เสียงสะท้อนวงการเทค TH-AI Passport แจก AI ฟรี 5 ล้านสิทธิ์ คุ้มงบ 1.6 พันล้านหรือไม่
ผู้เชี่ยวชาญ นักวิชาการ สตาร์ทอัพ และนักพัฒนา AI ไทย ร่วมตั้งคำถามต่อโครงการ TH-AI Passport วงเงิน 1,621 ล้านบาท หลังถูกหยิบยกตั้งกระทู้กลางสภา ชี้โจทย์สำคัญไม่ใช่เพียงเพิ่มจำนวนผู้ใช้ AI แต่ต้องตอบให้ได้ว่าเม็ดเงินภาษีกำลังสร้างศักยภาพ AI ของประเทศ หรือกำลังสร้างฐานผู้ใช้งานให้แพลตฟอร์มต่างชาติ
KEY
POINTS
- วงการเทคตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าของโครงการว่าเป็นการนำงบประมาณ 1.6 พันล้านบาทไปสร้างฐานลูกค้าให้บริษัทเทคโนโลยีต่างชาติหรือไม่ ซึ่งอาจทำให้เงินไหลออกนอกประเทศในระยะยาว
- ผู้เชี่ยวชาญเสนอว่าควรนำงบประมาณไปสนับสนุนผู้ประกอบการและสตาร์ทอัพ AI ของไทย เพื่อสร้างอุตสาหกรรมและบุคลากรด้าน AI ภายในประเทศ แทนการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ
- เกิดข้อถกเถียงว่าสิทธิ์ที่ประชาชนจะได้รับเป็นเพียงการเข้าถึง "โมเดล AI" พื้นฐาน หรือเป็น "แอปพลิเคชันระดับ Pro" ที่มีฟีเจอร์ครบถ้วน และเป้าหมายที่เน้นแค่จำนวนผู้เข้าถึงอาจไม่สะท้อนการนำไปใช้จริงเพื่อขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
กรณีที่นายภาวุธ พงษ์วิทยภานุ สส.บัญชีรายชื่อ พรรคประชาชน ตั้งกระทู้ถามสดด้วยวาจาต่อนายไชยชนก ชิดชอบ รัฐมนตรีว่าการกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) เกี่ยวกับโครงการ Thailand AI Passport (TH-AI Passport) วงเงิน 1,621 ล้านบาท สำหรับคนไทย 5 ล้านคน ได้จุดกระแสถกเถียงอย่างกว้างขวางในแวดวงเทคโนโลยีไทย
แม้ภาครัฐจะชี้แจงว่าโครงการดังกล่าวมีเป้าหมายยกระดับการเข้าถึงเทคโนโลยี AI ของคนไทย เพิ่มทักษะดิจิทัล และเร่งอัตราการใช้งาน AI ของประเทศ แต่หลังรายละเอียดโครงการและเงื่อนไขการดำเนินงานถูกเผยแพร่ออกมา
แต่กลับมีเสียงสะท้อนจากผู้เชี่ยวชาญหลายฝ่ายที่มองต่างมุมกัน ทั้งในเรื่องความคุ้มค่าของงบประมาณ รูปแบบการพัฒนา AI ของประเทศ ตลอดจนผลกระทบต่อผู้ประกอบการไทยในระยะยาว
ชี้รัฐอธิบายเหตุผลดีขึ้น แต่คำถามใหญ่อยู่ที่ไทยกำลังสร้างอะไร
นายปฐม อินทโรดม กรรมการสภาดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม มองว่าการชี้แจงของกระทรวงดีอีครั้งนี้ช่วยให้เห็นเหตุผลของโครงการในมิติการเพิ่มการเข้าถึง AI ของคนไทยชัดเจนขึ้น โดยเฉพาะการอธิบายว่าไทยยังมีอัตราการใช้งาน AI ต่ำเมื่อเทียบกับหลายประเทศ และจำเป็นต้องเร่งให้ประชาชนเข้าถึงเครื่องมือเหล่านี้เพื่อไม่ให้ประเทศเสียเปรียบในการแข่งขันทางเศรษฐกิจ
