แนวโน้มการพัฒนา AI ในอีก 5 ปีข้างหน้า

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้พัฒนาอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา – จากเครื่องมือ AI สร้างสรรค์ เช่น ChatGPT ที่กลายเป็นชื่อที่รู้จักกันทั่วไป ไปจนถึงรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ออกจากห้องทดลองและวิ่งบนถนนสาธารณะ

ณ ปี 2025 AI แทรกซึมเกือบทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจ และผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่เห็นว่าเป็นเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงโลกในศตวรรษที่ 21

ในอีกห้าปีข้างหน้า อิทธิพลของ AI จะลึกซึ้งยิ่งขึ้น นำมาซึ่งนวัตกรรมที่น่าตื่นเต้นและความท้าทายใหม่ๆ

บทความนี้วิเคราะห์ แนวโน้มการพัฒนา AI ที่คาดการณ์ ว่าจะมีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงโลกของเราในอีกครึ่งทศวรรษข้างหน้า โดยอ้างอิงจากข้อมูลเชิงลึกจากสถาบันวิจัยชั้นนำและผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรม

การนำ AI มาใช้และการลงทุนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

การนำ AI มาใช้สูงสุดเป็นประวัติการณ์ ธุรกิจทั่วโลกกำลังยอมรับ AI เพื่อเพิ่มผลผลิตและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน เกือบ สี่ในห้าองค์กร ทั่วโลกกำลังใช้หรือสำรวจ AI ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง – เป็นจุดสูงสุดทางประวัติศาสตร์ของการมีส่วนร่วม

การเพิ่มขึ้นของเงินทุนนี้เกิดจากความมั่นใจในคุณค่าทางธุรกิจที่จับต้องได้ของ AI: 78% ขององค์กรรายงานการใช้ AI ในปี 2024 (เพิ่มขึ้นจาก 55% ในปี 2023) ขณะที่บริษัทต่างๆ ผนวก AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ บริการ และกลยุทธ์หลัก

นักวิเคราะห์คาดว่าความเคลื่อนไหวนี้จะดำเนินต่อไป โดย ตลาด AI ทั่วโลก จะเติบโตจากประมาณ 390 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 เป็นมากกว่า 1.8 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 – อัตราการเติบโตเฉลี่ย ~35% ต่อปีที่น่าทึ่ง การเติบโตเช่นนี้ซึ่งไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนแม้เทียบกับยุคบูมเทคโนโลยีที่ผ่านมา สะท้อนให้เห็นว่า AI กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญขององค์กรสมัยใหม่

เรากำลังอยู่บนจุดเปลี่ยนของพื้นฐานเทคโนโลยีใหม่ทั้งหมด ที่ซึ่ง AI ที่ดีที่สุดพร้อมให้บริการกับธุรกิจทุกแห่ง

— ผู้นำอุตสาหกรรม, ภาคเทคโนโลยี

ผลตอบแทนด้านผลผลิตและ ROI เป็นแรงขับเคลื่อนหลัก ผู้ใช้รายแรกเริ่มเห็นผลตอบแทนที่สำคัญจาก AI งานวิจัยพบว่าบริษัทชั้นนำที่ใช้ AI รายงานการปรับปรุง 15–30% ในตัวชี้วัด เช่น ผลผลิตและความพึงพอใจของลูกค้าในเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ AI

ตัวอย่างเช่น ธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลางที่นำ AI สร้างสรรค์มาใช้เห็นรายได้เพิ่มขึ้นสองหลักในบางกรณี คุณค่าของ AI ส่วนใหญ่มาจากการเพิ่มขึ้นทีละน้อยสะสม – การทำงานอัตโนมัติในงานเล็กๆ นับไม่ถ้วนและการปรับปรุงกระบวนการ – ซึ่งสามารถเปลี่ยนประสิทธิภาพของบริษัทเมื่อขยายไปทั่วองค์กร

ดังนั้น การมีแผนกลยุทธ์ AI ที่ชัดเจนจึงเป็นสิ่งจำเป็น บริษัทที่สามารถ ผนวก AI เข้ากับการดำเนินงานและการตัดสินใจ จะก้าวนำคู่แข่ง ในขณะที่ผู้ที่ล้าหลังเสี่ยงถูกทิ้งไว้ข้างหลังอย่างไม่สามารถแก้ไขได้ นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมคาดการณ์ว่าช่องว่างระหว่างผู้นำ AI กับผู้ตามจะขยายกว้างขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ตลาดทั้งหมด

การผนวก AI ในองค์กรกำลังเร่งตัว ในปี 2025 และต่อไป เราจะเห็นธุรกิจทุกขนาดเปลี่ยนจากโครงการนำร่องสู่การใช้งาน AI อย่างเต็มรูปแบบ ยักษ์ใหญ่คลาวด์ (หรือ "hyperscalers") รายงานว่าความต้องการบริการคลาวด์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขององค์กรกำลังพุ่งสูง และพวกเขากำลังลงทุนอย่างหนักในโครงสร้างพื้นฐาน AI เพื่อคว้าโอกาสนี้

ผู้ให้บริการเหล่านี้ร่วมมือกับผู้ผลิตชิป แพลตฟอร์มข้อมูล และบริษัทซอฟต์แวร์เพื่อเสนอโซลูชัน AI แบบบูรณาการที่ตอบสนองความต้องการขององค์กรในด้านประสิทธิภาพ กำไร และความปลอดภัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกว่า 60% ของผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์เป็นบริการ (SaaS) มีฟีเจอร์ AI ในตัว และบริษัทต่างๆ กำลังเปิดตัว AI "ผู้ช่วย" สำหรับฟังก์ชันต่างๆ ตั้งแต่การตลาดจนถึงทรัพยากรบุคคล

คำสั่งสำหรับผู้บริหารชัดเจน: ให้ถือ AI เป็นส่วนสำคัญของธุรกิจ ไม่ใช่แค่การทดลองทางเทคโนโลยี ในทางปฏิบัติ หมายถึงการผนวก AI เข้ากับเวิร์กโฟลว์อย่างเป็นระบบ พัฒนาทักษะพนักงานให้ทำงานร่วมกับ AI และปรับปรุงกระบวนการเพื่อใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติอัจฉริยะอย่างเต็มที่ องค์กรที่ดำเนินการเหล่านี้คาดว่าจะได้รับประโยชน์อย่างมากในปีต่อๆ ไป

การนำ AI มาใช้และการลงทุนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ความก้าวหน้าในโมเดล AI และ AI สร้างสรรค์

