"AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต แต่จะทำให้งานลดลงหรือไม่?" เหตุผลที่สหราชอาณาจักรก้าวเข้าสู่ "นโยบายสองทาง"

"AI จะมาแย่งงานหรือไม่" คำถามนี้รัฐบาลอังกฤษเริ่มตอบอย่างตรงไปตรงมา คำตอบคือ "งานบางส่วนจะลดลง" อย่างไรก็ตาม พวกเขาจะไม่ปล่อยให้เป็นเช่นนั้น โดยจะใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและยกระดับเศรษฐกิจ พร้อมกับสร้างระบบที่ไม่ทิ้งแรงงานไว้เบื้องหลัง เป้าหมายของอังกฤษคือการใช้ AI เป็น "ตัวกระตุ้นเศรษฐกิจ" พร้อมกับ "การลงจอดที่นุ่มนวลของการจ้างงาน" ซึ่งเป็นกลยุทธ์สองด้าน

ต้องการตัด "การชะงักงันยาวนาน" ของประสิทธิภาพการผลิตด้วย AI

ปัญหาเศรษฐกิจของอังกฤษนั้นเรียบง่าย การเติบโตของประสิทธิภาพการผลิตช้าเป็นเวลาหลายปี ทำให้ยากที่จะยกระดับค่าจ้างและมาตรฐานการครองชีพ และยังทำให้การเงินขาดความยืดหยุ่น AI ได้เข้ามาในจุดนี้ มีศักยภาพในการเร่งความเร็ว "งานออฟฟิศที่มีความรู้" เช่น การสร้างเอกสาร การสรุป การวิจัย การวิเคราะห์ การตอบสนองลูกค้า และการสอบถามภายใน โดยเฉพาะในอังกฤษที่มีสัดส่วนอุตสาหกรรมบริการสูง AI ถูกมองว่ามีประโยชน์อย่างกว้างขวาง

ภาพในสถานที่ทำงานนั้นเข้าใจง่าย ส่วนหนึ่งของรายงานภายในหรือการตรวจสอบที่เคยใช้เวลาหลายวันถึงหลายสัปดาห์จะถูกย่อให้เหลือเพียงไม่กี่ชั่วโมง คนจะถูกปลดปล่อยจากงานที่ซ้ำซากและมุ่งไปสู่ "กระบวนการที่มีคุณค่าของมนุษย์" เช่น การตอบสนองลูกค้าและการตัดสินใจ ภาพของ "การปฏิวัติประสิทธิภาพการผลิตด้วย AI" ที่รัฐบาลและบริษัทพูดถึงมักจะมีลักษณะเช่นนี้

อย่างไรก็ตาม งานที่ทางเข้าจะหายไป ความหมายของการ "ยอมรับ"

ในทางกลับกัน การนำ AI มาใช้ยังหมายถึง "การทำงานโดยไม่ต้องเพิ่มคน" ซึ่งหมายความว่าการเติบโตของการจ้างงานจะช้าลง งานที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดคือ งานออฟฟิศที่เป็นแบบแผน งานสนับสนุนหลังบ้าน และงานระดับเริ่มต้น (สำหรับบัณฑิตใหม่และผู้เริ่มต้น) การที่รัฐบาลยอมรับว่า "งานจะลดลง" นั้นสำคัญมาก ปัญหาไม่ได้อยู่ที่จำนวนคนที่ลดลง แต่เป็นการเปลี่ยนทิศทางไปสู่ "การออกแบบสังคมโดยมีการลดลงเป็นพื้นฐาน"

นโยบายหลักในที่นี้คือ "การเรียนรู้ใหม่ในระดับประเทศ" อังกฤษตั้งเป้าหมายที่จะขยายการฝึกอบรมพื้นฐาน AI ฟรีและขยายทักษะพื้นฐานไปยัง 10 ล้านคนภายในปี 2030 โดยเริ่มจากหลักสูตรระยะสั้นและมีการรับรองดิจิทัลจากรัฐบาล (การรับรองพื้นฐาน) สำหรับผู้ที่สำเร็จการศึกษา เป้าหมายคือการเปลี่ยน AI จาก "เครื่องมือของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง" เป็น "ความรู้พื้นฐานของแรงงานทั้งหมด"

