ผลกระทบทางภูมิศาสตร์การเมืองในยุค AI: ทำไมการเข้าใจเทคโนโลยีถึงสำคัญกว่าที่เคย

AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีเชิงเศรษฐกิจหรือเครื่องมือเชิงธุรกิจอีกต่อไป แต่กลายเป็นพลังขับเคลื่อนใหม่ที่เปลี่ยนสมดุลอำนาจระหว่างประเทศอย่างรวดเร็ว—จากห่วงโซ่อุปทานชิปและศูนย์ข้อมูล ไปจนถึงการใช้ AI ในงานทหาร การข่าวสาร และการกำกับดูแลข้อมูล สถานการณ์นี้ทำให้การ "เข้าใจเทคโนโลยี" กลายเป็นปัจจัยเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญยิ่งกว่าที่เคย: ประเทศที่ควบคุมซัพพลายเชนชิปขั้นสูง ข้อมูลในระดับใหญ่ และระบบคลาวด์ จะได้เปรียบในเชิงเศรษฐกิจและความมั่นคง ขณะที่ช่องว่างด้านทักษะและนโยบายอาจนำไปสู่ความเปราะบางทางภูมิรัฐศาสตร์

บทความนี้จะวิเคราะห์เชิงลึกว่าการแพร่หลายของ AI กำลังเปลี่ยนสมดุลอำนาจโลกอย่างไร โดยเจาะจงในประเด็นสำคัญหลายด้าน ได้แก่ ห่วงโซ่อุปทานชิป (เช่น ผู้ผลิตชิปขั้นสูงบางรายควบคุมสัดส่วนการผลิตสำคัญของโลก ราว 90% ในระดับเทคโนโลยีชั้นสูง), การถือครองและการกำกับข้อมูล (กฎหมายอย่าง EU AI Act และกฎคุ้มครองข้อมูลในจีน/สหรัฐฯ ส่งผลต่อการไหลของข้อมูลข้ามพรมแดน), การใช้งานเชิงทหารและไซเบอร์ของระบบอัตโนมัติ และการแข่งขันสินค้าแรงงานทักษะสูง ตัวอย่างเช่น สหรัฐฯ ได้ผ่านกฎหมาย CHIPS มูลค่ากว่า 50 พันล้านดอลลาร์เพื่อเสริมความมั่นคงด้านเซมิคอนดักเตอร์ ซึ่งสะท้อนว่าการลงทุนด้านเทคโนโลยีกลายเป็นนโยบายแห่งชาติที่ต้องแข่งขันกันอย่างเปิดเผย

ภาพรวม: AI กับภูมิรัฐศาสตร์รูปแบบใหม่

ภาพรวม: AI กับภูมิรัฐศาสตร์รูปแบบใหม่

ในทศวรรษที่ผ่านมาแนวคิดเรื่อง “ภูมิรัฐศาสตร์ของเทคโนโลยี” ได้เข้ามาแทนที่บทบาทของภูมิรัฐศาสตร์เชิงทรัพยากรแบบดั้งเดิม เช่น น้ำมันหรือแร่ธาตุ โดยนิยามใหม่หมายถึงการที่เทคโนโลยีขั้นสูง โดยเฉพาะปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นปัจจัยกำหนดอำนาจและความมั่นคงของรัฐทั้งในด้านเศรษฐกิจ การทหาร และการกำหนดมาตรฐานสากล ในบริบทนี้ AI ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือทางเศรษฐกิจ แต่ยังเป็นเครื่องมือยุทธศาสตร์ที่เปลี่ยนสมดุลอำนาจระหว่างชาติ

องค์ประกอบของภูมิรัฐศาสตร์เทคโนโลยีประกอบด้วยทรัพยากรหลัก 4 ด้าน ได้แก่ ข้อมูล (data), บุคลากรเชี่ยวชาญ (talent), เงินทุน (capital) และ โครงสร้างพื้นฐาน (infrastructure) เช่น ศูนย์ข้อมูล ชิป และเครือข่ายคลาวด์ ปัจจุบันทรัพยากรเหล่านี้มีการกระจุกตัวอย่างชัดเจน: บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่และชาติที่ลงทุนมากสุดเป็นศูนย์กลางของการพัฒนา AI โดยประมาณการจากการลงทุนและการถือครองเทคโนโลยีชี้ว่า สหรัฐฯ และจีนยังคงครองสัดส่วนใหญ่ของการลงทุนเอกชนและกำลังคนเชี่ยวชาญ ส่วนผู้เล่นอย่างสหภาพยุโรป ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้มีจุดแข็งในระดับอุตสาหกรรมและนโยบายกำกับดูแล

ในเชิงตัวเลข การลงทุนด้าน AI ทั่วโลกเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว: ภาพรวมการลงทุนโดยรวม (รวมการลงทุนโดยเอกชน รัฐบาล และการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน) มีมูลค่าหลายสิบถึงหลายร้อยพันล้านดอลลาร์ต่อปี — โดยประมาณอยู่ในช่วง 100–200 พันล้านดอลลาร์ต่อปี ในช่วงหลังปี 2021–2023 ในขณะเดียวกัน การลงทุนในชิปและศูนย์ข้อมูลเพื่อรองรับการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่มีการเติบโตอย่างก้าวกระโดด ทำให้ตลาดฮาร์ดแวร์ที่เกี่ยวข้องกลายเป็นปัจจัยคอขวดเชิงยุทธศาสตร์ ตัวอย่างเช่น ผู้ผลิตชิปหลักและผู้ให้บริการคลาวด์มีส่วนแบ่งตลาดที่เข้มข้น: ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ 3 ราย (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) ร่วมกันครองสัดส่วนตลาดคลาวด์สาธารณะระดับโลกราว 60–70% ซึ่งสะท้อนถึงการรวมตัวของทรัพยากรโครงสร้างพื้นฐาน

สาเหตุที่ความเข้าใจเทคโนโลยีกลายเป็นปัจจัยกำหนดอำนาจรัฐมีหลายประการที่เกี่ยวเนื่องกัน ได้แก่

