SCBX UNLOCKING AI: EP1 Thailand Path to AI Oppotunities

สรุปเนื้อหาจากงาน SCBX UNLOCKING AI: EP1

• Venue: SCBX NEXT STAGE | 4th Floor, Siam Paragon
• Collaboration: SCBX และ Insiderly.ai
• Speakers:
  • ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ – Senior Researcher NECTEC
  • ดร.วินน์ วรวุฒิชัย – Founder & CEO BOTNOI Group
  • คุณธัชกรณ์ วชิรมน – CEO บริษัท Sertis

National AI Strategy Policy, Guidelines, Standard & Law

ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ Senior Researcher NECTEC

ท่ามกลางปัญหาต่างๆ ที่ถาโถมเข้ามา AI กลายเป็นภัยคุกคามสำคัญที่อาจทำให้หลายคนตกงาน และเปลี่ยนวิถีชีวิตหมดทุกรูปแบบ ดังนั้น การเตรียมรับมือตั้งแต่วันนี้ด้วยการวางกลยุทธ์ กาสร้างมาตรฐาน การวางระเบียบปฏิบัติเรื่อง AI ไว้ตั้งแต่เนิ่นๆ จะนำไปสู่ทางรอดของทุกคนอย่างแท้จริง

ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ Senior Researcher NECTEC อธิบายว่า จากการศึกษาเรื่อง AI Standard เมื่อปีที่แล้ว พบว่าจะเข้าใจมาตรฐานด้าน AI ได้ จะต้องทำความเข้าใจกฎหมายที่เกี่ยวข้อง ซึ่งพบว่ามันส่งผลต่อนักพัฒนาและผู้ใช้หลายประการ

สิ่งที่ทำให้ต้องสนใจเรื่องนี้เพราะมีร่างกฎหมายชื่อว่า AI ACT หรือร่างกฎหมายที่ร่างขึ้นหลังจากเปิดให้รับฟังความคิดเห็นเกี่ยวกับ AI ในร่างกฎหมายมีหลายรายละเอียดที่นักพัฒนาทั่วโลกไม่ค่อยพอใจ หรือมีข้อกังวลมากมาย มีผลกระทบต่อผู้พัฒนาทั่วโลกว่าจะสามารถเอา AI ไปใช้งานอย่างไรในองค์กรตัวเองอย่างราบรื่น โดยร่างนี้คาดว่าจะประกาศใช้งานในช่วงต้นปี 2024

อันที่จริงนี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่โลกมีการพูดถึงมาตรฐาน AI เพราะผู้คนเริ่มทำความเข้าใจมาตรฐาน AI ที่พูดเรื่องการทำความเข้าใจ AI ด้านต่างๆ มาตั้งแต่ปี 2016 แล้ว รัฐบาลทั่วโลกก็ให้ความสนใจ และออกมาตรการรับมือกับ AI เพื่อปกป้องประชาชนหลายรูปแบบ

ย้อนกลับไปที่ AI ACT ร่างกฎหมายนี้มีไว้เพื่อตัดสินว่า AI นั้นมีความเสี่ยงระดับใด หาก AI มีความเสี่ยงต่ำ อาจไม่ต้องกังวลอะไรมาก แต่ต้องให้ผู้ใช้รับรู้ว่ากำลังใช้งานสิ่งนี้อยู่

แต่ถ้ามีความเสี่ยงสูง ผู้พัฒนาจะต้องทำสิ่งที่เรียกว่า Trustworthyness AI จำนวน 8 requirements และ 15 subs-requirement เพื่อรับประกันว่าผู้พัฒนาจะมีความรับผิดชอบต่อสังคม ลดช่องว่างของการใช้ AI ไปในทางที่ผิดให้ได้มากที่สุด

แล้วประเทศไทยมีมุมมองอย่างไรต่อเรื่องนี้อย่างไร? ไทยตั้งใจศึกษานโยบายต่างประเทศ เพื่อดูว่าจะสามารถนำมาปรับใช้กับประเทศตัวเองได้อย่างไร เกิดแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์เพื่อการพัฒนาประเทศไทย พ.ศ.2565-2570 และผ่านความเห็นชอบจากคณะรัฐมนตรีเรียบร้อย รวมถึงเกิดคณะกรรมการขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์แห่งชาติเพื่อการพัฒนาประเทศไทย ซึ่งมีหลายหน่วยงานทั้งภาครัฐ เอกชน รวมถึงผู้ทรงคุณวุฒิจากหลายสถาบันมาช่วยกันขับเคลื่อนประเด็นดังกล่าว

NECTEC รับหน้าที่เลขานุการและผู้ช่วยเลขานุการในการขับเคลื่อนเรื่องนี้ด้วย และหลังจากขับเคลื่อนมา 1 ปี ก็เกิด 5 ยุทธศาสตร์ ดังนี้

5 ยุทธศาสตร์เป้าหมาย และผลลัพธ์ตามแผนปฏิบัติการด้าน AI

1. จริยธรรมและกฎระเบียบ AI

สิ่งที่หลายคนกังวลคือยุทธศาสตร์ที่ 1 ว่าจะส่งผลกระทบอย่างไร AI จะเข้ามายกระดับชีวิตผู้คนอย่างไร เป้าหมายความสำเร็จของยุทธศาสตร์ที่ 1 จึงตั้งเป้าว่าจะต้องทำให้คน 600,000 คนตระหนักถึงความสำคัญของการมีกฎหมาย ข้อบังคับด้าน AI ให้ได้

2. โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI

เป้าหมายของยุทธศาสตร์นี้คือ จะทำอย่างไรให้เกิดการเชื่อมโยง Data ขนาดใหญ่ ให้คนเข้าถึงข้อมูล เพื่อนำไปพัฒนาโมเดลของผู้พัฒนาแต่ละเจ้าได้

3. กำลังคนด้าน AI

การตั้งเป้าแค่ให้ประเทศไทยมีหลักสูตรการเรียนการสอนด้าน AI ในระดับปริญญา ถือว่าช้าเกินไป ไม่เพียงพอ และไม่ตอบโจทย์การทำธุรกิจ ดังนั้นยุทธศาสตร์นี้จึงสนับสนุนให้เกิดการสร้างทักษะด้าน AI ทุกระดับ ตั้งแต่เด็ก ไปจนถึงผู้ใหญ่ให้เข้าใจเรื่องของเทคโนโลยี 

แต่ปัจจุบันยังสามารถพัฒนากำลังคนได้ในหลักร้อยเท่านั้น ยังไปไม่ถึงเป้าหมายที่ 30,000 คนต่อปี

4. วิจัยพัฒนาและนวัตกรรมกรรม AI

หนึ่งในเป้าหมายสำคัญคือการสร้าง AI ที่เป็นนวัตกรรมของไทยเอง ถ้าไม่มี AI ที่เป็นภาษาไทย จะพึ่งพาแต่เทคโนโลยีของต่างประเทศเท่านั้น ย่อมไม่สามารถสู้ต่างชาติได้

5. ส่งเสริมธุรกิจและการใช้ AI

การเอา AI มาใช้ในทาวธุรกิจมีเป้าหมายทำให้ GDP สูงขึ้น ทำให้ทุกคนเข้าถึง AI ที่ปลอดภัย ช่วยยกระดับชีวิตให้ได้

หลังดำเนินการมาพบว่า Key Outputs ของการทำงาน 1 ปีที่ผ่านมาตามยุทธศาสตร์ทั้ง 5 มีดังนี้

ยุทธศาสตร์ที่ 1 สามารถเปิดศูนย์ธรรมภิบาลปัญญาประดิษฐ์ (AIGC) ที่ตั้งขึ้นเพื่อพัฒนากรอบธรรมาภิบาล AI ให้คำปรึกษาด้านนโยบาย พัฒนาและเผยแพร่องค์ความรู้ รวมถึงสร้างเครือข่ายผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ทั้งในและต่างประเทศ

• การศึกษาด้านมาตรฐาน ไกด์ไลน์ต่างๆ ตลอด 1 ปีที่ผ่านมาเกิดขึ้นมากมาย ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อทุกคน และนักพัฒนาจะต้องตระหนักในเรื่องนี้ เพื่อลดความเสี่ยงของการใช้งานและอันตรายที่จะเกิด
• เกิดสมาคม AIAT และ TCELS ที่ตั้งขึ้นเพื่อสร้างมาตรฐานการตรวจสอบความปลอดภัยในการใช้งานด้าน AI
• เกิดร่าง พรฎ.การประกอบธุรกิจบริการที่ใข้งานระบบปัญญาประดิษฐ์ (ฉบับระดมความคิดเห็น) (สิงหาคม 2565)
• และเกิดร่าง พรบ. ว่าด้วยการส่งเสริมและสนับสนุนนวัตกรรมปัญญาประดิษฐ์แห่งประเทศไทย (เมษายน 2566)

ยุทธศาสตร์ที่ 2 และ 3 เกิดแพลตฟอร์มบริการ AI บนคลาวด์ภาครัฐ (GDCC) ตามมติคณะกรรมการขับเคลื่อนแผน AI นอกจากนั้น สวทช. ได้รับการสนับสนุนจากกองทุนส่งเสริมวิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (ววน.) เปิดให้บริการ LANTA: HPC สำหรับ R&D ของรัฐและเอกชน

ยุทธศาสตร์ที่ 4 และ 5 เกิดการบูรณาการจากทุกภาคส่วน ทั้งรัฐและเอกชน เกิดระบบวิเคระห์เพื่อสนับสนุนการแก้ปัญหาความยากจนแบบชี้เป้า (TP Map) และเกิดเครือข่ายแพลตฟอร์มบริหารจัดการข้อมูลเปิดด้านการแพทย์ (Medical AI Data Sharing) แชร์ข้อมูลที่ได้มาตรฐานในเรื่องการแพทย์ที่สามารถแชร์ได้ เพื่อให้มีข้อมูลคุณภาพและพัฒนาต่อได้อย่างมีประสิทธิภาพ

1 ปีที่ผ่านมา ผลลัพธ์ของการวางรากฐานด้าน AI ภาครัฐสามารถพัฒนาคนได้ 83,721 คน เกิดโครงการวิจัยและพัฒนาด้าน AI ในกองทุน R&D 1,290 ล้านบาท เกิด Startup ลงทุนเพิ่มจากการส่งเสริมของรัฐ 639 ล้านบาท เป็นต้น

