การแพร่หลายอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์กำลังก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ทั่วหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่การศึกษา การเงิน ไปจนถึงการสร้างเนื้อหา การวิเคราะห์ล่าสุดเปิดเผยว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI ตอนนี้คิดเป็นสัดส่วนมากกว่าครึ่งของบทความทั้งหมดที่เผยแพร่ออนไลน์ ในขณะเดียวกัน คำถามสำคัญเกี่ยวกับความยั่งยืนทางการเงินของผู้เล่นหลักในยุคบูมของ AI ก็กำลังเกิดขึ้น การพัฒนาครั้งนี้ชี้ให้เห็นถึงจุดเปลี่ยนที่สำคัญ ที่การเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีอาจกำลังแซงหน้าฐานทางเศรษฐกิจและประโยชน์ใช้สอยในทางปฏิบัติ
จุดเปลี่ยนของเนื้อหา AI
จากการวิจัยอย่างครอบคลุมโดยบริษัท SEO ชื่อ Graphite บทความที่สร้างโดย AI ได้แซงหน้าบทความที่เขียนโดยมนุษย์อย่างเป็นทางการแล้ว โดยพุ่งไปถึงจุดสูงสุดที่ 55% ของเนื้อหาที่เผยแพร่ทั้งหมดในเดือนมกราคม 2025 ซึ่งแสดงถึงการเร่งตัวที่รวดเร็วจากเพียง 39% เมื่อหนึ่งปีหลังจากการเปิดตัว ChatGPT ในปี 2022 ซึ่งบ่งชี้ถึงความเร็วในการนำเครื่องมือเขียน AI มาใช้ทั่วทั้งแวดวงการเผยแพร่ดิจิทัล ปริมาณเนื้อหาที่สร้างโดย AI ที่หมุนเวียนอยู่ในโลกออนไลน์ในขณะนี้ เป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีการผลิตและบริโภคข้อมูลในยุคดิจิทัล
แม้จะมีปริมาณที่มากมาย แต่ก็มีสัญญาณเริ่มต้นว่าการระเบิดของเนื้อหา AI อาจกำลังถึงจุดอิ่มตัว นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมตั้งสมมติฐานว่าการมีเสถียรภาพนี้มีสาเหตุมาจากผู้ปฏิบัติงานค้นพบว่าบทความที่สร้างโดย AI มักจะทำได้ไม่ดีในการจัดอันดับบนเครื่องมือค้นหา อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนแพลตฟอร์มค้นหาหลักดูเหมือนจะพัฒนาความสามารถในการระบุและอาจลดลำดับความสำคัญของเนื้อหาที่สร้างโดยเครื่อง สร้างสถานการณ์ที่ขัดแย้งในตัวเองเมื่อ AI ถูกใช้เพื่อตรวจจับผลลัพธ์จากระบบ AI อื่นๆ
สถิติการสร้างเนื้อหาด้วย AI (Graphite Research)
- จุดสูงสุดในเดือนมกราคม 2025: 55% ของบทความที่เผยแพร่ถูกสร้างด้วย AI
- พฤศจิกายน 2024 - มีนาคม 2025: บทความที่สร้างด้วย AI แซงหน้าเนื้อหาที่เขียนโดยมนุษย์เล็กน้อย
- หนึ่งปีหลัง ChatGPT (2023): 39% ของบทความถูกสร้างด้วย AI
- สถานะปัจจุบัน: สัดส่วนของบทความที่สร้างด้วย AI มีความเสถียร
การแยกส่วนครั้งใหญ่ของวงการการศึกษา
ผลกระทบจากการแพร่หลายของ AI ขยายออกไปไกลกว่าการผลิตเนื้อหาและเข้าสู่หัวใจของสถาบันดั้งเดิมอย่างการศึกษาระดับอุดมศึกษา มหาวิทยาลัยต่างๆ กำลังเผชิญกับสิ่งที่ผู้สังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมเรียกว่า การแยกส่วนครั้งใหญ่ (the great unbundling) ซึ่งเป็นการปรับโครงสร้างพื้นฐานของโมเดลธุรกิจอายุหลายศตวรรษของพวกเขา เป็นเวลาหลายทศวรรษที่วิทยาลัยดำเนินงานด้วยแนวทางแบบรวมกลุ่ม (bundled) โดยผสมผสานการถ่ายทอดข้อมูล การพัฒนาทักษะ การรับรองคุณวุฒิ และการสร้างเครือข่ายทางสังคมเข้าไว้ในแพ็กเกจพรีเมียม ปัญญาประดิษฐ์กำลังรื้อถอนองค์ประกอบที่ทำกำไรได้มากที่สุดของกลุ่มนั้นอย่างเป็นระบบ นั่นคือการถ่ายทอดข้อมูล
