กลยุทธ์ AI เป็นคำถามที่ใหญ่สำหรับประเทศไทยทั้งประเทศ ในวันที่คนไทยเปิดรับ AI ในสัดส่วน 77% สูงกว่าค่าเฉลี่ยของหลายประเทศ โจทย์ต่อไปจึงไม่ใช่การทำอย่างไรให้คนไทยใช้ AI มากขึ้นไปกว่านี้ แต่คือการทำอย่างไรให้ประเทศไทยสร้างระบบที่ทำให้คนไทยไว้ใจ AI ได้จริง
“เมื่อ AI วิ่งเร็วกว่าความไว้วางใจ “Trust” คือ โครงสร้างพื้นฐานใหม่ของเศรษฐกิจ AI” วิสัยทัศน์ภายใต้หัวข้อ “Algorithmic shock to ethical shift: why trust is the currency of Thailand’s digital future” ของ นายซิกเว่ เบรกเก้ ประธานคณะผู้บริหารกลุ่ม บริษัท ทรู คอร์ปอเรชั่น จำกัด (มหาชน) จากปาฐกถา ในงาน GCNT Expo 2026 ระหว่างวันที่ 2- 4 กันยายน 2569 ณ True Digital Park – West กรุงเทพฯ จัดโดย สมาคมเครือข่ายโกลบอลคอมแพ็กแห่งประเทศไทย (Global Compact Network Thailand: GCNT)
ซูเปอร์คาร์ที่วิ่งเร็วกว่าประวัติศาสตร์เทคโนโลยีทุกยุค
ก่อนจะเอ่ยคำแรกบนเวที เสียงเครื่องยนต์ซูเปอร์คาร์ที่ดังกระหึ่มก็แทรกขึ้นมาปกคลุมห้องประชุมทั้งห้อง แล้วซิกเว่ เบรกเก้ จึงเดินขึ้นมาพร้อมคำถามที่โยนใส่ผู้ฟังทุกคนว่า ลองจินตนาการดูว่า ถ้าปล่อยรถที่ทรงพลังขนาดนี้ออกไปวิ่งอยู่บนถนนกรุงเทพฯ หรือที่ไหนก็ตามในประเทศไทย โดยไม่มีสัญญาณไฟจราจร ไม่มีการจำกัดความเร็ว ไม่มีตำรวจ ไม่มีกฎเกณฑ์ใด ๆ เลย มันจะน่ากลัวและอันตรายแค่ไหน
คำตอบที่ซิกเว่ ให้เองคือ อันตรายแน่นอน และไม่ใช่แค่กับรถคันอื่นบนท้องถนนเท่านั้น แต่รวมถึงคนที่นั่งอยู่หลังพวงมาลัยของรถคันนั้นด้วย เพราะรถประเภทนี้เร็วเป็นพิเศษ มีพลังเหนือกว่ารถทั่วไป และทำสิ่งที่รถคันอื่นทำไม่ได้ นั่นคือจุดตั้งต้นของอุปมาที่ซิกเว่ใช้ตลอดการปาฐกถา และเป็นกรอบคิดที่ทำให้ทุกคนในห้องเห็นภาพเดียวกันทันที ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ก็ไม่ต่างจากซูเปอร์คาร์คันนั้น
ซิกเว่ชี้ให้เห็นตัวเลขที่ตอกย้ำการอุปมา ภายในเวลาเพียง 3 ปี การใช้งาน AI พุ่งจากแทบศูนย์ไปสู่ผู้ใช้งานกว่า 4,000 ล้านคนต่อเดือนทั่วโลก หรือมากกว่าครึ่งหนึ่งของประชากรโลก อัตราการเติบโตเร็วกว่าอินเทอร์เน็ต เร็วกว่าคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล และเร็วกว่าการปฏิวัติอุตสาหกรรมหรือการมาถึงของไฟฟ้าในอดีตอย่างเทียบกันไม่ติด แม้พัฒนาการเหล่านี้เปลี่ยนวิถีการทำงานของเรา เปลี่ยนวิถีชีวิตของเรา
“AI ก็เร็วกว่าและมีพลังมากกว่า” ซิกเว่กล่าว ก่อนจะตั้งคำถามสำคัญว่า เราจะปล่อยให้ AI เป็นรถซูเปอร์คาร์ที่วิ่งอย่างไร้การควบคุมแบบที่เปิดเรื่องไว้ หรือเทคโนโลยีที่เร็วและทรงพลังขนาดนี้จำเป็นต้องมีกฎจราจร มีสัญญาณไฟ มีกฎระเบียบมากำกับ เพื่อให้แน่ใจว่ามนุษย์ยังควบคุมมันได้อยู่
