Sovereign AI: กลยุทธ์ใหม่ที่รัฐและธุรกิจต้องมี
บทความโดย นายวินเซนต์ คัลเดรา ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกของเร้ดแฮท
ในช่วงปีที่ผ่านมา แนวคิด “Sovereign AI” หรือความมีอิสระในการสร้างและควบคุม AI ได้ด้วยตนเอง ได้พัฒนาจากแนวคิดที่เป็นแรงบันดาลใจ ไปเป็นความสำคัญเชิงยุทธศาสตร์ของภาครัฐและองค์กรธุรกิจต่าง ๆ ที่กำลังแสวงหาวิธีการสร้างระบบ AI ที่สะท้อนถึงคุณค่าขององค์กร ตอบโจทย์ด้านการปกป้องข้อมูล และตอบสนองวัตถุประสงค์ทางธุรกิจหรือทางสังคมที่เป็นเอกลักษณ์เฉพาะของตน
การที่ AI กลายมาเป็นสิ่งที่ฝังอยู่ในทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่บริการสาธารณะ ไปจนถึงโครงสร้างพื้นฐานทางเศรษฐกิจ ทำให้ความสามารถในการควบคุม สั่งการ และกำหนดรูปแบบระบบต่าง ๆ เหล่านี้ กำลังกลายเป็นตัวสร้างความแตกต่างที่สำคัญ
วิถีทางนี้ไม่ใช่การโดดเดี่ยวตัวเองหรือมีนโยบายกีดกันหรือควบคุมทางดิจิทัล แต่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการสร้าง AI ที่เชื่อถือได้ มีประสิทธิภาพ และครอบคลุม ซึ่งหมายถึง AI ที่มีรากฐานมาจากภาษาท้องถิ่น เป็นไปตามกรอบการกำกับดูแลและบรรทัดฐานทางวัฒนธรรมของท้องถิ่นนั้น ๆ แต่ยังคงสามารถเชื่อมต่อและได้รับประโยชน์จากระบบนิเวศทางนวัตกรรมจากทั่วโลก
แนวโน้มสำคัญล่าสุดที่เป็นตัวกำหนดภูมิทัศน์ Sovereign AI รวมถึงบทบาทที่เพิ่มขึ้นของโอเพ่นซอร์สที่เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวนี้ประกอบด้วย
ตั้งแต่ระดับประเทศไปถึงองค์กรธุรกิจ: ใครบ้างที่กำลังแสวงหา Sovereign AI
โดยแก่นแท้แล้ว Sovereign AI เป็นเรื่องเกี่ยวกับการมีอำนาจควบคุมข้อมูล โครงสร้างพื้นฐาน การพัฒนาและการใช้เทคโนโลยี AI ซึ่งเป็นความต้องการที่เกิดขึ้นทั้งในภาครัฐและภาคเอกชน
ภาครัฐหลายแห่งกำลังมุ่งสู่การใช้ Sovereign AI เพื่อให้มั่นใจได้ว่าการดำเนินงานด้าน AI จะเป็นไปตามกฎระเบียบของประเทศ เช่น GDPR, EU AI Act รวมถึง PDPA ของไทย และร่างกฎหมาย AI ที่กำลังดำเนินการอยู่ เพื่อลดความเสี่ยงด้านความมั่นคงของประเทศ และเพื่อส่งเสริมความแข็งแกร่งทางวัฒนธรรมและภาษาในระบบ AI ต่าง ๆ ดังนั้นภาครัฐต่างลงทุนด้าน AI ที่ตนไว้ใจและกำหนดรูปแบบได้เอง เพื่อตอบโจทย์เฉพาะของตน ตั้งแต่ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจะไม่ถูกนำออกนอกประเทศ ไปจนถึงการสร้าง AI ที่สะท้อนบรรทัดฐานทางสังคมและคุณค่าของความอิสระที่สามารถควบคุมได้ด้วยตนเอง
องค์กรต่าง ๆ โดยเฉพาะองค์กรที่อยู่ในอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบควบคุม เช่น การเงิน และ การดูแลสุขภาพ ต่างนำแนวคิดนี้ไปใช้เช่นเดียวกัน เนื่องจากองค์กรเหล่านี้ต้องการลดการพึ่งพาผู้ให้บริการภายนอก คงความเป็นเจ้าของข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของตน และใช้ AI บนสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและคุ้มค่าการลงทุน ซึ่งโดยมากมักใช้โครงสร้างพื้นฐานไอทีแบบไฮบริดหรือที่ติดตั้งอยู่ภายในองค์กร (on-premise)