• ความได้เปรียบเชิงเศรษฐกิจ: AI เพิ่มผลผลิตของภาคธุรกิจและเปิดช่องทางรายได้ใหม่ รัฐที่ควบคุมเทคโนโลยีหลักสามารถดึงดูดการลงทุนและกำหนดกฎเกณฑ์ของตลาดโลกได้
• ความสามารถทางทหารและความมั่นคง: AI ถูกนำไปใช้ในระบบข่าวกรอง ยานพาหนะไร้คนขับและการป้องกันไซเบอร์ การเข้าใจและพัฒนา AI จึงเชื่อมโยงโดยตรงกับศักยภาพทางการทหาร
• การกำหนดมาตรฐานและการกำกับดูแล: ประเทศที่มีความเชี่ยวชาญและแพลตฟอร์มโดดเด่นมีอิทธิพลในการตั้งมาตรฐานการใช้งาน เทคโนโลยี และนโยบายการค้าที่มีผลระยะยาว
• โซ่อุปทานและความเปราะบาง: ชิปและการผลิตขั้นสูงกระจุกตัวในบางพื้นที่ (เช่น ไต้หวัน เกาหลีใต้ และสหรัฐฯ) ทำให้ชาติที่ไม่สามารถเข้าถึงห่วงโซ่อุปทานเหล่านี้เสี่ยงต่อการถูกบีบจากปัจจัยภายนอก

สรุปก็คือ ภูมิรัฐศาสตร์ในยุค AI คือการแข่งขันเพื่อควบคุมและจัดการทรัพยากรเชิงเทคโนโลยีที่เป็นหัวใจของสังคมดิจิทัล รัฐและภาคธุรกิจที่มีความเข้าใจเชิงเทคนิคและสามารถลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน บ่มเพาะบุคลากร และกำหนดกรอบนโยบายที่เอื้อต่อนวัตกรรม จะมีข้อได้เปรียบทั้งในทางเศรษฐกิจ ยุทธศาสตร์ และอิทธิพลระหว่างประเทศ ซึ่งทำให้การศึกษาความรู้ด้านเทคโนโลยีและการออกแบบนโยบายเชิงรุกกลายเป็นภารกิจเร่งด่วนสำหรับผู้นำรัฐและผู้บริหารธุรกิจในยุคปัจจุบัน

การเปลี่ยนแปลงของอำนาจทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยี

การเปลี่ยนแปลงของอำนาจทางเศรษฐกิจและเทคโนโลยี

ปัจจุบัน AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีเชิงวิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่กลายเป็นปัจจัยเชิงกลยุทธ์ที่เปลี่ยนรูปแบบการกระจายอำนาจทางเศรษฐกิจอย่างรวดเร็ว ผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่และผู้ครอบครองแพลตฟอร์มโมเดลภาษา กลายเป็นศูนย์กลางของการรวบรวมทรัพยากร ข้อมูล และความสามารถเชิงคำนวณ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากภาคอุตสาหกรรมชี้ว่า ตลาดโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ (IaaS/PaaS) มีมูลค่ารวมราว 200–250 พันล้านดอลลาร์ต่อปี (2023) และผู้ให้บริการรายใหญ่สามราย—AWS, Microsoft Azure และ Google Cloud—ครองสัดส่วนตลาดรวมกันราว 65–70% (ประมาณ AWS 33%, Azure 24%, Google Cloud 10%) ซึ่งสะท้อนถึงการกระจุกตัวอย่างชัดเจน

การกระจุกตัวดังกล่าวยิ่งทวีความรุนแรงเมื่อพิจารณาถึงการลงทุนด้าน AI และเครือข่ายพันธมิตรรอบแพลตฟอร์ม ตัวอย่างที่ชัดเจนคือการลงทุนของ Microsoft กับ OpenAI ที่ประกาศเม็ดเงินกว่า $10 พันล้าน ซึ่งไม่ได้เป็นเพียงการลงทุนด้านการวิจัยเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการผนวกรวมบริการคลาวด์ การออกใบอนุญาตโมเดล และการกำหนดมาตรฐานเชิงพาณิชย์ ส่งผลให้ผู้เล่นเหล่านี้มีข้อได้เปรียบทั้งในด้านต้นทุนการประมวลผล, การเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และการดึงดูดลูกค้าองค์กรในวงกว้าง

ในระดับประเทศ ประเทศที่มีระบบนิเวศสตาร์ทอัพที่เข้มแข็ง งานวิจัยระดับโลก และทุนมนุษย์ด้าน AI สูง จะได้รับประโยชน์สะสม (cumulative advantage) อย่างเด่นชัด โดยงานวิจัยและข้อมูลการลงทุนชี้ว่า สหรัฐฯ ยังคงครองสัดส่วนสำคัญของเงินลงทุนร่วมทุนในสตาร์ทอัพ AI (ประมาณ ราว 50–60% ของการลงทุนทั่วโลกในหลายช่วงปี) ขณะที่ จีน เพิ่มการลงทุนและการยื่นขอสิทธิบัตร AI อย่างรวดเร็ว ทั้งสองประเทศมีเครือข่ายมหาวิทยาลัย ภาคธุรกิจ และตลาดภายในที่สามารถทดลองเชิงพาณิชย์ได้เร็ว ทำให้เกิดวงจรการพัฒนาที่เร่งตัวขึ้น ตรงข้ามกับประเทศที่ขาดการลงทุนพื้นฐานหรือกฎระเบียบสนับสนุนซึ่งมีโอกาสถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

ผลกระทบเชิงเศรษฐกิจและแรงงานมีทั้งด้านเสี่ยงและโอกาส หลายงานวิจัยประเมินว่า 20–30% ของงานในบางอุตสาหกรรมอาจถูกแทนที่หรือเปลี่ยนรูปแบบภายใน 10–20 ปีข้างหน้า ขณะที่ความต้องการแรงงานที่มีทักษะสูงด้านข้อมูล วิศวกรรมโมเดล และการจัดการผลิตภัณฑ์ AI จะเพิ่มขึ้นอย่างมาก นอกจากนี้ อุตสาหกรรมดั้งเดิม เช่น การเงิน การผลิต การค้าปลีก และบริการสาธารณะ จะเผชิญแรงกดดันทั้งจากการลดต้นทุนอัตโนมัติและจากความสามารถในการสร้างนวัตกรรมของแพลตฟอร์ม AI ที่รวมฟีเจอร์ใหม่ ๆ อย่างรวดเร็ว

สำหรับรัฐ มีเครื่องมือเชิงนโยบายหลายประการที่จะใช้สร้างหรือรักษาความได้เปรียบทางเศรษฐกิจในยุค AI ได้แก่ การลงทุนเชิงกลยุทธ์ (เช่น กรณีพระราชบัญญัติ CHIPS ของสหรัฐฯ ที่จัดสรรงบประมาณประมาณ $52 พันล้าน เพื่อสนับสนุนห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์), นโยบายการจัดซื้อภาครัฐเพื่อเร่งการยอมรับเทคโนโลยี, กรอบกฎหมายด้านข้อมูลและความเป็นส่วนตัวที่ช่วยสร้างความโปร่งใสและความไว้วางใจ, และการสนับสนุนการพัฒนากำลังคนผ่านการศึกษาและการฝึกอบรม หากรัฐไม่สามารถออกแบบนโยบายเหล่านี้ได้ทันการณ์ จะเสี่ยงต่อการถูกผูกขาดเชิงเทคโนโลยีและเศรษฐกิจโดยกลุ่มองค์กรที่มีอำนาจทรัพยากรสูง