แต่โครงการในระยะต่อไป ยังมีความท้าทายยังรอคอยอยู่ ทั้งการเอา AI ไปใช้ในอุตสาหกรรมท่องเที่ยว อุตสาหกรรมการค้าและการเงิน อุตสาหกรรมการผลิต อุตสาหกรรมความมั่นคั่ง และการวิจัยและพัฒนา Large Language Model (LLM) หรือแบบจำลองสำหรับ Generative AI ที่รองรับภาษาไทย

NECTEC ยังต้องการพันธมิตรเพื่อช่วยยกระดับ AI มากขึ้น หากใครสนใจสามารถติดต่อ NECTEC เพื่อช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของคนไทยด้วย AI ต่อไป

พันธมิตรร่วมขับเคลื่อนแผนปฏิบัติการ AI

Transforming E-Commerce with Data-Driven Innovation

คุณธัชกรณ์ วชิรมน CEO Sertis

AI สร้างผลกระทบมากมายต่อแทบทุกอาชีพ หลายคนอาจมอง AI เป็นภัยคุกคามด้านลบ แต่จริงๆ แล้ว AI อาจมอบผลด้านดีให้ด้วยได้ โดยเฉพาะด้าน E-Commerce ที่สามารถนำปัญญาประดิษฐ์มาช่วยในการขายของ และนำข้อมูลที่มีมาประมวล แล้วเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ดีขึ้นได้

คุณธัชกรณ์ วชิรมน CEO Sertis ชวนคุยเรื่อง AI กับการนำมาปรับใช้ในด้าน E-Commerce จากการเปิดบริษัท Sertis มา 10 ปี ทำเรื่องของ Custom AI Solution มีพนักงานทำงานด้าน Data และด้านเทคโนโลยีหลากหลายสาย เจอข้อค้นพบที่น่าสนใจ สามารถสกัดออกมาได้ 11 ข้อดังต่อไปนี้

1. AI เกิดจากการประดิษฐ์ของมนุษย์ มนุษย์ต้องใช้ Data มหาศาลเพื่อทำให้เกิดปัญญา ดังนั้นปัญหาที่ทุกคนต้องการแก้ไขก็คือ จะทำอย่างไรให้ได้ข้อมูลที่มากที่สุด และทำให้ AI ฉลาดขึ้นตามไปด้วย

2. เวลาพูดถึง AI หลายคนจะนึกถึง ChatGPT แต่ AI ไม่ใช่แค่ ChatGPT หรือแค่ Generative AI แต่มันครอบคลุมกว่านั้น มันคือเครื่องมือช่วยคิด ช่วยทำสิ่งต่างๆ ที่ใกล้เคียงกับมนุษย์ มันอาจไม่ต้องก้าวหน้ามาก แต่แค่ทำงานเพียงพื้นฐานก็สามารถเป็น AI ได้ และเรายังต้องทำให้มันสามารถเรียนรู้ด้วยตัวเองได้ เกิด Deep Learning ได้ เป็นต้น

3. Generative AI เป็นนวัตกรรมที่ฉลาดมาก สามารถเรียนรู้ข้อมูลจาก Data มหาศาลในอินเทอร์เน็ตได้รวดเร็ว ผลที่ออกมาคือ AI ฉลาดขึ้นมาก ทั้งจากงานเขียน จากรูป และสื่อต่างๆ มันสามารถทำได้มากกว่านั้น ทั้ง Text, ช่วยในการเขียน Coding, สร้างภาพนิ่ง Image และภาพเคลื่อนไหว Video ไปจนถึงการทำงาน 3 มิติ และอื่นๆ อีกมากมาย

4. ปัญหาที่เจอในการทำ E-Commerce คือ หลายองค์กรที่ทำ E-Commerce มีผลิตภัณฑ์เยอะมาก แต่เมื่อเอาขึ้นมาขายบนเว็บไซต์แล้ว ก็ต้องการคนเขียนคอนเทนต์ เขียนคำบรรยายประกอบเพื่อทำให้สินค้าเกิดความน่าซื้อ น่าใช้งาน

แต่ปัญหาการหาคนสามารถหมดไปได้ด้วยการใช้ AI ช่วยเขียน ช่วยแบ่งเบาภาระงาน เราสามารถสั่งได้เลยว่าอยากให้เขียนออกมารูปแบบใด หรือให้ช่วยเกลาข้อความให้ดีขึ้น ไปจนถึงการเอางานเขียนของคู่แข่งที่ขายของได้ดี แล้วนำมาเขียนใหม่ให้ดีกว่าเดิม สิ่งนี้ช่วยได้ไม่เพียงแต่รายใหญ่ แต่ยังรวมถึงรายย่อยเช่นกัน

5. Smart Chatbot เข้ามาช่วยการค้าขายให้สะดวกขึ้น เพราะมันสามารถสื่อสารได้เหมือนมนุษย์ ไม่ต้องสอนอะไรมาก แต่บางทีอาจเอาแน่เอานอนไม่ได้ บางทีมันฉลาด บางทีมันโง่ บางทีคุยไม่รู้เรื่อง ดังนั้น ต้องทำเทรนนิ่งเพิ่มเติมให้ AI ซึ่งไม่ง่าย และต้องใช้เวลาในการทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

