The Big Blue by Bangkok Bank

🔹อัปเดตคำศัพท์ด้านเทคโนโลยีที่ควรรู้ EP.17🔹

วันนี้ The Big Blue จะพาทุกคนมาอัปเดตศัพท์ด้านเทคโนโลยีใหม่ ๆ กันต่อใน EP.17 บอกเลย่วาศัพท์เหล่านี้ เราจะได้เห็นกันบ่อยมากขึ้นในวงการทำงานและวงการธุรกิจ ที่เริ่มดึงเอาเทคโนโลยีและ AI เข้ามาปรับใช้ในองค์กรอย่างแน่นอน! วันนี้จะมีศัพท์ใหม่ ๆ คำไหนบ้าง ไปดูกันเลย 👇🤖



#ศัพท์เทคจากTheBigBlue #คำศัพท์เทคโนโลยี #ธุรกิจ

GEO คืออะไร..? แล้วทำไม Generative Engine Optimization ถึงอาจกลายเป็นกลยุทธ์สำคัญของธุรกิจในยุค AI Search ⁉



ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาหากธุรกิจต้องการให้ลูกค้าค้นพบแบรนด์บนโลกออนไลน์ สิ่งแรกที่หลายคนจะนึกถึงคือเรื่องของการทำ SEO หรือ Search Engine Optimization ไม่ว่าจะเป็นการเลือกคีย์เวิร์ด การปรับแต่งเว็บไซต์ หรือการสร้างเนื้อหาที่ตอบโจทย์การค้นหาของผู้ใช้งาน ทั้งหมดล้วนมีเป้าหมายเดียวกันคือการทำให้เว็บไซต์ติดอันดับบนหน้าผลการค้นหาของ Google

แต่เมื่อ Generative AI เริ่มเข้ามาเปลี่ยนวิธีการค้นหาข้อมูลของผู้คน โลกของ Search หรือ การค้นหา ก็กำลังเปลี่ยนไปเช่นกัน! เพราะทุกวันนี้ผู้ใช้งานจำนวนมากไม่ได้พิมพ์ค้นหาแค่เพียงคำค้นหาสั้น ๆ แล้วเลือกคลิกลิงก์จากผลการค้นหาอีกต่อไป

แต่ผู้ใช้เริ่มหันมาค้นหาด้วยการถามคำถามกับ AI โดยตรง และคาดหวังคำตอบที่ครบถ้วนในทันที ซึ่งการเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เกิดแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า “Generative Engine Optimization หรือ GEO” ซึ่งหลายฝ่ายมองว่านี่อาจเป็นหนึ่งในแนวโน้มสำคัญที่สุดของการตลาดดิจิทัลในยุค AI ก็ได้!

---------------------------------------------
👉เมื่อยุคนี้เปลี่ยนจากการแข่งขันบนหน้าค้นหา สู่การแข่งขันเพื่ออยู่ในคำตอบของ AI
---------------------------------------------

จากที่ในอดีตการแข่งขันหลักของธุรกิจคือการพยายามขึ้นไปอยู่ในอันดับต้น ๆ ของผลการค้นหา แต่บอกเลยว่าปัจจุบันในโลกของ AI Search รูปแบบการแข่งขันกำลังเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง เมื่อผู้ใช้งานถามคำถามกับ AI ระบบจะไม่ได้แสดงเพียงรายการเว็บไซต์ให้เลือกเหมือนในอดีต แต่จะรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง วิเคราะห์ สรุป และสร้างคำตอบขึ้นมาโดยตรง

แน่นอนว่านั่นหมายความว่า ธุรกิจไม่ได้แข่งขันเพียงเพื่อให้เว็บไซต์ติดอันดับต้น ๆ บนหน้าแรกอีกต่อไป แต่กำลังแข่งขันเพื่อให้ข้อมูลของตนเองถูกเลือกเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของคำตอบที่ AI สร้างขึ้นมาตอบผู้ที่ค้นหาข้อมูล ซึ่งถ้าหากแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ หรือความเชี่ยวชาญขององค์กรถูกกล่าวถึงในคำตอบของ AI ก็มีโอกาสสร้างการรับรู้ ความน่าเชื่อถือ และมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของผู้ใช้งานได้มากยิ่งขึ้น แม้ว่าผู้ใช้จะไม่ได้คลิกเข้าเว็บไซต์โดยตรงเลยก็ตาม



📌ถามว่า GEO แตกต่างจาก SEO อย่างไร?

จุดนี้แม้ GEO และ SEO จะมีความเกี่ยวข้องกัน แต่เป้าหมายของทั้งสองแนวทางบอกเลยว่าแตกต่างกันพอสมควร ดังนี้

- SEO (Search Engine Optimization) คือ มุ่งเน้นการช่วยให้เว็บไซต์ถูกค้นพบในผลการค้นหาแบบดั้งเดิม โดยให้ความสำคัญกับปัจจัยต่าง ๆ เช่น คีย์เวิร์ด Backlink การจัดทำดัชนีของเว็บไซต์ และประสิทธิภาพทางเทคนิค
- GEO (Generative Engine Optimization) คือ มุ่งเน้นการทำให้ AI สามารถเข้าใจเนื้อหาได้อย่างถูกต้อง และมั่นใจมากพอที่จะนำข้อมูลดังกล่าวไปใช้สร้างคำตอบให้กับกลุ่มลูกค้าต่อไป
ซึ่งกล่าวง่าย ๆ คือ SEO ช่วยให้ธุรกิจ "ถูกค้นพบ" แต่ GEO ช่วยให้ธุรกิจ "ถูกเลือกใช้" เป็นแหล่งข้อมูลของ AI และนี่คือความแตกต่างสำคัญที่นักการตลาดและเจ้าของธุรกิจควรเริ่มทำความเข้าใจตั้งแต่วันนี้!



📌คำถามต่อมา คือ AI เลือกข้อมูลจากอะไร..?

