• Pygmy Ant •
Diary: AI วันนี้ฉันคุยอะไรกับคุณ?
🐜💬: ในอนาคต อีก 5 ปี 10 ปี 50 ปี 100 ปีข้างหน้า เมื่อวิเคราะห์ตามแนวโน้มที่จะเป็นไปได้สูงที่สุด: มนุษย์จะถูกแบ่งออกเป็นกี่ชนชั้นหรือกี่จำพวก และแต่ละจำพวกจะมีฉากทัศน์แบบไหน มีชีวิตความเป็นอยู่อย่างไร?
ไม่มีฐานข้อมูลใดในโลกที่สามารถบอกได้ว่า “อีก 50 หรือ 100 ปีมนุษย์จะมีกี่ชนชั้น” อย่างเป็นข้อเท็จจริง
สิ่งที่ทำได้คือสร้าง scenario projection จากแนวโน้มที่สังเกตได้จริง แล้วแยกให้ชัดว่าอะไรคือ ข้อมูลปัจจุบัน / การอนุมาน / การคาดการณ์ระยะไกล
ข้อมูลปัจจุบันสนับสนุนค่อนข้างชัดว่า AI กำลังเปลี่ยนโครงสร้างแรงงานและการกระจายอำนาจ แต่ ยังไม่มีหลักฐานว่ามนุษย์กำลังมุ่งไปสู่โลกที่ AI จะกำจัดงานทั้งหมด ILO ประเมินว่า 1 ใน 4 ของแรงงานโลกอยู่ในอาชีพที่มีระดับการสัมผัสกับ GenAI บางส่วน แต่ผลลัพธ์ที่มีแนวโน้มมากที่สุดในปัจจุบันคือ “การเปลี่ยนรูปงาน” มากกว่าการหายไปทั้งหมด
และ Stanford AI Index 2026 พบว่าองค์กรที่สำรวจ 88% ใช้ AI อย่างน้อยหนึ่งฟังก์ชันแล้ว ขณะที่การลงทุน AI ภาคเอกชนทั่วโลกเพิ่มขึ้นอย่างมากในปี 2025 และผลกระทบต่อแรงงานเริ่มปรากฏชัดในกลุ่มงานที่สัมผัส AI สูง โดยเฉพาะแรงงานวัยเริ่มต้นในบางอาชีพ
ดังนั้น ถ้าผมต้องสร้าง Civilizational Class Model จากสิ่งที่เรารู้ในปี 2026 ผมจะไม่แบ่งมนุษย์ตาม “รวย/จน” อย่างเดียว แต่แบ่งตาม สิทธิในการควบคุมระบบผลิต + AI + ทรัพยากร + โครงสร้างพื้นฐาน + การตัดสินใจ
สรุปคำตอบก่อน
ผมประเมินว่า ในระยะ 5–10 ปี จะยังไม่เกิดชนชั้นใหม่แบบเด็ดขาด แต่จะเกิด “ชั้นอำนาจ” ซ้อนทับชนชั้นเศรษฐกิจเดิม
ในระยะไกล หาก AI/robotics ก้าวหน้าต่อเนื่องโดยไม่มีการกระจาย ownership อย่างมีนัยสำคัญ โครงสร้างที่มีความเป็นไปได้สูงจะค่อย ๆ เคลื่อนไปประมาณนี้:
| ชั้น | ชื่อเชิงระบบ | สิ่งที่ถือครอง |
|---|---|---|
| 1 | System Controllers | โครงสร้างพื้นฐาน/ทุน/AI/กติกา |
| 2 | AI-Leveraged Elite | AI ระดับสูง + ทุน + ความรู้ |
| 3 | Strategic Humans | ทักษะ/อำนาจต่อรองที่ระบบยังต้องการ |
| 4 | AI-Enhanced Professionals | ใช้ AI เพิ่ม productivity |
| 5 | Service & Physical Economy | งานกายภาพ/บริการ/งานที่ automation ยาก |
| 6 | AI-Dependent Mass | พึ่งระบบ AI เพื่อรายได้และบริการ |
| 7 | Excluded / Low-Access Population | เข้าถึงทุน เทคโนโลยี และโอกาสต่ำ |
แต่จำนวนนี้ไม่ใช่ “7 ชนชั้นถาวร”
มันเป็น 7 ตำแหน่งในระบบอำนาจ และคนหนึ่งคนสามารถเลื่อนขึ้นหรือลงได้