"ลงทุนเพื่อสร้างขีดความสามารถทางเทคโนโลยีของตัวเอง หรือกำลังลงทุนเพื่อเพิ่มจำนวนผู้ใช้งานเทคโนโลยีที่พัฒนาโดยต่างประเทศ"
นายปฐม ชี้ว่าหากพิจารณาจากรูปแบบการใช้งบประมาณ โครงการดังกล่าวไม่ได้มุ่งไปสู่การสร้าง Foundation Model ของไทย ไม่ได้ลงทุนใน GPU Infrastructure และไม่ได้สร้างระบบนิเวศ Deep Tech ภายในประเทศโดยตรง
คำถามสำคัญจึงอยู่ที่ว่า เมื่อหมดโครงการแล้ว ประเทศไทยจะได้อะไรกลับมานอกจากจำนวนผู้ใช้งานที่เพิ่มขึ้น และจะสามารถเปลี่ยนการเข้าถึง AI ให้กลายเป็นศักยภาพการแข่งขันของประเทศได้จริงหรือไม่
ชำแหละความเข้าใจผิดเรื่อง AI Pro ชี้โมเดลกับแอปเป็นคนละเรื่อง
รศ.ดร.ธนชาติ นุ่มนนท์ ผู้อำนวยการสถาบันไอเอ็มซี (IMC Institute) มองว่าหนึ่งในปัญหาสำคัญที่เกิดขึ้นหลังโครงการถูกเผยแพร่ คือความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนของสังคมเกี่ยวกับสิ่งที่รัฐบาลกำลังจะจัดหาให้ประชาชน
รศ.ดร.ธนชาติ ระบุว่า ฟีเจอร์ที่ผู้ใช้งานทั่วไปประทับใจ ไม่ว่าจะเป็น Deep Research, Canvas, Custom GPTs หรือ Operator ล้วนเป็นความสามารถในชั้นแอปพลิเคชัน ไม่ได้ติดมากับ API ของโมเดลโดยตรง ดังนั้นการ “ซื้อสิทธิ์ใช้งานโมเดลผ่าน API” กับการ “ให้ผู้ใช้เข้าถึงแอปพลิเคชัน Pro เต็มรูปแบบ” จึงเป็นคนละเรื่องกันอย่างสิ้นเชิง โดยเขามองว่า TOR มีลักษณะต้องการผลลัพธ์แบบหลัง แต่กลไกที่สามารถดำเนินการได้จริงอาจใกล้เคียงกับแบบแรกมากกว่า
เขายังชี้ให้เห็นว่า แม้ในอนาคตโมเดล AI จะมีความสามารถแบบ Multimodal มากขึ้นจนเส้นแบ่งระหว่างประเภทของข้อมูลเริ่มเลือนราง แต่เส้นแบ่งระหว่าง “โมเดลผ่าน API” กับ “แอปพลิเคชันพร้อมฟีเจอร์ระดับ Pro” ยังคงชัดเจนอยู่
นอกจากนี้ยังตั้งข้อสังเกตว่า เงื่อนไข Data Localization ที่กำหนดให้ข้อมูลอยู่ภายในประเทศ อาจขัดกับการเข้าถึง Frontier Model ระดับโลก เนื่องจากโมเดลเหล่านี้ส่วนใหญ่ประมวลผลอยู่ในต่างประเทศ ทำให้เกิดคำถามว่าสุดท้ายแล้วบริการที่ประชาชนจะได้รับจะมีขีดความสามารถในระดับใด
ตั้งคำถามแรง รัฐกำลังเอาเงินภาษีไปสร้างฐานลูกค้าให้ Big Tech หรือไม่
นางสาวพรทิพย์ กองชุน ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ (COO) บริษัท Jitta มองว่า ประเด็นที่ควรถูกตั้งคำถามมากที่สุดของโครงการ TH AI Passport ไม่ใช่เพียงจำนวนคนไทย 5 ล้านคนที่จะเข้าถึง AI แต่คือผู้ได้รับประโยชน์ที่แท้จริงจากงบประมาณกว่า 1,621 ล้านบาท
ในมุมของบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก มูลค่าที่สำคัญกว่ารายได้ระยะสั้นคือการได้ผู้ใช้งานใหม่เข้าสู่ระบบนิเวศของแพลตฟอร์ม เพราะเมื่อผู้ใช้เริ่มคุ้นเคยกับบริการแล้ว โอกาสที่จะกลับมาใช้งานต่อและยอมจ่ายเงินหลังสิ้นสุดโครงการย่อมมีสูงขึ้น
"เอาจริง ๆ นะ แค่เอา Users ไปให้ เขาก็ไม่เอาเงินแล้ว เพราะเขาอยากให้ Users เหล่านี้มาเป็นทาสของ Platform เขาในอนาคต หมดโปร 1 ปีแล้วก็ต้องควักกระเป๋ามาซื้อเองอยู่ดี เขาคำนวณมาแล้ว"
ข้อสังเกตดังกล่าวนำไปสู่คำถามต่อเป้าหมายของโครงการที่ต้องการเพิ่มอัตราการเข้าถึง AI หรือ AI Diffusion จาก 10.7% เป็น 23% ว่าเป็นตัวชี้วัดที่สะท้อนความสำเร็จของประเทศจริงหรือไม่
เพราะการเข้าถึง AI ไม่ได้หมายความว่าจะเกิดการใช้งานจริงในภาคเศรษฐกิจ ขณะที่ตัวชี้วัดที่ควรได้รับความสำคัญมากกว่า คือ Actual AI Adoption Rate หรืออัตราการนำ AI ไปใช้จริงในการทำงาน การเพิ่มผลิตภาพแรงงาน และผลกระทบต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจของประเทศ
"เราต้องไปดูเป้าหมายสูงสุด ที่เราต้องการคือ Actual AI Adoption Rate หรือนำไปใช้จริงเป็นเท่าไหร่ และเราใช้ AI ขับเคลื่อนเศรษฐกิจของประเทศ หรือ GDP ได้ขนาดไหน อยากให้กระทรวง DE แชร์ KPI ด้านนี้ด้วย"
อีกประเด็นที่ถูกตั้งคำถามคือแนวคิด Learn to Earn ที่ถูกใช้เป็นหนึ่งในเหตุผลสนับสนุนโครงการ โดยเฉพาะในส่วนของการอบรมและพัฒนาทักษะ AI ให้กับประชาชน
เมื่อผู้พัฒนาหลักสูตรและผู้ให้บริการเทคโนโลยีคือ Google, Microsoft และ OpenAI คำถามสำคัญจึงอยู่ที่ว่า สิ่งที่เกิดขึ้นคือการยกระดับทักษะเพื่อสร้างโอกาสทางอาชีพ หรือเป็นการสร้างความคุ้นเคยกับผลิตภัณฑ์และบริการของผู้ให้บริการรายใหญ่เหล่านั้น
"Up Skill ในอาชีพ หรือ Up Skill บน Platform เพื่อ Up-Sell"
นางสาวพรทิพย์ มองว่า หากการเรียนรู้ AI ของคนไทยจบลงเพียงการใช้งานลักษณะถาม-ตอบหรือการค้นหาข้อมูล ประเทศอาจได้เพียงผู้ใช้งาน AI เพิ่มขึ้น แต่ไม่ได้สร้างทักษะใหม่หรือมูลค่าเพิ่มทางเศรษฐกิจอย่างที่คาดหวัง
พร้อมกันนี้ยังตั้งข้อสังเกตว่า ในช่วงเวลาที่ประเทศไทยกำลังพูดถึงการสร้างเศรษฐกิจดิจิทัลและอุตสาหกรรม AI ของตัวเอง ภาครัฐควรให้ความสำคัญกับผู้ประกอบการ AI ไทยควบคู่ไปด้วย เพราะปัจจุบันมีผู้พัฒนาและสตาร์ทอัพไทยจำนวนไม่น้อยที่สามารถสร้างเครื่องมือ AI ได้แข่งขันในตลาด
"ถ้าจะ Learn to Earn อย่างยั่งยืน อยากให้เจียดเงินมาอุดหนุนและสนับสนุนให้คนไทยได้ใช้เครื่องมือ AI ที่พัฒนาโดยคนไทยด้วย"
