เวิลด์แบงก์ชู "Small AI" ไม่ต้องไฮเปอร์สเกล แต่ต้องสร้างงานจริง | #THEEXECUTIVEINSIGHT เวิลด์แบงก์ชู Small AI ไม่ต้องไฮเปอร์สเกล แต่ต้องสร้างงานจริง หลังผลสำรวจพบว่า บริษัทในประเทศไทยมีเพียง 12% ที่นำ AI มาใช้ สาเหตุมาจากการที่หลายธุรกิจยังไม่รู้ว่าจะนำ AI ไปใช้อย่างไร https://t.co/mDko62dMcc
— กรุงเทพธุรกิจ (@ktnewsonline) October 10, 2026
https://x.com/ktnewsonline/status/2108875189014700212
ดูจาก youtube:
https://www.youtube.com/watch?v=-MLxAqaDsjU
.....
ดีโอนี้นำเสนอบทสัมภาษณ์ Franziska Ohnsorge หัวหน้านักเศรษฐศาสตร์จากกลุ่มธนาคารโลก (World Bank Group) เกี่ยวกับการนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้ในประเทศไทยและแนวคิดเรื่อง "Small AI"
ประเด็นสำคัญ:
อัตราการนำมาใช้ยังอยู่ในระดับต่ำ: ปัจจุบันประเทศไทยยังตามหลังหลายประเทศในด้านการนำ AI มาใช้ โดยมีเพียง 12% ของบริษัทที่ใช้เทคโนโลยีนี้ เทียบกับ 23% ในอินเดีย และ 43% ในสหรัฐอเมริกา (0:00 - 0:12, 4:37 - 4:49)
อุปสรรคในการเริ่มต้นใช้งาน: บริษัทไทยที่ได้รับการสำรวจประมาณ 80% ไม่คาดหวังว่าจะได้รับประโยชน์ด้านผลิตภาพ (productivity) จาก AI และระบุว่าต้นทุนที่สูงเป็นเหตุผลหลักที่ทำให้ไม่นำ AI มาใช้ (0:19 - 0:40, 5:07 - 5:28)
แนวคิด "Small AI": แทนที่จะลงทุนในโมเดล AI ขนาดใหญ่และมีราคาสูงระดับ "hyper-scale" ธนาคารโลกสนับสนุนแนวคิด "Small AI" ซึ่งเน้นการใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่จำกัดขอบเขตและปรับให้เหมาะสมกับบริบทเฉพาะในท้องถิ่น เช่น การช่วยผู้ค้าหาบเร่แผงลอยติดตามผลกำไร หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ปุ๋ย เพื่อสร้างผลลัพธ์ด้านผลิตภาพที่จับต้องได้จริง (5:43 - 7:30)
บทบาทของภาครัฐ: ภาครัฐควรทำหน้าที่เป็นผู้สนับสนุนและอำนวยความสะดวก โดยการกำหนดกฎระเบียบด้านความปลอดภัยของข้อมูลให้ชัดเจน ส่งเสริมการพัฒนาบุคลากรให้มีทักษะที่จำเป็นและเกื้อหนุนกัน (เช่น คณิตศาสตร์ การสื่อสาร และการคิดเชิงวิพากษ์) รวมถึงสร้างสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่มีเสถียรภาพ (8:05 - 10:20)
บริบททางเศรษฐกิจ: ประเทศไทยกำลังเผชิญกับความท้าทายด้านโครงสร้างประชากร โดยคาดว่าจำนวนประชากรวัยแรงงานจะลดลงภายในปี ค.ศ. 2040 ภายใต้สถานการณ์เช่นนี้ การเพิ่มผลิตภาพด้วยเทคโนโลยีและการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเติบโตทางเศรษฐกิจในอนาคต (11:35 - 12:20)
อุปสรรคในการเริ่มต้นใช้งานคืออะไร?
