2025 ปีแห่งการตามหาสิ่งที่ AI ทำไม่ได้
กระแสของ AI โดยเฉพาะ Generative AI ยังคงวนเวียนและสร้าง New Hype ตลอดเวลาในปี 2024 ที่ผ่านมา “ของมันต้องมี” ที่ว่านี้ได้ถูกนำไปใช้ในทางธุรกิจและส่วนตัวอย่างแพร่หลาย โดยมีความสามารถใหม่ๆของ AI ที่ออกมาจากฟากผู้ให้บริการต่างๆเป็นตัวขับให้ความฝันในการเพิ่ม productivity ผ่านระบบโดยอัตโนมัติ ดำเนินมาอย่างต่อเนื่อง เชื่อว่าหลายๆท่านคงจะได้เห็น feed ต่างๆที่ชวนเราไปสมัครการอบรมเกี่ยวกับการใช้ generative AI อยู่บ่อยครั้ง
ขณะเดียวกัน ในปีที่ผ่านมา ก็เริ่มมีกระแสเกี่ยวกับผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่สืบเนื่องมาจากการใช้ generative AI ใครจะคิดบ้างว่าการถามตอบเพียงครั้งเดียวกับ Generative AI จะส่งผลให้เกิดการเผาผลาญพลังงานไฟฟ้าไปมากถึง 50 Wh (หรือใช้โทรศัพท์มือถือจนแบตหมดเกลี้ยงแล้วมาชาร์ตไฟจนเต็มใหม่ ได้ 3-4 ครั้ง!) และต้องสูญเสียน้ำสะอาดเพื่อรักษาอุณหภูมิของ Data Center ที่เก็บคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการประมวลผลของ AI ที่ระเหยไปในอากาศมากถึง 6 ช้อนโต๊ะ!
ฟังดูอาจจะไม่มากสำหรับใครหลายๆคน แต่ลองคิดถึงปริมาณผู้ใช้งาน ChatGPT เพียงแค่ค่ายเดียวในตอนนี้ที่มากถึง 300 ล้านคนต่อหนึ่งสัปดาห์ดู และที่สำคัญอัตราส่วนของการใช้พลังงานของ Generative AI ที่ใช้ใน data center นั้น ยังเป็นเพียง 7% ของพลังงานทั้งหมดที่ใช้ไป ดังนั้น “ของมันต้องมี” นี้จึงมีความท้าทายอีกหลายอย่างในอนาคต
อีกครั้งที่ความไม่เท่าเทียมกันทางด้านดิจิทัล (digital divide) กำลังถูกท้าทาย แต่คราวนี้มันจะผสมปนเปกับ ความเบียดบังการเข้าถึงทรัพยากรพื้นฐาน ที่กลายมาเป็นการถูกกระทำซ้ำสองทางด้านดิจิทัล (Digital Double Burden) ที่อาจจะสร้างความเคียดแค้นให้กับสังคม ดังที่ได้เห็นกันจากการประท้วงกัน ไล่มาตั้งแต่ประเทศเนเธอร์แลนด์ นอร์ทเทิร์นเวอร์จิเนียแห่งสหรัฐอเมริกา เมืองเกเรตาโรแห่งเมกซิโก เมืองกิลิคูราและเมืองเซร์รีโยสแห่งชิลี และเมืองมอนเตวิเดโอแห่งอุรุกวัย ซึ่งหลายแห่งยังมีการประท้วงอยู่ ณ ปัจจุบัน
นอกจากเรื่อง Agentic AI, AGI, ASI แล้ว มีเรื่องที่น่าตื่นเต้นไม่แพ้ AI เกิดขึ้นเหมือนกันในต้นเดือนธันวาคมที่ผ่านมา Google ได้ประกาศความสำเร็จในการสร้าง quantum chip ขึ้น และได้พิสูจน์ความสามารถทางด้านการหาความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่เป็นไปได้หลากหลายค่าจากวงจรที่เปลี่ยนแปลงไป (Random Circuit Sampling) ได้ภายใน 5 นาที ซึ่งหากให้ super computer ในสถาปัตยกรรมปัจจุบันจะใช้เวลาถึง 10,000,000,000,000,000,000,000,000 ปี (จักรวาลมีอายุแค่ 13,787,000,000 ปี!)
