ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ องค์ความรู้สำคัญในโลกดิสรัปต์ วิชาชีพที่เนื้อหอมมากที่สุด

อาชีพ ‘นักภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์’ อาจฟังไม่คุ้นหูและดูไม่คุ้นเคยกับชีวิตประวำวันของเราสักเท่าไหร่ แต่หากคุณเคยได้ยินอาชีพอย่าง Data Scientist หรือ Data Analyst ผู้คอยทำหน้าที่จัดการกับ Big Data นำไปวิเคราะห์ และประยุกต์ใช้ในการดำเนินกิจการต่างๆ อย่างเช่น แอพพลิเคชันต่างๆ ที่รายล้อมตัวเราอยู่ทุกวันนี้ คงจะพอนึกภาพออกใช่ไหมว่าพวกเขาเนื้อหอมและเป็นที่ต้องการขององค์กรในปัจจุบันและสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้มากมายแค่ไหน

     ด้วยความต้องการของตลาดที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล จนเข้าขั้นวิชาชีพที่โลกกำลังเรียกหามากที่สุด รวมถึงโอกาส ความท้าทาย และความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในโลกยุคดิสรัปต์ มีส่วนสำคัญที่ผลักดันให้คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ขยับขยายหลักสูตรใหม่ โดยปีการศึกษา 2562 นี้ได้เปิดสาขาวิชาใหม่อย่าง ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computational Linguistics) ซึ่งเป็นการบรรจุลงในหลักสูตรระดับปริญญาตรีเป็นครั้งแรก เพื่อผลิตบัณฑิตที่มีความรู้ความเข้าใจทางด้านภาษาศาสตร์ผสมผสานกับทักษะทางด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ ภายใต้การร่วมปลุกปั้นของ ดร. อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ อาจารย์คนล่าสุดประจำภาควิชาภาษาศาสตร์ ผู้เชี่ยวชาญในสาขาการประมวลผลภาษาธรรมชาติและวิทยาการข้อมูล

     นอกจากประวัติการศึกษาของเขาจะเรียกได้ว่าอยู่ในระดับหัวกะทิ จากอดีตนักเรียนศิลป์-ภาษาที่มีความรู้ความสนใจในวรรณกรรม ทำผลการเรียนดีเยี่ยมจนได้รับทุนการศึกษาจากรัฐบาลไทยให้ไปศึกษาต่อที่สหรัฐอเมริกาตั้งแต่ระดับปริญญาตรี ในสถาบันชั้นนำอย่างมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด (Stanford University) ที่ทำให้เขาได้ต่อยอดเอาความรู้ทางด้านภาษามาผสมผสานกับเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ จนสำเร็จการศึกษาล่าสุดในระดับปริญญาเอก สาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก Brandeis University ก่อนจะกลับมาเป็นอาจารย์ตามความตั้งใจ เขายังใช้เวลาราว 2 ปีไปกับการเก็บเกี่ยวประสบการณ์ของการทำงานในซิลิคอนวัลเลย์ ในฐานะ Software Engineer แห่งองค์กรจัดเก็บโปรไฟล์บุคคลที่มีชื่อเสียงในระดับโลกอย่าง LinkedIn

     การสัมภาษณ์ในครั้งนี้จึงขยายขอบเขตกว้างขวางมากกว่าการปูพื้นฐานความเข้าใจเกี่ยวกับสาขาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์หรือที่มาที่ไปของสาขาวิชาชีพนี้ แต่ ดร. อรรถพล ยังชวนให้เกิดการขบคิดต่อประเด็นต่างๆ ที่สำคัญในสังคมยุคดิสรัปต์ เช่น ปัญหาทางจริยธรรมใหม่ๆ ที่โลกต้องรับมือ ความสำคัญของการเรียนภาษาต่างประเทศในยุคที่เครื่องแปลภาษาทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์ และการจัดการองค์กรที่สอดคล้องกับชีวิตในโลกดิจิตอล 

 

อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์

 

อยากให้คุณช่วยอธิบายให้เห็นภาพว่า สาขาวิชาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computational Linguistics) สอนอะไร และเกี่ยวข้องกับชีวิตประจำวันของพวกเราอย่างไรบ้าง

     สาขาวิชาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์เป็นการนำภาษาศาสตร์มาผสมกับวิทยาการคอมพิวเตอร์ (Computer Science) คือการใช้เทคนิควิธีต่างๆ ของทางฝั่งวิทยาการคอมฯ เช่น อัลกอริทึม การเขียนโปรแกรม การใช้ AI การใช้ Machine Learning มาจับกับการวิเคราะห์ข้อมูลทางภาษาหรือทฤษฎีทางภาษาศาสตร์ อย่างพวกหลักภาษาไทยที่เราเรียนกันมาตั้งแต่เด็กๆ ไวยากรณ์ต่างๆ รวมถึงการเข้าใจบทสนทนาว่ามีวิธีการวิเคราะห์ความหมายอย่างไร และวิเคราะห์โครงสร้างประโยคกันแบบไหน

     พูดอย่างง่ายและให้เห็นภาพที่สุดคือ เป็นสาขาที่เรียนไปเพื่อสร้างการวิเคราะห์ข้อมูลทางภาษาโดยอัตโนมัติ หรือสอนเครื่องคอมพิวเตอร์ให้ทำหน้าที่ทางภาษาต่างๆ ที่ปัจจุบันคนยังต้องทำกันเองอยู่ เช่น การแปล การอ่าน การวิเคราะห์ การสรุป รวมถึงการฟังแล้วคัดลอกออกมา ทุกวันนี้เราอาจมีการใช้งาน Google Translate กันอยู่ ซึ่งก็นับเป็นหนึ่งในแอพพลิเคชันย่อยของสาขาวิชานี้ แต่อย่างที่รู้ว่าการแปลภาษาต่างๆ มาสู่ภาษาไทยมันยังไม่ค่อยดีเท่าไหร่ สาขาวิชานี้เองที่จะเข้าไปเติมเต็มให้ Google Translate ทำงานอย่างสมบูรณ์และถูกต้องตรงตามความหมายมากขึ้น

