สัปดาห์ที่ผ่านมาเพิ่งดูสารคดีทาง Netflix เรื่อง the social dilemma จบไปครับ โดยตัวสารคดีเนี่ยจะเกี่ยวกับการตีแผ่ความรู้สึกกังวลของเหล่าผู้ที่อยู่เบื้องหลังของการพัฒนาแพลตฟอร์มดังๆ ไม่ว่าจะเป็น Gmail, Facebook, Twitter, Pinterest ฯลฯ และมุมมองของนักวิชาการต่างๆ เกี่ยวกับผลกระทบของการใช้งานโซเชียลมีเดียต่อมนุษย์ ผมว่าเป็นสารคดีที่น่าสนใจดี และไม่ได้เนื้อหาวิชาการจ๋าจนน่าเบื่อ อยากให้ไม่ว่าจะเป็นพ่อแม่ หรือเด็กและเยาวชนได้ดูกันจริงๆ (แต่เสียดายที่ต้องเป็นสมาชิก Netflix อะนะ)
ออกตัวล้อฟรีก่อน…
บล็อกอันนี้ ไม่ได้รับการสนับสนุนอะไรใดๆ จากใครทั้งสิ้น เป็นความอยากจะรีวิวให้ได้อ่านกัน เพื่อเชิญชวนให้คนไปดูสารคดีนี้เพราะมันดีจริงๆ ไม่ได้เกี่ยวกับการให้ไปสมัคร Netflix แต่อย่างใดนะครับ
เนื้อหาของบล็อกนี้ ส่วนนึงมาจากตัวสารคดี the social dilemma เอง และมีบางส่วนที่มาจากความเห็นส่วนตัวของผม เรียบเรียงกันออกมาเป็นบล็อกนี้นะครับ เพราะมีบางอย่างที่ถูกพูดถึงในสารคดี แต่ไม่ได้มีลิงก์ให้ไปดูข้อมูลเพิ่มเติม ผมก็จะหามาแปะไว้ให้นะ
เพราะเป็นผู้พัฒนานี่แหละ ถึงได้เป็นห่วง
ในสารคดีนี้ คุณจะได้พบกับผู้เชี่ยวชาญจำนวนมาก ที่เข้ามาแชร์มุมมองของพวกเขา เกี่ยวกับผลกระทบของโซเชียลมีเดีย และแพลตฟอร์มต่างๆ ที่มีต่อคนทั่วโลก พวกเขาเป็นผู้อยู่เบื้องหลังการพัฒนาแพลตฟอร์มต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น Tristan Harris ที่เป็นอดีต Design Ethicist และเคยอยู่ในทีม Gmail, Jeff Seibert อดีตผู้บริหารของ Twitter, Sandy Parakilas อดีต Operations Manager ของ Facebook และอดีต Product Manager ของ Uber อะไรแบบนี้เป็นต้น และยังมีเหล่านักวิชาการต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น นักจิตวิทยาสังคม Jonathan Haidt, PhD จาก NYU Stern School of Business, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Cathy O’Neil, PhD, Shoshana Zuboff, PhD ศาสตราจารย์กิตติคุณของ Harvard Business School และยังมีนักลงทุนที่เข้ามาลงทุนให้กับแพลตฟอร์มเหล่านี้เป็นรายแรกๆ ตลอดไปจนถึงผู้ที่อยู่เบื้องหลังของการคิดโมเดลธุรกิจให้แพลตฟอร์มอย่าง Facebook ด้วย
