เอไอแห่งอนาคต (Future AI)

 เอไอแห่งอนาคต (Future AI)

• AI คืออะไร

AI (Artificial Intelligence) ปัญญาประดิษฐ์ เป็นเทคโนโลยีที่ถูกกล่าวถึงบ่อยๆ ในช่วงที่ผ่านมา เพราะเป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้เกิดดิจิทัลดิสรัปชัน เนื่องด้วยการทำงานที่เปรียบเสมือนมันสมองที่แทรกอยู่ในเทคโนโลยีและนวัตกรรมต่างๆ ที่นำไปสู่การเพิ่มมูลค่าทางธุรกิจ และตอบโจทย์ความต้องการของผู้บริโภคในอุตสาหกรรมต่างๆ เร็วกว่า และแม่นยำ

เอไอถูกนำไปประยุกต์ใช้ในทุกอุตสาหกรรม ตั้งแต่การควบคุมสายการผลิต วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจาก Big data การวิเคราะห์ข้อมูลการลงทุนอัตโนมัติ ไปจนถึงแอพพลิเคชันในสมาร์ทโฟนที่เราใช้กันอยู่ทุกวัน ฯลฯ ที่เรามองไม่เห็น

ในประเทศไทยเอง มีการใช้งาน AI เพื่อเข้ามามีส่วนช่วยในการพัฒนาธุรกิจ หลายหลายรูปแบบ อาทิ ในธุรกิจกลุ่มธนาคารของไทย ต่างพัฒนา AI (Artificial Intelligence) หรือ ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อมาให้บริการลูกค้าผ่านแอพพลิเคชัน ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อเสนอ 'สินเชื่อ' ถึงมือ(ถือ)ของลูกค้า และอนุมัติสินเชื่อให้ลูกค้าแทนเจ้าหน้าที่ได้แล้ว

อย่างไรก็ตาม แม้ AI จะถูกพัฒนาไปมากและมีศักยภาพช่วยมนุษย์ทำงานได้หลายรูปแบบ แต่ยังคงไม่สามารถ "แทนที่" มนุษย์ได้ไปเสียทุกอย่างได้ในวันนี้ และ AI ที่อยู่ระหว่างพัฒนา หรือระบบยังไม่ดีพอก็ย่อมผิดพลาดได้เช่นกัน

ความสามารถของ AI ในอนาคตอันใกล้

ทว่า หากมองไปในอนาคต AI จะเริ่มถูกพัฒนาให้ฉลาดมากขึ้น ทำงานได้หลากหลายมากขึ้น และมีความสามารถใกล้เคียงกับมนุษย์มากยิ่งขึ้น เช่น

- Machine Learning (ML) การป้อนข้อมูลเพื่อให้ระบบคอมพิวเตอร์ทำการเรียนรู้กับชุดข้อมูลเพื่อแสดงผลตามที่ต้องการ เช่น เฟซบุ๊คใช้รวบรวมข้อมูลภาพที่ไม่เหมาะสม และไม่ควรแสดงบนหน้าฟีดให้กับเอไอเพื่อวิเคราะห์และหยุดการแสดงภาพนั้นๆ ได้อย่างทันท่วงที เป็นต้น

- Natural Language Processing (NLP) การพัฒนาให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถเข้าใจธรรมชาติของมนุษย์ได้มากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์เสียง สีหน้าท่าทาง ซึ่งการพัฒนานี้จะช่วยให้เอไอสามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้แม่นยำมากขึ้น เช่นการรับข้อมูลจากเสียง การแปลภาษาแบบเรียลไทม์ ฯลฯ

- Deep Learning (Neural Networks) ซอฟท์แวร์คอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบการทำงานของระบบโครงข่ายประสาท (neurons) ในสมองมนุษย์ ถูกสร้างขึ้นจากการนำเอา neural network หลายๆ ส่วนมาต่อกัน เป็นโครงสร้างที่ถูกจัดเก็บแบบเป็นกองซ้อน (stack) ทำให้มีโครงสร้างที่ลึก (deep) ยิ่งขึ้น ประมวลผลหลายสิ่งพร้อมๆ กันได้มากขึ้นนั่นเอง

• 10 งานที่ AI เริ่มทำแทนมนุษย์

ขณะเดียวกันการพัฒนาของปัญญาประดิษฐ์ที่หลากหลาย ย่อมมีผลกระทบบางอย่างเกิดขึ้น นำไปสู่การเปลี่ยนแปลงของอาชีพ วิถีชีวิต และธุรกิจแบบเดิมๆ ได้ชัดเจนมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็น

