อีกหนึ่งผู้ทรงคุณวุฒิคนสำคัญที่ให้เกียรติร่วมแบ่งปันประสบการณ์และทรรศนะในการเสวนาออนไลน์ Digital University: Enabling the Smart Society ครั้งที่ 23 ประเด็น “AI – RI กับก้าวต่อไปของสถาบันการศึกษา” ซึ่งจัดขึ้นโดย สถาบันคลังสมองของชาติ ผ่านช่องทาง เฟซบุ๊กเพจ Digital University มหาวิทยาลัยดิจิทัล คือ ดร.ศุภเชษฐ์ เพิ่มพูนวัฒนาสุข Head of IT Enterprise Architecture

ประยุกต์ AI สู่การนำใช้จริง

จากประสบการณ์ ไม่ว่าจะเป็นการทำงานเรื่อง Enterprise Architecture (EA) หรือ Data Analytic ดร.ศุภเชษฐ์กล่าวถึงมุมมองการทำ AI ว่าโตขึ้นจากการนำประโยชน์ของ Data มาใช้ “อยากปูพื้นว่า Narrow AI นั้นเป็นยุคแรก ๆ ที่ Learn by Objectives ของคนที่ให้ Input ซึ่งการนำไปประยุกต์ใช้งานจริง ๆ ควรเริ่มต้นจากมุมมองการใช้งานของตัวบุคคล ประโยชน์อย่างแรกคือ Productivity ที่ลดเรื่องเวลา เช่น เมื่ออยากจะรู้อะไรก็ถามจาก ChatGPT และมันก็จะประมวลผลได้เร็วมาก” นอกจากนี้ ดร.ศุภเชษฐ์กล่าวถึงส่วนของชีวิตประจำวันอื่น ๆ ดังที่มีวิทยากรท่านอื่นได้กล่าวไว้ในการเสวนาครั้งนี้ อาทิ เรื่องการออกแบบ ที่สามารถใช้ AI ช่วย เพียงบอกคุณสมบัติที่ต้องการ AIก็สามารถแสดงข้อมูลและผลได้

“อีกเรื่องคือเริ่มมีการนำ AI มาใช้ในการดูแลผู้สูงอายุ เรื่อง Aged Society เป็นเรื่องที่ทุกประเทศให้ความสำคัญ ผมมองว่าเรื่องชีวิตครอบครัว และชีวิตส่วนบุคคล สามารถนำ AI มาประยุกต์ใช้งานได้ดีในระดับหนึ่งเลย เพราะช่วยสร้างความปลอดภัย บวกกับทำให้ชีวิตของคนใช้งานสบายขึ้น”

จากการใช้งานส่วนบุคคลสู่งานระดับองค์กร

ดร.ศุภเชษฐ์อธิบายว่าองค์กรส่วนใหญ่ให้ความสำคัญกับบางเรื่องต่างกันไป อาทิ องค์กรที่มุ่งเรื่องการดูแลสิ่งแวดล้อม และเคยทดลองใช้ AI มักนำ AI มาทำ 2-3 เรื่อง เช่น เรื่องแบตเตอรี่เพื่อดู Preventive Batteryในการลดการพ่นก๊าซ Co2 ไม่ให้เกิดมลพิษ ไปจนถึงนำมาประมวลผลเพื่อบอกอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ เป็นต้น

นอกจากนี้เรื่องพื้นฐานที่หลายองค์กรนำ AI มาใช้ คือ ใช้ AI ทำ Call Center หรือแทนการรับสายที่เป็น General Questions แนะนำการใช้งาน หรือตอบปัญหา ฯลฯ “เบสิกคือ Chatbot ซึ่งเป็น Simple ของ AI ยุคแรก ๆ ที่สามารถป้อนข้อมูลเข้าไป แล้วช่วยลดงานบางส่วนให้เกิดการไม่ต้องรอสาย ซึ่งแต่ละองค์กรจะมีข้อมูลเฉพาะทางที่ต้องสอน Bot และดังที่กล่าวกันไปแล้วว่า AI ก็ไม่เก่งเกินมนุษย์ เพราะว่าการ Learning ของ AI เหมือนเด็กทารก ค่อยนำข้อมูลใส่เข้าไปเรื่อย ๆ จน AI มีความรู้เฉพาะทางมากขึ้น จนช่วยเราจัดการปัญหาที่เกิดบ่อย ๆ ที่ AI เรียนรู้ไปเรื่อย ๆ” ดร.ศุภเชษฐ์สะท้อนมุมมอง Productivity ในเชิงการทำงาน

