บทความโดย: คุณปฐม อินทโรดม กรรมการผู้จัดการ บริษัท เอสวีโอเอ จำกัด (มหาชน)
แม้จะเป็นก้าวแรกที่น่าจับตา แต่คำถามสำคัญคือ “ไทยจะสร้างความแตกต่างตรงไหน” และ “ผลลัพธ์จะจับต้องได้จริงหรือไม่”
รัฐบาลไทยเดินหน้าผลักดันแนวทางปัญญาประดิษฐ์ (AI) สู่เวทีโลก ด้วยการประกาศงบลงทุนขั้นต่ำ 25,000 ล้านบาท และจัดตั้งศูนย์ความเป็นเลิศ 9 แห่ง ภายใต้การกำกับของคณะกรรมการ AI แห่งชาติ นำโดยรองนายกรัฐมนตรี ประเสริฐ จันทรรวงทอง
แม้จะเป็นก้าวแรกที่น่าจับตา แต่คำถามสำคัญคือ “ไทยจะสร้างความแตกต่างตรงไหน” และ “ผลลัพธ์จะจับต้องได้จริงหรือไม่”
จุดเด่นที่น่าสนใจ
1. งบประมาณระดับ “Big Bet” ด้วยการลงทุนขั้นต่ำ 25,000 ล้านบาท ภายในปี 2569-2570 ถือเป็นก้าวสำคัญ เพราะการพัฒนา AI ต้องใช้เงินลงทุนสูงทั้งในด้านโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล ซอฟต์แวร์ และบุคลากร หากบริหารอย่างโปร่งใสและมีประสิทธิภาพ เงินก้อนนี้สามารถยกระดับความสามารถของไทยให้ใกล้เคียงประเทศผู้นำด้าน AI ในอาเซียน เช่น สิงคโปร์
2. การจัดตั้งศูนย์ความเป็นเลิศ (CoEs) โดยมีแนวคิดตั้ง 9 ศูนย์ความเชี่ยวชาญ (Education, Agriculture, Healthcare, Tourism, Industry, LLM Thai Model ฯลฯ) และเพิ่ม ศูนย์ด้าน Safety & Security เป็นเรื่องถูกทิศทาง เพราะช่วยสร้าง “ความเฉพาะทาง” และความร่วมมือระหว่างภาครัฐ-เอกชน-มหาวิทยาลัย ทำให้เกิดระบบนิเวศ (Ecosystem) ที่ครบวงจร
3. การเน้น Consortium รัฐ-เอกชน ด้วยการสร้างภาคีเครือข่าย (Public-Private Partnership) จะช่วยให้ AI ถูกพัฒนาและนำไปใช้จริงในธุรกิจมากกว่าถูกขังอยู่ในห้องวิจัย เพราะเอกชนมีความคล่องตัวและมองเห็น Pain Point ของตลาดได้ดีกว่า
4. การบูรณาการด้านแรงงานและการศึกษา โดยการดึงกระทรวงแรงงาน และกระทรวงศึกษาธิการเข้ามาเป็นคณะกรรมการ เป็นแนวคิดที่ดี เพราะปัญหาสำคัญของไทยคือการขาดบุคลากรที่มีทักษะ AI ซึ่งต้องสร้างตั้งแต่ระบบการศึกษา และการ Upskill/Reskill ของแรงงาน
ความท้าทายที่ต้องขบคิด
1. ยังขาด “ยุทธศาสตร์เชิงแข่งขัน” ระดับสากล
แม้จะมีกรอบ National AI Program แต่ยังไม่เห็นเป้าหมายที่ชัดเจนว่าไทยจะ “ชนะ” หรือ “โดดเด่น” ตรงไหน เช่น สิงคโปร์ชัดเจนว่าเป็น Hub ของ AI Governance และ AI Trust, เวียดนามลงทุนหนักใน AI สำหรับการผลิตและเมืองอัจฉริยะ ไทยควรกำหนดจุดแข็งเฉพาะ (Strategic Niche) ให้ชัด เช่น AI ด้านการท่องเที่ยว ภาษาไทย และอุตสาหกรรมเกษตร
