ความจำเป็นด้านความมั่นคงแห่งชาติ
ในขณะที่โลกกำลังเผชิญกับความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence) คำถามสำคัญที่เกิดขึ้นกับอินเดียคือ: ประเทศประชาธิปไตยที่มีประชากรมากที่สุดในโลกสามารถที่จะจ้างระบบ AI จากต่างประเทศเพื่อกำหนดอนาคตดิจิทัลของตนเองได้จริงหรือ? ด้วยการเกิดขึ้นของโมเดลที่เปลี่ยนแปลงรูปแบบอย่าง ChatGPT, Gemini ของ Google และโมเดลเศรษฐกิจล่าสุด DeepSeek ซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงภาคส่วนต่างๆ ตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการปกครอง การที่อินเดียไม่ได้เป็นแนวหน้าในการพัฒนา Large Language Model (LLM) นั้นเป็นมากกว่าช่องว่างทางเทคโนโลยี แต่เป็นจุดอ่อนเชิงกลยุทธ์
อินเดีย ซึ่งเป็นประเทศที่สร้างข้อมูลดิจิทัลมากกว่า 20% ของโลก ซึ่งคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 25% ภายในปี 2026 พบว่าตัวเองอยู่ในสถานการณ์ที่ล่อแหลม ข้อมูลส่วนใหญ่เหล่านี้ เมื่อพูดถึง Large Language Models (LLMs) จะถูกประมวลผลโดยระบบ AI ของต่างประเทศ สิ่งนี้สร้างความเสี่ยงด้านอธิปไตยที่สำคัญซึ่งต้องการความสนใจในทันที
ลองพิจารณาถึงผลกระทบ: การสื่อสารที่ละเอียดอ่อนของรัฐบาล, บันทึกการดูแลสุขภาพส่วนบุคคล และธุรกรรมทางการเงินที่สำคัญทั้งหมดถูกส่งผ่านแบบจำลอง AI ของต่างประเทศ สิ่งนี้ทำให้อินเดียมีความเสี่ยงด้านเขตอำนาจศาลอย่างมาก ภายใต้กฎหมายเช่น U.S. CLOUD Act ข้อมูลที่ประมวลผลโดย LLM ของอเมริกาสามารถถูกร้องขอทางกฎหมายจากสหรัฐอเมริกาได้
รายงาน National Cybersecurity Strategy ประจำเดือนกุมภาพันธ์ 2024 ได้เน้นย้ำถึงความเปราะบางนี้อย่างชัดเจน โดยชี้ให้เห็นว่าการพึ่งพา AI สร้าง ‘จุดยุทธศาสตร์ที่สำคัญที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้ในช่วงความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์’ นี่ไม่ใช่แค่ความกังวลทางทฤษฎี
ตรงกันข้ามกับจีน ซึ่งได้ปรับใช้ LLM พื้นเมืองกว่า 50 รายการในการดำเนินงานของรัฐบาล การเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์นี้ได้ขจัดการพึ่งพา AI จากต่างประเทศในภาคส่วนที่ละเอียดอ่อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แนวทางของจีนส่วนหนึ่งเป็นการตอบสนองต่อข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ เกี่ยวกับชิป AI ขั้นสูง ซึ่งเป็นสถานการณ์ที่อินเดียอาจเผชิญได้
การแบ่งแยกทางภาษา: อุปสรรคต่อความก้าวหน้า
ความต้องการ AI ที่ผลิตในประเทศในอินเดียอาจรู้สึกได้ชัดเจนที่สุดในด้านการประมวลผลภาษา ภูมิทัศน์ทางภาษาของอินเดียเป็นผืนผ้าของ 22 ภาษาที่ได้รับการยอมรับอย่างเป็นทางการและภาษาถิ่นหลักกว่า 120 ภาษา ความหลากหลายนี้ แม้ว่าจะเป็นทรัพย์สินทางวัฒนธรรม แต่ก็เป็นความท้าทายที่ไม่เหมือนใครในการพัฒนา AI
การทดสอบเกณฑ์มาตรฐานล่าสุดที่ดำเนินการโดย AI4Bharat ได้เปิดเผยความจริงที่ชัดเจน: LLM ชั้นนำระดับโลกมีประสิทธิภาพลดลง 30-40% เมื่อประมวลผลภาษาอินเดียเมื่อเทียบกับภาษาอังกฤษ สำหรับภาษาต่างๆ เช่น อัสสัม, ไมถิลี และโดกรี ประสิทธิภาพลดลงต่ำกว่าเกณฑ์ที่ใช้งานได้
