ผู้ก่อตั้ง OpenClaw: 80% ของแอปจะหายไป, ตัวแทน AI จะมาแทนที่ระบบนิเวศสมาร์ทโฟน

บริษัทลงทุนร่วมทุน Y Combinator ให้สัมภาษณ์เกี่ยวกับ OpenClaw ตัวแทน AI ส่วนบุคคลแบบโอเพนซอร์สที่เป็นที่นิยมอย่างมาก นักพัฒนา Peter Steinberger ซึ่งคาดการณ์ว่า ประมาณ 80% ของแอปพลิเคชันจะหายไป แอปพลิเคชันที่เพียงแค่จัดการข้อมูลจะถูกแทนที่ด้วย AI ตัวแทนอัตโนมัติ จุดแข็งของ OpenClaw คือการทำลายเกาะข้อมูล (data islands) โดยเก็บข้อมูลไว้ในเครื่องเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว

เบื้องหลังความนิยมของ 180,000 ดาว: จุดเปลี่ยนที่ตอบสนองใน 9 วินาที

(แหล่งที่มา: Github)

คลังโค้ดของโครงการ OpenClaw บน GitHub ได้รับดาวมากกว่า 180,000 ดวง ชุมชนยังได้พัฒนาฟีเจอร์เสริม เช่น การให้หุ่นยนต์สนทนากันเอง หรือแม้แต่จ้างงานมนุษย์ เช่น Moltbook เป็นต้น จำนวนดาวนี้เป็นเรื่องหายากในชุมชนโอเพนซอร์ส แม้แต่เฟรมเวิร์ก Deep Learning ชื่อดังอย่าง PyTorch ก็มีประมาณ 80,000 ดวงเท่านั้น OpenClaw ที่สามารถทำได้ในเวลาไม่กี่เดือนคือการเข้าถึง 180,000 ดาว แสดงให้เห็นถึงความนิยมอย่างล้นหลามในชุมชนนักพัฒนา

เมื่อเผชิญกับความนิยมอย่างกะทันหันของ OpenClaw Peter เปิดเผยว่า เขาได้รับคำติชมและอีเมลจำนวนมากในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา จนรู้สึกเหมือนไม่สามารถรับมือได้ ต้องพักผ่อนเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์เพื่อประมวลผลความรู้สึกนี้ ความสนใจอย่างกะทันหันนี้เป็นความกดดันอย่างมากสำหรับนักพัฒนาที่ทำงานอิสระ ไม่เพียงแต่ต้องตอบคำถามด้านเทคนิคและคำขอฟีเจอร์เท่านั้น แต่ยังต้องรับมือกับสัมภาษณ์สื่อ การร่วมมือทางธุรกิจ และการบริหารชุมชนอีกด้วย

เมื่อพูดถึงจุดเริ่มต้นของการพัฒนา Peter กล่าวว่า เริ่มต้นเพียงเพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถทำตามคำสั่งง่าย ๆ เขาเคยพัฒนารุ่นเบื้องต้นในช่วงพฤษภาคม-มิถุนายน หลังจากนั้นเพื่อให้สามารถตรวจสอบความคืบหน้าของงานคอมพิวเตอร์ เขาจึงกลับมาพัฒนาต่อ จุดประสงค์ของการพัฒนาที่มาจากการแก้ปัญหาส่วนตัวนี้เป็นลักษณะร่วมของโครงการโอเพนซอร์สที่ประสบความสำเร็จ เมื่อผู้พัฒนาประสบปัญหา เขาจะสร้างโซลูชันที่ใกล้เคียงกับความต้องการจริงมากที่สุด

จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นในงานปาร์ตี้ที่มาราเกช เมื่อเขาพยายามส่งข้อความเสียงผ่าน WhatsApp ไปยังหุ่นยนต์ที่ยังไม่มีฟีเจอร์เสียง ปรากฏว่าหุ่นยนต์สามารถแก้ปัญหาได้อย่างน่าประทับใจ โดยการตรวจจับไฟล์ แปลงไฟล์ และเรียกใช้ API อัตโนมัติ ในเวลาเพียง 9 วินาที เขาตระหนักว่าโมเดลโปรแกรมที่เขาพัฒนามีความสามารถในการเปลี่ยนปัญหาเชิงนามธรรมให้เป็นโซลูชันที่เป็นรูปธรรมได้

