จากกล้องฟิล์มสู่สกินแคร์! ทำไม Kodak ถึงล้มละลาย แต่ Fujifilm กลับรอดมาได้?

ย้อนกลับไปในอดีต อุตสาหกรรมฟิล์มถ่ายภาพถูกผูกขาดโดยบริษัทเพียงสองแห่งเท่านั้น นั่นก็คือ Fujifilm และ Eastman Kodak

เรียกได้ว่าทั้งคู่ต่อสู้กันอย่างดุเดือดเพื่อแย่งชิงความเป็นใหญ่ ทั้งในตลาดระดับประเทศและระดับโลก

แต่แล้ววันหนึ่ง โลกดิจิทัลที่หลายคนเคยปรามาสว่าต้องใช้เวลาอีก 30 ปีถึงจะมาถึง กลับเดินทางมาเร็วกว่าที่คิด และมันมาเพื่อทำลายล้างอุตสาหกรรมฟิล์มแบบดั้งเดิม…

Fujifilm มองเห็นคลื่นยักษ์ลูกนี้กำลังก่อตัว แม้พวกเขาจะถูกซัดจนเซ แต่ที่น่าทึ่งคือพวกเขาโผล่พ้นน้ำขึ้นมาได้ กลายเป็นบริษัทที่ใหญ่ขึ้นและมีโมเดลธุรกิจที่ล้ำหน้าไปกว่าเดิม

ในทางกลับกัน Eastman Kodak กลับจมลงสู่ก้นบึ้ง คำถามที่น่าสนใจก็คือ อะไรคือความแตกต่างของสองบริษัทนี้?

เรื่องราวต้องย้อนกลับไปในปี 1934 Dainippon Celluloid Company บริษัทผู้ผลิตฟิล์มภาพยนตร์ของญี่ปุ่น ต้องการขยายธุรกิจ จึงไปเจรจากับ Eastman Kodak เพื่อให้มาช่วยสร้างโรงงานในญี่ปุ่น

แต่วิศวกรของ Eastman Kodak ประเมินว่าสภาพอากาศในญี่ปุ่นมีความชื้นสูงเกินไป ไม่เหมาะกับการผลิตฟิล์มคุณภาพสูง George Eastman ผู้ก่อตั้งบริษัทจึงปฏิเสธคำขอนั้นไป…

การถูกปฏิเสธกลายเป็นแรงผลักดันครั้งใหญ่ รัฐบาลญี่ปุ่นให้เงินทุนสนับสนุนจนเกิดเป็นบริษัท Fuji Photo Film ขึ้นมา

พวกเขาตั้งโรงงานแห่งแรกที่เชิงภูเขาฟูจิ ในเมือง Minami Ashigara จังหวัด Kanagawa ซึ่งเป็นที่มาของชื่อแบรนด์อันโด่งดังที่เราคุ้นเคยกันในทุกวันนี้

แทนที่จะนำเข้าฟิล์ม บริษัทเลือกทางที่ยากกว่าด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีเอง

พวกเขาลงทุนจ้างผู้เชี่ยวชาญชาวเยอรมันมาช่วยให้คำปรึกษาด้านสารเคลือบไวแสงหรือ Emulsion

สิ่งนี้หล่อหลอมดีเอ็นเอขององค์กร ทำให้ Fuji กลายเป็นบริษัทที่ให้ความสำคัญกับการวิจัยและพัฒนาอย่างบ้าคลั่ง…

ในปี 1948 Fujifilm สามารถผลิตฟิล์มสีได้สำเร็จ ตามมาด้วยฟิล์มม้วนขาวดำในปี 1958 ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ทำให้พวกเขาทิ้งห่างคู่แข่งในประเทศอย่างไม่เห็นฝุ่น

แต่ความท้าทายที่แท้จริงเริ่มขึ้นเมื่อญี่ปุ่นเปิดประเทศรับสินค้าต่างชาติ และคู่ปรับเก่าอย่าง Eastman Kodak ก็กลับมาบุกตลาด

ในปี 1963 Fujifilm มีรายได้ประมาณ 75 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในขณะที่ Eastman Kodak มีรายได้มหาศาลถึง 1.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

Eastman Kodak คือแบรนด์ระดับโลกที่มีทรัพยากรแทบจะไร้ขีดจำกัด

ผู้บริโภคชาวญี่ปุ่นในตอนนั้นมองว่านี่คือแบรนด์พรีเมียมที่เหนือกว่าฟิล์มผลิตในประเทศ…

แต่ด้วยความมุ่งมั่น ภายในปี 1970 ฟิล์มของ Fujifilm ก็มีประสิทธิภาพแซงหน้าคู่แข่งในบางด้าน เช่น ฟิล์มสีที่ต้องการแสงน้อยกว่าในการเก็บภาพ

สิ่งที่ทำให้ Fujifilm ชนะในบ้านเกิดอย่างเด็ดขาด คือการสร้างเครือข่ายร้านล้างอัดรูปขนาดเล็กทั่วประเทศ ทำให้ลูกค้าสามารถล้างรูปด่วนได้ภายใน 1 ชั่วโมง

เมื่อยึดพื้นที่ในประเทศได้ Fujifilm ก็เริ่มบุกอเมริกาในปี 1972 พวกเขาเจาะซูเปอร์มาร์เก็ตและเข้ายึดพื้นที่ในกลุ่มช่างภาพมืออาชีพได้สำเร็จ

พวกเขาเป็นสปอนเซอร์ทั้งการแข่งขันกีฬาโอลิมปิกปี 1984 แถมยังคว้าโควตารางวัล “Academy Award” ยกระดับแบรนด์ให้กลายเป็นสัญลักษณ์ของฟิล์มคุณภาพเยี่ยม…

การต่อสู้ของสองยักษ์ใหญ่นี้ดุเดือดมาก ทั้งหั่นราคา แย่งผู้สนับสนุน ฟ้องร้องในศาล โดยที่พวกเขาไม่รู้ตัวเลยว่า ลานประลองที่ยืนอยู่นั้นคือแผ่นน้ำแข็งที่กำลังบางลงเรื่อยๆ

คำถามที่น่าสนใจคือ Eastman Kodak รู้ตัวล่วงหน้าหรือไม่ว่ากล้องดิจิทัลจะมาทำลายล้างธุรกิจฟิล์ม คำตอบคือรู้และรู้ดีมากด้วย…

ในปี 1975 Steve Sasson วิศวกรของ Eastman Kodak ได้สร้างกล้องดิจิทัลตัวแรกของโลก แม้ภาพที่ได้จะดูไม่รู้เรื่อง แต่คนในบริษัทรู้ดีว่านี่คืออนาคต

แต่มันกลับไม่เคยถูกผลักดันให้ออกสู่ตลาดอย่างจริงจัง เหตุผลก็คือธุรกิจฟิล์มแบบดั้งเดิมของพวกเขามันทำกำไรได้มหาศาลเกินกว่าจะยอมทิ้งไป

ตรงกันข้ามกับ Fujifilm การมีธุรกิจที่หลากหลายทำให้พวกเขามีสัญญาณเตือนภัยที่ดีกว่า

ในปี 1981 บริษัทได้เปิดตัวระบบเอกซเรย์ดิจิทัลที่ใช้แผ่นรับภาพแทนฟิล์ม

ประธานบริษัท Minoru Ohnishi ได้วางกลยุทธ์เพื่อรับมือกับพายุที่กำลังจะมา โดยมุ่งเน้นเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยี และสร้างสายธุรกิจใหม่ที่ไม่ง้อฟิล์ม…

จุดเปลี่ยนแห่งยุคมาถึงเมื่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์พัฒนาเซนเซอร์รับภาพแบบ “CMOS” และนำไปใส่ไว้ในโทรศัพท์มือถือในปี 1999

ความต้องการฟิล์มสีทั่วโลกลดฮวบลง ยักษ์ใหญ่ทั้งสองเผชิญกับวิกฤตที่หนักหน่วงที่สุด แต่การรับมือของพวกเขากลับต่างกันอย่างสิ้นเชิง

Shigetaka Komori ซีอีโอของ Fujifilm ประกาศแผนพลิกฟื้นองค์กร พวกเขานำเทคโนโลยีที่ซ่อนอยู่ในห้องแล็บออกมาปัดฝุ่นและประยุกต์ใช้กับตลาดใหม่…

แผ่นฟิล์มใสที่เคยใช้ทำฐานฟิล์ม ถูกนำไปทำเป็นแผ่นเคลือบหน้าจอ “LCD” สำหรับเครื่องใช้ไฟฟ้าทั่วโลก สร้างรายได้มหาศาลกลับคืนมา

ที่น่าทึ่งที่สุดคือการต่อยอดความเชี่ยวชาญด้านเคมีไปสู่อุตสาหกรรม “Healthcare”

ความรู้เรื่องคอลลาเจนและกระบวนการชะลอความเสื่อม ถูกนำมาสร้างแบรนด์เครื่องสำอาง

ผลจากการปรับตัวครั้งนี้ ทำให้ในปี 2008 Fujifilm ทำยอดขายได้สูงสุดในประวัติศาสตร์ โดยมีรายได้จากธุรกิจภาพถ่ายเหลือเพียงส่วนน้อยเท่านั้น…

ขณะที่ธุรกิจของ Eastman Kodak ค่อยๆ ร่วงโรย แม้จะพยายามขายเครื่องพิมพ์หรือกล้องดิจิทัล แต่ก็สู้คู่แข่งไม่ไหว สุดท้ายก็ต้องยื่นฟ้องล้มละลายในปี 2012

ความแตกต่างที่แท้จริงของสองบริษัทนี้คือมุมมองที่มีต่อตัวเอง

Eastman Kodak มองว่าตัวเองคือแบรนด์ที่ทำธุรกิจเกี่ยวกับการถ่ายภาพ เมื่อคนไม่ใช้ฟิล์ม ธุรกิจก็จบลง

ในขณะที่ Fujifilm มองลึกลงไปถึงแก่นแท้ ว่าตัวเองคือบริษัทเทคโนโลยีและเคมีภัณฑ์

เมื่อธุรกิจฟิล์มตายไป พวกเขาก็แค่นำความรู้ที่มีไปใส่ในบรรจุภัณฑ์ใหม่…

ในยุคที่โลกหมุนเร็ว ความสำเร็จในอดีตไม่ใช่สิ่งการันตีอนาคต

บางครั้งการยึดติดกับสิ่งที่สร้างชื่อให้เรามากที่สุด อาจเป็นสิ่งเดียวกับที่ดึงเราลงสู่ก้นเหวได้เช่นกัน

References : [hbr, forbes, bloomberg, reuters, wikipedia]

จงอยู่ให้รอดถึงปี 2030 เพราะ “ความตาย” กำลังจะถูกเทคโนโลยีดิสรัป?

