23 พ.ย. 2568·2 นาที
การเปลี่ยนบทบาทของ Eric Schmidt: จาก Google Search สู่ยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติ
ติดตามเส้นทางของ Eric Schmidt จากการกำหนดทิศทางการค้นหาของ Google มาสู่อิทธิพลต่อยุทธศาสตร์ AI ของชาติ รวมบทบาทเชิงนโยบาย แนวคิดสำคัญ และการถกเถียง
ติดตามเส้นทางของ Eric Schmidt จากการกำหนดทิศทางการค้นหาของ Google มาสู่อิทธิพลต่อยุทธศาสตร์ AI ของชาติ รวมบทบาทเชิงนโยบาย แนวคิดสำคัญ และการถกเถียง
Eric Schmidt มักถูกนำเสนอว่าเป็นอดีตซีอีโอของ Google—แต่ความเกี่ยวข้องของเขาในวันนี้ไม่ใช่แค่ช่องค้นหาอีกต่อไป แต่มุ่งไปที่วิธีที่รัฐบาลคิดเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ บทความนี้มีเป้าหมายอธิบายการเปลี่ยนแปลงนั้น: ว่าผู้บริหารเทคโนโลยีคนหนึ่งที่ช่วยขยายหนึ่งในบริษัทอินเทอร์เน็ตที่ใหญ่ที่สุดในโลกกลายเป็นเสียงสำคัญในเรื่องความสำคัญระดับชาติของ AI รายงานสาธารณะ และความเป็นไปได้เชิงปฏิบัติของการเปลี่ยนนวัตกรรมให้เป็นขีดความสามารถของรัฐได้อย่างไร
ยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติคือแผนของประเทศว่าจะพัฒนา นำไปใช้ และกำกับ AI อย่างไรเพื่อให้สอดคล้องกับเป้าหมายสาธารณะ โดยปกติจะครอบคลุมการให้ทุนวิจัย การสนับสนุนสตาร์ทอัพและการนำไปใช้ของอุตสาหกรรม กฎเกณฑ์การใช้งานอย่างรับผิดชอบ แผนแรงงานและการศึกษา และวิธีที่หน่วยงานของรัฐจะจัดซื้อและปรับใช้ระบบ AI
มันยังรวมคำถามที่ “เข้มข้น” ด้วย: จะปกป้องโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญอย่างไร จะจัดการข้อมูลที่เป็นความลับอย่างไร และจะตอบสนองเมื่อเครื่องมือ AI เดียวกันสามารถใช้เพื่อประโยชน์พลเรือนและข้อได้เปรียบทางทหารได้อย่างไร
Schmidt สำคัญเพราะเขาอยู่จุดเชื่อมของสี่ประเด็นที่กำหนดการตัดสินใจเชิงนโยบาย:
นี่ไม่ใช่ชีวประวัติหรือรายการคะแนนของทุกมุมมองที่ Schmidt เคยแสดงออก จุดเน้นคือบทบาทสาธารณะของเขา (เช่น งานให้คำปรึกษาและโครงการที่มีการรายงานอย่างกว้างขวาง) และสิ่งที่เหตุการณ์เหล่านั้นเปิดเผยเกี่ยวกับวิธีการแผ่อิทธิพลทางนโยบาย—ผ่านรายงาน ลำดับความสำคัญด้านการให้ทุน ไอเดียการจัดซื้อ และการแปลความเป็นจริงทางเทคนิคเป็นการปฏิบัติของรัฐ
ภาพลักษณ์สาธารณะของ Eric Schmidt มักผูกโยงกับ Google แต่เส้นทางสู่การเป็นผู้นำเทคโนโลยีของเขาเริ่มก่อนที่การค้นหาจะกลายเป็นกิจวัตรประจำวัน
Schmidt เรียนด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และเริ่มต้นอาชีพในบทบาทที่ผสมผสานการวิศวกรรมกับการบริหาร เมื่อเวลาผ่านไปเขาเข้ารับตำแหน่งอาวุโสที่บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ ๆ รวมถึง Sun Microsystems และต่อมา Novell งานเหล่านั้นสำคัญเพราะสอนการเป็นผู้นำแบบเฉพาะ: การบริหารองค์กรซับซ้อน ส่งมอบผลิตภัณฑ์ในระดับโลก และตัดสินใจเชิงเทคโนโลยีภายใต้แรงกดดันจากตลาด คู่แข่ง และการกำกับดูแล
เมื่อ Schmidt เข้าร่วม Google ในปี 2001 ในฐานะซีอีโอ บริษัทยังอยู่ในขั้นเริ่มต้น เติบโตเร็ว มีภารกิจชัดเจน และผู้ก่อตั้งต้องการผู้บริหารที่มีประสบการณ์เพื่อทำให้องค์กรเป็นมืออาชีพมากขึ้น ภารกิจของเขาไม่ใช่การ “ประดิษฐ์การค้นหา” เท่ากับการสร้างโครงสร้างที่ทำให้นวัตกรรมเกิดซ้ำได้อย่างสม่ำเสมอ: การตัดสินใจที่ชัดเจน ระบบการสรรหาที่แข็งแรง และจังหวะการดำเนินงานที่ตามทันการเติบโตอย่างรวดเร็ว
