การเข้ามาอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในชีวิตประจำวัน ได้สร้างปรากฏการณ์ความลังเลใจให้กับผู้คนจำนวนไม่น้อย ซึ่งไม่ต่างจากสิ่งที่เคยเกิดขึ้นในยุคแรกของอินเทอร์เน็ตหรือธนาคารบนมือถือ คำถามสำคัญในขณะนี้จึงไม่ใช่เพียงการตระหนักถึงความสามารถของ AI แต่เป็นโจทย์ที่ว่าเราจะเริ่มต้นปรับตัวกับเทคโนโลยีนี้อย่างไร
ดร.ธนชาติ นุ่มนนท์ ผู้อำนวยการ สถาบัน IMC และผู้เชี่ยวชาญด้านกลยุทธ์เทคโนโลยี ได้วิเคราะห์ประเด็นนี้ โดยชี้ให้เห็นว่าอุปสรรคหลักของผู้คนไม่ได้อยู่ที่ความซับซ้อนทางเทคนิค แต่อยู่ที่กำแพงทางจิตใจอันเกิดจากความกลัว ซึ่งกุญแจดอกแรกที่จะไขประตูบานนี้ได้ คือการสร้างความตระหนักรู้
–ดร.ธนชาติ ชี้ทางรอดไทยยุค AI: หยุดเป็นแค่ ‘ผู้ใช้’ ต้องเร่งสร้าง ‘ผู้สร้าง’
ความตระหนักรู้: ก้าวแรกที่สำคัญกว่าเทคนิค
ประเด็นสำคัญประการแรกคือการปรับทัศนคติ ดร.ธนชาติ อธิบายว่า ก่อนที่จะมุ่งความสนใจไปที่การเรียนรู้คำสั่งหรือเทคนิคขั้นสูง สิ่งที่ต้องเกิดขึ้นก่อนคือความตระหนักรู้ว่า AI ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของความเป็นจริงใหม่ และกำลังจะเปลี่ยนวิถีการทำงาน
ดร.ธนชาติ ได้ยกตัวอย่างที่ชัดเจนคือ Google Maps ซึ่งผู้คนจำนวนมากใช้งานจนเป็นเรื่องปกติ โดยอาจไม่ได้ตระหนักว่านั่นคือ AI รูปแบบหนึ่ง เมื่อผู้ใช้เห็นประโยชน์ที่ชัดเจน เช่น การหลีกเลี่ยงเส้นทางจราจรที่ติดขัด การปรับตัวใช้งานจึงเกิดขึ้นโดยธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม ความตระหนักรู้นี้จำเป็นต้องควบคู่ไปกับการทำความเข้าใจข้อจำกัดของเทคโนโลยีด้วย เนื่องจาก AI ไม่ได้สมบูรณ์แบบร้อยเปอร์เซ็นต์ ผู้ใช้จึงต้องคงสถานะเป็นผู้ควบคุมและตรวจสอบ ไม่ใช่ปล่อยให้มันทำงานโดยขาดการกำกับดูแล
ทลายกำแพง ‘พรอมต์‘: แค่ ‘สั่งงาน‘ ไม่ใช่ ‘วิศวกรรม‘
ประเด็นถัดมาคือการลดอุปสรรคความกังวลเกี่ยวกับการออกคำสั่ง หรือ พรอมต์ (Prompt) ซึ่งมักถูกเข้าใจว่าเป็นทักษะทางเทคนิคขั้นสูง ดร. ธนชาติ อธิบายว่า ในความเป็นจริง หัวใจสำคัญของมันคือทักษะการสื่อสาร ซึ่งไม่แตกต่างจากการสั่งงานมนุษย์ ปัจจัยหลักจึงอยู่ที่ความชัดเจนในการระบุความต้องการ
นอกจากนี้ พัฒนาการของ AI ในปัจจุบันได้ก้าวหน้าไปมากจนสามารถเข้าใจภาษาพูดคุยตามธรรมชาติได้ดีขึ้น เขาจึงให้คำแนะนำเพิ่มเติมว่า หากผู้ใช้ต้องการผลลัพธ์ที่ซับซ้อน ก็สามารถให้ AI ช่วยร่างพรอมต์ที่ละเอียดขึ้นได้ โดยผู้ใช้เพียงอธิบายภาพในความคิดหรือความต้องการเบื้องต้นเท่านั้น
การเรียนรู้ที่ดีที่สุด: ‘การลองผิดลองถูก‘ ไม่ใช่ ‘หลักสูตร‘
หลังจากปรับทัศนคติแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการลงมือทดลองใช้งานจริงในทันที ดร.ธนชาติ ยืนยันว่าการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดไม่ได้เกิดจากการรอเข้าหลักสูตรอบรม แต่มาจากการประยุกต์ใช้จริง หรือที่เรียกว่าการลองผิดลองถูก