6. ทั้งนี้ในหลายองค์กรยังมีปัญหาว่า จะเข้าถึง Data ในองค์กรอย่างไร ต้องถามใครถึงจะได้ข้อมูลนั้นมา บ่อยครั้งต้องใช้เวลานาน ทำงานไม่ทันใจ แต่หลายที่เริ่มเอา ChatGPT หรือโปรแกรม Chatbot อื่นๆ มาใช้เพื่อให้ถามหาข้อมูลแล้วได้ข้อมูลเลย เช่น เดือนที่แล้วยอดขายเท่าไหร่ ของที่จะมาเดือนหน้ามีเท่าไหร่ เป็นต้น ซึ่งประหยัดแรงงาน ประหยัดงบประมาณ และประหยัดเวลาได้มหาศาล

7. Product Recommendation ยังเป็นอีกสิ่งที่น่าสนใจว่าจะแนะนำสินค้าอย่างไรให้คนอยากซื้อเพิ่ม องค์กรสามารถใช้ Deep Learning มาสร้าง Realtime Recommendation ตามโจทย์ของลูกค้าที่ต้องการความ Realtime ในการแนะนำสินค้า สิ่งนี้จะสามารถแนะนำผู้เข้าชมเว็บไซต์ได้ในหลักวินาที ไม่ต้องรอเป็นนาที หรือเป็นชั่วโมงอีกต่อไป และสามารถเห็นผลได้เลยว่า ลูกค้าเห็นสิ่งของแล้วซื้อหรือไม่ สินค้านั้นตรงใจลูกค้าจริงรึเปล่า แต่ก็ไม่จำเป็นต้องใช้ขายของอย่างเดียว แต่สามารถนำไปแนะนำอย่างอื่นได้ เช่น แนะนำคอนเทนต์ที่น่าสนใจ เป็นต้น

8. หลายคนมีปัญหาว่าถ้าเก็บข้อมูลจากข้างนอกล่ะ จะทำอย่างไร เอามาใช้ให้เกิดประโยชน์ได้อย่างไร AI ก็สามารถช่วยได้เช่นกัน เช่น ในร้านอาหารแต่ละที่ สามารถเข้าไปดูวัตถุดิบอาหารแต่ละชนิดของร้านต่างๆ ได้ว่าใช้วัตถุดิบอะไร ซึ่ง ChatGPT สามารถทำได้ ช่วยแบ่งเบาภาระของคนทำงานในสายอาหารได้อย่างรวดเร็ว

9. ใครก็ตามที่มี Data เยอะๆ อย่ามองแค่เพียงว่าเป็นเครื่องมือช่วยคนอื่นทำเงินเพิ่ม แต่ Data ก็สามารถทำเงินให้ตัวเราเองได้เช่นกัน ด้วยการเอา Data มาขาย สามารถสร้างเป็นแพลตฟอร์มเพื่อช่วยในการขาย หากมีซับพลายเออร์ที่ต้องการข้อมูลเพิ่ม ก็อาจให้จ่ายเงินเพื่อจะได้เข้าถึงข้อมูลเหล่านี้เพื่อเข้าใจธุรกิจ เข้าใจคู่แข่ง เข้าใจภาพรวมตลาดได้ดียิ่งขึ้นได้

10. การ Optimization ก็สามารถเอา Data มาใช้ได้ ร้านค้าสามารถดูราคาของคู่แข่ง แล้วนำมาปรับใช้กับร้านตัวเอง แต่ถ้าเก็บข้อมูลมาแล้วก็ต้องดูเรื่อง Assortment ด้วยว่า เอามาปรับใช้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายของตัวเองหรือไม่ สิ่งที่จะเอาไปขาย ตรงกับความต้องการของผู้คนหรือไม่ หากใครนำข้อมูลไปใช้งานได้ดี จะสามารถเพิ่มยอดขายได้มหาศาล ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดขยะ ลดการขายของไม่ออก มีประโยชน์มากต่อองค์กรที่ขายของที่หมดอายุเร็ว

11. หลายคนอาจคิดว่าจะพึ่งพา AI ไปทำไม ในเมื่อเราเองสามารถค้นหาข้อมูลเองได้ แต่ต้องดูด้วยว่าตัวเราเองมีเวลาแค่ไหน จะดีกว่าหรือไม่หากเอาเครื่องมือเหล่านี้มาใช้ เพื่อประหยัดเวลา แล้วทำให้เกิดประสิทธิภาพมากขึ้น

AI Voice Cloning & Localization

ดร.วินน์ วรวุฒิชัย Founder & CEO BOTNOI Group

AI ในปัจจุบันทรงพลานุภาพหลายด้าน ไม่เพียงถามคำถามแล้วได้คำตอบอย่างฉับพลัน แต่ยังสามารถสร้างภาพ สร้างสิ่งต่างๆ ขึ้นมาได้เพียงแค่ป้อนคีย์เวิร์ดเข้าไปไม่กี่คำ เสียงเองก็เป็นสิ่งที่ AI สร้างขึ้นได้เช่นกัน ซึ่งอาจฟังดูน่าหวาดหวั่น แต่หากมันถูกใช้งานในเชิงบวก เพื่อช่วยเหลือผู้อื่น ย่อมเกิดประโยชน์มหาศาลตามมา

