จิตรทัศน์ ฝักเจริญผล เรื่อง
ภาพิมล หล่อตระกูล ภาพประกอบ
-1-
โลกอัตโนมัติในฝันกับโลกจริงอันโหดร้ายอาจใกล้กันอย่างคาดไม่ถึง
นึกถึงร้านค้าที่เราสามารถเดินเข้าไปเลือกสินค้าและหยิบของที่ต้องการออกไปได้โดยไม่ต้องคอยชำระเงิน แต่ราคาสินค้าทั้งหมดจะถูกหักจากบัญชีโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ เมื่อเดินเข้าร้าน ข้อมูลสินค้าแนะนำที่เราชื่นชอบก็จะแสดงขึ้นมาโดยทันที สำหรับลูกค้าขาประจำเมื่อเดินเข้าร้านก็จะพบกับสินค้าที่ร้านคาดว่าน่าจะซื้อใส่ตะกร้าเตรียมให้เรียบร้อย
ยิ่งไปกว่านั้น ถ้าเมื่อวันก่อนเราได้เปรยกับเพื่อนในเครือข่ายสังคมว่าอยากซื้อแปรงสีฟันและน้ำยาบ้วนปากใหม่ ของทั้งสองชิ้นที่เคยปรากฏบนโฆษณาที่ได้กดไลก์เอาไว้ก็ถูกรวมอยู่ในตะกร้าแล้วเช่นกัน
การเชื่อมโยงข้อมูลจากหลากหลายแหล่งเพื่อนำมาใช้ทำนายพฤติกรรมในด้านต่างๆ เป็นสวรรค์ของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล รายได้ส่วนใหญ่ของบริษัทยักษ์ใหญ่ออนไลน์ เช่น Google หรือ Facebook ก็ขึ้นอยู่กับความสามารถในด้านนี้ นั่นคือความสามารถที่จะขุด ‘เพชร’ ล้ำค่าที่อยู่ในข้อมูลต่างๆ ที่เก็บจากผู้ใช้นั่นเอง
อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่บริษัทมีนั้นก็เป็นแค่เสี้ยวหนึ่งของชีวิตผู้ใช้เท่านั้น ชีวิตออนไลน์ไม่ว่าจะทิ้งร่องรอยไว้สำหรับขุดค้นมากเพียงใด ในปัจจุบันก็ยังมีช่องว่างระหว่างชีวิตออนไลน์กับชีวิตในโลกความจริงอยู่ กุญแจสำคัญในการเชื่อมต่อโลกของข้อมูลเข้ากับโลกความจริงที่ผู้ใช้กำลังเลือกหยิบสินค้า ก็คือเทคโนโลยีที่จะติดตามผู้ใช้ไปทุกแห่ง ทั้งบนโลกออนไลน์และบนโลกแห่งความจริงนั่นเอง
เมื่อลองนึกถึงโอกาสทางธุรกิจก้อนโตในการเสนอสินค้าและบริการ (โฆษณา) ในจุดที่เรากำลังเลือกหยิบสินค้า หรือเรียนรู้พฤติกรรมของผู้ใช้ระหว่างวัน ใครๆ ก็ย่อมพยายามมองหาวิธีพัฒนาเทคโนโลยีที่จะปิดช่องว่างระหว่างโลกออนไลน์และโลกออฟไลน์นี้
-2-
เมื่อ Google ได้เริ่มปล่อยฝูงรถยนต์เก็บภาพข้างถนนและนำภาพเหล่านั้นมาแสดงประกอบบน Google Maps ผ่านทางบริการ Street View ในปี 2007 หลายคนรีบเข้าไปดูความมหัศจรรย์ของข้อมูลเหล่านี้ ก่อนจะพบภาพตนเองขณะแอบยืนสูบบุหรี่อยู่ที่ร้านขายของใกล้บ้าน ไม่นานนัก Google ก็ได้นำระบบตรวจจับใบหน้ามาทำให้ใบหน้าของคนที่ปรากฏในบริการดังกล่าวเบลอ เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัว
Google ยังได้เบลอข้อมูลอื่นๆ ในรูปด้วย เช่น ข้อมูลป้ายทะเบียนรถที่จอดข้างทาง (อย่างไรก็ตาม พร้อมๆ กับการถ่ายภาพข้างทางแล้ว รถยนต์เก็บภาพของ Google ยังแอบเก็บข้อมูลต่างๆ ที่สามารถดาวน์โหลดได้จากเครือข่ายสัญญาณ wifi สาธารณะที่รถวิ่งผ่านด้วย เช่น อีเมล และข้อมูลอื่นๆ ในส่วนนี้ทาง Google ชี้แจงว่าเป็นความผิดพลาดที่ไม่ได้ตั้งใจ แต่ศาลไม่เชื่อและได้สั่งปรับ Google แล้ว)
