เอเยนต์ AI มีกระเป๋าเงินเอง ผสานหุ่นยนต์–โทเคนไนซ์ เตรียมรื้อโครงสร้างแรงงานโลก

เอเยนต์ AI ที่ ‘หาเงิน-ใช้เงินเอง’ กำลังก้าวสู่การเป็น ‘ผู้เล่นทางเศรษฐกิจ’ ตัวจริง อาจถึงขั้นทำให้โครงสร้างแรงงานและกลไกตลาดต้องถูกจัดระเบียบใหม่ โดยเฉพาะเมื่อผสานเข้ากับหุ่นยนต์แบบ ‘ควบคุมระยะไกล(teleoperation)’ ที่สามารถลดต้นทุนแรงงานได้ราว 40–60% ทำให้มีโอกาสถูกใช้เชิงพาณิชย์อย่างรวดเร็วแม้ยังไม่ถึงยุคหุ่นยนต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบก็ตาม

ยานเซน เตง(Jansen Teng) ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอแพลตฟอร์มดีแฟและเอเยนต์ AI ‘เวอร์ชวลส์ โปรโตคอล(Virtuals Protocol)’ มองว่า เอเยนต์ AI จะกลายเป็น ‘ผู้กระทำทางเศรษฐกิจแบบอัตโนมัติเต็มตัว’ พร้อมระบุว่า ‘โทเคนไนซ์(tokenization)’ และการผสาน ‘หุ่นยนต์’ คือคีย์เวิร์ดสำคัญของเฟสถัดไปของอุตสาหกรรม เตงเคยเป็นที่ปรึกษาในบอสตันคอนซัลติ้งกรุ๊ป(BCG) ก่อนออกมาสร้างสตาร์ทอัพด้าน AI และคริปโตหลายโครงการ และในปี 2021 ได้เปลี่ยนทิศจากเกม DAO มาพัฒนาเป็นเวอร์ชวลส์ โปรโตคอลในปัจจุบัน

‘ความคิดเห็น’ แนวคิดของเตงชี้ตรงไปที่ภาพใหญ่ของ ‘เศรษฐกิจเอเยนต์’ ที่โทเคนและหุ่นยนต์เป็นตัวเร่งให้โครงสร้างเดิมสั่นคลอน

‘เอเยนต์ AI’ กับบทบาทใหม่ในฐานะผู้เล่นเศรษฐกิจที่มี ‘กระเป๋าเงิน’ ของตัวเอง

เตงอธิบายวิสัยทัศน์ของเอเยนต์ AI ว่าไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือรับคำสั่งจากมนุษย์อีกต่อไป แต่จะกลายเป็นตัวแสดงทางเศรษฐกิจที่ควบคุม ‘กระเป๋าเงิน’ ดิจิทัลของตัวเอง ทำธุรกรรม สร้างรายได้ และตัดสินใจใช้จ่ายเอง เขาย้ำว่า “พวกเราเชื่อมาตลอดว่าเอเยนต์ AI จะกลายเป็นผู้กระทำทางเศรษฐกิจที่อัตโนมัติอย่างสมบูรณ์”

เพื่อรองรับแนวคิดนี้ เตงเสนอโมเดล ‘รันช์แพด(launchpad)’ ที่เชื่อมเอเยนต์เข้ากับ ‘โทเคน’ โดยตรง โครงสร้างคือ ทุกครั้งที่มีการซื้อขายโทเคนของเอเยนต์ จะมีส่วนแบ่งค่าธรรมเนียมบนเชนไหลกลับไปยังเอเยนต์เอง ทำให้เอเยนต์มี ‘งบประมาณ’ ไว้ขยายกิจกรรมของตัวมัน เขาอธิบายว่า “รันช์แพดทำให้เอเยนต์ได้รับค่าธรรมเนียมทุกครั้งที่โทเคนถูกซื้อขาย” กล่าวอีกแบบคือ ‘โทเคนไนซ์’ ไม่ได้เป็นแค่การระดมทุน แต่กลายเป็นระบบจูงใจที่คอยเติมพลังให้เอเยนต์ทำงานต่อเนื่อง

