“Agentic AI” เปลี่ยนกติกาโลกสื่อ จากผู้ช่วยสู่ระบบคิดเองทำงานได้เอง “โชค วิศวโยธิน” แนะ “Tech-Trust” และใช้ AI เป็นโครงสร้างพื้นฐานใหม่ในการสร้างสื่อคุณภาพ ขณะที่สื่อไทยมอง AI ไม่ได้มาแทนคน แต่เปลี่ยนกติกาสมรภูมิสื่อ รับมือ Agentic AI ทั้งมุมภัยคุกคาม และโอกาสใหม่ ด้าน“สุวิตา” ชี้ AI ดิสรัปต์ครีเอเตอร์เต็มรูปแบบ สมาคมคอนเทนต์หนุนกำกับดูแล-จับมือสื่อสร้างระบบนิเวศใหม่ เพื่อเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างโมเดลธุรกิจใหม่

สภาการสื่อมวลชนแห่งชาติ เปิดเวทีถก “Agentic AI ภัยคุกคามหรือโอกาสใหม่ในสมรภูมิสื่อ?” เนื่องในวาระครบรอบ 29 ปี 4 กรกฎาคม 2569 โดยมีผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และคนข่าวร่วมแชร์ประสบการณ์

โชค วิศวโยธิน ผู้ก่อตั้งกลุ่ม AI เพื่อธุรกิจและสังคม อัปเดตถึงทิศทาง AI ใน 1-2 ปีข้างหน้า ก่อนเปิดเวทีเสวนา ที่มีผู้ร่วมทั้งภาคเอกชน ภาควิชาชีพ และวิชาการ ประกอบด้วย สุวิตา จรัญวงศ์ ประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท เทลสกอร์ จำกัด และอุปนายกสมาคมคอนเทนต์ครีเอเตอร์ไทย (TCCA) ก้าวโรจน์ สุตาภักดี Senior Leader, TNN Digital Channel  ปกรณ์ พึ่งเนตร บรรณาธิการบริหาร เนชั่นทีวี ช่อง 22 สุภโชค ภัทรามรุต ผู้อำนวยการฝ่ายสื่อใหม่ PPTV และ ผศ.ดร.เอกพล เธียรถาวร คณะวารสารศาสตร์และสื่อสารมวลชน มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ดำเนินรายการเสวนาโดย อศินา พรวศิน กรรมการ สภาการสื่อมวลชนแห่งชาติ

“โชค” ได้ระบุถึง 2 T ที่คนทำงานสื่อสารมวลชน และวารสารศาสตร์ต้องยึดถือในยุคนี้ คือ เทคโนโลยี (Tech) และทรัสต์ หรือความน่าเชื่อถือ (Trust) การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของ AI ตั้งแต่ปลายปี 2022 ที่ Generative AI (เช่น Chat GPT) เป็นที่รู้จัก ปัจจุบันมี AI ในระบบสารบบ (Store Listing) มากกว่า 20,000 ตัว และมีการอัปเดตแทบทุกสัปดาห์ AI ที่ใช้อยู่ในปัจจุบันจะเป็นเวอร์ชันที่ “ฉลาดน้อยที่สุด” เสมอเมื่อเทียบกับวันพรุ่งนี้

 “2T” คือ Tech กับ Trust เรื่องแรกเราต้องเข้าใจกันก่อนว่า การที่ AI มันพัฒนาช่วงนี้อย่างถี่มาก เพราะว่าการมาถึงของรูปแบบหนึ่ง ที่เรียกว่า Generative AI ที่เป็นที่รู้จักกันมากผ่าน Chat GPT เมื่อปี 2022 ซึ่งจริงๆ แล้ว AI มีมานานมาก 50-60 ปี แต่หลังจากปลายปี 2022 เป็นต้นมา มีการพัฒนาอย่างถี่ และจำนวนมาก เรามี AI อยู่ใน Store Listing มากกว่า 20,000 ตัว

แต่ขณะเดียวกัน ก็ยังไม่มีผู้พัฒนารายไหนหยุดพัฒนาในเวอร์ชันถัด ๆ ไป โดยมีรุ่นใหม่ของ AI ออกมาเกือบทุกสัปดาห์ บางสัปดาห์ออกมามากกว่า 1 ตัว นั่นเพราะตอนนี้ในฐานะของผู้ให้บริการ หรือผู้พัฒนาระบบ AI ยังอยู่แค่ระหว่างทาง สิ่งที่ท่านใช้อยู่ทุกวันนี้ จะกลายเป็น AI ที่ฉลาดน้อยกว่าวันพรุ่งนี้เสมอ