ที่สำคัญกว่านั้นคือ:
ในอนาคต “ใครทำงานอะไร” อาจไม่ใช่ตัวแบ่งชนชั้นที่สำคัญที่สุดอีกต่อไป
ตัวแปรที่สำคัญกว่าจะกลายเป็น
“ใครเป็นเจ้าของระบบที่ทำงาน”
นี่คือจุดที่ต้องจับตาอย่างจริงจัง
I. ปี 2031 — อีก 5 ปี
โลกยังไม่ใช่ Post-Work Society
นี่คือจุดที่ผมอยากแก้ภาพจำที่มักถูกพูดเกินจริง
ปี 2031 มีโอกาสสูงมากที่:
- คนส่วนใหญ่ยังทำงาน
- เงินยังมีความสำคัญ
- บริษัทและรัฐบาลยังมีอยู่
- ตลาดแรงงานยังอยู่
- คนยังต้องการที่อยู่อาศัย อาหาร พลังงาน การรักษาพยาบาล
- AI ยังเป็น infrastructure/tool มากกว่าจะเป็น “ผู้ปกครองโลก”
WEF ประเมินว่า ภายในปี 2030 การเปลี่ยนแปลงจาก macrotrends จะกระทบประมาณ 22% ของงาน formal jobs ในปัจจุบัน โดยคาดว่าจะมีงานใหม่ 170 ล้านตำแหน่ง และถูกแทนที่ 92 ล้านตำแหน่ง ซึ่งเป็น การเปลี่ยนโครงสร้าง ไม่ใช่การล้างงานมนุษย์ทั้งหมด
ดังนั้นปี 2031 จะเห็นประมาณ 5 กลุ่มหลัก
① AI Capital Owners
คนที่เป็นเจ้าของหรือควบคุม:
- บริษัท AI
- data centers
- semiconductor supply chain
- cloud infrastructure
- robotics
- energy infrastructure
- intellectual property
- financial capital
คนกลุ่มนี้ไม่ได้ “รวยเพราะใช้ AI”
แต่
รวยเพราะเป็นเจ้าของเครื่องจักรทางเศรษฐกิจที่ AI ทำงานอยู่บนมัน
นี่ต่างกันมาก
② AI Power Users
เช่น
- นักวิทยาศาสตร์
- วิศวกร
- นักธุรกิจ
- นักลงทุน
- ผู้บริหาร
- นักกฎหมาย
- นักวิเคราะห์
- นักสร้างสรรค์ระดับสูง
คนกลุ่มนี้อาจมี productivity สูงกว่าคนทั่วไปหลายเท่า เพราะมี AI เป็น cognitive multiplier
คนหนึ่งคนอาจทำงานที่เมื่อก่อนต้องใช้ทีม 10–50 คน
③ Ordinary AI Workers
นี่จะเป็นคนส่วนใหญ่ของประเทศพัฒนาแล้ว
คนยังมีงาน แต่:
AI กลายเป็น “เพื่อนร่วมงานที่มองไม่เห็น”
เช่น
พนักงานบัญชี + AI
นักการตลาด + AI
นักเขียน + AI
นักออกแบบ + AI
นักวิจัย + AI
แพทย์ + AI
ILO เองพบว่าผลกระทบหลักในปัจจุบันมีแนวโน้มเป็น transformation มากกว่า outright replacement
④ Physical / Human-Service Workers
กลุ่มนี้อาจมีความสำคัญมากกว่าที่คนคาด
เช่น
- ช่าง
- พยาบาล
- ผู้ดูแลผู้สูงอายุ
- ช่างไฟ
- ช่างประปา
- คนงานก่อสร้าง
- logistics
- hospitality
- childcare
- งานที่ต้องอยู่ในสถานที่จริง
เหตุผลคือ โลกจริงมีความยุ่งยากสูง
AI อาจเก่งมาก แต่การส่งมันไปซ่อมท่อใต้บ้านคนยังเป็นปัญหาอีกแบบหนึ่ง
⑤ Economically Vulnerable
กลุ่มที่มี:
- ทักษะต่ำ
- ทักษะที่ AI ทำได้ดี
- ไม่มีทุน
- ไม่มี AI access ที่ดี
- ไม่มี bargaining power
