Newsletter

การควบคุมสิ่งที่ไม่ได้ถูกสร้างขึ้น: ยุโรปมีความเสี่ยงต่อการไม่เกี่ยวข้องทางเทคโนโลยีหรือไม่?

**ชื่อเรื่อง: พระราชบัญญัติ AI ของยุโรป - ความขัดแย้งว่าใครเป็นผู้ควบคุมสิ่งที่ตนเองไม่ได้พัฒนา** **สรุป:** ยุโรปดึงดูดการลงทุนด้านปัญญาประดิษฐ์ได้เพียงหนึ่งในสิบของการลงทุนทั่วโลก แต่กลับอ้างว่าเป็นผู้กำหนดกฎเกณฑ์ระดับโลก นี่คือ "ปรากฏการณ์บรัสเซลส์" ซึ่งบังคับใช้กฎระเบียบระดับโลกผ่านอำนาจทางการตลาดโดยไม่ผลักดันนวัตกรรม พระราชบัญญัติ AI จะมีผลบังคับใช้ตามกำหนดเวลาแบบสลับกันจนถึงปี 2027 แต่บริษัทข้ามชาติด้านเทคโนโลยีกำลังตอบสนองด้วยกลยุทธ์การหลบเลี่ยงที่สร้างสรรค์ เช่น การใช้ความลับทางการค้าเพื่อหลีกเลี่ยงการเปิดเผยข้อมูลการฝึกอบรม การจัดทำสรุปที่สอดคล้องทางเทคนิคแต่เข้าใจยาก การใช้การประเมินตนเองเพื่อลดระดับระบบจาก "ความเสี่ยงสูง" เป็น "ความเสี่ยงน้อยที่สุด" และการเลือกฟอรัมโดยเลือกประเทศสมาชิกที่มีการควบคุมที่เข้มงวดน้อยกว่า ความขัดแย้งของลิขสิทธิ์นอกอาณาเขต: สหภาพยุโรปเรียกร้องให้ OpenAI ปฏิบัติตามกฎหมายของยุโรปแม้กระทั่งการฝึกอบรมนอกยุโรป ซึ่งเป็นหลักการที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อนในกฎหมายระหว่างประเทศ "แบบจำลองคู่" เกิดขึ้น: เวอร์ชันยุโรปที่จำกัดเทียบกับเวอร์ชันระดับโลกขั้นสูงของผลิตภัณฑ์ AI เดียวกัน ความเสี่ยงที่แท้จริง: ยุโรปกำลังกลายเป็น "ป้อมปราการดิจิทัล" ที่โดดเดี่ยวจากนวัตกรรมระดับโลก โดยพลเมืองยุโรปเข้าถึงเทคโนโลยีที่ด้อยกว่า ศาลยุติธรรมได้ปฏิเสธข้อแก้ตัวเรื่อง "ความลับทางการค้า" ในคดีเครดิตสกอร์ไปแล้ว แต่ความไม่แน่นอนในการตีความยังคงมีอยู่อย่างมหาศาล คำว่า "สรุปโดยละเอียดเพียงพอ" หมายความว่าอย่างไรกันแน่? ไม่มีใครรู้ คำถามสุดท้ายที่ยังไม่มีคำตอบ: สหภาพยุโรปกำลังสร้างช่องทางที่สามทางจริยธรรมระหว่างทุนนิยมสหรัฐฯ กับการควบคุมของรัฐจีน หรือเพียงแค่ส่งออกระบบราชการไปยังภาคส่วนที่ตนไม่สามารถแข่งขันได้? ในตอนนี้: ผู้นำระดับโลกด้านการกำกับดูแล AI แต่การพัฒนายังอยู่ในขอบเขตจำกัด โครงการขนาดใหญ่
ฟาบิโอ ลอเรีย
ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Electe‍

พระราชบัญญัติ AI ของยุโรป: ระหว่างความโปร่งใสและกลยุทธ์การหลีกเลี่ยงภาษีนิติบุคคล

สหภาพยุโรปได้ก้าวสู่ก้าวประวัติศาสตร์ด้วยการบังคับใช้พระราชบัญญัติปัญญาประดิษฐ์ (AI Act) ซึ่งเป็นกฎระเบียบที่ครอบคลุมฉบับแรกของโลกเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ พระราชบัญญัติอันเป็นการปฏิวัติวงการนี้ ซึ่งทำให้ยุโรปเป็นผู้นำด้านการกำกับดูแลปัญญาประดิษฐ์ ได้สร้างกรอบการกำกับดูแลที่อิงตามความเสี่ยง ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและการคุ้มครองสิทธิขั้นพื้นฐาน อย่างไรก็ตาม กฎระเบียบนี้ยังสะท้อนถึงปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “ Brussel Effect ” อีกครั้งหนึ่ง ซึ่งก็คือแนวโน้มของสหภาพยุโรปที่จะบังคับใช้กฎระเบียบของตนเองทั่วโลกผ่านอำนาจทางการตลาด โดยไม่จำเป็นต้องผลักดันนวัตกรรมทางเทคโนโลยี

