บทบาทของ AI ต่อ Fintech

Fintech หรือ เทคโนโลยีทางด้านการเงินนั้น กำลังจะเข้ามาท้าทายรูปแบบการบริการเดิม ๆ ของอุตสาหกรรมทางด้านการเงิน  ซึ่งการเข้าสู่ยุคของ mobile นั้นทำให้ทุกอย่างสามารถทำได้ผ่านทาง มือถือ ไม่ว่าจะเป็น การจ่ายเงิน การโอนเงิน หรือการชำระค่าสาธารณูปโภคต่าง ๆ ก็สามารถที่จะได้ทำได้ผ่านมือถือทั้งหมดในปัจจุบัน ซึ่งส่วนนึงที่ Fintech มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วปัจจัยนึงนั้นมาจากความก้าวหน้าทางด้านเทคโนโลยี AI

การลงทุนใน Fintech นั้นจากรายงานของ KPMG พบว่า

  • ในอเมริกานั้นมีการลงทุนใน Fintech กว่า 1,500 ล้านเหรียญสหรัฐใน Quater 1 ของปี 2017 ทั้งในส่วนของ VC , PE และ M&A นั้น หนึ่งในองค์ประกอบที่สำคัญของตลาด Fintech ทั่วโลกคือ Hub ของการลุงทุนด้าน Fintech ที่มีกระจายอยู่ทั่วโลก ทั้งใน แคนาดา , อินเดีย , จีน , สวีเดน หรือ ในสหราชอาณาจักร  และแม้แต่ใน US เอง Fintech  ก็ได้มีการเติบโตออกไปนอก silicon valley เช่นใน Delaware และ Ohio
  • เนื่องจากข้อจำกัดบางประการของกฏหมาย ทำให้มี Fintech เพียงไม่กี่รายที่จะสามารถเติบโตได้ เพราะจะไปซ้อนทับกับรูปแบบการดำเนินการของธนาคารเดิม ซึ่งเหล่านักลงทุนก็ต้องมองหา Startup ที่เป็น Fintech ที่กำลังเริ่มต้นและคิดว่าสามารถ scale ไปเติบโตในระดับโลกได้ก่อน
  • ใน Q1 ปี 2017 นั้น บรรดา Fintech ขนาดใหญ่ หรือ นักลงทุนด้าน Fintech จะเน้นไปที่การขายการเติบโต ทั้ง พื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่ทำการลงทุน หรือ ผ่านการขยายตัวของผลิตภัณฑ์ เช่น ใน Startup ระดับ Unicorn ชื่อ SoFi นั้นเป็นตัวอย่างที่ดีในเรื่องดังกล่าว  ในระหว่าง Q1 ของปี 2017 นั้น SoFi สามารถเข้า take over Zenbanx ซึ่งทำให้มีความสามารถในการบริการรูปแบบเดียวกับธนาคาร คือ สามารถ ฝาก ถอน ซึ่งบริษัทอื่น ๆ ที่มีแนวทางเดียวกันในต่างประเทศเช่น Ant Financial ของ Alibaba หรือ Kakao Pay จากประเทศเกาหลีใต้
  • แม้ว่าผลจาก Q4 ในปี 2016 นั้นจะมีธนาคารเพียงไม่กี่แห่งที่ได้ออกจาก R3 consortium ใน Q1 ปี 2017  ซึ่งในจำนวนนี้รวมถึง Golman Sachs และ Santander จาก สเปน ซึ่ง R3 consortium นั้นเป็นการรวมกลุ่มกันของเหล่าสถาบันการเงินเพื่อพัฒนา blockchain ร่วมกัน  ซึ่งใน Q1 ปี 2017 พบว่ามีจำนวนสมาชิกจากสถานบันการเงินที่เข้าร่วม R3 consortium น้อยลง เช่น State Bank of India’s  ที่เพิ่งเข้ามาจอยกับกลุ่มดังกล่าว

ศัพท์ใหม่ของวงการ Fintech

Insurtech – หมายถึง นวัตกรรมที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของอุตสาหกรรมทางด้านการประกันภัย  เป็นการประกอบกันของคำว่า “ประกันภัย” และ “เทคโนโลยี” เข้าด้วยกัน ซึ่งจะทำการ disrupt รูปแบบของการทำประกันแบบเดิม ๆ เช่น การซื้อประภันภัยรถยนต์ ที่ insurtech ได้เริ่มรุกเข้ามาในอุตสาหกรรมด้านนี้เป็นที่เรียบร้อยแล้วในปัจจุบัน เราจะเห็นได้จากระบบประกันภัย online จำนวนมากที่ทำการแข่งกันอย่างดุเดือด โดยอาศัยนวัตกรรมต่าง ๆ มา disrupt รูปแบบการขายแบบเดิม ๆ

Regtech – เป็นการผสมผสานของคำว่า “การกำกับดูแล” และ “เทคโนโลยี”  ซึ่งส่วนนี้ถือว่าเป็นโจทย์ที่ท้าทายในการด้านกฏระเบียบทางด้านการเงิน เป็นการปฏิวัติรูปแบบของกฏระเบียบทางด้านการเงินด้วย technology ซึ่งจะช่วยให้เหล่าบริษัทที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวนี้นั้นสามารถปฏิบัติตามข้อกำหนดได้อย่างมีประสิทธิภาพและมีค่าใช้จ่ายน้อยลงนั่นเอง

การนำ AI มาประยุกต์ใช้กับ Fintech

AI นั้นถือเป็นเทคโนโลยีหลักที่มี impact โดยตรงกับ Fintech ซึ่งเราสามารถนำ AI ไป applied กับ Fintech ได้ดังนี้

1. การทำ Credit Scoring/Direct Lending

บริษัทต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมทางด้านการเงินและการธนาคารนั้น สามารถที่จะนำเอา AI มาช่วยวิเคราะห์ เพื่อให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น รวมถึงสามารถลดเวลาในการทำงานได้ดีขึ้น ในการทำ credit score หรือ lending

2. ผู้ช่วยเหลือทาด้านการเงิน Assistant/Personal Finance

บริษัทต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมนี้นั้นสามารถนำ chatbots มาประยุกต์ใช้งาน ในรูปแบบของ mobile apps ในการช่วยดูแลลูกค้าได้

3.การจัดการและบริหารสินทรัพย์

บริษัทต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมนี้นั้น สามารถที่จะนำเอา AI มาประยุกต์ใช้ในการวางแผนการลงทุนให้กับลูกค้าได้ผ่าน AI Algorithm

4.การประกันภัย

บริษัททางด้านประกันภัยสามารถที่จะนำเอา AI มาช่วยเหลือในเรื่องการวิเคราะห์ ค่าเบี้ยประกัน หรือ รูปแบบการประกันให้เหมาะสมกับลูกค้าได้ และสามารถที่จะช่วยลดความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้นได้

5.การวิเคราะห์ตลาด

สามารถที่จะนำเอา AI ไปใช้ในการวิเคราะห์ตลาด รวมถึงประยุกต์ใช้ในงาน CSR ได้ ซึ่งสามารถนำข้อมูลที่เกี่ยวข้องมา Train ให้ AI ช่วยวิเคราะห์ได้ และสามารถตอบสนองความต้องการ หรือความรู้สึกของลูกค้าที่มีต่อ Brand ได้

6.การทวงหนี้

สามารถที่จะนำเอา AI นั้นไปใช้ในการสื่อสารกับลูกค้าเพื่อปรับปรุงการเก็บหนี้ที่ค้างชำระผ่านระบบอัติโนมัติได้

7.การปรับปรุงรายงานทางด้านการเงิน

เป็นเรื่องง่ายที่จะนำ AI มาช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของการจัดการด้านบัญชีหรือการเงินของบริษัท

8.การใช้งานทั่วไป

บริษัทต่าง ๆ ในอุตสาหกรรมนี้สามารถนำ AI มาช่วยเหลือในงานทั่วไปได้ รวมถึงสามารถนำข้อมูลที่มีอยู่แล้วในบริษัทมาประมวลผล และช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของบริษัทได้

9.การกำกับดูแล , การปฏิบัติตามข้อกำหนด , รวมถึงการตรวจการฉ้อโกงที่จะเกิดขึ้นในบริษัท

AI สามารถนำใช้ในการตรวจสอบพฤติกรรมทางด้านการเงินที่เสียงที่จะผิดกฏหมาย หรือ มีพฤติกรรมที่ผิดปรกติที่จะนำไปสู่การฉ้อโกง  เพื่อปรับปรุงให้ปฏิบัติตามกฏระเบียบ และ workflow ที่ถูกต้อง

 

