Jack Clark แห่ง Anthropic บอกเวที IMF-World Bank ว่าเรามีเวลาเตรียมตัวรับความก้าวหน้าของ AI ไม่ถึงหนึ่งทศวรรษ

ตลอดกว่า 6 ทศวรรษที่ผ่านมา เวที Per Jacobsson Foundation Lecture เป็นพื้นที่ของผู้กำหนดทิศทางเศรษฐกิจโลก ตั้งแต่ผู้ว่าการธนาคารกลาง รัฐมนตรีคลัง ไปจนถึงนักเศรษฐศาสตร์ระดับแนวหน้า แต่ปีนี้กลับมีผู้บรรยายที่แตกต่างออกไป เพราะคนที่ขึ้นเวทีไม่ใช่นักเศรษฐศาสตร์หรือผู้กำหนดนโยบายการเงิน แต่เป็นคนที่อยู่เบื้องหลังการสร้างเทคโนโลยีซึ่งอาจเปลี่ยนเศรษฐกิจโลกไปอย่างสิ้นเชิง

Nigel Clarke รองกรรมการผู้จัดการ IMF และประธาน Per Jacobsson Foundation เล่าว่า ตลอดประวัติศาสตร์ 62 ปีของเวทีนี้ ไม่เคยมีผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทที่มีอายุไม่ถึง 5 ปีขึ้นมาบรรยายมาก่อน เขายอมรับว่าการเลือกวิทยากรครั้งนี้อาจดูแปลกเมื่อมองย้อนกลับไป แต่ช่วงเวลาที่โลกกำลังเผชิญอยู่ก็ไม่ใช่สถานการณ์ปกติเช่นกัน

เพราะในวันที่ AI กำลังก้าวหน้าจนสร้างคำถามใหม่ให้เศรษฐกิจโลก ผู้กำหนดนโยบายไม่สามารถหาคำตอบได้เพียงลำพัง เช่นเดียวกับผู้พัฒนาเทคโนโลยีที่ไม่อาจตอบทุกคำถามได้ด้วยตัวเอง ทั้งสองฝ่ายจึงจำเป็นต้องเข้ามาพูดคุยกัน

นั่นคือเหตุผลที่เวที Per Jacobsson Foundation Lecture ในการประชุม IMF-World Bank Annual Meetings 2026 ที่กรุงเทพฯ เลือกเชิญ Jack Clark ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic มาบรรยายในหัวข้อ Inside the Event Horizon: Why Everyone Should Take AI Progress Seriously หรือเหตุใดทุกคนจึงควรให้ความสำคัญอย่างจริงจังกับความก้าวหน้าของ AI

สิ่งที่ Clark นำมาเล่าคือภาพอนาคตที่ AI อาจไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือช่วยมนุษย์ทำงานอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็นผู้ค้นพบองค์ความรู้ใหม่ เร่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ และอาจมีส่วนพัฒนา AI รุ่นถัดไปด้วยตัวเอง

เขาเชื่อว่าโลกกำลังเข้าสู่จุดเปลี่ยนที่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะเกิดขึ้นเร็วกว่าที่มนุษย์คุ้นเคย และเรามีเวลาเตรียมตัวไม่ถึงหนึ่งทศวรรษ

จากนักข่าวสู่ผู้ร่วมก่อตั้ง Anthropic

• Clark เปิดด้วยมุกว่า คุณสมบัติสำคัญของเขาคือการเป็นมนุษย์ที่มีอยู่เพียงคนเดียว และต้องใช้เวลาเกือบ 40 ปีสะสมประสบการณ์จนสามารถมายืนพูดบนเวทีนี้ได้
• เขาเริ่มต้นอาชีพเป็นนักข่าวที่ติดตามเรื่องดาต้าเซ็นเตอร์ ก่อนจะสนใจ AI อย่างจริงจังจนลาออกจากวงการสื่อในปี 2016 เพื่อร่วมงานกับ OpenAI และต่อมาร่วมก่อตั้ง Anthropic
• ตลอดหลายปีที่ผ่านมา เขาพยายามบอกโลกว่า วันหนึ่ง AI จะมีความสามารถมากพอที่จะเปลี่ยนความมั่นคงของชาติ ทิศทางเศรษฐกิจโลก และอาจมีส่วนสร้าง AI รุ่นถัดไป
• วันนี้เขาเชื่อว่าช่วงเวลานั้นมาถึงแล้ว เพราะ AI กำลังส่งผลต่อความมั่นคง เศรษฐกิจ และมีส่วนร่วมในกระบวนการพัฒนาตัวเอง
• แต่สิ่งที่เขาต้องการเตือนคือ ความเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้นอาจยิ่งใหญ่กว่าที่โลกคาดการณ์ไว้มาก

