วิโรจน์ จิรพัฒนกุล
ความเคลื่อนไหวของ Artificial Intelligence : AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ ที่ปรากฏตัวอย่างคึกคักบนพื้นที่สื่อในช่วงรอบปีที่ผ่านมา เป็นภาพสะท้อนหนึ่ง
ที่ทำให้เห็นว่า ไม่มีเลยสักวันที่มนุษย์จะหยุดวิ่งไล่ตามอนาคต
หลังจากที่ AlphaGo ปัญญาประดิษฐ์จากกูเกิล ได้สร้างปรากฏการณ์ด้วยการถล่มเซียนหมากล้อมชั้นนำของโลกพ่ายแพ้อย่างราบคาบเมื่อปีที่แล้ว
เป็นเวลา 20 ปีพอดิบพอดี นับตั้งแต่ Deep Blue ของ ไอบีเอ็ม เอาชนะ แกรี คาสปารอฟ แชมป์โลกหมากรุกในขณะนั้นได้ภายในเวลาตามกติกา
แม้แต่ความเคลื่อนไหวของค่ายเทคโนโลยีเบอร์ใหญ่ของโลกก็ล้วนเป็นไปอย่างมีนัยสำคัญการที่แอปเปิลทุ่มทุนซื้อกิจการสตาร์ทอัพที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI เพื่อนำไปพัฒนา Siri ให้มีประสิทธิภาพ และมีความชาญฉลาดมากขึ้น ขณะที่ Alexa ของ แอมะซอน หรือ Cortana ของไมโครซอฟท์ รวมทั้ง Google Assistant ต่างเร่งเดินหน้าพัฒนาเทคโนโลยีของตัวเอง ก็ยิ่งส่งผลถึงทิศทางของตลาดเทคโนโลยีที่จะยิ่งแข่งขันกันอย่างรุนแรงมากขึ้นถ้าถาม วิโรจน์ จิรพัฒนกุล อดีต Data Scientist ของ Facebook ในฐานะผู้เชี่ยวชาญการพัฒนาอัลกอริทึม สำหรับการวิเคราะห์ และ Machine Learning เขายอมรับว่า AI คือภาพของเป้าหมายที่ทุกคนต้องเดินไปให้ถึง
“เพราะว่ามันคืออนาคตครับ”
เมื่อ ปัญญาประดิษฐ์ กำลังกลายเป็นแรงกระเพื่อมที่ส่งผลถึงคนทั้งโลกในวันพรุ่งนี้ สัญญาณนี้ย่อมส่งผลถึงตัวเราอย่างไม่ต้องสงสัยคนจะตกงานเพราะจักรกลหรือหุ่นยนต์กำลังกลายเป็นภัยคุกคามใหม่ของมนุษย์แล้วใช่ไหมเขายิ้มแทนคำตอบ เพราะก่อนจะคิดถึงการมาถึงของ AI ในวันพรุ่งนี้ ต้องไม่ลืมว่า AI อยู่กับเรามาตั้งแต่เมื่อวานแล้ว ดังนั้น การมองเห็นอดีตนำมาอธิบายปัจจุบัน เพื่อเข้าใจอนาคตจึงจำเป็นอย่างยิ่ง
GM : คุณมองทิศทางของ AI ที่จะเกิดขึ้นในปี ค.ศ. 2018 อย่างไร
วิโรจน์ : ผมมองแยกเป็น 2 ประเด็นหลัก คือเมืองนอกและเมืองไทย สำหรับต่างประเทศ AI คือภาพของเป้าหมายที่ทุกคนต้องเดินไปให้ถึง เพราะว่ามันคืออนาคต คือใครฉลาดกว่า ใครทำอะไรได้เร็วกว่า ก็จะชนะคนอื่นได้ดีกว่า ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุด เขาเพิ่งมีคอนเฟอร์เรนซ์ระดับโลก MIPS 2017 ไป ซึ่งงานนี้ยอดคนไปครั้งแรกๆ ที่จัด มีไม่กี่สิบคน แต่ครั้งล่าสุดนี่น่าจะเกือบหมื่นคน ตอนนี้กลายเป็นหัวข้อที่ทุกคนให้ความสนใจมาก
ส่วนประเทศไทยนั้น จะมีหลายกลุ่มที่เริ่มให้ความสนใจมากขึ้น ตอนนี้หลักๆ ต้องบอกว่า จำกัดอยู่ในวงที่เป็นนักวิจัย หรือเด็กรุ่นใหม่ที่กำลังตามเทรนด์อยู่