 

การพัฒนาทางเทคโนโลยีและโลกยุคดิสรัปต์มีส่วนส่งผลให้มหาวิทยาลัยบุกเบิกสาขาวิชาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์หรือเปล่า

     จริงๆ แล้วหลายคนยังไม่รู้ว่าสาขานี้เป็นสาขาที่มีมานานแล้ว เพียงแต่ว่ามันเพิ่งมาบูมในระยะหลังๆ มากกว่า เนื่องจากประสิทธิภาพของเทคโนโลยีมีมากขึ้น ทำให้แอพพลิเคชันต่างๆ พัฒนาสูงขึ้น ขนาดที่ว่าตอบโจทย์การใช้งานเชิงพาณิชย์ได้เป็นอย่างดี สาขานี้เลยกลับมาดังอีกครั้ง ส่วนตำแหน่งแห่งที่ในคณะอักษรฯ จุฬาฯ ก็คือเดิมเรามีการเรียนการสอนในระดับวิชามาตั้งแต่ก่อนหน้านี้แล้ว ทั้งในระดับปริญญาตรีและสำหรับนิสิตปริญญาโทที่สนใจจะทำวิทยานิพนธ์เกี่ยวกับเรื่องการใช้เทคโนโลยีกับภาษาศาสตร์ แต่ปีนี้นับเป็นปีแรกที่เปิดให้เป็นวิชาเอกของปริญญาตรีด้วย เพราะว่าเดี๋ยวนี้ทักษะพวกนี้มันใกล้ตัวมากขึ้นและสำคัญต่อชีวิตประจำวันของเรามากขึ้น

     โลกมันเปลี่ยนไปนะ แต่หากบอกว่ามนุษยศาสตร์หรือสังคมศาสตร์ไม่ตอบโจทย์แล้วควรยุบทิ้งนั้นไม่ถูก แต่เราก็ต้องยอมรับว่าปัจจุบันแค่อ่านเป็น คิดเป็น เขียนเป็น ไม่พอหรอก แต่มันต้องไปจับกับศาสตร์อื่นๆ เช่น การตลาด การโฆษณา หรืออย่างภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ก็คือนำภาษามาจับกับองค์ความรู้เกี่ยวกับการทำงานของคอมพิวเตอร์ แต่ที่สุดแล้วมันไม่มีคณะไหนที่สอนให้นิสิตอ่านหนังสือได้แตกฉาน เขียนหนังสือได้คล่อง น่าอ่าน ซึ่งมนุษยศาสตร์นี่แหละที่จะให้ทักษะเหล่านี้กับพวกเขาได้

     สิ่งอันตรายของการเรียนในคณะที่เป็นวิชาชีพอย่างพวกวิศวกรรมศาสตร์ บัญชี ครุศาสตร์ วิทยาศาสตร์ หรือสถาปัตยกรรมศาสตร์ก็คือ ใช่ว่าทุกคนที่เรียนจบออกมาจะได้ทำงานวิชานั้นจริงๆ ลองคิดดูว่า คนเรียนวิทยาศาสตร์มา จะมีสักกี่คนที่จะได้ทำอาชีพนักวิทยาศาสตร์ เราเรียนเอาทักษะมากกว่า แล้วค่อยไปจับกับศาสตร์อื่นๆ เพื่อเอาไปต่อในสายงานอาชีพต่างๆ

 

มีการทำงานรูปแบบไหนหรือแอพพลิเคชันใหม่ๆ ภายใต้สาขาวิชาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่น่าสนใจบ้าง

     ยกตัวอย่างเรื่องใกล้ตัวมากๆ เช่น เรื่องเฟซบุ๊กของพวกเราก่อนแล้วกัน เคยสังเกตไหมว่าทำไมเราถึงเห็นโพสต์แบบหนึ่งจากเพื่อนกลุ่มหนึ่งอยู่บ่อยๆ มันเกิดจากการที่เราใช้ Computational Linguistics ในการวิเคราะห์ความหมายของสิ่งที่เขาโพสต์กับสิ่งที่เราเคยไลก์ ว่ามันมีความเหมือนหรือความแตกต่างกันอย่างไร เพื่อเอามาจัดลำดับว่าเรามีแนวโน้มจะชอบอ่านโพสต์แบบไหนบ้าง

 

ที่สุดแล้วมันก็จะนำไปสู่ปรากฏการณ์อย่าง Filter Bubble Effect ที่เราจะยิ่งเห็นเฉพาะสิ่งที่เราสนใจ ความเห็นที่เราชอบ จนมองไม่เห็นความคิดความเห็นรูปแบบอื่นๆ หรือโพสต์ที่แตกต่างหลากหลายอีกต่อไปใช่ไหม

     ใช่ๆ เหมือนที่เคยเกิดเคสแบบนี้ครั้งใหญ่ๆ ก็ตอนที่สหรัฐอเมริกามีการเลือกตั้งประธานาธิบดีเมื่อปี 2016 เพราะอัลกอริทึมของเฟซบุ๊กมันได้เลือกแต่สิ่งซึ่งคนคนหนึ่งสนใจไปแสดงผลที่หน้าฟีดของเขา จนปรากฏว่าไม่มีใครฟังใคร มีแต่คนพวกเดียวกันเองฟังแต่ข้อมูลข่าวสารและความเห็นจากพวกตัวเอง หากคุณสนใจพรรคใดพรรคหนึ่งมากๆ คุณก็จะไม่ได้ยินความเห็นต่างจากพรรคอื่นเลย