Singularity อาจไม่ได้เป็นเรื่องของอนาคตอีกต่อไป

• Clark หยิบแนวคิด Singularity ขึ้นมาอธิบายถึงช่วงเวลาที่ AI สามารถเร่งความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีได้รวดเร็วจนมนุษย์อาจทำความเข้าใจหรือติดตามไม่ทัน
• เขาอ้างถึง Vernor Vinge นักเขียนนิยายวิทยาศาสตร์ที่เสนอแนวคิดนี้ในปี 1993 โดยมองว่าเมื่อระบบที่ฉลาดกว่ามนุษย์เริ่มขับเคลื่อนความก้าวหน้า ระบบเหล่านั้นก็อาจสร้างระบบที่ฉลาดยิ่งกว่าเดิมได้ในระยะเวลาที่สั้นลงเรื่อย ๆ
• เมื่อถึงจุดหนึ่ง แบบจำลองเดิมที่มนุษย์ใช้ทำความเข้าใจความก้าวหน้าอาจไม่สามารถอธิบายโลกได้อีกต่อไป
• Clark เชื่อว่าปี 2026 เป็นปีที่เริ่มมีหลักฐานน่าเชื่อถือว่า Singularity ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว
• เขาคาดว่าความก้าวหน้าของ AI และวิทยาศาสตร์จะเร่งตัวขึ้นอย่างมากในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งอาจสร้างทั้งความมั่งคั่งมหาศาลและอันตรายร้ายแรง
• อย่างไรก็ตาม ปาฐกถาครั้งนี้เขาเลือกเริ่มต้นจากโอกาสและประโยชน์ของ AI ก่อน โดยไม่ปฏิเสธว่าความเสี่ยงก็มีอยู่จริง

AI อาจเปลี่ยนอัตราความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์

• Clark มองว่าประโยชน์ที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งของ AI จะเกิดขึ้นในโลกวิทยาศาสตร์ ตั้งแต่การค้นพบองค์ความรู้ใหม่ การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน ไปจนถึงการรักษาโรค
• ตลอดครึ่งศตวรรษที่ผ่านมา จำนวนผู้ทำวิจัยเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ผลิตภาพของนักวิจัยกลับลดลง เพราะการค้นพบแนวคิดใหม่ ๆ ทำได้ยากขึ้นและมีต้นทุนสูงขึ้น
• AI อาจเข้ามาเปลี่ยนข้อจำกัดนี้ เพราะสามารถช่วยต่อยอดความสามารถของนักวิจัย และทำงานบางส่วนที่เคยต้องพึ่งพามนุษย์ได้
• ตัวอย่างที่เห็นชัดที่สุดคือการพัฒนาซอฟต์แวร์ ซึ่ง Clark ระบุว่า AI มีความสามารถและประสิทธิภาพเหนือกว่าวิศวกรซอฟต์แวร์ส่วนใหญ่ของโลกแล้ว
• ปัจจุบันคนเพียงคนเดียวอาจพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เคยต้องใช้ทีมงานหลายคนและเวลาหลายเดือนได้ด้วยความช่วยเหลือจาก AI
• ข้อมูลภายใน Anthropic ที่เขานำเสนอระบุว่า ปริมาณโค้ดที่นักวิจัยสร้างได้เพิ่มขึ้นเกือบ 10 เท่าเมื่อเทียบกับช่วงแรกของบริษัท โดยสไลด์ระบุว่าในไตรมาส 2 ปี 2026 ปริมาณโค้ดต่อคนสูงขึ้น 9.3 เท่าเมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ยก่อนปี 2025
• อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าด้านการเขียนโค้ดส่งผลทั้งด้านบวกและด้านลบ เพราะ AI ที่ช่วยพัฒนาระบบป้องกันภัยไซเบอร์ก็สามารถถูกนำไปใช้โจมตีระบบได้เช่นกัน
• เขามองว่าสิ่งเดียวกันกำลังเกิดขึ้นกับวิทยาศาสตร์และหุ่นยนต์ ซึ่งอาจเปลี่ยนอัตราการสร้างนวัตกรรมใหม่ของเศรษฐกิจโลก

