ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตการทำงานมากขึ้นอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่การเขียนบทความ สรุปข้อมูล สร้างภาพ วิเคราะห์เอกสาร ไปจนถึงการเขียนโปรแกรม จุดเด่นสำคัญของ AI คือความสามารถในการสร้างผลงานได้อย่างรวดเร็ว ทำให้หลายคนมองว่า AI จะเข้ามาช่วยลดภาระงานให้กับมนุษย์แต่เมื่อ AI ถูกนำมาใช้ในงานจริงมากขึ้น กลับเกิดปัญหาที่หลายคนอาจไม่ได้คาดคิด นั่นคือ AI สามารถสร้างงานได้เร็ว แต่ไม่ได้หมายความว่างานนั้นจะถูกต้องเสมอไป ผู้ใช้อาจต้องกลับมาตรวจสอบข้อมูล แก้ไขข้อความ ตรวจสอบแหล่งอ้างอิง หรือแก้ไข Code ที่ AI สร้างขึ้น ซึ่งบางครั้งใช้เวลามากกว่าการทำงานด้วยตัวเองเสียอีก สถานการณ์ดังกล่าวกำลังทำให้เกิดแนวคิดที่น่าสนใจอย่าง “AI Burnout” ซึ่งสามารถใช้พูดถึงความเหนื่อยล้าที่เกิดจากการทำงานร่วมกับ AI มากเกินไป โดยเฉพาะเมื่อมนุษย์ต้องคอยตรวจสอบ แก้ไข และตามเก็บรายละเอียดจากงานที่ AI สร้างขึ้นปัญหาจึงไม่ได้อยู่ที่ว่า AI ทำงานเร็วหรือไม่ แต่อยู่ที่ว่า เมื่อ AI ทำงานเสร็จแล้ว มนุษย์ต้องใช้เวลาอีกเท่าไรในการตรวจสอบและแก้ไขสิ่งที่ AI ทำ
หนึ่งในปรากฏการณ์ที่สะท้อนปัญหานี้ได้ชัดเจนคือ Workslop หรือผลงานที่ AI สร้างขึ้นจนดูเหมือนเสร็จสมบูรณ์ แต่เมื่อใช้งานจริงกลับพบว่าข้อมูลไม่ครบ ผิดพลาด หรือขาดบริบท ทำให้มนุษย์ต้องเสียเวลาแก้ไขและตรวจสอบเพิ่มเติมตัวอย่างเช่น AI สามารถสร้างรายงานได้ภายในไม่กี่นาที แต่เมื่ออ่านอย่างละเอียดอาจพบตัวเลขผิด แหล่งอ้างอิงตรวจสอบไม่ได้ หรือมีข้อมูลที่ไม่ตรงกับต้นฉบับ ปัญหานี้เกี่ยวข้องกับ AI Hallucination ซึ่งเป็นกรณีที่ AI สร้างข้อมูลที่ดูน่าเชื่อถือแต่ไม่ตรงกับความเป็นจริงงานสำรวจของ BetterUp Labs และ Stanford Social Media Lab พบว่า ประมาณ 40% ของผู้ตอบแบบสำรวจเคยได้รับ Workslop และแต่ละเหตุการณ์ใช้เวลาแก้ไขเฉลี่ยประมาณ 2 ชั่วโมง สะท้อนให้เห็นว่า AI อาจไม่ได้ลดภาระงาน แต่บางครั้งเพียงย้ายภาระจากการสร้างงานไปเป็นการตรวจสอบและแก้ไขแทนปัญหานี้พบได้เช่นกันในงานเขียนโปรแกรม โดย AI สามารถสร้าง Code ได้อย่างรวดเร็ว แต่ Developer ยังต้องตรวจสอบ Bug, Security และ Logic ก่อนนำไปใช้งานจริง ดังนั้นการวัดประสิทธิภาพของ AI จึงไม่ควรดูแค่ สร้างงานเร็วแค่ไหน แต่ควรดูด้วยว่า มนุษย์ต้องใช้เวลาแก้ไขงานนั้นมากแค่ไหน และคุณภาพสุดท้ายดีขึ้นจริงหรือไม่
