ถ้าใครกำลังสร้างธุรกิจในยุค AI บทสัมภาษณ์นี้อาจเปลี่ยนสิ่งที่คุณเลือกเดิมพันในอีก 10 ปี ข้างหน้า

โอกาสแบบนี้ อาจเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในหนึ่งอารยธรรม
(เพราะในอนาคต “ความฉลาด” อาจไม่ใช่สิ่งที่หายากที่สุดอีกต่อไป)
.
[ถ้าใครกำลังสร้างธุรกิจในยุค AI บทสัมภาษณ์นี้อาจเปลี่ยนสิ่งที่คุณเลือกเดิมพันในอีก 10 ปีข้างหน้า]
.
[0] ล่าสุดในงาน Startup School 2026 Garry Tan สัมภาษณ์ Alexandr Wang ผู้ก่อตั้ง Scale AI ตั้งแต่อายุเพียง 19 ปี และปัจจุบันกำลังนำ Meta’s Superintelligence Labs
.
(เบ้นนั่งฟังเมื่อเช้านี้รู้สึกเหมือนโดนถอดสมองออกมาล้างวิธีคิดใหม่ เดี๋ยวจะสรุปให้ทุกคนฟัง แบบเน้นๆ เข้มๆ เหมือนกาแฟ Shot แรงๆ ใครอยู่จนจบรับรอง #อ่านจบปุ๊ปเก่งขึ้นปั๊ป)
.
ตลอดบทสัมภาษณ์ ทั้งสองคนคุยกันตั้งแต่ Alexandr เริ่มสร้างบริษัทอย่างไร ทำไมเขามองเห็นโอกาสเรื่อง Data ก่อนคนอื่น การสร้าง Frontier AI Lab ขึ้นมาใหม่ ไปจนถึงคำถามว่า ในวันที่ AI ทำให้ Intelligence กลายเป็นสิ่งที่ทุกคนเข้าถึงได้ มนุษย์ยังเหลือความได้เปรียบอะไร?
.
คำตอบของ Alexandr คือ สิ่งที่หายากที่สุดในอนาคตอาจไม่ใช่ความฉลาดหรือความสามารถในการลงมือทำ แต่คือ Vision และ Ambition เรามองเห็นอนาคตแบบไหน และมีความทะเยอทะยานมากพอจะสร้างอนาคตนั้นขึ้นมาหรือเปล่า (You Are What you think แบบของจริง)
.
นี่คือเหตุผลที่เขาเรียกยุค AI ว่า “This is a Once-in-a-Civilization Opportunity” โอกาสแบบนี้อาจเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในหนึ่งอารยธรรม มาเข้าใจวิธีคิดของ Alexandr Wang กัน
.
[1] Alexandr เติบโตที่ Los Alamos รัฐ New Mexico เมืองที่ปัจจุบันหลายคนรู้จักจากเรื่อง Oppenheimer แต่สำหรับเขาในวัยเด็ก มันคือเมืองเล็กๆ ที่อยู่ห่างไกลจากทุกอย่าง
.
เขาแข่งขันคณิตศาสตร์ แข่งขัน Computer Science และรู้เพียงอย่างเดียวว่า ตัวเองอยากทำอะไรที่ยิ่งใหญ่ แต่ยังไม่รู้ว่าสิ่งนั้นคืออะไร หรือมีเส้นทางแบบไหนพาไปถึงตรงนั้น
.
ช่วงอายุ 17–19 ปี Alexandr บอกว่าตัวเองเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา สิ่งที่อยากทำเปลี่ยน ความสนใจเปลี่ยน วิธีมองอนาคตก็เปลี่ยน เขาเปรียบช่วงเวลานั้นว่าเหมือนกำลังดื่มน้ำจากสายดับเพลิง เพราะกำลังรับข้อมูลและเรียนรู้จากคนรอบตัวอย่างรวดเร็ว
.
Alexandr มีประสบการณ์ทำงานที่ Quora และเข้าเรียนที่ MIT เขาบอกว่า การเข้าไปทำงานในบริษัทจริงสำคัญมาก เพราะถ้าเรายืนมองอยู่ข้างนอก เราจะไม่มีทางเข้าใจว่าบริษัททำงานอย่างไร
.