- ผู้ช่วยส่วนบุคคล (Personal Assistance) ที่สามารถใช้เอไอเป็นเครื่องมือในการจัดการสิ่งต่างๆ ได้ด้วยตัวเอง

- การแพทย์ (Medical diagnosis/prescription) ในอนาคตการผ่าตัดสามารถทำได้จากทางไกล โดยใช้ระบบ อินเทอร์เน็ตแบบ 5G และการเชื่อมต่อเครื่องมือผ่านการควบคุมผ่าน IoT (Internet of Things) ซึ่งหากเกิดขึ้นจริงจะมีส่วนช่วยลดปัญหาแพทย์ขาดแคลน หรือการรักษาที่เร่งด่วนได้

- การดำเนินการ (B2B processes/Interaction) ระบบการดำเนินการต่างๆ สามารถทำได้โดยปราศจากตัวกลาง ทำให้ทำงานได้รวดเร็วขึ้น และลดโอกาสในความผิดพลาดในกระบวนการดำเนินงาน

- คำนวณ (Arithmetic Analysis) นอกจากใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการคำนวณข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ในเวลาอันนั้นแล้ว ในอนาคตยังสามารถคำนวณโต้ตอบกับมนุษย์ได้แบบเรียลไทม์ ช่วยร่นระยะเวลาในการคำนวณ

- จัดเอกสาร (Law paperwork preparation) เอไอสามารถเข้ามาช่วยจัดระเบียบเอกสารจำนวนมากได้แม่นยำมากขึ้น เช่น เอกสารทางกฎหมายที่ค่อนข้างมีรูปแบบที่ชัดเจน ก่อนพัฒนาไปถึงการจัดเอกสารรูปแบบอื่นๆ ในอนาคต 

- การนัดหมาย (Professional Scheduling) เอไอช่วยจัดการการนัดหมายต่างๆ เช่น จำนวนพนักงาน อุปกรณ์ที่ต้องใช้ วันเวลาในการทำงานได้ในคราวเดียว ช่วยลดความซ้ำซ้อน และลดความผิดพลาดของการนัดหมายต่างๆ 

- ภาคการผลิต (Manufacturing Industry) แน่นอนว่านวัตกรรมที่มีปัญญาประดิษฐ์มาเกี่ยวข้องมีส่วนช่วยให้ภาคการผลิตให้สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็ว ได้มาตรฐาน และมีต้นทุนต่ำลงมากกว่าการใช้แรงงานมนุษย์ ทำให้สามารถแข่งขันกับในฐานะผู้ผลิตกับต่างประเทศได้ดีกว่า ซึ่งหมายความว่าแรงงานไร้ฝีมือที่ทำหน้าที่นี้อาจโดนดิสรัปชันที่รุนแรงมากขึ้นตามไปด้วย

- ลูกค้าสัมพันธ์ (Customer Services Provision) เอไอสามารถเข้ามีส่วนช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าได้ ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ ของลูกค้า เช่น พฤติกรรมการซื้อของ วันเวลาที่ซื้อ และคาดการณ์เสนอสินค้าและบริการให้ลูกค้าอย่างตรงจุด ทำให้เกิดประสบการณ์ร่วมและกลับมาใช้บริการซ้ำ หรือใช้บริการใหม่ๆ

- การขนส่ง (Transportation Industry) สามารถใช้นวัตกรรมใหม่ๆ โดยเฉพาะเอไอเข้ามาช่วยในกระบวนการขนส่ง เช่น คำนวณค่าใช้จ่าย ค่าน้ำมัน จัดสรรพื้นที่ขนสินค้าในระบบโลจิสติกส์ ที่ทำให้การขนส่งมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

- ประกันภัย (Insurance Industry) ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามาเปลี่ยนรูปแบบประกันภัยในอดีต โดยสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมผู้เอาประกัน และคาดคะเนถึงโอกาสที่จะได้ใช้ประกันภัย ซึ่งช่วยให้ลูกค้าสามารถเลือกซื้อประกันเฉพาะส่วนที่จำเป็น ไม่ต้องเสียเบี้ยประกันสูงๆ อย่างที่เคยเป็นมา การพัฒนาในส่วนนี้ทำให้ผู้ขายประกันต้องพัฒนาตัวเองในทิศทางอื่นๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของตัเวองให้มากขึ้นเพื่อหลบดิสรัปชันเหล่านี้

