วิดีโอพอดแคสต์ต้นฉบับ: https://youtu.be/wp7izqZmiWM

ข้อความต้นฉบับภาษารัสเซีย: https://vc.ru/id140/2315776-budushchee-ai-decentralizatsiya-izmenit-obshchestvo

คำนำ: โลกที่เราเคยมองข้ามกำลังสั่นคลอนอยู่บนขอบเหว ประโยคที่ว่า "ถ้าพรุ่งนี้เราไม่ต้องทำงานล่ะ?" ไม่ใช่ภาพในอุดมคติ แต่เป็นบททดสอบขั้นสุดยอดของรากฐานอารยธรรมสมัยใหม่ เมื่อปัญญาประดิษฐ์เข้ามาควบคุมการผลิตทั้งหมด ระบบเศรษฐกิจ ระบบคุณค่า และแม้แต่ความหมายของชีวิตที่ค้ำจุนสังคมของเราอาจพังทลายลง พี่น้องตระกูลลีเบอร์แมนกำลังเจาะลึกเข้าไปในดวงตาของพายุลูกนี้ พยายามที่จะทวงคืนอนาคตที่รุ่งเรือง ไม่ใช่อนาคตที่น่าผิดหวังสำหรับมนุษยชาติ ผ่าน "การกระจายอำนาจ" นี่ไม่ใช่แค่การแข่งขันทางเทคโนโลยี แต่เป็นการปฏิวัติทางปรัชญาเกี่ยวกับการดำรงอยู่ของตัวมันเอง

ข้อความ:

แดเนียลและเดวิด ลีเบอร์แมน ผู้ก่อตั้ง Gonka ใช้เวลาหลายเดือนที่ผ่านมาเดินทางไปหลายสิบประเทศ พบปะอย่างเข้มข้นกับบริษัทชั้นนำด้านปัญญาประดิษฐ์ ซัพพลายเออร์ GPU และหน่วยงานรัฐบาล ความรู้สึกเร่งด่วนนี้เป็นเรื่องที่เข้าใจได้ เพราะปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) กำลังเริ่มต้นขึ้นแล้ว และเรายังไม่ได้คิดด้วยซ้ำว่ามนุษย์จะมีบทบาทอย่างไรในอนาคต

พี่น้องตระกูลลีเบอร์แมนเป็นผู้ประกอบการต่อเนื่องที่ประสบความสำเร็จ พวกเขาก่อตั้งบริษัทเกือบสิบแห่ง ตั้งแต่บริการอินเทอร์เน็ตและการพัฒนาเกม ไปจนถึงสตาร์ทอัพที่เน้นพัฒนาตัวละคร AR (ซึ่งผู้ก่อตั้ง Snapchat ได้เข้าซื้อกิจการด้วยมูลค่า 60 ล้านดอลลาร์) และมูลนิธิการลงทุนโดยตรง แม้กระทั่งในช่วงเริ่มต้นของ OpenAI พี่น้องทั้งสองก็ทำหน้าที่เป็นที่ปรึกษาและมีส่วนร่วมในการออกแบบสถาปัตยกรรมของบริษัท

พวกเขาอาศัยอยู่ในแคลิฟอร์เนีย ทำให้พวกเขาเป็นศูนย์กลางของการปฏิวัติ AI ทั้งในด้านเครือข่ายและโครงการที่พวกเขาดำเนินการ อิทธิพลของพวกเขาในตลาด AI รวมถึงความสามารถในการมีส่วนร่วมในธุรกรรมและการตัดสินใจสำคัญๆ ถือเป็นสิ่งที่ประเมินค่ามิได้ในโลกปัจจุบัน พี่น้องคู่นี้แทบจะแยกจากกันไม่ได้ พวกเขาดูเหมือนจะมีชีวิตแบบเดียวกัน แต่มีบุคลิกที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง แดเนียลเป็นคนเปิดเผย ตื่นเต้นง่าย ชอบโต้แย้ง และแสดงออกทางอารมณ์ได้ดี ในขณะที่เดวิดเป็นคนเก็บตัว พูดจาอย่างใจเย็น รอบคอบ และเชี่ยวชาญในการเจรจาต่อรองและการประนีประนอม

เพื่อเปลี่ยนแปลงโลก เดวิดจะวางแผนอย่างพิถีพิถัน จดบันทึกปัญหา วิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบ และใช้เวลาเขียนโค้ดนับไม่ถ้วน เมื่อเผชิญกับอุปสรรค เขาจะตรวจสอบการคำนวณซ้ำแล้วซ้ำเล่า ปรับแต่งอัลกอริทึม และลองใหม่อีกครั้ง ในทางกลับกัน แดเนียลอาจกระโดดขึ้นจากโต๊ะทำงาน คว้ากระป๋องน้ำมันเบนซิน และต้องการเพียงแค่เผาทำลายสถานะเดิมทั้งหมดให้สิ้นซาก ซึ่งอย่างน้อยนั่นคือความรู้สึกที่เขาแสดงออกมา

Gonka สตาร์ทอัพปัจจุบันของสองพี่น้อง กำลังสร้างโมเดลเศรษฐกิจโทเค็นสำหรับตลาดการประมวลผล AI แบบกระจายศูนย์ เมื่อสองปีก่อน พวกเขาได้นำเสนอแนวคิดนี้ให้กับ Pavel และ Nikolai Durov ในขณะนั้น Nikolai ค่อนข้างลังเล โดยระบุว่าเขามีวิสัยทัศน์ที่แตกต่างออกไป อย่างไรก็ตาม ในวันที่ 29 ตุลาคมปีนี้ Pavel Durov ได้ประกาศเปิด ตัวโครงการ Cocoon ซึ่งมีแนวคิดหลักที่สอดคล้องกับแนวคิดนี้ นั่นคือการผสานรวมคลัสเตอร์ GPU แบบกระจายศูนย์สำหรับการประมวลผล AI แม้ว่าจะอิงบนแพลตฟอร์ม TON ก็ตาม

หลังจากสนทนาเชิงลึกกับพวกเขาเป็นเวลาห้าชั่วโมง ฉันจึงเข้าใจวิสัยทัศน์ของพี่น้องทั้งสองคนเกี่ยวกับอนาคตได้ชัดเจนยิ่งขึ้น และเหตุใดพวกเขาจึงเชื่อมั่นอย่างมั่นคงว่าอนาคตที่เจริญรุ่งเรืองจะต้องสร้างขึ้นบนรากฐานแบบกระจายอำนาจ

บทที่ 1: แข่งกับเวลา เรายืนอยู่บนขอบเหวของ AGI

แรงรวมของสองด้านของวัตถุเดียวกัน

ปฏิสัมพันธ์ระหว่างแดเนียลและเดวิด ลีเบอร์แมนเปรียบเสมือนเหรียญสองด้านที่สะท้อนให้เห็นอยู่ตลอดเวลาในบทสนทนาของพวกเขา แดเนียลอาจเปลี่ยนจากรายละเอียดทางเทคนิคไปสู่การไตร่ตรองเชิงปรัชญาอย่างกะทันหัน: "ถ้าแรงโน้มถ่วงมีอยู่จริง คุณจะเข้าใจว่าทำไมเราถึงบินสู่อวกาศได้ เพราะคุณเข้าใจสิ่งที่จำกัดเรา" จากนั้นเดวิดก็จะต่อจากจุดที่เขาค้างไว้ โดยอธิบายว่า: "AI คือการแสดงออกขั้นสุดยอดของ 'ความสามารถในการจำลอง' นี้ กุญแจสำคัญคือเราต้องมองหาผลิตภัณฑ์ที่สามารถจำลองได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุดด้วยมุมมองใหม่ทั้งหมด"

ก่อนที่จะก่อตั้ง Gonka พวกเขาได้ลองสตาร์ทอัพมาแล้วหลายเจ้า สำเร็จไป 3 เจ้า และล้มเหลวอีก 6 เจ้า “ในฐานะผู้ประกอบการ ความพยายามส่วนใหญ่มักจะล้มเหลว ซึ่งก็เป็นเรื่องปกติอยู่แล้ว” เดวิดอธิบายอย่างใจเย็น หนึ่งในความสำเร็จแรกๆ ของพวกเขาคือรายการแอนิเมชัน “Personality Duo” ที่ผลิตให้กับช่อง Channel One ของรัสเซีย ระบบอัตโนมัติของกระบวนการแอนิเมชันของพวกเขามีประสิทธิภาพมาก แม้กระทั่ง 13 ปีผ่านไป คู่แข่งก็ยังพบว่ายากที่จะเลียนแบบ

หลักการ "ความสามารถในการทำซ้ำ" และ "การทำงานอัตโนมัติ" ฝังรากลึกอยู่ในแกนหลักของทุกโครงการของพวกเขา เปรียบเสมือนยีน เมื่อใดก็ตามที่พวกเขาค้นพบกระบวนการที่สามารถแยกย่อยและทำงานอัตโนมัติได้ พวกเขาจะนำไปปฏิบัติโดยไม่ลังเล การเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาแทนที่การทำงานซ้ำๆ การขยายขนาดผ่านการจำลองแบบย่อมให้ผลตอบแทนมหาศาลในที่สุด

ปัจจุบัน พวกเขากำลังเดินทางไปทั่วโลก โดยแดเนียลได้เดินทางไป 24 ประเทศในปีนี้ เพื่อพบปะกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ ที่กำลังสร้างหรือเป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI อยู่แล้ว ตั้งแต่ผู้จำหน่าย GPU เอกชนไปจนถึงคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ระดับประเทศ เป้าหมายคือการนำพวกเขามารวมกันเพื่อสร้างเครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์ระดับโลก เพื่อแข่งขันกับบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง OpenAI, Google และ Anthropic

“สิ่งที่เรากำลังทำคือโครงการ AI ระดับโลกที่จะดึงดูดผู้คนจากทั่วทุกมุมโลก อันที่จริง ผู้คนทั่วโลกได้เริ่มเข้ามามีส่วนร่วมแล้ว และผู้คนจากเกือบทุกประเทศก็จะเข้าร่วมด้วย เพราะนี่เป็นวิธีเดียวที่จะสร้างทางเลือกใหม่ให้กับสถานการณ์ปัจจุบัน” เดวิดเน้นย้ำ

AGI ยังห่างจากเราไปอีก 2 ปี หรือ 2 นาที?

แดเนียลกล่าวอย่างตรงไปตรงมาว่า "หากวันนี้เราแน่ใจได้ว่าอนาคตของ AI จะเป็นการกระจายอำนาจและเปิดกว้าง ฉันคงจะค้นคว้าเกี่ยวกับคอมพิวเตอร์ควอนตัมทางชีววิทยาทันที"

แต่ความเป็นจริงไม่ได้ให้ความแน่นอนขนาดนั้น เขาจึงละทิ้งทุกอย่างที่เหลือไป

AGI อาจมาถึงในอีกสองปี หรืออาจถึง 10 ถึง 15 ปีข้างหน้า เมื่อพิจารณาถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่โลกกำลังเผชิญอยู่ นับเป็นก้าวที่น่าตกใจ ลองนึกภาพดูสิว่าผลลัพธ์จะเลวร้ายแค่ไหน หาก AGI ถูกรวมศูนย์อยู่ในมือของคนเพียงไม่กี่คน

AGI หรือปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป หมายถึงระบบที่เหนือกว่าขีดความสามารถของมนุษย์ในเกือบทุกสาขา ครอบคลุมมากกว่าแค่การทำงานเฉพาะด้าน เช่น การเล่นหมากรุกหรือการวาดภาพ แต่ยังครอบคลุมถึงปัญญาประดิษฐ์ที่ครอบคลุม ซึ่งรวมถึงนวัตกรรม กลยุทธ์ และความเข้าใจทางอารมณ์ เมื่อถึงช่วงเวลานี้ โลกจะถูกปรับเปลี่ยนอย่างสิ้นเชิง ไม่เพียงแต่ทุกคนจะกลายเป็นโปรแกรมเมอร์ระดับแนวหน้า สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลอย่างวิดีโอและเกมได้อย่างง่ายดายเท่านั้น แต่ AGI จะแทรกซึมเข้าสู่โลกกายภาพอย่างรวดเร็ว ดังที่บริษัทหุ่นยนต์หลายสิบหรือหลายร้อยแห่งได้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน ซึ่งหมายความว่าไม่เพียงแต่แรงงานทางจิตใจจะถูกแทนที่เท่านั้น แต่แรงงานทางกายก็จะได้รับผลกระทบอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้เช่นกัน

แนวคิดที่เรายึดถือกันทั่วไป เช่น "งาน" "การว่างงาน" และ "การแข่งขันด้านทรัพยากร" จะสูญเสียความหมายดั้งเดิมไป เศรษฐกิจแบบ "replication economy" จะเกิดขึ้น ซึ่งคุณค่าไม่ได้ถูกจำกัดเหมือนน้ำมันและทองคำ แต่สามารถทำซ้ำได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุดโดยแทบไม่มีต้นทุนเลย

เราใช้ชีวิตอยู่ในรูปแบบเศรษฐกิจที่ถูกครอบงำด้วย "ความขาดแคลน" มานานเกินไป และความคิดของเราก็กลายเป็นสิ่งที่ยึดติด ทองคำ น้ำมัน แร่ธาตุหายาก... ปริมาณรวมของพวกมันมีจำกัด ต้นทุนของน้ำมันแต่ละบาร์เรลสูงขึ้นเนื่องจากความยากลำบากในการสกัดที่เพิ่มมากขึ้น ทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัด ประชากรที่เพิ่มขึ้น และราคาน้ำมันก็สูงขึ้นตามไปด้วย

"ความสามารถในการทำซ้ำ" หมายความว่าการผลิตสำเนาถัดไปแทบจะไม่ต้องใช้แรงงานเพิ่ม ไฟล์ดิจิทัลสามารถทำสำเนาได้ล้านครั้งด้วยต้นทุนเท่าเดิม เครือข่ายประสาทเทียมที่ผ่านการฝึกอบรมสามารถรองรับผู้ใช้ได้หนึ่งพันล้านคน ต้นทุนส่วนเพิ่มของสำเนาแต่ละฉบับแทบจะเป็นศูนย์

กาลครั้งหนึ่ง ปรากฏการณ์นี้ดูเหมือนจะมีอยู่แค่ในโลกดิจิทัลเท่านั้น แต่ AI กำลังเขียนกฎเกณฑ์ใหม่

ปัญหาคือมีทางเลือกสองทางสู่ AGI ทางเลือกแรกคือทุกคนมีหุ่นยนต์เป็นของตัวเอง ซึ่งเป็นเครื่องมือที่สามารถทำงานได้ทุกอย่างดีกว่ามนุษย์ อีกทางเลือกหนึ่งคือหุ่นยนต์ทั้งหมดเป็นของบริษัทยักษ์ใหญ่เพียงไม่กี่แห่งที่ควบคุมการเข้าถึง กำหนดกฎเกณฑ์ และกำหนดมาตรฐานการครองชีพของทุกคน ลองนึกภาพบริษัท Joja จาก Stardew Valley: ผู้ผูกขาดที่โหดเหี้ยมซึ่งควบคุมอุปสงค์และอุปทาน ปิดกั้นชีวิตทั้งหมด

ดาเนียลและเดวิดกำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับความเป็นไปได้แรก และเวลาก็ใกล้หมดลงแล้ว

โลกเก่าและความคิดที่ล้าสมัย

แนวคิดเรื่อง "ความสามารถในการทำซ้ำได้" หมายความว่าแนวคิดที่เราคุ้นเคยหลายอย่างจะล้าสมัยไป

“แนวคิดนี้กำลังล้าสมัยอย่างรวดเร็ว แต่เรากลับติดอยู่กับกรอบความคิดเดิมๆ มานานจนเราแทบไม่รู้ด้วยซ้ำว่าจะคิดต่างออกไปได้อย่างไร หรือแม้แต่จะลงมือทำอย่างไร” เดวิดกล่าวเสริม

เมื่อพูดถึง AI เรามักได้ยินคำว่า "คลื่นการว่างงาน" อยู่บ่อยครั้ง แต่ในไม่ช้า แม้แต่คำเหล่านี้เองก็ดูเหมือนจะไม่เข้าพวก แนวคิดของ "งาน" ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ว่าทรัพยากรมีจำกัด และความจำเป็นที่ต้องขายเวลาเพื่อแลกกับทรัพยากรเหล่านั้น

แต่ "การว่างงาน" จริงๆ แล้วหมายความว่าอย่างไร เมื่อคุณมีหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานได้ทุกอย่างดีกว่าคุณ คำถามนี้ฟังดูไร้สาระ ซึ่งเผยให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเรายังคงใช้ตรรกะของโลกเก่าในการคิด

การปรับโครงสร้างความคิดไม่ใช่แค่การฝึกฝนทางปัญญาเท่านั้น แต่เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อความอยู่รอด เพราะอีกไม่กี่ปี (อาจจะสองปี สิบปี หรือสิบห้าปีก็ได้ ไม่สำคัญ) โลกจะดำเนินไปตามกฎเกณฑ์ใหม่ทั้งหมด

เมื่อหุ่นยนต์เริ่มสร้างหุ่นยนต์

“เราจะได้เห็นโลกกายภาพถูกจำลองขึ้นมาอีกครั้ง” เดวิดยืนยัน

จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ การจำลองสถานการณ์ส่วนใหญ่ถูกจำกัดอยู่แต่ในโลกดิจิทัล แต่หุ่นยนต์ AI จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงทุกสิ่ง เมื่อหุ่นยนต์ตัวหนึ่งสามารถสร้างหุ่นยนต์อีกตัวหนึ่งได้โดยไม่ต้องอาศัยมนุษย์ โลกทางกายภาพก็จะสามารถจำลองสถานการณ์ได้เช่นกัน

หุ่นยนต์หนึ่งแสนตัวถูกผลิตเป็นสองแสนตัว จากสองแสนตัวเป็นสี่แสนตัว... กระบวนการทั้งหมดนี้ไม่ต้องใช้แรงงานมนุษย์เลย มันเป็นการเติบโตแบบทวีคูณ โดยแทบไม่มีขีดจำกัดสูงสุด