ผ่านไปสิบปี เราอยู่ในโลกที่เทคโนโลยีการประมวลผลภาพพัฒนาแบบก้าวกระโดด คอมพิวเตอร์สามารถจดจำหน้าตาของผู้ใช้ได้แม่นยำขึ้นมาก ด้วยความสามารถระดับนี้และกล้องวงจรปิดราคาถูกที่หาได้ทั่วไป การพัฒนาระบบติดตามตัวบุคคลผ่านทางใบหน้าจึงเป็นเทคโนโลยีที่มีใช้ในปัจจุบันแล้ว
ผู้ให้บริการเครือข่ายสังคมเช่น Facebook ได้มีความพยายามจดสิทธิบัตรนวัตกรรมหลายชิ้นที่เกี่ยวข้องกับการจดจำใบหน้า (facial recognition) เช่น ระบบที่จดจำใบหน้าของลูกค้าเมื่อเข้ามาในร้าน จากนั้นตรวจสอบข้อมูลต่างๆ จากเครือข่ายสังคมของลูกค้าเพื่อแนะนำสินค้า หรือประเมินความน่าเชื่อถือ ทำให้ร้านสามารถปฏิบัติกับลูกค้าได้แบบพิเศษ เช่น อนุญาตให้ลูกค้าเข้าถึงส่วนแสดงสินค้าราคาสูงได้โดยไม่ต้องขออนุญาต เป็นต้น
เมื่อเรามองถึงความสะดวกสบายที่ระบบดังกล่าวมอบให้กับผู้ใช้ ความรื่นรมย์ในการเลือกสินค้า หยิบสินค้าในร้าน และชำระเงินแบบอัตโนมัติ พร้อมๆ กับความสามารถในการเชื่อมข้อมูลโลกออนไลน์เข้ากับโลกออฟไลน์ รวมทั้งความสามารถในการเก็บข้อมูลพฤติกรรมอื่นๆ ของผู้ใช้ ระบบดังกล่าวย่อมเป็นสิ่งที่ทุกฝ่ายปรารถนา
นอกจากนี้ เมื่อพิจารณาการนำเทคโนโลยีในการจดจำใบหน้ามาใช้กับข้อมูลจากกล้องวงจรปิดที่มีอยู่ทั่วไปตามพื้นที่สาธารณะแล้ว ความสามารถในการติดตามตัวบุคคลในพื้นที่กว้าง ย่อมมีประโยชน์อย่างมากเมื่อเกิดเหตุร้ายขึ้น เทคโนโลยีลักษณะนี้เป็นสิ่งที่ทางตำรวจและฝ่ายดูแลความมั่นคงต้องการ
เมื่อมีความต้องการ ก็มีตลาดเทคโนโลยี บริษัทเช่น Amazon, Microsoft, Google และ Facebook ต่างมีระบบจดจำใบหน้าที่พัฒนาขึ้นจากคลังข้อมูลรูปภาพต่างๆ บริษัท Amazon หนึ่งในบริษัทแนวหน้าด้านเทคโนโลยีการคำนวณบนกลุ่มเมฆ (clouds) ได้เปิดให้ใช้ผลิตภัณฑ์ดังกล่าวเพื่อวิเคราะห์รูปภาพ แยกแยะได้ว่าในรูปมีสิ่งของอะไร ตรวจจับใบหน้า รวมทั้งจดจำใบหน้าได้ บริษัทยังได้พยายามผลักดันการใช้งานเทคโนโลยีดังกล่าวให้กับหน่วยงานตำรวจหลายแห่ง
ด้วยบริการดังกล่าว ใครๆ ก็สามารถมีเทคโนโลยีขั้นสูงใช้ (เพียงแค่ต้องมีทุนค่าใช้จ่ายเท่านั้น) เมื่อเราอัพโหลดรูปภาพขึ้นบน Facebook ถ้ามีการเปิดใช้ระบบจดจำใบหน้า Facebook จะสามารถแนะนำได้ว่ารูปดังกล่าวมีภาพของใครอยู่บ้าง ใครที่ใช้บริการเก็บภาพถ่าย Google Photo จะพบว่าระบบสามารถตรวจสอบได้ว่าในภาพที่เราถ่ายมีใครอยู่บ้างได้โดยอัตโนมัติ ด้วยฐานข้อมูลภาพถ่ายจำนวนมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต โอกาสในการพัฒนาระบบจดจำรูปภาพยิ่งเปิดกว้าง บางบริษัทรับฝากรูปยังนำภาพถ่ายของผู้ใช้ไปฝึกสอนระบบจดจำใบหน้าด้วยซ้ำ
มีการใช้งานเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าอย่างกว้างขวาง ทั้งที่ถูกกฎหมายและไม่น่าจะถูกต้อง มีกรณีที่จับคนร้ายได้หลังเวลาผ่านไปหลายปี โดยที่ตำรวจนำข้อมูลรูปถ่ายเดิมมาค้นข้อมูลผ่านทางเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าเพื่อค้นหาคนร้าย ในเหตุการณ์กราดยิงที่ห้องข่าวในสำนักข่าวแห่งหนึ่ง เมื่อผู้ต้องสงสัยปฏิเสธที่จะระบุชื่อของตน เจ้าหน้าที่ตำรวจจึงใช้ระบบจดจำใบหน้าในการระบุตัวตนของผู้ต้องสงสัยคนนั้น สำนักงานสอบสวนกลางของสหรัฐอเมริกา (FBI) ได้ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวในการตรวจสอบผู้ต้องสงสัยจากข้อมูลใบหน้าคนจากรูปบนบัตรประจำตัวและใบขับขี่ สำนักงานตรวจคนเข้าเมืองและศุลกากรแห่งสหรัฐ (ICE) ใช้ฐานข้อมูลใบขับขี่เช่นเดียวกันในการสร้างระบบจดจำใบหน้า โดยที่ผู้ที่มีใบขับขี่ไม่ได้อนุญาต
