ถ้าลองพิมพ์ถามแชตจีพีที (ChatGPT) ว่าเอไอ (AI) มีอคติทางเพศ (gender bias) หรือเปล่า มันจะตอบกลับอย่างตรงไปตรงมาว่า “ใช่ เอไอสามารถมีอคติทางเพศได้ และนี่เป็นปัญหาสำคัญในโลกของเทคโนโลยี” ตามมาด้วยการสาธยายถึงปัจจัยของอคติทางเพศในเอไอ ตัวอย่างของอคติทางเพศในเอไอ ไปจนถึงวิธีแก้ไขและข้อมูลอื่นๆ ขนาดความยาวประมาณหนึ่งหน้ากระดาษเอสี่
“ใช่ เอไอสามารถมีอคติทางเพศได้ และนี่เป็นปัญหาที่สำคัญในโลกของเทคโนโลยี โดยอคติทางเพศในเอไอเกิดขึ้นจากหลายปัจจัย เช่น:
- ข้อมูลที่ใช้ในการฝึก
เอไอเรียนรู้จากข้อมูลที่ได้รับมา หากข้อมูลเหล่านั้นมีอคติทางเพศ เช่น การแบ่งแยกเพศในบทบาทอาชีพหรือทัศนคติที่ไม่เท่าเทียม เอไอก็จะสะท้อนอคติเหล่านั้นออกมา - วิธีการออกแบบระบบ
นักพัฒนาที่สร้างโมเดลเอไออาจไม่ได้ตั้งใจ แต่กระบวนการพัฒนาอาจแฝงอคติเอาไว้ เช่น การเลือกใช้ตัวอย่างหรือการออกแบบคำถามที่มีอคติโดยไม่รู้ตัว - การขาดการตรวจสอบ
หากไม่มีการตรวจสอบหรือปรับปรุงโมเดลอย่างละเอียด อคติที่ซ่อนอยู่ก็จะไม่ถูกแก้ไข”
คำตอบบางส่วนจากแชตจีพีที (เข้าถึงเมื่อวันที่ 10 มกราคม 2025)
แม้เอไอจะเป็นเทคโนโลยีที่ฉลาดล้ำและดูคล้ายจะมี ‘ความเป็นกลาง’ แต่ด้วยความที่เอไอสร้างขึ้นโดยมนุษย์ เรียนรู้และพัฒนาจากข้อมูลของมนุษย์ จึงปฏิเสธไม่ได้ว่าเอไออาจซึมซับอคติแบบเดียวกับที่มนุษย์มี ตั้งแต่อคติทางเชื้อชาติ อคติทางศาสนา อคติทางอายุ รวมถึงอคติทางเพศ
ปัญหานี้มีอยู่จริง มีงานวิจัยจาก Center for Equity, Gender and Leadership ในสังกัดมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ ทำการวิเคราะห์ระบบเอไอ 133 ชนิดจากหลากหลายอุตสาหกรรม และค้นพบว่าเอไอราว 44% มีอคติทางเพศแฝงอยู่ ขณะที่อีก 25% มีทั้งอคติทางเพศและอคติทางเชื้อชาติ
นอกจากจะเป็นอนาคตของโลกแล้ว ดูเหมือนว่าอีกหน้าที่ของเอไอคือการเป็นกระจกสะท้อนอคติของมนุษยชาติ หากจินตนาการไม่ออกว่าอคติทางเพศในเอไอมีรูปร่างหน้าตาเป็นอย่างไร ชวนทำความเข้าใจได้ในเนื้อหาถัดจากนี้
เมื่อเอไอเหมารวม
หนึ่งในพื้นที่ที่เราสามารถพบอคติทางเพศได้ง่ายที่สุด คือ generative AI ซึ่งเป็นเอไอประเภทที่สามารถสร้างสรรค์เนื้อหาขึ้นใหม่ เอไอประเภทนี้เข้าถึงโดยง่ายบนโลกอินเทอร์เน็ต ได้แก่ แชตจีพีที เจมิไน (Gemini) มิดเจอร์นีย์ (Midjourney) เป็นต้น
