ການ ສຶກສາຄົ້ນຄວ້າຫຼ້າສຸດທີ່ຕີພິມໃນ ScienceDirect ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ກຳລັງກາຍເປັນເຄື່ອງຈັກສຳລັບຮູບແບບທຸລະກິດແບບວົງວຽນ. ຄວາມສາມາດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການວິເຄາະແບບຄາດເດົາ, ການຕິດຕາມກວດກາແບບເວລາຈິງ, ແລະ ລະບົບອັດຕະໂນມັດອັດສະລິຍະຊ່ວຍອອກແບບລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຜະລິດຄືນໃໝ່, ນຳມາໃຊ້ໃໝ່, ແລະ ນຳມາໃຊ້ໃໝ່, ເກືອບຄືກັບວ່າອັລກໍຣິທຶມເປັນສະຖາປະນິກແບບວົງວຽນ. ແຕ່ມີຄວາມສ່ຽງ: ຖ້າບໍ່ມີຕົວຊີ້ບອກທີ່ດີຂອງວົງຈອນ, ຄຳສັນຍາອາດຈະກາຍເປັນພາບລວງຕາ.
ພວກເຮົາຕ້ອງການຕົວຊີ້ວັດທີ່ຊັດເຈນເພື່ອຕິດຕາມກວດກາວົງຈອນຊີວິດຂອງຜະລິດຕະພັນ ແລະ ວັດສະດຸ, ແລະ ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າ AI ກຳລັງປິດວົງຈອນຢ່າງແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການເສັ້ນຊື່ເທົ່ານັ້ນ. ໃນຊີວິດຈິງ, ນີ້ໝາຍເຖິງການມີຕົວຊີ້ວັດທີ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້, ການສົ່ງຄືນ, ການນຳໃຊ້ຄືນໃໝ່, ການເອົາໃຈໃສ່ຕໍ່ສິ່ງເສດເຫຼືອ, ແລະ ວົງຈອນຊີວິດຂອງຜະລິດຕະພັນ, ແລະ ໄວ້ວາງໃຈວ່າອັລກໍຣິທຶມກຳລັງໃຫ້ການວິນິດໄສທີ່ຖືກຕ້ອງ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍທັງໝົດທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ.
ການຄົ້ນພົບທີ່ໜ້າສົນໃຈອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນມາຈາກການສຶກສາໂດຍມູນນິທິ Ellen MacArthur ໂດຍໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນຈາກ McKinsey: ພວກເຂົາສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ສາມາດເລັ່ງການໝູນວຽນໃນສາມດ້ານຄື: ການອອກແບບ, ຮູບແບບທຸລະກິດໃໝ່, ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານ. ໂດຍການແປສິ່ງນີ້ໄປສູ່ຊີວິດປະຈຳວັນຂອງພວກເຮົາ: AI ສາມາດຊ່ວຍສ້າງການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ຖອດອອກເອງໃນຕອນທ້າຍຂອງອາຍຸການໃຊ້ງານ, ສະໜັບສະໜູນລະບົບການເຊົ່າທີ່ຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງຜະລິດຕະພັນ, ແລະ ແມ່ນແຕ່ປັບປຸງການຂົນສົ່ງແບບປີ້ນກັບກັນເພື່ອຟື້ນຟູ ແລະ ຣີໄຊເຄີນທຸກຢ່າງທີ່ພວກເຮົາບໍລິໂພກ.
ຜົນກຳໄລແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ: ສູງເຖິງ 127 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດຕໍ່ປີໃນດ້ານອາຫານ ແລະ 90 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດຕໍ່ປີໃນດ້ານເອເລັກໂຕຣນິກພາຍໃນປີ 2030. ພວກເຮົາກຳລັງເວົ້າກ່ຽວກັບເງິນທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຖືກປະຢັດ ແລະ ນຳມາໃຊ້ໃໝ່, ໃນລະບົບທີ່ຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບຕົວ. ເວົ້າອີກຢ່າງໜຶ່ງ, ວົງຈອນດິຈິຕອນຍັງໝາຍເຖິງການແຂ່ງຂັນ ແລະ ຜົນກຳໄລ - ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ມັນເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າຕື່ນເຕັ້ນຫຼາຍໃນໂລກທຶນນິຍົມ.
ແລະ ໃຫ້ພວກເຮົາຫັນໄປຫາ Harvard Business Review ເພື່ອສະໜັບສະໜູນການສົນທະນາ : ອີງຕາມ Shirley Lu ແລະ George Serafeim, ໂລກຍັງຄົງຕິດຢູ່ໃນວົງຈອນເສັ້ນຊື່ຂອງສານສະກັດຈາກ-ຜະລິດຕະພັນ-ການຖິ້ມ, ເຖິງວ່າຈະມີວົງຈອນທີ່ສັນຍາວ່າຈະມີມູນຄ່າຫຼາຍລ້ານລ້ານ, ແຕ່ມັນພົບກັບອຸປະສັກເຊັ່ນ: ມູນຄ່າຕໍ່າຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ໃຊ້ແລ້ວ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການແຍກສານສູງ, ແລະ ການຂາດການຕິດຕາມ.
