Blog

ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีบทบาทสำคัญต่อทั้งโลกการศึกษาและตลาดแรงงาน การเตรียมความพร้อมให้กับนักเรียนเป็นภารกิจสำคัญของสถาบันการศึกษา การพัฒนาเพียงทักษะด้านเทคโนโลยีไม่เพียงพออีกต่อไป แต่ต้องเสริมสร้างทักษะที่ AI ไม่สามารถทดแทนได้ด้วย Raquel Bernal อธิการบดีมหาวิทยาลัย Universidad de Los Andes ให้สัมภาษณ์กับ World Economic Forum และเสนอแนะ 3 ทักษะสำคัญ ที่นักเรียนจำเป็นต้องมีเพื่อสามารถเจริญเติบโตและประสบความสำเร็จในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้แก่: 1. ความรู้ด้านดิจิทัล (Digital Literacy) ในโลกที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน นักเรียนต้องไม่เพียงแต่ใช้เครื่องมือเทคโนโลยี แต่ต้อง เข้าใจการทำงาน และ ข้อจำกัด ของ AI อย่างลึกซึ้ง องค์ประกอบของ Digital Literacy ได้แก่: สถาบันการศึกษาชั้นนำ เช่น มหาวิทยาลัยฟลอริดา ได้เปิดหลักสูตร AI Certificate สำหรับนักศึกษาทุกสาขา เพื่อส่งเสริมทักษะดิจิทัลในวงกว้าง 2. กรอบคิดดิจิทัล (Digital […]

ในโลกที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันมากขึ้น คำถามสำคัญคือ “เราควรให้ AI ตัดสินใจเองทั้งหมดหรือไม่?” คำตอบคือไม่จำเป็นเสมอไป เพราะมีหลายกรณีที่ “มนุษย์” ยังต้องเป็นส่วนหนึ่งของวงจรการทำงานของ AI เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์มีความถูกต้อง น่าเชื่อถือ และสอดคล้องกับค่านิยมของสังคม แนวคิดนี้เรียกว่า Human-in-the-Loop (HITL) Human-in-the-Loop คืออะไร? Human-in-the-Loop (HITL) หมายถึง รูปแบบการทำงานที่ AI และมนุษย์ผสานพลังกัน โดยที่ AI จะทำหน้าที่วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล จดจำรูปแบบ และสร้างข้อเสนอแนะ ส่วนมนุษย์ทำหน้าที่ตรวจสอบ ตัดสินใจ หรือยืนยันผลลัพธ์สุดท้าย ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ การแพทย์เชิงวินิจฉัย เช่น AI วิเคราะห์ภาพเอกซเรย์และบอกตำแหน่งที่น่าสงสัยว่าอาจเป็นก้อนเนื้อหรือกระดูกหัก แต่รังสีแพทย์จะเป็นผู้ยืนยันการวินิจฉัยและกำหนดแนวทางการรักษา การผสมผสานนี้ช่วยให้ได้ผลที่รวดเร็วแต่ยังคงไว้ซึ่งความถูกต้องและความรับผิดชอบ หลักการสำคัญของ HITL ตัวอย่างการใช้งาน Human-in-the-Loop ความแตกต่างจากระบบ AI แบบอื่น AI สามารถแบ่งออกเป็น 3 ระดับตามบทบาทของมนุษย์: ทำไม HITL จึงสำคัญในปัจจุบัน?