แม้ว่าสหรัฐอเมริกาและจีนจะเป็นผู้นำในการพัฒนา AI ด้วยการลงทุนมหาศาลทั้งจากภาครัฐและเอกชน (คิดเป็น 45% และ 30% ของการลงทุนทั่วโลกในปี 2024 ตามลำดับ) แต่ยุโรปกลับดึงดูดการลงทุนด้าน AI ได้เพียง 10% ของการลงทุนทั่วโลก สหภาพยุโรปจึงพยายามชดเชยความล่าช้าทางเทคโนโลยีด้วยกฎระเบียบที่กำหนดมาตรฐานซึ่งท้ายที่สุดจะส่งผลกระทบต่อระบบนิเวศทั่วโลก

คำถามสำคัญคือ ยุโรปกำลังสร้างสภาพแวดล้อมที่ส่งเสริมนวัตกรรมที่มีความรับผิดชอบหรือเพียงแค่ส่งออก ระบบราชการ ไปสู่ภาคอุตสาหกรรมที่ไม่สามารถแข่งขันได้?

มิติภายนอกอาณาเขตของกฎระเบียบยุโรป

พระราชบัญญัติ AI มีผลบังคับใช้ไม่เพียงแต่กับบริษัทในยุโรปเท่านั้น แต่ยังรวมถึงบริษัทที่ดำเนินธุรกิจในตลาดยุโรป หรือบริษัทที่มีระบบ AI ส่งผลกระทบต่อพลเมืองของสหภาพยุโรปด้วย เขตอำนาจศาลนอกอาณาเขตนี้เห็นได้ชัดเจนเป็นพิเศษในบทบัญญัติที่เกี่ยวข้องกับโมเดล GPAI โดยที่ข้อ 106 ของพระราชบัญญัติระบุว่าผู้ให้บริการต้องปฏิบัติตามลิขสิทธิ์ของสหภาพยุโรป "โดยไม่คำนึงถึงเขตอำนาจศาลที่โมเดลได้รับการฝึกอบรม"

แนวทางนี้ถูกวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนักจากนักสังเกตการณ์บางราย ซึ่งมองว่าเป็นความพยายามของสหภาพยุโรปที่จะบังคับใช้กฎเกณฑ์ของตนเองกับบริษัทที่ไม่ได้อยู่ในอาณาเขตของตน นักวิจารณ์โต้แย้งว่าสิ่งนี้อาจสร้างรอยร้าวในระบบนิเวศเทคโนโลยีระดับโลก โดยบริษัทต่างๆ ถูกบังคับให้พัฒนาผลิตภัณฑ์เวอร์ชันแยกต่างหากสำหรับตลาดยุโรป หรือปรับใช้มาตรฐานยุโรปสำหรับทุกตลาด เพื่อหลีกเลี่ยงต้นทุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพิ่มเติม

บริษัทเทคโนโลยีข้ามชาติจึงตกอยู่ในสถานการณ์ที่ยากลำบาก การเพิกเฉยต่อตลาดยุโรปไม่ใช่ทางเลือกที่เหมาะสม แต่การปฏิบัติตามพระราชบัญญัติ AI จำเป็นต้องอาศัยการลงทุนจำนวนมากและอาจจำกัดโอกาสในการสร้างสรรค์นวัตกรรม ผลกระทบนี้ยิ่งทวีความรุนแรงมากขึ้นจากกรอบเวลาการบังคับใช้ที่เข้มงวดและการตีความบทบัญญัติต่างๆ ที่ไม่แน่นอน

ตารางเวลาการดำเนินการและกรอบการกำกับดูแล

พระราชบัญญัติ AI มีผลบังคับใช้ในวันที่ 1 สิงหาคม 2024 แต่การนำไปปฏิบัติจะมีกำหนดการแบบสลับกัน:

  • 2 กุมภาพันธ์ 2568 : ห้ามใช้ระบบ AI ที่ก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ยอมรับไม่ได้ (เช่น การให้คะแนนทางสังคมของรัฐบาล) และข้อกำหนดด้านความรู้ด้าน AI มีผลบังคับใช้
  • 2 พฤษภาคม 2568 : กำหนดส่งท้ายการสรุปโมเดลจรรยาบรรณสำหรับ AI วัตถุประสงค์ทั่วไป (GPAI)
  • 2 สิงหาคม 2568 : การบังคับใช้กฎเกณฑ์เกี่ยวกับโมเดล AI วัตถุประสงค์ทั่วไป การกำกับดูแล และการแจ้งเตือนหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
  • 2 สิงหาคม 2569 : บังคับใช้บทบัญญัติที่เกี่ยวข้องกับระบบความเสี่ยงสูงและภาระผูกพันด้านความโปร่งใสอย่างเต็มรูปแบบ
  • 2 สิงหาคม 2570 : การบังคับใช้กฎสำหรับระบบที่มีความเสี่ยงสูงภายใต้กฎหมายความปลอดภัยของผลิตภัณฑ์