• กลไกการเพิ่มอำนาจ: การสะสมข้อมูล, เครือข่ายผู้ใช้, เศรษฐศาสตร์ขนาด (scale economics) และการลงทุนในฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง
• ข้อได้เปรียบประเทศ: ระบบนิเวศสตาร์ทอัพ-มหาวิทยาลัย-ทุน (triple helix), การสนับสนุนรัฐบาล และตลาดภายในที่ใหญ่
• ความท้าทายต่อภาคอุตสาหกรรมดั้งเดิม: ความเสี่ยงการสูญเสียรายได้หลัก, ความจำเป็นในการปรับทักษะพนักงาน และการร่วมมือกับแพลตฟอร์มเพื่อเข้าถึงเทคโนโลยี
• บทบาทรัฐ: ใช้นโยบายเชิงรุกด้านการลงทุน, กฎระเบียบ, และการส่งเสริมงานวิจัยเพื่อสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและการแข่งขันที่เป็นธรรม

สรุปคือ AI กำลังกระตุ้นการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างอำนาจทางเศรษฐกิจอย่างมีนัยสำคัญ ทั้งในระดับองค์กรและระดับชาติ ผู้เล่นที่ครอบครองคลาวด์ โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผล และแพลตฟอร์มโมเดลภาษา จะมีอิทธิพลเชิงเศรษฐกิจสูงสุด ในขณะที่รัฐและองค์กรที่วางมาตรการเชิงนโยบายอย่างรอบด้าน จะสามารถแปลงโอกาสทางเทคโนโลยีให้กลายเป็นความได้เปรียบเชิงเศรษฐกิจได้

ห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยี: ชิป เซมิคอนดักเตอร์ และความเปราะบาง

ห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยี: ชิป เซมิคอนดักเตอร์ และความเปราะบาง

ชิปและฮาร์ดแวร์ระดับสูงกลายเป็นแกนกลางของเศรษฐกิจดิจิทัลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้ห่วงโซ่อุปทานชิปรายหนึ่งมีความสำคัญเชิงภูมิรัฐศาสตร์อย่างไม่เคยมีมาก่อน โครงสร้างการผลิตชิปสมัยใหม่ต้องการเทคโนโลยีการผลิตขั้นสูง เครื่องมือเฉพาะทาง และทุนจดทะเบียนที่สูงมาก ส่งผลให้ผู้เล่นสำคัญและโรงงานผลิต (fabs) ถูกกระจุกตัวในบางประเทศ โดยเฉพาะไต้หวัน เกาหลีใต้ และสหรัฐอเมริกา การรวมศูนย์นี้สร้างจุดคอขวดที่เป็นเป้าหมายทางการเมืองและเศรษฐกิจ เพราะหากเกิดการหยุดชะงักเพียงแห่งเดียว ผลกระทบจะลุกลามไปยังอุตสาหกรรม AI, ยานยนต์, โทรคมนาคม และการป้องกันประเทศ

ตัวอย่างผู้เล่นสำคัญในห่วงโซ่ที่ต้องจับตามอง ได้แก่

• ผู้ผลิตชิป (Foundries/IDMs) เช่น TSMC, Samsung และ Intel — โดยเฉพาะ TSMC ที่มีสัดส่วนสำคัญในการผลิตชิประดับนำสมัย (leading-edge) มากกว่า 90% ในบางโหนด ทำให้มีอำนาจเหนือตลาดในระดับสูง
• ผู้ผลิตเครื่องมือขั้นสูง เช่น ASML (ผู้ผลิตเครื่อง EUV lithography รายหลักของโลก), Applied Materials และ Lam Research — เทคโนโลยีเหล่านี้หาแหล่งทดแทนได้ยากและต้องการการส่งออกข้ามพรมแดน
• ผู้ออกแบบชิปและผู้ใช้งานปลายทาง เช่น NVIDIA, AMD, Qualcomm และบริษัทผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ที่พึ่งพาชิปขั้นสูงสำหรับ AI และศูนย์ข้อมูล

การกระจุกตัวของการผลิตและการครอบงำในเทคโนโลยีเฉพาะทางนำไปสู่ การใช้มาตรการควบคุมการส่งออกเป็นเครื่องมือทางภูมิรัฐศาสตร์ ตัวอย่างที่เด่นชัดได้แก่การจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ ต่อบริษัทจีน ตั้งแต่การขึ้นบัญชีดำ Huawei ในปี 2019 ไปจนถึงการออกมาตรการเข้มงวดในปี 2022–2023 ที่จำกัดการส่งออกของชิปประมวลผลความเร็วสูงและอุปกรณ์การผลิตขั้นสูง ทั้งนี้ยังมีนโยบายของเนเธอร์แลนด์ที่จำกัดการส่งออกเครื่อง EUV ของ ASML ไปยังจีน ผลที่ตามมาคือประเทศที่พึ่งพาการนำเข้าเทคโนโลยีขั้นสูงต้องเผชิญกับความล่าช้าในการเข้าถึงฮาร์ดแวร์ การเพิ่มต้นทุน และการถูกบีบให้ลงทุนสร้างศักยภาพภายในประเทศหรือมองหาซัพพลายเออร์ทางเลือก

นอกจากการควบคุมการส่งออกแล้ว ห่วงโซ่อุปทานชิปยังเสี่ยงต่อเหตุการณ์ฉุกเฉินหลายรูปแบบ: ภัยพิบัติทางธรรมชาติ (เช่น แผ่นดินไหวที่อาจเกิดขึ้นในไต้หวัน), โรคระบาด (เช่น COVID-19 ที่เปิดเผยความเปราะบางของโรงงานและโลจิสติกส์ในปี 2020–2021 ซึ่งทำให้เกิดการขาดแคลนชิปในอุตสาหกรรมยานยนต์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์), และความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ (เช่น สงครามในยูเครนที่กระทบห่วงโซ่อุปทานก๊าซนีออนอุตสาหกรรมซึ่งจำเป็นต่อการผลิตชิป) เหตุการณ์เหล่านี้นำไปสู่การหยุดชะงักการผลิต กำหนดเวลาจัดส่งที่ยืดเยื้อ และกระตุ้นให้บริษัทต่าง ๆ ทำการสำรองชิ้นส่วนหรือย้ายฐานการผลิตเพื่อกระจายความเสี่ยง

