สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) เปิดเผยถึงทิศทางการขับเคลื่อนนโยบาย AI ของประเทศไทย โดยตั้งเป้าหมายสำคัญในการสร้าง “AI User” หรือผู้ใช้งานปัญญาประดิษฐ์ให้ได้จำนวน 10 ล้านคน ภายในระยะเวลา 2 ปี รวมถึงการพัฒนา Thai LLM (Thai Large Language Model) ซึ่งนับเป็นส่วนหนึ่งของแผนปฏิบัติการระดับชาติที่มุ่งเน้นการพัฒนาทักษะดิจิทัลเพื่อเพิ่มขีดความสามารถทางการแข่งขันของประเทศ
นิยามใหม่ ‘AI User’ 10 ล้านคน ต้องใช้งานจริงและวัดผลได้
ดร.สุนทรีย์ ส่งเสริม รองผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (BDI) ให้รายละเอียดว่า ตัวเลข 10 ล้านคนนี้ไม่ใช่เพียงแค่จำนวนผู้ที่มีบัญชีผู้ใช้งานทั่วไป แต่หมายถึงกลุ่มคนที่มีความเข้าใจและสามารถใช้ AI ในการทำงานได้อย่างแท้จริง โดยความร่วมมือระหว่างกระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อว.) และกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม (ดีอี) จะร่วมกันกำหนดเกณฑ์การวัดผลที่มีประสิทธิภาพ:
- เกณฑ์การนับคน: จะต้องเป็นผู้ที่ผ่านการอบรมและมีการประเมินผลทักษะ (Assessment) อย่างชัดเจน.
- การแบ่งกลุ่มศักยภาพ: มุ่งเน้นตั้งแต่ระดับเริ่มต้น (Beginner) ระดับกลาง (Intermediate) ไปจนถึงระดับสูง (Advanced) เพื่อให้ครอบคลุมกลุ่มคนทำงาน ข้าราชการ และนักศึกษา.
- เป้าหมายเชิงลึก: นอกจากกลุ่มผู้ใช้ทั่วไปแล้ว ยังตั้งเป้าสร้างผู้เชี่ยวชาญ (Professional) 90,000 คน และนักวิจัยเชิงลึก (Researcher) อีก 5,000 คน เพื่อรองรับอุตสาหกรรมเทคโนโลยี.
‘Thai LLM’ โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล เพื่ออธิปไตยทางข้อมูล
หนึ่งในโครงการสำคัญที่ ดร.สุนทรีย์ ให้ความสำคัญเป็นอย่างยิ่งคือการพัฒนา Thai LLM (Thai Large Language Model) หรือโมเดลภาษาไทยขนาดใหญ่ ซึ่ง BDI ร่วมมือกับเนคเทค (NECTEC) และภาคเอกชนพัฒนาขึ้น เพื่อสร้างโมเดลพื้นฐาน (Foundation Model) ที่มีความเข้าใจในบริบทและวัฒนธรรมไทยสูงกว่าโมเดลจากต่างชาติ
- ความปลอดภัยและธรรมาภิบาล: โมเดลนี้ถูกออกแบบมาภายใต้หลัก AI Governance เพื่อป้องกันความเสี่ยงด้านข้อมูลรั่วไหลและความเป็นส่วนตัว ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่หลายองค์กรกังวลเมื่อใช้โมเดลฟรีจากต่างประเทศ.
- ลดปัญหาการหลอน (Hallucination): ด้วยการใช้คลังข้อมูลที่ถูกต้องจากแหล่งต้นฉบับ เช่น กฎหมายไทยจากสำนักงานกฤษฎีกา และคลังหนังสือจากหอสมุดแห่งชาติ ทำให้โมเดลมีความแม่นยำในการตอบคำถามเฉพาะทางมากขึ้น.
- ลิขสิทธิ์ Open Source: BDI เตรียมเปิดโมเดลนี้เป็น Open Source ในช่วงเดือนมกราคม เพื่อให้สตาร์ทอัพและนักพัฒนาไทยนำไปต่อยอดสร้างแอปพลิเคชันหรือธุรกิจของตนเองได้ฟรีโดยไม่มีเงื่อนไขผูกมัด.
National Data Bank: คลังข้อมูลคุณภาพสูงจากการแชร์ทรัพยากร
ดร.สุนทรีย์ อธิบายว่าความร่วมมือในครั้งนี้เป็นการดึงทรัพยากรจากทั้งภาครัฐและเอกชนมารวมกัน เพื่อสร้างคลังข้อมูลขนาดใหญ่ (Data Hub) ที่มีคุณภาพ โดยมีหัวใจหลักคือการสร้างแรงจูงใจ (Incentive) ให้เอกชนเข้ามาร่วมลงขันข้อมูล:
- การลงทุนที่มีประสิทธิภาพ: แทนที่แต่ละบริษัทจะลงทุนมหาศาลเพื่อเทรนโมเดลเอง การมาร่วมแชร์ข้อมูลในพูลกลางจะทำให้ทุกคนได้รับโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงกว่าเดิมหลายเท่า.
- ตัวอย่างการใช้งานจริง: ปัจจุบันมีการพัฒนาแชตบอตเฉพาะทาง (Specialized Chatbot) เช่น แชตบอตให้คำปรึกษาทางการแพทย์ที่ร่วมกับโรงพยาบาลจุฬาฯ และมหิดล เพื่อให้เห็นภาพการนำ Thai LLM ไปใช้งานจริงในเชิงสังคม.
“เป้าหมายของเราคือการสร้างระบบนิเวศ AI ที่ยั่งยืน โดยเริ่มจากการให้เครื่องมือ สอนให้ใช้ และวัดผลให้ได้ว่าเครื่องมือเหล่านั้นช่วยเพิ่มผลิตภาพ (Productivity) และสร้างมูลค่าเพิ่มให้ประเทศได้อย่างคุ้มค่าจริงๆ” ดร.สุนทรีย์ กล่าวทิ้งท้าย
