ไมค์เป็นเกษตรกรอายุ 40 ปีจากทางตอนใต้ของรัฐควีนส์แลนด์ ด้วยผิวสีแทนแบบเกาลัด การจับมือกันแบบขยี้ใจ และสำเนียงแบบชนบทที่แข็งแกร่ง เขาเป็นรุ่นที่สาม ของครอบครัวที่ปลูกข้าวฟ่าง ซึ่งเป็นธัญพืชที่ใช้เป็นอาหารสัตว์เป็นส่วนใหญ่ แต่เช่นเดียวกับเกษตรกรส่วนใหญ่ ไมค์เผชิญกับความท้าทายมากกว่าผู้อดทน การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศได้บั่นทอนความสามารถในการทำกำไรของฟาร์มในออสเตรเลียโดยเฉลี่ย23% ในช่วง 20 ปีที่ผ่านมา ความท้าทายอย่างต่อเนื่องในการ
ปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตโดยการผลิตมากขึ้นโดยลดน้อยลง
หลังจากฤดูไฟป่าที่ทำลายล้างในปี 2019 ไมค์เริ่มสำรวจเทคนิคการทำฟาร์มที่ “ชาญฉลาด” ซึ่งเปิดใช้งานโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) เกษตรกรรมได้รับการขนานนามว่าเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่อุดมสมบูรณ์ที่สุดสำหรับ AI และแมชชีนเลิร์นนิง Mike รู้สึกตื่นเต้นกับระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้เขาใช้ปุ๋ยและน้ำน้อยลง
หลังจากสอบถามมาหลายเดือน เขาพบว่าบริษัทแห่งหนึ่งให้คำมั่นสัญญาว่าเทคโนโลยีของตนจะสามารถลดปัจจัยการผลิตพืชผลได้ถึง 80% มันเกี่ยวข้องกับข้อมูลการประมวลผลซอฟต์แวร์จากเซ็นเซอร์ดิจิตอลที่วางไว้ทั่วไร่ของเขาเพื่อให้ “การทำฟาร์มที่แม่นยำ” – ปรับการบำบัดน้ำ แมลง และปุ๋ยสำหรับพืชแต่ละชนิด
การนำเสนอของพนักงานขายนั้นน่าสนใจ แต่ค่าใช้จ่ายในการติดตั้งระบบคือ 500,000 ดอลลาร์ บวกกับ 80,000 ดอลลาร์ต่อปีสำหรับการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล ค่าใช้จ่ายในการสนับสนุนนั้นสูงกว่านั้น
ในท้ายที่สุด Mike คำนวณว่าค่าใช้จ่ายจะหักกลบกับกำไรพิเศษที่เกิดขึ้น แม้ว่าเทคโนโลยีที่ลื่นไหลจะเป็นไปตามคำสัญญาทั้งหมดก็ตาม ถ้าส่งได้น้อยลงก็มีแต่ช่วยให้เขาหมดเนื้อหมดตัว
ประสบการณ์นี้ – การถูกเสนอเทคโนโลยี AI ด้วยคำกล่าวอ้างที่ใหญ่โตแต่คุณค่าที่น่าสงสัย – เป็นเรื่องปกติ มันง่ายที่จะหวั่นไหวไปกับคำสัญญา แต่เทคโนโลยีใหม่ไม่ใช่ทางออกของทุกสิ่ง เพื่อให้คุ้มค่ากับเงินที่เสียไปสำหรับคนอย่างไมค์ หรือองค์กรใดก็ตาม จำเป็นต้องมีการคำนวณมูลค่าทางเศรษฐกิจอย่างเย็นชา
สำหรับความสนใจทั้งหมดในขณะนี้เกี่ยวกับวิธีที่ AI จะปฏิวัติโลก
การโฆษณาเกี่ยวกับเรื่องนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ นับตั้งแต่การเริ่มใช้เทคนิค AI ที่ใช้งานได้จริงในช่วงต้นทศวรรษ 1960 ความหลงใหลในศักยภาพของ AI ได้นำไปสู่ ”ฤดูหนาวของ AI” ที่สำคัญสองครั้ง ซึ่งการลงทุนจำนวนมหาศาลโดยองค์กรและสถาบันวิจัยไม่สามารถบรรลุผลลัพธ์ที่สัญญาไว้ได้