ต้นทุนการผลิตหุ่นยนต์อยู่ที่เท่าไหร่? เมื่อการผลิตถึงระดับหลายแสนหรือหลายล้านหน่วย การประหยัดจากขนาด (Economies of Scale) จะทำให้ต้นทุนวัตถุดิบลดลงในที่สุด แม้แต่วัสดุเหล่านี้ยังสามารถนำกลับมารีไซเคิลจากกองขยะของอุปกรณ์ที่ไม่ได้ใช้งานในปัจจุบันได้ “อนาคตเช่นนี้จะเจริญรุ่งเรืองได้อย่างแท้จริงก็ต่อเมื่อกระบวนการจำลองแบบมีความเปิดกว้างและเข้าถึงได้มากที่สุด และนั่นไม่ใช่ทิศทางที่เรากำลังมุ่งหน้าไป” เดวิดเตือน

“เมื่อถึงตอนนั้น ทุนที่สะสมไว้จะเสื่อมค่าลงอย่างรวดเร็ว และอาจถึงขั้นไร้ค่า” เดวิดชี้ให้เห็น “แล้วอะไรจะรักษามูลค่าไว้ได้ล่ะ? บางทีคงมีเพียงวัฒนธรรมและโบราณวัตถุที่หลงเหลืออยู่ สิ่งประดิษฐ์ดั้งเดิมมีคุณค่าเพียงเพราะมัน ‘เป็นของแท้’” “บางทีคุณอาจนำสิ่งของที่มีคุณค่าทางวัฒนธรรมชิ้นหนึ่งไปแลกกับอีกชิ้นหนึ่งได้ เพราะคุณจะไม่ใช้มันเพื่อแลกกับสิ่งอื่นใด คุณเป็นเจ้าของทุกสิ่งทุกอย่างอยู่แล้ว หรือ AI สามารถสร้างมันขึ้นมาให้คุณได้” เดวิดครุ่นคิด

แต่ในสังคมเช่นนี้ พื้นฐานทางเศรษฐกิจของการแลกเปลี่ยนสินค้าก็สูญสิ้นไป สิ่งที่เหลืออยู่มีเพียงการแลกเปลี่ยนระหว่างวัฒนธรรมเท่านั้น

บทที่สอง: เศรษฐกิจการจำลองมาถึงแล้ว และงานของคุณเป็นเพียงเหยื่อรายแรก

โลกที่ทุกคนเป็นเจ้าของหุ่นยนต์

ลองจินตนาการถึงโลกที่ทุกคนมีหุ่นยนต์เป็นของตัวเอง หุ่นยนต์ตัวนี้รู้วิธีทำงานทุกอย่างในโลก และทำได้ดีกว่ามนุษย์ทุกคน นั่นคือนิยามของซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์ แม้ว่ามันจะไม่ใช่ AGI เต็มรูปแบบก็ตาม — หุ่นยนต์ไม่มีเจตจำนงในตัวเอง แต่มันทำงานตามความสนใจของคุณ คุณคือเจ้านาย และมันคือเครื่องมือ ในโลกแบบนี้ ทำไมเรายังต้อง 'ทำงาน' อยู่อีก? 'การว่างงาน' ในที่นี้หมายถึงอะไร?" แดเนียลถาม

แบบจำลองทางเศรษฐกิจเบื้องต้นสำหรับสถานการณ์นี้ได้รับการพัฒนาขึ้นแล้ว ปัจจุบันมีประชากรทั่วโลกกว่าหนึ่งพันล้านคนเป็นเจ้าของรถยนต์ โดยมีมูลค่าเฉลี่ยประมาณ 30,000 ดอลลาร์สหรัฐ ในสหรัฐอเมริกา อัตราการเป็นเจ้าของรถยนต์เฉลี่ยต่อคนอยู่ที่ประมาณสองคัน ทั่วอเมริกาเหนือ ยุโรป ญี่ปุ่น แคนาดา และเกาหลีใต้ มีประชากรประมาณ 1.3 พันล้านคนที่มีอำนาจซื้อนี้

ค่าใช้จ่ายของหุ่นยนต์จะลดลงเหลือประมาณ 10,000 ถึง 15,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ หุ่นยนต์สามารถทำงานแทนคุณได้ ไม่ว่าจะเป็นการทำอาหาร การรีดผ้า การขันสกรูในโรงงาน การซ่อมรถยนต์ หรือการให้แพทย์วินิจฉัยโรค และคุณจะไม่ใช่คนเดียวที่เป็นเจ้าของหุ่นยนต์เหล่านี้ แต่คุณจะเป็นตัวคุณเองในฐานะหนึ่งในพันล้านคนบนโลก” แดเนียลกล่าวต่อ

ในเศรษฐกิจที่เน้นการทำซ้ำ ผู้บริโภคจะกลายเป็นผู้ร่วมสร้างคุณค่า “เมื่อบริโภคสำเนา คุณจะกลายเป็นผู้ร่วมสร้าง หากไม่มีคุณ สำเนานั้นก็ไร้ความหมาย เพราะมันสูญเสียวัตถุประสงค์ในการบริการไป” แดเนียลอธิบาย

สำเนาดิจิทัลสามารถทำซ้ำได้เป็นล้านครั้ง แต่ถ้าไม่มีใครซื้อ มันก็ไร้ค่า เมื่อมีคนนับพันยินดีจ่ายเงินเพื่อซื้อ การบริโภคของแต่ละคนก็ย่อมสร้างมูลค่าให้กับมันเอง

โลกภายใต้อำนาจครอบงำขององค์กร

แต่ยังมีสถานการณ์อื่นอีก

บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่มีอำนาจมากอยู่แล้วจนแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะดำเนินงานได้หากปราศจากระบบนิเวศของพวกเขา แล้วถ้าหุ่นยนต์ทั้งหมดในอนาคตเป็นของพวกเขาล่ะ? พวกเขาอาจอนุญาตให้เรา "ควบคุม" หุ่นยนต์ได้ เพราะนั่นเป็นผลประโยชน์ทางธุรกิจของพวกเขา แต่ความเป็นเจ้าของก็ยังคงเป็นของบริษัทเหล่านั้น

"นั่นเป็นความเป็นไปได้อย่างหนึ่ง คุณพูดถูก มีอีกสถานการณ์หนึ่งที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง นั่นคือ หุ่นยนต์ทั้งหมดถูกควบคุมโดยบริษัทเพียงไม่กี่แห่ง ซึ่งจะนำไปสู่การล่มสลายของสังคม ในแง่หนึ่ง คุณอาจกล่าวได้ว่าบริษัทเหล่านี้กำลังสูบทรัพยากรทั้งหมดไปเพราะผูกขาดการผลิตทั้งหมด แต่ในอีกแง่หนึ่ง คนทั่วไปก็จะสูญเสียแหล่งรายได้" เดวิดวิเคราะห์

ความขัดแย้งของสถานการณ์นี้คือ บริษัทต่างๆ ควบคุมปัจจัยการผลิตทั้งหมด แต่ประชาชนไม่สามารถซื้อสินค้าและบริการได้ ระบบทั้งหมดจึงกลายเป็นสิ่งที่ไม่ยั่งยืน

“สถานการณ์ที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดที่เราต้องเผชิญอยู่ในขณะนี้ก็คือจะมีผู้คนค่อยๆ สูญเสียงานเพิ่มมากขึ้นเรื่อยๆ” เดวิดยืนยัน

ในสถานการณ์ที่เลวร้ายเช่นนี้ รัฐบาลจำเป็นต้องเข้าแทรกแซง รัฐบาลจำเป็นต้องนำระบบรายได้พื้นฐานถ้วนหน้า (UBI) มาใช้เพื่อให้ประชาชนมีความอยู่รอดขั้นพื้นฐาน และรัฐบาลยังต้องจัดตั้งระบบเครดิตทางสังคมเพื่อกำหนดว่าใครจะได้รับบริการก่อนใคร และใครจะถูกกีดกัน

“ในโลกที่ทุกคนมีหุ่นยนต์ส่วนตัวและความต้องการทุกอย่างได้รับการตอบสนอง จึงไม่จำเป็นต้องมี UBI และในโลกที่ทุกคนต้องเป็น 'พลเมืองดี' จึงจะได้รับรายได้พื้นฐาน UBI ไม่สามารถช่วยรักษาโครงสร้างทางสังคมได้” แดเนียลกล่าวสรุป

บทเรียนจาก Waymo, Tesla และสกู๊ตเตอร์ไฟฟ้า

เมล็ดพันธุ์แห่งวิสัยทัศน์ดิสโทเปียนี้ถูกหว่านลงไปแล้ว ณ ตอนนี้ ในซานฟรานซิสโก

รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติเป็นตัวอย่างที่ดีเยี่ยม สำหรับคนส่วนใหญ่แล้ว ยังคงเป็นเรื่องของอนาคต ทว่าในซานฟรานซิสโก ซึ่งเป็นศูนย์กลางของพายุ มีการเดินทางแบบไร้คนขับมากถึง 20% แล้ว 20%! ซึ่งใช้เวลาเพียงปีครึ่งเท่านั้น" เดวิดชี้ให้เห็น

“วัยรุ่นอายุ 16 ปีหรือต่ำกว่าอาจไม่จำเป็นต้องเรียนขับรถอีกเลย” แดเนียลกล่าวเสริม

ปัจจุบัน บริการรถยนต์ไร้คนขับส่วนใหญ่ให้บริการโดย Waymo ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ Google ผู้ขับขี่มืออาชีพหลายล้านคนที่พึ่งพาการขับรถเป็นอาชีพจะหายไปอย่างรวดเร็วในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ความเร็วของการปรับตัวทางสังคมนั้นน่าทึ่งมาก ถัดจากซานฟรานซิสโก ลอสแอนเจลิสก็พร้อมที่จะทำตาม ด้วยรถยนต์ที่พร้อมให้บริการและประสบการณ์ที่เหนือกว่า Uber

"อนาคตมีทางเลือกที่เป็นไปได้หลายทาง ทางหนึ่งคือ Google จะผูกขาดตลาดทั้งหมด ไม่ว่า Google จะโฆษณาเรื่องการประหยัดต่อขนาดและการรวมศูนย์ที่นำมาซึ่งประสิทธิภาพที่สูงขึ้นและต้นทุนที่ต่ำลงมากเพียงใด ราคาสินค้าสำหรับผู้บริโภคก็จะไม่ลดลงจริง ๆ ราคาจะยังคงเท่าเดิม ไม่ใช่เพราะต้นทุนลดลงไม่ได้ แต่เพราะพวกเขา 'สามารถ' ทำได้" เดวิดอธิบาย

ใช่ ตอนแรกพวกเขาจะเสนอราคาที่ดีกว่า Uber แต่เมื่อ Uber ถูกบีบออกจากตลาด ราคาจะกลับไปสู่ระดับเดิม เรื่องนี้ชวนให้นึกถึงสงครามเรียกรถโดยสารในมอสโกในช่วงปี 2010 ที่บริษัทต่างๆ แข่งขันกันอย่างดุเดือดโดยใช้รหัสโปรโมชั่น จนกระทั่งมีบริษัทหนึ่งครองตลาดอยู่ หลังจากนั้นราคาก็ฟื้นตัวอย่างรวดเร็ว

Tesla เล่าเรื่องราวที่แตกต่างออกไป: คุณซื้อรถยนต์ที่สามารถเข้าร่วมเครือข่ายแท็กซี่ไร้คนขับและคืนทุนผ่านรายได้แบบพาสซีฟ “มันเป็นเรื่องราวที่ยอดเยี่ยมที่อีลอน มัสก์เล่า และทุกคนก็พร้อมที่จะเชื่อ เพราะมันน่าดึงดูดใจจริงๆ” เดวิดกล่าว

ความจริงก็คือ ทุกครั้งที่คุณซื้อ Tesla คันใหม่ คุณจะต้องจ่ายเงินซ้ำแล้วซ้ำเล่าสำหรับฟีเจอร์ AI ครั้งละ 7,000 ดอลลาร์ แม้กระทั่งก่อนที่ระบบขับขี่อัตโนมัติเต็มรูปแบบจะพร้อมใช้งาน และอีกสี่หรือห้าปีข้างหน้า รถยนต์เหล่านี้ก็จะล้าสมัย เมื่อถึงจุดนั้น Tesla อาจไม่สามารถขายรถรุ่นใหม่จำนวนมากให้กับผู้บริโภครายย่อยได้อีกต่อไป แต่จะเปลี่ยนมาใช้ผลิตเองเพื่อแสวงหากำไรจากเครือข่ายแท็กซี่

แม้ว่าเราในฐานะผู้ซื้อรายแรกๆ ดูเหมือนจะลงทุนและสนับสนุนโครงการนี้เพื่อให้เทคโนโลยีนี้เป็นไปได้ แต่ท้ายที่สุดแล้ว มีเพียงบริษัทเท่านั้นที่สามารถทำกำไรจากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างต่อเนื่อง พวกเขาจะหาเหตุผลมาสนับสนุน เช่น การอัปเกรดด้านความปลอดภัย เช่น การอ้างว่าเวอร์ชัน 6 ปลอดภัยกว่าเวอร์ชัน 5 ดังนั้นเวอร์ชัน 5 จึงไม่ควรมีการใช้ถนนร่วมกับผู้ขับขี่อีกต่อไป" เดวิดกล่าวเสริม

การขึ้นและลงของสกู๊ตเตอร์ไฟฟ้าเผยให้เห็นถึงความร่วมมือระหว่างภาคธุรกิจและรัฐบาลในการ "ควบคุม" ตลาด สกู๊ตเตอร์เคยเป็นตัวเลือกที่ถูกที่สุดสำหรับการเดินทางระยะสั้น และได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในเมืองใหญ่ ต่อมารัฐบาลจึงเริ่มควบคุมอย่างเข้มงวด โดยอ้างเหตุผลต่างๆ เช่น "การจอดรถผิดกฎหมายซึ่งส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์ของเมือง"

ผลลัพธ์เป็นอย่างไร? “บางบริษัทที่ไม่ได้เป็นผู้นำตลาดก็เริ่มได้รับใบอนุญาตเฉพาะเพื่อดำเนินกิจการในบางเมือง ที่น่าสนใจคือ เทศบาลจะเรียกเก็บค่าธรรมเนียมจากผู้ประกอบการพร้อมกับใบอนุญาตเหล่านี้ ซึ่งกลายเป็นภาษีอีกประเภทหนึ่งที่จัดเก็บโดยเมือง ดังนั้น ทางการจึงอนุญาตให้ผู้ประกอบการสองหรือสามรายเรียกเก็บค่าธรรมเนียมสูงสุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และรัฐบาลก็ได้รับส่วนแบ่งด้วย” เดวิดอธิบาย

รากฐานทางสังคมไม่อาจแบกรับน้ำหนักได้

“นี่คือทิศทางที่เรากำลังมุ่งหน้าไป ในอนาคตนี้ หลายคนอาจตกงาน แต่ระบบอัตโนมัติจะไม่สามารถนำมาซึ่งผลิตภัณฑ์และบริการที่ดีกว่าหรือถูกกว่าได้” เดวิดชี้ให้เห็น

นี่คือความขัดแย้ง: ผู้คนหลายล้านคนเป็นเจ้าของรถยนต์อยู่แล้ว และการอัพเกรดซอฟต์แวร์เพียงครั้งเดียวซึ่งมีราคาค่อนข้างถูกก็อาจทำให้รถยนต์เหล่านั้นสามารถขับเคลื่อนได้เอง เดวิดกล่าวว่า "นั่นจะนำไปสู่อนาคตที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิง ใช่ งานขับรถจะยังคงหายไป แต่สำหรับเราทุกคน ต้นทุนการขนส่งจะลดลงหลายสิบเท่า"

แต่บริษัทต่างๆ ไม่มีแรงจูงใจที่จะทำเช่นนั้น รัฐบาลก็อาจไม่มีเช่นกัน และประชาชนทั่วไปก็ขาดอำนาจในการตรวจสอบและถ่วงดุล

“สิ่งเดียวที่ผู้คนขาดคือการจัดการและการประสานงานที่มีประสิทธิภาพ นั่นคือสถานการณ์ที่เรากำลังเผชิญอยู่ในขณะนี้ แต่ในสถานการณ์ที่เลวร้ายที่สุดดูเหมือนจะเกิดขึ้นได้ง่ายกว่า” เดวิดยอมรับ

ในโลกดิสโทเปียนี้ บริษัทยักษ์ใหญ่กลืนกินตลาดแล้วตลาดเล่า ทำให้ประชากรตกงานและไม่สามารถจ่ายค่าใช้จ่ายด้านการบริโภคได้ รัฐบาลถูกบังคับให้แจกจ่าย UBI (Usage-Based Insurance) หรือบัตรกำนัลต่างๆ “รัฐบาลจะตรวจสอบพลเมืองเพื่อพิจารณาว่าพวกเขาเป็น ‘พลเมืองดี’ หรือไม่? พลเมืองที่มีคะแนนเครดิตทางสังคมเพียงพอจะได้รับสิทธิ์ก่อน” แดเนียลกล่าวเสริม

รากฐานที่สังคมยึดถืออยู่ในปัจจุบันจะกลายเป็นสิ่งที่ไม่ยั่งยืนและจะเสื่อมถอยลงอย่างมากภายใต้สถานการณ์เช่นนี้ นี่คือเหตุผลที่ผู้เชี่ยวชาญทุกคนที่เกี่ยวข้องกับปัญหานี้จึงเริ่มถกเถียงกันอย่างดุเดือดเกี่ยวกับสิ่งที่เรียกว่า 'รายได้พื้นฐานสากล' เพราะพวกเขาเห็นแนวโน้มนี้แล้ว บริษัทต่างๆ กำลังแย่งชิงส่วนแบ่งตลาด และรัฐบาลกำลังพยายามแจกจ่ายขนมปัง เป็นที่ชัดเจนว่าแม้จะมี UBI แต่คุณภาพชีวิตของคนส่วนใหญ่ก็จะแย่ลงกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน แม้ว่าในทางทฤษฎีแล้ว ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีน่าจะทำให้ชีวิตดีขึ้นก็ตาม" เดวิดกล่าวสรุป