เราไม่รู้ว่าของหนึ่งชิ้นถูกสร้างขึ้นมาอย่างไร ไม่รู้ว่าทีมทดลองและปรับปรุงมันกี่รอบ และไม่รู้ว่าคนกลุ่มหนึ่งตัดสินใจร่วมกันอย่างไร ส่วน MIT เปิดพื้นที่ให้เขาได้สำรวจว่าแท้จริงแล้วตัวเองสนใจอะไร ที่นั่นเขาเริ่มฝึก AI Model ตัวแรก และทดลองใช้ TensorFlow ซึ่งเพิ่งเปิดตัวในช่วงนั้น
.
[2] หลังเรียนที่ MIT ได้หนึ่งปี Alexandr สมัครเข้า Y Combinator เขาบอกว่า ตอนนั้นแค่ได้รับเลือกเข้า YC ก็รู้สึกเหมือนปาฏิหาริย์แล้ว
.
สิ่งที่เขาชอบเกี่ยวกับ YC คือ พวกเขาสนับสนุนและอยากให้ผู้ก่อตั้งประสบความสำเร็จ แต่ถ้าคุณกำลังทำอะไรโง่ๆ พวกเขาก็พร้อมจะเรียกไปบอกตรงๆ ซึ่ง Alexandr บอกว่า นี่คือสิ่งที่มนุษย์ทุกคนต้องการในชีวิต 55555
.
ไอเดียแรกที่เขานำเข้าไปใน YC ยังไม่ใช่ Scale AI ตอนนั้น Alexandr ต้องการสร้าง AI Agent ที่ช่วยให้ผู้คนเข้าถึงบริการทางการแพทย์ เขายังเชื่อว่าไอเดียนี้จะเกิดขึ้นจริง และวันนี้เราก็เริ่มเห็น AI Agent ด้านการแพทย์แล้ว
.
ปัญหาคือ ตอนนั้นมันยังผิดเวลา หลังจากทำอยู่ประมาณ 1–2 เดือน Jared Friedman จาก YC เรียกพวกเขาไปคุยแล้วบอกว่า “ผมไม่แน่ใจว่าสิ่งนี้จะไปต่อได้”
.
Alexandr บอกว่า นี่คือสิ่งที่พวกเขาจำเป็นต้องได้ยิน แทนที่จะยึดติดกับไอเดียเดิม พวกเขากลับไปตั้งคำถามใหม่ว่า ถ้า AI กำลังจะกลายเป็นอนาคต อะไรคือสิ่งที่ AI ทุกบริษัทต้องใช้ แต่วันนี้ยังไม่มีใครสร้างได้ดีพอ?

ถ้าคุณชอบบทความแนวนี้ แล้วไม่อยากพลาด สามารถใส่ Email ของคุณได้ที่ Link นี้เลย (ฟรีไม่มีค่าใช้จ่าย)

.
[3] ตอนฝึก AI Model ที่ MIT Alexandr พบว่าการฝึก Model ต้องมีสามอย่าง
.
1) Compute สำหรับประมวลผล
2) Code สำหรับฝึก Model
3) Data สำหรับให้ Model เรียนรู้
.
Compute สามารถสมัครใช้บริการ Cloud ได้ Code ก็มีเครื่องมือที่ช่วยให้คนเริ่มสร้าง Model ได้ แต่ Data กลับต่างออกไป
.
ในขณะที่สองอย่างแรกสามารถกดปุ่มแล้วเริ่มใช้ได้ กลับไม่มีวิธีที่มีประสิทธิภาพในการเข้าถึง Data สำหรับฝึก AI Alexandr จึงมองว่า ในอนาคตต้องมีใครสักคนสร้างระบบที่ทำให้บริษัทสามารถกดปุ่ม แล้วเข้าถึง Data ที่ต้องการได้
.
และนั่นกลายเป็นจุดเริ่มต้นของ “Scale AI”
.
