Anthropic ชี้ เอฟวัน AI เร็วแรงแค่ไหนก็ต้องมีเบรก! พร้อมหนุนรัฐออกกฎควบคุม

17 ต.ค. 2569 | 19:11น.

Anthropic Cofounder and Head of Policy Jack Clark participates in the seminar “Artificial Intelligence and the Global Economy: From Risk to Opportunity” during the 2026 Annual Meetings of the International Monetary Fund and the World Bank Group in Bangkok, Thailand, on October 16, 2026.

“แจ็ค คลาร์ก” ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic มองว่า AI กำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนสำคัญ จากเทคโนโลยีที่มนุษย์ต้องสั่งงาน สู่ระบบทำงานได้ด้วยตัวเอง แต่การเร่งนำ AI มาใช้โดยไร้ระบบกำกับดูแลอาจสร้างความเสียหายต่อเศรษฐกิจและสังคม เสนอให้รัฐมีบทบาทกำหนดมาตรฐานทดสอบ AI ร่วมกัน พร้อมเปิดเผยข้อมูลผลกระทบต่อตลาดแรงงาน เพื่อให้โลกคว้าโอกาสจาก AI ได้โดยไม่ปล่อยให้ความเสี่ยงวิ่งนำหน้ามนุษยชาติ

ผู้สื่อข่าวรายงาน จากงานประชุม IMF-World Bank 2026 เวทีเสวนาในหัวข้อ “AI and the Global Economy: From Risk to Opportunity” เมื่อวันศุกร์ที่ 16 ตุลาคม 2569 ณ ศูนย์ประชุมแห่งชาติสิริกิติ์ แจ็ค คลาร์ก (Jack Clark) ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic และหัวหน้าฝ่ายนโยบายของบริษัทผู้พัฒนา AI ดังอย่าง Claude ชวนมองความเปลี่ยนแปลงของ AI ผ่านมิติที่มากกว่าความสามารถของโมเดล โดยเฉพาะคำถามที่ว่า

เทคโนโลยีนี้จะเข้าไปเปลี่ยนวิธีทำงานขององค์กร เศรษฐกิจ และตลาดแรงงานได้มากเพียงใด ?

คลาร์กมองว่า AI มีคุณสมบัติบางอย่างที่แตกต่างจากเทคโนโลยีในอดีตอย่างชัดเจน เพราะอุปกรณ์ทั่วไปที่บริษัทซื้อเข้ามาใช้งานมักต้องผ่านการติดตั้งและออกแบบกระบวนการทำงานให้เหมาะสมก่อนจึงจะสร้างประโยชน์ได้ แต่ AI สามารถเข้ามาช่วยทำงานและเสนอแนวทางแก้ปัญหาได้ตั้งแต่เริ่มต้น

เขาเปรียบเทียบว่า หากบริษัทซื้อเครื่องบิน กล้องจุลทรรศน์ หรือคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เข้ามา องค์กรต้องนำอุปกรณ์เหล่านั้นไปติดตั้งและหาวิธีใช้งาน แต่เมื่อเป็น AI กลับมีลักษณะคล้ายการเพิ่มคนเข้ามาในทีม เพราะระบบสามารถเข้ามาช่วยทำงานได้โดยตรง

ถ้าคุณซื้อระบบ AI เข้ามาในบริษัท มันจะเข้ามาพร้อมบอกว่า ‘มาเริ่มงานกันเถอะ มีอะไรให้ฉันช่วยคุณได้บ้าง’

สำหรับ Clark นี่คือคุณสมบัติที่โลกอาจจะยังประเมิน AI ต่ำเกินไป เพราะ AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่รอรับคำสั่งจากมนุษย์ แต่กำลังพัฒนาไปสู่ระบบที่สามารถช่วยทำงานหลายขั้นตอน และมีส่วนร่วมกับกระบวนการขององค์กรได้มากขึ้น

ความสามารถดังกล่าวอาจทำให้การเพิ่มผลิตภาพเกิดขึ้นเร็วกว่าที่หลายฝ่ายคาดการณ์ โดยเฉพาะบริษัทที่มีข้อมูล กระบวนการ และระบบบริหารจัดการที่พร้อมรองรับ AI