BOTNOI เป็นผู้ประกอบการที่ใช้ AI สร้างเสียง โคลนเสียง หรือ Voice Clone เพื่อสร้างสรรค์สิ่งดีๆ ให้เกิดขึ้น โดยดร.วินน์ วรวุฒิชัย Founder & CEO BOTNOI Group เกริ่นด้วยการเล่าถึงพัฒนาการที่ไปไกลของการโคลนเสียง โดยยกตัวอย่าง Andrew NG ผู้เชี่ยวชาญ อาจารย์ด้าน AI ที่พบว่ามีคนโคลนเสียงของเขาลงใน Linkedin ซึ่งหากให้ตอบว่า เสียงไหนเป็นเสียงจริงของเขา เสียงไหนเป็นเสียงที่ AI โคลนขึ้นมา

ผลปรากฏว่า คนแทบแยกไม่ออกว่า เสียงไหนคือเสียงของ Andrew NG ตัวจริง

ปัจจุบันในบางเว็บไซต์ เช่น ThaiPBS ไปไกลกว่าเดิมด้วยการมีบริการ “อ่านให้ฟัง”เอาเสียงผู้ประกาศข่าวมาโคลนแล้วกดให้อ่านข่าว เหมาะสำหรับคนที่อยากฟังเสียงมากกว่าอ่านตัวหนังสือ โดย BOTNOI เอาเสียงของนักข่าวช่อง ThaiPBS มาโคลน แล้วกดให้อ่านข่าวในเว็บไซต์ได้เลย ราวกับกำลังอ่านข่าวนี้อยู่จริงๆ

ลูกเล่นดังกล่าวมีความน่าทึ่ง แต่ ThaiPBS ก็โดนวิจารณ์ในวงกว้างเช่นกัน เพราะถึงแม้จะใช้ BOTNOI ทำให้ AI อ่านข่าวได้ แต่ AI ยังอ่านคำที่เป็นตัวย่อไม่ได้ เช่น ผบ.ตร. ทำให้คนเข้าใจผิดว่านักข่าวอ่านผิด แต่มันก็แสดงให้เห็นว่า การโคลนเสียงนั้นแนบเนียนเพียงใด จนสุดท้ายต้องใส่ Disclaimer ประกอบว่า นี่คือเสียงที่สร้างขึ้นจาก AI ไม่ใช่ของผู้ประกาศตัวจริง ป้องกันการเข้าใจผิด

ที่ผ่านมา มนุษย์ผ่านพยายามเลียนแบบธรรมชาติตลอด ทั้งการสร้างเครื่องบินตามแบบนก การสร้างดาบ มีด ตามแบบเขี้ยวของเสือ บางอย่างที่เคยมีข้อจำกัด เช่น การสร้างรถที่ไม่สามารถขับเคลื่อนได้ตัวเอง ก็หาใช่อุปสรรคอีกต่อไปในปัจจุบันที่สามารถสร้างสมองให้รถ แล้วให้ขับเองได้โดยไม่ต้องบังคับ

BOTNOI นำแนวคิดนี้มาใช้ในการสร้างเสียง ด้วยการศึกษาระบบสมอง พยายามเลียนแบบโครงสร้างสมองของมนุษย์ จนเกิดเป็นสมการ Input Output ที่ทำให้เกิดเสียงที่ตรงกับความเป็นจริงขึ้นมา

ดร.วินน์ เล่าว่า มนุษย์เราจำอะไรไม่ได้ก่อนอายุ 4 ขวบ เขาเองลองสังเกตลูกชายว่ามีปฏิสัมพันธ์กับเสียงต่างๆ รอบตัวอย่างไร สิ่งที่เขาได้เรียนรู้ในช่วงวัยนั้นพอดีก็ได้พบว่า สมองของเด็กที่ฟังเสียงแม่สอน จะพยายามเชื่อมโยงสิ่งทีไ่ด้ยินและมองเห็น จนเกิดเป็นการเรียนรู้ขึ้นมา ซึ่งเขาก็นำมาปรับใช้ในงานของ BOTNOI ได้อย่างพอดี

ทั้งนี้หาก BOTNOI ต้องการโคลนเสียงของใคร ก็จะให้คนๆ นั้นอ่านข้อความประมาณ 200 ประโยค แล้วนำเสียงของเขา และตัว Text ที่อ่านใส่เข้าไปในระบบเพื่อให้ AI เรียนรู้ แม้ผลการทดลองในช่วงแรกจะได้เสียงที่ยังไม่เป๊ะเท่าไหร่ แต่เมื่อปรับปรุงแล้วก็เกิดคุณภาพที่ดีขึ้นตามมาอย่างมีนัยสำคัญ

นอกจากเกิดการโคลนเสียงแล้ว ยังมีการทำ Deepfake หรือการโคลนหน้าโคลนเสียงของคนๆ หนึ่งที่เลียนแบบการขยับปากคนๆ นั้นได้ โดยที่บุคคลคนนั้นอาจไม่ได้พูดคำดังกล่าวด้วย ซึ่งมีความแนบเนียนมาก