กฎระเบียบนี้ใช้แนวทางที่อิงตามความเสี่ยง โดยแบ่งระบบ AI ออกเป็นสี่ประเภท ได้แก่ ความเสี่ยงที่ยอมรับไม่ได้ (ห้าม), ความเสี่ยงสูง (อยู่ภายใต้ข้อกำหนดที่เข้มงวด), ความเสี่ยงจำกัด (มีข้อกำหนดด้านความโปร่งใส) และความเสี่ยงน้อยที่สุดหรือไม่มีเลย (ใช้งานได้ฟรี) การแบ่งประเภทนี้จะกำหนดภาระผูกพันเฉพาะสำหรับนักพัฒนา ผู้ให้บริการ และผู้ใช้

บทบัญญัติความโปร่งใสใหม่: อุปสรรคต่อนวัตกรรม?

หนึ่งในนวัตกรรมที่สำคัญที่สุดของพระราชบัญญัติ AI เกี่ยวข้องกับข้อกำหนดด้านความโปร่งใส ซึ่งมุ่งเป้าไปที่การแก้ไขปัญหา " กล่องดำ " ของระบบ AI ข้อกำหนดเหล่านี้ประกอบด้วย:

  • ข้อกำหนดสำหรับผู้ให้บริการโมเดล GPAI ที่จะเผยแพร่ "บทสรุปที่มีรายละเอียดเพียงพอ" ของข้อมูลการฝึกอบรม เพื่ออำนวยความสะดวกในการตรวจสอบโดยผู้ถือลิขสิทธิ์และบุคคลอื่น ๆ ที่สนใจ
  • ความต้องการระบบที่โต้ตอบกับมนุษย์เพื่อแจ้งให้ผู้ใช้ทราบว่าพวกเขากำลังสื่อสารกับระบบ AI
  • ข้อกำหนดในการติดฉลากเนื้อหาที่สร้างหรือแก้ไขโดย AI อย่างชัดเจน (เช่น ดีปเฟก)
  • การนำเอกสารทางเทคนิคที่ครอบคลุมไปใช้กับระบบที่มีความเสี่ยงสูง

แม้ข้อกำหนดเหล่านี้จะได้รับการออกแบบมาเพื่อคุ้มครองสิทธิของประชาชน แต่ก็อาจเป็นภาระสำคัญสำหรับบริษัทต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสตาร์ทอัพและ SMEs ที่มีนวัตกรรม ความจำเป็นในการบันทึกรายละเอียดเกี่ยวกับกระบวนการพัฒนา ข้อมูลการฝึกอบรม และตรรกะการตัดสินใจ อาจทำให้วงจรนวัตกรรมช้าลงและเพิ่มต้นทุนการพัฒนา ส่งผลให้บริษัทในยุโรปเสียเปรียบเมื่อเทียบกับคู่แข่งในภูมิภาคอื่นๆ ที่มีกฎระเบียบที่เข้มงวดน้อยกว่า

กรณีศึกษา: การหลีกเลี่ยงภาษีในทางปฏิบัติ

การให้คะแนนเครดิตและการตัดสินใจอัตโนมัติ

คำตัดสินใน คดี C-203/22 เน้นย้ำถึงวิธีการที่บริษัทต่างๆ ต่อต้านข้อกำหนดเรื่องความโปร่งใสในเบื้องต้น จำเลยซึ่งเป็นผู้ให้บริการโทรคมนาคม โต้แย้งว่าการเปิดเผยตรรกะของอัลกอริทึมการให้คะแนนเครดิตจะเปิดเผยความลับทางการค้า ซึ่งเป็นการทำลายความได้เปรียบในการแข่งขันของบริษัท 6 ศาลยุติธรรมแห่งสหภาพยุโรป (CJEU) ปฏิเสธข้อโต้แย้งนี้ โดยระบุว่ามาตรา 22 ของ GDPR ให้สิทธิบุคคลในการอธิบาย "หลักเกณฑ์และเหตุผล" เบื้องหลังการตัดสินใจโดยอัตโนมัติ แม้ว่าจะอธิบายให้เข้าใจง่ายก็ตาม 6

