กานต์ธีรา ภูริวิกรัย เรื่อง
ภาพิมล หล่อตระกูล ภาพประกอบ
Thailand Institute of Justice (TIJ) ภาพ
Open Data และ AI (ปัญญาประดิษฐ์) เป็นเทคโนโลยีที่ถูกคาดหมายว่าจะ ‘เขย่า’ โลกในทุกมิติ ไม่ว่าจะเป็นเศรษฐกิจ สังคม และการเมือง ปัจจุบันในต่างประเทศมีการนำเทคโนโลยีดังกล่าวไปใช้ เพื่อยกระดับการทำงานของรัฐและภาคส่วนต่างๆ ในสังคมอย่างน่าสนใจ โดยเฉพาะในการสร้างความยุติธรรมและโปร่งใส เช่น การสร้างรัฐบาลแบบเปิด (open government) หรือการทดลองนำ AI ไปใช้ในการตัดสินคดีความ เป็นต้น
แม้การนำเทคโนโลยีมาใช้ยกระดับการทำงานของภาคส่วนต่างๆ ในสังคมจะยังไม่สมบูรณ์ แต่ปฏิเสธไม่ได้ว่า นี่คือนวัตกรรมสำคัญที่ทุกประเทศไม่อาจหลีกเลี่ยงได้ โดยโจทย์ที่ท้าทายสำหรับประเทศไทยคือ เราจะสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่ๆ เหล่านี้เพื่อยกระดับการทำงานที่เอื้อต่อการมีส่วนร่วม และแก้ปัญหาในด้านความยุติธรรมได้แค่ไหน อย่างไร
จากโจทย์ที่ว่ามา สถาบันเพื่อการยุติธรรมแห่งประเทศไทย (TIJ) ร่วมกับ Change Fusion และภาคีเครือข่าย ได้จัดงาน Roundtable on Technology for Justice Series ครั้งที่ 2 ในหัวข้อ ‘Open Data และ AI เพื่อความยุติธรรมที่ประชาชนมีส่วนร่วม’ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Project J: jX Justice Experiment เพื่อระดมความคิดจากทุกภาคส่วนในการนำเทคโนโลยีมาใช้ในระบบยุติธรรมไทย
หนึ่งในไฮไลท์สำคัญของงานคือ การแลกเปลี่ยนจากผู้เชี่ยวชาญและผู้มีประสบการณ์จริง ในการริเริ่มทดลองใช้ Open Data และ AI เพื่อเปลี่ยนแปลงกับสังคม
ยุพิน (YouPin): แชทบอทที่ช่วยให้เมืองดีขึ้น
โครงการยุพิน (YouPin) เป็นหนึ่งกรณีศึกษาของนักเปลี่ยนแปลงสังคม ที่ต้องการลุกขึ้นมามีส่วนร่วมในการพัฒนาเมืองโดยไม่รีรอภาครัฐ จากการสร้างแพลตฟอร์มที่เปิดโอกาสให้คนกรุงเทพฯ แจ้งปัญหาที่เกิดขึ้นในเมืองได้ โดยจะเป็นการรับเรื่องร้องเรียนผ่านทางเว็บไซต์และแชทบอทชื่อ ‘ยุพิน’ ซึ่งมาจากการแผลงเสียงคำว่า ‘You pin’ ยั่วล้อไปกับวิธีการใช้งานแพลตฟอร์ม คือเมื่อผู้ใช้เจอปัญหาใดในเมือง ก็สามารถ Pin ปัญหาที่ตัวเองพบเจอได้เลยผ่านระบบที่ออกแบบไว้ และยังสื่อถึงการ ‘ยุให้พิน’ อีกด้วย
นอกจากนี้ การใช้ชื่อยุพิน ก็เพื่อต้องการให้ผู้ใช้รู้สึกว่าตนเองกำลังรายงานปัญหาให้ ‘คุณป้ายุพิน’ ฟัง เพื่อที่คุณป้ายุพินจะได้นำปัญหาไปบอกกับหน่วยงานราชการหรือผู้ที่เกี่ยวข้องให้รับทราบ และร่วมกันหาทางแก้ไขปัญหาต่อไป
ฐิติพงศ์ เหลืองอรุณเลิศ หนึ่งในผู้ก่อตั้งโครงการเล่าว่า โครงการดังกล่าวเกิดมาจากความคับข้องใจของกลุ่มนักพัฒนาและนักออกแบบที่อยากมีส่วนร่วมกับเมือง แต่เครื่องมือที่เมืองมีให้ไม่เป็นมิตรกับผู้ใช้ และค่อนข้างล้าสมัย ดังนั้นจึงมีการรวมตัวกันสร้าง ‘ยุพิน’ ซึ่งเป็นแชทบอทขึ้นมา เพื่อดูว่าจะช่วยให้คนรายงานปัญหาได้ดีและง่ายขึ้นหรือไม่
