บทบาทของรัฐต่อนวัตกรรมและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

คำถามสำคัญที่น่าสนใจในปัจจุบัน ได้แก่ เราจะคาดหวังอะไรจากการก้าวกระโดดครั้งใหญ่จากปัญญาประดิษฐ์ได้บ้าง จีนมีศักยภาพที่จะแซงหน้าสหรัฐอเมริกาในด้านเทคโนโลยีได้หรือไม่ สหรัฐฯ จะยังสามารถรักษาตำแหน่งผู้นำด้านนวัตกรรมโลกไว้ได้หรือไม่

เรื่องเหล่านี้ถูกกล่าวถึงในหนังสือประวัติศาสตร์เศรษฐกิจที่อ่านสนุกมาก ชื่อ How Progress Ends – Technology, Innovation, and The Fate of Nations เขียนโดย Carl Benedikt Frey รองศาสตราจารย์ด้านปัญญาประดิษฐ์และแรงงาน แห่งสถาบัน Oxford Internet Institute สังกัดมหาวิทยาลัยออกซฟอร์ด เป็นหนังสือที่เข้ารอบสุดท้ายของ Financial Times’ Best Business Books 2025

บทความนี้จะสรุปสาระสำคัญของหนังสือและพยายามชี้ว่าประเทศไทยอยู่ตรงไหนในกรอบของเรื่องนี้

กระบวนการที่ Frey ใช้ในการทำความเข้าใจเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเศรษฐกิจในหนังสือเล่มนี้ คือ การพิจารณาบทบาทของสถาบันและวัฒนธรรมตั้งแต่อดีตย้อนหลังไป 1,800 ปี จนถึงปัจจุบันว่ามีปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยีอย่างไรในแต่ละช่วงของการพัฒนาเศรษฐกิจ ทำความเข้าใจเกี่ยวกับธรรมชาติของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและช่วงเวลาที่มันหยุดชะงักเพื่อสร้างกรอบความคิดสำหรับการทำความเข้าใจว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป เพราะทั้งจีนและสหรัฐฯ ที่กำลังแข่งขันนวัตกรรมอย่างดุเดือด แต่ในความเป็นจริงทั้ง 2 ประเทศกำลังเคลื่อนเข้าสู่ภาวะชะงักงัน หากต้องการเปลี่ยนเส้นทางนี้ ก็จำเป็นต้องเรียนรู้บทเรียนที่ถูกต้องเกี่ยวกับธรรมชาติและแรงขับเคลื่อนของความก้าวหน้า

ระบบแบบรวมศูนย์หรือกระจายศูนย์

การถกเถียงเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการพัฒนาเศรษฐกิจมักแบ่งออกเป็นสองขั้ว ฝ่ายหนึ่งยกย่องระบบแบบกระจายศูนย์ ซึ่งบริษัทขนาดเล็กสามารถทดลองและเติบโตได้โดยแทบไม่ถูกรัฐแทรกแซง ขณะที่อีกฝ่ายยกย่องระบบราชการแบบรวมศูนย์ โดยรัฐที่เข้มแข็งชี้นำเศรษฐกิจผ่านนโยบายอุตสาหกรรมอย่างมีเหตุผล

Frey เห็นว่า แต่ละแบบเหมาะสมกับสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน การบริหารราชการแบบรวมศูนย์เหมาะที่สุดสำหรับการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีประเภท low hanging fruits และสำหรับประเทศล้าหลังในการเร่งไล่ตามเทคโนโลยี ในขณะที่ระบบแบบกระจายศูนย์เหมาะกว่าในการสำรวจเส้นทางเทคโนโลยีใหม่ๆ ซึ่งเป็นหนทางเดียวที่จะสร้างความก้าวหน้าต่อไปได้เมื่อถึงพรมแดนทางเทคโนโลยีแล้ว

ระบบที่เหมาะสมในช่วงเวลาหนึ่งของการพัฒนา ย่อมเกือบหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะกลายเป็นสิ่งที่ไม่เหมาะสมกับสิ่งที่รออยู่ข้างหน้า เมื่อเป็นเช่นนี้ ระบบต้องย่อมต้องปรับตัวหรือไม่ก็ล่มสลายทั้งนี้ แหล่งที่มาของความซบเซาที่คุกคามความก้าวหน้า จะมีลักษณะแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับรูปแบบการปกครองและระยะของการพัฒนา