จริงอยู่ที่ว่าความสามารถดังกล่าวมันเป็นแค่การทดสอบความสามารถของ chip คือมันยังไม่ใช่ application ไปใช้งานจริง แต่จุดที่มันน่าสนใจคือ “วิธีการ” แก้ไขปัญหาทาง quantum ที่มีการนำเอา AI เข้ามาช่วยแก้ไขการอ่านค่า output ของ quantum ที่ผิดพลาด และ AI ยังช่วยสร้าง algorithm หรือ software ให้กับ quantum computer เพื่อนำไปใช้งานจริงได้ด้วย
ขณะเดียวกันตัว quantum computing เองก็สามารถ train AI ด้วยปริมาณข้อมูลมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แถมความเข้าใจพฤติกรรม quantum mechanics ที่เกิดจากการสร้าง chip นี้ขึ้นมาก็ทำให้นักฟิสิกส์มีความเข้าใจ quantum มากขึ้นสามารถค้นคว้า material ใหม่ๆ ไปจนถึงแหล่งพลังงานแห่งอนาคตได้อีกด้วย
เรากำลังอยู่ในยุคที่นักฟิสิกส์นักวิทยาศาสตร์วิศวกรและนักวิจัยทางด้าน AI เข้ามาหลอมรวมกันอย่างที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ใครจะไปคิดว่าคอนเซ็ปของควอนตัมเมื่อ 124 ปีที่แล้วที่ว่าพลังงานมันแบ่งได้เป็นช่วงๆคือไม่ได้ต่อเชื่อมกันเป็นเนื้อเดียวกันและแนวความคิดของ neural network ในยุค 50 ที่มีโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ที่เลียนแบบสมองกลับมาประสานกันในยุคนี้ได้อย่างน่าตื่นเต้น
ดังนั้นจึงขอคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในช่วง 2025-2027 จากเลนส์ของ AIS ดังนี้
The Need of the Clean Edge
AI application เป็นสาเหตุหลักที่ tech giant ทั้งหลายสนใจที่จะกระจายการตั้ง data center ออกไปมากขึ้น และนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของจุดที่ไม่หวนกลับ (Point of No Return) ของการพัฒนา AI application เท่านั้น พลังงานที่ถูกใช้ในการสอนและการเข้าใช้ AI จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล จนไม่สามารถจะรวมศูนย์ได้ ส่วนการกระจายศูนย์ไปถึงระดับการกระจายตัวของหน่วยประมวลผลที่เรียกว่า 5G Multi-access Edge Computing (5G MEC) ได้หรือไม่นั้นเป็นสิ่งที่ต้องจับตามอง
และเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการประท้วงจากภาคประชาชนที่เกิดจากการเบียดบังทรัพยากรที่สำคัญรวมถึงน้ำสะอาด แหล่งพลังงานจาก fossil จะถูกท้าทายด้วยพลังงานที่สะอาดกว่าอย่างนิวเคลียร์และ renewable energy อื่นๆ ดังนั้น ผู้ให้บริการ AI ที่เน้นเรื่องการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและสะอาด น่าจะเป็นจุดขายใหม่ได้
Good Data Starving AI
การที่จะสอนให้ AI ฉลาดขึ้นกว่านี้ต้องอาศัยข้อมูลที่มีคุณภาพ การด้นสดของ AI (hallucination) นั้นเป็นปัญหาใหญ่ที่ทำให้การรักษาคุณภาพของข้อมูลบน internet เป็นเรื่องที่ท้าทายอย่างยิ่ง ยิ่งมีการใช้ Agentic AI ในการผลิตสื่อออกมา ก็ยิ่งอาจจะทำให้คุณภาพของสื่อนั้นด้อยลงจาก productivity ที่เพิ่มขึ้นอย่างมากมายโดยผู้ผลิตก็ไม่อยากจะตรวจและผู้เสพก็ไม่อยากอ่าน เพราะมันมีมากจนเกินไปหมด
ข้อมูลที่มาจาก sensor และพฤติกรรมการใช้งานของอุปกรณ์ IoT น่าจะเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญแหล่งใหม่ ที่คาดการณ์กันว่าภายในสิ้นปี 2025 จะมีจำนวนอุปกรณ์ IoT ราวเจ็ดหมื่นห้าพันล้านชิ้น นอกเหนือไปจากโทรศัพท์พกพาและคอมพิวเตอร์ แต่การเติบโตเหล่านี้มันซ่อนอยู่ในอุปกรณ์เครื่องมือต่างๆ ของเล่น เครื่องใช้ในครัวเรือน ลามไปถึงแปรงสีฟัน
