ต้องรู้จักและเข้าใจ AI แค่ไหน ถึงไม่ตกงาน ?

ต้องรู้จักและเข้าใจ AI แค่ไหน ถึงไม่ตกงาน

สังคมของการทำงาน มักมีความคาดหวังขั้นพื้นฐานสำหรับพนักงานนะครับ ซึ่งมันก็เป็นความคาดหวังที่มาจากระบบการศึกษานั่นแหละ ถ้าไม่นับความรู้และทักษะในสายงาน คนวัยทำงานต้องอ่านออกเขียนได้ พูดจารู้เรื่อง มีทักษะทางสังคมประมาณหนึ่ง ซึ่งเรื่องพวกนี้วัดกันตอนสัมภาษณ์ก็พอได้

เรามาไล่เรียงกันดูว่าก่อนเราจะมาถึงจุดที่ เทคโนโลยี AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตในทุกวันนี้ มีความรู้และทักษะอะไรที่เคยเป็นและยังเป็นมาตรฐานในสังคม

มาตรฐาน 3 R
(3Rs Standard)

กว่าจะถึงวัยทำงานเราต่างก็ร่ำเรียนกันมาไม่น้อยนะครับ ความคาดหวังที่สังคมให้กับโรงเรียนคือต้องสอนให้นักเรียน “อ่านออกเขียนได้” หรือมี Literacy ซึ่งฝรั่งแยกทักษะพื้นฐานการอ่านออกเขียนได้ไว้ 3 เรื่องใหญ่เรียกว่า 3Rs ที่หมายถึง Reading หรือการอ่าน, wRiting หรือการเขียน และ aRithmetic หรือทักษะด้านเลขคณิตหรือทฤษฎีจำนวน ทั้งหมดนี้คือเป็นทักษะที่จำเป็นในการเรียนรู้ และต่อยอดไปถึงวิชาอื่น ๆ ได้ จนเรียนสูงขึ้นเรื่อย ๆ คนก็ยิ่งให้ความสำคัญกับคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และภาษา มากขึ้น คือมองว่าจะเป็นสามทักษะความรู้ที่ทำให้ได้เรียนต่อมหาวิทยาลัยดัง เรียนจบไปก็มีงานดี ๆ ทำ

ความรู้ และทักษะในยุคเทคโนโลยี
(Knowledge and Skills in Technology Era)

พอมายุคที่เทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทในชีวิตเรามากขึ้น สมาร์ทโฟน (Smartphone) และ แอปพลิเคชัน (Application) บนอุปกรณ์เคลื่อนที่ปฏิวัติวิธีการสื่อสาร เลือกซื้อ และบริโภคสื่อของผู้คนในสังคม ทุกอย่างเกิดขึ้นได้เพียงปลายนิ้ว

ข้อมูลในระบบต่าง ๆ กลายเป็นสิ่งสำคัญในเกือบทุกด้านของชีวิต ผลกระทบของข้อมูลสามารถเห็นได้ในด้านต่าง ๆ เช่น ธุรกิจ การดูแลสุขภาพ การศึกษา และอื่น ๆ อีกมากมาย ทักษะด้านความเข้าใจเครื่องมือดิจิทัลต่าง ๆ จึงเป็นเรื่องจำเป็น ซึ่งเราเรียกทักษะนี้ว่า Digital Literacy ที่หมายถึงความสามารถในการใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือดิจิทัลอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล ซึ่งเน้นไปที่ความสามารถในการใช้ซอฟต์แวร์และอุปกรณ์ จากนั้นก็ต่อยอดไปที่ Data Literacy ซึ่งหมายถึงทักษะในการ “ค้นหา ประเมิน สร้าง และสื่อสารข้อมูล” ซึ่งเป็นเรื่องที่เหนือกว่าทักษะด้านเทคนิค เพราะมันคือความสามารถในการคิดเชิงวิพากษ์ การแก้ปัญหา และการสื่อสารในบริบทของดิจิทัลด้วย ทักษะด้านดิจิทัลทั้งสองนี้นี้กลายเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรในหลายระดับในปัจจุบันตั้งแต่ประถม มัธยม จนถึงอุดมศึกษาเลย

