“สฤณี อาชวานันทกุล” : พลังของ Big Data – ความย้อนแย้ง – สิทธิที่จะถูกลืม

เมื่อวันที่ 7 กรกฎาคม 2559 สำนักข่าวออนไลน์ไทยพับลิก้า จัดเสวนาหัวข้อ “Big Data @ Life: ชีวิตผูกติดข้อมูล สู่อนาคตประเทศไทย 4.0” มีผู้ร่วมเสวนา ได้แก่ นายธีรนันท์ ศรีหงส์ กรรมการผู้จัดการ ธนาคารกสิกรไทย จำกัด (มหาชน), นางสาวสุมล กานตกุล ผู้ช่วยกรรมการผู้อำนวยการ ส่วนงานวิเคราะห์และวางแผนการตลาด บริษัท แอดวานซ์ อินโฟร์ เซอร์วิส จำกัด (มหาชน), ดร.พงส์ศักดิ์ โหลิมชยโชติกุล ที่ปรึกษาด้านการใช้ข้อมูลสารสนเทศ ในธุรกิจค้าปลีกและค้าส่งในประเทศไทย, นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล นักวิชาการอิสระ,นายณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ คอลัมนิสต์ สำนักข่าวออนไลน์ไทยพับลิก้า นักศึกษาปริญญาเอกด้านเศรษฐศาสตร์ประยุกต์ และนักวิจัยประจำสถาบันความเปลี่ยนแปลงของโลก มหาวิทยาลัยมินนิโซตา และนายภิญโญ ไตรสุริยธรรมา ผู้ดำเนินรายการ

(จากซ้ายไปขวา) นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล นักวิชาการอิสระ, นายธีรนันท์ ศรีหงส์ กรรมการผู้จัดการ ธนาคารกสิกรไทย จำกัด (มหาชน), นางสาวสุมล กานตกุล ผู้ช่วยกรรมการผู้อำนวยการ ส่วนงานวิเคราะห์และวางแผนการตลาด บริษัท แอดวานซ์ อินโฟร์ เซอร์วิส จำกัด (มหาชน), ดร.พงส์ศักดิ์ โหลิมชยโชติกุล ที่ปรึกษาด้านการใช้ข้อมูลสารสนเทศ ในธุรกิจค้าปลีกและค้าส่งในประเทศไทย,นายณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ นักศึกษาปริญญาเอกด้านเศรษฐศาสตร์ประยุกต์ และนักวิจัยประจำสถาบันความเปลี่ยนแปลงของโลก มหาวิทยาลัยมินนิโซตา และนายภิญโญ ไตรสุริยธรรมา
(จากซ้ายไปขวา) นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล นักวิชาการอิสระ, นายธีรนันท์ ศรีหงส์ กรรมการผู้จัดการ ธนาคารกสิกรไทย จำกัด (มหาชน), นางสาวสุมล กานตกุล ผู้ช่วยกรรมการผู้อำนวยการ ส่วนงานวิเคราะห์และวางแผนการตลาด บริษัท แอดวานซ์ อินโฟร์ เซอร์วิส จำกัด (มหาชน), ดร.พงส์ศักดิ์ โหลิมชยโชติกุล ที่ปรึกษาด้านการใช้ข้อมูลสารสนเทศ ในธุรกิจค้าปลีกและค้าส่งในประเทศไทย,นายณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ นักศึกษาปริญญาเอกด้านเศรษฐศาสตร์ประยุกต์ และนักวิจัยประจำสถาบันความเปลี่ยนแปลงของโลก มหาวิทยาลัยมินนิโซตา และนายภิญโญ ไตรสุริยธรรมา

ประเทศไทยเริ่มก้าวสู่ยุคเศรษฐกิจดิจิทัลอย่างช้าๆ แต่โลกไปเร็วด้วยเทคโนโลยีที่ก้าวหน้า มนุษย์โลกแชร์ข้อมูล เรื่องราวในโซเชียลมีเดีย มีการส่งอีเมล มีการซื้อขายสินค้าออนไลน์มากมาย ข้อมูลระบุว่าปี 2012 มนุษย์มีการผลิตข้อมูลมากถึงวันละ 2.5 quintillion ไบท์ หรือเท่ากับ 2,500,000,000,000,000,000 ไบท์ การกำเนิดของข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ถ่ายทอดเรื่องราวชีวิตและพฤติกรรมของมนุษย์ทุกนาทีในระดับที่เราไม่เคยคิดว่าเป็นไปได้มาก่อน นี่คือ Big Data ที่ทุกวันนี้บริษัทเล็กใหญ่ต่างใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้เพื่อการตลาดและการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการเพื่อการสร้างผลกำไร ขณะเดียวกันภาครัฐก็สามารถนำมาใช้เพื่อประโยชน์สาธารณะในด้านต่างๆ ได้เช่นกัน คำถามคือ เราจะใช้ประโยชน์จาก Big Data อย่างไรในการพัฒนาคุณภาพชีวิต ศักยภาพของประเทศ การอยู่ร่วมกันของคนในสังคมท่ามกลางการแข่งขันและทรัพยากรที่นับวันจะหมดไป