ซึ่งอุปกรณ์เหล่านั้นต่างเก็บข้อมูลผู้ใช้งานและถูกสั่งการด้วย AI model ที่มีแนวโน้มจะไปอยู่ตามขอบ (on-device & edge computing) และมีความเป็น Vertical กันมากขึ้นด้วยการพัฒนา Model ที่ business-environment friendly มากขึ้นอย่าง Small Language Model (SLM)
หมายความว่าอุปกรณ์ต่างๆที่ลูกค้าใช้นั้นจะมี intelligence ฝังอยู่แทนที่ว่าจะต้องมีการเชื่อมต่อ Public Cloud ทุกครั้งไป และ AI เหล่านั้นสามารถถูกสั่งการหรือปรับแต่งให้ดีขึ้นจาก Cloud Computing ขนาดใหญ่ โดยใช้การเชื่อมต่อที่มีความไวและเสถียรภาพอย่าง 5G ซึ่งอุปกรณ์พวกนี้สามารถผลิตข้อมูลต่างๆเพื่อให้ AI นำไปประมวลได้มากถึง 79 Zettabytes
และการมาของ LLM- Large Language Models รวมไปถึงอุปกรณ์ที่รับภาพและเสียงเป็น input อย่าง Apple Vision Pro หรือ Google Glass จะทำให้วิธีการที่เราป้อน (สอน) และสั่งงาน AI นำเราไปสู่ประสบการณ์ใหม่อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
Quasi Open Metaverse
ความฝันที่จะให้ผู้คนมีปฏิสัมพันธ์กับ application บนโลกเสมือน (virtual reality) ยังคงมีความท้าทายแม้ว่าอุปกรณ์ต่างๆได้ถูกพัฒนาให้มีขนาดและน้ำหนักที่เบาลง ภาพจินตนาการที่เป็นไปได้ คือการเสริมให้ผู้คนมีปฏิสัมพันธ์กับโลกจริง (augmented reality) ในประสบการณ์ที่เหนือชั้นมากขึ้นน่าจะเป็นไปได้มากกว่า
และด้วยการมาของ quantum computing ที่สร้างความกังวลเกี่ยวกับเรื่องความปลอดภัยทางไซเบอร์ ก็เป็นไปได้ว่าการถอดรหัสลับทาง digital นั้นอาจทำได้อย่างง่ายดาย กอปรกับความกังวลเรื่องความจริงแท้ของข้อมูลที่ AI ไปเพิ่มศักยภาพในการเลียนแบบของจริง (deep fake) ทำให้การปรับใช้เทคโนโลยี blockchain ที่เป็นพื้นฐานในการสร้างความเป็น “ของจริง” ในโลก metaverse นั้นถูกกลับมาพิจารณากันใหม่
จริงอยู่ที่ความกังวลว่า quantum computing จะไปค้นหา private key เพื่อไปทำลายความน่าเชื่อถือของ blockchain-based solutions แต่แท้ที่จริงแล้วเรื่องนี้ยังห่างไกลออกไปอีกนับ 10 ปี ปัญหาที่น่ากังวลกว่ามากคือรหัสลับที่เราใช้กันอยู่บนโลก web2.0 หรือ centralized database ทุกวันนี้มากกว่า ว่าจะทนทานต่อ quantum computing ได้แค่ไหน จึงเชื่อว่า เราจะเห็นการปรับใช้เทคโนโลยี blockchain บน real sectors มากขึ้น
I Believe We Did
ความก้าวหน้าของ AI ที่ใครๆก็ตื่นเต้นไปกับมันนั้นกำลังเข้าสู่ยุคที่ 3 ในปีหน้านี้ หรือที่ใครๆเรียกว่า Agentic AI คือ AI ขั้นกว่าของ Conversational AI และ Reasoning AI โดยที่ผู้นำองค์กรหลายๆคนออกมาพูดเป็นเสียงเดียวกันว่า อยากจะพากันไปให้ถึง เพราะสามารถทำงานแทนคนได้อย่างมากมายมหาศาล เจ้า “ของมันต้องมี” ที่ว่านี้ไม่มีใครหยุดมันได้อีกต่อไปเพราะถ้าเราไม่มี คู่แข่งเราก็มีอยู่ดี
เรื่องนี้มันเหมือนกับตอนที่คุณ Oppenheimer พูดกับ Einstein ว่า “ผมเชื่อว่าเราได้ทำมันลงไปแล้ว” คือมันได้เกิดปฏิกิริยาลูกโซ่ที่ทุกประเทศแข่งกันสร้างระเบิดปรมาณูที่สามารถระเบิดโลกทั้งใบได้หลายสิบรอบ!
