| TOC | ช่องทางติดต่อ | Previous | Next |

<aside> 🕯️

Introduction to know-edge Foundation

สำหรับส่วนแรกนี้ เป็นการแนะนำ ฐานคิด และแนวคิดของ know-edge ที่ถูกออกแบบมา ในสภาวะแห่งความไม่แน่นอน หรือ ณ. ชายขอบแห่งความรู้ หรือ known-unknown gap ตามที่เราเข้าใจกัน แนวคิดของ know-edge เป็น Non-Linear Thinking ประเภทหนึ่ง ซึ่งสามารถใช้งานได้ดีภายใต้บริบทของโลกอันปั่นป่วนในยุคปัจจุบันนี้ หรือที่เราเรียก CF&E World ซึ่งรวมลักษณะของ Chaotic, Fragment and Emergence เข้าไว้ด้วยกันได้เป็นอย่างดี ณ ที่แห่งนี้ความรู้แบบดั้งเดิม (closed knowledge) จะไม่สามารถคาดเดาสิ่งที่จะเกิดขึ้นไปข้างหน้าได้

บทความนี้เป็นบทความแรก ซึ่งจะพูดถึง ข้อจำกัดของความรู้ ความฉลาดในยุคแห่งความปั่นป่วน และแนะนำ ต้นกำเนิดและคุณลักษณะของ วิธิคิดแบบ know-edge อย่างเบื้องต้น

CChaiyoot - Jun 2026

</aside>

ขณะนี้ได้เกิดมีวิวาทะทางการเมืองเกี่ยวกับโครงการ TH-AI Passport อย่างดุเดือด เมื่อดูเผินเผินแล้ว ทำให้อยากจะคิดว่าเมืองไทยให้ความสนใจกับเรื่อง ความรู้-ความฉลาด กันอย่างเฟื่องฟู

ที่ยกเรื่องนี้ขึ้นมา ใช่ว่าจะมา Debate กันว่าเราควรจะทำอะไรกับโครงการนี้หรือไม่ เพราะเป็นเรื่องที่เปล่าประโยชน์โดยสิ้นเชิง ในปัจจุบัน ภายใต้โลกแห่งความปั่นป่วนนี้ เรื่อง ความรู้-ความฉลาด ถูกยกระดับมาเป็น ความขัดแย้งและการจัดระเบียบโลกใหม่ ของมหาอำนาจไปแล้ว โดยที่ทิศทางในการพัฒนาของ AI ก็ยังคงมีความขัดแย้งและความไม่แน่นอนอย่างยิ่ง

แล้วโครงการ TH-AI Passport จะทำให้คนไทยฉลาดขึ้น แม้เพียงเล็กน้อยหรือไม่ อันนี้ผมคงไม่ขอวิจารณ์ เพราะความฉลาด-ความรู้นั้น เป็นเรื่องที่มี “ความลึกซึ้ง” มากกว่าวาทกรรมทางการเมืองหลายเท่านัก

เรามักจะเชื่อกันว่า “ความฉลาด” นั้น เป็น ผลพวงจาก “ความรู้” ซึ่งทำให้ “ประสิทธิภาพในการทำงาน” เพิ่มขึ้นได้หลายเท่าทวีคูณ ทำให้ระบบการศึกษาทั่วโลก จึงให้ความสำคัญกับการ “การเรียนรู้” ของมนุษย์กันตั้งแต่แรกเกิด มนุษย์ส่วนใหญ่ในปัจจุบัน ใช้เวลามากกว่า 20 ปีแรก ในการเรียนรู้จากสถาบันการศึกษา กว่าที่จะเริ่มออกมาทำงานใน “ระบบแรงงาน”

แต่การเรียนตามระบบมานั้น ยังไม่อาจเป็นเครื่องยืนยันถึง “ความฉลาด” หรือ “ประสิทธิภาพในการทำงาน” ได้มากนัก ตามคำกล่าวของ Andreas Schleicher ผู้อำนวยการด้านการศึกษาและทักษะของ OECD (2025)

“The kind of things that are easy to teach, easy to test, have become easy to digitise, to automate,” and these tasks are “evaporating from labour markets”... students now graduate “having difficulties finding a good job, and at the same time employers tell you, we cannot find the people with the skills we need” .

