การประชุมรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะต่อ (ร่าง)แผนยุทธศาสตร์การขับเคลื่อนการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ปี พ.ศ. 2568–2570

เมื่อวันพุธที่ 21 สิงหาคม 2567 ทางผมได้เป็นตัวแทนสมาคมโปรแกรมเมอร์ เข้าร่วมการประชุมรับฟังความคิดเห็นและข้อเสนอแนะต่อ (ร่าง) แผนยุทธศาสตร์การขับเคลื่อนการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ปี พ.ศ. 2568–2570
ณ ห้องประชุมไทยจิตรลดา 2 ชั้น 2 โรงแรม แบงค็อก แมริออท มาร์คีส์ ควีนส์ปาร์ค

แผนขับเคลื่อนการใช้ประโยชน์จากข้อมูลของชาติ

มีทั้งหมด 4 ยุทธศาสตร์ ได้แก่

ยุทธศาสตร์ที่ 1: สร้างและใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ระดับชาติ (Creating and Utilizing National Big Data Platform)

• Integrated Data Platforms: พัฒนาแพลตฟอร์มบริการข้อมูลระดับชาติที่รวมข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาลหลายแห่ง เพื่อสร้างระบบรวมข้อมูลที่สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาลต่างๆ ให้กลายเป็นระบบเดียวกัน ซึ่งผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตสามารถเข้าถึงได้อย่างปลอดภัย ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้ข้อมูล และการตัดสินใจภายในองค์กรภาครัฐ รวมถึงเห็นข้อมูลจากหลากหลายมิติมากขึ้น
• Data/Data API Repository: สร้างมาตรฐานการแบ่งปันข้อมูล/ API / คลังข้อมูลซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนาภายนอกสามารถสร้างแอปพลิเคชัน และให้บริการโดยใช้ข้อมูลจากรัฐบาล และข้อมูลเปิดได้ง่ายขึ้น และสามารถนำข้อมูลเหล่านี้มาใช้สร้างบริการใหม่ๆ ที่สามารถตอบสนองต่อความต้องการของประชาชน
• Open License Software and Code Repository: สร้างมาตรฐานบริการแบ่งปันโค้ดโดยอนุญาตให้นำโค้ดมาใช้ซ้ำได้ โดยจัดตั้งคลังโค้ดซอฟต์แวร์ที่มีการเปิดให้ใช้ จะช่วยให้หน่วยงานต่างๆ และนักพัฒนาสามารถใช้ประโยชน์จากโค้ดที่มีอยู่แล้ว นำไปปรับปรุงหรือพัฒนาต่อยอด ซึ่งจะลดเวลาการพัฒนาระบบใหม่และส่งเสริมการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพ
• Practical Implementation of Data Privacy Laws: นำกฎหมาย/ระเบียบข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลมาใช้ในสถานการณ์จริง ซึ่งรวมถึงการทำให้มั่นใจว่าการรวบรวม ใช้ และแบ่งปันข้อมูลเป็นไปตามกฎหมายเพื่อป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัวของประชาชน
• การปฏิบัติด้านข้อมูลที่โปร่งใสและปลอดภัย (Transparent and Secured Data Practices): ส่งเสริมการกำกับดูแลที่ดีในการแบ่งปันข้อมูล รวมถึง

1. ความโปร่งใสในการเก็บรวบรวมข้อมูล การใช้งาน และการแบ่งปันข้อมูลผ่านการตรวจสอบ และเปิดเผยรายงานต่อสาธารณะอย่างสม่ำเสมอ
2. การปฏิบัติด้านความปลอดภัยที่เป็นไปตามมาตรฐานสากล
3. การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล ซึ่งการทำงานกับข้อมูลจะต้องโปร่งใสและปลอดภัย

ซึ่งรวมถึงการทำให้กระบวนการต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเป็นไปอย่างเปิดเผยและสามารถตรวจสอบได้ รวมถึงการรักษาความปลอดภัยตามมาตรฐานที่สูง เพื่อป้องกันการรั่วไหลหรือการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต

ยุทธศาสตร์ที่ 2: ส่งเสริมการสร้างห่วงโซ่คุณค่าของข้อมูล (Promote Data Value Chain Creation)

