ถ้ารัฐบาลใช้ AI ช่วยจัดการจราจรในกรุงเทพฯ จะช่วยให้รถติดน้อยลง 15% ประหยัดได้อีกปีละ 1.7 พันล้าน

ปัจจุบันภาพรวมทั่วโลกการผสมผสานของ AI เข้าสู่ชีวิตของเราเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ และแม้ว่าจะมีคาดการณ์ถึงการลงทุน AI ที่จะเพิ่มขึ้นสูงถึง 2 แสนล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2030 นอกจากนี้ การนำ AI มาใช้ภายในประเทศสามารถถือได้ว่าเป็นการสร้าง 'S curve' ใหม่ ที่สร้างการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญภายในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก (ยกเว้นญี่ปุ่นและจีน) ที่คาดว่าการลงทุนใน AI จะเติบโตขึ้นถึง 26.8% ต่อปีจนมีมูลค่าสูงถึง 28.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2027 

โดยข้อมูลวิจัยจากหลายแห่ง ระบุว่า ประเทศไทยจะได้ประโยชน์มหาศาลหากนำ AI มาใช้ยกระดับด้านต่างๆ เช่น ผลวิจัยของ Goldman Sachs Investment Research ที่ประเมินว่าประเทศไทยอาจเพิ่มผลิตภาพประจำปีประมาณ 0.9% หากประเทศยอมรับ AI อีกทั้งในสัดส่วนที่กล่าวข้างต้น AI จะช่วยเพิ่ม GDP ให้กับประเทศต่างๆ ได้อย่างมหาศาล 

ภาครัฐไทยใช้ AI ช่วยงานด้านไหนได้บ้าง ?

การนำ AI มาให้บริการงานที่ซับซ้อนแทนงานที่ซ้ำซาก 

การใช้งาน AI ของภาครัฐในขั้นเริ่มต้น คาดว่าจะเป็นการสร้างระบบงานและบริการสาธารณะอัตโนมัติของภาคราชการ เพื่อลดภาระงานของบุคลากรและความซ้ำซากของธุรกรรม เช่น งานธุรการทั่วไป การป้อนข้อมูลด้วยตนเอง หรือการตอบคำถามลูกค้าเบื้องต้น

ตัวอย่างจากรัฐบาลสหราชอาณาจักร ซึ่ง Alan Turing Institute คาดว่าจะสามารถทำธุรกรรมอัตโนมัติของภาครัฐได้ถึง 12% โดยรัฐบาลสหราชอาณาจักรดำเนินการธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับประชาชนหนึ่งพันล้านครั้งต่อปีผ่านบริการเกือบ 400 ประเภท [Source] ซึ่งมี 120 ล้านรายการที่สามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้จะช่วยให้ข้าราชการไทยมุ่งเน้นให้บริการงานที่ซับซ้อนแทนงานที่ซ้ำซาก ซึ่งจะช่วยลดระยะเวลารอคอยและเพิ่มความพึงพอใจของประชาชน เช่น

การนำ AI มาเสริมการจัดการจราจร การบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน และการเพิ่มประสิทธิภาพโครงข่ายพลังงาน

การพัฒนากระบวนการส่วนใหญ่สามารถเป็นประโยชน์ต่อประเทศไทยอยู่แล้ว แต่ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่แบบ Real Time และการเข้าใจบริบทได้  