แต่ปัญหาหลักๆ ของไทยก็คือ เราไม่ค่อยมีข้อมูล พอไม่มีข้อมูล จะพยายามทำอะไรล้ำๆ ยากๆ มันก็ไม่ค่อยได้แล้ว ส่วนใหญ่ที่ทำกันได้อยู่ทุกวันนี้ คือทำตามรูปแบบที่ฝรั่งเขามี เดต้าเข้ามา ทำโน่นทำนี่เล็กๆ น้อยๆ ยังค่อนข้างจำกัดอยู่ตรงนี้
GM : คุณบอกว่าข้อมูลของบ้านเรายังน้อยอยู่ แสดงว่าถ้าข้อมูลมีปริมาณเพียงพอ จะทำให้เราพัฒนาไปเหมือนกับประเทศอื่นๆ ได้
วิโรจน์ : เรื่องนี้มี 2 มุม มุมแรกต้องบอกว่า หลายๆ ธุรกิจมีข้อมูลหลายส่วนที่ยังอยู่ในกระดาษ เรียกว่าจะต้อง Digitize เข้ามาก่อน การที่ทุกวันนี้โลกเริ่มดิจิทัล
มากขึ้น ซึ่งถือเป็นข้อดี แปลว่าข้อมูลส่วนหนึ่ง คือเราทำ Transaction มันอยู่ในฐานข้อมูลเลย อันนั้นก็ดี แต่ว่ามันก็มีอะไรที่เกิดขึ้นนอกรอบ อย่างการจ่ายเงินสด ออกบิลกระดาษ พวกนี้ก็จะไม่ถูกเก็บอยู่ในระบบใดๆ ทั้งสิ้น ก็จะเป็นปัญหาจากกระดาษมาเป็นดิจิทัล
พอเป็นดิจิทัลเสร็จ ทำอย่างไรให้เราเก็บข้อมูลได้มากขึ้น อย่างแรกก็คือ การระบุตัวตน เช่น ถ้าบอกว่าเราเข้าเว็บไซต์ไป แล้วเราไม่มีการล็อกอิน ไม่มีการสมัครสมาชิก ทุกครั้งที่คนเข้ามาในเว็บไซต์ใหม่ เขาก็คือคนใช้ใหม่สำหรับเว็บไซต์เรา เราก็จะไม่รู้ว่าทุกคนอยากทำ Recommendation ทุกคนอยากจะ Personal Life Experience ให้ผู้ใช้บริการ แต่คุณกลับเข้ามาวันนี้ปุ๊บ คอมพ์ไม่รู้ว่า 3 วันที่แล้ว คุณเข้ามาแล้วคุณอ่านอะไร เพราะฉะนั้น เขาก็ไม่สามารถทำอะไรให้คุณได้อยู่ดี
อีกส่วนก็น่าจะเป็นในเรื่องของการเก็บข้อมูลอีกแหละ ตอนนี้คนยังโฟกัสที่การเก็บข้อมูลที่เป็น Transaction ที่เป็น Topline ว่า คนกดปุ่มนี้ คนล็อกอิน
คนจ่ายเงินซื้อของ แต่จริงๆ มันมีแอคชันระหว่างทางเยอะมากว่า กดเข้าไปดูอันนี้หรือเปล่า เขาดูอยู่นานแค่ไหน เขามีโอกาสที่จะสนใจมากน้อยแค่ไหน การที่บริษัทเมืองนอกอย่าง Netflix เขาแนะนำหนังได้มาก เพราะเขาเก็บข้อมูลเรามาก เราเข้าไปดูเรื่องนี้จบ เราดูอีกเรื่อง เรากดเปิดดูไป 3 นาที ก็เลิกดู แอคชันเล็กๆ น้อยๆ ระหว่างทางพวกนี้เขาเก็บไว้หมด เพราะฉะนั้น มันบอกได้ไม่ยากว่า ตกลงเราสนใจอะไร ไม่สนใจอะไร มันมีหลายอย่างมากที่ข้อมูลทำได้
GM : พอพูดถึงเรื่องข้อมูล สิ่งที่จะเกิดคำถามตามมาเสมอคือเส้นแบ่งของความปลอดภัยในข้อมูล และความเป็นส่วนตัว เราจะจัดการกับเรื่องนี้อย่างไร