มันไม่ได้เริ่มจากการเปิดข่าวแล้วพบว่าปีนี้ Data กำลังเป็นเทรนด์ เพราะตอนนั้น Data ยังเป็นสิ่งที่ดูไม่เซ็กซี่ด้วยซ้ำ เขาเริ่มจากข้อเท็จจริงง่ายๆ ที่ตัวเองรู้ว่าเป็นจริงว่า AI ต้องใช้ Data แต่โลกยังไม่มีวิธีที่ดีพอในการได้ Data มาใช้
.
นี่คือ First Principles Thinking เราไม่ได้เริ่มจากคำถามว่า “ตอนนี้คนอื่นกำลังทำอะไร?” แต่เริ่มจากคำถามว่า “อะไรคือความจริงเกี่ยวกับโลกที่เรารู้จากการลงมือทำ?”
.
[4] ในช่วงแรกของ Scale AI ทุกครั้งที่ Alexandr ออกไปหาเงินลงทุน แม้บริษัทจะมีรายได้ดีและตัวเลขกำลังเติบโต นักลงทุนจำนวนมากก็ยังตั้งคำถามว่า นี่เป็นธุรกิจที่ดีจริงหรือ มันจะอยู่ได้นานแค่ไหน แล้ว Data จะสำคัญขนาดนั้นเลยหรือเปล่า
.
Alexandr รู้สึกแปลกใจกับคำถามเหล่านี้ ก่อนจะนึกขึ้นได้ว่า นักลงทุนส่วนใหญ่ไม่เคยฝึก AI Model ด้วยตัวเอง พวกเขาจึงไม่เคยเจอปัญหาที่ Alexandr เจอมากับตัว (ผมทำมาเองเจ็บมาเองครับพี่ๆนักลงทุน55555)
.
หลายปีต่อมา Scale AI ยังคงเติบโต ส่วนนักลงทุนบางคนที่เคยมองว่า AI และ Data ไม่มีอนาคต กลับกำลังเขียนบทความอธิบายว่า Data คือองค์ประกอบสำคัญ และเป็นหนึ่งในโอกาสทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดของวงการ AI
.
Alexandr บอกว่า บริษัทที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโลกมักเริ่มต้นก่อนที่ไอเดียของพวกเขาจะกลายเป็นความเชื่อของคนส่วนใหญ่ ผู้ก่อตั้งต้องทำงานเงียบๆ อยู่หลายปี ก่อนที่ตลาดจะเริ่มเห็นด้วย
.
สิ่งสำคัญคือ เราต้องสร้าง Conviction ในความเชื่อบางอย่างที่คนส่วนใหญ่ยังไม่เห็นด้วย มองเห็นความจริงบางอย่างเกี่ยวกับโลก ก่อนที่มันจะกลายเป็น Consensus
.
Alexandr เรียกสิ่งนี้ว่า การสร้าง Internal Compass หรือเข็มทิศภายในที่บอกว่าเราเชื่อว่าอนาคตจะเป็นอย่างไร เพราะถ้าเราตัดสินใจจากเสียงรอบตัวทั้งหมด สุดท้ายเราจะสับสนจนไม่รู้ว่าควรเดินไปทางไหน
.
[5] Alexandr พูดแบบไม่โลกสวยเลยว่า
“ไม่มีใครเก่งเรื่องการสร้างบริษัท ก่อนที่ตัวเองจะเคยสร้างบริษัท”
(หลักการ Simple มากๆ ทำไมพวกพี่ๆ คิดกันไม่ได้ Alexandr งง55555)
.
ผู้ประกอบการทุกคนเริ่มต้นด้วยการทำหลายอย่างได้ค่อนข้างแย่ ยังคุยกับนักลงทุนไม่เก่ง ยังขายลูกค้าไม่เป็น และยังไม่รู้ว่าจะชวนคนเก่งมาร่วมทีมอย่างไร เพราะไม่มีใครเก่งในสิ่งที่ตัวเองยังไม่เคยทำ
.
เกมของผู้ประกอบการจึงไม่ใช่ ใครเริ่มต้นมาแล้วเก่งที่สุด แต่คือใครสามารถพัฒนาตัวเอง เรียนรู้ และเก่งขึ้นได้เร็วที่สุด
.