• ระบบการจัดการจราจรของกรุงเทพฯ การนำ AI มาใช้อาจจะสามารถลดโอกาสที่สูญเสียไปได้ถึง 1.7 พันล้านบาทต่อปีได้ ในปัจจุบันประเทศไทยสูญเสียโอกาสไปถึง 1.1 หมื่นล้านบาทต่อปี เนื่องจากปัญหาการจราจรติดขัด โดยเร็วๆ นี้ โครงการ Bangkok Area Traffic Control Project (BATCP) ลดความแออัดของการจราจรลงถึง 15% โดยการใช้กล้องวงจรปิดและอัลกอริทึม "Moderato" และสามารถต่อยอดโดยการติดตามข้อมูลภาพแบบเรียลไทม์กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (เช่น แนวโน้มและพฤติกรรมของรถเฉพาะโดยใช้ป้ายทะเบียนอ้างอิง เวลาหยุดจอด และอื่นๆ) สิ่งนี้เคยได้รับการทดสอบในเมือง Hull โดย University of Huddersfield โดย "Simplifai Systems" ในสหราชอาณาจักรและสามารถลดความแออัดลงได้ 19%
• การบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน ในตอนนี้ภาครัฐมีการลงทุน 4 ล้านล้านบาท ในช่วง 10 ปี ที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม คาดว่ายังคงมีส่วนต่างถึง 3.7 ล้านล้านบาท หากภาครัฐต้องการให้สอดคล้องกับความต้องการโครงสร้างพื้นฐานในปี 2040 การวางแผนเพื่อบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานโดย AI คาดว่าจะลดการเสียหายลงได้ถึง 70% และลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาลงได้ 25% เมื่อเปรียบเทียบกับระบบทั่วไป ซึ่งการลงทุนในบำรุงรักษาผ่าน AI จะช่วยให้ประเทศไทยสามารถปิดช่องว่างของงบด้านโครงสร้างพื้นฐานได้
• การเพิ่มประสิทธิภาพโครงข่ายพลังงานของประเทศไทย ในตอนนี้กำลังถูกสำรวจโดยการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย (EGAT) แม้ว่าจะอยู่ในระยะเริ่มต้น ยังเห็นถึงการลดความจำเป็นในการซื้ออุปกรณ์ใหม่ลงได้ 3-5% พร้อมกับการเพิ่มความพร้อมใช้งานและความยืนยาวของสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ได้ 5% ในช่วงสามปีที่ผ่านมา

ทั้งนี้สายงานหลักของภาครัฐที่คาดว่าจะไม่ได้รับผลกระทบจะเป็นงานที่ต้องการความสัมพันธ์ส่วนบุคคล (เช่น การทูตหรือการเมือง) และการตัดสินใจระดับสูง แม้ว่า AI อาจสามารถให้คำแนะนำทั่วไปได้ แต่การตัดสินใจด้านความมั่นคงแห่งชาติและนโยบายต่างประเทศของประเทศจะยังคงอยู่นอกขอบเขตของ AI

ความเคลื่อนไหวด้าน AI ของภาครัฐไทยที่ผ่านมา 

ในปี 2022 รัฐบาลไทยได้เปิดตัวยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติ โดยการจัดตั้งคณะกรรมการนโยบายและแผนปฏิบัติการ AI แห่งชาติ ภายใต้การแนะนำของศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) ยุทธศาสตร์นี้มีเป้าหมายสำหรับปี 2028 โดยหลัก ได้แก่ 

• สร้างผู้มีความสามารถด้าน AI มากกว่า 30,000 คน
• สร้างต้นแบบ R&D ด้าน AI อย่างน้อย 100 โครงการ
• หน่วยงาน 600 แห่ง ใช้เทคโนโลยี AI
• เพิ่มการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล 10% ต่อปีเพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI ในภาครัฐและเอกชน
• พัฒนา AI การวิจัย และการใช้อย่างกว้างขวางเพื่อสร้างผลกระทบทางธุรกิจและสังคมอย่างน้อย 48 พันล้านบาท

เราสามารถเห็นตัวอย่างของการดำเนินการได้จากความร่วมมือระหว่างภาครัฐกับบริษัท Microsoft ในปี 2024 รัฐบาลมีแผนที่จะเริ่มลงทุนในโครงการขนาดใหญ่ 6 โครงการ ซึ่งต้องการเงินลงทุนรวม 1.5 พันล้านบาท โดยแบ่ง 1 พันล้านบาทเพื่อพัฒนาแรงงานที่มีทักษะด้าน AI จำนวน 30,000 คน 

ทั้งนี้การพัฒนาแรงงานที่มีทักษะด้าน AI จำนวน 30,000 คนถือเป็นเป้าหมายที่ทะเยอทะยาน เนื่องจากทั่วโลกมีวิศวกร AI เพียง 150,000-300,000 คนเท่านั้น ซึ่งจะทำให้ประเทศไทยกลายเป็นหนึ่งในสิบศูนย์กลาง AI ของโลก นอกจากนี้ยังเพิ่มจำนวนแรงงานที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา IT ในประเทศไทยขึ้น 28% จาก 106,000 คน เป็น 136,000 คน 

