สถาบัน AI Economy แห่งใหม่ของ Microsoft เปิดเผยผลการศึกษาสำคัญครั้งแรกในวันนี้ ซึ่งเผยให้เห็นถึงความแตกแยกระดับโลกที่ชัดเจนในการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้
“รายงานการแพร่กระจายของ AI”ของ Microsoft พบว่าแม้ว่า AI จะเป็นเทคโนโลยีที่แพร่กระจายเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์โดยมีผู้ใช้มากกว่า 1.2 พันล้านคน แต่ประโยชน์ของมันก็ไม่ได้กระจายอย่างเท่าเทียมกัน การนำไปใช้ในประเทศที่พัฒนาแล้วของ Global North นั้นเกือบสองเท่าของ Global South
รายงานระบุว่าช่องว่างนี้เกิดจากอุปสรรคพื้นฐาน เนื่องจากผู้คนเกือบสี่พันล้านคนยังคงขาดไฟฟ้าขั้นพื้นฐาน การเชื่อมต่อ และทักษะที่จำเป็นในการมีส่วนร่วมในเศรษฐกิจ AI ซึ่งทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความไม่เท่าเทียมกันที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
เรื่องราวของสองโลก: การแบ่งแยก AI ทั่วโลก
ในการวิเคราะห์อย่างกว้างขวางของการใช้เทคโนโลยีทั่วโลก รายงานของ Microsoft วาดภาพ AI ว่าเป็นเทคโนโลยีใช้งานทั่วไปซึ่งมีการแพร่กระจายอย่างรวดเร็วอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนและไม่สม่ำเสมออย่างมาก
ด้วยผู้ใช้มากกว่า 1.2 พันล้านคนในเวลาน้อยกว่าสามปี อัตราการยอมรับของ AI แซงหน้าอินเทอร์เน็ต พีซี และสมาร์ทโฟน อย่างไรก็ตาม การเติบโตอย่างรวดเร็วนี้ปกปิดความแตกต่างที่สำคัญซึ่งคุกคามที่จะสร้างเศรษฐกิจโลกแบบสองชั้น
การนำ AI มาใช้เมื่อเปรียบเทียบกับอินเทอร์เน็ตและสิ่งประดิษฐ์ที่ก่อกวนอื่นๆ (ที่มา: Microsoft)
ข้อมูลเผยให้เห็นความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่าง Global North โดยมีอัตราการนำไปใช้ AI ประมาณ 23% และ Global South ซึ่งมีอัตราเพียง 13% เท่านั้น
ช่องว่างนี้มีความสัมพันธ์อย่างมากกับสถานะทางเศรษฐกิจ โดยเริ่มเด่นชัดโดยเฉพาะในประเทศที่มี GDP ต่อหัวที่ต่ำกว่า 20,000 ดอลลาร์
การเจาะลึกข้อมูลเผยให้เห็นภาพที่ซับซ้อนซึ่งยุทธศาสตร์ระดับชาติสามารถเอาชนะข้อจำกัดอื่นๆ ได้ บางประเทศโดดเด่นในฐานะผู้นำในการนำไปใช้ ไม่ใช่เพราะพวกเขาสร้างโมเดลแนวหน้า แต่เป็นเพราะพวกเขาลงทุนอย่างมากในสารตั้งต้นที่จำเป็น
ตามรายงาน”สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ (59.4%) และสิงคโปร์ (58.6%) เป็นผู้นำในการใช้ AI ในหมู่ผู้ใหญ่วัยทำงาน ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการลงทุนระยะยาวในการเชื่อมต่อและทักษะทางดิจิทัล”
ประเทศเหล่านี้พิสูจน์ให้เห็นว่าการเข้าถึงเทคโนโลยี การศึกษา และนโยบายที่ประสานกันอย่างเข้มแข็งสามารถสร้างความอุดมสมบูรณ์ได้ สภาพแวดล้อมเพื่อการดูดซับ AI อย่างรวดเร็ว แม้ว่าจะไม่ได้เป็นศูนย์กลางสำหรับการพัฒนาโมเดลก็ตาม
การนำ AI ไปใช้ทั่วโลกภายในปี Economy 2025 (ที่มา: Microsoft)
มากกว่า โมเดล: อุปสรรคพื้นฐานต่อการนำ AI มาใช้
การวิจัยของ Microsoft ระบุว่าเพื่อให้ AI กลายเป็นระดับโลกอย่างแท้จริง การสนทนาจะต้องก้าวไปไกลกว่าความสามารถของโมเดลล่าสุด
รายงานระบุ”องค์ประกอบพื้นฐาน”5 ประการที่กำหนดความสามารถของประชากรในการเข้าถึง AI ได้แก่ ไฟฟ้า ศูนย์ข้อมูล การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ทักษะดิจิทัล และภาษา เมื่อสิ่งเหล่านี้ขาดไป AI ก็คงไม่สามารถเข้าถึงได้
ประชากรเกือบครึ่งหนึ่งของโลก หรือสี่พันล้านคน ยังคงขาดพื้นฐานเหล่านี้อย่างน้อยหนึ่งข้อ ตัวอย่างเช่น รายงานเน้นย้ำว่า 18 จาก 20 ประเทศที่มีการขาดดุลการเข้าถึงไฟฟ้ามากที่สุดนั้นอยู่ในอนุภูมิภาคทะเลทรายซาฮาราของแอฟริกา
การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตทั่วโลกตามเศรษฐกิจ 2025 (ที่มา: Microsoft)
หากไม่มีพลังงานที่เชื่อถือได้ ชุมชนจะไม่สามารถใช้งานอุปกรณ์หรือศูนย์ข้อมูลที่ใช้ AI ได้ ในทำนองเดียวกัน หากไม่มีอินเทอร์เน็ต พวกเขาจะไม่สามารถเชื่อมต่อกับบริการต่างๆ ได้ และหากไม่มีความรู้ด้านดิจิทัลขั้นพื้นฐาน พวกเขาจะไม่สามารถใช้เครื่องมือได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นอกเหนือจากการเชื่อมต่อและฮาร์ดแวร์แล้ว รายงานยังระบุว่าภาษาเป็นอุปสรรคที่สำคัญและมักถูกมองข้าม
การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่าประเทศที่ภาษาที่ใช้ทรัพยากรต่ำมีอิทธิพลเหนือกว่า มีอัตราการนำ AI มาใช้ต่ำกว่าประเทศที่มีภาษาที่มีทรัพยากรสูงถึง 20% แม้ว่าจะปรับตาม GDP และการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตแล้วก็ตาม
การแบ่งแยกทางภาษานี้สร้างอุปสรรคที่เป็นระบบ โดยปิดกั้นผู้คนนับล้านที่ไม่สามารถมีส่วนร่วมกับเครื่องมือ AI ในภาษาแม่ของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การครอบคลุมภาษาทั่วโลกใน AI ทรัพยากรปี 2025 (ที่มา: Microsoft)
ผู้สร้างและผู้ใช้: พลังกำหนดเศรษฐกิจ AI
รายงานนี้กำหนดกรอบการเติบโตของระบบนิเวศ AI โดยการมีอิทธิพลซึ่งกันและกันระหว่างกลุ่มหลัก 3 กลุ่ม ได้แก่ Frontier Builders ผู้สร้างแบบจำลอง ผู้สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ให้พลังการประมวลผล และผู้ใช้ที่ใช้เทคโนโลยี
ภาพรวมปัจจุบันแสดงให้เห็นถึงการกระจุกตัวของพลังงานและทรัพยากรจำนวนมากในสองหมวดหมู่แรก โดยหลักๆ จะอยู่ในคีย์เพียงไม่กี่คีย์เท่านั้น ประเทศต่างๆ
จากมุมมองของโครงสร้างพื้นฐาน รากฐานของ AI ยังคงเป็นแบบรวมศูนย์ในระดับสูง สหรัฐอเมริกาและจีนร่วมกันเป็นเจ้าภาพจัดการความจุศูนย์ข้อมูลทั่วโลกถึง 86% ทำให้พวกเขาสามารถควบคุมการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดลขนาดใหญ่ได้อย่างมหาศาล
การกระจุกตัวของพลังการประมวลผลเป็นอุปสรรคสำคัญในการเข้าสู่ประเทศอื่นๆ
การครอบงำนี้สะท้อนให้เห็นที่ล้ำหน้าของการพัฒนา รายงานพบว่าปัจจุบันมีเพียง 7 ประเทศเท่านั้นที่เป็นเจ้าภาพองค์กรต่างๆ ที่สร้างโมเดล AI ระดับแนวหน้า ได้แก่ สหรัฐอเมริกา จีน ฝรั่งเศส เกาหลีใต้ สหราชอาณาจักร แคนาดา และอิสราเอล
อย่างไรก็ตาม การค้นพบที่สำคัญคือช่องว่างด้านประสิทธิภาพนี้แคบลงเร็วกว่าการปฏิวัติทางเทคโนโลยีครั้งก่อนๆ รายงานใช้เมตริก”เดือนถึงชายแดน”เพื่อคำนวณว่าโมเดลที่ดีที่สุดของจีนตามรอยสหรัฐอเมริกาภายในเวลาไม่ถึงหกเดือน ในขณะที่อิสราเอลอันดับที่ 7 ตามหลังไม่ถึงหนึ่งปี
การเร่งความเร็วนี้ชี้ให้เห็นว่าการแพร่กระจายของความรู้ที่ล้ำสมัยกำลังเกิดขึ้นในอัตราที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน
ในด้านผู้ใช้ ข้อค้นพบของรายงานสอดคล้องกับการวิจัยในอุตสาหกรรมก่อนหน้านี้ซึ่งแสดงรูปแบบที่แตกต่างกันระหว่างการยอมรับของผู้บริโภคและองค์กร
ในขณะที่ผู้บริโภคมักใช้ AI เพื่อเป็นแนวทางส่วนตัว ธุรกิจต่างๆ ก็หันมาใช้ AI สำหรับระบบอัตโนมัติโดยตรงมากขึ้น นี่เป็นการสร้างไดนามิกที่ระบบนิเวศกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วจากนักบินร่วมธรรมดาไปสู่ระบบอัตโนมัติมากขึ้น
ดังที่ Seema Amble พันธมิตรของ a16z กล่าวว่า”เมื่อเทคโนโลยีดีขึ้น… คุณจะเห็นว่าการผสมผสานนั้นเปลี่ยนไปสู่ตัวแทนจากต้นทางถึงปลายทางมากขึ้น และอยู่ห่างจากนักบินร่วม”วิวัฒนาการจากส่วนเสริมไปสู่ระบบอัตโนมัตินี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญครั้งต่อไปว่า AI จะปรับเปลี่ยนรูปแบบเศรษฐกิจอย่างไร
