ในยุคที่ LLM และเครื่องมือเขียนโค้ดด้วย AI พัฒนาก้าวกระโดด คำถามยอดฮิตคือ "เราจะสร้างอะไรต่อไป?" แต่คำถามที่สำคัญไม่แพ้กันคือ "เราสร้างเพื่อใคร?" และ "เราจะออกแบบให้เทคโนโลยีเชื่อมต่อกับความเป็นมนุษย์ได้อย่างไร?"
Ashe Magalhaes ผู้ก่อตั้ง Hearth AI ได้แบ่งปันเส้นทางจากวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงสู่การสร้างระบบเอเจนต์ พร้อมประสบการณ์หินอย่างการทำรถแข่งพลังงานแสงอาทิตย์และโปรเจกต์ด้านอวกาศ แก่นสำคัญที่เธอย้ำคือ AI ต้องถูกใช้เพื่อขยายการเชื่อมต่อ ไม่ใช่แค่ย่นระยะเวลาทำงาน และเธอยังแชร์วิธีสร้างระบบส่วนตัวแบบ "Second Brain" ที่ให้ AI ทำหน้าที่เป็นเมตาอินเทลลิเจนซ์ ช่วยขยายกรอบความคิด
จากแมชชีนเลิร์นนิงสู่เอเจนต์ซีอาร์เอ็ม: การทำให้สิ่งที่ไม่แน่นอน "เสถียรพอใช้งานจริง"
Hearth AI ก่อตั้งปี 2022 และถือเป็นเอเจนต์ซีอาร์เอ็มยุคบุกเบิก ในปี 2023 ทีมพยายามผลักดันเวิร์กโฟลว์แบบหลายขั้นตอนที่ต้องประสานงานกัน แม้ตอนนั้นโครงสร้างพื้นฐานจะยังเปราะบางและคาดเดายาก
โจทย์หินไม่ใช่แค่ทำให้โมเดลตอบคำถามได้ แต่คือการสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่เสถียรและใช้งานได้จริง ในยุคที่ผู้ใช้ยังไม่คุ้นกับคอนเซปต์เอเจนต์ ตัวอย่างเช่น ปี 2023 คนส่วนใหญ่ยังมองสแล็กบอตเป็นแค่เครื่องมือส่งข้อความ มากกว่าจะเป็นผู้ช่วยจัดการเวิร์กโฟลว์ซับซ้อน
สำหรับทีมที่มาจากสายแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งเคยสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลแล้วค่อยทำพรีดิคชัน โลกของเอเจนต์ทำให้รอบการพัฒนารวดเร็วและเข้มข้นกว่า Ashe เล่าว่าทีมต้องรื้อสแต็กเอเจนต์ทิ้งบ่อยครั้ง เพื่อหาสถาปัตยกรรมที่รักษาคุณภาพและความสม่ำเสมอให้ผู้ใช้สัมผัสได้จริง
Structured Outputs และการมองล่วงหน้า ตอนที่ยังไม่มีเครื่องมือพร้อม
จุดที่น่าสนใจคือวิสัยทัศน์เรื่อง Structured Outputs แม้ในระบบยุคแรกจะยังไม่รองรับฟีเจอร์นี้แบบเนทีฟ ทีมก็ปูพื้นฐานไว้ก่อนด้วยการทำรีทรีฟวัลผ่าน JSON Schemas เพื่อบังคับให้เอาต์พุตมีโครงสร้างชัดเจน ตั้งแต่ก่อนที่ตลาดจะมีเครื่องมือมาตรฐานออกมาสนับสนุน
แนวทางนี้สะท้อนกฎเหล็กของคนทำผลิตภัณฑ์ AI: ต่อให้โมเดลฉลาดแค่ไหน แต่ผลิตภัณฑ์ที่ดีต้องส่งต่อเอาต์พุตที่เครื่องจักรอ่านต่อได้ และคาดเดาได้พอที่จะใช้ในสภาพแวดล้อมจริง
วิศวกรรมแนวพรมแดนกับความเสี่ยงที่หล่อหลอมการตัดสินใจ
Ashe นิยามตัวเองว่าทำงานอยู่บนเทคโนโลยีแนวพรมแดน และหนึ่งในประสบการณ์ที่หินและเสี่ยงจริงคือการเข้าร่วมทีม Stanford Solar Car Project
เธอรับผิดชอบทั้งระบบเทเลเมทรี การสร้างแบบจำกัด CAD และยังเป็นหนึ่งในทีมขับ พวกเขาขนรถไปแข่งรายการ Bridgestone World Solar Challenge ที่ออสเตรเลีย ซึ่งต้องเตรียมตัวนานหลายสัปดาห์และแข่งต่อเนื่องหลายวัน เธอย้ำว่ารถถูกสร้างแบบครบวงจร ความเสี่ยงและอุบัติเหตุคือเรื่องจริงที่ทีมต้องเผชิญ และเธอรับรู้ถึงความสำคัญระดับนี้ตั้งแต่วันแรก