เขาอธิบายต่อว่า ปัญหาหลักของคนที่อาศัยอยู่ในกรุงเทพฯ คือ การมองว่าตนเองมีส่วนร่วมกับเมืองและรายงานปัญหาได้น้อย ส่วนคนลงมือทำจริงยิ่งน้อยกว่า สิ่งที่ยุพินทำคือการเป็นสื่อกลางที่เชื่อมโยงคนกับเมืองเข้าหากัน โดยเป็นการพบกันคนละครึ่งทาง
“กรุงเทพฯ มีข้อมูลที่ดีเยอะมาก แต่ด้วยความที่ กทม. มีหน้าที่เฉพาะ เช่น การดูแลน้ำไม่ให้ท่วม และอาจไม่ได้มีหน้าที่ในการทำภาพสวยงามให้ทุกคนเข้าใจ คนในเมืองส่วนหนึ่งจึงไม่รู้เรื่องนี้เลย เพราะฉะนั้นถ้ามีช่องทางอย่างยุพิน ที่เป็นตัวกลางในการทยอยเสิร์ฟข้อมูลจากเมืองให้คน คนก็จะช่วยรายงานปัญหาให้ โดยเราเชื่อว่า ก่อนที่เราจะขอร้องให้คนช่วย report ปัญหาให้ เราจะต้องสร้างแรงจูงใจบางอย่างให้เขาก่อน…”
ฐิติพงศ์อธิบายหลักการคิดในการทำงานของยุพิน ทั้งนี้ ผลพลอยได้สำคัญของการรายงานข้อมูลเข้าสู่แพลตฟอร์มคือ เมืองจะมีฐานข้อมูล citizen profile ที่ไม่เคยมีมาก่อน และจะนำไปสู่การพัฒนา AI ได้
หัวใจของการออกแบบแพลตฟอร์มลักษณะนี้ เป็นจุดเริ่มต้นให้ผู้คนในเมืองสามารถสื่อสารกับรัฐบาลได้แบบ real-time เกิดช่องทางรับฟังความคิดเห็น ข้อทักท้วง ข้อแนะนำต่างๆ ที่ประชาชนสามารถมีส่วนร่วมได้
สำหรับความสำเร็จในระดับต่อไป คือการที่ผู้มีอำนาจจะนำความเห็นต่างๆ มาปรับปรุงและแสดงความจริงใจในการตอบสนองความต้องการของผู้คนในเมืองที่ได้รับความเดือดร้อน ก่อให้เกิดความไว้เนื้อเชื่อใจในการทำงานเป็นหนึ่งเดียวกัน ระหว่างประชาชนกับภาครัฐ อย่างที่เริ่มเห็นชัดเจนในประเทศไต้หวัน และกรุงโซล ประเทศเกาหลีใต้
อย่างไรก็ตาม ฐิติพงศ์สรุปว่า ก่อนจะคุยกันเรื่อง AI เราควรมาช่วยกันเก็บข้อมูลให้เรียบร้อยเสียก่อน เพราะตัวข้อมูลที่มีอยู่ทุกวันนี้ยังมีปัญหาอยู่พอสมควร
AI กับการแก้ปัญหาฟอกเงิน
หนึ่งในปัญหาการทุจริตที่มีความซับซ้อน และเป็นปัญหาระดับประเทศ คือปัญหาการฟอกเงิน ซึ่งหมายถึงการนำเงินที่ได้จากการทำผิดกฎหมายมาทำให้เป็นเงินสะอาด หากดูผิวเผินแล้ว การฟอกเงินไม่ได้สร้างความเดือดร้อนให้ใคร แต่อันที่จริงแล้วเหยื่อของการฟอกเงินคือประเทศชาติ เพราะการฟอกเงินสามารถทำให้ความน่าเชื่อถือของประเทศลดลง จึงมีความพยายามในการนำเอาเทคโนโลยีมาใช้ตรวจจับการฟอกเงิน รวมไปถึงการทุจริตประเภทอื่นด้วย