ยุคการเติบโตของ Google ไม่ได้หมายถึงผลลัพธ์ที่ดีกว่าเท่านั้น แต่ยังหมายถึงการจัดการปริมาณคำค้น เพจเว็บ และการตัดสินใจโฆษณาจำนวนมหาศาล—อย่างต่อเนื่องและรวดเร็ว “การค้นหาในระดับใหญ่” ยังก่อให้เกิดคำถามด้านความเชื่อถือที่เลยไปไกลกว่าเทคนิควิศวกรรม: ข้อมูลผู้ใช้ได้รับการจัดการอย่างไร การตัดสินใจจัดอันดับส่งผลต่อสิ่งที่ผู้คนเห็นอย่างไร และแพลตฟอร์มตอบสนองเมื่อความผิดพลาดถูกเปิดเผยอย่างไร
ช่วงเวลานั้นมีรูปแบบบางอย่างเด่นชัด: การมีแนวโน้มชอบจ้างคนที่มีความสามารถทางเทคนิคสูง การเน้นความสำคัญ (prioritization) และการคิดแบบระบบ—มองผลิตภัณฑ์ โครงสร้างพื้นฐาน และข้อจำกัดด้านนโยบายเป็นส่วนของระบบปฏิบัติการหนึ่งเดียว พฤติกรรมเหล่านี้ช่วยอธิบายว่าทำไม Schmidt จึงให้ความสนใจกับคำถามทางเทคโนโลยีระดับชาติ ซึ่งการประสานงานและการแลกเปลี่ยนต้องสำคัญพอ ๆ กับการประดิษฐ์
การค้นหาดูเรียบง่าย—พิมพ์คำค้น เจอคำตอบ—แต่ระบบข้างหลังคือวงจรที่มีวินัยของการเก็บข้อมูล ทดสอบสมมติฐาน และสร้างความเชื่อถือจากผู้ใช้ในระดับใหญ่
โดยภาพรวม การค้นหามีสามงานหลัก
ก่อนอื่น crawling: โปรแกรมอัตโนมัติค้นพบหน้าเว็บโดยตามลิงก์และกลับมาตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง
ประการที่สอง การจัดทำดัชนีและการจัดอันดับ: ระบบจัดระเบียบสิ่งที่พบ แล้วจัดเรียงผลลัพธ์โดยใช้สัญญาณที่ประเมินคุณภาพและประโยชน์
ประการที่สาม ความเกี่ยวข้อง: การจัดอันดับไม่ใช่ "หน้าที่ดีที่สุดบนอินเทอร์เน็ต" แต่ว่าเป็น "หน้าที่ดีที่สุดสำหรับคนนี้ สำหรับคำค้นนี้ ตอนนี้" นั่นหมายถึงการตีความเจตนา ภาษา และบริบท—ไม่ใช่แค่การจับคู่คำหลัก
ยุคการค้นหาย้ำความจริงเชิงปฏิบัติ: ผลลัพธ์ที่ดีมักเกิดจาก การวัดผล การทำซ้ำ และโครงสร้างพื้นฐานที่พร้อมรองรับขนาด
ทีมค้นหาอยู่กับข้อมูล—รูปแบบการคลิก การแก้ไขคำค้น สมรรถนะหน้า รายงานสแปม—เพราะข้อมูลเผยว่าการเปลี่ยนแปลงช่วยผู้ใช้จริงหรือไม่ การปรับแต่งการจัดอันดับเล็กน้อยมักถูกประเมินผ่านการทดลองควบคุม (เช่น A/B test) เพื่อไม่ให้พึ่งสัญชาตญาณเพียงอย่างเดียว
สิ่งเหล่านี้ไม่ทำงานหากขาดโครงสร้างพื้นฐาน ระบบแบบกระจายขนาดใหญ่ การให้บริการหน่วงต่ำ การเฝ้าตรวจ และกระบวนการย้อนกลับอย่างรวดเร็ว ทำให้ "ไอเดียใหม่" กลายเป็นการปล่อยที่ปลอดภัย ความสามารถในการรันการทดลองมากมายและเรียนรู้อย่างรวดเร็วกลายเป็นข้อได้เปรียบการแข่งขัน
ธีมเดียวกันเหล่านี้สอดคล้องกับความคิดนโยบาย AI สมัยใหม่ได้อย่างลงตัว:\n\n- ขนาดเพิ่มความเสี่ยง: เมื่อโมเดลหรือระบบให้บริการคนจำนวนมาก ความล้มเหลวที่เคยเกิดขึ้นไม่บ่อยจะกลายเป็นเหตุการณ์ประจำ\n- การประเมินสำคัญ: ต้องมีเกณฑ์มาตรฐาน การทดสอบความเค้น และการเฝ้าติดตามในโลกจริง—ไม่ใช่แค่เดโมที่น่าประทับใจ\n- ความปลอดภัยคือการปฏิบัติการ: รั้วกัน การตอบสนองต่อเหตุการณ์ และการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องคล้ายกับระบบต่อต้านสแปมและระบบคุณภาพของการค้นหา
สำคัญที่สุด ระบบที่เผชิญผู้ใช้ขึ้นหรือลงอยู่กับ ความเชื่อถือ หากผลลัพธ์รู้สึกถูกปรับแต่ง ไม่ปลอดภัย หรือผิดพลาดบ่อยครั้ง การยอมรับและความชอบธรรมจะลดลง—ซึ่งเป็นบทเรียนที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับระบบ AI ที่สร้างคำตอบแทนการเชื่อมโยงเพียงอย่างเดียว
เมื่อ AI ถูกมองเป็นความสำคัญระดับชาติ การสนทนาจะเปลี่ยนจาก "ผลิตภัณฑ์นี้ควรทำอะไร" เป็น "ขีดความสามารถนี้จะทำอะไรต่อสังคม เศรษฐกิจ และความมั่นคงได้บ้าง" ซึ่งเป็นการตัดสินใจที่ต่างออกไป ความเสี่ยงขยายวง: ผู้ชนะและผู้แพ้ไม่ใช่แค่บริษัทและลูกค้า แต่เป็นอุตสาหกรรม สถาบัน และบางครั้งคือประเทศ
