Big Data หรือข้อมูลขนาดใหญ่ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสำหรับองค์กรภาคเอกชนเท่านั้น แต่ยังเหมาะกับภาครัฐที่มีการทำงานแยกส่วนจนซับซ้อน ช่วยยกระดับการทำงานที่คาบเกี่ยวกันให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากลดต้นทุนในการทำงาน ยังเป็นการสร้างโอกาสและเป็นแรงผลักดันในการขับเคลื่อนเศรษฐกิจอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อมีการนำไปใช้งานอย่างถูกต้อง
สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน) หรือ BDI เป็นอีกหนึ่งหน่วยงานที่ต้องขับเคลื่อนการใช้ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ของประเทศ โดยมีภารกิจสำคัญในการวางโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลระดับชาติ
“ภารกิจของ BDI คือ 1. บูรณาการข้อมูลภาครัฐ เพื่อประโยชน์เชิงวิเคราะห์ 2. สร้างระบบนิเวศ แมตชิ่งกับผู้ที่ต้องการใช้ AI และ 3. พัฒนากำลังคน ทำอย่างไรให้สามารถขยายผลให้ผู้คนรู้จักและใช้ AI มากขึ้น ในฐานะหน่วยงานขับเคลื่อนการใช้ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ของประเทศ BDI มีภารกิจสำคัญในการวางโครงสร้างฐานข้อมูลระดับชาติ เพื่อสนับสนุนการทำงานของภาครัฐให้มีความทันสมัย เชื่อมโยงและตอบสนองความต้องการของประชาชนในยุคดิจิทัล การขับเคลื่อนดังกล่าวจึงต้องมุ่งพัฒนาระบบกลางที่ช่วยให้ข้อมูลจากหลายหน่วยงานสามารถเชื่อมโยง แลกเปลี่ยน และนำไปใช้ประโยชน์ร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญต่อการวางแผนนโยบาย ยกระดับบริการสาธารณะและสร้างนวัตกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและ AI” ศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อำนวยการสถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ อธิบาย
แพลตฟอร์มที่ชื่อว่า D2 เป็นผลงานการออกแบบและพัฒนาของ BDI ที่ทำหน้าที่เป็นโซ่ข้อกลางเชื่อมโยงและแบ่งปันข้อมูลระหว่างหน่วยงานภาครัฐ ภาคเอกชน และพันธมิตร โดยข้อมูลเหล่านั้นจะถูกเชื่อมโยงและนำไปใช้งาน ใช้ประโยชน์ได้จริง
“D2 คือ การพัฒนานโยบายแบบมุ่งเป้า การบริหารจัดการ และการขับเคลื่อนนวัตกรรมด้วยข้อมูลและ AI อันเป็นหัวใจสำคัญของเศรษฐกิจดิจิทัลยุคใหม่ แพลตฟอร์มนี้ยังสนับสนุนให้เกิดการใช้ข้อมูลร่วมกันอย่างเป็นระบบมีมาตรฐาน พร้อมยกระดับความสามารถด้านการวิเคราะห์และการตัดสินใจของภาครัฐ โดยมีแผนดำเนินงานตามลำดับ ได้แก่ การออกแบบมาตรฐานการเชื่อมโยงข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานในปี 2568 การเปิดให้บริการเต็มรูปแบบในปี 2569 และการต่อขยายบริการด้านปัญญาประดิษฐ์ในปี 2570”
อย่างไรก็ดี การเสริมขีดความสามารถของประเทศในการรับมือกับสถานการณ์วิกฤต BDI ชูแนวคิด Digital Wall of Resillence ในการพัฒนากรอบสถาปัตยกรรมข้อมูลและระบบบูรณาการข้อมูลระดับชาติ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การเตรียมพร้อมรับมือ และบริหารจัดการภาวะวิกฤตภายใต้หลักธรรมาภิบาลข้อมูลที่เคร่งครัด ทั้งด้านความมั่นคงปลอดภัยและการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล
ศ.ดร. ธีรณี ขยายความให้เห็นภาพโดยการยกตัวอย่างการทำงานของ BDI ในช่วงอุทกภัยหาดใหญ่ที่ผ่านมา เพื่อลดความซ้ำซ้อนในการขอความช่วยเหลือ และตรวจสอบสถานะเพื่อปิดเคส “BDI ได้บูรณาการและเชื่อมโยงข้อมูลการแจ้งเหตุและขอความช่วยเหลือจากแพลตฟอร์มของภาคประชาชนทั้ง 13 แหล่ง เพื่อลดความซ้ำซ้อน ตรวจสอบสถานะการปิดเคส และส่งข้อมูลให้หน่วยงานภาคีได้ทันที ทำให้ทุกหน่วยงานเห็นภาพรวมเดียวกันแบบ Real-Time และสามารถจัดการสถานการณ์ได้อย่างเป็นระบบ และเรายังได้ร่วมมือกับสำนักงานสถิติแห่งชาติและมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ในการเชื่อมโยงข้อมูลผู้อพยพในศูนย์พักพิง เพื่อให้การช่วยเหลือมีความแม่นยำและเป็นระบบมากขึ้น ขณะที่ยังมีการพัฒนาระบบตรวจสอบสถานที่จัดเก็บรถที่ถูกเคลื่อนย้ายพื้นที่น้ำท่วมร่วมกับกรมการขนส่งทางบก สำนักงานคณะกรรมการกำกับและส่งเสริมการประกอบธุรกิจประกันภัย สำนักงานตำรวจแห่งชาติ และเครือข่ายอาสาสมัคร เพื่อให้ประชาชนตรวจสอบสถานะรถได้อย่างถูกต้อง นี่เป็นแนวคิดของ Digital Wall of Resilience ไม่ใช่เพียงเครื่องมือด้านข้อมูล แต่เป็นระบบนิเวศความร่วมมือ ที่จะช่วยให้ประเทศเผชิญความเปลี่ยนแปลงในทุกมิติ ทั้งด้านสิ่งแวดล้อม เศรษฐกิจ ความมั่นคง และสังคมได้อย่างมีทิศทาง”
