Rise of The Robots: Technology and The Threat of a Jobless Future (2015)
by Martin Ford
“One of the obvious implications of a potential intelligence explosion is that there would be an overwhelming first-mover advantage. In other words, whoever gets there first will be effectively uncatchable.”
Milton Friedman นักเศรษฐศาสตร์ชื่อดังเคยเดินทางไปเยี่ยมประเทศกำลังพัฒนาประเทศหนึ่งในทวีปเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เขาได้เข้าพูดคุยกับรัฐมนตรีเรื่องโครงการทำถนนและเกิดสงสัยว่าทำไมรัฐต้องจ้างแรงงานมนุษย์จำนวนมากแทนการใช้รถตักดินดีๆที่น่าจะทำงานได้รวดเร็วกว่าและคุณภาพดีกว่า
รัฐมนตรีกล่าวว่า “เพราะโครงการนี้เป็นส่วนหนึ่งของนโยบายการสร้างงานของประเทศ”
Friedman ถามต่อว่า “ถ้าอย่างนั้นทำไมท่านไม่ใช้ช้อนแทนพลั่วและจอบไปเลยหละครับ”
ปฏิเสธไม่ได้ว่าเทคโนโลยีที่ก้าวกระโดดอย่างรวดเร็วในยุคปัจจุบันนี้จะนำพามาซึ่งอัตราการวางงานที่จะเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องในระยะยาว (Long-term Unemployment)
ตั้งแต่หลังยุคสงครามโลกครั้งที่ 2 สหรัฐอเมริกาได้เข้าสู่ยุคทองที่เกิดจากการพัฒนาด้านอุตสาหกรรมที่นำพามาซึ่งผลิตภาพที่มากขึ้นและเกิดการโยกย้ายงานครั้งใหญ่จากภาคเกษตรกรรมในชนบทมาสู่แรงงานภาคอุตสาหกรรมที่มีผลตอบแทนสูงกว่าในเมืองใหญ่ๆพร้อมกับความร่ำรวยที่กระจายตัวอย่างครอบคลุมทั่วประเทศ
แต่ในช่วงทศวรรษล่าสุด แนวโน้มการพัฒนาของโลกได้เปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว Washington Post ได้กล่าวไว้ว่าสหรัฐไม่เกิดการจ้างงานใหม่ๆเลยในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา แต่สิ่งที่เปลี่ยนไปคือการดับสลายของอุตสาหกรรมเดิมๆและการเกิดใหม่ของนวัตกรรมที่มีการจ้างงานน้อยลง อาทิ Google และ Facebook
นี่คือยุคที่ความสัมพันธ์ระหว่าง Man กับ Machine มีการเปลี่ยนแปลงจากเดิมที่ Machine ทำหน้าที่เป็น Tool ให้กับ Man มาเป็นการที่ Machine เข้ามาทำหน้าที่แทน Man ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และไม่ใช่เพียงแค่ชนชั้นแรงงานเท่านั้น แต่กลุ่มพนักงาน white collar และผู้เชี่ยวชาญก็เริ่มถูกแทนที่ด้วย Algorithm ที่ถูกเขียนไว้อย่างดีโดยนักพัฒนาเพียงจำนวนแค่หยิบมือ (ปัจจุบันกว่า 50% ของบัณฑิตมหาลัยต้องเลือกรับงานที่ใช้วุฒิการศึกษาที่ต่ำกว่าปริญญาตรี)
คำถามที่สำคัญที่สุดในตอนนี้คือ เทคโนโลยีทางคอมพิวเตอร์ที่เติบโต 2 เท่าในทุก 18 ถึง 24 เดือนตามกฎ Moore’s Law นั้นสามารถนำพามาซึ่งความจำเป็นในการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างพื้นฐานของสังคมมนุษย์แบบโละทิ้งใหม่หมดเลยได้หรือไม่ ติดตามหาคำตอบได้ในสรุปหนังสือ Rise of The Robots ได้เลยครับ
Martin Ford ผู้เขียนหนังสือด้านเทคโนโลยี (ขอบคุณภาพจาก TED)
Chapter 1: The Automation Wave
ในวงการอุตสาหกรรมการผลิต ยอดการใช้งานหุ่นยนต์เติบโตอย่างต่อเนื่องมากกว่า 60% ใน 12 ปีที่ผ่านมา ทั้งนี้เนื่องจากความสามารถของหุ่นยนต์ที่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องทั้ง การมองเห็น การคำนวณระยะห่าง พละกำลัง ความแม่นยำ ความเร็วและความสามารถในการทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่ลาหรือป่วย ซึ่งทำให้ต้นทุนการใช้งานหุ่นยนต์ต่อปีนั้นคุ้มค่ากว่าการจ้างแรงงานมนุษย์
ณ ปัจจุบัน เทคโนโลยีได้เริ่มเข้ามา de-skill หรือลดความจำเป็นด้านความชำนาญพิเศษของพนักงานลง ตั้งแต่เครื่องจักรในอุตสาหกรรมที่ลดบทบาทพนักงานเหลือแค่คนควบคุมเครื่องตามข้อกำหนด หรือ GPS ที่ทำให้แท็กซี่ไม่จำเป็นต้องรู้จักแผนที่เมืองได้อย่างครอบคลุมแล้ว
เทคโนโลยีที่เข้ามาเปลี่ยนแปลงการใช้งานหุ่นยนต์ให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นคือ การมองเห็นแบบ 3 มิติ ผ่านการส่งสัญญาณคลื่น infrared ซึ่งริเริ่มมาจากเครื่องเล่นเกม Xbox ที่พัฒนาต่อจากแนวคิดของเครื่อง Wii
Operating System ของหุ่นยนต์ที่กลายเป็นมาตรฐานของวงการคือ Robot Operating System (ROS) ที่พัฒนาโดย AI Lab ของมหาวิทยาลัย Stanford ซึ่งเป็นระบบปฏิบัติการแบบ open-source ที่นำพามาซึ่งการพัฒนาทั้ง software และ hardware จากนักพัฒนาอิสระทั่วทุกมุมโลก
ในสหรัฐอเมริกาและยุโรป trend การผลิตที่กำลังเกิดขึ้นคือการโยกย้ายฐานการผลิตกลับเข้ามาในประเทศของตัวเองมากขึ้นหลังจากต้นทุนการผลิตที่ถูกลงกับค่าแรงในประเทศฐานการผลิตที่เริ่มสูงขึ้นและยังเป็นการเพิ่มความสามารถในการตอบสนองต่อลูกค้า (response) ได้รวดเร็วมากยิ่งขึ้น ประเทศจีนกำลังจะเกิดปัญหาการว่างงานในปริมาณมากในอนาคตทั้งจากการย้ายฐานการผลิตและมาตรการส่งเสริมการลงทุนของรัฐที่ทำให้บริษัทผู้ผลิตลงทุนในหุ่นยนต์อย่างต่อเนื่อง ประเทศอื่นๆก็จะได้รับผลกระทบเช่นกัน อาทิ การประกาศลดแรงงานการผลิตของ Nike จากค่าแรงที่สูงขึ้นในประเทศอินโดนีเซีย
อุตสาหกรรมการบริการก็ไม่แตกต่างกัน งานในกลุ่มธุรกิจ fast food กำลังเริ่มที่จะถูกแทนที่ด้วยหุ่นยนต์ตั้งแต่หุ่นยนต์ทำแฮมเบอเกอร์ไปจนถึงหุ่นยนต์รับออเดอร์ของลูกค้า หากเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นจริงๆ ประชาชนกลุ่มล่างจะศูนย์เสียแหล่งรายได้ที่เรียกว่าเป็นแหล่งงานกลุ่มสุดท้าย (last resort) ไป คิดดูง่ายๆแค่ McDonald’s เท่านั้นก็มีพนักงานกว่า 1.8 ล้านคนแล้ว
