OpenAI จับมือ ADPC, มูลนิธิ Gates และ DataKind รวม 13 ประเทศ จัด “AI Skills Jam” เร่งใช้ AI เสริมการตัดสินใจรับมือภัยพิบัติทั่วเอเชีย

OpenAI ร่วมกับ ศูนย์เตรียมความพร้อมป้องกันภัยพิบัติแห่งเอเชีย (Asian Disaster Preparedness Center: ADPC), มูลนิธิ Gates และ DataKind จัดการประชุมเชิงปฏิบัติการระดับภูมิภาค “AI Skills Jam” ที่กรุงเทพมหานคร เพื่อพัฒนาแนวทางการนำ AI ไปใช้สนับสนุนการเตรียมความพร้อม การตอบสนอง และการฟื้นฟูจากภัยพิบัติในภูมิภาค

โดยมีผู้แทนจากหน่วยงานภาครัฐ องค์กรพหุภาคี และองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรจาก 13 ประเทศในเอเชียใต้และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้เข้าร่วม ผู้เข้าร่วมประกอบด้วยตัวแทนจาก บังกลาเทศ อินเดีย อินโดนีเซีย สปป.ลาว มาเลเซีย เมียนมา เนปาล ปากีสถาน ฟิลิปปินส์ ศรีลังกา ไทย ติมอร์-เลสเต และเวียดนาม ซึ่งสะท้อนถึงความร่วมมือในระดับภูมิภาคที่มุ่งรับมือกับความเสี่ยงด้านภัยพิบัติที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง 

โครงการนี้เป็นการต่อยอดจากโครงการ OpenAI for Countries ที่ประกาศในปี 2568 โดยมีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนให้องค์กรสามารถนำ AI ไปใช้แก้ไขความท้าทายในการดำเนินงาน โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมาก และต้องอาศัยการประสานงานและการสื่อสารระหว่างหลายหน่วยงานในช่วงเวลาจำกัด 

ความร่วมมือครั้งนี้จึงมุ่งเน้นการพัฒนาแนวทางที่ AI สามารถนำมาใช้สนับสนุนงานด้านการจัดการภัยพิบัติได้จริง ทั้งในด้านการสังเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์สถานการณ์ และการสื่อสารระหว่างการตอบสนองต่อเหตุการณ์ฉุกเฉิน 

เอเชียเผชิญความเสี่ยงภัยพิบัติสูง ขณะที่ระบบรับมือยังมีข้อจำกัด

ในช่วงครึ่งหลังของปี 2568 พายุไต้ฝุ่นและพายุที่มีความรุนแรงหลายลูกในเอเชียใต้และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ส่งผลกระทบต่อชุมชนจำนวนมาก และสร้างแรงกดดันต่อระบบการตอบสนองต่อภัยพิบัติในหลายประเทศ 

ข้อมูลระบุว่า เอเชียยังคงเป็นภูมิภาคที่เผชิญภัยพิบัติมากที่สุดในโลก โดยคิดเป็นประมาณ 75% ของประชากรทั่วโลกที่ได้รับผลกระทบ ขณะที่ธนาคารโลกประเมินว่าประเทศสมาชิกอาเซียนได้รับความเสียหายจากภัยพิบัติมากกว่า 11 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ 

สำหรับประเทศไทย ถูกจัดอยู่ในกลุ่ม 10 ประเทศที่มีความเสี่ยงต่ออุทกภัยสูงที่สุดในโลก โดยเฉพาะในพื้นที่ลุ่มน้ำเจ้าพระยา ซึ่งเป็นศูนย์กลางสำคัญทั้งในด้านประชากรและเศรษฐกิจ โดยมีประชากรอาศัยอยู่ประมาณ 40% ของประเทศ และสร้างรายได้คิดเป็น 66% ของ GDP ทำให้พื้นที่ดังกล่าวมีความเปราะบางต่อภัยน้ำท่วมอย่างมาก 

ในขณะเดียวกัน หน่วยงานที่ทำงานด้านการจัดการภัยพิบัติมักต้องดำเนินงานภายใต้ข้อจำกัดหลายด้าน ทั้งข้อมูลที่กระจัดกระจาย กระบวนการที่ยังต้องใช้แรงงานคน และข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งอาจส่งผลต่อความล่าช้าในการประสานงานและการตัดสินใจ โดยเฉพาะในสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วและต้องอาศัยข้อมูลที่ทันเวลา 

การใช้ AI พุ่งในช่วงวิกฤต

ข้อมูลภายในแบบไม่ระบุตัวตนของ OpenAI แสดงให้เห็น แนวโน้มการใช้งาน AI ที่เพิ่มขึ้นในช่วงที่เกิดภัยพิบัติจริง โดยเฉพาะการใช้งาน ChatGPT ที่เกี่ยวข้องกับการตอบสนองและการฟื้นฟูจากภัยพิบัติ