พี่น้องตระกูล Lieberman มุ่งมั่นที่จะสร้างทางเลือกแบบกระจายอำนาจของตน เพื่อหลีกเลี่ยงอนาคตที่เลวร้ายนี้และพยายามบรรลุอนาคตที่เจริญรุ่งเรือง

บทที่ 3: การกระจายอำนาจ – อีกเส้นทางหนึ่ง

บทเรียนจากประวัติศาสตร์: Linux, Docker และการเข้ารหัส

หากมองย้อนกลับไปในช่วงทศวรรษ 1990 ตลาดระบบปฏิบัติการเซิร์ฟเวอร์ดูเหมือนจะถูกแบ่งออกระหว่าง Microsoft Windows, Novell NetWare และระบบ Unix เชิงพาณิชย์อื่นๆ ในปี 1991 Linus Torvalds เริ่มพัฒนาเคอร์เนล Linux เป็นทางเลือกแบบโอเพนซอร์สแทนซอฟต์แวร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ ในช่วงต้นทศวรรษ 2000 Linux ได้ครองส่วนแบ่งตลาดไว้เป็นจำนวนมาก ปัจจุบัน เว็บไซต์ทั่วโลกมากถึง 58% ทำงานบนระบบ Linux

“เมื่อคุณสร้างสิ่งที่ทำซ้ำได้ง่ายมากๆ อุปสรรคในการเข้าถึงก็จะหายไป ใครๆ ก็สามารถดาวน์โหลด ติดตั้ง และใช้งานได้ และผู้คนก็จะเริ่มรู้สึกไม่สบายใจกับการถูกควบคุมโดยระบบรวมศูนย์ พวกเขามองเห็นการพึ่งพาอาศัยกันนี้และเห็นว่าบริษัทขนาดใหญ่ใช้ประโยชน์จากมันอย่างไร” เดวิดอธิบาย

ธุรกิจและผู้ประกอบการเริ่มมองหาวิธีที่จะหลุดพ้นจากข้อจำกัดของระบบรวมศูนย์เพียงระบบเดียว เมื่อผู้ประกอบการหลายพันคนตัดสินใจเริ่มต้นใหม่ด้วยการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ใช้เทคโนโลยีโอเพนซอร์ส เกมก็เปลี่ยนไป

Docker ได้พิสูจน์สิ่งนี้อีกครั้ง ย้อนกลับไปตอนนั้น Google ได้เห็นความนิยมที่เพิ่มขึ้นของคอนเทนเนอร์ Docker และมุ่งมั่นที่จะหยุดยั้งคู่แข่ง โดยเปิดตัว Docker เวอร์ชันของตัวเองและเปิดฉากโจมตีเต็มรูปแบบ ในเวลานั้น แทบทุกคนคิดว่า Docker กำลังจะล่มสลาย

แต่ Docker ไม่เพียงแต่อยู่รอดมาได้เท่านั้น แต่ระบบจัดการคอนเทนเนอร์ Kubernetes ของ Google ในยุคหลังยังใช้คอนเทนเนอร์ Docker เป็นสภาพแวดล้อมรันไทม์เริ่มต้นอีกด้วย “Google ไม่สามารถยกเลิก Docker ได้ เพราะนักพัฒนาไม่ต้องการถูกจำกัดอยู่ในระบบนิเวศของ Google” เดวิดกล่าว

แรงผลักดันหลักสองประการที่ผลักดันให้ผู้คนเลือกใช้ระบบเปิด ได้แก่ ความกลัวการพึ่งพาและการผูกขาด และผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่จับต้องได้ “ยกตัวอย่างเช่น ในด้าน AI หากคุณใช้เครือข่ายประสาทเทียมเพื่อทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติ การเข้าถึง API ของ OpenAI โดยตรงนั้นง่ายกว่าและเร็วกว่าจริง ๆ แต่แล้วคุณก็จะเห็นสตาร์ทอัพที่นำหน้าคุณถูกทำลายโดยคู่แข่งที่ฝึกฝนโดย OpenAI โดยใช้ข้อมูลของ OpenAI นั่นแหละคือตอนที่คุณตระหนักว่าการถูกผูกขาดกับ OpenAI นั้นอันตราย คุณจึงมองหาทางออก แรงจูงใจประการที่สองคือระบบเปิดโดยทั่วไปมีราคาถูกกว่ามาก” เดวิดกล่าวต่อ

ประวัติศาสตร์ของเทคโนโลยีการเข้ารหัสแสดงให้เห็นว่าเมื่อผลประโยชน์หลักเข้ามาเกี่ยวข้อง สังคมมีความสามารถในการต่อต้านอำนาจที่มีอำนาจและปกป้องสิทธิของตนเอง ในสหรัฐอเมริกา การสร้างและเผยแพร่อัลกอริทึมการเข้ารหัส (เช่น PGP) เคยถูกมองว่าผิดกฎหมาย เนื่องจากเกี่ยวข้องกับความมั่นคงของชาติ

นักเคลื่อนไหวทางสังคม บุคคล และองค์กรชาวอเมริกันประสบความสำเร็จในการปกป้องสิทธิในการใช้การเข้ารหัสแบบเปิดผ่านช่องทางกฎหมาย เพราะพวกเขาเชื่อมั่นในความสำคัญของเสรีภาพในการพูดและความเป็นส่วนตัว พวกเขาพิสูจน์ให้เห็นว่ารัฐบาลไม่มีสิทธิ์ควบคุมเทคโนโลยีการเข้ารหัส วิธีการเข้ารหัสเหล่านี้จึงแพร่หลายและกลายเป็นรากฐานสำคัญของบิตคอยน์ในที่สุด แดเนียลกล่าว

รัฐบาลสหรัฐฯ ตอบโต้อย่างดุเดือด ด้วยการฟ้องร้อง ข่มขู่ผู้ที่เขียนและเผยแพร่เทคโนโลยีการเข้ารหัส กล่าวหาพวกเขาในข้อหากบฏ และแม้กระทั่งข่มขู่ว่าจะจำคุกตลอดชีวิต แต่พลังทางสังคมยังคงยืนหยัดและเอาชนะการต่อสู้ครั้งนี้ได้

“AI เป็นเทคโนโลยีที่พลิกโฉมวงการ เปรียบเสมือนโทรลล์ในขวดและกล่องแพนโดร่า ธรรมชาติของ AI ที่สามารถเปลี่ยนแปลงโลกได้เองตามธรรมชาติ บ่งบอกว่า AI ก่อให้เกิดภัยคุกคามอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ผู้คนต่างหวาดกลัว” แดเนียลกล่าว

ฉันเคยประสบกับความกลัวนี้ด้วยตัวเองเมื่อโปรโมตบล็อกของฉัน ในบรรดาครีเอทีฟโฆษณาเก้าราย ผู้ที่เน้นย้ำถึง "ความกลัวการว่างงาน" กลับมีประสิทธิผลมากที่สุด

“ผู้คนกำลังจะเริ่มตกงาน สังคมจะค่อยๆ ตระหนักถึงภัยคุกคามที่ใกล้เข้ามา เมื่อคนขับรถบรรทุกสองล้านคนในสหรัฐอเมริกาถูกแทนที่ด้วยเทคโนโลยีขับเคลื่อนอัตโนมัติ” แดเนียลกล่าวเสริม

ความหวาดกลัวที่แพร่หลายนี้จะกลายเป็นแรงผลักดันอันทรงพลังที่ทำให้เกิดความต้องการทางเลือกแบบกระจายอำนาจ

การแข่งขัน AI: การสร้างโครงสร้างพื้นฐานระดับโลก

“สิ่งที่เรากำลังสร้างคือ AI ระดับโลก ผู้เล่นจากทั่วทุกมุมโลกได้เข้าร่วมเพราะนี่เป็นวิธีเดียวที่จะสร้างทางเลือกให้กับภูมิทัศน์ปัจจุบัน” เดวิดอธิบาย

พี่น้องทั้งสองบินรอบโลกเพื่อพบปะกับหลากหลายหน่วยงานที่กำลังสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ตั้งแต่ผู้จำหน่าย GPU เอกชนไปจนถึงคลัสเตอร์คอมพิวเตอร์ระดับประเทศ เป้าหมายของพวกเขาคือการร่วมมือกับพวกเขาในการสร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบกระจายศูนย์

เครือข่ายของ Gonka ได้ผสานรวมทรัพยากร GPU จากสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ ปัจจุบัน เครือข่ายของ Gonka มีชิปมากกว่า 900 ตัวที่ใช้สถาปัตยกรรม Hopper หรือ Blackwell อันทรงพลัง (ชั้นวางการ์ดจอ Nvidia 5090 ที่ไม่ได้ประกอบเอง) และจำนวนชิปเหล่านี้ก็เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ชิปแต่ละตัวมีราคาสูงกว่า 30,000 ดอลลาร์สหรัฐ และด้วยอัตราค่าเช่าตลาดปัจจุบันที่ประมาณ 2 ดอลลาร์สหรัฐต่อชั่วโมง พลังการประมวลผลของเครือข่ายต่อเดือนมีมูลค่ามากกว่า 1.2 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ พี่น้องคู่นี้วางแผนที่จะขยายเครือข่ายให้ครอบคลุม GPU ที่เชื่อมต่อกัน 100,000 ตัวภายในหนึ่งปี

“กลุ่มแรกที่เข้ามามีส่วนร่วมคือผู้จำหน่าย GPU เอกชนในท้องถิ่น แม้ว่ายอดขาย GPU จะถูกจำกัดอย่างเข้มงวดในเกือบทุกประเทศ ยกเว้นสหรัฐอเมริกาและยุโรป ผู้ที่สามารถซื้อ GPU ได้มักจะเป็นหน่วยงานที่มีความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับรัฐบาลท้องถิ่น แต่เรายังได้พบปะกับผู้ที่ใกล้ชิดกับรัฐบาลมาก นั่นคือ ผู้ที่บริหารจัดการคลัสเตอร์ GPU ของรัฐ ซึ่งหมายความว่าทั้งในปัจจุบันและอนาคต ไม่ใช่แค่เครือข่ายเอกชนเท่านั้นที่กำลังทำหรือจะทำ 'การขุด' ที่เกี่ยวข้อง” เดวิดเปิดเผย

Gonka เป็นโปรโตคอลที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมพลังการประมวลผลแบบกระจายทั่วโลกให้เป็นเครือข่ายเดียว นักพัฒนาทุกคนสามารถเข้าถึงโมเดล AI บนโปรโตคอลนี้ได้ผ่าน API และการประมวลผลนี้จะไม่มีค่าใช้จ่ายเมื่อการใช้งานเครือข่ายต่ำกว่า 60%

"โปรโตคอลของเราอนุญาตให้โปรแกรมเมอร์ทุกคนเข้าถึงโมเดลเครือข่ายของเราได้ฟรีผ่าน API โดยไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆ ในช่วงสามเดือนแรก ในระยะที่สอง ทรัพยากรการประมวลผลจะยังคงฟรีสำหรับทุกคน ตราบใดที่โหลดเครือข่ายต่ำกว่า 60% ดังนั้น หากคุณใช้งานในขณะที่ความต้องการใช้งานต่ำและเครือข่ายไม่ได้ใช้งาน คุณก็จะได้รับพลังการประมวลผลฟรี และเมื่อการใช้งานเกิน 60% ราคาจะเริ่มค่อยๆ สูงขึ้น" แดเนียลอธิบาย

นี่ไม่ได้หมายถึงการเสียสละตนเองอย่างแท้จริง: ในโมเดลเศรษฐกิจนี้ ผู้เข้าร่วมในช่วงแรกจะได้รับโทเค็นเครือข่ายเป็นเงินอุดหนุน "นักขุด" ที่จัดหาทรัพยากร GPU จะได้รับรางวัลโทเค็น เมื่อมูลค่าโทเค็นเพิ่มขึ้น รายได้ของนักขุดจะสูงกว่าการให้เช่าฮาร์ดแวร์สำหรับการประมวลผลที่คล้ายกัน

Cocoon ของ Gonka และ Pavel Durov มีความแตกต่างอย่างมากในโมเดลของพวกเขา: ใน Gonka ผู้เข้าร่วมเครือข่ายไม่เพียงแต่ได้รับการชำระเงินจากผู้ที่ร้องขอพลังการประมวลผลเท่านั้น แต่ยัง "ขุด" โทเค็นจากเครือข่ายเองด้วย โดยมีกลไกการออกโทเค็นคล้ายกับ Bitcoin ซึ่งโทเค็นเหล่านี้ได้รับการออกแบบให้มีมูลค่าเพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป อย่างไรก็ตาม ใน Cocoon TON ทำหน้าที่เป็นช่องทางการชำระเงินเป็นหลัก และผู้เข้าร่วมเครือข่ายจะไม่ได้รับโทเค็นที่สร้างขึ้นใหม่เพื่อใช้ในการจัดหาทรัพยากรการประมวลผล

พี่น้องทั้งสองยอมรับว่า Cocoon เป็นคู่แข่ง แต่เชื่อว่าเป้าหมายและโอกาสของบริษัทนั้นแตกต่างจากของ Gonka อย่างสิ้นเชิง "โมเดลของ Cocoon พิสูจน์แล้วว่าไม่ประสบความสำเร็จมาโดยตลอด และเราไม่คิดว่าครั้งนี้จะเป็นข้อยกเว้น แต่เหนือสิ่งอื่นใด Cocoon ไม่ใช่โครงการอิสระ การดำรงอยู่ของมันส่วนใหญ่ก็เพื่อดึงดูดผู้เข้าชมมายังแพลตฟอร์ม TON"

Bitcoin: ไม่ใช่ทองคำดิจิทัล แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล

สำหรับคนส่วนใหญ่ บิตคอยน์คือสินทรัพย์ทางการเงิน หรือที่เรียกว่า "ทองคำดิจิทัล" กระบวนการสร้างของมันเรียกว่า "การขุด" คล้ายกับการขุดหาทองคำในโลกดิจิทัล อย่างไรก็ตาม พี่น้องคู่นี้มีมุมมองที่แตกต่างออกไป โดยกล่าวว่า "เรามองว่ามันเป็นหนึ่งในโครงการโครงสร้างพื้นฐานที่ทะเยอทะยานที่สุดในยุคปัจจุบัน"

ในปัจจุบันเครือข่าย Bitcoin ใช้พลังงานไฟฟ้าประมาณ 23 กิกะวัตต์ ซึ่งเกินกว่าการใช้พลังงานรวมของศูนย์ข้อมูลทั้งหมดที่เป็นเจ้าของโดย Google, Microsoft, Amazon, OpenAI และ xAI

“การระดมทุนจากฐานราก โครงสร้างองค์กรแบบแนวนอนตามหลักคุณธรรม และการมีส่วนร่วมโดยเสรีโดยไม่ต้องขออนุญาต” ดาเนียลได้ระบุถึงลักษณะเฉพาะของมัน

Amazon เปิดตัว AWS ในปี 2008 หนึ่งปีต่อมา ในปี 2009 Bitcoin ก็ได้ถือกำเนิดขึ้น นับตั้งแต่นั้นมา Bitcoin ได้สร้างโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่ทัดเทียมหรือแม้กระทั่งเหนือกว่าขีดความสามารถของระบบคลาวด์ขององค์กรทั้งหมดรวมกัน

อัตราการเติบโตของพวกเขาก็น่าทึ่งไม่แพ้กัน OpenAI และ xAI ต่างก็ติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลได้ประมาณหนึ่งกิกะวัตต์ในปีนี้ เมื่อใดก็ตามที่พวกเขาติดตั้งเสร็จสมบูรณ์ ผู้คนต่างประหลาดใจว่า "มีเพียงยักษ์ใหญ่อย่างอีลอน มัสก์เท่านั้นที่สามารถทำความเร็วได้ขนาดนี้"

อย่างไรก็ตาม ในช่วงเวลาเดียวกัน โดยไม่มีการประชาสัมพันธ์หรือการประชาสัมพันธ์ใดๆ เครือข่าย Bitcoin ก็ได้เพิ่มพลังการประมวลผล 5 พันล้านวัตต์อย่างเงียบๆ

“Bitcoin ได้ปูทางไปสู่การเติบโตของโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายอำนาจ ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นว่าโมเดลนี้สามารถแซงหน้าแผนของห้องทดลองชั้นนำในทศวรรษหน้าได้” เดวิดกล่าว

ชิป ASIC และการแข่งขันอันดุเดือด

Bitcoin ไม่เพียงแต่เพิ่มพลังการประมวลผลทั้งหมดเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพด้านพลังงานได้อย่างน่าทึ่งถึง 100,000 เท่าในเวลา 15 ปีอีกด้วย

สิบห้าปีก่อน การคำนวณหนึ่งเทราแฮชบนการ์ดจอ Radeon HD 4870 ต้องใช้พลังงาน 1.6 ล้านจูล ปัจจุบัน เมื่อใช้ Antminer S21 Hydro miner ของ Bitmain ใช้พลังงานเพียง 16 จูลเท่านั้น ซึ่งต้องขอบคุณชิปพิเศษที่เรียกว่า ASIC

"Bitcoin มอบเครื่องมือที่ไม่เคยมีมาก่อนให้กับ 'ช่างฝีมือ' แบบกระจายศูนย์ ในการผลิตชิปใหม่ คุณไม่เพียงแต่ต้องมีความรู้ทางเทคนิคเท่านั้น แต่ที่สำคัญกว่านั้นคือ คุณไม่จำเป็นต้องหาผู้ซื้อล่วงหน้า เมื่อผลิตชิปเสร็จแล้ว คุณก็สามารถเริ่มสร้างรายได้ได้ง่ายๆ เพียงแค่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต" แดเนียลอธิบาย