     ดังนั้น นักภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ก็ควรจะต้องออกแบบแก้ไขอัลกอรึทึมใหม่ เพิ่มความซับซ้อนไปอีกชั้นหนึ่ง ให้มีพื้นที่ของความเห็นต่างด้วย ซึ่งการเลือกตั้งสหรัฐฯ ในปี 2016 มันได้จุดประกายประเด็นปัญหาท้าทายใหม่ๆ เช่น ข่าวปลอมที่เราต้องพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อเข้ามาสกัดข่าวปลอมไม่ให้เผยแพร่ออกไป การทำงานก็จะต้องปรับปรุง พัฒนา และอัพเดตให้ทันกับปัญหาทางจริยธรรมใหม่ๆ เหล่านี้ด้วย

 

อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์

 

แล้วโอกาสทางวิชาชีพของคนที่เรียนจบสาขาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ในประเทศไทย นิสิตเหล่านี้จะได้ประกอบอาชีพอะไรกันบ้าง

     ในประเทศไทยเองผมก็ยังไม่แน่ใจ เพราะว่าเรายังไม่ได้ผลิตบัณฑิตกันออกมาให้เห็นจริงๆ แต่ผมคาดหวังอยากให้พวกเขาจบออกมาได้เป็น Data Scientist (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล), Data Analyst (นักวิเคราะห์ข้อมูล) หรืออย่างพวกคนในสาย Machine Learning Engineer คอยสร้างเครื่องแปลภาษาที่ทำงานดีๆ เหมาะกับแอพพลิเคชันของเรา หรือไม่ก็สร้างแชตบอต (Chatbot) คอยทำงานบริการลูกค้า (Customer Service) หรือคอยตอบคำถามเกี่ยวกับบทเรียนต่างๆ

     อีกอาชีพหนึ่งที่ผมว่าน่าสนใจก็คือ Data Journalist หรือนักเขียนข่าวที่เขาวิเคราะห์เอาข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มารวมกัน ซึ่งเป็นเทรนด์ที่ฮิตมากในฝั่งอเมริกา ก่อนหน้านี้จะเป็นบทวิเคราะห์ที่เป็นตัวหนังสือหรือเป็นคนพูดใช่ไหม เดี๋ยวนี้เขาจะผสมกับอินโฟกราฟิก เช่น เอาข้อมูลจากตรงนั้นตรงนี้มาทำเป็นกราฟประกอบข่าว โดยคนเขียนบทความทำเองได้ ไม่ต้องรอข้อมูลจากคนอื่น ซึ่งสาขาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ของเราจะช่วยให้นิสิตที่จบออกมาสามารถเติบโตไปในสายงานเหล่านี้ได้ หากเขาต้องการ

     ผมมีความตั้งใจว่าอยากเทรนคนสายพันธุ์ใหม่จริงๆ เนื่องจากอักษรศาสตร์คือการคิด การอ่าน การเขียน การวิเคราะห์ ทักษะเหล่านี้คือทุนเดิมที่พวกเขามีอยู่แล้ว ยิ่งนำมาผสมกับทักษะการใช้เทคโนโลยีเข้าไปก็จะยิ่งทำให้สร้างโอกาสและแนวทางในการประกอบอาชีพใหม่ๆ ให้แก่พวกเขา

 

หน้าตาของวิชาที่นิสิตในสาขานี้จะได้เรียนเป็นอย่างไร

     ก็จะได้เรียนวิชาอย่างการเขียนโปรแกรม ซึ่งเป็นวิชาพื้นฐานที่สำคัญเป็นอันดับต้นๆ เพราะภาษาทำให้เราสื่อสารกับคอมพิวเตอร์ได้ เพื่อบอกให้คอมพิวเตอร์ทำนู่นนี่ให้เรา แล้วพวกเขาก็จะได้เรียน Natural Language Processing (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ) คือโมเดลต่างๆ ที่ใช้สำหรับวิเคราะห์ข้อมูลภาษา แล้วก็วิชาทางฝั่งทฤษฎีภาษาศาสตร์อย่างทฤษฎีทางไวยากรณ์ ทฤษฎีทางด้านความหมาย ทฤษฎีทางด้านเสียง และทฤษฎีทางด้านสารสนเทศ สถิติ การสร้างและการวิเคราะห์ฐานข้อมูล การสร้าง Information System การสร้างเว็บไซต์ พวกนี้คือวิชาพื้นฐาน ซึ่งในสนามการทำงานจริงก็จะกว้างขวางออกไปอีกมากมาย หลังจากจบแล้วนิสิตอยากไปเรียนอะไรต่อก็สามารถต่อยอดจากวิชาหลักเหล่านี้ จะไปเรียนทางด้าน Data Visualization หรือไปเรียนมาร์เกตติ้งต่อก็ได้ทั้งนั้น

     หรือถ้าให้ยกตัวอย่างหัวข้อวิทยานิพนธ์ก็เช่น การสืบค้นสถานที่ใหม่ๆ ที่คนพูดถึงบนโลกทวิตเตอร์, การสร้างเครื่องตรวจจับความผิดพลาดทางไวยากรณ์ของนักเรียนไทยที่กำลังเรียนภาษาอังกฤษ หรือศึกษาเกี่ยวกับเครื่องแปลบทสนทนาสำหรับผู้ทำงานด้านโรงแรมและการท่องเที่ยว ซึ่งจะเป็นหัวข้ออารมณ์ประมาณว่าคอมพิวเตอร์ทำอะไรแทนเราได้บ้าง

 

แล้วโดยส่วนตัวของคุณเองล่ะ ทำไมถึงสนใจเรียนในสาขาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์นี้