ประสบการณ์นี้กลายเป็นบทเรียนด้านวินัยที่ตกผลึกมาสู่การสร้างผลิตภัณฑ์ เพราะมันสอนเธอว่าการผลักดันขอบเขตของความเป็นไปได้ ต้องมาคู่กับการตัดสินใจที่ปลอดภัยและกระบวนการที่เข้มงวด
แรงขับที่ลึกกว่า: บุคลิกของนักสร้างที่ใกล้เคียงศิลปิน และการสร้างเพื่อ "ชีวิตที่มีความหมาย"
Ashe เล่าว่าเธอมีความสุขที่สุดตอนดึงไอเดียที่ยังไม่มีอยู่จริงให้ออกมาเป็นรูปธรรม เธอมองว่าบุคลิกของนักสร้างนั้นใกล้เคียงกับศิลปินมาก และวิศวกรรมเป็นเพียงเครื่องมือทำให้ความคิดจับต้องได้
เธอยังแชร์แนวคิดเรื่องสิ่งที่อยากรู้สึกในวันสุดท้ายของชีวิต ซึ่งทำให้เป้าหมายสูงสุดของเธอไม่ใช่แค่ความสำเร็จทางเทคโนโลยี แต่เป็นคำถามว่าเราเชื่อมโยงกับตัวเองและคนรอบข้างได้ลึกซึ้งแค่ไหน และเรามีความรักและอยู่กับปัจจุบันในชีวิตมากพอหรือยัง
ประเด็นนี้ต่อยอดสู่แก่นความคิดหลักของเธอเรื่องการเชื่อมต่อ โดยเธอมองว่าวิวัฒนาการของมนุษย์กำลังโค้งเข้าหาความรักและการเชื่อมโยง และ AI ควรถูกใช้เป็นคานงัดเพื่อผลักเข็มไปในทิศทางนั้น
Relational Intelligence: AI ที่ทำให้คนรู้สึกเชื่อมต่อขึ้น
เมื่อพูดถึงเอเจนต์ซีอาร์เอ็ม มันไม่ใช่แค่เครื่องมือจัดระเบียบข้อมูลลูกค้า แต่คือความพยายามแบบหลายผู้เล่นที่จะแก้ปัญหาคลาสสิกของมนุษย์ยุคใหม่
เราเชื่อมต่อกับผู้คนมากกว่ายุคไหนในประวัติศาสตร์ แต่หลายคนกลับรู้สึกโดดเดี่ยว และพบว่ามันยากเหลือเกินที่จะบริหารความสัมพันธ์หรือสร้างการทำงานร่วมกันที่มีคุณภาพ
Ashe เรียกคอนเซปต์ของเธอว่า Relational Intelligence หรือสติปัญญาเชิงความสัมพันธ์ ซึ่งตั้งอยู่บนความเชื่อว่า AI ต้องเข้ามาเติมเต็มประสบการณ์มนุษย์ ช่วยให้เรารู้สึกเชื่อมต่อในเวลาที่จำกัด และช่วยแบ่งเบาภาระสมองส่วนตรรกะ ให้เราโฟกัสว่าเราควรเชื่อมต่อกับใคร และเพราะอะไร
Second Brain: AI เป็นวงจรป้อนกลับต่อกระแสความคิด
Ashe ชอบคำว่า Second Brain เพราะเห็นภาพชัดโดยไม่ต้องพึ่งศัพท์เทคนิคเกินจำเป็น คอนเซปต์คือผู้ใช้จะมีความสัมพันธ์แบบสมมาตรกับผลิตภัณฑ์ AI ของตัวเอง
แนวคิดหลักคือความสัมพันธ์กับ AI ไม่ใช่แค่การถามและตอบที่จบเป็นรอบ แต่เป็นวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่องกับกระแสความคิดของเรา โดย AI จะทำหน้าที่เป็นสติปัญญามุมสูงที่ช่วยมองภาพรวมและก้าวข้ามข้อจำกัดทางความคิดของตัวเราเอง
เธอยังโยงไปถึงมารยาททางสังคมสำหรับระบบ AI ที่จะเริ่มรับรู้บริบทแบบเปิดตลอดเวลาในอีก 6-12 เดือนข้างหน้า โดยเน้นว่าต้องมีมารยาทและขอบเขตที่ชัดเจนว่าเราอนุญาตให้ AI เก็บข้อมูลอะไรได้บ้าง และหากไม่สบายใจก็ต้องมีกลไกดึงกลับมา เพื่อรักษาความปลอดภัยทางจิตใจของผู้ใช้
สร้างในแบบ "สปรินต์เล็ก" ด้วยการเชื่อมต่อ: จากความคิดสู่ผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว
เมื่อพูดถึงเวิร์กโฟลว์ปัจจุบัน เธอใช้แนวคิด Building while Connected หรือการสร้างงานไปพร้อมๆ กับการเชื่อมโยงกับผู้อื่น
จากเมื่อก่อนที่ในฐานะผู้ก่อตั้งเธอมักหมกตัวสร้างงานในห้องเงียบ
