นับตั้งแต่วันที่เทคโนโลยี AI ได้กลายเป็นที่รู้จักในวงกว้างผ่าน "แชทบอท" ที่เราใช้พูดคุยสั่งงาน โลกก็กำลังก้าวเข้าสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ลึกซึ้งกว่าเดิม ประชาชนทุกคนต้องตระหนักว่า AI ไม่ได้เป็นเพียง "เครื่องมือ" ที่รอรับคำสั่งอีกต่อไป แต่กำลังจะกลายมาเป็น "ตัวแทนอัจฉริยะ" ที่สามารถตัดสินใจและลงมือกระทำแทนเราได้ด้วยตัวเอง ซึ่งนำมาพร้อมกับโอกาสมหาศาลและความท้าทายที่เรายังไม่เคยเจอมาก่อน.
1. เมื่อ AI มีอำนาจลงมือทำ Agentic AI
ขณะที่เราใช้ AI เพื่อช่วยเขียนอีเมล หรือสร้างรูปภาพ ในห้องแล็บชั้นนำของโลกกำลังพัฒนา Agentic AI หรือ "AI ตัวแทน" ซึ่งเป็นระบบที่ได้รับมอบหมาย "เป้าหมาย" และสามารถแตกย่อยเป้าหมายนั้นเป็น "ขั้นตอนการปฏิบัติ" และ "ลงมือทำ" ได้โดยอัตโนมัติ (เช่น เราสั่งให้มัน "วางแผนวันหยุดพักผ่อนที่ดีที่สุดให้ฉัน" ตัวแทน AI จะสามารถจองตั๋ว เปรียบเทียบราคา และจัดการธุรกรรมได้เอง)
อย่างไรก็ตาม อำนาจการตัดสินใจนี้มีความเสี่ยงสูงที่สังคมต้องตระหนักถึง
- ความไม่แน่นอนของการตัดสินใจ (Unpredictability): เมื่อ AI สร้างแผนการปฏิบัติงานด้วยตนเอง เราอาจไม่สามารถคาดเดาได้ว่ามันจะเลือกวิธีการใดในการบรรลุเป้าหมาย หาก AI ถูกสั่งให้ "ประหยัดค่าใช้จ่ายสูงสุด" มันอาจตัดสินใจตัดฟังก์ชันบางอย่างที่เราเห็นว่าจำเป็นออกไปโดยไม่แจ้งเตือน นี่คือจุดที่มนุษย์จะสูญเสียการควบคุม
- ภัยคุกคามข้ามเอเจนต์ (Cross-Agent Attack): ในอนาคต แฮกเกอร์อาจไม่จำเป็นต้องโจมตีคอมพิวเตอร์ของเราโดยตรง แต่จะโจมตีผ่าน "ตัวแทน AI" ที่เรามอบหมายให้ดูแลการเงินหรือข้อมูลส่วนตัว แล้วหลอกให้ตัวแทนนั้นดำเนินการที่เป็นอันตรายแทน การโจมตีประเภทนี้มีความซับซ้อนและเป็นลูกโซ่ ทำให้เราตามร่องรอยได้ยาก
- ช่องว่างความรับผิดชอบ (Accountability Gap): เมื่อ AI ตัวแทนตัดสินใจผิดพลาดหรือก่อความเสียหาย (เช่น ในภาคการเงินหรือยานยนต์ไร้คนขับ) คำถามสำคัญคือ: ใครคือผู้รับผิดชอบตามกฎหมาย? ประชาชนในฐานะผู้ใช้? บริษัทผู้พัฒนา? หรือเป็นความเสียหายที่ไม่มีใครต้องรับผิดชอบ? ประเด็นนี้เป็นงานเร่งด่วนที่ต้องมีการปรับปรุงกรอบกฎหมายเพื่อรองรับ
ซึ่งแนวทางปรับตัว ประชาชนต้องเปลี่ยนความคิดจาก "ผู้ใช้งาน (User)" เป็น "ผู้กำกับดูแล (Supervisor)" ของ AI ตัวแทนของตนเอง โดยมอบหมายอำนาจอย่างจำกัดและมีการตรวจสอบการตัดสินใจของ AI อย่างสม่ำเสมอ
2. เมื่อ 'ข้อมูลสังเคราะห์' กำหนดความจริง Synthetic Data
นอกจากการมาของ AI ที่มีอำนาจในการทำแทนมนุษย์แล้ว อีกหนึ่งการเปลี่ยนแปลงระดับรากฐานคือ การฝึกฝน AI ด้วยข้อมูลสังเคราะห์ (Synthetic Data) ซึ่งเป็นข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI เพื่อจำลองคุณสมบัติทางสถิติของข้อมูลจริง โดยไม่ได้ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลที่แท้จริงของมนุษย์เลย (Gartner คาดการณ์ว่าภายในปี 2030 ข้อมูลที่ใช้ในการฝึก AI ส่วนใหญ่จะเป็นข้อมูลสังเคราะห์) ประโยชน์ของข้อมูลสังเคราะห์มีมหาศาล เช่น:
- ปกป้องข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA Compliant): ช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนา AI จากข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อน (เช่น ข้อมูลสุขภาพ) ได้อย่างปลอดภัยและเป็นไปตามกฎหมาย เนื่องจากไม่มีข้อมูลระบุตัวตนจริงอยู่
- แก้ไขความลำเอียง (Bias Correction): นักพัฒนาสามารถ "สร้าง" ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อเติมเต็มช่องว่างที่ขาดหายไปในข้อมูลจริง เช่น หากข้อมูลเดิมมีความลำเอียงทางเพศหรือเชื้อชาติ ข้อมูลสังเคราะห์สามารถถูกออกแบบให้มีความสมดุลและเป็นธรรมมากขึ้นได้
แต่สิ่งสำคัญที่ประชาชนต้องระวังคือ ภัยคุกคามต่อ "ความจริง" หาก AI ถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเองอย่างต่อเนื่อง โดยไม่มีการป้อนข้อมูลจริงที่เป็นปัจจุบัน มนุษย์จะเสี่ยงต่อการหลุดออกจากความเป็นจริงได้ (Data Feedback Loop) เราอาจได้ AI ที่ฉลาดล้ำ แต่ทำงานอยู่ใน "โลกเสมือนจริง" ที่ถูกสร้างขึ้นจากความเข้าใจของ AI เอง ซึ่งบิดเบือนไปจากความเป็นจริงของสังคมมนุษย์
ซึ่งกล่าวสรุปได้ว่าการรับรู้คือเกราะป้องกันแรก เทคโนโลยีเหล่านี้กำลังมาถึงในอัตราเร่งสูง การอยู่รอดในโลกดิจิทัลยุคหน้าจึงไม่ได้ขึ้นอยู่กับการใช้ AI ได้อย่างรวดเร็วเท่านั้น แต่ต้องเข้าใจถึง "อำนาจ" และ "แหล่งที่มาของความรู้" ที่ป้อนให้ AI ผมขอเน้นย้ำว่า การสร้างความตระหนักรู้ในประเด็น Agentic AI และ Synthetic Data ให้แก่ประชาชนอย่างเร่งด่วน ถือเป็นรากฐานสำคัญในการวางนโยบายกำกับดูแลด้านจริยธรรมและกฎหมาย เพื่อให้คนไทยสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีได้อย่างเต็มที่ โดยมีความเสี่ยงที่ควบคุมได้ และเป็นธรรมต่อทุกคนครับ