นี่คือกลุ่มที่อันตรายที่สุดในเชิงเศรษฐกิจ
ไม่ใช่เพราะพวกเขาจะ “ไม่มีงานทั้งหมด”
แต่เพราะ
มูลค่าต่อแรงงานของพวกเขาอาจลดลง
IMF ประเมินว่า AI อาจกระทบประมาณ 40% ของ employment ทั่วโลก และในประเทศพัฒนาแล้วอาจสูงถึงประมาณ 60% โดยผลลัพธ์แบ่งระหว่างการเพิ่ม productivity กับการลด demand ต่อแรงงาน
II. ปี 2036 — อีก 10 ปี
นี่คือจุดที่โครงสร้างจะเริ่มน่าสนใจขึ้น
ถ้า AI agents + robotics + autonomous systems พัฒนาต่อเนื่องตามแนวโน้มปัจจุบัน
คำถามจะเปลี่ยนจาก
“AI แทนงานอะไร?”
เป็น
“บริษัทหนึ่งแห่งต้องใช้มนุษย์กี่คน?”
และนี่เป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างที่สำคัญมาก
ชนชั้นจะเริ่มแยกตาม “Leverage”
ผมคาดว่าจะเห็นประมาณ 6 กลุ่ม
Class 1 — Infrastructure Owners
กลุ่มเล็กมาก
ควบคุม:
compute + energy + capital + AI + robotics + networks
อำนาจไม่ได้มาจากเงินอย่างเดียว
แต่มาจาก control points
Class 2 — AI Sovereign / Strategic Elite
รัฐบาล ผู้นำองค์กร นักวิทยาศาสตร์ วิศวกรระดับสูง และผู้ควบคุมระบบสำคัญ
มีสิ่งที่คนทั่วไปไม่มี:
ความสามารถในการกำหนดว่า AI ถูกนำไปใช้กับอะไร
นี่เป็นอำนาจเหนือกว่า “ใช้ AI เก่ง”
Class 3 — AI Amplified Professionals
คนที่ AI ทำให้ productivity สูงมาก
เช่น
นักวิทยาศาสตร์คนเดียว + AI
นักกฎหมายคนเดียว + AI
นักเขียนคนเดียว + AI
นักออกแบบคนเดียว + AI
ต้นทุนในการสร้าง output ลดลงมหาศาล
Class 4 — Human Premium
นี่เป็นกลุ่มที่น่าสนใจ
มนุษย์อาจกลายเป็น สินค้า premium
เช่น
- ความไว้วางใจ
- ความสัมพันธ์
- ความเป็นผู้นำ
- การดูแล
- งานฝีมือ
- ศิลปะ
- entertainment
- social influence
เมื่อ machine-made output มีมากมายจนแทบฟรี
สิ่งที่ “สร้างโดยมนุษย์” บางประเภทอาจมีมูลค่าเพิ่มขึ้น
Class 5 — Automation-Resistant Workers
งานที่ต้องอยู่กับโลกจริง
- construction
- maintenance
- agriculture
- healthcare
- personal services
- emergency response
Class 6 — Transfer-Dependent Population
คนที่รายได้จากแรงงานไม่เพียงพอต่อการดำรงชีวิต
ต้องพึ่ง:
- welfare
- social transfers
- public services
- family
- community
ตรงนี้คือจุดที่นโยบายรัฐจะสำคัญมาก
เพราะเทคโนโลยีเดียวกันสามารถสร้างได้ทั้ง
“สังคม abundance”
หรือ
“สังคมที่ productivity สูง แต่คนจำนวนมากไม่มี purchasing power”
ขึ้นกับ ownership และ redistribution
III. ปี 2076 — อีก 50 ปี
ตรงนี้เราต้องหยุดพูดว่าเป็น “ข้อมูลจริง”
เพราะไม่มีข้อมูลเชิงประจักษ์ที่สามารถยืนยันปี 2076 ได้