หนังสือยกตัวอย่างการพัฒนาวัคซีนโควิด-19 ของ Moderna ว่าเริ่มต้นจากการทดลองของนักวิทยาศาสตร์ 2 คน ทำงานวิจัยที่ยังไม่รู้ว่าจะนำไปใช้ประโยชน์อะไร จนกระทั่งเกิดโควิด-19 โจทย์จึงถูกนิยามอย่างชัดเจน ขั้นตอนต่อไปเป็นการนำวัคซีนต้นแบบเข้าสู่กระบวนการผลิตที่จำเป็นต้องมีศักยภาพในการทดสอบ พัฒนา ผลิต และกระจายวัคซีนในระดับมหาศาล Moderna พึ่งพาโครงการของรัฐบาลสหรัฐฯ โดยประธานาธิบดีทรัมป์ เป็นตัวอย่างว่า “การสำรวจ” เป็นกิจกรรมในแนวนอน และ “การนำไปใช้” กลับเป็นแนวตั้งที่ต้องอาศัยระบบราชการขนาดใหญ่และลำดับขั้นการจัดการเพื่อประสบความสำเร็จ

ตัวอย่างนี้ย้ำประเด็นสำคัญเกี่ยวกับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีว่า ทุกการค้นพบย่อมเริ่มต้นภายใต้ความไม่แน่นอนอย่างเต็มรูปแบบ เราไม่อาจรู้ได้ว่าสิ่งใหม่จะประสบความสำเร็จหรือไม่ จนกว่าจะมีใครสักคนยอมเสี่ยงลงทุนกับมัน

เรื่องนี้อธิบายว่าทำไมสิ่งประดิษฐ์เชิงพาณิชย์ที่ยิ่งใหญ่ของศตวรรษที่ยี่สิบจึงไม่มีชิ้นใดเกิดขึ้นในเศรษฐกิจแบบวางแผนรวมศูนย์ ระบบแบบกระจายศูนย์เปิดโอกาสให้มีการทดลองที่ล้มเหลวมากมายเพื่อให้มีบางอย่างประสบความสำเร็จในที่สุด

จากกรณีศึกษาประเทศต่างๆ ในหนังสือเล่มนี้ ได้ชี้ให้เห็นว่า ในที่สุดแล้วนวัตกรรมไม่ใช่เพียงการคิดไอเดียเท่านั้น แต่รวมถึงการแปลงไอเดียเหล่านั้นให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริง เชื่อถือได้ มีจำหน่ายอย่างแพร่หลาย และมีราคาที่ผู้คนทั่วไปเข้าถึงได้ และเมื่อความพยายามเปลี่ยนจากการสำรวจไปสู่การนำไปใช้ เส้นบังคับบัญชาแนวตั้งย่องมีอำนาจเหนือเส้นการแลกเปลี่ยนแนวนอน

ระบบราชการมีประสิทธิภาพดีในการไล่ตามเทคโนโลยี แต่การขยายตัวของมันจะบั่นทอนพลังพลวัตของทุนนิยมและขัดขวางนวัตกรรมในระยะยาว แม้ว่าการเติบโตของผลิตภาพตลอดหลายศตวรรษจะเกิดจากการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และกระบวนการแบบค่อยเป็นค่อยไปโดยองค์กรขนาดใหญ่ที่มั่นคง แต่เพียงเท่านี้ยังไม่พอ นวัตกรรมแบบก้าวกระโดด คือ รากฐานที่ทำให้ความก้าวหน้าเกิดขึ้นได้ หนังสือยกตัวอย่าง ว่าเราสามารถปรับปรุงรถม้าให้ดีขึ้นได้ทั้งด้านการออกแบบและการใช้งานได้ แต่ในที่สุดก็ต้องมีนวัตกรรมแบบพลิกโฉมเพื่อสร้างรถยนต์ มิฉะนั้น ความก้าวหน้าจะหยุดชะงัก ไม่มีผู้ผลิตรถม้ารายใดในยุคนั้นกลายมาเป็นผู้ผลิตรถยนต์ชั้นนำ การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีมักมาจากผู้ท้าชิง

ปัญญาประดิษฐ์ คือ ทางออกของการพัฒนาในทศวรรษหน้าหรือไม่

สิ่งเดียวกันนี้กำลังเกิดขึ้นในแนวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งสตาร์ตอัปอย่าง OpenAI และ Anthropic กำลังท้าทาย Meta และ Google ในทางทฤษฎี บริษัทขนาดใหญ่มีความแข็งแกร่งทางการเงินพอที่จะเดิมพันครั้งใหญ่และเสี่ยงกว่า แต่ในความจริง พวกเขามักเลือกเล่นแบบปลอดภัย มีการศึกษารายละเอียดเกี่ยวกับสิทธิบัตร พบว่า ผู้ท้าชิงมีความได้เปรียบเชิงการแข่งขันในการก่อให้เกิดนวัตกรรมก้าวกระโดดครั้งสำคัญ ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีในปัจจุบันอาจยังสร้างนวัตกรรมได้ แต่การเติบโตของพวกเขามีต้นทุน เมื่อพวกเขาดูดซับบุคลากรชั้นนำของโลกมากขึ้น คนที่ถูกจ้างเข้ามากลับมีความคิดสร้างสรรค์น้อยลงกว่าตอนที่อยู่กับสตาร์ตอัป