BOTNOI ยังพัฒนาเทคโนโลยีถึงขั้นทำให้เสียงของคนหนึ่ง พูดอีกภาษาหนึ่งโดยคงสำเนียง คงความเป็นตัวเองเอาไว้ได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่น่าภาคภูมิใจ และน่าต่อยอดต่อ สามารถนำไปใช้ในการพากย์เสียงภาพยนตร์ได้ โดยหากเทคโนโลยีพัฒนาไปไกล อาจสามารถทำให้เสียงของพระเอกในภาพยนตร์ฮอลลีวู้ด สามารถพูดภาษาไทยได้ โดยคงสำเนียงตัวเองเอาไว้ตามเดิมได้ เป็นต้น

อีกกรณีศึกษาที่พบเจอก็คือ ในช่วงโควิด-19 ที่ผ่านมา ยอดขายของร้านขายของขนาดเล็กลดลง ทาง Cadbury จึงคิดค้นโมเดลที่เอานักแสดงบอลลีวู้ดชื่อดังมาช่วยโฆษณาร้านค้าเพื่อให้ยอดขายกระเตื้องขึ้น สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือการเอาเสียงของนักแสดงดัง Shah Rukh Khan มาใช้ แล้วทำให้ผู้คนสนใจกันอย่างกว้างขวาง เพราะมันสามารถดัดแปลงเสียง ดัดแปลงภาพให้มีความเฉพาะเจาะจงในการขายของแบบต่างๆ ได้อย่างไม่มีขีดจำกัด

แต่ทั้งนี้ก็ต้องระวังกรณีที่เอาไปใช้ในทางที่ผิดด้วย แม้จะเป็นผู้สร้างเอง แต่ดร.วินน์ก็เคยโดนคนอื่นเอาเสียงตัวเองไปโคลนเพื่อหลอกลวงผู้อื่น กลายเป็นบทเรียนให้ BOTNOI ยิ่งต้องคิดหนักมากขึ้นว่า หากนำไปใช้ในวงกว้าง สิ่งนี้จะส่งผลกระทบตามมาอย่างไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคที่มีแก๊งคอลเซนเตอร์อาละวาดทุกวี่ทุกวัน

หน่วยงานที่เกี่ยวข้อง หรือผู้พัฒนาด้าน AI ทุกคนจะตระหนักรู้ในเรื่องนี้ แล้วช่วยกันทำให้เกิดการนำเสียงที่โคลนแล้วไปใช้ในด้านที่ถูกต้อง พร้อมกับอุดช่องว่างของการเกิดอาชญากรรมให้ได้มากที่สุด

การป้องกันในปัจจุบันอาจยังทำได้ยาก และมีวิธีทำได้ผลค่อนข้างน้อย หนึ่งในวิธีที่ทำได้อาจเป็นการซ่อนลายน้ำในเสียง AI เป็นความถี่ที่มนุษย์ไม่ได้ยิน แต่ก็ต้องหาวิธีที่เนียบกว่านั้นด้วย เพราะหากผู้ที่ตั้งใจจะเอาเสียงไปใช้ในการหลอกลวงอยู่แล้ว ก็อาจสามารถลบความถี่ดังกล่าว แล้วเอาไปใช้งานในทางที่ผิดอยู่ดี

Future of AI and Thai Business: Innovation & Growth กับ 6 ประเด็นเรื่องอนาคตของ AI และธุรกิจนวัตกรรมไทย

คนทำธุรกิจในปัจจุบันล้วนมีคำถามว่า จะใช้ AI อย่างไรจึงจะประสบความสำเร็จ ดร.ธันวา อาภรณ์ทิพย์ Senior Tech Advisor SCB 10X จึงชวน ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ Senior Researcher NECTEC คุณธัชกรณ์ วชิรมน CEO Sertis และดร.วินน์ วรวุฒิชัย Founder & CEO BOTNOI Group คุยในประเด็นดังกล่าว และเล่าถึงกรณีศึกษาที่แต่ละคนต่างพบเจอ ซึ่งมีประโยชน์ไม่น้อยต่อการทำธุรกิจให้ยั่งยืนต่อไป

ธุรกิจไปไม่สวย ยอดขายไม่ดี AI สามารถช่วยองค์กรได้

คุณธัชกรณ์ เล่าว่า Sertis มีระบบที่ช่วยให้หากร้านไหนมีสาขาเยอะ ก็สามารถทำให้สั่งสินค้าโดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ได้ มีลูกค้าที่ใช้ระบบนี้จาก Sertis ก็ช่วยให้ยอดขายเพิ่ม ในขณะเดียวกันต้นทุนต่างๆ ก็ลดน้อยลงด้วย