โมเดลพื้นฐานและ AI สร้างสรรค์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีไม่กี่อย่างเติบโตอย่างรวดเร็วเท่า AI สร้างสรรค์ ตั้งแต่การเปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-3 และเครื่องสร้างภาพอย่าง DALL·E 2 ในปี 2022 การใช้งาน AI สร้างสรรค์พุ่งสูงขึ้นอย่างมาก

ภายในต้นปี 2023 ChatGPT มียอดผู้ใช้เกิน 100 ล้านคน และปัจจุบันมีการป้อนคำสั่งกว่า 4 พันล้านคำสั่ง ในแพลตฟอร์ม LLM หลัก ต่อวัน อีกห้าปีข้างหน้าจะมีโมเดล AI ที่มีความสามารถมากขึ้นอีก

บริษัทเทคโนโลยีกำลังแข่งขันกันพัฒนา โมเดล AI ขั้นสูง ที่ผลักดันขอบเขตของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การสร้างโค้ด ความคิดสร้างสรรค์ด้านภาพ และอื่นๆ ที่สำคัญคือพวกเขากำลังพยายามปรับปรุง ความสามารถในการให้เหตุผล ของ AI – ทำให้โมเดลสามารถแก้ปัญหา วางแผน และ "คิด" ผ่านงานที่ซับซ้อนได้เหมือนมนุษย์มากขึ้น

การมุ่งเน้นที่ความสามารถในการให้เหตุผลของ AI เป็นหนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักของงานวิจัยและพัฒนาในปัจจุบัน ในภาคองค์กร จุดมุ่งหมายสูงสุดคือการมี AI ที่เข้าใจข้อมูลและบริบททางธุรกิจอย่างลึกซึ้งพอที่จะช่วยในการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่การสร้างเนื้อหา บริษัทที่พัฒนา LLM ขั้นสูงเชื่อว่าโอกาสที่ดีที่สุดในตอนนี้คือการประยุกต์ใช้พลังการให้เหตุผลของ AI กับข้อมูลเฉพาะขององค์กร – เปิดโอกาสใช้งานตั้งแต่คำแนะนำอัจฉริยะจนถึงการสนับสนุนการวางแผนเชิงกลยุทธ์

ตัวอย่างเช่น โมเดลหลายรูปแบบใหม่สามารถวิเคราะห์ภาพและตอบคำถามเกี่ยวกับภาพนั้นด้วยภาษาธรรมชาติ หรือรับคำสั่งข้อความซับซ้อนและสร้างวิดีโอสั้น ความสามารถเหล่านี้จะพัฒนาเต็มที่ภายในปี 2030 เปิดโอกาสใหม่ๆ ทั้งด้านความคิดสร้างสรรค์และการใช้งานจริง – ตั้งแต่การสร้างเนื้อหาวิดีโอโดย AI ไปจนถึงการรับรู้ของหุ่นยนต์ขั้นสูง

เราคาดว่าโมเดล AI ในอนาคตจะเป็น โมเดลอเนกประสงค์ ที่จัดการกับข้อมูลและงานหลายประเภทได้อย่างไร้รอยต่อ การรวมกันของหลายรูปแบบนี้ พร้อมกับการขยายสถาปัตยกรรมโมเดลอย่างต่อเนื่อง ชี้ไปที่ โมเดลพื้นฐานที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ภายในสิ้นทศวรรษ – แม้ว่าจะมาพร้อมกับความต้องการคำนวณที่สูงขึ้น

การผสมผสานของ ต้นทุนการประมวลผลที่ถูกลงและฮาร์ดแวร์ AI ที่ออกแบบเฉพาะ จะทำให้ AI ฝังตัวอยู่ในทุกที่จริงๆ – ตั้งแต่เครื่องใช้ไฟฟ้าอัจฉริยะไปจนถึงเซ็นเซอร์อุตสาหกรรม – เพราะการประมวลผลสามารถทำได้ทั้งบนอุปกรณ์ขนาดเล็กที่ปลายทางหรือสตรีมจากเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่ปรับแต่งอย่างสูง

ความก้าวหน้าในโมเดล AI และ AI สร้างสรรค์

การเพิ่มขึ้นของเอเจนต์ AI อัตโนมัติ

หนึ่งในแนวโน้มที่น่าสนใจที่สุดคือการเกิดขึ้นของ เอเจนต์ AI อัตโนมัติ – ระบบ AI ที่ไม่เพียงแต่มีความฉลาด แต่ยังสามารถ ดำเนินการ ด้วยตนเองเพื่อบรรลุเป้าหมาย บางครั้งเรียกว่า "agentic AI" แนวคิดนี้ผสมผสานโมเดล AI ขั้นสูง (เช่น LLMs) กับตรรกะการตัดสินใจและการใช้เครื่องมือ ทำให้ AI สามารถดำเนินงานหลายขั้นตอนด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด

ในอีกห้าปีข้างหน้า เราคาดว่าเอเจนต์ AI จะเปลี่ยนจากการสาธิตเชิงทดลองเป็นเครื่องมือใช้งานจริงในที่ทำงาน แท้จริงแล้ว ผู้นำองค์กรคาดว่าเอเจนต์ AI อาจเพิ่มขนาดแรงงานได้เป็นสองเท่า โดยรับงานที่เป็นกิจวัตรและงานความรู้จำนวนมาก

ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ AI สามารถจัดการคำถามบริการลูกค้าประจำได้อย่างอิสระ สร้างร่างแรกของข้อความการตลาดหรือโค้ดซอฟต์แวร์ และแปลงข้อกำหนดการออกแบบเป็นผลิตภัณฑ์ต้นแบบ เมื่อเทคโนโลยีนี้พัฒนา บริษัทจะใช้เอเจนต์ AI เป็น "พนักงานดิจิทัล" ในแผนกต่างๆ – ตั้งแต่ผู้ช่วยขายเสมือนที่สนทนากับลูกค้าอย่างเป็นธรรมชาติ ไปจนถึงผู้จัดการโครงการ AI ที่ประสานงานเวิร์กโฟลว์ง่ายๆ

เอเจนต์ AI จะปฏิวัติแรงงาน ผสมผสานความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์กับประสิทธิภาพของเครื่องจักรเพื่อปลดล็อกผลผลิตที่ไม่เคยมีมาก่อน

— ผู้เชี่ยวชาญด้านแรงงาน, การวิจัยอุตสาหกรรม

ที่สำคัญ เอเจนต์เหล่านี้ ไม่ใช่เพื่อแทนที่มนุษย์ แต่เพื่อ เสริม มนุษย์ ในทางปฏิบัติ พนักงานจะทำงาน ร่วมกับเอเจนต์ AI โดยมนุษย์จะดูแลเอเจนต์ ให้คำแนะนำระดับสูง และมุ่งเน้นงานที่ซับซ้อนหรือสร้างสรรค์ ในขณะที่มอบหมายงานซ้ำซากให้กับคู่หูดิจิทัล