ซึ่งหลาย ๆ สื่อรวมถึงภาคเอกชนได้กล่าวถึงบทบาทของ AI ต่อ Fintech ไว้ดังนี้

  • Juergen Schmidhuber จาก The New York Times ได้กล่าวไว้ว่า มี algorithm สองรูปแบบที่่ใช้ในวงการ trading ในปัจจุบัน  หนึ่งคือ รูปแบบของโปรแกรมง่าย ๆ ที่ช่วยในการ trade โดยกำหนดรูปแบบของการ trade แบบง่าย ๆ ซึ่งขึ้นอยู่กับความเสี่ยงที่ลูกค้าสามารถรับได้ ซึ่งระบบพวกนี้ยังไม่ฉลาดเท่าที่ควร  แต่ อีกแบบหนึ่งนั้น ใช้รูปแบบของ AI จริง ๆ คือใช้ Neural Network ในการทำนายพฤติกรรมราคา รวมถึง indicators ต่าง ๆ ซึ่งระบบแบบนี้นั้นจะทำงานได้ดีกว่าคู่แข่งและสามารถตรวจจับ signal ของการ trade ได้โดยที่คนอื่นมองไม่เห็นมัน
  • Rich Wordsworth จาก Wired UK ได้กล่าวไว้ว่า เทคโนโลยีที่ใช้ Fintech นั้นกำลังขยายไปทั่วโลก ซึ่งการลงทุนที่สำคัญทั้งใน จีน ญี่ปุ่น หรือ ยุโรปนั้น ใช้ Smart Computers รวมถึง AI system ที่อัจฉริยะ ในการตัดสินใจ วิเคราะห์ ซึ่งสามารทำได้รวดเร็วกว่าวิธีการแบบเดิมที่ใช้มาในอดีต ซึ่งเป็นประโยชน์อย่างมากกับอุตสาหกรรมทางด้านการเงินและการลงทุนทั่วโลก
  • Nikolai Kuznetsov จาก The Next Web ได้กล่าวไว้ว่า การนำ AI มาใช้ใน Fintech นั้นช่วยลดความผิดพลาดที่เกิดจากมนุษย์ ซึ่งเป็นความผิดพลาดแบบเดิม ๆ ซ้ำแล้วซ้ำอีก ซึ่งในอนาคตนั้น AI นั้นจะมีบทบาทที่สำคัญต่อวงการด้านการเงินอย่างแน่นอน เนื่องมาจากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ได้รับการ Train เพื่อเรียนรู้ข้อผิดพลาด และ สามารถที่จะคาดการณ์อนาคตได้
  • Nick Hungerford จาก บริษัทด้านการลงทุน Numeg นั้นได้กล่าวไว้ว่า ข้อสังเกตุอย่างหนึ่งของทิศทางของ Fintech ที่กำลังมุ่งหน้าไปในทางของการผสมผสานกันระหว่าง Big Data และ Artificial Intelligence ซึ่งทั้งสองอย่างนั้น ทำให้บริษัทเหล่านี้ได้รับรู้ถึงพฤติกรรมการใช้จ่าย วิธีการดำเนินชีวิต ข้อมูลสุขภาพ หรือ ข้อมูลอื่นๆ  ซึ่งข้อมูลเหล่านี้นั้นสามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อเสนอผลิตภัณฑ์ทางด้านการเงินที่เหมาะสมที่สุดให้กับลูกค้าได้ เช่น ทำให้รู้ว่าเมื่อไหร่ลูกค้าจะแต่งงาน เมื่อไหร่จะมีลูก ซึ่งจะนำมาซึ่งผลิตภัณฑ์ทางด้านการเงินที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละรายได้
  • Ramesh Mahalingam CEO ของ Vizru ได้กล่าวว่า AI นั้นได้ปรับเปลี่ยนวิธีการดำเนินการของธนาคารในรูปแบบเดิม ๆ ที่มีมากว่า 100 ปีให้ปรับตัวให้เข้ากับยุคสมัย รวมถึงการปรับตัวให้ทันต่อนวัตกรรมทางด้านการเงินใหม่ ๆ เช่น ฺBlockchain หรือ การชำระเงินแบบ peer-to-peer ซึ่งรูปแบบของผลิตภัณฑ์ทางการเงินนั้นต้องปรับเปลี่ยนให้เข้ากับลูกค้าแต่ละรายมากยิ่งขึ้น ซึ่งการนำ AI มาใช้ปรับปรุง workflow การทำงานของธนาคารนั้น จะสร้างประสบการณ์ที่ดีกับลูกค้ามากยิ่งขึ้น

การปรับตัวที่ยากขึ้นของธนาคารรูปแบบเก่า

ปัญหาหลักขององค์กรที่มีมานานคือการปรับตัวเข้ากับยุคสมัยใหม่ ซึ่งดำเนินไปอย่างรวดเร็วมาก ยิ่งเข้าสู่ยุค digital revolution ในปัจจุบันนั้นจะเห็นได้ว่า บางทีการช้าไปเพียงนิดเดียวนั้น อาจจะส่งเสียหายต่อการแข่งขันทางธุรกิจได้ ซึ่งธนาคารขนาดใหญ่นั้นมีวัฒนธรรมการทำงานที่เป็นรูปแบบเดิมมานานกว่า 100 ปี ซึ่งตัวอย่างในไทยก็สามารถเห็นได้ชัดว่า มีไม่กี่ธนาคารที่เราเห็นบ่อย ๆ เช่น ไทยพานิช หรือ ธนาคารกสิกรไทย ที่มีการปรับตัวต่อเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ซึ่งธนาคารเก่า ๆ นั้นการจะปรับตัวแบบนี้นั้นค่อนข้างยาก และเชื่องช้า ต้องอาศัยนโยบายจากผู้บริหารที่มีหัวก้าวหน้าทันต่อโลกยุคใหม่ ในการปรับรูปแบบการบริการ หรือ ปรับผลิตภัณฑ์ทางด้านการเงินใหม่ เพื่อให้เข้ากับวิถีชีวิตของผู้คนในยุคใหม่ได้

ซึ่งการนำ AI เข้ามาปรับใช้ในธุรกิจด้านการเงินหรือการลงทุนนั้น ต้องใช้เวลาในการดำเนินการ รวมถึงต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสูง และบุคคลากรด้านนี้นั้นปัจจุบันยังมีไม่พอต่อความต้องการ และต้องลงทุนในจำนวนเงินที่สูงมากเช่นกัน ซึ่งบางครั้งนั้นการปรับเปลี่ยนครั้งสำคัญโดยใช้ AI นั้นก็เสี่ยงต่อความล้มเหลวได้ จึงทำให้หลาย ๆ ธนาคารยังไม่เริ่มที่จะปรับตัว รอให้คู่แข่งพัฒนาไปก่อน แล้วคอยดูกระแสตอบรับว่า work หรือไม่ ซึ่งคนที่ทำก่อน ก็สามารถสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันก่อน แต่หากล้มเหลวนั้น ก็ต้องเสียเวลาและเงินจำนวนไม่ใช่น้อยเช่นกัน

อย่างไรก็ดี Fintech นั้นไม่เพียงมาสร้างแค่นวัตกรรม หรือ เทคโนโลยีทางด้านการเงินเท่านั้น แต่เป็นการบีบให้การบริการทางการเงินแบบเก่า ๆ นั้นต้องเร่งปรับเพื่อให้อยู่รอด ไม่งั้นก็อาจจะโดนเหล่า Fintech ที่ใช้นวัตกรรม รวมถึงเทคโนโลยีเป็นตัวนำมา Disrupt ธุรกิจได้ และยิ่งการเริ่มนำ AI เข้ามาใช้นั้นก็ทำให้เหล่าธุรกิจเก่าๆ  ต้องรีบเร่งปรับตัวเร็วขึ้นไปอีก เพราะอาจจะเห็นการเปลี่ยนแปลงของรูปแบบธุรกิจเก่า ๆ อย่างรวดเร็วเมื่อมีการนำ AI ประยุกต์ใช้กับนวัตกรรมทางด้านการเงินใหม่ ๆ ซึ่งหากไม่มีการปรับตัวก็อาจจะทำให้ธุรกิจอยู่ในภาวะเสี่ยงได้

AI นั้นได้ใช้ข้อมูลในอุตสาหกรรมทางการเงินต่างๆ  มาวิเคราะห์ เพื่อนำไปใช้ปรับปรุงรูปแบบการบริการ รวมถึง การมอบประสบการณ์ที่ดีต่อลูกค้า โดยเฉพาะลูกค้ารุ่นใหม่ ๆ รวมถึงช่วยลด cost ที่เกิดขึ้นในบางงานที่ไม่จำเป็นต้องใช้มนุษย์อีก หรือคอยช่วยเหลือในการคาดการณ์ตลาดในอนาคตจากข้อมูลต่างๆ  ที่ AI ได้ทำการ train ซึ่งจะเพิ่มความน่าเชื่อถือให้เกิดขึ้นกับลูกค้าได้

ซึ่งบริการทางด้านการเงินนั้นมีข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งไม่ใช่แค่เพียงสถาบันการเงินรายใหญ่ ๆ เท่านั้น บางส่วนยังมีการเปิดเผย เช่น ใน EU นั้นได้ปรับรูปแบบการชำระเงินเป็น PSD2 (Revised payment service Directive) ซึ่งเป็นเป็นข้อมูลขนาดใหญ่มาก ที่บริษัทเล็ก ๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ได้ และสามารถ developed AI เพื่อมาประยุกต์ใช้ได้ เพราะใน sector นี้นั้น barriers to entry นั้นต่ำกว่าในอุตสาหกรรมอื่น ๆ บริษัทใหญ่ ๆ ไม่มีความได้เปรียบเสมอไป สามารถเห็นยักษ์ล้มได้หากไม่ปรับตัว อาจจะโดน startup ด้าน Fintech เล็ก ๆ มา disrupt ธุรกิจของตัวเองก็เป็นได้

ซึ่งตามความจริงแล้วนั้นการปรับเปลี่ยนรูปแบบการบริการทางด้านการเงินเป็นระบบอัติโนมัตินั้นในยุคนี้ ไม่น่าจะเป็นเรื่องยากเนื่องจากการเติบโตของเทคโนโลยีต่าง ๆ ทั้ง high speed internet รวมถึงการเติบโตของผู้ใช้ด้าน mobile นั้น เราน่าจะปรับเปลี่ยนพฤติกรรมการใช้บริการกันได้ไม่ยากนัก จากเดิมที่ต้องไปนั่งรอคิวที่ธนาคารนั้นเป็นเรื่องที่น่าเบื่อมากสำหรับลูกค้า ในสมัยนี้นั้นทุกอย่างสามารถทำได้บนมือถือหมดแล้ว ซึ่งจะถูกจริตกับผู้คนยุค millennials มากกว่า

แต่อย่างไรก็ตามการนำ AI มาประยุกต์ใช้กับอุตสาหกรรมนี้นั้น ก็มีความท้าทายบางอย่าง ที่ต้องทำให้การเปลี่ยนผ่านนั้นเป็นไปอย่างราบรื่น และรวดเร็วที่สุด ซึ่งการที่จะก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของธนาคารนั้น ก็ต้องอยู่ที่วิสัยทัศน์ของผู้บริหารบรรดาธนาคารต่าง ๆ ด้วยว่า มีวิสัยทัศน์ กับเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้อย่างไร ซึ่องค์กรใหญ่ ๆ ที่มีวัฒนธรรมฝังรากลึกมานาน และประกอบไปด้วยคนรุ่นเก่าเป็นส่วนใหญ่นั้น ก็เป็นเรื่องยากที่จะปรับตัวอยู่เหมือนกัน ก็ต้องมีการ balance ระหว่างเทคโนโลยีใหม่ กับ รูปแบบเก่า ๆ และค่อยๆ  ปรับกันไป แต่หากปรับตัวช้าก็อาจจะมีโอกาสที่จะถูกคู่แข่งฉีกหนีออกไป รวมถึงเหล่า Fintech รุ่นใหม่ที่ประกอบไปด้วยคนรุ่นใหม่นั้นอาจจะที่จะมาล้มธุรกิจเก่า ๆ เหล่านี้ในเวลาไม่นานก็อาจเป็นได้

