื้นฐาน Amazon Nova
พลังขับเคลื่อนในประเทศไทย
ผศ.ดร.เอกพล ช่วงสุวนิช ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ผู้นำทีมพัฒนา “Gowajee” นวัตกรรม AI ภาษาไทย มุ่งเน้นเทคโนโลยีการรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) การแปลงข้อความเป็นเสียง (TTS) และการยืนยันตัวตนด้วยเสียง (ASV) สำหรับภาษาไทยโดยเฉพาะ เพื่อให้ AI เข้าใจภาษาไทยอย่างแม่นยำ รวมถึงวรรณยุกต์และบริบทต่าง ๆ ประยุกต์ใช้ในระบบคอลเซ็นเตอร์ และแอปพลิเคชัน DMIND ช่วยคัดกรองผู้ป่วยโรคซึมเศร้าโดยเน้นความปลอดภัยของข้อมูล ผศ.ดร.เอกพล มองว่า AGI ยังเป็น “กล่องดำ” สร้างความกริ่งเกรงเรื่องความสามารถในการอธิบายได้และความน่าเชื่อถือ เน้นย้ำว่าไทยส่วนใหญ่ยังเป็นผู้ใช้เทคโนโลยี จำเป็นต้องพัฒนาเทคโนโลยีต้นน้ำมากขึ้น และเรียกร้องให้สร้างความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในการประยุกต์ใช้ AI ในบริบทไทย เช่น การเกษตร การดูแลสุขภาพ และการปฏิรูปการศึกษา
ในขณะที่ดร.ทุตานนท์ สินธุประสิทธิ์ SCBX ผู้นำกลยุทธ์ AI-First ขององค์กร และการพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ “ไต้ฝุ่น” (Typhoon) ให้ความสำคัญกับ Agentic AI ว่าเป็น AI ที่มีความสามารถในการดำเนินการด้วยตนเองอย่างอิสระ แตกต่างจาก Generative AI แบบเดิม ชี้ว่านิยาม AGI ยังคงเป็นที่ถกเถียง SCBX ตั้งเป้าให้รายได้ 75% มาจาก AI ภายในปี 2027 โมเดล “ไต้ฝุ่น” เป็นโมเดลภาษาไทยชั้นนำแบบโอเพนซอร์ส มีการนำไปประยุกต์ใช้งานร่วมกับพันธมิตร เช่น โรงพยาบาลศิริราช, VISTEC และ TDRI
ดร.เทพชัย ทรัพย์นิธิ นายกสมาคมปัญญาประดิษฐ์ประเทศไทย (AIAT) ให้นิยาม AGI ว่าเป็น AI ที่มีความสามารถทางปัญญาทัดเทียมหรือเหนือกว่ามนุษย์ ซึ่งจะนำไปสู่ “เศรษฐกิจหลังยุคแรงงาน” (post-labor economy) คาดการณ์ว่า AGI จะมาถึงภายในปี พ.ศ. 2573 (ค.ศ. 2030) และนำเสนอภาพฉากทัศน์ 4 ระยะของการเปลี่ยนผ่านของไทยสู่ยุค AGI ได้แก่ ความปั่นป่วนทางเศรษฐกิจ การปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ของการศึกษาและสาธารณสุข และการนิยามความหมายของชีวิตใหม่ ได้เน้นย้ำความจำเป็นที่ไทยต้องตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อย่างรวดเร็วและปฏิรูปกฎหมายเพื่อรับมือ
ปริชญ์ รังสิมานนท์ ผู้ร่วมก่อตั้ง Looloo Technology คาดการณ์ว่า AGI อาจมาถึงเร็วกว่าที่คิด เนื่องจากการพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดล GPT ชี้ให้เห็นความเสี่ยงที่ AGI จะถูกนำไปใช้สร้างข่าวปลอมที่ซับซ้อนและสร้างความแตกแยก สนับสนุนให้คนไทยเป็น “ผู้ใช้และผู้ควบคุม AI” ไม่ใช่เพียงผู้บริโภค และเรียกร้องให้ยกระดับความรู้ความเข้าใจเรื่อง AGI ในวงกว้าง นอกเหนือจากสาขา STEM Looloo Technology เป็นหนึ่งในศูนย์รวมผู้มีความสามารถด้านเทคโนโลยีของไทย