อย่างไรก็ตาม การที่ AI มีความสามารถสูงขึ้น ไม่ได้หมายความว่าทุกองค์กรจะสามารถดึงประโยชน์ออกมาได้เท่ากัน เพราะโจทย์สำคัญไม่ได้อยู่ที่การเข้าถึงเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่การปรับองค์กรให้ทำงานร่วมกับเทคโนโลยีได้จริง

ต้องกล้ารื้อระบบเดิม ไม่ใช่แค่ซื้อ AI เพิ่ม

คลาร์กกล่าวว่า หนึ่งในความท้าทายสำคัญของการนำ AI มาใช้ คือ ความพร้อมขององค์กรที่จะเปลี่ยนแปลงตัวเอง โดยเฉพาะบริษัทขนาดใหญ่ที่มีขั้นตอนการทำงาน ระบบอนุมัติ และโครงสร้างการบริหารซับซ้อน

การเพิ่มเครื่องมือ AI เข้าไปในกระบวนการเดิมอาจช่วยให้พนักงานทำงานบางอย่างได้เร็วขึ้น แต่ไม่ได้รับประกันว่าผลิตภาพของทั้งบริษัทจะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย หากกระบวนการอื่นยังเป็นคอขวด หรือองค์กรยังทำงานด้วยวิธีคิดแบบเดิม

องค์กรต้องกล้าที่จะรื้อและสร้างบางส่วนของตัวเองขึ้นมาใหม่ด้วยเทคโนโลยีนี้ โดยเริ่มจากระดับผู้นำ”

คลาร์กมองว่า การเปลี่ยนผ่านที่แท้จริงต้องเริ่มจากผู้บริหารที่พร้อมทบทวนวิธีทำงานเดิม และยอมปรับโครงสร้างบางส่วนขององค์กรเพื่อให้ AI เข้ามาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ยิ่งองค์กรมีขนาดใหญ่ การเปลี่ยนแปลงลักษณะนี้ก็ยิ่งทำได้ยาก เพราะไม่ได้เกี่ยวข้องแค่การเลือกเทคโนโลยี แต่รวมถึงการจัดสรรทรัพยากร การกำหนดความรับผิดชอบ และการตัดสินใจว่าจะให้ AI เข้ามาทำงานแทนหรือสนับสนุนมนุษย์ในขั้นตอนไหน

ประเด็นนี้ยังเชื่อมโยงกับแนวคิดเรื่อง AI agent หรือระบบ AI ที่สามารถดำเนินงานหลายขั้นตอนตามเป้าหมายที่กำหนดไว้ ซึ่งเริ่มมีความสำคัญต่อการนำ AI ไปใช้ในกระบวนการทางธุรกิจจริง

สำหรับองค์กรที่ต้องการผลลัพธ์มากกว่าการทดลองใช้ AI การออกแบบกระบวนการทำงานใหม่จึงอาจสำคัญไม่แพ้ความสามารถของโมเดลที่เลือกใช้

วัดผล AI อย่าดูแค่เร็วขึ้น ต้องตัดสินใจได้ดีขึ้นด้วย

อีกประเด็นที่คลาร์กให้ความสำคัญคือ การวัดผลตอบแทนจากการนำ AI มาใช้ หลายองค์กรให้ความสำคัญกับความเร็วและปริมาณงานที่เพิ่มขึ้น แต่การวัดผลิตภาพด้วยตัวเลขเหล่านี้เพียงอย่างเดียวอาจไม่สะท้อนคุณค่าที่แท้จริงของเทคโนโลยี

ประเด็นสำคัญคือ AI สามารถช่วยให้มนุษย์ตัดสินใจได้ดีขึ้นหรือไม่ และคำแนะนำที่ระบบเสนอสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดีกว่าวิธีทำงานเดิมได้จริงหรือเปล่า

คลาร์กเปิดเผยว่า Anthropic เคยศึกษาการใช้งาน AI ของนักวิจัยภายในบริษัท โดยพิจารณาว่าในสถานการณ์ใดนักวิจัยเลือกทำตามคำแนะนำของ AI และในสถานการณ์ใดพวกเขาเลือกที่จะไม่ทำตาม

การศึกษาลักษณะนี้ช่วยให้บริษัทประเมินความก้าวหน้าของ AI จากความสามารถในการเสนอคำแนะนำที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของมนุษย์ ไม่ใช่เพียงการสร้างคำตอบได้รวดเร็วหรือผลิตผลลัพธ์ได้จำนวนมาก แต่การที่มนุษย์เลือกทำตาม AI ก็ยังไม่ใช่หลักฐานว่าคำแนะนำนั้นถูกต้องเสมอไป เพราะสิ่งที่ต้องประเมินต่อคือผลลัพธ์หลังจากนำคำแนะนำไปใช้แล้ว