สำหรับประเภทของ AI Fintech ที่จะเข้ามามีบทบาทให้อนาคตอันใกล้นี้สามารถแบ่งเป็นกลุ่ม ๆ ได้ดังนี้

  • Financial Wellness เป็นกลุ่มที่เกี่ยวข้องกับการบริหารการเงินส่วนบุคคล ซึงจะทำให้ลูกค้าสามารถได้รับการบริการที่สะดวกสบายมากยิ่งขึ้น เป็นการวางแผนทางการเงินให้กับลูกค้าโดยอัติโนมัติ เช่น การใช้ Robo Advisor , Chatbots หรือ Virtual Assistant ซึ่งสามารถตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ตามรูปแบบการใช้ชีวิต ลักษณะนิสัย ที่สามารถนำมาวิเคราะห์เพื่อนำเสนอผลิตภัณฑ์ทางการเงินที่ตอบโจทย์กับลูกค้าได้อย่างเหมาะสมที่สุด สำหรับ บริการลักษณะนี้ ตัวอย่าง เช่น Kasisto; Trim; Penny; Cleo; Acorns; Fingenius; Wealthfront; SigFig; Betterment; LearnVest; Jemstep; [credit scoring] Aire; TypeScore; CreditVidya; ZestFinance; Applied Data Finance; Wecash;
  • Blockchain สำหรับ blockchaing นั้นเป็นนวัตกรรมทางการเงินรูปแบบใหม่ที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน ซึ่งก็มีหลายผลิตภัณฑ์ ที่ให้บริการที่เกี่ยวข้องกับ blockchain ไม่ว่าจะเป็นเรื่อง payment , e-wallet หรือ trading tools ซึ่งตัวอย่างบริการที่เกี่ยวข้องกับ blockchain เช่น Euklid; Paxos; Ripple; Digital Asset;
  • Financial Security สามารถแบ่งได้เป็น 2 กลุ่ม คือ กลุ่มของการ identification เช่น บริการการชำระเงินในรูปแบบที่ปลอดภัย หรือ รูปแบบการยืนยันตัวตนผ่าน Biometrics ซึ่งจะทำให้เกิดความปลอดภัยกับการใช้บริการทางการเงิน และ อีกลุ่มคือ กลุ่มของการ Detection ซึ่งจะเป็นการช่วยเหลือในการตรวจสอบพฤติกรรมทางด้านการเงินที่น่าสงสัย หรือ การใช้ในการตรวจสอบการฉ้อโกงทางการเงิน ซึ่งบริการในกลุ่มนี้ตัวอย่าง เช่น respectively: EyeVerify; Bionym; FaceFirst; Onfido; and Feedzai; Kount, APEX Analytics;
  • Money Transfer กลุ่มนี้จะเกี่ยวข้องกับบริการทางด้านการโอนเงินแบบ online หรือ รูปแบบการ payment online หรือรปแบบของ peer-to-peer lending ซึ่งตัวอย่างของการบริการในลักษณะนี้เช่น  TrueAccord; LendUp; Kabbage; LendingClub;
  • Capital Market ในกลุ่มนี้เป็นเป็นกลุ่มใหญ่ซึ่งสามารถแบ่งแยกเป็น 5 ประเภทย่อยได้ดังนี
  1. Trading เป็นบริการที่เกี่ยวข้องกับ algorimatic trade ตัวอย่างบริการลักษณะนี้เช่น Euclidean; Quantestein; Renaissance Technologies, Walnut Algorithms; EmmaAI; Aidyia; Binatix; KimerickTechnologies; Pit.ai ;Sentient Technologies; Tickermachine; Walnut Algorithm ; Clone Algo; Algoriz; Alpaca; Portfolio123; Sigopt;
  2. Do-it-Youself Funds บริการที่เกี่ยวข้องกับ crowdsource funds หรือ บริการ home-trading ซึ่งตัวอย่างบริการในลักษณะนี้ เช่น Sentifi; Numerai; Quantopian; Quantiacs; QuantConnect; Inovance;
  3. Markets Intelligence เป็นรูปแบบบริการในลักษณะ insights data ที่ใช้รูปแบบของ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้บริการกับลูกค้า ตัวอย่างบริการลักษณะนี้เช่น Indico Data Solutions; Acuity Trading; Lucena Research; Dataminr; Alphasense; Kensho Technologies; Aylien; I Know First; Alpha Modus; ArtQuant;
  4. Alternative Data ลักษณะของบริการที่เป็น Alternative Data Application นั้นส่วนใหญ่จะอยู่ในตลาดทุน มากกว่าตลาดทางด้านการเงิน ซึ่ง ตัวอย่างของบริการลักษณะนี้คือ Cape Analytics; Metabiota; Eagle Alpha;
  5. Risk Management ตัวอย่างของบริการลักษณะนี้เช่น Ablemarkets; Financial Network Analysis

สำหรับบทบาทของ AI ต่ออุตสาหกรรมทางด้านการเงินนั้น ต้องบอกว่าจะมีบทบาทที่สำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งจะทำให้ปรับเปลี่ยนการบริการแบบที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน ซึ่ง รูปแบบการบริการแบบเดิม  ๆ นั้นเราอยู่กับมันมาเป็น 100 ปี แล้ว เป้าหมายที่คิดว่าสำคัญที่สุดคือ การปฏิวัติรูปแบบของการบริการทางด้านการเงินแบบเต็มรูปแบบ ในอนาคตนั้น เราอาจจะไม่ต้องมี สาขาของธนาคารอีกต่อไป หรือ เราอาจจะไม่ต้องใช้ credit card อีกต่อไปเลยก็ได้ ธนาคารจะกลายเป็นรูปแบบของ platform ที่ทันสมัยแบบเต็มรูปแบบ บริการทุกอย่างนั้นจะตอบโจทย์เรา มี AI มาช่วยวิเคราะห์ในหลาย ๆ บริการเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ตอบโจทย์เรามากที่สุด และทำให้ชีวิตเรานั้นสะดวกสบายมากยิ่งขึ้น ซึ่งเรื่องเหล่านี้ไม่ใช่เรื่องที่เป็นไปไม่ได้ แต่มันได้เริ่มคืบคลานเข้าสู่วิถีชีวิตของพวกเราอย่างรวดเร็ว และหากองค์กรไหน ที่ไม่ยอมปรับตัว ก็อาจจะถูกเหล่า startup ด้าน fintech ที่เกิดใหม่จำนวนมากมายมา disrupt ธุรกิจของตัวเองจนไม่มีที่ยืนในตลาด เหมือนที่เคยเกิดขึ้นกับหลาย ๆ ธุรกิจที่ประมาทกับการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีมาแล้วนั่นเอง

References : aitrends.com

ศึกชิงตัวบุคคลากรด้าน AI ของยักษ์ใหญ่แห่ง Silicon Valley

ต้องบอกว่ากระแสของ AI นั้นมาแรงจริง ๆ ในช่วงนี้ ทำให้ผู้ที่เกี่ยวข้องที่เป็นบุคลลากรด้าน AI ทั้งนักวิจัย รวมถึงวิศวกรต่าง ๆ ที่มีความสามารถทางด้าน AI เป็นที่ต้องการจากบริษัทยักษ์ใหญ่ของ silicon valley ไม่ว่าจะเป็น google , microsoft , apple หรือ facebook ซึ่งล้วนแล้วต่างมี project ที่เกี่ยวข้องกับ AI กันแทบทั้งสิ้น

แต่ไม่ใช่เฉพาะบริษัทยักษ์ใหญ่เท่านั้น เหล่า startup เล็ก ๆ ก็ให้ข้อเสนอที่เย้ายวนใจสำหรับบุคคลากรด้านนี้เหมือนกัน ไม่ว่าจะเป็นรูปแบบของหุ้น ซึ่งอาจจะทำให้เป็นเศรษฐีได้หากบริษัท startup เล็ก ๆ เหล่านั้นประสบความสำเร็จแบบบริษัทรุ่นพี่ขึ้นมาจริง ๆ เหมือนที่ google , facebook เคยทำได้ในอดีต

ต้องบอกว่าการแข่งขันทางด้านการแย่งตัวบุคคลากรนั้น ค่อนข้างรุนแรง เนื่องจากมีพนักงานที่มีคุณสมบัติด้าน AI ที่เป็นไปตามความต้องการของบริษัทเหล่านี้อยู่ไม่มาก จึงต้องมีการแย่งชิงตัวกัน โดยมีข้อเสนอเงินรายได้จำนวนมหาศาลเพื่อเป็นสิ่งล่อใจในการแย่งชิงตัวบุคลากรเหล่านี้

ซึ่งต้องบอกว่าเหล่าบริษัทยักษ์ใหญ่ใน silicon valley เดิมพันค่อนข้างสูงกับเทคโนโลยี AI ไล่มาตั้งแต่ ระบบการสแกนหน้าผ่าน smartphone เทคโนโลยีทางด้าน healthcare รวมไปถึง ในอุตสาหกรรมยานยนต์ ที่กำลังมุ่งสู่ยานยนต์ไร้คนขับ ซึ่งกำลังเดิมพันด้วยจำนวนเงินที่น่าตกใจ ทำให้รายได้ของพนักงานเหล่านี้สูงขึ้นตามไปด้วย

ซึ่งผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ซึ่งรวมถึง ดอกเตอร์ที่เพิ่งจบปริญญาเอกมาใหม่ ๆ หรือแม้กระทั่งพนักงานที่มีประสบการณ์ไม่มากนัก แต่มีความรู้ด้าน AI ตามความต้องการของบริษัทยักษ์ใหญ่เหล่านี้ ก็สามารถเสนอค่าตอบแทนได้สูงถึง 300,000 – 500,000 เหรียญสหรัฐต่อปี รวมถึงให้ข้อเสนอทางด้านหุ้น เพื่อเป็นสิ่งล่อใจให้กับบุคคลากรเหล่านี้ให้เข้ามาอยู่กับบริษัทตัวเองให้ได้

