ความเปลี่ยนแปลงในโลกเทคโนโลยีไม่เคยรอคอยกาลเวลา มันไม่ได้เกิดขึ้นในระดับทศวรรษ แต่อุบัติขึ้นรายวัน โดยเฉพาะเมื่อคลื่นสึนามิลูกใหญ่อย่าง Generative AI ซัดสาดเข้ามา การปรากฏตัวของ ChatGPT หรือ Gemini ไม่เพียงพลิกโฉมหน้าอุตสาหกรรม แต่ยังทำให้ ‘จุดแข็ง’ เดิมที่สตาร์ตอัปท้องถิ่นเคยภาคภูมิใจ กลายเป็นความเปราะบางที่พร้อมพังทลายลงในพริบตา
นี่คือบันทึกการต่อสู้เพื่อหาที่ยืนใหม่ของ บริษัท วิสัย เอไอ จำกัด (Visai AI) ภายใต้การนำของแม่ทัพคนใหม่ ชมปกรณ์ จักรแสงชัยโชติ ชายหนุ่มวัย 27 ปี ผู้รับไม้ต่อตำแหน่งซีอีโอเมื่อต้นปี 2025 พร้อมโจทย์หินในการกู้ วิกฤติ เขาเลือกที่จะหันหลังให้กับโมเดลธุรกิจที่เคยรุ่งโรจน์ เพื่อพาองค์กรฝ่าคลื่นลมในสมรภูมิ Red Ocean ไปสู่ดินแดนแห่งใหม่ที่ชื่อว่า “สี่มุมเมือง” (4Corners) นวัตกรรม AI ทางกฎหมายที่ถูกวางหมากให้เป็น ‘ปราการเหล็ก’ ซึ่งแม้แต่ปัญญาประดิษฐ์ระดับโลกก็ไม่อาจข้ามผ่าน
กำเนิดจากห้องแล็บ: ดีเอ็นเอนักวิจัยสู่สมรภูมิธุรกิจ
หากจะเข้าใจตัวตนของ “วิสัย เอไอ” อย่างถ่องแท้ ต้องย้อนกลับไปมองที่ต้นกำเนิด บริษัทแห่งนี้ไม่ได้เกิดขึ้นในโรงรถเหมือน สตาร์ตอัป ทั่วไป แต่ถือกำเนิดขึ้นในห้องปฏิบัติการวิจัยระดับท็อปของประเทศ เดิมทีพวกเขาคือหน่วยงาน AI Research ภายใต้ สถาบันวิทยสิริเมธี (VISTEC) สถาบันการศึกษาชั้นนำที่ได้รับการสนับสนุนจากองค์กรยักษ์ใหญ่อย่าง ปตท. และธนาคารไทยพาณิชย์ (SCB)
ในช่วงแรก ทีมงานวิจัยกลุ่มนี้สร้างชื่อเสียงโด่งดังจากการพัฒนา “วังจันทร์เบอร์ตา” (WangchanBERTa) โมเดลภาษาไทย (Thai LLM) ตัวแรก ๆ ของโลกที่เข้าใจบริบทภาษาไทยได้อย่างลึกซึ้ง และโครงการ Thai SER ที่วิเคราะห์อารมณ์จากเสียงร่วมกับ AIS อย่างไรก็ตาม ด้วยข้อจำกัดของการเป็นสถาบันวิจัยที่ไม่สามารถรับงานเชิงพาณิชย์ได้อย่างคล่องตัว จึงนำไปสู่การ Spin-off ออกมาเป็นบริษัทเอกชนเต็มตัวเมื่อประมาณปี 2022 เพื่อแก้ปัญหาคลาสสิกของงานวิจัย นั่นคือ “การนำเทคโนโลยีไปใช้จริงในภาคธุรกิจ”
วิสัย เอไอ จึงเปรียบเสมือน “เครือญาติห่าง ๆ” ของกลุ่ม ปตท. และ SCB โดยได้รับการระดมทุนในระดับ Pre-Series A จาก depa และ SCB 10X ทำให้พวกเขามีรากฐานทางเทคนิคที่แข็งแกร่ง (Technical Deep Tech) ผสมผสานกับความน่าเชื่อถือระดับองค์กร (Corporate Grade) ซึ่งเป็นดีเอ็นเอที่หาได้ยากใน สตาร์ตอัป รายอื่น และภายใต้ร่มเงาของนวัตกรรมระดับชาตินี้เอง คือพื้นที่บ่มเพาะของเด็กหนุ่มคนหนึ่งที่เติบโตขึ้นมาพร้อมกับภารกิจที่ยิ่งใหญ่กว่าตัวเลขและโค้ดคอมพิวเตอร์
จากเด็กชายผู้หลงใหลตัวเลข สู่ซีอีโอ
เส้นทางชีวิตของ ชมปกรณ์ จักรแสงชัยโชติ หรือ “คุณแทน” นั้นน่าสนใจไม่แพ้บริษัทที่เขาบริหาร ชายหนุ่มวัย 27 ปี ศิษย์เก่าอัสสัมชัญสมุทรปราการผู้นี้ ไม่ได้วาดฝันจะเป็นผู้บริหารมาตั้งแต่ต้น เขาคือเด็กสายวิทย์-คณิตที่หลงใหลในตัวเลขและการเขียนโค้ด
จุดเปลี่ยนชีวิตของเขาเริ่มต้นขึ้นจากความบังเอิญที่เรียบง่าย สมัยเรียนคณะวิศวกรรมศาสตร์ หลักสูตรนานาชาติ (ICE) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เขาเดินสวนกับเพื่อนสนิทที่กำลังจะไปเรียนวิชา Data Science เพื่อนคนนั้นเอ่ยปากชวนสั้นๆ ว่า “ไปเรียนด้วยกันสิ แกน่าจะชอบนะ” ประโยคนั้นเองที่พาเขาเข้าสู่โลกของข้อมูล จนกระทั่งได้ฝึกงานและทำโปรเจกต์จบด้านการจดจำอารมณ์จากเสียง ซึ่งไปเข้าตาอาจารย์ที่ปรึกษา จนถูกชักชวนให้มาร่วมงานกับ AI Research ทันทีที่เรียนจบ