วิโรจน์ : หลักๆ เป็นอย่างนี้ครับ คือ ผู้ให้บริการจะต้องมี Incentive ที่มากพอให้เอาคนเข้ามา ให้เขาล็อกอิน เห็นหน้าเว็บเท่าเดิม แน่นอนว่าไม่มีใครล็อกอินให้คุณแน่ แต่เมื่อล็อกอิน ทุกอย่างมัน Personal Life เฮ้ย! คราวที่แล้วคุณดูอันนี้ คราวนี้เราแนะนำอันนี้ให้คุณ อย่างเฟซบุ๊กนี่ชัดเจน เพราะเขาจะ Personal Life ทุกอย่างให้เรา หรืออย่างแอปฯ พวก Flix Net เมื่อเราล็อกอินเข้าไป มันมีการโชว์ Stat อะไรบางอย่าง เปรียบเทียบกับคนอื่นอะไรอย่างนี้ได้ เป็นการเหมือนสร้าง Value ให้ผู้ใช้งาน ทำให้เขาอยากล็อกอิน ที่เขาก็ได้ประโยชน์ด้วยเหมือนกัน
ส่วนเรื่อง Security Privacy เรื่องนี้พูดยาก ต้องแล้วแต่เว็บไซต์ ส่วนตัวผมไม่ค่อยห่วงเว็บไซต์ใหญ่ๆ เว็บไซต์ใหญ่ๆ คนทั้งโลกจ้องมองเขาอยู่ ถ้าเขาทำอะไรน่ากลัว เดี๋ยวมันมีคนโวยวายเอง ที่น่ากลัวมากกว่าของเราคือ พวกแอปฯ เล็กๆ น้อยๆ ที่คนไทยชอบเล่นกัน เช่น ทำควิซ เป็นต้น ทำควิซขอ Access เข้าเฟซบุ๊ก แล้วเราก็ยินยอมทุกอย่างให้เขา โดยที่ไม่ได้กดดู ซึ่งจริงๆ เขาขอจากเราเยอะมาก เขาขอรายชื่อเพื่อนเราทั้งหมด ขอเพจที่เราไลค์ทั้งหมด จริงๆ ต้องบอกว่าหลายบริษัทเกิดขึ้นมาเพื่อเก็บข้อมูล แล้วก็เอาควิซ เอาอะไรพวกนี้มาบังหน้า เพื่อที่จะเก็บข้อมูลเราไป ซึ่งจริงๆ แล้ว พวกนี้น่ากลัวกว่า และเป็นสิ่ง
ที่ต้องระวัง
GM : คนไทยเข้าใจแค่ไหน
วิโรจน์ : คนไทยเข้าใจน้อยมาก ถ้าเรายังทำควิซอยู่ แปลว่า เรายังไม่ค่อยเข้าใจ อย่างน้อยถ้าบอกว่าเป็นมนุษย์ Tech เนี่ย เวลากดอะไรแล้วเขาให้เราล็อกอินปุ๊บ ขอดูหน่อยว่า เขาขอ Permission อะไร ถ้ามัน Make Sense แอปฯ ทำรูปขอ Access กล้อง แต่ถ้าแอปฯ คุณไม่ได้มีการถ่ายรูปเลย แล้วมาขอใช้กล้อง อันนี้แปลกๆ แล้ว คืออย่างน้อยทุกคนต้องดูตรงนี้ให้ได้ก่อน
อีกส่วนหนึ่งเป็นเรื่องของการระมัดระวังของตัวเราเองมากกว่า เช่น เรื่องบางเรื่อง ก่อนเราโพสต์บนเฟซบุ๊ก เราคงต้องถามตัวเองก่อนว่า ถ้ามันหลุดไป
คนอื่นเห็น ความเสียหายที่อาจจะเกิดขึ้น มันมีอะไรบ้าง คือ ถึงเราจะเข้าใจ Privacy ทุกอย่างอย่างดี เราเซตไว้ให้เพื่อนเราเห็นเท่านั้น แต่มันก็เป็นไปได้ที่เพื่อนเราก็จะ Capture Screen แล้วส่งให้คนอื่น Privacy เป็นเรื่องที่ยากมาก สุดท้ายมันผิดพลาด ส่วนใหญ่เป็นเรื่องแบบนี้ แล้วปัญหาส่วนใหญ่เป็นปัญหา Social Engineering ทั้งนั้น คนที่เรา Interactive ด้วยนี่แหละ หลายบริษัทระบบรักษาความปลอดภัยแน่นหนามาก คนก็พยายามไปหาช่องว่าง อย่างแอมะซอน เคยมีคนพยายามจะเข้าไปคุยกับฝ่ายเซอร์วิส ทำเป็นว่าจะคืนของ โน่นนี่นั่น ถามไปถามมา จนสุดท้ายได้ข้อมูลเกือบทั้งหมดออกมา อย่างนี้ก็ต้องไปปิดช่องโหว่ให้ได้ถ้าทุกวันนี้ ที่แพร่ระบาดหน่อยก็จะเป็นอีเมลที่ส่งเข้ามา พยายามปลอมเป็นแบงก์ เป็นโน่นเป็นนี่ ซึ่งส่วนใหญ่ดูไม่ยาก พอกดมันเห็นแล้ว เพราะ Url มันไม่ได้ไปที่เว็บ Official ของแบงก์ โดเมนเนมมันแปลกๆ บางทีสะกดคล้ายแต่สะกดผิด จริงๆ มันไม่ได้ยากมาก แต่ต้องมีความระมัดระวัง เพราะเทคโนโลยีมุมหนึ่ง มันก็เป็นดาบสองคม คนเอาไปใช้ประโยชน์ก็มี แต่ให้โทษก็มาก
