เรียนรู้รวม AI ในมิติการศึกษา มาดูว่ามีสถานการณ์ AI ที่เกิดขึ้นในช่วงที่ผ่านมาก่อให้เกิดแนวโน้มและความเสี่ยงอะไรบ้างในระดับโลก เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทสำคัญกับทุกวงการ โดยเนื้อหาในครั้งนี้ผมได้สรุป 10 ความเสี่ยงเกิดใหม่ จากรายงาน AI Index 2024 จัดทำขึ้นโดย Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) ใน chapter 6 ที่ว่าด้วยเรื่องการศึกษา มาลองดูกันครับว่า มีความเสี่ยงอะไรที่อาจจะเกิดขึ้นในบริบทโลก แล้วอย่าลืมมองดูที่บริบทของมหาวิทยาลัยในไทยกันด้วย ว่ามีเรื่องอะไรที่มหาวิทยาลัยหรือการศึกษาในบ้านเราต้องเตรียมรับมือ ถ้าพร้อมแล้วอ่านต่อกันได้เลย
10 ความเสี่ยงเกิดใหม่ท่ามกลางสถานการณ์ AI ในมิติ “การศึกษา“
1 Brain Drain to Industry: การย้ายถิ่นฐานของนักวิจัยปริญญาเอกด้านปัญญาประดิษฐ์ไปยังภาคอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว ส่งผลต่อคุณภาพการวิจัยทางวิชาการและการสอน เนื่องจากมีนักวิจัยปริญญาเอกจำนวนน้อยลงที่เลือกอาชีพทางวิชาการ
2 Decreasing International Talent: จำนวนนักศึกษานานาชาติที่เข้าศึกษาต่อในหลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เป็นพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์ในอเมริกาเหนือลดลง เนื่องจากปัญหาเรื่องวีซ่าและอุปสรรคอื่นๆ ส่งผลต่อความหลากหลายและมุมมองที่กว้างขวางในด้านนี้ (ข้อนี้เนื่องจากรายงานศึกษาที่อเมริกาจึงมีการกล่าวถึงค่อนข้างมากในรายงานฉบับนี้)
3 Inequitable Access to CS Education: ความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงการศึกษาวิทยาการคอมพิวเตอร์ในระดับชั้นประถมศึกษาถึงมัธยมศึกษา โดยเฉพาะอย่างยิ่งระหว่างโรงเรียนขนาดใหญ่กับขนาดเล็ก และเขตชานเมืองกับเขตเมือง/ชนบท เสี่ยงต่อการเกิดความไม่เท่าเทียมกันในด้านการศึกษาเทคโนโลยีและโอกาสทางการทำงานในอนาคต (ของบ้านเราเป็นปัญหาที่ฝังรากมายาวนานในทุกสาขาวิชาที่จำเป็น)
4 Rapid Expansion of AI Programs: การเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของหลักสูตรที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ อาจนำไปสู่ความแปรปรวนของคุณภาพและการลดทอนคุณค่า หากไม่มีการกำกับดูแลและกำหนดมาตรฐานอย่างเพียงพอ (ซึ่งของประเทศไทยก็มีเกิดปรากฎการณ์ที่หลายมหาวิทยาลัยเปิดหลักสูตรด้นนี้แต่อาจไม่ได้มีเชี่ยวชาญอย่างแท้จริง)
5 AIOver-reliance on Industry Employment: ความต้องการพึ่งพาในภาคอุตสาหกรรมสำหรับบัณฑิตจบใหม่ปริญญาเอกด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มากเกินไป อาจจำกัดขอบเขตของการวิจัยทางวิชาการและการวิจัยอิสระ ส่งผลต่อนวัตกรรมในระยะยาวของการวิจัยพื้นฐานด้านปัญญาประดิษฐ์ (การจำกัดเฉพาะหัวข้อของงานวิจัยด้าน)
6 Faculty Hiring and Retention Challenges: ความยากลำบากในการสรรหาและรักษาคณาจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ที่มีคุณภาพ เนื่องจากเงินเดือนและสวัสดิการที่แข่งขันได้ในภาคอุตสาหกรรม อาจนำไปสู่ภาวะขาดแคลนบุคลากรในหลักสูตรและส่งผลต่อคุณภาพการศึกษาที่ลดลง