เมื่อ Generative AI ไม่ได้ทำงานแบบ Search Engine ในอดีตอีกต่อไป ระบบเหล่านี้จะรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งบนอินเทอร์เน็ต แล้วประเมินว่าเนื้อหาใดมีความเกี่ยวข้อง น่าเชื่อถือ และสามารถตอบคำถามของผู้ใช้ได้ดีที่สุด ด้วยเหตุนี้ AI จึงมักให้ความสำคัญกับเนื้อหาที่มีลักษณะในการตอบคำถามอย่างตรงไปตรงมา อธิบายประเด็นต่าง ๆ ได้อย่างชัดเจน และมีโครงสร้างที่เข้าใจง่าย เนื้อหาลักษณะนี้มักมีโอกาสถูกนำไปใช้อ้างอิงมากกว่าเนื้อหาที่เต็มไปด้วยข้อความทางการตลาดหรือการขายของที่มากเกินไป

บอกเลยว่าการใช้หัวข้อที่ชัดเจน การแบ่งย่อหน้าให้อ่านง่าย รวมถึงการจัดระเบียบเนื้อหาอย่างเป็นระบบ สิ่งเหล่านี้ล้วนช่วยให้ AI เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้น และนอกจากนี้ AI ยังให้ความสำคัญกับความสม่ำเสมอของข้อมูล ความน่าเชื่อถือของแหล่งอ้างอิง และความเชี่ยวชาญของผู้ให้ข้อมูลอีกด้วย



นอกจากนั้นอีกหนึ่งประเด็นที่ GEO ทำให้หลายธุรกิจต้องหันกลับมาทบทวนตัวเองอีกครั้ง คือ AI ไม่ได้พิจารณาเฉพาะข้อมูลบนเว็บไซต์ของแบรนด์เท่านั้น แต่ระบบ AI มักดึงข้อมูลจากระบบนิเวศดิจิทัลที่กว้างกว่านั้น ไม่ว่าจะเป็น
- บทความ
- เว็บไซต์รีวิว
- หน้าผลิตภัณฑ์
- ชุมชนออนไลน์
- การกล่าวถึงแบรนด์ในพื้นที่สาธารณะต่าง ๆ

ซึ่งนั่นหมายความว่า "Digital Footprint" หรือร่องรอยดิจิทัลของแบรนด์ทั้งระบบมีความสำคัญมากขึ้นกว่าเดิม หากแบรนด์ได้รับการกล่าวถึงอย่างต่อเนื่องบนแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ และมีข้อมูลที่สอดคล้องกันในหลายช่องทาง AI จะมีแนวโน้มเชื่อมั่นในข้อมูลเหล่านั้นมากขึ้น

---------------------------------------------
หลักการสำคัญของ GEO คือ "มีประโยชน์ก่อน แล้วค่อยน่าสนใจ"
---------------------------------------------

เนื้อหาที่ดีสำหรับ AI ไม่จำเป็นต้องใช้ภาษาที่ซับซ้อนหรือเทคนิคทางการตลาดมากมาย แต่ควรอธิบายข้อมูลให้เข้าใจง่าย ครบถ้วน และมีความน่าเชื่อถือ ยกตัวอย่างเช่น ถ้าหากคุณกำลังเขียนบทความเกี่ยวกับซอฟต์แวร์ CRM สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก

เนื้อหาที่มีประสิทธิภาพจะไม่ใช่การใส่คำว่า "CRM สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก" ซ้ำ ๆ หลาย ๆ ครั้ง แต่ควรอธิบายว่า CRM เหมาะกับใคร ช่วยแก้ปัญหาอะไร แตกต่างจากทางเลือกอื่นอย่างไร และเหตุใดผู้อ่านจึงควรเชื่อถือข้อมูลดังกล่าว บอกเลยว่าโครงสร้างลักษณะนี้จะช่วยให้ AI สามารถสรุปสาระสำคัญและนำไปใช้ตอบคำถามของผู้ใช้งานได้ง่ายขึ้น ซึ่งส่งผลดีต่อแบรนด์มนอีกมุมหนึ่ง



การเปลี่ยนแปลงในอนาคตของการค้นหาอาจไม่ใช่ SEO หรือ GEO แต่เป็นเรื่องของ “ทั้งสองอย่าง” โดยสิ่งสำคัญที่ต้องเข้าใจคือ GEO ไม่ได้เข้ามาแทนที่ SEO แต่เป็นวิวัฒนาการของการค้นหาในยุคที่ Search Engine และ Generative AI เริ่มผสานรวมเข้าหากันมากขึ้น

ซึ่งพื้นฐานของ SEO ที่ดี เช่น การสร้างเนื้อหาคุณภาพ การมีเว็บไซต์ที่น่าเชื่อถือ และการให้ข้อมูลที่มีประโยชน์ ยังคงมีความสำคัญเช่นเดิม แต่ในอนาคตธุรกิจอาจต้องเพิ่มอีกหนึ่งมุมมองคือเรื่องของการออกแบบเนื้อหาให้ AI สามารถเข้าใจ สรุป และนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพพร้อม ๆ กัน



การมาถึงของ Generative AI กำลังเปลี่ยนพฤติกรรมการค้นหาข้อมูลของผู้คน จากเดิมที่ผู้ใช้งานค้นหาและเลือกคลิกลิงก์ด้วยตัวเอง วันนี้ AI เริ่มทำหน้าที่เป็นตัวกลางในการรวบรวม วิเคราะห์ และสรุปข้อมูลให้โดยตรง

ในบริบทนี้ GEO หรือ Generative Engine Optimization จึงกลายเป็นแนวคิดที่น่าสนใจสำหรับธุรกิจที่ต้องการรักษาความสามารถในการถูกค้นพบในโลกดิจิทัล และเมื่อ AI กำลังกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการค้นหาข้อมูลสำหรับผู้คนจำนวนมากขึ้นเรื่อย ๆ ธุรกิจที่สามารถสื่อสารกับทั้งมนุษย์และ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ อาจเป็นผู้ที่ได้เปรียบในโลกดิจิทัลยุคถัดไป

📣🤖Google Cloud เปิดตัว Open Knowledge Format มาตรฐานใหม่ที่ช่วยเปลี่ยนความรู้กระจัดกระจายขององค์กรให้พร้อมใช้งานกับ AI Agent!

---------------------------------------------

เมื่อหนึ่งในความท้าทายสำคัญขององค์กรยุค AI ไม่ได้อยู่ที่การมีข้อมูลน้อยเกินไป แต่กลับเป็นเรื่องของการมีข้อมูลที่ “มากเกินไป” จนข้อมูลเหล่านั้นกระจัดกระจายอยู่ในหลายระบบ ซึ่งหลายองค์กรเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในเอกสาร คู่มือการทำงาน ระบบฐานข้อมูล Wiki ภายในองค์กร หรือแม้กระทั่งอยู่ในประสบการณ์ของพนักงานบางคนที่ทำงานมานานหลายปี เมื่อ AI Agent ต้องการตอบคำถามหรือช่วยตัดสินใจ ระบบจึงต้องเสียเวลาในการค้นหาและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เหล่านี้มา ก่อนที่จะสามารถนำมาใช้งานได้ในขั้นตอนต่อไป

ล่าสุด Google Cloud ได้เปิดตัว Open Knowledge Format (OKF) v0.1 มาตรฐานเปิดรูปแบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเข้ามาช่วยแก้ปัญหาเรื่องข้อมูลที่กระจัดกระจายเหล่านี้โดยเฉพาะ พร้อมทั้งมีเป้าหมายสำคัญในการทำให้องค์ความรู้ขององค์กรสามารถถูกนำไปใช้งานร่วมกับ AI Agent ได้ง่ายขึ้น และไม่ผูกติดกับแพลตฟอร์มใดแพลตฟอร์มหนึ่งอีกด้วย



👉ปัญหาที่ทุกองค์กรกำลังเผชิญในยุค AI Agent

แน่นอนว่าปัจจุบันองค์กรจำนวนมากเริ่มพัฒนา AI Agent เพื่อช่วยในการตอบคำถาม วิเคราะห์ข้อมูล หรือสนับสนุนการทำงานของพนักงาน แต่ก่อนที่ Agent จะสามารถตอบคำถามง่าย ๆ อย่างเช่น "วิธีคำนวณจำนวนผู้ใช้งานรายสัปดาห์ของบริษัทคืออะไร?"