ในฐานะผู้ที่อยู่เบื้องหลังแพลตฟอร์มเหล่านี้ และนักวิชาการที่ติดตามประเด็นเรื่องผลกระทบของแพลตฟอร์มเหล่านี้ต่อผู้ใช้งาน พวกเขาได้ออกมาแชร์ความเห็นกันในสารคดีนี้ เช่น
● ทีมพัฒนา Gmail ต่างครุ่นคิดตลอดเวลาว่าจะพัฒนาให้ User Interface ออกมาอย่างไรให้ดึงดูดผู้คน สามารถใช้งานได้ง่าย แต่นั่นก็ทำให้หลายคนติดอีเมล แม้กระทั่งภายใน Google เอง แต่ไม่มีใครเลยที่จะออกมาคิดว่า จะทำอย่างไรให้ผู้คนได้ใช้อีเมลอย่างมีประสิทธิภาพ และลดอาการเสพติดอีเมลให้น้อยลง
● ผู้ใช้งานอาจจะไม่รู้ตัว แต่ทุกการกระทำ พฤติกรรมทุกอย่างที่เรามีปฏิสัมพันธ์ต่อแพลตฟอร์มต่างๆ ไม่ว่าจะผ่านหน้าเว็บ หรือผ่านแอป จะถูกติดตาม (Track) เอาไว้ เราเลื่อนหน้าจอเร็วแค่ไหน ไปหยุดอ่านอะไร ดูรูปไหนนานเป็นพิเศษ ดูวิดีโอนี้นานกี่วินาที ไปกดไลก์หรือคอมเมนต์โพสต์ไหน อย่างไร เข้าถึงแอปหรือเว็บไซต์จาก ณ จุดใดในโลก ประกอบกับข้อมูลต่างๆ ที่เรากรอกให้แพลตฟอร์มเหล่านี้ทราบตอนสมัครใช้งาน ไม่ว่าจะเป็น เพศ อายุ อะไรพวกนี้ และถึงแม้ว่าเราจะไม่ได้บอกอะไรมันเลย แพลตฟอร์มก็จะอาศัย Machine learning ในการเรียนรู้รูปแบบพฤติกรรมของเรา เพื่อไปเปรียบเทียบกับผู้ใช้งานคนอื่นๆ แล้วเปรียบเทียบพฤติกรรมที่คล้ายๆ กัน เพื่อคาดเดาอายุ เพศ (ทั้งเพศสภาพ หรือ เพศวิถี) อะไรพวกนี้ได้อยู่ดี
● ทฤษฎีทางจิตวิทยาต่างๆ ถูกนำมาใช้ เพื่อออกแบบแพลตฟอร์มให้ดึงดูดผู้คน ให้ผู้คนเสพติด อัลกอริธึมถูกนำมาใช้เพื่อค้นหารูปแบบที่จะทำให้ผู้ใช้งานรู้สึกว่าอยากใช้แพลตฟอร์มนั้นไปเรื่อยๆ เช่น Facebook ทำการเรียนรู้สิ่งที่เราชอบ พิจารณาจากพฤติกรรมของเรา เพื่อนำเสนอโพสต์ต่างๆ ที่คิดว่าเราจะสนใจเข้ามาในฟีด หรือโฆษณาที่คิดว่าเราอยากจะเห็น หรืออยากจะกดไลก์ หรือคลิกไปดูต่อ เข้ามาในฟีด เป็นต้น
แม้แต่ผู้พัฒนาเอง ก็อาจไม่เข้าใจระบบทั้งหมด และพวกเขาก็ไม่ใช่ผู้ควบคุมระบบโดยตรงอีกต่อไป
ผมเคยเขียนบล็อกเรื่อง อคติของปัญญาประดิษฐ์ เมื่อปลายปีที่ผ่านมา อยากให้ลองกลับไปอ่านกันก่อนครับ เพราะในสารคดี the social dilemma นี้ ก็มีการพูดถึงประเด็นของความเป็น อัตวิสัย (Subjective) หรือ ภววิสัย (Objectivity) ของอัลกอริธึมด้วย
อะไรคือ อัตวิสัย กับ ภววิสัย?