นั่นหมายความว่า การประเมิน AI ในองค์กรอาจต้องพัฒนาไปสู่การวัดคุณภาพของผลลัพธ์ในระยะยาว เช่น การตัดสินใจที่แม่นยำขึ้น ความผิดพลาดที่ลดลง หรือผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ดีขึ้น มากกว่าการนับจำนวนงานที่ทำเสร็จภายในเวลาที่สั้นลงเพียงอย่างเดียว

ตลาดแรงงาน-การจ้างงานบัณฑิตจบใหม่

นอกจากการเปลี่ยนแปลงภายในองค์กรแล้ว ผลกระทบต่อตลาดแรงงานเป็นอีกเรื่องที่คลาร์กให้ความสำคัญ โดยเขาระบุว่า ข้อมูลเศรษฐกิจเริ่มแสดงสัญญาณว่า การจ้างงานบัณฑิตจบใหม่อาจชะลอตัวลงในบางตลาด

ขณะเดียวกัน Anthropic เองก็พบแนวโน้มการกลับไปให้ความสำคัญกับบุคลากรที่มีประสบการณ์ เพราะเมื่อองค์กรนำ AI agent เข้ามาช่วยทำงาน ก็ยังต้องการคนที่มีทักษะและประสบการณ์ในการบริหารจัดการระบบเหล่านี้

ประเด็นนี้น่าสนใจเพราะ ‘งานระดับเริ่มต้น’ มักเป็นจุดเริ่มต้นของ ‘คนรุ่นใหม่’ ในการเข้าสู่ตลาดแรงงานและสะสมประสบการณ์ หากบริษัทลดการจ้างงานในตำแหน่งเหล่านี้ ขณะที่ต้องการคนที่มีประสบการณ์มากกว่า เส้นทางการเติบโตในอาชีพของคนรุ่นใหม่ก็อาจเปลี่ยนไป

อย่างไรก็ตาม คลาร์กไม่ได้ระบุว่าการจ้างงานจะลดลงในทุกอุตสาหกรรม แต่ชี้ให้เห็นความจำเป็นในการทำความเข้าใจว่า AI กำลังส่งผลต่ออาชีพและภาคธุรกิจแต่ละประเภทอย่างไร

บางอุตสาหกรรมอาจนำ AI มาใช้แล้วพบว่าจำนวนงานไม่ได้ลดลง หรืออาจเกิดความต้องการแรงงานเพิ่มขึ้นจากการขยายตัวของธุรกิจ ขณะที่บางอุตสาหกรรมอาจเผชิญแรงกดดันต่อการจ้างงานอย่างชัดเจน

โจทย์จึงไม่ใช่การสรุปว่า AI จะทำลายงานทั้งหมดหรือสร้างงานใหม่ได้มากเพียงใดตั้งแต่วันนี้ แต่คือการติดตามข้อมูลจริงให้ทันต่อการเปลี่ยนแปลง เพื่อให้ทั้งภาคธุรกิจและภาครัฐสามารถวางแผนรับมือได้ก่อนที่ผลกระทบจะขยายวงกว้าง

สำหรับคนทำงาน ทักษะที่จำเป็นในอนาคตจึงอาจไม่ได้มีเพียงความสามารถในการใช้เครื่องมือ AI แต่รวมถึงการตรวจสอบคำแนะนำ การตัดสินใจจากข้อมูล และการบริหารจัดการงานที่มี AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการด้วย

เสนอปันข้อมูล AI ให้รัฐ วางนโยบายแรงงานให้ตรงจุด

หนึ่งในข้อเสนอที่เป็นรูปธรรมที่สุดของคลาร์กคือ การนำข้อมูลการใช้งาน AI ในภาคเศรษฐกิจมาเชื่อมโยงกับข้อมูลตลาดแรงงานของแต่ละประเทศ เพื่อให้รัฐบาลสามารถประเมินได้ว่าเทคโนโลยีกำลังส่งผลต่ออาชีพ อุตสาหกรรม และรูปแบบการจ้างงานอย่างไร