จุดนี้ระบบจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกัน ไม่ว่าจะเป็นฐานข้อมูล เอกสารภายใน Wiki องค์กร Repository ของทีมพัฒนา หรือระบบจัดการข้อมูลต่าง ๆ และปัญหาคือข้อมูลเหล่านี้มักอยู่คนละระบบ ใช้รูปแบบที่แตกต่างกัน และไม่มีมาตรฐานกลางในการเชื่อมโยงข้อมูลเข้าด้วยกัน

ผลลัพธ์ที่มักจะได้มา คือ แต่ละองค์กรต้องเสียเวลาในการสร้างโครงสร้างข้อมูลสำหรับ AI ขึ้นมาใหม่แทบทั้งหมด แม้จะกำลังแก้ปัญหาเดียวกันก็ตาม ซึ่ง Google Cloud เรียกปัญหานี้ว่า "Context Assembly Problem" หรือ ความยากในการรวบรวมบริบทที่ AI จำเป็นต้องใช้ในการทำงาน

---------------------------------------------
📌ถามว่า Open Knowledge Format คืออะไร???
---------------------------------------------

แทนที่องค์กรจะสร้างแพลตฟอร์มใหม่หรือฐานข้อมูลรูปแบบใหม่ขึ้นมานั้น ทาง Google Cloud เลือกที่จะแก้ปัญหาด้วยการสร้าง "มาตรฐาน" โดย Open Knowledge Format (OKF) คือ รูปแบบการจัดเก็บองค์ความรู้ขององค์กรให้อยู่ในรูปแบบที่ AI Agent สามารถอ่านและเข้าใจได้ง่าย

แนวคิดหลักของ OKF ค่อนข้างเรียบง่าย ซึ่งองค์ความรู้แต่ละเรื่องจะถูกจัดเก็บเป็นไฟล์ Markdown ปกติ นับเป็นรูปแบบที่ทั้งมนุษย์และ AI สามารถอ่านได้ง่าย โดยแต่ละไฟล์จะอธิบายข้อมูลเพียงหนึ่งเรื่อง เช่น

- ตารางข้อมูลในฐานข้อมูล
- API ของระบบ
- ตัวชี้วัดทางธุรกิจ
- คู่มือการปฏิบัติงาน
- ขั้นตอนรับมือเหตุการณ์ต่าง ๆ

โดยด้านบนของเอกสารจะมีข้อมูลโครงสร้างในรูปแบบ YAML เพื่อให้ AI สามารถเข้าใจประเภทของข้อมูลได้ทันทีโดยไม่ต้องอ่านเอกสารทั้งหมด ส่วนเนื้อหาด้านล่างยังคงเป็น Markdown ปกติที่สามารถเขียนคำอธิบาย ตัวอย่าง SQL หรือบริบททางธุรกิจเพิ่มเติมได้อย่างอิสระ



จุดเด่นของ OKF คือ “ความเรียบง่าย” จากการที่ทาง Google Cloud ตั้งใจออกแบบ OKF ให้มีความเรียบง่ายที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ มาตรฐานการจัดการองค์ความรู้ในอดีต เช่น OWL หรือ RDF มีความสามารถสูงมาก สามารถกำหนดความสัมพันธ์เชิงลึกระหว่างข้อมูลและรองรับการวิเคราะห์เชิงตรรกะได้ แต่ข้อเสียคือมีความซับซ้อนสูงต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทางและเครื่องมือจำนวนมากในการดูแล ซึ่ง OKF เลือกเดินในทิศทางตรงกันข้าม

ซึ่งข้อกำหนดที่จำเป็นจริง ๆ มีเพียงการระบุประเภทของข้อมูลเท่านั้น ส่วนรายละเอียดอื่นสามารถเพิ่มได้ตามความเหมาะสม Google Cloud มองว่าความเรียบง่ายจะช่วยให้เกิดการใช้งานจริงได้ในวงกว้างมากกว่าการสร้างมาตรฐานที่ทรงพลังแต่มีคนใช้น้อย หากทีมงานสามารถเปิดไฟล์ Markdown ในโปรแกรม Text Editor ได้ ก็สามารถใช้งาน OKF ได้ทันทีนั่นเอง



อีกหนึ่งความสามารถสำคัญของ OKF คือการเชื่อมโยงข้อมูลแต่ละชุดเข้าหากันผ่านลิงก์ในเอกสารตัวอย่างเช่น เอกสารที่อธิบายตารางข้อมูลลูกค้า สามารถเชื่อมโยงไปยังเอกสารที่อธิบายตัวชี้วัดยอดขาย หรือ Dashboard ที่เกี่ยวข้องได้ เมื่อ AI Agent อ่านเอกสารเหล่านี้ ก็จะมองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์เข้าใจ

ผลลัพธ์ที่ได้ คือ AI ไม่จำเป็นต้องค้นหาความสัมพันธ์ใหม่ทุกครั้งที่ได้รับคำถาม แต่สามารถใช้ความรู้ที่ถูกจัดระเบียบไว้ล่วงหน้าได้ทันที

และเพื่อแสดงให้เห็นว่า OKF สามารถใช้งานจริงได้ Google Cloud ได้เปิดตัวระบบอ้างอิง 2 รูปแบบควบคู่กัน ดังนี้

- ระบบแรก คือ Agent สำหรับสร้าง OKF อัตโนมัติจากข้อมูลใน BigQuery
โดยระบบจะอ่านข้อมูล Metadata ของฐานข้อมูล จากนั้นสร้างเอกสารความรู้ในรูปแบบ OKF ให้โดยอัตโนมัติ และสามารถเสริมรายละเอียดเพิ่มเติมจากเอกสารอ้างอิงที่เกี่ยวข้องฃ
- ระบบที่สอง คือ Visualizer ที่สามารถแสดงความสัมพันธ์ขององค์ความรู้ทั้งหมดในรูปแบบ Interactive Graph ทำให้ผู้ใช้งานสามารถมองเห็นโครงสร้างความรู้ขององค์กรได้ในภาพเดียว



