สอวช. ถก แนวทางการใช้ เอไอ สนับสนุนประเทศไทยก้าวสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ
สอวช. ถก แนวทางการใช้ เอไอ สนับสนุนประเทศไทยก้าวสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ ยก 6 กลไกมุ่งสู่เป้าหมายการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์
ดร.สุรชัย สถิตคุณารัตน์ ผู้อำนวยการสำนักงานสภานโยบายการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรมแห่งชาติ (สอวช.) เข้าร่วมงานประชุมวิชาการประจำปี 2568 ของสำนักงานพัฒนาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งชาติ (สวทช.) (NSTDA Annual Conference: NAC2025) ที่จัดขึ้นภายใต้หัวข้อ “ขับเคลื่อนวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีด้วยปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เพื่อประเทศไทยที่ยั่งยืน (AI-drivenScience and Technology for Sustainable Thailand) โดยได้ร่วมเป็นวิทยากรบรรยายในงานสัมมนา “ร่วมสร้างอนาคต: แนวคิดและนวัตกรรม-AI เพื่อเศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ” ในหัวข้อ “เทคโนโลยี และ AI เพื่อสนับสนุนการพัฒนาที่ยั่งยืนสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ” ณ ห้องประชุม CC-405 ชั้น 4 อาคารศูนย์ประชุมอุทยานวิทยาศาสตร์ประเทศไทย
ดร.สุรชัย กล่าวถึงประเด็นเรื่องการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (Climate Change) ที่มีความสำคัญเพิ่มมากขึ้นในปัจจุบัน เนื่องจากไม่ได้เกี่ยวโยงแค่เรื่องสิ่งแวดล้อม แต่ยังรวมไปถึงเรื่องเศรษฐกิจด้วย ส่งผลให้ภาคเอกชนหันมาให้ความสำคัญกับการนำเสนอแนวทางสนับสนุนการแก้ไขปัญหาเรื่องการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศมากขึ้น เพราะกระทบโดยตรงกับการดำเนินงานขององค์กร ในส่วนของ สอวช. เอง เป็นหน่วยงานที่ทำนโยบายในระดับชาติ ทั้งด้านการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม (อววน.) และยังมีบทบาทเป็นหน่วยประสานงานกลางด้านการพัฒนาและถ่ายทอดเทคโนโลยีการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของประเทศไทย (National Designated Entity: NDE) ภายใต้กรอบอนุสัญญาสหประชาชาติว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (United Nations Framework Convention on Climate Change: UNFCCC) ซึ่ง สอวช. รับผิดชอบด้านการถ่ายทอดเทคโนโลยี (Technology transfer) นอกจากนี้ ยังได้รับการสนับสนุนจากกองทุนสิ่งแวดล้อมโลก (Global Environment Facility: GEF) ให้ช่วยในการประเมินความต้องการเทคโนโลยีของไทย (Technology Needs Assessment: TNA) เพื่อบอกกับองค์การสหประชาชาติ หรือ UN ว่าประเทศไทยมีความต้องการเทคโนโลยีใดบ้าง จึงต้องมีการทำงานกับภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง กลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย รวมถึงภาคอุตสาหกรรมอย่างใกล้ชิด