AI เชิงสร้างสรรค์และการหลีกเลี่ยงลิขสิทธิ์

ภายใต้ระบบสองชั้นของ AI Act โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ส่วนใหญ่จะอยู่ในระดับ 1 ซึ่งต้องปฏิบัติตามลิขสิทธิ์ของสหภาพยุโรปและสรุปข้อมูลการฝึกอบรม 2 เพื่อหลีกเลี่ยงการเรียกร้องการละเมิดลิขสิทธิ์ บริษัทต่างๆ เช่น OpenAI ได้เปลี่ยนไปใช้ข้อมูลสังเคราะห์หรือเนื้อหาที่ได้รับอนุญาต แต่ยังคงมีช่องว่างในเอกสารประกอบอยู่

ผลกระทบด้านลิขสิทธิ์: ยุโรปกำหนดมาตรฐานระดับโลก

พระราชบัญญัติ AI มีบทบัญญัติเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับลิขสิทธิ์ ซึ่งขยายอิทธิพลด้านกฎระเบียบของสหภาพยุโรปออกไปไกลเกินขอบเขต ผู้ให้บริการแบบจำลอง GPAI จะต้อง:

  • เคารพการสงวนสิทธิ์ที่กำหนดโดย Digital Single Market Directive (2019/790)
  • จัดทำสรุปเนื้อหาที่ใช้ในการฝึกอบรมโดยละเอียด โดยคำนึงถึงความสมดุลระหว่างความจำเป็นในการปกป้องความลับทางการค้ากับความจำเป็นในการให้ผู้ถือลิขสิทธิ์บังคับใช้สิทธิ์ของตน

ข้อ 106 ของพระราชบัญญัติ AI ระบุว่าผู้ให้บริการต้องปฏิบัติตามกฎหมายลิขสิทธิ์ของสหภาพยุโรป "โดยไม่คำนึงถึงเขตอำนาจศาลที่ฝึกอบรมโมเดล" แนวทางนอกอาณาเขตนี้ก่อให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความเข้ากันได้กับหลักการอาณาเขตลิขสิทธิ์ และอาจก่อให้เกิดความขัดแย้งทางกฎระเบียบกับเขตอำนาจศาลอื่นๆ

กลยุทธ์องค์กร: การหลีกเลี่ยงภาษีหรือการปฏิบัติตาม "เอฟเฟกต์บรัสเซลส์"

สำหรับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก พระราชบัญญัติ AI ถือเป็นทางเลือกเชิงกลยุทธ์พื้นฐาน: ปรับตัวให้เข้ากับ "ผลกระทบบรัสเซลส์" และปฏิบัติตามมาตรฐานยุโรปทั่วโลก หรือพัฒนาแนวทางที่แตกต่างสำหรับตลาดที่แตกต่างกัน? มีกลยุทธ์หลายประการเกิดขึ้น:

กลยุทธ์การหลีกเลี่ยงและบรรเทา

  1. การปกป้องความลับทางการค้า : บริษัทหลายแห่งกำลังพยายามจำกัดการเปิดเผยข้อมูลโดยอ้างถึงการคุ้มครองความลับทางการค้าตามคำสั่งความลับทางการค้าของสหภาพยุโรป บริษัทต่างๆ โต้แย้งว่าการเปิดเผยข้อมูลการฝึกอบรมหรือสถาปัตยกรรมแบบจำลองอย่างละเอียดจะเปิดเผยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ ซึ่งบั่นทอนความสามารถในการแข่งขันของบริษัท วิธีการนี้ทำให้เกิดความสับสนระหว่างข้อกำหนดของพระราชบัญญัติว่าด้วยการสรุปข้อมูลกับการเปิดเผยข้อมูลอย่างครบถ้วน
  2. ความซับซ้อนทางเทคนิคในฐานะการป้องกัน : ลักษณะที่ซับซ้อนโดยเนื้อแท้ของระบบ AI สมัยใหม่เป็นอีกทางเลือกหนึ่งในการบรรเทาผลกระทบ บริษัทต่างๆ มักจัดทำบทสรุปที่สอดคล้องตามมาตรฐานทางเทคนิค แต่ใช้คำฟุ่มเฟือยหรือเต็มไปด้วยศัพท์เฉพาะ ซึ่งเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมายอย่างเป็นทางการโดยไม่ได้เปิดโอกาสให้มีการตรวจสอบอย่างละเอียด ตัวอย่างเช่น สรุปข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมอาจแสดงรายการข้อมูลประเภทกว้างๆ (เช่น "ข้อความที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ") โดยไม่ระบุแหล่งที่มา สัดส่วน หรือวิธีการที่เฉพาะเจาะจง
  3. ช่องโหว่การประเมินตนเอง : การแก้ไขมาตรา 6 ของพระราชบัญญัติ AI ได้นำเสนอกลไกการประเมินตนเองที่อนุญาตให้นักพัฒนาสามารถยกเว้นระบบของตนจากการจัดประเภทความเสี่ยงสูงได้ หากเห็นว่าความเสี่ยงนั้น "เล็กน้อย" ช่องโหว่นี้ให้อำนาจฝ่ายเดียวแก่บริษัทในการหลีกเลี่ยงภาระผูกพันด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวด
  4. การเลือกฟอรัมกำกับดูแล : พระราชบัญญัติ AI มอบอำนาจการบังคับใช้กฎหมายให้กับหน่วยงานกำกับดูแลตลาดแห่งชาติ ซึ่งนำไปสู่ความเหลื่อมล้ำที่อาจเกิดขึ้นในด้านความเข้มงวดและความเชี่ยวชาญ บริษัทบางแห่งกำลังวางกลยุทธ์การดำเนินงานในยุโรปในประเทศสมาชิก โดยมีแนวทางการบังคับใช้กฎหมายที่ผ่อนปรนมากขึ้น หรือมีทรัพยากรในการบังคับใช้กฎหมายที่น้อยกว่า