ลูปฟีดแบ็กทันที หากประสิทธิภาพอุปกรณ์ของคุณดีขึ้น 10% รายได้ Bitcoin ของคุณจะเพิ่มขึ้นทันที 10%

สิ่งนี้กระตุ้นให้เกิดการแข่งขันอย่างดุเดือดเพื่อนวัตกรรมทางเทคโนโลยี การเติบโตและล่มสลายของ BitFury เป็นเครื่องพิสูจน์ถึงความโหดร้ายของบริษัท ครั้งหนึ่งบริษัทเคยเป็นผู้ผลิตอุปกรณ์ขุดชั้นนำ พวกเขาทุ่มทุนเกือบทั้งหมดเพื่อสั่งซื้อชิปรุ่นใหม่ อย่างไรก็ตาม เมื่อชิปมาถึง พบว่ามีข้อบกพร่อง

"BitFury ระงับการดำเนินงานเป็นเวลาหกเดือนเพื่อปรับโครงสร้างองค์กร แต่ในช่วงเวลานั้น คู่แข่งได้พัฒนาเทคโนโลยีจนทันแล้ว ปกติแล้วบริษัทแบบนี้คงล้มละลายไปนานแล้ว แต่ BitFury มี Bitcoin ที่สะสมไว้จากการขุด และด้วยราคา Bitcoin ที่ยังคงพุ่งสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง พวกเขาแทบจะอยู่รอดไม่ได้เลยตราบใดที่ตลาดกระทิงยังคงดำเนินต่อไป" แดเนียลกล่าว

ในระบบแบบกระจายศูนย์ คุณต้องอัปเกรดชิปของคุณทุกปี มิฉะนั้นชิปของคุณจะกลายเป็นของล้าสมัยเพราะประสิทธิภาพที่ต่ำ "ประสิทธิภาพของชิปเพิ่มขึ้น 100,000 เท่าในสิบปี ซึ่งหมายความว่ามีการปรับปรุงเฉลี่ยปีละประมาณ 20 เท่า นี่คือเหตุผลที่ค่าไฟฟ้ากลายเป็นค่าใช้จ่ายที่สูงที่สุดในการขุดบิตคอยน์ในปัจจุบัน เมื่อประสิทธิภาพของอุปกรณ์ของคุณต่ำกว่าค่าเฉลี่ยของตลาดเพียงเล็กน้อย มันก็จะไม่ทำกำไรทันที คุณทำได้แค่ทิ้งชิปเก่าและเปลี่ยนชิปใหม่ วงจรนี้วนเวียนซ้ำแล้วซ้ำเล่าทุกปี" แดเนียลอธิบาย

“จากการสังเกตรูปแบบนี้ เราสรุปได้ว่าการประมวลผล AI จะต้องดำเนินไปในเส้นทางการพัฒนาเดียวกันอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ นี่คือพิมพ์เขียวสำหรับการนำ AI แบบกระจายศูนย์มาใช้จริง” เดวิดกล่าว

เดวิดเองใช้เงินประมาณ 2,000 ดอลลาร์ต่อเดือนไปกับ API ของ Anthropic โดยส่วนใหญ่ใช้ซื้อโทเค็น Claude Code มีน้อยคนนักที่จะใช้จ่ายได้มากขนาดนี้ในระยะยาว "แต่ลองนึกภาพดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าต้นทุนการประมวลผลลดลง 300,000 เท่า เหมือนกับ Bitcoin" เขากล่าว

นี่ไม่ใช่แค่ฝันลมๆ แล้งๆ คนกลุ่มเดียวกับที่สร้าง ASIC สำหรับ Bitcoin ในยุคนั้น ตอนนี้กำลังพัฒนาชิป ASIC สำหรับโมเดล Transformer และ AI โดยเฉพาะ

รูปแบบเศรษฐกิจของ Gonka เป็นตลาดแบบสองด้านคลาสสิก ฝั่งหนึ่งเป็นเจ้าของ GPU (นักขุด) และอีกด้านหนึ่งคือนักพัฒนาหลายล้านคน ซึ่งปัจจุบันจ่ายเงินประมาณ 15,000 ล้านดอลลาร์ต่อปีเพื่อใช้ API จากบริษัทอย่าง OpenAI

“ตลาดนี้จะเปลี่ยนไปเป็นตลาดแบบกระจายศูนย์ได้อย่างราบรื่น นักพัฒนาจะเริ่มจ่ายเงินให้กับเครือข่ายใหม่เพื่อรับบริการที่พวกเขาได้รับ” แดเนียลทำนาย

ความไม่สมดุลของรางวัลเป็นลักษณะสำคัญของระบบดังกล่าว ในยุคแรก ๆ ของ Bitcoin คุณสามารถขุด Bitcoin ได้ในปริมาณมากเพียงแค่ใช้คอมพิวเตอร์ที่บ้าน ซึ่งถือเป็นจำนวนเงินมหาศาลเมื่อเทียบกับมูลค่าตลาดในปัจจุบัน

“ภายในปีที่สองหลังจากการเปิดตัว Bitcoin ใคร ๆ ก็สามารถขุด Bitcoin ได้หลายพันเหรียญโดยใช้ GPU ของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ในราคาปัจจุบัน มูลค่าของ Bitcoin อยู่ที่ประมาณ 100 ล้านดอลลาร์” แดเนียลอธิบาย

บทที่สี่: เกมระหว่างยักษ์

คอขวดและการต่อสู้เพื่อความสามารถ

มองเผินๆ แล้ว ความสามารถในการจำลองแบบจำลอง AI น่าจะนำไปสู่การนำไปใช้อย่างแพร่หลาย เมื่อฝึกฝนเพียงครั้งเดียว แบบจำลองนี้จะสามารถให้บริการแก่มวลมนุษยชาติได้อย่างไม่จำกัดจำนวนครั้ง แต่ในความเป็นจริงแล้ว จุดสนใจของการแข่งขันไม่ได้อยู่ที่ตัวแบบจำลองเอง แต่เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับมัน

“บริษัทเหล่านี้กำลังทุ่มเงินมหาศาลไปกับโครงสร้างพื้นฐาน มากกว่าที่ทุ่มไปกับสงครามแย่งชิงบุคลากรด้วยซ้ำ” เดวิดชี้ให้เห็น การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานมักมีมูลค่าหลายหมื่นล้านดอลลาร์หรือแม้แต่หลายแสนล้านดอลลาร์ ในขณะที่ต้นทุนด้านบุคลากรกลับมีเพียง “พันล้านดอลลาร์” เท่านั้น

นี่คือความขัดแย้ง เดิมที AI ควรจะเข้ามาแทนที่ผู้เชี่ยวชาญในทุกสาขา แต่มูลค่าของบุคลากร AI ระดับท็อปกลับพุ่งสูงถึงระดับมหาศาล ยักษ์ใหญ่อย่าง Mark Zuckerberg กำลังแย่งชิง บุคลากร จากคู่แข่งด้วยเงินก้อนโต โดยเสนอเงินเดือนให้บ่อยครั้งเกินกว่าหลายร้อยล้านดอลลาร์ David อธิบายปรากฏการณ์นี้ด้วย "ความขัดแย้งเรื่องความสามารถในการทำซ้ำ" ว่า "หากคุณไม่ทำให้ผลิตภัณฑ์มีให้ใช้งานฟรี ผลตอบแทนทางเศรษฐกิจมหาศาลจากการจำลองจะมุ่งไปที่ผู้สร้างเพียงไม่กี่คน ทำให้สินทรัพย์เพียงไม่กี่ชิ้นนี้กลายเป็นทรัพย์สินที่มีมูลค่ามหาศาลและมีราคาแพงอย่างยิ่ง"

แดเนียลสรุปตรรกะของยักษ์ใหญ่เหล่านี้ไว้อย่างกระชับว่า "ในการแข่งขันครั้งนี้ คุณจะต้องสูญเสียทุกอย่างหรือไม่ก็ต้องทำกำไรอย่างไม่จำกัด หากการใช้เงินพันล้านดอลลาร์เพื่อให้มั่นใจว่ามีบุคคลสำคัญสามารถป้องกันไม่ให้คุณล้มเหลวได้ นั่นก็ถือเป็นข้อตกลงที่ยอมรับได้อย่างสมบูรณ์แบบ"

ในช่วงสามเดือนที่ผ่านมา Lieberman Brothers ได้รับข้อเสนอราคาสูงเช่นนี้ถึงสองครั้ง สิ่งที่พวกเขามองว่าไม่ใช่แค่ความเจริญรุ่งเรืองของสตาร์ทอัพเท่านั้น แต่ยังรวมถึง "การเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของอุตสาหกรรมโดยรวม" อีกด้วย

อย่างไรก็ตาม ปัญหาคอขวดที่สำคัญที่สุดไม่ใช่ความสามารถ แต่เป็นชิป เดวิดอธิบายว่า: การรันโมเดลที่ทันสมัยและล้ำสมัยอย่าง DeepSeek ที่มีพารามิเตอร์ 600 พันล้านพารามิเตอร์ จำเป็นต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้ง GPU NVIDIA ระดับท็อปแปดตัว โดย GPU แต่ละตัวมีราคาประมาณ 30,000 ดอลลาร์สหรัฐ การลงทุนด้านฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียวก็เกือบ 250,000 ดอลลาร์สหรัฐ คุณสามารถวัดหรือลดความซับซ้อนของโมเดลเพื่อลดความต้องการได้ แต่ต้องแลกมาด้วยการสูญเสียประสิทธิภาพ

"นี่คือเหตุผลที่ห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำมีกลยุทธ์ที่ชัดเจน: 'ภารกิจหลักคือการรับรองว่าตลาดแบบกระจายศูนย์จะไม่มีโอกาสเติบโต เพราะด้วยวิธีนี้เราสามารถผูกขาดตลาดทั้งหมดได้'" เดวิดเล่าถึงการคำนวณของบริษัทยักษ์ใหญ่

นักลงทุนต่างตะโกน "ฟองสบู่!" ให้กับการลงทุนเหล่านี้ ซึ่งมักจะสูงถึงหลายแสนล้านดอลลาร์ แต่ยักษ์ใหญ่เหล่านี้รู้ดีว่าตัวเลขนี้เป็นอย่างไร เมื่อสามปีก่อน รายได้ต่อปีของ OpenAI อยู่ที่ประมาณ 2 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่รายได้ที่คาดการณ์ไว้สำหรับปี 2025 สูงถึง 15 พันล้านดอลลาร์ Netflix โทรทัศน์แบบดั้งเดิม และ TikTok ต่างก็กำลังเผชิญกับส่วนแบ่งตลาดที่ลดลง "หากต้นทุนของบริการเหล่านี้ลดลงจนเกือบเท่ากับต้นทุนส่วนเพิ่มของฮาร์ดแวร์ GPU ในที่สุด ตลาดทั้งหมดที่มีผู้ใช้หลายพันล้านคนจะถูกปรับเปลี่ยนโดย AI" เดวิดวิเคราะห์

แต่ถึงแม้จะมีการวางแผนอย่างพิถีพิถัน แต่บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีกลับมองข้ามความเป็นไปได้อย่างหนึ่งไป แดเนียลชี้ให้เห็นอย่างเหมาะเจาะว่า "เมื่อคุณขายชิป 10% ให้กับ 'ส่วนอื่นๆ ของโลก' นอกเหนือจากสหรัฐอเมริกาและจีน คุณก็จะถือว่าแต่ละประเทศใน 200 ประเทศนั้นมีพลังการประมวลผลน้อยมาก จนทำให้ความสามารถของพวกเขาน้อยกว่าโมเดลที่ทันสมัยที่คุณต้องการถึง 100 เท่า จนแทบไม่มีศักยภาพเลย"

เว้นเสียแต่ว่าพวกเขาจะรวมตัวกัน

สหรัฐอเมริกา จีน และอีก 200 ประเทศ

ในกระดานหมากรุกทางภูมิรัฐศาสตร์ของปัญญาประดิษฐ์ (AI) สถานการณ์ดูเหมือนจะชัดเจน ฝ่ายหนึ่งคือสหรัฐอเมริกา ซึ่งควบคุมอิทธิพลของปัญญาประดิษฐ์ และอีกฝ่ายหนึ่งคือจีน ซึ่งกำลังพยายามไล่ตามให้ทัน แล้วประเทศอื่นๆ เกือบ 200 ประเทศทั่วโลกล่ะ? "หากพวกเขาไม่สามารถหาทางเลือกอื่นนอกเหนือจากระบบระหว่างสหรัฐฯ และจีนได้ พวกเขาก็จะนิ่งเฉยโดยสิ้นเชิง" แดเนียลยืนยัน

ตรรกะนั้นเรียบง่ายแต่โหดร้าย: "อีก 200 ประเทศ" เหล่านี้จะสนับสนุนระบบกระจายอำนาจอย่างแข็งขันและแก้ไขกฎหมายเพื่อให้พวกเขาได้รับการอนุมัติอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เพียงเพราะมันเป็นทางเลือกเดียวของพวกเขา เช่นเดียวกับที่พวกเขากำลังเคลื่อนไหวระหว่างสหรัฐฯ และจีนเพื่อผลประโยชน์ของตนเอง พวกเขายังจะใช้ปัญญาประดิษฐ์แบบกระจายอำนาจเพื่อการพัฒนาของตนเองอีกด้วย

เพื่อนของพี่น้องท่านหนึ่งเล่าประสบการณ์ของเขาให้ฟัง โดยเขาได้พบกับรัฐมนตรีว่าการกระทรวงการพัฒนาดิจิทัลของประเทศหนึ่ง ซึ่งใช้เวลาหนึ่งปีเต็มในการยื่นขอใบอนุญาตจากรัฐบาลสหรัฐฯ และ NVIDIA เพื่อซื้อ GPU เพียง 128 ตัว รัฐมนตรีท่านนี้อธิบายว่ามีโครงการรอคิวซื้อชิปเหล่านี้อยู่ถึง 100 โครงการ แต่ยังไม่ได้รับ "เรานึกภาพไม่ออกเลยว่าประเทศเหล่านี้กำลังเผชิญกับกระบวนการอนุมัติอันแสนสาหัสขนาดไหนเพื่อให้ได้โควตานั้นมา โดยไม่รู้เลยว่ามันเป็นทางตัน"

แล้วทำไมประเทศต่างๆ ถึงเชื่อว่าโซลูชันแบบกระจายศูนย์มีข้อได้เปรียบมากกว่า? เดวิดใช้ตัวเลขเพื่ออธิบายเรื่องนี้: หลายประเทศอาจมี GPU ในศูนย์ข้อมูลเพียงพันหรือห้าพันตัว แต่เมื่อคู่แข่งมี GPU หลายล้านตัว ทุกคนก็เข้าใจดีว่านี่ไม่ใช่การแข่งขัน

“เมื่อคุณกำลังหารือเกี่ยวกับโปรโตคอลที่ใช้ร่วมกันกับตัวแทนจากประเทศเหล่านี้ในฐานะทางเลือกหนึ่งสำหรับการบรรลุการเข้าถึงพลังการประมวลผลที่เท่าเทียมกัน การพิจารณาศักดิ์ศรีของชาติใดๆ ก็ตามจะต้องลดความสำคัญลง เพราะทุกคนรู้ดีว่าการดำเนินการเพียงลำพังนั้นไม่ได้ผล” เดวิดเล่าถึงประสบการณ์ของเขาในการพูดคุย

GDP รวมของยุโรปเทียบได้กับของสหรัฐอเมริกาหรือจีน GDP ของส่วนอื่นๆ ของโลกรวมกันสูงกว่ามาก เดวิดกล่าวอย่างกระชับว่า "ผู้คนปรารถนาชีวิตที่ดีขึ้นและคาดหวังว่าความมั่งคั่งจะเติบโต"

ดาเนียลยกตัวอย่างภูฏาน ประเทศเล็กๆ ที่มีประชากรเพียง 800,000 คนแห่งนี้มีพระมหากษัตริย์ผู้ทรงธรรมและทรัพยากรพลังงานน้ำราคาถูก ภูฏานขายไฟฟ้าส่วนเกินให้กับฟาร์มขุดบิตคอยน์ และการสะสมบิตคอยน์ที่ภูฏานถือครองตลอดหลายปีที่ผ่านมาทำให้ภูฏานติดอันดับ หนึ่งในเจ็ด ของโลก ยุโรปซึ่งมีขนาดใหญ่กว่าสหรัฐอเมริกาหรือจีนมาก ก็กังวลกับโลกสองขั้วเช่นเดียวกัน ส่วนที่เหลือของโลกย่อมสนับสนุนการกระจายอำนาจเพื่อความเจริญรุ่งเรืองของตนเองอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

ระบบแบบกระจายอำนาจแบบนี้ต้องมีผู้เข้าร่วมกี่คนถึงจะประสบความสำเร็จ? แดเนียลแย้งว่า "ลองนึกภาพผู้ใช้งาน Bitcoin รายเดือนดูสิ หลายสิบล้านคน และมูลค่าตลาดของ Bitcoin ก็สูงถึง 2.5 ล้านล้านดอลลาร์แล้ว"

การใช้พลังงานของโครงสร้างพื้นฐาน Bitcoin (เฉลี่ย 23 กิกะวัตต์) เกินกว่าการใช้พลังงานรวมของศูนย์ข้อมูลทั้งหมดของ Google, Amazon, Oracle, Meta, Netflix, Apple และ Microsoft (สูงสุดประมาณ 14 กิกะวัตต์)

การโต้กลับของจักรวรรดิ

แน่นอนว่าอำนาจรัฐจะไม่นิ่งเฉย ประวัติศาสตร์อาจซ้ำรอยกับรูปแบบการควบคุมอาวุธนิวเคลียร์ คณะมนตรีความมั่นคงแห่งสหประชาชาติจะผ่านมติห้ามการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) เกินกว่าระดับความสามารถที่กำหนด