ปัญหาหลักคือแบบจำลอง AI ของต่างประเทศมักขาดความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับบริบททางวัฒนธรรมและความแตกต่างทางภาษาที่มีอยู่ในภาษาอินเดีย สิ่งนี้สร้างการแบ่งแยกทางดิจิทัล ทำให้ผู้ที่ไม่พูดภาษาอังกฤษ ซึ่งเป็นประชากรส่วนใหญ่ของอินเดีย กลายเป็นพลเมืองชั้นสองในยุค AI ที่กำลังเติบโต
ผลการวิจัยของ National Digital Library แสดงให้เห็นถึงความเหลื่อมล้ำนี้ เครื่องมือการเรียนรู้ที่ใช้ AI ช่วยแสดงอัตราการนำไปใช้ที่ต่ำกว่า 78% ในภูมิภาคที่ไม่ได้พูดภาษาอังกฤษเนื่องจากอุปสรรคด้านภาษาเหล่านี้
อธิปไตยทางเศรษฐกิจ: ภัยคุกคามที่ปรากฏ
ผลกระทบทางเศรษฐกิจของการพึ่งพา AI นั้นมีความสำคัญไม่แพ้กัน เศรษฐกิจดิจิทัลของอินเดีย ซึ่งมีมูลค่า 2 แสนล้านดอลลาร์ในปี 2023 คาดว่าจะพุ่งสูงขึ้นเป็น 8 แสนล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 อย่างไรก็ตาม ส่วนสำคัญของมูลค่าทางเศรษฐกิจที่เกิดจากการใช้งาน AI ในปัจจุบันไหลไปยังผู้ให้บริการเทคโนโลยีต่างประเทศ
ในปี 2023 เพียงปีเดียว ธุรกิจในอินเดียใช้เงินประมาณ 3,700 โครรูปีกับบริการ AI API จากต่างประเทศ โครงการประมาณการของ NASSCOM คาดการณ์ว่าตัวเลขนี้จะเพิ่มขึ้นเป็น 17,500 โครรูปีภายในปี 2026 บริษัท AI ต่างประเทศครองตลาด AI ระดับองค์กรของอินเดียถึง 94%
ประสบการณ์ของประเทศอื่นๆ เสนอข้อโต้แย้งที่น่าสนใจ ประเทศที่มีแบบจำลอง AI ที่ผลิตในประเทศมีอัตราการก่อตั้งสตาร์ทอัพ AI สูงกว่า 3-4 เท่า ระบบนิเวศสตาร์ทอัพ AI ของอินเดีย ซึ่งมีมูลค่า 3.5 พันล้านดอลลาร์ในปี 2023 อาจมีมูลค่าสูงถึง 1.6 หมื่นล้านดอลลาร์ภายในปี 2027 ด้วยการพัฒนาแบบจำลองพื้นฐานในประเทศ
ความพยายามและอุปสรรคในปัจจุบัน
แม้ว่าจะมีโครงการริเริ่มที่มีแนวโน้มหลายอย่างกำลังดำเนินการอยู่ในอินเดีย แต่ก็มักจะล้าหลังผู้นำระดับโลก:
- Indic-LLMs ของ AI4Bharat: โมเดลเหล่านี้แสดงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในภาษาอินเดีย แต่ยังคงตามหลังในด้านความสามารถในการให้เหตุผล
- โครงการ Sajag ของ C-DAC: โครงการที่มีความทะเยอทะยานนี้มีเป้าหมายที่จะพัฒนาแบบจำลอง 1 แสนล้านพารามิเตอร์ภายในปี 2026
- โครงการริเริ่มขององค์กร: บริษัทต่างๆ เช่น Reliance Jio (กับ BharatGPT) และ Tata (กับ Project Indus) กำลังก้าวหน้า แต่ความพยายามเหล่านี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น
ความท้าทายและแผนงานของรัฐบาล
แม้จะได้รับการสนับสนุนอย่างแข็งขันจากรัฐบาล การพัฒนา LLM พื้นเมืองในอินเดียก็เผชิญกับอุปสรรคที่สำคัญ กำลังการประมวลผลประสิทธิภาพสูงของประเทศในปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 6.4 เพตาฟลอป ซึ่งน้อยกว่า 2% ของสิ่งที่จำเป็นในการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ที่แข่งขันได้
การจัดสรรงบประมาณของรัฐบาลจำนวน 7,500 โครรูปีสำหรับ AI ในงบประมาณปี 2024-25 แม้ว่าจะเป็นขั้นตอนเชิงบวก แต่ก็เทียบไม่ได้กับ 10-25 พันล้านดอลลาร์ที่บริษัท AI ระดับโลกลงทุนเป็นประจำทุกปีในการพัฒนาแบบจำลอง
