สรุป Report จาก Microsoft: AI Diffusion Report: Where AI is most used, developed and built

Report จาก Microsoft นี้ถูกพูดถึง 3 ประเด็นหลัก ๆ

  1. AI ถูก ใช้ มากที่สุดที่ไหน
  2. AI ถูก พัฒนาโมเดลล้ำ ๆ ที่ไหน
  3. โครงสร้างพื้นฐาน (Data Center, ไฟฟ้า, Internet) ของ AI อยู่ที่ไหน
  • อีกไม่ถึง 3 ปี มีคนใช้ AI มากกว่า 1.2 พันล้านคน เร็วกว่าคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล หรือ Smartphone เสียอีก

3 กลุ่มที่วัด ความก้าวหน้าทาง AI ของแต่ละประเทศ

  1. AI Frontier Index วัดว่า ประเทศนั้นมีการสร้าง/วิจัยโมเดลระดับแนวหน้ามากแค่ไหน เช่น สหรัฐฯ, สหราชอาณาจักร, จีน, เกาหลีใต้, อิสราเอล ฯลฯ
  2. AI Infrastructure Index วัดว่า โครงสร้างพื้นฐานสำหรับรัน AI พร้อมแค่ไหน (ไฟฟ้า ดาต้าเซ็นเตอร์ ฯลฯ) เช่น สหรัฐฯ, จีน, ยุโรป, ญี่ปุ่น + เกาหลีใต้, ออสเตรเลีย / นิวซีแลนด์ ฯลฯ
  3. AI User Diffusion Index วัดว่า ผู้คนในประเทศนั้นใช้ AI จริง มากน้อยแค่ไหน ส่วนใหญ่ผู้ใช้ AI ใช้งานเยอะมากใน สายงานความรู้ เช่น
    • งานออฟฟิศ ใช้เอกสารเยอะ
    • งานเขียนโค้ด
    • งานวิเคราะห์ข้อมูล ฯลฯ

อิฐ 5 ก้อนสำคัญของ AI

  • อิฐเหล่านี้ จะค่อย ๆ ไล่ทีละ Step ว่าอะไรต้องมาก่อนอะไร
  1. World Population ประชากรโลก ~8 พันล้านคน
  2. With Electricity คนที่เข้าถึงไฟฟ้าได้ ~7.4 พันล้านคน
    • ไฟฟ้าคือ ฐานสุดของทุกอย่าง
    • หลายประเทศในแอฟริกา ยังมีประชากรจำนวนมากที่ไม่มีไฟฟ้าใช้เลย
    • ถ้าไฟฟ้ายังไม่พร้อม การพูดถึง AI ก็เหมือนก้าวข้าม Step มากเกินไป
  3. Data Centers
    • Data Centers เป็นเครื่องยนต์ของ AI ประเทศที่อยู่ไกลจาก Data Center หลัก มีโอกาสเจอปัญหาด้าน Latency และต้นทุนสูง เข้าถึง AI ได้ยากกว่า
    • ทวีปแอฟริกาส่วนใหญ่เข้าถึงไฟต่ำมาก
    • ยุโรป อเมริกาเหนือ เอเชียตะวันออกส่วนใหญ่ไฟฟ้าครอบคลุมเกือบหมด
    • คำเตือน ไม่ใช่ว่าทุก Data Center จะเอาไปใช้กับ AI ทั้งหมด แต่กำลังไฟฟ้าของ Data Centers เป็นตัววัดว่า ประเทศนั้นมีศักยภาพด้านโครงสร้างพื้นฐานมากแค่ไหน AI ใช้ไฟเยอะมาก
  4. Access the Internet คนที่เข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้ ~5.5 พันล้านคน
    • การเชื่อม Internet คือ ประตูด่านแรกที่จะทำให้คนมีส่วนร่วมในเศรษฐกิจยุค AI แอฟริกาและบางส่วนของเอเชีย–ลาตินอเมริกา มีคนใช้เน็ตน้อย ส่วนยุโรป อเมริกาเหนือ และบางประเทศเอเชียตะวันออกเฉียงเหนือใช้เน็ตสูง
  5. Basic Digital Skills คนที่มีทักษะดิจิทัลพื้นฐาน ~4.2 พันล้านคน
    • ถ้าองค์กรอยากใช้ AI จริงจัง ต้องลงทุนกับ Human Skills พอ ๆ กับลงทุนซื้อเครื่องมือ ยุค AI นี้ คนต้องมี Digital Skills และ Fundamental AI Tools ให้เป็น ไม่งั้น AI จะกลายเป็นของเล่นของคนกลุ่มเล็ก ๆ เพิ่มความเหลื่อมล้ำมากขึ้น แทนที่จะช่วยเปิดโอกาสให้คนมากขึ้น
  6. AI Users คนที่เป็น AI users จริง ๆ ~1.2 พันล้านคน
    • ประเทศยุโรป อเมริกาเหนือ เอเชียตะวันออกบางส่วน ใช้ดิจิทัลเยอะ
    • หลายประเทศในแอฟริกา เอเชียบางส่วน ตะวันออกกลางบางประเทศ การใช้ดิจิทัลยังต่ำ