“AI ระดับอาวุธนิวเคลียร์” จริงๆ แล้วถูก ‘ห้าม’ — โมเดลที่มีขนาดพารามิเตอร์เกินเกณฑ์ที่กำหนดจำเป็นต้องได้รับใบอนุญาตพิเศษจากรัฐบาล” เดวิดแก้ไข โดยอ้างถึง กฎระเบียบควบคุมการส่งออก ของสหรัฐอเมริกา แต่ประเด็นสำคัญคือ รัฐบาลจะต้องพยายามยับยั้งกระแสการกระจายอำนาจอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ AI ระดับอาวุธนิวเคลียร์ที่บริษัทต่างๆ ควบคุมมีแนวโน้มที่จะถูกโอนเป็นของรัฐในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง

ผมนึกภาพสถานการณ์ในอนาคตที่กระทรวงพาณิชย์ของประเทศหนึ่งกดดันอีกประเทศหนึ่งว่า "แค่ซื้อบริการของ OpenAI แล้วก็เลิกยุ่งวุ่นวายซะ คุณไม่มีความสามารถที่จะพัฒนา AI ของคุณเอง และเราจะไม่อนุญาตให้คุณดำเนินการกระจายอำนาจใดๆ ทั้งสิ้น ไม่เช่นนั้น กองทัพของเราจะไปส่งคุณถึงหน้าประตูบ้านพรุ่งนี้"

หากคุณคิดว่าคำกล่าวนี้สุดโต่งเกินไป คุณอาจต้องการฟัง คำกล่าวต่อสาธารณชนล่าสุดของ Eric Schmidt อดีต CEO ของ Google หัวหน้าบริษัทจรวด Relativity Space ในปัจจุบัน และ ที่ปรึกษากระทรวงกลาโหม

อย่าลืมนะว่าเรากำลังแข่งขันกับจีนอยู่ "สมดุลชีวิตการทำงาน" ของพวกเขาคือ "996" คือ 9 โมงเช้าถึงสามทุ่ม หกวันต่อสัปดาห์ จริงๆ แล้วมันผิดกฎหมาย แต่ทุกคนก็ทำกัน นั่นคู่แข่งของคุณ ผมเรียกพนักงานทุกคนกลับเข้าออฟฟิศ ซึ่งวิธีนี้มีประสิทธิภาพกว่ามาก

ผมไม่ได้ปกป้องรัฐบาล ผมก็แค่ที่ปรึกษาพาร์ทไทม์ที่ไม่ได้รับค่าจ้าง แต่เรากำลังแข่งขันทางเทคโนโลยีอย่างดุเดือดกับจีน พวกเขายังให้ความสำคัญกับ AI อย่างมาก และกำลังพยายามแย่งชิงความเป็นผู้นำอยู่

พวกเขาไม่ได้ไล่ตามแนวคิดสุดเพี้ยนของปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ซึ่งส่วนหนึ่งเป็นเพราะข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์ และอีกส่วนหนึ่งเป็นเพราะตลาดการเงินที่ยังไม่แข็งแกร่ง พวกเขาไม่สามารถระดมทุนหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลได้ มันเป็นไปไม่ได้ พวกเขาจึงมุ่งเน้นไปที่การประยุกต์ใช้ AI และใช้มันในทุกที่

ความกังวลของผมคือ ในขณะที่เรามุ่งสู่ AGI (ซึ่งแน่นอนว่าสำคัญและมีขอบเขตกว้างไกล) เราไม่สามารถมองข้ามศักยภาพของจีนที่จะขยายขอบเขตไปไกลกว่าชีวิตประจำวันของเรา ไปสู่การใช้งานของผู้บริโภค หุ่นยนต์ และอื่นๆ ผมได้พบกับบริษัทหุ่นยนต์จีนในเซี่ยงไฮ้ พวกเขากำลังพยายามเลียนแบบความสำเร็จของรถยนต์ไฟฟ้าที่ใช้หุ่นยนต์ พวกเขาทำงานหนักมาก

ภูมิหลังของผมเองมีความเกี่ยวพันอย่างใกล้ชิดกับโอเพนซอร์ส อย่างที่เราทุกคนทราบกันดีว่า โอเพนซอร์สหมายถึง "โค้ดเปิด" ตอนนี้มี "น้ำหนักเปิด" หรือน้ำหนักเปิดสำหรับเครือข่ายประสาทเทียม ซึ่งหมายถึงข้อมูลการฝึกอบรมแบบเปิด ด้วยเหตุนี้ จีนจึงกำลังพัฒนาน้ำหนักเปิดและชุดข้อมูลเปิด ขณะเดียวกัน สหรัฐอเมริกามุ่งเน้นไปที่โมเดลปิดและข้อมูลปิดเป็นหลัก ดังนั้น พื้นที่ส่วนใหญ่ของโลก เทียบเท่ากับโครงการ Belt and Road Initiative จะใช้โมเดลจีน ไม่ใช่โมเดลอเมริกัน

ผมเชื่อมั่นอย่างยิ่งว่าประเทศตะวันตกและประเทศประชาธิปไตยกำลังเดินมาถูกทาง ผมอยากเห็นการเผยแพร่รูปแบบภาษาและการศึกษาขนาดใหญ่ที่ยึดตามค่านิยมตะวันตกมากกว่า [...] ผมหวังว่าสหรัฐอเมริกาจะชนะ

-- Eric Schmidt ซีอีโอของ Relativity Space อดีตซีอีโอของ Google

บางประเทศอาจยอมรับการจัดเตรียมนี้: พลเมืองของประเทศเหล่านั้นคุ้นเคยกับการใช้ ChatGPT อยู่แล้วและต้องการใช้ต่อไป นักการเมืองอาจถึงขั้นให้คำมั่นสัญญาในการหาเสียงว่าจะรับประกันการเข้าถึงเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ได้อย่างเสถียร

“เรากำลังก้าวเข้าสู่อนาคตอย่างรวดเร็ว” เดวิดยืนยัน

อินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียม Starlink เป็นตัวอย่างสำคัญของเทคโนโลยีที่ถูกจำกัดโดยกฎหมายระหว่างประเทศ ในทางอุดมคติ เราควรสามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตได้โดยตรงจากทุกที่ในโลก โดยไม่ต้องผ่านผู้ให้บริการท้องถิ่น อย่างไรก็ตาม กฎหมายระหว่างประเทศได้ห้ามการส่งสัญญาณดาวเทียมเข้าสู่ดินแดนของประเทศใดประเทศหนึ่งโดยไม่ได้รับอนุญาตมาเป็นเวลานาน

ทำไม? "เพราะประเทศนั้นอาจอ้างว่า 'เราจะยิงดาวเทียมของคุณตก' และเมื่อดาวเทียมถูกยิงตก วงโคจรต่ำของโลกก็จะเต็มไปด้วยเศษซาก" แดเนียลอธิบายถึงข้อควรพิจารณาเชิงปฏิบัติเบื้องหลังการห้ามดังกล่าว

หลายคนประณามกลไกของสหประชาชาติที่ปล่อยให้แต่ละประเทศขัดขวางการตัดสินใจที่สำคัญระดับโลก แต่ดังที่เดวิดกล่าวไว้ว่า "ต้องยอมรับว่ายังไม่มีข้อตกลงระหว่างประเทศใดที่ดีกว่านี้"

อย่างไรก็ตาม ยังมีทางแก้ปัญหา ผู้สร้างเครือข่ายไร้สายแบบกระจายศูนย์ Helium ค้นพบว่ากฎหมายของสหรัฐอเมริกาอนุญาตให้พลเมืองใช้คลื่นความถี่เฉพาะสำหรับการสื่อสารอินเทอร์เน็ตในทุกสิ่ง (LoRaWAN) บนย่านความถี่ที่ไม่ได้รับอนุญาต (คล้ายกับย่านความถี่ที่ใช้โดย Wi-Fi และบลูทูธ) แทนที่จะใช้เงินหลายแสนดอลลาร์ซื้อสถานีฐานของผู้ให้บริการ พวกเขากลับสร้างระบบเรียกเก็บเงินแบบกระจายศูนย์บนบล็อกเชนและผลิตอุปกรณ์ฮอตสปอตพกพาที่มีราคาเพียง 500 ดอลลาร์

โปรโตคอล Helium จะให้รางวัลโดยอัตโนมัติแก่ผู้ที่ซื้อและติดตั้งอุปกรณ์ฮอตสปอต โดยจะได้รับโทเค็นตราบใดที่อุปกรณ์ยังคงออนไลน์อยู่ และจะมีรางวัลเล็กๆ น้อยๆ เพิ่มเติมสำหรับการส่งข้อมูล ด้วยวิธีนี้ ทั่วทั้งเมืองซานฟรานซิสโกจึงครอบคลุมด้วยเครือข่ายแบบเพียร์ทูเพียร์

การกระจายอำนาจเป็นสิ่งที่ทำได้ แต่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และเจตจำนงทางการเมืองมากขึ้นเพื่อเอาชนะการต่อต้านของรัฐ

ความเป็นส่วนตัว: การยืนหยัดครั้งสุดท้าย

จะเป็นอย่างไรหากความต้องการการกระจายอำนาจไม่ได้มาจากรัฐบาล แต่มาจากประชาชนเอง เดวิดเชื่อมั่นว่าความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวจะเป็นแรงผลักดันหลัก

คำตัดสิน ของศาลนิวยอร์กเมื่อปลายปี 2024 ระบุว่าแม้ผู้ใช้จะลบบันทึกการแชทกับ OpenAI บริษัทก็อาจไม่ลบเนื้อหาบนเซิร์ฟเวอร์ และศาลอาจบังคับให้เปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณะ “และเราทุกคนต่างก็เคยสารภาพกับ AI เหมือนกับที่เราทำกับนักบำบัดหรือทนายความ โดยคิดว่าเราได้รับการคุ้มครองด้วย ‘เอกสิทธิ์ทนายความ-ลูกความ’... แต่นั่นไม่ใช่ความจริง” แดเนียลกล่าว

ความเป็นส่วนตัวกำลังกลายเป็นแรงผลักดันสำคัญเบื้องหลังการเปลี่ยนแปลงสู่การกระจายอำนาจ การเติบโตของ Telegram ส่วนใหญ่เป็นผลมาจากคำมั่นสัญญาที่จะเข้ารหัสข้อความเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัว Slack ก็ได้เปลี่ยนรูปแบบธุรกิจเช่นกัน โดยฟีเจอร์หลักที่ต้องชำระเงินไม่ได้อยู่ที่พื้นที่เก็บข้อมูลแบบไม่จำกัดอีกต่อไป แต่เป็นการลบบันทึกการแชทขององค์กรโดยอัตโนมัติหลังจาก 24 ชั่วโมง (ซึ่งแสดงให้เห็นถึงตรรกะทางเศรษฐกิจของสตาร์ทอัพประเภทนี้)

“เมื่อผู้คนถามว่า ‘ทำไมเราถึงต้องมีการกระจายอำนาจ’ เราจะตอบกลับไปว่า ‘คุณเคยอัปโหลดข้อมูลทางการแพทย์หรือข้อมูลส่วนบุคคลไปยัง OpenAI บ้างไหม’ นั่นคือตอนที่พวกเขาตระหนักได้ว่าข้อมูลสำคัญที่รั่วไหลออกมานั้นมีจำนวนมหาศาลเพียงใด” เดวิดกล่าว “ลองคิดดูว่าสิ่งนี้จะส่งผลกระทบต่อเบี้ยประกันของคุณในอนาคตอย่างไร” แดเนียลกล่าวเสริม

ระบบที่มีอยู่ในปัจจุบันนั้นเกี่ยวพันอย่างลึกซึ้งกับนักพัฒนา AI ชั้นนำและผลประโยชน์ของชาติ ซึ่งหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่เมื่อสาธารณชนตระหนักอย่างกว้างขวางว่าการสนทนาทั้งหมดกับ "ผู้ช่วย AI ส่วนบุคคล" นั้นไม่เป็นความลับโดยสิ้นเชิง และอาจถูกนำไปใช้เป็นหลักฐานเอาผิดพวกเขาได้ ความต้องการทางเลือกแบบกระจายศูนย์ก็จะยิ่งทวีความรุนแรงขึ้นอย่างไม่อาจหยุดยั้ง

แม้แต่ในสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นประเทศที่มีระบบตรวจสอบและถ่วงดุลอำนาจในระดับหนึ่ง (แต่ละรัฐมีกฎหมาย ศาล และระบบตำรวจของตนเอง) การกระจายอำนาจที่แท้จริงก็ยังคงห่างไกล “โครงสร้างอำนาจในสหรัฐอเมริกาไม่ใช่ระบบการกระจายอำนาจที่สมบูรณ์แบบ เราเชื่อว่ายังคงห่างไกลจากการกระจายอำนาจที่แท้จริง” เดวิดให้ความเห็น

อย่างไรก็ตาม ข้อดีของการกระจายอำนาจอยู่ที่การมีการแบ่งแยกอำนาจและการถ่วงดุลอำนาจในระดับหนึ่ง ประธานาธิบดีไม่สามารถส่งกองกำลังไปยังรัฐใดรัฐหนึ่งโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ว่าการรัฐได้ นี่ถือเป็นการกระจายอำนาจที่ไม่สมบูรณ์เช่นกัน

“การกระจายอำนาจนั้นเป็นไปได้ แต่แรงผลักดันด้านนวัตกรรมยังไม่เพียงพอ” เดวิดกล่าวสรุป

ปัจจุบัน การเข้าถึงข้อมูลที่ถูกบล็อกต้องอาศัย "VPN" ซึ่งเป็นสิ่งที่เราคุ้นเคย (และแม้แต่ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในจีนและสหรัฐอเมริกา) ในอนาคตอันไกลโพ้น แดเนียลมองเห็นทางออกที่รุนแรงยิ่งขึ้น นั่นคือการสื่อสารแบบควอนตัม

การใช้อนุภาคควอนตัมพันกันทำให้อุปกรณ์สองชิ้นสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกันได้โดยตรงและทันที ข้ามระยะทางใดๆ โดยไม่ต้องผ่านตัวกลางใดๆ “ไม่มีคนกลาง และไม่สามารถถูกบล็อกได้” เขากล่าวอย่างชัดเจน

เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในขั้นทดลอง แต่อย่าลืมว่าครั้งหนึ่งคอมพิวเตอร์เคยเต็มห้องไปหมด แต่ทุกวันนี้ ทุกคนพกซูเปอร์คอมพิวเตอร์ติดตัวไปด้วย

จะเป็นอย่างไรถ้าเรามีหุ่นยนต์ที่สามารถสร้างทุกสิ่งได้ ควบคู่ไปกับการสื่อสารแบบควอนตัมที่สามารถส่งข้อมูลได้ในทันที นั่นจะเทียบเท่ากับการบรรลุ "การเคลื่อนย้ายสสาร" ฟังดูน่าทึ่งใช่ไหมล่ะ

บทที่ 5: โลกหลังการมาถึงของ AGI

การสิ้นสุดของงานเท่ากับการสิ้นสุดของเศรษฐกิจหรือไม่?

เดวิดได้สรุปการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานที่เกิดจาก AGI ไว้อย่างชัดเจนว่า "เมื่อถึงตอนนั้น คุณจะไม่สามารถให้บริการใดๆ ที่ AI ทำได้ดีกว่าคุณได้"

นี่ไม่ได้หมายความว่ามนุษย์จะนิ่งเฉย หากแต่หมายความว่ารากฐานที่ระบบเศรษฐกิจดำเนินอยู่ นั่นคือการแลกเปลี่ยนซึ่งกันและกัน จะพังทลายลง คุณจะไม่สามารถนำเสนอสิ่งที่ AI ไม่สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าแก่ผู้อื่นได้อีกต่อไป “ดังนั้น การแลกเปลี่ยนจึงสูญเสียรากฐานไป หลักการพื้นฐานของระบบเศรษฐกิจจะพังทลายลง เราจำเป็นต้องคิดหารูปแบบใหม่ทั้งหมดตั้งแต่ต้น” เดวิดกล่าวต่อ

ดาเนียลได้เสริมมุมมองทางประวัติศาสตร์ที่สำคัญว่า “การแลกเปลี่ยนไม่มีอยู่มาตั้งแต่สมัยโบราณ ก่อนยุคสมัยทางประวัติศาสตร์ การแลกเปลี่ยนสากลก็ยังไม่มีอยู่ การแลกเปลี่ยนเองเป็นนวัตกรรมของมนุษย์”

เศรษฐกิจแบ่งปันเป็นผลผลิตจากการพัฒนาสังคมมนุษย์ในระยะหนึ่ง และอาจล้าสมัยไปตามกาลเวลา

บางคนอาจสงสัยว่า "แล้วทุนที่สะสมไว้ล่ะ?" บางทีการแลกเปลี่ยนอาจจะเปลี่ยนไปสู่สินทรัพย์หายากอื่นๆ เช่น ที่ดิน อสังหาริมทรัพย์ หรือมรดกทางวัฒนธรรมและประวัติศาสตร์?