ความท้าทายที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือความพร้อมใช้งานของชุดข้อมูลคุณภาพสูงที่ได้รับการใส่คำอธิบายประกอบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาษาระดับภูมิภาค ชุดข้อมูลเหล่านี้มีความสำคัญต่อการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ที่แข่งขันได้ นอกจากนี้ อินเดียยังเผชิญกับช่องว่างด้านความสามารถในการวิจัย AI พื้นฐานและการฝึกอบรมแบบจำลองขนาดใหญ่
เพื่อจัดการกับความท้าทายที่หลากหลายเหล่านี้ รัฐบาลได้เปิดตัวโครงการริเริ่มหลายอย่าง:
- AI Kosha: โครงการริเริ่มนี้มีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนการวิจัย LLM
- 18,000 Shared GPUs: สิ่งนี้ให้โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่สำคัญ
- Bhashini: โครงการนี้มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองภาษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- Semicon India และ Supercomputing Mission: โปรแกรมเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของฮาร์ดแวร์ AI
บริษัทขนาดใหญ่ของอินเดีย รวมถึง Reliance Jio, TCS และ Infosys กำลังลงทุนอย่างมากในการวิจัย AI เพื่อเร่งความก้าวหน้าของประเทศในการพัฒนา LLM
ราคาของการไม่ดำเนินการ: คำเตือนที่ชัดเจน
ผลที่ตามมาของการล้มเหลวในการพัฒนาความสามารถ LLM พื้นเมืองนั้นขยายไปไกลกว่าการพึ่งพาเทคโนโลยีเพียงอย่างเดียว
ภายในปี 2030 AI คาดว่าจะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจที่น่าตกตะลึงถึง 450-500 พันล้านดอลลาร์ในอินเดีย หากไม่มีแบบจำลองพื้นเมือง ส่วนสำคัญของมูลค่านี้จะไหลไปยังผู้ให้บริการเทคโนโลยีต่างประเทศ
อย่างไรก็ตาม ความกังวลที่เร่งด่วนยิ่งกว่าคือปรากฏการณ์ที่นักวิจัยเรียกว่า ‘การล่าอาณานิคมทางอัลกอริทึม’ (algorithmic colonization) ซึ่งหมายถึงอิทธิพลที่เพิ่มขึ้นของระบบ AI ต่างประเทศต่อระบบนิเวศข้อมูล, เรื่องเล่าทางวัฒนธรรม และกระบวนการตัดสินใจของอินเดีย
ในขณะที่ประเทศอื่นๆ กำลังพัฒนา AI อย่างจริงจัง อินเดียพบว่าตัวเองอยู่ในจุดหัวเลี้ยวหัวต่อที่สำคัญ การพัฒนา LLM พื้นเมืองไม่ได้เป็นเพียงความทะเยอทะยานทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่เป็นความจำเป็นเชิงกลยุทธ์ในการปกป้องอธิปไตยของอินเดียและรักษาอนาคตในยุคดิจิทัล มันเกี่ยวกับการทำให้แน่ใจว่าความหลากหลายทางภาษาและวัฒนธรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของอินเดียไม่เพียงแต่ได้รับการอนุรักษ์ไว้เท่านั้น แต่ยังได้รับการเสริมพลังด้วย AI มันเกี่ยวกับการส่งเสริมการเติบโตทางเศรษฐกิจที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจและพลเมืองของอินเดีย และท้ายที่สุด มันเกี่ยวกับการรักษาการควบคุมชะตากรรมทางดิจิทัลของอินเดีย เส้นทางข้างหน้าต้องการการลงทุนอย่างต่อเนื่อง, ความร่วมมือระหว่างรัฐบาล, อุตสาหกรรม และสถาบันการศึกษา และการมุ่งเน้นที่นวัตกรรมอย่างไม่ลดละ เดิมพันนั้นสูงเกินกว่าจะเพิกเฉยได้