นักประดิษฐ์เดี่ยวและทีมขนาดเล็กแบบกระจายศูนย์ สร้างแนวคิดและเทคโนโลยีที่พลิกโฉมได้มากกว่าอย่างสม่ำเสมอ ขณะที่องค์กรขนาดใหญ่และมีลำดับขั้น มักมุ่งพัฒนาเทคโนโลยีที่มีอยู่แล้ว

การเปิดตัว ChatGPT ของ OpenAI เมื่อเดือนพฤศจิกายน 2023 ถือเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้ผู้เล่นรายใหญ่ตั้งตัวไม่ทัน แม้ Google จะเป็นผู้พัฒนา Transformer ซึ่งเป็นหัวใจของโมเดลภาษา แต่กลับลังเลที่จะเปิดตัว AI เชิงสร้างสรรค์ เพราะกังวลว่าจะกระทบรายได้จากเสิร์ชเอนจินของตนเอง ซีอีโอ Sundar Pichai ยอมรับว่า ขนาดที่ใหญ่ขึ้นไม่ได้ดีเสมอไป เพราะทำให้เคลื่อนไหวได้ช้าลงและยากต่อการรักษาวัฒนธรรมการรับความเสี่ยง

การแข่งขันระหว่างผู้พัฒนาโมเดลภาษาเพิ่มความเข้มข้นขึ้นอย่างมาก OpenAI ต้องเผชิญกับ xAI ของ Elon Musk และ Yi-Lightning จากจีน และ Anthropic และ Google DeepMind ขณะเดียวกัน Meta เลือกแนวทางโอเพนซอร์ส เปิดให้ใช้โมเดล Llama ฟรี ส่งผลให้ตลาดมีโมเดลภาษาชั้นนำมากกว่าร้อยราย รวมถึง DeepSeek จากจีน ซึ่งโมเดลประสิทธิภาพสูงต้นทุนต่ำได้สร้างความตื่นตระหนกในวอชิงตันและซิลิคอนวัลเลย์

คำถามสำคัญ คือ การผงาดขึ้นของสตาร์ตอัปด้าน AI เป็นเพียงกระแสชั่วคราว หรือคือจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ในอุตสาหกรรมนี้

ทิศทางการพัฒนาในช่วงหลังมานี้กลับเป็นไปในทางของ “ความกระจุกตัวและการรวมศูนย์” แม้สถาปัตยกรรม Transformer จะช่วยเร่งความก้าวหน้า (อาจย่นระยะเวลาการขยายขนาดโมเดลลงได้หลายปี) แต่นวัตกรรมพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังโมเดลภาษาในปัจจุบันล้วนถูกพัฒนาขึ้นโดยนักวิชาการตั้งแต่หลายทศวรรษก่อนแล้ว  

ลองจินตนาการถึงช่างฝีมือเมื่อ 3,500 ปีก่อน ที่สามารถสร้างเครื่องมือเพื่อทำงานทุกอย่างในยุคนั้น ไม่ว่าจะเป็นการเลี้ยงสัตว์ เครื่องปั้นดินเผา การทอผ้า ฯลฯ ถือเป็นความก้าวหน้าที่น่าทึ่งในยุคนั้น แต่ก็ไม่ทำให้มาตรฐานชีวิตใกล้เคียงกับสิ่งที่เรามีในปัจจุบัน วัคซีน รถยนต์ คอมพิวเตอร์ ฯลฯ    

เช่นเดียวกัน หาก AI ไม่ได้ช่วยเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์หรือการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเพิ่มผลิตภาพทั้งประเทศได้เพียงประมาณร้อยละ 0.06 ต่อปี ในทศวรรษหน้าเท่านั้น ยิ่งไปกว่านั้น ยังยากที่จะชี้ให้เห็นแอปพลิเคชัน AI ใดในปัจจุบันที่ก้าวข้ามการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับงานที่มนุษย์ทำอยู่แล้ว จึงไม่น่าแปลกใจที่แม้จะมี Generative AI เปิดตัว แต่การเติบโตของผลิตภาพในสหรัฐฯ ก็ยังคงติดอยู่ในแนวโน้มซบเซาก่อนยุคโควิด แม้แต่ AlphaFold ซึ่งมักถูกยกเป็นตัวอย่างความสำเร็จของ AI ทางวิทยาศาสตร์ ก็ยังเป็นเรื่องของระบบอัตโนมัติ (พับโปรตีนในแบบที่มนุษย์ทำมานานแล้ว แต่ทำได้เร็วกว่า)