และนี่คือจุดที่ไม่มีวันหวนกลับ หรือ Point of No Return ซึ่งเป็นจุดที่ productivity จะเพิ่มขึ้นอย่างขั้นสุด บริษัทที่เข้าไม่ถึงหรือช้าในการปรับใช้จะแพ้อย่างราบคาบ เกินครึ่งหนึ่งของลูกค้าเราอาจจะตกงานเพราะถูกทดแทนด้วย AI จำนวนคนที่รวยจะน้อยลงๆ ส่วนคนที่รวยขั้นสุดคือจะเป็นเจ้าของเทคโนโลยีเหล่านั้น ไม่ใช่ผู้ใช้งานที่จะรวยน้อยกว่ามาก
งานทางกายภาพกำลังถูกท้าทายเช่นกันด้วยหุ่นยนต์ที่จะเริ่มวางขายกันในปี 2025 นี้ นึกถึงปริมาณ data input (ภาพและเสียงหรือ multi-model ที่หลายคนตื่นเต้น) นึกถึง conversational, reasoning, และ agentic AI ที่จัดการ train AI Agents อีกหลายพันตัว นับเป็นโจทย์สำคัญของนักพัฒนาสินค้าและผลิตภัณฑ์ไปจนถึงรัฐบาลในแต่ละประเทศที่เคยเคลื่อนตัวช้าในเรื่อง Social Media ที่ทุกวันนี้มันเป็นดาบสองคม ซึ่งด้านที่ไม่ดีของมันนั้น ดันคมกว่าด้านดีของมันเสียอีก
ประเด็นเหล่านี้สำหรับผู้ประกอบการแล้วมันคือการสร้าง Ethical AI ที่นอกเหนือจากการส่งเสริมให้เกิดความมีส่วนร่วมลดเรื่องความลำเอียง (bias) แล้ว การสร้าง AI for Good เป็นเรื่องหนึ่งที่อาจจะเป็นจุดขายใหม่ๆ
ท้ายสุด
ปี 2025 เป็นปีที่น่าสนใจมากๆ เพราะเทคโนโลยีหลายๆตัวกำลังเข้ามาถึงจุดที่มาหลอมรวมกัน นำโดยความก้าวหน้าของ AI ที่เด่นสุด ตามมาด้วยอุตสาหกรรม chip ที่กำลังมาถึงจุดทางตันที่ระดับ 1.4 นาโนมิเตอร์ โดยมี quantum chip ที่มาสร้างความหวังใหม่ๆ รวมทั้งอุตสาหกรรม robotic ที่มีรูปร่างคล้ายมนุษย์ สิ่งที่เราเคยได้เห็นในภาพยนตร์กำลังจะเกิดขึ้นต่อหน้าต่อตา
เอาจริงๆ หากจะมีใครมาคาดการณ์อนาคตว่าจะมีอะไรเกิดขึ้นในช่วงนี้ ก็ถือว่าอหังการมาก เพราะลึกๆแล้ว ที่ AIS เองก็ไม่ทราบเช่นกัน
จุดที่น่ากังวล คือการรู้เท่าทันเทคโนโลยีเหล่านี้ โดยกระทำต่อพวกมันด้วยความรักเหมือนกับว่ามันคือลูกเราเอง เพราะตัวเทคโนโลยีเองไม่ได้ผิดอะไร แต่การปรับใช้มันโดยมนุษย์นั่นเองที่เป็นปัญหา เพราะถ้าเทคโนโลยีเหล่านี้ก้าวหน้าขึ้น สักวันหนึ่งมันอาจจะย้อนกลับมาปฏิบัติกับเราเหมือนเช่นที่เราปฏิบัติกับมันนั่นเอง และที่สำคัญ อย่าเพิ่งเชื่อในสิ่งที่ AI แนะนำ ขอให้หาข้อมูลเพื่อพิสูจน์ว่าอะไรคือความจริงกันแน่ พวกเราเคยพลาดมาแล้วในยุค social media
นอกจากที่จะต้องปรับตัวไปกับเทคโนโลยีต่างๆแล้ว เราจำเป็นต้องรักษาจุดแข็ง (ที่ยังคงเป็นจริงอยู่ แต่อาจจะอีกไม่นานนัก) ของมนุษย์ไว้ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องความคิดสร้างสรรค์และการให้คุณค่ากับนวัตกรรม และการให้คุณค่าในการปฏิสัมพันธ์กับผู้คน (เช่น online meeting เทียบกับ face to face meeting) เพราะนั่นแหล่ะคือสิ่งที่ AI ยังทำไม่ได้
“Make everything with love”
- 1
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2025 Blockdit