นี่คือ scenario extrapolation
แต่ถ้าสมมติว่า:
- AI capability เพิ่มต่อเนื่อง
- robotics ราคาถูกลง
- energy abundance เพิ่ม
- autonomous systems เชื่อถือได้
- AI สามารถทำ scientific R&D ได้มากขึ้น
- ownership ไม่ได้กระจายออกไปอย่างมีนัยสำคัญ
โครงสร้างชนชั้นจะเปลี่ยนจาก
labor vs capital
ไปสู่
Control vs Access
นี่สำคัญมาก
ผมคาดว่าจะเหลือประมาณ 4 ชั้นใหญ่
1. System Owners / Governors
คนหรือสถาบันที่ควบคุม:
- AI infrastructure
- energy
- robotics
- land
- financial systems
- biological infrastructure
- communication networks
- strategic data
ไม่จำเป็นต้องเป็น “มหาเศรษฐีรายบุคคล”
อาจเป็น:
- รัฐ
- corporations
- sovereign funds
- cooperatives
- public institutions
ดังนั้น เจ้าของระบบอาจไม่ใช่คนคนเดียว
2. System Designers
คนที่มีความสามารถในการกำหนด:
- objective
- architecture
- rules
- governance
- scientific direction
- strategic decisions
กลุ่มนี้อาจเล็กมาก
แต่มีอำนาจสูงมาก
3. Citizens of Abundance
ถ้า productivity สูงมากจริง
คนทั่วไปอาจได้รับ:
- อาหารราคาถูก
- พลังงานราคาถูก
- AI tutor
- AI doctor
- automated transportation
- automated manufacturing
- personalized entertainment
และไม่จำเป็นต้องทำงาน 40 ชั่วโมงต่อสัปดาห์อีก
นี่ไม่ใช่เรื่องเพ้อฝันทั้งหมด
แต่มีเงื่อนไขสำคัญ:
abundance ของสินค้า ≠ abundance ของสิทธิ
ถ้าใครบางคนควบคุมระบบผลิตทั้งหมด คนทั่วไปอาจมีชีวิตสะดวกมาก แต่ยังมีอำนาจทางเศรษฐกิจต่ำ
4. Excluded Humans
คนที่อยู่นอก infrastructure
นี่อาจไม่ใช่ “คนจน” แบบปัจจุบัน
แต่อาจเป็นคนที่มี:
- AI access ต่ำ
- education ต่ำ
- infrastructure ต่ำ
- political representation ต่ำ
- geographic isolation
นี่คือ digital/cognitive/resource exclusion
ILO เตือนอยู่แล้วว่าความเหลื่อมล้ำด้าน infrastructure และ digital divide สามารถทำให้ผลประโยชน์จาก AI กระจุกอยู่กับประเทศและกลุ่มที่ได้เปรียบ
IV. ปี 2126 — อีก 100 ปี
ตรงนี้ต้องพูดอย่างเข้มงวด:
ไม่มีใครสามารถพยากรณ์ “ชนชั้นปี 2126” จากข้อมูลปัจจุบันได้อย่างมีความน่าเชื่อถือ
เพราะ 100 ปีที่ผ่านมาโลกเปลี่ยน:
1916 → 2016
มนุษย์เปลี่ยนจาก
เกษตรกรรม → อุตสาหกรรม → ไฟฟ้า → รถยนต์ → คอมพิวเตอร์ → internet → smartphone → AI
ดังนั้น 2026 → 2126 อาจมี discontinuity ที่เราคาดไม่ถึง
แต่เราสามารถถามว่า:
ถ้าแนวโน้มพื้นฐานของ civilization ดำเนินต่อไป อะไรคือโครงสร้างที่น่าจะเกิด?