ความสามารถในการคิดอย่างเป็นระบบ ความจำเป็นที่ต้องเข้าใจระบบคิดของระบบคอมพิวเตอร์ก็เป็นอีก เรื่องนี้หลายคนเรียกว่าการคิดแบบอัลกอริทึมและการคิดเชิงนามธรรม ซึ่งได้กลายเป็น R ลำดับที่ 4 เรียกว่า AlgoRithm ในบ้านเราสถาบันส่งเสริมการสอนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี (สสวท.) ก็เป็นแกนหลักในการหลักดันให้เกิดหลักสูตร วิทยาการคำนวณ ซึ่งกลายเป็นวิชาบังคับหลักสูตรแกนกลางการศึกษาขั้นพื้นฐาน เมื่อปี พ.ศ. 2560 (ค.ศ. 2017) คือให้น้อง ๆ เรียนเรื่องต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์กันตั้งแต่ประถม 1 ยาวไปถึงมัธยม 6 เลย

ทักษะในศตวรรษที่ 21
(Skills in 21st Century)

ทักษะอีกกลุ่มหนึ่งที่เป็นที่สนใจมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมาตั้งแต่การเปลี่ยนผ่านศตวรรษ คือทักษะ 4C ที่หมายถึง Creativity, Critical thinking, Communication, และ Collaboration ซึ่งอธิบายคร่าว ๆ ได้ดังนี้

• Creativity (ความคิดสร้างสรรค์) : ความสามารถในการคิดนอกกรอบและสร้างแนวคิด วิธีแก้ไขปัญหา และแนวทางใหม่ ๆ
• Critical Thinking (การคิดอย่างมีวิจารณญาณ) : ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและสถานการณ์ และตัดสินใจโดยอาศัยมาตรฐานที่กำหนด ข้อมูลหลักฐานและเหตุผล
• Collaboration (การทำงานร่วมกัน) : ความสามารถในการทำงานร่วมกับผู้อื่นอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อเป้าหมายร่วมกัน การแบ่งปันความคิดและทักษะเพื่อบรรลุความสำเร็จ
• Communication (การสื่อสาร) : ความสามารถในการถ่ายทอดความคิดและข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพผ่านช่องทางต่าง ๆ รวมถึงการสื่อสารด้วยลายลักษณ์อักษร วาจา และอวัจนภาษา

ทักษะที่ว่านี้ถูกรวมเข้าไปกับ 3R เดิมกลายเป็น 3R + 4C ส่วน R (ซึ่งแนวคิดนี้ไม่ได้รวม R สุดท้ายหรือ aRithmetic ไว้นะครับ)

ทักษะเหล่านี้ตั้งแต่ 3R, Digital literacy, Data literacy, จนมาถึง 3R+4C คือมาตรฐานที่โรงเรียน และที่ทำงานต้องการ ในศตวรรษนี้ จนปลายปีที่แล้ว ค.ศ. 2022 (พ.ศ. 2565) ที่ ChatGPT เปิดตัวนั่นละครับ ทักษะอีกประการเลยกลายเป็นสิ่งจำเป็น

ทักษะในยุค AI
(Skills in Artificial Intelligence Era)

เมื่อ ChatGPT เปิดตัวเมื่อปลายปีก่อน หลังจากที่ผมลองใช้ดูแล้ว ความรู้สึกแรกที่ผุดขึ้นคือ “ฉิบ…แล้ว” จะบอกว่าเสียวสันหลังก็คงไม่เกินเลย รู้สึกว่าเทคโนโลยีนี้จะเป็นคลื่นลูกใหม่ที่รุนแรงสร้างความเปลี่ยนแปลงต่อภูมิเทคโนโลยีไปไม่หวนกลับเลย ใครที่ไม่สามารถผันตัวเป็นนักโต้คลื่น เกาะเกลียวกระแส AI ที่กำลังพัดมาได้จะถูกพัดจมหายลงทะเลแน่นอน

อธิบายเพิ่มเติมอีกนิดนะครับ คือส่วนตัวแล้วผมมองว่า Generative AI ที่กำลังเป็นกระแสอยู่นี้ อีกไม่กี่ปีมันจะกลายเป็นเรื่องธรรมดาในธุรกิจ ถ้าจะเทียบกับประวัติศาสตร์เทคโนโลยีที่ผ่านมาไม่นานนักก็จะคล้ายกับสมัยที่โลกได้รู้จักกับโปรแกรมสเปรดชีต ซึ่งตอน ค.ศ. 1979 (พ.ศ. 2522) ที่โปรแกรม VisiCalc  สเปรดชีตตัวแรกเปิดตัว ธุรกิจต่าง ๆ ต้องปรับตัวอย่างมาก เกิดความตื่นตระหนกว่านักบัญชีจะตกงานกันหมด ซึ่งก็เป็นอย่างนั้นจริง ๆ จากสถิติในสหรัฐฯ ตั้งแต่ ค.ศ. 1980 (พ.ศ. 2523) งานเสมียน (Accounting Clerks) ลดลงไปกว่า 400,000 ตำแหน่ง เพราะธุรกิจห้างร้านไม่ได้ต้องการคนมาตีตารางคำนวณบัญชีอีกแล้ว ทั้งหมดมันทำได้ในโปรแกรมสเปรดชีต และยังมีความสามารถในการเขียนสูตรอ้างอิงและ คำนวณค่าใหม่ได้เรื่อย ๆ ทั้งที่ความสามารถนี้ดูเหมือนจะเป็นเรื่องธรรมดา ๆ ของเรา แต่ในเวลานั้นมันคือการปฏิวัติวงการเลยก็ว่าได้