จากข้อมูลการสำรวจที่กล่าวถึงในวิดีโอ พบว่า 80% ของบริษัทไทยไม่คาดหวังว่าจะได้รับประโยชน์ด้านผลิตภาพจากการนำเทคโนโลยี AI มาใช้ (0:19-0:40) อุปสรรคสำคัญในการนำเทคโนโลยีมาใช้ ได้แก่:
ต้นทุนสูง: เทคโนโลยีนี้ถือว่ามีราคาสูงมาก ซึ่งเป็นหนึ่งในเหตุผลหลักที่บริษัทต่างๆ มักหยิบยกมาอ้างเมื่อตัดสินใจไม่นำเทคโนโลยีนี้มาใช้ (0:26-0:30)
ขาดองค์ความรู้: ธุรกิจจำนวนมากยังไม่ทราบวิธีการนำ AI ไปประยุกต์ใช้หรือใช้งานจริงในกระบวนการดำเนินงานหลักของตนอย่างมีประสิทธิภาพ (5:04-5:07)
ความกังวลด้านความปลอดภัยของข้อมูล: กฎระเบียบเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและการคุ้มครองข้อมูลถือเป็นอุปสรรคสำคัญ ทำให้บริษัทต่างๆ ลังเลที่จะนำระบบ AI เข้ามาใช้งาน (8:40-8:46)
แนวคิด "Small AI" คืออะไร:
แนวคิด "Small AI" ที่นำเสนอโดยธนาคารโลก (World Bank) หมายถึงการปรับประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ให้เหมาะสมกับความต้องการเฉพาะเจาะจงในระดับท้องถิ่น แทนที่จะพึ่งพาโมเดลขนาดมหึมาหรือโมเดลระดับสูงที่มีขนาดใหญ่มาก (Hyper-scale models) (6:10 - 6:38)
ประเด็นสำคัญของแนวทาง Small AI ได้แก่:
มุ่งเน้นวัตถุประสงค์เฉพาะ: ใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาดเล็กกว่าและจำกัดขอบเขตชัดเจน โดยมุ่งเป้าไปที่งานเฉพาะด้าน เช่น การช่วยพ่อค้าแม่ค้าแผงลอยติดตามผลกำไร หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ปุ๋ยโดยอิงจากสภาพดินและสภาพอากาศในท้องถิ่น (5:43 - 7:30)
บริบทท้องถิ่น: แทนที่จะพยายามใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ล้ำสมัยที่สุด แนวทางนี้มุ่งเน้นไปที่การดึงรูปแบบข้อมูลที่เกี่ยวข้องและมีความหมายที่สุดต่อสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจหรือการดำเนินงานในพื้นที่นั้นๆ (6:12 - 6:40)
ประสิทธิภาพและความปลอดภัย: การทำงานกับชุดข้อมูลขนาดเล็กช่วยให้บริษัทสามารถควบคุมข้อมูลของตนได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งช่วยลดความกังวลด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เป็นอุปสรรคต่อการตัดสินใจนำ AI มาใช้ในธุรกิจ (6:24 - 6:31)
Small AI ช่วยธุรกิจขนาดเล็กได้หรือไม่:
ได้ วิดีโอนี้เน้นย้ำว่า Small AI ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อให้ใช้งานได้จริงในธุรกิจหลากหลายรูปแบบ รวมถึงธุรกิจขนาดเล็ก จากข้อมูลของผู้บรรยาย แนวทางนี้ใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่จำกัดขอบเขตและมุ่งเน้นวัตถุประสงค์เฉพาะในท้องถิ่น แทนที่จะต้องพึ่งพาเทคโนโลยีขนาดใหญ่ที่มีราคาสูง (6:10 - 6:38) ตัวอย่างประโยชน์ที่ได้รับมีดังนี้:
การติดตามผลกำไร: AI ขนาดเล็กสามารถช่วยพ่อค้าแม่ค้าแผงลอยในการติดตามว่าการขายสินค้าในแต่ละวันนั้นมีกำไรหรือไม่ (5:58 - 6:10)
การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน: ช่วยภาคส่วนต่างๆ เช่น เกษตรกรรม โดยการปรับปรุงการใช้ปุ๋ยให้เหมาะสมกับสภาพพื้นที่จริง ไม่ว่าจะเป็นชนิดของดิน พืชที่เพาะปลูก และการพยากรณ์อากาศ (6:52 - 7:30)
การสนับสนุนบุคลากรวิชาชีพ: ช่วยให้พยาบาลสามารถเข้าถึงข้อมูลแนวทางการรักษาโรคทั่วไปที่เหมาะสมกับอาการของผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการสาธารณสุขในระดับท้องถิ่น (7:30 - 8:00)
ทำไมจึงควรหลีกเลี่ยงการใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่?