นอกจากนี้ ในรัฐบาลยังมีการจัดตั้งหน่วยงานข้ามสายงาน (หน่วยงานที่ดูแล AI และอนาคตของการทำงาน) เพื่อติดตามผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงานและค่าจ้าง และเสนอแนะนโยบายที่จำเป็น โดยมีการรวมตัวของสหภาพแรงงาน อุตสาหกรรม และผู้เชี่ยวชาญ เพื่อ "จับสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงและเตรียมการล่วงหน้า" แทนที่จะ "จัดการหลังเกิดความวุ่นวาย" ไม่เพียงแค่การสั่งการนำ AI มาใช้ แต่ยังมี "เครื่องมือเฝ้าระวังผลข้างเคียง" ซึ่งเป็นลักษณะเด่นของครั้งนี้

AI ในบริการสาธารณะ ทีมงานเฉพาะทางที่ได้รับทุนจาก Meta เริ่มดำเนินการ

การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตไม่ใช่เรื่องของภาคเอกชนเท่านั้น อังกฤษยังมีนโยบายที่ชัดเจนในการใช้ AI เพื่อปรับปรุงบริการสาธารณะ เช่น การบำรุงรักษาถนนและเครือข่ายการขนส่ง ความปลอดภัยสาธารณะ และการป้องกันประเทศ โดยนำเครื่องมือ AI เข้ามาในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับ "การตัดสินใจและการจัดสรร" ตัวอย่างหนึ่งคือการจัดตั้งทีมผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับทุนจาก Meta เพื่อพัฒนาเครื่องมือ AI แบบโอเพ่นซอร์สในระยะเวลา 1 ปี โดยมีเป้าหมายที่จะลดการพึ่งพาระบบปิดเชิงพาณิชย์ของรัฐบาล การออกแบบเน้นที่ "อธิปไตย (การควบคุม)" มากกว่า "การใช้งานง่าย" โดยไม่ต้องนำข้อมูลออกไปนอกองค์กร และรัฐบาลสามารถดำเนินการและปรับปรุงได้

อย่างไรก็ตาม มีความยากลำบากในที่นี้ ยิ่งเร่งการใช้ AI มากเท่าไหร่ ประเด็นเรื่อง "จะใช้ AI ของใคร" และ "จะพึ่งพาบริษัทของประเทศใด" ก็ยิ่งเข้มข้นขึ้น มีการวิจารณ์ว่ากลยุทธ์ AI ของรัฐบาลอาจเพิ่มการพึ่งพาบริษัทอเมริกัน การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตต้องการเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย แต่ความรับผิดชอบในการอธิบายของรัฐก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน

"การกระจายการจ้างงาน" เป็นการตัดสินใจสำคัญ กุญแจคือ "การแทนที่" หรือ "การเสริมสร้าง"

ผลกระทบของ AI ต่อการจ้างงานเปลี่ยนแปลงได้มากขึ้นอยู่กับ "วิธีการใช้" มากกว่าความสามารถของเทคโนโลยี AI เดียวกันสามารถ (1) ลดคนเพื่อลดต้นทุนใน "การแทนที่" ซึ่งทำให้การจ้างงานลดลงได้ง่าย หรือ (2) มอบหมายงานบางส่วนให้ AI และยกระดับบทบาทของคนไปสู่กระบวนการที่สูงขึ้นใน "การเสริมสร้าง (augmentation)" ซึ่งทำให้ปริมาณการจ้างงานคงอยู่ได้ง่าย