นักลงทุนที่เคยพบ Alexandr ในช่วงแรกกลับมาบอกเขาภายหลังว่า พวกเขาคาดไม่ถึงว่าเด็กคนนี้จะเติบโตและเปลี่ยนแปลงได้รวดเร็วขนาดนั้น
.
สิ่งที่พา Alexandr ไปต่อไม่ใช่เพราะเขาพร้อมตั้งแต่วันแรก แต่เพราะเขาเรียนรู้ได้เร็วพอที่จะกลายเป็นคนอีกแบบหนึ่งระหว่างทาง บางครั้งเราไม่ได้พร้อมแล้วจึงเริ่ม แต่เราต้องเริ่มก่อน สถานการณ์จึงจะบังคับให้เราพัฒนาตัวเองจนพร้อม
.
[6] Alexandr เชื่อว่า วันนี้อาจเป็นช่วงเวลาที่ดีที่สุดช่วงหนึ่งสำหรับการเริ่มสร้างบริษัท เพราะคอขวดของโลกตอนนี้ไม่ใช่ความก้าวหน้าของ AI Model แล้ว
.
คอขวดคือการนำเทคโนโลยีที่มีอยู่ กระจายเข้าไปในธุรกิจ องค์กร และส่วนอื่นๆ ของโลก รวมถึงการช่วยให้ผู้คนปรับตัวเข้ากับความสามารถของ AI ที่มีอยู่ในวันนี้
.
ต่อให้ AI Model หยุดพัฒนาตั้งแต่ตอนนี้ Alexandr เชื่อว่าโลกก็ยังมีการเปลี่ยนแปลง ทั้งด้านเศรษฐกิจ วิธีทำงาน และวิธีสร้างสิ่งต่างๆ รออยู่อีกหลายสิบปี เพราะมนุษย์ยังใช้ความสามารถของสิ่งที่มีอยู่แล้วได้ไม่เต็มที่
.
นี่จึงเป็นโอกาสที่อาจเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในหนึ่งอารยธรรม เป็นโอกาสสำหรับคนที่กล้าฝัน มีภาพว่าอยากให้โลกอนาคตเป็นอย่างไร และมีความทะเยอทะยานมากพอที่จะสร้างภาพนั้นขึ้นมาจริงๆ
.
เมื่อสิบปีก่อน Alexandr เปรียบการสร้าง Startup ว่าเหมือน David กำลังต่อสู้กับ Goliath เพราะ Startup มีเงินน้อยกว่า มีคนน้อยกว่า และมีทรัพยากรน้อยกว่า จึงต้องฉลาด ต้องหาเหลี่ยมเข้าสู่ตลาด และหาวิธีแข่งขันกับบริษัทที่ใหญ่กว่า
.
แต่เมื่อ AI Agent เข้ามา เกมกำลังเปลี่ยนจาก David ปะทะ Goliath กลายเป็น Goliath ปะทะ Goliath
.
บริษัทใหญ่ยังเป็น Goliath แบบดั้งเดิมที่มีเงิน มีพนักงาน และมีทรัพยากรจำนวนมาก ส่วน Startup กำลังกลายเป็น “Mecha Goliath” บริษัทที่อาจมีขนาดเล็กกว่า แต่ได้รับการเสริมพลังด้วย AI และ Agent
.
Alexandr เชื่อว่า ถ้า Startup ใช้พลังของ AI Agent อย่างจริงจัง มันสามารถแข่งขันและเอาชนะบริษัทเดิมที่อยู่ในตลาดมานานได้
.
[7] Alexandr ยังเชื่อว่า ผลิตภัณฑ์ AI ที่ดีที่สุดอาจยังไม่ถูกสร้างขึ้นมาเลย และเขาไม่เชื่อในโลกที่ AI Model มีราคาแพงจนมีเพียงบริษัทใหญ่หรือนักพัฒนาที่ร่ำรวยเท่านั้นที่ใช้ได้
.
เขาอยากให้คนจำนวนมากสามารถเข้าถึงเทคโนโลยี และนำมันไปสร้างสิ่งที่ตัวเองต้องการ เพราะเมื่อมองย้อนกลับไป แต่ละคลื่นของ AI มีขนาดใหญ่กว่าคลื่นก่อนหน้า
.
