AI วิปริต เพราะคนด้อยทักษะ | ก้าวไกลวิสัยทัศน์

เชื่อมั่นว่าถูกเพราะมี AI คอยเชียร์อยู่ข้าง ๆ คำตอบที่ได้จาก AI แม้ว่าจะมีความเป็นไปได้ แต่อาจไม่ใช่เรื่องจริง

ถ้าให้ AI สร้างภาพตามที่เรา Prompt สั่งไป ได้รูปมาแล้วไม่คิดวิเคราะห์สักหน่อยว่าอะไรบ้างที่ขัดแย้งกับความเป็นจริง เราก็ร่วมมือกับ AI สร้างวิปริตผิดปกติขึ้นมาโดยไม่ได้ตั้งใจ ให้สร้างภาพเมืองหลวงเมื่อร้อยปีก่อน แต่ภาพเบื้องหลังมีสายโทรคมนาคมแขวนที่เสาไฟฟ้าเต็มไปหมด

ใครไม่สังเกตไม่คือวิเคราะห์ให้รอบคอบก่อน ก็จะเผยแพร่ภาพที่ตนเองอ้างว่าเป็นภาพย้อนยุค AI วิปริตในการสร้างภาพ แต่คนที่ไม่คิดก็ยังเชื่อสนิทใจว่า AI ย้อนเวลาร้อยปีได้จริง

มีคำเตือนจากท่านผู้ได้รับรางวัลโนเบลเกี่ยวกับการใช้งาน AI ที่น่าใส่ใจเป็นอย่างยิ่ง โดยเฉพาะในบ้านเมืองที่คนมากมายที่อ่อนด้อยทักษะพื้นฐาน

คำเตือนมีสามประการ 1.ใช้ AI และเชื่อ AI โดยไม่คิดวิเคราะห์ ไม่ตรึกตรองให้รอบคอบ จะได้คำตอบที่วิปริตจาก AI ที่อาจทำให้เราโกหกเรื่องนั้นด้วยความมั่นใจว่าเป็นเรื่องจริง 2.ใช้ AI กับข้อมูลด้อยคุณภาพ จะได้คำตอบวิปริตที่เป็นขยะจาก AI เพียงแต่เป็นขยะที่ได้รับตบแต่งให้ดูดีขึ้นจนดูน่าเชื่อถือ 

3.ใช้ AI โดยปราศจากความยืดหยุ่นในการทำงาน คำตอบจาก AI จะอยู่บนหิ้ง ไม่มีการนำไปใช้ประโยชน์อย่างจริงจัง เป็นแค่ถ้อยคำหรูหราประดับบารมีให้กับคนบางคนเท่านั้น AI ที่เก่งสารพัดจะวิปริตเมื่อใดก็ตามที่พบกับทักษะที่อ่อนด้อยของผู้ใช้งาน AI อย่าเร่งรีบกล่าวโทษ AI แต่ดูทักษะที่ตนเองมีอยู่เสียก่อนว่ามีส่วนทำให้ AI วิปริตได้บ้างหรือไม่ ?

สายการบินใหญ่ในแคนาดาเริ่มใช้ Chatbot ในการให้บริการลูกค้า วันหนึ่งมีลูกค้าถามว่า มีการลดราคาตั๋วสำหรับการเดินทางไปร่วมงานศพของญาติพี่น้องหรือไม่ ซึ่งน่าจะคิดได้เองอยู่แล้วว่าไม่มีการส่งเสริมการขายในรูปแบบนี้แน่ ๆ แต่ด้วยคำตอบที่ได้จากการแชทกับ Chatbot

ลูกค้าตีความไปว่า เขาจะร้องขอคืนเงินค่าตั๋วบางส่วนได้ หากแสดงให้เห็นความจำเป็นในการที่ต้องเดินทางรีบด่วนที่เกี่ยวข้องกับพิธีศพของญาติพี่น้องได้ เมื่อเดินทางไปแล้ว ก็ติดต่อของเงินคืนบางส่วนจากสายการบิน ซึ่งแน่นอนว่า สายการบินไม่ยอมคืนให้แน่ ๆ 

ความขัดแย้งนี้ไปจบลงที่อนุญาโตตุลาการ ที่สายการบินต้องยอมจ่ายเงินตามที่ลูกค้าเรียกร้อง จากการแชทที่คลุมเครือของ Chatbot ความจริงแล้วลูกค้าใช้ AI โดยปราศจากการคิดวิเคราะห์ แต่โชคดีที่ AI ไปตอบในทางเอาอกเอาใจลูกค้า เลยได้เงินคืนตามที่คาดหวัง

ถ้าข้อมูลที่ส่งมอบให้กับ AI มีความลำเอียงไปอย่างใดอย่างหนึ่ง คำตอบที่ได้จาก AI ย่อมไม่ใช่คำตอบที่ถูกต้อง ซึ่งจะโทษแต่ AI คงไม่สามารถแก้ไขปัญหานี้ได้ ต้องโทษตนเองด้วยที่ดูแลคุณภาพของข้อมูลดีไม่พอ ยักษ์ใหญ่ในวงการ e-commerce ใช้ AI ในการคัดกรองผู้สมัครงาน

โดยฝึก AI ด้วยข้อมูลที่สะสมไว้กว่าสิบปี แต่ไม่ได้ตระหนักว่า ข้อมูลส่วนใหญ่เป็นข้อมูลจากผู้สมัครที่เป็นชาย ตามสภาพของวิชาชีพในทศวรรษก่อนๆ ที่งานไอทีเป็นงานของผู้ชาย มากกว่าจะเป็นงานของผู้หญิง

คำตอบในการคัดเลือกโดย AI เลยลำเอียงไปทางผู้ชาย ผู้หญิงเก่งๆ หลุดมือไปอย่างน่าเสียดาย การใช้ AI โดยผู้คนที่ด้อยทักษะด้านการจัดการข้อมูล จึงมักจบลงด้วยคำแนะนำที่วิปริต เป็นพิษเป็นภัยต่อการดำเนินไม่ใช่คำแนะนำสู่ความสำเร็จ

มหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งใช้ข้อมูลการออกกลางทางระหว่างเล่าเรียน ที่มีอยู่กว่าสิบปี ในการฝึก AI ให้ช่วยแนวทางในการแก้ไขปัญหานี้ AI ตอบว่า 80% ของการออกกลางทางมาจากนักศึกษาที่ขาดเรียนอย่างน้อยสองวิชาในเดือนแรกของการเล่าเรียน แต่ด้วยความไม่ยืดหยุ่นเพียงพอที่จะปรับเปลี่ยน

การแจ้งเตือนการขาดเรียนของนักศึกษา ที่กระทำหลังจากสอบกลางไปแล้ว คำตอบจาก AI จึงอยู่บนหิ้งไม่นำไปสู่การปรับเปลี่ยนใด ๆ ผลก็คือการออกกลางทางไม่ได้ลดลงทั้ง ๆที่ AIให้หนทางที่จะลดปัญหานี้ได้ก็ตาม

AI จะไม่วิปริต หากคนใช้งานรู้หลักการของ AI ไม่ใช่แค่ Prompt กับ ChatGPT ได้ ดูแลคุณภาพข้อมูลได้ ไม่ใช่แค่รู้วิธีเก็บข้อมูล กล้าที่จะคิดกล้าที่จะทำการปรับเปลี่ยน เมื่อได้ความจริงจาก AI ไม่ใช่แค่คุยโวด้วยข้อความจาก AI