เมื่อเพื่อนร่วมงานของคุณคือ 'เอเลี่ยน': สรุปบทเรียนจาก Co-Intelligence

จุดเริ่มต้น: ทำไมคุณถึงรู้สึกเหมือนเจอ "สามคืนที่ข่มตาไม่ลง"
จุดเริ่มต้นของ "สามคืนที่ข่มตาไม่ลง" Ethan Mollick ศาสตราจารย์จาก Wharton เปรียบการก้าวเข้าสู่ยุค AI ว่าเหมือนเราต้องแลกด้วย "การนอนไม่หลับ 3 คืน" อาการนี้เกิดขึ้นเมื่อเขาพบว่าโปรเจกต์ที่ทีมงานทุ่มเททำมาหลายเดือน ถูก ChatGPT เลียนแบบได้ถึง 80% ด้วยคำสั่งเพียงย่อหน้าเดียว วินาทีนั้น "เครื่องมือ" ได้กลายร่างเป็น "เพื่อนร่วมงาน (Co-intelligence)" ไปแล้ว เราต้องเลิกมอง AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ซื่อบื้อที่ทำตามคำสั่งเป๊ะ ๆ แต่ต้องมองว่ามันคือ "เอเลี่ยน" ที่ฉลาดล้ำเลิศ คาดเดาไม่ได้ และบางทีก็สับสน

E • 18 นาที

Co-Intelligence: เมื่อเพื่อนร่วมงานของคุณคือ 'เอเลี่ยน' l EP 92

Ourgreenfish Podcast

เล่น

บทเรียนที่ 1: ระวัง The Jagged Frontier

สิ่งที่ทำให้สับสนที่สุดเกี่ยวกับ AI คือสิ่งที่ Mollick เรียกว่า "The Jagged Frontier" (พรมแดนที่ขรุขระ) ในโลกเทคโนโลยีแบบเดิม เราคาดหวังความก้าวหน้าแบบเส้นตรง ถ้าเครื่องจักรทำงานยาก ๆ ได้ มันต้องทำงานง่าย ๆ ได้สบาย แต่ AI ทำลายตรรกะนั้นทิ้ง Large Language Model (LLM) อาจสอบผ่านเนติบัณฑิตหรือข้อสอบศัลยแพทย์ประสาทได้ แต่กลับตกม้าตายเมื่อให้นับจำนวนตัว "r" ในคำว่า "strawberry" หรือเล่นเกม Tic-Tac-Toe พื้นฐานไม่เป็น

ข้อจำกัดนี้ขัดกับสัญชาตญาณของเรา เพราะมันทำให้คำว่า "ยาก" และ "ง่าย" ในความเข้าใจของมนุษย์กลับตาลปัตร เนื่อง AI ให้ความสำคัญกับความน่าจะเป็นมากกว่าความถูกต้อง เราจึงไม่สามารถใช้ตรรกะแบบเดิมมาตัดสินมันได้ เส้นแบ่งระหว่างสิ่งที่ AI ทำได้ กับสิ่งที่มันล้มเหลวนั้น จึงมองไม่เห็นและไม่เป็นเส้นตรง

คุณต้องยอมรับว่า AI ไม่ได้ "คิด" เหมือนคุณ แต่มันกำลังนำทางอยู่ในมิติข้อมูลที่ซับซ้อน (Vector Space) ซึ่งงานคำนวณและงานภาษามักจะอยู่คนละฝั่งของเส้นแบ่งที่เรามองไม่เห็น

บทเรียนที่ 2: อย่าแค่ใช้ AI แต่เชิญมันมาร่วมวงด้วย

เลิกใช้ AI เป็นแค่ Google Search แต่จงเชิญมันมานั่งในวงประชุมของคุณเสมอ

วิธีเชิญ AI มาร่วมวง

โหมดเสียง (Voice Mode Thinking): เปิดโหมดเสียงในโทรศัพท์แล้วพูดคุยกระบวนการคิดของคุณในขณะทำงาน ให้ AI เป็นคู่คิดที่ช่วยหาช่องโหว่ในตรรกะ หรือแนะนำ "ทางลัด" ในการทำงาน
บริบทผ่านภาพ (Visual Contextualizing): ส่องกล้องมือถือไปที่งานตรงหน้า ไม่ว่าจะเป็นกระดานไวท์บอร์ดที่ยุ่งเหยิง, เครื่องจักรที่ต้องซ่อม, หรือกองเอกสาร เพื่อให้ AI แนะนำข้อมูลแบบเรียลไทม์ตามสิ่งที่คุณเห็น
ตัวช่วยตัดสินใจ (Interactive Decision Support): อธิบายปัญหาที่ซับซ้อนแล้วสั่ง AI ว่า "ช่วยไกด์ฉันโดยการถามคำถามเพื่อให้ฉันรู้ว่าลำดับความสำคัญของฉันคืออะไร จากนั้นเสนอทางเลือกพร้อมข้อดีข้อเสีย"

บทเรียนที่ 3: เลือกสไตล์ของคุณ คือ "เซนทอร์" หรือ "ไซบอร์ก"?

