AI PARADOX

คุณจรีพร จารุกรสกุล

ประธานคณะกรรมการบริหารและประธานเจ้าหน้าที่บริหารกลุ่ม

บริษัท ดับบลิวเอชเอ คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน)

แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกมองว่าเป็นเทคโนโลยีที่เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ยกระดับคุณภาพชีวิตของมนุษย์ และสร้างโอกาสมหาศาล แต่อีกด้านหนึ่งของความก้าวหน้ากลับเผยให้เห็นสิ่งที่เรียกว่า “AI Paradox” หรือความย้อนแย้งของ AI ซึ่งหมายถึงการที่ AI สร้างผลลัพธ์ในทางตรงข้ามกับสิ่งที่คาดหวังไว้ โดยความย้อนแย้งนี้ไม่ได้เป็นการสะท้อนว่า AI ขาดประสิทธิภาพ แต่เป็นสิ่งย้ำเตือนให้เราทุกคนรู้ว่า AI ไม่ได้สมบูรณ์แบบ การเข้าใจในผลกระทบอีกด้านจึงช่วยให้เราใช้เทคโนโลยีนี้อย่างระมัดระวัง เพื่อสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นในระยะยาว

หนึ่งในความขัดแย้งที่ชัดเจนที่สุดคือ Productivity Paradox หรือการที่ภาคธุรกิจลงทุนจำนวนเงินมหาศาลใน AI แต่ในระยะสั้นกลับไม่เห็นการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพอย่างชัดเจนตามความคาดหวัง เนื่องจากต้องใช้เวลาจากการที่กระบวนการทำงานเดิมต้องมีการปรับเปลี่ยนใหม่ รวมถึงพนักงานที่ต้องได้รับพัฒนาทักษะเพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับระบบใหม่ได้ นอกจากนี้ AI ยังสร้างงานรูปแบบใหม่ที่ไม่เคยมีมาก่อน เช่น การตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ การฝึกสอนโมเดล การจัดการข้อมูล ฯลฯ ขณะเดียวกัน งานวิจัยจากมหาวิทยาลัย Harvard ยังชี้ถึงภาวะ Illusion of Productivity ที่แม้การทำงานดูรวดเร็วขึ้นในช่วงแรก แต่ในระยะยาวการพึ่งพา AI มากเกินไปอาจนำไปสู่ความผิดพลาดที่ต้องย้อนกลับมาแก้ไขในภายหลัง

ในอีกหนึ่งมิติที่น่าสนใจคือ AI สามารถทำงานวิเคราะห์หรือคำนวณที่มนุษย์มองว่ายากได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่กลับประสบข้อจำกัดกับงานพื้นฐานที่มนุษย์ทำได้โดยสัญชาตญาณ เช่น การหยิบจับวัตถุ การเดินบนพื้นผิวที่ไม่เรียบ ซึ่งทักษะพื้นฐานเหล่านี้เป็นผลมาจากวิวัฒนาการด้านชีววิทยาและประสาทวิทยาของมนุษย์ จึงยากต่อการถ่ายทอดเป็นอัลกอริทึม ซึ่งสะท้อนให้เห็นว่า AI ไม่ได้เก่งกว่ามนุษย์ในทุกมิติ แต่เชี่ยวชาญในงานเฉพาะทาง การออกแบบการทำงานที่ผสานจุดแข็งของมนุษย์และ AI จึงเป็นแนวทางสำคัญในการลดข้อจำกัดและสร้างผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด ขณะเดียวกัน แม้ AI จะช่วยขับเคลื่อนการวิเคราะห์และการตัดสินใจบนฐานข้อมูลเป็นหลัก แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าจะปราศจากอคติเสมอไป เนื่องจากโมเดลเรียนรู้จากข้อมูลและกรอบการตัดสินใจที่มนุษย์เป็นผู้กำหนด AI จึงอาจสะท้อนมุมมองหรืออคติที่แฝงอยู่ในข้อมูลตั้งต้นได้

นอกจากนี้ ยังมีอีกมิติที่สะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายในเชิงโครงสร้าง เมื่อ AI ถูกมองว่าเป็นเครื่องมือช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจ แต่ในอีกด้านหนึ่งกลับอาจเพิ่มภาระด้านพลังงานและสิ่งแวดล้อมในระดับมหภาค ซึ่งสอดคล้องกับคำกล่าวของคุณสัตยา นาเดลลา บนเวที World Economic Forum ล่าสุดที่สรุปได้ว่า การแข่งขันด้าน AI ไม่ได้ตัดสินกันที่ความฉลาดของอัลกอริทึมเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับว่าใครสามารถเข้าถึงพลังงานไฟฟ้าได้อย่างเพียงพอในต้นทุนที่ต่ำกว่า เนื่องจากการพัฒนาและใช้งาน AI ต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ใช้พลังงานจำนวนมหาศาล ประเด็นนี้จึงสะท้อนว่า AI ไม่ได้เป็นคำตอบสุดท้ายด้านความยั่งยืน แต่ต้องอาศัยการออกแบบ การกำกับดูแล และความร่วมมือจากทุกภาคส่วน เพื่อให้การใช้ AI สร้างคุณค่าทางเศรษฐกิจควบคู่กับความรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อม

โดยสรุป AI Paradox จึงสะท้อนให้เห็นว่า แม้ AI จะเป็นพลังขับเคลื่อนสำคัญของภาคธุรกิจ แต่การสร้างคุณค่าอย่างยั่งยืนไม่อาจพึ่งพาเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว ผู้พัฒนาและผู้ใช้งานจำเป็นต้องมีความรู้ความเข้าใจทั้งศักยภาพ ข้อจำกัด และผลกระทบในระยะยาว เพราะเมื่อ AI ถูกใช้อย่างเหมาะสม เทคโนโลยีนี้จะไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ยังสามารถสนับสนุนการเติบโตที่สมดุลและยั่งยืนได้อย่างแท้จริง