ด้าน ดร.วินน์ เล่ากรณีศึกษาที่เขาเคยเจอ โดยเกริ่นถึงตัวย่อ AI ว่า A คือ Automation หรือความซ้ำๆ เดิมๆ ซึ่งพบเจอได้ในองค์กรที่ขนาดใหญ่ I คือ Inside ความหยั่งรู้จากข้อมูลของลูกค้า สิ่งที่ BOTNOI เชื่อมั่นคือเราสอนให้ AI มาทำเรื่องซ้ำๆ เดิมๆ แทนมนุษย์ได้ เช่น การเอา AI มาตอบคำถามลูกค้า แม้บางครั้ง Bot อาจไม่สามารถปิดการขายได้ แต่อย่างน้อยก็จะได้ข้อมูลหรือ Lead ของลูกค้า ให้พนักงานสามารถใช้ปิดการขายในเวลาต่อไปได้ ไม่ว่าอย่างไรก็ตาม AI ช่วยสร้างโอกาสทางธุรกิจได้มาก

ส่วน Inside เป็นงานของ Data Scientist ซึ่งก็สามารถเอามาใช้ประโยชน์ได้ เช่น ค่ายโทรศัพท์มีปัญหาลูกค้าย้ายค่าย ค่ายสามารถนำ Inside นี้มาใช้เป็น Lead เพื่อคาดการณ์ว่า ใครมีสิทธิ์ที่จะย้ายค่ายต่อ จากนั้นเอาข้อมูลดังกล่าวไปทำการตลาด เพื่อทำให้ลูกค้าอยากอยู่ต่อด้วยสิทธิประโยชน์ต่างๆ ที่เพิ่มมากขึ้น

ขอ Data ข้ามหน่วยงาน ปัญหาน่าเบื่อที่สำคัญ

การขอ Data จากต่างองค์กรมาใช้งานมีข้อจำกัดมากมาย แม้กระทั่งการขอข้อมูลจากในองค์กรตัวเองก็ต้องใช้เวลานานเช่นกัน ดร.วินน์ มองว่า การแชร์ข้อมูลกันนั้นทำได้ยากเพราะหลายคนหวงข้อมูล ซึ่งยังไม่มีคำตอบว่าจะหวงไปทำไม

ดร.อภิวดี ให้ข้อมูลว่า ปัจจุบัน หน่วยงานรัฐมีกฎหมายที่ให้ข้อมูลแต่ละหน่วยงานสามารถเชื่อมโยงเข้าถึงกันได้ ล่าสุดก็คือข้อมูลด้านการแพทย์ แต่ในภาคเอกชนยังไม่มี ทำให้ยังต้องเน้นสร้างความเข้าใจกันต่อไป ว่าขอบเขตการใช้งานข้อมูลร่วมกันควรเป็นอย่างไร สำคัญหรือมีข้อจำกัดอย่างไร และ AI จะเข้ามาแก้ปัญหานี้ได้อย่างไร

คุณธัชกร เสริมว่า ปัญหานี้อาจเกิดขึ้นเพราะความกังวลเรื่องความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัวที่ถือเป็นเรื่องสำคัญ ดังนั้นผู้ใช้งานต้องทำให้มั่นใจว่า ข้อมูลที่ลูกค้าหรือใครได้ไป จะมีความปลอดภัย และทำให้ข้อมูลที่เกินกว่าความต้องการหลุดออกไปสู่คนไม่ประสงค์ดี

หนามยอกเอาหนามบ่ง แก้ปัญหา Talent ด้าน AI ไม่พอได้ ด้วย Data Science

เพราะ AI ยังเป็นเรื่องที่กำลังเติบโต กำลังได้รับความนิยม แต่คนที่ทำงานด้านนี้ในเมืองไทยยังมีน้อย ทำให้กำลังคนอาจไม่พอต่อการทำงานในโลกจริง

BOTNOI ยอมรับว่า ที่ผ่านมาไม่เคยรีครูทพนักงานด้าน AI มาร่วมงานได้ จึงใช้วิธีปั้นคนของตัวเองขึ้นมา ด้วยเริ่มจากการเปิดคลาสสอนด้าน AI ที่ออฟฟิศ ปรากฏว่าคนสมัครมาเรียนมาร่วมงานเยอะมาก แสดงว่ามีคนอยากทำงานด้านนี้ เพียงแต่ไม่มีโอกาส โดยเฉพาะคนที่ไม่มีประสบการณ์

จากการคัดเลือกคนมาเรียน 500 คนให้เหลือ 20 คนก็เป็นไปในทางยาก แต่ก็สามารถใช้ Data Science ในการคัดเลือกคนจนได้ผู้สมัคร 20 คนที่สามารถกลั่นออกมาจนกลายเป็น Data Scientist ช่วยยกระดับองค์กรจริงๆ อีกวิธีที่ได้ผลดีคือการไปคลุกคลีกับนักศึกษา การเข้าไปสอนเรื่อง AI ในมหาวิทยาลัย เพื่อดึงดูดใจให้นักศึกษาที่สนใจมาร่วมงานด้วย ซึ่งก็ได้เสียงตอบรับที่ดีเช่นกัน

การแข่งขันด้วย AI กับการลบเส้นแบ่งระหว่างชาติ

หากต้องการให้ไทยสู้กับต่างชาติได้อย่างสูสีเรื่องของ AI ดร.อภิวดี ปิยธรรมรงค์ มองว่า ควรสนับสนุนคนทำงานในหลายด้าน ด้วยการลบกำแพงด้านเทคโนโลยี เพื่อให้พร้อมรับมือกับวันที่กฎหมายด้านเทคโนโลยี AI เปิดกว้าง ก็จะสามารถแข่งขันได้อย่างแข็งแกร่ง