ວິທີແກ້ໄຂ? ເລັ່ງດ້ວຍ AI ໃນສາມດ້ານທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງຄື: ຍືດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງຜະລິດຕະພັນ, ການໃຊ້ວັດຖຸດິບໜ້ອຍລົງ, ແລະ ເພີ່ມການນຳໃຊ້ວັດສະດຸຣີໄຊເຄີນ. AI ສາມາດຊ່ວຍຮັກສາອາຍຸການໃຊ້ງານທີ່ຍາວນານດ້ວຍການອັບເດດ (ເຊັ່ນໃນ iPhone) ຫຼື ການລິເລີ່ມຜະລິດຕະພັນເປັນການບໍລິການ, ບ່ອນທີ່ບໍລິສັດຍັງຄົງເປັນເຈົ້າຂອງ ແລະ ຜູ້ບໍລິໂພກພຽງແຕ່ "ເຊົ່າ", ເຊິ່ງຍືດອາຍຸວົງຈອນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ. ສິ່ງນີ້ສ້າງລາຍຮັບ, ສ້າງຄວາມພັກດີ, ເພີ່ມມູນຄ່າຂອງຜະລິດຕະພັນທີ່ໃຊ້ແລ້ວ, ແລະ ຊຸກຍູ້ໄປສູ່ເສດຖະກິດທີ່ໝູນວຽນ ແລະ ມີກຳໄລຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍມີເງື່ອນໄຂວ່າເທັກໂນໂລຢີດັ່ງກ່າວບໍ່ກາຍເປັນພຽງແຕ່ສິນຄ້າຟຸ່ມເຟືອຍລາຄາແພງອີກອັນໜຶ່ງ.
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈຳເປັນຕ້ອງເຊື່ອມຕໍ່ຈຸດຕ່າງໆ. ເສດຖະກິດໝູນວຽນສອນພວກເຮົາໃຫ້ຄິດຄືນໃໝ່ກ່ຽວກັບການໄຫຼວຽນຂອງວັດສະດຸ ແລະ ພະລັງງານ, ຊອກຫາປະສິດທິພາບ, ກຳຈັດສິ່ງເສດເຫຼືອ, ແລະ ຟື້ນຟູລະບົບຕ່າງໆ. ແຕ່ເມື່ອພວກເຮົາເວົ້າກ່ຽວກັບ AI, ພວກເຮົາປະເຊີນກັບຄວາມຂັດແຍ້ງ: ມັນສາມາດເລັ່ງວິທີແກ້ໄຂ ແລະ ໂອກາດສຳລັບວົງຈອນ (ເຊັ່ນ: ການສ້າງແຜນທີ່ການໄຫຼວຽນ, ການຄາດຄະເນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຣີໄຊເຄີນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການຂົນສົ່ງແບບປີ້ນກັບກັນ, ການກຳນົດຈຸດຮ້ອນຂອງສິ່ງເສດເຫຼືອ, ຫຼື ແມ່ນແຕ່ເລັ່ງການຄົ້ນຄວ້າວັດສະດຸໃໝ່), ແຕ່ມັນຍັງສາມາດຂະຫຍາຍຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມໄດ້ຖ້າບໍ່ໄດ້ໃຊ້ຢ່າງມີສະຕິ.
ໃນບັນດາຄວາມສ່ຽງບາງຢ່າງ, ພວກເຮົາສາມາດເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງຮອຍຕີນດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມຂອງ AI (ດ້ວຍການບໍລິໂພກພະລັງງານ ແລະ ນ້ຳທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນສູນຂໍ້ມູນ), ສິ່ງເສດເຫຼືອອີເລັກໂທຣນິກ (ການແຂ່ງຂັນເພື່ອຊິບ, ເຊີບເວີ ແລະ ຊຸບເປີຄອມພິວເຕີຍັງສ້າງສິ່ງເສດເຫຼືອອີເລັກໂທຣນິກຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ສ້າງຄວາມກົດດັນຕໍ່ການຂຸດຄົ້ນແຮ່ທາດທີ່ສຳຄັນ), ແລະ ຊ່ອງຫວ່າງດ້ານດີຈີຕອລ (ປະເທດກຳລັງພັດທະນາອາດຈະຂຶ້ນກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີລາຄາແພງໂດຍບໍ່ມີການເຂົ້າເຖິງຜົນປະໂຫຍດຢ່າງຍຸດຕິທຳ).