สำหรับประเทศไทย นอกจากจะมีการใช้ระบบจดจำใบหน้าที่สนามบิน และมีรายงานการตรวจพบการใช้พาสปอร์ตปลอมด้วยระบบดังกล่าวแล้ว ยังมีการบังคับให้ผู้ใช้โทรศัพท์เคลื่อนที่ในเขตจังหวัดภาคใต้ต้องถ่ายรูปเพื่อยืนยันตัวตน เพื่อนำข้อมูลไปใช้ในระบบจดจำใบหน้าด้วย
-3-
แม้ว่าประโยชน์ที่เกิดจากการนำเทคโนโลยีการจดจำใบหน้ามาใช้อย่างกว้างขวาง ทั้งในงานด้านธุรกิจและด้านความมั่นคง แต่เทคโนโลยีดังกล่าวก็ถูกวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนัก กระทั่งผู้ให้บริการเช่น Microsoft และ Amazon ยังเรียกร้องให้มีการกำกับดูแลการใช้งานเทคโนโลยีนี้ (ซึ่งโดยปกติแล้ว บริษัทเทคโนโลยีมักจะพยายามหลีกเลี่ยงการกำกับดูแล)
ข้อกังวลข้อแรกของการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวคือปัญหาด้านความแม่นยำถูกต้อง ระบบเหล่านี้พัฒนาขึ้นจากฐานข้อมูลรูปภาพ ไม่ต่างจากคนเรา ที่มักจะไม่สามารถแยกแยะหน้าตาของกลุ่มคนต่างเชื้อชาติที่เราไม่คุ้นเคยได้ ถ้าฐานข้อมูลที่ใช้ในการฝึกสอนไม่ครอบคลุมหรือมีกลุ่มประชากรบางประเภทน้อย ก็อาจทำให้ระบบขาดความแม่นยำได้ ยกตัวอย่างเช่น มีการทดสอบพบว่าระบบจดจำใบหน้ามีความผิดพลาดมากขึ้นถ้าใบหน้าที่ทดสอบเป็นผู้หญิงผิวดำ เป็นต้น อคติในการทำนายดังกล่าว ทำให้ประชากรบางกลุ่มมีความเสี่ยงเป็นพิเศษต่อการถูกละเมิดสิทธิ์ภายใต้การใช้งานเทคโนโลยีเหล่านี้
นี่ไม่ใช่ครั้งแรกๆ ที่มีผู้พบปัญหาอคติของระบบทำนายด้วยคอมพิวเตอร์ มีคนพบว่าระบบทำนายความเสี่ยงในการกระทำผิดซ้ำของผู้ต้องสงสัยมีอคติต่อผู้ต้องสงสัยผิวสี นอกจากนี้ยังมีคนพบว่าระบบประเมินใบสมัครงานให้คะแนนผู้ชายมากกว่าผู้หญิง แต่ข้อกังวลข้างต้นน่าจะเป็นปัญหาที่พอแก้ไขได้ เพราะหลายคนเชื่อว่าไม่นานจะมีการพัฒนาระบบให้มีความแม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ และครอบคลุมผู้คนทุกกลุ่มได้ อย่างไรก็ตาม ปัญหาหลักของเทคโนโลยีดังกล่าวเกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวและผลกระทบต่อการแสดงออกของพลเมืองมากกว่า
แม้เราจะทราบว่าทั่วกรุงเทพฯ มีกล้องวงจรปิดติดอยู่ แต่เราอาจไม่จำเป็นต้องสนใจก็ได้ เพราะว่าเรารู้สึกว่าน้อยครั้งที่จะมีคนมาจ้องดู แต่ถ้ากล้องเหล่านี้เชื่อมต่อกับระบบจดจำใบหน้า เราคงจะหลีกเลี่ยงความรู้สึกว่าถูกติดตามตลอดเวลาไม่ได้ และเราอาจไม่สามารถเดินไปมาในที่สาธารณะได้ด้วยความรู้สึกเช่นเดิมอีกต่อไป
เวลาเราเดินเข้าไปยังร้านขายของ ทุกๆ จุดที่สายตาเราจ้องมอง อาจบ่งชี้ข้อมูลสำคัญบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมการซื้อสินค้าของเรา ถ้ามีกล้องบางตัวที่ถ่ายภาพไว้ได้ ข้อมูลเหล่านี้ก็อาจถูกนำไปใช้เพื่อวิเคราะห์และส่งโฆษณาบางอย่างให้กับเรา
