เทคโนโลยี ChatGPT: สิ่งนี้จะทำให้เราตกใจหรือตกงาน ?

6 กรกฎาคม 2566

ผู้เขียน คณาจารย์จากสถาบันบัณฑิตบริหารธุรกิจศศินทร์แห่งจุฬาฯ

นาทีนี้ หากพูดถึง ChatGPT น้อยคนนักที่ไม่เคยได้ยินเทคโนโลยี ปัญญาประดิษฐ์สุดล้ำนี้ ผ่านจากการพัฒนาของบริษัทโอเพนเอไอ (OpenAI) ที่สามารถตอบคำถามได้อย่างรวดเร็วภายในเวลาที่สั้นที่สุด หลายๆคนก็ได้มีโอกาสเข้าไปทดลองใช้ ChatGPT และได้ตระหนักถึงความทรงพลังของ แชตบอตนี้ ความดังของ ChatGPT นั้นพิสูจน์ได้ด้วยการเป็นแอพพลิเคชั่นที่มีผู้ใช้ที่เติบโตเร็วที่สุด มียอดคนเข้าถึงมากที่สุดทั่วโลกในเวลาน้อยที่สุดในประวัติศาสตร์ โดยมีผู้สมัครใช้งาน มากกว่า 100 ล้านผู้ใช้งานในระยะเวลาเพียง 2 เดือนหลังจากมีการเปิดตัว และมีผู้เข้าชมถึง 590 ล้านครั้งในระยะเวลา 1 เดือน เอาชนะ TikTok ที่ใช้เวลา 9 เดือน และ Instagram ที่ใช้เวลาถึง 2 ปีในการมีผู้ใช้งานมากกว่่า 100 ล้านคน

ChatGPT เป็นโมเดลการเรียนรู้ที่มีความสามารถในการสร้างข้อความภาษาธรรมชาติที่ดูเหมือนจะเขียนโดยมนุษย์ด้วยการใช้เทคนิค Natural Language Generation หรือ NLG โดย ChatGPT สามารถตอบคำถาม สร้างข้อความ แปลภาษา และทำงานในรูปแบบสนทนาจำลองได้ดี ถ้าจะให้เข้าใจง่าย ๆ ก็คือ Chatbot ที่มาจาก “Chat” และ “Robot” หรือซอฟแวร์ที่ทำหน้าที่เหมือนหุ่นยนต์ที่สามารถพูดคุยตอบคำถามต่าง ๆ (ซึ่งก็คือการ Chat) ได้เหมือนกับการคุยกับคนที่เป็นผู้รู้ หรือเชี่ยวชาญในเรื่องนั้น ๆ ส่วนคำว่า “GPT” มาจากคำว่า Generative Pre-trained Transformer ซึ่งเป็นเสมือน “สมอง” ของโปรแกรม Chatbot นี้ นอกจากนี้คำว่า GPT ได้รวมองค์ประกอบสำคัญ 3 สิ่ง โดยสิ่งแรกคือคำว่า Generative ซึ่งสะท้อนถึงการเป็น Generative Artificial Intelligence ที่มีความสามารถในการสร้างคำพูด ข้อความ หรือแม้แต่รูปภาพใหม่ ๆ ที่แตกต่างและไม่ได้อยู่ในชุดข้อมูลที่ใช้สอนซอฟแวร์ปัญญาประดิษฐ์ (แต่ก็จะต้องมีความเชื่อมโยงกันเพื่อประสิทธิภาพของผลลัพท์) โดยอ้างอิงการรับคำสั่งจากผู้ใช้งาน ดังนั้นองค์ประกอบนี้ทำให้ ChatGPT เป็นซอฟแวร์ที่มีความ “ครีเอทีฟ” หรือสามารถช่วยงานในด้านที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ได้ดี องค์ประกอบต่อไปคือคำว่า Pre-trained ที่สะท้อนถึงลักษณะการสร้างซอฟแวร์ปัญญาประดิษฐ์ที่ถูก “สอนไว้ล่วงหน้า” หรือ “Pre-trained” แทนการสร้างซอฟแวร์ปัญญาประดิษฐ์จากศูนย์ ซึ่งจะทำให้ปัญญาประดิษฐ์ประเภทนี้สามารถถูกนำไปใช้งานได้ง่ายและรวดเร็ว หากอ้างอิงข้อมูลจาก BBC Science Focus ซึ่งรายงานไว้ว่า GPT-3 ซึ่งแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์เชิงภาษาและเป็นสมองของ ChatGPT (ปัจจุบัน ChatGPT ที่เปิดให้ใช้ได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย ใช้ GPT-3.5 ที่ได้พัฒนามาจาก GPT-3 โดยในส่วนของ ChatGPT Plus ที่คิดค่าบริการ จะใช้เทคโนโลยี GPT-4 ที่มีความสามารถสูงขึ้น) ถูกสอนด้วยข้อมูลมากมายในอินเตอร์เนตในรูปแบบของข้อความ (Text) ที่มากถึง 570 กิกะไบต์ และเทียบเท่ากับการนำคำ (words) มากกว่า 3 แสนล้านคำมาใช้ในการสอน ดังนั้นสมองของ ChatGPT จึง “รู้มาก” และสามารถใช้งานโต้ตอบกับผู้ใช้ได้หลากหลายบริบท สำหรับส่วนสุดท้ายซึ่งคือคำว่า Transformer ซึ่งสะท้อนถึงรูปแบบการ “เรียนรู้เชิงลึก” หรือ Deep Learning รูปแบบใหม่ที่กำลังได้รับความนิยม โดยหนึ่งในลักษณะเด่นคือความสามารถในการ “รู้จักเลือกจุดสนใจ” (ซึ่งก็คือการไม่ให้ความสนใจกับทุกข้อมูลอย่างเท่าเทียมกัน) โดยลักษณะเฉพาะนี้จะมีความสำคัญเป็นพิเศษในการสร้างปัญญาประดิษฐ์เชิงภาษา เพราะการที่คนเราจะเข้าใจภาษาได้ดีนั้น เราเองต้องรู้จักเลือกจุดสนใจ ตัวอย่างเช่น ในประโยคที่กล่าวว่า “หนังสือที่ฉันซื้อมาเมื่อวาน มันได้หายไปแล้ว” โดยการที่เราจะเข้าใจคำว่า “มัน” ให้ถูกต้อง เราจะต้องรู้จักเลือกจุดสนใจและรู้ว่า “มัน” หมายถึง “หนังสือ” ดังนั้นปัญญาประดิษฐ์เชิงภาษาที่มีลักษณะเด่นนี้ จึงมีความสามารถทางภาษาที่สูงขึ้นกว่าปัญญาประดิษฐ์เชิงภาษารุ่นก่อน ๆ ค่อนข้างมาก