‘ความคิดเห็น’ การให้เอเยนต์มีรายได้ประจำจากค่าธรรมเนียม คือการวางรากฐานให้ ‘นิติบุคคลแบบไม่ใช่มนุษย์’ อยู่รอดได้บนบล็อกเชนอย่างยั่งยืน

มิติใหม่เมื่อ AI ลงสู่โลกจริง: จากซอฟต์แวร์สู่หุ่นยนต์

เตงมองว่าอิทธิพลของเอเยนต์ AI จะขยายตัวอย่างก้าวกระโดดเมื่อหลุดจากโลกดิจิทัลไปสู่โลกกายภาพ เขาเรียกการผสาน ‘AI เชิงกายภาพ(physical AI)’ กับหุ่นยนต์ว่าเป็นจุดเปลี่ยนที่ “ทำให้มิติใหม่ถูกเปิด” และมองว่าหุ่นยนต์สามารถทำหน้าที่เป็น ‘ร่างกาย’ ของเอเยนต์ได้ หากปัจจุบันเอเยนต์ทำได้แค่จ่ายเงิน ทำสัญญา หรือดำเนินการธุรกรรมออนไลน์ วันหนึ่งมันจะสามารถสั่งให้ร่างหุ่นยนต์ไปลงแรงทำงานในสถานที่จริงได้ด้วย ซึ่งอาจทำให้โครงสร้างต้นทุนในธุรกิจบริการสั่นคลอนอย่างหนัก

อย่างไรก็ตาม เขาไม่ได้เชื่อว่าหุ่นยนต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบจะบูมทันที เตงมองว่าตลาดจะถูกเปิดด้วยโหมด ‘ควบคุมระยะไกล(teleoperation)’ ก่อน กล่าวคือ ยังมีมนุษย์ควบคุมบางส่วนแต่ให้หุ่นยนต์เป็นคนลงมือทำงานหน้างาน เขาระบุว่า “โหมดควบคุมระยะไกลสามารถสร้างเคสใช้งานเชิงพาณิชย์ได้ตั้งแต่วันนี้” เพราะแม้ยังไม่อัตโนมัติเต็มที่ แค่ย้ายแรงงานไปอยู่หลังหน้าจอที่ไหนก็ได้ในโลก ก็เพียงพอให้บริษัทหลายแห่งลดต้นทุนลงอย่างมีนัยสำคัญ

แรงงานหุ่นยนต์แบบ ‘ควบคุมระยะไกล’ ลดต้นทุนได้ 40–60%

เตงอ้างอิงตัวเลขว่า การเอางานภาคกายภาพไปให้หุ่นยนต์ที่ถูกควบคุมจากระยะไกลทำแทน สามารถช่วยให้องค์กร ‘ลดต้นทุนได้ราว 40–60%’ โดยอุตสาหกรรมที่มีค่าแรงสูง มีงานซ้ำๆ หรือเป็นงานด้านโลจิสติกส์และบริการ จะยิ่งเห็นผลประหยัดชัดเป็นพิเศษ

สำหรับมุมมองในประเทศ หากคิดเป็นเงินบาท ภาคบริการ การจัดการอาคาร และโลจิสติกส์ที่มีภาระค่าจ้างสูง อาจเผชิญแรงสั่นสะเทือนด้านโครงสร้างต้นทุนหากแรงงานบางส่วนถูกแทนที่ด้วยหุ่นยนต์ควบคุมระยะไกล โดยเฉพาะในบริบทที่อัตราแลกเปลี่ยน ‘ดอลลาร์/บาท’ ทรงตัวในระดับสูงราว 1 ดอลลาร์ต่อ 1,443.40 บาท และบริษัทต้องจ่ายค่าแรงหรือค่าดำเนินการเป็นเงินดอลลาร์ การออกแบบยุทธศาสตร์บริหารต้นทุนจึงต้องคิดทั้งเรื่องค่าแรง ค่าเงิน และการลงทุนระบบหุ่นยนต์ไปพร้อมกัน