👉OKF แตกต่างจาก MCP และ RAG อย่างไร?
หลายคนอาจสงสัยว่า OKF แตกต่างจากเทคโนโลยี AI ที่ได้รับความนิยมในปัจจุบันอย่าง MCP หรือ RAG อย่างไร? Google Cloud อธิบายว่าเทคโนโลยีทั้งสามไม่ได้สร้างมาเพื่อแข่งขันกัน แต่สามารถทำหน้าที่คนละส่วนได้

- MCP หรือ Model Context Protocol ทำหน้าที่เป็นช่องทางเชื่อมต่อระหว่าง AI กับเครื่องมือหรือข้อมูลภายนอก
- RAG หรือ Retrieval-Augmented Generation ช่วยให้ AI ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสารจำนวนมากในช่วงเวลาที่ตอบคำถาม
- OKF ทำหน้าที่เป็น "ชั้นความรู้" ที่ได้รับการจัดระเบียบไว้ล่วงหน้า

ถ้าหากเปรียบเทียบง่าย ๆ ให้เห็นภาพมากขึ้น MCP คือสายเชื่อมต่อ >> RAG คือระบบค้นหา >> OKF คือคลังความรู้ที่ถูกจัดหมวดหมู่และเชื่อมโยงไว้เป็นอย่างดี ซึ่งทั้งสามเทคโนโลยีสามารถทำงานร่วมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ AI Agent ได้นั่นเอง



🤖👉ใครจะได้ประโยชน์จาก OKF?

Google Cloud มองว่า OKF เหมาะกับองค์กรที่กำลังพัฒนา AI Agent หรือมีการจัดการองค์ความรู้จำนวนมากอยู่แล้ว โดยกลุ่มที่มีแนวโน้มได้รับประโยชน์มากที่สุด ได้แก่

- ทีมวิศวกรรมซอฟต์แวร์
- ทีมข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูล
- ทีมพัฒนา AI
- ทีมจัดการองค์ความรู้ขององค์กร
- องค์กรที่กำลังสร้าง Internal AI Assistant

ซึ่งในระยะยาวมาตรฐานลักษณะนี้อาจช่วยให้องค์กรสามารถเปลี่ยนองค์ความรู้ที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นทรัพย์สินที่ AI สามารถเข้าถึงและนำไปใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นฃ



จุดนี้แม้ Open Knowledge Format จะดูเป็นเพียงมาตรฐานการจัดเก็บข้อมูลรูปแบบใหม่ แต่ในความเป็นจริงนี่อาจเป็นอีกหนึ่งโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของยุค Agentic AI เมื่อองค์กรทั่วโลกเริ่มสร้าง AI Agent เพื่อช่วยงานมากขึ้น ความสามารถในการทำให้ AI เข้าใจองค์ความรู้ภายในองค์กรได้อย่างถูกต้องจะกลายเป็นปัจจัยสำคัญไม่แพ้ความสามารถของโมเดล AI เอง

ดังนั้น OKF จึงสามารถสะท้อนแนวคิดที่น่าสนใจได้ว่าบางครั้งความก้าวหน้าของ AI ไม่ได้เกิดจากการสร้างโมเดลที่ฉลาดขึ้นเพียงอย่างเดียว แต่เกิดจากการจัดระเบียบความรู้ที่มีอยู่ให้ AI สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น!

และสำหรับองค์กรที่กำลังมองหาแนวทางในการพัฒนา AI Agent หรือ Internal Assistant ในอนาคต มาตรฐานลักษณะนี้อาจกลายเป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญที่ช่วยให้ AI เข้าใจธุรกิจได้ลึกขึ้น และสร้างคุณค่าให้กับองค์กรได้จริง

ลองคิดภาพว่าถ้าหากลูกค้าส่งข้อความมาตอนเที่ยงคืน แต่คุณตื่นขึ้นมาเห็นข้อความเหล่านั้นในเช้าวันถัดไป “อาจแปลว่าคุณพลาดโอกาสขายไปแล้ว..” 🧐



นี่คือปัญหาที่เจ้าของธุรกิจจำนวนไม่น้อยต้องเจอ โดยเฉพาะธุรกิจที่ใช้ “แชท” เป็นช่องทางหลักในการพูดคุยกับลูกค้า เพราะแม้หน้าร้านออนไลน์จะเปิดตลอด 24 ชั่วโมงแต่คนที่คอยตอบข้อความกลับไม่ได้ออนไลน์ตลอดเวลา และนี่คือปัญหาที่ Meta กำลังพยายามเข้ามาช่วยแก้ไขผ่าน “Meta Business Agent” เทคโนโลยี AI สำหรับธุรกิจที่เพิ่งเปิดตัวทั่วโลกเมื่อช่วงต้นเดือนมิถุนายนที่ผ่านมา

ซึ่งถ้าพูดให้เข้าใจง่าย ๆ เลย “Meta Business Agent” คือ AI ที่เข้ามาทำหน้าที่เป็นด่านแรกในการดูแลลูกค้าผ่าน WhatsApp, Messenger และ Instagram แต่ไม่ได้เป็นเพียง Chatbot ที่ตอบคำถามตามสคริปต์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าอีกต่อไป

Business Agent นี้สามารถเข้ามาช่วยตอบคำถามเกี่ยวกับสินค้าและบริการของธุรกิจ แนะนำสินค้าจาก Catalog ที่เหมาะกับความต้องการของลูกค้าแต่ละคน จองนัดหมาย คัดกรองลูกค้าใหม่ ไปจนถึงช่วยสนับสนุนกระบวนการขายเบื้องต้นได้ โดยหากบทสนทนามีความซับซ้อนหรือจำเป็นต้องอาศัยการตัดสินใจของมนุษย์ ธุรกิจก็สามารถกำหนดให้ส่งต่อไปยังทีมงานได้ทันที!