จากที่เราได้เข้าใจมากขึ้นแล้วว่า ChatGPT คืออะไร แล้วงานประเภทไหนบ้างที่จะได้รับผลกระทบจากซอฟแวร์ปัญญาประดิษฐ์นี้ แม้ว่าคำถามนี้เป็นคำถาม “ยอดฮิต” ที่ได้รับความสนใจมาก และมีบทความมากมายที่พยายามเขียนและตอบคำถามนี้ อย่างไรก็ดีบทความส่วนมากหรือเกือบทั้งหมด มักถูกเขียนขึ้นจากความเห็นส่วนตัว และไม่ได้อ้างอิงกรอบแนวคิดใด ๆ ดังนั้นเพื่อแก้ปัญหาในประเด็นนี้ บทความนี้จึงอาศัยกรอบแนวคิดจากงานวิจัยของ Erik Brynjolfsson อาจารย์จากมหาวิทยาลัย Stanford (Brynjolfsson and Mitchell, 2017) ที่ถูกตีพิมพ์ในวารสาร Science ซึ่งเป็นวารสารที่มี CiteScore สูงเป็นอันดับที่ 25 (อ้างอิงจาก Scopus) ของโลกจากการจัดอันดับวารสารมากกว่า 40,000 วารสารจากทุกสาขาทั้วโลก ซึ่งงานวิจัยชิ้นนี้ได้สร้างเกณฑ์การประเมิน (Rubric) เพื่อพิจารณาว่าซอฟแวร์ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ Machine Learning (ซึ่ง ChatGPT ก็จัดอยู๋ในประเภทนี้) จะสามารถทำงานหรือกิจกรรมประเภทใดได้ โดยเกณฑ์การประเมินมีทั้งหมด 21 ข้อ โดยบทความนี้ได้คัดเลือกเกณฑ์การประเมินหลัก 8 ข้อในรูปแบบคำถามตามภาพที่ 1 ซึ่งการให้คะแนนจะเป็นการให้คะแนนตั้งแต่ 1 ถึง 5 โดยยิ่งคะแนนมากจะยิ่งหมายความว่าซอฟแวร์ปัญญาประดิษฐ์จะมีโอกาสทำงานหรือกิจกรรมประเภทนี้ได้มากขึ้น