โปรแกรมสเปรดชีตกลายเป็นโอกาสให้เจ้าของธุรกิจได้ทดลองอะไรใหม่ ๆ ได้ง่ายและรวดเร็ว จะลองปรับราคานิด ใส่โปรโมชั่นหน่อยแล้วดูว่ากำไรจะเพิ่มหรือลดลงก็ทำได้เพียงปลายนิ้ว จะสั่งนักบัญชีทำกี่รอบก็ได้ ตำแหน่งงานเสมียนตีตารางที่หายไปกว่า 400,000 ตำแหน่ง ที่จริงแล้วมันงอกกลับมาเป็นตำแหน่งนักบัญชีที่มีความสามารถในการใช้สเปรดชีตถึง 600,000 ตำแหน่งในปัจจุบัน

เอาจริง ๆ ประเด็นไม่ได้อยู่ที่งานมันลดหรือเพิ่มเท่าไร เรื่องที่สำคัญกว่าคือเทคโนโลยีสเปรดชีตมันเปลี่ยนรูปแบบการทำงานแบบเดิมไปโดยสิ้นเชิง ลองไปถามพี่ ๆ ในสายบัญชีได้ว่ายุค Pre-spreadsheet กับยุค Post-spreadsheet นั้นเป็นอย่างไร น่าจะมีเรื่องเล่าเยอะอยู่ครับ

และนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะเผชิญในยุค Generative AI ที่กำลังจะเปลี่ยนรูปแบบการทำงานไปแบบกู่ไม่กลับอีกแล้ว คนที่เพิ่งเริ่มทำงานนี่เหนื่อยปรับตัวแน่ ๆ แต่คนที่ทำงานแบบเดิมมานานจะลำบาก ส่วนสถาบันการศึกษาที่ผลิตคนสู่ตลาดงานก็ต้องปรับตัวกันยกใหญ่ ต้องวางหลักสูตรเรื่อง AI Literacy หรือความรู้และทักษะด้าน AI ไว้แล้ว

ความรู้ และทักษะ AI
(Artificial Intelligence Knowledge and Skills)

อันที่จริงเทคโนโลยี AI ในที่ทำงานนั้นมีมานานแล้วนะครับ Microsoft จับ AI ใส่ใน โปรแกรม Microsoft Word, โปรแกรม Microsoft Excel และ โปรแกรม Microsoft PowerPoint โดยพัฒนามาเรื่อย ๆ ตั้งหลายปีแล้ว แต่ความสามารถเหล่านี้มันเหมือนเป็นคลื่นลูกเล็ก ๆ ค่อย ๆ สาดซัดเข้ามา จน ChatGPT นี่แหละที่กลายเป็นสึนามิลูกใหญ่

ทักษะความรู้เกี่ยวกับ AI ก็มีคนพูดถึงมาสักพักแล้ว ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ในภาพรวมนั้นหมายถึงความสามารถในการเข้าใจว่าอะไรคือ AI และอะไรไม่ใช่ แม้ความหมายของ AI จะเป็นความหมายกว้า งๆ คำว่า Intelligence หรือ ปัญญา ก็เป็นคำที่ไม่ได้ชัดเจนนัก ถ้าจะเถียงกันว่าซอฟต์แวร์ (Software) ที่เรามีคือ AI แบบบริสุทธิ์ เป็น Artificial General Intelligence แบบที่เราเห็นในภาพยนตร์มากมายเช่น Skynet (Terminator) หรือ Red Queen ของ Umbrella Corporation (Resident Evil) ก็ต้องบอกว่า ณ วันนี้ยังไม่มี และถ้าพูดกันถึง AI ที่มีใช้กันตอนนี้ก็จะอยู่หลายกลุ่มเช่น