ในประเทศญี่ปุ่นมีร้าน Kura Sushi ที่เปิดให้บริการด้วยระบบ automation ทั้งหมดตั้งแต่เครื่องทำซูชิ สายพาน เครื่องตรวจจับเวลาซูชิที่ไม่ได้ถูกรับประทานเพื่อกำจัดทิ้ง เครื่องรับออเดอร์และเครื่องจ่ายเงิน ซึ่งทั้งหมดถูกควบคุมด้วยหน่วยงานกลางทั้งหมด นอกจากต้นทุนที่ถูกแล้ว การใช้หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมอาหารยังทำให้อาหารมีความคงที่มากขึ้นและลูกค้ายังรู้สึกว่าอาหารสะอาดกว่าอีกด้วย
แรงงานในภาคอุตสาหกรรมค้าปลีกก็ได้รับผลกระทบอย่างหนัก เริ่มจากการเติบโตของบริษัท online retailer อย่าง Amazon และ eBay ซึ่งเป็นการโยกย้ายงานจากพนักงานขายสินค้าหน้าร้านเป็นพนักงานกระจายสินค้าในโรงงานแทน ซึ่งระบบกระจายสินค้าก็เริ่มมีการพัฒนาเป็น automation มากขึ้นและใช้คนน้อยลงอย่างต่อเนื่อง อาทิ ระบบ Kiva System ในคลังของ Amazon
นอกจากนั้นการใช้งาน Vending Machine ยังเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องและเจ้าตู้ขายของนี้สามารถขายสินค้าได้แทบทุกอย่างและยังช่วยประหยัดเรื่องพื้นที่ ค่าแรงงานและลดปัญหาการขโมยด้วย
ในห้างค้าปลีกต่างๆก็เริ่มที่จะใช้ระบบ self-checkout และ mobile checkout และหลายๆเจ้าเริ่มที่จะออกแบบแผนผังร้านใหม่เพื่อเอื้ออำนวยระบบการขายแบบ automation มากขึ้น ลองคิดดูเล่นๆว่าจะดีซักแค่ไหนถ้ามีหุ่นยนต์แบบ Siri หรือ IBM’s Watson คอยช่วยเหลือในการเลือกสินค้าได้อย่างแม่นยำ
อุตสาหกรรมการเกษตรก็กำลังเผชิญกับหุ่นยนต์รุ่นใหม่ๆที่สามารถทำงานตรวจวัดและเก็บผลไม้มูลค่าสูง (เช่น การเก็บสตรอเบอร์รีพรีเมี่ยมตอนกลางคืนในประเทศญี่ปุ่น) ซึ่งถือเป็นงานกลุ่มสุดท้ายของชนชั้นแรงงานเกษตรหลังจากเกิดการปฏิวัติทางการเกษตรไปแล้วหนึ่งรอบจากการพัฒนาเครื่องยนต์เก็บเกี่ยวนานาชนิด ในอเมริกาพืชผลทางการเกษตรที่แข็งแรงทนต่อการเก็บเกี่ยวด้วยหุ่นยนต์ได้ อาทิ ถั่วอัลมอนด์ มีผลผลิตสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง
การพัฒนาระบบ Cloud Robotics ที่ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ได้ตลอดเวลาและยังสามารถอัพเกรดตัวเองได้จะกลายเป็นจุดเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญของอุตสาหกรรมหุ่นยนต์ ระบบปฏิบัติการต่างๆจะเริ่มมการควบคุมแบบ automation ผ่านศูนย์กลางไม่ต่างจาก Skynet ในหนัง Terminator และปัญหาที่หลายคนหวาดกลัวจะตามมาคือการจู่โจมในโลกไซเบอร์ (Cyber Attack) ซึ่งหากเกิดขึ้นจริงจะสร้างความเสียหายได้อย่างใหญ่หลวง (ลองจินตนาการรถขนส่งสินค้าแบบไม่มีคนขับถูกผู้ก่อการร้ายแฮ็คดู – ดูตัวอย่างได้ในหนัง Fast 7)
ปิดท้าย นักเศรษฐศาสตร์ส่วนใหญ่ยังเชื่อมั่นว่าหุ่นยนต์จะเป็นการบีบบังคับให้แรงงานพัฒนาตัวเองมากยิ่งขึ้นจนกลายเป็นแรงงานคุณภาพดีและมีความรู้ แต่กระนั้นอัตราการลดลงของงานอาจจะรุนแรงกว่าที่พวกเขาคิดไว้มาก และการลดลงครั้งนี้อาจจะกระทบไปถึงแรงงานกลุ่ม White Collar ด้วย
Kura Sushi ร้านซูชิที่ควบคุมด้วยหุ่นยนต์ตั้งแต่การสั่งอาหารไปจนถึงการส่งอาหาร (ขอบคุณภาพจาก Will Fly For Food)
Chapter 2: Is This Time Different?
7 trends ของเศรษฐกิจสหรัฐในปัจจุบันที่สะท้อนให้เห็นถึงเหตุการณ์ที่ความก้าวล้ำทางเทคโนโลยีเริ่มเข้ามาเบียดเบียนงานของมนุษย์
- Stagnant wages: ในสหรัฐอเมริกาค่าแรงที่คิดตามอัตราการเงินเฟ้อมีจุดสูงสุดอยู่ที่กว่า 40 ปีที่แล้ว และค่าแรงปัจจุบันนั้นตกลงมากว่า 13% ทั้งๆที่ผลิตภาพของเศรษฐกิจเติบโตอย่างต่อเนื่อง
- A Bear Market for Labor’s Share and a Raging Bull for Corporation: สัดส่วนของค่าแรงใน GDP ของสหรัฐลดต่ำลงอย่างต่อเนื่องๆ ขณะที่กำไรของบริษัทนั้นเติบโตติดต่อกันเกือบทุกปี
- Declining Labor Force Participation: ถึงแม้อัตราการว่างงานนั้นลดลงหลังจากเหตุการณ์ Subprime Crisis แต่จำนวนผู้ใหญ่วัยทำงานที่พร้อมจะทำงานกลับลดลงอย่างต่อเนื่อง
- Diminishing Job Creation and Lengthening Jobless Recoveries: การเกิดขึ้นของงานใหม่ๆนั้นมีอัตราลดลงจากทศวรรษก่อนหน้าที่ประมาณ 20% เหลือเพียง 0% ในทศวรรษ 2010 ส่วนหนึ่งเกิดจาก Subprime Crisis นอกจากนั้นการฟื้นคืนของงานหลังจากเศรษฐกิจฟื้นตัวนั้นยังใช้เวลานานกว่า 6.5 ปี ซึ่งยาวนานกว่าช่วงวิกฤติทางเศรษฐกิจครั้งก่อนมาก
- Soaring Inequality: การกระจายตัวทางรายได้ในสหรัฐอเมริกาในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา กว่า 50% ของรายได้ส่วนเพิ่มตกอยู่กับครัวเรือนแค่ 1%
- Declining Income and Underemployment for Recent College Student: บัณฑิตจบใหม่มีรายได้ลดลงอย่างต่อเนื่อง แถมหลายคนยังต้องรับงานที่ไม่ได้ใช้ความรู้อย่างเต็มที่
- Polarization and Part-Time Job: การเกิดขึ้นของงานใหม่ๆมักจะเกิดขึ้นในตำแหน่งงานค่าแรงขั้นต่ำและงานชั่วคราว รองลงมาคือการจ้างงานของ Professional ที่เป็นแรงงานชั้นสูง ทำให้สัดส่วนงานของชนชั้นกลางหดตัวลง
จริงๆแล้ว trend ข้างต้นอาจจะได้รับอิทธิพลจากปัจจัยอื่นด้วย ไม่ว่าจะเป็น Globalization ที่ทำให้เกิดการโยกย้ายงานและเกิดการนำเข้าสินค้ามากขึ้น (อเมริกานำเข้าสินค้าจากจีนคิดเป็น 3% ของยอดการบริโภค)