• Data Sharing Frameworks: พัฒนากรอบมาตรฐานที่ช่วยอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันข้อมูลระหว่างภาครัฐและเอกชน โดยกรอบมาตรฐานนี้จะรวมถึงนโยบาย กฎระเบียบ และกรอบเทคนิค เพื่อให้การแบ่งปันข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น และปลอดภัย ซึ่งจะช่วยให้หน่วยงานต่าง ๆ สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• Promoting Spatial Data Standard Implementation: ส่งเสริมการเก็บรวบรวมข้อมูลตามมาตรฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ (Spatial Data Standard) เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์ข้อมูล มาตรฐานนี้จะช่วยให้ข้อมูลที่ได้มีความถูกต้อง และสามารถนำไปใช้งานในเชิงลึกได้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะในด้านการวิเคราะห์ทางภูมิศาสตร์
• Incentivize Data Innovation: ให้สิทธิประโยชน์ทางภาษี ทุนสนับสนุน และความช่วยเหลืออื่น ๆ ให้แก่สตาร์ทอัพ และบริษัทที่นำข้อมูลขนาดใหญ่มาพัฒนานวัตกรรม การสร้างแรงจูงใจนี้จะกระตุ้นให้มีการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่สามารถนำข้อมูลไปใช้ประโยชน์ได้มากขึ้น และเพิ่มโอกาสในการเติบโตของธุรกิจ
• Public-Private Partnerships: ส่งเสริมความร่วมมือระหว่างรัฐบาล สถาบันการศึกษา ภาคอุตสาหกรรม และองค์กรระหว่างประเทศ เพื่อเพิ่มการใช้ประโยชน์จากข้อมูล และสร้างบริการใหม่ ๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การร่วมมือเช่นนี้จะช่วยให้เกิดการแลกเปลี่ยนความรู้และทรัพยากร ทำให้เกิดการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการของสังคมได้ดียิ่งขึ้น
• Promotion of Data Applications & New Use Cases: ผลักดันการเติบโตของแอปพลิเคชันที่มีอยู่ และศึกษาเก็บข้อมูลกรณีเกิดการใช้งานใหม่ ๆ ในหลาย ๆ ด้าน การส่งเสริมนี้จะช่วยให้เกิดการพัฒนาแอปพลิเคชันที่ตอบสนองต่อความต้องการใหม่ ๆ ของผู้ใช้งาน และสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูล

ยุทธศาสตร์ที่ 3: สร้างขีดความสามารถด้านข้อมูล (Manpower in Big Data)

• Improve Educational Programs: การบูรณาการการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้าสู่หลักสูตรการเรียนการสอนในโรงเรียนและมหาวิทยาลัย เป็นการสร้างรากฐานทักษะสำคัญที่จำเป็นสำหรับนักเรียนและนักศึกษา โดยใช้โมดูลการเรียนการสอนที่ให้ใบรับรองขนาดเล็กหรือที่เรียกว่า “Micro-Credentials” เพื่อให้ผู้เรียนสามารถแสดงความเชี่ยวชาญในทักษะเฉพาะด้านได้ โมดูลเหล่านี้จะช่วยให้นักเรียนมีความเข้าใจเบื้องต้นในด้านข้อมูลและ AI ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อเข้าสู่ตลาดแรงงานในอนาคต
• Professional Training: เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นของบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้านการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเสนอโปรแกรมพัฒนาวิชาชีพอย่างต่อเนื่องและการรับรองวิชาชีพเป็นสิ่งสำคัญ โปรแกรมเหล่านี้จะช่วยพัฒนาความสามารถและทักษะของพนักงานในองค์กรต่าง ๆ รวมถึงสร้างความเชี่ยวชาญที่สามารถปรับตัวได้ตามเทคโนโลยีและแนวโน้มใหม่ ๆ ในโลกดิจิทัล
• Research and Development: การลงทุนในการวิจัยและพัฒนา (R&D) ในเทคโนโลยีและวิธีการด้านข้อมูลเป็นการวางรากฐานที่สำคัญในการทำให้ประเทศไทยเป็นผู้นำในเศรษฐกิจข้อมูล (Data Economy) การสนับสนุน R&D จะช่วยสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ และปรับปรุงกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล ทำให้ประเทศไทยสามารถแข่งขันได้ในเวทีระดับโลก การมีโครงสร้างพื้นฐานทางวิจัยที่แข็งแกร่งจะช่วยให้ประเทศสามารถพัฒนาเทคโนโลยีและวิธีการใหม่ ๆ ในการจัดการและใช้ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ยุทธศาสตร์ที่ 4: พัฒนาและใช้ประโยชน์จาก AI ในการบริการ (AI Development and Utilization)