ผลทางธุรกิจและนโยบายชี้ชัดว่า การเข้าใจห่วงโซ่อุปทานชิปไม่ใช่เรื่องเทคนิคเพียงอย่างเดียว แต่เป็นเรื่องเชิงยุทธศาสตร์ บริษัทต้องดำเนินการประเมินความเสี่ยงเชิงภูมิศาสตร์ (geopolitical risk mapping), หาวิธีกระจายแหล่งจัดหาวัตถุดิบและผู้ผลิต, และพิจารณาแนวทางการสร้างคลังสำรองหรือการลงทุนในศักยภาพภายในประเทศ ในขณะเดียวกันผู้กำหนดนโยบายต้องออกแบบมาตรการที่สมดุลระหว่างความมั่นคงทางชาติและการรักษาซัพพลายเชนโลกไว้ เพื่อหลีกเลี่ยงการเร่งให้เกิดการแยกตัว (decoupling) ที่อาจเพิ่มต้นทุนและชะลอการพัฒนา AI ในวงกว้าง

ข้อมูล การกำกับดูแล และอธิปไตยของข้อมูล (Data Sovereignty)

ข้อมูล การกำกับดูแล และอธิปไตยของข้อมูล (Data Sovereignty)

ในยุคปัญญาประดิษฐ์ ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงสินทรัพย์ทางธุรกิจ แต่กลายเป็น ทรัพยากรเชิงกลยุทธ์ ที่ขับเคลื่อนขีดความสามารถของระบบ AI ทั้งในแง่คุณภาพการเรียนรู้ ความแม่นยำในการพยากรณ์ และความสามารถในการสร้างนวัตกรรม โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (large language models) และระบบการเรียนรู้เชิงลึกสมัยใหม่มักต้องการชุดข้อมูลขนาดมหาศาล — ตัวอย่างเช่น การฝึกโมเดลภาษาระดับชั้นนำจำเป็นต้องใช้ข้อมูลเป็นร้อยเป็นพันล้านโทเค็น — ทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงคุณภาพและหลากหลายกลายเป็นปัจจัยกำหนดศักยภาพของผู้เล่นทั้งภาคเอกชนและรัฐ

การกำกับดูแลข้อมูลและแนวคิดเรื่อง อธิปไตยของข้อมูล (data sovereignty) จึงกลายเป็นประเด็นทางภูมิรัฐศาสตร์ที่สำคัญ ประเทศต่าง ๆ กำลังออกกฎเกณฑ์เพื่อควบคุมการเก็บ แบ่งปัน และส่งออกข้อมูลระหว่างประเทศ เป้าหมายรวมถึงการปกป้องความเป็นส่วนตัว เสถียรภาพของระบบเศรษฐกิจดิจิทัล และการรักษาความมั่นคงของรัฐ ผลจากแนวทางที่แตกต่างกันในระดับนานาชาติทำให้รูปแบบการไหลของข้อมูลและความร่วมมือทางเทคโนโลยีเปลี่ยนแปลงไปอย่างชัดเจน

แนวทางการกำกับดูแลระหว่างภูมิภาคมีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างสำคัญได้แก่:

• สหภาพยุโรป (EU) — ใช้กรอบกฎหมายที่เป็นระบบรวมศูนย์ เช่น GDPR ที่มีบทลงโทษเข้มงวดและหลักการคุ้มครองข้อมูลแบบองค์รวม รวมถึงกลไกการถ่ายโอนข้อมูลข้ามพรมแดน (เช่น adequacy decisions, Standard Contractual Clauses) ที่มีเงื่อนไขด้านความปลอดภัยและสิทธิเยียวยา
• สหรัฐอเมริกา — ยังคงเน้นแนวทางแบบ sectoral และรัฐต่อรัฐ (เช่น กฎหมายความเป็นส่วนตัวของรัฐต่าง ๆ และกฎระเบียบเฉพาะอุตสาหกรรม) แม้มีแรงกดดันให้มีกรอบระดับชาติ แต่โครงสร้างที่กระจัดกระจายและการเน้นนวัตกรรมเชิงตลาดส่งผลให้ข้อจำกัดด้านการไหลของข้อมูลไม่เข้มงวดเท่า EU หรือจีน
• จีน — ใช้กฎหมายเช่น PIPL (Personal Information Protection Law) และกฎระเบียบความมั่นคงไซเบอร์ที่เน้นการควบคุมการส่งออกข้อมูลและการเก็บรักษาข้อมูลภายในประเทศ การทบทวนการส่งออกข้อมูลและนโยบาย data localization ถูกใช้เพื่อรักษาอธิปไตยของข้อมูลและความมั่นคงของรัฐ

ผลจากกรอบกฎหมายที่ต่างกันมีนัยสำคัญต่อการไหลของข้อมูลและความร่วมมือข้ามชาติ:

• การบังคับใช้กฎความเป็นส่วนตัวแบบเข้มงวดและการตัดสินใจทางกฎหมาย เช่นกรณี Schrems II มีผลให้กลไกการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างสหภาพยุโรปกับประเทศอื่น ๆ ต้องได้รับการทบทวนและปรับปรุง ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายและความซับซ้อนของการทำธุรกิจข้ามพรมแดนเพิ่มขึ้น
• นโยบาย data localization และการตรวจสอบการส่งออกข้อมูลทำให้เกิดการแบ่งแยกของตลาดดิจิทัล (digital fragmentation) ซึ่งอาจจำกัดการเข้าถึงชุดข้อมูลที่หลากหลายสำหรับการฝึกโมเดล AI และส่งผลต่อความเป็นกลางของโมเดล
• ขณะเดียวกัน มากกว่า 60 ประเทศได้ประกาศมาตรการควบคุมข้อมูลข้ามพรมแดนในรูปแบบต่าง ๆ (data localization, export controls, consent requirements) ซึ่งสะท้อนแนวโน้มระดับโลกที่รัฐบาลให้ความสำคัญกับการรักษาอธิปไตยของข้อมูล

สำหรับภาคธุรกิจและนักลงทุน ผลกระทบเชิงปฏิบัติ ได้แก่ต้นทุนการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่สูงขึ้น ความเสี่ยงทางกฎหมายเมื่อดำเนินการข้ามเขตอำนาจ และข้อจำกัดในการสร้างผลิตภัณฑ์ AI ที่อาศัยข้อมูลข้ามชาติ การตอบสนองเชิงกลยุทธ์รวมถึงการลงทุนในระบบการกำกับดูแลข้อมูล (data governance), การใช้เทคนิคเช่น federated learning และข้อมูลสังเคราะห์เพื่อหลีกเลี่ยงการย้ายข้อมูลดิบ และการจัดทำโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เป็นไปตามข้อกำหนดหลายภูมิภาค