การพัฒนาของระบบการเงิน (Financialization) ก็ทำให้เกิดการกระจายรายได้ที่ไม่เท่าเทียมกันมากขึ้นซึ่งเทคโนโลยีก็ได้เข้ามามีบทบาทในวงการการเงินมากขึ้น เช่น ระบบการเทรดด้วยคอมพิวเตอร์และ high frequency trading
ปัจจัยทางการเมืองก็มีผล ตั้งแต่การ lobbying ของธุรกิจยักษ์ใหญ่ที่หวังสร้างประโยชน์สูงสุดและกดดันแรงงานอย่างต่อเนื่อง สังเกตได้จากบทบาทที่ลดน้อยลงอย่างต่อเนื่องของสมาคมแรงงานในหลายประเทศ นอกจากนั้นนโยบายรัฐบาลมักจะเชื่องช้าและตามเทคโนโลยีไม่ทัน
Trend ที่เกิดขึ้นตอนนี้แสดงให้เห็นแล้วว่าภัยคุกคามของเทคโนโลยีต่อการว่างงานนั้นมีแนวโน้มที่จะรุนแรงต่อเนื่องขึ้นเรื่อยๆ ส่วนอนาคตจะเป็นอย่างไรคงต้องขึ้นอยู่กับรูปแบบของเทคโนโลยีที่จะเข้ามาระลอกถัดไป
Chapter 3: Information Technology: An Unprecedented Force of Disruption
“We were promised flying cars, and instead what we got was 140 characters” – Peter Thiel
Information Technology นั้นเติบโตแบบก้าวกระโดดอย่างต่อเนื่องตั้งแต่การเริ่มต้นคิดค้นเครื่องคอมพิวเตอร์ได้สำเร็จเครื่องแรกๆ ในขณะเดียวกันเทคโนโลยีและนวัตกรรมในอุตสาหกรรมอื่นๆกลับเคลื่อนตัวไปข้างหน้าแบบทีละเล็กทีละน้อย (Incremental improvement) ซึ่งเป็นไปตามวัฏจักรของนวัตกรรมที่เมื่อเริ่มเกิดขึ้นจะเติบโตอย่างก้าวกระโดดก่อนที่จะชะลอตัวลงในลักษณะ S-Curve
แต่ IT นั้นเติบโตได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งส่วนหนึ่งมาจากการเกิดขึ้นของนวัตกรรมแบบก้าวกระโดดในเชิง hardware ซึ่งมีการพัฒนา Transistor ให้มีขนาดเล็กลงและมีประสิทธิภาพการทำงานรวดเร็วขึ้นเรื่อยๆ เสมือนกับมีการเติบโตแบบ S-Curve หลายกราฟติดต่อกัน และถึงแม้ในอนาคต Transistor ขะมีขนาดเล็กลงในหลัก quantum physics แต่ก็ยังสามารถพัฒนาต่อในเชิงการออกแบบ 3 มิติและการเลือกใช้วัตถุอื่นๆแทน silicon ได้
การเติบโตแบบก้าวกระโดดอีกส่วนมาจากฝั่ง software ที่มีการพัฒนา algorithm และโครงสร้างของโปรแกรมอย่างต่อเนื่องและมีโอกาสเติบโตได้แบบไม่มีที่สิ้นสุด ถ้าเปรียบสมองมนุษย์เป็นคอมพิวเตอร์ hardware ของสมองมนุษย์นั้นช้ากว่าคอมพิวเตอร์ในปัจจุบันหลายพันเท่า แต่ software อันแสนซับซ้อนที่เชื่อมต่อสายใยประสาทต่างๆกลับทำให้มนุษย์มีความคิดอันเป็นเลิศได้ ลองคิดดูถ้า software ของคอมพิวเตอร์สามารถพัฒนาได้ถึงจุดนั้นจะเกิดอะไรขึ้นกับโลกใบนี้
Trend การพัฒนาด้าน IT นั้นเกิดมาจากความคิดด้านความสามารถในการลอกเลียนแบบตัวเองของคอมพิวเตอร์ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถทำได้ ยกตัวอย่างเช่น หากนายเอผู้ที่มีความสามารถในการผ่าตัดสมองและทำอาหาร แต่เขากลับมีเวลาให้ทำงานแค่หนึ่งอย่าง เขาอาจจะต้องยกอาชีพให้นายบีซึ่งสามารถทำอาหารได้ดีใกล้เคียงกับเขา แต่ถ้านายเอสามารถคัดลอกตัวเองออกมาได้อีกคน นายบีก็จะไม่มีงานอีกต่อไป “ถ้าบริษัทใหญ่สามารถสอนพนักงานคนเดียวให้เก่งได้และคัดลอกพนักงานคนนี้ได้เป็นพันๆคน บริษัทจะต้องว่าจ้างพนักงานคนอื่นไปทำไม”
การก้าวกระโดดของ IT นำพามาสู่สังคมแบบ Long Tail และ Winner Takes All ซึ่งหมายถึงการกระจายผลประโยชน์ให้กับเจ้าของระบบและคนกลุ่มน้อยเท่านั้น อาทิ App Store ที่ทำเงินให้กับ Apple อย่างมหาศาลพร้อมๆกับคนทำ app ยอดนิยม อาทิ Angry Bird แต่ app อีกหลายหมื่นกลับแทบไม่ทำเงินใดๆเลย การมาถึงของเทคโนโลยีสารสนเทศจะทำให้เกิดความไม่เท่าเทียมกันทางรายได้มากยิ่งขึ้นเรื่อยๆ
ถึงแม้ IT จะนำพามาซึ่งประโยชน์มากมาย ทั้ง การกระจายข้อมูล ความสามารถในการเชื่อมต่อสื่อสารและการลดต้นทุนอุตสาหกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ IT นั้นไม่ได้ทำให้คนธรรมดามีรายได้เพิ่มขึ้นแต่อย่างใด
Chapter 4: White-Collar Jobs at Risk
Quill โปรแกรม narrative writing software ของบริษัท Narrative Science สามารถสร้างเขียนข่าวให้กับหนังสือพิมพ์และนิตยสารชั้นนำของโลก อาทิ Forbes ได้ด้วยความถี่ 1 บทความทุกๆ 30 วินาที ด้วย algorithm ที่เริ่มต้นจากการค้นคว้าข้อมูลใน Big Data และการเลือกรูปประโยคอันไพเราะไม่แพ้มืออาชีพ
Big Data คือ trend ใหม่ของโลกปัจจุบันซึ่งเต็มไปด้วยข้อมูลที่มีขนาดรวมกันกว่า 100,000,000 gigabyte โดยแต่เดิมข้อมูลเหล่านี้ไม่ได้ถูกนำมาใช้งานเนื่องจากรูปแบบ format ที่ไม่มีมาตรฐาน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้ปัจจุบันหุ่นยนต์สามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาวิเคราะห์และเชื่อมความสัมพันธ์กันจนสามารถนำไปใช้งานได้ในหลากหลายแนวทาง อาทิ การนำเสนอสินค้าที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละราย
Machine Learning คือแนวทางในการนำข้อมูล Big Data มาใช้งานผ่านคอมพิวเตอร์ที่สามารถเขียนโปรแกรมของตัวเองได้จากการนำข้อมูลจำนวนมากมาวิเคราะห์ โดยวิธีการยอดนิยมคือ Neural Network ซึ่งเป็นระบบที่ประกอบด้วย Neural หลายจุดพร้อมกับตัวกระตุ้นที่เชื่อมต่อกันเป็นทอดๆ โดยคอมพิวเตอร์สามารถทำการเรียนรู้ผ่าน trial & error feedback loop ด้วยการป้อนคำถามและคำตอบที่ถูกต้องเพื่อให้ระบบปรับค่าการกระตุ้นของ Neural จนได้ค่าการกระตุ้นที่เหมาะสมที่สุดในการตอบคำถามประเภทหนึ่งๆและนำมาสู่นวัตกรรมมากมาย อาทิ ระบบตรวจจับ Spam ระบบแปลภาษาของ Google Translate และระบบ face recognition ของ Facebook