ครั้งแรกเกิดขึ้นในปี 1970 เมื่อเงินไหลเข้าระบบ AI ต่างๆ เช่น การ รู้จำเสียงและการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ อย่างที่สองคือในช่วงปี 1980 เมื่อบริษัทต่าง ๆ ลงทุนมหาศาลในสิ่งที่เรียกว่า “ ระบบผู้เชี่ยวชาญ ” ซึ่งหมายถึงการทำสิ่งต่าง ๆ เช่น การวินิจฉัยโรคหรือควบคุมการปล่อยกระสวยอวกาศ
ในทั้งสองกรณี สิ่งที่เทคโนโลยีสามารถทำได้นั้นไม่เป็นไปตามโฆษณามากนัก ไม่ใช่ว่า AI ไร้ประโยชน์ ไกลจากมัน. แต่สิ่งที่ทำได้มีมูลค่าทางเศรษฐกิจจำกัด
ฟันเฟืองดังกล่าวทำให้ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเศรษฐกิจของเทคโนโลยีย้อนกลับไปเกือบหนึ่งทศวรรษทั้งสองครั้ง เนื่องจากเงินทุนและดอกเบี้ยลดน้อยลง
เพื่อให้แน่ใจว่าการลงทุนด้านเทคโนโลยีของคุณคุ้มค่ากับเงินที่เสียไป คุณต้องป้องกันการถูกครอบงำด้วยคำสัญญาและความเป็นไปได้
ดังที่เบ็น โรบินสันซึ่งขณะนั้นเป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายกลยุทธ์ของบริษัทซอฟต์แวร์ทางการเงิน Temenos กล่าวในปี 2561:
เราสามารถคาดการณ์ได้อย่างปลอดภัยว่าจะไม่ใช่บล็อกเชนหรือ API หรือ AI ที่เปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรม แต่จะเป็นรูปแบบธุรกิจใหม่ที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีเหล่านั้นแทน
พนักงานขายผ่านคำถามแรกโดยระบุว่ากำไรจากการนำ AI มาใช้จะช่วยลดต้นทุนการปลูกพืชของ Mike ได้มากถึง 80% สิ่งนี้จะแปลว่า Mike ประหยัดเงินได้ประมาณ 80,000 เหรียญต่อปี (ในกรณีที่ดีที่สุด)
พนักงานขายยังผ่านคำถามที่สองพร้อมคำชี้แจงค่าใช้จ่ายของระบบอย่างชัดเจน
แต่กรณีธุรกิจล้มเหลวในคำถามที่สาม ประโยชน์ส่วนเพิ่มในกรณีที่ดีที่สุดจากการนำ AI มาใช้ (ประหยัดได้ 80,000 ดอลลาร์ต่อปี) เท่ากับต้นทุนส่วนเพิ่ม (80,000 ดอลลาร์ต่อปี) – ไม่นับการติดตั้งครั้งแรก
อ่านเพิ่มเติม: ปัจจุบันปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของเรา และพลังที่เพิ่มขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ก็เป็นดาบสองคม
การพูดแบบนี้ทำให้เห็นได้ชัดว่าเป็นการลงทุนที่โง่เขลา และไมค์ก็ไม่ได้ใช้เวลามากมายในการตัดสินใจต่อต้านมัน แต่ความจริงก็คือการตัดสินใจมากมายที่จะลงทุนใน AI นั้นไม่สมเหตุสมผลทางเศรษฐกิจ และกระบวนการข้างต้นจะทำให้ทราบสาเหตุได้ง่าย
การใช้กรอบมูลค่าทางเศรษฐกิจ แทนที่จะอ้างความเป็นไปได้ทางวิศวกรรม เป็นขั้นตอนแรกในการตัดสินใจที่ดีขึ้น การทำเช่นนี้จะช่วยลดโอกาสของฤดูหนาวของ AI อีกครั้ง และเพิ่มโอกาสในการได้รับผลประโยชน์อย่างแท้จริงที่เอื้อต่อโลกที่มั่งคั่งและยั่งยืนยิ่งขึ้น