     โอ้โฮ เป็นเรื่องราวที่สนุกมากนะ คือที่จริงแล้วผมเป็นเด็กสายศิลป์-ภาษา แต่ว่าตอนเรียนจบมัธยมปลายผมได้ทุนรัฐบาลไปเรียนต่อที่สหรัฐอเมริกา ความน่าตื่นเต้นอย่างแรกคือการเรียนการสอนของมหาวิทยาลัยที่นั่นเปิดกว้างมาก ไม่มีคณะ ผมก็ลองลงเรียนนู่นนี่ไป แต่รู้ตัวมาตลอดว่าเป็นคนชอบภาษา ก็ว่าจะไปเรียนพวกวรรณคดี แต่ว่าก็ได้ไปเจอกับคลาสสอนการเขียนโปรแกรม เป็นวิชาพื้นฐาน อาจารย์สอนดี สอนสนุก เด็กเรียนเยอะ จนเรียกได้ว่าเป็นวิชาที่เป็นที่นิยมมากที่สุด แล้ววิชานี้เองทำให้เราได้มาเจอว่า เฮ้ย เราสามารถทำให้เครื่องคอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ได้ด้วย มันมีอย่างนี้ด้วยเหรอ ทำให้เรารู้สึกว่ามันคล้ายๆ เวทมนตร์ เหมือนที่เราเคยเห็นใน แฮร์รี พอตเตอร์ เลย คือเราเห็นแค่คีย์บอร์ดใช่ไหม พอกด enter ไปปุ๊บแล้วมันก็ทำงานได้ราวกับมีชีวิตของมันเองเลย ซึ่งโมเมนต์นั้นเรารู้สึกว่ามันมหัศจรรย์เหมือนมีเวทมนตร์จริงๆ แต่ว่ามันไม่ใช่ มันกลับเป็นสิ่งที่มนุษย์เราสามารถเรียนรู้และทำได้จริงๆ นะ ก็เลยติดใจมาจากความรู้สึกตรงนั้น

 

อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์

 

เรามักจะชอบคิดว่า การทำงานของสมองคนเราแยกส่วนความถนัดกัน ถ้าคุณเก่งด้านศิลป์ คุณไม่น่าจะมีความถนัดทางด้านเทคนิคหรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ เพราะศาสตร์เหล่านี้มันใช้สมองอีกซีกหนึ่ง

     การเขียนโปรแกรมมันเหมือนการแก้ปัญหามากกว่า สำหรับผมมองว่าเหมือนการเล่นซูโดกุ จะเด็กศิลป์หรือเด็กวิทย์ก็ทำได้เหมือนกัน แล้วก็ไม่ใช่ว่าคุณต้องฉลาดมาตั้งแต่เกิดถึงจะมาแก้ปัญหาพวกนี้ได้ มันฝึกได้จริงๆ ตอนแรกผมก็คิดเหมือนกันว่า เราจะทำได้เหรอ ดูยากเหมือนกันนะ แต่พอไปเรียนปุ๊บ อ๋อ ปัญหาก็มีแพตเทิร์นซ้ำๆ ของมันนี่นา เดี๋ยวก็ลงล็อกแบบนี้อีกแล้ว พอเห็นแพตเทิร์นเหล่านี้เราก็พอจะไปต่อได้

     อีกอย่างการได้เรียนในสาขาที่ต้องใช้ทักษะทั้งศาสตร์และศิลป์นับเป็นเสน่ห์ของสาขานี้เลยนะ ไม่ใช่ว่าพวกเรานั่งเขียนโปรแกรมกันทั้งวี่ทั้งวันที่ไหน เวลาทำวิจัยพวกเราก็ยังต้องลงไปดูตัวข้อมูลจริงๆ ว่าเกิดอะไรขึ้นบ้าง แล้วเราต้องเขียนโปรแกรมประมาณไหนถึงจะทำให้เครื่องแปลมันเวิร์กได้สำหรับข้อมูลชุดนี้ หรือว่านี่มันเป็นภาษาโบราณใช่ไหม เราก็ต้องไปดูว่าภาษาโบราณมันมีลักษณะอย่างไร เราต้องปรับอัลกอริทึมของเราอย่างไรให้มันเข้าไปวิเคราะห์ได้

 

ในภาพยนตร์เรื่อง Arrival (2016) เราเห็นการทำงานของคนที่ทำงานเป็นนักภาษาศาสตร์และมีกระบวนการทำงานที่น่าทึ่งมากๆ ซึ่งองค์ความรู้ของพวกเขาสามารถเข้ามาช่วยสนับสนุนการทหารได้อย่างสำคัญมาก

     (ยิ้ม) ประวัติศาสตร์การเกิดขึ้นของสาขาวิชานี้มีส่วนที่เกี่ยวข้องกับเรื่องการทหารอยู่มาก เรียกได้ว่ากองทัพเป็นหัวใจสำคัญในการพัฒนาสาขาวิชานี้เลยก็ว่าได้ ตั้งแต่สมัยสงครามเย็นระหว่างสหรัฐอเมริกาและรัสเซีย นับเป็นจุดเริ่มต้นของเครื่องแปลภาษา (Machine Translation) เพราะสมัยนั้นมันมีเอกสารลับต่างๆ ใช่ไหม เขาก็อยากจะแปลมันให้เร็วที่สุดเพื่อที่จะนำข้อมูลไปวิเคราะห์ทำประโยชน์ให้ได้เยอะๆ นอกจากนั้นยังมีสงครามอื่นๆ ระหว่างสหรัฐฯ กับตะวันออกกลาง สหรัฐฯ กับจีน แล้วกับคู่แข่งอื่นๆ อีกทั้งโลก ปัจจัยเหล่านี้ส่งผลให้การวิจัยพัฒนาในสาขาวิชาชีพนี้สูงมาก แล้ว Machine Translation ตอนนี้เป็นที่สนใจมากที่สุดอย่างไม่เคยเป็นมาก่อน เพราะมันถูกขับเคลื่อนด้วยผลประโยชน์ต่างๆ มากมาย เมื่อก่อนอาจจะเป็นเรื่องทางด้านกองทัพมากหน่อย แต่ปัจจุบันวงการที่ต้องการเรื่องพวกนี้สูงมากๆ ก็คือแวดวงธุรกิจการค้า คิดเอาง่ายๆ ได้เลยว่า เงินไปกองอยู่ตรงไหน ความก้าวหน้าทางการวิจัยมันก็จะไปกระจุกตัวอยู่ที่ตรงนั้น