ผู้ใช้รายแรกรายงานว่าความร่วมมือมนุษย์-AI ดังกล่าวสามารถเร่งกระบวนการอย่างมาก (เช่น การแก้ไขคำขอบริการลูกค้าหรือการเขียนโค้ดฟีเจอร์ใหม่ได้เร็วขึ้น) ในขณะที่ช่วยให้มนุษย์มีเวลาทำงานเชิงกลยุทธ์

เพื่อใช้ประโยชน์จากแนวโน้มนี้ องค์กรจะต้องเริ่ม คิดใหม่เกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์และบทบาท วิธีการบริหารจัดการใหม่จำเป็นสำหรับการผนวกเอเจนต์ AI อย่างมีประสิทธิภาพ – รวมถึงการฝึกอบรมพนักงานให้ใช้เอเจนต์ สร้างบทบาทการกำกับดูแลเพื่อตรวจสอบผลลัพธ์ของเอเจนต์ และจัดตั้งกรอบกำกับดูแลเพื่อให้การกระทำของ AI อัตโนมัติสอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจและมาตรฐานจริยธรรม

นี่เป็นความท้าทายด้านการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ: การสำรวจอุตสาหกรรมล่าสุดพบว่าหลายบริษัทเพิ่งเริ่มพิจารณาวิธีจัดการแรงงานผสมมนุษย์-AI อย่างไรก็ตาม ผู้ที่ประสบความสำเร็จอาจปลดล็อกผลผลิตและนวัตกรรมในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน

ภายในปี 2030 คงไม่แปลกใจหากองค์กรมี "ทีมเอเจนต์ AI" หรือ ศูนย์เอเจนต์ AI ที่จัดการงานจำนวนมาก ซึ่งจะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานอย่างพื้นฐาน

การเพิ่มขึ้นของเอเจนต์ AI อัตโนมัติ

ฮาร์ดแวร์ AI เฉพาะทางและการประมวลผลที่ปลายทาง

ความก้าวหน้าของความสามารถ AI เกิดขึ้นควบคู่กับความต้องการการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว กระตุ้น นวัตกรรมฮาร์ดแวร์ครั้งใหญ่ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า คาดว่าจะเห็นชิป เฉพาะทาง AI รุ่นใหม่ และกลยุทธ์การประมวลผลแบบกระจายเพื่อรองรับการเติบโตของ AI

ความต้องการพลังประมวลผลของ AI สูงมาก – การฝึกโมเดลล้ำสมัยและการทำให้โมเดลสามารถให้เหตุผลผ่านงานซับซ้อนต้องใช้รอบการประมวลผลมหาศาล เพื่อรองรับความต้องการนี้ บริษัทเซมิคอนดักเตอร์และบริษัทเทคโนโลยีใหญ่กำลังออกแบบ ซิลิคอนเฉพาะทางที่เหมาะกับงาน AI

ต่างจากซีพียูทั่วไปหรือแม้แต่การ์ดจอ ตัวเร่ง AI เหล่านี้ (มักเป็น ASICs – วงจรรวมเฉพาะงาน) ถูกออกแบบมาเพื่อรันการคำนวณเครือข่ายประสาทเทียมอย่างมีประสิทธิภาพ ผู้บริหารเทคโนโลยีรายงานว่าลูกค้าหลายรายกำลังพิจารณาชิป AI เฉพาะทางสำหรับศูนย์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์

ข้อได้เปรียบของชิปเหล่านี้ชัดเจน: ASIC ที่สร้างขึ้นสำหรับอัลกอริทึม AI เฉพาะสามารถทำงานได้ดีกว่าการ์ดจอทั่วไปมาก ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับ AI ที่ปลายทาง (รัน AI บนอุปกรณ์สมาร์ทโฟน เซ็นเซอร์ ยานพาหนะ และอุปกรณ์อื่นที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน) ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมคาดว่าความต้องการตัวเร่ง AI เหล่านี้จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเมื่อบริษัทต่างๆ นำ AI ไปใช้ที่ปลายทางมากขึ้นในปีต่อๆ ไป

ในเวลาเดียวกัน ผู้ให้บริการคลาวด์กำลังขยายโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล AI อย่างรวดเร็ว แพลตฟอร์มคลาวด์หลัก (Amazon, Microsoft, Google ฯลฯ) กำลังลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในความจุศูนย์ข้อมูล รวมถึงการพัฒนาชิปและระบบ AI ของตนเอง เพื่อรองรับความต้องการฝึกและใช้งานโมเดล AI ตามคำขอ

พวกเขามองว่างาน AI เป็นโอกาสรายได้มหาศาล เนื่องจากองค์กรต่างๆ ย้ายข้อมูลและงานเรียนรู้ของเครื่องไปยังคลาวด์มากขึ้น การรวมศูนย์นี้ช่วยให้ธุรกิจเข้าถึง AI ที่ทรงพลังโดยไม่ต้องซื้อฮาร์ดแวร์เฉพาะทางเอง

อย่างไรก็ตาม ควรสังเกตว่า ข้อจำกัดด้านอุปทาน ได้เกิดขึ้นแล้ว – ตัวอย่างเช่น ความต้องการการ์ดจอระดับสูงทั่วโลกทำให้เกิดการขาดแคลนและความล่าช้าในบางกรณี ปัจจัยทางภูมิรัฐศาสตร์ เช่น ข้อจำกัดการส่งออกชิปขั้นสูง ยังสร้างความไม่แน่นอนอีกด้วย ความท้าทายเหล่านี้น่าจะกระตุ้นนวัตกรรมมากขึ้น ตั้งแต่การสร้างโรงงานผลิตชิปใหม่ไปจนถึงสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์ใหม่ (รวมถึงคอมพิวเตอร์นิวโรมอร์ฟิกและควอนตัมในระยะยาว)

ในแง่บวก ประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ AI กำลังดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทุกปีชิปจะเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น: การวิเคราะห์ล่าสุดแสดงให้เห็นว่าต้นทุนฮาร์ดแวร์ AI ลดลงประมาณ 30% ต่อปี ขณะที่ประสิทธิภาพพลังงาน (การคำนวณต่อวัตต์) ดีขึ้นประมาณ 40% ต่อปี

หมายความว่าแม้โมเดล AI จะซับซ้อนขึ้น ต้นทุนต่อการดำเนินการก็ลดลง ภายในปี 2030 การรันอัลกอริทึม AI ขั้นสูงอาจมีค่าใช้จ่ายเพียงเศษเสี้ยวของวันนี้