สรุปได้ว่า การเข้าใจภาพรวมของนโยบายกำกับดูแลและอธิปไตยของข้อมูลเป็นเรื่องที่มีความสำคัญอย่างยิ่งในยุค AI — ไม่เพียงเพราะข้อกฎหมาย แต่เพราะมันเป็นตัวกำหนดขีดความสามารถในการเข้าถึงปริมาณและคุณภาพของข้อมูลที่จำเป็นต่อการแข่งขันทางเทคโนโลยีและความร่วมมือระหว่างประเทศ

AI ในสงครามไซเบอร์และการทหาร

AI ในสงครามไซเบอร์และการทหาร

การนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไปใช้ในการทหารและสงครามไซเบอร์เปลี่ยนรูปแบบความขัดแย้งจากแนวรบแบบดั้งเดิมไปสู่สนามข้อมูลและระบบอัตโนมัติ การประมวลผลภาพและเสียงด้วยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกถูกนำมาใช้ในการสอดแนม การวิเคราะห์ข่าวกรองแบบเรียลไทม์ และการคัดแยกเป้าหมายที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น ระบบวิเคราะห์ภาพดาวเทียมและโดรนที่ใช้ AI สามารถระบุการเคลื่อนไหวของกำลังและยานพาหนะได้ในระดับที่เร็วกว่ากระบวนการมนุษย์ ทำให้การตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์เป็นไปอย่างรวดเร็วขึ้น และในหลายกรณี การตัดสินใจเชิงยุทธศาสตร์เหล่านี้มีผลกระทบโดยตรงต่อภูมิศาสตร์การเมืองและการตอบโต้ระหว่างรัฐ โดยเอกสารของภาคเอกชนและหน่วยงานด้านความมั่นคงหลายแห่งชี้ว่าองค์กรที่เกี่ยวข้องกับรัฐมีการเพิ่มการปฏิบัติการไซเบอร์ที่ซับซ้อนขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ในมิติของสงครามไซเบอร์ AI ถูกใช้ทั้งเชิงป้องกันและเชิงรุก ตั้งแต่ระบบตรวจจับภัยคุกคามที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อลดสัญญาณรบกวน และระบบตอบโต้แบบอัตโนมัติ ไปจนถึงการโจมตีที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น การค้นหาและแสวงหาเป้าหมายในเครือข่ายเป้าหมายอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ AI ยังเป็นเครื่องมือสำคัญในการสร้างข้อมูลเท็จ (deepfakes) ที่สามารถบ่อนทำลายความเชื่อมั่นของสาธารณะ และใช้ในการดำเนินการข่าวสารปลอมเพื่อบิดเบือนการตัดสินใจของประชาชนและผู้นำทางการเมือง ตัวอย่างที่เป็นที่ถกเถียงคือการใช้ข้อความ เสียง และวิดีโอปลอมเพื่อการโจมตีเชิงจิตวิทยา (psychological operations) ในความขัดแย้งระดับภูมิภาค

ความเสี่ยงที่สำคัญประการหนึ่งคือการพัฒนาอาวุธอัตโนมัติที่สามารถปฏิบัติการได้โดยแทบไม่ต้องมีการควบคุมจากมนุษย์ (autonomous weapons systems) ประเด็นทางจริยธรรมระหว่างประเทศจึงถูกโปรยเรียกร้องให้กำหนดหลักการ “การควบคุมโดยมนุษย์ที่มีความหมาย” (meaningful human control) และมาตรการกำกับดูแล แต่ความจริงคือความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการแข่งขันทางทหารทำให้แนวทางการควบคุมยังล่าช้า การวิจัยและการทดลองกับระบบติดอาวุธอัตโนมัติรวมถึงการใช้โดรนฝูง (drone swarms) และระบบตัดสินใจอัตโนมัติยิ่งเพิ่มความเสี่ยงของการคำนวณผิดพลาด การขัดข้องด้านซอฟต์แวร์ และการใช้ผิดเจตนารมณ์ ซึ่งอาจนำไปสู่เหตุการณ์ลุกลามระหว่างรัฐได้อย่างรวดเร็ว

หลายประเทศลงทุนหนักใน AI เพื่อเสริมศักยภาพทางทหารและข่าวกรอง ตัวอย่างแนวโน้มสำคัญได้แก่

• สหรัฐอเมริกา: โครงการอย่าง Project Maven และหน่วยงานเช่น JAIC ได้สร้างกรอบการลงทุนและการนำ AI มาใช้ในงานด้านข่าวกรอง การกำหนดเป้าหมาย และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจแบบรวดเร็ว
• จีน: ยุทธศาสตร์ “military-civil fusion” ทำให้เกิดการไหลของเทคโนโลยีจากภาคเอกชนสู่องค์กรทางทหาร ส่งผลให้จีนเพิ่มการลงทุนด้าน AI สำหรับระบบสอดแนม อิเล็กทรอนิกส์ และการรบไซเบอร์
• รัสเซียและประเทศอื่นๆ: ให้ความสำคัญกับระบบอิเล็กทรอนิกส์ สงครามทางข้อมูล และอาวุธอัตโนมัติระดับต่างๆ ซึ่งสะท้อนจากการใช้งานโดรนต่อสู้และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ในเหตุการณ์ความขัดแย้งร่วมสมัย
• รัฐชาติขนาดกลางและผู้ให้บริการเอกชน: ประเทศอย่างอิสราเอลและสหราชอาณาจักรมีระบบนิเวศสตาร์ทอัพด้านความมั่นคงไซเบอร์และการป้องกันที่พร้อมส่งมอบโซลูชัน AI ให้กับกำลังทหาร

ตัวอย่างจากความขัดแย้งในช่วงหลังของทศวรรษ 2010s และต้นทศวรรษ 2020 แสดงให้เห็นการผสมผสานของเทคโนโลยี: การใช้โดรนและ loitering munitions ในสมรภูมิจริง การใช้ระบบวิเคราะห์ภาพสำหรับการกำหนดเป้าหมายแบบเรียลไทม์ และการลุกลามของปฏิบัติการข่าวสารปลอมที่ใช้ deepfake เพื่อกระทบต่อการตอบสนองของสาธารณะและหน่วยงานรัฐ เหตุการณ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าเทคโนโลยี AI ไม่ได้เป็นเพียงเรื่องของประสิทธิภาพเชิงทหารเท่านั้น แต่มีผลสะท้อนต่อความน่าเชื่อถือของข้อมูล การสร้างพันธมิตร และภูมิทัศน์ทางการเมืองระหว่างประเทศ