ความสามารถของหุ่นยนต์นั่นนับวันมีแต่จะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆตาม Moore’s Law ในอนาคตเราจะได้เห็นรถไร้คนขับที่ทำการประมวลผลจาก Big Data ผ่านระบบอินเตอร์เน็ตและเซ็นเซอร์รอบทิศทาง หรือ software ที่สามารถเรียนรู้และทำงานวิเคราะห์ศาสตร์ต่างๆแทนนักวิเคราะห์ได้อย่างเบ็ดเสร็จ
บริษัท WorkFusion เป็นธุรกิจ Start-up ที่ผลิต software ที่สามารถควบคุม Project Management ได้ด้วยระบบ automation เกือบทั้งหมด ตั้งแต่การวิเคราะห์งาน การจ้างงานผ่านอินเตอร์เน็ต การจัดสรรงาน การประเมินผลพนักงานและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มความสามารถของตัวโปรแกรมเอง
ในปี 1996 เครื่องคอมพิวเตอร์ Deep Blue ของ IBM สามารถเอาชนะ Garry Kasparov แชมเปี้ยนหมากรุกของโลกได้สำเร็จด้วย algorithm ที่ประเมินการวางหมากไปข้างหน้านับพันๆโอกาสพร้อมๆกับ computing power ขนาดมหาศาล
และในปี 2011 เครื่องคอมพิวเตอร์ Watson ก็สามารถเอาชนะแชมเปี้ยนของเกมโชว์ Jeopardy! ซึ่งเป็นเกมส์ตอบคำถามความรู้รอบตัวได้หลังจากการพัฒนามายาวนานกว่า 5 ปี ด้วยความสามารถในการแปลภาษาอย่างซับซ้อนและการเชื่อมโยงข้อมูล Big Data เข้ากับคำถามและการหาคำตอบจากการตรวจสอบข้อมูลมหาศาลในเวลาเพียงไม่กี่เสี้ยววินาที ซึ่งถือเป็นก้าวที่สำคัญของการพัฒนา AI โดย IBM ยังได้วางจำหน่าย Watson สำหรับเป็นเครื่องมือในการช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคและวางแผนที่จะพัฒนา Watson ให้สามารถหาคำตอบจากเหตุและผล (causation) ได้จากเดิมที่คำตอบทั้งหมดเกิดจากการหาความเชื่อมโยง (correlation) ที่เหมาะสมที่สุด
Trend ถัดมาของโลกคือการอัพโหลด software ไปยัง Cloud เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถนำ software ที่มี algorithm ความซับซ้อนสูงมาใช้ร่วมกับพลัง computing power มหาศาลได้ทุกที่ในทั่วทุกมุมโลก แนวโน้มนี้สามารถปฎิวัติวงการธุรกิจไปตลอดการด้วยการเปลี่ยนกำลังแรงงานเป็น software ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้และสิ่งนี้ก็กำลังเกิดขึ้นแล้ว อาทิ Facebook ใช้ software ชื่อ Cyborg ในการบริหารจัดการคอมพิวเตอร์ทั้งหมดโดยมีพนักงานเทคนิคแค่ 1 คนต่อคอมพิวเตอร์ 20,000 เครื่อง
ปัจจุบัน คอมพิวเตอร์เริ่มแสดงความรู้สึกสงสัยใครรู้ได้แล้ว อาทิ โปรแกรม Eureqa สามารถทำการทดลองและเก็บข้อมูลเพื่อนำมาคำนวณเป็นสมการทางคณิตศาสตร์ได้ด้วยตัวเองโดยการทดสอบเปลี่ยนแปลงข้อมูลไปเรื่อยๆ (เหนือกว่าโปรแกรมคำนวณ Regression หลายเท่าตัว)
ด้านความคิดสร้างสรรค์ของคอมพิวเตอร์นั้นเริ่มมีการพัฒนามากขึ้นเช่นกัน อาทิ Genetic Programming ซึ่งเป็นวิธีการเขียนโค้ดที่โปรแกรมสามารถทำการสลับโค้ดไปมาเองได้เพื่อพัฒนาสิ่งใหม่ๆแบบไร้ขีดจำกัด นอกจากนั้นยังมี AI ที่สามารถแต่งเพลงบรรเลงและเขียนภาพ abstract ได้เองแล้ว
อุตสาหกรรม White Collar ที่เห็นการนำเอาหุ่นยนต์มาใช้งานได้อย่างมากที่สุดก็คือการเงิน ปัจจุบันยอดการซื้อขายกว่า 70% ใน Wallstreet เกิดจากหุ่นยนต์ ทั้งระบบ system trade และ algorithm ที่ผู้ใช้งานสามารถกำหนดกรรมวิธีการซื้อขายหลักทรัพย์ให้หุ่นยนต์ทำงานแทนได้และยังมีโปรแกรมที่จับข้อมูลข่าวล่าสุดมาใช้ในการซื้อขายได้ด้วย High Frequency Trading หรือการซื้อขายที่แย่งชิงกันที่ความเร็วภายในเสี้ยววินาทีก็เติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง ในปี 2009 บริษัท Spread Networks ได้ลงทุนกว่า 200 ล้านเหรียญสหรัฐเพื่อสร้างสายเส้นใยแก้วนำแสงทางตรงที่สุดจากชิคาโก้ไปยังนิวยอร์ดเพื่อลดระยะเวลาการส่งคำสั่งซื้อให้เร็วขึ้น 1 ใน 4000 วินาที หัวหน้าทีมพัฒนา Watson ของ IBM ก็ได้ลาออกเพื่อมาพัฒนา algorithm ในการเทรด
การ Offshore งานจากประเทศพัฒนาแล้วไปยังจีนและอินเดียนั้นเริ่มรุกลามไปยังอาชีพ White Collar มากขึ้น อาทิ paralegal ที่ปรึกษาด้าน IT และครูสอนภาษา โดยมีประมาณการณ์มาว่า 25-50% ของงานทั้งหมดในอเมริกามีโอกาสที่จะถูกโยกย้ายไปยังต่างประเทศที่มีคนฉลาดระดับ top 5 ของประเทศอีกนับร้อยล้านคนอย่างจีนและอินเดีย การพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ๆจะยิ่งส่งเสริมให้เกิดการ offshoring มากยิ่งขึ้น อาทิ โปรแกรมแปลงภาษาแบบทันทีและโปรแกรม AI based เหมือน Watson สุดท้ายแล้วพอเทคโนโลยีพัฒนาถึงจุดๆหนึ่ง งาน offshore จะเริ่มถูกโยกย้ายอีกครั้งมายังระบบ automation และหุ่นยนต์
อาชีพในอนาคตของ White collar ที่จะสามารถอยู่รอดได้ดีที่สุดคืออาชีพเกี่ยวกับ Man-Machine Collaboration นั้นแท้จริงแล้วอาจจะไม่จริงอย่างที่คิด การพัฒนาเทคโนโลยี Machine learning และ Cloud จะทำให้สัดส่วนของคนต่อหุ่นยนต์น้อยลงไปเรื่อยๆ
Watson ที่สามารถคว้าแชมป์ในรายการ Jeopardy! ได้ในปี 2011 (ขอบคุณภาพจาก The New York Times)
Chapter 5: Transforming Higher Education
อุตสาหกรรมการศึกษาระดับสูง ณ ปัจจุบันยังแทบไม่ได้รับผลกระทบจากการรุกรานของเทคโนโลยี สังเกตง่ายๆจากค่าเรียนที่เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องเมื่อเทียบกับรายได้เฉลี่ยของประชากรสหรัฐ