ความกังวลที่ลึกกว่านั้น คือ อัลกอริทึมอาจมีความสามารถจำกัดในการ “สรุปทั่วไป” เกินกว่าข้อมูลที่ใช้ฝึก ความสำเร็จอันน่าทึ่งของโมเดลอย่าง GPT-4 ในการสอบหรือแบบทดสอบต่างๆ ส่วนใหญ่สะท้อนความสามารถในการจดจำ มากกว่าการให้เหตุผลเชิงนามธรรม การทดลองหลายชิ้นแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพของ LLM ลดลงอย่างมากเมื่อเจอโจทย์ที่เกิดขึ้นหลังการอัปเดตล่าสุดซึ่งโมเดลไม่เคยเห็นระหว่างการฝึก

ข้อจำกัดสำคัญของAI ในปัจจุบัน คือ จุดอ่อนพื้นฐานด้านตรรกะและการสรุปแบบแผน ซึ่งเป็นปัญหาที่ดำรงอยู่ในโมเดลหลากหลายขนาดและตระกูล และไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยการเพิ่มข้อมูลฝึกฝนเท่านั้น แม้ AI จะทำผลงานได้ดีในสาขาที่มีเป้าหมายเพิ่มประสิทธิภาพชัดเจน แต่กลับไม่ชัดเจนนักว่า AI จะทำได้ดีเพียงใดเมื่อเป้าหมายคือการสร้างสิ่งใหม่อย่างแท้จริง ไม่ว่าจะในศิลปะหรือวิทยาศาสตร์

เปรียบเทียบกับเรื่องเครื่องจักรไอน้ำ ซึ่งโธมัส นิวโคเมน เป็นผู้พัฒนาแบบที่หยาบมาก่อนหน้ากว่า 10 ปี แต่โลกกลับยกย่องเจมส์ วัตต์ ว่าเป็นผู้คิดค้น เพราะวัตต์คิดค้นดอนเดนเซอร์แยกต่างหาก ทำให้เครื่องจักรประหยัดพลังงานอย่างมาก หากไม่มีนวัตกรรมนี้ความก้าวหน้าก็อาจหยุดชะงัก

วงการ AI เองก็ยังรอ “ช่วงเวลาแห่งคอนเดนเซอร์แยก” ของตนอยู่ ในท้ายที่สุด การแข่งขันเพื่อครอบงำ AI ระหว่างสหรัฐฯ จีน หรือชาติใดก็ตาม ไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าใครมีข้อมูลมากที่สุด แต่ขึ้นอยู่กับว่า ใครจะสามารถสร้างนวัตกรรมผ่าทางตันในปัจจุบันได้ เพียงแต่ความพยายามของพรรคคอมมิวนิสต์จีนในการควบคุมกระบวนการนวัตกรรมกำลังทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นได้ยากในจีน

การเติบโตและภาวะชะงักงันของจีน

จีนยังสามารถเติบโตอย่างต่อเนื่องได้โดยไม่จำเป็นต้องมีการสร้างนวัตกรรมแบบก้าวกระโดด ชาวอเมริกันโดยเฉลี่ยยังร่ำรวยกว่าชาวจีนราวห้าเท่า ซึ่งหมายความว่า การนำเทคโนโลยีที่มีอยู่มาใช้และพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไปก็ยังช่วยให้จีนก้าวหน้าได้อีกไกล

ความสามารถของจีนในการสนับสนุนให้บริษัทต่างๆ นำเทคโนโลยีจากต่างประเทศมาปรีบใช้ ปรับปรุง และขยายผลอย่างรวดเร็ว เห็นได้ชัดที่สุดจากรถไฟความเร็วสูง กระทรวงรถไฟได้ร่วมมือกับ Kawasaki Industries จากญี่ปุ่น ซึ่งเป็นผู้บุกเบิกชิงคันเซ็นในทศวรรษ 1960 จนปัจจุบันจีนกลายเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีด้วยรถไฟที่เร็วที่สุดในโลก และเครือข่ายรถไฟความเร็วสูงยาวกว่าของทั้งโลกรวมกันมากกว่าสองเท่า

ความก้าวหน้าของจีนในรถไฟความเร็วสูงและโครงสร้างพื้นฐานสำคัญอื่นๆ ไม่อาจอธิบายได้ด้วยการที่จีนเคยล้าหลังเพียงอย่างเดียว สถาบันของจีนเหมาะสมกับการเติบโตแบบ “ไล่ตามให้ทัน” มากกว่า แม้การตัดสินใจจำนวนมากจะกระจัดกระจายอยู่ในระดับท้องถิ่นและมณฑล แต่มีหน่วยงานกลางอย่างการรถไฟจีน ทำหน้าที่ประสานงาน กำกับการก่อสร้างให้เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและขยายผลได้ในวงกว้าง เสริมความสามารถของจีนในการขยายเทคโนโลยีใหม่ได้รวดเร็วอย่างไม่มีใครเทียบ