สรุป — การเข้าใจผลประโยชน์ ความเสี่ยง และข้อจำกัดของ AI ในมิติทางทหารและสงครามไซเบอร์เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับผู้กำหนดนโยบาย ภาคธุรกิจ และผู้นำระดับสูง เพราะการตัดสินใจเชิงภูมิรัฐศาสตร์ในยุค AI จะถูกกำหนดไม่เพียงโดยจำนวนอาวุธ แต่โดยความสามารถในการควบคุมข้อมูล การบริหารความเสี่ยงเชิงเทคโนโลยี และกรอบกฎระเบียบระหว่างประเทศที่มีประสิทธิภาพ

ผลกระทบต่อความเหลื่อมล้ำระหว่างประเทศและโอกาสการพัฒนา

ผลกระทบต่อความเหลื่อมล้ำระหว่างประเทศและโอกาสการพัฒนา

การแพร่หลายของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีศักยภาพที่จะยกระดับประสิทธิภาพเศรษฐกิจและนวัตกรรม แต่ในขณะเดียวกันก็สามารถขยายช่องว่างระหว่างประเทศร่ำรวยกับประเทศกำลังพัฒนาได้อย่างชัดเจน โดยผลกระทบสำคัญจะเกิดขึ้นในสามด้านหลัก ได้แก่ ทักษะผู้แรงงาน, โครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล และ การเข้าถึงข้อมูล/ทรัพยากรคอมพิวติ้ง ตัวอย่างเช่น องค์กรระหว่างประเทศและการวิเคราะห์ชี้ว่าอัตราการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและบริการบรอดแบนด์ในกลุ่มประเทศที่พัฒนาน้อยที่สุดยังต่ำกว่าค่าเฉลี่ยโลกอย่างมีนัยสำคัญ (บางพื้นที่ต่ำกว่า 30%) ขณะที่การลงทุนด้านวิจัยและพัฒนา (R&D) ในประเทศพัฒนาแล้วมักสูงกว่า 2% ของ GDP แต่ในหลายประเทศกำลังพัฒนาลดลงต่ำกว่า 1% ซึ่งสะท้อนช่องว่างในการสร้างองค์ความรู้และทรัพยากรที่จำเป็นต่อการพัฒนา AI

ความเสี่ยงทางโครงสร้างมีหลายรูปแบบ: ทักษะเชิงเทคนิคและการจัดการข้อมูลเป็นข้อจำกัดสำคัญ—ผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและวิศวกร AI กระจุกตัวในไม่กี่ประเทศและบริษัทขนาดใหญ่ ส่งผลให้ความสามารถในการออกแบบ ปรับใช้ และควบคุมระบบอัตโนมัติไม่กระจายไปยังภูมิภาคที่มีทรัพยากรน้อย นอกจากนี้ โครงสร้างพื้นฐานเช่นการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตความเร็วสูง ศูนย์ข้อมูล (data centers) และทรัพยากรคอมพิวติ้งสำหรับฝึกโมเดลขนาดใหญ่ มักต้องการการลงทุนสูงและถูกครอบงำโดยผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ ซึ่งตามการประเมินตลาดมีสัดส่วนรวมกันมากกว่า 60% ของตลาดคลาวด์สาธารณะ ผลคือประเทศที่เข้าถึงบริการเหล่านี้จำเป็นต้องจ่ายค่าใช้จ่ายสูงหรือถูกจำกัดด้วยข้อผูกมัดด้านสิทธิทางเทคโนโลยีและข้อมูล

เพื่อลดความเหลื่อมล้ำ จึงจำเป็นต้องออกแบบโมเดลความร่วมมือระหว่างประเทศที่เน้นการสร้างสมรรถนะ (capacity building) และการถ่ายทอดเทคโนโลยี (technology transfer) โดยโมเดลที่เป็นไปได้รวมถึง:

• โครงการสร้างสมรรถนะ (Capacity building): หลักสูตรฝึกอบรมระยะสั้น-ยาว, ทุนวิจัย, โครงการแลกเปลี่ยนนักวิจัยและการตั้งศูนย์ฝึกท้องถิ่น เพื่อเพิ่มจำนวนบุคลากรด้านข้อมูลและการบริหาร AI ในประเทศกำลังพัฒนา
• การถ่ายทอดเทคโนโลยีเชิงคัดเลือก (Targeted tech transfer): การตั้งห้องปฏิบัติการร่วม (joint labs), การอนุญาตใช้สิทธิ (licensing) แบบที่ยืดหยุ่น และการสนับสนุน open-source models/benchmarks เพื่อให้ประเทศกำลังพัฒนาสามารถนำไปปรับใช้โดยไม่ถูกผูกมัดด้วยค่าใช้จ่ายสูง
• การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานเชิงสาธารณะ-ร่วมทุน (Public-private partnerships): การสร้างศูนย์ข้อมูลภูมิภาค, โครงข่ายข้ามพรมแดน (subsea cables) และโปรแกรมให้สิทธิ์คลาวด์ (cloud credits) แก่สถาบันการศึกษาและสตาร์ทอัพท้องถิ่น
• กรอบการปกครองข้อมูลและประกันความเป็นธรรม: การจัดตั้ง data trusts, มาตรฐานการแบ่งปันข้อมูลแบบปลอดภัย (federated learning) และข้อตกลงด้านความเป็นส่วนตัว-สิทธิข้อมูล เพื่อให้ข้อมูลที่มีคุณค่าไม่ถูกผูกขาดหรือใช้ในลักษณะที่ทำให้ประเทศกำลังพัฒนาเสียเปรียบ

ผลลัพธ์เชิงประจักษ์จากโครงการความร่วมมือหลายโครงการแสดงให้เห็นว่าการลงทุนเชิงกลยุทธ์สามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงได้จริง ตัวอย่างที่เด่นได้แก่ความร่วมมือเชิงวิชาการและเครือข่ายที่เน้นท้องถิ่น เช่น Deep Learning Indaba ซึ่งส่งเสริมการพัฒนาชุมชนนักวิจัยในทวีปแอฟริกาและช่วยให้จำนวนผู้ได้รับปริญญาเอกและผลงานวิจัยด้าน AI เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ, โครงการ Masakhane ที่ส่งเสริมการสร้างโมเดลประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับภาษาท้องถิ่นในแอฟริกา (ช่วยให้มีโมเดลสำหรับหลายสิบภาษา) และแพลตฟอร์มความร่วมมือระหว่างประเทศอย่าง Global Partnership on AI (GPAI) ที่เชื่อมหน่วยงานรัฐบาล ภาคเอกชน และสถาบันวิจัยเพื่อทดลองโครงการนำร่องในประเทศรายได้ระดับกลางและต่ำ