การเลือกผลิตภัณฑ์มักเน้นคุณค่าต่อผู้ใช้ รายได้ และชื่อเสียง ยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติบังคับให้ทำการแลกเปลี่ยนระหว่างความเร็วกับความระมัดระวัง ความเปิดเผยกับการควบคุม และนวัตกรรมกับความยืดหยุ่น การตัดสินใจเกี่ยวกับการเข้าถึงโมเดล การแชร์ข้อมูล และไทม์ไลน์การปรับใช้สามารถส่งผลต่อความเสี่ยงข่าวปลอม การเปลี่ยนแปลงแรงงาน และความพร้อมด้านการป้องกัน
รัฐบาลสนใจ AI ด้วยเหตุผลเดียวกับที่สนใจไฟฟ้า การบิน และอินเทอร์เน็ต: มันสามารถเพิ่มผลผลิตประเทศและเปลี่ยนสมดุลอำนาจได้
ระบบ AI ยังเป็น "dual-use"—เป็นประโยชน์ในทางการแพทย์และโลจิสติกส์ แต่ก็สามารถใช้ในปฏิบัติการไซเบอร์ การสอดส่อง หรืองานพัฒนาอาวุธได้ แม้ความก้าวหน้าสำหรับพลเรือนก็สามารถเปลี่ยนแปลงแผนการทหาร ห่วงโซ่อุปทาน และกระบวนการข่าวกรองได้
ความสามารถ AI ส่วนใหญ่ตั้งอยู่ในบริษัทเอกชนและห้องปฏิบัติการชั้นนำ รัฐบาลต้องการความเชี่ยวชาญ compute และประสบการณ์การปรับใช้ บริษัทต้องการความชัดเจนเกี่ยวกับกฎช่องทางจัดซื้อและความรับผิดชอบ
แต่การร่วมมือไม่เคยราบรื่น บริษัทกังวลเรื่อง IP ความเสียเปรียบด้านการแข่งขัน และการถูกขอให้ทำงานบังคับใช้ รัฐบาลกังวลเรื่องการถูกควบคุมโดยเอกชน ความรับผิดชอบที่ไม่สม่ำเสมอ และการพึ่งพาซัพพลายเออร์จำนวนน้อยสำหรับโครงสร้างพื้นฐานเชิงยุทธศาสตร์
ยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติไม่ใช่แค่บันทึกข้อความ มันมักครอบคลุม:\n\n- บุคลากร: การศึกษา วีซ่า และการจ้างงานภาครัฐที่สามารถแข่งขันกับภาคเอกชน\n- Compute: การเข้าถึงชิป ศูนย์ข้อมูล และสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยสำหรับงานที่ละเอียดอ่อน\n- มาตรฐาน: การทดสอบความปลอดภัย ความคาดหวังด้านเอกสาร และบรรทัดฐานความสามารถทำงานร่วมกัน\n- การจัดซื้อ: วิธีที่หน่วยงานซื้อ ตรวจสอบ และอัปเดตระบบ AI โดยไม่ติดขัดเป็นเวลาหลายปี
เมื่อส่วนเหล่านี้ถูกมองว่าเป็นความสำคัญระดับชาติ พวกมันกลายเป็นเครื่องมือเชิงนโยบาย ไม่ใช่แค่การตัดสินใจทางธุรกิจ
ผลกระทบของ Eric Schmidt ต่อยุทธศาสตร์ AI ไม่ได้อยู่ที่การร่างกฎหมายโดยตรง แต่เป็นการกำหนด "กรอบคิดเริ่มต้น" ที่นักนโยบายใช้เมื่อพวกเขาลงมือทำ หลังจากนำ Google เข้าสู่บทบาทผู้นำแล้ว เขาเป็นเสียงโดดเด่นในวงให้คำปรึกษาด้าน AI ของสหรัฐฯ—โดยเฉพาะในฐานะประธานคณะกรรมาธิการความมั่นคงแห่งชาติว่าด้วยปัญญาประดิษฐ์ (NSCAI) รวมถึงงานบอร์ด คำปรึกษา และความพยายามด้านการวิจัยอื่น ๆ ที่เชื่อมต่อความเชี่ยวชาญของภาคธุรกิจกับลำดับความสำคัญของรัฐบาล
คณะกรรมการและคณะทำงานมักทำงานภายใต้กรอบเวลาจำกัด รวบรวมข้อมูลจากหน่วยงาน นักวิชาการ บริษัท และภาคประชาสังคม ผลลัพธ์มักเป็นสิ่งที่ปฏิบัติได้และแบ่งปันได้:\n\n- รายงานสาธารณะที่นิยามปัญหา อธิบายความเสี่ยง และตั้งความเร่งด่วน\n- คำแนะนำที่เป็นรูปธรรม (การเปลี่ยนแปลงองค์กร ไอเดียการจัดซื้อ เป้าหมายการฝึกอบรม)\n- กรอบร่างและ "แนวทางตัวอย่าง" ที่หน่วยงานสามารถนำกลับไปใช้ซ้ำได้\n- บรีฟที่แปลแนวโน้มทางเทคนิคเป็นภาษานโยบาย
เอกสารเหล่านี้สำคัญเพราะกลายเป็นจุดอ้างอิง เจ้าหน้าที่มักอ้างอิง รายงานโครงสร้างของหน่วยงานมักสะท้อน และนักข่าวใช้เพื่ออธิบายว่าทำไมหัวข้อนั้นจึงควรได้รับความสนใจ
กลุ่มที่ปรึกษาไม่สามารถจัดสรรเงิน ออกกฎเกณฑ์ หรือสั่งหน่วยงานได้ พวกเขาเสนอแนะ แต่ผู้แทนที่ได้รับเลือกและหน่วยงานบริหารคือผู้ตัดสินใจ แม้ว่ารายงานจะมีอิทธิพล แต่ก็ต้องแข่งขันกับงบประมาณ ข้อจำกัดทางการเมือง อำนาจทางกฎหมาย และลำดับความสำคัญของชาติที่เปลี่ยนแปลง