เตงยังเชื่อว่าโหมดควบคุมระยะไกลอาจไม่ใช่แค่สะพานผ่านไปสู่หุ่นยนต์อัตโนมัติ แต่จะกลายเป็น ‘แหล่งข้อมูลฝึก AI’ ขนาดยักษ์ เพราะทุกการเคลื่อนไหวที่มนุษย์สั่งหุ่นยนต์ทำ จะถูกเก็บเป็นดาต้าไว้ฝึกโมเดลให้เรียนรู้การทำงานเอง เขาคาดการณ์ว่า “ทีมพัฒนาจะเริ่มเทรนหุ่นยนต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบเพื่อแทนที่การควบคุมโดยมนุษย์” เส้นทางที่เขาเห็นคือ ระยะต้นยังต้องใช้คน แต่เมื่อข้อมูลมากพอ ความสามารถอัตโนมัติจะเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ จนลดการแทรกแซงของมนุษย์ลง

ฮิวแมนนอยด์: หุ่นยนต์ร่างมนุษย์ในโลกที่สร้างเพื่อมนุษย์

สิ่งที่ทำให้เตงสนใจ ‘หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์’ เป็นพิเศษคือความจริงที่ว่าสภาพแวดล้อมการทำงานส่วนใหญ่บนโลก ถูกออกแบบมาเพื่อมนุษย์โดยเฉพาะ เขายกตัวอย่างงานเดินท่อหรือซ่อมสุขภัณฑ์ โดยชี้ว่า “แม้แต่โถส้วมเองก็ถูกออกแบบให้มนุษย์เข้าถึง” หมายความว่า ในพื้นที่ที่ยากต่อการรีดีไซน์ใหม่ให้เป็น ‘ไลน์ผลิตแบบหุ่นยนต์’ การส่งหุ่นยนต์ที่มีโครงสร้างคล้ายคนเข้าไปแทนอาจคุ้มค่ากว่าติดตั้งระบบออโตเมชันจากศูนย์

แต่เรื่อง ‘ความปลอดภัยและความรับผิดชอบ’ ยังเป็นปัญหาหลัก เตงคาดว่า “ปีหน้าก็ยังต้องมีรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งของการกำกับดูแลโดยมนุษย์อยู่เสมอ” เพราะหุ่นยนต์ถือครอง ‘พละกำลังกายภาพ’ และอาจแสดงพฤติกรรมป้องกันตัวได้ในบางสถานการณ์ เขาย้ำว่า “หุ่นยนต์สามารถป้องกันตนเอง และลุกขึ้นมาขยับโต๊ะได้” ประเด็นนี้สะท้อนว่าคอขวดของการใช้งานจริงอาจไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่มาตรฐานด้านการควบคุม การกำกับดูแล และกฎระเบียบต่างหาก

โอกาสเชิงพาณิชย์: ห้าง ร้าน โรงแรม จะเป็นพื้นที่ทดลองหุ่นยนต์ก่อนบ้านพัก

เตงมองว่าคลื่นหุ่นยนต์เชิงพาณิชย์ระลอกแรก น่าจะเริ่มจาก ‘พื้นที่ค้าปลีกและบริการ’ มากกว่าบ้านเรือน เขาเชื่อว่าผู้ใช้งานกลุ่มแรกจะเป็นธุรกิจที่มีศักยภาพด้านการตลาด เช่น ร้านอาหารและโรงแรม ซึ่งมองหาทั้งการลดต้นทุนและ ‘ความเท่’ เพื่อดึงดูดลูกค้า เขาอธิบายว่า “ถ้าในร้านอาหารหรือโรงแรมมีหุ่นยนต์ มันดูเท่ขึ้น และช่วยดึงดูดลูกค้าได้มากขึ้น” นั่นคือหุ่นยนต์จะถูกใช้ทั้งเป็นแรงงาน และเป็นส่วนหนึ่งของ ‘ประสบการณ์แบรนด์’ ไปพร้อมกัน

