ตั้งแต่เริ่มเขียนหนังสือมา บทความของผมที่ถูกแชร์มากที่สุดคือ ‘สอนอะไรให้ไทยทันโลก’ เผยแพร่ครั้งแรกที่ settakid.com เมื่อวันที่ 6 พฤศจิกายน 2014 หรือเกือบ 10 ปีก่อน  ฉบับภาษาไทยไม่เท่าไรนัก แต่ที่แชร์เป็นแสนเป็นล้านครั้งคือฉบับที่ถูกแปลเป็นภาษาจีน แล้วมีดาราไต้หวันพ่อลูกอ่อนนำไปแชร์ต่อ  

.

ในบทความนั้น ผมเสนอ ‘5 สอน’ ที่คาดว่าจะมีความสำคัญต่ออนาคตของเด็ก ๆ เพื่อให้พวกเขาอยู่รอดและก้าวหน้าในยุคดิจิทัลสุดผันผวน  

.

เกือบ 10 ปีผ่านไป  เรากำลังเข้าสู่ปีที่ว่ากันว่าเป็น ‘ปีแห่ง AI’ ที่สร้างทั้งความตื่นเต้นและความกังวลถึงผลกระทบต่อหนทางทำมาหากิน รวมถึงอนาคตของเด็ก ๆ 

.

นับวัน “สอนอะไรให้ลูกทันโลก” เลยแลดูเป็นโจทย์ที่ตอบยากขึ้นเรื่อยๆ  ในฐานะพ่อคนนึง ถ้าพูดกันตรง ๆ แม้แต่ผู้ปกครองเอง ผู้ใหญ่เอง ก็ยังไม่รู้เลยว่าจะเอาตัวรอดกันอย่างไรต่อดี  ยังต้องคิดเผื่อเจ้าตัวเล็กด้วย!

.

ไม่ต้องกังวลไป ในอดีตและในทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ยังพอมีคำใบ้อยู่บ้าง

.

งานวิจัยด้านเศรษฐศาสตร์แรงงานที่เกี่ยวกับเทคโนโลยีในยุคที่ผ่านมาพบอะไรหลายอย่าง (ค่อนข้าง US-centric นะครับ)

1) การมาของเทคโนโลยีระดับพระกาฬอย่างคอมพิวเตอร์ที่ใช้กันทั่วไปนั้น ไม่ได้ทำลายงานอย่างเดียว  มันสร้างงานใหม่ ๆ ด้วย (เป็นจำนวนมากอีกต่างหาก ~60% ของงานในปัจจุบันคืองานที่ไม่เคยมีอยู่ในโลกเมื่อ 80 ปีก่อน) 

2) การมาของคอมพิวเตอร์ได้สร้างเส้นแบ่งและถ่างขั้วระหว่างแรงงานทักษะต่ำกับทักษะสูง  โดยไปเอื้อประโยชน์ให้กับกลุ่มทักษะสูง (ที่มักวัดด้วย cognitive skills) ให้เนื้อหอมขึ้นสุด ๆ  แต่…มีความพิศดารตรงที่ว่าหลังจากปี 2000 เป็นต้นไปกลุ่มทักษะสูงนี้กลับไม่ร้อนแรงเท่าเดิม (อย่างที่พ่อแม่หลาย ๆ คนเชื่อ) บางครั้งในข้อมูลตลาดแรงงานมีการตกชั้นมาแย่งงานกับกลุ่มทักษะกลาง-ล่างด้วย  เข้า narrative เรื่องทุนกดดันแรงงาน แรงงานก็กดดันกันเอง

3) เทคโนโลยีใหม่ๆ อย่าง AI, digitalization, automation ยังมีหลักฐานไม่ชัดเจนว่าสุดท้ายแล้วมันกระทบแรงงานอย่างไร  มีทั้งงานวิจัยระดับโลกของกลุ่ม  Acemoglu, Autor, Hazell, Restrepo ที่แทบจะไม่เจอหลักฐานว่าเทคโนโลยีนี้สร้างผลกระทบกับค่าจ้างหรือการจ้างงานในระดับอุตสาหกรรม และมีงานวิจัยชิ้นใหม่ของ Brynjolfsson ที่พบผลลัพธ์บวกของ generative AI โดยเฉพาะกับแรงงานทักษะต่ำ (สวนกับกระแส computerization ในข้อ 1) แต่มันก็มาจากแค่การใช้งานใน 1 บริษัท  ยังเร็วไปมากที่จะขยายความ

.