ดร.ธนชาตย์ ฤทธิ์บำรุง อาจารย์ประจำหลักสูตรการวิเคราะห์ธุรกิจและวิทยาการข้อมูล สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์ (NIDA) เล่าถึงความเป็นไปได้ในการนำ AI หรือ Machine Learning มาใช้จับการฟอกเงินที่มีรูปแบบซับซ้อน โดยธนชาตย์อธิบายว่า การตรวจจับการทุจริต เช่น การฟอกเงิน จะใช้วิธีการจับรูปแบบ (pattern) ของคนที่มีปฏิสัมพันธ์กัน เมื่อมีบุคคลต้องสงสัยเกิดขึ้น AI จะใช้วิธีรวมกลุ่มคนที่มีพฤติกรรมเหมือนกันเข้าด้วยกัน แล้วทำการตรวจสอบ โดยจะมีการคำนวณว่าแต่ละคนมีคะแนนความเสี่ยงเท่าไร หรือแม้กระทั่งบริเวณพื้นที่นี้มีความเสี่ยงเท่าไร ซึ่งจะช่วยให้การตรวจจับการฟอกเงินสามารถทำได้ง่ายยิ่งขึ้น
“เมื่อมีช่องว่างของกฎหมายหรือกฎอะไรก็ตาม คนมีแนวโน้มที่จะกระทำความผิด เรื่องนี้เกิดจากแรงกดดันระหว่าง ‘การฉวยโอกาส’ กับ ‘การใช้เหตุผล’ ซึ่งเราคงไปห้ามแรงกดดันนี้ไม่ได้ เพราะแต่ละคนมีแรงกดดันและการใช้เหตุผลที่ต่างกัน การจะบอกให้ทุกคนไปเข้าวัด นั่งสมาธิ ก็เป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้ ส่วนที่เทคโนโลยีเข้าไปช่วยได้ คือป้องกันไม่ให้เกิดการฉวยโอกาส หรือถ้าเกิดแล้วเราจะจับได้อย่างไรว่าใครที่กระทำผิดอยู่ ถ้าเทคโนโลยีช่วยลดการฉวยโอกาสได้ คนก็จะประพฤติตนอยู่ในทำนองคลองธรรมมากขึ้น”
ทั้งนี้ มีคำถามที่น่าสนใจเกิดขึ้นในวงสนทนา ว่าอคติทางข้อมูลของ AI ในการประมวลผล จะส่งผลหรือไม่อย่างไรในการนำมาใช้งานจริง ธนชาตย์ตอบคำถามนี้ว่า หน้าที่ของคนที่ทำ AI คือการสู้กับอคติของข้อมูล ขณะเดียวกันก็ต้องหาวิธีที่คนกับ AI ทำงานร่วมกันแล้วจะเกิดอคติน้อยที่สุด
โครงการ KiiD: การพัฒนาย่านกล้วยน้ำไทให้เป็นย่านนวัตกรรม
โครงการ Kluaynamthai Innovative Industries District (KiiD) หรือโครงการความร่วมมือระหว่างมหาวิทยาลัยกรุงเทพ และสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (องค์การมหาชน) เป็นโครงการพัฒนาย่านกล้วยน้ำไทสู่การเป็นย่านนวัตกรรม เพื่อดึงดูดกลุ่มนักลงทุน ผู้ประกอบการ หรือสตาร์ทอัพ ให้เข้ามาร่วมสร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ บนฐานอุตสาหกรรมเดิมที่ย่านกล้วยน้ำไทมีอยู่แล้ว
ความน่าสนใจของโครงการนี้ อยู่ที่ความพยายามในการเก็บและสร้างฐานข้อมูลในพื้นที่อย่างละเอียดด้วยกลุ่มของตนเอง และแปลงข้อมูลมาเป็น Open Data บนแฟลตฟอร์มออนไลน์ที่พร้อมนำไปใช้งานได้ต่อ
ผศ.ดร.ฤทธิรงค์ จุฑาพฤฒิกร ผู้อำนวยการบริหารโครงการ KiiD เล่าถึงที่มาของโครงการว่า เกิดจากการที่ตนเองยังมีความหวังกับหน่วยงานภาครัฐในการร่วมพัฒนาเมือง แต่ปัญหาสำคัญคือ หน่วยงานภาครัฐไม่มีองค์ความรู้เพียงพอ จึงเป็นที่มาของการเสนอทางแก้ปัญหา เพื่อที่ภาครัฐจะได้เอาไปจัดลำดับความสำคัญต่อไป
ฤทธิรงค์มองว่าเมืองจะเป็นตัวขับเคลื่อนไปสู่อุตสาหกรรมที่ต้องพึ่งพานวัตกรรม จะมีการพูดถึงเรื่องนวัตกรรมมากขึ้นในทศวรรษใหม่นี้ โดยย่านที่มีเศรษฐกิจดี ก็จะดึงดูดคนหรือสตาร์ทอัพเข้ามาเพื่อขับเคลื่อนเศรษฐกิจ ซึ่งจะนำไปสู่การเกิดนวัตกรรมใหม่ๆ ด้วย
