ปิดฉากลงไปแล้วสำหรับงานสัมมนาประจำปี The Story Thailand Forum 2025 ซึ่งจัดขึ้นในวาระพิเศษครบรอบ 5 ปี ภายใต้หัวข้อ "พลิกโฉมอนาคตร่วมกัน: สู่ความยั่งยืนในยุค AI" เมื่อวันที่ 19 มิถุนายน 2568 ณ โรงแรมแกรนด์ เซนเตอร์ พอยต์ ลุมพินี กรุงเทพฯ โดยรวบรวมผู้บริหารและผู้เชี่ยวชาญจากหลากหลายวงการเข้าร่วมงานอย่างคับคั่ง
สำหรับไฮไลต์ Key Messages จากวิทยากรผู้ทรงคุณวุฒิทั้ง 10 ท่าน ซึ่งคุณอศินา พรวศิน บรรณาธิการบริหารและผู้ก่อตั้ง The Story Thailand ได้กล่าวแนะนำว่าเป็น "ตัวพ่อของแต่ละ Sector" มีดังนี้:
o AI ช่วยหนุนเศรษฐกิจ ทั้งในแง่ของการผลิตและการบริโภค
o AI ที่ช่วยในฝั่งของการบริโภค คือ AI-as-a-product model ซึ่งช่วยให้ผู้บริโภคมีสุขภาวะ (well-being) ที่ดีขึ้น
o ส่วน AI ที่ช่วยในฝั่งของการผลิต คือ AI-as-resource model โดยช่วยสนับสนุนใน 3 ด้านด้วยกัน ได้แก่ 1. Save (ลดต้นทุน - เพิ่มความสามารถในการทำกำไร) 2. Spend (ลงทุน - เพิ่มผลิตภาพ) และ 3. Earn (เพิ่มรายได้)
o หากแบ่งประเทศต่าง ๆ ออกเป็น 4 กลุ่ม ประเทศไทยจัดอยู่ในกลุ่ม "Tech Enthusiast" คือมีความกระตือรือร้นที่จะนำเทคโนโลยีมาใช้ผลักดันเรื่องความยั่งยืน แต่ยังขาด adoption หรือการนำมาใช้งานจริง
o 3 ปัญหาใหญ่ที่โลก รวมถึงประเทศไทย ต้องเผชิญ คือ
1. การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ - ทำให้น้ำท่วม ภัยแล้งในไทยรุนแรงขึ้น อาจเจอโรคระบาดที่ร้ายแรงกว่าโควิด-19 หลายเท่า
2. Technology Disruption - AI จะยิ่งเพิ่มความไม่เท่าเทียม ประเทศที่เข้าถึงความฉลาดได้มากกว่าย่อมได้เปรียบกว่า และยิ่งใช้ AI มาก ก็ยิ่งใช้พลังงานมาก แค่พลังงานสะอาดอาจไม่เพียงพอ ซึ่งก็จะยิ่งหนุนให้เกิดภาวะโลกร้อนขึ้นอีก
3. New World Order - สหรัฐฯ ไม่ต้องการให้จีนเก่งกว่าในด้าน AI ประเทศต่าง ๆ มีแนวโน้มชาตินิยมเพิ่มขึ้น ทำสงครามกันมากขึ้น และใช้ AI ในการทำสงครามด้วย จนอาจเรียกได้ว่าเป็น "New World Disorder"
o 3 ปัญหาเฉพาะตัวของไทย และทางแก้ไข
1. ผลิตภาพต่ำ จากปัญหาประชากร (คนแก่มากขึ้น คนเกิดน้อยลง) ตลอดจนปัญหาระบบราชการที่มีขนาดใหญ่โต แต่ทำงานแบบเดิม ๆ และทำงานแบบแยกส่วน (Silo) จนเป็น "Unhealthy Economy"
ทางแก้: ทำเศรษฐกิจดิจิทัล หนุนระบบ Paperless ใช้ Productivity tools และปรับปรุงบริการดิจิทัลภาครัฐให้เป็นแบบอัตโนมัติมากขึ้น
2. คอร์รัปชันสูง จนเป็น "วงจรอุบาทว์" เริ่มจากการซื้อเสียง ซื้อตำแหน่ง นำไปสู่การกินงบประมาณภาครัฐ ขาดความโปร่งใส และเอื้อให้เกิดธุรกิจสีเทา จนเป็น "Unhealthy Society"
ทางแก้: หนุนระบบ Cashless เพื่อเพิ่มความโปร่งใส ไม่เอาธนกิจการเมือง (Money Politics) เลื่อนตำแหน่งข้าราชการจากความสามารถ ใช้ Open Data