เป้าหมายถัดไปคือ AGI จากเดิมที่เป็น Narrow AI (ANI) ที่ทำงานได้เฉพาะทาง AI กำลังพัฒนาไปสู่ Artificial General Intelligence (AGI) ที่มีความสามารถหลากหลาย เรียนรู้และปรับตัวได้เหมือนมนุษย์ ซึ่งคาดว่าจะได้เห็นภายในปีนี้หรือภายในปี 2030

    ผลกระทบต่อสื่อดิจิทัลและการปรับตัวด้วย ยอดผู้เข้าชมสื่อดิจิทัลลดลง เพราะคนหันไปถาม AI แทน ขณะที่ AI ก็นำข้อมูลจากสื่อไปใช้โดยที่สื่อไม่ได้ค่าตอบแทน เทคโนโลยีโปรโตคอล (เช่นที่ Cloudflare นำมาใช้) จะช่วยบล็อก AI ไม่ให้ดึงข้อมูลฟรี และเปิดโอกาสให้สื่อสามารถเรียกเก็บเงิน (Monetize) จาก AI ได้

Agentic AI และ Agentic Loop : AI ยุคถัดไปจะทำงานเป็นวงจร (Plan, Do, Check, Act) สามารถเรียนรู้ ปรับปรุงตัวเอง และปรับตัวตามสถานการณ์ได้ คนทำงานจึงยิ่งต้องปรับตัวให้ทัน

เป้าหมายต่อไปของนักพัฒนา เรียกว่า AGI หรือ Artificial General Intelligence ซึ่งเป็น AI ชนิดที่มีความสามารถหลากหลาย ทุกวันนี้ที่เรามี AI มากกว่า 20,000 ตัว เพราะว่าแต่ละตัวทำงานได้เพียงเรื่องเดียว หรือเรียกกันว่า ANI หรือ Artificial Narrow Intelligence แต่เมื่อวันหนึ่งที่เป็น AGI AI ก็จะทำมีความสามารถในการเรียนรู้ แล้วก็ทำงานได้มากกว่า 1 อย่าง ทำหลาย ๆ อย่างได้ พูดง่าย ๆ Artificial ก็คือตัวประดิษฐ์ขึ้น แต่ General Intelligence ก็คือมนุษย์เรานี่เอง ที่สามารถเรียนรู้เรื่องต่าง ๆ แล้วก็ทำสิ่งต่าง ๆ ได้เช่นกัน

ถ้าเราพูดกันเรื่อง AGI ประมาณ 3 ปีที่แล้ว สิ่งที่คนพูดถึงคือ AGI มีจริงหรือไม่ จะเกิดขึ้นได้จริงหรือเปล่า แต่วันนี้ คำถามจะเปลี่ยนไปเป็นว่า AGI จะมาเมื่อไหร่ ซึ่งคำตอบของผู้ให้บริการ AI ชั้นนำ หรือคนคิดค้นเทคโนโลยี บางคนก็บอกว่าปีนี้อาจจะได้เห็น บางคนก็บอกว่า 5 ปี บางคนก็บอกว่าแถว ๆ ปี 2030 ซึ่งไม่ใช่อนาคตอันไกลเลย

“โชค” ระบุว่า สิ่งหนึ่งที่อยากจะให้ทราบสถานการณ์คือ ยอดตัวเลขผู้เข้าชมสื่อดิจิทัลลดลงอย่างมหาศาลในช่วงที่ผ่านมา นับตั้งแต่ Chat GPT เกิดขึ้น นั่นเพราะว่าผู้คนไปถามหาข้อมูลจาก AI และคนจำนวนมากไม่ทราบว่า AI มี Hallucination คือให้ข้อมูลที่ผิด และขณะเดียวกันมันก็มาเอาข้อมูลจากสื่อดิจิทัลกลับไปบอกผู้ใช้บริการ ผู้ทำสื่อดิจิทัลก็ลงแรง และไม่ได้ค่าตอบแทนตรงนั้น เพราะส่วนใหญ่แล้ว โมเดลดั้งเดิมของสื่อดิจิทัล จะอยู่บนค่าโฆษณาดิจิทัล Digital Ad