ສິ່ງທ້າທາຍອັນໃຫຍ່ຫຼວງແມ່ນການຊອກຫາຄວາມສົມດຸນ. ພວກເຮົາຕ້ອງການ AI ທີ່ຮັບໃຊ້ວົງຈອນ, ບໍ່ແມ່ນໃນທາງກັບກັນ. ພວກເຮົາຈະຮັບປະກັນໄດ້ແນວໃດວ່າປັນຍາປະດິດ, ແທນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ວິກິດການສິ່ງແວດລ້ອມຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ, ແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງທີ່ມີປະສິດທິພາບຂອງການແກ້ໄຂ? ພວກເຮົາຈຳເປັນຕ້ອງຮັກສາຈິດໃຈທີ່ວິພາກວິຈານ. ພວກເຮົາບໍ່ສາມາດຖືກກະຕຸ້ນໂດຍການໂຄສະນາເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງດຽວ. ມັນເຖິງເວລາແລ້ວທີ່ຈະເລືອກ: ພວກເຮົາຕ້ອງການ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມບໍ່ສະເໝີພາບ ແລະ ແຮງກົດດັນດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມເລິກເຊິ່ງຂຶ້ນ, ຫຼື AI ທີ່ເສີມຂະຫຍາຍການຫັນປ່ຽນໄປສູ່ເສດຖະກິດວົງຈອນ?
ຂ້ອຍພະຍາຍາມມີຄວາມຄິດໃນແງ່ດີ. ຂ້ອຍເຊື່ອວ່າຂະບວນການຕ່າງໆມັກຈະມີປະສິດທິພາບເພີ່ມຂຶ້ນ, ມີການໃຊ້ພະລັງງານຕ່ຳລົງ ແລະ ການນຳໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທີ່ດີຂຶ້ນ.
ສິ່ງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນບັນຫາໃນປະຈຸບັນ - AI ຫຼາຍຂຶ້ນໝາຍເຖິງຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານຫຼາຍຂຶ້ນ - ສາມາດດຸ່ນດ່ຽງໄດ້ໃນອະນາຄົດ, ໂດຍມີຄວາມຄິດສ້າງສັນດຽວກັນທີ່ໃຊ້ໃນການຂຽນອັລກໍຣິທຶມຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບ ແລະ ຟື້ນຟູລະບົບ. ພວກເຮົາສາມາດໃຊ້ AI ເປັນພັນທະມິດຍຸດທະສາດຂອງວົງຈອນ, ດ້ວຍສາຍຕາທີ່ລະມັດລະວັງ ແລະ ເງື່ອນໄຂທີ່ໜັກແໜ້ນ: ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີປະສິດທິພາບ, ການຕິດຕາມ, ແລະ ຕົວຊີ້ວັດທີ່ໂປ່ງໃສ.
ຄວາມສະຫຼາດທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ໄດ້ຖືກວັດແທກພຽງແຕ່ໃນລະຫັດ ຫຼື ຄວາມໄວໃນການປະມວນຜົນເທົ່ານັ້ນ. ໃນຂົງເຂດສິ່ງແວດລ້ອມ, ມີພຽງຄວາມສະຫຼາດແບບວົງວຽນເທົ່ານັ້ນທີ່ຈະຮັບປະກັນວ່າຄວາມສະຫຼາດນີ້ແມ່ນມີຢູ່ຈິງ, ແລະ ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນສິ່ງປະດິດເທົ່ານັ້ນ. ໃນທີ່ສຸດ, ສິ່ງທ້າທາຍຈະບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການສ້າງ ແລະ ຕິດຕາມກວດກາປັນຍາປະດິດເທົ່ານັ້ນ... ແຕ່ແມ່ນຄວາມສະຫຼາດແບບວົງວຽນ.
*Isabela Bonatto ເປັນທູດຂອງການເຄື່ອນໄຫວວົງຈອນ. ເປັນນັກຊີວະວິທະຍາທີ່ມີປະລິນຍາເອກສາຂາວິສະວະກຳສິ່ງແວດລ້ອມ, ນາງມີປະສົບການຫຼາຍກວ່າສິບສອງປີໃນການຄຸ້ມຄອງສັງຄົມ-ສິ່ງແວດລ້ອມ. ຕັ້ງແຕ່ປີ 2021, ນາງໄດ້ອາໄສຢູ່ໃນປະເທດເຄນຢາ, ບ່ອນທີ່ນາງເຮັດວຽກເປັນທີ່ປຶກສາກ່ຽວກັບໂຄງການສັງຄົມ-ສິ່ງແວດລ້ອມຮ່ວມກັບອົງການສະຫະປະຊາຊາດ, ລັດຖະບານ, ພາກເອກະຊົນ, ແລະອົງການຈັດຕັ້ງສັງຄົມພົນລະເຮືອນ. ອາຊີບຂອງນາງລວມເອົາຄວາມຮູ້ດ້ານວິຊາການ ແລະ ວິທະຍາສາດເຂົ້າກັບການປະຕິບັດທາງສັງຄົມທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມ, ພັດທະນາໂຄງການຕ່າງໆທີ່ປະສົມປະສານການຄຸ້ມຄອງຊັບພະຍາກອນທຳມະຊາດ, ນະໂຍບາຍສາທາລະນະ, ນະວັດຕະກຳວົງຈອນ, ແລະ ການສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ຊຸມຊົນ.