อย่างไรก็ตาม เส้นแบ่งระหว่าง "ไอเดีย" กับ "การลงมือทำ" อาจสั้นเมื่อรายงานเสนอขั้นตอนที่พร้อมใช้งาน—โดยเฉพาะรอบการจัดซื้อ มาตรฐาน หรือโปรแกรมแรงงาน
ถ้าต้องการตัดสินว่าผลงานของที่ปรึกษาเปลี่ยนผลลัพธ์หรือไม่ ให้มองหาหลักฐานเกินกว่าพาดหัวข่าว:\n\n- การนำไปใช้: คำแนะนำปรากฏในคำสั่งบริหาร ยุทธศาสตร์หน่วยงาน หรือตรากฎหมาย\n- การอ้างอิง: รายงานถูกอ้างในการไต่สวน ยุทธศาสตร์ หรือการตรวจสอบ\n- การเปลี่ยนแปลงงบประมาณ: การจัดสรรใหม่ โปรแกรมทุน หรืองบการจัดซื้อที่สอดคล้องกับข้อเสนอ\n- การเปลี่ยนแปลงสถาบัน: การสร้างสำนักงานใหม่ หน่วยประสานงาน หรือข้อกำหนดการรายงานที่เชื่อมโยงกับข้อเสนอ
อิทธิพลวัดได้เมื่อไอเดียกลายเป็นกลไกนโยบายที่ทำซ้ำได้ ไม่ใช่แค่คำพูดที่จำได้
ยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติไม่ใช่กฎหมายฉบับเดียวหรือชุดเงินทุนครั้งเดียว แต่เป็นชุดการตัดสินใจที่ประสานกันเกี่ยวกับสิ่งที่จะสร้าง ใครเป็นผู้สร้าง และประเทศจะรู้ได้อย่างไรว่ามันได้ผล
เงินทุนสาธารณะช่วยสร้างการค้นพบที่ตลาดเอกชนอาจลงทุนไม่พอ—โดยเฉพาะงานที่ใช้เวลานาน มีความไม่แน่นอนสูง หรือมุ่งไปที่ความปลอดภัย ยุทธศาสตร์ที่เข้มแข็งเชื่อมงานวิจัยพื้นฐาน (มหาวิทยาลัย ห้องปฏิบัติการ) กับโปรแกรมประยุกต์ (สาธารณสุข พลังงาน บริการรัฐบาล) เพื่อให้การค้นพบไม่หยุดก่อนจะถึงผู้ใช้จริง
ความก้าวหน้าของ AI ขึ้นกับนักวิจัย วิศวกร และทีมผลิตที่มีทักษะ—รวมถึงเจ้าหน้าที่นโยบายที่ประเมินระบบและทีมจัดซื้อที่ซื้ออย่างชาญฉลาด แผนระดับชาติผสมการศึกษา การฝึกอบรมแรงงาน และเส้นทางการย้ายถิ่น เพราะการขาดแคลนไม่ได้แก้ได้ด้วยเงินเพียงอย่างเดียว
"Compute" คือพลังดิบที่ใช้ฝึกและรันโมเดล—ส่วนใหญ่ในศูนย์ข้อมูล ชิปขั้นสูง (เช่น GPU และ accelerator เฉพาะทาง) เป็นเครื่องยนต์ที่ให้พลังนั้น
นั่นทำให้ชิปและศูนย์ข้อมูลคล้ายกับกริดไฟฟ้าและท่าเรือ: อาจไม่ดูเด่นหรู แต่จำเป็น หากประเทศเข้าถึงชิประดับสูงไม่พอ หรือไม่สามารถเลี้ยงและระบายความร้อนศูนย์ข้อมูลได้อย่างเชื่อถือ จะประสบปัญหาในการสร้างโมเดลแนวหน้าและปรับใช้ในระดับใหญ่
ยุทธศาสตร์มีความหมายเมื่อ AI ปรับปรุงผลลัพธ์ในพื้นที่สำคัญ: การป้องกัน ข่าวกรอง การดูแลสุขภาพ การศึกษา และบริการสาธารณะ นั่นต้องมีกฎการจัดซื้อ มาตรฐานความมั่นคงไซเบอร์ และความรับผิดชอบเมื่อระบบล้มเหลว นอกจากนี้ยังต้องช่วยให้บริษัทขนาดเล็กนำ AI ไปใช้เพื่อแจกจ่ายประโยชน์ไม่ให้จำกัดอยู่ที่ไม่กี่บริษัทยักษ์
ในทางปฏิบัติ หน่วยงานหลายแห่งยังต้องการวิธีที่เร็วขึ้นในการสร้างต้นแบบและทำซ้ำอย่างปลอดภัยก่อนผูกสัญญาระยะยาว เครื่องมืออย่าง Koder.ai (แพลตฟอร์ม vibe-coding ที่สร้างเว็บ แอป backend และมือถือจากแชท พร้อมโหมดวางแผน snapshot และ rollback) แสดงทิศทางที่การจัดซื้อจะมุ่งไป: วงจรตอบกลับสั้นขึ้น เอกสารการเปลี่ยนแปลงชัดเจนขึ้น และพิลอตที่วัดผลได้มากขึ้น
ข้อมูลมากขึ้นช่วยปรับปรุง AI แต่การเก็บทุกอย่างสร้างความเสี่ยงจริง: การสอดส่อง การรั่วไหล และการเลือกปฏิบัติ ยุทธศาสตร์เชิงปฎิบัติใช้การแบ่งปันข้อมูลแบบมีเป้าหมาย วิธีการรักษาความเป็นส่วนตัว และขอบเขตที่ชัดเจน—โดยเฉพาะในโดเมนที่อ่อนไหว—แทนที่จะมองความเป็นส่วนตัวเป็นเรื่องไม่สำคัญหรือสิทธิ์สมบูรณ์