“ผมขอแนะนำเทคโนโลยี X402 สำหรับผู้ที่พอเข้าใจเรื่องเทคโนโลยีพื้นฐาน เราจะจำได้ว่า เวลาที่เราเข้าหน้าเว็บไซต์ แล้วเรามันไม่เจอ มันจะขึ้นว่า 404 ถ้าเราเข้าเว็บไซต์ที่เขาต้องล็อกอิน แต่เราไม่ได้ล็อก มันจะขึ้นว่า 403 ลักษณะเดียวกัน ตัวนี้ 402 คือการที่บอกว่า เว็บไซต์นี้ถ้าจะเข้ามาจะคิดเงิน ซึ่งตัวนี้จะถูกล็อกไว้กับการเข้าถึงของ AI ผู้ให้บริการรายแรกที่ Apply และสามารถเพิ่งประกาศเรื่อง Monetization สัปดาห์นี้ สัปดาห์ที่ผ่านมานี้ คือ Cloudflare ซึ่งเป็นผู้ให้บริการ Network ระดับโลก คนก็จะเข้าผ่านเข้าเว็บไซต์ของพวกเรา ถ้าเราเอาไว้ วิ่งผ่าน Cloudflare เขาจะสามารถ Detect ได้ว่า AI ตัวไหนที่กำลังมาเข้ามาเอาเนื้อหาจากเว็บไซต์ของเรา เราสามารถตั้งราคา เพื่อให้ AI นั้นทำการจ่ายเงิน แล้วก็ Monetize ให้กับตัวเรา ทำให้เป็นโอกาสใหม่ทางธุรกิจ” 

เขากล่าวต่อว่า สำหรับคนที่ให้บริการทางสื่อดิจิทัล เรื่องที่เป็นประเด็นที่พูดกันอยู่วันนี้ เรื่อง Agentic AI ตัวนี้ก็เป็นเรื่องมีความสำคัญ คีย์ของ Agentic AI คือสิ่งที่เรียกว่า Agentic Loop Agentic Loop คือการที่ AI นั้นทำงานจนครบ ถ้าเราคุ้น ๆ เรามันจะมีโมเดล PDCA Plan-Do-Check-Act วนอยู่ ซึ่ง Agentic AI ก็จะทำแบบนั้น แล้วมันจะเรียนรู้จากสิ่งที่มันทำ สิ่งที่ผิดแผนเดิม และหลังจากนั้นมันก็จะมีความรู้มากขึ้น และปรับปรุงตัวของมันไปเรื่อย ๆ อันนี้คือคีย์สำคัญของการที่เป็น Agentic AI และมันปรับตัวตามสถานการณ์ และประสบการณ์ ขนาด AI ยังปรับตัว แน่นอนว่าเราที่เป็นคน ก็ยิ่งต้องปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของ AI ให้มากยิ่งขึ้น

3 ระดับของการปรับตัวในองค์กรสื่อ

“โชค” ยังชี้ถึง 3 ระดับของการปรับตัวในองค์กรสื่อ (AI Transformation) โดย ระบุว่า การที่เราจะปรับตัว AI Transformation สำหรับองค์กรสื่อ มองออกเป็น 3 ระดับ

ระดับแรก คือ Direction ผู้บริหารองค์กร ต้องมอง AI เป็น Infrastructure (โครงสร้างพื้นฐานเหมือนไฟฟ้า) ไม่ใช่แค่ Tools (เครื่องมือ) ต้องมีความเข้าใจในเรื่องของโมเดลธุรกิจที่เปลี่ยนไป และมองให้เห็นถึง AI ในฐานะ Infrastructure ของคนทำงานสื่อสารมวลชน Infrastructure ไม่ใช่ Tools ซึ่งแต่ละคนก็ใช้กันได้ ถ้าเรามองว่า Tools คืออะไร Tools คือเครื่องใช้ไฟฟ้า เรามีแอร์ มีพัดลม มีทีวี แต่ Infrastructure คือไฟฟ้า ผู้ที่เป็นระดับบริหาร ส่วนที่ดูแล Direction ขององค์กร ก็มีความจำเป็นที่จะต้องจัดหาและดูแล Infrastructure ที่เป็น AI ให้กับทีมงาน

ระดับ 2 ผู้บริหารจัดการระดับกลาง บก. Team Management คือกลุ่มผู้ที่จะต้องทำหน้าที่ Redesign Workflow ในสิ่งที่จะต้องเกิดขึ้น เมื่อเทคโนโลยีเปลี่ยน เราต้องไม่ทำงานแบบเดิม 

ระดับ 3 ทีมงานในระดับปฏิบัติการ (Operation) ต้องเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีที่อัปเดตตลอดเวลา ไม่คงอยู่กับเทคโนโลยีเดิม เพราะมันอัปเดตตลอดเวลาเช่นกัน ซึ่งในมุมของการทำเป็น Facility ไม่ได้แปลว่าเราจะเลิกทำในสิ่งที่เราทำอยู่ เรายังทำในเนื้อหาสาระเดิม แต่รูปแบบต้องเปลี่ยน บน Infrastructure ที่เปลี่ยนไป โดยโมเดลนี้ก็จะเป็นตัวที่บอกว่า เป็น 85/15 ตัวหลัก ๆ ของเรายังอยู่ที่คน โดยมี AI เป็น Infrastructure