คลื่นแรกที่เขาเห็นคือรถยนต์ไร้คนขับ จากนั้น Large Language Model และ Chatbot ก็กลายเป็นคลื่นที่ใหญ่กว่าเดิม ก่อนที่ Coding Agent จะกลายเป็นคลื่นที่ใหญ่กว่า Chatbot อีกครั้ง
.
Alexandr เชื่อว่า เราจะยังเห็นรูปแบบใหม่ๆ ของ AI เกิดขึ้นอีก แต่ละคลื่นจะเปิดโอกาสใหม่ที่เราไม่เคยจินตนาการได้จากคลื่นก่อนหน้า
.
สิ่งที่น่าสนใจที่สุดในวันนี้จึงอาจไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ AI ที่เรามองเห็นแล้ว แต่อาจเป็นสิ่งที่ยังไม่มีใครสร้างขึ้นมาเลย
.
[8] เมื่อถูกถามว่า อีกสิบปีข้างหน้าเราจะมองย้อนกลับมา แล้วพบว่าอะไรเป็นเรื่องชัดเจนที่คนในวันนี้กำลังมองข้ามกันไปตลอด
.
Alexandr ตอบว่า ทุกวันนี้คนถกเถียงกันมากเกินไปว่า AI จะเก่งขึ้นได้อีกแค่ไหน Superintelligence จะมาในอีกสองปีหรือห้าปี หรือ AI กำลังจะชนกำแพงแล้วหรือยัง
.
แต่เมื่อมองย้อนกลับไปสิบปี เราจะเห็นความก้าวหน้าที่เกิดขึ้นอย่างชัดเจน เมื่อสิบปีก่อน AI ที่ดีที่สุดยังอยู่ในช่วงตรวจจับแมวในวิดีโอ YouTube แต่วันนี้เรากำลังพูดถึงระบบที่สามารถทำสิ่งซับซ้อนได้มหาศาล
.
Alexandr เชื่อว่า แนวโน้มนี้จะดำเนินต่อไป และเมื่อมองย้อนกลับมาจากอนาคต สองเรื่องจะกลายเป็นสิ่งที่ชัดเจน
.
Intelligence จะกลายเป็นสิ่งที่มีอย่างเหลือเฟือ และ Agency หรือความสามารถในการลงมือทำก็จะมีอย่างเหลือเฟือเช่นกัน
.
ตลอดประวัติศาสตร์ คอขวดของความก้าวหน้าคือ เราจะรวบรวมคนฉลาดจำนวนมากให้ทำงานร่วมกันเพื่อเป้าหมายเดียวได้อย่างไร ประเทศถูกสร้างขึ้นจากคนกลุ่มหนึ่งที่มีภาพของอนาคตร่วมกัน บริษัทก็ถูกสร้างขึ้นในลักษณะเดียวกัน
.
แต่เมื่อ AI ทำให้ทั้ง Intelligence และ Agency เพิ่มจำนวนขึ้นได้ ทรัพยากรที่หายากที่สุดอาจเปลี่ยนเป็น Vision และ Ambition
.
คุณมีภาพชัดเจนหรือยังว่า อยากให้โลกในอีก 5–10 ปีแตกต่างจากวันนี้อย่างไร คุณอยากขยับอนาคตไปในทิศทางไหน และคุณมีความทะเยอทะยานรวมถึงแรงผลักดันมากพอที่จะผ่านปัญหาทั้งหมด แล้วทำให้ภาพนั้นเกิดขึ้นจริงหรือเปล่า
.
AI และ Agent อาจทำให้การสร้างสิ่งเหล่านี้ง่ายกว่าเมื่อสิบปีก่อน 10 เท่าหรือ 100 เท่า แต่เมื่อการสร้างง่ายขึ้น เราก็สามารถฝันให้ใหญ่ขึ้นได้เช่นกัน
.
[9] Alexandr บอกว่า ยิ่ง AI ทำงานแทนเราได้มาก มนุษย์ยิ่งต้องคิดเป็นระบบ เพราะระดับที่มนุษย์กำลังทำงานจะเปลี่ยนไปเรื่อยๆ
.