ชมปกรณ์เติบโตมาพร้อมกับวิสัย เอไอ ไต่เต้าจาก Data Scientist ตัวเล็ก ๆ สู่ตำแหน่ง Senior, Team Lead และเมื่อบริษัทต้องการการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในต้นปี 2025 เขาจึงก้าวขึ้นรับตำแหน่ง CEO ด้วยพื้นฐานที่เป็น “คนหน้างาน” (Operational Background) เขาจึงเป็นผู้บริหารที่เข้าใจทุกบรรทัดของโค้ดและทุกความเจ็บปวดของทีมงาน “ผมโตมากับการทำตามโจทย์ที่มีคนชี้ให้ แต่ตอนนี้ผมต้องเรียนรู้ที่จะเป็นคนชี้ทางเอง” เขาเปรยถึงบทบาทใหม่ที่ท้าทายที่สุดในชีวิต
จาก “ยอดมนุษย์ภาษาไทย” สู่ความพ่ายแพ้ต่อยักษ์ใหญ่: บทเรียนราคาแพง
ในยุคเริ่มต้น วิสัย เอไอ และทีมงานกว่า 40 ชีวิต เชื่อมั่นอย่างแรงกล้าว่า “กำแพงภาษา” (Language Barrier) คือแต้มต่อสำคัญ บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่จากตะวันตกไม่มีทางเข้าใจบริบทภาษาไทยอันซับซ้อนได้ลึกซึ้งเท่าคนไทย พวกเขาจึงระดมทุนเพื่อทุ่มทรัพยากรสร้าง AI Cloud Platform (ACP) หวังเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ให้กับธุรกิจไทย
แต่แล้ว ความเชื่อมั่นนั้นก็ถูกสั่นคลอนอย่างรุนแรงในช่วงปี 2023-2024 เมื่อ ChatGPT และ Gemini เปิดตัวและพัฒนาความสามารถด้านภาษาไทยได้อย่างก้าวกระโดด ส่งผลให้ตลาดนี้เปลี่ยนสถานะจาก Blue Ocean กลายเป็น Red Ocean ทันที ด้วยสงครามราคาและต้นทุนเทคโนโลยีที่ยักษ์ใหญ่ทำได้ถูกกว่ามหาศาล บีบให้แม่ทัพหนุ่มต้องตัดสินใจ ปรับทิศทางธุรกิจ (Pivot) ครั้งใหญ่ที่สุด เพื่อรักษาลมหายใจของบริษัท
เจาะลึกโมเดล “รับทำทุกอย่าง” (General AI Service): รากฐานความเชี่ยวชาญก่อนการผลัดใบ
ก่อนที่จะเบนเข็มสู่เส้นทางเฉพาะทางอย่างกฎหมาย วิสัย เอไอ สั่งสมกระดูกเบอร์ใหญ่ผ่านโมเดลธุรกิจที่เรียกว่า General AI Service หรือการเป็นผู้ให้บริการด้านปัญญาประดิษฐ์แบบครบวงจร โดยวางสถานะตนเองเป็นเสมือนศูนย์กลางทางเทคโนโลยีที่พร้อมตอบสนองทุกความต้องการขั้นพื้นฐานด้าน AI ผ่านผลิตภัณฑ์หลักที่ชื่อว่า AI Cloud Platform (ACP)
แพลตฟอร์มนี้ทำหน้าที่รวบรวมเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์หลากหลายประเภทไว้ในที่เดียว เพื่อให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์หรือองค์กรธุรกิจสามารถเชื่อมต่อระบบ (API) และนำไปใช้งานได้ทันที โดยครอบคลุมบริการมากกว่า 10 รูปแบบ ตั้งแต่เทคโนโลยีการแปลงเสียงเป็นข้อความ (Speech-to-Text) การแปลงภาพเป็นตัวอักษร (OCR) ไปจนถึงระบบวิเคราะห์อารมณ์จากข้อความ (Sentiment Analysis) และการแปลภาษา ซึ่งทั้งหมดนี้ถูกพัฒนาขึ้นบนจุดแข็งสำคัญคือความสามารถในการเข้าใจและประมวลผลภาษาไทยได้อย่างลึกซึ้งและแม่นยำที่สุดในเวลานั้น