ข้อดีของการใช้ AI
แม้ AI จะสร้างปัญหาใหม่ แต่ก็ไม่ได้หมายความว่า AI ไม่มีประโยชน์ ตรงกันข้าม AI สามารถช่วยลดภาระของมนุษย์ได้อย่างมากหากนำมาใช้อย่างเหมาะสม AI มีความสามารถในการจัดการงานที่ต้องใช้เวลานานและทำซ้ำ ๆ เช่น การสรุปเอกสาร การจัดโครงสร้างข้อมูล การสร้าง Draft การระดมความคิด หรือการสร้าง Code เบื้องต้น ทำให้มนุษย์สามารถลดเวลาที่ใช้กับงานเหล่านี้และนำเวลาไปใช้กับงานที่ต้องอาศัยความคิดสร้างสรรค์ การวิเคราะห์ และการตัดสินใจมากขึ้นนอกจากนี้ AI ยังสามารถทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยในการเริ่มต้นงานได้ดี เช่น หากต้องเขียนบทความ ผู้ใช้สามารถให้ AI ช่วยสร้างโครงสร้างเบื้องต้น จากนั้นมนุษย์จึงนำข้อมูลจริงมาเพิ่มเติมและตรวจสอบความถูกต้อง วิธีนี้ช่วยลดเวลาที่ต้องใช้ในการเริ่มต้นงานโดยไม่จำเป็นต้องปล่อยให้ AI เป็นผู้รับผิดชอบผลงานทั้งหมดหากออกแบบ Workflow อย่างเหมาะสม AI จึงสามารถทำหน้าที่เป็น Assistant ที่ช่วยเพิ่มความสามารถของมนุษย์ แทนที่จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ทั้งหมด
ข้อเสียและความเสี่ยงของ AI Burnout
ข้อเสียสำคัญคือ เมื่อ AI สร้าง Output จำนวนมาก มนุษย์อาจต้องใช้เวลามากขึ้นในการตรวจสอบและแก้ไข หากองค์กรให้ความสำคัญกับจำนวนงานที่ผลิตได้มากกว่าคุณภาพ ก็อาจทำให้พนักงานรู้สึกว่าต้องทำงานมากขึ้นเรื่อย ๆอีกปัญหาหนึ่งคือความคาดหวังขององค์กร เมื่อ AI สามารถทำงานบางอย่างได้เร็วขึ้น ผู้บริหารอาจคาดหวังว่าพนักงานจะต้องส่งงานเร็วขึ้นตามไปด้วย เวลาที่ประหยัดได้จึงไม่ได้กลายเป็นเวลาพัก แต่ถูกนำไปใช้กับงานอื่นเพิ่มขึ้นสถานการณ์นี้อาจทำให้เกิดวงจรที่ว่า AI ทำให้งานเร็วขึ้น → ความคาดหวังเพิ่มขึ้น → ปริมาณงานเพิ่มขึ้น → ต้องใช้ AI มากขึ้น → ต้องตรวจสอบ AI มากขึ้น → เกิดความเหนื่อยล้า นอกจากนี้ยังมีปัญหาเรื่องความน่าเชื่อถือ หากคนในองค์กรเริ่มได้รับงานที่สร้างโดย AI แต่มีข้อผิดพลาดบ่อยครั้ง ผู้รับงานอาจเริ่มไม่มั่นใจในคุณภาพของงาน และต้องตรวจสอบทุกอย่างด้วยตัวเอง ซึ่งส่งผลต่อความไว้วางใจและการทำงานร่วมกันภายในทีม
วิธีรับมือกับ AI Burnout