หากไม่มีการวัด ยุทธศาสตร์จะกลายเป็นคำพูดสวยงาม รัฐบาลสามารถกำหนดเกณฑ์มาตรฐานร่วมสำหรับประสิทธิภาพ การทดสอบ red-team สำหรับความปลอดภัย การตรวจสอบโดยบุคคลที่สามสำหรับการใช้งานความเสี่ยงสูง และการประเมินผลอย่างต่อเนื่องหลังการปรับใช้—เพื่อให้ความสำเร็จมองเห็นได้และปัญหาถูกจับก่อนลุกลาม
หน่วยงานป้องกันและข่าวกรองสนใจ AI เพราะมันเปลี่ยนความเร็วและคุณภาพของการตัดสินใจ โมเดลช่วยคัดกรองภาพดาวเทียมได้เร็วขึ้น แปลสื่อที่ดักฟัง ค้นหาความผิดปกติทางไซเบอร์ และช่วยนักวิเคราะห์เชื่อมสัญญาณจางๆ ข้ามชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หากใช้ได้ดี นั่นหมายถึงการเตือนล่วงหน้าที่เร็วขึ้น การกำหนดเป้าทรัพยากรอย่างชาญฉลาดขึ้น และลดชั่วโมงงานซ้ำซ้อนของมนุษย์
ความสามารถ AI ที่มีมูลค่าส่วนใหญ่ก็เป็นสิ่งที่ใช้งานผิดได้ง่าย โมเดลทั่วไปที่เขียนโค้ด วางแผนงาน หรือสร้างข้อความโน้มน้าวใจ อาจสนับสนุนภารกิจชอบด้วยกฎหมาย—เช่น อัตโนมัติรายงานหรือเร่งการค้นหาช่องโหว่—แต่ก็สามารถ:\n\n- ช่วยผู้โจมตีร่างฟิชชิงเป็นจำนวนมากหรือสร้างมัลแวร์เวอร์ชันต่าง ๆ\n- ลดกำแพงกั้นในการปฏิบัติการชักจูงและโฆษณาชวนเชื่อ\n- อำนวยความสะดวกในการกำหนดเป้าหมายและการสอดส่องเมื่อจับคู่กับฟีดข้อมูล
ความท้าทายด้านความมั่นคงของชาติไม่ใช่เรื่องอาวุธ AI เพียงชนิดเดียว แต่เป็นเครื่องมือที่มีอยู่ทั่วไปซึ่งอัปเกรดทั้งการป้องกันและการโจมตี
รัฐบาลประสบปัญหาในการนำ AI ที่เคลื่อนไหวเร็วมาใช้เพราะการจัดซื้อแบบดั้งเดิมคาดหวังความต้องการที่คงที่ วงจรการทดสอบยาว และเส้นความรับผิดชอบชัดเจน กับโมเดลที่อัปเดตบ่อย หน่วยงานต้องมีวิธีตรวจสอบสิ่งที่ซื้อ (ข้อเรียกร้องเรื่องข้อมูลฝึกสอน ขีดจำกัดประสิทธิภาพ ท่าทางความปลอดภัย) และใครรับผิดชอบเมื่อเกิดปัญหา—ผู้ขาย ผู้ผสานระบบ หรือหน่วยงาน
แนวทางที่ใช้ได้ผสมผสานนวัตกรรมเข้ากับการตรวจสอบที่บังคับใช้ได้:\n\n- การกำกับดูแลอิสระสำหรับการปรับใช้ที่มีผลกระทบรุนแรง\n- การทดสอบก่อนนำไปใช้ รวมทั้ง red-teaming สำหรับการใช้งานผิดและความเอนเอียง\n- การรายงานเหตุการณ์ที่ชัดเจน (ความล้มเหลวของโมเดล การรั่วไหลของข้อมูล ผลลัพธ์เป็นอันตราย)\n- การเฝ้าติดตามต่อเนื่องหลังการเปิดตัว ไม่ใช่แค่ที่การรับมอบ
หากทำได้ถูกต้อง มาตรการคุ้มครองจะไม่ชะลอทุกอย่าง พวกมันให้ความสำคัญกับการตรวจสอบในจุดที่มีความเสี่ยงสูงที่สุด—การวิเคราะห์ข่าวกรอง การป้องกันไซเบอร์ และระบบที่เกี่ยวข้องกับชีวิตและความตาย
ภูมิรัฐศาสตร์กำหนดยุทธศาสตร์ AI เพราะระบบที่มีความสามารถสูงสุดพึ่งพาส่วนประกอบที่วัดผลและแข่งขันได้: นักวิจัยชั้นนำ compute ขนาดใหญ่ ข้อมูลคุณภาพสูง และบริษัทที่สามารถรวมสิ่งเหล่านี้ ในบริบทนั้น ไดนามิกสหรัฐฯ–จีนมักถูกอธิบายว่าเป็น "การแข่งขัน" แต่การใช้เฟรมนี้อาจเบลอความแตกต่างสำคัญ: การแข่งขันด้านความสามารถไม่เหมือนกับการแข่งขันด้านความปลอดภัยและเสถียรภาพ
การแข่งขันที่เน้นความสามารถล้วนให้ค่ากับความเร็ว—ปล่อยก่อน ขยายเร็วที่สุด ยึดผู้ใช้ให้มากที่สุด แนวทางความปลอดภัยและเสถียรภาพให้ค่ากับความระมัดระวัง—การทดสอบ การเฝ้าตรวจ และกฎร่วมกันเพื่อลดอุบัติเหตุและการใช้งานในทางที่ผิด
นักนโยบายจำนวนมากพยายามหาสมดุล ทั้งนี้การแลกเปลี่ยนมีอยู่จริง: มาตรการเข้มงวดอาจชะลอการปรับใช้ แต่มิให้ลงทุนในความปลอดภัยอาจก่อความเสี่ยงเชิงระบบและกัดกร่อนความเชื่อถือสาธารณะ ซึ่งก็ชะลอความก้าวหน้าได้เช่นกัน
การแข่งขันไม่ใช่แค่ "ใครมีโมเดลดีที่สุด" แต่ยังเป็นเรื่องว่าประเทศสามารถผลิตและดึงดูดนักวิจัย วิศวกร และผู้สร้างผลิตภัณฑ์ได้อย่างต่อเนื่องหรือไม่