การวิเคราะห์ของสถาบันวิจัยในอังกฤษยังแสดงให้เห็นว่า ในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุด อาจมีงานหายไปหลายล้านตำแหน่ง แต่หากเน้นที่การเสริมสร้าง ก็มีเส้นทางที่ "ยกระดับ GDP โดยไม่สูญเสียการจ้างงาน" บทบาทของนโยบายคือการทำให้บริษัทไม่เอนเอียงไปทาง "การแทนที่" มากเกินไป โดยลดต้นทุนการฝึกอบรม การย้าย และการจัดสรรใหม่ในสังคม และชักชวนไปสู่การเสริมสร้าง นโยบายทักษะ 10 ล้านคนของอังกฤษสามารถมองว่าเป็นฐานขนาดใหญ่สำหรับการชักชวนนี้

การตอบสนองในโซเชียลมีเดีย: ความคาดหวังและความกังวลอยู่ร่วมกันในโพสต์เดียวกัน

บรรยากาศในโซเชียลมีเดียต่อการเคลื่อนไหวครั้งนี้ไม่เป็นเอกภาพ สามารถแบ่งออกเป็น 3 ประเด็นหลัก

1) "ยินดีต้อนรับการเรียนรู้ใหม่ AI จะเป็นประโยชน์สำหรับผู้ที่ใช้ได้"
ใน LinkedIn มีโพสต์ที่มองแผน "10 ล้านคนภายในปี 2030" ของรัฐบาลในแง่บวก และประเมินแนวโน้มการยกระดับความรู้ AI ผ่านความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน มีเสียงที่มองว่าการสนับสนุนทักษะสำหรับผู้หญิงและการสร้างงานเทคโนโลยีในพื้นที่เป็น "ความจริง"

2) "ใครจะเป็นผู้ฝึกอบรม และใครจะถูกทิ้งไว้เบื้องหลัง?"
ในทางกลับกัน ใน LinkedIn เดียวกันมีความคิดเห็นที่ตั้งคำถามว่า "ใครจะเป็นผู้ฝึกอบรม" และมีการตอบสนองว่า "ภาพรวมถูกต้อง แต่การดำเนินการยาก" มีข้อสงสัยว่าหลักสูตรระยะสั้นจะเปลี่ยนแปลงสถานที่ทำงานได้จริงหรือไม่ และบัตรรับรองจะมีความหมายต่อค่าจ้างหรือการจ้างงานหรือไม่

3) "ผลประโยชน์จากประสิทธิภาพจะไปที่ไหน หากงานที่ทางเข้าหายไป การกระจายเป็นสิ่งจำเป็น"
การที่รัฐบาลยอมรับว่า "งานบางส่วนจะหายไป" ทำให้การอภิปรายมีความชัดเจนมากขึ้น หากทางเข้าของเยาวชนแคบลง การออกแบบระบบฝึกงานหรือการฝึกอบรมอาชีพต้องเปลี่ยนแปลงเพื่อไม่ให้ "บันไดประสบการณ์" หายไป การจัดสรรส่วนเกินที่ AI สร้างขึ้นให้กับค่าจ้าง เวลาทำงาน และการฝึกอบรมใหม่เป็นอย่างไร ในโซเชียลมีเดียมีความระมัดระวังต่อการพูดถึง "การเติบโต" โดยไม่ชี้แจงเรื่องนี้

ท้ายที่สุด ความท้าทายของอังกฤษคือการผสมผสานระหว่าง "ความเร็ว" และ "ความยุติธรรม"

อังกฤษแสดงท่าทีที่จะไม่ชะลอการนำ AI มาใช้ แต่กลับแสดงท่าทีที่จะ "คว้าโอกาสอย่างรวดเร็ว" แทน โดยมีนโยบายทักษะและองค์กรเฝ้าระวังดำเนินการพร้อมกัน โดยเตรียมพร้อม "โดยมีความเจ็บปวดเป็นพื้นฐาน" นี่เป็นคำตอบหนึ่งต่อภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกของหลายประเทศในโลก—ต้องการชนะการแข่งขันทางเทคโนโลยี แต่ไม่ต้องการเพิ่มความแตกแยกในสังคม

