ต้นปี 2023 มีข่าวว่าวิศวกรของ Samsung หลายคนนำซอร์สโค้ดและบันทึกการประชุมภายในบริษัทไปวางในแชตบอต AI บนคลาวด์ เพื่อให้ช่วยตรวจโค้ดและสรุปเนื้อหา ไม่กี่สัปดาห์ต่อมา บริษัทออกนโยบายจำกัดการใช้ AI แบบนี้ในที่ทำงาน เพราะข้อมูลที่ส่งออกไปแล้ว ดึงกลับคืนมาไม่ได้
ผมนึกถึงข่าวนี้ตอนเดินผ่านโต๊ะของลูกชายเมื่อเดือนก่อน เขากำลังพิมพ์ระบายเรื่องที่ทะเลาะกับเพื่อนสนิทลงในแชตบอต AI ยาวเหยียด มีทั้งชื่อเพื่อน ชื่อโรงเรียน และความรู้สึกที่เขาไม่เคยเล่าให้ผมฟัง
ผมไม่ได้ห้าม เพราะดีใจด้วยซ้ำที่เขามีที่ระบาย แต่คืนนั้นผมถามเขาว่า “รู้ไหมว่าข้อความพวกนั้นไปอยู่ที่ไหน” เขาตอบว่า “ก็อยู่ในคอมหนูไง” ผมเลยชวนเขามาทำการทดลองสุดสัปดาห์ ติดตั้ง AI ที่ทำงานอยู่ในคอมพิวเตอร์ของเราจริงๆ ไม่ต้องส่งอะไรออกไปไหนเลย
เส้นทางการติดตั้งและทำความเข้าใจ
- Cloud AI กับ Local AI ต่างกันอย่างไร
- Open Source AI กับ Closed AI คืออะไร
- พิมพ์ 3D ที่บ้าน หรือส่งไฟล์ไปร้าน: เปรียบเทียบให้เห็นภาพ
- คอมพิวเตอร์ที่บ้านพอไหม
- ติดตั้ง Ollama ทีละขั้น
- ทดลองเปรียบเทียบกับ AI บนคลาวด์
- ข้อจำกัดที่ต้องรู้
- ใช้ Local AI ในบ้านอย่างไรให้คุ้ม
Cloud AI กับ Local AI ต่างกันอย่างไร
Cloud AI คือ AI ที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ของบริษัทผู้ให้บริการ ข้อความที่เราพิมพ์จะถูกส่งผ่านอินเทอร์เน็ตไปประมวลผลแล้วส่งคำตอบกลับมา ส่วน Local AI หรือ Local LLM คือโมเดลภาษาที่ดาวน์โหลดมาติดตั้งและทำงานบนคอมพิวเตอร์ของเราเอง ข้อมูลไม่ต้องออกจากเครื่อง
AI บนคลาวด์อย่างที่คนส่วนใหญ่ใช้ทุกวันฉลาดมาก เพราะทำงานบนเครื่องคอมพิวเตอร์ขนาดยักษ์ในศูนย์ข้อมูล แต่การแลกมาคือ ข้อมูลที่เราพิมพ์ต้องเดินทางไปยังเครื่องของคนอื่น ผู้ให้บริการส่วนใหญ่มีนโยบายความเป็นส่วนตัวและตัวเลือกปิดการนำข้อมูลไปฝึกโมเดล ซึ่งควรอ่านและตั้งค่าให้ดี แต่ก็ยังต้องไว้ใจผู้ให้บริการอยู่ดี
Local AI ไม่ต้องไว้ใจใคร เพราะไม่มีอะไรออกไปจากบ้าน แต่ก็ต้องแลกด้วยความฉลาดที่น้อยกว่า และต้องใช้คอมพิวเตอร์ที่แรงพอ