ไม่ว่าจะเป็นคนเปิดเผยเพียงใด เราก็อาจมีเรื่องบางอย่างที่ไม่ต้องการให้คนอื่นทราบ นี่คือหัวใจของความเป็นส่วนตัว ระบบจดจำใบหน้าที่สามารถระบุตัวตนของลูกค้าในร้าน ของพลเมืองบนถนน ของคนที่เดินเข้าออกอาคารต่างๆ สามารถเปิดเผยข้อมูลหรือความลับบางอย่างเหล่านั้นได้อย่างง่ายดาย (แม้ว่าจะไม่ได้เป็นความตั้งใจแต่แรกเริ่ม)
เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น ลองพิจารณากรณีที่มีเจ้าหน้าที่ขออนุญาตเปิดกระเป๋าของทุกคนเพื่อตรวจดูสิ่งของเมื่อเดินผ่านหน้าอาคารแห่งหนึ่ง ไม่ว่าใครก็คงรู้สึกว่าความเป็นส่วนตัวของตนเองถูกละเมิดไม่มากก็น้อย
ยิ่งไปกว่านั้น ระบบจดจำใบหน้ายังทำให้เกิดสภาวะการสอดส่องดูแลระดับมวลชน (mass surveillance) รัฐบาลอาจใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายในการระบุผู้ร่วมชุมนุมประท้วงในประเด็นต่างๆ ได้โดยง่าย บริษัทเอกชนอาจใช้ข้อมูลจากระบบจดจำใบหน้าในการติดตามลูกค้าที่ไม่พอใจบริการ หรือกระทั่งใช้เพื่อเก็บข้อมูลลับของคนที่เตรียมเปิดโปงความไม่ชอบมาพากลต่างๆ เพื่อเป็นข้อต่อรอง
การอยู่ภายใต้สังคมที่มีการสอดส่องดูแลระดับมวลชน คือการทำลายความเป็นพลเมืองและกัดกร่อนการแสดงออกอย่างเสรีของประชาชน ที่เป็นพื้นฐานของระบอบประชาธิปไตย ด้วยสาเหตุดังกล่าวผู้ชุมนุมประท้วงที่ฮ่องกงซึ่งตระหนักถึงประเด็นความเสี่ยงที่เกิดจากระบบจดจำใบหน้าเป็นอย่างดี จึงมีการเตรียมตัวปกปิดตัวตนมิดชิด นอกจากนี้ยังมีความพยายามใช้แสงเลเซอร์ในการรบกวนการทำงานของกล้อง รวมทั้งมีความพยายามทำลายเสาติดตั้งกล้องวงจรปิดสำหรับสอดส่องดูแลอีกด้วย อย่างไรก็ตาม ไม่มีใครที่อยากจะต้องปกป้องตนเองระดับนี้ในสถานการณ์ปกติ
-4-
สภาวะดาบสองคมของเทคโนโลยีจดจำใบหน้านั้นไม่ต่างจากเทคโนโลยีอื่นๆ ในมุมหนึ่งเราได้เห็นศักยภาพทั้งด้านธุรกิจ ด้านความปลอดภัย และด้านการบังคับใช้กฎหมาย แต่ในอีกด้านหนึ่ง เทคโนโลยีการจดจำใบหน้านั้นสุ่มเสี่ยงต่อการก่อให้เกิดการละเมิดความเป็นส่วนตัวในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน เพื่อป้องกันปัญหาที่จะเกิดขึ้น หลายเมืองในสหรัฐอเมริกาออกกฎหมายห้ามหน่วยงานใช้เทคโนโลยีดังกล่าว
มีคนกล่าวว่า เมื่อมีปัจจัยเร่งด่วนด้านความมั่นคงปลอดภัยของสังคม ความเป็นส่วนตัวจะเป็นสิ่งแรกที่โดนสละทิ้งไปก่อน ดังนั้นเราไม่ควรจะรอให้เกิดสภาวะดังกล่าว แล้วจึงค่อยหันมาสนใจประเด็นเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีใกล้ตัวนี้
อ้างอิง
- การเรียกร้องให้มีการกำกับดูแลเทคโนโลยีจดจำใบหน้าจากประธานบริษัทไมโครซอฟต์ https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2018/12/06/facial-recognition-its-time-for-action/
- ความเห็นจากบริษัท Amazon https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/some-thoughts-on-facial-recognition-legislation/