ผู้เชี่ยวชาญไทยเหล่านี้เห็นพ้องว่า ไทยต้องก้าวข้ามการเป็นเพียงผู้บริโภคเทคโนโลยี และหันมาพัฒนาขีดความสามารถภายในประเทศ
กลไกขับเคลื่อนและกำแพงท้าทายเทคโนโลยีสู่ AGI
รากฐานของ AGI คือ การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ร่วมกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (Computer Vision) และวิทยาการหุ่นยนต์ (Robotics) เทคโนโลยีที่ก้าวหน้าขึ้น เช่น AI เชิงผู้กระทำการ (Agentic AI), การสังเคราะห์การให้เหตุผล (Reasoning Synthesis) ใน LLMs หน่วยความจำระยะยาวและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และโมเดลแบบมัลติโหมด (Multimodal Models) ล้วนเป็นส่วนประกอบสำคัญ โครงสร้างพื้นฐานอย่างพลังการประมวลผล (GPUs) และข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ก็เป็นปัจจัยสนับสนุนที่ขาดไม่ได้
เกณฑ์มาตรฐานอย่าง ARC-AGI ถูกออกแบบมาเพื่อวัดระดับสติปัญญาผ่านการแก้ปัญหาเชิงนามธรรมที่ไม่เคยพบเห็น ซึ่งเผยให้เห็นช่องว่างระหว่างความสามารถในการให้เหตุผลของมนุษย์กับ AI ปัจจุบัน ความท้าทายหลักยังคงอยู่ที่ปัญหา “กล่องดำ” และความสามารถในการอธิบายได้ การให้เหตุผลที่แท้จริงและสามัญสำนึก การสรุปผลนอกขอบเขตโดเมน ปัญญาทางอารมณ์และความคิดสร้างสรรค์ การรับรู้สภาพแวดล้อมและการมีปฏิสัมพันธ์ทางกายภาพ ตลอดจนความสามารถในการขยายขนาดและประสิทธิภาพของระบบ
ผลกระทบวงกว้าง: สังคม เศรษฐกิจ และจริยธรรมในสมการ AGI
AGI ถูกคาดการณ์ว่าจะเข้ามาเปลี่ยนแปลงอนาคตของการทำงานอย่างมหาศาล อาจนำไปสู่การเลิกจ้างงานในหลายภาคส่วน แต่ก็อาจสร้างงานใหม่ ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AI ขึ้นมาทดแทน ประเด็นความเหลื่อมล้ำทางเศรษฐกิจเป็นข้อกังวล โดยความมั่งคั่งอาจกระจุกตัวอยู่ในกลุ่มเจ้าของทุน AGI ทำให้เกิดการพิจารณาโมเดลเศรษฐกิจใหม่ ๆ เช่น รายได้พื้นฐานถ้วนหน้า (UBI) ผลกระทบต่อ GDP โลกยังคงเป็นที่ถกเถียง โดยมีการคาดการณ์ที่หลากหลาย ระบบการศึกษาและทักษะจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนเพื่อรองรับการเรียนรู้ตลอดชีวิตและความรู้เท่าทัน AI
ประเด็นทางจริยธรรมที่สำคัญที่สุดคือการทำให้เป้าหมายและการกระทำของ AGI สอดคล้องกับค่านิยมของมนุษย์ (Alignment) การควบคุมและอำนาจการตัดสินใจของมนุษย์ อคติและความเป็นธรรม ความเป็นส่วนตัวและการสอดส่องดูแล ล้วนเป็นข้อกังวลหลัก ความเสี่ยงเชิงอัตถิภาวนิยม (Existential Risk) จากการที่ AGI อาจทำงานเกินการควบคุมของมนุษย์ ถือเป็นความเสี่ยงที่ร้ายแรงที่สุด ผศ.ดร.เอกพล เตือนว่า AGI อาจทำให้งานจำนวนมากเป็นอัตโนมัติ ขณะที่คุณปริชญ์ เน้นย้ำความเสี่ยงจากการสร้างข่าวปลอม
