การแข่งขันด้าน AI ระหว่างสหรัฐและจีน สรุปแล้วใครเหนือกว่า? | Techsauce

การแข่งขันด้าน AI ระหว่างสหรัฐและจีน สรุปแล้วใครเหนือกว่า?

  • สหรัฐมีความก้าวหน้ามากกว่าในแง่ของการวิจัยและพัฒนา ในขณะที่จีนมี AI applications ที่ก้าวหน้า ในการจัดการข้อมูล และการเข้าถึงข้อมูล อีกทั้งกฎข้อบังคับในการเข้าถึงข้อมูลยังไม่ได้เคร่งครัดมากนัก
  • จีนมีสปิริตในเรื่อง “ลองทำก่อน กลยุทธ์ค่อยมาทีหลัง” มีการทดลองนวัตกรรมใหม่ ๆ อยู่เสมอ ในขณะที่สหรัฐจะมีการวางกลยุทธ์ชัดเจน แล้วค่อย ๆ ทำตามแผนที่วางไว้
  • ด้าน Ecosystem ที่สนับสนุนด้าน AI นั้น ในจีนทุกภาคส่วนทำงานร่วมกันอีกทั้งดำเนินไปในทิศทางเดียวกัน ส่วนในสหรัฐการผลักดันส่วนใหญ่มาจากภาครัฐ อีกทั้งแต่ละภาคส่วนทำงานแยกกัน
  • จีนมีความพยายามสร้างสถาบันตามพื้นที่ต่าง ๆ เพื่อดึงดูดบุคลากรที่มีความสามารถ ส่วนในสหรัฐ ล่าสุดสถาบัน MIT ได้ก่อตั้งวิทยาลัย AI เพื่อดึงดูดคนเก่งที่มีพื้นฐานต่างกัน

เปรียบเทียบความก้าวหน้าการปรับใช้ AI ในจีนและสหรัฐ จากงาน Singapore FinTech Festival 2018 ในหัวข้อ "AI Powerhouses: A Spotlight on the US & China" โดย Helen Liang หุ้นส่วนผู้จัดการของ FoundersX Ventures ได้พูดในมุมของประเทศสหรัฐอเมริกา และ Steven White ศาสตราจารย์ภาควิชานวัตกรรม ผู้ประกอบการและกลยุทธ์ จากมหาวิทยาลัยชิงหัว ได้พูดในมุมของประเทศจีน

เปรียบเทียบภาพรวมการปรับใช้ AI

เฮเลน กล่าวว่า สหรัฐมีความก้าวหน้ามากกว่าในแง่ของการวิจัยและพัฒนา ในขณะที่จีนมี AI applications ที่ก้าวหน้า ในแง่ของการจัดการข้อมูล และการเข้าถึงข้อมูล อีกทั้งกฎข้อบังคับในการเข้าถึงข้อมูลยังไม่ได้เคร่งครัดมากนัก เธอมองว่าในอนาคตเมื่อมีคนเข้าถึงข้อมูลมากขึ้นอาจจะไม่ได้มีการต่อต้านเสียทีเดียว แต่จะเป็นการค่อย ๆ ปรับตัวรับมือกับกฎที่จะเพิ่มเข้ามามากกว่า

สตีเวน เสริมว่า จีนมีสปิริตในเรื่องการทดลองนวัตกรรมใหม่ๆ อยู่เสมอ มีแนวโน้มที่จะ “ลองทำก่อน กลยุทธ์ค่อยมาทีหลัง” ซึ่งเขามองว่าสิ่งนี้จะก่อให้เกิดผลกระทบขนาดใหญ่ในระยะยาว ในขณะที่สหรัฐจะมีกลยุทธ์ที่ชัดเจนแล้วค่อยๆ ทำตามแผนที่วางไว้ ซึ่งเฮเลนเห็นด้วยในเรื่องนี้ อีกทั้งเพิ่มเติมว่า การที่จีนมีวิธีการแบบนี้เพราะมีการแข่งขันสูง ดังนั้นต้องไปให้เร็ว ไม่อย่างนั้นไม่รอด 

สหรัฐนั้นไอเดียและกลยุทธ์ต้องมาก่อน แต่จีนนั้นไม่ เพราะแม้จะมีไอเดีย แต่ไม่ลงมือทำ วันต่อมาอาจมีคนลงมือทำไปแล้ว เพราะฉะนั้นสิ่งสำคัญต้องไปไห้ไว

นอกจากนี้หนึ่งในปัจจัยที่ทำให้ FinTech ประสบความสำเร็จรวดเร็วในจีน ก็เพราะเนื่องจากตอนแรกไม่ได้มีกฎข้อบังคับมากนัก ทำให้ผู้เล่นสามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างอิสระ แล้วพอเริ่มได้รับความนิยมมากขึ้นก็ทำให้มีการออกกฎข้อบังคับมากขึ้น

