เมื่อเราก้าวเข้ามาสู่ยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI มีบทบาทสำคัญอย่างมากในหลาย ๆ ธุรกิจ แทบจะทุกๆ ด้านในชีวิตประจำวันของเรา จะเห็นว่าในปัจจุบันงานที่ใช้แรงงานและงานที่ไม่ได้ใช้ความรู้ในระดับเชี่ยวชาญมากนัก เริ่มมีแนวโน้มถูกแทนด้วยเทคโนโลยี อย่างเช่น คนงานในโรงงาน คนขับรถแท็กซี่ ระบบรักษาความปลอดภัยของท่าอากาศยาน การชำระเงินบนเว็บอีคอมเมิร์ซเป็นต้น

ซึ่งจากข้อมูลการพัฒนาเทคโนโลยีในสาขาต่างๆ ทำให้เริ่มเห็นได้ชัดว่า คนส่วนใหญ่ไม่สามารถรู้สึกถึงความมั่นคงของชีวิตได้อีกต่อไปแล้ว เพราะความซับซ้อนและความชาญฉลาดของซอฟท์แวร์ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เริ่มทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้เพื่อที่จะทำงานแบบอัตโนมัติด้วยความชาญฉลาดมากขึ้นทุกขณะ ที่เราเรียกว่า “Machine learning” ซึ่งมันจะทำให้งานที่มนุษย์ทำด้วยความยุ่งยากและใช้เวลานาน สามารถนำเอาเทคโนโลยี Machine learning มาทำงานแทนมนุษย์ได้เทียบเท่ากับที่มนุษย์ทำ

และมีแนวโน้มที่จะทำได้เร็วกว่าและดีกว่าอาจจะรู้สึกโล่งใจว่าตำแหน่งงานที่เป็นลักษณะผู้เชี่ยวชาญ หรือผู้ที่ใช้ความรู้ความชำนาญเฉพาะก็ยังคงปลอดภัยจากการที่จะถูกคอมพิวเตอร์หรือซอฟท์แวร์มาแทนที่ และตำแหน่งงานที่เป็นลักษณะผู้เชี่ยวชาญเฉพาะ ที่กำลังถูกคุกคามจากความก้าวหน้าของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยสามารถแบ่งออกเป็น 10 อาชีพ ดังนี้

1. ด้านสุขภาพและการแพทย์ （Health care）

เช่น การผ่าตัดโดยใช้หุ่นยนต์ การตรวจสอบและค้นหามะเร็งในปอดด้วยการสแกนด้วย MRI การใช้ระบบอัตโนมัตและหุ่นยนต์ควบคุมการจ่ายยาในโรงพยาบาล UCSF

2. ด้านประกันภัย (Insurance)

ธุรกิจประกันภัยมีขั้นตอนที่ชัดเจนตามกฎระเบียบและกฎหมาย ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถทำงานแทนได้ในเกือบทุกกระบวนการ ระบบอัตโนมัติสามารถช่วยตัดสินใจได้แทนมนุษย์ในธุรกิจนี้ได้เกือบทั้งหมดในอนารตอันใกล้

3. ด้านสถาปัตยกรรม (Architects)

ระบบได้นำเอาความเชี่ยวชาญของสถาปนิกใส่ลงใน Machine learning ให้สามารถช่วยเราออกแบบบ้านเกือบเทียบเท่าผู้เชี่ยวชาญ

4. ผู้สื่อข่าว (journalists)

ช่วงเวลา 1 – 2 ปี ที่ผ่านมาข่าวเกี่ยวกับด้านการเงิน (Financial report) มีความเป็นไปได้ว่าเรากำลังอ่านข่าวที่ถูกผลิตโดย “Machine” หรือซอฟต์แวร์เขียนข่าวอัตโนมัติ ในส่วนเนื้อหาเฉพาะด้าน เช่น การรายงานข่าวด้านการเงินและกีฬา (Financial and sports) ซึ่งตัวเนื้อข่าวจะมีตัวเลขและข้อมูลเป็นหลัก