ในสหรัฐฯ มหาวิทยาลัยชั้นนำ เงินทุนจากทุนร่วม และเครือข่ายห้องปฏิบัติการและสตาร์ทอัพหนาแน่นเสริมสร้างระบบนิเวศงานวิจัย ในขณะเดียวกันความสามารถ AI เริ่มกระจุกตัวในบริษัทจำนวนน้อยที่มีงบประมาณ compute และการเข้าถึงข้อมูลเพื่อฝึกโมเดลแนวหน้า การรวมศูนย์นี้เร่งการค้นพบ แต่ก็จำกัดการแข่งขัน บั่นทอนความเปิดเผยทางวิชาการ และทำให้การเป็นหุ้นส่วนกับรัฐบาลซับซ้อนขึ้น
การควบคุมการส่งออกควรถูกมองเป็นเครื่องมือเพื่อลดการแพร่กระจายของส่วนประกอบสำคัญ—โดยเฉพาะชิปขั้นสูงและอุปกรณ์การผลิตพิเศษ—โดยไม่ตัดการค้าทั้งหมด
พันธมิตรมีความสำคัญเพราะห่วงโซ่อุปทานเป็นเรื่องระหว่างประเทศ การประสานงานกับพันธมิตรสามารถจัดแนวมาตรฐาน แบ่งเบาภาระด้านความปลอดภัย และลด "การรั่วไหล" ที่เทคโนโลยีที่ถูกจำกัดอาจผ่านประเทศที่สามได้ หากทำอย่างระมัดระวัง พันธมิตรยังส่งเสริมความสามารถทำงานร่วมกันและความคาดหวังด้านความปลอดภัยร่วม แทนที่จะเปลี่ยน AI ให้เป็นกองเทคโนโลยีแยกภูมิภาค
คำถามเชิงปฏิบัติสำหรับยุทธศาสตร์ใด ๆ คือมันเสริมสร้างความสามารถนวัตกรรมระยะยาวอย่างไรพร้อมทั้งลดแรงจูงใจให้เกิดการปรับใช้ที่ประมาท
เมื่อระบบ AI มีบทบาทในการจ้างงาน การให้สินเชื่อ การคัดกรองทางการแพทย์ หรืองานตำรวจ "การกำกับดูแล" หยุดเป็นคำแฟชั่นและกลายเป็นคำถามเชิงปฏิบัติ: ใครรับผิดชอบเมื่อระบบล้มเหลว—และเราจะป้องกันอันตรายก่อนที่จะเกิดขึ้นได้อย่างไร
หลายประเทศผสมเครื่องมือต่าง ๆ แทนการพึ่งพากฎหมายฉบับเดียว:\n\n- ระเบียบข้อบังคับ: กฎชัดเจนสำหรับการใช้งานความเสี่ยงสูง (เช่น เมื่อ AI สามารถปฏิเสธสิทธิประโยชน์หรือเริ่มการสืบสวน)\n- มาตรฐาน: ข้อกำหนดทางเทคนิคและกระบวนการร่วม (เอกสารการทำงาน แนวปฏิบัติความปลอดภัย การจัดการข้อมูล) ที่อัปเดตได้เร็วกว่าองค์บัญญัติ\n- การตรวจสอบและการประเมิน: การตรวจสอบภายในและการตรวจสอบโดยบุคคลที่สามเพื่อตรวจสอบข้อเรียกร้องเกี่ยวกับประสิทธิภาพ ความเอนเอียง และความปลอดภัย\n- ความรับผิดชอบ: การระบุผู้รับผิดชอบเมื่อเกิดความเสียหาย—กระตุ้นให้บริษัทลงทุนในการออกแบบที่ปลอดภัย การเฝ้าติดตาม และการชดเชย
สามประเด็นนี้ปรากฏในเกือบทุกการอภิปรายเชิงนโยบาย:\n\n- ความเป็นธรรม: โมเดลสามารถทำซ้ำผลลัพธ์ที่ไม่เท่าเทียม โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลการฝึกสะท้อนการเลือกปฏิบัติในอดีต\n- ความโปร่งใส: ผู้คนต้องการคำอธิบายที่เข้าใจได้ของการตัดสินใจอัตโนมัติและช่องทางอุทธรณ์\n- ความเป็นส่วนตัว: การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และการฝึกโมเดลอาจเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน แม้จะไม่มีฟิลด์ที่ดูเป็น "ข้อมูลส่วนบุคคล" ชัดเจน
ระบบ AI แตกต่างกันมาก: chatbot เครื่องมือวินิจฉัยทางการแพทย์ และระบบกำหนดเป้าหมายไม่มีความเสี่ยงเท่ากัน นั่นเป็นเหตุผลที่การกำกับดูแลเน้น การประเมินโมเดล (การทดสอบก่อนนำไปใช้ red-teaming และการเฝ้าติดตามต่อเนื่อง) ที่ผูกกับบริบทกการใช้งาน
กฎสากลเช่น "เปิดเผยข้อมูลการฝึก" อาจเป็นไปได้สำหรับบางผลิตภัณฑ์ แต่เป็นไปไม่ได้สำหรับบางกรณีด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย IP หรือความปลอดภัย ในทางกลับกัน เกณฑ์ความปลอดภัยเดียวอาจหลอกได้ถ้าไม่สะท้อนสภาพจริงหรือชุมชนที่ได้รับผลกระทบ
รัฐบาลและภาคเอกชนไม่สามารถเป็นผู้ตัดสินเพียงฝ่ายเดียว กลุ่มภาคประชาสังคม นักวิชาการ และห้องปฏิบัติการทดสอบอิสระช่วยเผยอันตรายล่วงหน้า ยืนยันวิธีการประเมิน และเป็นตัวแทนของผู้ที่แบกรับความเสี่ยง การให้ทุนเพื่อเข้าถึง compute ข้อมูล และเส้นทางการทดสอบที่ปลอดภัยมักสำคัญพอ ๆ กับการร่างกฎใหม่