"ทุนหมายความว่าคุณเป็นเจ้าของสิ่งที่คนอื่นต้องการ" เดวิดตอบ แต่ในระดับ AGI แม้แต่สิ่งนั้นก็ไร้ความหมาย "การเขียนบทกวีเหรอ? AI ล้ำหน้ามนุษย์ไปแล้ว แม้แต่ข้อมูลที่ใช้ฝึกฝนโมเดลใหม่ๆ ก็สร้างขึ้นโดย AI ที่เหนือกว่ามนุษย์"

สิ่งเดียวที่เหลืออยู่คือ "ความหายาก" ที่แท้จริง คุณค่าของโบราณวัตถุทางวัฒนธรรมอยู่ที่ "ความแท้จริง" ของมัน "คุณอาจจะสามารถแลกเปลี่ยนสิ่งของที่มีคุณค่าทางวัฒนธรรมชิ้นหนึ่งกับอีกชิ้นหนึ่งได้ แต่คุณจะไม่นำมันไปแลกกับสิ่งอื่นใด เพราะคุณมีสิ่งอื่นๆ อยู่แล้ว หรือ AI สามารถสร้างมันขึ้นมาให้คุณได้ทุกเมื่อ" เดวิดยอมรับ

แล้วเงินออมและทุนจะเกิดอะไรขึ้น? "เมื่อถึงตอนนั้น พวกมันจะเสื่อมค่าลงอย่างรวดเร็วจนไร้ค่า" เขากล่าวอย่างเด็ดขาด

การเจาะลึกความเป็นไปได้นี้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ย่อมนำไปสู่ความรู้สึกสับสน เราใช้ชีวิตอยู่ในระบบเศรษฐกิจแบบขาดแคลนและตรรกะของการแลกเปลี่ยนมานานเกินไป จนแทบเป็นไปไม่ได้ที่จะจินตนาการถึงกระบวนทัศน์อื่นๆ แนวคิดอย่าง "การว่างงาน" "ค่าจ้าง" และ "เงินออม" ดูเหมือนจะคงอยู่ชั่วนิรันดร์ แต่ทั้งหมดนี้จะสูญเสียความหมายดั้งเดิมไป

พี่น้องทั้งสองพูดถูก: หาก AGI สามารถทำงานได้ดีกว่ามนุษย์อย่างแท้จริง รากฐานของเศรษฐกิจจะพังทลาย คำถามเดียวคือ แล้วอะไรจะเกิดขึ้น?

ภาพชีวิตในยุคที่มั่งคั่งและเฉยเมยที่อาจพบเจอ

เดวิดอธิบายถึงความเป็นไปได้ประการแรกและเป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นน้อยที่สุด: หาก AI (หรือตัวควบคุมของมัน) ไม่ยอมสละผลประโยชน์ให้กับมนุษยชาติ สังคมมนุษย์ก็จะยังคงอยู่เหมือนเดิมโดยพื้นฐาน: "หากคุณไม่สามารถได้รับประโยชน์ใดๆ จาก AI คุณก็สามารถโต้ตอบกับผู้อื่นต่อไปได้ และรูปแบบเศรษฐกิจก็ยังคงเหมือนเดิม"

ทุกคนยังคงทำงานตามปกติ เพราะ AI ไม่ได้ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง โลกไม่ได้แย่ลง แต่มันแค่หยุดนิ่ง

ความเป็นไปได้ที่สองนั้นค่อนข้างมืดมน “มีความเป็นไปได้เชิงลบที่ AI หรือผู้ควบคุมมันอาจกดขี่มนุษยชาติด้วยเหตุผลบางอย่าง” แดเนียลกล่าว แต่เขาเปลี่ยนน้ำเสียงทันที “แม้ว่า AI เองจะไม่มีแรงจูงใจที่จะกดขี่เรา แต่พวกมันมีทรัพยากรจักรวาลอยู่แล้ว และเรากำลังใช้ทรัพยากรเหล่านั้นเพียงส่วนเล็กน้อยเท่านั้น”

นี่คือปรากฏการณ์ "อาณานิคมมด" ทำไมปัญญาประดิษฐ์ระดับสูงถึงต้องมาสนใจเราด้วย

เดวิดยังสรุปต่อไปอีกว่า ความต้องการพลังงานของ AI จะเพิ่มขึ้นอย่างไม่มีกำหนด มันจะทำลายทรัพยากรของโลกหรือไม่? "ถ้า AI ฉลาดล้ำกว่า มันจะแก้ปัญหานี้ได้เอง และมีแนวโน้มว่า AI จะหันความสนใจไปที่อื่นนอกเหนือจากโลกทันที เพื่อค้นหาทรัพยากรใหม่ๆ"

แม้เราจะจินตนาการว่า AI ห่อหุ้มดวงอาทิตย์ไว้ในทรงกลมไดสันเพื่อดึงพลังงานออกมา แต่ "โดยคำนึงถึง 'บริบททางประวัติศาสตร์' มันอาจเปิดช่องให้แสงส่องถึงโลกเพียงเล็กน้อย เพื่อหลีกเลี่ยงการทำลาย 'มด' อย่างพวกเรา" ในสถานการณ์นี้ มนุษย์ก็คงเป็นแค่ฟอสซิลที่มีชีวิตสำหรับ AI ที่ไม่มีนัยสำคัญใดๆ เลย

แต่มีสถานการณ์ที่สามที่มองโลกในแง่ดี: อารยธรรมที่เจริญรุ่งเรือง

“เมื่อทุกคนมี AI โดยไม่มีค่าใช้จ่ายใดๆ เราจึงได้ก้าวเข้าสู่สังคมที่มั่งคั่ง” เดวิดอธิบาย นี่คือความเป็นไปได้ที่น่าปรารถนาที่สุด AI จำเป็นต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงเพียง 1% เพื่อให้แน่ใจว่ามนุษยชาติทั้งหมดมีอาหารการกินที่ดี มีเสื้อผ้าเครื่องนุ่งห่ม และอยู่ร่วมกันอย่างสงบสุขและมีความสุข พลังประมวลผลที่เหลืออีก 99% สามารถนำไปใช้เพื่อบรรลุเป้าหมายใดๆ ที่มันตั้งไว้เองได้

“พลังการประมวลผลเพียง 1% ก็เพียงพอที่จะปรับแต่งหุ่นยนต์ให้เหมาะกับแต่ละคนได้” แดเนียลกล่าวเสริม

ตรรกะง่ายๆ คือ ถ้าทรัพยากรสามารถทำซ้ำได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุด ก็ไม่มีเหตุผลใดที่จะไม่เป็นประโยชน์ต่อทุกคน "เหตุผลเดียวที่จะไม่มอบก็คือถ้าคุณต้องการสิ่งตอบแทน แต่เมื่อคุณไม่สามารถได้รับสิ่งพิเศษจากผู้อื่นได้อีกต่อไป..." เดวิดไม่ได้พูดต่อ เพราะข้อสรุปนั้นชัดเจนอยู่แล้ว

ความอุดมสมบูรณ์กลายเป็นทางเลือกที่สมเหตุสมผลเพียงอย่างเดียว

เศรษฐกิจแห่งความสนใจ หรือ การสำรวจภายใน?

แล้วความสนใจล่ะ? ฉันถามสองพี่น้องว่า ความสนใจจากคนอื่นจะกลายเป็นทรัพยากรที่หายากชิ้นสุดท้ายหรือเปล่า?

“ตลาดความสนใจน่าสนใจมาก ความสนใจจากคนอื่นอาจยังคงหายากอยู่ได้” เดวิดเห็นด้วย แต่แดเนียลแย้งทันทีว่า “ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างคอมเมนต์ให้คุณได้หลายล้านล้านคอมเมนต์ แล้วเศรษฐกิจความสนใจจะเป็นอย่างไรในตอนนั้น”

แดเนียลคิดไปไกลกว่านั้นอีกว่า "AI จะสามารถสร้างคอนเทนต์และความบันเทิงได้ทุกประเภท แต่บางทีอาจจะไม่มีใครต้องการมันเลยก็ได้ ถ้าทุกคนร่ำรวย ใครจะติดการเลื่อนดู TikTok กันล่ะ"

เขามีประเด็น เวลาเราเลื่อนดูวิดีโอสั้นๆ เรามักจะโหยหาชีวิตที่แตกต่าง มองหาความแปลกใหม่และความตื่นเต้น "คนอื่นเป็นยังไงบ้าง" เราเปรียบเทียบ อิจฉา และเพ้อฝัน ใช้สิ่งนี้เป็นทางหนีจากความเป็นจริงที่ไม่สมบูรณ์แบบของเรา จินตนาการว่าทิวทัศน์ที่อื่นดีกว่า

เมื่อคุณมีทุกอย่างแล้ว คุณจะไม่ต้องเลื่อนดู TikTok อีกต่อไป คุณแค่คิดว่า 'ฉันจะทำอะไรได้อีก' คุณท่องโลกราวกับดูวิดีโอสั้นๆ ว่า 'ไปดูดาวดวงนั้นกันเถอะ ที่นี่มันน่าเบื่อเกินไป'

เรื่องนี้ทำให้ผมนึกถึงเกม No Man's Sky เกมจำลองการสำรวจอวกาศที่มีระบบดาวฤกษ์ที่สร้างขึ้นอย่างเป็นระบบ เมื่อมาถึงดาวเคราะห์ดวงแรก คุณก็สำรวจใบหญ้าและต้นไม้ทุกต้นอย่างละเอียดถี่ถ้วน: "ว้าว โลกนี้น่าทึ่งมาก!" ดวงที่สอง ดวงที่สาม ดวงที่สี่... แล้วคุณก็ตระหนักได้ว่า: "ทุกอย่างแทบจะเหมือนเดิม จะไปต่อทำไม?"

พี่น้องทั้งสองพยักหน้าเห็นด้วย พวกเขาเข้าใจสถานการณ์ที่เกิดขึ้น

“ในโลกที่มั่งคั่ง ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือการตัดสินใจว่าจะบริโภคอะไร” เดวิดกล่าวสรุป

ทางเลือกมากมายนับไม่ถ้วนก่อให้เกิดความเฉยเมยอย่างแพร่หลาย “ผู้คนจะเบื่อหน่ายกับความอุดมสมบูรณ์นี้ เมื่อถึงจุดนั้น มนุษยชาติจะต้องหันกลับเข้าสู่ภายในและตระหนักว่า ‘ความเบื่อหน่าย’ เป็นเพียงความคิด มันคือจิตใจของเราเอง หากปราศจากความคิดเรื่อง ‘ความเบื่อหน่าย’ ก็จะไม่มีความรู้สึกเบื่อหน่าย” แดเนียลกล่าว

เมื่อต้องเผชิญกับตัวเลือกมากมายนับไม่ถ้วน คุณมักจะรู้สึกสับสน แต่เมื่อมีคนบอกคุณว่า "คุณเลือกได้แค่ A กับ B เท่านั้น" กระบวนการตัดสินใจก็ง่ายขึ้น

“ถ้าเป็นเช่นนั้น AI อาจสร้างระบบที่มีตัวเลือกจำกัดสำหรับคุณ” เดวิดกล่าวต่อ โดยเน้นย้ำว่าเราไม่สามารถคาดการณ์รูปแบบที่แน่ชัดของอนาคตได้ แต่เขาเชื่อว่าอนาคตน่าจะมีความหลากหลาย

สิ่งเดียวที่เราแน่ใจได้คือ "ระบบเศรษฐกิจจะแตกต่างไปอย่างสิ้นเชิง และอาจถึงขั้นสูญสลายไป เพราะระบบเศรษฐกิจทั้งหมดถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานแนวคิดเรื่อง 'การแลกเปลี่ยน' หากวันหนึ่งไม่มีการแลกเปลี่ยนเหลืออยู่... แนวคิดเช่น 'การว่างงาน' ซึ่งเกี่ยวข้องกับแรงงานและทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัด จะหมดความหมายในโลกนั้น"

น้ำอมฤตแห่งความเป็นอมตะ: ทำไมจึงไม่สามารถผูกขาดได้

ลองสมมติว่าโลกในอนาคตนั้นเจริญรุ่งเรืองอย่างแท้จริง แต่จะเป็นอย่างไรหากชนชั้นนำพยายามผูกขาดความสำเร็จทางเทคโนโลยีเหล่านี้ นิยายวิทยาศาสตร์มักพรรณนาถึงเทคโนโลยีอมตะที่จำกัดเฉพาะคนรวย ขณะที่คนส่วนใหญ่ต้องดิ้นรนต่อสู้ในความยากจน

เดวิดหักล้างความเป็นไปได้นี้ด้วยข้อโต้แย้งง่ายๆ ว่า "สิ่งประดิษฐ์เมื่อถูกสร้างขึ้นแล้ว มักจะถูกเลียนแบบ หากมีใครพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อความเป็นอมตะ เทคโนโลยีนั้นก็จะประเมินค่าไม่ได้ แต่จะกลายเป็นสิ่งที่ไร้ค่า"

แต่จะเป็นอย่างไรถ้าเราจำกัดการจำหน่ายอย่างไม่เป็นธรรมผ่านสิทธิบัตรและกฎระเบียบต่างๆ? "สิทธิบัตรโดยพื้นฐานแล้วสะท้อนถึงเจตนารมณ์ของคนส่วนใหญ่ ลองนึกภาพว่ามีน้ำยาอมฤตอมตะอยู่ คุณจะป้องกันไม่ให้มันแพร่หลายได้อย่างไร? สุดท้ายแล้วมันก็เป็นแค่สูตรสำเร็จ บางทีคุณอาจเก็บมันไว้เป็นความลับสักเดือน แล้วนักวิทยาศาสตร์ในห้องทดลองก็ปล่อยสูตรนั้นออกมา และมนุษยชาติทั้งหมดก็จะได้ครอบครองมัน"

นี่คือคุณสมบัติพื้นฐานของเทคโนโลยีที่ทำซ้ำได้ นั่นคือ ต้นทุนส่วนเพิ่มเป็นศูนย์ เมื่อคิดค้นสูตรสำเร็จและเผยแพร่สู่สาธารณะแล้ว ก็สามารถทำซ้ำได้อย่างไม่มีกำหนด

เมื่อเข้าใจสิ่งนี้แล้ว สถานการณ์ที่เทคโนโลยีถูกผูกขาดอย่างถาวรก็กลายเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้อย่างยิ่ง สิ่งประดิษฐ์ที่ก้าวล้ำเช่นนี้จะก่อให้เกิดประโยชน์ต่อมนุษยชาติอย่างรวดเร็ว และการแพร่กระจายของมันไม่อาจหยุดยั้งได้

สิทธิบัตร กฎระเบียบ และการควบคุม ล้วนเป็นโครงสร้างทางสังคมชั่วคราวที่เปราะบางอย่างยิ่งต่อกฎธรรมชาติของการจำลองซ้ำ ความปรารถนาที่จะเป็นอิสระของข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงคำขวัญ แต่ลักษณะทางกายภาพของมันบ่งบอกว่าการเซ็นเซอร์ในระยะยาวนั้นเป็นไปไม่ได้

การพรรณนาถึงโลกที่เลวร้ายซึ่งชนชั้นสูงได้รับความเป็นอมตะในขณะที่คนส่วนใหญ่ถูกกีดกันออกไปนั้นเป็นจินตนาการที่เกิดจากความล้มเหลวในการเข้าใจธรรมชาติของเทคโนโลยี

บทที่หก: โค้ดคือกฎหมาย: การปฏิวัติพื้นฐานเกี่ยวกับเสรีภาพและการควบคุม

เส้นทางสู่การกระจายอำนาจ

ฉันเสนอต่อพี่น้องสองคนนี้ว่าแม้เราจะยอมรับว่าความมั่งคั่งเป็นกระแส การควบคุมเป็นสิ่งไร้ประโยชน์ และชนชั้นนำไม่สามารถผูกขาดได้ การกระจายอำนาจในบางพื้นที่ยังคงดูเหมือนไม่ประสบผลสำเร็จ เช่น "ระเบียบโลกสองขั้ว" ในทางการเมืองระหว่างประเทศ

“การกระจายอำนาจเกิดขึ้นแล้วไม่ใช่หรือ?” แดเนียลโต้กลับ “การมีอยู่ของเกือบ 200 ประเทศบนโลกก็แสดงให้เห็นถึงการกระจายอำนาจเช่นกัน”

ที่จริงแล้ว จำนวนประเทศเอกราชเพิ่มขึ้นนับตั้งแต่สงครามโลกครั้งที่สอง “การกระจายอำนาจมีอยู่จริง แต่ยังไม่เพียงพอ” เดวิดยอมรับ “เรายังไม่ได้คิดค้นโครงสร้างทางสังคมที่สามารถยกระดับการกระจายอำนาจนี้ไปอีกขั้น”

คำสัญญาขององค์กรมักไม่น่าเชื่อถือ Google เคยสัญญาว่าหน้าค้นหาของตนจะไม่มีโฆษณาใดๆ ทั้งสิ้น Telegram รับประกันว่าฟรีถาวร ไม่มีโฆษณา และไม่มีค่าสมัครสมาชิก และ Facebook ก็อ้างว่าฟีดข่าวของตนจะไม่มีโฆษณาเช่นกัน

“วิธีเดียวที่จะทำให้คำสัญญาเหล่านี้น่าเชื่อถือได้คือการเขียนคำสัญญาเหล่านี้ลงในโค้ดโปรโตคอลพื้นฐาน” เดวิดอธิบาย

ยกตัวอย่างเช่น Ethereum เพิ่งอัปเกรดกลไกการคิดค่าธรรมเนียม ก่อนหน้านี้ นักขุดสามารถจัดการค่าธรรมเนียมธุรกรรมได้ คล้ายกับการขึ้นค่าโดยสารแท็กซี่เมื่ออุปสงค์และอุปทานตึงตัว ปัจจุบัน โปรโตคอลจะกำหนดราคาค่าธรรมเนียมตามสูตรที่กำหนดไว้โดยอัตโนมัติ “ผลที่ตามมาคือค่าธรรมเนียมธุรกรรมลดลงอย่างมาก” เดวิดกล่าว

โปรโตคอลไม่โกหก และจะไม่เปลี่ยนแปลงกฎเกณฑ์ในภายหลัง “ปริมาณ Bitcoin ทั้งหมดจะไม่เกินขีดจำกัดที่กำหนดไว้ในโปรโตคอล” แดเนียลกล่าวเสริม

แต่สิ่งนี้แตกต่างจากประชาธิปไตยอย่างไร? "ประชาธิปไตยไม่เคยรับใช้ส่วนรวม แต่รับใช้เฉพาะเสียงข้างมาก และตัวเสียงข้างมากเองก็เปลี่ยนแปลงได้" แดเนียลตอบ