Open Source AI กับ Closed AI คืออะไร
- Closed AI คือโมเดลที่บริษัทไม่เปิดเผยตัวโมเดล ใช้งานได้ผ่านบริการของบริษัทเท่านั้น
- Open Weight หรือ Open Source AI คือโมเดลที่ผู้พัฒนาเปิดให้ดาวน์โหลดไฟล์โมเดลไปใช้ได้ บางรายเปิดเผยข้อมูลมากน้อยต่างกัน และมีเงื่อนไขการใช้งานที่ต้องอ่าน ตัวอย่างที่คุ้นชื่อกัน เช่น Llama ของ Meta, Gemma ของ Google, Qwen ของ Alibaba และ Mistral
การที่โมเดลเปิดให้ดาวน์โหลดได้ ทำให้นักเรียน นักวิจัย และครอบครัวธรรมดาอย่างเรา ทดลองและเรียนรู้ว่า AI ทำงานอย่างไรได้โดยตรง ไม่ต้องมองมันเป็นกล่องดำที่อยู่ไกลออกไป
พิมพ์ 3D ที่บ้าน หรือส่งไฟล์ไปร้าน: เปรียบเทียบให้เห็นภาพ
ก่อนผมซื้อเครื่องพิมพ์ 3 มิติ ผมเคยส่งไฟล์ไปให้ร้านรับพิมพ์หลายครั้ง ร้านมีเครื่องราคาแพง พิมพ์ได้ละเอียด และเร็ว แต่ผมต้องส่งไฟล์แบบที่ออกแบบเองไปให้คนอื่น ซึ่งไม่ใช่ปัญหาถ้าเป็นแค่ที่วางโทรศัพท์ แต่ถ้าเป็นชิ้นส่วนต้นแบบที่ยังไม่อยากให้ใครเห็นล่ะ
พอมีเครื่องพิมพ์ที่บ้าน งานอาจไม่ละเอียดเท่าเครื่องของร้าน และช้ากว่า แต่ไฟล์ทุกไฟล์อยู่บนโต๊ะผม ไม่ต้องส่งออกไปไหน และผมได้เรียนรู้ทุกขั้นตอนตั้งแต่ปรับค่าจนถึงแก้ปัญหาด้วยตัวเอง
Cloud AI คือร้านรับพิมพ์ที่เก่งและเร็ว Local AI คือเครื่องพิมพ์ที่บ้านที่ช้ากว่า แต่เป็นส่วนตัวและสอนเราได้มากกว่า ไม่มีแบบไหนดีกว่าในทุกกรณี ช่างที่ดีรู้ว่างานไหนควรส่งร้าน งานไหนควรทำเอง
คอมพิวเตอร์ที่บ้านพอไหม
ข่าวดีคือ โมเดลขนาดเล็กรุ่นใหม่ทำงานได้บนคอมพิวเตอร์ที่หลายบ้านมีอยู่แล้ว
- หน่วยความจำ RAM ประมาณ 8 GB รันโมเดลขนาดเล็กราว 1 ถึง 4 พันล้านพารามิเตอร์ได้ ถ้ามี 16 GB ขึ้นไป จะรันโมเดลขนาดกลางได้สบายขึ้น
- การ์ดจอหรือชิป คอมพิวเตอร์ที่มีการ์ดจอแยก หรือ Mac ที่ใช้ชิป Apple Silicon จะตอบเร็วกว่ามาก แต่เครื่องธรรมดาก็รันได้ แค่ช้าลง
- พื้นที่เก็บข้อมูล โมเดลเล็กใช้พื้นที่ราวหนึ่งถึงหลายกิกะไบต์ต่อโมเดล
คอมพิวเตอร์ของลูกผมเป็นโน้ตบุ๊กที่มี RAM 16 GB ซึ่งพอสำหรับการทดลองครั้งนี้
ติดตั้ง Ollama ทีละขั้น