3. ความสามารถทางการแข่งขันต่ำ ไทยแข่งกับประเทศอื่นไม่ได้ ทั้งด้านคุณภาพการศึกษา (คะแนน PISA ต่ำ) ขาดอีโคซิสเต็มที่ปลูกฝังให้เกิดนวัตกร (innovator) และมีกฎระเบียบกำกับดูแลมากเกินไป จนเป็น "Unhealthy Future"
ทางแก้: ใช้ AI ช่วยทำ Personalized Learning หนุน SME และสตาร์ตอัป พัฒนา Business Solutions ระดับโลก
o IBM เป็นผู้นำในด้านการวิจัยควอนตัมคอมพิวเตอร์มากว่า 40 ปี และมีชุมชนควอนตัมขนาดใหญ่ที่สุดในโลก
o คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกใช้เพื่อแก้ปัญหาแบบ deterministic จากข้อมูลที่มี ส่วนควอนตัมคอมพิวเตอร์ใช้แก้ปัญหาแบบ probabilistic ที่มีข้อมูลไม่เพียงพอ
o ควอนตัมคอมพิวเตอร์ไม่ได้มาแทนที่คอมพิวเตอร์คลาสสิก แต่ IBM นำคอมพิวเตอร์สองแบบนี้มาใช้แบบไฮบริด เรียกว่า Quantum-centric Supercomputing (QCSC) ตัวอย่างการทำมาใช้จริง คือใช้วิจัยด้านเคมี
o ควอนตัมคอมพิวเตอร์มีศักยภาพที่จะใช้แก้ปัญหาด้านความยั่งยืนได้ในอนาคต เช่น ใช้ออกแบบแบตเตอรี่ใหม่ พัฒนาเชื้อเพลิงแบบใหม่ ศึกษาการดักจับคาร์บอน
o IBM เชื่อว่า ภายในปี 2572 ควอนตัมคอมพิวเตอร์จะไปถึงขั้นที่เรียกว่า "Fault Tolerance" คือ แม้องค์ประกอบบางอย่างจะมีความผิดพลาด แต่คอมพิวเตอร์ก็ยังจะประมวลผลได้ถูกต้องแม่นยำ
o AI สามารถใช้สนับสนุนทั้งธุรกิจและความยั่งยืนได้ในเวลาเดียวกัน
o AI สามารถแก้ปัญหาความยั่งยืนใน 3 ด้าน คือ ด้าน Data and Analytics, ด้าน Automation และด้าน Simulation and Optimization
o Use Case ของ AI ในด้านความยั่งยืน
1. Energy Optimization ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ เพิ่มการประหยัด
2. Smart and Sustainable Cities ใช้ AI ในระบบไฟจราจร
3. Sustainable Supply Chains ใช้ AI คาดการณ์ดีมานด์ ลดขยะอาหาร (food waste)
4. Water and Agriculture ใช้ AI ช่วยพ่นยาฆ่าวัชพืชแบบแม่นยำ หรือทำระบบชลประทานอัจฉริยะ
5. ESG and Reporting Automation ใช้ AI ช่วยร่างและจัดการแบบสอบถามเกี่ยวกับ ESG โดยอัตโนมัติ
o ประโยชน์ของ AI ที่มีต่อทั้งธุรกิจและความยั่งยืน คือ ช่วยเพิ่ม ROI เพิ่ม Brand Impact ลดความเสี่ยง และเพิ่มความสามารถในการแข่งขัน
o มุมมองของ SCBX ในด้าน AI ปี 2568 แบ่งออกได้เป็น 4 องก์ (ACT I to ACT IV)
องก์ 1. โมเดล Gen AI แบบเปิด (เช่น DeepSeek) กับแบบปิด (เช่น OpenAI) จะแข่งขันกัน โดยโมเดล AI แบบเปิดมีประสิทธิภาพไล่ตามโมเดลแบบปิดอย่างกระชั้นชิด และช่วยให้ต้นทุน Gen AI โดยรวมมีราคาถูก
องก์ 2. โมเดล AI จะมีขนาดเล็กลง แต่ประสิทธิภาพดีขึ้น และทำงานได้หลากหลาย (Tiny Titans) โดยภาคธุรกิจจะนิยมนำโมเดล AI ขนาดเล็กมาติดตั้งในคอมพิวเตอร์เพื่อประโยชน์ด้านความเป็นส่วนตัว
องก์ 3. Agentic AI เช่น ของ SCBX ที่นำมาใช้ทำบทวิเคราะห์หุ้น MSFT