ทาง Meta เปิดเผยว่า ก่อนการเปิดตัวทั่วโลกมีธุรกิจกว่า 1 ล้านรายใช้งาน Business Agent บน WhatsApp และ Messenger อยู่แล้ว ขณะที่ในแต่ละวันมีบทสนทนาระหว่างลูกค้ากับธุรกิจบน WhatsApp, Messenger และ Instagram มากกว่า 1 พันล้านบทสนทนา! บอกเลยว่าตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า “แชท” ไม่ได้เป็นเพียงช่องทางเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นหน้าร้านหลักของธุรกิจยุคใหม่ ที่ลูกค้าคาดหวังว่าจะได้รับการตอบกลับอย่างรวดเร็วและต่อเนื่อง

นอกจากนี้อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าสนใจ คือ “Morning Briefing” ซึ่งทาง Meta กำลังเปิดให้ทดลองใช้งานในวงจำกัด โดย AI จะช่วยสรุปบทสนทนาที่เกิดขึ้นในช่วงที่เจ้าของธุรกิจไม่ได้ออนไลน์ พร้อมแจ้งประเด็นสำคัญและ Insights ที่ควรติดตามในทุกเช้า นับเป็นการเข้ามาช่วยลดเวลาในการไล่อ่านข้อความจำนวนมากทีละรายการลงไปอีกขั้น

ซึ่งสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ Meta ยังได้ทำการเปิดตัว “Meta Business Agent Platform” ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้องค์กรสามารถสร้างและปรับแต่ง AI Agent ให้เหมาะกับรูปแบบธุรกิจของตนเองได้ตามต้องการ รวมถึงสามารถเชื่อมต่อกับระบบที่ใช้งานอยู่แล้ว เพื่อให้ AI เข้ามาช่วยดำเนินงานภายใต้กฎเกณฑ์ที่องค์กรกำหนดได้อีกด้วย ไม่ว่าจะเป็น

- Shopify
- Zendesk
- Shopee

ในอีกมุมหนึ่งถึงแม้ว่า Meta Business Agent จะดูมีศักยภาพมากขึ้น แต่ก็ยังมีข้อจำกัดที่ธุรกิจควรพิจารณาอยู่ เพราะปัจจุบันระบบยังทำงานอยู่บนแพลตฟอร์มของ Meta เป็นหลัก ซึ่งถ้าหากธุรกิจต้องการให้บริการลูกค้าในรูปแบบ Omnichannel ที่ครอบคลุมทั้ง Email, Website Live Chat หรือ SMS ก็ยังจำเป็นต้องใช้เครื่องมืออื่น ๆ ร่วมด้วย รวมถึงการเชื่อมต่อกับระบบ CRM บางประเภทที่ยังต้องมีการพัฒนาเพิ่มเติม

นอกจากนี้เรื่องของราคา Meta ก็มีการเปิดให้ธุรกิจเริ่มต้นใช้งานได้ “ฟรี” ในช่วงแรก และมีแผนเปิดบริการแบบ Subscription ภายในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า โดยจะมีแพ็กเกจที่เหมาะกับธุรกิจแต่ละขนาด แม้จะยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดด้านราคาอย่างเป็นทางการก็ตาม

—---------------------------------
📌ถามว่ากระแสตอบรับหลังเปิด Meta Business Agent ดีแค่ไหน !?
—---------------------------------

ตอบได้เลยว่าแม้ Meta Business Agent จะเพิ่งเปิดตัวทั่วโลกไปเมื่อวันที่ 3 มิถุนายนที่ผ่านมานี้ และยังไม่มีรีวิวจากผู้ใช้งานในวงกว้าง แต่สิ่งที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในช่วงแรกคือเรื่องของศักยภาพในการช่วยดูแลลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง โดยเฉพาะธุรกิจที่ใช้ WhatsApp, Messenger และ Instagram เป็นช่องทางหลักในการสื่อสารกับลูกค้า

ซึ่งหลายฝ่ายมองว่าจุดเด่นของเครื่องมือนี้อยู่ที่
- การช่วยตอบคำถามซ้ำ ๆ
- การช่วยแนะนำสินค้ากับลูกค้าได้จริง
- การคัดกรองลูกค้าใหม่ ๆ
- ความสามาถในการส่งต่อเคสที่ซับซ้อนให้ทีมงานได้อย่างต่อเนื่อง

ในขณะที่อีกด้านหนึ่งธุรกิจยังคงจับตาประเด็นด้านความแม่นยำ การเชื่อมต่อกับระบบภายในองค์กร และบทบาทที่เหมาะสมระหว่าง AI กับมนุษย์ในการดูแลลูกค้า ซึ่งท้ายที่สุดแล้วถ้าถามว่า Meta Business Agent จะกลายเป็นเครื่องมือที่ธุรกิจใช้งานจริงในวงกว้างหรือไม่นั้น อาจต้องอาศัยระยะเวลาและผลลัพธ์จากการใช้งานจริงในอนาคตอันใกล้นี้เข้ามาเป็นตัวช่วยพิสูจน์ต่อไป



📣Key Takeaway
บอกได้เลยว่า Meta Business Agent เป็นอีกหนึ่งตัวอย่างที่สะท้อนว่า AI กำลังขยับเข้าไปอยู่ในจุดที่ใกล้ชิดกับลูกค้ามากขึ้น จากเดิมที่ทำหน้าที่อยู่เบื้องหลังองค์กร วันนี้ AI เริ่มเข้ามาช่วยตอบคำถาม แนะนำสินค้า และสนับสนุนกระบวนการขายผ่านช่องทางที่ผู้บริโภคใช้งานอยู่ทุกวัน

ซึ่งสำหรับธุรกิจที่ใช้แชทเป็นช่องทางหลักในการสื่อสารกับลูกค้า นี่อาจเป็นช่วงเวลาที่น่าสนใจในการติดตามและทดลองเรียนรู้ว่า AI จะเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและรักษาโอกาสทางธุรกิจได้มากน้อยเพียงใด???

“ถ้า AI ที่คุณสร้างขึ้นมา สามารถเจาะระบบปฏิบัติการที่ใหญ่ที่สุดในโลกได้ในเวลาไม่กี่นาที คุณจะเลือกเปิดตัวให้โลกเห็น หรือจะเลือกขังมันไว้⁉️”

—---------------------------------------------

นี่คือสิ่งที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน เมื่อผู้พัฒนา AI ระดับโลกออกมายอมรับว่าพวกเขาตั้งใจสั่งขังโมเดลที่เก่งที่สุดเอาไว้เพราะกลัวโลกพังพินาศ!



ในโลกของเทคโนโลยีและปัญญาประดิษฐ์ข่าวการเปิดตัวโมเดลใหม่ ๆ มักจะมาพร้อมกับการประกาศความสำเร็จในเชิงความเร็วและความฉลาด แต่สำหรับข่าวล่าสุดจากค่าย Anthropic ผู้พัฒนา AI แถวหน้าของโลก ที่เปิดตัวโมเดลระดับ Mythos-class รุ่นล่าสุดอย่าง “Claude Fable 5” และ “Claude Mythos 5” ออกมากำลังสร้างแรงสั่นสะเทือนในแง่มุมที่ต่างออกไป!