สุดโต่งขึ้นไปอีก

“ที่กำลัง Study ในองค์กรจะมีคำว่า Autonomous ประกบคู่กับ AI เสมอ ฝั่ง Industry ส่วนใหญ่จะมีคำว่า Autonomous Network งานอุตสาหกรรมรถยนต์ก็จะเป็น Autonomous Car ซึ่ง Autonomous Car จะ Advance ไปในลักษณะที่ไม่ต้องมีคนขับ ส่วนงานที่จะนำมาใช้ประโยชน์ใน Industry ปัจจุบันคือ Autonomous Network ซึ่งมีเลเวลว่าความฉลาดที่จะนำมาทำในแกนไหนบ้าง เช่น เลเวลนี้จะนำคนมาทำงานร่วมกับ System ถ้าเป็นเลเวลนี้ก็จะเป็น System ล้วน ๆ”

ดร.ศุภเชษฐ์กล่าวว่า Conceptual ของ Autonomous Network เริ่มตั้งแต่จุดที่ยากที่สุดคือ Intent หรือ Requirement ของคนที่อยากให้ระบบ AI ทำงานให้เกิด Autonomous ซึ่งเป็นเลเวลสูงสุดหรือนำ AI มาแทนคนร้อยเปอร์เซ็นต์ หากไม่น่าจะทำได้ในขณะนี้ “การจะรู้ว่า Intent คืออะไรและทำ Auto Intent ได้ คือเลเวลสูงสุด รองลงมาเป็นเรื่องการทำ Decision Making และรองมาอีกคือเรื่อง Analysis และเรื่องการเห็นภาพว่าจะนำไปใช้กับงานอะไรบ้าง ซึ่งเป็น Process ของ AI แต่ละเลเยอร์”

ความเป็นไปได้ว่า AI จะทำ Autonomous Network หรือ Autonomous Operation ขึ้นอยู่กับ 2-3 ปัจจัย เช่น 1) ความสามารถของอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้อง 2) การดูเรื่องของ Data ที่มีอยู่ 3) การตั้งเป้าหมาย “อุปกรณ์ต้องเอื้ออำนวย ไม่ใช่ว่าเขียน AI เสร็จแต่อุปกรณ์ไม่มี Capability ให้ทำอย่างที่ AI อยากสั่งให้ทำจากที่ AI Decision หรือที่ AI คิดแล้วว่าควรทำอย่างนั้นได้ นี่คือสิ่งที่ปัจจุบันทาง Industry พยายามนำ AI เข้ามาเป็น Closed Loop ให้มากที่สุด ซึ่งขึ้นอยู่กับอุปกรณ์ Device และระบบ ให้เห็นภาพคร่าว ๆ ว่านี่คือสิ่งที่เป็น Used Case

“Data ยิ่งเป็นเรื่องสำคัญ เพราะกระบวนการกว่าที่จะมาถึง AI ที่เป็น Predictive ได้วันนี้ก็คือ Data ทุกองค์กรมี Data เฉพาะทางของตัวเอง เพราะฉะนั้นการเตรียม Data การเก็บ Data ก็ต้องมีความ Secure ข้อมูลแต่ละข้อมูลมีความเป็น Confidential ของตัวเองไม่ว่าจะเป็น Customer Data หรือ Operational Data ก็ตาม

“หลังจากที่ได้ Data แล้ว Used Case ที่เรากำหนดคือ Goal ซึ่ง Goal สำคัญสุด เช่นที่บอกว่าเรื่อง Intent ที่เราอยากให้ AI ทำอะไร เพราะฉะนั้นถ้าไม่มี Data และ Goal ก็จะทำ AI แบบสะเปะสะปะ และไม่ได้กลับไปสู่ตัวที่เราต้องการ”