องก์ 4. AGI มาแน่ อยู่ที่ว่าจะมาตอนไหน โดยความเก่งของ AI ยังอยู่แค่ Level 1: Emerging (สูงสุดคือ Level 5: Superhuman)
o SCBX มี LLM ของตัวเอง ชื่อ "ไต้ฝุ่น" (Typhoon) โดยมีการนำไปใช้ในโรงพยาบาลศิริราช, VISAI ("สมหมาย" แชตบอตตอบปัญหากฎหมาย) และ TDRI
o อย่ามองแค่ให้ AI ช่วยเพิ่มความฉลาดของคน แต่ให้ AI ช่วยให้คน "เจริญงอกงาม" ขึ้นด้วย คือเพิ่มความพึงพอใจในชีวิตและลดปัญหาสุขภาพจิต
o อีกขั้นของ Large Language Models คือ "Large Human Models" ใช้ Agentic AI จำลองคนไปอยู่ในเมืองเสมือน เพื่อใช้คาดการณ์ Life Satisfaction ของคนแบบต่าง ๆ (เช่น กลุ่ม Privileged กับกลุ่ม Under-Privileged)
o Large Human Models ยังใช้จำลองเพื่อแชตกับ "ตัวเอง" ในวัยชราได้ด้วย เช่น โครงการ "Future You" ซึ่งผลการศึกษาพบว่า ช่วยลดความวิตกกังวลและเพิ่มแรงจูงใจ
o Large Human Models ยังสามารถอนุรักษ์วัฒนธรรมไทย ผ่านโครงการ "Cyber Subin" จำลองท่าโขนผ่าน AI และสามารถนำมาใช้ออกแบบท่าโขนใหม่ ๆ ได้ด้วย
o Proactive Agents เช่น "Wearable Reasoner" แว่นตา AI ที่ช่วยให้ผู้ใช้แยกแยะได้ว่า สิ่งที่ผู้ใช้กำลังฟังนั้นสมเหตุสมผลมากน้อยแค่ไหน หรือการทำแชตบอต AI ให้คนได้คุยกับสัตว์ต่าง ๆ ซึ่งช่วยให้คนสนับสนุนการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมมากขึ้น
o AI Impact on Human Eval ศึกษาผลลัพธ์การใช้ AI ในด้าน Psychosocial ซึ่งพบว่า ผู้ใช้เป็นอย่างไร AI ก็เป็นอย่างนั้นด้วย และพฤติกรรมของ AI เองก็มีอิทธิพลต่อผู้ใช้ด้วยเช่นกัน ทั้งในแง่ Prosocial และ Antisocial และการใช้ AI ตัดต่อรูปถ่ายและวิดีโออาจส่งผลให้ผู้ใช้มีความทรงจำที่ผิดเพี้ยนได้ (หลงจำไปว่ารูปถ่ายของเราที่ AI ตัดต่อเป็นภาพจริง)
o โลกเจอ 3 ปัญหาใหญ่ คือ ปัญหาสภาพอากาศ การสูญเสียธรรมชาติ และความไม่เท่าเทียมพุ่งสูงขึ้น
o แค่โลกร้อนขึ้น 2 องศาเซลเซียส ปะการังก็หายไปแล้ว 99% แค่โลกร้อนขึ้น 3 องศาเซลเซียส สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมก็หายไปแล้ว 41%
o ธุรกิจส่วนใหญ่ในปัจจุบันเป็นแบบ Linear Economy ซึ่งไม่ยั่งยืนและทำลายสิ่งแวดล้อม เป้าหมายคือเราต้องพัฒนาให้เป็น Circular Economy ผ่านโครงสร้างพื้นฐาน เทคโนโลยี และทัศนคติ
o Circular Economy ไม่ใช่ CSR แต่คือการทำโมเดลธุรกิจให้มี Circularity หรือเน้นการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในทุกกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบ
o เทคโนโลยี Digital Twin เช่น AI, IOT, XR และคลาวด์ ล้วนช่วยผลักดันให้เกิดกลไก Circular Economy ได้ทั้งสิ้น
o "พวกเราทุกคนคือส่วนหนึ่งของปัญหา เพราะฉะนั้น ก็ต้องเป็นส่วนหนึ่งของโซลูชันด้วย Do more with less."