ฤทธิรงค์เล่าพื้นฐานความคิดให้ฟังว่า ย่านที่ดีจะต้องเป็นพื้นที่ที่สามารถเดินเท้าได้ (walkable area) จึงเริ่มทำการสำรวจข้อมูลในย่านนั้น เช่น การใช้ประโยชน์ที่ดิน สาธารณูปโภคขั้นพื้นฐาน หรืออุตสาหกรรมหลักในพื้นที่ ผลการสำรวจพบว่าในย่านกล้วยน้ำไทมีท่าเรือ มีอาคารมาลีนนท์ของสถานีโทรทัศน์ไทยทีวีสีช่อง 3 และมีท้องฟ้าจำลอง
เขากล่าวต่อว่า การจะพัฒนาย่านต้องอาศัยคนเก่ง โดยต้องเชื่อมโยงตัวอุตสาหกรรมไปหาคนเก่งที่อยากจะเข้ามาพัฒนาย่าน และเชื่อมเป็นเครือข่ายเข้าด้วยกัน เป้าหมายระยะแรกคือการเน้นธุรกิจสื่อและโลจิสติกส์
ทั้งนี้ ฤทธิรงค์บอกว่า เขาไม่ได้ต้องการเน้นแค่การเกิดนวัตกรรม แต่ต้องการให้คนเก่งที่สนใจเรื่องอุตสาหกรรมหรือคุณภาพชีวิตในย่าน เข้ามาร่วมพัฒนา และการที่จะดึงคนเข้ามา ก็ควรมีคุณภาพชีวิตที่ดีในย่านด้วย เมื่อองค์ประกอบเหล่านี้มารวมกันแล้ว จึงเกิดเป็นการสร้างนวัตกรรมใหม่ๆ ให้เกิดขึ้น
สำหรับตัวข้อมูล มีการจัดทำ KiiD Mapping ขึ้น ซึ่งเป็น Open Data โดยใช้คนเดินเท้าสำรวจย่านนั้น ซึ่งฤทธิรงค์วางแผนไว้ว่าในอนาคต เขาจะเปิดให้คนนอกสามารถเข้ามาร่วมแก้ไขและอัพเดทข้อมูลให้ทันสมัย เพื่อเป็นการพัฒนาข้อมูลโดยตรงด้วย
“มันเป็น Open Data ที่เปิดโอกาสให้กับนักคิด ว่าจะเอา Data นี้ไปทำอะไร เช่น เรื่องของอุบัติเหตุ ก็จะมีการเก็บข้อมูลว่าเกิดอุบัติเหตุบนถนนเส้นนี้กี่จุด จุดไหนบ้าง ซึ่งนั่นหมายความว่าเราสามารถรายงานได้” ฤทธิรงค์กล่าวทิ้งท้าย
โอกาสหนึ่งที่เห็นได้จากการนำข้อมูลของประชาชนในระดับจุลภาคมาใช้ คือยิ่งสามารถเก็บข้อมูลได้ละเอียดและมากเท่าใด ยิ่งสามารถช่วยชี้เป้าให้กับภาครัฐหรือผู้มีอำนาจ ในการกำหนดนโยบายที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้ทำงานได้ตรงประเด็นและแบ่งงานกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
โปลิศน้อย (PoliceNoi): เพื่อนหุ่นยนต์เพื่อผู้หญิง
อีกหนึ่งกรณีศึกษา คือการนำ AI มาใช้เพื่อส่งเสริมการเข้าถึงความยุติธรรม ให้กับกลุ่มเปราะบางที่เป็นเหยื่อของความรุนแรงในครอบครัว ซึ่งเป็นหนึ่งในปัญหาที่อยู่คู่กับสังคมไทยมาทุกยุคทุกสมัย และที่น่าสลดใจคือ เมื่อผู้หญิงที่ถูกกระทำ และพยายามไปแจ้งตำรวจ หรือผู้ที่เห็นเหตุการณ์พยายามเข้ามาช่วยเหลือเหยื่อ คนเหล่านี้กลับถูกผลักไสออกมา ด้วยคำพูดทำนองว่าเรื่องดังกล่าวเป็นเรื่อง ‘ผัวๆ เมียๆ’
ขณะเดียวกัน เหยื่อที่โดนกระทำก็อาจอยู่ในสถานะที่ไม่ได้มีความรู้มากพอ หรือมีอำนาจต่อรองในเรื่องนี้ ทำให้หลายครั้งที่ตัวเหยื่อต้องกลับไปอยู่ในจุดเดิมที่พวกเธอถูกทุบตี ด่าทอ ทำร้าย จนอาจถึงขั้นพิการหรือเสียชีวิต