การผสมผสานของ ต้นทุนการประมวลผลที่ถูกลงและฮาร์ดแวร์ AI ที่ออกแบบเฉพาะ จะทำให้ AI ฝังตัวอยู่ในทุกที่จริงๆ – ตั้งแต่เครื่องใช้ไฟฟ้าอัจฉริยะไปจนถึงเซ็นเซอร์อุตสาหกรรม – เพราะการประมวลผลสามารถทำได้ทั้งบนอุปกรณ์ขนาดเล็กที่ปลายทางหรือสตรีมจากเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ที่ปรับแต่งอย่างสูง

สรุปแล้ว อีกห้าปีข้างหน้าจะเป็นการยืนยันแนวโน้มฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง AI ทั้งสองด้าน: คลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดใหญ่บนคลาวด์ และชิป AI ที่มีประสิทธิภาพนำความฉลาดสู่ปลายทาง ทั้งสองอย่างนี้จะเป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลที่ขับเคลื่อนการขยายตัวของ AI

ฮาร์ดแวร์ AI เฉพาะทางและการประมวลผลที่ปลายทาง

AI เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและชีวิตประจำวัน

AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ในห้องทดลองเทคโนโลยี – แต่กำลัง ฝังตัวในชีวิตประจำวันและทุกอุตสาหกรรม ปีต่อไปจะเห็นการผนวก AI อย่างลึกซึ้งในภาคส่วนต่างๆ เช่น สุขภาพ การเงิน การผลิต ค้าปลีก การขนส่ง และอื่นๆ ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีการให้บริการอย่างพื้นฐาน

ตัวอย่างเหล่านี้เป็นเพียงส่วนเล็กๆ ที่แสดงให้เห็นว่าแม้แต่สาขาที่มีเทคโนโลยีต่ำอย่าง เกษตรกรรม เหมืองแร่ และก่อสร้าง ก็เริ่มใช้ AI แล้ว ไม่ว่าจะเป็นอุปกรณ์เกษตรกรรมอัตโนมัติ การสำรวจแร่ด้วย AI หรือการจัดการพลังงานอัจฉริยะ

จริงๆ แล้ว ทุกอุตสาหกรรมกำลังเห็นการใช้ AI เพิ่มขึ้น รวมถึงภาคส่วนที่ก่อนหน้านี้ไม่ค่อยใช้ AI บริษัทในสาขาเหล่านี้พบว่า AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร ลดของเสีย และปรับปรุงความปลอดภัย (เช่น ระบบ AI ตรวจสอบความเหนื่อยล้าของพนักงานหรือสภาพเครื่องจักรแบบเรียลไทม์)

ในด้านผู้บริโภค ชีวิตประจำวันกำลังผสานกับ AI อย่างละเอียดอ่อน หลายคนตื่นขึ้นมาใช้แอปสมาร์ทโฟนที่ใช้ AI คัดกรองข่าวสารหรือวางแผนการเดินทาง

ผู้ช่วยเสมือนในโทรศัพท์ รถยนต์ และบ้านของเรากำลังฉลาดและสนทนาได้มากขึ้นทุกปี ยานยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติและโดรนส่งของ แม้ยังไม่แพร่หลาย แต่คาดว่าจะเป็นเรื่องปกติในอีกห้าปีข้างหน้า อย่างน้อยในบางเมืองหรือบริการบางประเภท (เช่น รถแท็กซี่หุ่นยนต์ การส่งของอัตโนมัติ)

การศึกษาก็ได้รับผลกระทบจาก AI เช่นกัน: ซอฟต์แวร์การเรียนรู้ส่วนบุคคลสามารถปรับให้เหมาะกับความต้องการของนักเรียน และติวเตอร์ AI ให้ความช่วยเหลือตามต้องการในหลายวิชา โดยรวมแล้ว แนวโน้มคือ AI จะทำงานเบื้องหลังกิจกรรมประจำวันมากขึ้น – ทำให้บริการสะดวกและปรับแต่งได้มากขึ้น – จนถึงปี 2030 เราอาจมองว่าสิ่งอำนวยความสะดวกที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้เป็นเรื่องปกติในชีวิต

AI เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและชีวิตประจำวัน

AI ที่รับผิดชอบและการกำกับดูแล

ความเร็วในการพัฒนา AI ที่รวดเร็วทำให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับ จริยธรรม ความปลอดภัย และการกำกับดูแล ซึ่งจะเป็นหัวข้อหลักในปีต่อไป AI ที่รับผิดชอบ – การรับรองว่า AI เป็นธรรม โปร่งใส และปลอดภัย – ไม่ใช่แค่คำฮิต แต่เป็นสิ่งจำเป็นทางธุรกิจ

ในปี 2024 เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI (เช่น ผลลัพธ์ที่มีอคติหรือความล้มเหลวด้านความปลอดภัย) เพิ่มขึ้นอย่างมาก แต่ผู้พัฒนา AI รายใหญ่ไม่กี่รายมีมาตรฐานการประเมินจริยธรรมและความปลอดภัย ช่องว่างระหว่างการรับรู้ความเสี่ยง AI กับการจัดการความเสี่ยงจริงเป็นสิ่งที่หลายองค์กรกำลังเร่งปิด

การสำรวจอุตสาหกรรมชี้ว่าในปี 2025 ผู้นำบริษัทจะไม่ยอมรับการกำกับดูแล AI แบบกระจัดกระจายอีกต่อไป แต่จะมุ่งสู่การกำกับดูแล AI อย่างเป็นระบบและโปร่งใสทั่วทั้งองค์กร เหตุผลง่ายๆ คือเมื่อ AI กลายเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงานและประสบการณ์ลูกค้า ความล้มเหลวใดๆ – ไม่ว่าจะเป็นคำแนะนำที่ผิดพลาด การละเมิดความเป็นส่วนตัว หรือผลลัพธ์ของโมเดลที่ไม่น่าเชื่อถือ – อาจก่อให้เกิดความเสียหายจริงต่อธุรกิจ (ตั้งแต่ชื่อเสียงจนถึงบทลงโทษทางกฎหมาย)

การกำกับดูแล AI ที่ประสบความสำเร็จจะวัดจากการไม่เพียงหลีกเลี่ยงความเสี่ยง แต่ยังรวมถึงการบรรลุเป้าหมายเชิงกลยุทธ์และ ROI – ปรับประสิทธิภาพ AI ให้สอดคล้องกับคุณค่าทางธุรกิจอย่างน่าเชื่อถือ