เขาระบุว่า บริษัท AI มีข้อมูลเกี่ยวกับการนำระบบของตนไปใช้งานในภาคเศรษฐกิจ ซึ่งสามารถแบ่งปันให้รัฐบาลนำไปวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลภายในประเทศ เช่น แนวโน้มการจ้างงานและการเปลี่ยนแปลงของแต่ละอุตสาหกรรม

เราต้องแบ่งปันข้อมูลเหล่านี้ เพื่อให้ทุกฝ่ายตัดสินใจได้ดีขึ้นบนพื้นฐานของข้อมูลจริง”

คลาร์กตัวอย่างประเทศญี่ปุ่น ซึ่งรัฐบาลได้ร่วมกับมหาวิทยาลัยโตเกียวจัดทำ Japan AI Index โดยนำข้อมูลจาก Anthropic มาเชื่อมโยงกับข้อมูลภาครัฐเกี่ยวกับแนวโน้มการจ้างงาน

แนวทางนี้มีความสำคัญ เพราะข้อมูลการใช้งาน AI สามารถช่วยให้เห็นภาพว่าเทคโนโลยีกำลังถูกนำไปใช้กับงานประเภทใด ขณะที่ข้อมูลตลาดแรงงานช่วยให้เข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวสัมพันธ์กับความต้องการแรงงานในแต่ละอุตสาหกรรมอย่างไร

หากพบว่า AI ช่วยเพิ่มผลิตภาพโดยไม่ได้ทำให้การจ้างงานลดลง รัฐบาลก็อาจสนับสนุนการขยายการใช้งานในภาคธุรกิจนั้นได้ แต่หากพบสัญญาณว่าบางอาชีพกำลังเผชิญแรงกดดัน รัฐบาลก็สามารถพิจารณามาตรการฝึกทักษะใหม่และช่วยเหลือแรงงานให้เหมาะสมกับสถานการณ์มากขึ้น

คลาร์กมองว่า การตัดสินใจเชิงนโยบายควรอาศัยหลักฐานที่ตรวจสอบได้ มากกว่าการคาดการณ์ล่วงหน้าว่า AI จะสร้างหรือทำลายงานจำนวนเท่าใด

เขายังเชื่อว่าการแบ่งปันข้อมูลเป็นส่วนหนึ่งของความรับผิดชอบของบริษัท AI เพราะข้อมูลเหล่านี้สามารถช่วยให้รัฐบาล ภาคธุรกิจ และผู้กำหนดนโยบายเข้าใจผลกระทบของเทคโนโลยีได้ดีขึ้น

กฎควบคุม AI ต้องไม่ใช่เรื่องที่บริษัทเทคฯตัดสินใจกันเอง

เมื่อการสนทนาเข้าสู่ประเด็นการควบคุมกำกับดูแล คลาร์กแสดงจุดยืนชัดเจนว่า แม้ภาคธุรกิจจะมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและทดสอบ AI แต่การกำหนดมาตรฐานความปลอดภัยไม่ควรขึ้นอยู่กับความสมัครใจของบริษัทเพียงฝ่ายเดียว

เขามองว่า การกำกับดูแลที่เหมาะสมต้องช่วยสร้างความเชื่อมั่นให้กับผู้ใช้งานและเศรษฐกิจ โดยไม่จำเป็นต้องหยุดยั้งการพัฒนานวัตกรรม

เราจำเป็นต้องมีมาตรฐานที่สมเหตุสมผล เพราะนี่คือหนทางที่จะสร้างความเชื่อมั่นให้กับเทคโนโลยี และสามารถขับเคลื่อนเศรษฐกิจต่อไปได้”

คลาร์กสนับสนุนให้รัฐบาลเข้ามากำหนดมาตรฐานร่วมกัน โดยเฉพาะในประเทศที่เป็นผู้พัฒนา AI และมีบทบาทสำคัญต่อทิศทางของเทคโนโลยีระดับโลก

ประเด็นนี้สำคัญเพราะ AI สามารถสร้างประโยชน์ได้ในหลายภาคส่วน แต่ก็มีความเสี่ยงที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การใช้งานในทางที่เป็นอันตราย ไปจนถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยไซเบอร์และผลกระทบต่อระบบเศรษฐกิจ

หากแต่ละบริษัทกำหนดวิธีทดสอบและประเมินความปลอดภัยของตัวเองโดยไม่มีมาตรฐานที่สอดคล้องกัน การเปรียบเทียบความเสี่ยงระหว่างระบบก็อาจทำได้ยาก และประเทศต่างๆ อาจต้องสร้างกระบวนการตรวจสอบใหม่ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