ความท้าทายในการกำกับดูแล AGI ทั้งในระดับชาติและนานาชาติเป็นเรื่องซับซ้อน อุปสรรคสำคัญคือการสร้างความร่วมมือระหว่างประเทศ การรวมศูนย์อำนาจ การสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับการควบคุม และการสร้างความรับผิดชอบตามระบอบประชาธิปไตย มีข้อเสนอให้จัดตั้งหน่วยงาน AGI ระดับโลก และแนวคิดเรื่องการกำกับดูแลร่วมกัน (Co-governance) ที่ส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชน
–SCBX เปิดตัวรายงาน AI Outlook 2025 เดินหน้่าสู่องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ประเทศไทยกับหมุดหมาย AGI: การเตรียมพร้อมสู่วันพรุ่งนี้
ประเทศไทยมีความก้าวหน้าในการพัฒนา AI ที่เกี่ยวข้องกับภาษาไทย เช่น โครงการ “Gojawee” และโมเดลภาษา “ไต้ฝุ่น” อย่างไรก็ตาม ผศ.ดร.เอกพล ชี้ว่าไทยยังเป็น “ผู้ใช้เทคโนโลยี” และขาดการพัฒนาเทคโนโลยีต้นน้ำ รวมถึงความท้าทายด้านข้อมูลคุณภาพสูงและทรัพยากรการประมวลผล
ผู้เชี่ยวชาญเสนอว่าควรส่งเสริมนวัตกรรมและความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง พัฒนาโมเดลพื้นฐานของตนเอง หรือมุ่งเน้นการประยุกต์ใช้ AI ที่ปรับให้เข้ากับบริบทไทย เช่น ภาษา การเกษตร การท่องเที่ยว พัฒนาทุนมนุษย์ ปฏิรูปการศึกษา ผลิตบัณฑิตที่พร้อมสำหรับยุค AI และส่งเสริมความรู้เท่าทัน AGI ในวงกว้าง รวมถึงลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานเพื่อสร้างความมั่นใจในการเข้าถึงข้อมูลและทรัพยากรการประมวลผล รวมถึงการกำกับดูแลเชิงรุก ปรับปรุงกฎหมายและข้อบังคับให้สอดคล้องกับยุค AGI ควบคู่กับการสร้างความตระหนักรู้ ให้ความรู้แก่สาธารณชนเกี่ยวกับศักยภาพและความเสี่ยงของ AGI
การเดินทางสู่ AGI เปรียบเสมือนดาบสองคมที่มาพร้อมโอกาสอันยิ่งใหญ่และความเสี่ยงที่น่ากังวล ศักยภาพในการแก้ไขปัญหาระดับโลกและยกระดับคุณภาพชีวิตมีอยู่จริง แต่เงาของความท้าทายด้านการจ้างงาน ความเหลื่อมล้ำ และการควบคุมก็ปรากฏชัดเจน อนาคตของ AGI ไม่ได้ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้า แต่ขึ้นอยู่กับการตัดสินใจและการกระทำของมนุษย์ในปัจจุบัน การสร้างกรอบจริยธรรมที่แข็งแกร่ง การกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพ และการให้ความสำคัญกับแนวทางที่มนุษย์เป็นศูนย์กลาง คือกุญแจสำคัญในการควบคุมพลังของ AGI เพื่อประโยชน์สูงสุดของมวลมนุษยชาติ และนำทางสู่อนาคตที่ปัญญาประดิษฐ์และปัญญามนุษย์สามารถอยู่ร่วมกันได้อย่างสร้างสรรค์และยั่งยืน
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
AI Agent บูม Relevance AI และ Agree.com ดึงเงินลงทุน เดินหน้าสร้างอนาคตการทำงาน
BITKUB SUMMIT 2025 เจาะลึก 3 ปัจจัยหลัก การเงิน-สุขภาพ-เทคโนโลยี รับมือโลกอนาคต