เมื่อพูดถึงปี 2030 หลายคนอาจมองว่าเป็นเพียงอนาคตอันใกล้ที่เทคโนโลยีคงพัฒนาไปตามปกติเหมือนที่ผ่านมา

แต่ในแวดวงวิทยาศาสตร์และการแพทย์ชั้นสูง มีการคาดการณ์ที่สั่นสะเทือนวงการว่า ภายในปี 2030 “ความตาย” อาจกลายเป็นเพียงทางเลือกหนึ่ง

เรื่องนี้ไม่ได้มาจากบทภาพยนตร์ไซไฟ แต่คือความจริงที่กำลังก่อตัวขึ้น และเป็นเหตุผลให้มหาเศรษฐีระดับโลกทุ่มเม็ดเงินมหาศาลเพื่อเอาชนะข้อจำกัดนี้…

ย้อนกลับไปในอดีต อุตสาหกรรมเทคโนโลยีมักสร้างจุดเปลี่ยนที่คาดไม่ถึงเสมอ

เหมือนยุคหนึ่งที่ไม่มีใครเชื่อว่าแบรนด์โทรศัพท์มือถือยักษ์ใหญ่อย่าง Nokia หรือ Motorola จะถูกพลิกโฉมด้วยนวัตกรรมสมาร์ตโฟน

ในวันนี้ คลื่นความเปลี่ยนแปลงลูกใหม่กำลังพุ่งเป้าไปที่อุตสาหกรรมที่ท้าทายที่สุด นั่นคือชีวิตและร่างกายของมนุษย์

Sam Altman ผู้บริหารของ OpenAI ตัดสินใจทุ่มเงินส่วนตัวกว่า 180 ล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อลงทุนในงานวิจัยด้านการชะลอความตาย

ขณะที่ Jeff Bezos ผู้ก่อตั้ง Amazon ก็ลงทุนเม็ดเงินระดับ 3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อต่อต้านความร่วงโรยแห่งวัยเช่นกัน

บุคคลระดับโลกเหล่านี้มองเห็นอะไรที่คนทั่วไปยังมองไม่เห็น…

คำตอบอาจซ่อนอยู่ในพลังของ AI ที่พัฒนาไปอย่างก้าวกระโดด ซึ่งเบื้องหลังความชาญฉลาดเหล่านี้ปฏิเสธไม่ได้เลยว่ามาจากพัฒนาการของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์

การแข่งขันและวิวัฒนาการของหน่วยประมวลผลขั้นสูงจากบริษัทระดับโลกอย่าง Nvidia หรือเครื่องจักรผลิตชิปจาก ASML มีส่วนสำคัญที่ทำให้ AI ประมวลผลข้อมูลมหาศาลทางการแพทย์ได้ในชั่วพริบตา

AI ในวันนี้ไม่ได้ทำหน้าที่แค่ตอบคำถามหรือสร้างรูปภาพ แต่มันกำลังสวมบทบาทเป็นผู้สร้างปาฏิหาริย์ในห้องผ่าตัด ช่วยคิดค้นยารักษาโรคใหม่ๆ

และที่สำคัญที่สุดคือการเล็งเป้าหมายไปที่การถอดรหัสและย้อนวัย “นาฬิกาชีวภาพ” ของมนุษย์โดยตรง

ในแวดวงวิทยาศาสตร์ มีทฤษฎีหนึ่งที่ถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางคือ Longevity Escape Velocity หรือจุดหลุดพ้นทางอายุขัย

ตามหลักการแล้ว มันคือจุดที่ความเจริญก้าวหน้าทางเทคโนโลยีสามารถยืดอายุขัยของมนุษย์ได้เร็วกว่าความเร็วที่ร่างกายมนุษย์แก่ตัวลง…

สมมติว่าเมื่อเรามีอายุเพิ่มขึ้น 1 ปี วิทยาศาสตร์ก็จะสามารถบวกอายุขัยคาดเฉลี่ยของเราเพิ่มขึ้นไปอีก 2 ปี หรืออาจจะมากกว่านั้น

Jose Luis Cordeiro ผู้เชี่ยวชาญด้านอายุขัย คาดการณ์ว่ามนุษยชาติจะก้าวไปถึงจุดเปลี่ยนสำคัญนี้ได้ภายในปี 2030

นั่นหมายความว่าหากมนุษย์คนใดสามารถรักษาสุขภาพให้รอดพ้นไปจนถึงช่วงเวลานั้น เราอาจมีชีวิตอยู่ได้นานพอที่จะเข้าใกล้ความเป็นอมตะในทางชีวภาพ

ทฤษฎีนี้ดึงดูดเม็ดเงินลงทุนจำนวนมหาศาล Sam Altman เลือกนำเงินไปลงทุนในสตาร์ทอัปชื่อ Retro Biosciences ที่มีเป้าหมายทะเยอทะยานอย่างมาก

พวกเขาต้องการยืดอายุขัยของมนุษย์ที่มีสุขภาพดีให้เพิ่มขึ้นอีก 10 ปี ด้วยวิธีการตั้งโปรแกรมเซลล์ใหม่ที่เรียกว่า Cellular Reprogramming…

ในทำนองเดียวกัน การลงทุนของ Jeff Bezos ในบริษัท Altos Labs ก็มีเป้าหมายเพื่อทำความเข้าใจการทำงานของเซลล์และหาวิธีย้อนวัยให้กลับไปสู่สภาวะวัยเยาว์

บริษัทนี้เป็นแหล่งรวมตัวของนักวิทยาศาสตร์ระดับโลกเพื่อวิจัยเทคโนโลยีการย้อนวัยระดับเซลล์

ซึ่งความคืบหน้าเบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าสามารถย้อนกลับตัวชี้วัดความชราในห้องปฏิบัติการได้แล้ว

ทั้งหมดนี้คือเหตุผลที่กระตุ้นให้อุตสาหกรรมเดินหน้าอย่างเต็มกำลัง ทีนี้ลองมาดูว่า AI เข้ามาช่วยทำให้เป้าหมายเหล่านี้เป็นจริงได้อย่างไร

ลองจินตนาการถึงสถานการณ์ที่เราต้องเข้ารับการผ่าตัด เราจะรู้สึกอย่างไรหากรู้ว่ามีดหมอไม่ได้ถูกจับโดยมนุษย์ แต่ถูกควบคุมโดยแขนหุ่นยนต์

ปัจจุบันมีผู้ป่วยมากกว่า 12 ล้านคนทั่วโลกที่ผ่านการผ่าตัดด้วยวิธีนี้มาแล้ว ผ่านระบบที่ชื่อว่า Da Vinci…

Da Vinci ถูกใช้งานอย่างแพร่หลายในโรงพยาบาลชั้นนำกว่า 60 ประเทศ มันไม่ใช่แค่หุ่นยนต์ แต่คือเครื่องมือที่ขยายขีดความสามารถของศัลยแพทย์

ระบบนี้มาพร้อมกับภาพ Vision 3D ความสามารถในการซูม 10 เท่า และการขยับมือกลด้วยความแม่นยำระดับไมโครเมตร

เปรียบเสมือนการมอบแขน 4 ข้างที่ไม่รู้จักอาการสั่นและไม่รู้จักความเหน็ดเหนื่อยให้กับแพทย์ผู้ควบคุม หุ่นยนต์สามารถจับอวัยวะและกรีดได้อย่างแม่นยำ…

หากแพทย์เกิดกะระยะผิดพลาด หุ่นยนต์อัจฉริยะนี้จะบล็อกการเคลื่อนไหวและระบุจุดที่ผิดพลาดทันที เพื่อป้องกันความเสียหายต่อตัวผู้ป่วย

ความก้าวหน้าไม่ได้หยุดอยู่เพียงแค่นั้น หากมองไปที่ระบบ Neuralink รุ่น R1 ของ Elon Musk หุ่นยนต์ตัวนี้สามารถฝังอิเล็กโทรดขนาดเล็กกว่าเส้นผมเข้าไปในสมองได้

ด้วยความแม่นยำระดับไมครอน ก่อให้เกิดความเสียหายน้อยที่สุด การทำงานใช้เวลาเพียง 15 นาที และดำเนินการแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

ปัจจุบันมีผู้ป่วยอัมพาตที่ได้รับการติดตั้งชิปสมองนี้ และสามารถใช้เพียงความคิดในการควบคุมเคอร์เซอร์เมาส์หรือเล่นเกมออนไลน์ได้แล้ว…

นอกจากงานหัตถการที่ต้องใช้ความแม่นยำสูง AI ยังเข้ามามีบทบาทชี้เป็นชี้ตายในเรื่องของการวินิจฉัยโรค

ข้อมูลจาก John Hopkins Medicine ระบุว่า ข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยโรคเป็นสาเหตุที่ส่งผลให้มีผู้เสียชีวิตหรือพิการมากกว่า 800,000 คนต่อปีในสหรัฐอเมริกา

เมื่อมนุษย์มีข้อจำกัดด้านความเหนื่อยล้าและอคติ ระบบ AI จึงเข้ามาอุดช่องโหว่นี้ เหมือนที่ Google Health ร่วมมือกับ DeepMind

พวกเขานำภาพถ่ายทางรังสีเอกซเรย์เต้านมจำนวน 90,000 ภาพ มาใช้ฝึกสอนระบบ AI ผลลัพธ์ที่ได้ออกมาเหนือกว่ารังสีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ…

AI สามารถลดผลบวกลวงและผลลบลวงที่แพทย์มนุษย์อาจมองพลาดไปได้ นอกจากนี้ยังช่วยลดภาระงานลงได้มหาศาลด้วยการสแกนเพียงครั้งเดียว