2. เสี่ยงเป็น “แผนใหญ่แต่ไร้ผลงาน”
ในอดีตการลงทุนโครงการเทคโนโลยีของรัฐหลายครั้งไม่ต่อยอดให้เกิดธุรกิจจริง เพราะระบบราชการเน้นเอกสารและขั้นตอนการเบิกจ่าย มากกว่าผลลัพธ์เชิงเศรษฐกิจ จำเป็นต้องสร้าง KPI ที่วัดผลได้ เช่น จำนวนสตาร์ทอัปที่ใช้ AI, รายได้จาก AI Export หรือจำนวนบุคลากร AI ที่จบใหม่และได้งาน
3. บุคลากร AI ไทยยังขาดแคลนหนัก
งบประมาณสูงแต่ถ้าไม่มีคนทำจริง จะกลายเป็นการจ้างที่ปรึกษาหรือซื้อลิขสิทธิ์เทคโนโลยีจากต่างชาติ รัฐบาลควรจัดตั้ง โครงการทุนการศึกษาและแลกเปลี่ยนบุคลากร AI กับต่างประเทศอย่างจริงจัง และสร้างโปรแกรมฝึกอบรมที่เชื่อมโยงกับภาคอุตสาหกรรม
4. ขาดการเน้นเรื่อง AI Ethics (อ้างอิงบทความเดิมที่เคยเขียนเรื่องกรณี Sewell Setzer) และ Data Privacy แม้จะมีศูนย์ด้าน Security แต่ยังไม่ชัดเจนว่าประเด็น จริยธรรม AI (AI Ethics) และ มาตรฐานข้อมูล (Data Governance) จะถูกยกให้เป็นแกนกลางหรือไม่ ทั้งที่ทั่วโลกให้ความสำคัญอย่างมากในเรื่องนี้
5. โครงสร้างพื้นฐาน AI ของไทยยังไม่พร้อมเต็มที่
การตั้ง Data Center และ GPU Farm ขนาดใหญ่เป็นเรื่องจำเป็น ถ้าไทยต้องการพัฒนา Large Language Models (LLMs) ของตนเอง มิฉะนั้นจะยังต้องพึ่งพา Cloud จากต่างประเทศ ซึ่งเสี่ยงต่อความมั่นคงและต้นทุนสูง
อยากฝากให้คิด
– ควรสร้าง “AI Sandbox” ระดับชาติ ให้สตาร์ทอัปและบริษัทไทยทดลองพัฒนาและใช้ AI โดยไม่ติดข้อกฎหมายที่ซับซ้อน
– เพิ่มการลงทุนใน AI Compute Infrastructure (GPU Cluster, Quantum-ready infrastructure) เพื่อรองรับการสร้างโมเดลภาษาไทยและโมเดลเฉพาะทาง
– ตั้ง “AI Thailand Fund” เพื่อหนุนสตาร์ทอัป AI และโครงการวิจัยเชิงพาณิชย์ให้เกิด Unicorn ไทยใน 5-10 ปี
– ดึงดูด AI Talent ต่างชาติ ด้วยมาตรการวีซ่าพิเศษและสิทธิประโยชน์ด้านภาษี เพื่อแก้ปัญหาขาดบุคลากรในระยะสั้น
– สร้างมาตรฐานด้าน AI Ethics และ Data Privacy เพื่อให้ไทยเป็นประเทศที่น่าเชื่อถือและดึงดูดนักลงทุนต่างชาติ
ความเห็นส่วนตัว ผมเชื่อว่าแนวทางของรัฐบาลชุดนี้เริ่มต้นในทิศทางที่ถูกต้อง ด้วยงบประมาณเป็นชิ้นเป็นอันและโครงสร้างการทำงานที่ครบทั้งภาครัฐ-เอกชน แต่ความท้าทายอยู่ที่การแปลง “วิสัยทัศน์” ให้เป็น “ผลลัพธ์” ไม่ให้จบเพียงการตั้งศูนย์และเบิกจ่ายงบ
หากทำได้จริง โอกาสที่ไทยจะก้าวขึ้นมาเป็นหนึ่งในผู้นำด้าน AI ของอาเซียนในอีก 5 ปีข้างหน้าก็ไม่ใช่เรื่องไกลเกินฝัน