AI เริ่มทำงานวิทยาศาสตร์ระดับแนวหน้าได้แล้ว

• Clark ระบุว่าในปี 2026 เริ่มมีหลักฐานว่า AI สามารถทำงานวิทยาศาสตร์ในระดับแนวหน้าขององค์ความรู้ได้
• ด้านคณิตศาสตร์ AI ถูกนำไปใช้เสนอแนวทางแก้ปัญหาที่ยังไม่มีคำตอบมายาวนาน เช่น Navier-Stokes ซึ่งเป็นหนึ่งในโจทย์ Millennium Prize รวมถึง Jacobian Conjecture และปัญหาของ Erdős
• ในหลายกรณี AI ไม่ได้เพียงช่วยคำนวณ แต่มีส่วนเสนอแนวคิดสำคัญที่นำไปสู่การแก้ปัญหา
• ด้านชีววิทยา นักวิจัยเริ่มใช้ AI ออกแบบไวรัสขึ้นใหม่ ค้นหาสารที่มีศักยภาพพัฒนาเป็นยา และมีตัวยาบางชนิดที่ AI มีบทบาทสำคัญในการออกแบบเข้าสู่กระบวนการทดลองแล้ว
• ด้านหุ่นยนต์ AI สามารถควบคุมอุปกรณ์ในห้องปฏิบัติการได้ด้วยตัวเองมากขึ้น เปิดโอกาสให้การทดลองด้านชีววิทยา วัสดุศาสตร์ แบตเตอรี่ และเซลล์เชื้อเพลิงเกิดขึ้นได้รวดเร็วกว่าเดิม
• สิ่งที่ Clark มองว่าสำคัญคือ ความสามารถทั้งหมดนี้ไม่ได้เกิดจากเทคโนโลยีคนละประเภท แต่สามารถมาจาก AI โมเดลพื้นฐานเดียวกัน
• เขาเรียกระบบอย่าง Claude, ChatGPT และ Gemini ว่า Virtual Polymaths หรือผู้รอบรู้เสมือน ที่สามารถทำงานวิทยาศาสตร์ระดับสูงได้ในหลายสาขา

คะแนนสอบ AI พุ่งจากหลักหน่วยสู่ระดับเกือบเต็ม

• Clark ยกตัวอย่าง Humanity's Last Exam ซึ่งเป็นแบบทดสอบที่รวมโจทย์ยากจากหลายสาขา ตั้งแต่เคมี วิทยาการคอมพิวเตอร์ คณิตศาสตร์ วรรณคดีคลาสสิก ไปจนถึงนิเวศวิทยา
• เมื่อเปิดตัวในเดือนมกราคม 2025 ระบบ AI ที่ทำคะแนนดีที่สุดทำได้เพียง 8%
• แต่ในสัปดาห์ที่เขาบรรยาย Claude Opus 5.5 ซึ่งใช้เครื่องมือประกอบ สามารถทำคะแนนได้ 67.7% ตามข้อมูลที่เขานำเสนอจาก Scale AI และ CAIS
• อีกตัวอย่างคือ FrontierMath แบบทดสอบคณิตศาสตร์ระดับยากที่รวบรวมและตรวจสอบโดยนักคณิตศาสตร์มืออาชีพ
• เมื่อเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2024 ระบบ AI ที่ดีที่สุดทำคะแนนได้ไม่ถึง 2%
• แต่ Clark ระบุว่าคะแนนสูงสุดขยับขึ้นเป็น 94% โดย GPT-6 Astra ตามข้อมูลจาก Epoch AI
• เขาบอกว่ากราฟลักษณะนี้ไม่ได้เกิดขึ้นเฉพาะบางสาขา เพราะตลอดสัปดาห์ก่อนบรรยาย เขารวบรวมกราฟความก้าวหน้าของ AI ได้ราว 100 กราฟ และพบรูปแบบการพัฒนาอย่างรวดเร็วในหลายศาสตร์
• สำหรับเขา นี่คือหลักฐานว่าความสามารถของ AI ไม่ได้เติบโตอย่างช้า ๆ อีกต่อไป แต่กำลังเร่งตัวขึ้นอย่างชัดเจน