7 Ethical and Practical Challenges with AI Tools: การผสานเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ เช่น ChatGPT เข้ากับสภาพแวดล้อมทางการศึกษา ยกปัญหากังวลด้านจริยธรรม รวมถึงความเสี่ยงต่อการใช้ในทางที่ผิด เช่น การลอกเลียน ส่งผลต่อความซื่อสัตย์ในการเรียนรู้
8 Inadequate Preparation for Industry Shifts: หากหลักสูตรการศึกษาไม่สามารถปรับเนื้อหาให้ทันกับพัฒนาการของภาคอุตสาหกรรม นักศึกษอาจจบการศึกษาโดยไม่พร้อมสำหรับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของภาคปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยี
9 Insufficient Support for Research: แนวโน้มที่การสนับสนุนด้านการเงินและการวิจัยด้านปัญญาประดิษฐ์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ในสถาบันวิชาการจะลดลง เนื่องจากการรั่วไหลสู่อุตสาหกรรม ส่งผลต่อความก้าวหน้าของสาขานี้
10 Geopolitical and Policy Impacts: การเปลี่ยนแปลงในความสัมพันธ์ระหว่างประเทศและนโยบาย เช่น ข้อจำกัดด้านวีซ่า การกีดกันทางความสัมพันธ์ทางภูมิรัฐศาสตร์ เป็นต้น สร้างอุปสรรคในการทำงานร่วมกัน การเคลื่อนย้าย อันก่อให้ระบบนิเวศทางวิชาการด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ถูกจำกัดให้แคบลง
เป็นอย่างไรกันบ้างครับ…น่าสนใจกันเลยทีเดียวสำหรับข้อมูลจากรายงาน AI Index 2024 ภาคการศึกษาในประเทศไทยเองก็จำเป็นต้องรับมือกับความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้น หากต้องการมุ่งสร้างความเข้มแข็งทางวิชาการของมหาวิทยาลัยในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ ตลอดจนการส่งเสริมการพัฒนากำลังคนของประเทศที่มีความท้าทายอย่างยิ่ง เพราะโลกถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อันมีผลกับการดำเนินชีวิต พฤติกรรม ระบบเศรษฐกิจและสังคม ซึ่งในรายงานยังแสดงข้อมูลอีกว่า ผู้คนทั่วโลกตระหนักถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจาก AI มากขึ้น: ผลสำรวจโดย Ipsos พบว่าในปีที่ผ่านมา ผู้คนจำนวนมากขึ้นที่เริ่มกังวลว่า AI จะเข้ามาส่งผลกระทบต่อชีวิตของพวกเขาในอีก 3-5 ปีข้างหน้า โดยมีจำนวนเพิ่มขึ้นจาก 60% เป็น 66%
ซึ่งข้อสังเกตุที่ตามมา คือ สำหรับระบบอุดมศึกษาในประเทศไทย เราพร้อมหรือไม่? พร้อมระดับไหน? ที่จะรับมือกับความเสี่ยงและปรับตัวในการพัฒนาให้สอดรับกับการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอันเป็นผลจาก AI และเราจริงจังกับการส่งเสริมในเรื่องเหล่านี้อย่างมีทิศทางแล้วหรือไม่
Credit:
Nestor Maslej, Loredana Fattorini, Raymond Perrault, Vanessa Parli, Anka Reuel, Erik Brynjolfsson, John Etchemendy,Katrina Ligett, Terah Lyons, James Manyika, Juan Carlos Niebles, Yoav Shoham, Russell Wald, and Jack Clark, “The AI Index 2024 Annual Report,” AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, Stanford, CA, April 2024.
Download: https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/04/HAI_AI-Index-Report-2024.pdf