o ถ้า AI คือสมอง Generative AI ก็คือ สมอง+ปาก และ Agentic AI คือ สมอง+ปาก+แขนขา
o AI Agent คือ AI ที่สามารถรับคำสั่งจากคนมาปฏิบัติและตัดสินใจได้เอง โดยสามารถสื่อสารกับโปรแกรมอื่น ๆ แทนเราได้ ส่วน Agentic AI คือระบบที่ใช้ AI Agent ต่าง ๆ เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย เป็นเหมือนสุดยอดเพื่อนร่วมงาน
o Agentic AI ในอนาคตจะมีความ physical มากขึ้น ผ่าน 3 องค์ประกอบ คือ AI, Omni Compute และ Spatial Intelligence
o KBTG แนะ 5 ขั้นสำหรับองค์กรที่อยากเริ่มใช้ Agentic AI
1. ตั้งเป้าหมายให้ชัด
2. เน้นด้านที่มี Impact สูง
3. ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานและข้อมูล
4. บ่มเพาะการประสานงานระหว่างแผนกต่าง ๆ
5. ติดตามวัดผลสำเร็จ
o AI Factory: การประมวลผล AI ในอนาคตจะเน้นที่ Token
o Physical AI: AI จะใช้และแพร่หลายมากขึ้นในเร็ว ๆ นี้
o AI ลด Cost ได้จริง: พิสูจน์แล้วว่า AI สามารถลดต้นทุนได้แล้ว
o Data ที่กลั่นแล้วคือ New Oil: ข้อมูลคุณภาพสูงคือกุญแจสำคัญ
o ความท้าทายด้าน AI ของไทยคือ พัฒนาไม่ทันเจ้าใหญ่ และมี Developer น้อยกว่ากันมาก แต่ไทยมีจุดแข็งในด้านจินตนาการและความคิดสร้างสรรค์
o "ถ้าเราไม่สร้างเทคโนโลยีเอง ก็ต้องใช้ของคนอื่นไปทั้งชาติ"
o ปัญหาของไทยคือ ประชากรลดลง คนมีลูกน้อยลง คนสูงวัยมีมากขึ้น SME ไทยทยอยเจ๊ง ที่มีอยู่ก็ไม่โต คุณภาพการศึกษาไทยตามหลังต่างชาติ
o แต่โอกาสของไทยคือการนำ AI มาประยุกต์ใช้กับความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน (Domain_expert X AI = Opportunities)
o เช่น Use Case ในไทยของบริษัท SYNAPES ที่นำ AI มาวิเคราะห์ภาพวิดีโอจากกล้องวงจรปิด เพื่อใช้ตรวจจับเหตุการณ์ผิดปกติ หรือกรณีของบริษัท Perceptra สตาร์ตอัปไทยที่นำ AI มาใช้ตรวจพบความผิดปกติในปอด
o ในอนาคตจะมี AI ที่เป็นฮิวแมนนอยด์มาทำงานต่าง ๆ เช่น ดูแลผู้สูงอายุ ไทยไม่จำเป็นต้องทำฮิวแมนนอยด์ แค่ควรเน้นพัฒนาซอฟต์แวร์ช่วยในงานบริการ เพราะแม้แต่ฮิวแมนนอยด์เองก็ต้องมีซอฟต์แวร์
o AI จะเป็น Net Job Creator คือทำให้งานแบบเก่าหายไป แต่มีงานใหม่ ๆ เกิดขึ้นมาแทนมากกว่าเดิม
o ในเรื่อง AI นั้น การศึกษาด้วยตนเอง (Self-learning) สำคัญที่สุด เพราะเรื่อง AI Engineer ไม่มีมหาวิทยาลัยไหนสอนทัน
ทั้งนี้ บรรยากาศตลอดทั้งงานเต็มไปด้วยความคึกคักและการแลกเปลี่ยนมุมมอง ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของทุกภาคส่วนในการร่วมกันขับเคลื่อนอนาคตของประเทศในยุคที่เทคโนโลยี AI เข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกมิติ