หลังจากหลายปีที่เตือนว่า AI จะลบล้างงานสายงานออฟฟิศระดับเริ่มต้น OpenAI CEO แซม อัลท์แมน (Sam Altman) ตอนนี้ยอมรับว่าตนประเมินผลกระทบต่อการจ้างงานในระยะสั้นผิดไป การศึกษาล่าสุดจาก Yale Budget Lab, Brookings และ Anthropic พบผลต่อแรงงานเท่าที่ผ่านมายังจำกัด แม้ว่าอัลท์แมนจะชี้ให้เห็น “AI washing” ของบริษัทต่างๆ ที่ใช้การทำงานอัตโนมัติเป็นข้ออ้างแทนการเลิกจ้างที่วางแผนไว้แล้วก็ตาม
- ประเด็นสำคัญ:
-
- แซม อัลท์แมน CEO ของ OpenAI ระบุว่าความกังวลในเดือนพฤษภาคม 2026 เกี่ยวกับการเลิกจ้าง AI ครั้งใหญ่ถูกประเมินเกินจริง
-
- Brookings และ Yale Budget Lab พบว่าความวุ่นวายต่อแรงงานจาก AI มีจำกัดจนถึงปี 2026
-
- Anthropic เตือนว่าช่องว่างในการนำ AI ไปใช้อาจทำให้การทดแทนแรงงานช้าลงเกินกว่าปี 2026
แซม อัลท์แมนกำลังถอยห่างจากคำพยากรณ์แรงงานที่มืดมน และก็ไม่น่าแปลกใจนัก: คำว่า “หายนะการงาน” ที่โยงกับ AI ยังไม่เกิดขึ้น การวิเคราะห์รอบใหม่จากกลุ่มอย่าง Yale Budget Lab และ Brookings ชี้ว่าจนถึงขณะนี้ยังมีการหยุดชะงักเพียงเล็กน้อย แม้ว่า Anthropic จะเตือนถึงช่องว่างอันกว้างระหว่างคำมั่นของ AI กับสิ่งที่ถูกนำไปใช้งานจริง อัลท์แมนยังเรียกประเด็น “AI washing” ซึ่งเป็นนิสัยของบริษัทที่โยนการลดจำนวนพนักงานไปให้กับอัลกอริทึม ทั้งที่จริงๆ แล้วไม่ได้เป็นสาเหตุ มุมมองสาธารณะที่ปรับทิศอย่างหายากจากผู้บริหารที่ช่วยจุดชนวนกระแส ChatGPT และเป็นเครื่องเตือนว่า “ความคึกคะนอง” ยังวิ่งเร็วกว่าในที่ทำงาน
Sam Altman ปรับจุดยืนต่อ AI และการจ้างงาน
แซม อัลท์แมน ซีอีโอของ OpenAI ตอนนี้กล่าวว่า คำเตือนช่วงแรกของเขาเกี่ยวกับ AI ที่จะทำให้เกิดการสูญเสียงานอย่างรวดเร็วและวงกว้างนั้นพลาดเป้า เขาเคยชี้เฉพาะบทบาทออฟฟิศระดับเริ่มต้นว่าเปราะบางเป็นพิเศษ ในการสัมภาษณ์ทางวิดีโอครั้งล่าสุด ซึ่ง Reuters อ้างถึง เขายอมรับว่า “หายนะการจ้างงาน” ที่เขากลัวไม่ได้เกิดขึ้น พร้อมเสริมว่าหลักฐานในปัจจุบันไม่สนับสนุนภาพช็อกครั้งใหญ่ต่อสภาพตลาดแรงงาน
งานวิจัยชี้ว่าการหยุดชะงักของงานยังน้อยเท่าที่ผ่านมา
งานวิจัยให้ภาพที่สงบกว่าการปลุกเตือนในช่วงแรก สถาบัน Brookings และ Yale Budget Lab รายงานผลกระทบต่อแรงงานจาก AI เชิงกำเนิดเท่าที่ผ่านมาอยู่ในระดับจำกัด แม้การนำไปใช้จะเพิ่มขึ้น Anthropic อธิบายช่องว่างระหว่างสิ่งที่โมเดลแนวหน้าสามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ในเชิงทฤษฎีกับสิ่งที่องค์กรนำไปใช้จริง โดยชี้อุปสรรคต่างๆ เช่น การออกแบบกระบวนการ ข้อกำหนดด้านการกำกับดูแล และความถูกต้องที่ทำให้การทดแทนในโลกจริงช้าลง
การเพิ่มขึ้นของ ‘AI washing’ ในการเลิกจ้างขององค์กร
อัลท์แมนยังเรียกออกมา “AI washing” พฤติกรรมที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ในการโทษการเลิกจ้างว่าเป็นเพราะ AI ทั้งที่การตัดลดถูกวางแผนไว้ด้วยเหตุผลอื่นอยู่แล้ว ผู้บริหารอาจหยิบยกเทคโนโลยีมาใช้เพื่อทำให้การลดต้นทุนดูเป็นกลยุทธ์ ไม่ใช่การร่นกำลัง ฝ่ายวิจารณ์โต้แย้งว่าการปฏิบัตินี้ทำให้การถกเถียงเรื่องระบบอัตโนมัติและการฝึกทักษะใหม่สับสน และยังเสี่ยงปกปิดปัญหาอย่างภาระหนี้ การชะลอตัวของความต้องการ หรือการบูรณาการหลังการควบรวมกิจการ ซึ่งมักเป็นตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงจำนวนพนักงาน
ChatGPT ของ OpenAI และผลกระทบเป็นลูกโซ่
การสนทนาเริ่มต้นอย่างจริงจังหลังจาก ChatGPT เปิดตัวช่วงปลายปี 2022 ซึ่งเร่งการทดลองใช้ AI ในสำนักงานของสหรัฐฯ มีการผุดขึ้นของโปรเจกต์นำร่องด้านประสิทธิภาพในงานบริการลูกค้า การเขียนโค้ด และการตลาด โดยผู้จัดการติดตามประโยชน์ที่ได้รับ แต่ก็มีมาตรการกันพลาด (guardrails) ควบคู่ไปด้วย มุมมองที่อัปเดตของอัลท์แมนชี้ว่ากระบวนการจะค่อยๆ เดินช้าลง: การเสริมศักยภาพกำลังแพร่หลาย การทดแทนงานเต็มรูปแบบยังเกิดแบบเลือกสรร และการนำไปใช้ขึ้นอยู่กับการเข้าถึงข้อมูล การทบทวนด้านความปลอดภัย และการบูรณาการกับเครื่องมือจาก Microsoft และผู้ให้บริการรายอื่นๆ
กระแสเรียกร้องมาตรการคุ้มครองในยุค AI ที่เพิ่มขึ้น
แม้การหยุดชะงักจะยังค่อนข้างพอประมาณจนถึงตอนนี้ แต่เส้นทางระยะยาวยังไม่ชัดเจน จากคลังสมองไปจนถึงบุคคลระดับโลกอย่างสมเด็จพระสันตะปาปาฟรานซิส เสียงเรียกร้องให้มีกรอบกำกับดูแลกำลังดังขึ้น รวมถึงการฝึกอบรม การสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านของแรงงาน และความโปร่งใสในจุดที่มีการใช้ AI ข่าวสารของอัลท์แมนวางตัวอยู่ตรงกลาง: AI กำลังปรับรูปแบบงาน แต่การเคลื่อนย้ายแรงงานครั้งใหญ่ยังไม่เกิดขึ้น และงานด้านนโยบายควรเดินควบคู่ไปกับการนำไปใช้งาน