โอเพ่นซอร์ส: เสาหลักของกลยุทธ์ Sovereign AI
โอเพ่นซอร์สกำลังก้าวขึ้นเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญที่จะช่วยให้องค์กรประสบความสำเร็จในการควบคุม AI ของตน (AI sovereignty) ซึ่งไม่เพียงเพราะโอเพ่นซอร์สช่วยให้แยกออกมาเป็นเอกเทศได้เท่านั้นแต่ยังให้สิทธิ์ในการควบคุมด้วย
การเข้าถึงโมเดลด้านภาษาขนาดใหญ่ที่เป็น “โอเพ่นซอร์ส” (ในทางเทคนิค คือโอเพ่นเวท) ต่าง ๆ เช่น LLaMA, Falcon, Qwen, และ Mistral รวมถึงสามารถเข้าถึงเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ครอบคลุมความต้องการทั้งหมดที่ต้องการใช้ในการสร้างและคงความสามารถในการปรับขนาดของแพลตฟอร์ม AI ต่าง ๆ ได้นั้น จะช่วยให้ภาครัฐและองค์กรธุรกิจสามารถตรวจสอบ ปรับเปลี่ยน และปรับแต่งระบบ AI ให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของตนได้ เมื่อมีการนำแพลตฟอร์ม open source AI ไปใช้อย่างเหมาะสม ผู้ใช้จะสามารถมองเห็นการเคลื่อนไหวหรือกระแสการไหลของข้อมูล และ ตรรกะหรือระบบการใช้เหตุผลที่ใช้ขับเคลื่อนผลลัพธ์ของ AI ทั้งยังมีความยืดหยุ่นในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ได้อย่างรวดเร็วผ่านความร่วมมือกับชุมชนทั่วโลก ทั้งนี้ งานวิจัยล่าสุดจาก Linux Foundation ระบุว่าองค์กร 41% ชื่นชอบเทคโนโลยี open source GenAI ในขณะที่มีเพียง 9% เท่านั้นที่ใช้โซลูชันที่มีกรรมสิทธิ์
รูปแบบของอำนาจควบคุม AI ควรเป็นแบบรวมศูนย์ กระจายอำนาจ หรือร่วมมือกัน
ประเทศต่าง ๆ ในยุโรปกำลังผสานกรอบการกำกับดูแลที่แข็งแกร่งเข้ากับการลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน open AI เช่น AI Act, โมเดลภาษา BLOOM, และโปรเจกต์ Gaia-X สะท้อนให้เห็นหลักคิดที่เน้นการควบคุม ความไว้วางใจ และการทำงานร่วมกันแบบเปิด
สหรัฐอเมริกากำลังใช้จุดแข็งของภาคเอกชนและการมีส่วนร่วมของชุมชนโอเพ่นซอร์ส ด้วยการลงทุนด้านวิจัยและพัฒนาในระดับรัฐเพื่อส่งเสริมแนวทางที่ใช้นวัตกรรมเป็นตัวนำในวงกว้างมากขึ้น
ในทางตรงกันข้าม จีนกำลังใช้โมเดล sovereignty แบบรวมศูนย์ที่นำโดยภาครัฐ โดยได้รับแรงสนับสนุนจากการลงทุนสำคัญจากทั้งสถาบันวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ และบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำต่าง ๆ มากขึ้นเรื่อย ๆ ผู้ให้บริการรายใหญ่เช่นอาลีบาบาที่เป็นเจ้าของชุดโมเดล Qwen และสตาร์ทอัพอย่าง DeepSeek กำลังพัฒนา LLMs ที่มีศักยภาพระดับแนวหน้าที่สามารถแข่งขันกับบริษัทระดับโลกอย่างแข็งขัน การริเริ่มเหล่านี้ สอดคล้องกับเป้าหมายระดับประเทศด้านการพึ่งพาตนเองทางเทคโนโลยี และการปฏิบัติตามนโยบายการกำกับดูแลเนื้อหาที่เข้มงวดที่กำหนดโดยรัฐบาล ผลลัพธ์ที่ได้คือระบบนิเวศที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็วจากการที่นโยบายและกฎเกณฑ์ของรัฐและนวัตกรรมของภาคเอกชนมาบรรจบกัน เพื่อสร้างความสามารถด้าน AI ครบวงจรที่ได้รับการปรับให้เหมาะกับความต้องการและคุณประโยชน์ที่ท้องถิ่นและประเทศต้องการ