• Machine Learning (ML)
  คือระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถจับรูปแบบของข้อมูลและคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตได้
• Computer Vision
  หรือระบบคอมพิวเตอร์ที่แยกแยะเข้าใจภาพวัตถุต่าง ๆ ได้
• Natural Language Processing (NLP)
  คือระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ได้ และ
• Deep Learning
  คือระบบคอมพิวเตอร์ที่เรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง

กลับมาที่ตัวอย่าง AI ใน Excel ซึ่งเราสามารถตั้งคำถามเป็นประโยคได้ และคำตอบก็ออกมาเป็นตารางหรือกราฟที่สร้างจากข้อมูลที่เราป้อนให้ แบบนี้แสดงว่า Excel นั้นใช้ความสามารถของ NLP เพื่อเข้าใจภาษา และ ML เพื่อจับรูปแบบข้อมูลมาแสดงผลให้เรานั่นเอง

ประโยชน์ และข้อจำกัดของ AI ?
(Benefits and Restrictions of Artificial Intelligence)

ถึงแม้ว่า AI จะมีประโยชน์ในหลายด้านแต่ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน ถ้าไม่เข้าใจว่า AI ถนัดอะไร ไม่ถนัดอะไร เราก็จะไม่สามารถใช้มันได้อย่างมีประสิทธิภาพนั่นเอง ซึ่งประโยชน์ของ AI ที่เราเห็นได้ชัดมีดังนี้ครับ

• เพิ่มผลิตภาพ (Productivity) ด้วยการให้ AI ทำงานอัตโนมัติให้เรา งานที่ทำซ้ำ ๆ และมีแบบแผนชัดเจน เราสามารถพัฒนา AI ทำแทนได้
• ช่วยเป็นคู่คิดในการวิเคราะห์ข้อมูล และตัดสินใจ เพราะ AI ก็คือมันสมองที่สามารถอ่านและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้รวดเร็ว ตรวจสอบรายละเอียดที่เราอาจมองข้าม
• ช่วยให้เราสร้างประสบการณ์ที่เหมาะสมกับความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย ทั้งต่อลูกค้าและพนักงานในองค์กร ซึ่งจะเป็นการเพิ่มความพึงพอใจให้ผู้รับบริการแน่นอน

ด้านข้อจำกัดก็มีอยู่หลายประการดังนี้ครับ

งานที่ AI เข้ามาช่วยเพิ่มผลิตภาพ

แน่นอนว่า AI จะกระทบต่อพนักงานแน่นอน แต่ก็อย่างที่บอกไปตอนที่แล้วครับว่า งานลด ก็จะมีงานเพิ่มเช่นกัน เพราะเทคโนโลยีก็ทำให้เกิดงานใหม่ด้วย

อคติในการทำงานของ AI

เพราะแต่ละประเทศ แต่ละวัฒนธรรมก็มีความเฉพาะตัว AI ที่ผลิตโดยวัฒนธรรมหนึ่งอาจจะใช้ไม่ได้ หรือต้องปรับให้เข้ากับอีกที่หนึ่ง ตัวอย่างที่คนนิยมรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (Self-Driving Car) เจอกันบ่อยคือ AI ที่ควบคุมการขับจะไม่รู้ว่าคนเอเชียหลายประเทศ เขาโดยสารรถสองแถวแบบยืนเบียดกันท้ายรถ พอเห็นก็นึกว่าเป็นคนเดินถนนที่อยู่ในระยะใกล้ปะทะกัน รถเลยเบรคจนคนขับหัวทิ่มไปหลายราย

เพราะว่าค่าตั้งต้น (Default Value) เพื่อความปลอดภัยของรถประเภทนี้คือต้องเบรคไว้ก่อน ซึ่งแม้แต่ในอเมริกาก็มีรายงานว่ารถจอดโดยไม่จำเป็น เพราะการขับรถมันไม่ได้ดูแค่การเคลื่อนตัวของรถและสิ่งแวดล้อมรอบตัว แต่มันยังมีอวัจนภาษา (Social cues) ที่มนุษย์เราสื่อสารกันด้วย

เรื่องความปลอดภัย

แน่นอนว่าการใช้งานระบบคอมพิวเตอร์ใด ๆ ถ้าไม่เข้มงวดเรื่องนี้ก็มีแต่พังครับ และยิ่งเรามอบความรับผิดชอบให้ AI มากขึ้น ความเสี่ยงก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน

จริยธรรม AI ก็สำคัญ
(Artificial Intelligence Ethics are also important)