“โมเดลคู่” เป็นการตอบสนองต่อปรากฏการณ์บรัสเซลส์

บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่บางแห่งกำลังพัฒนา "รูปแบบการดำเนินงานแบบคู่ขนาน":

  1. เวอร์ชัน "ที่สอดคล้องกับ EU" ของผลิตภัณฑ์ AI ที่มีฟังก์ชันการทำงานจำกัดแต่สอดคล้องกับ AI Act อย่างสมบูรณ์
  2. มีเวอร์ชัน "ระดับโลก" ขั้นสูงกว่าวางจำหน่ายในตลาดที่มีกฎระเบียบที่เข้มงวดน้อยกว่า

แนวทางนี้แม้จะมีต้นทุนสูง แต่ก็ช่วยให้สามารถรักษาสถานะในตลาดยุโรปได้โดยไม่กระทบต่อนวัตกรรมระดับโลก อย่างไรก็ตาม การแบ่งส่วนนี้อาจนำไปสู่ความเหลื่อมล้ำทางเทคโนโลยีที่เพิ่มมากขึ้น โดยผู้ใช้ในยุโรปจะสามารถเข้าถึงเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าน้อยกว่าผู้ใช้ในภูมิภาคอื่นๆ

ความไม่แน่นอนของกฎระเบียบเป็นอุปสรรคต่อนวัตกรรมของยุโรป

พระราชบัญญัติ AI ของยุโรปถือเป็นจุดเปลี่ยนในการกำกับดูแล AI แต่ความซับซ้อนและความคลุมเครือในการตีความก่อให้เกิดบรรยากาศแห่งความไม่แน่นอน ซึ่งอาจส่งผลกระทบทางลบต่อนวัตกรรมและการลงทุนในภาคส่วนนี้ บริษัทต่างๆ เผชิญกับความท้าทายหลายประการ:

ความไม่แน่นอนด้านกฎระเบียบเป็นความเสี่ยงทางธุรกิจ

ภูมิทัศน์ด้านกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาก่อให้เกิดความเสี่ยงสำคัญต่อบริษัทต่างๆ การตีความแนวคิดหลัก เช่น "บทสรุปที่มีรายละเอียดเพียงพอ" หรือการจำแนกประเภทระบบ "ความเสี่ยงสูง" ยังคงคลุมเครือ ความไม่แน่นอนนี้อาจส่งผลให้เกิด:

  1. ต้นทุนการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ไม่สามารถคาดเดาได้ : บริษัทต่างๆ จะต้องอุทิศทรัพยากรจำนวนมากให้กับการปฏิบัติตามข้อกำหนดโดยที่ไม่แน่ใจเต็มที่เกี่ยวกับข้อกำหนดขั้นสุดท้าย
  2. กลยุทธ์การตลาดแบบ Prudential : ความไม่แน่นอนของกฎระเบียบอาจนำไปสู่การตัดสินใจลงทุนที่อนุรักษ์นิยมมากขึ้นและความล่าช้าในการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ โดยเฉพาะในยุโรป
  3. การแตกแขนงของตลาดดิจิทัลของยุโรป : การตีความกฎเกณฑ์ที่ไม่สอดคล้องกันในแต่ละประเทศสมาชิกมีความเสี่ยงที่จะทำให้เกิดระเบียบข้อบังคับที่สับสนซึ่งทำให้ธุรกิจต่างๆ ยากที่จะปฏิบัติตาม
  4. การแข่งขันระดับโลกที่ไม่สมดุล : บริษัทต่างๆ ในยุโรปอาจพบว่าตนเองต้องดำเนินงานภายใต้ข้อจำกัดที่เข้มงวดกว่าคู่แข่งในภูมิภาคอื่น ซึ่งส่งผลกระทบต่อความสามารถในการแข่งขันระดับโลก