สำหรับผู้ที่มีประสบการณ์การทำงานใน field AI มาบ้างแล้วนั้นก็ได้ค่าตอบแทนที่สูงขึ้นไปอีกในหลักล้านเหรียญสหรัฐต่อปี รวมถึงจำนวนหุ้นที่เป็นข้อเสนอก็จะมีจำนวนมากตามประสบการณ์ของพนักงานคนนั้น ๆ และรูปแบบการต่อสัญญานั้นบางครั้งก็คล้าย ๆ กับนักกีฬาอาชีพเลยก็ว่าได้ ซึ่งสามารถเรียกค่าตอบแทนเพิ่มมากขึ้นในการต่อสัญญาใหม่ โดยสัญญาอาจจะเป็นระยะสั้น เพื่อให้สามารถต่อรองเรื่องสัญญาใหม่ได้เร็วขึ้นนั่นเองเพราะมีหลายบริษัทที่คอยจะฉกตัวกันไปอยู่แล้ว เพราะความต้องการใน domain ดังกล่าวนั้นมีล้นมาก แต่บุคคลากรยังไม่พอต่อความต้องการ

ยิ่งไม่ต้องพูดถึงในระดับผู้บริหารที่มีประสบการณ์กับโครงการ AI นั้น บางรายอาจจะมีปัญหาถึงกับต้องเข้าสู่กระบวนการศาลกันเลยทีเดียวเช่น ในกรณีของ Anthony Levandowski ซึ่งเป็นลูกจ้างเก่าของ google ที่ได้เริ่มงานกับ google มาตั้งแต่ปี 2007 ได้รับค่าแรงจูงใจหรือ incentive ในการไปเซ็นสัญญาเข้าร่วมงานกับบริษัท Uber กว่า 120 ล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งต้องทำให้ทั้ง google และ Uber ต้องมีปัญหาขึ้นโรงขึ้นศาลกันเนื่องมาจากปัญหาเรื่องทรัพย์สินทางปัญญาที่อาจจะถูกละเมิดได้

Anthony Levandowski

มีปัจจัยเร่งไม่กี่อย่างที่ทำให้อัตราการจ่ายค่าจ้างของบุคคลากรด้าน AI นั้นถีบสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว หนึ่งในนั้นคือ การแย่งตัวจาก อุตสาหกรรมรถยนต์ ที่กำลังพัฒนาในส่วนรถไร้คนขับ ซึ่งต้องการบุคคลากรแนวเดียวกันกับที่บริษัทยักษ์ใหญ่ทางด้าน internet ใน silicon valley ต้องการ ซึ่งส่วนของบริษัททางด้าน internet อย่าง facebook หรือ google นั้นต้องการแก้ปัญหาหลายอย่างที่ต้องใช้ AI ในการแก้เช่น การสร้างผู้ช่วย digital สำหรับ smart phone หรือ IoT device ที่อยู่ภายในบ้าน หรือการคัดกรองเนื้อหา content ที่ไม่เหมาะสมในระบบก็ต้องอาศัย AI ในการช่วยคัดกรอง ซึ่งการแก้ไขปัญหาเหล่านี้นั้นไม่เหมือนกับการสร้าง application mobile ธรรมดา ๆ ที่สามารถหาบุคคลากรได้ไม่ยาก แต่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญในด้าน AI เพื่อช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ให้ง่ายขึ้น

ต้องอาศัยเงินไม่ใช่น้อยหากจะสร้าง Lab ทางด้าน AI ตัวอย่างของ  Deepmind ที่เป็น Lab ที่วิจัยทางด้าน Deep Learning ที่ถูก google aqquired ไปเมื่อปี 2014 มูลค่ากว่า 650 ล้านเหรียญสหรัฐนั้น มีรายจ่ายในการจ้างพนักงาน และเหล่านักวิจัยกว่า 400 คน สูงถึง 138 ล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งโดยเฉลี่ย ต่อคนสูงถึง 345,000 เหรียญสหรัฐต่อปี ซึ่งเป็นการยากที่บริษัทเล็ก ๆ จะสามารถแข่งขันเรื่องค่าจ้างกับบริษัทยักษ์ใหญ่ดังกล่าวได้

สำหรับความสำเร็จของงานวิจัยด้าน AI นั้นขึ้นอยู่กับ เทคนิคที่เรียกว่า Deep Neural networks ซึ่ง เป็น อัลกอรึธึมทางคณิตศาสตร์ ที่สามารถเรียนรู้ผ่านข้อมูลได้ด้วยตัวเอง เช่น การมองหารูปแบบของสุนัขนับล้านตัว ซึ่งทำให้ Neural Network สามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบของสุนัขได้ ซึ่งแนวคิดดังกล่าวนั้นต้องย้อนกลับไปตั้งแต่ยุค 1950 แต่มันยังคงอยู่ในรูปแบบของการศึกษาเท่านั้นจนกระทั่ง 5 ปีที่ผ่านมา ถึงได้เริ่มมีการนำมาประยุกต์ใช้ในงานจริง

googleplex

ในปี 2013 นั้น google , facebook รวมถึงบริษัทอื่น ๆ จำนวนหนึ่งนั้นได้ทำการเริ่มรับสมัครนักวิจัยเพียงไม่กี่คนที่เข้าใจถึง เทคนิคดังกล่าว ซึ่ง Neural Network ในตอนนี้สามารถที่จะช่วยจดจำใบหน้าในภาพถ่ายที่ post ไปยัง facebook หรือ สามารถระบุคำสั่งได้ใน Amazon Echo รวมถึงสามารถที่จะช่วยแปลภาษาต่างประเทศได้ผ่านบริการ skype ของ Microsoft ซึ่งล้วนแล้วแต่เกิดจากการพัฒนาทางด้าน Neural Network และมาประยุกต์ใช้กับธุรกิจจริงแทบทั้งสิ้น

ซึ่งการใช้ อัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ในลักษณะเดียวกันนั้น นักวิจัยกำลังทำการพัฒนารถยนต์แบบไร้คนขับ รวมถึงพัฒนาบริการของโรงพยาบาลในการวิเคราะห์โรค ผ่าน ภาพทางการแพทย์เช่น ภาพ X-Ray รวมถึงในวงการตลาดเงินหรือตลาดทุนนั้น ก็มีการพัฒนาหุ่นยนต์ที่คอยช่วยซื้อขายหุ้นแบบอัตโนมัติ ซึ่งนักวิจัยเหล่านี้ล้วนเป็นพวกมันสมองที่จบจากมหาวิทยาลัยดัง ๆ ของสหรัฐทั้งนั้น

Uber นั้นได้ทำการว่าจ้างนักจัยกว่า 40 คนจาก Carnegie Mellon เพื่อมาช่วยพัฒนายานยนต์ไร้คนขับของ Uber  และ 1 ใน 4 ของนักวิจัยด้าน AI ชื่อดังได้ลาออกจากงานจากตำแหน่งศาสตราจารย์ที่มหาลัยสแตนฟอร์ด ส่วนในมหาวิทยาลัยวอชิงตันนั้น 6 ใน 20 ของนักวิจัยที่อยู่ในมหาลัย รวมถึงคณาจารย์ที่มีความเชี่ยวชาญกำลังลาออก และ ไปทำงานให้กับภาคเอกชนยักษ์ใหญ่ของอเมริกา

แต่ก็มีบางรายที่ออกไปอยู่กับองค์กรที่ไม่แสดงหาผลกำไร ตัวอย่าง Oren Etzioni ผู้ซึ่งลาออกจากตำแหน่งศาสตาจารย์จาก University of Washington เพื่อไปดูแล Allen Institute for Artifical Intelligence ซึ่งเป็นองค์กรที่ไม่แสวงหาผลกำไร

ส่วนบางรายก็ใช้รูปแบบการประนีประนอม Luke Zettlemoyer จาก University of Washington ได้มารับตำแหน่งที่ห้องทดลองทางด้าน AI ของ google ในเมือง ซีแอตเติล ซึ่งสามารถจ่ายเงินให้มากกว่าสามเท่าของรายได้เดิมของ Luke โดย google อนุญาติให้เขาสามารถสอนหนังสือต่อได้ที่ Allen Institute

ซึ่ง Zettlemoyes นั้นได้กล่าวไว้ว่า มีสถาบันการศึกษามากมายที่รองรับการทำงานทั้งสองรูปแบบ ที่สามารถแบ่งเวลาให้กับทั้งภาคเอกชน รวมถึง สามารถแบ่งเวลาส่วนนึงให้กับภาคการศึกษาได้ ปัจจัยหลักนั้นเกิดจากความแตกต่างอย่างสุดขั้วของรายได้ระหว่างการทำงานในภาคเอกชนกับภาคการศึกษา ซึ่งคนที่สามารถทำงานทั้งสองอย่างได้นั้น ก็เนื่องมาจากเขาสนใจในงานด้านวิชาการจริง ๆ

เพื่อเป็นการสร้างบุคคลากรรุ่นใหม่ทางด้าน AI ให้เพิ่มมากขึ้น บริษัทอย่าง google หรือ facebook นั้น ได้สร้าง class ที่สอนเนื้อหาเกี่ยวกับ “deep learning” รวมถึงเทคโนโลยีต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง ให้กับพนักงานที่มีอยู่ เพื่อเป็นการสร้างบุคคลากรรุ่นใหม่ภายในบริษัทเอง รวมถึงการเปิด online course ให้กับพนักงานผู้ที่สนใจด้าน AI ได้เข้ามาเรียนรู้

ซึ่งแนวคิดพื้นฐานของ Deep Learning นั้นก็ไม่ได้ยากเกินไปที่จะเรียนรู้ ซึ่งอาศัยความรู้ทางด้านคณิตศาสตร์ที่เป็นพื้นฐานหลักของเหล่าวิศวกรในบริษัทเหล่านี้อยู่แล้ว แต่ การที่จะสร้างผู้เชี่ยวชาญด้านนี้จริง ๆ นั้นต้องอาศัย ความรู้ทางด้านคณิศาสตร์ชั้นสูง รวมถึงความรู้เฉพาะด้าน ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับสาขาต่าง ๆ เช่น รถขับเคลื่อนอัตโนมัติ หรือ การวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ

แต่สำหรับบริษัทเล็ก ๆ นั้นการที่จะแข่งขันกับบริษัทยักษ์ใหญ่นั้นก็มีทางเลือกไม่มากนัก ก็ต้องมองหาทางเลือกอื่นที่ใช้งบประมาณไม่สูงเท่า เช่น บางบริษัทได้ว่าจ้าง นักฟิสิกส์ หรือ นักดาราศาสตร์ ที่มีทักษะทางคณิตศาสตร์ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้กับ AI ได้ หรือ มองหาพนักงานจากเอเชีย ยุโรปตะวันออก หรือ ที่อื่น ๆ ที่มีค่าแรงต่ำกว่าแทน

แต่เหล่าบริษัทยักษ์ใหญ่ อย่าง google , facebook หรือ Microsoft ก็ได้ทำการเปิดห้องทดลองด้าน AI ในต่างประเทศ เช่น Microsoft นั้นได้เปิดขึ้นที่ แคนาดา ส่วน google นั้นก็มีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในประเทศจีนเหมือนกัน

ซึ่งสาเหตุต่าง ๆ เหล่านี้ล้วนแต่ทำให้ไม่แปลกใจว่าการขาดแคลนบุคคลากรด้าน AI นั้นคงจะไม่บรรเทาลงไปในเร็ว ๆ วันนี้อย่างแน่นอน เพราะการสร้างบุคคลากรด้านนี้ขึ้นมานั้นไม่ใช่เรื่องง่ายแต่อย่างใด มหาลัยที่เชี่ยวชาญที่สามารถสร้างบุคลากรที่มีคุณภาพออกได้ก็มีไม่มาก ซึ่งส่วนใหญ่ก็อยู่ในสหรัฐอเมริกา ซึ่งจากสาเหตุที่ demand และ supply ของบุคคลากรด้าน AI ยังไม่สมดุลในขณะนี้ ก็มีแนวโน้มที่รายได้ของบุคคลากรในด้านนี้ก็จะยังคงสูงขึ้นต่อไปเรื่อย ๆ อย่างแน่นอน

 

References : www.nytimes.com , www.paysa.com , qz.com

เมื่อดาราสาวฮอลลีวูด ถูกคุกคามด้วย AI

จากข่าวที่มีภาพหลุดของ Gal Gadot นางเอกดังจากหนัง Wonder Woman เผยแพร่ออกไปทาง internet นั้นปรากฏว่า ใน video ดังกล่าวนั้นเป็นหน้าเธอก็จริง แต่ส่วนของร่างกายนั้นไม่ใช่เธออย่างแน่นอน โดยเป็นการใช้เทคนิคในการเปลี่ยนใบหน้าเธอ ให้เหมือนว่าเธอกำลังแสดงหนังโป๊อยู่ผ่านเทคนิคของ Machine Learning

ซึ่งเทคนิคดังกล่าวนั้นทำโดยใช้ Machine Learning Algorithm ซึ่งสามารถนำมาใช้ได้อย่างง่ายดายในปัจจุบัน เนื่องจากมีโครงการที่เป็น open source ให้เราสามารถ download มาใช้งานได้อยู่ทั่วไปใน internet  ซึ่งต้องบอกว่าบางครั้งสามารถที่จะหลอกคนทั่วไปได้เช่นกัน ในการสวมใบหน้าดารา เข้าไปในฉาก action ของหนังโป๊ ถ้าดูเพียงผ่าน ๆ ไม่ได้ดูอย่างละเอียดถี่ถ้วนก็มีโอกาสทำให้คนเชื่อได้เหมือนกัน

แต่ก็ต้องน่าตกใจไม่ใช่น้อยเมื่อผลงานดังกล่าวมาจากคนทำเพียงแค่คนเดียว ผู้ซึ่งใช้ชื่อว่า ‘deepfakes‘ ใน เว๊บไซต์ชื่อดังอย่าง Reddit.com โดยเค้าใช้เพียง Open Source Machine Learning Tools อย่าง TensorFlow ซึ่ง google นั้นได้แจกฟรี เพื่อให้นักวิจัย หรือ นักเรียน นักศึกษา ผู้ที่สนใจ Machine Learning จากทั่วโลกได้มาลองใช้กัน

Gal Gadot ดาราสาวจาก Wonder Woman ถูกคุกคามด้วย AI

Gal Gadot ดาราสาวจาก Wonder Woman ถูกคุกคามด้วย AI

ซึ่งต้องบอกว่ามีหลาย Tool ที่สามารถที่จะทำอย่างที่ Deepfakes ทำได้ในปัจจุบัน ตัวอย่างเช่นการใช้ Face2Face Tool ของ Adobe ซึ่งสามารถทำได้ในลักษณะเดียวกัน โดยสามารถที่จะทำได้แบบ Realtime ซึ่งรูปแบบ Fake Porn ที่เกิดขึ้นดังกล่าวนี้แสดงให้เห็นว่าเรากำลังอยู่ในโลกที่ง่ายต่อการสร้างวิดีโอทำนองนี้ แม้ว่าพวกเค้าเหล่านั้นไม่เคยกระทำจริง ๆ ในโลกแห่งความจริงเลยก็ตาม ซึ่งถือว่าการพัฒนาของ Machine Learning นั้นทำให้เทคโนโลยีเหล่านี้เป็นเรื่องง่ายในการที่จะนำมาสร้างข่าวหลอกต่าง ๆ ได้ หากเราไม่พิจารณาให้ดีพอ (แต่จากที่ผมได้ทดลองไปส่องดูก็ถือว่าดูเนียนใช้ได้นะ) และมีดาราหลายคนโดนทำไปแล้ว ทั้ง Emma Watson , Scarlett Johansson , Aubrey Plaza หรือ แม้แต่น้อง Maisie Williams  (Arya Stark จาก Game of Thorones)

ต้องบอกว่าการทำ Fake Porn เหล่านี้ที่ใช้หน้าดาราหรือ เซเลป ดัง ๆ มาทำให้เป็นภาพโป๊เปลือยกายนั้น ถือว่าเป็นที่นิยมอยู่เหมือนกัน เพราะถึงขนาดที่ต้องมีการแยกหมวดหมู่ในเรื่องนี้แบบชัดเจนในเว๊บโป๊ชื่อดังหลาย ๆ เว๊บ และที่สำคัญ deepfakes นั้นก็ถือว่ากระแสตอบรับดีไม่ใช้น้อยใน Reddit ขณะนี้ เรียกว่ามีฐานแฟนคลับเพิ่มขึ้นมามากมายจากการ post ของเขา

ใช้เทคโนโลยี opensource อย่าง Tensorflow with Keras

ใช้เทคโนโลยี opensource อย่าง Tensorflow with Keras ที่ทุกคนสามารถนำมาใช้งานได้

ซึ่งจากการ post ของ deepfakes นั้นหลาย ๆ คนอาจจะคิดว่าทำไม่ยาก เหมือนแค่เอาหน้าคนมาแปะใน video อย่างที่เราเคยเห็น ๆ มา แต่ deepfakes นั้นใช้ machine learning algorithm ในการ process ทั้งหมด โดยใช้ opensource library อย่าง Keras และ TensorFlow เป็นระบบ Backend โดยจะใช้ในการ compile เหล่าใบหน้าของ Celebrities ต่าง ๆ โดยข้อมูลที่เค้านำมา train นั้นนำมาจาก google image search , stock photos และใน youtube video โดยจะนำข้อมูลเหล่านี้มาทำการ train เพื่อสามารถจับภาพใบหน้าของเหล่า celebrities กับ หนังโป๊ ที่เค้าต้องการให้เหล่าใบหน้าของ celebrities มาสวมใส่ ซึ่งจะแตกต่างจากการใช้ video แบบตัดต่อที่เราเคยเห็นแบบทั่วไปในอดีต  หลังจากการ train เสร็จสิ้นนั้น เค้าก็สามารถที่จะสร้าง video fake porn ใหม่เหล่านี้ได้อย่างรวดเร็ว

deepfakes นั้นไม่ใช่นักวิจัยที่ทำงานด้าน machine learning หรือเป็น expert ด้าน machine learning แต่อย่างใด แต่เป็นเพียง programmer คนนึงที่สนใจด้าน machine learning เท่านั้น ซึ่งเค้าได้ค้นพบวิธีง่าย ๆ ที่จะสามารทำเทคนิค face-swap ดังกล่าวได้ ซึ่งเค้านั้นได้ใช้ algorithm คล้าย ๆ กับ นักวิจัยจาก nividia ที่ใช้ deep learning ในการเปลี่ยน video ที่มี theme หน้าร้อน ให้กลายเป็น video ที่มี theme เป็นหน้าหนาวได้

ถึงแม้ว่าผลงานที่ post ของ deepfakes นั้นจะยังไม่สมบูรณ์ ซึ่งสามารถที่จะมองออกได้ว่ามีมุมหรือเหลี่ยมปรากฏอยู่บนใบหน้า ซึ่งทำให้คนส่วนใหญ่รู้อยู่แล้วว่าเป็น fake porn video แต่หากมองผ่าน ๆ นั้นก็ทำให้น่าตกใจเหมือนกัน หากคนที่เสพข่าว online โดยไม่มาพิจารณาให้ละเอียด โดยเฉพาะในยุคนี้ที่คนชอบข่าวแนว clickbait ที่เป็นกระแส ซึ่งหากไม่มองให้ถี่ถ้วนนั้น ก็จะไม่รู้ว่าเป็น fake porn ซึ่งส่งผลเสียต่อภาพลักษณ์ของเหล่า celebrities เหล่านี้