ในกรณีของศรีลังกา ระหว่างเหตุการณ์ไซโคลน Ditwah การใช้งานเพิ่มขึ้นถึง 17 เท่า ขณะที่ในประเทศไทย ระหว่างไซโคลน Senyar ในเดือนพฤศจิกายน 2568 การใช้งานเพิ่มขึ้น 3.2 เท่า เมื่อเทียบกับช่วงเดือนก่อนหน้า 

การใช้งานดังกล่าวครอบคลุมเนื้อหา เช่น การติดตามเส้นทางพายุ การคาดการณ์ผลกระทบ และการประเมินความเสียหาย ซึ่งสะท้อนถึงบทบาทของ AI ในการสนับสนุนการรวบรวม วิเคราะห์ และสื่อสารข้อมูลในภาวะฉุกเฉิน 

เวที “AI Skills Jam” เน้นเรียนรู้จากการลงมือใช้จริง

ภายในงาน AI Skills Jam ผู้เข้าร่วมได้ทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญของ OpenAI เพื่อทดลองใช้ AI กับโจทย์จริงของตนเอง โดยมีการสร้าง Custom GPTs และออกแบบ Workflow สำหรับภารกิจสำคัญ เช่น การรายงานสถานการณ์ การประเมินความต้องการของพื้นที่ และการสื่อสารกับสาธารณะในช่วงเกิดภัยพิบัติ

กิจกรรมหนึ่งที่สะท้อนแนวคิดดังกล่าวคือ “Building-a-GPT together” ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้เข้าร่วมได้ร่วมกันออกแบบเครื่องมือ AI ที่ตอบโจทย์การทำงานจริงของตนเอง ตั้งแต่การตั้งคำถาม การกำหนดบริบท ไปจนถึงการทดสอบผลลัพธ์ เพื่อให้สามารถนำไปใช้งานต่อได้ทันทีในองค์กร 

แนวทางของเวิร์กช็อปจึงไม่ได้หยุดอยู่ที่การเรียนรู้เชิงทฤษฎี แต่เน้นให้ผู้เข้าร่วมสามารถพัฒนา Use case ที่ใช้งานได้จริง พร้อมทั้งเข้าใจข้อจำกัด ความเสี่ยง และแนวทางการใช้ AI อย่างรับผิดชอบ ทั้งในด้านจริยธรรม ความน่าเชื่อถือของข้อมูล และความโปร่งใสในการตัดสินใจ 

ความร่วมมือหลายภาคส่วนเป็นหัวใจสำคัญ

ภายในงาน ศาสตราจารย์ ดร. ยศชนัน วงศ์สวัสดิ์ สมาชิกสภาผู้แทนราษฎรของประเทศไทย ได้กล่าวถึงความสำคัญของความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนในการเสริมสร้างความพร้อมด้านภัยพิบัติ และการพัฒนาเครื่องมือที่สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก รวมถึงการออกแบบระบบที่เหมาะสมกับบริบทในพื้นที่ 

โดยได้กล่าวว่า “ในอนาคต AI ที่ทรงพลังที่สุดอาจไม่ใช่ AI ที่ฉลาดที่สุด แต่ต้องเป็น AI ที่เข้าถึงได้มากที่สุด” ซึ่งสะท้อนถึงความสำคัญของการทำให้เทคโนโลยีสามารถเข้าถึงผู้ใช้งานในภาคสนามได้จริง 

พร้อมกันนี้ ยังได้กล่าวถึงทิศทางของประเทศไทยที่กำลังมุ่งสู่การเป็นประเทศที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่านการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน และโครงการ AI for All เพื่อให้ประชาชนสามารถนำ AI ไปใช้ในชีวิตประจำวันได้ในหลายภาคส่วน ตั้งแต่เกษตรกรรม สาธารณสุข ไปจนถึงการจัดการภัยพิบัติและบริการภาครัฐ 

มุ่งลดช่องว่างระหว่างศักยภาพ AI กับการใช้งานจริง

ด้าน คุณ Sandy Kunvatanagarn หัวหน้าฝ่ายนโยบายสาธารณะของ OpenAI ระบุว่า ความท้าทายสำคัญไม่ใช่เพียงการพัฒนาเทคโนโลยี แต่คือการลดช่องว่างระหว่างสิ่งที่ AI สามารถทำได้ กับการนำไปใช้งานจริงในภาคสนาม โดยการทำงานร่วมกับผู้ปฏิบัติงานโดยตรงจะช่วยให้เครื่องมือมีความเหมาะสม เข้าถึงได้ และตอบโจทย์ความต้องการในโลกจริง