ในขณะที่ประเทศในอาเซียนและตะวันออกกลางลงทุนพัฒนาศักยภาพด้าน AI ในระดับภูมิภาคอย่างหนัก โครงการ SEA-LION ของสิงคโปร์ และโครงการ Falcon ของ UAE เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่าโอเพ่นซอร์สและความร่วมมือระดับภูมิภาคจะช่วยให้บรรลุเป้าหมายการมีอำนาจควบคุมด้วยตนเอง (sovereignty) โดยเฉพาะในบริบทที่มีภาษาและวัฒนธรรมหลากหลายได้อย่างไร
แม้รูปแบบการกำกับดูแลจะต่างกัน แต่มีสิ่งหนึ่งที่เหมือนกัน คือ ความต้องการอย่างแรงกล้าที่จะปรับแต่ง AI ให้เข้ากันกับค่านิยมในท้องถิ่น ภาษา ความต้องการ และเป้าหมาย ของท้องถิ่นนั้น ๆ
มิติของความมีอิสระทางดิจิทัล (Digital Sovereignty)
Sovereign AI ไม่ใช่การโดดเดี่ยวตัวเอง แต่มีความเชื่อมโยงอย่างลึกซึ้งกับหลักการที่กว้างขวางของความมีอิสระทางดิจิทัล (digital sovereignty) ซึ่งแบ่งเป็นสามมิติหลักคือ
- ความมีอิสระทางเทคโนโลยี (technology sovereignty): การที่ระบบ AI เข้ามาเป็นฐานของบริการสาธารณะต่าง ๆ และเป็นฐานหลักให้กับการแข่งขันทางเศรษฐกิจมากขึ้น ทำให้ความสามารถในการออกแบบ สร้าง และใช้งานระบบเหล่านี้ได้อย่างอิสระเป็นสิ่งสำคัญ
Technology sovereignty ไม่เพียงหมายถึงความสามารถในการมองเห็นสถาปัตยกรรมของโมเดล ข้อมูลที่ใช้เทรน และพฤติกรรมของระบบเท่านั้น แต่ยังหมายถึงความสามารถในการควบคุมฮาร์ดแวร์และแพลตฟอร์มต่าง ๆ ที่โมเดลเหล่านั้นทำงานด้วย ข้อกังวลสำคัญประการหนึ่งคือ การที่ต้องพึ่งพาฮาร์ดแวร์เร่งความเร็ว (accelerators) จากต่างประเทศอย่างมาก เช่น GPU จาก NVIDIA และ AMD ซึ่งครองอิทธิพลด้านการประมวลผล AI ในปัจจุบัน
ประเทศและองค์กรต่าง ๆ ตอบสนองต่อความกังวลนี้ด้วยการลงทุนในซัพพลายเชนทางเลือก การผลิตชิปในประเทศ และแนวคิดฮาร์ดแวร์แบบเปิด เพื่อลดช่องโหว่เชิงกลยุทธ์ต่าง ๆ ทั้งนี้การบรรลุเป้าหมาย technology sovereignty นั้นหมายถึง ต้องสามารถพัฒนาและใช้โมเดล AI บนโครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้และอยู่ภายใต้การควบคุมของท้องถิ่นเอง ต้องสามารถลดความเสี่ยงที่เกี่ยวกับความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์ การควบคุมการส่งออกทางเทคโนโลยี หรือการต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มจากภายนอกให้เหลือน้อยที่สุด