สำหรับเป้าหมายสำคัญที่ สอวช. จะร่วมขับเคลื่อนในช่วงปี พ.ศ. 2566 -2570 ได้แก่ 1. ยกระดับธุรกิจนวัตกรรม กระตุ้นเศรษฐกิจประเทศ โดยสนับสนุนให้เกิดธุรกิจฐานนวัตกรรม (Innovation Driven Enterprises: IDEs) ที่มีรายได้เฉลี่ย 1,000 ล้านบาท จำนวน 1,000 ราย 2. ยกระดับเศรษฐกิจฐานรากและลดความเหลื่อมล้ำด้วย อววน. จำนวน 1 ล้านคน 3. สนับสนุนการลดก๊าซเรือนกระจก 10 ล้านตันคาร์บอนไดออกไซด์เทียบเท่า 4. เพิ่มสัดส่วนแรงงานทักษะสูง 25% ให้ทัดเทียมกับประเทศที่พัฒนาแล้ว โดยประเด็นที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ สอวช. ได้ทำงานร่วมกับกรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อม (สส.) มาอย่างต่อเนื่อง เกิดเป็นแผนการดำเนินงานในระดับชาติที่ทุกภาคส่วนต้องดำเนินงานร่วมกัน ทั้งในส่วนแนวทางการไม่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกและการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
ในส่วนของเทคโนโลยีและกลไกเพื่อสนับสนุนเศรษฐกิจคาร์บอนต่ำและไปสู่เป้าหมายการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นศูนย์ (Net Zero GHGs)ได้แก่ 1. พลังงานหมุนเวียน (Renewable Energy) 2. การใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ (Energy Efficiency) 3. เศรษฐกิจหมุนเวียน (Circular Economy) 4. ยานยนต์ไฟฟ้าแลพแบตเตอรี่ (Electronic Vehicle & Battery) 5. การดักจับคาร์บอน การใช้ และการกักเก็บคาร์บอน (CCUS)5. การเกษตรและป่าไม้แบบคาร์บอนต่ำ (Low-Carbon Agriculture & Forestry) และ 6. ไฮโดรเจน (Hydrogen) ซึ่งในปัจจุบันพบว่าบริษัทเทคโนโลยีระดับโลกและผู้ประกอบการในประเทศไทยมีการนำ AI มาใช้เพื่อความยั่งยืนมากขึ้น รวมถึงมีการใช้ AI ในสาขาที่มีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกตามเป้าหมายการลดก๊าซเรือนกระจกที่ไทยได้เสนอไว้กับประชาคมโลก (NationallyDetermined Contribution: NDC) ไม่ว่าจะเป็นสาขาการจัดการพลังงาน การขนส่งและโลจิสติกส์การจัดการของเสีย อุตสาหกรรมการใช้ผลิตภัณฑ์ และเกษตร ป่าไม้และการใช้ประโยชน์ที่ดิน
ตัวอย่างที่ สอวช. นำ AI เข้ามาสนับสนุนการดำเนินงาน อาทิ การใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ศักยภาพผู้ประกอบการด้าน BCG ผ่านการประเมินตัวชี้วัดผู้ประกอบการ เพื่อรับรางวัล BCG Awards ในโครงการอุตสาหกรรม BCG ต้นแบบ รวมถึงโครงการศึกษาความเป็นไปได้ของการใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนสำหรับระบบประกันพืชผลจากข้อมูลความเสี่ยงด้านสภาพอากาศในภาคการเกษตรของประเทศไทย เป็นต้น
ดร.สุรชัย ยังได้กล่าวทิ้งท้ายถึงความท้าทายของการใช้ AI เพื่อขับเคลื่อนเศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ ประกอบด้วย 1. ข้อมูลที่ไม่ครบถ้วนหรือไม่เพียงพอ (Data Availability and Quality) เช่น ข้อมูลการเกษตร ข้อมูลการจัดการป่าไม้ 2. ความเชี่ยวชาญในด้าน AI และเศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ (Skill Gap) การนำ AI มาใช้ต้องอาศัยบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญทั้งในด้านเทคโนโลยี AI และความรู้ด้านสิ่งแวดล้อม 3. ต้นทุนการพัฒนาและการนำไปใช้ (Cost of Implementation) การพัฒนาเทคโนโลยี การติดตั้งระบบ และการดูแลรักษา AI มักจะมีต้นทุนสูง ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำหรับประเทศกำลังพัฒนาและชุมชนที่มีทรัพยากรจำกัด 4. ความเป็นธรรมในการเข้าถึงเทคโนโลยี (Equity and Inclusion) ยังมีความเสี่ยงที่ AI จะถูกใช้เฉพาะในพื้นที่หรือกลุ่มที่มีทรัพยากรสูง ขณะที่ชุมชนเปราะบางหรือชนบทอาจถูกทิ้งไว้ข้างหลัง และ 5. การบูรณาการกับนโยบายและกฎหมาย (Policy and Regulation) กฎระเบียบและนโยบายในหลายเรื่องอาจไม่ทันต่อเทคโนโลยี AI หรือไม่รองรับการนำ AI ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