ขณะที่มูลนิธิ Gates เน้นว่า การเสริมทักษะด้าน AI ให้กับผู้ที่ทำงานใกล้ชิดกับชุมชน เป็นหนึ่งในการลงทุนที่สำคัญที่สุดสำหรับการเตรียมพร้อมและการตอบสนองต่อภัยพิบัติ เพราะเป็นกลุ่มที่สามารถนำเครื่องมือไปใช้งานได้ทันทีในพื้นที่ 

ในมุมของ ADPC ยังชี้ว่า AI กำลังเปิดโอกาสใหม่ในการทำความเข้าใจและตอบสนองต่อภัยพิบัติ โดยสามารถผสานกับข้อมูลภูมิสารสนเทศและข้อมูลจากดาวเทียม เพื่อแปลงข้อมูลจำนวนมากให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ในการตัดสินใจได้จริง

ตัวอย่างการใช้ AI ในการจัดการความเสี่ยงภัยพิบัติ

ในเชิงการใช้งานจริง ADPC ได้นำ AI มาพัฒนาเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจ โดยใช้ข้อมูลจากการสังเกตการณ์โลกและการวิเคราะห์ภูมิสารสนเทศ เพื่อช่วยให้หน่วยงานสามารถเข้าใจและบริหารจัดการความเสี่ยงได้ดียิ่งขึ้น

เครื่องมือสำคัญที่ถูกพัฒนา ได้แก่ LHASA-Mekong, HYDRAFloods, LAMP และ RLCMS ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อช่วยวิเคราะห์ความเสี่ยงจากภัยพิบัติ เช่น น้ำท่วม ดินถล่ม และการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่และสภาพภูมิอากาศ 

นอกจากนี้ ยังมีโครงการ ACER-SEA ที่นำ AI ไปทดลองใช้ในหลายประเทศ เช่น

• สปป.ลาว: ใช้ AI วิเคราะห์ความเสี่ยงน้ำท่วม โดยผสานข้อมูลภูมิประเทศ ระบบระบายน้ำ การใช้ที่ดิน และปริมาณฝน รวมถึงข้อมูล Building footprint และ Land-cover ที่สร้างจาก AI เพื่อช่วยในการวางแผนระดับภูมิภาคและการจัดลำดับความสำคัญ
• อินโดนีเซีย (เมือง Padang Panjang): ใช้เทคนิค Dasymetric mapping แปลงข้อมูลสำมะโนประชากรระดับหมู่บ้านให้เป็นข้อมูลระดับอาคาร เพื่อให้เห็นภาพความเปราะบางเชิงพื้นที่ได้ละเอียดมากขึ้น

กระบวนการทั้งหมดใช้ข้อมูลเปิดและเครื่องมือ Open-source เพื่อให้สามารถขยายผลได้ โปร่งใส และมีต้นทุนต่ำ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับการใช้งานในระดับประเทศและภูมิภาค

เตรียมต่อยอดสู่การใช้งานจริงในระยะถัดไป

AI Skills Jam ถูกวางให้เป็นจุดเริ่มต้นของความพยายามในวงกว้างเพื่อพัฒนาโซลูชัน AI ที่สามารถนำไปใช้จริงในการจัดการความเสี่ยงภัยพิบัติในเอเชีย โดยเน้นการค้นหา Use case ที่เป็นรูปธรรม และสามารถสร้างผลกระทบได้จริง

ในระยะถัดไป มีแผนดำเนินโครงการระยะที่สองในช่วงครึ่งหลังของปี 2569 ซึ่งจะมุ่งเน้นการทดลองใช้งานจริง (Pilot deployment) และการพัฒนาความร่วมมือเชิงเทคนิคในระดับลึก เพื่อเปลี่ยนจากการพัฒนาทักษะไปสู่การนำโซลูชันไปใช้ในสถานการณ์จริง

เป้าหมายคือการทำให้ AI ไม่ใช่เพียงเครื่องมือเสริม แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานขององค์กร ที่ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลรวดเร็วขึ้น ลดภาระงาน และเพิ่มประสิทธิภาพในการตอบสนองต่อชุมชนที่มีความเสี่ยง 

 ความร่วมมือครั้งนี้สะท้อนแนวทางการพัฒนา AI ที่มุ่งเน้นการใช้งานจริงในภาคสนาม โดย OpenAI ในฐานะองค์กรไม่แสวงหากำไรยังคงให้ความสำคัญกับการทำให้เครื่องมือ AI เข้าถึงผู้ที่ทำงานใกล้ชิดกับชุมชนมากที่สุด ขณะที่ ADPC ก็ผลักดันการบูรณาการ AI เข้ากับ 15 Priority Areas of Action เพื่อเสริมความพร้อมของภูมิภาค ทั้งในด้านระบบเตือนภัยล่วงหน้า การวิเคราะห์ความเสี่ยง การประเมินความเสียหาย และการสนับสนุนการตัดสินใจในภาวะฉุกเฉิน