เนื่องจากนี่เป็นครั้งแรกที่ผู้พัฒนาออกมายอมรับอย่างตรงไปตรงมาว่า AI ตัวนี้ "เก่งเกินไปจนน่ากลัว" เพราะในช่วงเดือนเมษายนที่ผ่านมา Anthropic ได้เปิดทดสอบโมเดลรุ่นนี้เป็นการภายในแบบจำกัดเฉพาะกลุ่มพาร์ตเนอร์ รวมถึงกลุ่มเทคโนโลยี การเงิน และผู้นำรัฐบาล

สิ่งที่ตามมา คือ ความกังวลอย่างรุนแรงต่อความมั่นคง ความปลอดภัยทางการเงิน และระบบไซเบอร์ สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดสภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกในใจของผู้พัฒนา ระหว่างความต้องการที่อยากจะโชว์ความสำเร็จทางเทคโนโลยี กับความหวาดกลัวว่าพลังอันมหาศาลนี้อาจสร้างความพินาศให้แก่โลกไซเบอร์ได้ ถ้าหากตกอยู่ในมือคนผิด!

จุดนี้นับเป็นความสามารถที่ต้องแลกมาด้วยการ “ล็อกกุญแจ” และต้องแยกโมเดลเพื่อความปลอดภัย



จากการทดสอบร่วมกับองค์กรราว 150 กลุ่มที่ผ่านมา สามารถค้นพบช่องโหว่ความปลอดภัยขั้นวิกฤตในระบบคอมพิวเตอร์ได้มากกว่า 10,000 จุด เพื่อควบคุมความเสี่ยงของการเปิดตัวครั้งนี้ Anthropic จึงเลือกใช้วิธีสร้าง "AI ร่างแยก" บนพื้นฐานโมเดลตัวเดียวกันแต่สวมมาตรการความปลอดภัยที่ต่างกัน เพื่อจำกัดการเข้าถึงตามระดับความปลอดภัย ดังนี้

📌Claude Mythos 5
ถูกจำกัดสิทธิ์การใช้งานอย่างเข้มงวดโดยจะเปิดให้เข้าถึงได้เฉพาะกลุ่มผู้ป้องกันภัยไซเบอร์ ผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ และนักวิจัยด้านชีววิทยาที่ผ่านการคัดเลือกเท่านั้น ภายใต้ความร่วมมือกับรัฐบาลสหรัฐฯ เนื่องจากโมเดลนี้สามารถ “เร่งกระบวนการออกแบบยา” ได้เร็วขึ้นถึง 10 เท่า และสร้างสมมติฐานทางวิทยาศาสตร์ใหม่ ๆ ได้อย่างแม่นยำ!

📌Claude Fable 5
ถูกสวมมาตรการความปลอดภัยอย่างหนาแน่น มีระบบคัดกรองคำสั่งอันตรายด้านไซเบอร์ ชีววิทยา และเคมี หากระบบตรวจพบความเสี่ยงเกิน 5% ของเซสชัน จะส่งต่องานไปให้โมเดลรุ่นเดิมอย่าง Claude Opus 4.8 ทำหน้าที่แทนโดยอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปยังคงใช้งานประสิทธิภาพหลักได้ใกล้เคียงร่างจริงถึง 95%



ซึ่งแม้ทั้ง 2 โมเดลใหม่นี้จะเป็นร่างที่ถูกจำกัดพลัง แต่ Claude Fable 5 ก็ยังทำคะแนนทดสอบได้เป็นอันดับหนึ่งในเกือบทุกหัวข้อ ยิ่งเป็นงานที่ยาวและซับซ้อนก็ยิ่งทิ้งห่างโมเดลอื่น ๆ อย่างชัดเจน

โดยตัวอย่างที่ช่วยให้เห็นภาพได้ชัดขึ้น คือ การทดสอบและพบว่า Claude Fable 5 สามารถช่วยย่นระยะเวลาการทำงานของวิศวกรลงได้เป็นอย่างมาก โดยสามารถย้ายโค้ดขนาด 50 ล้านบรรทัดได้สำเร็จภายในวันเดียว ซึ่งปกติหากใช้แรงงานมนุษย์ทำด้วยมือมักจะต้องใช้เวลามากกว่าสองเดือน นอกจากนี้ยังสามารถเขียนโค้ดเพื่อสร้างเว็บแอปพลิเคชันขึ้นมาใหม่ได้จากภาพสกรีนช็อตเพียงภาพเดียว และยังแสดงความสามารถในการประมวลผลขั้นสูงได้อีกด้วย



ณ จุดนี้เพื่อสร้างความมั่นใจให้แก่สังคม ทาง Anthropic ได้ผ่านกระบวนการ Red-team และร่วมกับหน่วยงานภายนอกเพื่อทดสอบความปลอดภัยรวมกว่า 1,000 ชั่วโมง ซึ่งยังไม่พบช่องโหว่ประเภทร้ายแรง (Universal jailbreak)

นอกจากนี้ภายใต้กฎการกำกับดูแลใหม่ ข้อมูลการใช้งาน (Traffic) ทั้งหมดของโมเดลระดับ Mythos-class ทั้งผ่านช่องทางตรงและแอปพลิเคชันภายนอก (3rd Party) จะถูกจัดเก็บไว้อย่างปลอดภัยเป็นเวลา 30 วัน เพื่อตรวจสอบย้อนหลังในกรณีที่พบการใช้งานที่ไม่ปลอดภัย โดย Anthropic ยืนยันว่าจะไม่นำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ฝึกฝน AI และจะลบทิ้งทันทีหลังครบกำหนด



สำหรับผู้ประกอบการ องค์กร และนักพัฒนา ปัจจุบัน Claude Fable 5 ได้เปิดให้ใช้งานแล้วในทุกช่องทางผ่านคำสั่ง claude-fable-5 บน Claude API โดยคิดค่าบริการที่ 10 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้าน Input tokens และ 50 ดอลลาร์สหรัฐต่อ 1 ล้าน Output tokens ซึ่งถูกกว่ารุ่น Preview ก่อนหน้านี้เกินครึ่งหนึ่ง

ส่วนผู้ใช้งานทั่วไปที่ใช้แผน Subscription (Pro, Max, Team และ Enterprise) จะสามารถใช้งาน Fable 5 ได้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมไปจนถึงวันที่ 22 มิถุนายนนี้ตามโควต้าเครดิตที่มี และหลังจากนั้นในวันที่ 23 มิถุนายนเป็นต้นไปจะต้องเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการซื้อ Usage credits เพิ่มเติม จนกว่าผู้พัฒนาจะมีขีดความสามารถของระบบ (Capacity) เพียงพอที่จะนำกลับมารวมในแผนปกติ



บอกได้เลยว่าการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของ Claude 5 ในครั้งนี้ นับเป็นเครื่องเตือนใจที่สำคัญสำหรับเจ้าของธุรกิจและผู้นำองค์กรว่า “เทคโนโลยี AI ได้มาถึงจุดที่ไม่ได้มีเพียงแค่โอกาส แต่ยังมีเรื่องของความเสี่ยงขั้นสูงที่ต้องบริหารจัดการควบคู่กันไป” เหมือนคำกล่าวของ Jack Clark ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic ที่เคยสะท้อนมุมมองไว้ว่า..