การเปลี่ยนแปลงครั้งยิ่งใหญ่ของอุตสาหกรรมการศึกษากำลังเริ่มเกิดขึ้นจากการมาถึงของ Massive Open Online Course (MOOC) หรือการที่สถาบันการศึกษาชั้นนำต่างๆเปิดคอร์สการสอนแบบออนไลน์ทั้งแบบฟรีและแบบต้นทุนต่ำกว่าค่าเล่าเรียนปกติมาก ซึ่งปัจจุบันก็มีผู้ให้ความสนใจในปริมาณที่มากขึ้นอย่างต่อเนื่องแต่ส่วนใหญ่จะเป็นกลุ่มนักศึกษาหรือผู้ที่มีความสามารถในการเรียนอยู่แล้ว หากอนาคตการศึกษาจากมหาวิทยาลัยอย่าง Harvard และ Stanford สามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายแล้ว มหาวิทยาลัยชั้นล่างๆจะได้รับผลกระทบอย่างรุนแรง
การที่มหาวิทยาลัยชั้นนำออกมาเปิดคอร์สสอนฟรีกันเป็นแถวนั้นแสดงให้เห็นว่ามหาวิทยาลัยเหล่านี้ไม่ได้หวงความรู้ แต่สิ่งที่พวกเขายึดถือที่สุดคือใบปริญญาและใบรับรองที่ยังมอบให้กับนักศึกษาแบบเรียนปกติเท่านั้น ซึ่งเป็นโอกาสที่ดีหากมีผู้สร้างธุรกิจหรือระบบ เช่น facial recognition ของ Facebook ที่สามารถยืนยันตันตนของผู้เรียนคอร์สออนไลน์และจัดสอบได้อย่างถูกต้องเพื่อมอบใบรับรองคุณวุฒิที่สามารถเชื่อถือได้
นอกจาก MOOC ระบบการศึกษายังอาจได้รับผลกระทบจากเทคโนโลยีในรูปแบบอื่นอีก อาทิ เครื่องมือข้อสอบแบบ machine learning ที่สามารถทำงานแทนผู้ช่ายอาจารย์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคอร์สเรียน Adaptive learning ที่หุ่นยนต์จะคอยตรวจจับความเข้าใจและความสามารถของผู้เรียนเพื่อจัดลำดับการเรียนให้เหมาะสมที่สุดให้
แต่อย่างไรก็ดี การพัฒนาเทคโนโลยีทางการศึกษาที่จะนำพามาซึ่งความรู้อันสูงขึ้นของประชากรทั่วโลกนั้นก็ยังส่งผลให้งานของผู้มีความรู้ระดับสูงลดลงอย่างต่อเนื่องและเกิดการ offshore ของอาชีพผู้เชี่ยวชาญมากขึ้น
Chapter 6: The Health Care Challenge
อีกหนึ่งอุตสาหกรรมที่การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยียังเพิ่มเริ่มต้นส่งผลกระทบต่อการจ้างงานคืออุตสาหกรรมการแพทย์และสุขภาพ ในช่วง 50 ปีที่ผ่านมาการใช้จ่ายในด้านสุขภาพของประชากรสหรัฐนั้นเพิ่มสูงขึ้น 3 เท่าจาก 6% เป็น 18% เมื่อเทียบสัดส่วนกับ GDP หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงเร็วๆนี้ ค่าใช้จ่ายจะสูงจนทำให้ผู้คนส่วนใหญ่ไม่สามารถเข้าถึงการแพทย์ได้
รูปแบบการรักษาและวินิจฉัยโรค ณ ปัจจุบันยังคงวิธีการเดิม นั่นคือ อาศัยความรู้ในมันสมองของเหล่าแพทย์ผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการร่ำเรียนมากว่า 10 ปี แต่ปัจจุบันความรู้และงานวิจัยทางการแพทย์ใหม่ๆนั้นก็ได้เพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องและมีการกระจายตัวอย่างไม่ทั่วถึง
เทคโนโลยีหุ่นยนต์ AI สามารถเข้ามาเติมเต็มในส่วนของการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาล อย่าง IBM’s Watson ที่สามารถป้อนข้อมูลอาการของผู้ป่วยเพื่อให้เครื่องนำมาประมวลผลกับ Big Data ที่มีและช่วยให้แพทย์วินิจฉัยโรคได้รวดเร็วขึ้นและยังสามารถช่วยแพทย์ที่ไม่ได้มีความเชี่ยวชาญในด้านนั้นๆสามารถวินิจฉัยโรคได้ นอกจากนั้นยังหุ่นยนต์ยังสามารถช่วยตรวจสอบและป้องกัน human error ได้อีกด้วย
ในอนาคตอาจจะเกิดอาชีพใหม่คือผู้เชี่วชาญทางการแพทย์ที่สามารถทำงานร่วมกับหุ่นยนต์เพื่อวินิจฉัยโรคได้โดยไม่จำเป็นต้องเรียนนานกว่า 10 ปี ซึ่งสอดคล้องกับการประมาณการว่าอาชีพหมอจะเกิดการขาดแคลนในอนาคต
แพทย์ในบางสาขาวิชาที่ไม่ได้ติดต่อโดยตรงกับคนไข้ อาทิ แพทย์ฉายรังสี อาจได้รับผลกระทบก่อนแพทย์สาขาอื่นๆ ซึ่งปัจจุบันก็มีหุ่นยนต์ที่สามารถช่วยให้แพทย์อ่านภาพ x-ray ได้อย่างแม่นยำและเร็วขึ้นด้วย ตรงข้ามกับแพทย์ศัลยกรรมที่อาจจะมีหุ่นยนต์คอยช่วยให้การทำงานง่าย ละเอียดและเร็วขึ้น แต่ในอนาคตอันใกล้นี้เราคงยังไม่เห็นหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานผ่าตัดแทนหมอได้
งานของเภสัชกรก็จะยิ่งถูกลดบทบาทในอนาคตเมื่อหุ่นยนต์สามารถทำการบริหารการจ่ายยาได้ด้วยตัวเอง
ปัญหาการเพิ่มขึ้นของสัดส่วนผู้สูงอายุในหลายประเทศก็จะนำพามาซึ่งเทคโนโลยีใหม่ๆที่จะช่วยอำนวยความสะดวกและดูแลผู้สูงอายุแทนเจ้าหน้าที่ดูแลผู้สูงอายุที่นับวันยิ่งขาดแคลน เทคโนโลยีที่ได้รับการพูดถึงมากในปัจจุบันคือ HAL (Hybrid Assistive Limbs) ซึ่งเป็นเหมือนชุดหุ่นยนต์ที่ติดบริเวณขาหรือทั้งร่ายกายเพื่อช่วยออกแรงในการเคลื่อนไหวด้วยการตรวจจับสัญญาณการขยับร่างกาย ในอนาคตอันใกล้เทคโนโลยีสำหรับผู้สูงอายุจะเกิดขึ้นเพื่อทำหน้าที่เฉพาะ หนทางของหุ่นยนต์ AI ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้ทั้งหมดยังคงอีกยาวไกล
Big Data ของอุตสาหกรรมการแพทย์และสุขภาพที่เริ่มเกิดขึ้นอย่างมากมายจาก Internet of things อาทิ Apple Watch และไมโครแคปซูลที่ติดตั้งในร่างกายมนุษย์ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้ยังไม่ได้รับการใช้งานอย่างเต็มที่ บริษัทประกันภัยหรือโรงพยาบาลสามารถตรวจจับสถานะของร่างกายผู้ป่วยเพื่อเตือนภัยล่วงหน้าได้ อาทิ เตือนระดับน้ำตาลสำหรับคนเป็นเบาหวาน (Google มีคอนแทคเลนส์ที่ตรวจระดับกลูโคสจากน้ำตา)
การทำงานของตลาดในอุตสาหกรรม Health Care นั้นถือว่าไม่สมบูรณ์อย่างสุดโต่ง โดยเฉพาะในสหรัฐและอีกหลายประเทศ ทั้งค่าใช้จ่ายที่สูงเกินไปและอำนาจในการต่อรองที่สูงของกลุ่มโรงพยาบาลต่างๆต่อผู้ป่วยที่ไม่รู้เรื่องรู้ราวรวมถึงบริษัทประกันที่ยิ่งนับวันยิ่งโดนโรงพยาบาลขูดเลือดขูดเนื้อมากขึ้น เทคโนโลยีใหม่ๆในโรงพยาบาลที่เกิดขึ้นคือเทคโนโลยีการรักษาโรคในราคาสูงลิบที่เพิ่มแต่รายได้ของโรงพยาบาลโดยไม่ได้คำนึงถึงเทคโนโลยีที่เข้ามาช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพและสุดท้ายก็ส่งผลร้ายกลับมาที่ประชาชนธรรมดาที่ไม่สามารถเข้าถึงการรักษาอย่างถูกวิธีได้
