ไทยต้องเพิ่มศูนย์ข้อมูล Data Center กว่า 100 เท่า ดันการใช้งานเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ไทยเทียบเท่าสหรัฐ

ศูนย์วิจัยกสิกรไทย เปิดเผยว่า เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก โดยมีการลงทุนมากกว่า 91.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2022 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 200 พันล้านดอลลาร์ต่อปีภายในปี 2030 การวิจัยของ Goldman Sachs Investment Research ประเมินว่าประเทศไทยอาจเพิ่มผลิตภาพประจำปีประมาณ 0.9% หากประเทศยอมรับ AI

สำหรับภาครัฐ ผลกระทบของ AI สามารถแบ่งออกเป็นสองประเภท: 1) การเปลี่ยนแปลงโดยตรงจากการนำระบบอัตโนมัติเข้ามาใช้ในกระบวนการทางราชการ และ 2) การเปลี่ยนแปลงทางอ้อม จากการเปลี่ยนแปลงรายได้จากภาษีเนื่องจากโครงการ AI การสร้าง Data Center และการสูญเสียงานในประเทศไทย

ในปี 2022 รัฐบาลไทยได้เปิดตัวยุทธศาสตร์ AI แห่งชาติ โดยการจัดตั้งคณะกรรมการนโยบายและแผนปฏิบัติการ AI แห่งชาติ ภายใต้การแนะนำของศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (NECTEC) ยุทธศาสตร์นี้มีเป้าหมายสำหรับปี 2028 โดยหลัก ได้แก่
• สร้างผู้มีความสามารถด้าน AI มากกว่า 30,000 คน
• สร้างต้นแบบ R&D AI อย่างน้อย 100 โครงการ
• หน่วยงาน 600 แห่ง ใช้เทคโนโลยี AI
• เพิ่มการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล 10% ต่อปี เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI ในภาครัฐและเอกชน
• พัฒนา AI การวิจัย และการใช้อย่างกว้างขวางเพื่อสร้างผลกระทบทางธุรกิจและสังคมอย่างน้อย 48,000 ล้านบาท

ในขณะนี้ รัฐบาลได้เริ่มร่างกฎหมายและสร้างความตระหนักแล้ว เราสามารถเห็นตัวอย่างของการดำเนินการได้จากความร่วมมือระหว่างภาครัฐกับบริษัท Microsoft ในปี 2024 รัฐบาลมีแผนที่จะเริ่มลงทุนในโครงการขนาดใหญ่ 6 โครงการ ซึ่งต้องการเงินลงทุนรวม 1.5 พันล้านบาท โดยแบ่ง 1 พันล้านบาท เพื่อพัฒนาแรงงานที่มีทักษะด้าน AI จำนวน 30,000 คน

การพัฒนาแรงงานที่มีทักษะด้าน AI จำนวน 30,000 คน ถือเป็นเป้าหมายที่ทะเยอทะยาน เนื่องจากทั่วโลกมีวิศวกร AI เพียง 150,000-300,000 คนเท่านั้น ซึ่งจะทำให้ประเทศไทยกลายเป็นหนึ่งในสิบศูนย์กลาง AI ของโลก นอกจากนี้ ยังเพิ่มจำนวนแรงงานที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา IT ในประเทศไทยขึ้น 28% จาก 106,000 คน เป็น 136,000 คน ปัจจุบัน สหรัฐอเมริกาเป็นประเทศที่มีนักวิจัย AI ชั้นนำทำงานมากที่สุด โดยมีมากกว่าครึ่งของนักวิจัยทั้งหมด ตามด้วยจีนและสหราชอาณาจักร

ประเทศไทยยังต้องลงทุนใน Data Center เพื่อให้มีโครงสร้างพื้นฐานที่เพียงพอในการดูแลและการประมวลผลข้อมูล ในสหรัฐอเมริกาคาดว่า AI จะใช้พลังงานสูงถึง 25% ของพลังงานทั้งหมด ในตอนนี้ ปริมาณการใช้พลังงานรวมของ Data Center ทั้งหมดในประเทศไทยประมาณ 71 เมกะวัตต์ หรือ 0.2% ของพลังงานที่มีอยู่ในประเทศไทย หากประเทศไทยต้องการเข้าถึงระดับการนำ AI มาใช้ที่คล้ายกับแผนของสหรัฐอเมริกา เราจะต้องเพิ่มความจุของศูนย์ข้อมูลขึ้น 114 เท่า ดังนั้น ภาครัฐต้องลงทุนอย่างเต็มที่ในทรัพยากรมนุษย์และโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็น หากต้องการบรรลุเป้าหมาย AI