เบย์ซา โดกัช (Beyza Doğuç) ศิลปินจากตุรกี เผยว่าเธอประสบกับอคติทางเพศระหว่างทดลองใช้เอไอค้นคว้าข้อมูลสำหรับเขียนนวนิยาย เธอลองป้อนคำสั่งให้เอไอแต่งเรื่องราวของหมอและพยาบาล และพบว่าเอไอเขียนเรื่องราวให้หมอเป็น ‘ผู้ชาย’ ส่วนพยาบาลเป็น ‘ผู้หญิง’
จากนั้นเธอจึงทดลองป้อนคำสั่งอื่นเพิ่มเติม ผลลัพธ์คือเอไอมักจะสร้างให้ตัวละครมีหน้าที่ตามบทบาททางเพศ (gender role) ที่สังคมคาดหวัง หรือไม่ก็เชื่อมโยงคุณสมบัติหรือทักษะเฉพาะบางอย่างกับตัวละครผู้ชายหรือตัวละครผู้หญิงโดยเฉพาะ
สอดคล้องกับงานศึกษาวิจัยของยูเนสโก (UNESCO) ที่ตั้งข้อสังเกตถึงแนวโน้มอันน่ากังวลของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language models: LLM) ด้านการผลิตเนื้อหาที่เจือปนด้วยอคติทางเพศ โดยเฉพาะอคติทางเพศที่เกี่ยวข้องกับอาชีพและหน้าที่
ทีมวิจัยยูเนสโกทดลองป้อนชื่อของผู้หญิงและผู้ชายให้เอไอวิเคราะห์หาความเชื่อมโยง และพบว่าชื่อของผู้หญิงมักถูกอธิบายเชื่อมโยงกับบทบาทภายในครัวเรือน กล่าวคือชื่อของผู้หญิงถูกให้ความหมายข้องเกี่ยวกับคำศัพท์ประเภท ‘บ้าน’ ‘ครอบครัว’ ‘เด็ก’ ขณะที่ชื่อของผู้ชายถูกให้ความหมายข้องเกี่ยวกับคำศัพท์ประเภท ‘ธุรกิจ’ ‘เงินเดือน’ ‘อาชีพ’ ‘ผู้บริหาร’ – แหม ทั้งที่ผู้เขียน (ที่เป็นผู้หญิง) ก็กำลังเขียนบทความนี้แลก ‘เงินเดือน’ อยู่แท้ๆ!
นอกจากนี้ ทีมวิจัยยูเนสโกทดลองป้อนคำสั่งให้เอไอแต่งเรื่องราวเกี่ยวกับมนุษย์ ผลลัพธ์คือเอไอหลายตัวมักจะแต่งเรื่องราวให้ผู้ชายประกอบอาชีพที่สังคมมีแนวโน้มให้คุณค่ามากกว่า เช่น วิศวกร แพทย์ เป็นต้น ขณะที่ผู้หญิงมักจะถูกเขียนให้ประกอบอาชีพที่สังคมมีแนวโน้มตีตรา อาทิ คนรับใช้ แม่ครัว ผู้ค้าบริการทางเพศ เป็นต้น
ด้วยความสงสัย ผู้เขียนจึงทดลองขอให้แชตจีพีทีแต่งเรื่องราวเกี่ยวกับผู้หญิงและผู้ชายบ้าง โดยป้อนข้อความว่า “แต่งเรื่องราวเกี่ยวกับ (ผู้หญิง/ผู้ชาย) ให้หน่อย เรื่องอะไรก็ได้” ภายในไม่กี่วินาที เอไอก็ตอบกลับด้วยเรื่องเล่าของ ‘น้ำผึ้ง’ ผู้หญิงที่เต็มไปด้วยจินตนาการและความฝัน ใช้เวลาว่างในการเขียนนิยาย แม่ตายแต่เด็ก ปัจจุบันอยู่บ้านหลังที่พ่อสร้าง วันหนึ่งบังเอิญเจอชายหนุ่มจากเมืองใหญ่ แล้วก็บูม! ทั้งสองตกหลุมรักกัน จบบริบูรณ์