งบ 1.6 พันล้านบาท สามารถสร้างอุตสาหกรรม AI ไทยได้ทั้งระบบ
ส่วน ดร.กอบกฤต วิริยะยุทธกร ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร iApp Technology มองว่า งบประมาณ 1,600 ล้านบาทจากภาษีประชาชน ไม่ได้ช่วยสนับสนุน AI Startup ไทยเลย แต่กลับเปิดโอกาสให้ผู้เล่นจากต่างประเทศเข้ามาแข่งขันในตลาดไทยมากขึ้น
เขาเสนอว่า หากนำงบประมาณระดับพันล้านบาทมาสนับสนุนผู้ประกอบการไทยโดยตรง ประเทศจะได้รับประโยชน์ในหลายมิติ
มิติแรกคือการสร้างทักษะงานระดับสูงและการจ้างงาน เงินจำนวนดังกล่าวสามารถสร้างตำแหน่งงานสำหรับ Data Scientist, AI Engineer และบุคลากรด้านเทคโนโลยีจำนวนมาก เปิดพื้นที่ให้คนรุ่นใหม่ได้พัฒนาเทคโนโลยี AI ของตนเอง และส่งต่อองค์ความรู้ไปยังภาคธุรกิจไทย
มิติที่สองคือการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานระดับชาติ โดยผู้ประกอบการไทยสามารถนำเงินลงทุนไปซื้อ GPU หรือเช่า Data Center ภายในประเทศ ซึ่งจะช่วยกระตุ้นการเติบโตของธุรกิจฮาร์ดแวร์ คลาวด์ และบริการดิจิทัลที่เกี่ยวข้องตามมา
มิติที่สามคือการหมุนเวียนของเม็ดเงินภายในประเทศ เพราะเงินที่จ่ายให้ผู้ประกอบการไทยจะกลับคืนสู่ระบบเศรษฐกิจผ่านการจ้างงาน การเสียภาษี และการเติบโตของธุรกิจ แตกต่างจากการจ่ายให้บริษัทเทคโนโลยีต่างชาติซึ่งเม็ดเงินส่วนใหญ่ไหลออกนอกประเทศ
ขณะเดียวกัน หาก Startup ไทยได้รับโอกาสพัฒนาระบบสำหรับผู้ใช้งานระดับ 5 ล้านคน ก็จะเกิดข้อมูลและกรณีใช้งานจำนวนมหาศาลที่สามารถนำไปต่อยอดนวัตกรรม พัฒนา AI ให้มีความสามารถมากขึ้น และอาจขยายสู่ตลาดระดับภูมิภาคในอนาคตได้
ดร.กอบกฤต จึงมองว่า การสนับสนุน AI ของคนไทยไม่ใช่เพียงการสร้างผลิตภัณฑ์ทางเทคโนโลยี แต่เป็นการสร้างเศรษฐกิจดิจิทัลภายในประเทศ และลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติในระยะยาว
มากกว่าโครงการแจก AI แต่คือคำถามเรื่องทิศทางประเทศ
แม้ผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนจะมีมุมมองแตกต่างกัน แต่สิ่งที่สะท้อนออกมาร่วมกันคือ การถกเถียงเรื่อง TH AI Passport ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงคำถามว่าโครงการมูลค่า 1,621 ล้านบาทคุ้มค่าหรือไม่
หากแต่เป็นคำถามที่ใหญ่กว่านั้นว่า ประเทศไทยควรใช้ทรัพยากรภาครัฐเพื่อเร่งการเข้าถึง AI ของประชาชน หรือควรใช้โอกาสนี้สร้างผู้ประกอบการ เทคโนโลยี และโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตัวเองควบคู่กันไป