อัตวิสัย (Subjectivity) เป็นการประเมินด้วยมุมมองหรือความคิดเห็น ดังนั้น การประเมินของแต่ละคนอาจจะไม่เหมือนกัน มันเป็นสิ่งที่ขึ้นอยู่กับตัวบุคคล ซึ่งนั่นอาจทำให้เกิดอคติ เช่น รสชาติผัดสตอ คนนึงอาจจะบอกว่าอร่อย อีกคนอาจจะบอกว่าไม่อร่อย เพราะไม่ชอบกลิ่นเหม็นของสตอก็ได้ ก็ได้
ภววิสัย (Objectivity) เป็นการประเมินด้วยข้อเท็จจริง สามารถวัดเป็นตัวเลข หรือมาตรอะไรบางอย่างได้ ไม่ว่าใครจะเป็นคนประเมิน ผลที่ได้ก็จะเหมือนกันเสมอ เช่น การวัดระยะทาง หรือ การวัดความเร็ว ด้วยเครื่องมือวัดต่างๆ
Cathy O’Neil บอกว่า อัลกอริธึมไม่ได้เป็นภววิสัย (Objectivity) แต่เป็น “ความเห็นที่ฝังไว้ในรหัส … อัลกอริธึมถูกนำมาปรับใช้ตามเป้าหมายความสำเร็จ ดังนั้นหากวิสาหกิจการพาณิชย์สร้างอัลกอริธึมตามเป้าหมายความสำเร็จของพวกเขา มันคือผลประโยชน์ทางพาณิชย์ ซึ่งมักจะเป็นเรื่องของกำไร”
นอกจากนี้ เราๆ ท่านๆ อาจจะเข้าใจกันว่า อัลกอริธึมคือสิ่งที่คนเราพัฒนาขึ้นมา ฉะนั้นผู้พัฒนานี่แหละ คือคนที่เป็นผู้กำหนด แต่จริงๆ แล้ว ปลายทางอาจจะไม่เป็นเช่นนั้น เพราะแม้ว่าข้อมูลชุดแรกๆ ที่ถูกป้อนไปเพื่อทำ Machine learning จะมาจากการคัดเลือกของผู้พัฒนา แต่ในระยะยาว Machine learning จะเรียนรู้ที่จะเปลี่ยนแปลงตัวมันเองไป ตามทิศทางที่ถูกกำหนดไว้ในเงื่อนไขของอัลกอริธึม
อัลกอริธึมมีความคิดเป็นของตัวเอง ถึงแม้ว่ามนุษย์จะเป็นผู้เขียนมัน มันถูกเขียนขึ้นในลักษณะที่ว่า พอคุณสร้างเครื่องจักรขึ้นมา มันจะเปลี่ยนแปลงตัวมันเอง
Bailey Richardson, ทีมงานรุ่นแรกๆ ของ Instagram
ในขณะที่ Machine learning เรียนรู้ที่จะเปลี่ยนแปลงตัวมันเอง ทีมผู้พัฒนาก็จะมีการปรับปรุงอัลกอริธึมให้ทันสมัยด้วย เพื่อแก้ไขข้อบกพร่อง และเพื่อให้มันบรรลุวัตถุประสงค์ของการพัฒนา เช่น Google เอง ก็มีการปรับปรุงอัลกอริธึมในการจัดลำดับผลการค้นหาของตนเองอยู่เรื่อยๆ เฉพาะปี 2018 อย่างเดียวเนี่ย ก็มีการอัปเดตไปมากถึง 3,234 ครั้ง เลยทีเดียว
และบอกเลยนะ ต่อให้เราหยิบ URL ของเว็บนึงไปไปถามคนที่ออกแบบอัลกอริธึมของ Google ว่าเว็บนี้จะได้ผลการค้นหาอยู่ในลำดับที่เท่าไหร่ เขาก็คงตอบไม่ได้หรอกครับ เพราะมันมีปัจจัยนึงที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์ นั่นคือตัวแปรด้านประชากร เช่น “คุณคือใคร?” หรือ “คุณอยู่ที่ไหน?”