ธนาคารโลกแนะนำให้องค์กรธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในประเทศไทย หันมาให้ความสำคัญกับ "Small AI" (AI ขนาดเล็ก) แทนที่จะใช้โมเดลขนาดใหญ่ระดับมหึมา (Hyper-scale models) ด้วยเหตุผลสำคัญหลายประการ ได้แก่:
ความคุ้มค่าด้านต้นทุน: บริษัทไทยจำนวนมากมองว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่มีราคาสูง และไม่คาดหวังว่าจะเห็นผลลัพธ์ด้านผลิตภาพที่เพิ่มขึ้นในทันทีจากการลงทุนขนาดใหญ่ (0:19 - 0:40)
ประโยชน์ใช้สอยที่ตรงจุด: AI ขนาดเล็ก (Small AI) ใช้ชุดข้อมูลที่มีขอบเขตจำกัดและมีขนาดเล็กกว่า ซึ่งได้รับการออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะจุดโดยตรง เช่น การช่วยพ่อค้าแม่ค้าแผงลอยติดตามผลกำไร หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ปุ๋ยในการเกษตร แทนที่จะต้องพึ่งพาโมเดลอเนกประสงค์ที่มีราคาแพง (5:43 - 7:30)
ความปลอดภัยของข้อมูล: การใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กที่สามารถควบคุมได้ช่วยให้ธุรกิจสามารถกำกับดูแลข้อมูลของตนได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งช่วยลดความกังวลสำคัญเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล อันเป็นปัจจัยที่มักเป็นอุปสรรคต่อการนำเทคโนโลยีมาใช้ (6:24 - 6:31)
บทบาทของภาครัฐต่อ AI คืออะไร?
วิทยากรอธิบายว่าภาครัฐมีบทบาทหลัก 2 ประการในการส่งเสริมให้ภาคเอกชนนำเทคโนโลยี AI มาใช้ (8:32 - 8:52):
ในฐานะผู้กำกับดูแล (Regulator): ภาครัฐมีหน้าที่กำหนดกฎเกณฑ์เกี่ยวกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลให้มีความชัดเจน ซึ่งประเด็นเหล่านี้ถือเป็นหนึ่งในสามเหตุผลหลักที่ทำให้บริษัทต่างๆ ยังลังเลที่จะนำ AI มาใช้งานในขณะนี้ (8:35 - 8:52)
ในฐานะผู้สนับสนุนและสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้ออำนวย (Enabler): ภาครัฐต้องสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการเติบโต ซึ่งรวมถึง:
การสร้างบุคลากรที่มีทักษะและความรู้ในการใช้งานเครื่องมือ AI (8:54 - 9:07)
การสร้างบรรยากาศทางธุรกิจที่คาดการณ์ทิศทางได้ เพื่อสร้างความมั่นใจให้แก่บริษัทต่างๆ ในการตัดสินใจลงทุน (9:07 - 9:13)
การขยายขีดความสามารถด้านพลังงาน ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับระบบเศรษฐกิจที่กำลังเติบโต ไม่ว่าจะมีการนำ AI มาใช้หรือไม่ก็ตาม (9:13 - 9:22)