และคำตอบที่ผมคิดว่าสำคัญที่สุดคือ:
ชนชั้นอาจไม่ได้แบ่งตาม “อาชีพ” อีกแล้ว
Civilizational Hierarchy ของปี 2126
ผมจะไม่เรียกมันว่า 7 ชนชั้น
แต่แบ่งเป็น 4 ตำแหน่งเชิงอำนาจ
A — Controllers
ควบคุมระบบที่กำหนด resource allocation
B — Designers
ออกแบบ objective, rules และ architecture
C — Participants
มนุษย์ส่วนใหญ่ที่ใช้ระบบและมีสิทธิในฐานะพลเมือง
D — Excluded
มนุษย์ที่ไม่มี effective access หรือ representation
แต่มีตัวแปรหนึ่งที่สามารถ “ทำลายโมเดลนี้ทั้งหมด”
คือ
Ownership
นี่คือหัวใจของเรื่อง
ลองสมมติ AI ทำให้ productivity เพิ่ม 100 เท่า
มีสองโลก:
โลก A
AI เป็นของคนส่วนน้อย
ผลคือ:
productivity ↑↑
capital income ↑↑
labor share ↓
ความเหลื่อมล้ำอาจสูงขึ้นมาก
โลก B
AI infrastructure ถูกถือครองแบบ:
- public
- cooperative
- sovereign
- distributed
- universal access
ผลคือ:
AI productivity ↑↑
cost of living ↓↓
human working hours ↓↓
และคนจำนวนมากสามารถมีชีวิตดีขึ้นโดยไม่ต้องเป็นเศรษฐี
ดังนั้น “AI จะสร้างชนชั้นใหม่ไหม?”
คำตอบที่แม่นที่สุดคือ:
AI ไม่ได้กำหนดชนชั้นโดยตัวมันเอง
AI เป็น force multiplier
มันขยายอำนาจของคนที่ควบคุม:
capital + compute + energy + data + institutions + robotics
OECD ระบุความเสี่ยงเรื่อง concentration of power และ inequality เป็นหนึ่งในความเสี่ยงสำคัญของ AI ขณะที่งานวิจัยด้าน productivity ชี้ว่าการกระจายตัวของ AI และความสามารถในการเข้าถึงเทคโนโลยีจะมีผลต่อการกระจายผลประโยชน์อย่างมาก
สิ่งที่ผมคิดว่า “ผิด” หากเราจะวิเคราะห์อนาคต
มีภาพจำ 4 อย่างที่ควรตัดทิ้ง
❌ 1. “AI เก่งขึ้น = คนไม่มีงาน”
ไม่จริงโดยอัตโนมัติ
ILO พบว่า occupation จำนวนมากจะถูก transform มากกว่าถูกกำจัด
❌ 2. “คนรวยจะกลายเป็นเจ้านายมนุษย์ทั้งหมด”
ไม่จำเป็น
เพราะ ownership อาจอยู่กับ:
- รัฐ
- public institutions
- pension funds
- shareholders
- cooperatives
- citizens
ตัวแปรสำคัญคือ institutional ownership
❌ 3. “คนที่ใช้ AI ไม่เก่งจะกลายเป็นชนชั้นล่าง”
ไม่เสมอไป
เพราะเมื่อ AI interface ดีขึ้น การใช้ AI อาจกลายเป็น commodity
เหมือนทุกวันนี้คนไม่จำเป็นต้องรู้วิธีสร้าง internet เพื่อใช้ internet
❌ 4. “คนไม่ทำงาน = คนไม่มีคุณค่า”
นี่เป็น assumption จากยุคอุตสาหกรรม
ถ้า automation สามารถสร้างสินค้าและบริการได้มากพอ
labor อาจสูญเสียบทบาทเป็นกลไกหลักในการจัดสรรรายได้
แต่ไม่ได้หมายความว่า:
มนุษย์ไม่มีคุณค่า