GM : เรื่องราวความเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะส่งผลถึงผู้คนในวงกว้างอย่างไร
วิโรจน์ : ต่างประเทศ ผมมองว่าน่าจะมีแอปพลิเคชันอะไรใหม่ๆ เกิดขึ้น Self-driving Car มองดูมันก็ยังไม่ Fully Commercialize ก็ยังมีออกมาเรื่อยๆ ก็มีคนเอาไปประยุกต์ใช้ทางการแพทย์ ทางการเกษตรอะไรมากขึ้น น่าจะได้เห็นแอปพลิเคชันใหม่ๆ จริงๆ อีกมุมหนึ่งของเมืองนอก ค่าแรงเขาแพง เพราะฉะนั้น AI เป็นหนึ่งในคีย์ที่จะลดต้นทุนให้เขา และทำให้การทำงานของเขามีประสิทธิภาพมากขึ้น
ขณะที่เมืองไทย คนสนใจเยอะ น่าจะมีคนเอาไปประยุกต์ใช้เยอะขึ้นมาก แปลว่าแอปฯ น่าจะมีฟีเจอร์อะไรที่ฉลาดๆ ขึ้น ช่วยอำนวยความสะดวกให้เราได้มากขึ้น เริ่มมีบริษัทที่ขึ้นมาทำพวกแชทบอท ทำการเกษตร ของดีแทค ที่มีการนำเอาภาพถ่ายดาวเทียมมาวิเคราะห์ผลผลิตทางการเกษตร ก็น่าจะเริ่มมีพวกนี้ให้เห็นมากขึ้น แต่ถ้าถามผม ผมมองว่าองค์กรใหญ่ๆ บ้านเราที่อยู่ในตลาดหลักทรัพย์ พวกนั้นเขาจะเดินไปทางไหนกัน ซึ่งเป็นคำถามใหญ่
GM : แต่จนถึงวันนี้ ‘AI จะมาแย่งงานคนเราจริงไหม’ ยังเป็นคำถามคาใจใครหลายๆ คนอยู่
วิโรจน์ : ต้องถามว่า งานเราทำอะไร ถ้างานเราเป็นแพตเทิร์นซ้ำๆ มาชัวร์ คือถ้าจะเขียนได้เป็นกฎตายตัว 1 2 3 4 ก็มาชัวร์ ก็จะเป็นเบสิกแอคชันต่างๆ ที่สามารถเดาหรือคาดการณ์ได้ไม่ยาก แต่พอเป็นอะไรที่ซับซ้อนขึ้น ต้องใช้ความคิด อันนี้จะเริ่มยากแล้ว เวลาคนคิด คนจะมองอะไรหลายๆ มุม เอ๊ะโน่น เอ๊ะนี่ แต่ถ้าเป็นสมองกล มันจะมองมุมเดียวเลย คนในอดีตเคยทำยังไง มันก็ทำอย่างนั้นแหละ ทำให้มันมีข้อจำกัดประมาณหนึ่ง แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าเราจะสบายใจได้ เพราะมันต้องไปเติมสกิลพาร์ทที่คอมพิวเตอร์มันยังไม่เก่ง
AI จะทำงานได้มันต้องมีคนคิดได้ก่อนว่า เราจะเอามันมาทำอะไร อันนี้เป็นเรื่องของคนที่ยังต้องคิด AI ช่วยบอกเราได้ว่า ไอ้นั่นมีแนวโน้มที่จะเป็นไอ้โน่นไอ้นี่ สุดท้ายก็เป็นคนที่ตัดสินใจอยู่ดีว่า คอมพิวเตอร์บอกอย่างนี้ เราทำยังไงต่อดี เช่น เราเก็บข้อมูลเยอะมากจนรู้แล้วว่าคนไทยชอบดูรายการตลก การประกวดร้องเพลง มันก็ไม่ได้แปลว่าคุณจะทำ The