“ในเวลานี้อุตสาหกรรม AI กำลังเหยียบคันเร่งอย่างเต็มที่ แต่เรากลับยังไม่มีแป้นเบรกที่มีประสิทธิภาพพอ และมันถึงเวลาแล้วที่เราควรจะมีทางเลือกในการแตะเบรก เพื่อชะลอความเร็วของเทคโนโลยีนี้ลงบ้าง เพื่อความปลอดภัยของทุกคน”

สถิตในดวงใจ

ทรงเป็นเพื่อนพึ่งพา ประชาเสมอ
ทรงล้ำเลอพระภารกิจ สัมฤทธิ์ประสงค์
สู่สวรรคาลัยอาลัยพระองค์
เสด็จทรงสถิตในหทัยนิรันดร์ ฯ

น้อมสำนึกในพระกรุณาธิคุณตราบนิรันดร์
ข้าพระพุทธเจ้า คณะกรรมการ ผู้บริหาร และพนักงาน
ธนาคารกรุงเทพ จำกัด (มหาชน)

AI ควรเป็นของทุกคน ไม่ใช่ของคนเพียงไม่กี่กลุ่ม! วิสัยทัศน์ใหม่ของ OpenAI ต่ออนาคตที่ทุกคนเข้าถึง AGI ได้ 👇



แน่นอนว่าในหลาย ๆ ยุคสมัยมักจะมีเทคโนโลยีบางอย่างที่เข้ามาเปลี่ยนวิถีชีวิตของมนุษย์ไปอย่างสิ้นเชิง ถ้าเราลองย้อนกลับไปในช่วงทศวรรษ 1920 การมาถึงของ “ไฟฟ้า” ในหลายพื้นที่ของโลกถือเป็นจุดเปลี่ยนครั้งสำคัญ ซึ่งก่อนหน้านั้นผู้คนต้องดำเนินชีวิตภายใต้ข้อจำกัดมากมาย ตั้งแต่การทำงานบ้านด้วยแรงคน การเก็บรักษาอาหาร ไปจนถึงการใช้ชีวิตที่ต้องสิ้นสุดลงเมื่อพระอาทิตย์ตกดิน

แม้ไฟฟ้าจะไม่ได้เข้ามาเปลี่ยนโลกในชั่วข้ามคืน แต่เมื่อการเข้าถึงไฟฟ้าขยายตัวมากขึ้น เทคโนโลยีอย่างไฟฟ้าก็ได้เข้ามาสร้างโอกาสใหม่ ๆ อย่างมหาศาลให้กับคน ทั้งการพัฒนาเครื่องใช้ไฟฟ้า การสื่อสาร การแพทย์ และอุตสาหกรรมต่าง ๆ ที่ช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้คนทั่วโลก

ซึ่งวันนี้ OpenAI มองว่า AI กำลังอยู่ในจุดเดียวกับที่ไฟฟ้าเคยเป็นเมื่อร้อยปีก่อน โดยสิ่งสำคัญไม่ใช่ตัวเทคโนโลยี แต่คือสิ่งที่มนุษย์สามารถทำได้ด้วยเทคโนโลยีเหล่านั้นมากกว่า!

---------------------------------------------

บอกเลยว่ายุคนี้ การมาของ AI ไม่ได้มีคุณค่าเพราะความฉลาด แต่มีคุณค่าเพราะสามารถเข้ามาช่วยให้คนสามารถทำสิ่งที่ต้องการได้ดีขึ้น และในมุมมองของ OpenAI อนาคตของ AI ไม่ได้ถูกวัดจากความสามารถในการสร้างข้อความ รูปภาพ หรือเขียนโค้ดเพียงอย่างเดียว แต่คุณค่าที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อ AI สามารถช่วยให้ผู้คนแก้ปัญหาในชีวิตจริงได้ดีมากขึ้นไปอีกขั้น ไม่ว่าจะเป็น

- การช่วยทำความเข้าใจค่าใช้จ่ายทางการแพทย์
- การเรียนรู้ทักษะใหม่ ๆ
- การเริ่มต้นธุรกิจขนาดเล็ก
- การดูแลสมาชิกในครอบครัวที่มีอายุมากขึ้น
- การตัดสินใจด้านกฎหมายหรือการเงิน
- การเปลี่ยนไอเดียให้กลายเป็นผลงานที่จับต้องได้เร็วกว่าเดิม

OpenAI เชื่อว่าถ้าหาก AI ถูกออกแบบและพัฒนาอย่างเหมาะสม เทคโนโลยีนี้จะกลายเป็นเครื่องมือที่ช่วย “เพิ่มศักยภาพให้กับมนุษย์” มากกว่าการเข้ามาแทนที่มนุษย์อย่างที่หลายคนอาจเข้าใจผิดไป



เพราะบอกเลยว่าอนาคตที่ดีไม่ใช่โลกที่ AI เข้ามาทำทุกอย่างแทนคน แม้ว่า AI จะมีความสามารถเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ OpenAI ย้ำชัดว่าการทำให้ทุกอย่างถูกขับเคลื่อนด้วยระบบอัตโนมัติทั้งหมด ไม่ใช่อนาคตที่บริษัทต้องการเห็น ซึ่งเหตุผลสำคัญคือการตัดสินใจเรื่องสำคัญของชีวิตยังคงต้องอาศัยมนุษย์เป็นหลัก

เมื่อ AI มีความสามารถมากขึ้นไม่ได้เป็นจุดที่เข้ามาทำให้บทบาทของคนลดลง แต่กลับยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นในฐานะผู้กำหนดทิศทาง ผู้ชั่งน้ำหนักทางเลือก ผู้ใช้วิจารณญาณ และผู้กำหนดคุณค่าให้กับสิ่งต่าง ๆ ตามที่เราวางแผนเอาไว้

ซึ่งทาง OpenAI มองว่าหน้าที่สำคัญที่สุดของมนุษย์ในอนาคตอาจไม่ใช่การลงมือทำทุกอย่างด้วยตัวเอง แต่คือการตัดสินใจว่า "อะไรคือสิ่งที่ควรทำ" เพราะสุดท้ายแล้ว AI สามารถเข้ามาช่วยประมวลผลข้อมูลหรือเสนอทางเลือกได้ แต่ไม่สามารถกำหนดคุณค่าหรือความหมายของชีวิตแทนมนุษย์ได้ทั้งหมด