     อยากให้ลองนึกถึงเว็บไซต์ Wongnai เว็บไซต์นี้มันโดดเด่นในกรุงเทพฯ มากเลยใช่ไหม คุณลองให้ฝรั่งมากรุงเทพฯ แล้วลองใช้เว็บไซต์นี้ในการสำรวจร้านกินดื่มเที่ยวสิ เขาจะอ่านรีวิวในเว็บไซต์ของเราไม่ได้เลยนะ คือเว็บไซต์นี้จะหายหรือว่าตายไปเลยสำหรับเขา แต่ถ้าเกิดเขามีเครื่องแปลภาษา คราวนี้เว็บไซต์นี้จะได้ยูเซอร์เพิ่มขึ้นมาเป็นแสนๆ คนเลยทีเดียว แล้วจำนวนยูเซอร์ที่มากมายเหล่านี้ที่สุดแล้วจะแปลงเป็นค่าตอบแทนกลับมาที่องค์กรเขาอีกเท่าไหร่ บางทีเทคโนโลยีที่ดูเผินๆ เหมือนว่ามันไม่ได้เชื่อมโยงอะไรกันเลย แต่จริงๆ แล้วมันดึงรายได้มาให้เว็บไซต์หรือแอพพลิเคชันของเขาได้เยอะมากๆ

 

สงสัยว่าในการแปลภาษาโดยเครื่องคอมพิวเตอร์ ภาษาไทยเรานับเป็นภาษาที่ยากและเป็นอุปสรรคกับการทำงานของพวกคุณมากแค่ไหน

     คำถามนี้ต้องใช้ความรู้ทางภาษาศาสตร์ในการตอบ ถามว่าภาษายากแปลว่าอะไร ถ้าเรานำเด็กอายุ 5 ขวบของทั้งโลกมาทำการทดสอบร่วมกันจะพบว่า พวกเขาทุกคนพูดภาษาแม่ของเขาได้แถมยังดีพอๆ กันด้วย ถ้าอย่างนั้นก็แปลว่าไม่มีภาษาไหนยากกว่าภาษาไหนหรือเปล่า แต่ถ้าเป็นเรื่องของการเขียนผมก็ว่าทุกภาษามันมีความยากของมันอยู่แล้ว สมมติภาษาไทยเราว่ายากใช่ไหม แต่อย่าลืมว่า ภาษาเราไม่ต้องผัน ‘verb’ ไม่ต้องเติม ‘s’ ไม่ต้องเติม ‘ed’ นะ คือมันมีความยาก แต่ขณะเดียวกันมันก็มีความไม่ยากอยู่เช่นกัน ถ้าคุณไม่ใช่เจ้าของภาษา คุณจะรู้สึกว่าระบบการเขียนของภาษาไทยยาก การออกเสียงผันวรรณยุกต์ก็ยากจริงๆ แต่หากเป็นคนต่างชาตินั้น ภาษาไทยจะยากหรือไม่ยากสำหรับคนต่างชาติคนหนึ่ง เราแนะนำให้ดูที่ภาษาแม่ของเขา เช่น ถ้าเป็นคนจีนมาเรียนภาษาไทย ด้วยความที่คนจีนเขามีการใช้โทนเสียง มีการใช้วรรณยุกต์อยู่แล้ว เขาคงไม่เจออุปสรรคกับการเรียนภาษาไทยเรามากนัก แต่ถ้าเป็นฝรั่งมาเรียนก็จะเป็นอีกเรื่องหนึ่งเลย

     ถามว่าแล้วสิ่งที่ว่ามานี้ส่งผลอย่างไรต่อการทำงานของเครื่องแปลภาษา คำตอบมันขึ้นอยู่กับตระกูลของภาษาด้วย เช่น ตระกูลของภาษาไทยอยู่ในตระกูลไท-กะได ซึ่งมันมีภาษาลาวรวมอยู่ด้วย คนในสองภาษานี้ก็จะฟังกันรู้เรื่องอยู่แล้ว ก็จะส่งผลให้เครื่องแปลภาษาไทย-ลาวทำงานง่าย แต่พอเป็นเครื่องแปลภาษาจากไทยข้ามไปภาษาอังกฤษ ขนาดภาษาที่ใช้กันหลักๆ ในโลกแค่นี้ยังยากเลยนะ เพราะว่าทั้งสองภาษานี้มันมีความอิสระต่อกันสูง ต่างคนต่างพูด ต่างคนต่างพัฒนาของตัวเอง แล้วก็ไม่ใช่ว่าวิธีการสื่อสารของภาษาหนึ่งมันจะไปตรงกันเป๊ะกับของอีกภาษาหนึ่ง มันอาจจะแตกต่างกันโดยสิ้นเชิงเลย จุดนี้แหละที่ทำให้เครื่องแปลภาษาทำงานยาก

 

ถ้าเกิดเครื่องแปลภาษาทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างสมบูรณ์แบบขึ้นมาจริงๆ นอกจากข้อดีที่เราจะสื่อสารอย่างเข้าใจกันมากขึ้น ธุรกิจการค้าต่างๆ จะเจริญรุ่งเรืองขึ้นแล้ว มีด้านร้ายๆ จากการปล่อยให้เทคโนโลยีฉลาดเกินไปจนอาจมาคุกคามชีวิตของมนุษย์เราบ้างไหม

     ถ้าไม่ใช่เครื่องแปลทำงานผิดพลาดก็ไม่น่าจะมีอะไรน่ากังวลขนาดนั้นนะ (หัวเราะ) คือสุดท้ายแล้วเครื่องแปลไม่ได้ทำงานอิสระเหมือนมีชีวิตของมันเองขนาดนั้น มนุษย์ยังเป็นผู้สั่งการและควบคุมอยู่ดี อ๋อ… อาจจะมีข้อเสียอยู่บ้างตรงที่มนุษย์เราจะพึ่งพามันมากเกินไปเพราะคิดว่ามันจะถูกตลอดเวลา