และสุดท้าย ทางออกที่จะดึงให้ตัวผู้ชมอยู่กับเรา กลับมาที่ T ที่ 2 คือ Trust ซึ่งมีความจำเป็นสูงมาก ในยุคที่ใคร ๆ ก็สามารถสร้าง AI สร้างคอนเทนต์ได้ หลังจากนี้จะเกิดสิ่งที่เรียกว่า AI Slop จำนวนมาก ก็คือคอนเทนต์ไร้คุณภาพ เพราะฉะนั้น จุดสำคัญที่จะแตกต่างระหว่างผู้ที่อยู่ในสภาวิชาชีพ กับคนที่ทำงานคนที่ทำคอนเทนต์ทั่วไป เพื่อหวังว่าจะเกิดรายได้ขึ้น โดยไม่สนใจคุณภาพ ก็คือการคัดกรอง สร้างความน่าเชื่อถือ การรักษาคุณภาพของสารที่เราจะสื่อ และรูปแบบการสื่ออย่างมีคุณภาพ 

โมเดล 85/15 และหัวใจสำคัญ

โชค ระบุว่า สื่อยังคงต้องทำเนื้อหาเดิมแต่เปลี่ยนรูปแบบบน Infrastructure ใหม่ โดยใช้โมเดล 85/15 (คนยังเป็นหลัก 85% และมี AI เป็นโครงสร้างพื้นฐาน) และสิ่งที่จะทำให้สื่ออยู่รอดคือ Trust (ความน่าเชื่อถือ) ในการคัดกรองและรักษาคุณภาพ เพื่อสู้กับภาวะ AI Slop (คอนเทนต์ขยะที่ไร้คุณภาพจาก AI)

สุดท้าย ขอฝากประโยคที่แปลมาว่า AI ไม่ได้มาแทน แต่มาเป็นผู้ช่วย สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ ใช้ได้อย่างเหมาะสม จะนำมาซึ่งสารที่มีคุณภาพสูง สร้างความน่าเชื่อถือ และดึงจิตวิญญาณของนักสื่อสารมวลชนออกมาได้อย่างเต็มที่

Agentic AI ภัยคุกคามหรือโอกาสใหม่

จากนั้น ในการเสวนาหัวข้อ “Agentic AI ภัยคุกคามหรือโอกาสใหม่ ในสมรภูมิสื่อ?” 

“ผศ.ดร.เอกพล” ได้อธิบาย นิยามของ Agentic AI โดยเปรียบเทียบเพื่อให้เข้าใจง่ายที่สุดคือ เป็น AI ที่เราสามารถ มอบหมายงาน แล้วปล่อยให้มันไปบริหารจัดการ วางแผน และดำเนินงานด้วยตัวเองจนบรรลุเป้าหมาย โดยที่มนุษย์ไม่ต้องคอยสั่งการหรือกำกับควบคุมในทุกๆ ขั้นตอน (ต่างจาก AI ยุคก่อนที่ต้องสั่งทีละคำสั่ง) พร้อมทั้งเปรียบเทียบ AI 3 ระดับ 

1. Generative AI สั่งงานเป็นครั้งคราว (เช่น สั่งให้เขียนข่าว สร้างภาพ สร้างเนื้อหา) แล้วให้ระบบตอบกลับมาเป็นครั้งๆ

2.  Automation การวางกฎเกณฑ์ล่วงหน้า (Workflow) เช่น หากเกิดข้อกำหนด A ให้ทำ B เป็นการตั้งกติกาไว้แล้วให้ระบบทำงานตามขั้นตอน

3. Agentic AI ก้าวข้ามไปอีกขั้น คือเราบอกแค่เป้าหมายปลายทาง แล้ว AI จะเป็นผู้ทำหน้าที่ตัดสินใจบางอย่างด้วยตัวเองเพื่อไปให้ถึงเป้าหมายนั้น

สำหรับสถานการณ์ในไทย ผศ.ดร.เอกพล ระบุว่า จากผลการวิจัยเมื่อปีที่แล้ว ในแวดวงสื่อไทยส่วนใหญ่ยังอยู่ในระดับ Generative AI และ Automation (ระดับ 1 และ 2) ยังไม่ได้ก้าวไปถึงขั้น Agentic AI เต็มรูปแบบ แต่เริ่มเห็นพัฒนาการบ้างแล้ว