ช่วงเวลาที่ตอบสนองใน 9 วินาทีนี้เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้ OpenClaw จากโครงการทดลองกลายเป็นเครื่องมือใช้งานจริง เมื่อ AI ตัวแทนสามารถจัดการกับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด (เช่น ข้อความเสียง) ค้นหาแนวทางแก้ไข (เช่น การแปลงไฟล์) และดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ (เสร็จใน 9 วินาที) มันจึงเปลี่ยนจาก “ผู้ช่วยที่ต้องมีการดูแลอย่างต่อเนื่อง” เป็น “ตัวแทนที่สามารถแก้ปัญหาเองได้” การเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพนี้เป็นสัญญาณของการใช้งาน AI ตัวแทนในเชิงปฏิบัติ

ในระหว่างการพัฒนา OpenClaw Peter ไม่ได้ใช้ Git Worktrees แบบทั่วไป แต่เลือกคัดลอกโฟลเดอร์หลาย ๆ โฟลเดอร์เพื่อจัดการงานแบบขนาน เพื่อลดภาระทางจิตใจ เขาเน้นให้หุ่นยนต์ใช้งานเครื่องมือที่มนุษย์ก็ชอบ เช่น อินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่ง (CLI) แทนที่จะเป็นโปรโตคอลซับซ้อนสำหรับเครื่องเท่านั้น แนวคิด “เน้นมนุษย์เป็นศูนย์กลาง” นี้ทำให้ OpenClaw เข้าใจง่ายและสามารถขยายได้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนา

เพื่อป้องกันไม่ให้ OpenClaw ตอบสนองแบบเป็นทางการเกินไป เขายังสร้างไฟล์ชื่อ soul.md เพื่อกำหนนค่านิยมและบุคลิกภาพของหุ่นยนต์ ทำให้คำตอบมีความเป็นมนุษย์และมีอารมณ์ขันมากขึ้น รายละเอียดเล็ก ๆ นี้เป็นแรงบันดาลใจที่สำคัญ แสดงให้เห็นว่าการออกแบบ AI ตัวแทนที่ดีไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่รวมถึงการสร้างบุคลิกภาพ เมื่อ AI มี “บุคลิก” ชัดเจน ผู้ใช้งานจะรู้สึกอยากโต้ตอบและสร้างความสัมพันธ์ที่เป็นธรรมชาติมากขึ้น

ทฤษฎีการหายไปของ 80% ของแอป: จบยุคของแอปจัดการข้อมูล

ในการสัมภาษณ์ Peter กล้าทำนายว่า ประมาณ 80% ของแอปจะหายไป เขาเชื่อว่าแอปที่ใช้สำหรับ “จัดการข้อมูล” เท่านั้น จะถูกแทนที่ด้วย AI ตัวแทนในรูปแบบที่เป็นธรรมชาติและอัตโนมัติ เช่น แอปบันทึกอาหารและการออกกำลังกายอย่าง MyFitnessPal หรือแอปจัดการสิ่งที่ต้องทำ (To-Do) ในอนาคตจะไม่จำเป็นอีกต่อไป

Peter จินตนาการภาพอนาคตที่น่าตื่นเต้น: เมื่อผู้ใช้ไปกินเบอร์เกอร์ ตัวแทนจะตั้งค่าล่วงหน้าว่า ผู้ใช้ชอบกินอะไรเป็นประจำและบันทึกข้อมูลให้โดยอัตโนมัติ รวมถึงปรับแผนการออกกำลังกายให้เพิ่มการออกกำลังกายแบบคาร์ดิโอโดยอัตโนมัติ ผู้ใช้ไม่ต้องกรอกข้อมูลเองอีกต่อไป AI ตัวแทนจะทำงานเบื้องหลังทั้งหมด