- ความมีอิสระในการปฏิบัติงาน (operational sovereignty): มิตินี้ไม่ได้ดูเพียงว่าใช้ระบบ AI ที่ไหน เช่น ใช้อยู่ภายในองค์กร (on-premises) หรือใช้บนคลาวด์ของตนเอง (sovereign cloud) แต่ยังต้องดูว่าใครมีอำนาจ มีทักษะ และสามารถเข้าถึงระบบเพื่อดำเนินงานและบำรุงรักษาระบบเหล่านั้นด้วย การเป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานนั้นไม่เพียงพอสำหรับรัฐและองค์กรธุรกิจที่ต้องการความมีอิสระมากขึ้น operational sovereignty นั้น หมายถึงต้องมั่นใจได้ว่าระบบ AI ต่าง ๆ จะได้รับการบริหารจัดการโดยบุคลากรในท้องถิ่นที่ไว้วางใจได้ มีทักษะและได้รับการอนุญาตอย่างเหมาะสม ซึ่งรวมถึงการสร้างกลุ่มบุคลากรที่มีทักษะรองรับงานด้านนี้ เช่น วิศวกรด้าน AI ผู้เชี่ยวชาญด้าน MLOps และ มืออาชีพด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ตลอดจนลดการพึ่งพาผู้ให้บริการ managed service ต่างประเทศ นโยบายระดับชาติของหลายประเทศเริ่มกำหนดว่าโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลสำคัญ ๆ ต้องได้รับการดูแลและสนับสนุนโดยเจ้าหน้าที่ที่มีสัญชาตินั้น ๆ หรือ ภายในเขตอำนาจศาลทางกฎหมายใด ๆ เพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและระบบต่าง ๆ จากอิทธิพลจากต่างประเทศ หรือ ความเสี่ยงด้านซัพพลายเชน เมื่อมีอิสระในการปฏิบัติงานแล้ว จะทำให้มั่นใจว่าระบบ AI ต่าง ๆ ยังคงทำงานได้เป็นปกติ ปลอดภัย และเป็นไปตามการควบคุมของท้องถิ่น แม้ในเวลาที่เกิดการเปลี่ยนแปลงในระดับโลกก็ตาม
- ความมีอิสระด้านข้อมูล (data sovereignty): ความมีอิสระด้านข้อมูลเกี่ยวข้องกับการกำกับดูแลด้านกฎหมายและจริยธรรมของข้อมูล เพื่อให้มั่นใจว่าการรวบรวม การจัดเก็บ และการประมวลผลข้อมูล อยู่ภายในขอบเขตของกฎหมายและค่านิยมของประเทศ ในโลกที่พึ่งพา AI มากขึ้นนั้น ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงทรัพย์สิน แต่เป็นทรัพยากรเชิงกลยุทธ์ ระบบ Sovereign AI ต่าง ๆ ต้องทำงานตามกฎข้อบังคับของท้องถิ่น ซึ่งรวมถึงกฎหมายความเป็นส่วนตัว ข้อกำหนดด้านที่อยู่ของข้อมูล และกรอบการทำงานด้านการให้ความยินยอมต่าง ๆ นอกจากนี้ การกำกับดูแลข้อมูลต้องสะท้อนความคาดหวังด้านวัฒนธรรมและสังคม โดยเฉพาะในลักษณะเช่น ข้อมูลไบโอเมตริกซ์ การดูแลสุขภาพ และ การเงิน ประเทศและองค์กรธุรกิจจึงลงทุนกับโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เชื่อถือได้ แพลตฟอร์มข้อมูลแบบรวมศูนย์ และชุดข้อมูลของประเทศ เพื่อคงความสามารถในการควบคุมทรัพย์สินด้านข้อมูลสำคัญไว้ ทั้งนี้ความสามารถในการควบคุมว่าใครเข้าถึงระบบและข้อมูลได้บ้าง ความสามารถในการวิเคราะห์และการแชร์ข้อมูล โดยเฉพาะในบริบทที่ใช้มัลติคลาวด์ หรือ ทำงานข้ามพรมแดน เป็นสิ่งสำคัญต่อการรักษาความไว้วางใจ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ และความได้เปรียบทางการแข่งขัน
โอเพ่นซอร์สช่วยเสริมแกร่งให้เสาหลักเหล่านี้ ด้วยคุณสมบัติด้านความโปร่งใส ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันได้ และ เป็นรากฐานของการปรับระบบต่าง ๆ ให้สอดคล้องกับกฎระเบียบของประเทศและกลยุทธ์ขององค์กร