Workflow ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ

ด้าน “เก้าโรจน์” เล่าถึงการนำ AI มาใช้ในห้องข่าว TNN ว่า ไม่ได้มอง AI เป็นแค่แอปพลิเคชันเดี่ยวๆ แต่นำมาออกแบบเป็น “Workflow ในกระบวนการทำข่าว” ตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำ โดยมีขั้นตอนการใช้ในห้องข่าว ตั้งแต่การรวบรวมข่าว คัดกรอง ใช้ AI ทำหน้าที่มอนิเตอร์ และดึงข้อมูลข่าวสารจากทุกแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย Google, Facebook, YouTube, TikTok, IG, X มารวมกัน

ในการประชุมข่าว เขียนข่าวร่าง มีการตั้งระบบคีย์เวิร์ดไว้ เช่น ข่าวบุคคลสำคัญ ราคาน้ำมัน ค่าเงิน เมื่อมีกระแส AI จะทำการรวบรวมข้อมูลและ “เขียนข่าวรอ (ร่างข่าว)” ไว้ให้ทันที

สรุปเนื้อหาและทำบรีฟ (Brief) ใช้ AI สรุปข่าวเด่นเป็นข้อๆ Topic 1, 2, 3, 4, 5 เพื่อส่งต่อให้ทีมโปรดักชัน และสร้างสื่อประกอบ โดย นำข้อสรุปนั้นไปให้ AI ช่วยทำเป็นภาพกราฟิก (Info-graphic) หรือทำสคริปต์สำหรับวิดีโอ จนกระทั่งถึงเวลาที่กำหนดระบบก็จะโพสต์คอนเทนต์ให้โดยอัตโนมัติ

เขามองว่าประโยชน์สูงสุด คือการช่วยลดเวลา (Spend Time) ของคนทำงานข่าวที่แต่ก่อนต้องตื่นมามอนิเตอร์หน้าจอแต่เช้าตรู่ AI ช่วยลดภาระตรงนี้ แต่หัวใจสำคัญคือมนุษย์ต้องมีการวางระบบ PDCA (Plan-Do-Check-Act) ควบคุม Workflow ให้ดีก่อนปล่อยให้ระบบทำงานแบบอัตโนมัติ

บริหารจัดการ และบุคลากร

ขณะที่ “สุภโชค” จาก PPTV มุ่งเน้นมุมมองการบริหารจัดการและบุคลากร โดยระบุถึงประสบการณ์การจัดตั้ง AI Working Group ที่ PPTV ได้ตั้งทีมศึกษาเพื่อนำ AI มาใช้ โดยเริ่มต้นจากการสำรวจความรู้ความเชี่ยวชาญของพนักงานในองค์กรก่อน

โดยการปรับกลยุทธ์การลงทุน ตอนแรกคิดจะลงทุนให้พนักงานทุกคนใช้เป็นเครื่องมือพื้นฐานเหมือน Microsoft Excel หรือ Word แต่พบว่าค่าใช้จ่าย (Investment) สูงมากและอาจไม่คุ้มทุน (ROI) จึงเปลี่ยนกลยุทธ์มาเป็น “โฟกัสเฉพาะกลุ่มที่จำเป็น” (Focus Group)” เช่น ฝ่ายผลิต ฝ่ายข่าว ฝ่ายกราฟิกดีไซน์ และฝ่ายการตลาด ซึ่งพบว่าได้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า และลงทุนน้อยกว่า

ทั้งนี้ความท้าทายเรื่องคน พบ Pain Point ว่ามีพนักงานอีกหลายคนในองค์กรที่ยังขาดความตระหนัก (Awareness) มองว่างานเดิมที่ตัวเองทำอยู่ก็ดีและครบถ้วนอยู่แล้ว ไม่จำเป็นต้องใช้ AI จึงต้องใช้วิธีการเข้าหาและดึงคนแต่ละกลุ่มด้วยวิธีที่แตกต่างกัน เพื่อให้เปิดใจเรียนรู้

ความท้าทายของสื่อดั้งเดิม

ด้าน “ปกรณ์” จาก Nation TV ระบุว่า เป็นความท้าทายของสื่อดั้งเดิม (Old/Oldest Media) เนชั่นโตมาจากหนังสือพิมพ์และวิทยุ จึงมีวัฒนธรรมองค์กรแบบสื่อสิ่งพิมพ์ดั้งเดิม ช่วงแรกจึงมีแรง “ต่อต้าน” สูงจากพนักงาน ประกอบกับนโยบายบริษัทช่วงหลังที่มีการลดคน พนักงานจึงระแวงว่าการนำ AI มาใช้คือช่องทางที่จะเอาคนออกเพิ่มขึ้น