แอปจัดการสิ่งที่ต้องทำก็เช่นกัน ในอนาคต การสื่อสารกับตัวแทนจะง่ายขึ้นมาก เพียงบอกว่า “เตือนฉันเรื่องนี้” ตัวแทนก็จะจัดการและเตือนตามเวลาที่กำหนด โดยที่ผู้ใช้ไม่สนใจว่าข้อมูลจะถูกเก็บไว้ที่ไหน ปัจจุบัน แอปอย่าง Todoist หรือ Microsoft To Do ต้องให้ผู้ใช้สร้างงาน ตั้งเวลา และจัดหมวดหมู่เอง ซึ่งเป็นกระบวนการที่ยุ่งยากและไม่สะดวกในยุค AI ตัวแทน

สามกลุ่มหลักของแอปที่อาจหายไป 80%

กลุ่มบันทึกข้อมูล: แอปติดตามสุขภาพ อาหาร การเงิน ฯลฯ ที่เน้นการป้อนข้อมูลอย่างเดียว

กลุ่มเตือนความจำ: แอปจัดการสิ่งที่ต้องทำ ปฏิทิน นาฬิกาปลุก ฯลฯ ที่เน้นการจัดการเวลา

กลุ่มรวมข้อมูล: ข่าวสารรวม ศูนย์อีเมล แอปจดบันทึก ฯลฯ ที่เน้นการจัดการข้อมูล

ในแนวโน้มนี้ Peter เชื่อว่า แอปที่ยังคงอยู่ในอนาคตคือแอปที่ต้องพึ่งพาเซ็นเซอร์ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง เช่น แอปวัดอัตราการเต้นหัวใจที่เชื่อมต่อกับสายรัดหัวใจหรือสมาร์ทวอทช์ หรือแอปกล้องที่ควบคุมฮาร์ดแวร์กล้องโดยตรง แม้ AI ตัวแทนจะไม่สามารถแทนที่ได้ทั้งหมด แต่ก็อาจปรับเปลี่ยนอินเทอร์เฟซและการโต้ตอบให้ดีขึ้น

ทำนายนี้เป็นภัยคุกคามต่อผู้พัฒนาแอปและบริษัทยักษ์ใหญ่ เช่น Apple App Store และ Google Play ที่สร้างรายได้จากระบบนิเวศของแอป หาก 80% ของแอปหายไป รายได้และอิทธิพลของแพลตฟอร์มเหล่านี้จะลดลงอย่างมาก สำหรับนักพัฒนาที่พึ่งพารายได้จากการซื้อในแอปและโฆษณา การเปลี่ยนเป็นผู้ให้บริการฟังก์ชัน AI ตัวแทนอาจเป็นทางรอดเดียว

การทำลายเกาะข้อมูล: การปฏิวัติการเก็บข้อมูลในเครื่องของ OpenClaw

Peter เล่าว่า จุดแข็งสำคัญที่ทำให้ OpenClaw สามารถแข่งขันกับโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ได้คือ “ความเป็นเจ้าของข้อมูล” และการทำลายเกาะข้อมูลของบริษัทใหญ่ ๆ ปัจจุบันบริษัท AI ขนาดใหญ่มักสร้างกำแพงกั้น (moat) โดยเก็บข้อมูลผู้ใช้ไว้ในระบบคลาวด์ปิดสนิท ทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถย้ายข้อมูลหรือดึงข้อมูลออกมาได้ง่าย แต่ OpenClaw ทำงานบนเครื่องของผู้ใช้โดยตรง ควบคุมฮาร์ดแวร์ เช่น รถ Tesla ระบบเสียง ไฟ ฯลฯ รวมถึงไฟล์เก่า ๆ เพื่อค้นหาความทรงจำที่ผู้ใช้ลืมเลือน

OpenClaw จัดเก็บความทรงจำในไฟล์ Markdown บนเครื่องของผู้ใช้ ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้เป็นเจ้าของข้อมูลเหล่านี้เต็มที่และสามารถเข้าถึงได้ตลอดเวลา Peter เชื่อว่า AI ตัวแทนส่วนบุคคลจะจัดการข้อมูลที่เป็นความลับอย่างมาก เช่น ประวัติการค้นหาของ Google การเก็บข้อมูลนี้ต้องอยู่ในเครื่องของผู้ใช้เพื่อความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย

อย่างไรก็ตาม ในช่วงเปิดตัวแรก ๆ OpenClaw เคยมีปัญหาด้านความปลอดภัย บริษัทด้านความปลอดภัยอย่าง SlowMist ชี้ให้เห็นว่าช่องโหว่ของ Clawdbot (OpenClaw) อาจทำให้ข้อมูลสำคัญรั่วไหล เช่น คีย์ API ของ Anthropic โทเค็นบอท Telegram ใบรับรอง OAuth ของ Slack รวมถึงบันทึกสนทนาส่วนตัวของผู้ใช้เป็นเดือน ๆ จนถึงวันที่ 1 กุมภาพันธ์ Clawdbot ได้รับการอัปเดตเพื่อแก้ไขปัญหาความปลอดภัยบางส่วนแล้ว

จาก AI ที่เก่งกาจสู่ปัญญากลุ่ม: อนาคตของการแบ่งงานความเชี่ยวชาญ

เกี่ยวกับอนาคตของ AI Peter เชื่อว่า ไม่ควรพยายามสร้าง AI ที่เก่งกาจในทุกด้าน (general intelligence) แต่ควรเน้นไปที่ “ปัญญากลุ่ม” (collective intelligence) เขายกตัวอย่างว่า มนุษย์เองก็ทำงานร่วมกันเป็นทีมเพื่อบรรลุเป้าหมายใหญ่ เช่น การลงจอดบนดวงจันทร์ AI ก็เช่นกัน ควรพัฒนาให้เป็นกลุ่มของหุ่นยนต์เฉพาะทางที่ทำงานร่วมกันในแต่ละด้าน เช่น หุ่นยนต์สำหรับงานด้านการเงิน การดูแลส่วนตัว หรือการจัดการความสัมพันธ์

Peter จินตนาการถึงอนาคตที่หุ่นยนต์แต่ละตัวมีบทบาทเฉพาะทาง เช่น ตัวแทนของผู้ใช้ที่คุยกับตัวแทนของร้านอาหารเพื่อจองโต๊ะ หากเจอร้านค้าที่ต้องไปต่อคิวจริง ๆ ก็สามารถจ้างคนจริง ๆ ให้ทำงานแทนได้ การทำงานเป็นกลุ่มของตัวแทนเฉพาะทางนี้จะเป็นแนวโน้มหลักของ AI ในอนาคต

ข้อดีของแนวทางนี้คือความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านจะทำให้ประสิทธิภาพสูงขึ้น ตัวอย่างเช่น AI สำหรับการเงินที่เชี่ยวชาญจะทำงานได้ดีกว่า AI ทั่วไปอย่างมาก ในด้านความสัมพันธ์ ก็สามารถเข้าใจความซับซ้อนของมนุษย์ได้ดีขึ้น แนวคิดนี้คล้ายกับการแบ่งงานในสังคมมนุษย์ ที่แต่ละคนมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

ในแง่เทคนิค โครงสร้างแบบกลุ่มของ AI ก็ง่ายต่อการสร้างขึ้น การฝึก AI ที่เก่งกาจในทุกด้านต้องใช้ข้อมูลและพลังคำนวณจำนวนมาก และมักพบปัญหา “ทุกอย่างทำได้แต่ไม่ดีเท่ากับเฉพาะทาง” ในทางตรงกันข้าม การฝึก AI หลายตัวที่เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสามารถใช้โมเดลเล็กลงและข้อมูลน้อยลง ลดต้นทุนและความซับซ้อนของการพัฒนา AI แต่ละตัวสามารถสื่อสารกันผ่านโปรโตคอลมาตรฐาน สร้างเครือข่ายความร่วมมือที่รวมพลังของปัญญาเป็นกลุ่ม ซึ่งอาจมีความสามารถเกินกว่าปัญญาประดิษฐ์แบบเดียวที่เป็น “อัจฉริยะทั่วไป”