- การศึกษา (Education-personal) การเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีทำให้ระบบการศึกษาเดิมๆ ไม่ใช่คำตอบ ดังนั้นเมื่อการใช้เอไอ และเทคโนโลยีใหม่ๆ มากขึ้น จึงจำเป็นต้องพัฒนาองค์ความรู้ใหม่ๆ หรือ Upskill ให้กับนักเรียนหรือแม้แต่คนทั่วไป เช่น ฝึกทักษะช่างทั่วไป ให้มีความรู้ในการซ่อมโดรน (อากาศยานไร้คนขับ) หรืออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์รูปแบบใหม่ๆ

การเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็ว อาจนำไปสู่จุดพลิกผันทางธุรกิจได้หากไม่มีการปรับตัว หรือเลือกใช้เทคโนโลยีที่มีประโยชน์มาใช้อย่างตรงจุด ไม่มีใครสามารถหยุดความก้าวหน้าของเทคโนโลยีได้ ทาง "รอด" ที่ดีที่สุด คือการทำความรู้จักเทคโนโลยีใหม่ๆ เรียนรู้ที่จะเปลี่ยนแปลง ฝึกฝนทักษะทั้งทางวิชาการ และการใช้ชีวิตในแบบที่เอไอทำไม่ได้

ที่มาข้อมูล: สถาบันไอเอ็มซี (IMC Institute)

ปัจจุบันเป็นยุคทองของการนำข้อมูลที่หลากหลายมาใช้ให้เกิดประโยชน์ ซึ่งเป็นผลมาจากความสามารถในการขยายการจัดเก็บข้อมูล computation / storage resource มีราคาถูกลง และข้อมูลมีจำนวนมากขึ้น โดยในหลายประเทศมีการนำปัญญาประดิษฐ์ หรือ เอไอ (artificial intelligence – AI) และ machine learning มาใช้กับ big data ซึ่งเป็นเทคโนโลยีหรือเครื่องมือที่สร้างประโยชน์ให้กับเราอย่างมาก เอื้ออำนวยให้เราสามารถทำงานและตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น พร้อมทั้งยังส่งผลดีกับภาคเศรษฐกิจและสังคมอีกด้วย (บทความ “ผลกระทบของ AI”)

ความแตกต่างระหว่างเอไอ และเทคโนโลยีในอดีต คือ เอไอสามารถใช้เป็นเครื่องมือในการตัดสินอย่างอัตโนมัติได้ (automated decision maker) ด้วยเหตุนี้จึงต้องมีการจัดการที่เหมาะสม เพราะหากใช้ไม่ถูกต้อง ขาดความโปร่งใส หรือมีอคติ (bias) ในการตัดสิน ย่อมส่งผลกระทบต่อสังคมอย่างแน่นอน

  

โดยเฉพาะช่วงหลังที่มีกระแสความคิดหวาดกลัวว่าเอไอจะเข้ามาแทนที่มนุษย์ จะฉลาดเป็นสุดยอดอัจฉริยะ ซึ่งเกิดจากภาพที่คนจำนวนมากจำมาจากในภาพยนตร์ ที่จินตนาการและขยายความสามารถของเอไอเกินความเป็นจริง ซึ่งคนทั่วไปมักคิดว่าเอไอที่เราพูดถึงกันอยู่ทุกวันนี้มีประสิทธิภาพในด้านเดียว (artificial narrow intelligence) เช่น ใช้ในการแข่งหมากล้อม หรือโกะ หรือใช้ในการคาดการณ์โรคมะเร็งของผู้ป่วย รวมทั้งคิดว่าเอไอฉลาดเท่าเทียมหรือมากกว่ามนุษย์ (artificial general intelligence หรือ artificial super intelligence) (บทความ “ความแตกต่างของคน”) แต่สุดท้ายแล้ว อย่าลืมว่ามนุษย์เป็นผู้สร้างอนาคตของเอไอ เราจึงต้องรู้จักใช้มัน เหมือนการใช้เทคโนโลยีอื่นๆ

ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา องค์กรภาครัฐ เอกชน และหน่วยงานวิจัยต่างๆ ได้ร่วมมือกันในระดับนานาชาติก่อตั้ง คณะทำงานระดับมันสมอง หรือคณะทำงานเกี่ยวกับการวิจัย (think tank) ขึ้น เช่น Partnership for Artificial Intelligence, the Future of Life Institute, OpenAI และ the AI Now Institute เพื่อร่วมกันวิจัยและพูดคุยในประเด็นต่างๆ เช่น การจัดการเทคโนโลยีเอไอ การสร้างความปลอดภัย (safety) จริยธรรม (ethics) และความเป็นส่วนตัว (privacy) เพื่อให้เกิดประโยชน์ต่อสังคมมากขึ้น โดยเฉพาะในเรื่องของความโปร่งใสและการมีอคติของเอไอ ซึ่งเป็นเรื่องที่ซับซ้อนหลายมิติ เช่น ความขัดแย้งกันของมุมมองเรื่องความโปร่งใส และความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ซึ่งอาจจะไม่ได้มาพร้อมๆ กัน

กล่าวถึง “อคติ” (bias) มนุษย์โดยทั่วไปมีอคติไม่มากก็น้อย ดังนั้นการเก็บข้อมูลหรือการสร้างเอไอ อัลกอริทึม (AI algorithm) ก็อาจจะมีอคติฝังอยู่โดยที่เราไม่รู้ตัว ซึ่งเอไอจะฉลาดได้นั้นมนุษย์ต้องเป็นคนสอนเหมือนสอนเด็ก โดยวิธีการป้อนข้อมูลตัวอย่างที่มีจำนวนมากพอสมควร เพื่อให้อัลกอริทึมสามารถจับแพตเทิร์น (pattern) บางอย่างได้ ซึ่งข้อมูลต่างๆ อาจจะมีทั้งความลำเอียง (prejudice) และทัศนคติทั่วไป (stereotype)

ดังนั้น อคติจึงเกิดขึ้นได้ทั้งในส่วนข้อมูล (data bias) และอัลกอริทึม (algorithm bias) คนทำงานและนักวิจัยเอไอ จึงเกิดความกังวลเรื่องของอคติและความโปร่งใส ทั้งการได้มาของข้อมูลและการแปลความของเอไอ ด้วยเหตุนี้จึงมีการกำหนดแนวทาง (guideline) การใช้เอไอ ในประเทศสิงคโปร์ที่เรียกว่า FAT ย่อมาจาก ความยุติธรรม (fairness) มีการตรวจสอบได้ (accountability) และมีความโปร่งใส (transparency)

นอกจากนี้ นักวิจัยจากสถาบันที่มีชื่อเสียงอย่าง Oxford Internet Institute ซึ่งเป็นสถาบันที่เน้นการทำวิจัยหลากหลายสาขา โดยเฉพาะสาขาที่เกี่ยวข้องกับวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (computer science) และสังคมศาสตร์ (social science) และ Alan Turing Institute หน่วยงานวิจัยเอไอ ระดับแนวหน้าของโลก ทั้ง 2 สถาบันได้สรุปความกังวลของอัลกอริทึมที่ส่งผลกระทบกับเราจากการทบทวนงานวิจัย (literature review) ไว้ดังนี้

1. การไม่รู้เหตุอาจนำไปสู่การปฏิบัติที่ไม่ชอบธรรม

อัลกอริทึมส่วนใหญ่ใช้การหาความสัมพันธ์ (correlation) แต่ไม่ได้หาว่าอะไรเป็นเหตุเป็นผล (causality) ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมโยงความสัมพันธ์ว่าคนที่ใช้บัตรเครดิตเพื่อซ่อมยางรถยนต์ มีความเสี่ยงที่จะเป็นคนขับขี่ไม่ปลอดภัย จากเหตุการณ์นี้อาจนำไปสู่การปฏิบัติที่ไม่ชอบธรรมได้

2. การที่ไม่สามารถอธิบายเหตุผลของผลลัพธ์ที่ได้จากอัลกอริทึม อาจนำไปสู่ความคลุมเครือ ขาดความโปร่งใส

Deep Patient ระบบเรียนรู้ข้อมูลสุขภาพของโรงพยาบาล Mount Sinai Hospital ในนิวยอร์ก สามารถทำนายโรคของคนไข้ได้อย่างดีเยี่ยม และถึงแม้อัลกอริทึมจะทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ไม่มีใครรู้ว่าโมเดลผลลัพธ์นั้นเกิดขึ้นได้อย่างไร ส่งผลให้เกิดงานวิจัย Exlanable AI (XAI) ที่นักวิจัยเอไอพยายามทำเพื่อให้เกิดความโปร่งใส และในปัจจุบันก็เริ่มมีงานวิจัยทางด้านนี้มากขึ้น

3. อัลกอริทึมถูกสร้างด้วยข้อมูลที่มีอคติ (data bias) นำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติ (bias outcome) หรืออาจนำไปสู่การแบ่งแยก