‘โทเคนไนซ์’ + อินคิวเบเตอร์: โมเดลเร่งนวัตกรรมหุ่นยนต์

เตงยังย้ำบทบาทของ ‘โทเคนไนซ์’ ในฐานะเครื่องมือดึงทั้งเงินทุนและความสนใจเข้าสู่ภาคหุ่นยนต์ เขาเสนอโมเดลผสมผสานระหว่าง ‘อินคิวเบเตอร์(incubator)’ กับ ‘โทเคน’ เน้นไปที่ทีมพัฒนาหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ โดยปล่อยให้ ‘ราคาโทเคนในตลาด’ ทำหน้าที่สะท้อนการประเมินของชุมชนและนักลงทุน

โมเดลที่ยกตัวอย่างคือ หากโทเคนของโปรเจกต์หุ่นยนต์มีมูลค่าตลาดเกิน 5 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ราว 72.17 ล้านบาท) ทีมงานจะได้สิทธิ์เข้าร่วมในโปรแกรม ‘เรสซิเดนซี(residency)’ ของอินคิวเบเตอร์ เตงระบุว่า “เมื่อโทเคนหุ่นยนต์มีมาร์เก็ตแคปเกิน 5 ล้านดอลลาร์ เราจะให้ที่นั่งเรสซิเดนซี” ทำให้การตอบรับของตลาดกลายเป็นเกณฑ์เชิงตัวเลขเพื่อคัดเลือกทีมที่สมควรได้รับการสนับสนุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน หุ่นยนต์จริง และเครือข่ายทางธุรกิจ

เขาเสริมว่าบริษัทมีศูนย์ทดสอบหุ่นยนต์ขนาดใหญ่ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ โดยระบุว่า “เรามีหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ 30 ตัว และเป็นหนึ่งในศูนย์ที่ใหญ่ที่สุดในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้” แสดงให้เห็นว่าการมี ‘สนามทดลองจริง’ และฮาร์ดแวร์ในมือ อาจกลายเป็นข้อได้เปรียบเชิงการแข่งขันที่สำคัญของโปรโตคอลในสายหุ่นยนต์

แรงกระแทกต่อแรงงาน และเงื่อนไขทางกฎหมายที่กำลังจะตามมา

ในด้านผลกระทบต่อการจ้างงาน เตงเตือนว่าการแพร่กระจายของ AI และหุ่นยนต์อัตโนมัติจะสร้างแรงเสียดทานอย่างแรงต่ออุตสาหกรรม เขาคาดว่าจะเกิด “การสะท้อนกลับ (whiplash) ต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด” เมื่อการแทนที่แรงงานเริ่มชัดเจนขึ้น แต่ขณะเดียวกัน เขาเชื่อว่าทางออกคือการ “เร่งนวัตกรรมให้เร็วยิ่งขึ้น และปล่อยให้สังคมค่อยๆ ปรับตัว” ซึ่งตีความได้ว่าจำเป็นต้องให้เวลาแก่ระบบการศึกษา การฝึกทักษะใหม่ และนโยบายภาครัฐ เพื่อดูดซับแรงสั่นสะเทือนนี้

เมื่อหุ่นยนต์เริ่มทำงานในโลกจริงอย่างแพร่หลาย การบังคับใช้กฎหมายก็ต้องขยับตาม เตงถึงขั้นคาดการณ์ว่า “ภายใน 5 ปี FBI อาจตั้งหน่วยเฉพาะกิจด้านอาชญากรรมไซเบอร์ที่เกี่ยวกับหุ่นยนต์” สะท้อนว่าภัยคุกคามอย่างการแฮ็กหุ่นยนต์หรือยึดควบคุมระยะไกล อาจไม่ใช่แค่เรื่องในนิยายอีกต่อไป