คลาร์กจึงเสนอให้มีมาตรฐานทดสอบที่ชัดเจน การเปิดเผยรายละเอียดของการประเมินความเสี่ยง และกลไกที่ช่วยให้ผลการทดสอบจากหน่วยงานที่น่าเชื่อถือสามารถนำไปใช้ร่วมกันระหว่างประเทศได้

เป้าหมายไม่ใช่การทำให้ทุกประเทศต้องมีกฎระเบียบเหมือนกันทุกข้อ แต่เป็นการสร้างพื้นฐานร่วมกันที่ช่วยให้ระบบ AI ผ่านการตรวจสอบตามเกณฑ์ที่สังคมยอมรับได้

ของเล่นเด็กยังถูกกำกับดูแลมากกว่า AI ขั้นสูง?

หนึ่งในช่วงที่โดดเด่นที่สุดของการเสวนา คือการที่คลาร์กเปรียบเทียบกฎความปลอดภัยของ AI กับมาตรฐานของเล่นเด็ก

เขาเล่าว่า ในฐานะพ่อของลูกเล็กสองคน เขาต้องซื้อของเล่นที่มีฉลากและผ่านข้อกำหนดด้านความปลอดภัย เพราะเด็กอาจนำของเล่นเข้าปากหรือใช้เล่นในลักษณะที่ทำให้เกิดอันตรายได้

แต่เมื่อกลับไปทำงานพัฒนา AI ขั้นสูง เขากลับพบว่าเทคโนโลยีที่อาจมีผลกระทบต่อผู้คนในวงกว้างยังไม่ได้อยู่ภายใต้ระบบกำกับดูแลในลักษณะที่เทียบเคียงกันได้เลย

เป็นเรื่องที่น่าทึ่งใจนะครับ ที่ของเล่นที่ผมซื้อให้ลูกกลับถูกตรวจสอบกำกับดูแลมากกว่าเทคโนโลยี AI ระดับสูงที่ผมทำงานด้วยทุกวี่วัน”

การเปรียบเทียบนี้ชี้ให้เห็นความแตกต่างระหว่างผลิตภัณฑ์ที่ผู้บริโภคคุ้นเคยกับเทคโนโลยี AI ที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว แม้ทั้งสองประเภทจะมีความเสี่ยงต่างกัน แต่หลักการพื้นฐานคือ เมื่อผลิตภัณฑ์อาจก่อให้เกิดอันตราย ก็ควรมีกระบวนการทดสอบและประเมินความปลอดภัยที่เหมาะสม

คลาร์กย้ำว่า การสร้างมาตรฐานร่วมกันไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของการออกกฎ แต่ยังช่วยให้ประเทศต่างๆ สามารถยอมรับผลการทดสอบของกันและกันได้ ลดความซ้ำซ้อน และทำให้บริษัทสามารถนำเทคโนโลยีไปใช้งานในหลายตลาดได้อย่างมีหลักเกณฑ์

เขาเสนอแนวคิดที่เรียบง่ายว่า

ทดสอบเพียงครั้งเดียว ใช้งานได้ทุกที่”

แนวคิดนี้หมายถึงการสร้างระบบที่ประเทศต่างๆ สามารถยอมรับผลการทดสอบ AI จากหน่วยงานที่มีความน่าเชื่อถือร่วมกันได้ หากการทดสอบนั้นเป็นไปตามมาตรฐานที่ตกลงไว้

ในทางปฏิบัติ การยอมรับผลการทดสอบร่วมกันอาจช่วยให้การตรวจสอบ AI มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องลดทอนความเข้มงวดด้านความปลอดภัยของแต่ละประเทศ

โลกแข่งกันพัฒนา AI แต่ระบบความปลอดภัยนั้นตามไม่ทัน

ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic ใช้อุปมาเรื่องรถแข่ง Formula 1 เพื่ออธิบายสถานการณ์ที่ AI กำลังเผชิญ โดยมองว่าการแข่งขันพัฒนาเทคโนโลยีกำลังเกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว ขณะที่ระบบป้องกันความเสี่ยงยังไม่พร้อมเท่าที่ควร

AI ก็เหมือนกับการแข่งขัน F1 ในเวลากลางคืน โดยที่รถเนี่ยอาจไม่มีแม้กระทั่งเบรก”