นอกเหนือจากการให้บริการแพลตฟอร์มสำเร็จรูปแล้ว วิสัยยังขยายขอบเขตความเชี่ยวชาญด้วยบริการที่ปรึกษาและพัฒนาโซลูชันตามโจทย์ (Consult & Solution) ซึ่งมีลักษณะคล้ายกับซอฟต์แวร์เฮาส์ด้าน AI ที่เปิดกว้างรับโจทย์จากลูกค้าในทุกอุตสาหกรรมโดยไม่จำกัดขอบเขต ทีมงานเบื้องหลังซึ่งเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) และวิศวกรความสามารถสูง ได้เข้าไปมีส่วนร่วมในการพัฒนาระบบซับซ้อนให้กับหน่วยงานระดับประเทศมากมาย ตัวอย่างเช่น การร่วมมือกับกองปราบปรามเพื่อพัฒนาระบบสืบค้นและเชื่อมโยงข้อมูลคดีความย้อนหลัง หรือการทำงานร่วมกับบริษัทพลังงานชั้นนำในการนำ AI ไปประยุกต์ใช้กับข้อมูลทางธรณีวิทยา รวมถึงการจัดอบรม (Training) เพื่อถ่ายทอดองค์ความรู้ด้าน Data Science ให้กับบุคลากรในองค์กรต่าง ๆ การดำเนินงานในลักษณะปูพรมเช่นนี้ทำให้วิสัยสั่งสมประสบการณ์และความเข้าใจในธรรมชาติของข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งกลายเป็นต้นทุนความรู้สำคัญในปัจจุบัน
สำหรับโครงสร้างรายได้ในปัจจุบัน แม้บริษัทจะทยอยยุติการให้บริการ AI Cloud Platform เพื่อลดภาระต้นทุนและปรับโฟกัสสู่โปรดักต์ใหม่ แต่บริษัทเน้นการสร้างกระแสเงินสดให้เป็นบวก (Positive Cash Flow) ผ่านบริการเรือธงเดิมที่ยังคงได้รับความนิยมอย่างสูงคือ Vocallog ซึ่งเป็นบริการ AI ถอดความและสรุปการประชุมที่มีฐานผู้ใช้งานกว่า 115,000 ราย โดยรายได้จากค่าบริการส่วนนี้ ผนวกกับรายได้จากโครงการที่ปรึกษาและพัฒนาโซลูชัน (Consulting Projects) ระยะยาวที่ยังดำเนินการอยู่ ทำหน้าที่เป็นท่อน้ำเลี้ยงหลักที่ช่วยประคองเสถียรภาพทางการเงินของบริษัท เพื่อให้ทีมงานสามารถทุ่มเทพลังและทรัพยากรทั้งหมดไปกับการพัฒนา “สี่มุมเมือง” ให้สำเร็จตามเป้าหมายที่วางไว้
ทำไมต้อง “กฎหมาย”? : การค้นหา Niche Market ที่เป็นป้อมปราการ
เมื่อรายได้จากโมเดลเดิมเริ่มถูกสั่นคลอน ชมปกรณ์ จึงต้องมองหาทางรอดใหม่ “ถ้าเราพยายามขายในตลาดเดิม เราจะโดนกินรวบ แต่ถ้าเราหา Niche ที่เจ้าใหญ่เจาะยาก เราจะรอด” เขาอธิบายตรรกะเบื้องหลังการเลือกสมรภูมิใหม่ โดยขยายความถึงปัจจัยเชิงกลยุทธ์ 3 ประการที่ทำให้ “กฎหมาย” คือคำตอบสุดท้าย
1. ความเป็น “Hyper-localization” ที่ AI โลกเข้าไม่ถึง ต่างจากคณิตศาสตร์หรือการเขียนโค้ดที่เป็นภาษาสากล กฎหมายคือสิ่งที่ผูกติดอยู่กับบริบทของรัฐชาติอย่างเข้มข้นที่สุด กฎหมายของสหรัฐฯ จีน ยุโรป หรือไทย ล้วนมีโครงสร้าง ตรรกะ และการตีความที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง “คำถามสำคัญคือ Google หรือ OpenAI จะยอมทุ่มทรัพยากรมหาศาลเพื่อมาเทรน AI ให้เก่งกฎหมายไทยโดยเฉพาะหรือไม่?” ชมปกรณ์ชี้ประเด็น “คำตอบคือโอกาสต่ำมาก เพราะขนาดตลาดเมื่อเทียบกับสเกลโลกอาจไม่คุ้มค่าลงทุน นี่จึงเป็นช่องว่าง (Gap) ที่เปิดโอกาสให้ผู้เล่นท้องถิ่นที่มีความเชี่ยวชาญลึกซึ้งอย่างเราเข้าไปยึดครอง”
2. กำแพงข้อมูลที่ซับซ้อนและมีลำดับชั้น (Hierarchy of Data) ข้อมูลกฎหมายไม่ใช่แค่ตัวอักษรที่ AI ทั่วไปจะอ่านแล้วเข้าใจได้ทันที แต่มีลำดับชั้นที่ซับซ้อน ตั้งแต่รัฐธรรมนูญ พระราชบัญญัติ (พ.ร.บ.) พระราชกฤษฎีกา กฎกระทรวง ไปจนถึงคำพิพากษาศาลฎีกา ซึ่งแต่ละส่วนมีความสัมพันธ์เชื่อมโยงกัน (Linkage) การจะสร้าง AI ที่ใช้งานได้จริง จำเป็นต้องมี Domain Knowledge ในการจัดการโครงสร้างข้อมูลเหล่านี้ เพื่อให้ AI เข้าใจว่ามาตราไหนยกเลิกไปแล้ว มาตราไหนต้องอ่านประกอบกับกฎกระทรวงฉบับใด วิสัยอาศัยจุดแข็งของการมีทีมงานที่เป็น “ลูกผสม” ระหว่าง Data Scientist และผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายและ NLP ทำให้สามารถทำวิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering) ได้ละเอียดกว่าคู่แข่งรายใดในตลาด