นโยบายของภาครัฐที่สามารถเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมนี้ได้มีมากมาย อาทิ การรวมกลุ่มแบบ Oligopoly ของบริษัทประกันเพื่อเพิ่มอำนาจการต่อรองแก่โรงพยาบาลพร้อมๆกับการแข่งขันกันแบบผู้เล่นน้อยราย การทำราคามาตรฐานในการรักษาโรคต่างๆและการสร้างแพคเกจการรักษาแบบดูแลตลอดชีวิตหรือช่วงเวลาหนึ่งๆซึ่งเป็นเหมือนการผลักดันให้โรงพยาบาลทำการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการรักษาโรค
HAL ของบริษัท Cyberdyne ผู้นำตลาดในปัจจุบัน (ขอบคุณภาพจาก Engadget)
Chapter 7: Technologies and Industries of the Future
ในปี 2014 บริษัทเล็กๆที่มีพนักงานเพียง 55 คนชื่อ Whatsapp ถูก Facebook ซื้อไปด้วยเงินมูลค่ากว่า 19 พันล้านเหรียญ เปรียบมูลค่าได้ 345 ล้านเหรียญสหรัฐต่อพนักงาน 1 คน
มองไปในอนาคตแล้ว ไม่สามารถปฏิเสธได้เลยว่า ธุรกิจที่จะก้าวเข้ามากลายเป็นยักษ์ใหญ่ด้วยการสร้าง “Creative Destruction” หรือการทำลายล้างอุตสาหกรรมแบบเดิมๆด้วยความคิดสร้างสรรค์ใหม่ๆ (อย่างที่รถยนต์ทำกับอุตสาหกรรมรถม้า) มักจะต้องมีความเกี่ยวข้องกับ IT เสมอ และแน่นอนว่าธุรกิจเหล่านี้ล้วนเป็นธุรกิจที่ไม่ต้องการแรงงานมนุษย์จำนวนมากทั้งสิ้น
3D Printing คือเทคโนโลยีแห่งโลกอนาคต แค่เพียงมีเครื่อง 3D Printer เครื่องเดียวก็สามารถทำการผลิตสินค้าได้นานาชนิดด้วยระบบการเชื่อมต่อวัตถุดิบทีละชั้นๆ (Additive Manufacturing) ตามแบบที่กำหนดไว้ ซึ่ง ณ ปัจจุบันสามารถใช้งานได้กับทั้งพลาสติก เหล็ก โลหะ ซิลิคอน แผงวงจรไฟฟ้าแบบง่าย คอนกรีต ไม้และอีกมากมาย ซึ่งในอนาคตอันใกล้นี้ มนุษย์อาจจะสามารถ print อวัยวะเทียมจากสเต็มเซลล์และอาหารนานาชนิด
ปัจจุบัน 3D Printing ส่วนใหญ่ถูกใช้กับงานแบบ customized อาทิ ชิ้นส่วนเครื่องบินที่มีรายละเอียดซับซ้อนซึ่งช่วยให้วิศวกรสามารถออกแบบชิ้นส่วนให้เบาลงได้ ในอนาคตคนทั่วไปอาจจะสามารถ print สินค้าต่างๆจากบ้านของตัวเองได้เลย โรงงานจะเล็กลงและกระจายตัวไปตามเมืองต่างๆมากขึ้น แต่สุดท้ายแล้ว 3D Printing ก็ยังไม่น่าจะเป็นเทคโนโลยีที่ตอบโจทย์การผลิตที่ซับซ้อนมากๆอย่างไมโครชิปส์และการผลิตแบบ Mass
อุตสาหกรรมแห่งอนาคตที่ได้รับความสนใจมากที่สุดอย่างหนึ่งคือ Autonomous Car หรือ Driverless Car (DC) ซึ่งก็คือรถยนต์ที่สามารถขับเคลื่อนด้วยตัวเองได้ตามกฎจราจร เทคโนโลยี Driverless Car เกิดขึ้นมานานกว่า 10 ปีแล้ว ตั้งแต่การจัดแข่งขันรถยนต์ไร้คนขับของรัฐบาลอเมริกาที่มีรถไร้คนขับ จากมหาวิทยาลัยชั้นนำ อาทิ Stanford สามารถขับเคลื่อนผ่านเมืองต่างๆเป็นระยะทางกว่า 7 กิโลเมตรถึงเป้าหมายได้อย่างปลอดภัย
Google เริ่มต้นโปรเจค Driverless Car ในปี 2008 และในปี 2013 Google ได้ประกาศว่ารถไร้คนขับที่พัฒนาขึ้นมานั้นมีประสิทธิภาพในการขับขี่สูงกว่ามนุษย์ ทั้งการเคารพกฎจราจรและการขับขี่อย่างปลอดภัย ด้วยระบบเซนเซอร์รอบทิศที่ตรวจจับถนน ป้ายจราจร ผู้คนและสิ่งของรอบข้าง แต่ถึงกระนั้น เทคโนโลยีนี้ก็ยังต้องได้รับการพัฒนาอีกมากกว่าจะมั่นใจได้ ประเด็นใหญ่เรื่องหนึ่งคือระบบเตือนภัยคนขับเมื่อรถเจอเหตุการณ์ที่ไม่สามารถรับมือเองได้ด้วยระบบอัตโนมัติ ซึ่งกว่าคนขับจะตั้งสติและรับมือกับสถานการณ์นั้นได้ก็ต้องเสียเวลาไปหลายวินาที
Mercedez Benz รุ่น S-Class เลือกใช้เทคโนโลยีแบบ Semi-automatic ที่รถยนต์สามารถขับเคลื่อนอัตโนมัติด้วยความเร็วต่ำภายในเมืองที่มีรถติดได้โดยมีเงื่อนไขที่คนขับต้องจับพวงมาลัยตลอดเวลา
ในอนาคต หาก Driverless Car สัมฤทธิ์ผล เทคโนโลยีนี้สามารถสร้างประสิทธิภาพในระบบการขนส่งได้มากขึ้น ทั้งการติดต่อสื่อสารระหว่างรถยนต์ไร้คนขับด้วยกันเพื่อสร้างการไหลรื่นของการขับขี่ให้มากขึ้นและลดปัญหารถติด รวมถึงความเป็นไปได้ในการเกิดการแชร์รถยนต์ร่วมกัน แต่ถึงกระนั้น ข้อเสียก็มีมากมาย อาทิ คนขับที่เป็นมนุษย์อาจฉวยโอกาสระบบความปลอดภัยของรถยนต์ไร้คนขับในการขับขี่ที่มีความอันตรายสูงขึ้น และยังสุ่มเสียงต่ออาชญกรรมทั้งระเบิดรถยนต์ ระบบเซนเซอร์ตรวจจับตำรวจและอีกมากมาย คนขี้เกียจหาที่จอดรถยังสามารถสั่งให้รถขับวนไปมารอบเมืองซึ่งส่งผลเสียต่อการจราจรด้วย
Sergey Brin แห่ง Google ออกมาประกาศว่าหลังจากการพัฒนารถยนต์ไร้คนขับมีความสมบูรณ์มากขึ้น เขาจะหันไปให้ความสำคัญกับระบบการขนส่งแบบใหม่ด้วยยานพาหนะแบบอัตโนมัติขนาดเล็กที่สามารถเรียกได้ผ่านโทรศัพท์มือถือและแอพพลิเคชั่น
อุตสาหกรรม Driverless Car จะสร้างความเปลี่ยนอันมโหฬาต่อวัฒนธรรมของมนุษย์ ที่ความสำคัญและคุณค่าทางจิตใจของรถจะลดลง รถส่วนใหญ่จะกลายเป็น commodity ที่ถูกสั่งการผ่านศูนย์กลาง อาชีพที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์และระบบการขนส่งจะได้รับความเสียหายอย่างหนัก ตั้งแต่ แท็กซี่ รถโดยสารประจำทาง ศูนย์ซ่อมและล้างรถยนต์
รถยนต์ไร้คนขับของ Waymo บริษัทลูกของ Google Alphabet (ขอบคุณภาพจาก Waymo)
Chapter 8: Consumers, Limits to Growth … and Crisis?
