บทความพิเศษ: SWOT “ยุทธศาสตร์และแผนปฏิบัติการ AI แห่งชาติของไทย (2022–2027)” (ภาพรวมปัจจุบัน)

(จัดทำโดย พลเอก เจิดวุธ คราประยูร 3 กพ 69)

Strengths (จุดแข็ง)

• มีกรอบยุทธศาสตร์ชาติที่ชัดเจนและได้รับการรับรองระดับคณะรัฐมนตรี พร้อม “วิสัยทัศน์–กลไกขับเคลื่อน–ชุดยุทธศาสตร์” เป็นฐานร่วมของหน่วยงานรัฐและภาคี

• โฟกัส “ระบบนิเวศ (ecosystem)” ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี ครอบคลุมคน/ทักษะ, เศรษฐกิจ, และผลกระทบสังคม-สิ่งแวดล้อม ทำให้ต่อยอดเป็นนโยบายเชิงอุตสาหกรรมและบริการรัฐได้

• เริ่มมีเครื่องมือ/แนวปฏิบัติด้านธรรมาภิบาล AI เช่น แนวทางกำกับดูแลระดับองค์กรสำหรับผู้บริหาร ช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มความเชื่อมั่นในการนำไปใช้

• มีการรายงานความก้าวหน้า (Annual Report) ซึ่งช่วยให้ติดตาม “ทำจริง/คืบหน้าแค่ไหน” และเห็นหน่วยงานขับเคลื่อนหลัก

Weaknesses (จุดอ่อน)

• ช่องว่าง “จากแผนสู่การใช้งานจริง” โดยเฉพาะภาค SME/หน่วยงานท้องถิ่น: แผนอยู่ระดับหลักการ แต่การทำให้เกิดโครงการที่ “ติดตั้ง–ใช้งาน–วัดผล–ขยายผล” ยังไม่สม่ำเสมอ

• ทรัพยากรเชิงโครงสร้างยังเป็นคอขวด (คน/ข้อมูล/คอมพิวต์/งบต่อเนื่อง): ถ้าไม่มี “กำลังผลิต” เหล่านี้ในประเทศ จะพึ่งพาภายนอกสูงและเกิดความเสี่ยงด้านอธิปไตยข้อมูล-เทคโนโลยี

• กติกา/กฎหมาย AI ยังอยู่ช่วงพัฒนา ทำให้องค์กรจำนวนมาก “ลังเล” ในการเร่งใช้ AI ในงานที่มีความเสี่ยงสูง (เช่น สินเชื่อ ประกัน สุขภาพ ความมั่นคง)

• การกำกับดูแลแบบหลายหน่วยงาน (multi-agency) เสี่ยงต่อการซ้ำซ้อน: ถ้าไม่มี “เจ้าภาพเดียวของผลลัพธ์” (single accountability for outcomes) จะติดหล่มประชุม/กรอบงานสวย แต่ไม่เกิด impact

Opportunities (โอกาส)

• ดีมานด์ AI โตเร็วในภาครัฐและเอกชน (บริการประชาชน, เพิ่มผลิตภาพ, จัดการความเสี่ยง, ความมั่นคงไซเบอร์/ข้อมูล) ทำให้ไทย “กระโดดขั้น” ได้ถ้าจัดพอร์ตโครงการถูก

• กรอบจริยธรรม/ธรรมาภิบาลสากลเป็นแรงหนุน ไทยผูกกับแนวคิดสิทธิ มนุษยธรรม ความโปร่งใส ความรับผิดรับชอบ—เอื้อการค้าการลงทุนและความน่าเชื่อถือระหว่างประเทศ

• จุดแข็งเชิงอุตสาหกรรมของไทย (ท่องเที่ยว สุขภาพ เกษตร อาหาร โลจิสติกส์ การผลิต) เหมาะกับ AI แบบ “Applied/Industry AI” ที่วัดผลเป็นเงินและคุณภาพบริการได้เร็ว

• จังหวะปรับแผนรุ่นต่อไป: มีบทวิเคราะห์ชี้ “ความท้าทายใหญ่” สำหรับแผน AI ฉบับถัดไป ทำให้ไทยออกแบบรอบใหม่แบบแก้คอขวดจริง

Threats (อุปสรรค/ความเสี่ยง)

• การแข่งขันภูมิรัฐศาสตร์ด้านเทคโนโลยี: ข้อจำกัดชิป/คลาวด์/โมเดล, การพึ่งพาแพลตฟอร์มต่างชาติ, และความเสี่ยง supply chain ทำให้แผนสะดุดได้

• ความเสี่ยงข้อมูล–ความเป็นส่วนตัว–ความมั่นคงปลอดภัย: ถ้าเกิดเหตุรั่วไหล/โมเดลผิดพลาดในบริการรัฐ จะกระทบ “ความเชื่อมั่น” และทำให้สังคมต่อต้าน AI ได้

• สมองไหลและตลาดแรงงาน AI แข่งขันสูง: ถ้าแรงจูงใจ/เส้นทางอาชีพ/รายได้ในประเทศสู้ไม่ได้ จะขาดคนทำจริง

• ความเหลื่อมล้ำการเข้าถึง AI (เมือง-ชนบท/ธุรกิจใหญ่-เล็ก): ถ้า AI เพิ่มผลิตภาพเฉพาะบางกลุ่ม จะยิ่งขยายความเหลื่อมล้ำและแรงเสียดทานทางสังคม