• Develop pool of data for LLM training: สร้างคลังข้อมูลระดับชาติสำหรับใช้ในการฝึก AI โมเดล (เช่น LLM — Large Language Model) โดยเฉพาะภาษาไทย และการวิจัยพัฒนาเทคโนโลยี AI โดยรวบรวมข้อมูลที่หลากหลายจากหลายภาคส่วน โดยสร้างฐานข้อมูลที่สามารถใช้ในการฝึกและพัฒนา AI ซึ่งข้อมูลจะถูกรวบรวมมาจากหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลจากการแพทย์ การศึกษา การขนส่ง ฯลฯ เพื่อให้ AI ที่พัฒนามีความสามารถที่กว้างขวางและเชื่อถือได้ ตัวอย่างเช่น การสร้างฐานข้อมูลคำถามและคำตอบจากระบบสุขภาพเพื่อฝึก AI ให้สามารถตอบคำถามด้านสุขภาพได้แม่นยำ
• AI-Enhanced services: ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการสาธารณะ เช่น การดูแลสุขภาพ การขนส่ง และการศึกษา เพื่อทำให้บริการเหล่านี้มีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการได้ดียิ่งขึ้น โดยการนำ AI เข้ามาใช้ในบริการต่างๆ ของรัฐบาลเพื่อปรับปรุงการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการ ตัวอย่างเช่น การใช้ AI ในระบบการนัดหมายแพทย์ เพื่อช่วยจัดการเวลานัดหมายให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น หรือการใช้ AI ในระบบขนส่งเพื่อคาดการณ์การจราจร และปรับเส้นทางการเดินรถแบบเรียลไทม์
• Promote AI Adoption in Industry: ให้สิทธิประโยชน์ เช่น การลดภาษีหรือการให้เงินสนับสนุนแก่ธุรกิจที่นำ AI หรือเทคโนโลยี AI มาใช้หรือนำฐานข้อมูลมาแบ่งปัน โดยส่งเสริมให้อุตสาหกรรมต่างๆ นำ AI เข้ามาใช้ในกระบวนการทำงาน โดยการให้สิทธิประโยชน์เช่น การลดหย่อนภาษี หรือเงินสนับสนุน ตัวอย่างเช่น การให้ส่วนลดภาษีแก่โรงงานที่ใช้ AI ในการควบคุมคุณภาพสินค้า หรือการให้เงินสนับสนุนบริษัทที่วิจัยและพัฒนา AI ใหม่ๆ
• Foster Public Awareness and Engagement: สร้างแพลตฟอร์มสำหรับการมีส่วนร่วมของประชาชนในเรื่องนโยบายและโครงการที่เกี่ยวข้องกับ AI โดยเปิดโอกาสให้ประชาชนมีส่วนร่วมและรับรู้เกี่ยวกับการพัฒนา AI ผ่านแพลตฟอร์มต่างๆ ตัวอย่างเช่น การจัดทำเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันที่ประชาชนสามารถเข้ามาแสดงความคิดเห็นหรือเรียนรู้เกี่ยวกับนโยบาย AI ของรัฐบาล หรือการจัดกิจกรรมสัมมนาเกี่ยวกับ AI เพื่อให้ประชาชนได้รับข้อมูลและมีส่วนร่วมในโครงการต่างๆ

องค์ประกอบหลักในการสร้างชาติที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-Driven Nation)

อธิบายองค์ประกอบแต่ละส่วนประกอบด้วย :

1. Gov Big Data :

การสร้างแพลตฟอร์มที่รวบรวมข้อมูลจากหน่วยงานรัฐบาลเข้าด้วยกันเพื่อใช้ในการวิเคราะห์ ซึ่งจะช่วยให้การตัดสินใจของรัฐบาลเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยการรวบรวมข้อมูลจากกระทรวงต่างๆ เช่น ข้อมูลทางการแพทย์ การศึกษา และการขนส่ง เพื่อใช้ในการวางแผนและพัฒนานโยบายสาธารณะที่สามารถตอบสนองต่อความต้องการของประชาชนได้ดียิ่งขึ้น

2. Open Source AI :

การสร้างแพลตฟอร์มสำหรับความร่วมมือที่รวบรวมโมเดล AI พื้นฐาน เพื่อช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการพัฒนา AI ในท้องถิ่น โดยการใช้โมเดล AI โอเพนซอร์สในการพัฒนาระบบ โดยไม่จำเป็นต้องพัฒนา AI จากศูนย์ทุกครั้ง

3. Micro-credentials :

การพัฒนาแพลตฟอร์มการเรียนรู้ที่ให้ทักษะที่เป็นที่ต้องการในตลาดและสามารถสะสมได้เพื่อเพิ่มความสามารถของแรงงาน โดยการสร้างหลักสูตรออนไลน์ที่มอบใบรับรองไมโครในทักษะต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล การเขียนโปรแกรม หรือการใช้งาน AI ซึ่งสามารถนำไปใช้ได้ในงานจริง

การเชื่อมโยงระหว่างทั้งสามองค์ประกอบ:

Data-Driven Nation: จุดเชื่อมโยงระหว่าง Gov Big Data, Open Source AI และ Micro-credentials คือการสร้างชาติที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยมีการใช้ข้อมูลจากรัฐบาล การพัฒนาและใช้ AI และการเพิ่มทักษะให้กับประชากร เพื่อทำให้การพัฒนาประเทศเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เช่น การใช้ข้อมูลจาก Gov Big Data มาพัฒนาระบบ AI โอเพนซอร์สเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล และนำทักษะที่ได้จาก Micro-credentials มาพัฒนาแรงงานที่สามารถใช้ประโยชน์จาก AI และข้อมูลขนาดใหญ่ในการทำงานในภาคส่วนต่างๆ

โดยสรุป:

แผนยุทธศาสตร์นี้แสดงให้เห็นถึงแนวทางการพัฒนาประเทศไทยให้เป็นชาติที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล โดยการรวมเอาพลังของข้อมูลขนาดใหญ่จากรัฐบาล, AI โอเพนซอร์ส, และการเสริมทักษะผ่านใบรับรองเข้าด้วยกัน ซึ่งจะช่วยให้ประเทศสามารถปรับตัว และพัฒนาได้อย่างรวดเร็วในยุคที่ข้อมูลเป็นหัวใจสำคัญของการพัฒนา