โครงการโปลิศน้อย (PoliceNoi) จึงถูกก่อตั้งขึ้น โดยจะถูกมุ่งพัฒนาให้เป็นแชทบอทอัจฉริยะที่สามารถตอบโต้ได้ เพื่อคอยช่วยเหลือเด็กและสตรีที่ต้องเจอกับปัญหาความรุนแรงในครอบครัว โดยการให้คำปรึกษาผ่านระบบแชทบอท จะช่วยลดการมีปฏิสัมพันธ์กันระหว่างมนุษย์ ทำให้ผู้ถูกกระทำเต็มใจที่จะให้ข้อมูลมากขึ้น และยังเป็นการเสริมพลังให้ผู้ถูกกระทำมีความรู้ในเรื่องที่เกี่ยวข้องเพิ่มขึ้นอีกด้วย
“ถ้าเรา empower เหยื่อ หรือคนที่ถูกมองว่าไม่ค่อยมีความรู้ ถ้าเราพยายามให้ความรู้เขา เขาก็จะสามารถมีอำนาจต่อรองได้ในระดับหนึ่ง” เป็นคำกล่าวของ พ.ต.ท.หญิง เพรียบพร้อม เมฆิยานนท์ ผู้ก่อตั้งโครงการโปลิศน้อย
ในช่วงต้น โปลิศน้อยจะทำหน้าที่เป็นแชทบอทที่ให้ข้อมูลความรู้ โดยตอนนี้ทางผู้ก่อตั้งโครงการ กำลังพิจารณาและป้อนข้อมูลเกี่ยวกับปัจจัยต่างๆ ซึ่งก่อให้เกิดความรุนแรงในครอบครัวมากเท่าที่จะมากได้
ทั้งนี้ สิ่งที่ท้าทายในโครงการนี้คือการลดอคติทางเพศ การคัดเลือกคนมาป้อนข้อมูลให้ AI จึงต้องคัดเลือกจากคนที่ไม่มีอคติทางเพศ
นอกจากนี้ ตำรวจหญิงท่านนี้ยังมองว่า หากเราป้อนข้อมูลดีๆ จนเกิดเป็นการเรียนรู้เชิงลึก (Deep learning) อันนำมาสู่การโต้ตอบกับผู้ใช้แบบไม่เจือปนด้วยอคติ เหยื่อจะเกิดความไว้วางใจและพูดคุยกับโปลิศน้อยมากขึ้น
โครงการนี้เน้นการสร้างเครือข่ายของภาคส่วนต่างๆ โดยใช้ระบบดิจิทัลเป็นตัวกลาง อนาคตจะมีการพัฒนาให้โปลิศน้อยเป็นตัวคัดกรองประเภทคดี และส่งเข้าฐานข้อมูลของแต่ละสถานีตำรวจ รวมถึงจะเปิด dashboard ให้กลุ่มที่เกี่ยวข้องสามารถเข้ามาดูเนื้อหาได้ เช่น กลุ่มสหวิชาชีพที่ทำงานเรื่องเด็กและผู้หญิง
“เราอยากจะดึงภาคประชาสังคม คือคนในชุมชนเข้ามาเป็นหูเป็นตา คอยแจ้งเหตุ เพราะฉะนั้นการแจ้งเหตุจึงไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เสียหายมาแจ้งเหตุ แต่อาจเป็นผู้นำชุมชนหรือคนในชุมชนมาแจ้งเหตุได้ถ้าเห็นเหตุการณ์”
“นี่คือการดึงชุมชนเข้ามามีส่วนร่วม เพราะว่าจำนวนเจ้าหน้าที่ตำรวจมีจำกัด นอกจากนี้เรายังมองว่า การดึงภาคประชาสังคมเข้ามาทำงานร่วมกัน ความโปร่งใสจะเกิดขึ้น เหยื่อสามารถติดตามคดีของตนเองได้อย่างทันท่วงที คือมีความเปิดเผย โปร่งใส คิดว่าจะเป็นประโยชน์กับตำรวจด้วยในการป้องกันตัวเอง เราสามารถพูดได้ว่าเราทำงานด้วยความบริสุทธิ์ ยุติธรรม และไม่ได้มีอคติกับใคร”
“แต่โปลิศน้อยจะไม่ได้เข้ามาทำงานแทนคน แค่เข้ามาเสริม มาช่วยทำให้การทำงานของสหวิชาชีพและตำรวจทำงานได้คล่องขึ้น” เพรียบพร้อมกล่าวปิดท้าย
นอกจากนี้ เธอยังมีความคิดที่จะเอาโครงการโปลิศน้อยไปปรับใช้กับชุมชนด้วย โดยในเรื่องนี้ เพรียบพร้อมได้ส่งไม้ต่อให้กับ ธีราพร สุริสีหเสถียร อัยการจังหวัดประจำสำนักงานอัยการสูงสุด ปัจจุบันทำงานอยู่ที่ศูนย์อัยการคุ้มครองสิทธิเด็ก เยาวชน และสถาบันครอบครัว ซึ่งเป็นศูนย์ที่ให้ความรู้ทางด้านกฎหมายเกี่ยวกับการคุ้มครองเด็ก