4) ท่ามกลางความหดหู่ของแรงงานที่ขนาด cognitive skills เจ๋งแล้วยังถูกกด และความไม่แน่ไม่นอน ดูเหมือนว่าคำตอบจะซุกอยู่ในรายละเอียดของ ‘ทักษะ’ ที่ลึกกว่าการนิยามว่าใคร cognitive ดีไม่ดี  เพราะมีนักวิจัยไป Zoom-in ดูทักษะแนว decision-making skills กับ social skills แล้วพบว่าแรงงานกลุ่มที่ทักษะจำพวกนี้ดีนั้นทำได้ดีในตลาดแรงงาน

. 

ถ้าจะรีบ ๆ ย่อย 4 ข้อนี้ ก็คือ โอกาสในตลาดแรงงานยังมีแน่สำหรับการมาครั้งใหม่ของเทคโนโลยี แต่จะมีให้กับคนที่มีชุดทักษะบางอย่างที่โลกหันมาให้ค่ามากขึ้น  การอัด cognitive ความรู้ หรือแม้กระทั่งทักษะ coding ไปตรงๆ ทื่อๆ อย่างเดียวนั้นมีสัญญาณว่าเริ่มไม่คุ้มแล้ว  เพราะเอาเข้าใจความร้อนแรงมันก็ฝ่อมาให้เห็นพักใหญ่แล้ว   

สิ่งที่โลกยุค AI ต้องการ อาจจะเป็นแรงงานที่ ทั้ง soft ทั้ง hard ไม่ใช่แค่ hard skill ดี (ยากดีไหมครับโลกนี้) 

.

โอเค แล้ว ‘5 สอน’  ที่ผมเคยเขียนไว้เมื่อเกือบ 10 ปีก่อนยังพอไปได้หรือไม่ มาดูกันครับ

.

1. สอนให้ไฝ่รู้ 

หมายความว่าสอนให้เกิดนิสัยอยากพัฒนาตัวเองโดยไม่ต้องมีผู้ใดหรือสถานการณ์ใดมาบีบบังคับ

.

โลกกำลังเกิดภาวะ shelf life ของทักษะและปริญญาลดลง  ทุกคนควรหมั่นฝึกฝนวิชาใหม่ ๆ อย่างเป็นกิจวัตร และที่สำคัญคือสังคมกับผู้ปกครองไม่ควรไปดับเปลวไฟแห่งความไฝ่รู้ในแววตาของเด็ก ๆ  

. 

2. สอนให้เรียน 

เมื่อไฝ่รู้ก็ต้องเรียนให้เป็น เพราะว่าเมื่อเกิดการ ’สอน’ ไม่ได้แปลว่าต้องเกิดการ ‘เรียน’ ขึ้นเสมอไป 

.

แต่ละคนแต่ละรูปแบบการเรียน บางคนต้องเรียนเดี่ยว บางคนเรียนกับ YouTube ดีกว่าเรียนกับกระดานดำ บางคนต้องการเรียน ข ไข่ ก่อน ก ไก่  บางคนต้อง flash cards บางคนต้องเอาการกับเพื่อน ไม่มีใครเรียนเหมือนกันเป๊ะ

.

ของขวัญที่ล้ำค่าที่สุดที่ ChatGPT มอบให้พวกเราคือติวเตอร์ส่วนตัวสำหรับทุกเพศทุกวัย  ควรเริ่มลองใช้ตั้งแต่วันนี้ เรื่องเล็ก ๆ แค่ช่วยให้เราอ่านรายงานหรือหนังสือเข้าใจแก่นมากขึ้นก็ได้  ค้นหารูปแบบการเรียนรู้ที่เหมาะที่สุดกับตัวเรา จะได้ไม่เสียเวลาและทักษะสดใหม่อยู่เสมอ 

.

3. สอนว่า ‘ความรู้’ ไม่เท่ากับ ‘ความคิด’

ในโลก AI เราต้องให้ความสำคัญกับทักษะในการคิดให้มากขึ้น  ความรู้ยังสำคัญ แค่มันอาจไม่จำเป็นต้องอยู่ในสมองคุณตลอดเวลา หรือจองที่ประจำในสมองเด็กนักเรียนเสมอ เนื่องจากจากการดึงและเข้าถึงความรู้ทำได้ง่ายขึ้น  

อีกทั้งไม่ใช่เพราะว่า AI ยังทำไม่ค่อยได้อย่างเดียว (เดี๋ยวมันอาจทำได้ก็ได้)  แต่เป็นเพราะมันเป็นจุดเริ่มต้นของการไปสู่ทักษะหรือคุณค่าอื่น ๆ ที่สมองคุณสามารถมอบให้กับผู้อื่นหรือตลาดแรงงานที่ไม่แน่นอนในอนาคตได้ด้วย

.