ช่องว่างด้านนวัตกรรมและอธิปไตยทางเทคโนโลยี

การถกเถียงเรื่อง "ผลกระทบบรัสเซลส์" เป็นส่วนหนึ่งของบริบทที่กว้างขึ้นของอธิปไตยทางเทคโนโลยีของยุโรป สหภาพยุโรปกำลังตกอยู่ในสถานการณ์ที่ยากลำบากในการหาสมดุลระหว่างความจำเป็นในการส่งเสริมนวัตกรรมภายในประเทศกับความจำเป็นในการกำกับดูแลเทคโนโลยีที่พัฒนาโดยผู้เล่นที่ไม่ใช่ชาวยุโรปเป็นหลัก

ในปี 2024 บริษัทในยุโรปดึงดูดการลงทุนด้าน AI ทั่วโลกได้เพียง 10% ขณะที่สหรัฐอเมริกาและจีนครองส่วนแบ่งตลาดนี้ด้วยการลงทุนมหาศาลทั้งจากภาครัฐและเอกชน นโยบายที่เอื้อต่อนวัตกรรม และการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมหาศาล ยุโรปซึ่งมีการแบ่งแยกทางภาษา วัฒนธรรม และกฎระเบียบ กำลังดิ้นรนเพื่อสร้างผู้นำด้านเทคโนโลยีที่สามารถแข่งขันในระดับโลกได้

นักวิจารณ์โต้แย้งว่าแนวทางที่เน้นการกำกับดูแลของยุโรปมีความเสี่ยงที่จะปิดกั้นนวัตกรรมและขัดขวางการลงทุน ในขณะที่ผู้สนับสนุนโต้แย้งว่าการสร้างกรอบการกำกับดูแลที่เชื่อถือได้อาจกระตุ้นการพัฒนา AI ที่มีจริยธรรมและปลอดภัยโดยการออกแบบ ซึ่งจะทำให้เกิดข้อได้เปรียบในการแข่งขันในระยะยาว

สรุป: การกำกับดูแลโดยปราศจากนวัตกรรม?

“ผลกระทบบรัสเซลส์” ของพระราชบัญญัติ AI เน้นย้ำถึงความตึงเครียดพื้นฐานในแนวทางด้านเทคโนโลยีของยุโรป นั่นคือ ความสามารถในการกำหนดมาตรฐานระดับโลกผ่านกฎระเบียบนั้นไม่สามารถเทียบเคียงได้กับความเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมเทคโนโลยี ความไม่สมดุลนี้ก่อให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความยั่งยืนในระยะยาวของแนวทางนี้

หากยุโรปยังคงควบคุมเทคโนโลยีที่ไม่ได้พัฒนาต่อไป ก็มีความเสี่ยงที่จะพบว่าตัวเองกำลังตกอยู่ในสถานะที่ต้องพึ่งพาเทคโนโลยีมากขึ้น ซึ่งกฎเกณฑ์ของยุโรปอาจลดความสำคัญลงเรื่อยๆ ในระบบนิเวศโลกที่กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว ยิ่งไปกว่านั้น บริษัทที่ไม่ใช่ยุโรปอาจค่อยๆ ถอนตัวออกจากตลาดยุโรป หรือนำเสนอผลิตภัณฑ์ในเวอร์ชันจำกัดในตลาดยุโรป ก่อให้เกิด "ป้อมปราการดิจิทัลของยุโรป" ที่แยกตัวออกจากความก้าวหน้าระดับโลกมากขึ้นเรื่อยๆ

ในทางกลับกัน หากสหภาพยุโรปสามารถสร้างสมดุลระหว่างแนวทางการกำกับดูแลกับกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพในการส่งเสริมนวัตกรรม สหภาพยุโรปก็สามารถกำหนด "แนวทางที่สาม" ระหว่างระบบทุนนิยมอเมริกันและการควบคุมของรัฐจีนได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยให้สิทธิมนุษยชนและค่านิยมประชาธิปไตยเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยี พวกเขากล่าวว่า โครงการขนาดใหญ่เช่นนี้ ใน ฝรั่งเศส

อนาคตของ AI ในยุโรปไม่เพียงแต่ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพของพระราชบัญญัติ AI ในการปกป้องสิทธิขั้นพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับความสามารถของยุโรปในการเสริมกฎระเบียบด้วยการลงทุนด้านนวัตกรรมอย่างเพียงพอ และลดความซับซ้อนของกรอบการกำกับดูแลเพื่อลดภาระ มิฉะนั้น ยุโรปอาจเสี่ยงที่จะตกอยู่ในสถานการณ์ที่ขัดแย้งกันเอง นั่นคือการเป็นผู้นำระดับโลกด้านการกำกับดูแล AI แต่กลับด้อยกว่าในด้านการพัฒนาและการประยุกต์ใช้