การแก้ปัญหา จึงใช้วิธีส่งทีมข่าวไปอบรมเรียนรู้ร่วมกับองค์กรสื่อ เช่น สภาการสื่อมวลชนฯ สมาคมนักข่าวฯ ก่อน เพื่อให้เข้าใจ และเริ่มลงทุนซื้อโมเดล AI มาช่วยงาน โดยเน้นไปที่ฝ่ายโปรดักชันเป็นหลัก เช่น ปัจจุบันมีโมเดล AI อ่านข่าว (ผู้ประกาศข่าว AI)

สำหรับการใช้งานในกองบรรณาธิการ มีตั้งแต่ ใช้ตรวจสอบคำผิด ช่วยร่างข่าวหรือ Rewrite ข่าวบางส่วน ทำ Summary (สรุปข่าว) จากเนื้อหารายการทีวี เพื่อนำไปลงในเว็บไซต์ข่าวออนไลน์ (Nation Online) รวมถึงการให้ AI ช่วยตรวจหาช่วงเวลาไฮไลต์ในวิดีโอรายการ เพื่อให้ทีมงานตัดคลิปไปลงโซเชียลได้รวดเร็วขึ้น

ความเสี่ยงและการขึ้นศาล

“ปกรณ์” ยังแชร์ประสบการณ์ตรงว่า เคยต้องขึ้นศาลมาหลายคดีเนื่องจาก“โดน AI หักหลัง” เพราะผู้ประกาศข่าว หรือทีมงานนำข้อมูลที่ AI เจนเนอเรตออกมา ไปพูด/รายงานในรายการทันที โดยไม่ได้ผ่านการตรวจสอบจากบรรณาธิการ ซึ่งบางครั้ง AI มีอาการหลอน (Hallucination) หรือให้ข้อมูลมั่ว จนนำไปสู่การฟ้องร้อง

สำหรับมุมมองเรื่อง “วิกฤต หรือ โอกาส” และการปรับตัวทางธุรกิจ  “เก้าโรจน์” ตัวแทน TNN  มองว่าเป็น“โอกาส” สื่อโดน Disrupt มาตลอดตั้งแต่ยุค Web 2.0 จนถึงโซเชียลมีเดีย AI คือเครื่องมือที่จะมาช่วยเพิ่มโอกาสและลดเวลาทำงาน การนำ AI มาใช้ในองค์กรมี 2 หน้าที่หลักคือ “ลดเวลา” และ “เพิ่มโอกาส”

“สุภโชค” จาก PPTV มองว่าถ้าสื่อไหนไม่ยอมใช้ AI เลย นั่นแหละคือ “วิกฤต” AI จะช่วยให้สื่อขนาดเล็กสามารถเติบโตขึ้นมาทัดเทียมสื่อใหญ่ได้ด้วยต้นทุนที่ต่ำลง AI ในปัจจุบันไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เปรียบเสมือน “Headcount” (บุคลากรเสมือน) ที่ช่วยย่นระยะเวลาการทำโปรดักชันลงได้อย่างมหาศาล เช่น สามารถทำโมเดลเว็บตัวอย่างให้ลูกค้าดูได้ทันทีหลังประชุมเสร็จ แทนที่จะต้องใช้เวลารอนักพัฒนา (Developer) ทำเป็นสัปดาห์เหมือนเมื่อก่อน

“ปกรณ์” จาก Nation TV มองว่าเป็น “วิกฤตที่ต้องยอมรับเพื่อเปลี่ยนเป็นโอกาส” แน่นอนว่าพนักงานกลัวตกงาน และปัจจุบันผู้บริหารมักจะชื่นชม AI มากกว่าชื่นชมคน อย่างไรก็ตามการใช้ AI ในกลุ่มเด็กยุคใหม่ ช่วยให้เขาทำงานได้สนุกขึ้น พาดหัวข่าวได้มีประสิทธิภาพขึ้น ยอดวิวดีขึ้น แต่ในมุมของบรรณาธิการรุ่นเก่า ยังมองว่า AI สร้างปัญหาให้ต้องคอยตามเช็ดตามล้างอยู่บ่อยครั้ง เนื่องจากข้อมูลที่คลาดเคลื่อน 