เมื่อ AI พบว่าคำตอบของนักวิทยาศาสตร์ผิด

• Clark เล่างานวิจัย TheoPhysEval ซึ่งเผยแพร่บน arXiv ในเดือนตุลาคม 2026 โดยใช้โจทย์ฟิสิกส์ทฤษฎี 50 ข้อที่ยังไม่เคยเผยแพร่คำตอบ
• โจทย์เหล่านี้ถูกรวบรวมจากงานวิจัยของนักฟิสิกส์ทั่วโลก ทำให้ AI ไม่สามารถอาศัยการจดจำเฉลยที่เคยปรากฏบนอินเทอร์เน็ตได้
• เขาอ้างคำอธิบายของ Suvrat Raju หนึ่งในผู้เขียนงานวิจัย ซึ่งระบุว่าแทบไม่รู้จักนักฟิสิกส์คนใดที่สามารถแก้โจทย์ชุดนี้ได้เป็นจำนวนมากโดยไม่ใช้ AI ช่วย
• ผลทดสอบเบื้องต้นพบว่า GPT-6 Astra ทำคะแนนได้ในช่วงปลาย 80% โดยมี Claude Opus 5.5 ตามมาติด ๆ
• แต่เมื่อนักวิจัยตรวจสอบข้อที่ AI ตอบผิด กลับพบว่า AI โดยเฉพาะ Astra ยืนยันว่าคำตอบของตัวเองถูกต้อง และเฉลยที่ผู้เชี่ยวชาญเตรียมไว้อาจผิดพลาด
• เมื่อนำคำตอบกลับไปตรวจสอบ ผู้เชี่ยวชาญพบข้อผิดพลาดที่ซ่อนอยู่ในการคำนวณของตัวเองหลายกรณี
• หลังแก้ไขเฉลย คะแนนของ Astra เพิ่มขึ้นเป็น 98% หรือ 49 จาก 50 ข้อ
• Clark เปรียบเหตุการณ์นี้กับฉากในภาพยนตร์ที่ลูกศิษย์พิสูจน์ให้ครูเห็นว่าตนเองสามารถก้าวต่อไปได้แล้ว
• สำหรับเขา เรื่องนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้มีความสามารถเพียงตอบคำถามจากสิ่งที่เรียนรู้มา แต่เริ่มแสดงความสามารถด้านความคิดสร้างสรรค์ในการแก้โจทย์วิทยาศาสตร์ที่ไม่เคยมีคำตอบมาก่อน
• หาก AI สามารถสร้างองค์ความรู้ใหม่ได้จริง ความสามารถนี้อาจขยายไปสู่งานวิจัย AI เอง และทำให้อัตราความก้าวหน้าของเทคโนโลยีเร่งตัวขึ้นอีก