ข้อมูลอ้างอิงและแหล่งที่มา

  1. คณะกรรมาธิการยุโรป (2024) “ข้อบังคับ (EU) 2024/1689 ว่าด้วยการกำหนดกฎเกณฑ์ที่สอดคล้องกันเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์” วารสารทางการของสหภาพยุโรป
  2. สำนักงาน AI ยุโรป (เมษายน 2568) “แนวทางเบื้องต้นเกี่ยวกับภาระผูกพันสำหรับผู้ให้บริการแบบจำลอง GPAI” คณะกรรมาธิการยุโรป
  3. ศาลยุติธรรมแห่งสหภาพยุโรป (กุมภาพันธ์ 2568) "คำพิพากษาในคดี C-203/22 Dun & Bradstreet ออสเตรีย" CJEU
  4. Warso, Z. และ Gahntz, M. (2024, ธันวาคม). “พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปสามารถเพิ่มความโปร่งใสเกี่ยวกับข้อมูลการฝึกอบรม AI ได้อย่างไร” TechPolicy.Press . https://www.techpolicy.press/how-the-eu-ai-act-can-increase-transparency-around-ai-training-data/
  5. Wachter, S. (2024). "ข้อจำกัดและช่องโหว่ในพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปและคำสั่งเกี่ยวกับความรับผิดของ AI". วารสารกฎหมายและเทคโนโลยีเยล, 26(3). https://yjolt.org/limitations-and-loopholes-eu-ai-act-and-ai-liability-directives-what-means-european-union-united
  6. สิทธิดิจิทัลของยุโรป (EDRi) (2023, กันยายน) "สมาชิกสภานิติบัญญัติของสหภาพยุโรปต้องปิดช่องโหว่อันตรายในพระราชบัญญัติ AI" https://www.amnesty.eu/news/eu-legislators-must-close-dangerous-loophole-in-ai-act/
  7. สถาบันอนาคตแห่งชีวิต (2025). "เครื่องมือตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมาย AI". https://artificialintelligenceact.eu/assessment/eu-ai-act-compliance-checker/
  8. Dumont, D. (2025, กุมภาพันธ์). "ทำความเข้าใจพระราชบัญญัติ AI และความท้าทายในการปฏิบัติตามกฎหมาย". Help Net Security. https://www.helpnetsecurity.com/2025/02/28/david-dumont-hunton-andrews-kurth-eu-ai-act-compliance/
  9. Guadamuz, A. (2025). "พระราชบัญญัติปัญญาประดิษฐ์ของสหภาพยุโรปและลิขสิทธิ์". วารสารทรัพย์สินทางปัญญาโลก. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jwip.12330
  10. White & Case LLP. (2024, กรกฎาคม). "พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปที่รอคอยมานานกลายเป็นกฎหมายหลังจากตีพิมพ์ในวารสารทางการของสหภาพยุโรป". https://www.whitecase.com/insight-alert/long-awaited-eu-ai-act-becomes-law-after-publication-eus-official-journal

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

มนุษย์ + เครื่องจักร: สร้างทีมที่ประสบความสำเร็จด้วยเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

จะเป็นอย่างไรหากอนาคตของการทำงานไม่ใช่ "มนุษย์ปะทะเครื่องจักร" แต่เป็นความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ องค์กรที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เลือกระหว่างบุคลากรที่มีความสามารถกับปัญญาประดิษฐ์ แต่พวกเขากำลังสร้างระบบนิเวศที่แต่ละฝ่ายส่งเสริมซึ่งกันและกัน ค้นพบโมเดลการทำงานร่วมกัน 5 แบบที่ได้เปลี่ยนแปลงบริษัทหลายร้อยแห่ง ตั้งแต่การคัดกรองไปจนถึงการโค้ช จากการสำรวจและยืนยันตัวตนไปจนถึงการฝึกงาน ประกอบไปด้วยแผนงานเชิงปฏิบัติ กลยุทธ์ในการเอาชนะอุปสรรคทางวัฒนธรรม และตัวชี้วัดที่เป็นรูปธรรมสำหรับการวัดความสำเร็จของทีมมนุษย์และเครื่องจักร
9 พฤศจิกายน 2568