เมื่อก่อนผู้ก่อตั้งเริ่มจากการเขียน Code จากนั้นจึงสร้างองค์กรและจัดการคน วันนี้เราอาจเริ่มจากการ Orchestrate Agent แล้วค่อยออกแบบให้องค์กรของ Agent ทำงานร่วมกัน
.
คำถามจึงไม่ใช่แค่ ทำอย่างไรให้ Agent หนึ่งตัวทำงานได้ดี แต่กำลังกลายเป็น ทำอย่างไรให้ Agent หนึ่งล้านตัว หรือในอนาคตหนึ่งล้านล้านตัวทำงานร่วมกันได้
.
ระดับของงานกำลังเปลี่ยน แต่ Systems Thinking จะไม่หมดความสำคัญ เพราะสุดท้ายเรายังต้องออกแบบ Workflow กำหนดเป้าหมาย สร้างระบบวัดผล และจัดโครงสร้างให้ทุกส่วนทำงานร่วมกัน
.
เมื่อก่อนเราจัดการองค์กรของมนุษย์ ในอนาคตเราอาจต้องจัดการองค์กรที่ประกอบด้วย Agent จำนวนมหาศาล เครื่องมือเปลี่ยน แต่ความสามารถในการมองเห็นทั้งระบบยังคงเป็นสิ่งสำคัญ
.
[10] หนึ่งในโอกาสขนาดใหญ่ที่สุดของ AI ตอนนี้คือ Agentic Loop
.
Alexandr อธิบายว่า บริษัทแทบทุกแห่งคือ Feedback Loop ขนาดใหญ่ บริษัทหาลูกค้า ทำให้ลูกค้ามีความสุข เมื่อลูกค้ามีความสุขก็ใช้จ่ายเพิ่ม จากนั้นบริษัทนำเงินไปจ้างคนเพิ่ม เพื่อหาลูกค้าและดูแลลูกค้าได้มากขึ้น
.
ภายในวงจรใหญ่นี้ยังมี Feedback Loop ขนาดเล็กซ่อนอยู่อีกจำนวนมาก ถ้าเราสามารถสร้าง Agent ที่เข้าไปทำงานและพัฒนา Loop เหล่านี้ได้ นี่อาจกลายเป็นโอกาสขนาดมหาศาล
.
Alexandr เล่าว่า ภายใน Meta พวกเขาเคยเห็นกรณีที่ เมื่อมี Agentic Loop ที่เหมาะสม และมี Eval หรือ Metric ที่ถูกต้องให้ Agent พัฒนา Agent จำนวนมากสามารถสร้างผลงานได้มากกว่าทีมวิศวกร 100 คน
.
สิ่งสำคัญจึงไม่ใช่แค่การมี Agent จำนวนมาก แต่คือการรู้ว่าเราต้องการให้ Agent พัฒนาผลลัพธ์อะไร จะวัดผลลัพธ์นั้นอย่างไร และจะสร้าง Feedback กลับเข้าไปในระบบได้อย่างไร
.
เบื้องหลังสิ่งที่ฟังดูเหมือนเวทมนตร์จึงประกอบด้วยเรื่องธรรมดามาก มี Goal มี Metric มี Skills มี Markdown Files มี Cron Jobs และมี Data เพียงพอให้ Agent ใช้
.
พิธีกรจึงถามว่า สรุปแล้วมันไม่ได้เป็นเวทมนตร์ใช่ไหม ก่อนจะแซวว่าใน LinkedIn มีคนเขียนเรื่อง AI เหมือนเป็นเวทมนตร์เต็มไปหมด
.
Alexandr ตอบสั้นๆ ว่า “ไม่ต้องสนใจ LinkedIn เพราะ LinkedIn เอาไว้หาลูกค้า” อันนี้น่าจะเป็นคำแนะนำเรื่อง AI ที่เอาไปใช้ได้เร็วที่สุดในบทสัมภาษณ์แล้วครับ 55555
.
[11] ตอนท้าย Alexandr ถูกถามว่า ถ้าสามารถส่งข้อความกลับไปหาตัวเองในวัย 18 ปีได้ เขาจะบอกอะไร
.