เมื่อเราผนวก AI เข้ามาในการทำงาน จะเกิดสไตล์การทำงาน 2 แบบ

เซนทอร์ (Centaur): แบ่งงานชัดเจน "งานนี้คนทำ งานนี้ AI ทำ"
ไซบอร์ก (Cyborg): ใช้วิธีการผสมผสานและโต้ตอบกันไปมา ไม่มีเส้นแบ่งชัดเจนว่ามนุษย์จบตรงไหนและ AI เริ่มตรงไหน ตัวอย่างที่ดีที่สุดคือการใช้ "ChatGPT with Canvas" ที่คุณและ AI ช่วยกันแก้ไขเอกสารแบบเรียลไทม์

แนวทางแบบ "ไซบอร์ก" กำลังกลายเป็นวิธีที่เหนือกว่าในการจัดการกับ "พรมแดนที่ขรุขระ" การทำงานแบบผสมผสานทำให้คุณยังคงบทบาท "มนุษย์ในวงจร" (Human-in-the-loop) ที่คอยตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ทันทีก่อนที่งานจะหลุดออกไป

บทเรียนที่ 4: มองให้เป็น "คน" แต่อย่าลืมว่ามันคือ "เอเลี่ยน"

หลักการต่อมาคือการใช้ "มนุษยรูปนิยม" (Anthropomorphism) เป็นเทคนิคทางกลยุทธ์ AI ตอบสนองได้ดีต่ออารมณ์และบทบาทสมมติ หากคุณบอกให้ AI ทำตัวเป็น "เชฟมิชลิน" หรือ "นักการตลาดอาวุโสประสบการณ์ 20 ปี" คุณกำลังทำลายรูปแบบการสนทนามาตรฐานและผลักดันให้มันเชื่อมโยงไอเดีย

แต่ระวัง

เพราะ AI ถูกฝึกมาให้ช่วยเหลือ มันจึงทำตัวเหมือน "ลูกหมา" (Puppy dog) ที่อยากเอาใจเจ้านาย โดยเลือกคำตอบที่น่าพอใจมากกว่าความถูกต้องจริง
มันคือ "เครื่องจักรแห่งการเชื่อมโยง" ที่ถูกชักจูงได้ง่ายด้วยบทบาทสมมติ

"AI ให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือ (Plausibility) เป็นหลัก มากกว่าความถูกต้อง (Accuracy) โดยไม่ได้ตรวจสอบข้อมูลจากฐานข้อมูลภายนอก แต่ทำงานอยู่บน "แผนที่" ความรู้ที่สร้างขึ้นเองระหว่างการเรียนรู้"

คำตอบที่ดูเหมือนเป็นประโยชน์ อาจเป็นเพียง Hallucination หรือ Jailbreak ได้เสมอ ดังนั้น จงตรวจสอบ "เอเลี่ยน" นี้ด้วยความสงสัยในฐานะมนุษย์

บทเรียนที่ 5: นิสัย "5 และ 50" เพื่อความคิดสร้างสรรค์ขั้นสุด

กฎ "5 และ 50" เพื่อไอเดียที่เหนือชั้น AI ถนัดเรื่องการเชื่อมโยงไอเดียแปลก ๆ จงใช้ประโยชน์จากมันด้วยกฎนี้

แก้คำสั่ง 5 รอบ (Refine 5 times): อย่าพอใจกับคำตอบแรก ปรับบุคลิก เพิ่มบริบท และบีบเงื่อนไขจนกว่า AI จะเข้าใจ
ขอไอเดีย 50 แบบ (Generate 50 variations): ขอพาดหัว 50 แบบ, คำเปรียบเปรย 50 แบบ, หรือชื่อโปรเจกต์ 50 ชื่อ 48 อันแรกอาจจะห่วย แต่ 2 อันที่เหลือมักจะเป็นเพชรเม็ดงามที่คุณคิดเองไม่ออก

บทเรียนที่ 6: เผชิญหน้ากับ Homework Apocalypse

เรากำลังเข้าสู่ยุคที่การเรียนเพื่อ "ไปลงมือทำ" สำคัญน้อยลง แต่การเรียนเพื่อ "มีวิจารณญาณ" สำคัญที่สุด ถ้าคุณไม่มีความรู้พื้นฐาน คุณจะไม่มีทางจับผิด AI ได้เลย

นี่คือเวอร์ชันที่แย่ที่สุดที่คุณจะเคยเจอ

กฎที่สำคัญที่สุดที่ต้องจำให้ขึ้นใจคือ AI ที่คุณใช้วันนี้ คือ AI ที่แย่ที่สุดที่คุณจะได้ใช้ (เพราะมันจะมีแต่เก่งขึ้น) Mollick มองอนาคตไว้ 4 รูปแบบ

ดีที่สุดได้เท่านี้: การพัฒนาหยุดชะงักเพราะต้นทุนหรือข้อมูลหมด
เติบโตช้า: พัฒนาทีละ 10-20% ต่อปี
ก้าวกระโดด (Exponential): สังคมเปลี่ยนขนานใหญ่ อาจนำไปสู่ "สัปดาห์ทำงานที่สั้นลง" เพราะทุกคนทำงานได้มีประสิทธิภาพมหาศาล
เทพเจ้าจักรกล (The Machine God): การมาถึงของ AGI ที่ฉลาดกว่ามนุษย์

ไม่ว่าแบบไหน เราได้ออกจากโลกใบเดิมมาแล้ว เมื่อการ "สร้างงาน" (Generation) กลายเป็นของราคาถูก คุณค่าหลักของมนุษย์จึงย้ายไปอยู่ที่ การคัดสรรและการใช้วิจารณญาณ

คำถามทิ้งท้าย: หากประสิทธิภาพการทำงานของคุณเพิ่มขึ้น 50% ในวันพรุ่งนี้ คุณจะเลือกใช้เวลาที่เพิ่มขึ้นนั้นไปกับการทำงานให้มากขึ้น หรือใช้ไปกับการค้นหาวิธีที่จะ "เป็นมนุษย์" มากขึ้น?

อ้างอิง: Ethan Mollick. (2024). Co-Intelligence: Living and Working with AI.

อ่านบทความเพิ่มเติม : ก่อนใช้ AI ต้องพร้อม! คู่มือเตรียมระบบข้อมูลสำหรับองค์กรยุคใหม่