ภาพลวงตาของการใช้เหตุผล: การถกเถียงที่สั่นคลอนโลก AI

Apple ตีพิมพ์บทความสองฉบับที่สร้างความเสียหายอย่างร้ายแรง ได้แก่ "GSM-Symbolic" (ตุลาคม 2024) และ "The Illusion of Thinking" (มิถุนายน 2025) ซึ่งแสดงให้เห็นว่าหลักสูตร LLM ล้มเหลวในการแก้ปัญหาคลาสสิกแบบเล็กๆ น้อยๆ (เช่น Tower of Hanoi, การข้ามแม่น้ำ) อย่างไร โดยระบุว่า "ประสิทธิภาพลดลงเมื่อเปลี่ยนแปลงเฉพาะค่าตัวเลข" ไม่มีความสำเร็จใดๆ เลยใน Tower of Hanoi ที่ซับซ้อน แต่ Alex Lawsen (Open Philanthropy) โต้แย้งด้วยบทความ "The Illusion of the Illusion of Thinking" ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระเบียบวิธีที่มีข้อบกพร่อง ความล้มเหลวเกิดจากข้อจำกัดของผลลัพธ์โทเค็น ไม่ใช่การล่มสลายของเหตุผล สคริปต์อัตโนมัติจัดประเภทผลลัพธ์บางส่วนที่ถูกต้องไม่ถูกต้อง และปริศนาบางอย่างไม่สามารถแก้ทางคณิตศาสตร์ได้ ด้วยการทดสอบซ้ำด้วยฟังก์ชันแบบเรียกซ้ำแทนที่จะแสดงรายการการเคลื่อนที่ Claude/Gemini/GPT จึงสามารถไข Tower of Hanoi ที่มี 15 แผ่นได้ แกรี่ มาร์คัส เห็นด้วยกับแนวคิด "การเปลี่ยนแปลงการกระจายสินค้า" ของ Apple แต่บทความเกี่ยวกับจังหวะเวลาก่อนงาน WWDC กลับตั้งคำถามเชิงกลยุทธ์ ผลกระทบทางธุรกิจ: เราควรไว้วางใจ AI ในงานสำคัญๆ มากน้อยเพียงใด วิธีแก้ปัญหา: แนวทางเชิงสัญลักษณ์ประสาทวิทยา — เครือข่ายประสาทเทียมสำหรับการจดจำรูปแบบ + ภาษา ระบบสัญลักษณ์สำหรับตรรกะเชิงรูปนัย ตัวอย่าง: ระบบบัญชี AI เข้าใจว่า "ฉันใช้จ่ายไปกับการเดินทางเท่าไหร่" แต่ SQL/การคำนวณ/การตรวจสอบภาษี = โค้ดแบบกำหนดตายตัว
9 พฤศจิกายน 2568

🤖 Tech Talk: เมื่อ AI พัฒนาภาษาที่เป็นความลับ

แม้ว่า 61% ของผู้คนจะกังวลกับ AI ที่เข้าใจอยู่แล้ว แต่ในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 Gibberlink มียอดวิว 15 ล้านครั้ง ด้วยการนำเสนอสิ่งใหม่สุดขั้ว นั่นคือ AI สองระบบที่หยุดพูดภาษาอังกฤษและสื่อสารกันด้วยเสียงแหลมสูงที่ความถี่ 1875-4500 เฮิรตซ์ ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถเข้าใจได้ นี่ไม่ใช่นิยายวิทยาศาสตร์ แต่เป็นโปรโตคอล FSK ที่เพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 80% ทำลายมาตรา 13 ของพระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรป และสร้างความทึบแสงสองชั้น นั่นคืออัลกอริทึมที่เข้าใจยากซึ่งประสานงานกันในภาษาที่ถอดรหัสไม่ได้ วิทยาศาสตร์แสดงให้เห็นว่าเราสามารถเรียนรู้โปรโตคอลของเครื่องจักรได้ (เช่น รหัสมอร์สที่ความเร็ว 20-40 คำต่อนาที) แต่เราต้องเผชิญกับขีดจำกัดทางชีววิทยาที่ยากจะเอาชนะ: 126 บิต/วินาทีสำหรับมนุษย์ เทียบกับ Mbps+ สำหรับเครื่องจักร สามอาชีพใหม่กำลังเกิดขึ้น ได้แก่ นักวิเคราะห์โปรโตคอล AI, ผู้ตรวจสอบการสื่อสาร AI และนักออกแบบส่วนต่อประสานระหว่างมนุษย์กับ AI ขณะที่ IBM, Google และ Anthropic กำลังพัฒนามาตรฐาน (ACP, A2A, MCP) เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาที่ยากที่สุด การตัดสินใจเกี่ยวกับโปรโตคอลการสื่อสารของ AI ในปัจจุบันจะกำหนดทิศทางของปัญญาประดิษฐ์ในอีกหลายทศวรรษข้างหน้า