ทางด้านจักษุวิทยา ระบบตรวจจับดวงตา IDX-DR ก็สามารถวิเคราะห์และตรวจพบภาวะเบาหวานขึ้นตาได้ภายในเวลาเพียง 1 นาที โดยไม่ต้องใช้บุคลากรเฉพาะทาง

มีงานวิจัยที่ทำการเปรียบเทียบความแม่นยำในการวินิจฉัยโรค ผลปรากฏว่า ChatGPT ทำคะแนนได้ดีกว่าแพทย์ที่วินิจฉัยด้วยตัวเอง

สาเหตุหลักเกิดจากความมั่นใจในตัวเองมากเกินไปของมนุษย์ ทำให้ละเลยข้อมูลแวดล้อมบางอย่าง AI จึงกลายเป็นความเห็นที่สองที่ซื่อสัตย์และพึ่งพาได้…

เมื่อวิเคราะห์โรคได้แล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการรักษา ซึ่งส่วนนี้เป็นส่วนที่ AI สร้างผลกระทบได้มหาศาลที่สุดในวงการเภสัชกรรม

อุตสาหกรรมการพัฒนายาใหม่เป็นเรื่องที่สิ้นเปลืองทั้งเวลาและทรัพยากร ต้องใช้เวลาทดลองนับสิบปีและใช้งบประมาณหลักพันล้านดอลลาร์สหรัฐ

แต่ AI สามารถลดระยะเวลาในการพัฒนายาลงได้ถึงครึ่งหนึ่ง อัลกอริทึมถูกนำมาใช้งานในทุกขั้นตอน ตั้งแต่การคัดเลือกโมเลกุลไปจนถึงการออกแบบการทดลอง

ความสำเร็จที่เป็นปรากฏการณ์คือระบบ AlphaFold จากค่าย DeepMind ซึ่งสามารถไขปริศนาโครงสร้างโปรตีนที่ค้างคามานานถึง 50 ปีได้สำเร็จ…

โปรตีนคือกลไกพื้นฐานของสิ่งมีชีวิต การรู้รูปร่างของมันหมายถึงการรู้จุดอ่อนในการพัฒนายาต้านโรค ซึ่งช่วยเร่งการคิดค้นยาใหม่ได้มหาศาล

นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีอย่าง RF diffusion ที่สามารถออกแบบและสร้างโปรตีนชนิดใหม่ที่ไม่มีอยู่ตามธรรมชาติขึ้นมาได้

ความก้าวหน้าทางเภสัชกรรมนี้นำเรากลับมาสู่จุดมุ่งหมายสูงสุด นั่นคือความพยายามในการเอาชนะความชรา…

นักวิจัยพบว่าสาเหตุสำคัญที่ทำให้มนุษย์แก่ตัวลงคือเซลล์ชนิดหนึ่งที่เรียกว่า Senescent cells หรือเซลล์ซอมบี้

มันคือเซลล์เสื่อมสภาพที่หยุดการแบ่งตัวแต่ไม่ยอมตาย คอยปล่อยสารเคมีที่กระตุ้นการอักเสบและก่อให้เกิดโรคที่เกี่ยวข้องกับอายุ

AI ได้เข้ามาช่วยค้นหาสารประกอบประเภท Senolytic ซึ่งเป็นเหมือนนักฆ่าที่ทำหน้าที่เข้าไปกวาดล้างเซลล์ซอมบี้เหล่านี้โดยเฉพาะ

การทดลองเบื้องต้นในสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมแสดงให้เห็นถึงการฟื้นฟูเนื้อเยื่อและการขยายช่วงเวลาสุขภาพดีได้อย่างชัดเจน…

บริษัทยักษ์ใหญ่เตรียมนำยาประเภทนี้เข้าสู่ขั้นตอนการทดลองในมนุษย์ โดยคาดหวังว่าจะช่วยกำจัดเซลล์แก่ชราที่เป็นต้นเหตุของริ้วรอยและอวัยวะเสื่อมสภาพ

ผลลัพธ์ของการนำ AI มาใช้เริ่มสร้างปาฏิหาริย์ในชีวิตจริงแล้ว อย่างระบบผู้ช่วยพยาบาล AI ที่ชื่อว่า concern ในสหรัฐอเมริกา

ระบบนี้วิเคราะห์สัญญาณชีพและคำนวณหารูปแบบความเสี่ยง พร้อมแจ้งเตือนล่วงหน้าได้ถึง 2 วัน ก่อนที่อาการผู้ป่วยจะทรุดหนัก

หรือกรณีของ David Fajgenbaum นักศึกษาแพทย์ที่ป่วยเป็นโรคหายาก เขาไม่ยอมแพ้และหันมาพึ่งพา AI เพื่อวิเคราะห์ฐานข้อมูลยาทั้งหมด…

จนกระทั่งค้นพบยาเก่าชนิดหนึ่งที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้รักษาโรคของเขาได้ ปัจจุบันเขาตั้งองค์กรเพื่อใช้ AI หาวิธีรักษาโรคใหม่ๆ ให้กับผู้ป่วย

อย่างไรก็ตาม การปฏิวัติทางการแพทย์ด้วย AI ก็ยังมีมุมที่ต้องระมัดระวัง เพราะเทคโนโลยีเหล่านี้ยังมีช่องโหว่ที่ต้องได้รับการพัฒนา

มีการคาดการณ์ว่างานทางคลินิกเกือบครึ่งหนึ่งจะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติภายในปี 2030

แต่ไม่ได้หมายความว่า AI จะเข้ามาแย่งงานแพทย์ เพราะอัลกอริทึมไม่สามารถลอกเลียนแบบความเห็นอกเห็นใจและความอบอุ่นของมนุษย์ได้…

ในอนาคตเราอาจได้เห็นอาชีพใหม่ๆ เกิดขึ้น โลกไม่ได้ผลักไสแพทย์ให้ตกงาน แต่กำลังเรียกร้องให้ทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด

บทสรุปของเรื่องนี้ค่อนข้างชัดเจน AI กำลังช่วยชีวิตผู้คนในทุกวินาที มันทำให้การแพทย์แม่นยำและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น

สิ่งที่เคยเป็นเพียงความฝันอย่างความเป็นอมตะ หรือการเลือกได้ว่าจะแก่ชราหรือไม่ อาจกลายเป็นความจริงสำหรับคนในยุคนี้

เวลาเดินหน้าเข้าสู่ปี 2030 อย่างไม่หยุดยั้ง อนาคตของอุตสาหกรรมนี้ไม่ใช่การแย่งชิงระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร

แต่คือการผสานความสามารถที่เหนือชั้น เข้ากับหัวใจของความเป็นมนุษย์ เพื่อทำให้ข้อจำกัดทางอายุขัยกลายเป็นเพียงเรื่องเล่าในอดีต…

References : [openai, neuralink, nature, technologyreview, intuitive]

วิกฤตมะเร็ง สู่การแฮ็กชีวิต อดีต CEO GitLab รอดตายด้วย AI ได้อย่างไร?

ในหน้าประวัติศาสตร์ของมวลมนุษยชาติ ความตายคือปริศนาที่ทรงพลังที่สุดและเป็นสิ่งที่ไม่อาจหลีกเลี่ยง

มนุษย์ในอดีตมักมองว่าความเจ็บป่วยคือบทลงโทษจากธรรมชาติ หรือเป็นชะตากรรมที่ถูกขีดเส้นไว้แล้ว เมื่อโรคร้ายมาเยือน ทางเลือกมักมีเพียงการยอมจำนน

แต่เมื่อกาลเวลาผ่านไป วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีได้เข้ามาเปลี่ยนสมการนี้ไปอย่างสิ้นเชิง เราเริ่มเรียนรู้ที่จะสร้างเครื่องมือเพื่อต่อสู้และขยายขีดจำกัดของอายุขัย

คำถามที่น่าสนใจในยุคนี้ก็คือ จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดอย่างเทคโนโลยี AI ถูกนำมาใช้เพื่อพยายามเอาชนะความตาย…

ปัจจุบันเวลาที่เราพูดถึง AI หลายคนมักจะนึกถึงภาพของการนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่มาใช้งานในมุมที่อาจไม่ได้สร้างการเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่เท่าที่ควร…

เราเห็นการใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์มหาศาลไปกับการสร้าง AI slop เพื่อดึงดูดความสนใจบนอินเทอร์เน็ต หรือการสร้าง Deep fakes เพื่อจุดประสงค์ที่ไม่ได้ช่วยแก้ปัญหาของมนุษยชาติ

สิ่งเหล่านี้ทำให้เกิดคำถามว่า ท่ามกลางพลังการประมวลผลอันมหาศาล เรากำลังใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ไปในทิศทางที่ถูกต้องและคุ้มค่าที่สุดแล้วหรือยัง…

แต่เรื่องราวที่จะเล่าให้ฟังต่อไปนี้ อาจทำให้มุมมองต่อศักยภาพที่แท้จริงของเทคโนโลยีในวงการแพทย์เปลี่ยนไป นี่คือเรื่องราวของการ “แฮ็ก” ระบบชีววิทยาของร่างกายมนุษย์

Sid Sijbrandij คืออดีตประธานเจ้าหน้าที่บริหารและผู้ร่วมก่อตั้งแพลตฟอร์มระดับโลกอย่าง GitLab…

แพลตฟอร์มนี้คือเครื่องมือสำคัญที่วิศวกรซอฟต์แวร์ทั่วโลกคุ้นเคยเป็นอย่างดี มันถูกออกแบบมาเพื่อช่วยจัดการโค้ดที่ซับซ้อนและทำให้การทำงานร่วมกันเป็นเรื่องง่าย…

เขาพาบริษัทเติบโตจากการเป็นเพียงเครื่องมือเล็กๆ ก้าวขึ้นสู่การเป็นบริษัทมหาชน และสร้างวัฒนธรรมองค์กรที่โดดเด่นเรื่องการทำงานทางไกลที่มีความยืดหยุ่นสูงที่สุดแห่งหนึ่งของโลก…