Ollama คือโปรแกรมฟรีที่ช่วยให้ดาวน์โหลดและรันโมเดลภาษาบนคอมพิวเตอร์ของเราได้ง่ายๆ รองรับ Windows, macOS และ Linux
ขั้นที่ 1: ดาวน์โหลดและติดตั้ง
เข้าเว็บไซต์ ollama.com ดาวน์โหลดตัวติดตั้งตามระบบปฏิบัติการ แล้วติดตั้งเหมือนโปรแกรมทั่วไป ลูกผมทำเองได้ภายในห้านาที
ขั้นที่ 2: เปิด Terminal
Ollama ใช้งานผ่านหน้าต่างพิมพ์คำสั่ง หรือ Terminal ซึ่งเป็นโอกาสดีที่เด็กจะได้รู้จักเครื่องมือของนักพัฒนาตัวจริง ลูกผมรู้สึกเหมือนแฮกเกอร์ในหนังตอนเปิดหน้าจอดำครั้งแรก
ขั้นที่ 3: ดาวน์โหลดโมเดลขนาดเล็ก
พิมพ์คำสั่ง ollama run ตามด้วยชื่อโมเดล เช่น llama3.2 หรือ gemma ในขนาดเล็กที่มีให้เลือก โปรแกรมจะดาวน์โหลดโมเดลครั้งแรกซึ่งใช้เวลาตามความเร็วอินเทอร์เน็ต จากนั้นก็พร้อมคุยได้ทันที
ขั้นที่ 4: ทดลองปิด Wi-Fi
นี่คือขั้นตอนที่ผมชอบที่สุด เมื่อดาวน์โหลดโมเดลเสร็จแล้ว ให้ลูกปิด Wi-Fi แล้วลองคุยกับ AI ต่อ มันยังตอบได้ ลูกผมเงียบไปพักหนึ่ง แล้วพูดว่า “งั้นมันอยู่ในคอมหนูจริงๆ” ช่วงเวลานั้นคือตอนที่เขาเข้าใจความต่างระหว่าง Cloud กับ Local ได้ดีกว่าการอธิบายสิบครั้ง
ขั้นที่ 5: ลองหน้าตาที่ใช้ง่ายขึ้น
ถ้าไม่ชอบหน้าจอดำ ยังมีโปรแกรมหน้าตาแบบแชตที่ทำงานร่วมกับ Ollama ให้เลือกใช้ ซึ่งหน้าตาจะคล้ายแชตบอตที่คุ้นเคย
ทดลองเปรียบเทียบกับ AI บนคลาวด์
เราตั้งคำถามชุดเดียวกันห้าข้อ ถาม AI บนคลาวด์และโมเดลเล็กในเครื่อง แล้วให้ลูกให้คะแนน
- สรุปเรื่องสั้นภาษาอังกฤษ โมเดลเล็กทำได้ดีพอใช้
- อธิบายการบ้านวิทยาศาสตร์ โมเดลเล็กอธิบายได้ แต่บางจุดผิด
- ถามเป็นภาษาไทย โมเดลเล็กหลายตัวตอบภาษาไทยได้ไม่คล่องเท่า
- คณิตศาสตร์หลายขั้นตอน โมเดลบนคลาวด์แม่นกว่าชัดเจน
- ความเร็ว ขึ้นกับเครื่อง บนโน้ตบุ๊กลูก โมเดลเล็กตอบช้ากว่าเล็กน้อย
ข้อสรุปที่ลูกเขียนลงสมุดคือ “AI ในเครื่องฉลาดน้อยกว่า แต่ไม่มีใครเห็นสิ่งที่เราคุย” ซึ่งผมคิดว่าเป็นข้อสรุปที่ตรงประเด็นที่สุด
ข้อจำกัดที่ต้องรู้
- ตอบผิดได้บ่อยกว่า โมเดลเล็กมีโอกาสแต่งข้อมูลขึ้นมาเองมากกว่า ต้องตรวจสอบเสมอ
- ความรู้ไม่อัปเดต รู้เฉพาะสิ่งที่อยู่ในข้อมูลตอนฝึก ไม่รู้ข่าวล่าสุด