ความเห็นที่น่าสนใจจาก Grace Evangeline ดารา Porn Movies รุ่นใหญ่

ความเห็นที่น่าสนใจจาก Grace Evangeline ดารา Porn Movies รุ่นใหญ่

ซึ่งมีความเห็นที่น่าสนใจของนักแสดงหนังโป๊ อย่าง Grace Evangeline ซึ่งให้ความเห็นไว้ว่า สิ่งสำคัญที่สุดคือความยินยอมจากเหล่า celebrities เหล่านี้ที่ถูกนำภาพมาเผยแพร่ ซึ่งการสร้าง fake porn เหล่านี้นั้นโดยไม่ได้รับการยินยอมจากเหล่า celebrities นั้นเธอมองว่าเป็นเรื่องที่ผิด และไม่สมควรทำอย่างยิ่ง และความเห็นที่น่าสนใจจากอดีต ดาราหนังโป๊ อย่าง Alia Janine  ซึ่งเธอให้ความเห็นเกี่ยวกับ fake porn ไว้ว่า การทำ fake porn ลักษณะนี้นั้น แสดงให้เห็นว่าผู้ชายบางคน มองผู้หญิงเป็นเพียงแค่วัตถุที่พวกเขาสามารถที่จะบังคับหรือจัดให้ทำอะไรตามที่เค้าต้องการก็ได้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่า คนเหล่านี้นั้นขาดความเคารพในตัวนักแสดงหนังโป๊ หรือ เหล่า celebrities ที่ถูกนำภาพเหล่านี้มาใช้งาน

การสร้าง Paul Walker ขึ้นมาใหม่ โดยใช้เทคนิคเดียวกันเหล่านี้

การสร้าง Paul Walker ขึ้นมาใหม่ ในหนัง Fast & Furious 7 โดยใช้เทคนิคเดียวกันเหล่านี้ เป็นการใช้ในทางสร้างสรรค์

อย่างไรก็ดีถึงแม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้อาจจะนำไปในสิ่งที่ไม่ถูกต้องอย่างการทำ fake porn แต่การพัฒนาของเทคนิคเหล่านี้นั้น เราก็ได้เห็นผู้ที่นำไปใช้ในทางที่ดีอย่างการสร้าง Paul Walkers ที่ได้เสียชีวิตไปแล้ว เหมือนชุบชีวิตเค้าขึ้นมาใหม่ในหนัง Furious 7 ซึ่งแม้เทคนิคเหล่านี้นั้นจะไม่ยากเกินกว่าที่คนทั่วไปจะเรียนรู้มากนัก ผมก็ยังเชื่อว่าคนส่วนใหญ่นั้นสามารถที่จะนำเอา Machine Learning ไปใช้ในทางที่ดีมากกว่า และสุดท้ายแล้วนั้น ถึงแม้สิ่งแปลกปลอมเหล่านี้จะออกมาทั่ว internet ก็จะมีเหล่านักวิจัยที่จะพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อมาตรวจจับเหล่า fake porn เหล่านี้ เพื่อกรองสิ่งที่เป็นของปลอม และช่วยควบคุมไม่ให้ปล่อยเหล่า video ที่มีการละเมิดสิทธิ์ของคนอื่นออกไปได้ใน internet

References : motherboard.vice.com

 

China’s AI Awakening การเติบโตอย่างเฟื่องฟูของ AI ในประเทศจีน

ที่เกาะไหหนาน ประเทศจีน ได้มีการแข่งขัน Poker Tournament ขึ้น  โดย AI ที่มีชื่อว่า “Lengpudshi”  สามารถเอาชนะผู้เล่นได้มากมายใน tournament นี้ จนถูกขนานนามว่า “Cold poker master” ซึ่ง การพัฒนา Lengpudshi นั้นมีใช้เทคนิคของ artificial-intelligence และ Machine Learning

การแข่งขันนี้จัดขึ้นในเขต technology park ของเมือง Haikou  เมืองหลวงของเกาะไหหนาน ซึ่งมีผู้เล่นมากหน้าหลายตา ทั้ง แชมป์ poker  , เหล่านักลงทุนชาวจีน รวมถึง ผู้ประกอบการรุ่นใหม่ ไปจนถึงกระทั่ง CeOs ผู้ซึ่งชื่นชอบการเล่นไพ่ Poker ซึ่งได้มีการถ่ายทอดสด online  และมีผู้ชมกว่าล้านคน ซึ่งงานนี้แสดงให้เห็นถึง สัญลักษณ์ ของความกระตือรือร้นในการสร้างปัญญาประดิษฐ์ในประเทศจีน

แต่ Lengpudshi AI ที่สามารถเอาชนะผู้เล่นมากมายในการแข่งขันครั้งนี้ ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นในประเทศจีน แต่กลับถูกสร้างขึ้นในเมือง Pittsburgh ประเทศสหรัฐอเมริกา

ขณะที่กระแสของเทคโนโลยีทางด้าน AI ซึ่งกำลังมีบทบาทอยู่ในทั่วโลกนั้น จีนก็ไม่ได้นิ่งนอนใจ  กำลังดำเนินการในการสร้างและพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ อย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน ทางรัฐบาลของจีนได้ทำการเทเงินกว่า หนึ่งแสนล้านหยวน หรือ ประมาณ หนึ่งหมื่นล้านดอลล่าร์สหรัฐ ในเทคโนโลยีดังกล่าว

ขณะที่ภาคเอกชนของจีน ก็ทำการลงทุนขนาดใหญ่กับ AI เทคโนโลยีของอนาคต ซึ่งถ้าหากความพยายามดังกล่าวของจีนประสบความสำเร็จนั้น และขณะนี้ก็มีสัญญาณหลายอย่างที่ปรากฏว่าจีน จะกลายเป็นผู้นำด้าน AI ในอนาคตอันใกล้นี้ ซึ่งก็จะทำให้สามารถเพิ่ม productivity ของอุตสาหกรรมต่าง ๆ ของจีน ซึ่งปัจจุบันจีน แทบจะกลายเป็นโรงงานของโลกเรา โดยเฉพาะอุตสาหกรรมด้านเทคโนโลยี และยังมีโอกาสที่จะสร้างธุรกิจใหม่ ๆ ให้เกิดขึ้นได้ ซึ่งทั้งภาครัฐและเอกชนของจีนก็เชื่อว่า AI นั้นจะเป็นปัจจัยหลักที่สำคัญสำหรับการเจริญเติบโตในอนาคตอย่างแน่นอน ซึ่งความสำเร็จของจีนในด้านนี้นั้น จะช่วยเสริมสร้างฐานะทางเศรษฐกิจที่สำคัญของจีนในระดับโลก

ซึ่งผู้นำทางการเมืองของจีน และ ผู้นำภาคธุรกิจของจีน ก็ต่างรู้กันดีว่า AI นั้น จะเป็นส่วนสำคัญในการก้าวข้ามผ่านทศวรรษใหม่ของจีน หลังจาก ผ่านยุคของการผลิต และ การปฏิรูประบบตลาดให้เสรีของประเทศจีน ซึ่งการส่งเสริมการค้าและการลงทุนของประเทศจีนนั้น ก็ทำให้ผู้คนหลายร้อยล้านคนหลุดพ้นจากความยากจน จนสามารถสร้างอาณาจักรทางธุรกิจ รวมถึงยังช่วยเปลี่ยนแปลงสังคมจีนได้

และเนื่องมาจากในปัจจุบันนั้น ภาคการผลิตของจีนเริ่มที่จะชะลอตัว และ ประเทศกำลังมองไปสู่อนาคต ด้วยเทคโนโลยีขั้นสูง  ซึ่งการนำเอา AI หรือ ระบบปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยนั้นอาจจะเป็นปัจจัยสำคัญในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจของจีนในยุคต่อไป ในขณะที่โลกตะวันตกมองว่า AI นั้นจะเข้ามาแย่งงานคน จีนกลับมองในทางตรงกันข้าม จากความมุ่งมั่นของรัฐบาลว่าจะให้จีนสามารถพัฒนา AI ได้เทียบเท่าเทคโนโลยีจากฝั่งตะวันตกภายในสามปี โดยให้เหล่านักวิจัยทางด้าน AI ของจีนนั้น ทำการวิจัย AI ที่จะสร้างความเปลี่ยนเปลี่ยนครั้งยิ่งใหญ่ ภายในปี 2025 และ ภายในปี 2030 นั้นโลกจะต้องตกตะลึงกับเทคโนโลยีทางด้าน AI ของจีน

ซึ่งสิ่งที่กล่าวนั้นมีปัจจัยสนับสนุนที่ดีที่จะทำให้วิสัยทัศน์ดังกล่าวเป็นจริงได้ ในช่วงต้นปี 2000 นั้น จีนเคยกล่าวไว้ว่าต้องการสร้างเครือข่ายรถไฟความเร็วสูง เพื่อที่จะกระตุ้นการพัฒนาด้านเทคโนโลยี และ เป็นการปรับปรุงระบบขนส่งของประเทศครั้งยิ่งใหญ่ ตอนนั้นไม่มีใครคิดว่าจีน ที่แทบจะยังไม่มีเทคโนโลยีทางด้านรถไฟความเร็วสูงจะทำได้ แต่ตอนนี้กลายเป็นว่า จีนเป็นประเทศที่มีเครือข่ายรถไฟความเร็วสูงที่ยาวที่สุดในโลกไปแล้ว ซึ่ง Andrew Ng ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ซึ่งประสบความสำเร็จอย่างสูงจากการเป็นผู้ดูแล ยุทธศาสตร์ทางด้าน AI ของบริษัท online ยักษ์ใหญ่ของจีนอย่าง Baidu ได้กล่าวเอาไว้ว่า “นี่เป็นสัญญาณที่ดีมากสำหรับทุกคนว่าสิ่งเหล่านี้กำลังจะเกิดขึ้นได้”

ซึ่งการเข้ามา action ของรัฐบาลจีนนั้นจะเป็นตัวเร่งที่จะทำให้วิสัยทัศน์ดังกล่าวเป็นจริงได้เร็วขึ้น  ซึ่งบริษัทด้านเทคโนโลยีอินเตอร์เน็ตของจีน ที่นำโดย Baidu , Alibaba และ Tencent นั้นกำลังจ้างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และมีการลงทุนในการสร้างศูนย์วิจัยใหม่ ๆ ที่เป็นคู่แข่งโดยตรงกับบริษัทางตะวันตกอย่าง Amazon , Google หรือ Microsoft และยังมีแหล่งเงินทุนที่หลั่งไหลเข้ามาอย่างนับไม่ถ้วน เนื่องจาก ผู้ประกอบการและนักลงทุนต่าง ๆ ในจีนนั้น มองว่า AI เป็นโอกาสทางธุรกิจใหม่ที่กำลังจะเกิดขึ้น