— ผู้นำด้านการประกัน AI, ผู้เชี่ยวชาญอุตสาหกรรม

ดังนั้น คาดว่าจะเห็นการจัดการความเสี่ยง AI อย่างเข้มงวดกลายเป็นมาตรฐาน บริษัทเริ่มดำเนินการ ตรวจสอบ AI และการยืนยันโมเดลอย่างสม่ำเสมอ โดยใช้ทีมภายในที่มีทักษะสูงหรือผู้เชี่ยวชาญภายนอก เพื่อให้แน่ใจว่า AI ทำงานตามที่ตั้งใจและอยู่ในขอบเขตกฎหมาย/จริยธรรม

หน่วยงานกำกับดูแลทั่วโลกกำลังเข้มงวดขึ้น กฎระเบียบ AI กำลังเข้มงวดขึ้น ทั้งในระดับชาติและนานาชาติ ในปี 2024 หน่วยงานรัฐบาลกลางสหรัฐฯ ได้แนะนำการดำเนินการด้านกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องกับ AI 59 ครั้ง – มากกว่าปีที่แล้วเกือบสองเท่า

สหภาพยุโรปกำลังสรุปกฎหมาย AI ฉบับครอบคลุม (AI Act) ซึ่งจะกำหนดข้อกำหนดสำหรับระบบ AI (โดยเฉพาะแอปพลิเคชันที่มีความเสี่ยงสูง) ในเรื่องความโปร่งใส ความรับผิดชอบ และการกำกับดูแลโดยมนุษย์ ภูมิภาคอื่นๆ ก็ไม่ห่างไกล: องค์กรอย่าง OECD สหประชาชาติ และสหภาพแอฟริกา ต่างออก กรอบการกำกับดูแล AI ในปี 2024 เพื่อชี้แนะแนวทางประเทศต่างๆ ในหลักการ เช่น ความโปร่งใส ความเป็นธรรม และความปลอดภัย

แนวโน้มความร่วมมือระดับโลกในด้านจริยธรรมและมาตรฐาน AI คาดว่าจะเข้มข้นขึ้น แม้ว่าประเทศต่างๆ จะมีแนวทางแตกต่างกันอย่างชัดเจน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ความแตกต่างในปรัชญาการกำกับดูแลอาจส่งผลต่อทิศทาง AI ในแต่ละภูมิภาค นักวิเคราะห์ชี้ว่าระบบที่ยืดหยุ่นกว่า (เช่น สหรัฐฯ) อาจทำให้นวัตกรรมและการนำ AI ไปใช้เร็วขึ้น ขณะที่กฎเข้มงวดกว่า (เช่น สหภาพยุโรป) อาจชะลอแอปพลิเคชันบางอย่าง แต่สร้างความไว้วางใจในสาธารณะมากขึ้น

อีกประเด็นของ AI ที่รับผิดชอบคือการแก้ไขปัญหาอคติ ข้อมูลผิด และความ น่าเชื่อถือ ของผลลัพธ์ AI เครื่องมือและมาตรฐานใหม่กำลังพัฒนาเพื่อประเมินระบบ AI ในเกณฑ์เหล่านี้ – เช่น HELM (การประเมินแบบองค์รวมของโมเดลภาษา) ด้านความปลอดภัยและการทดสอบอื่นๆ ที่วัดความถูกต้องและความปลอดภัยของเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้น

เราน่าจะเห็นการตรวจสอบมาตรฐานเหล่านี้กลายเป็นส่วนจำเป็นของการพัฒนาระบบ AI ในขณะเดียวกัน ทัศนคติของสาธารณะต่อความเสี่ยงและประโยชน์ของ AI จะมีผลต่อความเข้มงวดของการกำกับดูแลและการผลักดันของบริษัท

น่าสนใจที่ความคาดหวังต่อ AI แตกต่างกันมากตามภูมิภาค: การสำรวจพบว่าประชาชนในประเทศอย่างจีน อินโดนีเซีย และส่วนใหญ่ของโลกกำลังพัฒนามีความคาดหวังสูงต่อประโยชน์สุทธิของ AI ขณะที่ความคิดเห็นสาธารณะในประเทศตะวันตกระมัดระวังหรือแม้แต่สงสัย

ถ้าความคาดหวังเพิ่มขึ้น (ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างช้าๆ ในยุโรปและอเมริกาเหนือในช่วงหลัง) อาจมีใบอนุญาตทางสังคมมากขึ้นสำหรับการนำ AI ไปใช้ – โดยมีเงื่อนไข ว่ามีการรับรองว่า AI เหล่านี้เป็นธรรมและปลอดภัย

สรุปแล้ว อีกห้าปีข้างหน้าจะเป็นช่วงเวลาสำคัญสำหรับการกำกับดูแล AI เราน่าจะเห็นกฎหมาย AI ฉบับครอบคลุมฉบับแรกมีผลบังคับใช้ (เช่น ในสหภาพยุโรป) รัฐบาลลงทุนในหน่วยงานกำกับดูแล AI มากขึ้น และบริษัทผนวกหลักการ AI ที่รับผิดชอบเข้ากับวงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์

เป้าหมายคือการสร้างสมดุลที่นวัตกรรมไม่ถูกขัดขวาง – แนวทางการกำกับดูแลที่ "ยืดหยุ่น" สามารถสนับสนุนความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วต่อไป – แต่ผู้บริโภคและสังคมได้รับการปกป้องจากผลเสีย การบรรลุสมดุลนี้ไม่ใช่เรื่องง่าย แต่เป็นหนึ่งในความท้าทายสำคัญเมื่อ AI ก้าวจากเทคโนโลยีเริ่มต้นสู่เทคโนโลยีที่แพร่หลายและครบวงจร

AI ที่รับผิดชอบและการกำกับดูแล

การแข่งขันและความร่วมมือระดับโลก

การพัฒนา AI ในอีกครึ่งทศวรรษข้างหน้าจะถูกกำหนดโดย การแข่งขันระดับโลกที่เข้มข้น เพื่อเป็นผู้นำ AI พร้อมกับความพยายามความร่วมมือระหว่างประเทศ ปัจจุบัน สหรัฐอเมริกาและจีนเป็นสองคู่แข่งหลักในเวที AI

สหรัฐฯ เป็นผู้นำในหลายตัวชี้วัด – เช่น ในปี 2024 สถาบันในสหรัฐฯ ผลิต โมเดล AI ชั้นนำของโลก 40 โมเดล เทียบกับ 15 โมเดลจากจีน และเพียงไม่กี่โมเดลจากยุโรป อย่างไรก็ตาม จีนกำลังปิดช่องว่างในหลายด้านอย่างรวดเร็ว