บทนำ ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงภาษากลายเป็นเครื่องมือสำคัญในชีวิตประจำวัน การสื่อสารกับโมเดลภาษา (Large Language Models: LLMs) ไม่ได้ขึ้นอยู่เพียงแค่ “สิ่งที่เราถาม” แต่ยังรวมถึง “ภาษาที่เราเลือกถาม” ด้วย งานวิจัยล่าสุดชี้ชัดว่า การเขียน prompt เป็นภาษาอังกฤษมักให้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงกว่าการใช้ภาษาท้องถิ่น แม้แต่ในโมเดลที่อ้างว่าเป็น multilingual อย่างไรก็ตาม ความจริงนี้สะท้อนให้เห็นถึงปัญหาที่ลึกซึ้งกว่า นั่นคือความเหลื่อมล้ำทางภาษาในระบบ AI และความจำเป็นที่ประเทศไทยจะต้องเร่งพัฒนา LLM ของตนเองเพื่อคงไว้ซึ่งอธิปไตยทางเทคโนโลยีและวัฒนธรรม ภาษาอังกฤษ: ศูนย์กลางของ LLMs งานวิจัยล่าสุดจำนวนมากได้ยืนยันตรงกันว่า แม้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) จะถูกออกแบบให้รองรับหลายภาษา แต่ภาษาอังกฤษยังคงทำงานได้ดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญ การค้นพบจากงานวิจัยทั้งสี่ชิ้นนี้สะท้อนข้อเท็จจริงร่วมกันว่า ภาษาอังกฤษไม่ได้เป็นเพียง “หนึ่งในหลายภาษา” ที่โมเดลเรียนรู้ แต่กลับทำหน้าที่เป็น “โครงสร้างแกนกลาง” ของการคิดและการประมวลผลของ LLMs ในปัจจุบัน ความไม่สมดุลของข้อมูลและการเรียนรู้ สาเหตุสำคัญที่ภาษาอังกฤษเหนือกว่าอยู่ที่ปริมาณและคุณภาพของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูล Common Crawl ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลหลักที่ใช้ในการฝึก LLMs มีข้อมูลภาษาอังกฤษมากถึงราว 44% ขณะที่ไม่มีภาษาใดเกิน 6% นอกจากนี้

บทนำ: การมาถึงของบุคลากรกลุ่ม AI‑Native 75% ของ Gen Z ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อเรียนรู้ทักษะใหม่ ตัวเลขเดียวทำหน้าที่เสมือนไซเรนบอกอนาคต—เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่คนรุ่นใหม่ไม่ได้เป็นแค่ digital natives แต่คือ AI natives อย่างแท้จริง การใช้ AI ของพวกเขาไม่ได้เป็นเพียงการ “ปรับตัวให้ใช้เป็น” แต่คือการ บูรณาการ ให้กลายเป็นกล้ามเนื้อแห่งการเรียนรู้ การแก้ปัญหา และการนำทางเส้นทางอาชีพ พร้อมกันนั้น ตลาดแรงงานก็กำลังปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ ตั้งแต่การทำงานอัตโนมัติ ไปจนถึงการยุบรวมขั้นตอนที่เคยเป็น “บันไดอาชีพ” ให้สั้นลงหรือหายไป ผลลัพธ์คือภูมิทัศน์ที่เต็มไปด้วยทั้ง โอกาส และ ความเสี่ยง และนี่คือโจทย์เชิงกลยุทธ์ร่วมกันของธุรกิจ สถาบันการศึกษา และผู้กำหนดนโยบาย บทที่ 1: ความขัดแย้งของ Gen Z—ยอมรับสูงสุด แต่วิตกสูงสุด 1.1 ช่องว่างการยอมรับ AI ระหว่างรุ่น Gen Z นำหน้าทุกเจเนอเรชันในการใช้ AI เพื่อการทำงานและการเรียนรู้: เมื่อเปรียบเทียบการยอมรับ AI ระหว่างเจเนอเรชัน

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ขนาดใหญ่ (Large Language Models – LLMs) ได้เข้ามามีบทบาทอย่างมากในสังคม แต่ขณะเดียวกันก็กำลังเผชิญกับข้อจำกัดสำคัญสองประการ คือ การใช้พลังงานจำนวนมหาศาล และ การพึ่งพาทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่มีต้นทุนสูง เช่น GPU ของผู้ผลิตรายใหญ่ ปัญหาเหล่านี้ไม่เพียงกระทบต่อการพัฒนาเทคโนโลยี แต่ยังสร้างแรงกดดันต่อสิ่งแวดล้อมและความมั่นคงทางเทคโนโลยีของประเทศต่าง ๆ