     อีกอย่างที่เกิดขึ้นแน่ๆ คือผลกระทบทางสังคม เช่น จะเกิดแรงจูงใจน้อยลงในการเรียนภาษาต่างประเทศ ซึ่งจริงๆ แล้วการเรียนภาษาต่างประเทศมีประโยชน์มากนะ เพราะมันทำให้สมองเราพัฒนาไปในอีกรูปแบบหนึ่ง ทำให้คนเราเห็นโลกอีกอย่างหนึ่ง ทำให้เราเข้าใจวัฒนธรรมอื่นๆ มากขึ้น วิธีคิดของคนแต่ละเชื้อชาติมันฝังอยู่ในระบบภาษา ซึ่งถ้าเกิดคนบอกกันว่า ต่อไปนี้เรามีเครื่องแปลภาษาแล้วนี่ เราก็ไม่ต้องเรียนภาษาอีกต่อไปแล้ว ความเข้าใจที่ว่ามาเหล่านี้ก็จะขาดหายไป

     ต่อให้เครื่องแปลภาษาทำงานได้สมบูรณ์แบบ ทดแทนมนุษย์ได้จริงๆ แต่ผมคิดว่าที่สุดแล้วเราก็ยังควรต้องเรียนภาษากันอยู่นะ แต่ถึงจุดนั้นอาจเป็นการเรียนเพื่อการศึกษาจริงๆ ทุกวันนี้ที่คณะอักษรศาสตร์ จุฬาฯ เราก็ยังสอนภาษาบาลี-สันสกฤตกันอยู่เลย แน่นอนมันเป็นภาษาที่ตายไปแล้ว ไม่ใช่ภาษาที่คนเอามาพูดสื่อสารกันในปัจจุบันอีกต่อไป เช่นเดียวกับภาษาละติน ภาษากรีกโบราณ พวกนี้ฝรั่งเขาก็ยังคงต้องเรียนกันอยู่ ภาษาเหล่านี้ยังมีคุณค่าของมัน อย่างน้อยก็ทำให้เราเข้าใจประวัติศาสตร์ หรือมองเห็นการเปลี่ยนแปลงทางสังคมและวัฒนธรรม

 

อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์

 

อยากให้คุณช่วยเล่าประสบการณ์และบรรยากาศในการทำงานก่อนหน้านี้ เมื่อครั้งที่คุณได้ไปทำงานอยู่ในซิลิคอนวัลเลย์ ก่อนจะกลับมาทำงานที่เมืองไทย

     พอดีตอนนั้นเพิ่งเรียนจบปริญญาเอกมาหมาดๆ แล้วเราก็อยากรู้อยากเห็นว่าที่ซิลิคอนวัลเลย์ซึ่งขึ้นชื่อว่าเป็นแหล่งอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ที่ดีที่สุดในโลกเขาทำงานกันอย่างไร ตอนนั้นได้งานในตำแหน่ง Software Engineer หรือเรียกอีกอย่างว่าเป็น Machine Learning Engineer อยู่ที่ LinkedIn ซึ่งโปรเจ็กต์ที่ทำคือการสร้างอัลกอริทึมในการอ่านโปรไฟล์ ดูว่าคุณมีประสบการณ์ทำงานอย่างไร เคยทำงานที่ไหนมาบ้าง เรียนจบสาขาไหนมา แล้วระบบจะประมวลผลออกมาเลยว่าคุณมีทักษะอะไรบ้าง ทักษะไหนคือทักษะที่โดดเด่น ทักษะรองลงมาคืออะไร ซึ่งข้อมูลเหล่านี้สามารถเอาไปทำอะไรได้เยอะมากๆ เช่น แนะนำงานให้กับคนคนหนึ่ง หรือใช้เป็นข้อมูลเพื่อมองหาคอร์สสำหรับเติมทักษะให้กับเขา เอาโฆษณาเกี่ยวกับคอร์สเสริมทักษะมานำเสนอ แถมยังเอาไปใช้ต่อในแอพพลิเคชันต่างๆ ได้ 

     บางบริษัทใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการวิเคราะห์บริษัทคู่แข่ง เช่น ดูว่าบริษัทคู่แข่งมีพนักงานที่มีทักษะแบบไหนอยู่เยอะ แล้วยังใช้ตรวจสอบว่าทักษะของแต่ละบริษัทมันไหลไปสู่อีกบริษัทหนึ่งได้อย่างไร โดยไม่ต้องดูที่ตัวบุคคลเลยก็ได้ ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เขาเอาไว้ใช้ดูว่าองค์กรคู่แข่งเริ่มจ้างคนที่มีทักษะแบบไหนเยอะขึ้นซึ่งจะส่งผลให้เราพอประเมินทิศทางของบริษัทคู่แข่งได้ว่าเขาอยากจะพัฒนาส่วนไหน ซึ่งข้อมูลเหล่านี้เรานำไปขายให้ลูกค้าที่ต้องการได้ทั้งนั้น

 

งานก่อนหน้านี้ของคุณฟังดูสนุกและท้าทายมาก แต่คุณก็ยังเลือกกลับมาเป็นอาจารย์ที่เมืองไทย เพราะเหตุผลอะไรกัน