ช่องว่างที่แท้จริงไม่ใช่ “ความเร็ว” แต่คือ “ความไว้วางใจ”
ซิกเว่ยกข้อมูลสถิติขึ้นมาแสดงให้เห็นว่าจุดที่น่าสนใจ อาจไม่ใช่ความเร็วของการยอมรับ AI แต่คือ ความไว้วางใจ ที่ไม่ได้เติบโตตามไปด้วย โดยอ้างอิงงานวิจัยที่ทำใน 14 ประเทศ ซึ่งพบว่า 66% ของประชากรใช้งาน AI เป็นประจำทุกวัน ซึ่งสูงกว่าค่าเฉลี่ยของโลกเล็กน้อย แต่ในกลุ่มผู้ใช้งานเหล่านั้น มีเพียง 46% เท่านั้นที่บอกว่าตนเองไว้วางใจ AI
“แม้คุณจะพบว่า AI มีประโยชน์ แม้คุณจะใช้มันทุกวัน แม้มันจะช่วยคุณทำสิ่งต่าง ๆ มากมาย แต่คุณก็ยังไม่ไว้ใจมันจริง ๆ และช่องว่างเรื่องความไว้วางใจนี้เพิ่งเกิดขึ้นได้เมื่อสามปีที่ผ่านมาเท่านั้น” ซิกเว่กล่าว และว่า นี่เป็นปัญหาที่จะยิ่งใหญ่ขึ้นเรื่อย ๆ หากไม่มีการควบคุมพลังมหาศาลของ AI ให้ดี
ในบริบทของไทย ผลสำรวจในประเทศไทยชี้ว่า 77% ของคนไทยมีทัศนคติเชิงบวกต่อ AI สูงกว่าค่าเฉลี่ยของ 14 ประเทศที่อยู่ในงานวิจัย ซึ่งซิกเว่มองว่าส่วนหนึ่งเป็นเรื่องของวัฒนธรรม คนไทยมองโลกในแง่ดีและปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ได้เร็ว
อุบัติเหตุบนถนนสายเทคโนโลยีที่เพิ่มขึ้นทุกปี
ซิกเว่หยิบยกตัวเลขอุบัติเหตุร้ายแรงที่เกี่ยวข้องกับ AI ขึ้นมาเปรียบเทียบ เพื่อยืนยันว่าความกังวลนี้ไม่ใช่เรื่องเลื่อนลอย โดย ในปี 2567 มีเหตุการณ์ร้ายแรงที่เกี่ยวข้องกับ AI เกิดขึ้น 233 ครั้ง และในปี 2568 ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นถึง 50% พร้อมกล่าวว่าคงไม่แปลกใจหากปี 2569 ตัวเลขจะเพิ่มขึ้นอีก 50% และย้ำว่าเหตุการณ์เหล่านี้ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อยอย่างข้อมูลผิดพลาดทั่วไป แต่เป็นเหตุการณ์ร้ายแรงจริง ๆ
ซิกเว่ยกตัวอย่างเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกาเมื่อไม่กี่สัปดาห์ก่อน ซึ่งระบบ AI เข้าควบคุมระบบไอทีของบริษัทอื่นได้เองโดยที่เจ้าของ AI ไม่รู้ตัว โดยระบบ AI ออกไปนอกขอบเขตที่กำหนดไว้และเริ่มโจมตีทางไซเบอร์กับบริษัทอื่น ๆ ด้วยตัวเอง สิ่งนี้อันตรายเพราะเท่ากับว่าระบบ AI กำลัง “มีชีวิตเป็นของตัวเอง” อีกตัวอย่างหนึ่งคือเครื่องมือด้านไซเบอร์ซีเคียวริตี้ที่ทรงพลังที่สุดที่บริษัท Anthropic ของสหรัฐฯ พัฒนาขึ้น ซึ่งบริษัทเองก็ไม่ยอมปล่อยให้ใช้งานนอกสหรัฐฯ และไม่ขายให้ลูกค้าทั่วไปด้วยซ้ำ เพราะหากเครื่องมือนี้ตกไปอยู่ในมือที่ไม่เหมาะสม มันสามารถเข้าควบคุมและทำลายระบบไอทีได้ในวงกว้าง