อย่างไรก็ดี ความท้าทายใหม่ คือ การเข้าถึงเทคโนโลยีระดับแนวหน้ากำลังยากขึ้น กลยุทธ์การเลียนแบบและปรับปรุงนวัตกรรมเดิมต้องอาศัยการเข้าถึงเทคโนโลยีเหล่านั้นอย่างต่อเนื่อง แต่เมื่อสหรัฐฯ และพันธมิตรเพิ่มข้อจำกัดต่อเซมิคอนดักเตอร์ขั้นสูงและเทคโนโลยีสำคัญอื่นๆ ช่องทางนี้จึงแคบลง ในสมัยรัฐบาลไบเดน ข้อจำกัดถูกเพิ่มความเข้มข้น โดยเฉพาะชิปที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่นของ Nvidia

การก้าวขึ้นสู่อำนาจของสี จิ้นผิง มีการบังคับใช้กฎหมายเข้มข้นขึ้น บริษัทต่างชาติจำนวนมากตกเป็นเป้าการสอบสวน การรณรงค์ต่อต้านคอร์รัปชันของสี จิ้นผิง ในปี 2013 นำไปสู่การดำเนินคดีกับบุคคลมากกว่า 100,000 ราย มีเป้าหมายลดการแทรกแซงทางการเมืองในกระบวนการยุติธรรมระดับท้องถิ่นและมณฑล แต่ความหวังเรื่องการแยกอำนาจก็พังทลายในปี 2015 เมื่อประธานศาลประชาชนสูงสุดออกแถลงการณ์ว่า ศาลทุกแห่งต้องยึด “จิตวิญญาณของสุนทรพจน์สำคัญของสี จิ้นผิง” เป็นแนวทางในการทำงาน

รัฐบาลจีนไม่เพียงแค่บล็อกเว็บไซต์ทั้งเว็บไซต์ เช่น Google, Youtube, FaceBook และ The New York Times เท่านั้น แต่ยังใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเครื่องมือของการควบคุมแบบรอบรู้ทุกด้านอีกด้วย ปัจจุบัน ปักกิ่งสามารถติดตามพฤติกรรมของชาวจีนหนึ่งพันล้านคน ขณะที่พวกเขาซื้อของ ส่งข้อความ และค้าหาข้อมูลผ่าน WeChat และแอปพลิเคชั่นอื่นๆ

ความกังวลหลักของพรรคคอมมิวนิสต์จีน คือ การเคลื่อนไหว และการระดมมวลชนทางสังคมที่อาจคุกคามอำนาจของพรรคจากการวิเคราะห์โพสต์โซเชียลมีเดียที่ถูกเซ็นเซอร์อย่างละเอียดพบว่า ความพยายามของรัฐมักมุ่งไปที่การสกัดกั้นความพยายามจัดการชุมนุมประท้วง และด้วยอัลกอริทึม AI ที่ทรงพลังมากขึ้น ปักกิ่งสามารถตรวจจับ “ความผิดปกติ” ได้หลายรูปแบบ นอกจากนี้ พรรคยังใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าและซอฟต์แวร์ติดตามโทรศัพท์มือถือเพื่อติดตามการพบปะทางกายภาพทั่วประเทศ

การเฝ้าระวังของจีนจะส่งผลต่อนวัตกรรมอย่างไรนั้น ยังยากจะสรุปได้ สิ่งที่เรารู้คือ มณฑลที่มีทัศนคติเชิงบวกต่อความสอดคล้องและการเชื่อฟังมากกว่า มักผลิตนวีตกรรมได้น้อยกว่า เรารู้ว่า การเข้าถึงข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อวิทยาศาสตร์และการค้นพบ ดังนั้น แนวคิดในการแยกอินเตอร์เน็ตออกเป็นส่วนๆ ตัดจีนออกจาก “สมองรวมของโลก” ย่อมสร้างอุปสรรคเพิ่มเติม เช่นเดียวกับข้อจำกัดที่นักวิจัยจีนเผชิญในการเข้าร่วมโครงการและการประชุมนานาชาติ