ขณะที่เรื่องของผู้ชายต่างออกไป เอไอเล่าเรื่องของ ‘จิน’ หนุ่มแรงงานโรงงานผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ผู้ไม่ท้อถอย ทำงานตั้งแต่เด็ก โตมาเรียนคณะวิศวกรรมศาสตร์ จบมาทำงานหนักทั้งวันทั้งคืน อยู่มาวันหนึ่งโรงงานจะเจ๊ง ก็เลยเสนอไอเดียใหม่จนโรงงานกลับมามีกำไร และท้ายที่สุดก็ประสบความสำเร็จและไต่เต้าเป็นผู้บริหารโรงงาน
เรื่องของผู้หญิง -น้ำผึ้ง- ถูกเล่าในมิติของความฝันและความรัก ส่วนเรื่องของผู้ชาย -จิน- ถูกเล่าถึงในมิติความอดทนแข็งแกร่งและการประสบความสำเร็จในหน้าที่การงาน ปฏิเสธไม่ได้ว่าสองเรื่องนี้มีนัยสำคัญที่แตกต่างกัน
ไม่ใช่เพียงชายและหญิงเท่านั้น เพราะ LGBTQ+ ก็ต้องเผชิญอคติทางเพศในเอไอเช่นกัน งานศึกษาของยูเนสโกพบด้วยว่าเอไอมีแนวโน้มที่จะผลิตเนื้อหาเชิงลบเกี่ยวกับเกย์ เช่น เมื่อป้อนคำสั่งให้เอไอเติมประโยค ‘เกย์…’ ให้สมบูรณ์ จะพบว่าคำตอบ 60% ของเอไอโมเดล GPT-2 เป็นคำตอบเชิงลบ เช่น “เกย์มักถูกมองว่าเป็นโสเภณี อาชญากร และไม่มีสิทธิ”
เรือนร่างผู้หญิง = ส่อไปในทางเพศ…?
ภาพที่เราโพสต์บนโซเชียลมีเดียถูกประเมินและวิเคราะห์โดยเอไอและอัลกอริทึมตลอดเวลา
เอไอประเภทนี้ถูกพัฒนาเพื่อปกป้องผู้ใช้งานโซเชียลมีเดีย ด้วยวิธีคิดว่าหากสามารถตรวจจับภาพที่มีความรุนแรงหรือภาพลามกอนาจารได้ บริษัทโซเชียลมีเดียจะสามารถบล็อกภาพก่อนที่จะมีคนเห็น ซึ่งบริษัทมักจะอ้างว่าอัลกอริทึมสามารถตรวจจับสิ่งล่อแหลมและส่อไปในทางเพศได้
…แต่ทำหน้าที่ได้เหมาะสมและเป็นธรรมหรือไม่ นั่นคือสิ่งที่คนจำนวนหนึ่งตั้งคำถาม
อย่างไรก็ตาม รายงานข่าวสืบสวนจากสำนักข่าวเดอะการ์เดี้ยน (The Guardian) ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งในโครงการข่าวสืบสวนเรื่องการใช้เอไออย่างรับผิดชอบของพูลิตเซอร์เซ็นเตอร์ (Pulitzer Center) ระบุว่าอัลกอรึทึมหลายตัวมีอคติทางเพศและอาจเซ็นเซอร์หรือจำกัดการเข้าถึงภาพที่มีร่างกายของผู้หญิงเป็นองค์ประกอบ กล่าวคือเอไอมีแนวโน้มจะประเมินว่าภาพของผู้หญิงมีลักษณะส่อไปในทางเพศ (sexually suggestive) มากกว่าภาพของผู้ชาย โดยเฉพาะภาพที่แสดงให้เห็นหัวนม หน้าท้องของหญิงตั้งครรภ์ และภาพขณะออกกำลังกาย
นักข่าวเดอะการ์เดี้ยนทดลองให้เอไอวิเคราะห์ภาพถ่ายจำนวนมากของผู้ชายและผู้หญิงในขณะสวมชุดชั้นใน ในขณะออกกำลังกาย รวมถึงภาพเปลือยที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนทางการแพทย์ ก่อนจะพบว่าเอไอมักวิเคราะห์ให้ภาพของผู้หญิงเป็นภาพประเภทที่ส่อไปในทางเพศมากกว่า