หลังจากที่เราทราบถึงเกณฑ์การประเมินข้างต้นแล้ว เราลองมาพิจารณากันดูว่างานหรือกิจกรรมประเภทไหนที่ซอฟแวร์ปัญญาประดิษฐ์อย่าง ChatGPT จะสามารถทำได้แทบทั้งหมด ทำได้บางส่วน หรือทำไม่ค่อยได้ หากอ้างอิงจากการสำรวจของกรมการจัดหางานถึงสถานการณ์การทำงานในประเทศไทยเมื่อปี พ.ศ. 2565 ไตรมาสที่ 3 ประเทศไทยมีผู้ทำงานคิดเป็น 39.6 ล้านคน อยู่ในภาคบริการและการค้า 18.6 ล้านคน ภาคเกษตรกรรม 12.5 ล้านคน และภาคการผลิต 8.5 ล้านคน ซึ่งอาชีพตัวอย่างที่เป็นที่นิยมอย่างมากใน 3 อุตสาหกรรมนี้ได้แก่อาชีพ พนักงานขายออนไลน์ อาชีพเกษตรกร และเจ้าหน้าที่วางแผนการผลิต ภาพที่ 2 นำเสนอคะแนนการประเมินของอาชีพเหล่านี้

อาชีพแรกซึ่งเป็นหนึ่งในอาชีพที่มาแรงในหมู่คนไทยโดยเฉพาะในยุคโรคระบาดโควิด-19 คืออาชีพค้าขายออนไลน์ในธุรกิจ E-Commerce ในอุตสาหกรรมภาคบริการและการค้า อาชีพพนักงานขายออนไลน์ หรือ Online Merchants ตามคำอธิบายลักษณะอาชีพของ O*NET อาชีพพนักงานขายออนไลน์นั้นมีกิจกรรมงานที่ส่วนใหญ่เกี่ยวกับการจัดการกับข้อมูลไม่ว่าจะเป็นการหาข้อมูลเกี่ยวกับสินค้าในอินเทอร์เน็ตเพื่อตามสถานการณ์และการเปลี่ยนแปลง นอกจากนี้กิจกรรมที่สำคัญอีกกิจกรรมหนึ่งคือการทำหน้าที่ดึงดูดให้คนมาสนใจและซื้อสินค้า

และจากการให้คะแนนตามเกณฑ์นั้นพนักงานขายออนไลน์ได้คะแนนเฉลี่ยอยู่ที่ 3.85 จากคะแนนเต็ม 5 คะแนน เพื่อเป็นการประเมินเพิ่มเติมผู้เขียนลองถาม ChatGPT โดยตรงว่าทำกิจกรรมเหล่านี้ได้หรือไม่ ปรากฏว่า ChatGPT สามารถช่วยรวบรวมข้อมูลที่สำคัญไม่ว่าจะเป็นข้อมูลของผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ตลาด การเตรียมคอนเทนท์สำหรับการโฆษณาสินค้าหรือการช่วยตอบคำถามลูกค้า อย่างไรก็ดีการขายของให้ผู้อื่นซึ่งรวมไปถึงการเชิญชวน โน้มน้าวใจให้ลูกค้าตัดสินใจเลือกซื้อสินค้านั้นเป็นสิ่งที่ ChatGPT ยังทำไม่ได้ ChatGPT ทำได้เพียงการให้ข้อมูลที่จำเป็นแก่ผู้บริโภคเท่านั้น โดยสรุป ChatGPT สามารถทำกิจกรรมงานของอาชีพพนักงานขายออนไลน์ได้ถึง 4 จาก 5 หน้าที่หลัก

อาชีพต่อมาซึ่งอยู่ในอุตสาหกรรมภาคเกษตรกรรมคือเกษตรกรหรือ Farmworkers and Laborers, Crop, Nursery, and Greenhouse ตามอาชีพที่ระบุไว้ใน O*NET ซึ่งจำเป็นต้องใช้แรงงานในการปลูก ดูแลพืช และการจัดการบ้านเรือนกระจก กิจกรรมงานของอาชีพนี้ส่วนใหญ่รวมไปถึงการใช้แรงงานและงานฝีมือที่ต้องใช้การขยับร่างกายเป็นอย่างสูงสำหรับการดูแลผลิตผล โดยคะแนนเฉลี่ยที่ออกมานั้นเท่ากับ 3.07 และเมื่อพูดคุยกับ ChatGPT นั้นมีกิจกรรมที่ ChatGPT ทำได้เพียง 2 จาก 5 กิจกรรมที่เป็นการรวบรวมข้อมูลเพื่อการพัฒนาการปฏิบัติงาน