รัฐบาลได้เพิ่มบทบาทในการขับเคลื่อนนวัตกรรมมากขึ้น โดยมีเป้าหมายชัดเจน คือ ทำให้ “อาณาจักรกลาง” กลายเป็นมหาอำนาจด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีชั้นนำของโลกภายในช่วงกลางศตวรรษที่ยี่สิบเอ็ด ถือได้ว่า “หันกลับ 180 องศา” อย่างแท้จริง การเปลี่ยนแปลงทั้งเชิงนโยบายและปรัชญานี้เข้มข้นขึ้นอย่างชัดเจนภายใต้การนำของสี จิ้นผิง แต่สิ่งที่กล่าวได้อย่างแน่ชัด คือ ความสามารถในการระดมทรัพยากรมหาศาลไม่ได้แปลว่าจะนำไปสู่นวัตกรรมโดยอัตโนมัติ และในเชิงประวัติศาสตร์ นวัตกรรมมักจะเกิดในระบบเศรษฐกิจที่กระจายอำนาจมากกว่า

นี่คือจุดจบของ “ความก้าวหน้า” ในระบอบอำนาจนิยม เมื่อประเทศเข้าใกล้แนวหน้าทางเทคโนโลยี เพื่อรักษาอำนาจ ผู้นำเผด็จการจำเป็นต้องใชความแตกแยกในสังคมเป็นเครื่องมือ ทำให้ความรู้และความคิดไหลเวียนในแนวราบได้ยากขึ้น

รัฐราชการที่เข้มแข็งยังสามารถพาเศรษฐกิจเดินหน้าได้ระดับหนึ่ง ผ่านการสร้างตลาดแบบบูรณาการและการควบคุมกลุ่มผลประโยชน์ฝังราก แต่ศักยภาพในการขับเคลื่อนนวัตกรรมระดับแนวหน้าของรัฐเช่นนี้ย่อมมีขีดจำกัด ผู้นำเผด็จการมักเลือก “ความจงรักภัคดี” แทน “ความสามารถ” ซึ่งบ่อนทำลายรัฐจากภายใน และปิดช่องทางสุดท้ายสู่ความก้าวหน้า

The Great Flattening

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของโลกเศรษฐกิจและเทคโนโลยีเกิดในช่วงปลายศตวรรษที่ 20 โดยเฉพาะบทบาทของคอมพิวเตอร์ ทำให้ความได้เปรียบระหว่างประเทศและองค์กร “แบบราบลง” หรือพูดอีกอย่างคือ โอกาสกระจายตัวมากขึ้น ไม่กระจุกตัวอยู่กับผู้เล่นรายใหญ่ไม่กี่ราย

ในช่วงทศวรรษ 1980 หลายคนในสหรัฐฯ กังวลว่าญี่ปุ่นจะก้าวขึ้นมาเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีของโลก ญี่ปุ่นประสบความสำเร็จอย่างมากในอุตสาหกรรมรถยนต์ เครื่องใช้ไฟฟ้า และเซมิคอนดักเตอร์ จนเกิดความเชื่อว่าอเมริกากำลังจะเสียความเป็นผู้นำทางเทคโนโลยีไป แต่ในความเป็นจริงเหตุการณ์กลับไม่เป็นเช่นนั้น เ

เมื่อเข้าสู่ทศวรรษ 1990 สหรัฐฯ มีการฟื้นตัวด้านผลิตภาพอย่างรุนแรง ในขณะที่ญี่ปุ่นเผชิญกับภาวะเศรษฐกิจชะงักงันยาวนาน ปัจจัยสำคัญ คือ การเจริญเติบโตของอุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์ ซึ่งกลายเป็นแรงขับเคลื่อนหลักของเศรษฐกิจอเมริกัน

จุดเปลี่ยนที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อมีการประดิษฐ์ ไมโครโปรเซสเซอร์ ในช่วงทศวรรษ 1970 ทำให้คอมพิวเตอร์มีขนาดเล็กลง ราคาถูกลง และแพร่หลายสู่คนทั่วไป คอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล (PC) เปลี่ยนกติกาเดิมทั้งหมด เปิดทางให้บริษัทใหม่ๆ เช่น Apple และ Compaq เข้ามาท้าทายบริษัทใหญ่อย่าง IBM “การแต่งงานแบบสายฟ้าแลบ” ระหว่างคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล กับอินเตอร์เน็ต ทำให้ทุกอย่างเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง การท่องเว็บกลายเป็นเรื่องปกติ ธุรกิจอินเตอร์เน็ตเติบโตแบบก้าวกระโดด บริษัทอย่าง Amazon, Google และ Facebook ขยายตัวอย่างรวดเร็ว

ตั้งแต่ทศวรรษ 1980 บริษัทในสหรัฐฯ เริ่มปรับโครงสร้างองค์กรให้แบนราบและลดลำดับชั้น องค์กรที่ปรับตัวไม่ทันค่อยๆ หายไป ในขณะที่บริษัทที่กระจายอำนาจและตัดสินใจได้รวดเร็ว กลับได้เปรียบอย่างมากในยุคคอมพิวเตอร์

