ที่ผ่านมาคนไทยรู้จัก ChatGPT ในฐานะเครื่องมือที่เราเอามาใช้ทั้งช่วยเขียนงาน ค้นข้อมูล เรียนรู้เรื่องใหม่ หรือทดลองสร้างโปรเจ็กต์รูปแบบต่างๆ แต่ความเคลื่อนไหวล่าสุดของ OpenAI กำลังพา AI เข้าไปอยู่ในระบบการศึกษาระดับสถาบันอย่างจริงจังมากขึ้น
ล่าสุดเมื่อวันที่ 10 พฤศจิกายน มหาวิทยาลัยมหิดลแถลงประกาศความร่วมมือกับ OpenAI นำ ChatGPT Edu มาให้บริการแก่นักศึกษา อาจารย์ และนักวิจัยครอบคลุมทุกวิทยาเขต นับเป็นสถาบันอุดมศึกษาแห่งแรกในประเทศไทยที่นำ ChatGPT Edu มาใช้แบบทั่วทั้งมหาวิทยาลัย
OpenAI เปิดเผยเหตุผลหนึ่งที่เกิดความร่วมมือครั้งนี้ขึ้นเพราะว่าประเทศไทยมีผู้ใช้งานรายสัปดาห์ของทั้ง ChatGPT และ Codex อยู่ในกลุ่ม Top 20 ของโลก โดยหนึ่งกลุ่มผู้ใช้ ChatGPT ที่ Active มากที่สุดในไทยอยู่ในช่วงอายุ 18–24 ปี
การจับมือกับมหิดลครั้งนี้ทำให้เห็นอีกมุมของ OpenAI ในตลาดไทย ที่เติบโตจากการเป็นแพลตฟอร์มที่มีผู้ใช้รายบุคคล ไปเป็นแพลทฟอร์มที่ทำงานร่วมกับสถาบันการศึกษาโดยจะมีการนำ AI มาช่วยเรียนรู้ทั้งภาษาไทยและอังกฤษ การสนับสนุนงานวิจัยด้านการแพทย์และสาธารณสุข รวมถึงการพัฒนาทักษะของนักศึกษาและบุคลากรผ่านการอบรม Hackathon และ Build Days
ภายในงานแถลงยังมีเดโมจาก OpenAI ที่เปลี่ยนเอกสารหลักสูตรให้กลายเป็นเว็บไซต์การเรียนรู้และโลก 3D รวมถึง 3 โปรเจ็กต์จากนักศึกษา นักวิจัย และอาจารย์มหาวิทยาลัยมหิดล ซึ่งทำให้เราเห็นภาพว่า AI เริ่มเข้าไปอยู่ในกระบวนการเรียน การทำวิจัย และการเข้าถึงองค์ความรู้ทางการแพทย์มากขึ้นแล้วในปัจจุบัน
เปิด ChatGPT Edu ให้นักศึกษา อาจารย์ และนักวิจัยทุกวิทยาเขต
การเปิดใช้ ChatGPT Edu จะทำให้นักศึกษา อาจารย์ และนักวิจัยของมหาวิทยาลัยมหิดลเข้าถึงเครื่องมือ AI ภายใต้ระบบที่มหาวิทยาลัยบริหารจัดการได้ โดยมี Fellow Intelligence บริษัทที่ปรึกษาด้าน AI สำหรับองค์กรและ OpenAI Advanced Partner ในประเทศไทย เข้ามาสนับสนุนทั้งคำแนะนำและการฝึกอบรมเชิงปฏิบัติ เพื่อช่วยให้อาจารย์ นักวิจัย และนักศึกษาเรียนรู้วิธีนำ ChatGPT ไปทดลองใช้กับโจทย์จริงในแต่ละสาขา
OpenAI จะสนับสนุนการอบรมสำหรับอาจารย์และบุคลากร รวมถึงกิจกรรม Hackathon และ Build Days เพื่อให้นักศึกษานำความรู้ไปทดลองสร้างผลงานจริง ขณะเดียวกัน ทั้งสององค์กรยังเตรียมสำรวจโอกาสความร่วมมือด้านงานวิจัย โดยเฉพาะสาขาการแพทย์ สาธารณสุข และวิทยาศาสตร์ชีวภาพเพิ่มเติมด้วย
ศาสตราจารย์ นายแพทย์ปิยะมิตร ศรีธรา อธิการบดีมหาวิทยาลัยมหิดล มองว่าความร่วมมือครั้งนี้เป็นหมุดหมายสำคัญที่จะช่วยให้อาจารย์ นักศึกษา และนักวิจัยมีเครื่องมือสนับสนุนการเรียนรู้และค้นพบองค์ความรู้ใหม่ ขณะเดียวกัน บุคลากรของมหาวิทยาลัยจะมีส่วนร่วมกำหนดแนวทางใช้ AI โดยพิจารณาทั้งประโยชน์ ข้อจำกัด และการสนับสนุนที่ผู้ใช้ต้องการ โดยยังคงให้มนุษย์เป็นผู้ใช้วิจารณญาณและรับผิดชอบต่อการใช้งาน