Languages ภาษา

  • ปัญหาที่จริงจังที่สุด AI เกือบทั้งหมด คือ พูดภาษาอังกฤษ ครึ่งนึงของข้อมูล AI เป็นภาษาอังกฤษ แม้ว่าคนพูดอังกฤษ Native มีแค่ 5%
  • ตัวอย่างเช่น Swahili มีอินเทอร์เน็ตน้อย 500 เท่ากว่าเยอรมนี แม้ว่ามีผู้พูดใกล้เคียงกัน ผู้คนจาก Malawi, Laos, หรือภาษาเล็กน้อยอื่น ๆ แม้ว่าจะมีไฟฟ้า อินเทอร์เน็ต และทักษะ พวกเขาก็ไม่สามารถใช้ AI ได้เพราะ AI ไม่พูดภาษาของพวกเขา
  • ภาษาคือ ทั้งกำแพง และ จุดที่ AI ช่วยแก้เกมได้ อยู่ที่ว่า เราจะลงทุนทำให้ภาษาท้องถิ่นเข้าไปอยู่ในโลก AI แค่ไหน

เทคโนโลยีระดับใหญ่ที่ใช้ได้หลายงาน (general-purpose tech) อย่างคอมฯ หรือ AI จะเดินหน้าได้ ต้องมีสองฝั่งทำงานร่วมกันตลอดเวลา

  • ฝั่ง builders → สร้าง พัฒนา ปรับปรุง ขยายขีดความสามารถ เป็นทั้งนักวิจัย frontier และคนสร้าง infrastructure หากไม่มี builders ก็ไม่มีความก้าวหน้าใหม่ ๆ
  • ฝั่ง users → เอาไปแก้ปัญหาจริง ดึงให้เทคโนโลยีเข้าไปอยู่ในชีวิตคน เช่น คนทั่วไปจนถึงองค์กรใหญ่ หากไม่มี Users นวัตกรรมไม่มีทิศทาง ไม่รู้จะสร้างไปเพื่ออะไร

3 ปัจจัยที่ตัดสินว่าใครจะชนะเกม AI ใน 5 ปีข้างหน้า คือ

  1. ภาษา – Local Language ที่ AI เข้าใจ
    • ถ้า AI อ่าน–เขียน–คุย ภาษาในประเทศเราได้ดี
    • คนทั้งประเทศใช้ได้เลย ไม่ต้องเก่งอังกฤษ
    • เอาไปใช้ในเอกสารราชการ, สัญญา, งานบริการลูกค้า, เนื้อหาภายในองค์กรได้ตรง ๆ ใครลงทุนสร้าง ข้อมูลภาษาไทย / ภาษาท้องถิ่น ให้ AI ใช้เยอะก่อน มีแต้มต่อทันที
  2. ทักษะดิจิทัลและทักษะใช้ AI ของคนทำงาน
    • เครื่องมือดีแค่ไหน ถ้าคนใช้ไม่เป็นก็จบ
    • คนต้องใช้คอม–เน็ตคล่องก่อน
    • รู้ใช้ AI ทำงานเอกสาร, วิเคราะห์ข้อมูล, เขียนโค้ด, คิดงาน ฯลฯ สำคัญมาก คือ รู้เท่าทันว่า AI ผิดได้ ต้องตรวจทานเป็น
  3. โครงสร้างพื้นฐาน – ไฟฟ้า, อินเทอร์เน็ต, Data Center / Cloud
    • พวกโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญที่จำเป็นต้องมี
      • ไฟฟ้าต้องนิ่ง
      • อินเทอร์เน็ตต้องเร็วและไม่แพงเกิน
      • มีทางเข้าถึง Cloud / Data Center ที่แรงพอ จะใช้ model ใหญ่, รันงาน batch, ทำ product ใหม่ได้

ข้อสรุป:

AI Diffusion Report Where AI is most used, developed, and built เล่าให้เห็นว่า AI ถูกใช้ สร้างโมเดล ตั้ง Data Centers และช่องว่างระหว่างประเทศรวยกับกำลังพัฒนาว่า ห่างกันยังไง มันชี้ชัดว่า 3 เรื่องที่ต้องโฟกัสคือ ภาษา ทักษะคน และโครงสร้างพื้นฐาน เช่น ไฟฟ้า เน็ต ดาต้าเซ็นเตอร์ ถ้าไม่พร้อม 3 อย่างนี้ คนจำนวนมากจะเข้าไม่ถึงพลังของ AI

Source:

Microsoft