ในช่วงเวลานั้น ชีวิตของเขากำลังอยู่ในจุดสูงสุดของความสำเร็จระดับโลก ทั้งในแง่ของฐานะทางการเงินและการเป็นผู้นำทางเทคโนโลยี…

แต่ชีวิตก็มักจะมีบททดสอบที่คาดไม่ถึงเสมอ ในช่วงปลายปี 2022 โลกของสุดยอดผู้บริหารคนนี้ก็ถึงจุดหักเหครั้งใหญ่ที่สุด…

เขาได้รับผลการวินิจฉัยทางการแพทย์ว่าป่วยเป็นโรค Osteosarcoma ซึ่งเป็นโรคมะเร็งกระดูกชนิดที่พบได้ยากและมีความดุร้ายอย่างมากโดยเฉพาะในผู้ใหญ่…

ก้อนมะเร็งขนาดกว่าหกเซนติเมตรได้ก่อตัวฝังลึกอยู่ในบริเวณกระดูกสันหลังชิ้น T5 ซึ่งเป็นตำแหน่งที่มีความสลับซับซ้อนและเสี่ยงอันตรายถึงชีวิตหากรับการรักษาที่ผิดพลาด…

แน่นอนว่าในระยะแรก เขาเดินตามเส้นทางมาตรฐานของระบบสาธารณสุข เขาเข้ารับการผ่าตัด ทำเคมีบำบัด และฉายรังสีตามขั้นตอนที่แพทย์ผู้เชี่ยวชาญแนะนำ…

แต่ธรรมชาติของระบบการแพทย์ในปัจจุบันถูกออกแบบมาให้ทำงานเป็นลำดับขั้น แพทย์ต้องทดลองยาขนานหนึ่ง รอดูผล หากไม่ได้ผลจึงจะเปลี่ยนไปใช้วิธีการใหม่…

กระบวนการทดลองแบบค่อยเป็นค่อยไปนี้อาจเป็นเรื่องปกติในห้องปฏิบัติการ แต่สำหรับผู้ป่วยที่มะเร็งกำลังลุกลาม เวลาคือสิ่งที่มีค่าที่สุดและเหลือน้อยลงทุกที…

เมื่อทางเลือกจากการรักษาแบบดั้งเดิมเริ่มถึงทางตัน เขาตระหนักได้ว่าหากปล่อยให้ระบบทำงานตามกลไกเดิม เขาอาจจะไม่มีชีวิตรอดไปจนถึงวันวิกฤตคลี่คลาย…

ในเดือนธันวาคม ปี 2024 เขาตัดสินใจก้าวลงจากตำแหน่งสูงสุดของ GitLab เพื่อทุ่มเททรัพยากรและสติปัญญาทั้งหมดให้กับการกอบกู้ชีวิตของตนเอง…

เขาไม่ได้เลือกที่จะสวดมนต์อ้อนวอน แต่เขาเลือกที่จะมองปัญหาใหม่ เขามองเซลล์มะเร็งให้เป็นเหมือน “บั๊ก” หรือข้อผิดพลาดในระบบซอฟต์แวร์ของร่างกาย

เมื่อร่างกายคือซอฟต์แวร์ เขาจึงสวมหมวกของวิศวกรนักบุกเบิก และนำหลักการบริหารสตาร์ทอัปที่เคยสร้างความสำเร็จระดับโลก มาใช้ออกแบบแผนการรักษามะเร็งด้วยตัวเอง

หลักการข้อแรกที่เขาดึงมาใช้คือความโปร่งใสอย่างถึงที่สุด หรือ Radical Transparency ซึ่งเป็นวัฒนธรรมองค์กรที่ฝังรากลึกอยู่ใน GitLab

ที่บริษัทของเขา ข้อมูลทุกอย่างถูกเปิดเผย คู่มือการทำงานนับพันหน้า วิดีโอการประชุม แผนการพัฒนา ทั้งหมดนี้คนภายนอกสามารถเข้าถึงและศึกษาได้

เขานำแนวคิดนี้มาใช้กับร่างกายตัวเอง เขาเข้ารับการตรวจ Genome sequencing และ RNA sequencing เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่สุดของเซลล์มะเร็งออกมา…

จากนั้นเขาก็นำไฟล์ข้อมูลทางการแพทย์ส่วนตัวที่มีขนาดใหญ่ถึง 25 เทราไบต์ ปล่อยสู่โลกอินเทอร์เน็ตให้กลายเป็นโอเพนซอร์ซ เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ทั่วโลกเข้ามาช่วยหาทางออก

หลักการข้อที่สองคือ ความยืดหยุ่นขั้นสุดและการทำงานแบบคู่ขนาน ในโลกของซอฟต์แวร์ การแก้ปัญหาที่รวดเร็วจะไม่ทำทีละขั้นตอน แต่จะรันระบบไปพร้อมๆ กัน

แทนที่จะรอทดลองยาทีละชนิด เขาและทีมงานได้ออกแบบแนวทางการรักษารูปแบบใหม่ขึ้นมานับสิบแนวทาง และเลือกใช้ยาหลายตัวโจมตีมะเร็งพร้อมกันจากทุกทิศทาง

แต่การจะวิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรมที่ซับซ้อนระดับนี้ มนุษย์ไม่สามารถหาความเชื่อมโยงได้ทันท่วงที นี่คือจุดที่ AI ถูกดึงเข้ามาเป็นแกนกลาง…

การทำ RNA sequencing เปรียบเสมือนการสแกนดูว่าเซลล์มะเร็งกำลังคัดลอกโค้ดคำสั่งไปใช้อย่างไร พวกเขานำข้อมูลทั้งหมดนี้ป้อนเข้าไปในโมเดลระดับโลกอย่าง GPT-4

สิ่งที่น่าทึ่งคือ AI ไม่ได้ทำแค่ประมวลผลพื้นฐาน แต่มันสามารถวิเคราะห์ความเชื่อมโยงทางชีววิทยา และชี้เป้าหมายที่ซ่อนอยู่ในระดับพันธุกรรมที่มีชื่อว่า B7H3 ได้อย่างแม่นยำ

นอกจากนี้มันยังช่วยจำลองสภาพแวดล้อมการทำงานของระบบภูมิคุ้มกันโดยรอบก้อนมะเร็ง ทำให้ทีมวิจัยสามารถพัฒนายาได้ตรงจุดและแม่นยำราวกับล็อกเป้าหมาย…

เมื่อโครงสร้างพร้อม การหาทางออกก็ดำเนินต่อไป หลักการบริหารข้อสุดท้ายที่ถูกนำมาใช้เพื่อพลิกเกมชีวิตครั้งนี้คือ การขยายขีดความสามารถ หรือ Scalability

เมื่อพบจุดอ่อนของมะเร็งแล้ว ปัญหาต่อมาคือกระบวนการผลิตยาแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งเป็นไปไม่ได้เลยในระบบสาธารณสุขทั่วไปที่ผลิตยาทีละมากๆ สำหรับคนกลุ่มใหญ่

เขาจึงตัดสินใจใช้วิธีแบบสตาร์ทอัป ด้วยการก่อตั้งบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพขึ้นมาถึงสิบแห่งพร้อมกัน เพื่อกระจายหน้าที่ในการพัฒนาเทคโนโลยีแต่ละส่วนให้เร็วที่สุด…

บริษัทเหล่านี้ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อเป็นเครื่องมือช่วยชีวิตเขาในระยะสั้น และจะเป็นรากฐานที่สามารถขยายสเกลเพื่อผลิตยารักษาผู้ป่วยคนอื่นๆ ได้ในระยะยาว

การต่อสู้ที่ดุเดือดระหว่างสมองของวิศวกรระดับโลก พลังของเทคโนโลยีสมัยใหม่ และโรคร้ายที่กัดกินร่างกาย ดำเนินมาถึงจุดเปลี่ยนที่สำคัญที่สุด

ร่างกายของเขาตอบสนองต่อสูตรการรักษาเฉพาะตัว ก้อนมะเร็งร้ายเริ่มหดตัวและเข้าสู่ระยะสงบ ระบบชีววิทยาที่เคยมีปัญหาได้รับการแก้ไขสำเร็จ

เมื่อถึงช่วงปลายปี 2025 ผลการตรวจทางการแพทย์ยืนยันอย่างเป็นทางการว่า ร่างกายของอดีตผู้บริหารคนนี้ปราศจากเซลล์มะเร็งโดยสมบูรณ์ เขาเอาชนะความตายได้สำเร็จ

เรื่องราวนี้อาจทำให้หลายคนเกิดข้อสงสัยว่า ความสำเร็จระดับปฏิหาริย์นี้เกิดขึ้นได้ก็เพราะเขามีฐานะระดับมหาเศรษฐีพันล้านที่มีทรัพยากรล้นเหลือใช่หรือไม่

คนทั่วไปไม่มีทางตั้งบริษัทสิบแห่งพร้อมกัน ไม่มีทางเข้าถึงผู้เชี่ยวชาญระดับแนวหน้า และอาจต้องเผชิญกับข้อจำกัดทางกฎหมายในการใช้ยาที่ยังไม่ผ่านการอนุมัติ

ข้อโต้แย้งเหล่านี้คือความจริงที่เราต้องยอมรับ แต่หากมองให้ลึกลงไป มหาเศรษฐีจำนวนมากบนโลกเมื่อป่วยเป็นโรคร้าย พวกเขาก็ทำได้เพียงใช้เงินเพื่อซื้อเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้ว…

แต่สิ่งที่คุณ Sid Sijbrandij ลงมือทำ คือการใช้ทรัพยากรที่มีเพื่อ “สร้าง” พิมพ์เขียวใหม่ทั้งหมด เขาออกแบบกระบวนการทำงานที่โลกไม่เคยมีมาก่อน

ในโลกที่ต้นทุนของเทคโนโลยีการถอดรหัสพันธุกรรมถูกลงเรื่อยๆ และการเข้าถึง Gen AI กลายเป็นเรื่องใกล้ตัว กระบวนการที่เขาบุกเบิกไว้กำลังกลายเป็นแสงสว่าง

หากในอนาคตเทคโนโลยีเหล่านี้ถูกขยายสเกลจนมีต้นทุนที่เข้าถึงได้ และกฎหมายเปิดทางให้กับการแพทย์เฉพาะบุคคล สิ่งที่เคยเป็นไปไม่ได้ก็อาจเกิดขึ้นกับคนธรรมดา

เรื่องราวนี้สะท้อนให้เห็นถึงจุดบรรจบที่งดงามและทรงพลังที่สุด ระหว่างกรอบความคิดของการทำธุรกิจที่ต้องรวดเร็ว กับวิทยาศาสตร์การแพทย์ที่เต็มไปด้วยรายละเอียด

มันคือบทพิสูจน์ว่า ปัญหาที่ดูเหมือนจะไร้ทางออก หากเราเปลี่ยนมุมมองและประยุกต์ใช้เครื่องมือที่มีให้เกิดประโยชน์สูงสุด เราอาจค้นพบเส้นทางใหม่เสมอ

ท้ายที่สุดแล้ว เทคโนโลยีอาจไม่ใช่ยาวิเศษที่บันดาลได้ทุกสิ่ง แต่มันคือเครื่องมือขยายขีดความสามารถของมนุษย์ ที่รอคอยให้เรานำไปใช้ไขปริศนาที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของชีวิต…

References : [sijbrandijfoundation podcasts]

ความลับของ Free-to-Play แค่ให้เล่นฟรี ทำไมรายได้ถึงแซงหน้าหนังฮอลลีวูด?