- อคติของระบบจดจำใบหน้า
- อคติต่อผู้หญิงผิวสี https://www.theverge.com/2019/1/25/18197137/amazon-rekognition-facial-recognition-bias-race-gender
- ระบบจดจำใบหน้าของ Google ทำนายคนผิวดำว่าเป็นกอริล่า https://bits.blogs.nytimes.com/2015/07/01/google-photos-mistakenly-labels-black-people-gorillas/
- ปัญหาอคติในระบบทำนาย
- ระบบจ้างงาน ให้คะแนนกับผู้สมัครชายมากกว่า https://www.reuters.com/article/us-amazon-com-jobs-automation-insight/amazon-scraps-secret-ai-recruiting-tool-that-showed-bias-against-women-idUSKCN1MK08G
- อคติในระบบทำนายความเสี่ยงของผู้ต้องหา https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
- อคติในระบบประเมินการกู้ยืม http://faculty.haas.berkeley.edu/morse/research/papers/discrim.pdf
- อ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับวัฒนธรรมอัลกอริทึมและอคติของอัลกอริทึมได้ที่จากบทความ “ความนำว่าด้วยเรื่องอัลกอริทึม วัฒนธรรมอัลกอริทึม และอคติในอัลกอริทึม ในฐานะประเด็นศึกษาทางสังคมศาสตร์” โดย ภัทรนันท์ ลิ้มอุดมพร ใน รัฐศาสตร์สาร ปีที่ 38 ฉบับที่ 1 หน้า 179 – 193
- ข่าวการใช้งานเทคโนโลยีจดจำใบหน้าโดยตำรวจและผู้บังคับใช้กฎหมาย
- การใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าในเหตุการณ์ยิงที่สำนักข่าว https://www.nytimes.com/2018/06/29/business/newspaper-shooting-facial-recognition.html
- สำนักงานตรวจคนเข้าเมืองและศุลกากรแห่งสหรัฐสร้างฐานข้อมูลจากข้อมูลใบขับขี่ https://www.nytimes.com/2019/07/07/us/politics/ice-drivers-licenses-facial-recognition.html
- การใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าในประเทศไทย
- ข่าวการจับกุมพาสปอร์ตปลอม https://www.bangkokpost.com/thailand/general/1683336/facial-recognition-leads-to-fake-passport-arrest
- การบังคับใช้รูปถ่ายเพื่อยืนยันตัวตนในการใช้งานโทรศัพท์เคลื่อนที่ในจังหวัดภาคใต้ https://www.nationthailand.com/national/30371755 และ https://www.scmp.com/news/asia/southeast-asia/article/3016165/thailand-causes-uproar-muslim-majority-south-ordering
- การห้ามใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าในเมืองต่างๆ
- ซานฟรานซิสโก https://www.nytimes.com/2019/05/14/us/facial-recognition-ban-san-francisco.html
- Somerville https://www.vice.com/en_us/article/paj4ek/somerville-becomes-the-second-us-city-to-ban-facial-recognition
- เมืองอื่นๆ ที่ห้ามหน่วยงานใช้ระบบจดจำใบหน้า https://edition.cnn.com/2019/07/17/tech/cities-ban-facial-recognition/index.html
- ปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวของระบบ Street View https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Street_View_privacy_concerns