โมเดล AI ที่พัฒนาจากจีนมีคุณภาพใกล้เคียงกับโมเดลสหรัฐฯ ในมาตรฐานสำคัญในปี 2024 นอกจากนี้ จีนยังนำหน้าประเทศอื่นๆ ในจำนวนงานวิจัยและสิทธิบัตร AI ซึ่งแสดงถึงความมุ่งมั่นระยะยาวในการวิจัยและพัฒนา AI

การแข่งขันนี้น่าจะกระตุ้นนวัตกรรมที่รวดเร็วขึ้น – เหมือนการแข่งขันอวกาศยุคใหม่แต่ใน AI – เมื่อแต่ละประเทศทุ่มทรัพยากรเพื่อแซงหน้าคู่แข่ง เราเห็นการเพิ่มขึ้นของ คำมั่นสัญญาการลงทุน AI จากรัฐบาล แล้ว: จีนประกาศกองทุนระดับชาติขนาด 47.5 พันล้านดอลลาร์สำหรับเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์และ AI ขณะที่สหรัฐฯ สหภาพยุโรป และประเทศอื่นๆ ก็ลงทุนหลายพันล้านในโครงการวิจัย AI และพัฒนาบุคลากร

อย่างไรก็ตาม AI ไม่ใช่เรื่องของสองประเทศเท่านั้น ความร่วมมือและการมีส่วนร่วมระดับโลก กำลังเพิ่มขึ้น ภูมิภาคอย่าง ยุโรป อินเดีย และตะวันออกกลาง กำลังสร้างนวัตกรรมและโมเดล AI ที่โดดเด่นของตนเอง

ตัวอย่างเช่น ยุโรปเน้นที่ AI ที่น่าเชื่อถือ และเป็นบ้านของโครงการ AI แบบโอเพนซอร์สจำนวนมาก อินเดียใช้ AI ในการประยุกต์ขนาดใหญ่ในด้านการศึกษาและสุขภาพ และยังเป็นแหล่งบุคลากร AI ระดับโลก (อินเดียและสหรัฐฯ รวมกันมีแรงงาน AI กว่าครึ่งหนึ่งของโลกในแง่ของผู้เชี่ยวชาญ)

ยังมีความพยายามในประเทศขนาดเล็กในการสร้างช่องทางเฉพาะ เช่น การลงทุนของสิงคโปร์ในด้านการกำกับดูแล AI และโครงการเมืองอัจฉริยะ หรือความพยายามของสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ในงานวิจัยและการนำ AI ไปใช้ องค์กรระหว่างประเทศกำลังจัดประชุมหารือเกี่ยวกับมาตรฐาน AI เพื่อให้เกิดความสอดคล้องบางส่วน – เช่น กรอบงานของ OECD และสหประชาชาติที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ และกิจกรรมอย่าง Global Partnership on AI (GPAI) ที่รวมหลายประเทศเพื่อแลกเปลี่ยนแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด

แม้การแข่งขันทางภูมิรัฐศาสตร์จะดำเนินต่อไป (และอาจเข้มข้นขึ้นในด้านการใช้ AI เพื่อการทหารหรือความได้เปรียบทางเศรษฐกิจ) แต่ก็มีการยอมรับร่วมกันว่าประเด็นอย่างจริยธรรม AI ความปลอดภัย และการแก้ปัญหาระดับโลกต้องการความร่วมมือ เราอาจเห็นความร่วมมือวิจัยข้ามพรมแดนมากขึ้นในเรื่องเช่น AI สำหรับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การตอบสนองโรคระบาด หรือโครงการมนุษยธรรม

อีกแง่มุมที่น่าสนใจของภูมิทัศน์ AI โลกคือทัศนคติและฐานผู้ใช้ที่แตกต่างกันจะกำหนดวิวัฒนาการของ AI ตามที่กล่าวไว้ ความคิดเห็นสาธารณะในบางประเทศกำลังพัฒนามีความเห็นบวกมาก ซึ่งอาจทำให้ตลาดเหล่านั้นเป็นพื้นที่ทดลอง AI ที่เปิดกว้างในภาคส่วนเช่นฟินเทคหรือเทคโนโลยีการศึกษา

ในทางตรงกันข้าม ภูมิภาคที่ประชาชนสงสัยอาจกำหนดกฎระเบียบเข้มงวดกว่า หรือเผชิญกับการนำไปใช้ที่ช้ากว่าเนื่องจากความไว้วางใจต่ำ ภายในปี 2030 เราอาจเห็นการแบ่งแยก: บางประเทศบรรลุการผนวก AI เกือบทั่วถึง (เมืองอัจฉริยะ AI ในการบริหารจัดการประจำวัน ฯลฯ) ขณะที่บางประเทศดำเนินไปอย่างระมัดระวังมากขึ้น

อย่างไรก็ตาม แม้ภูมิภาคที่ระมัดระวังก็ยอมรับว่าไม่สามารถมองข้ามศักยภาพของ AI ได้ – เช่น สหราชอาณาจักรและประเทศยุโรปกำลังลงทุนในความปลอดภัยและโครงสร้างพื้นฐาน AI (สหราชอาณาจักรวางแผนคลาวด์วิจัย AI ระดับชาติ ฝรั่งเศสมีโครงการซูเปอร์คอมพิวเตอร์สาธารณะสำหรับ AI ฯลฯ)

ดังนั้น การแข่งขันจึงไม่ใช่แค่การสร้าง AI ที่ เร็วที่สุด แต่เป็นการสร้าง AI ที่ เหมาะสม กับความต้องการของแต่ละสังคม

โดยสรุป อีกห้าปีข้างหน้าจะเห็นการเล่นบทบาทที่ซับซ้อนของการแข่งขันและความร่วมมือ เราน่าจะเห็นความสำเร็จของ AI ที่เกิดขึ้นจากสถานที่ที่ไม่คาดคิดทั่วโลก ไม่ใช่แค่ซิลิคอนแวลลีย์หรือปักกิ่งเท่านั้น

และเมื่อ AI กลายเป็นพลังแห่งชาติที่สำคัญ (เปรียบเสมือนน้ำมันหรือไฟฟ้าในยุคก่อนหน้า) วิธีที่ประเทศต่างๆ จัดการทั้งความร่วมมือและการแข่งขันในด้านนี้จะมีผลอย่างมากต่อทิศทางการพัฒนา AI ทั่วโลก