นอกจากนี้อีกหนึ่งแนวคิดที่น่าสนใจจาก OpenAI คือ ความเชื่อว่าในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการช่วยวิจัยและพัฒนา AI ด้วยกันเอง โดยทางบริษัทคาดการณ์ว่าในอนาคต AI จะสามารถช่วยนักวิจัยได้หลายด้าน เช่น

- การทดสอบแนวคิด
- การค้นหาข้อผิดพลาด
- การวิเคราะห์ทางเลือก
- การเข้ามาช่วยเร่งกระบวนการค้นคว้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

จุดนี้ทาง OpenAI มองว่าการพัฒนาที่รวดเร็วขึ้นไม่ได้หมายความว่ามนุษย์จะมีบทบาทน้อยลง แต่ในทางตรงกันข้ามยิ่งเทคโนโลยีพัฒนาเร็วมากเท่าไร การกำกับดูแล การใช้วิจารณญาณ และความร่วมมือของสังคมก็จะยิ่งมีความสำคัญมากขึ้นเท่านั้น

---------------------------------------------
📌🤖ส่องเป้าหมาย 3 ข้อของ OpenAI ในยุคใหม่!
---------------------------------------------

จากที่ปัจจุบัน OpenAI วางเป้าหมายหลักไว้ 3 ด้านที่สะท้อนวิสัยทัศน์ของบริษัทต่ออนาคตของ AI เอาไว้ดังนี้

1️⃣การสร้าง AI ที่สามารถช่วยเร่งงานวิจัยด้าน AI ได้เอง เพื่อช่วยผลักดันความก้าวหน้าของเทคโนโลยีและการวิจัยด้านความปลอดภัยไปพร้อมกัน
2️⃣การช่วยเร่งการเติบโตทางเศรษฐกิจผ่านการสนับสนุนความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการสร้างโอกาสทางเศรษฐกิจใหม่ ๆ โดย OpenAI เชื่อว่าผลประโยชน์จาก AI ควรถูกกระจายไปยังผู้คนในวงกว้างไม่ใช่เฉพาะคนบางกลุ่มเท่านั้น
3️⃣การทำให้ทุกคนบนโลกสามารถเข้าถึง AGI หรือ Artificial General Intelligence ในรูปแบบของผู้ช่วยส่วนตัวได้ เพื่อให้แต่ละคนสามารถนำ AI ไปใช้ในแบบที่เหมาะสมกับชีวิตจริง การทำงาน และเป้าหมายของตนเอง



ซึ่งปัจจุบัน OpenAI กำลังก้าวเข้าสู่ “เฟสที่สาม” โดยทางบริษัทอธิบายว่าเส้นทางการพัฒนา OpenAI สามารถแบ่งออกได้เป็น 3 ช่วงสำคัญ

- ช่วงแรก คือ การทำวิจัยเพื่อพัฒนา AGI
- ช่วงที่สอง คือ การนำผลงานวิจัยออกสู่โลกจริงผ่านผลิตภัณฑ์อย่าง ChatGPT และเรียนรู้จากการใช้งานของผู้คน
- ช่วงที่สาม ซึ่งกำลังเริ่มต้นในเวลานี้ คือ การทำให้ AI กลายเป็นสิ่งที่เข้าถึงได้ง่าย ปลอดภัย มีราคาที่เหมาะสม และสร้างประโยชน์ให้กับทุกคนได้จริง

เพราะความท้าทายสำคัญในวันนี้ไม่ใช่การสร้าง AI ที่ฉลาดที่สุดเพียงอย่างเดียว แต่คือการเปลี่ยนศักยภาพของ AI ให้กลายเป็นเครื่องมือที่ผู้คนและองค์กรสามารถนำไปใช้เพื่อเติบโตได้จริง!



นอกจากนี้หนึ่งในประเด็นที่ OpenAI เน้นย้ำมากที่สุดคือเรื่องของ "การกระจายอำนาจ" เพราะทางบริษัทเชื่อว่าประวัติศาสตร์ได้พิสูจน์มาแล้วว่าเมื่ออำนาจถูกกระจุกตัวอยู่กับคนหรือองค์กรเพียงไม่กี่แห่งความเปราะบางของระบบก็จะเพิ่มขึ้น

ในทางกลับกันถ้าหากอำนาจและโอกาสถูกกระจายไปยังผู้คนจำนวนมาก สังคมจะมีความยืดหยุ่น ปรับตัวได้ดีขึ้นและสามารถรับมือกับความเปลี่ยนแปลงได้ดีกว่าเดิม

จุดนี้ทาง OpenAI จึงให้ความสำคัญกับการเข้าถึง ความปลอดภัย ความเป็นส่วนตัว ความคุ้มค่าในการใช้งาน ระบบนิเวศแบบเปิด และการกำกับดูแลจากภาคสังคมเป็นหลัก เพราะบริษัทมองว่าอนาคตของ AI ที่ดีไม่ควรเป็นโลกที่องค์กรเพียงไม่กี่แห่งควบคุมความสามารถและผลประโยชน์ทั้งหมดไว้ แต่ควรเป็นอนาคตที่ผู้คน ธุรกิจ ชุมชน และประเทศต่าง ๆ สามารถมีส่วนร่วมในการสร้างและได้รับประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ร่วมกันได้จริง



ซึ่งตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมาเทคโนโลยีได้ช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตและสร้างโอกาสทางเศรษฐกิจให้กับผู้คนทั่วโลกอย่างต่อเนื่อง OpenAI เชื่อว่า AI กำลังจะกลายเป็นเทคโนโลยีที่มีผลกระทบในระดับเดียวกับไฟฟ้า อินเทอร์เน็ต หรือคอมพิวเตอร์ในอดีต

แต่สิ่งที่จะกำหนดว่า AI จะเข้ามาสร้างอนาคตแบบไหนต่อไปนั้น ไม่ได้ขึ้นอยู่กับความสามารถของเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่ขึ้นอยู่กับว่าเราจะออกแบบ กำกับดูแล และเปิดโอกาสให้ผู้คนเข้าถึงเทคโนโลยีนี้อย่างไร ?

บอกเลยว่าหากทำได้สำเร็จ AI อาจไม่ใช่เพียงเครื่องมือสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่จะกลายเป็นรากฐานสำคัญของความคิดสร้างสรรค์ ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ และโอกาสทางเศรษฐกิจสำหรับผู้คนทั่วโลกอย่างแท้จริง!



#เทคโนโลยี