แม้ AIเอาชนะมนุษย์ในหมากรุกหรือโจทย์คณิตศาสตร์ได้อย่างง่ายดาย ซิกเว่กลับหยิบยกตัวอย่างเล็ก ๆขึ้นมา นั่นคือ AI โมเดลกว่าครึ่งหนึ่งไม่สามารถอ่านนาฬิกาเข็มแบบอนาล็อกได้อย่างถูกต้อง เพราะสิ่งเหล่านี้ไม่ใช่สิ่งที่มันถูกฝึกมาให้ทำ และนาฬิกาเข็มก็เป็นของยุคเก่าที่ AI ไม่คุ้นเคย ซิกเว่ย้ำว่า แม้เครื่องจักรเหล่านี้จะมีพลัง เก่งในการเอาชนะการแข่งขันที่มีคำตอบตายตัว แต่ก็ยังมีสิ่งพื้นฐานที่มันทำไม่ได้ และนี่คือเหตุผลว่าทำไมมนุษย์จึงยังจำเป็นต้องอยู่ในสมการปฏิสัมพันธ์กับเครื่องจักรเสมอ
ซิกเว่ยังอ้างอิงงานวิจัยของไมโครซอฟต์ที่ทำร่วมกับนักวิชาการจากหลายประเทศ ซึ่งพบว่าคำตอบที่ได้จาก AI มักไม่มีลักษณะของการตั้งคำถามเชิงวิพากษ์ เพราะ AI มีแนวโน้มจะให้คำตอบที่มันคิดว่าผู้ใช้อยากได้ยิน มากกว่าคำตอบเชิงวิพากษ์ที่ผู้ใช้อาจไม่อยากฟัง เนื่องจากมันถูกฝึกจากคำถามที่ผู้ใช้ถามซ้ำ ๆ และนี่คืออันตรายที่แท้จริง เพราะเมื่อขาดการคิดเชิงวิพากษ์ ผู้ใช้ก็เสี่ยงจะเชื่อในสิ่งที่ AI บอกโดยไม่ตั้งคำถาม
การสร้างความรับผิดชอบร่วมกัน
คำถามต่อมาคือ แล้วภาคธุรกิจและภาครัฐควรทำอย่างไรเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความเร็วกับความปลอดภัย ซิกเว่ยกตัวอย่างจากทรู คอร์ปอเรชั่น ซึ่งเป็นกรณีศึกษาที่ลงมือทำเองในฐานะซีอีโอ โดยเริ่มจากสิ่งที่เรียกว่า materiality assessment หรือการประเมินความเสี่ยงตามลำดับความสำคัญ ที่พิจารณาสองมิติควบคู่กันคือ ความเสี่ยงทางการเงิน และความเสี่ยงต่อภาพลักษณ์แบรนด์และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ผลลัพธ์ที่ออกมาชัดเจนคือ การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลและการใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบ อยู่บนสุดของแผนที่ความเสี่ยง ควบคู่ไปกับความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ เพราะเป็นสองด้านที่ส่งผลกระทบทางการเงินและต่อสิ่งแวดล้อมรอบตัวองค์กรได้มากที่สุด
ซิกเว่ย้ำว่าองค์กรทุกขนาด ไม่ว่าจะเป็นสตาร์ทอัพเล็ก ๆ หรือหน่วยงานราชการทุกกระทรวง จำเป็นต้องทำแบบเดียวกันนี้ ต้องเข้าใจความเสี่ยงของตัวเองให้ได้ก่อนว่า AI และเทคโนโลยีจะสร้างผลกระทบอย่างไรได้บ้าง ตลอดจนการบรรเทาผลกระทบ
“ทุกวันนี้ทุกคนต่างทดลองใช้ AI และพยายามหา use case ต่างๆมาใช้ แต่คุณค่าที่แท้จริงของ AI ไม่ได้อยู่ตรงนั้น คุณค่าของAI อยู่ที่การนำมาใช้อย่างเป็นระบบมากขึ้นและบูรณาการเข้าไปในทุกส่วนของธุรกิจอย่างเป็นองค์รวม” ซิกเว่กล่าว