หนึ่งในโครงการที่ธีราพรร่วมทำคือ โครงการชุมชนต้นแบบ ที่เทศบาลตำบลลำทับ อำเภอลำทับ จังหวัดกระบี่ ซึ่งถือว่าเป็นชุมชนที่เข้มแข็ง มีการพูดคุย ร่วมมือ และประสานงานกันจากหลายภาคส่วน แต่สิ่งที่ชุมชนดังกล่าวยังขาดอยู่คือเครื่องมือ (ซึ่งในที่นี้คือกฎหมาย) ที่จะใช้จัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้น และยังไม่มีกลไกในการประสานงานกับหน่วยงานนอกชุมชน
ด้วยเหตุนี้ ทีมงานของธีราพรจึงได้เข้าไปให้ความรู้ด้านกฎหมาย พร้อมนำแบบคัดกรองของกระทรวงสาธารณสุขเข้าไปใช้ด้วย เพื่อประเมินด้านต่างๆ ของเด็ก รวมถึงครอบครัวของเด็ก ซึ่งตรงนี้เป็นจุดที่ธีราพรมองว่า สามารถนำ AI เข้ามาประยุกต์ใช้ได้
“จากเดิมที่การประเมินด้วยแบบคัดกรองจะสิ้นสุดลงเมื่อโครงการจบ เราอยากจะถ่ายทอดให้คนในชุมชนรู้ว่า เขาสามารถประเมินได้เรื่อยๆ โดยคนที่ประเมินไม่ใช่คนในครอบครัว แต่เป็นคนที่ดูแลเด็ก เช่น ครู เจ้าหน้าที่เทศบาล อสม. อพม. ที่คลุกคลีกับชุมชน โดยประเมินผ่านระบบที่สามารถแจ้งข้อมูลอย่างต่อเนื่อง และมีการติดตามต่อยอด”
“คนที่พบเห็นเหตุการณ์ ซึ่งเป็นหน้าที่ของผู้พบเห็นอยู่แล้วตามกฎหมาย มีหน้าที่ต้องแจ้งเหตุให้พนักงานเจ้าหน้าที่ทราบ ซึ่งถ้าเรายังไม่อยากแสดงตัวว่าเราเป็นคนรายงานเหตุ เราก็สามารถรายงานเข้าไปในแอปพลิเคชันได้”
ธีราพรกล่าวเสริมว่า ในอนาคต จะมีการพัฒนาไปถึงขั้นที่ว่า หากหน่วยงานที่เกี่ยวข้องดำเนินการเรียบร้อยแล้ว จะต้องแจ้งกลับเข้ามาในช่องแชทของตัว AI เพื่อติดตามและแก้ปัญหาในระยะยาวต่อไป
คะแนนจิตพิสัยสังคม (Social credit score) ในจีน: เมื่อ ‘คะแนน’ ไม่ได้อยู่แค่ในห้องเรียน
นอกเหนือไปจากกรณีศึกษาในประเทศไทย วงสนทนายังได้พาผู้ฟังบินข้ามเขตแดนไปศึกษากรณีการนำ Open Data และ AI มาใช้ในระบบการบริหารประเทศในต่างประเทศ โดยจีนเป็นหนึ่งในประเทศที่สนใจและให้ความสำคัญกับ AI อย่างมาก เพราะ AI เป็นสิ่งที่ตอบโจทย์ของประเทศทั้งในทางสังคม เศรษฐกิจ และการเมือง
ดร.อาร์ม ตั้งนิรันดร อาจารย์ประจำคณะนิติศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ได้นำเสนอเกี่ยวกับกรณีศึกษาของประเทศจีนไว้ได้อย่างน่าสนใจและน่าขบคิด หนึ่งในตัวอย่างที่ถูกยกขึ้นคือเรื่อง คะแนนจิตพิสัยสังคม Social Credit Score
เพื่อให้เราเข้าใจความเป็นมาของเรื่องนี้ อาร์มได้เริ่มต้นกล่าวถึงปัญหาของสังคมจีนในแต่ละภาคส่วน โดยในภาควัฒนธรรม ปัญหาหลักคือการขาดแคลนความไว้วางใจ (trust) ซึ่งกันและกัน ในภาคการเงิน จากการที่จีนเปลี่ยนแปลงจากสังคมเงินสดมาเป็นสังคมไร้เงินสดอย่างรวดเร็วมาก ผลกระทบที่ชัดเจนคือผู้บริโภครายย่อยไม่มี Credit Score ทำให้ธนาคารจีนไม่สามารถตอบโจทย์ลูกค้ารายย่อยได้ และสุดท้ายคือ ภาคสังคม ที่ถูกวิพาษ์วิจารณ์ว่า ไม่มีวัฒนธรรมการเคารพกฎหมาย แต่อยู่กันด้วยความสัมพันธ์