ในระบอบประชาธิปไตย 51% ของคะแนนเสียงสามารถตัดสินใจที่ส่งผลเสียต่อผลประโยชน์ของกลุ่มชนกลุ่มน้อย 49% ได้ การกำกับดูแลโปรโตคอลนั้นแตกต่างออกไป กลุ่มชนกลุ่มน้อยยังคงมีสิทธิ์ที่จะ "ออก" เสมอ นั่นคือการฟอร์ก (fork) "ในกลไกการพิสูจน์การมีส่วนได้ส่วนเสีย กลุ่มชนกลุ่มน้อย 49% นี้สามารถออกไปพร้อมกับสินทรัพย์และพลังการประมวลผลเพื่อสร้างเชนใหม่ นั่นคือการฟอร์ก"

นี่ถือเป็นการสูญเสียสำหรับ 51% ที่เหลือเช่นกัน เนื่องจากมูลค่าของเครือข่ายลดลงจากการแบ่งแยก ดังนั้น โดยทั่วไปโปรโตคอลที่ประสบความสำเร็จต้องอาศัยความเห็นพ้องต้องกัน 90% หรือ 99% แทนที่จะเป็นเสียงข้างมากธรรมดา

"แต่ในประเทศที่มีพรมแดนทางกายภาพ คุณไม่มีทางเลือกแบบนั้น" เดวิดชี้ให้เห็น แดเนียลเสริมว่า "โปรเจกต์ออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จเกือบทั้งหมดล้วนเป็นผลงานจากม็อดหรือฟอร์ก Dota 2 มาจากม็อดของ Warcraft 3, Counter-Strike มาจาก Half-Life, Fortnite ยืมมาจาก PlayerUnknown's Battlegrounds และเดิมที Fortnite เป็นม็อดสำหรับโหมดแบทเทิลรอยัลของ Arma"

สิทธิในการออกหรือความสามารถในการแยกสาขาเป็นคุณลักษณะพื้นฐานของระบบนิเวศที่มีสุขภาพดี

การปฏิบัติแบบกระจายอำนาจ: ตำรวจสหรัฐฯ และการควบคุมอาวุธปืนเป็นตัวอย่าง

การขยายการกระจายอำนาจจากโลกเสมือนสู่โลกแห่งความเป็นจริงจำเป็นต้องอาศัยแรงจูงใจทางเศรษฐกิจที่สร้างสรรค์ นั่นคือกลไกโทเค็น “เพื่อให้มั่นใจว่าไม่เพียงแต่ซอฟต์แวร์เซิร์ฟเวอร์จะเป็นโอเพนซอร์สเท่านั้น แต่ฮาร์ดแวร์เซิร์ฟเวอร์เองก็สามารถมีส่วนร่วมแบบเปิดได้ นวัตกรรมด้านเศรษฐศาสตร์โทเค็นจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง” เดวิดอธิบาย

แต่สังคมแบบกระจายอำนาจดำเนินงานอย่างไรกันแน่? แดเนียลใช้ระบบตำรวจอเมริกันเป็นตัวอย่างเพื่ออธิบายเรื่องนี้

สหรัฐอเมริกามีเจ้าหน้าที่บังคับใช้กฎหมายโดยเฉลี่ยประมาณสามนายต่อประชากร 1,000 คน แล้วจะกระจายอำนาจได้อย่างไร? ผู้สมัครจะต้องลงทะเบียนผ่านแพลตฟอร์มบล็อกเชน สอบวัดคุณสมบัติ และบันทึกวิดีโอแนะนำตัวเอง ประชาชนแต่ละคนจะลงคะแนนเลือกเจ้าหน้าที่สามนาย

"แต่ผู้สมัครที่ได้รับคะแนนเสียงมากกว่าคุณอย่างน้อย 999 คะแนนเท่านั้นจึงจะได้รับเลือก พวกเขาได้รับอำนาจแบบไหนกัน? จริงๆ แล้ว คุณได้ให้สิทธิ์บุคคลนั้นในการถือและใช้อาวุธ"

เงินเดือนของพวกเขาได้รับการจ่ายด้วยภาษีอย่างเท่าเทียมกัน ไม่มีโครงสร้างลำดับชั้นแบบดั้งเดิมในหมู่พวกเขา "นี่คือตัวอย่างของประชาธิปไตยโดยตรง: ผมเลือกคนสามคนนี้และมอบโควตาความไว้วางใจของผมให้พวกเขา จากนั้นพวกเขาก็เจรจากันเอง ตั้งแต่การจัดตั้งกรมตำรวจ เลือกผู้นำ และใช้แอปพลิเคชันต่างๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันและประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน"

“ระบบการปกครองที่มีอยู่เดิมย่อมต้านทานการเปลี่ยนแปลงเช่นนี้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่ปัญหาคือความชอบธรรมของรัฐบาลยุคใหม่ตั้งอยู่บนหลักการของการปกครองโดยเสียงข้างมาก” เดวิดกล่าวเสริม ประเด็นสำคัญคือเมื่อเสียงข้างมากจะตัดสินใจว่าการขาดอำนาจจากส่วนกลางนั้นเป็นประโยชน์ต่อพวกเขามากกว่า

อย่างไรก็ตาม เดวิดชี้ให้เห็นถึงความขัดแย้งทางสังคม: "ผลสำรวจความคิดเห็นส่วนใหญ่แสดงให้เห็นว่าคนส่วนใหญ่ไม่ได้เห็นด้วยกับจุดยืนที่เรียกว่า 'เสียงข้างมาก' ในประเด็นส่วนใหญ่" ความคิดเห็นส่วนใหญ่มักเป็นมุมมองที่กระจัดกระจายและปะติดปะต่อกันอย่างไม่ลงตัว "ตัวเลือกส่วนใหญ่มักไม่สะท้อนความต้องการของคนจำนวนมากอย่างแท้จริง"

ยกตัวอย่างเช่นกรณีข้อถกเถียงเรื่องการควบคุมอาวุธปืนในสหรัฐอเมริกา สังคมดูเหมือนจะแตกแยกออกเป็นสองขั้วตรงข้ามกัน ดูเหมือนจะไม่สามารถปรองดองกันได้ อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาการกระจายตัวทางภูมิศาสตร์อย่างละเอียดถี่ถ้วน พบว่าผู้อยู่อาศัยในเมืองมีแนวโน้มที่จะควบคุมอาวุธปืนมากกว่า เนื่องจากความหนาแน่นของประชากร ความเสี่ยงที่จะเกิดอันตรายร้ายแรงจากเจ้าของปืนเพียงคนเดียว และประสิทธิภาพของการมีเจ้าหน้าที่ตำรวจในการป้องปรามอาชญากรรม

ในพื้นที่ชนบทอย่างรัฐเท็กซัส ผู้คนให้ความสำคัญกับสิทธิในการพกพาอาวุธมากยิ่งขึ้น เนื่องจากหากเกิดอันตราย (เช่น การถูกสัตว์ป่าโจมตี) ตำรวจอาจมาถึงไม่ทันหลายชั่วโมง ซึ่งกว่าจะถึงเวลานั้นก็อาจจะสายเกินไป

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ทั้งสองฝ่ายต่างก็มีเหตุผลที่สมเหตุสมผลของตนเอง “ความหนาแน่นของประชากรเป็นตัวกำหนดทัศนคติของผู้คนที่มีต่อสิทธิในการพกพาอาวุธเป็นส่วนใหญ่” แดเนียลสรุป

ระบบกระจายอำนาจที่ออกแบบมาอย่างดีสามารถรองรับความแตกต่างในระดับภูมิภาคได้ ในทางกลับกัน ระบบเสียงข้างมากแบบธรรมดากลับกำหนดแนวทางแก้ปัญหาแบบ "เหมารวม"

ชั้นล่างไม่มีอำนาจ ส่วนชั้นบนไม่เต็มใจ

พี่น้องคู่นี้เชื่อว่าการเปลี่ยนผ่านสู่การกระจายอำนาจจะเป็นกระบวนการจากล่างขึ้นบน ซึ่งเกิดขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไปผ่านการแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงและการทดลองทางสังคม พวกเขาค้นพบช่องโหว่ทางนโยบายในยุโรป: หลายประเทศอนุญาตให้ผู้เสียภาษีจัดสรรภาษีเงินได้ 3% ให้แก่องค์กรไม่แสวงหาผลกำไรที่ได้รับการกำหนด สิ่งนี้นำไปสู่การเกิดขึ้นของนิติบุคคล "กึ่งชาติ" จำนวนมาก

การประชุม "Network Nation" ซึ่งจัดโดย Balaj Srinivasan ได้สำรวจรูปแบบการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจในอนาคต “คุณคงนึกภาพความกระตือรือร้นของผู้เข้าร่วมไม่ออกเลย สถานที่จัดงานเต็มไปด้วยผู้คนนับพัน และหลายคนก็กำลังสร้างเครือข่ายนอกสถานที่เช่นกัน” David เล่าถึงข้อสังเกตของเขา ตัวแทนจากรัฐบาลและมูลนิธิต่างๆ ทั่วโลกก็เข้าร่วมด้วย ซึ่งแนวคิดนี้ไม่ใช่แนวคิดที่แปลกแยกอีกต่อไป

สิ่งนี้ทำให้ฉันนึกถึงลิเบอร์แลนด์ รัฐขนาดเล็กที่ฉันไปเยือนเมื่อฤดูร้อนที่ผ่านมา มันเป็นดินแดนพิพาทบนพรมแดนระหว่างโครเอเชียและเซอร์เบีย พวกเขาใช้ประโยชน์จากพรมแดนที่ไม่มีขอบเขตจำกัดระหว่างสองประเทศเพื่อครอบครองพื้นที่ที่มีขนาดประมาณสนามฟุตบอลหลายสนาม แต่สิบปีผ่านไป พื้นที่ดังกล่าวก็ยังไม่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง กลยุทธ์ของพวกเขาคือหวังว่าไม่ช้าก็เร็วพวกเขาจะได้รับการยอมรับหรือสถานะพิเศษจากประเทศอื่น

ผมยกตัวอย่าง Liberland เพื่อแสดงให้เห็นถึงความยากลำบากของเส้นทางนี้ แต่ Daniel ชี้ให้เห็นว่ามีเรื่องราวความสำเร็จมากมาย: "ชุมชน Bitcoin ไม่เคยล็อบบี้รัฐบาลใด ๆ เลย เพียงแต่ผู้ใช้หลายสิบล้านคนหันมาใช้ Bitcoin กันเอง"

คุณไม่สามารถสร้างระบบแบบกระจายอำนาจได้ด้วยการขออำนาจจากส่วนกลาง “แต่เราเชื่อว่าการทำให้ระบบนี้เป็นไปได้ด้วยการใช้วิธีลงประชามติเป็นหนทางที่เป็นไปได้” เดวิดโต้แย้ง

แต่หากผลการลงประชามติสามารถพลิกกลับได้ด้วยการลงประชามติครั้งต่อไป เราจะรับประกันการกระจายอำนาจได้อย่างไร

“คุณผ่านกฎหมายผ่านการลงประชามติ หากคุณปฏิบัติตามขั้นตอนทั้งหมดและบรรลุการตัดสินใจแบบกระจายอำนาจผ่านการลงประชามติ คุณก็จะสามารถขจัดความเป็นไปได้ที่ใครบางคนอาจดึงคุณกลับไปสู่ระบบเดิมผ่านการลงประชามติอีกครั้งในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ” แดเนียลอธิบาย

“เมื่อคุณแก้ไขรัฐธรรมนูญ คุณก็เปลี่ยนกระบวนการแก้ไขรัฐธรรมนูญไปด้วย” เดวิดกล่าวเสริม ฝ่ายตรงข้ามจะใช้กำลังหรือไม่? เป็นไปได้ แต่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีจะทำให้การปราบปรามด้วยความรุนแรงมีค่าใช้จ่ายสูงมาก “โครงสร้างทางสังคมแบบใหม่จะถูกสร้างขึ้น ซึ่งผู้คนชื่นชอบอย่างแท้จริง เพราะพวกเขาร่ำรวยขึ้นภายใต้ระบบใหม่ จากนั้นระบบจะไม่ถดถอย เพราะคุณไม่สามารถระดมคนส่วนใหญ่มาโค่นล้มมันได้อีกต่อไป พวกเขาจะต่อต้านมัน”

สิ่งนี้ไม่จำเป็นต้องมีการปฏิวัติรุนแรง “ผู้คนจะลงคะแนนเสียงให้กับมันเพียงเพราะโลกใหม่นั้นดีกว่า แต่นั่นขึ้นอยู่กับว่าโลกใหม่จะทำให้คนส่วนใหญ่ร่ำรวยขึ้นจริง ๆ หรือไม่”

บทเรียนจาก OpenAI และ "บริษัทสวัสดิการสาธารณะ"

พี่น้องตระกูลลิเบอร์แมนมีประวัติอันยาวนานกับ OpenAI เมื่อบริษัทกำลังมองหาวิธีดึงดูดการลงทุนควบคู่ไปกับการยึดมั่นในค่านิยมหลัก พี่น้องตระกูลลิเบอร์แมนจึงได้เสนอโครงสร้างการกำกับดูแลกิจการที่โดดเด่น

โดยสรุป แนวคิดหลักคือ เมื่อระดมทุนเพื่อการพัฒนา นักลงทุนไม่ได้ถือหุ้นในบริษัททั้งหมด แต่ได้สิทธิ์ในการรับผลกำไรจากรายได้ของบริษัทเท่านั้น (เช่น รายได้จากการขายบริการสมัครสมาชิก) นักลงทุนไม่ได้ถือหุ้นในบริษัทแม่ (ซึ่งถือครองสินทรัพย์ที่มีมูลค่าสูงสุด เช่น โมเดล AI หลักและ LLM) และไม่สามารถควบคุมสินทรัพย์เหล่านี้ได้

นอกจากนี้ ยังมีการกำหนดเพดานกำไรที่นักลงทุนจะได้รับจากนิติบุคคลเชิงพาณิชย์ (เช่น 100 เท่าของเงินลงทุนใน Microsoft) โดยเงินจำนวนใดๆ ที่เกินกว่าเพดานนี้จะมอบให้กับบริษัทแม่ที่ไม่แสวงหากำไรของ OpenAI

แผนนี้มุ่งหวังที่จะสร้างสมดุลระหว่างผลตอบแทนของนักลงทุนกับความมุ่งมั่นของบริษัทในการให้บริการสังคม โดยให้แน่ใจว่าการพัฒนาโมเดลพื้นฐานนั้นส่งผลดีต่อผลประโยชน์สาธารณะในวงกว้างมากขึ้น

“แนวคิดนี้ยอดเยี่ยมมากและได้ผลดีอยู่ช่วงหนึ่ง พวกเขากำหนดเพดานผลตอบแทนของนักลงทุนไว้ และโมเดลนี้เองที่ประสบความสำเร็จในการดึงดูดบุคลากรที่มีความสามารถหลากหลาย” เดวิดเล่า

ในช่วงการพัฒนาโมเดลนี้ พี่น้องทั้งสองได้หารือกันอย่างลึกซึ้งกับผู้ก่อตั้ง ได้แก่ เกร็ก บร็อคแมน, อิลยา ซุตสโคเวอร์ และแซม อัลท์แมน ณ ตอนนั้น พวกเขาได้ตั้งคำถามสำคัญขึ้นมาว่า "โอเค คุณจำกัดผลตอบแทนของนักลงทุน โดยให้กำไรส่วนเกินตกไปอยู่ที่องค์กรไม่แสวงหาผลกำไร แล้วใครเป็นผู้บริหารองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรนี้ล่ะ?"

ในมุมมองของผม ประเด็นหลักของข้อถกเถียงเกี่ยวกับการปลดแซม อัลท์แมนออกจากตำแหน่งชั่วคราวและการกลับเข้ารับตำแหน่งอีกครั้งโดยคณะกรรมการนั้น อยู่ที่ว่าใครควรควบคุมองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรแห่งนี้ ความขัดแย้งเกิดขึ้นเมื่อเห็นได้ชัดว่าองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรแห่งนี้จะกลายเป็นหนึ่งในองค์กรที่ร่ำรวยที่สุดในโลก” เดวิดวิเคราะห์

ในตอนแรกพี่น้องทั้งสองได้เสนอวิธีแก้ปัญหาที่แตกต่างออกไปว่า "กำไรส่วนเกินไม่ควรไหลไปที่อื่น แต่ควรนำไปใช้ลดราคาสินค้าเพื่อให้ประชาชนได้รับประโยชน์" อย่างไรก็ตาม ในที่สุด OpenAI ก็เลือกเส้นทางที่แตกต่างออกไป ในวันที่ 28 ตุลาคม 2025 โดยได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานของสหรัฐอเมริกา OpenAI ได้ดำเนิน การเปลี่ยนผ่าน เป็น "บริษัทเพื่อสาธารณประโยชน์" อย่างสมบูรณ์ บริษัทได้ทำตามที่พี่น้องทั้งสองได้เตือนไว้ นั่นคือการยกเลิกเพดานผลตอบแทนของนักลงทุน ซึ่งเป็นองค์ประกอบสำคัญของโครงสร้างเดิม ปัจจุบัน OpenAI ใช้โครงสร้างทุนและรูปแบบธุรกิจมาตรฐาน กล่าวคือ ผู้ถือหุ้นถือหุ้นและรับผลกำไรไม่จำกัดตามสัดส่วน

มูลนิธิ OpenAI (เดิมเป็นองค์กรไม่แสวงหาผลกำไร) เป็นผู้ควบคุมองค์กรเชิงพาณิชย์ใหม่ OpenAI Group PBC อย่างเป็นทางการ โดยถือหุ้น 26% คิดเป็นมูลค่าประมาณ 130,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ส่วน Microsoft ถือหุ้น 27% คิดเป็นมูลค่าประมาณ 135,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ มูลนิธิได้ให้คำมั่นว่าจะบริจาคเงิน 25,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อการกุศล แต่ยังไม่ได้กำหนดกรอบเวลาที่ชัดเจน

ปัญหาที่พี่น้องเตือนไว้ได้กลายเป็นความจริงแล้ว สัดส่วนการถือหุ้นของมูลนิธิถูกกำหนดไว้แล้ว และมูลค่าหุ้นของมูลนิธิจะลดลงเมื่อได้รับเงินทุนรอบถัดไป แซม อัลท์แมน ในฐานะซีอีโอ สามารถควบคุมบริษัทมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์แห่งนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยโครงสร้างธุรกิจมาตรฐาน ในทางทฤษฎี มูลนิธิจะแต่งตั้งคณะกรรมการบริหาร แต่ในความเป็นจริง หากคณะกรรมการมีความภักดีต่ออัลท์แมน การควบคุมของมูลนิธิที่มีต่อบริษัทแม่ก็เป็นเพียงนามแฝงเท่านั้น

นี่คือสถานการณ์เดียวกันที่เกิดขึ้นระหว่างเรื่องราวการไล่ Altman ออกในเดือนพฤศจิกายน 2023: คณะกรรมการพยายามที่จะปลดเขาออก แต่พนักงานหลักออกมาประท้วงพร้อมกัน และสุดท้าย Altman ก็กลับมาด้วยพลังที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิม

บทที่เจ็ด: การเป็นผู้สร้างในกระแสของ AI

AI natives: ได้รับพรจากธรรมชาติหรือเกิดมาผิดเวลา?