เมื่อ AI กลายเป็นลำดับความสำคัญสาธารณะ รัฐบาลไม่สามารถสร้างทุกอย่างเองได้—และภาคเอกชนไม่ควรกำหนดกฎคนเดียว ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมักมาจากความร่วมมือที่ชัดเจนเกี่ยวกับปัญหาที่กำลังแก้และข้อจำกัดที่ต้องเคารพ
ความร่วมมือที่ใช้งานได้เริ่มจากเป้าหมายที่ชัดเจน (เช่น: การจัดซื้อ compute ที่ปลอดภัยเพื่อการวิจัยที่เร็วขึ้น เครื่องมือป้องกันไซเบอร์ที่ดีขึ้น หรือวิธีการตรวจสอบสำหรับโมเดลมีความเสี่ยงสูง) และกรอบคุ้มกันที่ชัดเจน กรอบคุ้มกันมักรวมการออกแบบที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัว การควบคุมความปลอดภัย มาตรฐานการประเมินที่มีเอกสาร และการกำกับดูแลอิสระ หากขาดสิ่งเหล่านี้ ความร่วมมือมักลอยไปสู่กิจกรรม "นวัตกรรม" ที่วัดผลยากและถูกเมืองการเมือง
รัฐบาลนำความชอบธรรม อำนาจ และความสามารถในการลงทุนงานระยะยาวที่อาจไม่คุ้มทุนในระยะสั้น ภาคเอกชนนำประสบการณ์วิศวกรรมข้อมูลปฏิบัติ สมรรถภาพการดำเนินงานเกี่ยวกับความล้มเหลวในโลกจริง และความสามารถในการปรับซ้ำ มหาวิทยาลัยและองค์กรไม่แสวงผลกำไรมักเติมเต็มสามเหลี่ยมด้วยงานวิจัยแบบเปิด เกณฑ์มาตรฐาน และท่อส่งบุคลากร
ความตึงเครียดใหญ่คือแรงจูงใจ บริษัทอาจผลักดันมาตรฐานที่สอดคล้องกับจุดแข็งของตน หน่วยงานอาจเลือกผู้เสนอราคาต้นทุนต่ำสุดหรือไทม์ไลน์สั้นที่บ่อนทำลายความปลอดภัยและการทดสอบ ปัญหาซ้ำ ๆ อีกประการคือการจัดซื้อแบบกล่องดำ ที่หน่วยงานซื้อตัวระบบโดยไม่มีมุมมองเพียงพอเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกขีดจำกัดของโมเดล หรือแนวทางการอัปเดต
ความขัดแย้งด้านผลประโยชน์เป็นปัญหาจริง โดยเฉพาะเมื่อบุคคลเด่นให้คำปรึกษารัฐบาลขณะยังมีความสัมพันธ์กับบริษัท กองทุน หรือบอร์ด การเปิดเผยข้อมูลสำคัญเพราะช่วยให้สาธารณชน—และผู้ตัดสินใจ—สามารถแยกความเชี่ยวชาญออกจากผลประโยชน์ตนเอง และยังปกป้องที่ปรึกษาที่มีเครดิตจากข้อกล่าวหาที่ทำลายงานที่เป็นประโยชน์
ความร่วมมือมักได้ผลเมื่อเป็นเรื่องเป็นราว:\n\n- โปรแกรมทุนที่มีหลักไมล์ที่เผยแพร่และการประเมินอิสระ\n- โครงสร้างพื้นฐานร่วม เช่น testbed ที่ปลอดภัย การเข้าถึง compute สำหรับนักวิจัยที่ถูกตรวจสอบ และเครื่องมือการตรวจสอบมาตรฐาน\n- โปรแกรมอบรมสำหรับข้าราชการ (การจัดซื้อ การประเมินความเสี่ยง การตอบสนองต่อเหตุการณ์) และการแลกเปลี่ยนข้ามภาคส่วน
กลไกเหล่านี้ไม่ทำให้ความเห็นไม่ลงรอยหมดไป แต่ทำให้ความก้าวหน้าวัดผลได้มากขึ้น—และทำให้การบังคับใช้ความรับผิดชอบง่ายขึ้น
การเปลี่ยนจากการขยายการค้นหาเพื่อผู้บริโภคสู่การให้คำปรึกษาด้านลำดับความสำคัญระดับชาติโดย Eric Schmidt ชี้ให้เห็นการเปลี่ยนแปลงง่าย ๆ: "ผลิตภัณฑ์" ไม่ใช่เพียงบริการอีกต่อไป—มันคือขีดความสามารถ ความมั่นคง และความเชื่อถือสาธารณะ นั่นทำให้คำสัญญาที่คลุมเครือขายง่ายแต่ตรวจสอบยาก
ใช้คำถามเหล่านี้เป็นตัวกรองเร็วเมื่อคุณได้ยินแผนใหม่ รายงาน หรือคำปราศรัย:\n\n- เป้าหมายคืออะไร—อย่างชัดเจน? (เช่น การเร่งปรับใช้โมเดลในรัฐบาล ความปลอดภัยในการจัดซื้อ AI เพิ่ม compute เพื่อการวิจัย)\n- จะวัดความสำเร็จอย่างไร? มองหาตัวชี้วัดที่ชัดเจน: เวลาการจัดซื้อ เหตุการณ์ด้านความปลอดภัย อัตราผ่านการประเมินโมเดล ตัวเลขบุคลากร\n- ใครกำกับดูแล—มีอำนาจอะไร? คณะให้คำปรึกษาโดยไม่มีอำนาจไม่ใช่การกำกับดูแล ถามว่ามีอะไรหยุดชะงัก ตรวจสอบ หรือเปลี่ยนแปลงได้หรือไม่\n- ไทม์ไลน์และลำดับขั้นเป็นอย่างไร? "วิสัยทัศน์ห้าปี" ไม่ใช่ตารางเวลา เกิดอะไรขึ้นใน 6, 12, และ 24 เดือน\n- ยอมรับการแลกเปลี่ยนอะไรบ้าง? ความปลอดภัยเทียบกับความเร็ว ความเปิดเผยเทียบกับความมั่นคง นวัตกรรมเทียบกับความเป็นส่วนตัว—ยุทธศาสตร์ที่จริงจังจะระบุความตึงเครียดเหล่านี้