โลกที่นักวิทยาศาสตร์หนึ่งคนมี AI ช่วยทำวิจัยนับพันตัว

• Clark อธิบายว่าการเติบโตทางเศรษฐกิจส่วนหนึ่งเกิดจากการค้นพบแนวคิดใหม่และการสะสมทุนมนุษย์
• แต่การสร้างนักวิจัยหนึ่งคนต้องใช้เวลานาน การฝึกผู้เชี่ยวชาญในบางสาขาอาจต้องใช้เวลา 10–15 ปี และเงินหลายล้านดอลลาร์เพื่อสร้างนักวิจัยขึ้นมาเพียงกลุ่มเล็ก ๆ
• เขาย้อนกลับไปยังมุกตอนเปิดว่า ตัวเขามีเพียงคนเดียวและต้องใช้เวลาเกือบ 40 ปีเพื่อสะสมประสบการณ์ แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าสามารถสร้างสำเนาของตัวเองขึ้นมาทำงานพร้อมกันหลายร้อยหรือหลายพันคน
• AI อาจทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ในรูปแบบของนักวิจัยเสมือนที่สามารถสร้างขึ้นจำนวนมากได้ทันที ตราบเท่าที่มีกำลังประมวลผลเพียงพอ
• นักวิทยาศาสตร์มนุษย์จึงอาจไม่ได้มีความสำคัญลดลง แต่กลับมีขีดความสามารถมากขึ้น เพราะสามารถกำกับดูแลนักวิจัย AI จำนวนมหาศาลให้ทำงานพร้อมกันได้
• Clark อ้างแบบจำลองเศรษฐกิจที่ทีม Anthropic พัฒนาขึ้น ซึ่งภายใต้สมมติฐานว่า AI สามารถทำงานหลากหลายประเภทได้ด้วยตัวเองและถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลาย GDP สหรัฐฯ อาจเพิ่มขึ้นแตะ 44 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030
• เขายอมรับว่าตัวเลขนี้ฟังดูเกินจริง แต่หากเศรษฐกิจเติบโตได้ถึงระดับดังกล่าว ก็จำเป็นต้องมีอุตสาหกรรมและสิ่งประดิษฐ์ใหม่เกิดขึ้นจำนวนมากเพื่อรองรับการขยายตัว

จากดาต้าเซ็นเตอร์สู่ห้องทดลอง โลกต้องเตรียมโครงสร้างพื้นฐานรอบใหม่

• Clark เล่าว่าตลอด 10 ปีที่ผ่านมา เขาเดินทางไปพบรัฐบาลหลายประเทศเพื่อเตือนให้ลงทุนด้านไฟฟ้า ดาต้าเซ็นเตอร์ และห่วงโซ่อุปทาน AI
• แต่ในเวลานั้นมีผู้กำหนดนโยบายเพียงไม่กี่คนที่ให้ความสำคัญกับคำเตือนดังกล่าว
• ปัจจุบันกำลังการประมวลผลและดาต้าเซ็นเตอร์กระจุกตัวอยู่ในสหรัฐฯ จีน และตะวันออกกลางมากขึ้น ขณะที่ห่วงโซ่อุปทานเผชิญข้อจำกัดและแรงกดดันด้านราคา
• เขามองว่าการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์เป็นเพียงระยะแรกของการเปลี่ยนแปลง
• ระยะต่อไปคือการนำ AI เข้าสู่โลกกายภาพ โดยให้ AI ทำการทดลองทางวิทยาศาสตร์และควบคุมหุ่นยนต์ในห้องปฏิบัติการ
• โลกจึงต้องลงทุนในอุปกรณ์วิทยาศาสตร์ หุ่นยนต์ และห้องทดลองเพิ่มเติม ไม่เช่นนั้นความสามารถในการทดลองจริงอาจกลายเป็นคอขวดของการค้นพบ
• Clark อ้างประมาณการของ UNESCO ว่าโลกมีนักวิทยาศาสตร์ราว 10 ล้านคน ซึ่งปัจจุบันก็ยังไม่เพียงพอต่อปริมาณงานและอุปกรณ์วิทยาศาสตร์ที่มีอยู่
• เขาตั้งคำถามว่า จะเกิดอะไรขึ้นหากนักวิทยาศาสตร์มนุษย์ 10 ล้านคนสามารถควบคุมนักวิทยาศาสตร์เสมือนจำนวน 1,000 ล้านคน หรือมากกว่านั้น
• ประเทศที่ลงทุนสร้างโครงสร้างพื้นฐานและห่วงโซ่อุปทานเหล่านี้ตั้งแต่วันนี้ อาจเป็นประเทศที่ได้รับประโยชน์จาก AI มากที่สุด