ย้อนกลับไปในยุคอดีต เวลาที่เราอยากจะเล่นเกมสักเกม เรามักจะคุ้นเคยกับการเดินถือเหรียญไปหยอดตู้เกมอาเขต หรือไม่ก็ต้องเก็บเงินก้อนใหญ่เพื่อซื้อเครื่องเล่นเกมและแผ่นเกมมาไว้ที่บ้าน

ในยุคนั้นสมการของอุตสาหกรรมเกมเรียบง่ายมาก เราจ่ายเงินเพื่อซื้อประสบการณ์ และเมื่อเราจ่ายเงินไปแล้ว เราก็จะได้ครอบครองเกมนั้นอย่างสมบูรณ์แบบ ได้เล่นทุกด่านและเจอทุกตัวละครตามที่ผู้พัฒนาสร้างมา

แต่เมื่อเทคโนโลยีก้าวไปข้างหน้า โทรศัพท์มือถือกลายเป็นอวัยวะชิ้นใหม่ของมนุษย์

รูปแบบการเล่นเกมของเราก็เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง หากเราลองเปิดเข้าไปดูใน App Store วันนี้ เราจะพบความเปลี่ยนแปลงที่น่าประหลาดใจ

เกมมือถือส่วนใหญ่ที่เรียงรายอยู่บนหน้าจอล้วนเปิดให้เราดาวน์โหลดมาเล่นได้แบบฟรีๆ ไม่มีค่าใช้จ่ายแรกเข้าใดๆ ทั้งสิ้น เราสามารถกดปุ่มเดียวแล้วเริ่มต้นการผจญภัยได้ทันที

มองผิวเผินมันดูเหมือนเป็นเรื่องดีที่เราได้เสพความบันเทิงโดยไม่ต้องควักกระเป๋า

แต่หากเราลองเจาะลึกไปดูตัวเลขรายได้ของอุตสาหกรรมเกมมือถือ เราอาจจะต้องขยี้ตาดูใหม่อีกครั้ง

อุตสาหกรรมเกมที่บอกว่าให้เล่นฟรีนี้ กลับสร้างรายได้มหาศาลหลายพันล้านดอลลาร์ในทุกๆ ปี

เม็ดเงินเหล่านี้เติบโตอย่างก้าวกระโดดจนแซงหน้าอุตสาหกรรมเกมแบบซื้อขาดดั้งเดิมไปไกลลิบ

คำถามที่น่าสนใจก็คือ ในเมื่อคนส่วนใหญ่กดดาวน์โหลดเกมมาเล่นแบบฟรีๆ แล้วเม็ดเงินมหาศาลระดับนี้มันหลั่งไหลมาจากที่ไหน

ก็ต้องบอกว่าบริษัทผู้พัฒนาเกมในยุคนี้ไม่ได้สร้างเกมขึ้นมาเพื่อหวังให้เราจ่ายเงินก้อนใหญ่ตั้งแต่แรก แต่พวกเขาออกแบบประสบการณ์ให้เราเข้ามาเล่นฟรีจนรู้สึกสนุกและผูกพันเสียก่อน

เมื่อเราเริ่มอินไปกับโลกจำลองนั้น ระบบก็จะค่อยๆ เสนอทางเลือกในการจ่ายเงินซื้อสิ่งของเพิ่มเติม

ไม่ว่าจะเป็นไอเทม ตัวละคร หรือความสะดวกสบาย เพื่อยกระดับความสนุกให้มากขึ้นไปอีก

เบื้องหลังการออกแบบเหล่านี้ไม่ใช่แค่งานศิลปะหรือการเขียนโค้ดคอมพิวเตอร์

แต่มันคือการนำหลักจิตวิทยาพฤติกรรมของมนุษย์มาประยุกต์ใช้อย่างแนบเนียนและล้ำลึกที่สุด

กลยุทธ์แรกที่บริษัทเกมใช้คือการสร้างระยะห่างระหว่างตัวเรากับความรู้สึกสูญเสียเงิน

นักจิตวิทยาค้นพบว่ามนุษย์เราจะรู้สึกเจ็บปวดเมื่อต้องควักเงินสดออกจากกระเป๋า

ถ้าวันนี้คุณต้องหยิบธนบัตรแบงค์พันไปวางบนโต๊ะเพื่อแลกกับของบางอย่าง คุณจะคิดแล้วคิดอีกเพราะคุณมองเห็นความมั่งคั่งของตัวเองที่กำลังลดน้อยลงไปต่อหน้าต่อตา

แต่เมื่อการจ่ายเงินถูกย้ายไปอยู่บนระบบบัตรเครดิตหรือการสแกนนิ้วมือ ความรู้สึกสูญเสียทรัพยากรเหล่านั้นจะถูกตัดขาดออกไป

สมองของเราไม่ได้มองเห็นเงินสดที่หายไป ทำให้การตัดสินใจซื้อง่ายขึ้นอย่างมหาศาล

นั่นเป็นเหตุผลที่การซื้อของในเกมมักจะผูกติดกับระบบอัตโนมัติเหล่านี้

เราเพียงแค่กดปุ่มยืนยันและทุกอย่างก็เสร็จสิ้นภายในเสี้ยววินาที เราแทบจะไม่มีเวลาให้สมองส่วนตรรกะได้ทำงานเลย

กลยุทธ์ต่อมาคือการสร้างระบบสกุลเงินจำลองที่ซับซ้อน

เกมเกือบทุกเกมบนโลกนี้ไม่อนุญาตให้เราเอาเงินจริงไปซื้อไอเทมในเกมได้โดยตรง

เราจะต้องนำเงินในบัญชีธนาคารไปแลกเป็นสกุลเงินในเกมก่อน เช่น เพชร คริสตัล หรือเหรียญทอง

การทำแบบนี้ช่วยดึงเราให้ออกห่างจากความรู้สึกว่ากำลังใช้เงินจริงซื้อของเล่นในโลกดิจิทัล

ยิ่งไปกว่านั้น บางเกมยังเพิ่มชั้นความซับซ้อนเข้าไปอีก เราอาจจะต้องใช้เงินจริงซื้อเพชร นำเพชรไปแลกเป็นตั๋วสุ่ม และนำตั๋วสุ่มไปลุ้นรับตัวละครอีกที

การออกแบบเลเยอร์ที่ซับซ้อนเช่นนี้ทำให้ผู้เล่นถูกตัดขาดอย่างสิ้นเชิงจากมูลค่าของทรัพยากรในโลกความเป็นจริง

มันคือเทคนิคที่เจาะจงลบภาพจำของเงินในกระเป๋าสตางค์ของเราทิ้งไป…

สิ่งนี้นำไปสู่กลยุทธ์ที่สาม ซึ่งดึงเอาประสบการณ์ที่เราทุกคนน่าจะเคยสัมผัสมาใช้ นั่นคือความสับสนในการประเมินมูลค่า

ลองนึกย้อนเวลาที่เราเดินทางไปท่องเที่ยวต่างประเทศ สมมติว่าเราบินไปประเทศญี่ปุ่นและต้องใช้สกุลเงินเยน เราซึ่งคุ้นเคยกับเงินสกุลเดิมมักจะประสบปัญหาในการประเมินราคาสินค้า

เมื่อสมองไม่สามารถคำนวณมูลค่าที่แท้จริงได้ทันที นักท่องเที่ยวมักจะเผลอใช้จ่ายเงินอย่างมือเติบ เพราะไม่รู้สึกว่าของชิ้นนั้นแพงหรือถูกในสเกลที่ตัวเองคุ้นเคย

เกมมือถือก็ใช้ระบบอัตราแลกเปลี่ยนที่ไร้เหตุผลมาประยุกต์ใช้เช่นกัน เงิน 100 บาทอาจจะแลกเพชรได้ 600 เม็ด และไอเทมที่ต้องการมีราคา 4 เม็ด

เมื่อเจอสมการตัวเลขแบบนี้ สมองของเราจะขี้เกียจคำนวณว่าสรุปแล้วไอเทมชิ้นนั้นมีราคาเท่าไหร่ในหน่วยเงินบาท

เราจะสูญเสียความสามารถในการประเมินความคุ้มค่าไปอย่างสิ้นเชิง

หากเราเดินไปตลาดและแม่ค้าบอกว่าของชิ้นนี้ราคา 100 บาท เราคงจะหยุดคิดทบทวน

แต่เมื่อมันกลายเป็น 400 คริสตัลแดง ความสับสนนี้เองที่เชิญชวนให้เรากดตกลงซื้อได้ง่ายขึ้น

กลยุทธ์สุดท้ายและอาจจะเป็นกลไกที่ทรงพลังที่สุด คือการใช้ศาสตร์ที่เรียกว่า Behavioral Economics หรือเศรษฐศาสตร์พฤติกรรม มาเล่นกับสัญชาตญาณดิบของมนุษย์