คำแนะนำเรื่องแรกคือ สร้างเข็มทิศภายในของตัวเอง เราต้องมีมุมมองว่าอนาคตจะพัฒนาไปอย่างไร และมีความเชื่อมั่นในสิ่งนั้น แม้เสียงส่วนใหญ่รอบตัวจะกำลังบอกอีกแบบ
.
โดยเฉพาะในวันที่เรายังเด็ก ยังไม่มีประสบการณ์ และมีความคิดเห็นของคนอื่นถาโถมเข้ามาตลอดเวลา มันง่ายมากที่จะสับสน และยากมากที่จะเชื่อในสิ่งที่ตัวเองมองเห็น
.
แต่ Alexandr บอกว่า นี่คือสิ่งสำคัญที่สุด Scale AI ผ่านความวุ่นวายทั้งจากตลาด อุตสาหกรรม และคนรอบตัวมาได้ เพราะพวกเขายังมี Conviction ในสิ่งที่กำลังสร้าง
.
คำแนะนำเรื่องที่สองคือ มองหาเส้นกราฟที่ชันที่สุด และสามารถเติบโตต่อไปได้นานที่สุด
.
หลายสิบปีก่อน เส้นกราฟนั้นอาจเป็น Moore’s Law ส่วนวันนี้ Alexandr เชื่อว่ามันคือความก้าวหน้าของ AI
.
เส้นกราฟที่สำคัญไม่จำเป็นต้องดูน่าตื่นเต้นตั้งแต่จุดเริ่มต้น ตอน Scale AI เริ่มทำงาน AI ยังอยู่ในช่วงตรวจจับแมวในวิดีโอ YouTube
.
มันยากที่จะอธิบายว่า เทคโนโลยีตรวจจับแมวจะกลายเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดของยุคได้อย่างไร แต่สิ่งสำคัญไม่ใช่ว่ามันดูยิ่งใหญ่แค่ไหนในวันแรก สิ่งสำคัญคือมันกำลังเติบโตอยู่บนเส้นกราฟแบบไหน
.
[12] Alexandr เชื่อว่า มนุษยชาติอาจเปลี่ยนแปลงในสิบปีข้างหน้า มากกว่าที่เราเปลี่ยนแปลงมาตลอดหนึ่งร้อยปีที่ผ่านมา
.
นี่เป็นทั้งช่วงเวลาของโอกาสและความเสี่ยง เราต้องช่วยให้บริษัทและรัฐบาลปรับตัว ต้องรับมือกับความเสี่ยงด้าน Cybersecurity และ Biosecurity ขณะเดียวกัน เราก็อาจสร้างวิทยาศาสตร์ใหม่ แก้ปัญหาด้านสุขภาพและชีววิทยา สร้างธุรกิจแบบที่ไม่เคยจินตนาการได้ และเปิดโอกาสทางความคิดสร้างสรรค์รูปแบบใหม่
.
สิ่งที่บทสัมภาษณ์นี้กำลังบอกเราจึงไม่ใช่แค่ให้รีบเปิดบริษัท AI แต่คือให้สร้างเข็มทิศของตัวเองว่า เราเชื่อว่าโลกกำลังเดินไปทางไหน เราอยากเห็นอะไรเกิดขึ้นในโลกใบนั้น และเราจะเลือกเดิมพันเวลา ความสามารถ และช่วงชีวิตของเราไปกับเส้นกราฟแบบไหน
.
เพราะเมื่อ Intelligence และ Agency กำลังกลายเป็นสิ่งที่มีอย่างเหลือเฟือ คำถามสำคัญอาจไม่ใช่ “คุณฉลาดแค่ไหน?”
.
แต่คือ “คุณมองเห็นอนาคตแบบไหน และคุณมีความทะเยอทะยานมากพอที่จะสร้างอนาคตนั้นขึ้นมาหรือเปล่า?”
.
นี่อาจเป็นโอกาสที่เกิดขึ้นเพียงครั้งเดียวในหนึ่งอารยธรรม แต่อย่ามัวแต่ยืนดูเส้นกราฟวิ่งขึ้น จนลืมถามตัวเองว่า เรากำลังจะสร้างอะไรอยู่บนเส้นกราฟนั้น
.
ผมหวังว่าเรื่องนี้จะช่วยสร้างวันของคุณ