ใน the social dilemma ได้ยกตัวอย่างคำว่า Climate change (แปลตรงๆ เลย คือ การเปลี่ยนแปลงทางภูมิอากาศ แต่พวกฝรั่งมักจะใช้ในความหมายภาษาไทยว่า ภาวะโลกร้อน) ซึ่งในพื้นที่แห่งนึง อัลกอริธึมของ Google จะแนะนำการค้นหาเป็น Climate change is the greatest threat (ภาวะโลกร้อนเป็นภัยคุกคามใหญ่หลวง) ในขณะที่บางพื้นที่อาจจะได้เป็น Climate change is a hoax (ภาวะโลกร้อนเป็นเรื่องหลอกลวง) ก็ได้
อารมณ์ ความรู้สึก ความเห็น ถูกจัดกระทำได้จากแรงกระตุ้นภายนอก
เป็นที่รู้กันมานานในทางจิตวิทยาว่าเราสามารถเหนี่ยวนำ หรือ จัดกระทำ (Manipulate) อารมณ์ ความรู้สึก หรือแม้กระทั่งความเห็นของผู้คนได้ ผ่านทางแรงกระตุ้นจากภายนอก ไม่ต้องอะไรมาก เพลงประกอบภาพยนตร์เศร้าๆ สามารถกระตุ้นให้เราหลั่งน้ำตาเวลาเราเห็นฉากสะเทือนอารมณ์ในหนังได้ เสียงหัวเราะที่ดังขึ้นเวลาเราดูซิทคอม (ที่เขาเรียกว่า Canned laughter หรือ Laughter track ซึ่งเป็นเสียงหัวเราะที่เปิดในฉากที่เป็นมุกตลก) ก็กระตุ้นให้เราอยากหัวเราะตาม
ในขณะที่เราไม่รู้ตัว บริษัทเจ้าของแพลตฟอร์ม ไม่ว่าจะเป็น Google หรือ Facebook ต่างก็จะมีการทำการทดลองเล็กๆ กับผู้ใช้งานของตนตลอดเวลา เพื่อดูผลลัพธ์บางอย่าง ไม่ว่าจะเป็น สี ขนาด หรือข้อความ ของปุ่มอันไหนที่กระตุ้นให้คนคลิกมากกว่า สัดส่วนของการแสดงผลของภาพ หรือ พื้นที่ส่วนใดในเว็บหรือแอปที่นำเสนอ ที่กระตุ้นให้คนมีปฏิสัมพันธ์กับเนื้อหามากกว่า เป็นต้น
คุณเป็นหนูทดลอง เราทุกคนเป็นหนูทดลอง
Sandy Parakilas, อดีต Operations Manager ของ Facebook
การทดลองหนึ่งของ Facebook ที่เรียกว่า Massive-scale Contagious Experiment เพื่อลองใช้การบอกเป็นนัยที่แฝงอยู่ใน Facebook (Subliminal cue) ไปทำให้คนลงคะแนนเสียงในการเลือกตั้งกลางเทอมในสหรัฐอเมริกามากขึ้น (ไม่ได้ระบุว่าให้ไปเลือกใครเป็นพิเศษนะ แค่ทำให้คนรู้สึกว่าอยากไปใช้สิทธิ์มากขึ้นเฉยๆ) และผลการทดลองก็ทำให้พบว่ามันมีวิธีที่จะทำเช่นนั้นได้
อัลกอริธึมของแพลตฟอร์มเหล่านี้ จะเรียนรู้ว่าควรจะยิงโฆษณาอะไร ออกมาตอนเวลาประมาณไหน ผู้ใช้งานถึงจะมีแนวโน้มที่จะมีปฏิสัมพันธ์ต่อโฆษณามากที่สุด
ใครทำงานสาย Digital marketing จะรู้ดีครับ เวลาที่เราจะสร้างโฆษณาไม่ว่าจะบน Facebook หรือ Twitter เราจะกำหนดเป้าหมายของแคมเปญโฆษณานั้นได้ ไม่ว่าจะเป็นการเข้าถึงผู้คน การกระตุ้นให้เขาเข้ามาเว็บไซต์ ติดตั้งแอป ดูวิดีโอ หรือแม้กระทั้งตัดสินใจซื้อจริงๆ ซึ่งเป้าหมายที่แตกต่างกันนี้ จะเป็นตัวบอกอัลกอริธึมของ Facebook หรือ Twitter ว่า ควรจะไปแสดงโฆษณาบนฟีดของใคร เพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาจะมีแนวโน้มที่จะมีพฤติกรรมนั้นๆ มากที่สุด