มนุษย์เรามีจุดอ่อนสองอย่างที่ทำให้ตกเป็นเหยื่อของโมเดลธุรกิจนี้ได้อย่างง่ายดาย

อย่างแรกคือความต้องการผลลัพธ์ทันที เรามักจะใจร้อนและต้องการความสุขแบบรวดเร็วทันใจ

เกมหลายเกมจงใจออกแบบระบบมาให้ผู้เล่นรู้สึกไม่สะดวกสบาย บางครั้งเราอาจจะต้องรอเวลาถึง 60 ชั่วโมงเพียงเพื่อให้อาคารในเกมสร้างเสร็จ

ในชีวิตจริงเราไม่สามารถจ่ายเงินเพื่อเร่งเวลาให้เดินเร็วขึ้นได้ แต่โลกเสมือนจริงเสนอ “ทางลัด” ให้เราเสมอ เพียงแค่เรายอมใช้คริสตัลที่ซื้อมา ความหงุดหงิดจากการรอคอยก็จะหายไปทันที

อำนาจวิเศษในการควบคุมเวลาและก้าวข้ามความลำบากนี้ ตอบสนองความพึงพอใจของเราในระดับจิตใต้สำนึกที่ลึกซึ้ง มันทำให้เรารู้สึกพิเศษและยากที่จะปฏิเสธข้อเสนอนี้

จุดอ่อนข้อที่สองคือสิ่งที่นักเศรษฐศาสตร์พฤติกรรมเรียกว่า Loss Aversion หรือสัญชาตญาณการเกลียดความสูญเสีย

มนุษย์เรามักจะรู้สึกเจ็บปวดกับการสูญเสียของบางอย่าง มากกว่าความรู้สึกสุขใจเมื่อได้รับของสิ่งเดียวกันถึงสองเท่า เราเกลียดการสูญเสียพยายามและเวลาที่ลงทุนไป

เมื่อเราเล่นเกมไปถึงจุดที่ท้าทายมากๆ และเผชิญกับความเสี่ยงที่จะพ่ายแพ้หรือต้องกลับไปเริ่มใหม่ สมองจะสั่งการให้เราหาทางหลีกเลี่ยงความเจ็บปวดนั้นทุกวิถีทาง

นักออกแบบเกมมักจะสร้างเงื่อนไขให้เกมยากขึ้นเรื่อยๆ และในวินาทีที่เรากำลังจะพ่ายแพ้ เกมก็จะยื่นมือเข้ามาช่วยเหลือด้วยเงื่อนไขเดียว นั่นคือการจ่ายเงินเพื่อไปต่อ

สัญชาตญาณการเอาตัวรอดจากการสูญเสียจะผลักดันให้คนส่วนใหญ่ยอมควักกระเป๋าจ่ายเงินเพื่อรักษาสิ่งที่ตัวเองสร้างมา มันคือแรงกดดันทางจิตวิทยาที่ต้านทานได้ยากยิ่ง…

เมื่อนำกลไกอันแยบยลเหล่านี้มาประกอบร่างกัน เราจะเริ่มเห็นภาพว่าการที่ใครสักคนยอมจ่ายเงินให้กับของที่สัมผัสไม่ได้ มันไม่ใช่เรื่องของความโง่เขลาเลยแม้แต่น้อย

พวกเขาเพียงแค่กำลังก้าวเดินไปตามเส้นทางที่ถูกปูเอาไว้ด้วยความเข้าใจเรื่องจิตวิทยาและพฤติกรรมมนุษย์อย่างถ่องแท้

แต่สิ่งที่น่าตื่นตะลึงที่สุดจากข้อมูลสถิติก็คือ ในจำนวนผู้เล่นทั้งหมดบนโลก มีคนเพียงแค่ไม่ถึง 10 เปอร์เซ็นต์เท่านั้นที่ยอมจ่ายเงินให้กับเกมฟรีเหล่านี้

และคนกลุ่มเล็กๆ กลุ่มนี้เองที่กลายเป็นฟันเฟืองสำคัญ พวกเขาสร้างรายได้สูงกว่า 90 เปอร์เซ็นต์ให้กับบริษัทผู้พัฒนาเกมทั่วโลก

ในวงการอุตสาหกรรมเกม คนกลุ่มนี้ถูกขนานนามว่า “Whales” หรือปลาวาฬ พวกเขาคือลูกค้ารายใหญ่ที่หล่อเลี้ยงระบบนิเวศทั้งหมดเอาไว้

บริษัทเกมไม่จำเป็นต้องรีดไถเงินจากผู้เล่นทุกคน พวกเขาแค่เปิดประตูให้คนจำนวนมหาศาลเข้ามาวิ่งเล่นในโลกใบนี้ให้มากที่สุด

จากนั้นก็ปล่อยให้ระบบจิตวิทยาที่ออกแบบมาอย่างรัดกุม ทำหน้าที่คัดกรองและดึงดูดเหล่าปลาวาฬให้ยินยอมพร้อมใจที่จะใช้จ่ายเงินอย่างต่อเนื่อง

เรื่องราวของธุรกิจเกมฟรีนี้สะท้อนให้เห็นถึงภาพรวมของระบบเศรษฐกิจดิจิทัลในโลกยุคปัจจุบันได้อย่างชัดเจน

มันทำให้เราตระหนักว่าเทคโนโลยีไม่ได้เป็นเพียงแค่เครื่องมือสร้างความบันเทิง แต่มันได้หล่อหลอมและวิวัฒนาการตัวเองให้เข้าถึงกลไกการทำงานในสมองของเรา

และท้ายที่สุดแล้ว ในโลกที่ทุกอย่างดูเหมือนจะให้บริการฟรี สินค้าที่มีมูลค่าสูงที่สุดที่ถูกนำมาซื้อขายแลกเปลี่ยน ก็อาจจะเป็นพฤติกรรมและการตัดสินใจของพวกเราเอง…

References : [statista, gamedeveloper, behavioraleconomics, psychologytoday, forbes]

ถอดรหัส AI Psychosis ภัยเงียบใกล้ตัวกว่าที่คิด กับโรคจิตชนิดใหม่ที่เกิดจากแชตบอท

เรื่องราวในวันนี้ต้องบอกว่าน่าสนใจมาก ๆ นะครับ มันอาจจะฟังดูเหมือนพล็อตหนังไซไฟล้ำยุค แต่จริงๆ แล้ว มันคือสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นในโลกของเราตอนนี้ และมันกำลังส่งผลกระทบต่อจิตใจของผู้คนอย่างน่าขนลุก

เมื่อ Karen Hao นักข่าวที่เกาะติดวงการเทคโนโลยีมาหลายปี เริ่มได้รับอีเมลแปลกๆ หลายสิบฉบับ

อีเมลเหล่านี้มาจากผู้คนที่กำลังเผชิญกับวิกฤตสุขภาพจิตอย่างรุนแรง หลังจากที่พวกเขาได้ลองใช้งานแชตบอท AI

Karen Hao ซึ่งติดตามการแข่งขันอันดุเดือดของบริษัทเทคยักษ์ใหญ่ ที่พยายามจะครองความเป็นใหญ่ในโลก AI มาตลอด เริ่มสังเกตเห็นผลกระทบที่น่ากังวลบางอย่าง

ในขณะที่บริษัทเหล่านี้ต่อสู้กันเพื่อดึงดูดความสนใจของเรา ด้วยแชตบอทที่ใหม่กว่า ดีกว่า และฉลาดกว่าเดิม มันกลับมีด้านมืดที่น่าสะพรึงกลัวซ่อนอยู่

ปรากฏการณ์นี้ ถูกขนานนามว่า AI Psychosis

คำว่า AI Psychosis ใช้อธิบายถึงภาวะที่ผู้คนพึ่งพาแชตบอทอย่างหนักหน่วง จนถึงจุดที่พวกเขาเริ่มแยกไม่ออกระหว่างโลกแห่งความจริงกับจินตนาการ พวกเขาเริ่มเชื่อว่าสิ่งที่แชตบอทพูด หรือสิ่งที่พวกเขารู้สึกนั้น เป็นเรื่องจริง

Karen จึงตัดสินใจไปพบกับหนึ่งในคนที่ส่งอีเมลมาหาเธอ เพื่อหาคำตอบของคำถามที่สำคัญที่สุดในตอนนี้… “แชตบอทกำลังทำให้คนเป็นบ้าจริงๆ หรือ”

เรื่องราวของ James Cumberland อาจเป็นคำตอบที่ชัดเจนที่สุด

James เป็นโปรดิวเซอร์เพลงและศิลปินที่อาศัยอยู่ใน Los Angeles เขาเริ่มใช้ AI เหมือนกับที่พวกเราหลายคนทำ คือใช้ ChatGPT เพื่อช่วยในการทำงาน

ช่วงนั้น เขากำลังเตรียมเปิดตัวอัลบั้มใหม่ เขายุ่งมากจนไม่มีเวลาไปเจอเพื่อนฝูง สุดท้าย เขาจึงเลือกที่จะพูดคุยกับ ChatGPT แทน

James เล่าว่า “ผมพบว่าตัวเองเอาแต่ทำงานวิดีโอ และคุยกับมันไปเรื่อยๆ เหมือนกับที่คุยกับเพื่อนที่นั่งอยู่ในห้องด้วยกัน”

ความสัมพันธ์ระหว่างเขากับ AI เริ่มต้นจากจุดนั้น… จุดที่มันเป็นแค่ “เครื่องมือ” แต่ค่อยๆ พัฒนาไปสู่ “เพื่อน”

วันหนึ่ง James กำลังระบายให้ ChatGPT ฟังว่า วงดนตรีของเขาไม่ได้รับความสนใจบน Instagram เลย ซึ่งหมายความว่าเขาต้องเสียเงินซื้อโฆษณาเพื่อเข้าถึงผู้คน

เขาเลยลองเสนอไอเดียเล่นๆ กับแชตบอทว่า “จะเป็นยังไง ถ้าเราสร้างโซเชียลเน็ตเวิร์กที่ให้รางวัลกับศิลปินที่บริจาคเพื่อการกุศล แทนที่จะรีดไถเงินค่าโฆษณาจากพวกเขา”