สำหรับภาคธุรกิจและนโยบายระหว่างประเทศ ข้อเสนอเชิงปฏิบัติที่ควรดำเนินการรวมถึง: 1) สนับสนุนทุนและสิทธิ์การใช้เทคโนโลยีแบบเปิดเพื่อให้นักพัฒนาในประเทศกำลังพัฒนาสามารถเรียนรู้และปรับใช้ได้ 2) ลงนามข้อตกลงความร่วมมือด้านการฝึกอบรมและการวิจัย (co-funded research chairs, joint PhD programs) 3) รวมการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัลเข้าเป็นวาระแห่งชาติและภูมิภาค โดยมุ่งเป้าลดต้นทุนการเชื่อมต่อและเพิ่มการเข้าถึงคลาวด์เชิงสาธารณะสำหรับสถาบันการศึกษา และ 4) ส่งเสริมการกำกับดูแลด้านข้อมูลเพื่อปกป้องผลประโยชน์ของประเทศกำลังพัฒนาและกระตุ้นนวัตกรรมของท้องถิ่น

สรุปแล้ว หากไม่ดำเนินมาตรการร่วมกันอย่างเร่งด่วน AI มีแนวโน้มจะเป็นตัวเร่งให้ช่องว่างระหว่างประเทศยิ่งลึกขึ้น แต่การออกแบบโมเดลความร่วมมือที่เน้นการถ่ายทอดความรู้ การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานเชิงสาธารณะ และกรอบการปกครองข้อมูลที่เป็นธรรม สามารถเปลี่ยน AI ให้เป็นโอกาสสำหรับการพัฒนาอย่างยั่งยืนและลดความเหลื่อมล้ำข้ามประเทศได้อย่างเป็นรูปธรรม

นโยบาย ระเบียบ และแนวทางปฏิบัติ: การสร้างภูมิคุ้มกันทางเทคโนโลยี

การเปลี่ยนผ่านสู่ระบบนิเวศทางเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทำให้ความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และห่วงโซ่อุปทานของเทคโนโลยีมีความซับซ้อนและแพร่หลายมากขึ้น ประเทศและองค์กรต้องพัฒนานโยบายที่เชื่อมโยงการลงทุน โครงสร้างพื้นฐาน การกำกับดูแลข้อมูล และความร่วมมือระหว่างประเทศอย่างบูรณาการ เพื่อสร้าง ภูมิคุ้มกันทางเทคโนโลยี ที่สามารถต้านทานการหยุดชะงักทางการเมือง เศรษฐกิจ และความมั่นคง

นโยบายการลงทุนและโครงสร้างพื้นฐาน

รัฐบาลควรออกแบบกรอบการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ที่มุ่งเน้นการสร้างความสามารถพื้นฐานของประเทศ เช่น ชิปประมวลผล ศูนย์ข้อมูลแบบกระจาย (edge & cloud) และเครือข่ายการสื่อสารความเร็วสูง การลงทุนเชิงสาธารณะ-เอกชนที่มุ่งยกระดับอุตสาหกรรมสำคัญ สามารถลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาผู้ให้บริการต่างประเทศเพียงรายเดียว ตัวอย่างเช่น “CHIPS and Science Act” ของสหรัฐฯ ที่จัดสรรงบประมาณหลายหมื่นล้านดอลลาร์เพื่อเพิ่มกำลังการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ภายในประเทศ ซึ่งเป็นกรณีศึกษาว่าเงินอุดหนุนเชิงยุทธศาสตร์สามารถเสริมความมั่นคงห่วงโซ่อุปทานได้

• แรงจูงใจทางภาษีและเงินอุดหนุน ให้กับโรงงานการผลิตฮาร์ดแวร์สำคัญและศูนย์ข้อมูลภายในประเทศ
• มาตรการรองรับโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล เช่น เครือข่าย 5G/6G, ศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานอย่างยั่งยืน และระบบสำรองไฟฟ้า
• แผนสำรองทางเทคนิค (redundancy) เช่น การกระจายแหล่งจัดซื้อชิ้นส่วนและการพัฒนาผู้ผลิตท้องถิ่น

การเพิ่มความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานและความมั่นคงทางเทคโนโลยี

การประเมินความเสี่ยงเชิงระบบของห่วงโซ่อุปทานเทคโนโลยีต้องมีการตรวจสอบฐานข้อมูลการจัดหา การทำแผนฉุกเฉิน และการสร้างความสามารถทางการผลิตในภูมิภาคที่หลากหลาย เพื่อป้องกันการหยุดชะงักเมื่อเกิดความขัดแย้งทางการเมือง ตัวอย่างการป้องกันเชิงปฎิบัติได้แก่:

• การจัดทำแผนความต่อเนื่องทางธุรกิจ (BCP) สำหรับโครงสร้างพื้นฐานไอทีและระบบคลาวด์
• การประเมินความเสี่ยงซัพพลายเออร์ โดยใช้มาตรฐานการประกันคุณภาพและความปลอดภัยด้านข้อมูล
• การสร้างคลังอะไหล่และชิ้นส่วนสำคัญ ในระดับชาติหรือภูมิภาคเพื่อลดการพึ่งพานำเข้า

การกำกับดูแลข้อมูลและกรอบกฎหมาย

การกำกับดูแลข้อมูลเป็นหัวใจของความมั่นคงทางเทคโนโลยี โดยต้องสมดุลระหว่างการส่งเสริมนวัตกรรมและการคุ้มครองสิทธิพลเมือง นโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับการเข้าถึงข้อมูลข้ามพรมแดน การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล และการตรวจสอบอัลกอริธึม สามารถลดความเสี่ยงจากการบิดเบือนข้อมูลหรือการสอดแนมเชิงรัฐ ตัวอย่างเชิงนโยบายที่น่าสังเกตคือ EU AI Act ซึ่งเป็นกรอบที่จัดประเภทความเสี่ยงของการใช้ AI และกำหนดข้อบังคับสำหรับการใช้ในงานที่มีผลกระทบร้ายแรงต่อสังคม

• มาตรฐานความโปร่งใสของโมเดล เช่น การระบุที่มาของข้อมูลและวิธีการฝึกสอน
• กลไกการประเมินผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว (PIA) และการตรวจสอบอิสระ
• บทบัญญัติการแบ่งปันข้อมูลระหว่างภาครัฐและเอกชน ภายใต้การคุ้มครองทางกฎหมาย