Agentic AI  ดาบสองคม

ด้านมุมมอง “สุวิตา” เห็นว่า Agentic AI แม้แต่สื่อใหม่ อาจเป็นดาบสองคม เพราะคิดเอง ผลิตเอง สั่งเอง ถ้าใช้ไม่เป็น ก็จะล้วงเข้าไปข้อมูลส่วนตัวและเน็ตเวิร์กของเราหมดเช่นกัน แม้จะเห็นจุดเด่นเรื่อง Productivity ของ AI คือย่นเวลา ใช้ตัดต่อคลิปแทน แต่ในมุมที่เรากังวลคือ เรื่องแหล่งที่มา แม้เราพยายามจะหาแหล่งข่าว และสุดท้ายมนุษย์ที่จะตรวจสอบ ซึ่งแต่ละคนก็มีประสบการณ์ที่ไม่เท่ากัน ที่เชื่อ AI แต่ละตัว หรือบางทีเช็ค AI 2-3 ตัวแล้ว คิดว่าโอเค แต่ออกไปก็ยังผิดอยู่ดี

นอกจากนี้อัลกอริทึมก็หนีเรา แต่ก่อนทำสัปดาห์ละไม่กี่คลิป แต่วันนี้ หนึ่งวันต้องทำหลายคลิป ฉะนั้นครีเอเตอร์ก็เช่นกัน ต้องวิ่งตาม ไม่เช่นนั้นก็ตกขบวนอัลกอริทึม 

เหมือนกันยูทูบเบอร์ ติ๊กต่อกเกอร์ ก็พูดตรงกันว่า บางแพลตฟอร์ม ถ้าเราไม่ลงทุนบูธแอด ผู้ติดตามก็น้อยลงอีก เพราะฉะนั้นก็จะเป็นต้นทุนแฝง ที่เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน แต่พอเราต้องอยู่ร่วมกัน ก็คิดว่าก็ต้องมีตัวแทนหนึ่งคน เช่น AI แชมเปี้ยนประจำทุกแผนก เพราะฉะนั้นเราอยู่กับ AI ทั้ง 2 ฝั่งตลอดเวลา สิ่งหนึ่งที่เรามองคือ มนุษย์จะมีประโยชน์ที่สุด ก็คือเรื่องของความน่าเชื่อถือ ที่มนุษย์ยังคงทำได้เราเองต้องช่วยกันสร้างตรงนี้ด้วย ครีเอเตอร์อาจจะถึงขั้นว่าไม่ได้ทำคอนเทนต์แล้ว จะใช้ช่องว่างตรงนี้ไปทำอย่างอื่น ในการกำกับ AI เช่นให้ทำคอนเทนต์ แล้วเรามาบริหารเรื่องความสัมพันธ์ เรื่องของความน่าเชื่อถือ เป็นต้น

สำหรับ AI จะเป็นโอกาสในการสร้างโมเดลทางธุรกิจ ได้อย่างไร สุวิตา แชร์ว่า ในมุมคอนเทนต์ครีเอเตอร์ แหล่งรายได้ก็จะอยู่ที่การโฆษณา คือแบรนด์ นักการตลาดผู้มีสินค้าว่าจ้าง ถ้าคอนเทนต์จบไปแล้ว แบรนด์อยากให้โชว์ต่อก็จะมีค่าไลเซ่น ค่า IP อยากให้ไปวนในสาขาห้างร้านต่างๆ ก็มีค่า Display เพิ่ม มีเรื่องการติดตะกร้าค่านายหน้า ครีเอเตอร์เองก็กระโดดออกมาจากจอ มาเข้างานอีเวนต์ เป็นพิธีกร เอ็มซี โมเดเรเตอร์ ทำแฟนมีต ทำคอนเสิร์ต ขายสินค้า เพราะฉะนั้น 8 โมเดล ที่เราสะสมมา สิ่งที่เราโดนดิสรัปเหมือนกันคือ ตอนนี้ที่มีคุณค่ากับมนุษย์ คือความน่าเชื่อถือ 

จุดอ่อนความน่าเชื่อถือน้อยกว่าสื่อ

สุวิตา ชี้ว่าสถานการณ์ ครีเอเตอร์ตอนนี้กำลังจะแย่ เพราะสื่อน่าเชื่อถือกว่า ครีเอเตอร์จึงกลัวว่า รายได้จะลดลง ซึ่งส่วนหนึ่งก็เป็นเรื่องปัญหาเศรษฐกิจ และเงินก็ไปที่แพลตฟอร์มมากกว่า แม้จะมองว่าเติบโต แต่เงินไม่ได้อยู่ในประเทศไทย 