ด้าน Deeps De Silva, Go-to-Market Director for Education จาก OpenAI มองว่าประเทศไทยมีศักยภาพในการร่วมกำหนดทิศทางการใช้ AI ด้านการศึกษา การวิจัย และนวัตกรรม การนำ ChatGPT Edu มาให้คนในมหิดลทั่วทุกวิทยาเขตได้ใช้จะช่วยเพิ่มโอกาสในการพัฒนาทักษะ นำ AI ไปประยุกต์ใช้กับโจทย์สำคัญของประเทศ และสร้างบุคลากร AI รุ่นใหม่ในไทยได้
OpenAI สาธิตเปลี่ยนเนื้อหาหลักสูตรเป็นเว็บไซต์การเรียนรู้
ภายในงาน OpenAI สาธิตการใช้ AI ช่วยอาจารย์พัฒนาเนื้อหาหลักสูตรให้เราดูด้วย เริ่มจากเชื่อมต่อ Google Drive เพื่อค้นหาเอกสารรายวิชา Responsible AI จากนั้นระบบเสนอแนวทางปรับ Learning Objectives และเนื้อหาในเอกสาร
ขั้นต่อมาคือการนำเนื้อหาจากเอกสารหลักสูตรมาสร้างเป็นเว็บไซต์การเรียนรู้แบบ Interactive ผ่านเครื่องมือ Sites ภายในเว็บไซต์มีทั้งเนื้อหา แบบฝึกหัด และสถานการณ์จำลองให้ผู้เรียนลองตัดสินใจโดยเราสามารถสั่งแก้สี ตัวอักษร ปุ่ม หรือเพิ่มหน้าใหม่ด้วยภาษาธรรมชาติได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
เดโมยังต่อยอดเว็บไซต์ให้กลายเป็นโลกสามมิติและเกมการเรียนรู้ที่จำลองพื้นที่มหาวิทยาลัยมหิดล ผู้เรียนสามารถเดินสำรวจพื้นที่และตอบคำถามจากบทเรียนตามจุดต่าง ๆ ได้ด้วย
3 โปรเจ็กต์ AI จากการเรียนรู้ งานวิจัย และการแพทย์
ภายในงานแถลงมหาวิทยาลัยมหิดลมีตัวอย่างงานที่นำ AI มาใช้ในการพัฒนาให้เราดูด้วยกัน 3 ตัวอย่าง
1. Connect Human AI Atlas สื่อกายวิภาคศาสตร์ภาษาไทยแบบ Interactive 3D
ตัวอย่างแรกคือ Connect Human AI Atlas พัฒนาโดย นพ. ปิยะฤทธิ์ อิทธิชัยวงศ์ อาจารย์ประจำและ Co-director ของ SICAT Lab คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล
แพลตฟอร์มนี้เป็นสื่อการเรียนรู้กายวิภาคศาสตร์และสรีรวิทยาภาษาไทยแบบ Interactive 3D พัฒนาจากข้อมูล CT และ MRI จริงร่วมกับ MONAI ซึ่งเป็นเทคโนโลยีสำหรับงาน AI ด้านภาพทางการแพทย์ ผู้เรียนสามารถสำรวจโครงสร้างอวัยวะในรูปแบบสามมิติและเชื่อมโยงกับภาพทางการแพทย์ได้
ในกระบวนการพัฒนา ทีมงานนำเทคโนโลยี GPT และเครื่องมือสร้างภาพมาช่วยจัดทำเนื้อหาและองค์ประกอบการเรียนรู้ อย่างไรก็ตาม Connect Human AI Atlas เป็นผลงานที่ถูกนำมาสาธิตภายในงานประกาศความร่วมมือครั้งนี้ และยังไม่มีข้อมูลยืนยันว่าแพลตฟอร์มถูกพัฒนาขึ้นจาก ChatGPT Edu โดยตรง
2. ใช้ ChatGPT ฝึก Clinical Reasoning และพัฒนางาน Medical Image Segmentation
ตัวอย่างที่สองมาจาก คุณมนรดา ชิวหวรรณ นักศึกษาชั้นปีที่ 5 ในโครงการร่วมสองหลักสูตรแพทยศาสตรบัณฑิต–วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต สาขาวิศวกรรมชีวการแพทย์ คณะแพทยศาสตร์โรงพยาบาลรามาธิบดี
คุณมนรดา นำ ChatGPT มาใช้เป็น Personalized Learning Assistant เพื่อช่วยทำความเข้าใจเนื้อหาทางการแพทย์และฝึก Clinical Reasoning หรือกระบวนการคิดวิเคราะห์เพื่อประเมินอาการและตัดสินใจทางคลินิก โดยย้ำว่าผู้เรียนยังต้องลงแรงคิด ตรวจคำตอบ และพัฒนาทักษะของตัวเองควบคู่กันไป