อาร์มอธิบายถึงจุดเริ่มต้นของแนวคิด Social Credit Score ว่าเริ่มมาจากภาคการเงินก่อน โดยอาลีบาบาเป็นธุรกิจแบบ e-commerce แต่คนไม่มีเครดิตการ์ดและยังมีปัญหาขาดแคลนความไว้วางใจกันในสังคม
ดังนั้นแจ๊ก หม่า จึงตั้งระบบอาลีเพย์ ซึ่งเป็นตัวกลางระหว่างคนซื้อกับคนขาย และให้คนผูกบัญชีของตนเองเข้ากับอาลีเพย์ โดยสิ่งนี้เป็นสิ่งที่เปลี่ยนโฉมหน้าของประเทศจีนไปโดยสิ้นเชิง คือไม่ใช่มีแค่การซื้อของออนไลน์ แต่เป็นการซื้อของทั้งหมดและจ่ายเงินจาก QR code ด้วยอาลีเพย์
นอกจากนี้ อาลีบาบายังทดลองทำ Sesame Credit ซึ่งเป็นคะแนนเครดิตความน่าเชื่อถือของผู้บริโภค อันจะนำไปสู่สิทธิประโยชน์ต่างๆ ตัวอย่างปัจจัยการกำหนดคะแนนดังกล่าว เช่น พฤติกรรมการซื้อของออนไลน์ พฤติกรรมทางโซเชียล และประวัติส่วนตัว โดยเน้นการให้รางวัลและสิทธิประโยชน์แทนการลงโทษ
จากจุดเริ่มต้นในภาคการเงิน นำไปสู่ความพยายามของรัฐบาลในการสร้างคะแนนจิตพิสัยทางสังคมในปี ค.ศ.2020 โดยจะมีการสร้างแพลตฟอร์มกลาง ซึ่งเป็นคะแนนเครดิตของประชาชนและของบริษัท แต่ระบบดังกล่าวยังต้องเจอกับคำถามและความไม่แน่นอนมากมาย และกำลังอยู่ในช่วงการทดลองว่ารูปแบบที่ว่าจะออกมาในลักษณะไหน
“การนำ Big Data หรือ AI มาใช้กับการชักจูงพฤติกรรมคน ต่อไปจะเป็นกระแสที่มาแน่นอน ไม่ใช่แค่ในภาคธุรกิจ แต่เป็นปัญหาด้วยว่าในนโยบายของภาครัฐจะปรับใช้อย่างไร” คือข้อสังเกตของอาร์ม พร้อมกล่าวทิ้งท้ายไว้ว่า “แม้ว่าการนำ Big Data และ AI มาใช้ในระบบการคิดคะแนนจิตพิสัยสังคมอย่างที่รัฐบาลจีนกำลังทดลอง จะเป็นกลไกที่ช่วยส่งเสริมวัฒนธรรมในการเคารพกฎหมาย แต่จำเป็นต้องใช้หลักนิติธรรมกำกับด้วย เพื่อป้องกันอคติและการนำไปใช้เพื่อประโยชน์ทางการเมือง”
จริยธรรมของ AI: เราจะรู้ได้อย่างไรว่า AI ทำ ‘ถูก’ หรือ ‘ผิด’
แม้ว่า AI จะเป็นเทคโนโลยีที่ทันสมัย และสามารถช่วยพัฒนาคุณภาพชีวิตของเราได้มากขนาดไหน เราก็ต้องไม่ลืมที่จะคำนึงถึง ‘อีกด้าน’ ของ AI ด้วย ดังที่ กรกฎ เชาวะวณิช Senior Data Scientist ของ TRUE Corporation พูดถึงเรื่องประเด็นจริยธรรมของ AI ไว้ได้อย่างน่าสนใจ
กรกฎเริ่มต้นด้วยการพูดถึงชีวิตในปัจจุบัน ที่ระบบอัลกอริทึมเข้ามามีบทบาทมาก เช่น เวลาเราใช้ Search Engine ค้นข้อมูล ตัวอัลกอริทึมจะประมวลผลและเป็นตัวตัดสินว่าเราจะเห็นข้อมูลใดบ้าง หรือแม้กระทั่งเป็นตัวกำหนดว่าพฤติกรรมของเราจะเป็นอย่างไร เท่ากับว่า AI มีบทบาทมาก จนอาจจะมากกว่าอำนาจรัฐเสียอีก