ทั้งนี้ ครีเอเตอร์ ยังมองสื่อว่าเป็นสัญลักษณ์ของความน่าเชื่อถือ และจะเป็นโมเดลธุรกิจที่แข็งแรง ด้วยความน่าเชื่อถือ ขณะที่ครีเอเตอร์หลายกลุ่มในย่านเซาน์อีสเอเชียที่เราคุยกัน ก็กำลังทำเครื่องมือ เพื่อขายให้ผู้บริหาร เพราะเราขายคอนเทนต์สู้ AI ไม่ได้ ซึ่งความน่าเชื่อถือคือสามารถทำให้ผู้บริหารมีผู้ช่วยในการตัดสินใจได้ เพราะทุกวันนี้คอนเทนต์มีมากเกินไป สิ่งที่ผู้บริหารไม่มีคือเวลา ย่อมต้องการผู้ช่วยในการตัดสินใจ ดังนั้นครีเอเตอร์ จึงกำลังมองกำลังมองหาว่า จะเอาเดต้าหันมาชนกัน แล้วมาร์เทคก็มาจากเดลต้า ก็ทำให้กลายเป็นซอฟต์แวร์เป็นเครื่องมือที่เป็นผู้ช่วยสำหรับผู้บริหาร 

“เช่น ถ้ามีเงินแค่นี้ จะลงสื่ออะไรดี ที่จะเมกเซนส์ และให้ AI เป็นตัววิเคราะห์ ก็จะทำให้ AI กลับมาเป็นพระเอก มาเป็นผู้ช่วยในการทำให้เราสร้างรายได้ได้ เราต้องคิดเหนือ AI ให้ได้ และเรื่องของความน่าเชื่อถือ จะต้องคิดให้ขาดว่า เราทำอย่างไร ให้การขายความน่าเชื่อถือขายได้เช่นกัน หลังจาก AI เราเจอโมเดลสร้างรายได้ 2 ตัวที่เพิ่มขึ้น จึงรู้สึกมีความหวัง แต่เราต้องจับมือกับคนที่มีหัวทางด้านธุรกิจเพิ่มขึ้น ก็เป็นการบ้านที่เรามอบให้ ทั้งสมาคม และบริษัทที่ทำสื่อใหม่ๆ ด้วย”

หนุนกำกับดูแล-ร่วมมือสื่อหลัก

ในเมืองไทยมีคอนเทนต์ครีเอเตอรืที่เป็นฟูลไทม์อยู่ 2-3 ล้านคน ประกอบอาชีพที่สุจริต เรามองว่าการกำกับดูแลสำคัญมาก เพราะครีเอเตอร์สีเทาก็เยอะมาก หมายถึงคนที่ทำดีฟเฟก ไม่ใช่คนโกง อันนั้นยิ่งไปกันใหญ่ จึงจำเป็นที่ต้องการความร่วมมือจากภาครัฐ ในการกำกับดูแลมากๆ เรากำกับครีเอเตอร์เป็นคนๆ กำกับได้ แต่แพลตฟอร์มเวลาเค้ากระดิกนิดเดียว เค้ามีผลเยอะมาก ฉะนั้นต้องร่วมมือกันทั้ง 2-3 ฝ่าย ทั้งกฎหมาย แพลตฟอร์ม 

เราทำรีเสิร์ชปีที่แล้วกฎหมาย 19 ฉบับ ที่ไม่ครอบคลุมคอนเทนต์ครีเอเตอร์ มีข้อห้ามด้านกฎหมาย โฆษณาห้ามพูดถึงหลักทรัพย์ดิจิทัลบนช่องตัวเอง กฎหมายเด็ก ถ่ายภาพไม่เบลอ และกฎหมายพีดีพีเอไม่คุ้มครอง รวมถึงเรื่องแรงงาน ที่ครีเอเตอร์ไม่ได้อยู่ในอาชีพอะไรเลย หักค่าใช้จ่ายอะไรไม่ได้เลย 

จึงเป็นอีกส่วนหนึ่ง ที่เกิดเป็นสมาคมขึ้นมา สื่อก็จะไม่ค่อยชอบครีเอเตอร์ในบางจุด จะเห็นว่าใน 2-3 ปีหลังมีการร่วมมือกันมากขึ้นเป็นภาพที่สวยงาม หน่วยงานสื่อ ก็มีครีเอเตอร์ช่วยติดอาวุธเยอะขึ้น ครีเอเตอร์ก็ไปสอนผู้ประกาศมากขึ้น แต่ไม่ได้ไปแข่งกับสื่อ ไปอยู่ข้างๆเป็นยูนิตหนึ่งในบริษัทสื่อด้วยซ้ำ อยากจะเห็นการร่วมมือ และการกำกับดูแลที่ดี จะช่วยสร้าง Impact หรือนวัตกรรมในระบบนิเวศที่จะวิวัฒน์ไปอีกขั้นหนึ่ง