ลึกไปกว่านั้นอีก คือเรื่องของจิตและภาวะการเป็น ‘ผักดิจิทัล’ ที่ autopilot อยู่ไปได้วัน ๆ โดยไม่ฉุกคิดอะไรเอง หรือถูกชักจูงการกระทำโดยสิ่งอื่นโดยง่าย

.

ผมเคยตั้งคำถามไว้ในหนังสืออาทาเดีย ว่าทุกวันนี้พวกเราได้ ‘คิด’ จริงๆ วันละกี่ครั้ง (น่าตกใจพอสมควร) และเตือนถึงอันตรายจาก ‘ภาวะไร้ซึ่งความคิด’ ไม่ว่าจะเป็นการถูกล้างสมองทางการเมือง การค้า หรือทางความสัมพันธ์ที่ผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัล  

ดูเหมือนว่าเทคโนโลยีจะผลักเราให้ถลำเข้าไปใกล้ภาวะนี้ขึ้นทุกวัน

.

4. สอนให้เถียง 

เกือบ 10 ปีก่อน ผมมองว่าทักษะในการถกเถียงอย่างมีเหตุผล อยู่บนพื้นฐานของข้อมูลกับตรรกะ และ ไม่ถลำไปสู่การทะเลาะ/ทำลายความสัมพันธ์ จะมีค่ามากขึ้น

.

เป็นไปได้ว่างานที่จะหลงเหลือให้มนุษย์หรือที่มีมูลค่าสูงจะมีความซับซ้อนสูง หรือแม้กระทั่ง ไม่มีถูก ไม่มีผิด ไม่มีคำตอบตายตัว  นั่นแปลว่าการจะบรรลุเป้าน่าจะต้องพึ่งพิงการประนีประนอมหรือการเจรจาบนบริบทที่หลากหลาย แยบยล และ ‘มนู๊ด มนุษย์’ เพื่อให้งานสำเร็จ

.

5. สอนให้เขียน 

แม้ว่าวันนี้ ChatGPT จะเขียนได้ดีกว่ามนุษย์ทั่วไป  การเขียนก็ยังให้อะไรมากกว่าที่เราคิด และผมเชื่อว่ามันจะยิ่งทวีมูลค่า

.

ไม่ใช่เพราะงานเขียนจะมีมูลค่าสูงขึ้น  แต่เป็นเพราะผลพลอยได้หลาย ๆ อย่างจากการลงมือเขียนจริงจังจะเป็นของหายากในโลกที่คนอื่นเลิกเขียน

ผมเชื่อมาโดยตลาดว่า ‘เมื่อเขียน จึงคิด’  การลงมือเขียนจะบังคับให้เราได้ฝึกเรียบเรียงความคิดและสื่อสารอย่างเป็นระเบียบ นำไปสู่ทักษะอื่น ๆ อีกมากมาย  รวมถึงนิสัยที่แฝงอยู่ในหลายๆ ข้อด้านบนโดยไม่ต้องมีใครมาสอนเลยก็เป็นได้

---

ทีแรกคิดว่าจะต้องเปลี่ยนข้อเสนอใหม่ทั้งหมด แต่พอทบทวนดูสักครู่ ทุกข้อล้วนทวีความสำคัญมากขึ้น

1) ใฝ่รู้ให้มากขึ้น ในวันที่โลกเปลี่ยนเร็ว

2) เรียนให้เป็น ในวันที่ทักษะที่สะสมมาอาจหมดอายุ หมดค่าได้ภายพริบตาเดียว

3) รู้จักคิดมากกว่าเพียงเติมความรู้ ในวันที่ความรู้หายง่าย แต่ความคิดอ่าน ความสามารถในการแก้ไขปัญหาซับซ้อนนั้นหายาก 

4) รู้จักเถียงให้เป็น ในวันที่คำตอบและการบรรลุเป้า ไม่ตรงไปตรงมา ไม่ง่ายเหมือนเดิม

5) รู้จักเขียน เพื่อให้โอกาสพัฒนาความคิด

ตอนถัดไปจะเป็นเรื่องของทักษะใหม่ ๆ ที่น่าเพิ่มเข้าในลิสต์นี้ครับ 🙂

ai economy human capital ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ เศรษฐศาสตร์