การพัฒนา LLM พื้นเมืองมีความสำคัญต่อ:
ปกป้องความมั่นคงแห่งชาติ: การลดการพึ่งพาระบบ AI จากต่างประเทศช่วยลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับเขตอำนาจศาลข้อมูลและการแสวงหาผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นในช่วงความตึงเครียดทางภูมิรัฐศาสตร์
เชื่อมช่องว่างทางภาษา: การสร้างแบบจำลอง AI ที่เข้าใจและประมวลผลภาษาอินเดียทำให้มั่นใจได้ถึงการไม่แบ่งแยกและการเข้าถึงเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างเท่าเทียมกันสำหรับพลเมืองทุกคน
รักษาความปลอดภัยการเติบโตทางเศรษฐกิจ: การพัฒนาอุตสาหกรรม AI ในประเทศส่งเสริมนวัตกรรม, สร้างงาน และป้องกันการไหลออกของมูลค่าทางเศรษฐกิจไปยังผู้ให้บริการเทคโนโลยีต่างประเทศ
ต่อต้านการล่าอาณานิคมทางอัลกอริทึม: การรักษาการควบคุมระบบ AI ทำให้มั่นใจได้ว่าระบบนิเวศข้อมูล, เรื่องเล่าทางวัฒนธรรม และกระบวนการตัดสินใจของอินเดียจะไม่ได้รับอิทธิพลจากหน่วยงานต่างประเทศโดยไม่เหมาะสม
ส่งเสริมนวัตกรรม: แบบจำลอง AI ที่ผลิตในประเทศสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการและบริบทเฉพาะของอินเดียได้ ซึ่งนำไปสู่โซลูชันที่มีประสิทธิภาพและเกี่ยวข้องมากขึ้น
ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ละเอียดอ่อนของพลเมืองและธุรกิจของอินเดียอยู่ภายในประเทศและอยู่ภายใต้กฎหมายของอินเดีย
เสริมสร้างความเป็นอิสระเชิงกลยุทธ์: โดยการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างประเทศ อินเดียสามารถยืนยันตำแหน่งของตนในฐานะผู้นำระดับโลกในยุคดิจิทัล
เพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขัน: บริษัทอินเดียที่สามารถเข้าถึงแบบจำลอง AI พื้นเมืองสามารถแข่งขันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในตลาดโลก
ส่งเสริมการวิจัยและพัฒนา: การลงทุนในการพัฒนา LLM กระตุ้นการวิจัยและนวัตกรรมในสาขาที่เกี่ยวข้อง เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์, ภาษาศาสตร์ และการวิเคราะห์ข้อมูล
เสริมพลัง Digital India: LLM พื้นเมืองเป็นรากฐานที่สำคัญของโครงการ Digital India ซึ่งขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลในภาคส่วนต่างๆ
ความต้องการในชั่วโมงนี้คือความพยายามระดับชาติที่ประสานงานและร่วมมือกัน ซึ่งรวบรวมความคิดที่ดีที่สุดจากสถาบันการศึกษา, อุตสาหกรรม และรัฐบาล นี่ไม่ใช่แค่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการตัดสินใจด้วยตนเองของชาติในศตวรรษที่ 21 อนาคตของอินเดียในยุคดิจิทัลขึ้นอยู่กับความสามารถในการควบคุมพลังของ AI ตามเงื่อนไขของตนเอง ถึงเวลาที่จะต้องลงมือทำแล้ว ทางเลือกนั้นชัดเจน: โอบรับการพัฒนา AI พื้นเมือง หรือเสี่ยงต่อการกลายเป็นอาณานิคมดิจิทัลในระเบียบโลกใหม่ อินเดียต้องเลือกอย่างแรก โดยกำหนดเส้นทางสู่อนาคตที่อธิปไตยทางดิจิทัลมีความปลอดภัย, ความหลากหลายทางภาษาได้รับการเฉลิมฉลอง และความเจริญรุ่งเรืองทางเศรษฐกิจถูกกำหนดด้วยตนเอง