ทั้งนี้ การที่จะพัฒนา AI อาจทำได้โดยไม่ต้องรอต่างชาติอย่างเดียว ไทยสามารถทำให้เป็นข้อได้เปรียบได้หากสามารถพัฒนา AI ที่เป็นของไทยเอง เข้าใจภาษาไทยเอง ซึ่งเป็นสิ่งที่เมืองนอกยังมองไม่เห็นความสำคัญ แม้กระทั่ง ChatGPT ก็ยังไม่เก่งมากเรื่องนี้ ยังไม่สามารถใช้ ChatGPT ช่วยแต่งกลอนแปดที่ไพเราะได้

ธัชกรณ์ เสริมว่า จำเป็นมากที่คนไทยจะต้องใช้ประโยชน์จากความ Local แล้วก้าวไปสู่ Global การทำ AI ที่เป็นของไทย เข้าใจภาษาไทย จะเป็นแต้มต่อที่นำไปสู่การพัฒนา และสร้างการแข่งขันได้อย่างดี ซึ่งปัจจุบัน ต่างชาติยังจัดระดับว่าภาษาไทยอยู่ Tier 3 ซึ่งถือว่าค่อนข้างต่ำ ทั้งที่ยังมีโอกาสอีกมากมายของ AI ภาษาไทยรออยู่

AI สอนคนได้ แต่ใครสอน AI

นับวัน AI ยิ่งกลายเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น ดร.วินน์ มองว่าเป็นโอกาสสำคัญของประเทศไทยจริงๆ ในการใช้ประโยชน์ เพราะทุกคนสามารถ Interact ใช้ประโยชน์จาก ChatGPT ได้มากมาย สามารถเอามาใช้สอนหนังสือได้ ช่วยแบ่งเบาภาระของครูได้มากมาย และสอนในทิศทางที่อยากไป

แต่ ดร.วินน์ ก็ตั้งข้อสังเกตว่า AI ที่มาสอนเรานั้น ใครเป็นคนสอน AI นั้นมาก่อน ซึ่งควรต้องระวังด้วยว่าสิ่งที่สอน เป็นสิ่งที่ผิดหรือถูก

ธัชกรณ์เสริมว่า สิ่งที่เขาคาดหวังว่าการเข้าถึง AI ได้ง่าย ไม่ว่าใครก็ตามสามารถใช้ได้ ทุกบริษัทมี Data แต่ไม่ใช่ทุกที่สามารถวิเคราะห์ หรือมี Data Scientist ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล เอามาใช้ประโยชน์ได้เก่งจริงๆ การมีคนที่สามารถใช้งาน AI ได้เชี่ยวชาญ จะเป็นตัวเปลี่ยนเกม และทำให้เกิดการพัฒนาในการต่อๆ ไป

อยากใช้ AI องค์กรต้องปรับตัวให้ถูกจุด

ดร.อภิวดี มองว่าองค์กร โดยเฉพาะหน่วยงานภาครัฐต้องตอบตัวเองให้ได้ว่าต้องการ AI ไปใช้งานอะไร AI ที่มีในท้องตลาดตอบโจทย์องค์กรหรือไม่ หน่วยงานภาครัฐต้องกลับไปคิดว่า จะสามารถสร้าง Insight อะไรเพื่อประชาชนได้บ้าง

ทั้งนี้ องค์กรที่ผู้บริหาร ผู้นำรู้และเข้าใจเรื่องนี้อย่างถ่องแท้จะเป็นแต้มต่อสำคัญกว่าองค์กรอื่นๆ ในการก้าวไปสู่ความสำเร็จ

ด้าน ดร.วินน์ มองว่าสิ่งสำคัญสุดที่ทุกองค์กรต้องคำนึงก็คือ การสร้างกำไร หน้าที่ของ CEO คือการดูว่าจะทำยังไงให้ AI ช่วยให้ Profit ดีขึ้น สามารถเอา AI มาใช้ในจุดไหนได้บ้าง โดยอาจเริ่มจากการเอามาใช้แก้ปัญหาซ้ำๆ เดิมๆ ในองค์กร (Automation) ขอเพียงลดต้นทุนได้ 30% ก็ช่วยลดความสูญเสีย ช่วยองค์กรประหยัดเงินที่จำเป็นได้มากแล้ว และสร้างประโยชน์ให้สังคมด้วย

ขณะที่ ธัชกรณ์ เล่าว่า องค์กรใหญ่อาจเดินหน้าต่อไปได้โดยมีอุปสรรคน้อย แต่จากการที่เคยพูดคุยกับ SMEs หลายองค์กร ก็รู้สึกเห็นใจเพราะขยับขยายได้ยากกว่าในด้านการเอา AI มาใช้ ทุกวันนี้จึงพยายามหาวิธีเพื่อช่วยเหลือ SMEs องค์กรขนาดเล็กให้สามารถเติบโตได้อย่างแข็งแรง

หากต้องการเห็นแวดวงธุรกิจไทยแข็งแกร่ง จะให้องค์กรใหญ่รอดอย่างเดียวไมไ่ด้ แต่ต้องช่วยองค์กรเล็กให้เดินหน้าได้ด้วย