มีเรื่องเล่าเรื่องหนึ่ง หาก Henry Ford และหัวหน้าคนงานของเขาได้มาเยี่ยมชมโรงงานผลิตรถยนต์ในปัจจุบันที่เต็มไปด้วยหุ่นยนต์ Ford อาจจะถามหัวหน้าคนงานว่า “คุณจะเก็บเงินค่าสมาชิกสหภาพแรงงานกับหุ่นยนต์พวกนี้ยังไง” หัวหน้าแรงงานก็อาจจะตอบกลับไปว่า “แล้วคุณจะทำให้หุ่นยนต์เหล่านี้ซื้อรถของคุณได้หรือเปล่าหละ”
สิ่งที่น่าเป็นห่วงที่สุดหากเทคโนโลยีต่างๆเริ่มรุกรานอาชีพของมนุษย์ปุถุชนคนธรรมดามากขึ้นๆคือ แรงงานและพนักงานเหล่านั้นก็คือผู้บริโภคด้วย พวกเขาใช้รายได้ในการจับจ่ายซื้อสินค้าและบริการ กรณีศึกษาสุดคลาสสิคคือการที่ Henry Ford จ่ายค่าจ้างพนักงานประกอบรถสูงกว่าแรงงานในภาคอุตสาหกรรมอื่นๆมากเพื่อให้พนักงานเหล่านั้นสามารถสั่งซื้อรถยนต์ Ford Model T ได้
ผู้บริโภคในขั้นสุดท้ายจริงๆมีแค่รัฐบาลและผู้บริโภคที่เป็นประชาชนทั่วไป ซึ่งผู้บริโภคทั่วไปนั้นมีมูลค่าการใช้จ่ายสูงกว่า 60% ของ GDP ในเกือบทุกประเทศ หุ่นยนต์เครื่องจักรอาจจะบริโภคพลังงานและชิ้นส่วน แต่หากไม่มีคนมาซื้อสินค้าที่หุ่นยนต์เหล่านั้นผลิต มันจะมีความหมายอะไร ?
พิจารณาสัดส่วนการใช้จ่ายของผู้บริโภคก็พบว่า ผู้บริโภคชั้นล่างนั้นใช้จ่ายเงินที่ได้รับมาเกือบทั้งหมด ขณะเดียวกันกลุ่มคนรวยกลับใช้จ่ายเงินแค่เพียงส่วนน้อยเท่านั้น (ถึงจะพยายามแค่ไหนก็ยากที่จะใช้หมด) ความไม่เท่าเทียมในด้านรายได้ของประชากรที่พุ่งสูงขึ้นเรื่อยๆ แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนของภัยที่โลกกำลังจะเผชิญ
หากเทคโนโลยีเริ่มส่งผลให้เกิดการว่างงาน ภาวะเงินฝืดประกอบกับความไม่เท่าเทียมจะกระจายตัวอย่างรวดเร็ว คนชั้นล่างไม่ใช่แค่มีรายได้น้อยลงแต่อาจจะสูญเสียรายได้ไปเกือบทั้งหมด ภาวะเงินฝืดที่ทำให้สินค้ามีราคาถูกลงก็ส่งผลเสียแต่การเติบโตทางเศรษฐกิจเนื่องจากผู้คนจะถือเงินสดมากขึ้นและไม่ใช้จ่าย แถมหนี้ซึ่งเป็นแรงผลักดันหลักของการบริโภคยังมีมูลค่าสูงขึ้นเรื่อยๆอีก หนทางเดียวที่จะนำพามาสู่เศรษฐกิจอย่างยั่งยืนคือการเติบโตของรายได้เฉลี่ยที่สูงกว่าเงินเฟ้อซึ่งไม่ง่ายเลย
ในอนาคตอาจเกิดระบบศักดีนาใหม่อีกครั้ง เพราะจะมีคนรวยเจ้าของธุรกิจแค่เพียงกลุ่มเล็กๆและมีคนจนจำนวนมาก ในสมัยก่อนคนจนยังมีประโยชน์ในการเป็นแรงงาน “แต่ในอนาคตนี้ คนจนอาจไม่มีประโยชน์อีกต่อไป”
นักเศรษฐศาสตร์หลายคนเชื่อว่าการลดลงของงานจะสอดรับกับการเพิ่มขึ้นของประชากรสูงอายุและโลกอาจจะมีโอกาสที่งานจะขาดแคลนซะมากกว่าด้วยซ้ำ ซึ่งถ้าเป็นอย่างนั้นจริง ค่าแรงก็ควรจะสูงขึ้นตามกลไกตลาด ซึ่ง ณ ปัจจุบัน ในประเทศญี่ปุ่นที่มีปัญหาประชากรสูงอายุเป็นจำนวนมากนั้น ค่าแรงยังคงนิ่งอยู่ในระดับเดิมมาเป็นเวลากว่า 10 ปีแล้ว
ความหวังว่าประเทศจีนจะนำพาเศรษฐกิจโลกให้เติบโตอย่างต่อเนื่องนั้นก็อาจจะเป็นไปได้ยาก เนื่องจากปัจจุบัน GDP ของจีนมีสัดส่วนการลงทุนที่สูงมาก แต่จีนยังไม่สามารถสร้างการบริโภคที่เข้มแข็งได้ ซึ่งการบริโภคของประชากรจีนนั้นมีสัดส่วนเพียง 35% ของ GDP เมื่อเทียบกับ 70% ในสหรัฐอเมริกา เนื่องจากนโยบายลูกคนเดียวและวัฒนธรรมของจีนทำให้คนส่วนใหญ่เลือกที่จะเก็บเงินแทนการใช้จ่าย หากจีนไม่สามารถนำการลงทุนมาสร้างให้เกิดรายได้และพัฒนาภาคการบริการของประเทศให้แข็งแกร่งขึ้น โอกาสที่การเติบโตจะลดลงหรือถดถอยจะเกิดขึ้นได้ในเร็วๆนี้ (แถมการลงทุนในช่วงเวลาล่าสุดยังมุ่งไปยังการลดต้นทุนด้านแรงงานอีกด้วย)
Chapter 9: Super-Intelligence and the Singularity
ปัจจุบัน หุ่นยนต์ที่เริ่มมีบทบาทในการแย่งงานของมนุษย์ยังเป็นหุ่นยนต์ที่ถูกผลิตมาเพื่องานนั้นๆโดยเฉพาะอยู่ ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยีทั้งคอมพิวเตอร์ งานวิจัยเกี่ยวกับ Artificial Intelligence และการศึกษาโครงสร้างสมองของมนุษย์พร้อมกับการแข่งขันกันระหว่างบริษัทยักษ์ใหญ่ทั้ง Google, Facebook และ Amazon ในอนาคตอันใกล้นี้ มนุษย์อาจจะสามารถสร้างนวัตกรรมที่ยิ่งใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีมาได้สำเร็จ นั่นคือ Artificial General Intelligence (AIG) หรือหุ่นยนต์ที่มีความตระหนักนึกคิดได้ในระดับเดียวกับมนุษย์และพร้อมที่จะพัฒนาความฉลาดของตัวเองขึ้นอย่างต่อเนื่อง
Singularity คือเหตุการณ์สมมุติที่หุ่นยนต์ AI เริ่มมีความสามารถมากกว่ามนุษย์ในระดับที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของมนุษยชาติ (Intelligence Explosion) หุ่นยนต์จะกลายมาเป็นจุดศูนย์กลางของโลกและมนุษย์อาจจะหมดค่าลงอย่างรวดเร็ว
นักวิชาการบางคนยังเชื่อว่ามนุษย์และหุ่นยนต์จะมีความสัมพันธ์ที่ซ้อนทับกันมากขึ้น อาทิ การอัพโหลดสมองของมนุษย์ (transcend) เข้าไปในร่างหุ่นยนต์เพื่อมีชีวิตอมตะ ซึ่งปัจจุบันก็มีบริษัทหลายบริษัทที่โฟกัสในการทำให้มนุษย์มีอายุยืนมากขึ้นเพื่อรอเหตุการณ์นี้เกิดขึ้น (Live long enough to live forever)