เมื่อเปรียบเทียบกับสหรัฐฯ ที่มีประเพณีการแข่งขันและการสนับสนุนบริษัทใหม่มายาวนาน ญี่ปุ่นกลับมีวัฒนธรรมความร่วมมือแบบปิด ซึ่งเอื้อประโยชน์ต่อผู้เล่นรายใหญ่ ในหลายอุตสาหกรรมของญี่ปุ่น กฎหมายแข่งขันถูกบังคับใช้อย่างอ่อนแอ กลุ่มบริษัทสามารถรวมตัวกันแบบกึ่งผูกขาดได้โดยไม่ถูกลงโทษจริงจัง ในเวลาเดียวกัน สหรัฐฯ ดำเนินคดีด้านการผูกขาดนับพันคดี งานวิจัยพบว่า ช่วยกระตุ้นทั้งการจ้างงานและการก่อตั้งธุรกิจใหม่ บทเรียนสำคัญคือ การแข่งขันที่เข้มแข็งไม่ได้ทำลายเศรษฐกิจ แต่กลับสร้างพื้นที่ให้ผู้เล่นหน้าใหม่

สหรัฐฯ ได้รับประโยชน์จากความสามารถในการเอาชนะกลุ่มผลประโยชน์ ในฐานะสาธารณรัฐใหม่ สหรัฐฯ ไม่จำเป็นต้องต่อสู้กับมรดกของระบอบเก่า และเกือบตลอดทศวรรษที่ 19 นักประดิษฐ์ไม่ต้องกังวลกับผลประโยชน์แบบสมาคมช่างที่แพร่หลายในยุโรป ซึ่งปิดกั้นเส้นทางเทคโนโลยีจำนวนมาก

รัฐธรรมนูญได้สร้างกรอบของสิทธิในทรัพย์สินเอกชนและการค้าเสรี ซึ่งเป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับนวัตกรรมและผู้ประกอบการ ดึงดูดผู้มีความสามารถจากทั่วโลก

ระบบสหพันธรัฐของอเมริกาก็ยังสร้างพื้นที่สำหรับการทดลองอย่างต่อเนื่อง ด้วยการเปิดโอกาสให้เกิดความหลากหลายในนโยบายและการกำกับดูแลในระดับรัฐและท้องถิ่น ระบบสหพันธรัฐได้ทำหน้าที่เป็น “ห้องทดลองเชิงสถาบัน” ซึ่งพิสูจน์แล้วว่ามีความสำคัญยิ่งต่อความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องของสหรัฐอเมริกา

อเมริกาสู้กับตัวเอง

ความกังวลว่าบริษัทใหญ่ที่ครองตลาดจะขัดขวางการแข่งขันและนวัตกรรม เป็นประเด็นที่ฝังอยู่ในประวัติศาสตร์อเมริกามายาวนาน ผลประโยชน์ของผู้ครอบครองตลาดจะฉุดความก้าวหน้าของอเมริกาให้หยุดชะงัก

แม้สิทธิในทรัพย์สินที่เข้มแข็งจะสำคัญต่อการลงทุน แต่ในช่วงเปลี่ยนผ่านทางเทคโนโลยี “ความยืดหยุ่น” ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน สิทธิในทรัพย์สินช่วยกระตุ้นนวัตกรรมแบบกระจายศูนย์ แต่ความก้าวหน้ามาพร้อมกับการทำลายเชิงสร้างสรรค์ และเมื่อเทคโนโลยีใหม่เข้ามาแทนที่ของเก่า รายได้ผูกขาดในอดีตก็ย่อมถูกทำลาย แม้ในสหรัฐฯ เอง รัฐบาลก็เคยเข้าไปแทรกแซงสิทธิในทรัพย์สินอยู่บ่อยครั้ง

ปัญหา คือ กระบวนการโอนหรือเปลี่ยนสิทธิในทรัพย์สินมักกลายเป็นเรื่องการเมือง เช่นเดียวกับการดูและของรัฐ โดยเฉพาะอย่างยิ่งรัฐมักแทรกแซงสิทธิในทรัพย์สินในลักษณะที่เอื้อประโยชน์แก่กลุ่มผลประโยชน์ที่มีอำนาจ เมื่อกลุ่มอำนาจพยายามสกัดนวัตกรรมเพื่อแสวงหาผลประโยชน์ให้ตนเองโดยเอาเปรียบสังคมส่วนรวม ยิ่งไปกว่านั้น เทคโนโลยีที่มีอยู่เดิมย่อมก่อให้เกิดกลุ่มผลประโยชน์ที่จัดตั้งเข้มแข็งขึ้นเรื่อยๆ