ยุคการค้นสอนว่า ขนาดขยายทุกอย่าง: ผลประโยชน์ ข้อผิดพลาด และแรงจูงใจ เมื่อนำไปใช้กับยุทธศาสตร์ระดับชาติ แสดงว่า:\n\n- สร้างระบบที่เติบโตได้ โดยไม่ลดมาตรฐาน (ความปลอดภัย การประเมิน วินัยการจัดซื้อ)\n- จัดแรงจูงใจให้หน่วยงานและผู้ขายชนะเมื่อปฏิบัติตาม ข้อกำหนดความปลอดภัยและความรับผิดชอบที่ชัดเจน ไม่ใช่ชนะที่การส่งมอบเร็วที่สุด\n- ถือว่าความเชื่อถือเป็นผลลัพธ์ที่ต้องหาให้ได้—ผ่านการตรวจสอบ ความโปร่งใสเมื่อเป็นไปได้ และช่องทางเยียวยาที่มีความหมาย
ยุทธศาสตร์ AI ระดับชาติสามารถปลดล็อกโอกาสจริง: บริการสาธารณะที่ดีขึ้น ความพร้อมในการป้องกันที่แข็งแรงขึ้น และงานวิจัยที่มีการแข่งขัน แต่พลังใช้งานสองด้านยกสถานการณ์ขึ้นสูง ผลการอ้างที่ดีที่สุดผสานความทะเยอทะยานกับกรอบคุ้มกันที่คุณชี้ให้เห็นได้
อ่านเพิ่มเติม: สำรวจมุมมองเพิ่มเติมใน /blog และบทนำเชิงปฏิบัติใน /resources/ai-governance และ /resources/ai-safety.
ยุทธศาสตร์ AI ของชาติคือแผนประสานงานว่าประเทศจะ พัฒนา นำไปใช้ และกำกับดูแล AI อย่างไร เพื่อประโยชน์สาธารณะ ในทางปฏิบัติมักครอบคลุม:
เพราะอิทธิพลของเขาตอนนี้ไม่ใช่เรื่องเทคโนโลยีผู้บริโภคเป็นหลัก แต่เป็นเรื่อง วิธีที่รัฐบาลแปลงความสามารถของ AI ให้เป็นขีดความสามารถของรัฐ บทบาทสาธารณะของเขา (โดยเฉพาะงานให้คำปรึกษาและคณะกรรมการ) อยู่ตรงจุดเชื่อมต่อของนวัตกรรม ความมั่นคง การกำกับดูแล และการแข่งขันทางภูมิรัฐศาสตร์—พื้นที่ที่นักนโยบายต้องการคำอธิบายที่น่าเชื่อถือและปฏิบัติได้ว่าทำอะไรได้และทำไม่ได้
กลุ่มที่ปรึกษามักจะ ไม่ออกกฎหมายหรือใช้งบประมาณเอง แต่พวกเขาสามารถกำหนดคู่มือเริ่มต้นที่นักนโยบายมักคัดลอกไปใช้ โดยมักผลิต:
มองหาหลักฐานที่ไอเดียกลายเป็น กลไกที่ทำซ้ำได้ ไม่ใช่แค่ข่าวเด่น:
เมื่อระบบให้บริการในระดับใหญ่ ความผิดพลาดที่เกิดขึ้นไม่บ่อยจะกลายเป็นเหตุการณ์รายวัน นั่นคือเหตุผลที่กลยุทธ์ต้องการ การวัดผลและการปฏิบัติการ ไม่ใช่แค่นโยบายเชิงหลักการ:
คำว่า dual-use หมายถึงความสามารถเดียวกันที่ให้ประโยชน์พลเรือนและอาจทำให้เกิดอันตรายได้ เช่น โมเดลที่ช่วยเขียนโค้ด วางแผน หรือสร้างข้อความสามารถ:
นโยบายมักมุ่งที่การเข้าถึงแบบบริหารความเสี่ยง การทดสอบ และการเฝ้าติดตาม แทนการแยกอย่างชัดเจนระหว่าง AI "พลเรือน" กับ "ทหาร"
การจัดซื้อของภาครัฐเป็นปัญหาเพราะการจัดซื้อแบบเดิมคาดหวังข้อกำหนดที่คงที่และผลิภัณฑ์ที่เปลี่ยนช้า ระบบ AI อัปเดตบ่อย ดังนั้นหน่วยงานต้องมีวิธีตรวจสอบว่า:
“Compute” (ศูนย์ข้อมูล) และชิปขั้นสูง (GPU/accelerator) คือ ความสามารถในการฝึกและรันโมเดล ยุทธศาสตร์มักมองสิ่งเหล่านี้เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญเพราะการขาดแคลนหรือปัญหาในห่วงโซ่อุปทานสามารถเป็นคอขวดสำหรับ:
เครื่องมือกำกับดูแลทั่วไปได้แก่:
แนวปฏิบัติที่ใช้มักเป็นการจัดชั้นความเสี่ยง: การตรวจสอบเข้มขึ้นในพื้นที่ที่มีผลกระทบรุนแรงที่สุด
ความร่วมมือสามารถเร่งการปรับใช้และปรับปรุงความปลอดภัย แต่ต้องมีกรอบคุ้มกัน:
การประสานงานที่ออกแบบดีจะสมดุลระหว่างนวัตกรรมกับความรับผิดชอบ แทนการมอบหมายอย่างใดอย่างหนึ่ง