ก่อนหน้านี้ ศาลในประเทศสหรัฐอเมริกาบางรัฐใช้ซอฟต์แวร์ที่ชื่อว่า COMPAS ในการคาดการณ์คะแนนความเสี่ยงของคนที่จะกระทำความผิดในอนาคตมาประกอบการพิจารณาตัดสิน ปรากฏว่าผู้ที่ถูกพิจารณาโทษส่วนใหญ่เป็นคนผิวสี ซึ่งเกิดจากขั้นตอนการเก็บข้อมูลที่ว่าคนผิวสีส่วนใหญ่มักเป็นผู้กระทำความผิด จากตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า ถ้าเราใช้ข้อมูลที่เก็บนี้มาสอนอัลกอริทึม ก็จะส่งผลให้เกิดความอคติได้

4. โลกทัศน์ (worldview) และแนวคิด จากอิทธิพลของ AI ทำให้เราโลกแคบ ไม่เป็นตัวเอง

อิทธิพลของโลกออนไลน์ การได้รับข่าวสารผ่านเครื่องกรองที่เรียกว่า Google หรือ Facebook ทำให้เราเลือกเสพข่าวที่เราชื่นชอบ ก่อให้เกิดความอคติ ขาดความเป็นตัวของตัวเอง และขาดความหลากหลายในเชิงความคิด

5. การนำ AI มาใช้เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภค อาจนำไปสู่ความเป็นส่วนบุคคลน้อยลง

หลายประเทศตื่นตัวกับประเด็นนี้มากขึ้น เช่น สหภาพยุโรป (European Union – EU) ได้ออกระเบียบ GDPR หรือ General Data Protection Regulation ซึ่งคือร่างกฎหมายให้ความคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภคฉบับใหม่ เพื่อเป็นมาตรการควบคุมการนำข้อมูลส่วนบุคคลของผู้บริโภคไปใช้ ซึ่งเป็นแบบอย่างที่ดีให้กับประเทศต่างๆ รวมทั้งประเทศไทยด้วย แต่อย่างไรก็ตาม เอไอยังคงต้องการข้อมูลหลากหลายมิติในการเรียนรู้ จึงถือเป็นความท้าทายที่ผู้ให้ข้อมูลกับผู้ใช้ข้อมูลต้องหาจุดร่วมร่วมกันเพื่อให้เกิดประโยชน์กับทั้งสองฝ่าย

6. การขาดระบบสืบค้นย้อนกลับ (lack of traceability) ทำให้การกำหนดความรับผิดชอบมีปัญหา

เมื่อเอไอตัดสินใจบางอย่างที่ไม่ได้อยู่ในโปรแกรม จึงเป็นการยากที่จะหาผู้รับผิดชอบหากเกิดความผิดพลาดขึ้น

ประเด็นเหล่านี้ คือ สิ่งที่เราต้องคิดต่อเพื่อทำให้การจัดการเทคโนโลยีมีประโยชน์ต่อมนุษย์และสังคม นอกจากนี้ การที่เราพึ่งพาเครื่องจักรอัตโนมัติ (automation) มากเกินไป ทำให้เราขาดความระมัดระวังว่าสิ่งที่เรากำลังทำอยู่นั้น เป็นสิ่งที่อยู่ในระดับปกติ ระดับที่สุดขีด (extreme) หรือเกินระดับปกติไปแล้ว ซึ่งอาจส่งผลต่อการมีจิตสำนึกด้านศีลธรรมน้อยลงเพราะไม่ได้เป็นผู้ตัดสินใจโดยตรง ตัวอย่างเช่น การนำโดรน (drone) หรือ unmanned aerial vehicle (UAV) มาใช้ทางการทหาร อาจทำให้คนขาดความรู้สึกรับผิดชอบกับสิ่งที่เกิดขึ้นในการทำสงคราม นอกจากนี้ยังส่งผลต่อการขาดความชำนาญในการแก้ไขสถานการณ์ เมื่อต้องจัดการกับเหตุการณ์ฉุกเฉิน เช่น การเปลี่ยนจากระบบควบคุมเครื่องบินแบบอัตโนมัติ (autopilot) มาเป็นแบบควบคุมด้วยตัวเอง (manual) เป็นต้น

บทความต่อไป เราจะมาดูกันครับว่า ถ้าเกิดความผิดพลาดขึ้น ใครจะเป็นคนรับผิดชอบ มนุษย์ หรือเอไอ