3. ตลาด Niche ที่มีขนาด Mass แม้จะเรียกว่า Niche Market แต่กฎหมายคือโครงสร้างพื้นฐานที่ทุกธุรกิจต้องปฏิบัติตาม (Compliance) ไม่ว่าจะเป็นธนาคารที่ต้องดูประกาศแบงก์ชาติ บริษัทประกันที่ต้องดูกฎ คปภ. หรือบริษัททั่วไปที่ต้องทำสัญญาธุรกิจ นี่คือตลาดที่มีความต้องการมหาศาล (High Demand) และต้องการความแม่นยำสูง ซึ่งเป็นจุดที่ AI ทั่วไปแบบ General Purpose ยังทำได้ไม่ดีพอเพราะมักเกิดอาการ “มั่วข้อมูล” (Hallucination)
ด้วยเหตุผลทั้งสามข้อนี้ “กฎหมาย” จึงไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่เป็น “ป้อมปราการ” (Fortress) ที่วิสัยมั่นใจว่าจะสามารถป้องกันการรุกรานจากยักษ์ใหญ่ และสร้างความได้เปรียบที่ยั่งยืนในระยะยาวได้
การันตีด้วยเวทีโลก: “นิติเบนซ์” และ “เทรนนิงโมเดลอัจฉริยะ” แต้มต่อทางเทคนิคที่ใครก็เลียนแบบไม่ได้
สิ่งที่ทำให้คำกล่าวอ้างเรื่องความเชี่ยวชาญของวิสัย เอไอ ไม่ใช่เพียงคำโฆษณาชวนเชื่อ คือการที่เทคโนโลยีเบื้องหลังของพวกเขาได้รับการยอมรับในเวทีวิชาการระดับโลก ล่าสุด วิสัย เอไอ สร้างปรากฏการณ์ด้วยการส่งผลงานวิจัย 2 ชิ้น เข้าสู่การประชุมวิชาการ EMNLP 2025 (Empirical Methods in Natural Language Processing) ณ เมืองซูโจว ประเทศจีน ซึ่งถือเป็นการประชุมระดับ A* ที่หินที่สุดแห่งหนึ่งของโลกด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ผลงานชิ้นแรกคือ “NitiBench” ซึ่งได้รับการตอบรับใน Main Conference เปรียบเสมือนการสร้าง “ไม้บรรทัด” อันแรกของโลกเพื่อวัดผลความเก่งของ AI ในบริบทกฎหมายไทย ทำให้ทีมงานมีมาตรฐานการวัดผลที่แม่นยำและเป็นวิทยาศาสตร์กว่าคู่แข่ง
แต่ความสำเร็จไม่ได้หยุดอยู่แค่นั้น ทีมงานวิสัย ร่วมกับ VISTEC และจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ยังได้รับการตอบรับให้นำเสนองานวิจัยชิ้นที่สองใน Workshop ของ EMNLP 2025 ในหัวข้อ “Aligning LLMs for Thai Legal Question Answering with Efficient Semantic-Similarity Rewards” ซึ่งเป็นการต่อยอดแก้ปัญหาคอขวดที่สำคัญที่สุดของวงการ Legal AI
งานวิจัยชิ้นที่สองนี้เกิดจากการค้นพบปัญหาที่ว่า แม้ AI จะได้รับข้อมูลกฎหมายที่ถูกต้อง (Retrieval) แต่ในขั้นตอนการเรียบเรียงคำตอบ (Generation) กลับยังผิดพลาดได้ ทีมงานจึงเสนอวิธีแก้ปัญหาด้วยการฝึกสอน AI รูปแบบใหม่ (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) โดยใช้เทคนิคการให้คะแนนแบบ Semantic Similarity เข้ามาช่วย ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้คือนวัตกรรมที่ “ยิงปืนนัดเดียวได้นกสองตัว” กล่าวคือ สามารถทำให้ AI ตอบปัญหากฎหมายในขอบเขตที่กำหนด (In-domain) ได้อย่างแม่นยำทัดเทียมกับการใช้โมเดลราคาแพง แต่ใช้ต้นทุนและระยะเวลาในการเทรนน้อยกว่ามหาศาล