ผู้ใช้สามารถเริ่มต้นได้โดยไม่จำเป็นต้องมีค่าใช้จ่าย โดยอาศัยเครื่องมือฟรีที่มีอยู่ และนำไปทดลองปรับใช้กับงานที่ทำเป็นประจำ เช่น การสรุปบทความ หรือการค้นหาข้อมูล เขามองว่าการเกิดข้อผิดพลาดในระหว่างการทดลองใช้งานส่วนบุคคลนั้น ไม่ใช่เรื่องเสียหาย แต่ควรถูกมองว่าเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการเรียนรู้ที่สำคัญ
‘Pilot’ หรือ ‘Co-pilot’: ผู้ใช้คือผู้กำหนดภาวะ ‘สมองฝ่อ’
สำหรับประเด็นถกเถียงสำคัญที่ว่า ปัญญาประดิษฐ์อาจทำให้มนุษย์มีความสามารถในการคิดลดลง หรือนำไปสู่ภาวะสมองฝ่อหรือไม่นั้น ดร.ธนชาติ กล่าวว่าผลกระทบดังกล่าวจะเกิดขึ้นหรือไม่ ขึ้นอยู่กับวิธีที่ผู้ใช้เลือกใช้งาน
เขาได้เปรียบเทียบว่า หากผู้ใช้ AI ในฐานะผู้ช่วยนักบิน (Co-pilot) ซึ่งหมายถึงการใช้เป็นเครื่องมือเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น ช่วยค้นข้อมูล ร่างโครง หรือตรวจคำผิด โดยที่ผู้ใช้ยังคงเป็นผู้คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจหลัก วิธีการนี้จะช่วยให้ทำงานได้รวดเร็วขึ้น
ในทางกลับกัน หากผู้ใช้ปล่อยให้ AI ทำหน้าที่เสมือนเป็นนักบินหลัก (Pilot) ซึ่งหมายถึงการสั่งงานแล้วนำผลลัพธ์ไปใช้ทันที โดยไม่ผ่านกระบวนการคิดของตนเอง เขามองว่าการกระทำเช่นนี้ ย่อมมีความเสี่ยงที่จะนำไปสู่การลดทอนทักษะการคิดวิเคราะห์ของผู้ใช้ในระยะยาว
ในประเด็นสุดท้ายที่ครอบคลุมด้านความปลอดภัยและจริยธรรม ดร.ธนชาติ ให้คำแนะนำว่า ผู้ใช้ไม่ควรมีความกังวลเรื่องข้อมูลรั่วไหลจนเกินเหตุ อันอาจนำไปสู่การไม่กล้าใช้งาน เขาระบุว่าการป้องกันพื้นฐานคือการตระหนักรู้ของผู้ใช้เอง โดยหลีกเลี่ยงการป้อนข้อมูลที่อ่อนไหว เช่น ข้อมูลส่วนบุคคลทางการเงิน เข้าสู่ระบบ
ขณะเดียวกัน ในมิติทางจริยธรรมและลิขสิทธิ์ทางปัญญา เขาเน้นย้ำอย่างชัดเจนว่าความรับผิดชอบสูงสุดนั้นอยู่ที่ตัวผู้ใช้งาน ปัญญาประดิษฐ์ไม่สามารถถูกใช้เป็นข้ออ้างในการละเว้นความรับผิดได้ หากผู้ใช้จงใจนำเข้าข้อมูลที่ละเมิดลิขสิทธิ์ หรือนำผลลัพธ์ที่ถูกบิดเบือนไปเผยแพร่ต่อ ผู้ที่ต้องรับผิดชอบก็คือผู้ที่ออกคำสั่งและนำผลงานนั้นไปใช้นั่นเอง
โดยสรุป มุมมองของ ดร.ธนชาติ ชี้ให้เห็นว่าการก้าวข้ามความลังเลในการปรับใช้ AI ไม่ได้เริ่มต้นที่การเรียนรู้เทคนิคที่ซับซ้อน แต่อยู่ที่การปรับทัศนคติและการสร้างความตระหนักรู้เป็นสำคัญ เขาเน้นย้ำว่าการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการลงมือทดลองใช้จริง โดยผู้ใช้ต้องอยู่ในสถานะผู้ควบคุมหรือผู้ช่วยนักบิน (Co-pilot) เพื่อพัฒนาทักษะของตนเอง แทนที่จะปล่อยให้ AI เป็นนักบินหลัก (Pilot) ซึ่งอาจนำไปสู่การลดทอนทักษะการคิด และที่สำคัญที่สุด ผู้ใช้ต้องตระหนักถึงความรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ทั้งหมดที่เกิดขึ้นจากการใช้งานนั้นด้วยตนเอง
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
AI ไทยในกับดัก: เมื่อความตื่นตัวสูงแต่ความสำเร็จสวนทาง
การ์ทเนอร์ เผย 10 เทรนด์เทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ปี 2569
ผอ.สวทช. ชู ‘แผนปฏิบัติการ AI ไทย 2570’ เวทีโลก ย้ำความพร้อมด้านโครงสร้างพื้นฐานและธรรมาภิบาล