นอกจากนี้ ศ.ดร. ธีรณี ยังยกตัวอย่าง บุรีรัมย์โมเดล ที่ BDI เข้าไปดำเนินการสร้างฐานข้อมูลให้เป็นระบบ ที่ช่วยให้สามารถรับมือกับสถานการณ์ฉุกเฉินได้ทันที
“แพลตฟอร์มการแลกเปลี่ยนข้อมูลของประเทศ สามารถตอบโจทย์เรื่องภัยพิบัติ ทำให้ประเทศคงอยู่ได้ภายใต้สถานการณ์ต่างๆ ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ บุรีรัมย์โมเดล ที่สามารถรับมือกับสถานการณ์ฉุกเฉินได้ทันที เช่น การเปิดศูนย์พักพิง ที่บุรีรัมย์สามารถทำได้ทันที เนื่องจากสถานการณ์ชายแดนมีการส่งสัญญาณมาก่อนหน้าจากความขัดแย้งระหว่างประเทศ แต่หาดใหญ่ไม่สามารถตั้งศูนย์ได้ทัน เนื่องจากเป็นภาวะน้ำท่วมที่มาเร็วเกินกว่าจะรับมือได้ทัน เช่น การคัดกรองกลุ่มผู้เปราะบาง โดยเราสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากฐานข้อมูลของกระทรวงพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์ได้
“แม้ว่าสถานการณ์น้ำท่วมที่หาดใหญ่เราถูกเรียกใช้งานช้าไปสักหน่อย แต่เราระดมบุคลากรสายเทคเข้าทำงาน โดยรวบรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มอาสาที่ถูกใช้งานในเวลานั้นเข้ามา เพื่อลดความสับสน เพราะบางครั้งประชาชนแจ้งขอความช่วยเหลือจากเคสเดียวกันไปกับหลายแพลตฟอร์ม การที่ BDI เข้ามาทำให้เราสามารถตรวจสอบและช่วยให้การช่วยเหลือไปถึงทันเวลา”
นอกจาก D2 แล้ว ศ.ดร. ธีรณี ยังได้เล่าถึงโครงการ ThaiLLM ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ภาษาไทยแบบ Open Source/ Open License โดยล่าสุดได้เผยแพร่โมเดลพื้นฐานขนาด 8B พารามิเตอร์ และโมเดลขนาด 30B พารามิเตอร์ ที่พร้อมจะเปิดให้สาธารณะเข้าถึงได้ภายในเดือนมกราคม 2569 โดยโมเดลเหล่านี้ได้รับการฝึกด้วยข้อมูลจากหน่วยงานภาครัฐ เอกชน ที่ร่วมสนับสนุนการพัฒนา นับเป็นก้าวสำคัญในการยกระดับระบบนิเวศ AI ภาษาไทย ให้สามารถนำไปต่อยอดใช้งานในหลากหลายสาขา ขณะนี้มีหลายทีมเริ่มทดลองใช้งานและคาดว่าจะเห็นผลลัพธ์อย่างเป็นรูปธรรมในเร็วๆ นี้
“จุดเริ่มต้นแรกของการพัฒนาที่สำคัญคือ โมเดลเฉพาะทางด้านการแพทย์สำหรับงานคัดกรองอาการ (Medical Screening) ซึ่งจะเปิดตัวในช่วงต้นปี 2569 พัฒนาโดยทีม ThaiLLM ร่วมกับแพทย์ผู้เชี่ยวชาญจากคณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล และโรงพยาบาลภาครัฐ โมเดลดังกล่าวถูกออกแบบเพื่อประเมินคัดกรองเบื้องต้น ให้คำแนะนำการดูแลตนเอง และแนะนำการพบแพทย์อย่างเหมาะสม ซึ่งโครงการนี้ไม่ได้มีวัตถุประสงค์เพื่อการวินิจฉัยโรค Chatbot รุ่นต้นแบบที่ใช้โมเดลนี้คาดว่าจะเปิดให้ประชาชนได้ทดลองใช้ระหว่างเดือนเมษายนถึงพฤษภาคม 2569 ซึ่งจะช่วยลดความเหลื่อมล้ำในการเข้าถึงแหล่งคัดกรองข้อมูลสุขภาพที่เชื่อถือได้ และแบ่งเบาภาระบุคลากรทางการแพทย์ในขั้นต้น”
ไม่ว่าจะเป็น Big Data หรือ AI ยุคที่โลกไม่สามารถตัดขาดเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ได้อีกต่อไป เพราะเทคโนโลยีเหล่านี้กลายเป็นเครื่องมือชิ้นสำคัญที่เข้ามามีส่วนสำคัญในการทำงาน และถูกใช้ในชีวิตประจำวันของทุกวัย ปัจจุบันไทยยังต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มเหล่านี้ที่มีต้นทางจากต่างประเทศ นั่นหมายความว่าข้อมูลของผู้ใช้งานคนไทยจะต้องถูกถ่ายเทออกไปเช่นกัน นี่อาจหมายความถึงอธิปไตยดิจิทัล ที่ไทยต้องเร่งสร้างเพื่อความมั่นคง ปลอดภัย.