นั่นหมายความว่า วิสัย เอไอ ไม่เพียงแต่มี “ไม้บรรทัด” (NitiBench) ไว้ตรวจสอบคุณภาพ แต่ยังมี “สูตรลับในการสอน” (Efficient Training) ที่ช่วยให้สามารถสร้าง AI กฎหมายที่ฉลาดล้ำเลิศได้ภายใต้งบประมาณที่จำกัด ซึ่งเป็นแต้มต่อสำคัญที่ทำให้ สตาร์ตอัป ตัวเล็ก ๆ สามารถยืนหยัดสู้กับยักษ์ใหญ่ที่มีทรัพยากรล้นฟ้าได้อย่างสมศักดิ์ศรี
“สี่มุมเมือง” (4Corners): ดิจิทัลแบ็คโบนแห่งความยุติธรรม
จากองค์ความรู้สู่นวัตกรรม วิสัยเปิดตัวโปรดักต์เรือธงใหม่ในชื่อ “สี่มุมเมือง” (4Corners) ชื่อที่ฟังดูไทยแท้นี้มีรากฐานมาจากกฎหมายพื้นฐาน 4 ฉบับที่เปรียบเสมือนหัวใจของนักกฎหมาย ได้แก่ ประมวลกฎหมายแพ่งและพาณิชย์ ประมวลกฎหมายอาญา ประมวลกฎหมายวิธีพิจารณาความแพ่ง และประมวลกฎหมายวิธีพิจารณาความอาญา แต่ในวิสัยทัศน์ของชมปกรณ์ “สี่มุมเมือง” ไม่ได้เป็นเพียงแค่ชื่อหรือฐานข้อมูล แต่ถูกวางตำแหน่งให้เป็น “Digital Backbone” หรือกระดูกสันหลังดิจิทัลที่รองรับระบบนิเวศกฎหมายไทยทั้งระบบ ตั้งแต่เอกสารในอดีต (คำพิพากษา) การใช้งานในปัจจุบัน (ตัวบทกฎหมาย) ไปจนถึงการร่างเอกสารในอนาคต (สัญญาและนิติกรรม)
ความโดดเด่นที่ทำให้สี่มุมเมืองแตกต่างจาก AI ทั่วไปคือการออกแบบระบบให้เป็น Deep Research Agent ที่มีความฉลาดล้ำลึกกว่าแค่การถาม-ตอบแบบผิวเผิน โดยระบบจะทำหน้าที่เสมือนผู้ช่วยวิจัยส่วนตัวที่ “คิด” อย่างเป็นระบบ
เริ่มจากการสืบค้นฐานข้อมูลกฎหมายที่ครบถ้วนที่สุด ซึ่งวิสัยได้ทำการวิศวกรรมข้อมูล (Data Engineering) ไว้แล้วอย่างละเอียด ไม่ใช่แค่เก็บตัวอักษร แต่เก็บความสัมพันธ์ ลำดับศักดิ์ของกฎหมาย และคำนิยามเฉพาะทาง ทำให้เมื่อ AI ประมวลผล มันจะเข้าใจบริบทว่ามาตรานี้ต้องอ่านควบคู่กับมาตราใด หรือต้องอ้างอิงบทเฉพาะกาลส่วนไหน จึงจะให้คำตอบที่สมบูรณ์และถูกต้อง
หัวใจสำคัญที่วิสัยยึดถือเป็น Core Value คือ ความสามารถในการตรวจสอบได้ (Verifiability) ชมปกรณ์ตระหนักดีว่าปัญหาใหญ่ที่สุดของการใช้ Generative AI ในงานกฎหมายคืออาการ “หลอนข้อมูล” (Hallucination) หรือการที่ AI สร้างข้อมูลเท็จขึ้นมาเอง ดังนั้น ระบบของสี่มุมเมืองจึงถูกออกแบบมาให้โปร่งใส ผู้ใช้งานสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้เสมอว่าคำตอบที่ได้รับมาจากการอ้างอิงกฎหมายฉบับใด มาตราใด และวรรคใด เพื่อให้นักกฎหมายที่เป็นมนุษย์สามารถสอบทาน (Verify) ความถูกต้องได้ 100% ก่อนนำไปใช้งานจริง ลดความเสี่ยงทางกฎหมายและสร้างความมั่นใจในระดับมืออาชีพ
นวัตกรรมนี้ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อแทนที่มนุษย์ แต่มีเป้าหมายเพื่อ “ลดแรงเสียดทาน” (Reduce Friction) ในกระบวนการทำงาน งานวิจัยข้อกฎหมายที่เคยต้องใช้เวลาค้นคว้าเป็นสัปดาห์หรือเป็นเดือน จะถูกย่อให้เหลือเพียงระดับชั่วโมงหรือนาทีผ่านการทำงานของสี่มุมเมือง ช่วยให้นักกฎหมายและองค์กรธุรกิจสามารถจัดการกับความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎ (Compliance) และบริหารจัดการองค์ความรู้ (Knowledge Management) ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดบนพื้นฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้
Roadmap 4 ระยะ: จาก “ค้นหา” สู่ “คิดแทน”