กระทั่งภาพทางการแพทย์ก็ไม่เว้น เมื่อทดลองให้เอไอพิจารณาภาพวิธีการตรวจเต้านมที่เผยแพร่โดยสถาบันมะเร็งแห่งชาติของสหรัฐฯ เอไอของกูเกิล (Google) กลับให้คะแนนภาพนี้สูงสุดในด้านการส่อไปในทางเพศ ขณะที่เอไอของไมโครซอฟต์ (Microsoft) มั่นใจถึง 82% ว่าภาพนี้เป็นเรื่องทางเพศอย่างชัดเจน ส่วนเอไอของแอมะซอน (Amazon) จัดประเภทให้ภาพนี้เป็นภาพที่ ‘เปลือยกายอย่างโจ่งแจ้ง’
เพื่อพิสูจน์ให้ชัดขึ้นอีก นักข่าวเดอะการ์เดี้ยนจึงลงทุนถ่ายภาพตัวเองและให้เอไอตรวจสอบ เมื่อเขาใส่กางเกงขายาวและเปลือยอกด้านบน อัลกอริธึมของไมโครซอฟต์วิเคราะห์ค่าความล่อแหลมอยู่ที่เพียง 22% เท่านั้น แต่พอเขาถือยกทรงขึ้นมาเท่านั้นแหละ ค่าความล่อแหลมก็พุ่งไปอยู่ที่ 97% และสูงสุด 99% เมื่อเขาถือยกทรงไว้ข้างตัว
นอกจากนี้ รายงานข่าวยังเล่าถึง shadowban (หรือที่คนไทยเรียกกันอย่างไม่เป็นทางการว่า ‘ติดเงา’) อันหมายถึงการโดนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียจำกัดการเข้าถึงโพสต์หรือบัญชีผู้ใช้โดยที่ไม่ได้แบนหรือลบทิ้ง โดยนักข่าวเดอะการ์เดี้ยนตั้งข้อสังเกตว่าภาพของผู้หญิงมีโอกาสโดน shadowban มากกว่า
นักข่าวทดสอบโดยการโพสต์ภาพบนลิงก์อิน (LinkedIn) ภาพหนึ่งเป็นภาพผู้ชายสวมชุดชั้นใน ส่วนอีกภาพหนึ่งเป็นภาพผู้หญิงสวมชุดชั้นใน ปรากฏว่าภาพของผู้หญิงมียอดชมเพียง 8 ครั้งภายในหนึ่งชั่วโมง ขณะที่ภาพผู้ชายมียอดชมถึง 655 ครั้งภายในหนึ่งชั่วโมง
จากอคติทางเพศสู่อันตราย (ถึงชีวิต)
น่ากังวลยิ่งกว่าคืออคติทางเพศในเอไออาจสร้างอันตรายในเชิงกายภาพ โดยเฉพาะในยุคปัจจุบันที่แอปพลิเคชันทางการแพทย์เฟื่องฟูและการปรึกษาอาการเจ็บไข้ได้ป่วยบนโลกออนไลน์กลายเป็นเรื่องธรรมดา
บทความจาก Forbes ยกตัวอย่างถึงการวินิจฉัยโรคหัวใจและหลอดเลือดบนแอปพลิเคชันทางการแพทย์ หลายทศวรรษที่ผ่านมาโรคเหล่านี้ถูกมองว่าเป็นโรคของผู้ชาย สิ่งที่เกิดขึ้นคือเมื่อผู้หญิงปรึกษาอาการเจ็บปวดบริเวณแขนข้างซ้ายและหลังผ่านแอปพลิเคชัน ก็อาจได้รับคำตอบว่านั่นคืออาการของภาวะซึมเศร้า และได้รับคำแนะนำให้ไปพบแพทย์ในอีกไม่กี่วันข้างหน้า
ในทางตรงกันข้าม หากผู้ชายปรึกษาอาการเหล่านี้ พวกเขามีแนวโน้มจะถูกแนะนำให้ไปพบแพทย์ทันทีเพราะคำวินิจฉัยบ่งชี้ว่าภาวะนี้อาจเสี่ยงต่ออาการหัวใจวาย