หากมองโลกในแง่ดีที่สุด การเกิดขึ้นของ AI ที่เป็นมิตรกับมนุษย์จะทำให้ตำแหน่งงานจำนวนมากสูญสลายไป แต่หาก AI เหล่านั้นกลายมาเป็นศัตรูกับมนุษย์ขึ้น มนุษยชาติคงจะถึงจุดจบไม่ต่างจากหนังเรื่อง The Terminator และอีกหลายๆเรื่อง ผู้ชนะในการแข่งขันสร้าง AI ได้คนแรกจะมีอำนาจอย่างมหาศาลและอาจไม่มีใครตามทันได้ตลอดกาล
เทคโนโลยีอีกชนิดที่หากเกิดขึ้นจริงจะนำพามาซึ่งการเปลี่ยนแปลงอย่างมโหฬารต่อมนุษยชาติคือ Advanced Nanotechnology ในจุดที่มนุษย์สามารถจัดการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างของอะตอมและโมเลกุลได้ ซึ่งหากเกิดขึ้นจริง มนุษย์จะสามารถสร้างอะไรก็ได้ขึ้นมาจากอากาศแถมยังสามารถรีไซเคิลวัตถุดิบทุกชนิดได้อย่างรวดเร็ว ด้วยต้นทุนวัตถุดิบที่ต่ำมากๆ อุตสาหกรรมการผลิตและจัดการขยะจะถูกกำจัดไปภายในชั่วพริบตา
ปัจจุบัน Nanotechnology เริ่มมีบทบาทมากยิ่งขึ้น เมื่อเร็วๆนี้นักวิทยาศาสตร์ได้ค้นพบ Carbon Nanotube ที่เป็นโครงสร้างของคาร์บอนที่มีความแข็งแรงมากกว่าเหล็กกล้า 100 เท่าและมีน้ำหนักเบากว่า 6 เท่า พร้อมกับสามารถนำความร้อนและไฟฟ้าได้เป็นอย่างดี
AI และ Advanced Nanotechnology อาจจะเกิดขึ้นหรือไม่เกิดขึ้นก็ได้ แต่ที่แน่ๆเทคโนโลยีในระดับปัจจุบันและอนาคตอันใกล้นี้ก็กำลังสร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ให้กับมนุษยชาติแล้ว
Chapter 10: Toward a New Economic Paradigm
ในปี 1963 ประธานธิบดีสหรัฐ John F. Kennedy ได้ให้สัมภาษณ์แสดงความกังวลถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่มีผลกระทบต่อจำนวนงานที่ลดลง ขณะเดียวกันจำนวนประชากรของสหรัฐก็พุ่งสูงขึ้นเรื่อยๆ “To even stand still, we have to move fast” JFK เชื่อมั่นว่าทางออกที่ดีที่สุดคือ “การศึกษาที่ดี”
ตลอดระยะเวลากว่า 50 ปีที่ผ่านมา ความเชื่อว่าการศึกษาที่สูงขึ้นจะทำให้อัตราการว่างงานลดลงนั้น เป็นความเชื่อที่ผิดมหันต์หลังจากตำแหน่งงานทุกระดับชั้นได้รับผลกระทบอย่างมากจากเทคโนโลยี กลุ่มคนทำงานกว่า 30% ในสหรัฐและ 40% ในจีนต้องทำงานที่คุณสมบัติต่ำกว่าวุฒิการศึกษาและผลที่ตามมาคือภาวะการเฟ้อของวุฒิการศึกษาที่งานต่างๆจะยกระดับคุณสมบัติของผู้สมัครขึ้นรวมถึงการลดความสำคัญของบัณฑิตจากมหาวิทยาลัยที่ไม่มีชื่อเสียงลง
กลุ่มต่อต้านระบบ automation ที่สนับสนุนนโยบายให้สิทธิพิเศษแก่ธุรกิจที่จ้างงานด้วยผลประโยชน์ด้านต่างๆนั้นดูจะไม่สามารถปฏิบัติได้ในระยะยาว เนื่องจากกลุ่มธุรกิจที่เลือกใช้งานหุ่นยนต์แทนมนุษย์จะมีต้นทุนที่ต่ำกว่าในที่สุด แถมธรรมชาติของผู้ประกอบการ ถ้าเลือกได้ พวกเขาจะไม่จ้างมนุษย์ที่ทั้งขี้เกียจ ขี้โกง ขี้เหนื่อย ขี้ป่วย และอีกมากมายอยู่แล้ว
นโยบายที่ผู้เขียนสนับสนุนเพื่อลดผลกระทบปัญหาการว่างงานจากเทคโนโลยีคือ Basic Guarantee Income ที่รัฐบาลจะมอบเงินรายได้แก่ประชาชนวัยทำงานทุกคนในระดับที่เพียงพอให้สามารถดำรงชีวิตอยู่ได้แต่ก็ไม่มากเกินกว่าที่จะอยู่ได้อย่างสะดวกสบาย เปรียบเศรษฐกิจเป็นบ่อปลา ชาวประมงที่จับปลาไปขายก็ต้องปล่อยปลากลับคืนมาในบ่ออย่างสม่ำเสมอ เงินขั้นต่ำที่ประชาชนได้รับเปรียบเหมือน Citizen’s dividend หรือผลประโยชน์จากการที่พวกเขาเป็นประชาชนที่มีการจับจ่ายใช้สอยให้เศรษฐกิจเติบโต
นโยบาย Basic Guarantee Income จะสามารถดำรงอยู่ได้หากกำหนด Incentive หรือผลประโยชน์แก่ทุกฝ่ายได้อย่างลงตัว โดยต้องยังคงสนับสนุนให้ผู้คนส่วนใหญ่มีความคิดในการศึกษาในระดับสูงๆและหางานดีๆทำอยู่ ผู้เขียนเชื่อว่านโยบายนี้จะส่งผลให้เกิด Peltzman Effect หรือการที่มนุษย์อยู่ในสถานะที่ปลอดภัยมากขึ้น พวกเขาจะเสี่ยงมากยิ่งขึ้น นั่นหมายความว่าเราอาจจะเห็นการเติบโตของกลุ่มผู้ประกอบการมากกว่ากลุ่มคนขี้เกียจที่ยอมรับแต่เงินขั้นต่ำโดยไม่ทำงานใดๆ และนั่นก็เป็นการดีเพราะพวกคนขี้เกียจเหล่านั้นก็สมควรที่จะหลุดออกจากวงจรการทำงานตั้งแต่แรกอยู่แล้ว กลุ่มคนที่เลือกที่จะทำงานจะได้รับเงินค่าจ้างที่คุ้มค่ามากยิ่งขึ้น และส่วนหนึ่ง นโยบายนี้ยังสนับสนุนให้คนออกมาเลี้ยงบุตรหลานและดูแลผู้สูงอายุกันมากขึ้น และยังทำให้เกิดการอพยพผู้คนจากเมืองใหญ่ไปยังเมืองเล็กๆที่มีค่าครองชีพต่ำกว่าได้
ในอเมริกา หากต้องการให้เงินขั้นต่ำแก่ประชาชนทุกคน 10,000 ดอลลาร์ จะต้องใช้เงินทั้งสิ้นประมาณ 2 ล้านล้านดอลลาร์ เทียบกับยอดการใช้จ่ายของภาครัฐในนโยบายช่วยเหลือคนจนและคนว่างงานกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์ เงินส่วนต่างรัฐบาลสามารถจัดเก็บได้จากระบบภาษีต่างๆที่ส่วนหนึ่งจะได้รับเงินมากขึ้นจากเศรษฐกิจที่เติบโตขึ้นตามลำดับ
<<< ติดตาม [สรุปหนังสือ] เล่มอื่นๆต่อได้ทางนี้เลยครับ [CLICK] >>>
Leave a Reply