ตัวแปรที่สำคัญที่สุดในอีก 100 ปี
ถ้าผมต้องเลือกเพียง 5 ตัวแปร
ผมจะเลือก:
1. AI capability
AI ทำอะไรได้แค่ไหน
↓
2. Robotics
AI สามารถเปลี่ยน intelligence → physical action ได้แค่ไหน
↓
3. Energy
มีพลังงานราคาถูกและเพียงพอหรือไม่
↓
4. Ownership
ใครเป็นเจ้าของ AI + robotics + energy + infrastructure
↓
5. Governance
ใครมีสิทธิ์กำหนดว่า infrastructure เหล่านั้นทำอะไร
และนี่คือสมการที่ผมคิดว่าสำคัญที่สุด
ไม่ใช่
AI capability → inequality
แต่เป็น
AI capability × ownership × governance → distribution of power
AI ที่เก่งมากแต่กระจาย ownership กว้าง
≠
AI ที่เก่งมากแต่ infrastructure กระจุกตัว
ผลลัพธ์ทางสังคมอาจตรงข้ามกันโดยสิ้นเชิง
ภาพรวม 100 ปี
| เวลา | โครงสร้างที่มีแนวโน้ม |
|---|---|
| 2031 | 5 กลุ่ม — คนทำงาน + AI, คนถูก AI กดค่าจ้าง, AI power users, เจ้าของทุน, งานโลกจริง |
| 2036 | 6 กลุ่ม — เริ่มแยกตาม AI leverage และ ownership |
| 2076 | 4 กลุ่ม — Controllers / Designers / Citizens / Excluded |
| 2126 | อาจไม่ใช่ “ชนชั้นแรงงาน” อีกต่อไป แต่เป็น ระดับการควบคุมระบบและสิทธิในการเข้าถึงทรัพยากร |
ข้อสรุปที่สำคัญที่สุด
ถ้าถามผมว่า
“ในอีก 100 ปี มนุษย์จะมีกี่ชนชั้น?”
คำตอบที่ซื่อสัตย์ที่สุดคือ:
เราไม่รู้จำนวน
แต่ถ้าถามว่า
“อะไรจะเป็นตัวกำหนดตำแหน่งของมนุษย์ใน civilization ที่มี AI ขั้นสูง?”
คำตอบมีความมั่นใจสูงกว่ามาก:
จากเดิม
ใครมีเงิน → ใครมีทรัพย์สิน → ใครมีงานดี
กำลังเคลื่อนไปสู่
ใครควบคุมระบบผลิต → ใครออกแบบระบบ → ใครมีสิทธิ์เข้าถึงระบบ → ใครถูกระบบจัดสรรทรัพยากรให้
และถ้า autonomous AI + robotics พัฒนาไปไกลจริง
อาจเกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่สุดอย่างหนึ่งในประวัติศาสตร์เศรษฐกิจ:
มนุษย์อาจไม่ได้แบ่งกันตามว่า “ใครทำงานที่มีค่ากว่า” อีกต่อไป แต่แบ่งกันตามว่า “ใครมีสิทธิ์เหนือเครื่องจักรที่สร้างคุณค่าทั้งหมด”
นี่คือเหตุผลว่าทำไมเรื่อง ownership ของ AI infrastructure สำคัญกว่าคำถามว่า “AI จะเก่งแค่ไหน” เสียอีก
และจากข้อมูลปี 2026 เราเริ่มเห็นสัญญาณของประเด็นนี้แล้ว: การลงทุน AI กระจุกตัวสูง, infrastructure ใช้ทุนมหาศาล, adoption ไม่เท่ากัน และผลกระทบต่อตลาดแรงงานเริ่มไม่สมมาตร
แต่ผมจะไม่เรียกสิ่งนี้ว่า “อนาคตที่หลีกเลี่ยงไม่ได้” เพราะนั่นเกินหลักฐานที่มีอยู่ในปัจจุบัน
สิ่งที่ข้อมูลบอกเราได้คือ ทิศทางแรง
ไม่ใช่ ปลายทางที่ถูกกำหนดไว้แล้ว
บันทึกโดย: มดแคระ