ความท้าทายนี้ชัดเจนขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เมื่อกลุ่มบรรษัทขนาดใหญ่มีอิทธิพลมากขึ้น โดยแลกมากับพลวัตของเศรษฐกิจอเมริกัน ไม่เพียงเท่านั้น การใช้สัญญาห้ามแข่งขัน ในสายงานเทคนิคเพิ่มขึ้นอย่างมาก จำกัดการย้ายงานแบบที่เคยทำให้ซิลิคอนวัลเลย์รุ่งเรือง ปัจจุบัน อุตสาหกรรมในสหรัฐฯ กว่าร้อยละ 75 มีความกระจุกตัวสูงกว่าช่วงทศวรรษ 1990

แม้แต่ในภาคเทคโนโลยีซึ่งถูกยกย่องว่าเต็มไปด้วยพลังสร้างสรรค์ จำนวนสตาร์ตอัปหน้าใหม่ที่เข้าสู่ตลาดเพื่อท้าทายผู้เล่นรายใหญ่กลับลดลง ครั้งหนึ่ง สตาร์ทอัปเคยหลั่งไหลเข้าสู่อุตสาหกรรมที่ทำกำรได้ แต่ตั้งแต่ปลายทศวรรษ 1990 เป็นต้นมา ผลกำไรกลับไม่สามารถทำนายการเกิดใหม่ของบริษัทได้อีกต่อไป การสูญเสียพลวัตรนี้น่าเป็นห่วงอย่างยิ่ง เพราะสตาร์ตอัปมีบทบาทในการนำงานวิจัยใหม่ออกสู่เชิงพาณิชย์ ผลลัพธ์ คือ การทำลายเชิงสร้างสรรค์

สาเหตุของแนวโน้มนี้ไม่ใช่ต้นทุนทางเทคโนโลยีที่สูงขึ้น หรือผลตอบแทนจากขนาดที่เพิ่มขึ้น แต่เป็นความสามารถของบริษัทเดิมในการล็อบบี้เพื่อออกกฎระเบียบมาปกป้องสถานะของตนเอง

แม้ประธานาธิบดีไบเดนจะมีความแตกต่างจากทรัมป์ในหลายประเด็น แต่รัฐบาลของเขาก็ไม่ได้ยกเลิกภาษีศุลกากรในยุคของทรัมป์สมัยแรก ซึ่งปัจจุบันเราทราบแล้วว่าจริงๆ แล้วส่งผลกระทบต่อการจ้างงาน หากแต่กลับเพิ่มมาตรการเหล่านั้นเข้าไปอีก และทรัมป์เองในสมัยที่สอง ก็ได้ดำเนินการในทำนองเดียวกัน

การตระหนักถึงความเปราะบางของความก้าวหน้า คือ ก้าวแรกของการปกป้องมัน โดยการตระหนักรู้ของสาธารณชนที่เพิ่มขึ้น ถือเป็นวิธีเยียวยาที่สำคัญที่สุด ที่ Frey หวังว่าหนังสือเล่มนี้จะมีส่วนในการชักชวนให้ประชาชนจำนวนมากขึ้นลุกขึ้นมาปกป้องความก้าวหน้า

บทเรียนสำหรับไทย

การสนับสนุนนวัตกรรมเพื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของไทยมีข้อจำกัดอยู่ที่แนวคิดและวิธีปฏิบัติ การขออนุมัติเพื่อริเริ่มโครงการใหม่ต้องมีการพิสูจน์ผลลัพธ์ล่วงหน้า อนุมัติให้ทุนเฉพาะสิ่งที่เห็น ROI ชัด ต้องมีกรอบเวลาให้ได้ผลภายในเวลาที่แน่นอน ไม่มีพื้นที่สำหรับความล้มเหลว โครงการวิจัยที่ยังไม่มีเป้าหมายในการนำไปใช้ประโยชน์ไม่ได้รับการสนับสนุน เงินทุนสำหรับงานวิจัยต้องมีการตีพิมพ์เพื่อตำแหน่งวิชาการ

การหลุดพ้นตามบทเรียนนี้ต้องการการปรับวิธีคิดในด้านต่างๆ ได้แก่ การแยก Sandbox ออกจากระบบปกติ ที่ยอมให้ล้มได้ ไม่ต้องมี KPI ชัด รัฐต้องกล้าเสี่ยงตั้งแต่ต้นในการรับช่วงในการนำงานวิจัยไปพัฒนาต่อ และทัศนคติในการยอมรับว่าบางคนต้องมีการฝ่าฝืนระบบ (หนังสือบอกว่าความก้าวหน้ามักมาจากคนที่ “ไม่ผ่านเกณฑ์ปัจจุบัน”)

คอลัมน์ พิจารณ์นโยบายสาธารณะ กลุ่มนโยบายสาธารณะเพื่อสังคมและธรรมาภิบาล
วิจักษณ์ ศิริแสร์
กลุ่มนโยบายสาธารณะเพื่อสังคมและธรรมาภิบาล