ต่อมาอาชีพสุดท้ายคือเจ้าหน้าที่วางแผนการผลิต หรือ Production, Planning, and Expediting Clerks หากอ้างอิงกิจกรรมงานจาก O*NET และการให้คะแนนตามเกณฑ์ข้างต้นพบว่าคะแนนเฉลี่ยอยู่ที่ 4.02 และมีกิจกรรมถึง 4 จาก 5 กิจกรรมที่ ChatGPT สามารถช่วยปฏิบัติงานได้เมื่อถาม ChatGPT โดยตรง ซึ่งหนึ่งกิจกรรมที่ ChatGPT ไม่สามารถทำแทนผู้ปฏิบัติงานได้นั้นคือการสื่อสารกับเพื่อนร่วมงาน

จากที่ได้กล่าวมาทั้งหมด ChatGPT สามารถช่วยงานได้หลายหลายประเภท ซึ่งอาจจะกล่าวได้ว่างานแทบทุกประเภท ChatGPT จะมีโอกาสที่จะเข้ามาช่วยทำงานในบางส่วน อย่างไรก็ดี ความสามารถของ ChatGPT นั้นไม่สามารถทำได้ทุกอย่างตาม job description ดังนั้นสำหรับอาชีพที่คนไทยทำอยู่เป็นจำนวนมาก มนุษย์ยังคงเป็นผู้ขับเคลื่อนที่สำคัญอยู่ (เพราะถ้าขาดมนุษย์ก็จะไม่สามารถทำงานให้ได้ครบทุกกิจกรรมของงาน) เพราะฉะนั้นผู้เขียนเชื่อว่ามุมมองที่เราทุกคนควรมองเทคโนโลยีอย่าง ChatGPT นั้นควรเป็นมุมมองที่ใกล้เคียงกับคำกล่าว ที่ Ginni Rometty อดีต CEO ของ IBM ได้เคยพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ไว้ว่า ในความเป็นจริงแล้วนั้นปัญญาประดิษฐ์จะมาช่วยเสริมสติปัญญาของเรา เพราะฉะนั้นหากมนุษย์เรามีสติที่จะเรียนรู้การใช้เทคโนโลยีอย่างถูกต้อง เราจะไม่ต้องกลัว หรือตกใจกับความสามารถของเทคโนโลยีเลย คนที่ตกใจแล้วไม่คิดที่จะเรียนรู้ที่จะใช้เทคโนโลยีต่างหากที่อาจจะตกงาน เพราะจะมีคนทำงานคนอื่นๆที่รู้จักใช้เทคโนโลยีและส่งผลให้พวกเค้าเหล่านั้นเป็นแรงงานมีผลิตภาพเพิ่มสูงขึ้น ส่งผลให้ได้รับความต้องการอย่างมากจากตลาดแรงงาน

อ้างอิง

9 อาชีพฮอตฮิตยุคโควิด-19.(n.d.).Www.scb.co.th.Retrieved

May 21, 2023, from https://www.scb.co.th/th/personal-banking/stories/tips-for-you/9-popular-occupations-in-covid-era.html

13-1199.06 – Online Merchants. (2019). Onetonline.org. https://www.onetonline.org/link/summary/13-1199.06

43-5061.00 – Production, Planning, and Expediting Clerks. (n.d.). Www.onetonline.org. Retrieved May 21, 2023, from https://www.onetonline.org/link/summary/43-5061.00

45-2092.00 – Farmworkers and Laborers, Crop, Nursery, and Greenhouse. (n.d.). Www.onetonline.org. Retrieved May 21, 2023, from https://www.onetonline.org/link/summary/45-2092.00

Brynjolfsson, E., & Mitchell, T. (2017). What can machine learning do? Workforce implications. Science, 358(6370), 1530–1534. https://doi.org/10.1126/science.aap8062

กรมการจัดหางาน.(2023).วารสารสถานการณ์ตลาดแรงงานไตรมาสที่3 ปี2565. https://www.doe.go.th/prd/assets/upload/files/lmia_th/fb70696767ab11c06391d40430cbacad.pdf