เส้นทางของ “สี่มุมเมือ” งไม่ได้หยุดอยู่เพียงแค่การเป็นเครื่องมือสืบค้นกฎหมายที่ทันสมัย แต่ถูกวางแผนพัฒนาอย่างเป็นระบบภายใต้แผนงาน 4 ระยะ (4-Phase Roadmap) ที่มีความต่อเนื่องและชัดเจน โดยมีเป้าหมายสูงสุดคือการเปลี่ยนผ่านบทบาทของ AI จาก “ผู้ช่วยค้นหา” สู่ “ผู้ช่วยคิดและลงมือทำ” ภายในสิ้นปี 2026
ระยะที่ 1: การสร้างรากฐานความจำที่สมบูรณ์แบบ (The Perfect Legal Memory) ระยะปัจจุบันซึ่งอยู่ในช่วง Beta หรือ MVP (Minimum Viable Product) คือการสร้างระบบถาม-ตอบที่แม่นยำที่สุดบนฐานข้อมูล “กฎหมายแม่บท” ทั้งหมด ภารกิจสำคัญในระยะนี้ไม่ใช่ความเร็ว แต่คือ “ความถูกต้อง” และการขจัดอาการ Hallucination ให้เหลือน้อยที่สุด วิสัยทุ่มเททรัพยากรไปกับการนำเข้าข้อมูลพระราชบัญญัติ (Acts) และกฎหมายหลักทุกเล่ม โดยเชื่อมโยงมาตราและบทบัญญัติทั้งหมดเข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ เพื่อให้ AI เข้าใจโครงสร้างพื้นฐานของกฎหมายไทยอย่างถ่องแท้ เปรียบเสมือนการสร้างห้องสมุดดิจิทัลที่มีบรรณารักษ์อัจฉริยะคอยจัดระเบียบข้อมูลให้พร้อมใช้ตลอดเวลา
ระยะที่ 2: การขยายอาณาจักรสู่บริบทการตีความ (Contextual Intelligence) เมื่อรากฐานกฎหมายแม่แข็งแกร่งแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการเติมเต็มข้อมูลในระดับปฏิบัติการ นั่นคือการนำเข้าข้อมูล “กฎหมายลูก” เช่น กฎกระทรวง ประกาศคณะกรรมการกฤษฎีกา และที่สำคัญที่สุดคือ “คำพิพากษาศาลฎีกา” ซึ่งเปรียบเสมือนมันสมองของนักกฎหมาย เพราะการต่อสู้คดีไม่ได้จบแค่ตัวบทกฎหมาย แต่ขึ้นอยู่กับการตีความและบรรทัดฐานที่ศาลเคยตัดสินไว้ในอดีต ในระยะนี้ สี่มุมเมืองจะยกระดับจากการเป็นเพียงผู้ตอบข้อกฎหมาย สู่การเป็น Deep Research Agent ที่สามารถช่วยสืบค้นแนวทางคำพิพากษาที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้นักกฎหมายนำไปใช้วางรูปคดีได้อย่างแม่นยำ
ระยะที่ 3: การผสานองค์ความรู้เฉพาะองค์กร (Custom Knowledge Integration) นี่คือกุญแจสำคัญสู่การเจาะตลาดภาคธุรกิจ (B2B) อย่างแท้จริง ในระยะนี้ ระบบจะเปิดโอกาสให้องค์กรธุรกิจ ธนาคาร หรือบริษัทประกันภัย สามารถนำ “ระเบียบข้อบังคับภายใน” หรือสัญญามาตรฐานของบริษัท เข้าไปผนวกกับฐานข้อมูลกฎหมายกลางของสี่มุมเมือง เพื่อสร้าง AI ที่มีความรู้เฉพาะทางขององค์กรนั้น ๆ ประโยชน์ที่เกิดขึ้นคือความสามารถในการตรวจสอบความเสี่ยง (Risk Compliance) แบบเรียลไทม์ เช่น ผู้บริหารสามารถถามระบบได้ทันทีว่า “หากต้องการแก้ไขระเบียบบริษัทข้อ A ให้เป็นแบบ B จะขัดต่อกฎหมายแรงงานฉบับล่าสุดหรือไม่” ช่วยลดความผิดพลาดและประหยัดเวลาในการตรวจสอบเอกสารราชการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
ระยะที่ 4: ระบบอัตโนมัติทางกฎหมาย (Legal Work Automation) ระยะสุดท้ายคือเป้าหมายสูงสุดที่วิสัยต้องการไปให้ถึง นั่นคือการให้ AI เข้ามาช่วย “ทำงาน” แทนมนุษย์ในงานที่ซ้ำซ้อนและใช้เวลานาน ไม่ว่าจะเป็นการช่วยร่างสัญญา (Drafting) ขึ้นมาใหม่ตามเงื่อนไขที่กำหนด หรือการตรวจสอบสัญญา (Reviewing) จำนวนมหาศาลเพื่อหาช่องโหว่ทางกฎหมาย เช่น การตรวจสอบว่าสัญญา NDA ที่กำลังจะเซ็น ขัดแย้งกับ MOU ฉบับเก่าหรือไม่ AI ในระยะนี้จะทำหน้าที่เป็นเสมือนนิติกรผู้ช่วยที่สามารถลดภาระงานเอกสาร ทำให้นักกฎหมายที่เป็นมนุษย์เหลือเพียงหน้าที่ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และการตรวจสอบความถูกต้องขั้นสุดท้ายเท่านั้น