ประเทศจีนนั้นมีข้อได้เปรียบบางอย่างในเทคโนโลยีด้าน AI  ประเทศจีนมีวิศวกร และ นักวิทยาศาสตร์ ที่มีพรสวรรค์มากมาย นอกจากนั้นยังอุดมไปด้วยข้อมูลที่สำคัญในการ Train ระบบ AI เนื่องจากข้อมูลมหาศาลผ่านระบบ internet ในจีนโดยบริษัทยักษ์ใหญ่ทั้ง  3 คือ Baidu , Alibaba และ Tencent ซึ่งเป็นข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มาก ๆ ที่ไม่มีในประเทศอื่นอย่างแน่นอน ซึ่งเราจะเห็นได้จากการเติบโตของระบบจดจำใบหน้าผ่าน Machine Learning ซึ่งตอนนี้จีนนั้นสามารถ implement ที่จะให้สามารถระบุตัวตนพนักงาน รวมถึงลูกค้าในร้านค้า และทำการยืนยันตัวตนผ่าน mobile apps ได้สำเร็จแล้ว

ความสนใจจากทั่วประเทศในการแข่งขันไพ่ poker ที่ไห่หนาน สะท้อนให้เห็นถึงความกระตือรือร้นของประเทศจีนต่อการค้นพบนวัตกรรมใหม่ทางด้าน AI เนื่องจาก poker นั้นไม่เหมือนเกมส์อื่นๆ  poker นั้นเล่นกับข้อมูลที่มีอยู่อย่างจำกัด และความไม่แน่นอน และพฤติกรรมที่ไม่อาจคาดเดาจากฝั่งตรงข้ามได้ ซึ่งกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการที่จะประสบความสำเร็จกับการเล่น Poker นั้นจะต้องใช้วิจารณญาณอย่างรอบคอบ  ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่ไม่ง่ายเลยที่จะพัฒนา AI ให้เก่งในเกมส์ Poker ซึ่ง “Lengpudashi” นั้นสามารถแก้ปัญหาเหล่านี้ได้อย่างยอดเยี่ยม ทำให้ผู้คนต่างทึ่งในความสามารถของมัน  ซึ่งการพัฒนา AI มาเล่น Poker นั้นยังสามารถไปปรับใช้ในสถานการณ์อื่น ๆ เช่น การเจรจาทางธุรกิจ หรือ การเจรจาทางด้านการเงิน ที่อาจจะสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจให้เกิดขึ้นได้

Look East

หนึ่งในผู้ที่มีบทบาทที่สำคัญของเทคโนโลยีทางด้าน AI ของจีน คือ Kai-Fu Lee ซึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญ และ เป็นผู้ลงทุนด้านเทคโนโลยี AI ที่สำคัญของประเทศจีน และเป็นหนึ่งในผู้จัดการแข่งขัน poker tournament ขึ้นที่ ไห่หนาน โดยเขาได้มารับสมัครนักศึกษาใหม่ ของสถานบันการศึกษาที่บริษัท Sinovation Ventures ของเขากำลังก่อสร้างขึ้นที่เมืองหลวงของจีนที่ปักกิ่ง

โดย Lee ได้ทำการพูดคุยกับนักเรียนจีนประมาณ 300 คนในหอประชุมใน poker tournament ดังกล่าว โดยการพูดคุยนี้มีความเกี่ยวข้องกับกับเทคโนโลยีทางด้าน AI  ประสิทธิภาพทางด้านการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิมากยิ่งขึ้นในปัจจุบัน รวมถึง อัลกอริธึมใหม่ ๆ ที่แสนฉลาด รวมถึง Big Data ซึ่งเขาได้กล่าวไว้ว่าจีนจะสามารถสร้างประโยชน์จากความก้าวหน้าเหล่านี้ได้เต็มที่อย่างแน่นอน

Lee ได้กล่าวไว้ว่า ถึงแม้ว่าในสหรัฐและแคนาดานั้นจะมีนักวิจัยทางด้าน AI ที่ดีที่สุดในโลกก็ตาม แต่จีนก็มีเหล่านักวิจัยหลายร้อยคนที่สามารถที่จะก้าวขึ้นไปสู้นักวิจัยจากตะวันตกได้ ซึ่งเขาได้กล่าวไว้ว่า AI นั้นเป็นเทคโนโลยีที่ดี ที่จะพัฒนาอัลกอริธึมและข้อมูลจำนวนมหาศาลเข้าด้วยกันได้ซึ่งยิ่งมีข้อมูลจำนวนมากเท่าไหร่ในการ Train AI นั้นก็จะทำให้เกิดความแตกต่างได้มากขึ้น

ในปี 1998 นั้น Lee ได้ก่อตั้งห้องวิจัยของบริษัทไมโครซอฟท์ ในกรุงปักกิ่ง จากนั้นในปี 2005 เขาก็ได้กลายเป็นประธานคนแรกของ Google China ซึ่ง Lee มีชื่อเสียงในด้านการให้คำปรึกษาแก่เหล่าผู้ประกอบการรุ่นใหม่ และเขามีผู้ติดตามกว่า 50 ล้านคนใน social network ของจีนอย่าง Sina Weibo

ในสถาบันของ Lee หรือที่ Sinovation Ventures ณ กรุง ปักกิ่งนั้น สถานที่ตั้งได้คัดเลือกมาอย่างดี โดยสามารถมองเห็น มหาวิทยาลัยปักกิ่ง รวมถึง มหาวิทยาลัย Tsinghua ซึ่งเป็นสถานบันการศึกษาชั้นนำของจีนทั้งสองแห่ง Sinovation มีเครื่องมือต่าง ๆ สำหรับการเรียนรู้ของวิศวกรชาวจีน และยังมีความเชี่ยวชาญในการปรึกษา สำหรับบริษัทในจีนที่หวังจะใช้ AI ในการสร้างความแตกต่างทางด้านธุรกิจ ซึ่ง สถาบันแห่งนี้มีพนักงานเต็มเวลาประมาณ 30 คน และมีแผนที่จะจ้างงานกว่า 100 คนในปีหน้า เพื่อฝึกอบรมให้กับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI จำนวนหลายร้อยคนในแต่ละปี โดย 80% ของเงินลงทุนใน Sinovation Ventures นั้นเน้นไปที่เทคโนโลยีด้าน AI ส่วนที่เหลือก็มุ่งเน้นไปที่เทคโนโลยีอื่น ๆ รวมถึงเป็นแหล่งบ่มเพาะเหล่า startup หน้าใหม่ของจีนให้อีกด้วย

ซึ่งเป้าหมายใหญ่นั้น ไม่ใช่การคิดค้น new Alphago แต่เป็นการยกระดับบริษัทหลายพันบริษัทในจีนโดยใช้เทคโนโลยีของ AI ซึ่งลีได้กล่าวไว้ว่า ธุรกิจของชาวจีนจำนวนมาก รวมถึง รัฐวิสาหกิจที่มีขนาดใหญ่ กำลังถอยหลังลงคลอง ซึ่งธุรกิจพวกเขาเหล่านั้นไม่มีความชำนาญด้าน AI ซึ่งเทคโนโลยี AI นั้นจะสร้างโอกาสที่ยิ่งใหญ่ทางด้านธุรกิจให้กับบริษัทเหล่านี้ และสามารถแข่งขันกับบริษัทจากตะวันตกได้

AI Everywhere

ในเมืองหลวงของจีนอย่างปักกิ่งนั้น เราได้เห็นความน่าสนใจหลายอย่างในการใช้เทคโนโลยีทางด้าน AI เช่นในร้านอาหาร มีเครื่องที่ใช้วิเคราะห์ข้อมูลทางด้านสุขภาพ โดยใช้เพียงแค่รูปภาพ ซึ่งมีบริษัทแห่งหนึ่งในปักกิ่งที่น่าจะกล่าวถึงคือ SenseTime ซึ่งก่อตั้งในปี 2014 โดยกำลังกลายเป็นบริษัทหนึ่งที่จะมีมูลค่ามากที่สุดในโลกในด้าน AI  ซึ่งก่อตั้งโดยนักวิจัยจาก Chinese University of Hong Kong ซึ่ง SenseTime นั้นได้บริการเทคโนโลยี computer-vision ให้กับบริษัทยักษ์ใหญ่ของจีน ทั้งบริษัทโทรคมนาคมยักษ์ใหญ่ของจีนอย่าง China Mobile รวมถึงยักษ์ใหญ่ทางด้าน E-commerce อย่าง JD.com  ซึ่งในขณะนี้บริษัทกำลังศึกษาตลาดใหม่ ๆ เช่น ตลาดยานยนต์  โดยในเดือนกรกฎาคม SenseTime ได้รับเงินลงทุนกว่า 410 ล้านเหรียญ โดยทำให้บริษัทมีมูลค่าสูงถึง หนึ่งหมื่นห้าพันล้านเหรียญ

Qing Luan ผู้บริหารที่ดูแลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ทางด้านเทคโนโลยี Augmented-Reality หรือ AR  ของ SenseTime ซึ่งเคยเป็นคนที่พัฒนา office apps ของ Microsoft ที่สำนักงานใหญ่ของ Microsoft มาก่อน ซึ่งเธอได้กล่าวว่า เธอกลับมาที่ประเทศจีน เพราะดูเหมือนจะมีโอกาสที่ใหญ่กว่ามาก  ซึ่งเธอได้คุยกับเพื่อนเธอที่กำลังทำ startup ในประเทศจีนตอนอยู่ microsoft ว่า เธอกำลังดิ้นรนเพื่อหา users มาใช้งาน app หลายพันคน แต่เพื่อนเธอที่จีนกลับกล่าวว่า  สามารถหา users ผู้ใช้งาน apps หลักล้านคนภายในไม่กี่วันในประเทศจีน  นี่เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่เธอได้หันกลับมาทำงานที่จีนกับ SenseTime ซึ่งก่อนหน้านี้ไม่นานนั้น วิศวกรของ SenseTime ได้พัฒนาเทคนิคการประมวลผลภาพแบบใหม่เพื่อให้สามารถขจัดหมอกหรือควัน รวมถึงฝน จากภาพได้โดยอัติโนมัติ โดยใช้กล้องถ่ายรูปเพียงตัวเดียว ซึ่งเธอก็เป็นส่วนหนึ่งของทีมที่ในปีที่แล้วสามารถคว้ารางวัลได้ใน international computer-vision award ซึ่งเป็นรางวัลระดับโลก