ดร.ศุภเชษฐ์กล่าวว่าทั้งหมดนี้เป็นการเสนอให้เห็นภาพว่าถ้า AI เปลี่ยนไปเป็น RI Conceptual Concept Thinking จะมาจากเรื่องการตั้ง Data ซึ่งตั้งต้นไปกับ Goal ที่แต่ละบริษัทมี Goal ต่างกัน ถือเป็นจุดเริ่มต้นต่อประเด็นการนำ AI ไปใช้ทำอะไรในชีวิตส่วนบุคคล จนถึงองค์กร และแนวคิดการทำให้ AI เป็น RI ที่มี Conceptual อยู่แล้ว คือ การตั้ง Goal และ Data ก่อนนำไปใช้ประโยชน์นั่นเอง

มุมมองจากผู้นำเพื่อผู้นำ

ดร.ศุภเชษฐ์แชร์ความเห็นจากการทำงานในระดับ Leadership ขององค์กร คือเรื่อง Leadership Cascade ซึ่งก่อนอื่นใดต้อง Study Brainstorming ว่าจะทำเรื่อง AI กันรูปแบบไหน เมื่อพูดคุยกันเรียบร้อยแล้วในมุมมองภาพรวมขององค์กร จึงมาดูว่าต้องการความรู้จากแต่ละระดับของ Leadership ประมาณไหน และแน่นอนว่าเรื่องของ Basic Foundation เป็นสิ่งสำคัญ “เพราะฉะนั้นแต่ละ Tiering ของผู้บริหารมี Knowledge Foundation ไม่เท่ากัน ดังนั้นในแต่ละ Area อาจจะต้องมาปูพื้น ปรับพื้นให้เห็นภาพ Alignment ตรงกัน หลังจากนั้นจึง Adopt ว่าจริง ๆ เราจะตั้ง Strategic ในการที่จะใช้ AI ไปในทิศทางไหน ที่เป็น Focus Area ซึ่งไม่ควรจะมีจุด Focus Area เยอะ เพราะถ้าไม่คุยกันในภาพรวมก่อนก็จะฟุ้ง และจะทำให้การใช้ AI สะเปะสะปะ นี่คือจุดที่เป็น Fundamental ในมุมมองของ Leadership Cascade

“หลังจากผู้บริหารแต่ละเลเยอร์เข้าใจ Basic Knowledge ของการใช้งาน AI ว่าควรนำไปใช้ในเรื่องไหน ด้วยวิธีการแบบไหน จะถูก Adoption ลงไปอีกเลเยอร์หนึ่ง คือ เลเยอร์ของ Working Team ซึ่งในการทำงานมีวิธีหนึ่ง คือ ผู้บริหารร่วมใน Activity มีการจัดเหมือน Bootcamp มีโจทย์ที่อาจจะยากหรือไม่ยาก มีการแข่งขัน หา Competition”

นัยของ Activity คือ ความมีส่วนร่วมอันนำมาซึ่งไอเดีย เพื่อให้เกิดการเรียนรู้ ดร.ศุภเชษฐ์เสริมว่าเพราะ Learning Based จากสิ่งที่บริหารจัดการ จุดที่จะไอยู่ข้างล่าง ผู้นำคือคนวางกลยุทธ์ และเข้าใจในสิ่งที่สุดท้ายว่าจะทำอะไร หลังจากนั้นการสร้าง Environmental ให้เกิดการทดสอบ ทดลอง ให้ไปในทิศทางเดียวกันตามโฟกัสที่จะลงไป “ถ้าจะให้องค์กรกลายเป็น Data Driven หรือ AI Driven Organization ก็เป็นมุมมองที่จะทำให้คนในองค์กรมีเวที มีสนาม เพื่อทดสอบ ทดลองสิ่งที่เป็น Basic Foundation ก่อนจะไปเป็น Advanced Use Case By Strategic Focus Areas