Mask Singer ได้ มันยังต้องมีคนที่มาครีเอทีฟอยู่ข้างหลัง ถ้าถามในมุมของการทำงาน เป็นนักกฎหมาย เป็นหมอ อะไรอย่างนี้ ก็จะมีมุมที่ว่า ช่วยงานเบื้องต้นเราได้ ถ้าเป็นหมอ ก็จะวินิจฉัยคร่าวๆ ถึงความเป็นไปได้ เป็นโรคอะไรมาบ้าง คาดการณ์ออกมาทั้งหมด AIตัดสินใจไม่ได้ แต่ AI เลือกได้ว่า จะไปดึงประวัติจากตรงไหนของคนไข้มา แทนที่หมอจะต้องไปค้นประวัติ เปิดตำราเอง ทุกอย่างอยู่บนโต๊ะแล้ว AI จะเป็นผู้ช่วยให้ทุกคนทำงานง่ายขึ้นว่า เราจะเพิ่มการสร้างสรรค์อะไรลงไปต่อได้บ้าง หรือการตัดสินใจนั้น มันมีอะไรเกิดขึ้นบ้าง
GM : ถ้าอย่างนั้นแล้ว มีอะไรที่ต้องคิดต่อเกี่ยวกับ AI ในวันพรุ่งนี้บ้าง
วิโรจน์ : Technology in General เราอยู่ในยุคที่เทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก สมัยผมเรียนการเขียนโปรแกรมก็เพิ่งเริ่มเอง เป็นโนเกียอยู่เลย แต่ทุกอย่างเปลี่ยนเร็วมาก ทุกวันนี้ เรามีสมาร์ทโฟนที่รวดเร็ว เรามีฮาร์ดแวร์ที่เข้ามาเรื่อยๆ จนมาถึงยุค AI ทำอย่างไรให้ทุกคนหาความรู้ให้ได้ตลอดเวลา เพราะทุกครั้งที่เปลี่ยน มันเหมือนเซตศูนย์ใหม่ คนที่เป็นผู้เชี่ยวชาญก็ตาม ทำงานมานานแล้ว ถ้าไม่ตามโลกให้ทัน คุณก็สู้เด็กจบใหม่ที่เขาจบมาแล้วเขาจับเทรนด์นั้นเลยไม่ได้เหมือนกัน
คนไทยเราอยู่ในกรอบคิดของการเป็นผู้ใช้งานมาตลอด ส่วนตัวผมมองว่า พอเป็นเรื่องเทคโนโลยี เราเป็นผู้นำได้ มันไม่ต้องมีต้นทุนแล้ว สมัยก่อนจะคิดค้นโปรดักต์ขึ้นมาสักชิ้นหนึ่ง มันต้องมีโรงงาน มันต้องมีนักวิจัย อะไรยิบย่อยเยอะมาก แต่วันนี้เหมือนทุกอย่างเกิดขึ้นได้ในแล็ปท็อปของคุณเอง ฮาร์ดแวร์ก็มี คลาวด์ก็มี ถ้าคุณจะบอกว่า คุณจะไปสู้กับตลาดโลก ตรงนี้เป็นโอกาส มันเปลี่ยนเรื่อยๆ แล้วทุกครั้งที่มันเปลี่ยน ใครกระโดดจับเทรนด์ได้ก่อนมากกว่า ส่วนเด็กๆ ก็ต้องตั้งใจเรียน เพราะเทคโนโลยีจะเริ่มซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ กลายเป็นว่า ตอนนี้หลายคนอยากจะโดดมาเป็น Machine Learning อยากจะโดดออกมาเป็น AI แต่มันกลายเป็นว่า ความรู้พื้นฐานไม่พอ เลขลืมไปหมดแล้ว แคลคูลัส สถิติ คืนอาจารย์ไปหมดแล้ว ซึ่งการที่จะมาทำงานวิจัย Machine Learning หรือ AI มันต้องอาศัยความรู้พื้นฐานตรงนี้มากอยู่ Lifelong Learning อย่าหยุดเรียนรู้เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก ทันทีที่คุณหยุด นั่นคือคุณล้าสมัยทันที
Lifelong Learning
อย่าหยุดเรียนรู้เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก ทันทีที่คุณหยุด นั่นคือคุณล้าสมัยทันที