การแข่งขันและความร่วมมือระดับโลก

ผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงานและทักษะ

สุดท้าย ไม่มีการพูดถึงอนาคตอันใกล้ของ AI ที่สมบูรณ์โดยไม่พิจารณาผลกระทบต่อการทำงานและการจ้างงาน – หัวข้อที่หลายคนให้ความสนใจ AI จะเข้ามาแทนที่งานของเราหรือสร้างงานใหม่? หลักฐานจนถึงตอนนี้ชี้ไปทั้งสองทาง แต่มีแนวโน้มชัดเจนไปที่ การเสริมมากกว่าการแทนอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์

เวิลด์อีโคโนมิกฟอรัมคาดการณ์ว่า ภายในปี 2025 AI จะสร้างงานใหม่ประมาณ 97 ล้านงาน ทั่วโลก ในขณะที่แทนที่งานประมาณ 85 ล้านงาน – ส่งผลให้มีกำไรสุทธิ 12 ล้านงาน

บทบาทใหม่เหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร AI ไปจนถึงประเภทใหม่อย่างนักจริยธรรม AI วิศวกรคำสั่ง และผู้เชี่ยวชาญบำรุงรักษาหุ่นยนต์ เราเริ่มเห็นการคาดการณ์นี้เป็นจริงแล้ว: มากกว่า 10% ของประกาศรับสมัครงานในปัจจุบันเป็นตำแหน่งที่แทบไม่มีอยู่เมื่อสิบปีก่อน (เช่น หัวหน้า AI หรือ นักพัฒนาเรียนรู้ของเครื่อง)

ที่สำคัญ แทนที่จะเกิดการว่างงานจำนวนมาก ผลกระทบแรกของ AI ในที่ทำงานคือการ เพิ่มผลผลิตของแรงงานและเปลี่ยนแปลงความต้องการทักษะ อุตสาหกรรมที่นำ AI มาใช้เร็วที่สุดเห็นการเติบโตของรายได้ต่อพนักงานสูงถึง 3 เท่า ตั้งแต่ AI เริ่มบูมราวปี 2022

ในภาคส่วนเหล่านั้น พนักงานไม่ได้ถูกแทนที่ แต่กลับมีประสิทธิภาพและมี คุณค่ามากขึ้น จริงๆ แล้ว ค่าจ้างเพิ่มขึ้น เร็วขึ้นสองเท่าในอุตสาหกรรมที่ใช้ AI หนัก เมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมที่ใช้ AI น้อยกว่า

แม้แต่พนักงานในตำแหน่งที่เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วยอัตโนมัติก็ยังได้รับค่าจ้างเพิ่มขึ้นหากมีทักษะที่เกี่ยวข้องกับ AI แสดงให้เห็นว่าบริษัทให้คุณค่ากับพนักงานที่ทำงานร่วมกับเครื่องมือ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยรวมแล้ว มี ค่าพรีเมียมสำหรับทักษะ AI ที่เพิ่มขึ้น – พนักงานที่ใช้ AI (แม้ในระดับพื้นฐาน เช่น การใช้เครื่องมือวิเคราะห์หรือสร้างเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI) จะได้รับค่าจ้างสูงกว่า

การวิเคราะห์หนึ่งพบว่าพนักงานที่มีทักษะ AI ได้รับค่าจ้างสูงกว่าคนที่ทำงานในตำแหน่งเดียวกันแต่ไม่มีทักษะเหล่านี้เฉลี่ย 56% ค่าพรีเมียมนี้เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าในเวลาเพียงหนึ่งปี แสดงให้เห็นว่า "ความรู้ AI" กำลังกลายเป็นทักษะจำเป็น

อย่างไรก็ตาม AI กำลัง เปลี่ยนแปลงลักษณะงาน อย่างไม่อาจปฏิเสธได้ งานที่เป็นกิจวัตรหรือระดับล่างหลายอย่างถูกอัตโนมัติแทนที่ – AI สามารถรับงานป้อนข้อมูล การสร้างรายงาน คำถามลูกค้าง่ายๆ และอื่นๆ ได้ ซึ่งหมายความว่างานบางตำแหน่งจะถูกยกเลิกหรือเปลี่ยนบทบาท

พนักงานในงานธุรการและงานประมวลผลซ้ำซากเสี่ยงต่อการถูกแทนที่มากที่สุด อย่างไรก็ตาม แม้งานเหล่านั้นจะหายไป งานใหม่ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การตัดสินใจ และการกำกับดูแล AI ก็เกิดขึ้น

ผลสุทธิคือการเปลี่ยนแปลงชุดทักษะที่จำเป็นสำหรับอาชีพส่วนใหญ่ การวิเคราะห์ของ LinkedIn คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 ประมาณ 70% ของทักษะที่ใช้ในงานเฉลี่ยจะต่างจากทักษะที่จำเป็นในงานนั้นเมื่อไม่กี่ปีก่อน

กล่าวอีกนัยหนึ่ง เกือบทุกงานกำลังพัฒนา เพื่อปรับตัว การเรียนรู้และพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องจึงเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแรงงาน

โชคดีที่มีการผลักดันอย่างมากในด้าน การศึกษาและพัฒนาทักษะ AI สองในสามของประเทศได้บรรจุวิทยาการคอมพิวเตอร์ (มักรวมโมดูล AI) ในหลักสูตร K-12 และบริษัทต่างๆ ลงทุนหนักในโปรแกรมฝึกอบรมพนักงาน ทั่วโลก 37% ของผู้บริหารกล่าวว่าพวกเขาวางแผนลงทุนเพิ่มในการฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับเครื่องมือ AI ในระยะสั้น

เรายังเห็นการเพิ่มขึ้นของหลักสูตรและใบรับรองออนไลน์ด้าน AI – เช่น โปรแกรมฟรีจากบริษัทเทคโนโลยีและมหาวิทยาลัยเพื่อสอนพื้นฐาน AI ให้กับผู้เรียนจำนวนมาก

ส่วนหนึ่งด้วย AI ลักษณะงานกำลังเปลี่ยนจากการเชี่ยวชาญงานเฉพาะไปสู่การเรียนรู้งานใหม่อย่างต่อเนื่อง

— รายงานอุตสาหกรรม, การวิเคราะห์แรงงาน

อีกแง่มุมของ AI ในที่ทำงานคือการเกิดขึ้นของ "ทีมมนุษย์-AI" เป็นหน่วยพื้นฐานของผลผลิต ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ เอเจนต์ AI และระบบอัตโนมัติจัดการส่วนหนึ่งของงาน ขณะที่มนุษย์ให้การดูแลและความเชี่ยวชาญ