ประเทศกำลังพัฒนามีโอกาสก้าวกระโดด แต่ต้องเตรียมตัว

• Clark มองว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ไม่ได้สร้างโอกาสเฉพาะประเทศมหาอำนาจด้านเทคโนโลยี
• ประเทศพัฒนาแล้วที่มีระบบนิเวศวิทยาศาสตร์แข็งแกร่ง สามารถใช้ AI เพิ่มผลิตภาพของนักวิจัยที่มีอยู่
• ส่วนประเทศกำลังพัฒนาที่มีบทบาทจัดหาวัตถุดิบหรือทรัพยากรในห่วงโซ่อุปทาน สามารถขยับขึ้นไปสร้างขีดความสามารถด้านการทดลองและวิจัยได้
• เขาเสนอให้ประเทศเหล่านี้ลงทุนในศูนย์ทดลองที่เปิดให้นักวิทยาศาสตร์มนุษย์ทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ AI ซึ่งอาจช่วยให้ก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีโดยไม่ต้องเดินตามเส้นทางเดิมทั้งหมด
• อย่างไรก็ตาม การมีโครงสร้างพื้นฐานเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอ
• หาก AI ช่วยค้นพบตัวยาใหม่ได้มหาศาล แต่ระบบทดลองทางคลินิกสามารถรองรับได้เพียงไม่กี่ชนิด ประโยชน์จากการค้นพบเหล่านั้นก็อาจไม่เกิดขึ้นจริง
• Clark จึงเรียกร้องให้ผู้กำหนดนโยบายเร่งพัฒนากระบวนการนำผลงานวิจัยออกจากห้องทดลองไปสู่โรงพยาบาล โรงงาน และการใช้งานจริง

AI ยิ่งเก่ง โลกยิ่งต้องตัดสินใจว่าจะให้มันทำอะไร

• หลังอธิบายโอกาสทางเศรษฐกิจ Clark หันมาพูดถึงความเสี่ยง โดยย้ำว่า AI ที่สามารถเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ก็สามารถถูกนำไปใช้สร้างอาวุธชีวภาพหรืออาวุธไซเบอร์ได้เช่นกัน
• เขามองว่ามนุษยชาติต้องตัดสินใจเรื่องสำคัญอย่างน้อย 3 ประการ

1. เราจะให้ AI ทำอะไรได้บ้าง

• แม้ AI จะสามารถทำวิจัยทางวิทยาศาสตร์ได้ แต่ไม่ได้หมายความว่าควรปล่อยให้ AI ทำทุกอย่างโดยไม่มีมนุษย์กำกับ
• โดยเฉพาะงานวิจัยชีววิทยาที่มีความเสี่ยงสูง จำเป็นต้องมีการกำกับดูแลและความโปร่งใสอย่างเข้มงวด
• งานวิจัย AI เองก็เป็นอีกพื้นที่ที่ต้องระมัดระวัง เพราะการให้ AI เข้ามามีบทบาทพัฒนา AI รุ่นถัดไปอาจเร่งความก้าวหน้าได้มาก แต่ก็เพิ่มความเสี่ยงต่อการสูญเสียการควบคุม
• Clark ยอมรับว่าห้องทดลองอย่าง Anthropic จำเป็นต้องถูกกำกับดูแลด้วยกฎเกณฑ์ที่จริงจัง ไม่ใช่ปล่อยให้บริษัทตัดสินใจทุกอย่างด้วยตัวเอง
• เขายกตัวอย่างนักศึกษาฟิสิกส์ในโตเกียวที่ถามว่า งานทดลองใดควรให้มนุษย์ทำเอง และงานใดควรปล่อยให้ AI ทำ ซึ่งเป็นคำถามที่เขายอมรับว่ายังไม่มีคำตอบชัดเจน

2. มนุษย์จำเป็นต้องเข้าใจทุกสิ่งที่ AI ทำหรือไม่

• Clark ระบุว่าปัจจุบัน AI เริ่มสร้างผลงานคณิตศาสตร์ที่มนุษย์ต้องใช้เวลาศึกษาเพื่อทำความเข้าใจวิธีคิดและผลลัพธ์
• ในอีกไม่กี่ปี AI อาจสามารถออกแบบเครื่องมือวิทยาศาสตร์ขึ้นมาเอง โดยออกแบบให้เหมาะกับวิธีทำงานของ AI มากกว่ากระบวนการคิดของมนุษย์
• คำถามสำคัญคือ มนุษย์จำเป็นต้องเข้าใจเครื่องมือและกระบวนการทั้งหมดนั้นมากเพียงใด และควรยอมให้ AI ทำงานที่มนุษย์ไม่สามารถอธิบายได้หรือไม่