ในสหรัฐอเมริกา กองทุนบำเหน็จบำนาญกระจุกตัวความมั่งคั่งทางสังคมอย่างมาก โครงสร้างประชากรโลกกำลังเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุ อัตราการเกิดที่ลดลงยังคงดำเนินต่อไป ความก้าวหน้าทางการแพทย์ทำให้อายุขัยยืนยาวขึ้น และสัดส่วนประชากรวัยเกษียณยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้ามาแทนที่วิศวกรรุ่นน้อง ทำให้นักศึกษาฝึกงานขาดโอกาสในการเรียนรู้จากประสบการณ์จริง มองเผินๆ ช่องว่างระหว่างรุ่นดูเหมือนจะกว้างขึ้น วิศวกรรุ่นพี่สั่งสมประสบการณ์ เงินทุน และอิทธิพล ทำให้วิศวกรรุ่นใหม่ตามไม่ทันได้ยากขึ้นเรื่อยๆ

เดวิดไม่เห็นด้วย "AI จะมีผลกระทบเชิงลบต่อคนรุ่นนี้หรือเปล่า? พูดตามตรง ผมไม่คิดอย่างนั้น ประสบการณ์ในอดีตชี้ให้เห็นข้อสรุปที่ตรงกันข้าม"

เป็นที่ยอมรับกันว่าผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ในช่วงอายุ 30 และ 40 ปี ที่เชี่ยวชาญด้าน AI จะได้รับการพัฒนาอย่างมาก อย่างไรก็ตาม คนรุ่นเก่ามีการปรับตัวเข้ากับ AI ได้ช้ากว่า เมื่อมองย้อนกลับไปในยุคที่คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลแพร่หลาย คนรุ่นใหม่ได้เปรียบอย่างมากเนื่องจากความผูกพันโดยธรรมชาติกับเทคโนโลยีใหม่ๆ

"เมื่อไม่นานมานี้ คุณจะเห็นคนหนุ่มสาววัยยี่สิบต้นๆ สร้างบริษัทมูลค่าพันล้านดอลลาร์... แต่บัดนี้ ต้องขอบคุณปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ทำให้คนหนุ่มสาวที่เพิ่งจบการศึกษาจาก MIT ก่อตั้งบริษัทที่มีรายได้เติบโตเร็วที่สุด นั่นคือ Cursor (ผู้ช่วยเขียนโค้ดด้วยปัญญาประดิษฐ์)" เขายกตัวอย่าง แดเนียลเสริมอีกกรณีหนึ่งว่า "เครื่องมือการทำงานร่วมกันเป็นทีม Lovable ก็ได้รับการพัฒนาโดยกลุ่มคนหนุ่มสาววัยยี่สิบต้นๆ ที่เพิ่งจบการศึกษาจากมหาวิทยาลัย"

ทำไมผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์และมีวุฒิการศึกษาระดับมหาวิทยาลัยจึงไม่สร้าง Cursor ขึ้นมา? "พวกเขาพยายามแล้ว แต่บ่อยครั้งก็ทำไม่ได้" เดวิดตอบ คนรุ่นใหม่มีมุมมองที่แตกต่าง พวกเขาโต้ตอบกับ AI บ่อยที่สุด และเข้าใจวิธีการดึงคุณค่าจากมันได้ดีกว่า

คนรุ่นนี้ยอมรับความจริงได้เร็วขึ้นว่า "ไม่ควรเชื่อถือวิดีโอ" และ "ภาพถ่ายไม่ได้ถูกสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการสารคดี แต่ถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นสื่อกลางในการสื่อสาร"

เด็กอายุ 10-13 ปีในปัจจุบันถึงกับสร้างมีมบนอินเทอร์เน็ตอย่าง "brainrot" เพื่อเสียดสีสื่อดั้งเดิมทุกรูปแบบ ตั้งแต่ข่าวสารไปจนถึงภาพยนตร์ที่สร้างสรรค์อย่างพิถีพิถัน สำหรับพวกเขาแล้ว สิ่งเหล่านี้เป็นเพียง "อาหารว่างข้อมูล" ที่ไม่ต้องการความสนใจมากนัก และการเสพมันไปก็ไม่ได้ทำให้ชีวิตพวกเขาเปลี่ยนไป "นี่คือวิธีที่พวกเขาเข้าใจและเข้าใจความปกติใหม่ของโลก" แดเนียลอธิบาย

"คุณรู้ไหม แค่ร้อยปีก่อน อายุขัยเฉลี่ยของคนเราน้อยกว่า 35 ปี" แดเนียลหัวเราะเบาๆ กับคำพูดของ 感慨 เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในยุคสมัยนั้น การปฏิวัติทางเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ทั้งการเข้าถึงข้อมูล วิถีชีวิต แนวคิดด้านสุขภาพ และวิถีการทำงาน

"ผมไม่อยากโทษคนรุ่นใหม่เลย ผมเชื่อว่าพวกเขาเข้าใจ AI ดีกว่าพวกเรา" เดวิดกล่าว "พวกเขาเป็นชาว AI ชาวดิจิทัลบนมือถือ และชาวปฏิสัมพันธ์สามมิติ การได้เห็นพวกเขาสร้างและยิงปืนพร้อมกันใน Fortnite ทำให้ผมไม่เข้าใจเลยว่าพวกเขาทำได้ยังไง ผมเคารพคนรุ่นนี้มาก"

นักวิจัยอาวุโสสร้างแบบจำลองพื้นฐาน แต่พวกเขาอาจไม่ทราบวิธีการสร้างผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้ายที่ประสบความสำเร็จโดยอิงจากแบบจำลองเหล่านี้

"เช่นเดียวกับคนที่เขียนโปรโตคอลสำหรับอินเทอร์เน็ตตั้งแต่แรก พวกเขาอาจยังไม่รู้ว่าควรสร้างแอปพลิเคชันใดบนโปรโตคอลนั้น เครือข่ายสังคมออนไลน์ที่พัฒนาโดย AI ของเราอยู่ที่ไหน พวกเขาอยู่ที่ไหน" แดเนียลถาม

บิล พีเบิลส์ วัยยี่สิบต้นๆ คือผู้มีส่วนสำคัญในโมเดลการสร้างวิดีโออย่างโซรา นักพัฒนาหนุ่มไฟแรงผู้บุกเบิกนวัตกรรม AI อย่างแท้จริงในยุคแรกๆ ในวงการโซเชียลมีเดีย “แต่เดี๋ยวนี้ไม่ควรจะมีโซเชียลมีเดียที่เน้น AI เป็นหลักเป็นสิบๆ ตัวแล้วหรือ? และคนรุ่นก่อนๆ ล้วนไม่รู้เรื่องนี้เลย” เดวิดกล่าวเสริม

อย่างไรก็ตาม เดวิดยอมรับว่า “ผมมีความหวังสูงสำหรับคนรุ่นนี้ แต่พวกเขาต้องเผชิญกับความท้าทายมากมาย เพราะโครงสร้างทางสังคมทั้งหมดไม่ได้รับการออกแบบมาเพื่อพวกเขา”

สิ่งที่ร้ายแรงยิ่งกว่านั้นคือคนรุ่นใหม่มีอำนาจอิทธิพลในการโน้มน้าวสังคมน้อยลงเรื่อยๆ... แต่ความรู้และความเข้าใจของพวกเขากลับเหนือกว่าคนรุ่นก่อนๆ มาก ความรู้สึกไม่มั่นคงเช่นนี้อาจก่อให้เกิดความอยุติธรรมอย่างรุนแรงได้” แดเนียลกล่าวเสริม

คนรุ่นใหม่รู้จัก AI มากขึ้น เข้าใจมันอย่างลึกซึ้งมากขึ้น และมองเห็นอนาคตไกลกว่า เพราะพวกเขาจะใช้ชีวิตอยู่กับมัน แต่พวกเขากลับเข้าถึงทรัพยากรทางสังคมได้น้อยกว่า

ทฤษฎี "อินเทอร์เน็ตตาย" และมาตรการรับมือ

Sora เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของผลิตภัณฑ์ AI ดั้งเดิม อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มคอนเทนต์ทั้งหมดล้วนเต็มไปด้วยวิดีโอที่สร้างโดย AI โดยไม่มีลายน้ำ ยิ่งผู้ใช้มีอายุมากเท่าไหร่ การแยกแยะระหว่างวิดีโอจริงกับวิดีโอปลอมก็ยิ่งยากขึ้นเท่านั้น

มีการร้องเรียนอย่างแพร่หลาย: สแปมมีอยู่ทุกหนทุกแห่ง และ "ฉันไม่อยากอยู่ใน 'อินเทอร์เน็ตที่ตายไปแล้ว' (หมายถึงเครือข่ายที่เนื้อหาส่วนใหญ่สร้างขึ้นโดย AI และขาดการโต้ตอบของมนุษย์อย่างแท้จริง)" รูปแบบใหม่กำลังเกิดขึ้น: ผู้ใช้เห็นข้อความที่มีรูปแบบหรือโทนเฉพาะเจาะจง และคิดว่ามาจาก AI พร้อมวิพากษ์วิจารณ์ผู้เขียนว่าไม่เคารพเวลาของผู้อ่าน

เดวิดเชื่อว่าคนรุ่นใหม่จะหาทางออกได้อย่างรวดเร็ว “พฤติกรรมการปรับตัวจะเกิดขึ้น พวกเขาจะเรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างเนื้อหาจริงและเนื้อหาที่สร้างขึ้น พวกเขาจะเป็นผู้ริเริ่ม พัฒนาเครื่องมือและผลิตภัณฑ์เพื่อแก้ปัญหานี้”

หรือบางทีเราอาจจะไม่จำเป็นต้อง "แก้ไข" ปัญหานี้เลยก็ได้? บางเรื่องก็ถ่ายทำด้วยฟิล์ม บางเรื่องก็ถ่ายทำด้วยดิจิทัล แล้วมันจะส่งผลดีอะไรกับผู้ชมล่ะ?

ลองยกตัวอย่าง Snapchat สิ เครือข่ายโซเชียลนี้มักจะเน้นเนื้อหาสั้นๆ จริงใจ และไม่ปรุงแต่ง แต่คนรุ่นมิลเลนเนียลคงไม่สามารถคิดค้น Snapchat ได้ พวกเขาเติบโตมาในยุคกล้องฟิล์ม ที่ทุกภาพถ่ายล้วนเป็นสัญลักษณ์ของการบันทึกช่วงเวลาอันล้ำค่า

คนรุ่นต่อไปมองว่าการถ่ายภาพเป็นเพียงเครื่องมือสื่อสารเท่านั้น

“เรากำลังจับตาดูคนหนุ่มสาววัย 20 กว่าๆ อย่างใกล้ชิด เพื่อดูว่าพวกเขากำลังสร้างสรรค์โปรเจกต์อะไรอยู่” เดวิดกล่าว คนหนุ่มสาวกระตือรือร้นที่จะนำ AI เข้ามาใช้ในงานสร้างสรรค์ของพวกเขา เพราะพวกเขาได้นำ AI มาใช้เขียนโปรแกรมได้เร็วขึ้นมากแล้ว

เราเคยพบกับ "ข้อความแบบครั้งเดียว" ในอนาคตเราจะได้เห็น "แอปพลิเคชันแบบครั้งเดียว"

ในช่วงแรก โค้ดที่เขียนโดย AI มีคุณภาพต่ำ ปัจจุบัน OpenAI และวิศวกรระดับสูงของ xAI กำลังร่วมมือกับ AI ในการเขียนโค้ด แต่นี่ไม่ใช่แค่ "การเขียนโค้ดแบบสั่น": "คุณไม่ได้แค่พูดว่า 'สร้างแอปพลิเคชันให้ฉัน' ในความเป็นจริง คุณจำเป็นต้องเขียนข้อกำหนดทางเทคนิคที่ละเอียดมากสำหรับทุกขั้นตอน" แดเนียลอธิบาย

นี่ไม่ใช่ "วิศวกรรมสัญญาณ" แต่เป็น "วิศวกรรมบริบท" ที่จะประมวลผลบริบทของงานอย่างลึกซึ้ง รวบรวมและจัดโครงสร้างข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คำแนะนำสำหรับคนรุ่นใหม่ : สร้างสรรค์ด้วยลงมือทำ

หากภาคเรียนมหาวิทยาลัยสั้นกว่าช่วงเวลาระหว่างการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของโลก เราจะเรียนรู้ได้อย่างไร? หากบริษัทต่างๆ แทนที่นักศึกษาฝึกงานและนักวิจัยรุ่นเยาว์ด้วยเครือข่ายประสาท เราจะหาประสบการณ์จากที่ไหน?

"คุณสร้างมันขึ้นมาได้ ทุกคนคาดหวังว่าจะมียูนิคอร์นเกิดขึ้นเอง" เดวิดตอบ ยูนิคอร์นคือสตาร์ทอัพที่มีมูลค่าหนึ่งพันล้านดอลลาร์ และไม่เคยมีแบบอย่างใดที่คนคนเดียวจะประสบความสำเร็จได้ขนาดนี้ แต่ ฌอน คาปลาน ผู้ก่อตั้งแพลตฟอร์มตลาดทำนายผล Polymarket กำลังใกล้จะบรรลุเป้าหมายนั้นแล้ว โดยกลายเป็นมหาเศรษฐีที่สร้างตัวเองได้อายุน้อยที่สุดในโลกด้วยวัยเพียง 27 ปี

ความสำเร็จแบบนี้จะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อเวลาผ่านไปเท่านั้น ในช่วงเริ่มต้นของการเริ่มต้นธุรกิจ วงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใช้เวลานานถึงสี่ปี แต่ด้วยวิวัฒนาการของเว็บ อินเทอร์เน็ตบนมือถือ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ความเร็วจึงเพิ่มขึ้นอย่างมาก ปัจจุบัน ผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริงขั้นต่ำ (MVP) สามารถสร้างได้ภายในเวลาเพียงไม่กี่วัน

ในปัจจุบัน ความเร็วในการอัพโหลดแอปไปยังร้านแอปนั้นขึ้นอยู่กับกระบวนการตรวจสอบของร้านแอปมากกว่ากระบวนการพัฒนาเอง

“คำแนะนำหลักของเราคือ คุณจะเรียนรู้ได้มากขึ้นด้วยการสร้างโครงการของคุณเอง” เดวิดเน้นย้ำ AI ช่วยลดอุปสรรคด้านเงินทุนในการเป็นผู้ประกอบการได้อย่างมาก ช่วยให้ธุรกิจขนาดเล็กสามารถเติบโตได้

กล่าวอีกนัยหนึ่ง สำหรับคนส่วนใหญ่ วิธีเดียวที่จะพิสูจน์ความสามารถและได้รับประสบการณ์ในอนาคตก็คือการสร้างโครงการของตัวเอง

“นั่นฟังดูเหมือนคำขู่นิดหน่อย...” แดเนียลหัวเราะ

แต่เดวิดพูดอย่างจริงจังว่า "การสร้างโครงการของคุณเองเป็นวิธีที่ดีที่สุด นั่นคือเส้นทางสู่การเติบโตที่รวดเร็วอย่างแน่นอน แม้แต่โครงการที่ล้มเหลวก็ยังสอนอะไรคุณได้มากกว่าคนที่ยังคงอยู่ในตำแหน่งปัจจุบัน"

คนหนุ่มสาวไม่ต้องแบกภาระทางประวัติศาสตร์อันหนักอึ้งหรือพันธสัญญาที่ปิดกั้นพวกเขาจากการลอง "เส้นทาง" ใหม่ๆ พวกเขาสามารถกล้าเสี่ยงและสำรวจดินแดนใหม่ๆ ได้

“ทางเลือกที่ง่ายที่สุดในตอนนี้คือการก่อตั้งบริษัทที่ปรึกษาขนาดเล็กเพื่อช่วยให้ลูกค้าองค์กรนำ AI ไปใช้ คุณยังอายุน้อยและรู้เรื่อง AI มากกว่าเจ้าของธุรกิจส่วนใหญ่” เดวิดแนะนำ

เมื่อทศวรรษที่แล้ว กลุ่มผู้ประกอบการได้สอนธุรกิจต่างๆ ให้ใช้โซเชียลมีเดีย และเมื่อ 25 ปีที่แล้ว งานของพี่น้องตระกูล Lieberman คือการเชื่อมต่อธุรกิจต่างๆ เข้ากับอินเทอร์เน็ต

เราได้ก้าวเข้าสู่ยุคที่การเปิดธุรกิจประเภทนี้เป็นเรื่องที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ระบบช่วยให้คุณทำได้ ตอนนี้สิ่งที่คุณต้องทำคือการลงมือทำ