5. ด้านอุตสาหกรรมการเงิน (Financial industry)

Machine learning สามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้านการเงินและเตรียมข้อมูลบัญชี เช่น การคำนวณการคืนภาษีได้โดยไม่ต้องใช้นักบัญชีผู้เชี่ยวชาญ ATM และ Mobile banking ได้เข้ามาแทนที่งานของมนุษย์

6. ครูและอาจารย์ (Teachers)

ผู้เรียนสามารถที่จะหาข้อมูลด้วยระบบการค้าหาที่ชาญฉลาด ซึ่งสามารถส่งความรู้ให้ผู้เรียนได้อย่างรวดเร็ว และมีความรู้บรรจุอยู่ในระบบมากกว่าอยู่ในสมองมนุษย์

7. ด้านทรัพยากรมนุษย์ （Human Resources）

เทคโนโลยี Data Mining สามารถบริหารจัดการข้อมูลประวัติผู้สมัคร (resumes) เพื่อทำการวิเคราะห์หาผู้สมัครที่มีคุณสมบัติสมบูรณ์ที่สุดที่องค์กรต้องการได้โดยไม่ต้องใช้มนุษย์เป็นผู้ค้นหาและวิเคราะห์เอง

8. การตลาดและการโฆษณา (Marking and Advertising)

เทคโนโลยี Big Data และ Machine learning สามารถนำมาประยุกต์ใช้เพื่อติดตามตรวจสอบพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนไปทุกวันแบบ realtime จนทำให้อาชีพนักการตลาดหรือผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดถูกท้าทายให้มีบทบาทลดลงเรื่อย ๆ

9. ทนายความ (Lawyers)

ระบบ Watsom-style machine learning สามารถแยกแยะและวิเคราะห์คดีต่าง ๆ ที่มีในอดีตทั้งหมด รวมไปถึงบทสรุป และข้อวิเคราะห์ต่าง ๆ นำมาไว้เป็นฐานข้อมูลความรู้ในระบบ Machine learning จนทำให้สามารถมองเห็นถึงผลการตัดสินคดีมาตรฐาน ซึ่งสามารถใส่ Input ที่เป็นข้อมูลพื้นฐานของคดี และรู้ผลโดยการวิเคราะห์จากระบบ Machine learning จนสามารถพยากรณ์ผลการตัดสินของคดีต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน

10. การบังคับใช้กฎหมาย (Law Enforcement)

“Predictive policing” เป็นเรื่องที่กำลังถกเถียงกันในฝั่งตะวันตก เป็นเรื่องละเอียดอ่อน คือ การบังคับใช้กฎหมายกับประชาชน การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี Machine learning ช่วยในการทำงานในกระบวนการยุติธรรมของตำรวจ

เทคโนโลยีใหม่ๆ จะทำให้เกิดการปฏิรูปโครงสร้างเศรษฐกิจในหลายประเทศ จะมีการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วแบบก้าวกระโดด แต่องค์กรและทักษะของบุคลากรปรับเปลี่ยนไม่ทันต่อการเปลี่ยนแปลง จึงทำให้คนจำนวนนับล้านถูกทิ้งไว้ข้างหลัง ซึ่งรายได้และงานของพวกเขาจะค่อยๆ จางหายไปตามกาลเวลา เราแค่ต้องรู้จักการปรับตัว และเรียนรู้ จะทำให้เราสามารถอยู่ร่วมกับความทันสมัยและความก้าวหน้าเหล่านี้ได้ ที่สำคัญ ผมคิดว่า ไม่มีอะไรเก่งกว่า มนุษย์ อย่างแน่นอน

แหล่งข่าว : ผู้ให้บริการรับทำเว็บไซต์ บริษัทเอไทม์ดีไซน์จำกัด

Create Date : 26 กันยายน 2560
Last Update : 26 กันยายน 2560 23:39:12 น.		0 comments
Counter : 478 Pageviews.
Share Tweet