“โจทย์แรกคือเครื่องมือ วันนี้เครื่องมือง่ายแล้ว มีหลายคนทำแพลตฟอร์มเยอะแยะมากมาย เช่น Google ที่ทำ Google Cloud และมี AI ซึ่งก็คือ Generate AI ของ Google อย่าง Bard เป็นต้น เขามี 2 โมดูลเสมอ โมดูลหนึ่งใช้สำหรับ Consumer Based ซึ่งต้องระวังดี ๆ เพราะมีข้อมูลที่มาจากทุกสารทิศที่ป้อนเข้าไป กับอีกโมดูลหนึ่งคือ Secure For Enterprise เขาจะทำ Classer สำหรับ Enterprise Data Only เพราะฉะนั้นข้อมูลตรงนี้ไม่หลุด ไม่ไปไหน อยู่ภายใต้ Enterprise Data Domain เท่านั้น ขึ้นไปใช้เครื่องมือบนนั้นก็จะเร็ว แต่ถ้าใครมีศักยภาพทำแพลตฟอร์มเอง ลุยเอง ทำเอง ก็จะเป็นอีกแบบหนึ่ง ที่ว่าต้องจ้างคนในกี่เลเวลถ้าต้องไปทำถึงเลเวลนั้น ก็จะมีโจทย์ว่าต้องใช้คนให้เหมาะสม

“ในมุมมองผมคือ Cascade Model และ Cascade นี้เริ่มจาก Alignment แล้ว Build Knowledge สร้าง Activities หลังจากนั้นจึง Drive ไปสู่ Specific Direction ตามที่ Management ต้องการ”

ปัจจัยการใช้ AI อย่างคุ้มค่า ปลอดภัย

“แน่นอนว่าต้องมองที่ ‘เป้าหมาย’ ก่อน เพราะจะทำอะไรอย่างไรก็มีเงินมาเกี่ยวข้อง ดังนั้นเป้าหมายต้องมาก่อนแล้วค่อยเอาเงินลง”

เมื่อเป้าหมายชัดเจน สิ่งอื่นย่อมบริหารจัดการให้เกิดประสิทธิภาพ

จากปัจจัยที่ 1 ดร.ศุภเชษฐ์กล่าวว่าอันดับรองลงมาของตัวเกื้อหนุนให้เป้าหมายสำเร็จ คือ People เพราะเครื่องมือ เทคโนโลยีในทุกวันนี้มีให้ใช้ ทั้งรูปแบบฟรี รูปแบบ Trial ฯลฯ มีระยะเวลาของการใช้เครื่องมือ ดังนั้นเครื่องมือยังเป็นปัจจัยที่ตามมา “แต่ People ที่ตอนนี้มีทั้ง People ในมุมมอง Mindset คือในโลกทุกวันนี้มี 2 กลุ่ม อยู่กับเรา และไม่อยู่กับเรา ถึงจะจ่ายเขาแพง แต่แป๊บหนึ่งเขาก็ไป เพราะฉะนั้นเขาต้องทำงานให้มีความสนุกสนาน อันนี้คือสิ่งที่ผมเชื่อว่า People ในอนาคต เขาอยู่กับเรา อยู่กับบริษัท เขาอยู่ด้วยความ Enjoy และ Fun นั่นคือสิ่งที่ People Keep อยู่ในตัว Environment นั้น ตรงนี้ต้องลองดูว่าเราจะ Keep People และ Mindset ของเขาอย่างไรถึงจะทำให้เขาคิดว่าเขาจะ Contribute ให้ตอบโจทย์เป้าหมายได้ นั่นคือสิ่งที่คิดว่าน่าจะเป็นคีย์ หรือปัจจัยสำคัญ

“ข้อคิดสุดท้ายคือใช้ AI ให้เกิดประโยชน์ แต่ไม่ให้ AI มาหลอกเรา นี่คือสิ่งที่ต้องพึงระวัง ว่าทำได้ทุกอย่าง แต่อย่าโดน AI หลอก จะด้วยเหตุผลอะไรก็ตาม”

ชมเสวนาออนไลน์ Digital University : Enabling The Smart Society ในหัวข้อ “AI – RI กับก้าวต่อไปของสถาบันการศึกษา” ได้ที่นี่ Https://Fb.Watch/Ltn4pfk3qt/?Mibextid=Cr9u03