นอกเหนือจากทรัพยากรบุคคลแล้ว ประเทศไทยยังต้องลงทุนใน Data Center เพื่อให้มีโครงสร้างพื้นฐานที่เพียงพอในการดูแลและการประมวลผลข้อมูลอีกด้วย โดยปัจจุบันปริมาณการใช้พลังงานรวมของ Data Center ทั้งหมดในประเทศไทยประมาณ 71 เมกะวัตต์ หรือ 0.2% ของพลังงานที่มีอยู่ในประเทศไทย 

หากประเทศไทยต้องการเข้าถึงระดับการนำ AI มาใช้ที่คล้ายกับแผนของสหรัฐอเมริกาและบรรลุเป้าหมาย AI จะต้องเพิ่มความจุของศูนย์ข้อมูลขึ้น 114 เท่า ดังนั้น ภาครัฐต้องลงทุนอย่างเต็มที่ในทรัพยากรมนุษย์และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น หากต้องการบรรลุเป้าหมาย AI 

ทั้งนี้ ศูนย์วิจัยกสิกรไทย ชี้ให้เห็นว่าสำหรับภาครัฐผลกระทบของ AI สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท

1. การเปลี่ยนแปลงโดยตรงจากการนำระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้ในกระบวนการทางราชการ
2. การเปลี่ยนแปลงทางอ้อม จากการเปลี่ยนแปลงรายได้จากภาษีเนื่องจากโครงการ AI การสร้าง Data Center และการสูญเสียงานในประเทศไทย

โดยระบุเพิ่มเติมว่า ความเสี่ยงที่สำคัญที่สุดของ AI คือการแพร่กระจายข่าวปลอมหรือข้อมูลที่ผิดพลาด ประเทศไทยจำเป็นต้องดำเนินการเชิงรุกในการจัดการกับข้อมูลที่ผิดพลาดที่สร้างโดย AI ทั้งในด้านกฎหมายและแคมเปญสร้างความตระหนักรู้

การเพิ่ม "AI literacy for All" จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งจำเป็นต้องมีการนิยามที่ชัดเจนของความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับ AI ที่ครอบคลุมถึงการเข้าใจความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ AI โครงการการศึกษาที่ครอบคลุมเป็นสิ่งจำเป็น โดยเน้นไม่เพียงแต่ทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นในการใช้งานระบบ AI แต่ยังรวมถึงข้อพิจารณาทางจริยธรรมในการโต้ตอบกับเทคโนโลยี AI ด้วย

โดยเสนอให้ภาครัฐพิจารณาความเสี่ยงเกี่ยวกับ AI ในแนวทางคล้ายกับการกำหนดกรอบกฎหมาย Artificial Intelligence Act ของ EU ที่ได้จัดประเภทความเสี่ยงของ AI เพื่อเพิ่มความปลอดภัยขณะที่ปกป้องสิทธิมนุษยชนพื้นฐาน โดยการสร้างกรอบการจัดการความเสี่ยง AI หรือ National Institute of Standards and Technology ของสหรัฐอเมริกา (NIST) สร้างคู่มือความเสี่ยงที่เกิดจาก AI ประเภทสร้างสรรค์ (Generative AI) โดยเสนอให้ต้องดำเนินการมากกว่า 400 การกระทำ เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ AI

ดังนั้น การลงทุนในทุกระดับอย่างมีกลยุทธ์เป็นสิ่งสำคัญ ตั้งแต่การสร้างศูนย์ข้อมูล การจัดตั้งทุนการศึกษาท้องถิ่น และการให้สิทธิประโยชน์ทางภาษีสำหรับการศึกษา AI เราหวังว่าด้วยความพยายามเชิงกลยุทธ์เหล่านี้ ประเทศไทยจะไม่เพียงแค่ประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนแปลง AI แต่ยังเป็นผู้นำที่นำการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญมาสู่เศรษฐกิจและสังคมของเราผ่านการปฏิวัติ AI

ติดตามเพจ Facebook : Thairath Money ได้ที่ลิงก์นี้ - https://www.facebook.com/ThairathMoney