ในด้านงานวิจัย มีการใช้ข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างด้วย Generative AI เพื่อพัฒนาแนวคิดและโมเดลสำหรับ Medical Image Segmentation หรือการแยกพื้นที่อวัยวะและความผิดปกติจากภาพทางการแพทย์ในระดับพิกเซล กรณีนี้ยังอยู่ในบริบทของการเรียนรู้และงานวิจัย จึงไม่ควรตีความว่าเป็นระบบวินิจฉัยที่นำไปใช้กับผู้ป่วยแล้ว
3. Mednacea ช่วยค้นงานวิจัยทางการแพทย์พร้อมแหล่งอ้างอิง
โปรเจ็กต์ที่สามคือ Mednacea AI Knowledge Platform นำเสนอโดย นายศุภกร ถาวรวงศ์ นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษา คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล
Mednacea ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยบุคลากรทางการแพทย์ค้นหา วิเคราะห์ และสืบค้นองค์ความรู้จากงานวิจัยด้วยภาษาธรรมชาติ ระบบใช้ GPT ช่วยประมวลคำถามและเชื่อมคำตอบกลับไปยังโครงการหรืองานวิจัยที่เกี่ยวข้อง พร้อมแสดงแหล่งอ้างอิงประกอบ
นอกจากการถาม–ตอบ ระบบยังมี Analytics Dashboard และเครื่องมือสำรวจข้อมูล เพื่อช่วยให้ผู้ใช้เห็นหัวข้องานวิจัย แนวโน้ม และช่องว่างขององค์ความรู้ได้ง่ายขึ้น จุดสำคัญของ use case นี้คือการออกแบบให้ผู้ใช้ย้อนกลับไปตรวจต้นทางได้ แทนการรับคำตอบจาก AI โดยไม่มีหลักฐานรองรับ
มหิดลวาง Critical Thinking และ Human Judgment เป็นแกน
รองศาสตราจารย์ นายแพทย์เชิดชัย นพมณีจำรัสเลิศ รองอธิการบดีฝ่ายสารสนเทศและดิจิทัลทรานส์ฟอร์เมชัน มหาวิทยาลัยมหิดล มองว่าการเปิดเครื่องมือ AI ให้คนในมหาวิทยาลัยเข้าถึงเป็นเพียงจุดเริ่มต้น โจทย์สำคัญคือการทำให้ผู้เรียนใช้ AI แล้วพัฒนาทักษะของตัวเองไปพร้อมกัน ทั้งการตั้งคำถาม ตรวจสอบคำตอบ ใช้ความคิดสร้างสรรค์ และไม่ส่งต่อกระบวนการคิดทั้งหมดให้ AI
สำหรับการเรียนแพทย์และงานวิจัยสุขภาพ โจทย์ดังกล่าวยิ่งมีความสำคัญ เพราะคำตอบของ AI อาจเชื่อมโยงกับข้อมูลผู้ป่วย การตัดสินใจทางคลินิก และความน่าเชื่อถือของงานวิจัย การใช้งานจึงต้องมาพร้อม Human Review การคุ้มครองข้อมูล และแนวทางกำกับดูแลที่ชัดเจน
ในมุมการศึกษา การประเมินผู้เรียนอาจต้องให้น้ำหนักกับ Portfolio, Project, การอภิปราย และความสามารถในการอธิบายกระบวนการคิดมากขึ้น เพราะผลลัพธ์สุดท้ายเพียงอย่างเดียวอาจบอกได้ยากว่าผู้เรียนเข้าใจเนื้อหาจริง หรือให้ AI ทำงานแทนในส่วนใดบ้าง
ในภาพรวม ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยวางรากฐานให้ประเทศไทยพัฒนาคนที่ใช้ AI ได้อย่างมีทักษะและรับผิดชอบ ผ่านการเรียนรู้แบบลงมือทำกับโจทย์จริงตั้งแต่ในมหาวิทยาลัย สำหรับวงการการศึกษา นี่คือตัวอย่างของการนำ AI เข้ามาเชื่อมทั้งการเรียนการสอน งานวิจัย และการพัฒนานวัตกรรมภายใต้แนวทางกำกับดูแลระดับสถาบัน หากมหิดลสามารถถอดบทเรียนและขยายผลได้ ความรู้ที่เกิดขึ้นก็มีโอกาสส่งต่อไปยังสถาบันอื่น พร้อมช่วยสร้างบุคลากรรุ่นใหม่ที่นำ AI ไปพัฒนาการแพทย์ สาธารณสุข และแก้ปัญหาที่สำคัญของประเทศไทยต่อไป