“สิ่งที่เราเห็นในทุกเว็บไซต์ มาจากการแนะนำของเครื่องจักร (recommendation engine) ซึ่งเป็น AI ที่มีผลกระทบกับเราที่สุดในตอนนี้ การตัดสินใจทุกอย่างในชีวิตของเราจะมี AI เป็นคนชี้นำ ฉะนั้น AI ทำถูกหรือผิด จึงเป็นเรื่องสำคัญ ไม่ต่างกับการที่รัฐใช้อำนาจถูกหรือผิด เรามีการตรวจสอบ เรามีกลไกมากมาย แต่ว่า Google Facebook แอปพลิเคชัน หรือเว็บต่างๆ เราในฐานะประชาชนไม่สามารถไปตรวจสอบได้ว่าเขาตัดสินใจถูกหรือผิด และมีอคติหรือไม่”
ประเด็นดังกล่าวนำมาสู่เรื่องจริยธรรมของ AI ว่าเราจะกำหนดให้รัฐเข้าไปตัดสินตรวจสอบ AI หรือตัวบริษัทเองต้องเปิดเผยกลไก หรือต้องมีคนภายในมาตรวจสอบเพื่อก่อให้เกิดความยุติธรรมหรือไม่ โดยประเด็นนี้ยังเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ในปัจจุบัน
กรกฎยังได้กล่าวถึงความเสี่ยงทั้ง 6 ด้านของ AI ดังนี้
1. ด้าน Performance หากเป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องกับอคติต่อกลุ่มใดกลุ่มหนึ่ง AI จะมีกระบวนการตัดสินใจอย่างไร
2. ด้าน Security หาก AI ใช้ซอฟต์แวร์ไปถึงระดับหนึ่งแล้ว เราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าตัวซอฟต์แวร์นั้นจะไม่โดนแฮ็กข้อมูล
3. ด้าน Control คือการที่เราไม่สามารถคำนวณได้ว่าในอนาคต AI จะทำอะไรได้บ้าง
4. ด้าน Ethical ตัว AI มีหน้าที่คำนวณเพียงอย่างเดียว แต่ไม่สามารถพิจารณาชุดคุณค่าหรือปัจจัยบางชนิดได้ เช่น ความสุข สันติสุข ซึ่งปัจจัยเหล่านี้มนุษย์ต้องเป็นผู้กำหนดเอง แต่คำถามคือ มนุษย์คนใดจะเป็นผู้กำหนดปัจจัยเหล่านี้
5. ด้าน Economic เมื่อ AI ฉลาดขึ้นและพัฒนามากขึ้น งานบางชนิดจะนำ AI เข้ามาแทนที่มนุษย์ เช่น งานรับโทรศัพท์ งานขับรถ หากมองตามหลักทุนนิยมแล้ว คนรวยจะร่ำรวยขึ้นโดยมี AI รับใช้ แต่คนทั่วไปจะกลายเป็นคนที่ไม่มีอะไร และต้องพึ่งพาแต่รัฐสวัสดิการเท่านั้น
6. ด้าน Societal AI จะนำไปสู่เรื่องการใช้อาวุธ เช่น โดรน ซึ่งสามารถก่อให้เกิดอันตรายได้
แม้ว่า Open Data และ AI จะสร้างโอกาสและทางเลือกใหม่ๆ มากมาย แต่หากเราใช้เทคโนโลยีอย่างไม่รู้เท่าทัน สิ่งที่เราสร้างขึ้นอาจกลายเป็นสิ่งที่ทำลายและก่อให้เกิดผลด้านลบกับตัวเราเอง ทั้งนี้ เราต้องไม่ลืมว่า แม้เทคโนโลยีจะพัฒนาไปมากขนาดไหน แต่สุดท้ายแล้วการจะแก้ปัญหาหรือทำให้สังคมพัฒนาไปข้างหน้าได้ อาจมิใช่เพียงการรอเทคโนโลยีหรือหน่วยงานภาครัฐเท่านั้น ทว่ายังต้องอาศัยความร่วมมือจากพลเมืองทุกคน ที่จะเข้ามามีส่วนร่วมและเป็นฟันเฟืองหนึ่งในการร่วมสร้างและขับเคลื่อนสังคมที่มีคุณภาพต่อไป
ผลงานชิ้นนี้เป็นความร่วมมือระหว่างสถาบันเพื่อการยุติธรรมแห่งประเทศไทย (องค์การมหาชน) (TIJ) และ The101.world