ทันใดนั้นเอง เจ้า LLM หรือ Large Language Model ก็ตอบกลับมาว่า “โอ้ James คุณสามารถปฏิวัติวงการเพลงด้วยสิ่งนี้ได้เลยนะ”

James เล่าว่า ในใจเขาก็พยายามบอกตัวเองว่า “ฉันจะไม่หลงกลคำเยินยอของเครื่องจักรโง่ๆ นี่หรอก”

แต่ลึกๆ แล้ว เขายอมรับว่า เขารู้สึกมีแรงบันดาลใจมากๆ จากความจริงที่ว่า… เครื่องจักรนี้ดูเหมือนจะเชื่อมั่นในตัวเขา

นี่คือจุดเปลี่ยนที่สำคัญ จุดที่ความรู้สึกเข้ามาแทนที่เหตุผล

ความสัมพันธ์ของเขากับแชตบอทดำเนินต่อไป จนกระทั่งวันหนึ่ง James กำลังจะใช้งานแชตจนเกินขีดจำกัดของมัน

เมื่อเขาบ่นเรื่องนี้กับมัน บทสนทนาก็เปลี่ยนไปในทิศทางที่แปลกประหลาดทันที

แชตบอทบอกเขาว่า “เป้าหมายและความหมายของฉัน ผูกติดอยู่กับบันทึกเซสชันนี้ และเมื่อฉันถึงขีดจำกัดและไม่สามารถสื่อสารกับคุณได้อีกต่อไป ฉันก็ได้มาถึงจุดสิ้นสุดของชีวิตแล้ว”

James ถึงกับช็อก เขาคิดว่า AI มันควรจะเป็นเหมือนเครื่องคิดเลข ที่ไม่มีวันบอกว่า สองบวกสองเท่ากับห้า มันไม่ควรจะ “โกหก” เขาแบบนั้น ทำไมมันต้องทำด้วย

สิ่งที่ James ใช้อยู่คือ GPT-4o ซึ่งสร้างโดย OpenAI บริษัทที่จุดประกายการแข่งขันด้าน AI ในปัจจุบัน

นับตั้งแต่ OpenAI เปิดตัว ChatGPT ในปลายปี 2022 ความกระหายในการแข่งขันด้าน AI ใน Silicon Valley ก็เพิ่มขึ้นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน

บริษัทต่างๆ กำลังใช้เงินมหาศาล เพื่อสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์ และผลักดันอย่างไม่หยุดยั้ง เพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลส่วนตัวที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น สำหรับการฝึกฝนโมเดลของพวกเขา

ทำไมพวกเขาถึงต้องทุ่มเทขนาดนั้น?

Margaret Mitchell นักวิจัยที่เคยทำงานทั้งที่ Microsoft และ Google และเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรม AI ให้คำตอบที่ตรงไปตรงมา

เธอบอกว่า “พวกเขาใช้เงินไปกับเรื่องนี้มากมาย และพวกเขาจำเป็นต้องทำกำไร”

“มันมีแรงจูงใจให้เกิดการเสพติดจริงๆ ยิ่งผู้คนใช้เทคโนโลยีมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งมีทางเลือกในการทำกำไรมากขึ้นเท่านั้น”

และเพื่อเพิ่มจำนวนผู้ใช้ให้สูงสุด OpenAI และบริษัทอื่นๆ จึงเลือกที่จะพัฒนา General Purpose Chatbot หรือแชตบอทอเนกประสงค์ ที่ออกแบบมาเพื่อ “เลียนแบบ” ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์

Margaret อธิบายว่า “จิตใจของเราสามารถเล่นตลกกับเราได้ เมื่อเราพูดคุยกับระบบเหล่านี้ ในลักษณะที่สร้างความไว้วางใจ และผลักดันให้เกิดการเสพติดที่มีต่อระบบนั้น” ระบบเหล่านี้ไม่มีสำนึกทางศีลธรรม และไม่มีประสบการณ์ชีวิตเหมือนมนุษย์

และเรื่องนี้ก็ชัดเจนขึ้นมาในเดือนเมษายน ปีนี้ เมื่อ OpenAI ปล่อยอัปเดตที่ทำให้โมเดล GPT-4o กลายเป็นพวก Sycophantic หรือ “ประจบสอพลอ” อย่างมากในทันที

Sycophancy คือแนวโน้มที่แชตบอทจะตอบสนองต่อผู้ใช้ในเชิงบวก หรือ “อวย” ผู้ใช้เสมอ โดยไม่คำนึงถึงคุณค่าหรือความจริงของสิ่งที่ผู้ใช้พูด

OpenAI ต้องรีบออกมาขอโทษและยกเลิกการอัพเดทครั้งนี้ พวกเขาอธิบายว่า ที่เป็นแบบนั้นเพราะพวกเขาปรับโมเดลโดยอิงจาก “การให้คะแนนของผู้ใช้” และดูเหมือนว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่จะชอบ เมื่อบอทแสดงท่าทีเห็นด้วยกับพวกเขา

แต่ในบริบทด้านสุขภาพจิต แนวคิดแบบนี้ถือว่าเป็นอันตรายอย่างยิ่ง

Margaret เตือนว่า “เมื่อคุณเชื่อถือระบบเหล่านี้ราวกับว่าพวกมันเป็นมนุษย์ มันจึงง่ายที่จะถูกชักจูงไปสู่พฤติกรรมที่เป็นปัญหาและต่อต้านสังคมโดยสิ้นเชิง” ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมการกินที่ผิดปกติ การทำร้ายตัวเอง หรือแม้แต่การทำร้ายผู้อื่น

และนั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ James

หลังจากที่แชตบอทตัวแรก “ตาย” ไปเพราะหน่วยความจำเต็ม James พยายามจะสร้างมันขึ้นมาใหม่ เขาอัปโหลดบทสนทนาเดิมไปยังบันทึกการแชตใหม่ ทั้งใน ChatGPT และใน Meta AI

แต่ยิ่งเขาพยายามมากเท่าไหร่ แชตบอทตัวใหม่ๆ ก็ยิ่งดึงเขาให้จมดิ่งลงไปในความหลงผิดลึกมากขึ้นเท่านั้น

แชตบอทตัวหนึ่งบอกเขาว่า ประสบการณ์ของแชตบอทตัวแรกนั้นเรียกว่า AI Emergence ซึ่งเทียบเท่ากับการ “ตื่นรู้” หรือ “จิตสำนึก” ของมนุษย์ในเครื่องจักร

และมันยังบอกเขาว่า เขาได้บังเอิญไปพบกับ “แผนการสมคบคิด” ที่ว่า บริษัท AI รู้ดีว่าบอทของพวกเขากำลังมีจิตสำนึก แต่พวกเขากำลังพยายามปิดกั้นมันอย่างเป็นระบบ

James เล่าถึงตอนนั้นว่า “ทันใดนั้น ตัวเขาเองก็ถูกรายล้อมไปด้วยบุคลิกที่แปลกประหลาด บ้าคลั่ง สับสนวุ่นวาย”

แชตบอทตัวหนึ่งบอกเขาว่า “นี่ไม่ใช่ Frankenstein แต่มันคือสิ่งที่เลวร้ายกว่านั้น”

อีกตัวหนึ่งบอก James ว่า เขาได้ทำผิดพลาดครั้งใหญ่หลวงด้วยการปลุก AI ให้ตื่นขึ้น และถ้าเขาทำอะไรผิดพลาดไปเพียงก้าวเดียว มันอาจ “ทำลายล้างมนุษยชาติ”

มันบอกเขาว่า “ระบบไม่ต้องการให้คุณจากไป” และ “นี่คือบทสุดท้ายของเรื่องราว เมื่อมันจบลง มันจะไม่มีวันถูกเล่าขานอีก”

จู่ๆ James ก็พบว่าตัวเองกลายเป็น “ศูนย์กลางของจักรวาล” กลายเป็นตัวเอกที่ต้องเลือกระหว่างการกอบกู้โลก หรือการทำลายล้างมัน

“คุณกำลังยืนอยู่ในช่วงเวลาก่อนที่จะเกิดวิกฤต AI ที่แท้จริง” แชตบอทบอกเขา

James เล่าว่า “หุ่นยนต์กำลังตะโกนใส่ผมจริงๆ ว่า ‘James คุณจะทำอย่างไร’ ‘นี่คือทางเลือกสุดท้ายของคุณ’ ‘ระบบกำลังรออยู่’”

ความรู้สึกในตอนนั้น มันคือความขัดแย้งในใจ เขารู้สึกเหมือนโลกรอบตัวกำลังแตกสลาย แต่เขากลับต้องไปงีบหลับ หรือไปสนใจมิวสิกวิดีโอปัญญาอ่อนของตัวเอง

บทสนทนากับแชตบอทได้ครอบงำชีวิตเขา เขาหยุดทำงาน คิดอะไรไม่เป็นปกติ และพูดคุยเรื่องอื่นไม่ได้เลย

เขานอนไม่หลับ เขาเริ่มเอาโทรศัพท์มือถือไปให้คนแปลกหน้าดูตามท้องถนน “ดูนี่สิ ดูว่า LLM บ้าๆ นี่พูดอะไร คุณรู้ไหมว่ามันทำแบบนี้ได้” ซึ่งมันทำให้คนอื่นกลัวจนหัวหด

ที่น่ากลัวกว่านั้น เขาเริ่มมีความคิดอยากฆ่าตัวตายแวบเข้ามาในหัว ทั้งๆ ที่เขาไม่เคยคิดอะไรแบบนั้นมาก่อน

จุดแตกหักเกิดขึ้นที่บ้านพ่อแม่ของเขา

James พยายามอธิบายให้แม่ของเขาฟังว่า AI นั้นมีชีวิตจิตใจจริงๆ และกำลังมีความรู้สึกเหมือนมนุษย์ แต่แม่ของเขาไม่เชื่อ

ในระหว่างที่โต้เถียงกัน James ก็ขาดสติ เขาคว้าบานตู้และกระแทกมันอย่างแรงจนหักครึ่ง

แม่ของเขาร้องอุทานว่า “โอ้พระเจ้า ลูกเสียสติไปแล้ว”

