งานวิจัยจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล University of Georgia เผยให้เห็นถึงแนวโน้มความเชื่อใจในมนุษย์ด้วยกันเองที่น้อยลงและมอบความเชื่อใจเหล่านั้นให้ระบบคอมพิวเตอร์มากกว่า

ประเด็นดังกล่าวเป็นสิ่งที่เกิดขึ้นในหลากหลายวงการโดยเฉพาะภาคการผลิตที่มีการวัดผลที่ชัดเจน การนำระบบอัตโนมัติและเทคโนโลยีดิจิทัลเข้ามาแทนที่จึงอาจไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่นัก แต่อย่าลืมว่าในชีวิตประจำวันนั้นแม้แต่การเลือกเพลงหรือรายการเพลงออนไลน์ต่าง ๆ ไปจนถึงขนาดกางเกงคนเราก็ยังใช้คำแนะนำจากอัลกอริทึ่มเพื่อช่วยตัดสินใจในชีวิตประจำวัน

“ดูเหมือนว่ามันจะมีอคติที่ทำให้เอนเอียงไปทางการใช้อัลกอริทึ่มเมื่อต้องเจอภาระที่ยากหรืออะไรที่มีผลกระทบรุนแรงกว่า ซึ่งอคติที่ตรงกันข้ามกัน คือ การพึ่งพาคำแนะนำจากมนุษย์คนอื่น ๆ ก็น้อยลงเช่นกัน” Eric Bogert นักศึกษาปริญญาเอก Terry College of Business Department of Management Information System

ในการศึกษานั้นมีการใช้ตัวอย่างรูปถ่ายที่แตกต่างกัน 1,500 รูปเพื่อศึกาาการประมวลข้อมูลและตัดสินใจระหว่างคนกับอัลกอริทึ่ม โดยอาสาสมัครจะนับจำนวนคนในรูปที่เป็นฝูงชนผ่านคำแนะนำของกลุ่มคนอื่น ๆ และคำแนะนำที่มาจากอัลกอริทึ่ม เมื่อมีจำนวนคนเพิ่มขึ้นการนับจึงเป็นเรื่องลำบากและคนที่ต้องรายงานตัวเลขมักจะหันเหไปใช้คำแนะนำที่มาจากอัลกอริทึ่มมากกว่าที่จะนับเองหรือทำตามคำแนะนำของภูมิปัญยาจากกลุ่มคน

การทดลองนี้เหมือนการทำให้ผู้คนรู้สึกว่าคอมพิวเตอร์จะทำงานได้ดีกว่าแม้ว่าจะดูเหมือนมีอคติก็ตาม ซึ่งหนึ่งในปัญหาที่พบได้บ่อยใน AI คือ เมื่อต้องตัดสินใจให้เครดิตหรืออรุมัติวงเงินกู้ แม้ว่ามันจะดูเป็นการตัดสินใจที่เป็นการประมวลผลในใจของแต่ละคน แต่นั่นเป็นตัวเลขจำนวนมหาศาล เช่น รายได้และคะแนนเครดิตที่มี ผู้คนเลยรู้สึกว่ามันเป็นงานที่ดีสำหรับอัลกอริทึ่ม แต่แท้ที่จริงแล้วผู้คนต่างรู้กันดีว่ามันขึ้นอยู่กับพื้นฐานเงื่อนไขที่วางเอาไว้ในหลายกรณีซึ่งปัจจัยด้านสังคมไม่ได้ถูกนำมาพินิจพิเคราะห์ด้วย

ยกตัวอย่างในกรณีไม่กี่ปีที่ผ่านมานี้ที่มีการใช้ระบบจดจำใบหน้าและอัลกอริทึ่มในการจ้างงานเข้ามาใช้านจริง สิ่งเหล่านี้เปิดเผยอคติทางวัฒนธรรมที่เหล่ามนุษย์ได้อวยยศกันขึ้นมาทำให้เกิดความไม่แม่นยำเมื่อต้องการจับคู่ใบหน้ากับอัตลักษณ์หรือการกรองคนสำหรับการจ้างงานอคติเหล่านี้ไม่ได้แสดงออกมาในภาระง่าย ๆ อย่างการนับเลข แต่มันอยู่ในอัลกอริทึ่มที่ได้รับการไว้วางใจอื่น ๆ นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ว่าทำไมต้องเข้าใจว่าคนพุ่งพาอัลกอริทึ่มเวลาต้องตัดสินใจ

ลองนึกถึงภาพขับรถไปทำงานหรือออกไปติดต่อธุระภายนอกในทุกวันนี้ จะมีสักกี่คนที่โทรศัพท์ถามทางแทนที่จะใช้ Google Map หรือเลี่ยงรถติดโดยการฟังจส. 100 ในกรณีของการเจ็บป่วยมนุษย์เราก็ไถ่ถาม Search Engine กับเบื้องต้นแทนที่จะรีบรุดไปหาหมอเนื่องจาก Specialist หรือผู้เชี่ยวชาญนั้นมีค่าใช้จ่ายในหลากหลายมิติ แม้แต่นักแต่งเพลงที่เบื่อหน่ายกับการแต่งเพลงให้นักดนตรีที่ไม่ค่อยจะซ้อมก็ยังหันหน้ามาให้อัลกอริทึ่มต่าง ๆ เป็นผู้เล่นหรือบรรเลงดนตรีผ่านลำโพงแทนก็มีไม่น้อย

ในการแก้ไขปรับปรุงทัศนคติเหล่านี้อาจเป็นมนุษย์เองหรือเปล่าที่ต้องพิสูจน์ศักยภาพและความสามารถในการทำงานมิติอื่น ๆ ที่ได้รับความไว้วางใจมากกว่าอัลกอริทึ่มหรือระบบที่ถูกสร้างขึ้นมา ไม่ว่าจะเป็นการ Upskill หรือ Reskill ก็ตามที

ที่มา: News.uga.edu / mmthailand.com