ความแตกต่างของผู้เล่นใน ecosystem

ในจีน ผู้เล่นมีความร่วมมือกันอย่างแข็งแกร่งในการทำงานร่วมกัน ทั้งภาคมหาวิทยาลัย สังคม รัฐบาล และองค์กร ทุกอย่างเนินไปในทิศทางเดียวกัน ตรงกันข้ามในสหรัฐ การผลักดันของ AI มาจากภาครัฐเป็นส่วนใหญ่ อีกทั้งทุกภาคส่วนทำงานแยกกัน ยกตัวอย่างเช่น คนที่ทำงานใน Google มีแนวโน้มที่จะลาออกหากพวกเขารู้ว่า Google จะทำงานร่วมกับฝ่ายทหาร ซึ่งถ้าเกิดกรณีเดียวกันในจีนจะไม่เป็นเช่นนี้

เปรียบเทียบสถาบันการวิจัยด้าน AI

จีนได้มีความพยายามในการสร้างสถาบันทางการศึกษาตามพื้นที่ต่าง ๆ ในการดึงดูด talent อีกทั้งมีพนักงานที่ทำมากกว่าหนึ่งหน้าที่ เช่น นอกจากทำงานแล้วยังเข้าไปมีส่วนร่วมในมหาวิทยาลัยเพื่อทำการค้นคว้าเรื่อง AI เพิ่มเติม

ในสหรัฐเองนั้น ล่าสุดสถาบัน MIT ได้มีการก่อตั้ง MIT Stephen A. Schwarzman College of Computing วิทยาลัย AI ดึงดูดเหล่าคนที่มีความสามารถจากพื้นฐานที่หลากหลาย นอกเหนือจากสาขาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ เช่น สาขาปรัชญา จิตวิทยาและอื่น ๆ

เทคโนโลยี AI อื่น ๆ ที่น่าสนใจนอกจาก Voice Assistant

ในสหรัฐเทคโนโลยี Facial recognition หรือระบบการจดจำใบหน้า ได้มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการจัดการความปลอดภัย การควบคุมการจราจร และในระบบธนาคาร 

ส่วนในจีน การเกิดขึ้นของ AI ส่งผลให้ภาคการศึกษาและการดูแลสุขภาพได้รับผลกระทบและเกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมหาศาล นอกจากนี้หุ่นยนต์ช่วยดูแลผู้สูงอายุก็ได้เป็นสิ่งหนึ่งที่รัฐบาลจีนให้ความสำคัญ อีกทั้งยังได้มีการสร้างพยาบาลเสมือนซึ่งจะสามารถดูแลผู้ป่วยได้ตลอด 24 ชั่วโมง

การนำ AI มาใช้ในแวดวงการเงินในอนาคต

ในสหรัฐได้มีการใช้ “Robo advisor” บริษัทใหญ่จะมองหาหุ่นยนต์ที่เป็นที่ปรึกษามากกว่าจะเป็นมนุษย์ นอกจากนี้ธนาคารยังได้มีการมองหา AI FinTech Startup ที่ช่วยในการจัดการข้อมูลมหาศาลมากขึ้นอีกด้วย

สรุป

คงจะพอทราบถึงภาพรวมการแข่งขันของ AI ในแต่ละประเทศกันบ้างแล้ว จะเห็นได้ว่าไม่ว่าจะที่ไหนในโลก แม้จะมีทรัพยากรหรือคนเก่ง ๆ มากแค่ไหน แต่ถ้าไม่รู้จักนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพก็เปล่าประโยชน์ นอกจากนี้การผลักดันจากทุกภาคส่วนและการลงมือทำนั้นก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะทำให้เกิดนวัตกรรมใหม่ ๆ มากขึ้น แล้วไทยเราอยู่ในจุดไหน? ผู้อ่านคิดว่าอย่างไร?


RELATED ARTICLE

Responsive image

R3 เผยทิศทางซอฟต์แวร์ระบบบล็อกเชน อุตสาหกรรมการเงินต้องพร้อมรับมือนวัตกรรมใหม่และเปลี่ยนแปลงสู่โลกที่ทุกอย่างเป็นดิจิทัล

R3 เผยทิศทางซอฟต์แวร์ระบบบล็อกเชน อุตสาหกรรมการเงินต้องพร้อมรับมือนวัตกรรมใหม่และเปลี่ยนแปลงสู่โลกที่ทุกอย่างเป็นดิจิทัล...

Responsive image

การจัดเก็บภาษีสำหรับสินทรัพย์ดิจิทัล ความแน่นอนที่ไม่แน่นอน

ภาษีสินทรัพย์ดิจิทัล สำหรับประเทศไทยนั้นมีการออกกฎหมายภาษีอากรเกี่ยวกับสินทรัพย์ดิจิทัลมาตั้งแต่เดือนพฤษภาคม ปี 2561 แต่ในทางปฏิบัติยังมี "ความไม่แน่นอน" ทางภาษีอากรในหลาย ๆ ประเด็...

Responsive image

Buy Now Pay Later โมเดลการเงินที่อาจมา Disrupt บัตรเครดิตในอนาคต

Buy Now Pay Later (BNPL) หรือ ซื้อก่อนจ่ายทีหลัง เป็นโมเดลธุรกิจของการให้บริการทางการเงิน ที่กำลังเป็นที่นิยมในบรรดาแพลตฟอร์มต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น E-commerce ท่องเที่ยว ซึ่งล้วนแล้วแ...