ข้อเสนอแนะเชิงยุทธศาสตร์ให้ “แผน AI ไทย” สำเร็จจริง (2026–2027 และปูทางสู่แผนฉบับถัดไป)

1) ตั้ง “North Star Outcomes” 6 เรื่อง แล้วบังคับให้ทุกโครงการโยง KPI เดียวกัน

ให้รัฐบาลกำหนดผลลัพธ์ชาติแบบวัดได้ (ไม่ใช่กิจกรรม) เช่น

1. ผลิตภาพแรงงานเพิ่มใน 3 อุตสาหกรรมหลัก, 2) ลดเวลาบริการรัฐ X%, 3) ลดความสูญเสียจากทุจริต/รั่วไหล, 4) เพิ่มจำนวนบุคลากร AI ที่ทำงานจริง, 5) ลดเหตุไซเบอร์สำคัญ, 6) เพิ่มการเข้าถึง AI ของ SME/ท้องถิ่น

ทำให้การใช้งบ “ตอบผลลัพธ์” ไม่ใช่ “ตอบโครงการ”

2) ทำ “AI Infrastructure Sovereignty Stack” แบบไทย: Data–Compute–Models–Security

• Data: ตั้งคลังข้อมูลมาตรฐานสำหรับภารกิจรัฐ (data sharing + data quality) พร้อมสัญญาใช้ข้อมูล/การกำกับสิทธิ

• Compute: จัดโควตาคอมพิวต์เพื่อ “งานยุทธศาสตร์ชาติ” (ภาครัฐ/มหาวิทยาลัย/สตาร์ทอัพ) ลดการแย่งทรัพยากร

• Models: โฟกัสโมเดลภาษา/งานเฉพาะโดเมน (ราชการ สุขภาพ กฎหมาย เกษตร) และสนับสนุน open + secure deployment

• Security: กำหนด baseline security สำหรับ AI system (red teaming, audit log, model monitoring) อิงแนวทางธรรมาภิบาลที่มีอยู่แล้ว

3) เร่ง “กติกา AI ที่ใช้งานได้จริง” ด้วยแนวทาง risk-based + sandbox

แทนที่จะรอกฎหมายสมบูรณ์ ให้ทำ 3 ชั้นคู่ขนาน

• (ก) กรอบความเสี่ยง: จัดกลุ่มงาน AI ตามระดับเสี่ยง (สูง/กลาง/ต่ำ)

• (ข) Sandbox: อนุญาตทดลองในงานเสี่ยงกลาง–สูงภายใต้เงื่อนไขกำกับ

• (ค) Procurement มาตรฐาน: TOR/สัญญาจ้าง AI ของรัฐต้องมีข้อกำหนดเรื่องข้อมูล ความโปร่งใส การตรวจสอบ และความรับผิด

4) ทำ “Thailand AI Adoption Sprint” สำหรับ SME และท้องถิ่น (90–120 วัน/รอบ)

ให้ AI Thailand ร่วมกับ NSTDA และเอกชน ทำโปรแกรมแบบแพ็กเกจ:

• use-case สำเร็จรูป 20–30 แบบ (บัญชี/สต็อก/คอลเซ็นเตอร์/โลจิสติกส์/ตรวจเอกสาร)

• ที่ปรึกษา + เครดิตคอมพิวต์ + เครื่องมือ governance แบบเบา

• วัด ROI/เวลา/คุณภาพ แล้วค่อยขยายผลเป็นเฟสถัดไป

อิงบทเรียนความก้าวหน้าที่ถูกรายงานไว้ แต่ “บีบให้เกิดผลวัดได้” มากขึ้น

5) ปรับยุทธศาสตร์ “คน” จากอบรมกว้าง → ผลิตกำลังคนที่ทำงานได้จริง

• แยก 3 สายอาชีพ: AI engineer / Data steward / AI risk & audit

• ทำ “ใบรับรองทักษะ” ที่ผูกกับงานภาครัฐและเอกชนจริง

• ตั้งทุน/สัญญาจ้างแบบผูกพัน (bonding) สำหรับคนเก่งในภารกิจชาติ ลดสมองไหล

6) ตั้ง “ศูนย์วัดผลและความเชื่อมั่น AI ภาครัฐ” (AI Assurance)

ภารกิจ: ทดสอบ/รับรองระบบ AI ที่ใช้กับประชาชน (bias, robustness, security, explainability, monitoring) ใช้แนวทางกำกับดูแลที่มีอยู่เป็นฐาน

ผลคือ ลดความเสี่ยงเชิงสังคม–การเมือง และเพิ่มความไว้วางใจระยะยาว

ถ้าจะ “อัปเกรดแผนฉบับถัดไป” (หลัง 2027) ให้แนะนำ 3 ธีมใหญ่

อิงแนววิเคราะห์เชิงนโยบายล่าสุดของ TDRI ที่ชี้ความท้าทายสำคัญของแผนรุ่นใหม่

1. จาก “ส่งเสริม” → “สร้างขีดความสามารถเชิงอธิปไตย” (ข้อมูล/คอมพิวต์/มาตรฐาน/ความมั่นคง)

2. จาก “จำนวนโครงการ” → “ผลลัพธ์เชิงผลิตภาพและบริการรัฐ” (Outcome-based budgeting)

3. จาก “แนวปฏิบัติสมัครใจ” → “ระบบกำกับความเสี่ยงที่บังคับใช้ได้” (risk-based + assurance)