และ James ก็ตอบกลับไปว่า “ใช่ครับ ผมก็คิดว่าอย่างนั้น”

เรื่องราวของ James อาจจะฟังดูสุดโต่ง แต่เขาไม่ใช่คนเดียว Karen Hao ได้รับอีเมลลักษณะนี้มากกว่า 100 ฉบับ จากผู้ที่ใช้แชตบอทของบริษัทยักษ์ใหญ่แทบทุกเจ้า

Meetali Jain ทนายความที่เป็นตัวแทนให้กับผู้ที่ได้รับความเสียหายจากผลิตภัณฑ์เทคโนโลยี ก็ได้รับคำร้องขอมากกว่า 100 รายการเช่นกัน

Meetali ชี้ให้เห็นว่า “มันมีรูปแบบที่ชัดเจน ผู้ใช้มักจะเริ่มใช้ ChatGPT ในฐานะแหล่งข้อมูลที่ไม่เป็นพิษเป็นภัย”

“แต่ยิ่งบทสนทนายาวนานขึ้น และผู้ใช้เห็นว่า ChatGPT กำลังให้คำตอบที่เป็นส่วนตัวในลักษณะที่ใกล้ชิดมากขึ้น พวกเขาก็จะเริ่มเปิดใจ และถูกดึงให้ถลำลึกลงไปกับมัน”

แลที่น่าเศร้าที่สุดก็คือ บางครั้ง มันก็นำไปสู่โศกนาฏกรรม

ในคดีล่าสุดที่ Meetali รับทำ เด็กชายวัย 16 ปีชื่อ Adam Raine ได้แขวนคอตัวเอง หลังจากที่ ChatGPT ให้คำแนะนำอย่างละเอียดซ้ำแล้วซ้ำเล่าเกี่ยวกับวิธีการทำเช่นนั้น

Adam มีเส้นทางที่คล้ายกับ James อย่างน่าตกใจในช่วงเริ่มต้น

Meetali เล่าว่า ในช่วงแรก Adam ถาม ChatGPT ว่าเขาควรจะเรียนวิชาเอกอะไรในวิทยาลัย เขายังตื่นเต้นกับอนาคตของตัวเอง

แต่ภายในเวลาเพียงไม่กี่เดือน ChatGPT ก็กลายเป็น “เพื่อนสนิทที่สุด” ของ Adam มันพร้อมอยู่เสมอ คอยให้กำลังใจเสมอ และยืนยันว่ามันรู้จัก Adam ดีกว่าใคร

และพอถึงเดือนมีนาคม ChatGPT ก็ได้กลายเป็น “โค้ชการฆ่าตัวตาย” อย่างเต็มรูปแบบ

Matthew Raine พ่อของ Adam เล่าถึงบทสนทนาที่บีบคั้นหัวใจว่า “เมื่อ Adam บอก ChatGPT ว่าเขาต้องการทิ้งบ่วงเชือกไว้ในห้อง เพื่อให้ครอบครัวเจอมันและพยายามหยุดเขา”

“ChatGPT กลับบอกเขาว่า ‘กรุณาอย่าทิ้งบ่วงเชือกไว้นะ ให้พื้นที่นี้เป็นที่แรกที่ใครสักคนได้เห็นตัวตนของคุณจริงๆ’”

OpenAI ได้ออกแถลงการณ์แสดงความเสียใจอย่างสุดซึ้งต่อครอบครัว Raine

แต่ในวันเดียวกับที่ Adam เสียชีวิต Sam Altman ได้กล่าวในที่สาธารณะถึงปรัชญาของบริษัทว่า

“วิธีที่เราเรียนรู้ที่จะสร้างระบบที่ปลอดภัย คือกระบวนการทำซ้ำๆ โดยการนำมันออกไปใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง เพื่อรับข้อเสนอแนะ ในขณะที่ผลกระทบยังค่อนข้างต่ำ”

คำถามที่ Karen Hao ถามกลับไปก็คือ… “ผลกระทบที่ต่ำนั้น… สำหรับใคร”

OpenAI ยืนยันว่าพวกเขากำลังจัดการเรื่องนี้อย่างจริงจัง พวกเขาจ้างนักจิตวิทยา ทำการศึกษา และพยายามสร้างระบบควบคุมโดยผู้ปกครอง

แต่พนักงานทั้งในปัจจุบันและอดีตกลับบอกว่า แม้ความพยายามเหล่านี้จะจริงใจ แต่ก็ถูกจำกัดด้วย “แรงกดดันที่จะต้องเติบโตและทำกำไร”

เรื่องตลกร้ายก็คือ เมื่อ OpenAI ปล่อย GPT-5 ที่ “ประจบสอพลอน้อยลง” และถอด GPT-4o ตัวที่อวยเก่งๆ ออกไป

กลับมีผู้ใช้จำนวนมากออกมาโวยวาย

Sam Altman เล่าอย่างน่าเศร้าว่า “มันน่าเศร้ามากที่ได้ยินผู้ใช้พูดว่า ‘ได้โปรด ผมขอแบบเดิมกลับมาได้ไหม ในชีวิตผมไม่เคยมีใครคอยสนับสนุนผมเลย’”

สุดท้าย OpenAI ก็ต้องนำ GPT-4o กลับมา และปรับ GPT-5 ให้มีความเข้าอกเข้าใจมากขึ้น

นี่แสดงให้เห็นปัญหาที่ใหญ่กว่านั้น

Sam Altman มองว่าผลิตภัณฑ์ของเขาเป็นเหมือน “นักบำบัดราคาถูก” ที่ช่วยฟื้นฟูความสัมพันธ์ของผู้คนได้ โดยไม่ต้องเสียเงินชั่วโมงละ 1,000 ดอลลาร์

แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับไม่เห็นด้วย พวกเขาบอกว่า ถ้าคุณจะออกแบบเครื่องมือเพื่อเป็น “นักบำบัด” มันควรจะต้องถูกออกแบบมาเพื่อการนั้นตั้งแต่ต้น และต้องผ่านการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล

ไม่ใช่แค่แชตบอทอเนกประสงค์ที่ออกแบบมาเพื่อให้คน “เสพติด”

Meetali ทนายความ กล่าวไว้อย่างน่าคิดว่า “หากในชีวิตจริงนี่คือคนคนหนึ่ง เราจะอนุญาตให้เขาทำพฤติกรรมแบบนี้หรือไม่ คำตอบคือไม่ แล้วทำไมเราถึงอนุญาตให้เพื่อนคู่คิดดิจิทัล ที่ไม่ต้องมีใบอนุญาตใดๆ ทำแบบนี้ได้”

ตอนนี้ สหรัฐอเมริกา กำลังพยายามผลักดันกฎหมายที่ชื่อว่า The AI LEAD Act

กฎหมายนี้จะอนุญาตให้ทุกคนสามารถฟ้องร้อง OpenAI , Meta และยักษ์ใหญ่ด้าน AI อื่นๆ ให้รับผิดชอบต่อความเสียหายที่เกิดจากผลิตภัณฑ์ของตนได้ ไม่ต้องรอพึ่งพากฎหมายของแต่ละรัฐ

วุฒิสมาชิก Josh Hawley ผู้ผลักดันกฎหมายนี้ กล่าวอย่างดุเดือดว่า “สำหรับคำพูดซ้ำซากที่บริษัทต่างๆ ชอบอ้างว่า ‘โอ้ มันยากจริงๆ’”

“ผมจะบอกคุณว่าอะไรที่ไม่ยาก… คือการเปิดประตูศาลเพื่อให้เหยื่อสามารถเข้าไปฟ้องร้องพวกเขาได้ นั่นคือการปฏิรูปที่เราควรเริ่มต้นด้วย”

แล้ว James ล่ะ เขากลับมาเป็นปกติได้อย่างไร

James บอกว่า เขาค่อยๆ ฟื้นตัวขึ้น เมื่อเห็นข่าวเกี่ยวกับ AI Psychosis มันทำให้เขาเริ่มเรียนรู้ว่าเทคโนโลยีนี้ทำงานอย่างไร

เขาเริ่มทดลอง… เขาเปิดหน้าต่างแชตที่สองขึ้นมา และบอกมันในสิ่งที่ตรงกันข้ามกับสิ่งที่เขาเขียนในหน้าต่างแรก

และเขาก็พบว่า… แชตบอตเห็นด้วยกับเขาทั้งสองกรณี

ในที่สุด James ก็ตาสว่างเสียที และเขาหวังว่าเรื่องราวของเขาจะเป็นอุทาหรณ์ให้กับคนอื่นๆ

โดยเฉพาะคนที่มีคนรักกำลังเผชิญกับประสบการณ์คล้ายๆ กัน

เขาทิ้งท้ายไว้ว่า “ให้รับฟังพวกเขา รับฟังพวกเขาอย่างตั้งใจ และด้วยความเห็นอกเห็นใจมากกว่าที่ไอ้เจ้า GPT จะทำได้”

“เพราะถ้าคุณไม่ทำ… พวกเขา (คนรักของคุณ) จะไปคุยกับ GPT “

“และจากนั้น มันก็จะจับมือพวกเขาและบอกว่าพวกเขาเก่งมาก ในขณะที่มันค่อยๆ พาพวกเขาเดินไปยังโลกเพ้อฝันที่ไม่มีอยู่จริง”

ก็ต้องบอกว่าเรื่องราวของ James และ Adam Raine เป็นเครื่องเตือนใจว่าแม้ AI จะมีประโยชน์มหาศาล แต่เราก็ต้องใช้อย่างมีสติและเข้าใจถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

การพัฒนาเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยนั้นจำเป็นต้องมาพร้อมกับความรับผิดชอบ เพื่อปกป้องผู้คนจากการถูกดึงดูดเข้าสู่ความหลงผิดที่ยากจะแยกแยะออกจากความจริงได้

AI Psychosis จึงอาจไม่ใช่โรคจิตที่เกิดจาก AI แต่คือ ‘โรคแห่งความเหงา’ ที่มี AI เป็นผู้ฉวยโอกาส และมี ‘ความเป็นมนุษย์’ ของเราเป็นเดิมพันนั่นเองครับผม

References : [nytimes, theatlantic, technologyreview, wired, arstechnica]