Schleicher ระบุว่าปัญหาคือ “not about the efficiency of systems, it’s about relevance” ซึ่งหมายถึงระบบการศึกษาสร้างคนออกมาไม่ตรงกับความต้องการ ทั้งนี้ระบบการศึกษาในปัจจุบัน มีรากฐานจากองค์ความรู้ในยุคดั้งเดิม ซึ่งตามไม่ทันต่อความเปลี่ยนแปลงของโลก

สำหรับประเทศไทย มีรายงานจากธนาคารโลก ในปี 2010 ว่า

ในปี 2010 ธนาคารโลกพบว่า 80% ของบริษัทในประเทศไทย ระบุว่ามีความขาดแคลนผู้สมัครที่มีทักษะพื้นฐาน และทักษะทางเทคนิดที่ใช้เหตุผล ทำให้ไม่สามารถเติมตำแหน่งที่ว่างได้ อัตราการว่างงานยังสูงมาก ในหมู่ผู้ที่จบการศักษาในระดับปริญญา โดยเฉพาะบัณฑิตวิทยาศาสตร์ ซึ่งบ่งชี้ถึงความไม่สอดคล้องระหว่างการศึกษาทางวิชาการ และทักษะที่อุตสาหกรรมต้องการ

ถึงแม้ข้อมูลจะเก่าไปสักนิด แต่ก็ได้ระบุปัญหาสำคัญที่สะสมมาของประเทศไทย

The illiterate of the 21st century will not be those who cannot read and write, but those who cannot learn, unlearn, and relearn.

Alvin Toffler

ในปัจจุบัน ระบบการศึกษาทั่วโลกถูกพัฒนามาตั้งแต่สมัยยุคอุตสาหกรรม และเน้นไปที่จะผลิตคนเพื่อให้เข้าสู่ระบบแรงงานของยุคอุตสาหกรรม ระบบการศึกษาไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อสร้าง “ความสามารถในการรับมือกับความไม่แน่นอน” หลายครั้งสิ่งที่ระบบการศึกษาสร้าง คือการผลิตคุณวุฒิ การวัดผล และการส่งผ่านความรู้ ภายใต้ World Order แบบดั้งเดิม มากกว่าที่จะสร้างให้มนุษย์ มีความสามารถในการปรับตัว เรียนรู้ใหม่ และตัดสินใจได้ท่ามกลางความไม่แน่นอน

ความรู้ท่วมโลก แต่ “ความฉลาด” กลับถดถอย

โลกของเรากำลังประสบกับภาวะ "ความรู้ท่วมหัว" อย่างที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน นับตั้งแต่การกำเนิดของอินเทอร์เน็ตและโซเชียลมีเดีย ความรู้ประเภท tacit knowledge (ความรู้ที่ฝังอยู่ในตัวบุคคล) ได้ถูกเปลี่ยนให้กลายเป็น explicit knowledge (ความรู้ที่บันทึกไว้ในสื่อกลาง) ได้อย่างรวดเร็วและมหาศาล โลกจึงเต็มไปด้วยข้อมูลและความรู้มากมายจนแทบจะไม่เคยมีมาก่อน

แต่ปัญหาคือ ขีดความสามารถของมนุษย์ในการเรียนรู้ไม่ได้เพิ่มขึ้นในอัตราเดียวกัน สมองของเรายังคงทำงานแบบเดิมๆ ในขณะที่ปริมาณความรู้กลับพุ่งทะยานแบบทวีคูณ

ปรากฎการณ์ Data Explosion ที่เป็นที่พูดกันอย่างมากใน Big Data ได้ทำให้ สิ่งที่เรียกว่า "Information Overload" เป็นปัญหาจริงจัง — คำนี้ถูกเสนอเป็นครั้งแรกโดย Bertram Gross (1964) และถูกทำให้เป็นที่รู้จักในวงกว้างโดย Alvin Toffler ในหนังสือ Future Shock (1970) ที่อธิบายถึงสภาวะทางสังคมที่ถูกขับเคลื่อนจากการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วเกินไป

การเกิดขึ้นของ The Internet ในช่วงปี 1995-2005 ได้เริ่มเกิดเครื่องมูลที่ทำให้คนเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น เช่น Web pages, Search engine, Email, etc. ทำให้มีนำข้อมูลเข้าสู่ระบบอินเทอร์เน็ตมากยิ่งขึ้น จากที่ ”ข้อมูลมีน้อย“ กลายเป็น ”ข้อมูลมีมากเกินไป“ ที่สิ่งที่ทำให้เกิด Information Overload ขึ้นจริงๆ คือ การเกิดของ Social Media และ Big Data (ปี 2005 ถึงปัจจุบัน) ซึ่งเกิดการเปลี่ยนจาก ”ข้อมูล“ กลายเป็น ”Content” หรือที่เรียกทางวิชาการว่า จาก Structure Data เป็น Unstructured Data ซึ่งเป็นปรากฎการณ์ของ Data Explosion

ช่วงปี 1995-2005 อินเทอร์เน็ตได้สร้างเครื่องมือให้คนเข้าถึงข้อมูลได้ง่ายขึ้น เช่น Web Pages, Search Engine และ Email ทำให้ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างมาก แต่จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นหลังปี 2005 เมื่อ Social Media และ Big Data เปลี่ยน “ข้อมูล” ให้กลายเป็น “Content” จำนวนมหาศาล โดยเฉพาะข้อมูลแบบ Unstructured Data ได้นำไปสู่ Data Explosion อย่างเต็มรูปแบบ