ผู้คนอาจรู้สึกว่า อัลกอริธีมถูกออกแบบมาเพื่อเอาสิ่งที่พวกเขาต้องการจะเห็นหรืออ่านมาแสดงบนฟีดโซเชียลมีเดียของพวกเขา แต่ในความเป็นจริงแล้ว มันแค่หาสิ่งที่ Machine learning เรียนรู้จากพฤติกรรมของเราว่า นี่น่าจะเป็นสิ่งที่เราอยากเห็นหรืออยากอ่านมากที่สุด ซึ่งแท้จริงแล้วมันอาจจะไม่ใช่ แต่เพราะว่าบางคน หรือ หลายๆ คน อาจจะเชื่อเช่นนั้น พอได้เห็นได้อ่านอะไรแบบนี้บ่อยๆ เข้า เราก็อาจจะเชื่อว่าเราเป็นคนเช่นนั้นจริงๆ หรือ มีพฤติกรรมเช่นนั้นจริงๆ ก็ได้
บ่อยครั้งที่เราได้ยิน ได้เห็น หรือได้อ่านอะไรซ้ำๆ บ่อยๆ เข้า หรือมีคนที่น่าเชื่อถือเป็นคนพูด เราก็จะเชื่อว่าสิ่งนั้นเป็นเรื่องจริง และยิ่งบนโลกโซเชียลมีเดีย เราได้เห็นยอดคนกดไลก์ กดแชร์ กดรีทวีต ไอ้เลขพวกเนี้ย ก็ยิ่งเป็นสิ่งที่ทำให้เราเชื่อสนิทใจมากขึ้น พวกข่าวปลอม (Fake news) ทั้งหลายแหล่ ที่มีคนเชื่อกันเยอะมาก ก็มาจากตรงนั้นกันเยอะเลยละครับ
บางครั้งขนาดข่าวมันดูปลอมขนาด หรือ ความเชื่อมันผิดขนาดที่ว่า ไม่น่าจะมีคนเชื่อได้ เช่น ทฤษฎีสมคบคิดเรื่องโลกแบน (Flat-earth conspiracy) มันก็มีคนเชื่อกันได้ เช่น ในปี 2017 Shaquille O’Neal นักบาสเก็ตบอล NBA ชื่อดัง และ Kyrie Irving ที่ดันออกมาบอกว่าโลกแบน เล่นเอาคนเชื่อไปเป็นแถบ จนทั้ง Shaq และ Irving ต้องออกมากล่าวขอโทษในภายหลัง
ยุคสังคมนิยม… ไลก์
Tristan Harris อดีต Design Ethicist และผู้ร่วมก่อตั้ง Center of Humane Technology บอกว่า พวกสินค้าเทคโนโลยีเหล่านี้ (หมายถึงพวกโซเชียลมีเดีย) ไม่ได้ถูกออกแบบโดยนักจิตวิทยาเด็กที่พยายามปกป้องและดูแลเด็กๆ อัลกอริธึมถูกออกแบบมาให้แค่ว่า จะเลือกวิดีโออันไหนผู้ใช้งานถึงจะอยากดูต่อ หรือ จะทำยังไงให้คนอยากจะโพสต์หรือแชร์ข้อมูลต่อ เป็นต้น
ทฤษฎีพฤติกรรมศาสตร์พื้นฐานอย่างการเสริมแรงถูกนำมาใช้เพื่อกระตุ้นให้เกิดพฤติกรรมนั้นๆ เพิ่มขึ้น เช่น การที่ผู้คนมาให้ความสนใจในสิ่งที่เราโพสต์ ก็จะกระตุ้นให้เรารู้สึกอยากโพสต์ขึ้นไปอีก เพราะผู้คนจำนวนไม่น้อย ที่รู้สึกดีเวลาที่มีคนมาสนใจเรา แต่การคอมเมนต์มันเป็นพฤติกรรมยุ่งยาก ก็เลยมีการพัฒนา ปุ่มไลก์ของ Facebook หรือ Retweet ของ Twitter ขึ้นมาเป็นตัวกระตุ้นแทน เพราะการแตะปุ่มเดียวมันง่ายสำหรับคนที่รับชมเนื้อหา ที่อยากมีปฏิสัมพันธ์กับโพสต์นั้นๆ ในขณะเดียวกัน มันก็ง่ายต่อผู้โพสต์ที่จะเห็นว่ามีคนสนใจเนื้อหาที่เขาโพสต์มากน้อยแค่ไหน
แต่ถามว่ามันมีปัญหาตามมาไหม? เพราะเด็กและเยาวชน และผู้คนในสังคมจำนวนไม่น้อย ที่ยึดคุณค่าของตนและการยอมรับจากสังคม ผ่านสิ่งต่างๆ เหล่านี้ (จำนวนคนกดไลก์ คนแชร์ กดรีทวีต หรือ มาคอมเมนต์) พฤติกรรมของพวกเขาอาจเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางที่ “เอาใจสังคมโซเชียลมีเดีย” เพื่อหวังไลก์อะไรพวกนี้มากขึ้น
ปัญหาที่ตามมาคือ หากการเอาใจนี้มันหยุดอยู่แค่ที่คนรอบตัว มันก็อาจจะไม่ยาก เพราะมีแค่ไม่กี่คน แต่ปัญหาคือ การเอาใจผู้คนบนสังคมโซเชียลมีเดีย มันไม่ง่ายแบบนั้น เพราะจำนวนคนมันเยอะมาก คุณคิดว่าคน 10,000 คน จะมีความเห็น ความชอบ คุณค่าที่พวกเขานิยม แตกต่างกันมากน้อยแค่ไหนล่ะ?