3. เรากล้าจินตนาการถึงโลกที่แตกต่างจากปัจจุบันมากพอหรือยัง

• Clark เล่าว่าในวัยเด็กเขาเคยกังวลว่าศตวรรษที่ 21 อาจเต็มไปด้วยวิกฤตประชากร ทรัพยากร และสิ่งแวดล้อม จนมนุษยชาติอาจไม่สามารถดำรงอยู่ได้อย่างยั่งยืน
• แต่เมื่อเวลาผ่านไป เขาเห็นว่าเทคโนโลยีสามารถเปลี่ยนข้อจำกัดที่เคยดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ ตั้งแต่ราคาพลังงานแสงอาทิตย์ที่ลดลงอย่างรวดเร็ว ไปจนถึงการพัฒนายารักษาโรค
• เขายังยกตัวอย่างสิ่งที่ครั้งหนึ่งไม่เคยจินตนาการว่าจะเกิดขึ้น เช่น การใช้ AI ถอดรหัสเสียงสัตว์ และจรวดที่สามารถกลับมาลงจอดบนโลกได้
• สิ่งเหล่านี้ทำให้เขาเชื่อว่า AI อาจช่วยมนุษย์แก้ปัญหาที่ปัจจุบันยังมองไม่เห็นทางออกได้อีกมาก

เทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดของมนุษยชาติ แต่ต้องรู้จักยับยั้งชั่งใจ

• Clark มองว่า AI เป็นเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดที่มนุษยชาติเคยสร้าง และอาจช่วยรับมือปัญหาที่คุกคามอนาคตของมนุษย์ได้
• แต่ในเวลาเดียวกัน ความเสี่ยงก็เป็นส่วนหนึ่งของเทคโนโลยีนี้อย่างแยกไม่ออก
• เขาเรียกร้องให้รัฐบาล นักวิทยาศาสตร์ และบริษัท AI ร่วมกันสร้างกฎเกณฑ์ที่จริงจัง รวมถึงกำกับดูแลบริษัทผู้พัฒนาเทคโนโลยีด้วย
• โลกควรเร่งสร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI แต่ต้องพัฒนาความสามารถของ AI อย่างระมัดระวังและมีการควบคุมจังหวะความก้าวหน้า
• หลักคิดสำคัญคือ ต้องแยกให้ออกระหว่างสิ่งที่ AI สามารถทำได้ กับสิ่งที่มนุษย์ควรอนุญาตให้ AI ทำ
• Clark ปิดท้ายด้วยการอ้างถึง Carl Sagan จากหนังสือ Pale Blue Dot ซึ่งจินตนาการถึงมนุษย์ในอนาคตที่มีความสามารถ มองการณ์ไกล และรอบคอบกว่ามนุษย์ในปัจจุบัน
• เขาบอกว่านั่นคือคุณสมบัติที่ AI กำลังเรียกร้องจากมนุษยชาติ รวมถึงตัวเขาและบริษัทที่เขาเป็นตัวแทน
• แต่หาก Sagan เคยจินตนาการว่ามนุษย์มีเวลาหลายแสนปีในการพัฒนาตัวเองให้ฉลาดและรอบคอบขึ้น Clark กลับมองว่า วันนี้เราเหลือเวลาเพียงไม่กี่ปี และไม่ถึงหนึ่งทศวรรษอย่างแน่นอน

ท้ายที่สุด สิ่งที่น่าสนใจจากปาฐกถาครั้งนี้อาจไม่ใช่เพียงคำทำนายว่า AI จะเก่งขึ้นได้อีกแค่ไหน แต่เป็นคำถามที่ Jack Clark ฝากไว้กับผู้กำหนดนโยบายเศรษฐกิจโลกว่า เราจะเตรียมโครงสร้างพื้นฐานเพื่อรับประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วได้อย่างไร ขณะเดียวกันจะสร้างกฎเกณฑ์และความสามารถในการยับยั้งชั่งใจให้ทันความก้าวหน้านั้นได้หรือไม่