AI สมัยนี้เก่งจนสามารถตอบโต้กับคนได้เหมือนมีชีวิตจริง คิดวิเคราะห์งานแทนคนได้หลายอย่าง แต่ที่มันเก่งได้ขนาดนี้ก็เพราะข้อมูลที่เราใช้ฝึกมันนั่นละครับ แล้วเราจะให้ข้อมูลอะไรกับ AI ได้บ้าง ใครเป็นเจ้าของข้อมูลเหล่านั้น ถ้าเกิดการรั่วไหล ใครจะเป็นผู้รับผิดชอบ เรื่องเหล่านี้องค์กรต้องพิจารณาให้ถี่ถ้วนเลย

ถ้า AI มีอคติกับกลุ่มคนกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง เราจะรับมือกับมันอย่างไร ขอยกตัวอย่างรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติอีกครั้งนะครับ แน่นอนว่าผู้ผลิตต้องชูประเด็นเรื่องความปลอดภัยอยู่แล้ว ถ้าเกิดรถไปอยู่ในสถานการณ์ที่ต้องตัดสินใจว่าจะรักษาชีวิตของคนในรถ หรือคนเดินถนน คนในรถก็บอกว่าเอาตัวเองก่อนดีกว่าไหม แต่ถ้าผู้พัฒนา AI เห็นด้วยและยืนยันว่าถ้าเกิดสถานการณ์แบบนั้นจริง ๆ รถของเราจะไม่หลบคนเดินถนนเพราะอาจะเสียหลักและเป็นอันตรายกับเจ้าของรถ แบบนี้ใครจะเป็นตัดสินว่าทำได้หรือไม่ได้ บริษัท รัฐบาล หรือลูกค้า แล้วคนเดินถนนที่ตกอยู่ในอันตรายจะมีสิทธิอะไรบ้าง เรื่องเหล่านี้ซับซ้อนและละเอียดอ่อนมาก

นอกจากนี้ การทำงานของ AI ก็มีโอกาสผิดพลาด ถ้ามีผลกระทบตามมาใครจะต้องรับผิดชอบ ให้ AI รับผิดชอบเองก็คงไม่ได้ เพราะจะจับมันมาลงโทษได้ยังไง หรือบริษัทผู้พัฒนาต้องมีส่วนรับผิดชอบ หรือผู้ใช้งานที่ทำให้เกิดความผิดพลาดจะโบ้ยได้ไหมว่าตัวเองไม่รู้ไม่เห็น เหล่านี้ก็เป็นปัญหาที่ท้าทายของทุกสังคม

AI ไม่แย่งงานเรา แต่ …
(Artificial Intelligence won't take our job but ...)

แน่นอนว่า AI ไปต่อไม่รอใคร บริษัทต่าง ๆ ก็ทุ่มทุนกันสุดตัวที่จะเป็นผู้นำในตลาดเทคโนโลยี AI ทิ้งให้ผู้บริหาร พนักงาน รวมไปถึงนักเรียน ครู อาจารย์ เหนื่อยวิ่งตามกัน ซึ่งนักวิชาการเชื่อว่าความสามารถของ AI ทุกแขนงจะช่วยให้พนักงานธรรมดา ๆ กลายเป็นยอดพนักงานได้ ผลิตงานได้มากขึ้น คุณภาพดีขึ้น เร็วขึ้น ไม่ใช่ที่หลายคนเข้าใจว่าเราจะทำงานน้อยลงนะครับ ตัวอย่างเช่นความเร็วในการผลิตเอกสาร หรืองานเขียนต่าง ๆ ของ ChatGPT ทำให้เราสามารถผลิตเนื้อหางานได้อย่างรวดเร็วกว่าที่เคย หน้าที่ของเราคือการตรวจทาน ปรับแต่ง แทนที่จะเป็นการคิดข้อความเอง นักพัฒนาซอฟต์แวร์ก็สามารถใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดได้แบบรวดเร็ว ปรับแต่งได้ตามใจชอบ

ดังนั้นเราแทบจะไม่ต้องกลัวเลยว่า AI จะมาแย่งงานเรา ถ้าเราปรับตัวเรียนรู้ที่จะใช้มันเป็นเพื่อนร่วมงานที่ไม่บ่น ไม่เหนื่อย เหมือนที่ Richard Baldwin นักเศรษฐศาสตร์จาก Geneva Graduate Institute in Switzerland บอกว่า

“AI ไม่แย่งงานคุณหรอก แต่คนที่รู้วิธีใช้ AI ต่างหาก”