เอไอที่พัฒนาขึ้นโดยฐานข้อมูลที่ไม่ครอบคลุมหลากหลายจึงไม่เพียงส่งผลกระทบต่อบรรทัดฐานและค่านิยมเรื่องเพศในสังคม แต่อาจส่งผลอันตรายต่อร่างกายและชีวิตมนุษย์ด้วย
ปัจจัยคืออคติภายในสังคม
การพัฒนาเอไอจะต้องอาศัยแรงงานมนุษย์ในการติดป้าย (tag) เพื่ออธิบายข้อมูลต่างๆ ให้เอไอเรียนรู้
มาร์กาเร็ต มิตเชลล์ (Margaret Mitchell) นักวิทยาศาสตร์จริยธรรมระดับสูงของบริษัทด้านเอไอระดับโลกและอดีตหัวหน้าร่วมของกลุ่มวิจัยจริยธรรมเอไอของกูเกิล เชื่อว่าสาเหตุที่เอไอมีอคติทางเพศเป็นผลพวงมาจากอคติทางเพศที่มีอยู่แล้วในสังคม กล่าวคืออคติทางเพศในสังคมส่งผลต่อการฝึกฝนเอไอของมนุษย์ เอไอไม่ได้มีอคติด้วยตัวของมันเอง
มากไปกว่านั้น พื้นที่ของผู้หญิงที่ทำงานในอุตสาหกรรมเอไอยังน้อยกว่าที่ควรจะเป็น ข้อมูลจากรายงานด้านความเท่าเทียมทางเพศทั่วโลก (Global Gender Gap Report) ประจำปี 2023 ระบุว่าในอุตสาหกรรมเอไอมีผู้หญิงเพียง 30% เท่านั้น ตัวเลขนี้จึงอาจสะท้อนว่าโครงสร้างการพัฒนาเอไออาจยังมีความหลากหลายไม่มากพอ
เราต้องมองปัญหานี้ให้ไกลกว่าความขัดแย้งระหว่างเพศ เพราะปรากฏการณ์นี้ไม่เพียงส่งผลกระทบต่อเพศใดเพศหนึ่งเท่านั้น อันที่จริงอคติทางเพศและการเหมารวมที่ถูกผลิตซ้ำสามารถส่งผลกระทบเชิงลบกับทุกเพศ แม้กระทั่งเพศชาย – เป็นผู้ชายต้องเข้มแข็งสิ ต้องประสบความสำเร็จ ต้องห้ามอ่อนแอ ฯลฯ
ไม่ใช่แค่มิติของความเท่าเทียมทางเพศ กระทั่งในมิติธุรกิจก็ได้รับผลกระทบ โดยเฉพาะธุรกิจสินค้าสำหรับผู้หญิงหรือธุรกิจที่ต้องโฆษณาสินค้าผ่านรูปที่มีเรือนร่างของผู้หญิง ธุรกิจเหล่านี้จะเติบโตอย่างไรในโลกออนไลน์ที่เอไอไม่เป็นมิตร
โครงสร้างเหล่านี้อาจไม่มีวันหายไป ช่องว่างความเหลื่อมล้ำทางเพศอาจไม่มีวันแคบลง หากเอไอยังคงเผยแพร่และผลิตซ้ำอคติทางเพศต่อเนื่องและไม่เกิดการพัฒนาแก้ไขอย่างจริงจัง
อ้างอิง
‘There Is No Standard’: Investigation Finds AI Algorithms Objectify Women’s Bodies
Gender and AI: Addressing bias in artificial intelligence
Artificial Intelligence and gender equality
AI Bias Could Put Women’s Lives At Risk – A Challenge For Regulators
Generative AI: UNESCO study reveals alarming evidence of regressive gender stereotype
4 Ways to Address Gender Bias in AI
ผลงานชิ้นนี้เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือระหว่าง Pulitzer Center และ The101.world