บริษัทที่มองการณ์ไกลกำลังนิยามบทบาทใหม่ โดยให้ความสำคัญกับงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้นและใช้ AI จัดการงานระดับเริ่มต้นแทน ซึ่งอาจทำให้บันไดอาชีพแบบดั้งเดิมแบนราบลงและต้องมีวิธีฝึกอบรมบุคลากรใหม่ (เพราะพนักงานระดับล่างจะไม่ได้เรียนรู้จากการทำงานง่ายๆ หาก AI ทำงานเหล่านั้นแทน) นอกจากนี้ยังเพิ่มความสำคัญของ การจัดการการเปลี่ยนแปลง ในองค์กร พนักงานหลายคนรู้สึกวิตกกังวลหรือเครียดกับความเร็วของการเปลี่ยนแปลงที่ AI นำมา

ผู้นำจึงต้องบริหารจัดการการเปลี่ยนผ่านนี้อย่างแข็งขัน – สื่อสารประโยชน์ของ AI มีส่วนร่วมพนักงานในการนำ AI มาใช้ และสร้างความมั่นใจว่าเป้าหมายคือ เสริมงานมนุษย์ ไม่ใช่แทนที่ บริษัทที่สร้างวัฒนธรรมความร่วมมือมนุษย์-AI ได้สำเร็จ – ที่การใช้ AI เป็นเรื่องปกติของพนักงาน – จะเห็นผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

สรุปแล้ว ตลาดแรงงานในอีกห้าปีข้างหน้าจะมีลักษณะเป็น การเปลี่ยนแปลงเชิงปฏิวัติมากกว่าภัยพิบัติ AI จะอัตโนมัติแทนงานและหน้าที่บางอย่าง แต่ก็จะสร้างความต้องการทักษะใหม่และทำให้พนักงานหลายคนมีประสิทธิภาพและคุณค่ามากขึ้น

ความท้าทาย (และโอกาส) อยู่ที่การนำทางแรงงานผ่านการเปลี่ยนผ่านนี้ บุคคลและองค์กรที่ยอมรับการเรียนรู้ตลอดชีวิตและปรับบทบาทให้ใช้ AI จะรุ่งเรืองในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่ ส่วนผู้ที่ไม่ปรับตัวอาจลำบากในการรักษาความเกี่ยวข้อง

ตามรายงานฉบับหนึ่งกล่าวอย่างสั้นๆ ว่า ส่วนหนึ่งด้วย AI ลักษณะงานกำลังเปลี่ยนจากการเชี่ยวชาญงานเฉพาะไปสู่การเรียนรู้งานใหม่อย่างต่อเนื่อง ปีต่อไปจะทดสอบความสามารถของเราที่จะตามให้ทันการเปลี่ยนแปลงนี้ – แต่ถ้าเราทำได้ ผลลัพธ์อาจเป็นโลกการทำงานที่นวัตกรรมสูง มีประสิทธิภาพ และเน้นมนุษย์มากขึ้น

ผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงานและทักษะ

สรุป: การกำหนดอนาคตของ AI

เส้นทางการพัฒนา AI ในอีกห้าปีข้างหน้าพร้อมที่จะนำมาซึ่ง การเปลี่ยนแปลงลึกซึ้งในเทคโนโลยี ธุรกิจ และสังคม เราน่าจะเห็นระบบ AI ที่มีความสามารถมากขึ้น – ครอบคลุมหลายรูปแบบ แสดงความสามารถในการให้เหตุผลที่ดีขึ้น และทำงานด้วยความเป็นอิสระมากขึ้น

ในเวลาเดียวกัน AI จะฝังตัวอย่างลึกซึ้งในชีวิตประจำวัน: ขับเคลื่อนการตัดสินใจในห้องประชุมและรัฐบาล ปรับปรุงการดำเนินงานในโรงงานและโรงพยาบาล และยกระดับประสบการณ์ตั้งแต่บริการลูกค้าจนถึงการศึกษา

โอกาสมีมากมาย – ตั้งแต่การเพิ่มผลผลิตทางเศรษฐกิจและการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ไปจนถึงช่วยแก้ปัญหาระดับโลก เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (โดย AI คาดว่าจะเร่งการเปลี่ยนไปใช้พลังงานหมุนเวียนและการใช้ทรัพยากรอย่างชาญฉลาด) แต่การบรรลุศักยภาพเต็มที่ของ AI ต้องเผชิญกับความเสี่ยงและอุปสรรคที่ตามมา ประเด็นด้านจริยธรรม การกำกับดูแล และความครอบคลุมต้องได้รับความสนใจอย่างต่อเนื่องเพื่อให้ประโยชน์ของ AI กระจายอย่างกว้างขวางและไม่ถูกบดบังด้วยปัญหา

การเลือกของมนุษย์และความเป็นผู้นำจะกำหนดอนาคตของ AI AI เองเป็นเครื่องมือ – เครื่องมือที่ทรงพลังและซับซ้อนอย่างยิ่ง แต่สุดท้ายสะท้อนเป้าหมายที่เราตั้งไว้

— มุมมองผู้นำเทคโนโลยี

ธีมหลักคือ การเลือกของมนุษย์และความเป็นผู้นำจะกำหนดอนาคตของ AI AI เองเป็นเครื่องมือ – เครื่องมือที่ทรงพลังและซับซ้อนอย่างยิ่ง แต่สุดท้ายสะท้อนเป้าหมายที่เราตั้งไว้

อีกห้าปีข้างหน้าเป็นช่วงเวลาสำคัญสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการนำทางการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบ: ธุรกิจต้องนำ AI ไปใช้ด้วยความรอบคอบและจริยธรรม นโยบายต้องสร้างกรอบที่สมดุลระหว่างนวัตกรรมและการปกป้องสาธารณะ และนักการศึกษาและชุมชนต้องเตรียมคนสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่ AI จะนำมา

ความร่วมมือระหว่างประเทศและสหวิทยาการเกี่ยวกับ AI ต้องลึกซึ้งขึ้น เพื่อให้เราร่วมกันนำเทคโนโลยีนี้ไปสู่ผลลัพธ์ที่ดี หากเราประสบความสำเร็จ ปี 2030 อาจเป็นจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ที่ AI ช่วยเพิ่มศักยภาพมนุษย์อย่างมาก – ช่วยให้เราทำงานอย่างชาญฉลาดขึ้น มีสุขภาพดีขึ้น และแก้ปัญหาที่เคยเป็นไปไม่ได้

ในอนาคตนั้น AI จะไม่ถูกมองด้วยความกลัวหรือความเกินจริง แต่เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตสมัยใหม่ที่ได้รับการกำกับดูแลอย่างดีและ ทำงานเพื่อมนุษยชาติ การบรรลุวิสัยทัศน์นี้คือความท้าทายและคำมั่นสัญญายิ่งใหญ่ของอีกห้าปีข้างหน้าในการพัฒนา AI