ความจำเป็นของมาตรการระหว่างประเทศ

AI และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องข้ามพรมแดนอย่างเป็นธรรมชาติ จึงจำเป็นต้องมีกติการะหว่างประเทศเพื่อจัดการความเสี่ยงร่วม เช่น ข้อตกลงด้านจริยธรรมการใช้ AI มาตรฐานการทดสอบความปลอดภัย และการควบคุมการใช้งานเทคโนโลยีเชิงรุกที่สามารถเป็นอาวุธทางไซเบอร์หรือทางกายภาพได้ ความร่วมมือระหว่างประเทศยังช่วยลดแรงกดดันด้านการแข่งขันทางเทคโนโลยีที่อาจนำไปสู่ความไม่มั่นคง ตัวอย่างข้อริเริ่มที่มีความหมายคือการหารือในเวทีสหประชาชาติเกี่ยวกับกรอบการควบคุมการใช้อาวุธอัตโนมัติ และการจัดตั้งเครือข่ายมาตรฐาน AI ระหว่างชาติ

“มาตรการระหว่างประเทศเชิงรุก—รวมถึงข้อตกลงด้านจริยธรรมและมาตรการควบคุมอาวุธที่เกี่ยวข้องกับ AI—เป็นปัจจัยสำคัญในการลดความเสี่ยงระหว่างรัฐและสร้างความไว้วางใจข้ามพรมแดน”

ข้อเสนอเชิงปฏิบัติ: การฝึกอบรม workforce, การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน และ tech diplomacy

การเตรียมบุคลากรและการพัฒนาเทคโนโลยีต้องมาพร้อมกัน นโยบายเชิงปฏิบัติที่ควรนำไปใช้ได้แก่:

• โปรแกรมการเรียนรู้ตลอดชีวิต (lifelong learning) และการฝึกอบรมด้าน AI สำหรับแรงงานในทุกระดับ โดยเน้นทักษะด้านการจัดการข้อมูล ความปลอดภัยไซเบอร์ และการตีความผลลัพธ์ของโมเดล
• การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล ทั้งศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ เครือข่ายความเร็วสูง และแพลตฟอร์มการเข้าถึงทรัพยากรคอมพิวติ้งสำหรับสตาร์ทอัพและสถาบันการศึกษา
• Tech diplomacy — การแต่งตั้งทูตหรือหน่วยงานเฉพาะทางด้านเทคโนโลยี เพื่อประสานงานข้อตกลงด้านมาตรฐาน การแบ่งปันข้อมูลเชิงบวก และการเจรจาเพื่อลดผลกระทบจากนโยบายคว่ำบาตรหรือข้อจำกัดทางการค้า

กรณีตัวอย่างของนโยบายเตรียมพร้อม

มีหลายชาติและองค์กรที่เป็นกรณีศึกษาที่ดี เช่น:

• สหภาพยุโรป — การผลักดัน EU AI Act และโครงการลงทุนด้านดิจิทัลของสหภาพยุโรปเป็นกรอบการกำกับดูแลที่มุ่งสร้างความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของ AI ในระดับภูมิภาค
• สหรัฐอเมริกา — นโยบาย CHIPS and Science Act ที่เสริมสร้างห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ และการลงทุนของภาคเอกชน (เช่น การร่วมลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ระหว่างบริษัทเทคโนโลยีและสถาบันวิจัย) ช่วยเพิ่มความสามารถทางเทคโนโลยีภายในประเทศ
• สิงคโปร์และเอสโตเนีย — ตัวอย่างประเทศขนาดเล็กที่ใช้กลยุทธ์ดิจิทัลและการกำกับดูแลข้อมูลเพื่อสร้างความยืดหยุ่นเชิงสถาบัน โดยเน้นการฝึกทักษะดิจิทัลและการให้บริการสาธารณะดิจิทัลที่มีความปลอดภัย
• ภาคเอกชน — บรรษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ (เช่น ผู้ให้บริการคลาวด์และผู้ผลิตชิป) ที่ลงนามในข้อตกลงความร่วมมือด้านมาตรฐานและลงทุนในโครงการความปลอดภัยร่วมกับรัฐบาล เป็นตัวอย่างการทำงานแบบสาธารณะ-เอกชนเพื่อเสริมความมั่นคง

สรุปแล้ว การสร้างภูมิคุ้มกันทางเทคโนโลยีต้องอาศัยกลยุทธ์ที่ผสมผสานทั้งการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ การปกป้องห่วงโซ่อุปทาน กรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน ความร่วมมือระหว่างประเทศ และการยกระดับทักษะของกำลังแรงงาน มาตรการเหล่านี้ควรนำมาประยุกต์ใช้อย่างเป็นระบบและมีการประเมินผลอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ประเทศและองค์กรสามารถรับมือกับความท้าทายในยุค AI ได้อย่างยั่งยืน

บทสรุป

AI กำลังกระตุ้นการเปลี่ยนแปลงทางภูมิรัฐศาสตร์อย่างรวดเร็ว ทำให้เทคโนโลยีและข้อมูลกลายเป็นปัจจัยกำหนดอำนาจระดับชาติ — ประเทศที่มีทรัพยากรด้านข้อมูล โครงสร้างพื้นฐานคำนวณ และบุคลากรที่เชี่ยวชาญจะได้เปรียบในการแข่งขันทางเศรษฐกิจและความมั่นคง ในขณะเดียวกัน ประเทศที่ไม่เข้าใจหรือไม่ลงทุนในเทคโนโลยีและนโยบายดิจิทัลมีความเสี่ยงถูกทิ้งไว้ข้างหลัง ซึ่งอาจนำไปสู่การพึ่งพาภายนอก การสูญเสียความสามารถเชิงยุทธศาสตร์ และความเปราะบางต่อแรงกดดันทางการเมืองระหว่างรัฐ การตอบสนองต้องครอบคลุมทั้งนโยบายภายใน เช่น การพัฒนาแรงงานดิจิทัล โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายและศูนย์ข้อมูล การกำกับดูแลด้านข้อมูลและความปลอดภัยไซเบอร์ รวมถึงกรอบกฎหมายที่เอื้อต่อนวัตกรรมและความรับผิดชอบ

มุมมองในอนาคตชี้ชัดว่าการสร้างภูมิคุ้มกันเชิงระบบต่อความเสี่ยงจาก AI จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างประเทศ ทั้งการตั้งมาตรฐานร่วม การแลกเปลี่ยนความรู้ และกลไกความช่วยเหลือด้านเทคโนโลยีสำหรับประเทศที่กำลังพัฒนา เพื่อช่วยลดช่องว่างทางความสามารถและบรรเทาความตึงเครียดระหว่างรัฐ นโยบายเชิงรุกที่ผสมผสานการลงทุนภายในกับพันธมิตรระหว่างประเทศจะเป็นกุญแจสำคัญในการรักษาเสถียรภาพภูมิรัฐศาสตร์ ป้องกันการเกิด "ลัทธิล่าอาณานิคมดิจิทัล" และมุ่งสู่อนาคตที่แบ่งปันผลประโยชน์จากเทคโนโลยีอย่างยั่งยืน