สถาบันที่คิดล้ำหน้ากำลังตอบสนองต่อการหยุดชะงักนี้ด้วยการปรับโครงสร้างข้อเสนอคุณค่าทางการศึกษาใหม่ให้อยู่รอบๆ การใช้วิจารณญาณของมนุษย์ แทนที่จะเป็นการถ่ายทอดข้อมูล โรงเรียนธุรกิจของ Arizona State University ตอนนี้ทุ่มเทงานในหลักสูตรส่วนใหญ่ให้กับโปรเจกต์ลูกค้าจริง ในขณะที่ Northeastern University ได้สร้างความฉลาดจากการประสบการณ์ (experiential intelligence) เข้าไปในข้อกำหนดหลัก Stanford University d.school ได้ยกเลิกการบรรยายแบบดั้งเดิมทั้งหมดแล้ว และหันมาเน้นที่การเรียนรู้แบบใช้โปรเจกต์แทน ซึ่งนักศึกษาจะได้แก้ไขความท้าทายจากบริษัทจริง การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้แสดงถึงการปรับแนวทางพื้นฐานจากการเรียนรู้แบบแลกเปลี่ยน (transactional) สู่การศึกษาแบบเปลี่ยนแปลง (transformational)
ตัวอย่างการเปลี่ยนแปลงทางการศึกษา
- Arizona State University: รายวิชาธุรกิจส่วนใหญ่เปลี่ยนเป็นโครงการกับลูกค้าจริง
- Northeastern University: สร้าง "experiential intelligence" เข้าไปในหลักสูตรหลัก
- Stanford d.school: ยกเลิกการบรรยายแบบดั้งเดิม เปลี่ยนเป็นการเรียนรู้แบบโครงการ
- รายงานจากองค์กรธุรกิจ: บริษัทที่ปรึกษาสังเกตเห็นช่องว่างในทักษะการตัดสินใจที่ใช้ AI เสริมของบัณฑิตจบใหม่
การชำระบัญชีทางการเงินที่กำลังคืบคลาน
ภายใต้พื้นผิวของยุคบูม AI รูปแบบทางการเงินที่น่ากังวลกำลังปรากฏขึ้น ซึ่งมีลักษณะคล้ายคลึงกับฟองสบู่เทคโนโลยีในอดีตอย่างน่าประหลาด OpenAI บริษัทที่จุดประกายการปฏิวัติ generative AI กำลังใช้เงินสดในอัตราที่น่าตกใจที่ 1.4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี ในขณะที่จำเป็นต้องมียอดรายได้ถึง 1.25 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐเพื่อให้สามารถอยู่ได้โดยไม่ขาดทุน ซึ่งเป็นเป้าหมายที่คาดว่าจะไม่บรรลุจนกว่าปี 2029 การใช้เงินสดจำนวนมหาศาลนี้ต้องการการเติมเงินทุนอย่างต่อเนื่อง สร้างความเปราะบางหากความเชื่อมั่นของนักลงทุนสั่นคลอน
โครงสร้างพื้นฐานที่สนับสนุนยุคบูม AI กำลังถูกสร้างขึ้นบนภูเขาหนี้สินที่อาจสูงถึง 1.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2028 ตามการวิเคราะห์ของ Morgan Stanley บริษัทต่างๆ มีส่วนร่วมในข้อตกลงทางการเงินแบบวงกลม โดยผู้ผลิตลงทุนในลูกค้าของตน ซึ่งต่อมาลูกค้าก็จะซื้อผลิตภัณฑ์ของพวกเขา การลงทุน 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐของ Nvidia ใน OpenAI ซึ่งจะถูกใช้เพื่อซื้อชิปของ Nvidia เป็นเพียงหนึ่งตัวอย่างของความสัมพันธ์ทางการเงินที่อาจไม่มั่นคงเหล่านี้ ซึ่งอาจสร้างผลกระทบแบบลูกโซ่หากส่วนใดส่วนหนึ่งของห่วงโซ่เกิดสะดุด
ตัวชี้วัดทางการเงินของ OpenAI
- การใช้เงินสดต่อปี: 14 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
- เป้าหมายรายได้เพื่อคุ้มทุน: 125 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
- ปีที่คาดว่าจะคุ้มทุน: 2029
- ข้อตกลงโครงสร้างพื้นฐานล่าสุด: ข้อตกลง 5 ปี มูลค่า 300 พันล้านดอลลาร์สหรัฐกับ Oracle
ความคล้ายคลึงกับฟองสบู่เทคโนโลยีในอดีต
ภาพรวมการลงทุน AI ในปัจจุบันแสดงให้เห็นความคล้ายคลึงที่น่าหนักใจกับฟองสบู่ดอต-คอมที่ถึงจุดสูงสุดในเดือนมีนาคม ปี 2000 เมื่อครั้งนั้นและตอนนี้ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่กำลังเกิดขึ้นโดยอิงตามความต้องการในอนาคตที่คาดการณ์ไว้ แทนที่จะเป็นรูปแบบการใช้งานในปัจจุบัน ในช่วงบูมโทรคมนาคม บริษัทต่างๆ ได้วางสายเคเบิลไฟเบอร์ออปติก 80 ล้านไมล์ โดยมี 85-95% ที่ยังไม่ได้ใช้งานเป็นเวลาหลายปีหลังจากการ崩潰 การก่อสร้างศูนย์ข้อมูล AI ในปัจจุบันอาจ面臨ชะตากรรมคล้ายกันหากความต้องการที่คาดหวังไว้ไม่เกิดขึ้นจริง
อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญซึ่งอาจช่วยบรรเทาผลกระทบจากการชะลอตัวที่อาจเกิดขึ้นได้ ไม่เหมือนยุคดอต-คอมที่มีการเสนอขายหุ้นแก่ประชาชนทั่วไป (IPO) 2,288 ครั้ง ซึ่งเปิดเผยให้นักลงทุนรายย่อย面對ความเสี่ยงอย่างมีนัยสำคัญ บริษัท AI หลายแห่งในปัจจุบันยังคงเป็นบริษัทเอกชน (privately held) นอกจากนี้ ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนการลงทุน AI อย่าง Microsoft, Google และ Meta ต่างก็สร้างกระแสเงินสดได้อย่างมากซึ่งอาจให้ความมั่นคงในช่วงที่ตลาดปั่นป่วน ปัจจัยเหล่านี้อาจป้องกันการ崩潰ที่รุนแรงเท่ากับวิกฤตดอต-คอมที่กวาดล้างมูลค่าตลาด 3.6 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐจาก Nasdaq
การคาดการณ์การลงทุนโครงสร้างพื้นฐาน AI (Morgan Stanley)
- รายจ่ายลงทุนของบริษัทเทคโนโลยีในปี 2025: 320 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
- รายจ่ายลงทุนที่คาดการณ์ในปี 2028: 2 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ
- การระดมทุนผ่านหนี้ที่ประมาณการภายในปี 2028: 1.5 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ
- เป้าหมายกำลังการประมวลผลของ OpenAI ในปี 2033: 250 กิกะวัตต์ มีมูลค่าเกิน 10 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ
หนทางข้างหน้า
การมาบรรจบกันของแนวโน้มเหล่านี้ – ความอิ่มตัวของเนื้อหาที่สร้างโดย AI การเปลี่ยนแปลงทางการศึกษา และความไม่แน่นอนทางการเงิน – ชี้ไปสู่ความจำเป็นในการเติบโตเต็มที่ของระบบนิเวศปัญญาประดิษฐ์ ระยะแรกของการเติบโตและการทดลองอย่างรวดเร็วกำลังให้ทางแก่การประเมินการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติและโมเดลธุรกิจที่ยั่งยืนอย่างรอบคอบมากขึ้น บริษัทและสถาบันที่จะเติบโตได้จะเป็นผู้ที่ใช้ประโยชน์จาก AI เป็นเครื่องมือ ในขณะเดียวกันก็สร้างความแตกต่างที่ยั่งยืนรอบๆ ความสามารถของมนุษย์โดยแท้ซึ่งไม่สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้
บททดสอบสุดท้ายสำหรับการปฏิวัติ AI จะเป็นว่ามันสามารถเปลี่ยนผ่านจากการสร้างเนื้อหา ไปสู่การสร้างคุณค่าที่แท้จริงได้หรือไม่ เนื่องจาก 95% ของโครงการนำร่อง AI ล้มเหลวในการให้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย ตามการวิจัยของ MIT และองค์กร enterprises ต่างๆ ได้ลงทุนไป 4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐในโครงการริเริ่มด้าน AI ความกดดันจึงกำลังเพิ่มขึ้นเพื่อแสดงให้เห็นถึงผลตอบแทนที่จับต้องได้ ปีต่อๆ ไปจะตัดสินว่าปัญญาประดิษฐ์เป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีขั้นพื้นฐาน หรือเป็นเพียงอีกบทหนึ่งในวงจรของความฮือฮาและความผิดหวังทางเทคโนโลยี