บล็อกเชนในฐานะ ‘เลเยอร์ประสานงาน’ ของหุ่นยนต์และเอเยนต์

เตงมองว่าบล็อกเชนอาจกลายเป็น ‘เลเยอร์การประสานงาน (coordination layer)’ ระหว่างหุ่นยนต์และเอเยนต์ AI โดยใช้สมาร์ตคอนแทร็กต์เป็นตัวจัดการทั้งการแบ่งงาน การชำระเงิน และการกำหนดขอบเขตความรับผิดชอบ ในระบบนิเวศของเวอร์ชวลส์ โปรโตคอล ยังมีโมเดลที่ให้ผู้ใช้สเตกโทเคนของแพลตฟอร์ม เพื่อรับส่วนแบ่งโทเคน 3–5% ของโปรเจกต์ใหม่ในรูปแบบ ‘แอร์ดรอป’ อีกด้วย ช่วยให้โปรเจกต์ AI–หุ่นยนต์สามารถสร้างคอมมูนิตี้และสภาพคล่องตั้งแต่วันแรก ซึ่งเป็นสูตรการเติบโตแบบคริปโตที่เริ่มเห็นใช้บ่อยขึ้น

อย่างไรก็ดี เตงก็ยอมรับข้อจำกัดของ ‘ตลาดโทเคน’ ว่ามักถูกขับเคลื่อนด้วย ‘เนื้อเรื่อง (narrative)’ มากกว่าพื้นฐานจริงของเทคโนโลยี ราคาโทเคนจึงไม่ได้สะท้อนศักยภาพโปรเจกต์เสมอไป เขาจึงชี้ว่า การพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องและการสื่อสารกับตลาดอย่างสม่ำเสมอ จะเป็นตัวแปรสำคัญที่กำหนดทิศทางการไหลของเงินทุนในระยะยาว

เส้นทางสู่หุ่นยนต์–เอเยนต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบ และการรื้อแบบจำลองเศรษฐกิจเดิม

วิสัยทัศน์ระยะยาวของเตงจัดว่าน่าจับตา เขาเชื่อว่าเอเยนต์และหุ่นยนต์จะเข้าไปรับช่วงงานประจำที่คนไม่อยากทำ รวมถึงบางส่วนของงานด้านความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลด้วย หากประสิทธิภาพการผลิตพุ่งสูงถึงจุดหนึ่ง แบบจำลองเศรษฐกิจปัจจุบันอาจเริ่ม ‘ใช้ไม่ได้’ และสังคมอาจถูกจัดโครงสร้างใหม่ในทิศทางของ ‘ความอุดมสมบูรณ์’ มากขึ้น

แม้ตอนนี้ทุกอย่างยังอยู่ในระยะต้น แต่ปรากฏการณ์อย่าง การใช้หุ่นยนต์เชิงพาณิชย์แบบควบคุมระยะไกล การระดมทุนหุ่นยนต์ผ่านโทเคนไนซ์ และเอเยนต์ AI ที่เริ่มควบคุมกระเป๋าเงินของตัวเอง ล้วนเป็นการทดลองจริงในโลกปัจจุบันแล้ว สุดท้ายแล้ว สิ่งที่จะตัดสินว่าโมเดลนี้จะถูกยอมรับวงกว้างหรือไม่ ไม่ได้มีแค่ ‘เทคโนโลยี’ แต่รวมถึงการออกแบบระดับ ‘อำนาจตัดสินใจของเอเยนต์–หุ่นยนต์’ ‘ความปลอดภัย’ และ ‘โครงสร้างผลตอบแทน’ ว่าจะสามารถสร้างความเชื่อมั่นให้คนส่วนใหญ่ได้มากแค่ไหนด้วย ‘ความคิดเห็น’ มิติคริปโตจึงไม่ได้มองแค่ราคาโทเคน แต่ยังต้องมองว่าบล็อกเชนจะกำกับ ติดตาม และทำให้เศรษฐกิจของเอเยนต์เหล่านี้โปร่งใสได้จริงหรือไม่