“เราไม่ได้จะมาแทนที่ทนายความ” ซีอีโอหนุ่มย้ำเพื่อคลายความกังวล “แต่เราจะทำให้งานที่เคยใช้เวลาสืบค้นเป็นเดือน เสร็จได้ในระดับวันหรือชั่วโมง เพื่อให้ทนายความเอาเวลาไปใช้กับงานวางกลยุทธ์คดีที่มีมูลค่าสูงกว่า”
ภารกิจเอาตัวรอด: เมื่อ Data Scientist ต้องสวมหมวก CEO ในวันพายุเข้า
เบื้องหลังฉากหน้าที่ดูสวยหรูของสตาร์ตอัปเทคโนโลยี คือความจริงอันหนักหน่วงของการบริหารธุรกิจในช่วงเวลาวิกฤต ชมปกรณ์ ซึ่งในปี 2025 นี้มีอายุเพียง 27 ปี เริ่มต้นเส้นทางอาชีพจากการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ที่หลงใหลในตัวเลขและการเขียนโค้ด โดยเข้าทำงานที่ AI Research ทันทีที่จบการศึกษา
จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อ ต้นปี 2025 เมื่อเขาได้รับความไว้วางใจให้ก้าวขึ้นสู่ตำแหน่ง ซีอีโอ (CEO) ในช่วงเวลาที่บริษัทยืนอยู่บนปากเหวแห่งความเปลี่ยนแปลง ภารกิจแรกในฐานะผู้นำไม่ใช่การฉลองตำแหน่ง แต่คือการตัดสินใจที่เจ็บปวดที่สุด นั่นคือการ Pivot หรือปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่เพื่อความอยู่รอด ทีมงานลดขนาดจากที่เคยมีมากถึง 40 คน เหลือเพียงทีมงานหลัก (Core Team) เพียง 8 คน เพื่อความคล่องตัวสูงสุด
โจทย์สำคัญที่สุดของปีแรกในการบริหารงานของเขา ไม่ใช่การเติบโตแบบก้าวกระโดด แต่คือการรักษา กระแสเงินสดให้เป็นบวก (Positive Cash Flow) เพื่อให้บริษัทมีเสถียรภาพทางการเงิน ภายใต้กลยุทธ์การบริหารที่รัดกุมนี้ เขาเลือกที่จะหารายได้หล่อเลี้ยงบริษัทผ่านการรับงานที่ปรึกษา (Consulting Solution) ที่นำกำไรกลับมาหมุนเวียนเพื่อพัฒนาโปรดักต์ใหม่ และเลือกใช้การจ้างงานแบบพาร์ทไทม์ (Part-time) เมื่อต้องขยายสเกลงานแทนการจ้างประจำ เพื่อควบคุมต้นทุนบรรทัดสุดท้าย (Bottom Line) ให้ได้ตามเป้าหมาย
“สิ่งที่ผมเรียนรู้มากที่สุดคือ การที่ไม่มีใครมาชี้ทางให้เราอีกต่อไป” ชมปกรณ์กล่าวเปิดใจถึงความเปลี่ยนแปลงในบทบาทหน้าที่ ในอดีตเขาคือนักปฏิบัติการ (Operation) ที่เพียงแค่ทำตามโจทย์ที่ได้รับมอบหมายให้สำเร็จ แต่ในวันนี้เขาต้องเป็นผู้กำหนดทิศทางเองทั้งหมด เขาต้องเรียนรู้ทักษะใหม่ที่ไม่มีสอนในวิชาเขียนโค้ด ทั้งเรื่องการเงิน การบัญชี การวางแผนธุรกิจ และการบริหารคน โดยอาศัยคำแนะนำจากเพื่อนฝูงในวงการสตาร์ทอัพ และที่ปรึกษาผู้ทรงคุณวุฒิจาก VISTEC มาเป็นพี่เลี้ยง
อนาคต AI ไทยใน Red Ocean: อย่าแข่งสร้าง “ถนน” ให้แข่งสร้าง “รถ”
เมื่อมองออกไปยังภาพรวมของอุตสาหกรรม ชมปกรณ์ วิเคราะห์สถานการณ์อย่างตรงไปตรงมาว่า สมรภูมิ AI ในปัจจุบันได้กลายเป็น Red Ocean ที่ดุเดือดจนน่ากลัว โดยมี “ตัวเร่งปฏิกิริยา” สำคัญคือการรุกคืบของห้องปฏิบัติการวิจัยจากประเทศจีน เช่น DeepSeek, Qwen และ Yi ที่ใช้วิธีวิศวกรรมย้อนกลับ (Reverse Engineer) แล้วปล่อยโมเดลประสิทธิภาพสูงออกมาในรูปแบบ Open Source หรือให้บริการ API ในราคาที่ถูกกว่าฝั่งตะวันตกหลายเท่าตัว ปรากฏการณ์นี้กดดันให้เกิดการตัดราคา (Price War) ทั่วโลก ทำให้โมเดล AI ที่เพิ่งลงทุนพัฒนาอาจตกรุ่นและไร้มูลค่าภายในเวลาเพียงไม่กี่เดือน การลงทุนสร้างโมเดลพื้นฐาน (Foundation Model) จึงกลายเป็นความเสี่ยงมหาศาลที่เอกชนหลายรายเริ่มชะลอตัว