Manufacturing Intelligence

ในโลกตะวันตกนั้น ภาคอุตสาหกรรมขนาดใหญ่หลาย ๆ แห่ง เริ่มชะลอการลงทุนใน AI และเริ่มเปลี่ยนแปลการดำเนินธุรกิจของตัวเองใหม่ แต่ในจีนนั้นดูเหมือนจะมีความรู้สึกที่จะอยากเร่งการปรับตัวให้เข้ากับเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงไปในทุก ๆ อุตสาหกรรม และเริ่มลงทุนอย่างหนักในด้านการวิจัยและพัฒนา ซึ่ง Andrew Ng ผู้นำด้าน AI ของ Baidu ยักษ์ใหญ่ทางด้าน internet ของจีนนั้นได้กล่าวไว้ว่า ผู้นำธุรกิจในจีนนั้นเข้าใจดีถึงความจำเป็นที่จะต้องใช้เทคโนโลยีใหม่ ๆ และควรที่จะปรับตัวให้เร็วที่สุด ไม่เช่นนั้น คนอื่นก็อาจจะมาล้มธุรกิจของพวกเค้าได้

Baidu นั้นได้คาดการณ์ถึงศักยภาพของ AI และใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีดังกล่าวสร้างธุรกิจใหม่ทั้งหมด โดยในปี 2014 นั้น บริษัทได้สร้าง Lab ในการใช้พัฒนา Deep Learning ในการเรียนรู้ธุรกิจของตนเอง ซึ่งไม่กี่ปีที่ผ่านมานั้น Microsoft ได้พัฒนาระบบที่มีประสิทธิภาพในการจดจำเสียงพูดได้ดีกว่ามนุษย์ ซึ่งหลายคนยังไม่รู้ว่า  Baidu นั้นสามารถพัฒนาเทคโนโลลีดังกล่าวได้ก่อนหน้าแล้ว

สำหรับบริษัททางด้านเทคโนโลยีอื่น ๆ ของจีนก็กำลังมองหาการพัฒนา AI กับธุรกิจของตนเอง ผู้นำด้าน internet อย่าง Tencent ซึ่งมีสำนักงานใหญ่ที่เมืองเซินเจิ้นก็เป็นหนึ่งในนั้น

เซินเจิ้นนั้นอยู่ทางใต้ของประเทศจีน ถัดจากฮ่องกง  ซึ่งปี 1980 เมืองแห่งนี้ได้ถูกพัฒนาให้กลายเป็นเขตเศรษฐกิจพิเศษเป็นแห่งแรกของประเทศจีน โดยให้สิทธิพิเศษทางด้านภาษี และลดหย่อนกฏระเบียบต่าง ๆ เพื่อให้บริษัทต่างชาติสามารถเข้ามาลงทุนได้ง่ายขึ้น ซึ่งตอนนี้เมืองเซินเจิ้นแทบจะกลายเป็นโรงงานของโลก ที่เมืองนี้มีการผลิตแทบจะทุกอย่าง ประชากรก็เพิ่มจาก 30,000 คนในปี 1980 จนกลายเป็นกว่า 11 ล้านคนในปัจจุบัน ซึ่งเมืองแห่งนี้ได้สะท้อนถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของจีน และปัจจุบันได้กลายเป็นที่ตั้งของบริษัทระดับโลกหลายบริษัท เช่น Huawei ZTE  รวมถึงบริษัท รถยนต์ไฟฟ้าอย่าง BYD

สำนักงานใหญ่ของ Tencent นั้นอยู่ในย่าน Nanchan ครอบคลุมพื้นที่ขนาดใหญ่ ซึ่งประวัติของ Tencent นั้นต้องย้อนกลับไปในปี 2011 บริษัทได้เปิดตัว application ด้านการส่งข้อความแบบง่าย ๆ ขึ้นซึ่งเลียนแบบจากผลิตภัณฑ์ของอเมริกาอย่าง ICQ และวิวัฒนการกลายมาเป็น WeChat ซึ่งเป็น platform ในโทรศัพท์มือถือ โดยครอบคลุมไปทั้ง social network , messgenging app ข่าว เกมส์ รวมถึงการชำระเงินผ่านมือถือ หรือ e-payment ด้วยจำนวนผู้ใช้งานมากกว่า 889 ล้านราย WeChat จึงได้รับความสนใจอย่างมากในตลาดทางด้าน internet ของประเทศจีน

แม้ว่า Tencent นั้นได้เริ่มทำการสร้างห้องวิจัยทางด้าน AI ไปเมื่อปีที่แล้ว และได้จ้างนักวิจัยเป็นจำนวนมากรวมถึงไปเปิดที่เมืองซีแอตเติลของอเมริกา ซึ่งนักวิจัยของบริษัทได้ทำการคัดลอกนวัตกรรมด้าน AI จากทางฝั่งตะวันตกไปแล้ว รวมถึง Alphago ของ Deepmind ซึ่งห้องปฏิบัติการทางด้าน AI ของ Tencent นั้นนำโดย Tong Zhang ซึ่งก่อนหน้านี้เคยทำงานให้กับ Baidu รวมถึงเคยเป็นอาจาารย์ที่ Rutgers University โดยนิสัยส่วนตัวแล้วนั้น Tong Zhang จะเป็นคนเงียบ ๆ โดยเขาจะคอยอธิบายว่า AI จะมีส่วนสำคัญต่อแผนการของ Tencent ในการเติบโตโดยเฉพาะอย่างยิ่งนอกประเทศจีน ซึ่ง AI จะเป็นความสำคัญต่อธุรกิจของ Tencent ในการที่จะขยายธุรกิจไปนอกประเทศ ซึ่ง Tencent นั้นเป็นเจ้าของเกมที่ได้รับความนิยมหลายเกม รวมถึง League of Legends ซึ่งมีผู้เล่นมากกว่า 100 ล้านคนทั่วโลก

Thing Big

ปัญหาใหญ่ของทั้งสหรัฐและจีน ที่จะได้เจอคือการชะลอตัวของเศรษฐกิจ แม้ว่า AI นั้นจะเกิดมาเพื่อกำจัดงานบางอย่างออกไปที่ AI สามารถทำได้ดีกว่ามนุษย์ ซึ่งอาจจะมีผลต่อการตกงาน ปัญหาเรื่องการว่างงานที่จะเพิ่มขึ้นตามมา แต่ AI ก็มีศักยภาพในการขยายระบบเศรษฐกิจ ด้วยการทำให้หลาย ๆ อุตสาหกรรมนั้นมีประสิทธิภาพ และ ประสิทธิผลในการผลิตที่ดีขึ้น จึงทำให้จีนมีความกระหายต่อเทคโนโลยีด้าน AI มากกว่าทางด้านตะวันตก แต่การพัฒนาทางเศรษฐกิจจากเทคโนโลยีของ AI นั้นก็อาจจะเกิดกับประเทศอื่นขึ้นด้วยก็ได้ หากประเทศเหล่านั้นกระตือรือร้นที่จะนำเทคโนโลยีด้าน AI มาใช้อย่างที่จีนทำ

ประเทศจีนนั้นอาจจะมีทรัพยกรจำนวนมหาศาลที่ยังไม่ได้นำมาใช้ แต่ฝั่งตะวันตกนั้นก็มีความเชี่ยวชาญระดับโลก และมีวัฒนธรรมการวิจัยที่แข็งแกร่ง ที่มีมาตั้งแต่อดีตตั้งแต่ยุคสมัยปฏิวัติอุตสาหกรรม ซึ่งทำให้โลกเราเปลี่ยนแปลงไปมากจากการวิจัยและพัฒนาของเทคโนโลยีจากฝั่งตะวันตก ซึ่งแทนที่ประเทศตะวันตกจะวิตกกังวลเกี่ยวกับความก้าวหน้าของประเทศจีนนั้น ก็ควรที่จะใช้จุดแข็งของตัวเองในเรื่องการวิจัย รวมถึงการศึกษา ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นกับการเปลี่ยนของเทคโนโลยที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคต โดยเฉพาะที่มาจากประเทศจีนได้  ซึ่งบริษัทชั้นแนวหน้าจากตะวันตกอย่าง google หรือ facebook ก็มีการพัฒนาและวิจัยด้าน AI ที่แข็งแกร่งอยู่ แต่ ก็ไม่เพียงพอที่จะส่งผลต่อระบบเศรษฐกิจทั้งหมดได้ ซึ่งต่างจากจีน ซึ่ง AI จะให้ผลประโยชน์กับประเทศจีนมากกว่า โดยเฉพาะอุตสาหกรรมด้านการผลิต ที่จีนตอนนี้ก็เปรียบเสมือนโรงงานของโลก ที่จะได้รับผลประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้เหล่านี้มากกว่านั่นเอง

จากเรื่อง Poker tournament ในเมืองไห่หนาน สะท้อนให้เห็นว่าโลกเรานั้นควรที่จะนำแรงบรรดาลใจจาก “Lengpudashi” AI ที่เล่น Poker ชนะผู้คนมากมาย ซึ่งทุกคนก็ควรที่จะตระหนักถึงเทคโนโลยีทางด้าน AI ที่กำลังจะเข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการดำรงชีวิตของมนุษย์เราในอนาคตอันใกล้นี้ ซึ่งก็ถึงเวลาแล้ว ที่ประเทศของเราต้องทำตามประเทศจีนที่ภาครัฐรวมถึงภาคเอกชนมองเห็นถึงความสำคัญของ AI ที่กำลังก้าวเข้ามามีบทบาทต่อเศรษฐกิจ และในที่สุดแล้วนั้นก็เพื่อให้ประเทศของเราสามารถแข่งขันในระดับโลกได้เมื่อโลกเราได้เข้าสู่ยุคของ AI

References : www.technologyreview.com

ติดตาม ด.ดล Blog เพิ่มเติมได้ที่
Fanpage :facebook.com/tharadhol.blog
Blockdit :blockdit.com/tharadhol.blog
Twitter :twitter.com/tharadhol
Instragram :instragram.com/tharadhol