การแก้ปัญหา AI Burnout ไม่ได้หมายความว่าต้องเลิกใช้ AI แต่ควรเปลี่ยนวิธีการใช้ AI จากการมองว่า AI ต้องทำทุกอย่าง เป็น AI ควรทำเฉพาะสิ่งที่มันทำได้ดี ที่เหมาะสมอาจเป็น Human → AI → Human โดยมนุษย์เป็นผู้กำหนดโจทย์ AI ช่วยสร้าง Draft หรือจัดการงานเบื้องต้น จากนั้นมนุษย์กลับมาตรวจสอบข้อมูล แก้ไขข้อผิดพลาด และตัดสินใจขั้นสุดท้ายแนวทางนี้ช่วยให้ AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยมากกว่าการเป็นผู้รับผิดชอบงานทั้งหมด เพราะในงานที่มีความสำคัญสูง เช่น ข้อมูลทางการเงิน กฎหมาย ความปลอดภัย หรือข้อมูลลูกค้า การปล่อยให้ AI สร้างและเผยแพร่ข้อมูลโดยไม่มีมนุษย์ตรวจสอบอาจสร้างความเสียหายได้องค์กรเองก็ควรกำหนดมาตรฐานการใช้ AI ให้ชัดเจน ไม่ใช่เพียงบอกพนักงานว่า “ใช้ AI ให้มากขึ้น” แต่ควรกำหนดด้วยว่างานประเภทใดสามารถใช้ AI ได้ งานประเภทใดต้องตรวจสอบ และงานประเภทใดจำเป็นต้องมีมนุษย์เป็นผู้อนุมัติขั้นสุดท้ายสิ่งสำคัญอีกอย่างคือการวัด Productivity อย่างถูกต้อง ไม่ควรวัดเพียงว่า AI ใช้เวลากี่นาทีในการสร้างงาน แต่ควรดูเวลาที่ใช้ตรวจสอบ เวลาที่ต้องแก้ไข และคุณภาพของงานสุดท้ายด้วย เพราะ AI ที่สร้างงานได้เร็วแต่ทำให้มนุษย์ต้องเสียเวลาแก้ไขจำนวนมาก อาจไม่ได้ช่วยเพิ่ม Productivity อย่างที่คาดหวัง
บทสรุป
AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานของมนุษย์อย่างรวดเร็ว แต่การใช้ AI ไม่ได้หมายความว่างานทุกอย่างจะง่ายขึ้นโดยอัตโนมัติ เพราะ Output ที่ AI สร้างขึ้นยังสามารถมีข้อผิดพลาด ขาดบริบท หรือมีข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่า งานที่สร้างโดย AI อาจดูเหมือนเสร็จสมบูรณ์ แต่กลับทำให้คนอื่นต้องเสียเวลาในการตรวจสอบและแก้ไข ขณะที่แนวคิด AI Burnout ช่วยสะท้อนอีกด้านของการทำงานในยุค AI นั่นคือ เมื่อมนุษย์ต้องทำงานร่วมกับ AI มากขึ้น ภาระบางอย่างอาจไม่ได้หายไป แต่เปลี่ยนรูปแบบมาเป็นการตรวจสอบ แก้ไข และรับผิดชอบต่อสิ่งที่ AI สร้างขึ้น AI ที่ดีจึงไม่ใช่ AI ที่สร้างงานได้มากที่สุด แต่คือ AI ที่ช่วยให้มนุษย์ ลดงานที่ไม่จำเป็น ลดการทำงานซ้ำ และมีเวลามากขึ้นสำหรับงานที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ วิจารณญาณ และการตัดสินใจของมนุษย์จริง ๆ
Q: AI Burnout คืออะไร?
A: ภาวะเหนื่อยล้าที่เกิดจากการใช้ AI มากเกินไป หรือการต้องคอยตรวจสอบและแก้ไขงานที่ AI สร้างขึ้น
เรียบเรียง นายศิลา กมุทตระกูลชัย