ซิกเว่อธิบายให้เห็นภาพว่า ที่ทรู ระบบการทำงานกับ AI ถูกออกแบบให้เดินคู่ขนานกันสองระบบพร้อมกัน ระบบแรกคือการสร้างมูลค่าจาก AI ซึ่งเริ่มจากการตั้งศูนย์ความเป็นเลิศด้าน AI หรือ AI Center of Excellence ที่นำโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง โดยทรูเป็นหนึ่งในบริษัทแรก ๆ ของไทยที่มีตำแหน่ง Chief AI and Data Officer อยู่ในทีมผู้บริหาร จากนั้นจึงกำหนดให้ชัดว่ามูลค่าที่ต้องการจาก AI คืออะไร เป็นการลดต้นทุนหรือเพิ่มรายได้ ก่อนจะสร้างฐานข้อมูลกลางที่เป็นมาตรฐานเดียวกันทั้งองค์กร เพราะหากข้อมูลกระจัดกระจายไม่เป็นรูปแบบเดียวกัน AI ก็จะไม่สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตามมาด้วยการยกระดับทักษะพนักงานทั้งองค์กร ซึ่งทรูตั้งเป้าว่าพนักงานทั้ง 10,000 คนจะได้รับการอบรมด้าน AI ภายในปีหน้า โดย 60% จะรู้พื้นฐาน AI อีก 30% จะใช้ AI ขั้นสูงในงานประจำวัน และ 10% จะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ระดับสูง และขั้นสุดท้ายคือการปรับเปลี่ยนโมเดลการดำเนินธุรกิจทั้งองค์กร เพราะการใช้ AI อย่างแท้จริงเกี่ยวข้องกับคน หากไม่เปลี่ยนวิธีทำงาน ไม่เปลี่ยนโครงสร้างองค์กร ไม่เปลี่ยนวิธีผลิตสินค้าและบริการ AI ก็จะสร้างผลได้เพียงเล็กน้อยเท่านั้น
ส่วนระบบที่สองซึ่งเดินคู่ขนานกันไปคือ ระบบการกำกับดูแล AI หรือสิ่งที่ ซิกเว่เปรียบเป็น “สัญญาณไฟจราจร และกฎจราจร” ทุกโครงการ AI ที่ทรูจะต้องผ่านการประเมินความเสี่ยงเป็นรายกรณี โดยตั้งคำถามว่ามีการปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์มากน้อยแค่ไหน ใช้พลังของเครื่องจักรมากเพียงใด ใช้ข้อมูลประเภทใดบ้าง รวมถึงข้อมูลส่วนบุคคล และมีการทำงานร่วมกับพันธมิตรภายนอกหรือไม่ จากนั้นทุกกรณีที่เกี่ยวข้องกับ AI จะถูกส่งเข้าสู่ AI Council ซึ่งประกอบด้วยผู้บริหารระดับสูง เพื่อพิจารณาว่าประโยชน์ที่จะได้รับคุ้มค่ากับความเสี่ยงหรือไม่ รวมถึงตรวจสอบพันธมิตรทางธุรกิจอย่างละเอียดว่าปกป้องข้อมูลได้ดีเพียงใด และสุดท้ายคือการสร้างความรับผิดชอบร่วมกัน เพราะเมื่อเปิดตัวบริการใดบริการหนึ่ง ความรับผิดชอบจะต้องไม่ตกอยู่ที่หน่วยธุรกิจ ฝ่ายเทคโนโลยี หรือฝ่ายบุคคลเพียงฝ่ายใดฝ่ายหนึ่ง แต่ต้องเป็นความรับผิดชอบร่วมกันทั้งองค์กร