     จริงๆ แล้วเราตั้งใจว่าอยากกลับมาเป็นอาจารย์อยู่นานแล้ว แต่ระยะเวลา 2 ปีที่ทำงานในซิลิคอนวัลเลย์ถือเป็นการเก็บเกี่ยวประสบการณ์เพื่อนำกลับมาเผยแพร่ต่อที่เมืองไทยมากกว่า ซึ่งสนุกมากแต่ก็… (ถอนหายใจ) ความกดดันสูงมากๆ เพราะเพื่อนเก่งมาก เขาไม่ได้มาบีบอะไรเราเลยนะ แต่ว่าทุกคนที่ทำงานที่นั่นเก่งจริงๆ ทุกครั้งที่มีประชุมทีมให้คนมาพรีเซนต์งาน เรามักจะรู้สึกว่า โห เอาอย่างนี้เลยเหรอ ฆ่ากันให้ตายเลยดีกว่าไหม (หัวเราะ) กลัวเสียหน้าก็อย่างหนึ่ง แล้วไหนจะอยากแสดงให้เขาเห็นศักยภาพของเราอีก แต่ภายใต้ความกดดันขนาดนั้นทำให้เราค้นพบว่าองค์กรของเขามีวิธีการบริหารจัดการคนที่เก่งมาก คือบริหารให้คนทำงานจนสุดความสามารถและสุดกำลังได้จริงๆ แล้วไม่ใช่ว่าเขาจะต้องมาคอยจี้หรือบอกให้คุณทำงานมากกว่านี้ พยายามมากกว่านี้เลย แต่เขานำแรงจูงใจไปวางไว้ตามจุดนั้นจุดนี้ ให้มีการพรีเซนต์แข่งกันนิดๆ ไม่ได้แข่งขันเข้มข้นมาก แต่คือเพื่อให้เห็นว่าคนอื่นเขาทำอะไรกันอยู่ แล้วคุณก็จะอยากทำงานของคุณให้ดี

     แต่ละควอเตอร์คนทำงานก็ต้องบอกว่าเราจะสร้างผลประโยชน์อะไรให้กับบริษัทบ้าง เพิ่มขึ้นเท่าไหร่ ผมจะเพิ่ม accuracy ให้ในอัตราเท่านี้ๆ นะ แต่ใจเราก็แบบ… เฮ้อ จะได้เหรอเนี่ย เพราะมันเป็นงานเชิงทดลองด้วย บางทีมันก็เฟลนะ พอเฟลเราก็ต้องคอยอธิบายให้เจ้านายฟังว่ามันเฟลเพราะเหตุผลอะไรบ้าง แล้วเราได้บทเรียนอะไรกลับมาจากเคสนี้ สุดท้ายเขาก็ไม่ได้ว่าอะไรหรอก เพียงแต่เราจะกดดันด้วยตัวเองมากกว่า ความเครียดมันมาจากการที่เขาบริหารจัดการคนเก่งมากๆ ใช้คุ้มว่างั้นเถอะ การทำงานที่ซิลิคอนวัลเลย์จึงกดดันสูงนั่นเอง แต่อย่างไรผมก็ยังถือว่าสนุกมากนะ

     กลับมาสู่อาชีพอาจารย์ที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน มันต่างจากการทำงานที่เคยเจอมาก็จริง แต่ผมพบว่าการเป็นอาจารย์สนุกกว่านะ มันหลากหลายมาก ลองคิดดูสิว่ามีงานสอน มีงานวิจัย มีงานที่ปรึกษา มีงานเอกสาร ไหนจะงานตักบาตรมหาวิทยาลัยอีก (หัวเราะ) การได้พบได้พูดคุยกับนิสิตมันก็เป็นความสนุกอีกอย่างหนึ่ง ขณะที่งานเดิมเราได้แต่นั่งอยู่หน้าคอมพิวเตอร์ พิมพ์ไปสิ นั่งเขียนโปรแกรมไปสิ โฟกัสอยู่อย่างเดียว ทำหนึ่งโปรเจ็กต์ที่คุณได้รับมาให้ดีที่สุด เพราะฉะนั้น ชีวิตตอนนั้นกับตอนนี้มันจึงเป็นความสนุกที่แตกต่างกัน

 

อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์

 

องค์กรไทยควรใช้วิธีการบริหารจัดการพนักงานในรูปแบบเดียวกับซิลิคอนวัลเลย์ไหม

     แล้วแต่องค์กรนะ คนทำงานหลายๆ คนก็คิดว่าทำไมองค์กรไม่ให้เขาบริหารจัดการตัวเอง ให้ลาพักร้อนเมื่อไหร่ก็ได้หรือจะกี่วันก็ว่าไป แต่เงื่อนไขนี้ต้องตั้งอยู่บนฐานที่ว่าทุกคนแคร์งานของตัวเองจริงๆ ด้วยนะ มันถึงจะเวิร์ก ไม่ใช่ว่าฉันไม่แคร์ ช่างมัน ผมว่าสุดท้ายแล้วมันอยู่ที่การบริหารจัดการคนด้วยแหละ กำหนดไปเลยไหม ถ้าควอเตอร์นี้คุณไม่สามารถทำงานได้เท่าที่รับปากไว้ ก็ส่งสัญญาณไปเลยว่าอะไรกำลังจะเกิดขึ้นกับเขาบ้าง แบบนี้คนจะกระเตื้องเอง แต่ถ้าไม่ให้สัญญาณอะไร เลตก็ปล่อย อะไรก็ปล่อย โอโฮ ที่นั่นการเลตคือเรื่องใหญ่มากนะครับ

      เขาดูแลเราดี ไม่มานั่งนับชั่วโมงทำงาน เพราะเขารู้ว่ามันเป็นวิธีที่ทำให้เราทำงานให้เขาได้เยอะขึ้น แถมยังเลี้ยงข้าว มียิมให้ออกกำลังกาย ถ้าคุณมีพ่อแม่แก่ชราคุณไม่ต้องไปดูแลเอง เขาให้คุณเบิกค่ารักษาพยาบาล ให้คนมาช่วยดูแลได้เต็มที่ มีบริการซักผ้า รับลูก เอาหมาไปเข้าซาลอนก็ยังได้ สิ่งเหล่านี้เบิกได้หมด เรียกได้ว่าเขาทำในสิ่งซึ่งแทบจะอุ้มคุณไปกลับระหว่างที่ทำงานกับอพาร์ตเมนต์อยู่แล้ว และถ้าคุณคิดว่าคุณอยากลาไปเที่ยวสักสามอาทิตย์แล้วกลับมาทำงาน ก็เชิญ เขาให้อิสรภาพสุดๆ แต่สุดท้ายแล้วคุณก็ต้องตอบแทนบริษัทให้สมเหตุสมผลนะครับ