คำเปรียบเทียบนี้สะท้อนความกังวลว่า แม้โลกจะเห็นโอกาสทางเศรษฐกิจจาก AI อย่างชัดเจนขึ้น แต่ความสามารถในการควบคุมความเสี่ยงอาจยังไม่ทันต่อความก้าวหน้าของเทคโนโลยี

ประเด็นนี้ยังเชื่อมโยงกับความแตกต่างของแนวทางกำกับดูแลระหว่างประเทศ เพราะแต่ละประเทศมีทั้งผลประโยชน์ ความพร้อม และแนวคิดเกี่ยวกับบทบาทของรัฐที่ไม่เหมือนกัน

หากประเทศต่างๆ ไม่สามารถสร้างความเข้าใจร่วมกันได้ การพัฒนาและนำ AI ไปใช้ก็อาจเกิดขึ้นภายใต้กฎที่แตกต่างกันมาก จนยากต่อการตรวจสอบและประเมินความเสี่ยงอย่างเป็นระบบ

คลาร์กจึงมองว่าการมีมาตรฐานร่วมกันและการแลกเปลี่ยนผลการทดสอบเป็นหนึ่งในแนวทางที่จะช่วยให้โลกเดินหน้าต่อได้ โดยไม่จำเป็นต้องรอให้ทุกประเทศเห็นตรงกันในทุกรายละเอียดก่อน

สิ่งสำคัญคือ ต้องมีหลักประกันว่าระบบ AI ได้รับการตรวจสอบอย่างเหมาะสม และมีมาตรการป้องกันการใช้งานที่อาจก่อให้เกิดอันตราย

Anthropic เชื่อว่าโลกยังควบคุม AI ได้ แต่ต้องไม่ปล่อยให้บริษัทตัดสินใจฝ่ายเดียว

ในช่วงท้ายของการเสวนา คลาร์กแสดงความเชื่อมั่นว่าโลกยังสามารถจัดการความเสี่ยงจาก AI ได้ หากทุกฝ่ายให้ความสำคัญกับปัญหานี้อย่างจริงจัง

เขาเล่าว่า ตลอดหลายปีที่ผ่านมา เคยพยายามเตือนผู้คนถึงความสำคัญของ AI แต่ในเวลานั้นหลายคนยังมองว่าเป็นเพียงเทคโนโลยีทางวิทยาศาสตร์ที่อาจมีประโยชน์ในอนาคต

วันนี้สถานการณ์เปลี่ยนไปแล้ว เพราะ AI กลายเป็นประเด็นที่รัฐบาล ภาคธุรกิจ และสังคมทั่วโลกต้องร่วมกันพิจารณา ทั้งในมิติของโอกาสทางเศรษฐกิจ ผลกระทบต่อตลาดแรงงาน และความปลอดภัย

การตัดสินใจเหล่านี้ไม่สามารถปล่อยให้บริษัทเป็นผู้กำหนดอยู่เพียงฝ่ายเดียวได้”

สำหรับคลาร์กการกำหนดอนาคตของ AI ไม่ควรเป็นเรื่องที่บริษัทเทคโนโลยีตัดสินใจเองทั้งหมด เพราะผลกระทบของเทคโนโลยีครอบคลุมทั้งเศรษฐกิจ ตลาดแรงงาน ความปลอดภัย และชีวิตประจำวันของผู้คน

บริษัทผู้พัฒนา AI มีบทบาทสำคัญในการสร้างเทคโนโลยี ทดสอบระบบ และเปิดเผยข้อมูล แต่รัฐบาลและหน่วยงานอิสระก็ต้องมีบทบาทในการกำหนดมาตรฐาน ตรวจสอบความเสี่ยง และสร้างความเชื่อมั่นให้กับสังคมด้วย

ท้ายที่สุดคลาร์กมองว่า AI ยังมีศักยภาพมหาศาลที่จะสร้างประโยชน์ให้กับโลก แต่การจะคว้าโอกาสนั้นได้จำเป็นต้องอาศัยความรับผิดชอบจากทุกฝ่าย

หากพวกเราทำสำเร็จ พวกเราก็จะคว้าประโยชน์มหาศาลจากเทคโนโลยีนี้ได้ แต่ถ้าหากพวกเราประมาทแล้วหละก็ พวกเรากำลังเสี่ยงที่จะเผชิญกับความโกลาหลในอนาคต”

แชร์

ขนาดตัวอักษร