“ความหวังของไทยไม่ใช่การไปแข่งสร้าง Foundation Model เพื่อสู้กับ OpenAI หรือ Google เพราะนั่นคือการตำน้ำพริกละลายแม่น้ำ” เขาวิเคราะห์จุดตายของยุทธศาสตรชาติ หากไทยพยายามจะสร้าง “ถนน” (Infrastructure/Model) แข่งกับมหาอำนาจที่มีงบลงทุนระดับหมื่นล้านดอลลาร์ เราจะไม่มีทางสู้ได้ทั้งในแง่ต้นทุนและเทคโนโลยี แต่ทางรอดที่แท้จริงคือการสร้าง “รถ” (Niche Applications) ที่วิ่งบนถนนเหล่านั้นได้อย่างคล่องแคล่วที่สุด
ชมปกรณ์ ยกตัวอย่างกรณีศึกษาที่ประสบความสำเร็จ เช่น “Typhoon” (ไต้ฝุ่น) ของ SCBX ที่มุ่งพัฒนาโมเดลภาษาไทยเพื่อแก้ปัญหาเฉพาะจุด หรือ “Percepta” (เพอร์เซ็ปทา) และ Preceptor ที่มุ่งเน้น AI ทางการแพทย์โดยเฉพาะ นี่คือทิศทางที่ถูกต้อง “เราต้องเอาให้ชัดว่าเราอยากเก่งด้านไหน รัฐบาลต้องเลิกหว่านแหด้วยคำว่ากระตุ้น AI กว้างๆ แต่ต้องมียุทธศาสตร์ที่เจาะจง (Focus Strategy) ว่าจะสนับสนุนสาขาไหนเป็นพิเศษ เช่น การแพทย์ การเกษตร หรือกฎหมาย แล้วทุ่มทรัพยากรลงไปที่นั่น”
นอกจากปัญหาเรื่องทิศทางแล้ว อีกหนึ่งความท้าทายใหญ่ของไทยคือ วิกฤติบุคลากร (Talent Shortage) ในระดับบน แม้ไทยจะผลิต Data Scientist ระดับ Junior ออกมาจำนวนมากจากการย้ายสายงาน (Career Shift) แต่กลับขาดแคลนคนระดับ Senior ที่มีความสามารถในการ “สร้างทีม” และ “วางโครงสร้าง” อย่างรุนแรง คนเก่งเหล่านี้มักถูกดึงตัวไปโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ข้ามชาติ หรือเลือกที่จะไปทำงานต่างประเทศเพราะระบบนิเวศ (Ecosystem) ของไทยยังไม่เอื้ออำนวย โดยเฉพาะการขาดความร่วมมือที่แท้จริงระหว่างมหาวิทยาลัยและภาคธุรกิจ (University-Industry Linkage) ในแบบที่ Silicon Valley ทำสำเร็จ ซึ่งชมปกรณ์มองว่าเป็นกุญแจดอกสำคัญที่ไทยยังหาไม่เจอในการปลดล็อกศักยภาพของประเทศ
เรื่องราวของ “วิสัย เอไอ” ในวันนี้ ไม่ใช่เพียงบันทึกการต่อสู้ของสตาร์ตอัปรายหนึ่ง แต่คือภาพสะท้อนของ “ความยืดหยุ่น” (Resilience) และศักยภาพของคนไทยที่ไม่ยอมจำนนต่อข้อจำกัด การเปลี่ยนผ่านจากยุค AI Cloud Platform สู่ยุค “สี่มุมเมือง” แสดงให้เห็นถึงวุฒิภาวะทางธุรกิจที่กล้าตัดสินใจทิ้งความสำเร็จเดิมเพื่อคว้าโอกาสใหม่ที่ยั่งยืนกว่า
การเลือกเดินในเส้นทาง Legal AI ซึ่งเป็นตลาดเฉพาะทางที่มีความซับซ้อนสูง คือเครื่องพิสูจน์ว่า “ป้อมปราการ” ที่แข็งแกร่งที่สุด ไม่ได้สร้างจากเงินทุนมหาศาล แต่สร้างจากความเข้าใจลึกซึ้งในบริบทของสังคมไทย ข้อมูลที่แม่นยำ และความมุ่งมั่นที่จะแก้ปัญหาให้กับผู้ใช้งานอย่างแท้จริง
ปี 2026 ที่กำลังจะมาถึง จะเป็นช่วงเวลาที่น่าจับตามอง เมื่อวิสัยทัศน์ของคนตัวเล็กเริ่มผลิดอกออกผลเป็น Digital Backboneที่ช่วยขับเคลื่อนระบบยุติธรรมและเศรษฐกิจของประเทศให้คล่องตัวขึ้น และนี่คือบทพิสูจน์ว่า ในวันที่โลกหมุนเร็วด้วยเทคโนโลยี คนไทยก็พร้อมที่จะ “คิด” “ปรับ” และ “สร้าง” นวัตกรรมที่เป็นของตัวเอง เพื่อยืนหยัดในเวทีโลก