- ระบบกรองเนื้อหาอาจไม่เข้มเท่าบริการคลาวด์ สำหรับเด็กเล็ก พ่อแม่ควรอยู่ด้วยระหว่างใช้
- เครื่องร้อนและแบตหมดเร็ว เพราะใช้พลังประมวลผลมาก
- ดาวน์โหลดโมเดลจากแหล่งที่เชื่อถือได้เท่านั้น และอ่านเงื่อนไขการใช้งานของแต่ละโมเดล
ใช้ Local AI ในบ้านอย่างไรให้คุ้ม
- เขียนบันทึกส่วนตัวหรือระบายความรู้สึก ข้อมูลอยู่ในบ้าน
- สรุปเอกสารครอบครัว เช่น เอกสารประกันหรือใบแจ้งค่าใช้จ่าย โดยไม่ต้องส่งออกไป
- ฝึกภาษาอังกฤษ ให้ AI เป็นคู่สนทนา
- เรียนรู้วิธีทำงานของ AI ลองเปลี่ยนโมเดล เปรียบเทียบผล ตั้งคำถามว่าทำไมแต่ละตัวตอบต่างกัน
- ทำโปรเจกต์ต่อยอด สำหรับเด็กโตที่เขียนโปรแกรมเป็น Ollama เชื่อมต่อกับโค้ดได้ เปิดทางสู่การสร้างแอปของตัวเอง
เช็กลิสต์ก่อนเริ่มทดลอง
- ตรวจ RAM และพื้นที่ว่างในเครื่อง
- ติดตั้ง Ollama จากเว็บไซต์ทางการ
- เริ่มจากโมเดลขนาดเล็กก่อนเสมอ
- ทดลองปิด Wi-Fi เพื่อให้เห็นว่าทำงานในเครื่องจริง
- ตั้งคำถามชุดเดียวกันเปรียบเทียบกับ AI บนคลาวด์
- ตรวจสอบคำตอบทุกครั้ง โมเดลเล็กผิดได้บ่อย
- คุยกันว่าข้อมูลแบบไหนควรใช้ AI แบบไหน
คำถามชวนลูกคิดเรื่องข้อมูลของตัวเอง
- เรื่องแบบไหนที่หนูไม่อยากให้ออกไปนอกบ้าน
- ทำไมบริษัทถึงอยากให้เราใช้ AI บนคลาวด์ และทำไมบางบริษัทถึงเปิดโมเดลให้ดาวน์โหลดฟรี
- ถ้า AI ในเครื่องตอบผิด เราจะรู้ได้ยังไง
- ถ้าหนูสร้างแอปจาก AI ในเครื่องได้ หนูอยากสร้างอะไร
สมองดิจิทัลที่อยู่ในบ้าน
ตั้งแต่วันนั้น ลูกชายผมยังใช้ AI บนคลาวด์ทำการบ้านตามปกติ แต่เวลาจะเขียนเรื่องส่วนตัว เขาเปิด AI ในเครื่องแทน ผมไม่ได้บอกให้ทำ เขาเลือกเอง และนั่นคือสิ่งที่ผมดีใจที่สุด
เขาเริ่มถามคำถามที่ผมไม่คาดคิด เช่น ทำไมโมเดลยิ่งใหญ่ยิ่งต้องใช้ RAM มาก และถ้าอยากให้ AI ในเครื่องเก่งภาษาไทยขึ้นต้องทำยังไง ซึ่งเป็นคำถามระดับที่วิศวกร AI ถามกันจริงๆ
การรัน AI ในเครื่องตัวเองไม่ได้สอนแค่เรื่องเทคโนโลยี แต่สอนว่าข้อมูลของเราเป็นของเรา และเรามีทางเลือกเสมอว่าจะส่งมันไปที่ไหน ถ้าบ้านคุณมีคอมพิวเตอร์ที่พอไหว ลองติดตั้ง Ollama กับลูกสุดสัปดาห์นี้ แล้วปิด Wi-Fi ดูว่าเขาจะทำหน้ายังไงครับ