ความท้าทายที่รออยู่: การประมวลผล ข้อมูล ทักษะ และการกำกับดูแล
แม้มีแนวโน้มว่าจะมีการใช้ Sovereign AI เพิ่มขึ้น แต่การนำไปใช้ในวงกว้างยังคงประสบความซับซ้อนจากความท้าทายหลายประการ เช่น
รัฐบาลและธุรกิจหลายแห่งยังติดขัดกับข้อจำกัดที่สำคัญประการหนึ่ง คือความสามารถในการเข้าถึงการประมวลผลประสิทธิภาพสูง อันเนื่องมาจากการขาดแคลน GPU และค่าใช้จ่ายในการเทรนโมเดลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ ความพร้อมใช้ของชุดข้อมูลภายในท้องถิ่นที่มีคุณภาพสูงเป็นอีกหนึ่งข้อจำกัด โดยเฉพาะชุดข้อมูลที่เป็นภาษาถิ่นของตนที่มีไม่เพียงพอ หรือชุดข้อมูลเฉพาะทางด้านต่าง ๆ ที่มีอยู่จำกัด
การพัฒนาบุคลากรเป็นอีกหนึ่งประเด็นเร่งด่วน ทั่วโลกขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในการสร้าง ปรับใช้ และควบคุมระบบ AI อย่างมีความรับผิดชอบ ในขณะเดียวกัน การขาดมาตรฐานทางเทคนิคและจริยธรรมที่ใช้ร่วมกันในทุกเขตอำนาจศาล อาจสร้างอุปสรรคต่อการทำงานร่วมกันข้ามพรมแดน และการทำงานร่วมกันของโมเดลได้
อุปสรรคเหล่านี้สามารถหมดไปได้ด้วยการผสานพลังจากการลงทุนของภาครัฐ นวัตกรรมของภาคเอกชน ความร่วมมือระหว่างประเทศ และการสนับสนุนชุมชนโอเพ่นซอร์สอย่างยั่งยืน
อนาคตของความมีอิสระ ความเปิดกว้าง และความรับผิดชอบ
เรากำลังเข้าสู่ช่วงสำคัญที่ความสามารถต่าง ๆ ของ AI จะช่วยกำหนดความสามารถทางการแข่งขันของประเทศ และความแข็งแกร่งขององค์กร ผู้ที่ประสบความสำเร็จไม่จำเป็นต้องเป็นผู้ที่มีโมเดลขนาดใหญ่ที่สุด แต่เป็นผู้ที่มีระบบต่าง ๆ ที่สอดคล้องกับลำดับความสำคัญทางกลยุทธ์และความต้องการของผู้ถือผลประโยชน์ร่วมกันได้มากที่สุด
Sovereign AI ที่มีพื้นฐานมาจากหลักการของโอเพ่นซอร์ส จะมอบเส้นทางข้างหน้าที่ทรงพลัง ช่วยให้เกิดนวัตกรรมในท้องถิ่นโดยไม่ต้องเหมือนกับที่อื่นในโลก ส่งเสริมความโปร่งใสและความรับผิดชอบโดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน และ สนับสนุนระบบนิเวศ AI ที่มีจริยธรรมและยั่งยืนมากขึ้น ด้วยโมเดลการกำกับดูแลต่าง ๆ ที่สะท้อนคุณค่าของผู้สร้างและผู้ใช้
โอเพ่นซอร์สไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือที่จะช่วยให้ประสบความสำเร็จด้าน AI sovereignty แต่เป็นโมเดลที่มีความเป็นอิสระในตัวของมันเอง
หากองค์กรของท่านกำลังมองหาเส้นทางสู่ Sovereign AI ของตนเอง ไม่ว่าท่านจะเป็นภาครัฐ บริษัทในอุตสาหกรรม หรือหน่วยงานวิจัย ถึงเวลาแล้วที่จะต้องใช้ความเปิดกว้างเป็นเครื่องมือในการควบคุมที่ไม่ใช่การยอมรับตามเจ้าของบริการเสียทั้งหมด และเราจะสามารถสร้างอนาคตของ AI ที่ไม่เพียงแต่จะทรงพลังและชาญฉลาดเท่านั้น แต่ยังเป็น AI ที่ครอบคลุม โปร่งใส และเป็นของเราเองอย่างแท้จริง