เราไม่ได้วิวัฒน์มาเพื่อรับรู้ว่าสังคมยอมรับเราหรือไม่ในทุกๆ ห้านาที
Tristan Harris อดีต Design Ethicist และผู้ร่วมก่อตั้ง Center of Humane Technology
ในสหรัฐอเมริกา ประเทศบ้านเกิดของโซเชียลมีเดียยอดฮิตทั้งหลาย พบว่าในช่วงปีที่เป็นช่วงกำเนิดของยุคโซเชียลมีเดีย มีสถิติของเด็กสาวอายุ 10-19 ปี ที่มีอัตราการทำร้ายตนเอง (แบบไม่ถึงแก่ชีวิต) และ อัตราการฆ่าตัวสาย สูงขึ้นแบบเห็นได้ชัดเจน โดยเฉพาะในกลุ่มเด็กหญิงอายุ 10-14 ปี ที่พุ่งสูงขึ้นเกิน 100% ไปเลย
และนี่คือสิ่งที่ผมกังวลที่สุดเลย ในฐานะผู้ที่อยู่ในแวดวงโซเชียลมีเดียมาตั้งแต่ยุคแรกๆ และได้เห็นการเปลี่ยนแปลงของโซเชียลมีเดียมาตลอดสิบกว่าปี คือ ขนาดประเทศสหรัฐอเมริกา ที่ผู้คนจำนวนไม่น้อยคุ้นเคยกับเทคโนโลยีมากกว่าประเทศไทย ยังมีปัญหาขนาดนี้ แล้วประเทศไทย ที่เราๆ ท่านๆ ก็รู้ดีว่าพ่อแม่ผู้ปกครองจำนวนมาก ไม่สนใจเรื่องเทคโนโลยีซักเท่าไหร่ และมองว่าเป็นเรื่องของพวกเด็กๆ ด้วยซ้ำไป พวกเขาจะรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของเด็กในยุคดิจิทัลนี้อย่างไร จะทำความเข้าใจ หรือจะพูดคุยอย่างไรกับเด็กในยุคนี้
คำว่า “อาบน้ำร้อนมาก่อน” อาจจะใช้ไม่ได้ในยุคนี้ เพราะเด็กและเยาวชนมองว่าพ่อแม่ผู้ปกครองของพวกเขา ไม่ได้มี “ความรู้ความเข้าใจ” ในโลกดิจิทัลเลย พวกเขาก็อาจเลือกที่จะไม่ฟัง และไปฟังคำแนะนำของเพื่อน หรือเหล่ากูรูบนโลกออนไลน์ ที่พวกเขารู้สึกว่าเข้าใจพวกเขา และมีความรู้ในเรื่องเหล่านี้มากกว่าพ่อแม่ผู้ปกครอง
และสำหรับเด็กและเยาวชนหลายคนแล้ว โลกโซเชียลมีเดีย กลับกลายเป็นแหล่งที่พึ่งทางใจของพวกเขาเวลาที่เกิดไม่สบายใจ เหงา ไม่แน่ใจ หรือหวาดกลัว ซึ่งในสารคดี the social dilemma เรียกว่า Digital pacifier แต่สิ่งนี้แหละ ที่กลับทำให้ความสามารถในการรับมือกับเรื่องแย่ๆ ของพวกเด็กและเยาวชนลดน้อยลง
ขอเล่าแค่เท่านี้พอ ใครที่อยากดูแบบเต็มๆ ก็ไปดูได้ที่ The Social Dilemma บน Netflix ครับ