     ถ้าถามโดยส่วนตัวเราอยากให้ทุกๆ องค์กรเป็นแบบนั้นนะ เพราะรู้สึกว่ามันควรจะวัดคนด้วยผลงาน ไม่ได้วัดด้วยจำนวนชั่วโมงที่เราอยู่ในออฟฟิศ ซึ่งมันก็จะแฟร์กับคนที่ทำงานเร็ว ทำงานเสร็จตามเป้าที่เขารับปากไว้แล้ว ซึ่งสุดท้ายการได้มาเป็นอาจารย์ก็ได้อยู่ในเงื่อนไขที่คล้ายๆ กันนี่แหละ เพราะอาจารย์ไม่มีการตอกบัตร แต่คุณมีหน้าที่สอนให้ดี และต้องมีผลงานวิจัยด้วย ถึงเวลาคุณก็ถูกประเมิน ไม่มีงานวิจัยคุณก็โดนเด้ง เดี๋ยวนี้งานอาจารย์ไม่ใช่งานรูทีนและไม่ได้มั่นคงถาวร เข้าออฟฟิศมาปุ๊บนั่งสบายๆ ไป 30 ปี ไม่ใช่อย่างนั้นแล้ว อาจารย์ก็ต้องมีผลงานที่จับต้องได้

 

แล้วการทำงานในฐานะอาจารย์ คุณได้นำเอาทักษะทางด้านการใช้เทคโนโลยีอะไรมาปรับใช้กับองค์กรปัจจุบันบ้างไหม

     (ยิ้ม) ก็พอมีบ้าง ส่วนใหญ่จะเป็นพวกงานธุรการทั้งหลาย ซึ่งในความเป็นจริงแล้วคนเป็นอาจารย์กุมงานธุรการไว้เยอะในระดับหนึ่งเลยนะ บางอย่างเรามองเห็นว่าทำให้ระบบมันออโต้มากขึ้น ลดความซ้ำซ้อน ไม่ต้องเปลืองกระดาษได้ เช่น การจัดตารางสอนของอาจารย์ในคณะ เราก็พยายามบอกให้ทุกคนใช้ Google Spreadsheets กันเถอะ จากเดิมที่คุณต้องส่งกันไปมาเพื่อจะจองวันและเวลาที่คุณอยากได้ ต่อไปนี้เข้าไปเติมข้อมูลและแก้ไขแบบเรียลไทม์ในตารางได้เลย เรื่องพวกนี้ถึงแม้จะดูยิบย่อยแต่กินเวลามหาศาล ช่วงการทำงานปีแรกนี้เราก็ยังเป็นเรื่องจิปาถะ แนะนำวิธีการใช้พวกโปรแกรมพื้นฐานเพื่อตัดขั้นตอนการทำงานซ้ำซ้อน อะไรแบบนี้ไปก่อน

     ด้วยความเข้าใจว่าบางคนอาจมีมายด์เซตว่า ของพวกนี้เป็นของคนรุ่นใหม่ เขาคงใช้ไม่เป็นหรอก แต่จริงๆ แล้วไม่ใช่นะ ถ้าคุณลองใช้ดูคุณจะเห็นว่ามันไม่ได้ยากอย่างที่คิดเลย ง่ายนิดเดียว แถมถ้าใช้เป็นแล้วมันจะประหยัดเวลาไปได้มาก

 

สังคมเราในอนาคตจะมีช่องว่างระหว่างคนที่มีความรู้ทางเทคโนโลยีกับคนรุ่นเก่าที่ตามเทคโนโลยีไม่ทันมากขึ้นหรือเปล่า แล้วเราจะอยู่ร่วมกันอย่างไร ทุกวันนี้กรุ๊ปไลน์ครอบครัวก็เต็มไปด้วยการแชร์ข่าวปลอม

     เริ่มต้นจากโพสต์สวัสดีวันจันทร์ก่อนเลยไหม (หัวเราะ) คือไม่หรอกๆ ผมคิดว่าเดี๋ยวนี้เทคโนโลยีใช้งานได้ง่ายขึ้นเยอะเลยนะ เคยเห็นผู้ใหญ่ใช้เมาส์ในยุคก่อนไหม พวกเขาแทบควบคุมทิศทางไม่ได้เลยด้วยซ้ำ ซึ่งจริงๆ แล้วมันไม่ใช่ความผิดของเขาหรอก แต่มันคือความผิดของเมาส์ที่เขาดีไซน์มา ซึ่งไม่ได้ออกแบบให้ทุกคนใช้ได้เหมือนกัน แต่พอเปลี่ยนมาเป็นไอแพด โห แม่ผมเขาจองโรงแรม จองคอนโดฯ ให้ผมได้เองเลย ทั้งที่แม่อายุ 60 กว่าๆ แล้วด้วยซ้ำ ผมว่าที่สุดแล้วพอเทคโนโลยีมันพัฒนาไปให้ใช้งานง่ายขึ้น เราจึงยังพอมีหวังอยู่ว่าพวกเขาจะรู้สึกว่าของพวกนี้มันใช้งานไม่ได้ยากอย่างที่คิด

Share Post
Like 9 View 17519

Author

ธนดิษ ศรียานงค์

ช่างภาพที่ชอบการเดินทาง แต่จำทางไม่ค่อยได้ นิ่งเป็นหลับ ขยับเป็นหลง

ภัทรพร บุญนำอุดม

บรรณาธิการออนไลน์ที่มีสมาร์ตโฟนเครื่องแรกตอนอายุ 30 เรียนต่อปริญญาโทด้านรัฐศาสตร์เพราะอยากแก้ไขปัญหาในสังคม แต่กลับพบว่าตัวเราเองนี่แหละที่มีปัญหา