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของนโยบายจะไม่ถูกตัดสินด้วยสโลแกน AI จะเอนเอียงไปทาง "การแทนที่" หรือ "การเสริมสร้าง" ในสถานที่ทำงานหรือไม่ หากงานที่ทางเข้าลดลง เยาวชนจะสะสมประสบการณ์ที่ไหน หากรัฐบาลใช้ AI จะรับรองความรับผิดชอบและความโปร่งใสอย่างไร

การเสี่ยงของอังกฤษใน "การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตด้วย AI พร้อมกับการลงจอดที่นุ่มนวลของการจ้างงาน" ไม่ใช่เรื่องไกลตัวสำหรับประเทศอื่น ๆ แต่กลับมีคุณค่าในการมองว่าเป็น "การซ้อมใหญ่ของเราเอง" ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

แหล่งที่มา

• บทความต้นฉบับเกี่ยวกับความพยายามของอังกฤษในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตด้วย AI เพื่อลดผลกระทบจากการลดงาน
  https://financialpost.com/pmn/business-pmn/uk-seeks-ai-driven-productivity-boost-to-offset-lost-jobs

• ประกาศของรัฐบาลอังกฤษ (GOV.UK): การขยายการฝึกอบรม AI ฟรี เป้าหมาย 10 ล้านคนภายในปี 2030 AI Skills Hub การจัดตั้งหน่วยงาน AI และอนาคตของการทำงาน
  https://www.gov.uk/government/news/free-ai-training-for-all-as-government-and-industry-programme-expands-to-provide-10-million-workers-with-key-ai-skills-by-2030

• 
  สุนทรพจน์ของรัฐบาลอังกฤษ (GOV.UK): คำปราศรัยของ Liz Kendall ที่ Bloomberg (แหล่งข้อมูลหลักของนโยบายและแนวคิด) https://www.gov.uk/government/speeches/liz-kendalls-speech-at-bloomberg

• 
  รายงาน (Reuters): คำอธิบายเกี่ยวกับทีมผู้เชี่ยวชาญ AI ที่ได้รับทุนจาก Meta การพัฒนาเครื่องมือ AI แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับบริการสาธารณะ https://www.reuters.com/world/uk/uk-announces-meta-backed-ai-team-upgrade-public-services-2026-01-27/

• 
  การวิเคราะห์ (IPPR): อาชีพที่ได้รับผลกระทบจาก AI อัตราส่วนงาน การจ้างงานและ GDP ในหลายสถานการณ์ (แสดงทางแยกของ "การแทนที่/การเสริมสร้าง") https://www.ippr.org/media-office/up-to-8-million-uk-jobs-at-risk-from-ai-unless-government-acts-finds-ippr

• 
  รายงาน (The Guardian): การยอมรับของรัฐบาลว่า "งานบางส่วนจะหายไป" การฝึกอบรม 10 ล้านคน การวิจารณ์การพึ่งพาบริษัท AI ของอเมริกา https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/28/artificial-intelligence-will-cost-jobs-admits-liz-kendall

• 
  การตอบสนองในโซเชียลมีเดีย (ตัวอย่างโพสต์ LinkedIn): การรับรู้ของอุตสาหกรรมต่อเหตุการณ์นโยบาย (การประเมินความก้าวหน้า เป้าหมาย 10 ล้านคน ข้อสงสัยในด้านปฏิบัติ) https://www.linkedin.com/posts/emmachristinarice_we-are-in-a-race-for-the-future-said-liz-activity-7422315424798711808-YdYK
  https://www.linkedin.com/posts/pierslinney_liz-kendall-secretary-of-state-for-science-activity-7422333970362699776-hTK0

• ##HTML