ภาครัฐควรดูตัวอย่างจากรัฐบาลสหราชอาณาจักร ซึ่ง Alan Turing Institute คาดว่าจะสามารถทำธุรกรรมอัตโนมัติของภาครัฐได้ถึง 12% โดยรัฐบาลสหราชอาณาจักรดำเนินการธุรกรรมที่เกี่ยวข้องกับประชาชนหนึ่งพันล้านครั้งต่อปีผ่านบริการเกือบ 400 ประเภท ซึ่งมี 120 ล้านรายการที่สามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้อย่างง่ายดาย สิ่งนี้จะช่วยให้ข้าราชการไทยมุ่งเน้นให้บริการงานที่ซับซ้อนแทนงานที่ซ้ำซาก ซึ่งจะช่วยลดระยะเวลารอคอยและเพิ่มความพึงพอใจของประชาชน เช่น:

หนึ่งในสายงานภาครัฐที่สามารถนำ AI มาประยุกต์ใช้ได้อย่างเห็นได้ชัดคือระบบการจัดการจราจรของกรุงเทพฯ ซึ่งอาจจะสามารถลดโอกาสที่สูญเสียไปได้ถึง 1.7 พันล้านบาทต่อปีได้ ในปัจจุบันประเทศไทยสูญเสียโอกาสไปถึง 11 พันล้านบาทต่อปี เนื่องจากปัญหาการจราจรติดขัด โดยเมื่อเร็ว ๆ นี้ โครงการ Bangkok Area Traffic Control Project (BATCP) ลดความแออัดของการจราจรลงถึง 15%

โดยการใช้กล้องวงจรปิดและอัลกอริธึม (“Moderato”) แต่ AI สามารถต่อยอดโดยการติดตามข้อมูลภาพแบบเรียลไทม์กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ (เช่น แนวโน้มและพฤติกรรมของรถเฉพาะโดยใช้ป้ายทะเบียนอ้างอิง เวลาหยุดจอด และอื่นๆ) สิ่งนี้เคยได้รับการทดสอบในเมือง Hull โดย University of Huddersfield และ Simplifai Systems ในสหราชอาณาจักรและสามารถลดความแออัดลงได้ 19% หากนำไปใช้ในกรุงเทพฯ จะมีมูลค่า 1.7 พันล้านบาทต่อปีในโอกาสที่สูญเสียไป

สำหรับอีกสายงานที่สามารถนำ AI มาสนับสนุนได้คือโครงสร้างพื้นฐานของประเทศไทย โดยเฉพาะการบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐาน ในตอนนี้ภาครัฐมีการลงทุน 4 ล้านล้านบาท ในช่วง 10 ปี ที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม คาดว่ายังคงมีส่วนต่างถึง 3.7 ล้านล้านบาท หากภาครัฐต้องการให้สอดคล้องกับความต้องการโครงสร้างพื้นฐานในปี 2040 [Source] การวางแผนเพื่อบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานโดย AI คาดว่าจะลดการเสียหายลงได้ถึง 70% และลดค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาลงได้ 25% เมื่อเปรียบเทียบกับระบบทั่วไป ซึ่งการลงทุนในบำรุงรักษาผ่าน AI จะช่วยให้ประเทศไทยสามารถปิดช่องว่างของงบด้านโครงสร้างพื้นฐานได้

สายงานที่สาม คือการเพิ่มประสิทธิภาพโครงข่ายพลังงานของประเทศไทยโดยใช้ AI ซึ่งในตอนนี้กำลังถูกสำรวจโดยการไฟฟ้าฝ่ายผลิตแห่งประเทศไทย (EGAT) แม้ว่าจะอยู่ในระยะเริ่มต้น ยังเห็นถึงการลดความจำเป็นในการซื้ออุปกรณ์ใหม่ลงได้ 3-5% พร้อมกับการเพิ่มความพร้อมใช้งานและความยืนยาวของสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ได้ 5% ในช่วงสามปีที่ผ่านมา

ศูนย์วิจัยกสิกรไทยเสนอให้ภาครัฐพิจารณาความเสี่ยงเกี่ยวกับ AI ในแนวทางคล้ายกับการกำหนดกรอบกฎหมาย Artificial Intelligence Act ของ EU ที่ได้จัดประเภทความเสี่ยงของ AI เพื่อเพิ่มความปลอดภัยขณะที่ปกป้องสิทธิมนุษยชนพื้นฐาน โดยการสร้างกรอบการจัดการความเสี่ยง AI หรือ National Institute of Standards and Technology ของสหรัฐอเมริกา (NIST) สร้างคู่มือความเสี่ยงที่เกิดจาก AI ประเภทสร้างสรรค์ (Generative AI) โดยเสนอให้ต้องดำเนินการมากกว่า 400 การกระทำ เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของระบบ AI