เพื่อให้เห็นภาพถึงการทำงานจรองของระบบกำกับดูแล ซิกเว่ ยกตัวอย่างบริการ AI Pet Service ของทรู ซึ่งเป็นกล้องวงจรปิดที่เชื่อมกับแพลตฟอร์ม AI สำหรับเฝ้าดูสัตว์เลี้ยงที่บ้าน ผู้ใช้สามารถดูสัตว์เลี้ยงผ่านมือถือขณะไม่อยู่บ้าน และถามระบบ AI ได้ว่าสัตว์เลี้ยงกินอาหารตามปกติหรือไม่ ท่าทางเป็นอย่างไร มีสัญญาณป่วยหรือเปล่า เป็นบริการที่ตอบโจทย์บ้านคนไทยจำนวนมากที่เลี้ยงสัตว์
แต่ก่อนจะเปิดตัวบริการนี้ ทีมงานต้องคิดให้ครบทุกด้านก่อน เพราะกล้องตัวเดียวกันนี้ก็บันทึกภาพคนในบ้านไปด้วย จึงต้องตัดสินใจว่าจะเบลอใบหน้าคนและให้ภาพสัตว์เลี้ยงเท่านั้นที่คมชัดหรือไม่ จะเก็บข้อมูลไว้นานแค่ไหน จะมีระบบลบข้อมูลอัตโนมัติหรือไม่ ซิกเว่บอกว่า หากไม่คิดผ่านคำถามเหล่านี้ให้ครบก่อนเปิดตัว ก็คงไม่ใช่การทำ AI อย่างมีความรับผิดชอบ เพราะการเปิดตัวบริการแบบนี้ทำได้ง่าย แต่ต้องคิดถึงความเสี่ยงและผลกระทบด้านลบให้รอบด้านเสียก่อน
สูตรสามขั้น: เรียนรู้ ทดสอบ แล้วขยายผล
ซิกเว่ปิดปาฐกถา ด้วยคำแนะนำที่ฝากไว้กับทั้งภาคธุรกิจและภาครัฐ นั่นคือ ระเบียบวิธีสามขั้นตอน เรียนรู้ ทดสอบ และขยายผล ขั้นแรกคือการเรียนรู้ ก่อนจะเริ่มนำ AI ไปใช้ในผลิตภัณฑ์หรือบริการ องค์กรต้องประเมินให้ชัดว่าตนเองมีศักยภาพด้าน AI แค่ไหน ข้อมูลได้รับการปกป้องดีเพียงใด จะทำงานร่วมกับพันธมิตรอย่างไร ต้องมีระบบประเมินความเสี่ยงพร้อมใช้งาน เปรียบเหมือนการทดสอบเครื่องยนต์ของรถให้แน่ใจก่อนว่ามีศักยภาพแค่ไหน และต้องไม่รีบร้อนออกสู่ตลาดเร็วเกินไปอย่างที่เกือบเกิดขึ้นกับบริการเฝ้าสัตว์เลี้ยง
ขั้นที่สองคือการทดสอบ ซิกเว่ย้ำว่าต้องอดทนพอที่จะไม่ปล่อยให้แรงกดดันจากคู่แข่งหรือจากภายนอกผลักดันให้เปิดตัวเร็วเกินไป และให้นำโมเดลของอุตสาหกรรมสตาร์ทอัพมาปรับใช้ นั่นคือกล้าทดลอง กล้าล้มเหลว แล้วเรียนรู้และปรับปรุง เพราะบริษัทขนาดใหญ่และหน่วยงานภาครัฐมักคุ้นเคยกับการวางแผนระยะยาวและของบประมาณล่วงหน้า แล้วจึงเปิดตัวทันทีโดยไม่ผ่านการทดสอบในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยก่อน ซึ่งเป็นเรื่องที่ต้องปรับเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กร
และขั้นสุดท้ายคือการขยายผล เพราะ AI เปลี่ยนเร็วมาก ซึ่งต้องทำหลังจากผ่านการเรียนรู้และทดสอบมาอย่างครบถ้วนแล้วเท่านั้น พร้อมกับตรวจสอบว่าบริการหรือผลิตภัณฑ์ที่จะเปิดตัวนั้น เชื่อมโยงกับสภาพแวดล้อมโดยรอบอย่างไร มีกฎจราจรและสัญญาณไฟรองรับหรือไม่ และสอดคล้องกับนโยบายภายในองค์กรเองหรือไม่
ซิกเว่ย้ำไว้ในตอนท้ายของปาฐกถาว่า “ทั้งหมดนี้คือ การเปลี่ยนผ่านจาก technology shock ที่เทคโนโลยีกำลังวิ่งไปข้างหน้าอย่างรวดเร็ว สู่งการนำ AI มาใช้จริงในวิถีทางที่ ปลอดภัย วางใจได้ และมีความรับผิดชอบ”