ในตอนแรก นายณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ ได้กล่าวถึง ไม่แข่งก็ยิ่งแพ้ยุค Big Data ว่าชีวิตเราจะมาผูกติดกับข้อมูล ไม่ได้ผูกติดแค่ว่าข้อมูลทำให้ชีวิตเราสะดวกขึ้น แต่ว่าผูกในอีกแง่หนึ่งด้วย คือ เราจะขาดมันไม่ได้ด้วยซ้ำในการเอาตัวรอดในเศรษฐกิจสมัยใหม่

นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล นักวิชาการอิสระ และหนึ่งในผู้ร่วมก่อตั้ง Thai Netitizen กล่าวว่าวันนี้ก็จะมาใส่หมวกของผู้บริโภคและผู้ใช้เน็ต และก็ต้องเกริ่นก่อนว่าสิ่งที่จะแลกเปลี่ยนกันวันนี้ ส่วนใหญ่เป็นเรื่องที่ยังไม่เคยคุยอะไรในสังคมไทย อาจจะเป็นประเด็นที่เริ่มเป็นที่ถกเถียงกันแล้วในต่างประเทศ โดยเฉพาะประเทศที่ใช้ Big Data อย่างเข้มข้นแล้ว อย่างอเมริกา หรือในยุโรป ก็อยากให้ฟังหูไว้หู ไม่อยากให้ตระหนก แต่อยากให้ตื่นตัว ว่าอีกหน่อย ถ้าเราโชคดีพอที่จะมี Big Data เกิดขึ้นเยอะๆ แล้วภาครัฐเปลี่ยนวิธีคิดได้ ก็อาจจะมีประเด็นเหล่านี้เกิดขึ้น

ก่อนอื่นอยากจะเปิดสั้นๆ ว่าส่วนตัวก็จริงๆ ตื่นเต้นและเชื่อมั่นในพลังของ Big Data เพียงแต่วันนี้มาดูจากรายชื่อของวิทยากรแต่ละท่านก็คงจะมานำเสนอในมุมของธุรกิจ ในมุมของประโยชน์เสียเยอะ แต่ว่าถ้าจะพูดถึงประโยชน์ของมันสั้นๆ นิดเดียว ทำไมต้องพูดเรื่องนี้กัน แล้วมันสำคัญอย่างไร ก็คือกูเกิลเป็นบริษัทที่จริงๆ ประมาณการ จริงๆ นับให้เราด้วยซ้ำ ว่าทรายทั้งโลกมีกี่เม็ด เม็ดทรายของทั้งทุกชายหาดทุกทะเลทราย เขาประเมินให้เราแล้ว มีประมาณ 7 quintillion คือ 10 แล้วก็มีเลขศูนย์ 18 ตัวต่อท้าย มันมหาศาลจนนึกไม่ออก แต่ว่ามันกว้างขวางขนาดนั้น เยอะขนาดนั้น กูเกิลก็บอกว่าทรายเยอะขนาดนี้ แต่ว่าในปี 2020 ก็คืออีกไม่กี่ปี ข้อมูลต่างๆ ทั่วโลกที่เราสร้างผ่านการเข้าเฟซบุ๊ก กดมือถือ อะไรต่างๆ มันจะมากกว่าเม็ดทรายทั่วโลกอยู่ 4 เท่า

อันนี้ก็คือพลังและความเร็วของข้อมูล ที่มันกำลังเกิดขึ้น เขาบอกว่าใน 1 นาที มีคนคำนวณไว้ 1 นาที มีคนอัปโหลดวิดีโอ ความยาวรวมกัน 72 ชั่วโมงขึ้นยูทูบ มีอีเมลส่งกัน 200 อีเมล นี่คือ 1 นาทีเท่านั้น เฉพาะความเร็วและความแรง ในแง่ของเครื่องมือสื่อสาร ก็มีคนประมาณการว่าทั่วโลกวันนี้ ประชากรประมาณ 75 เปอร์เซ็นต์ มีมือถือใช้ และมือถือมันก็ถูกลงเรื่อยๆ เมื่อก่อนเราอาจจะรู้สึกว่าสมาร์ทโฟนเป็นของแพง แต่วันนี้ก็ถูกลงเรื่อยๆ แม้แต่มือถือที่มันถูกๆ ก็ทำอะไรได้เยอะมาก

ความย้อนแย้ง 3 เรื่อง เกี่ยวกับ Big Data

Big Data-sarinee

เพราะฉะนั้นพอเป็นโลกแบบนี้ ข้อมูลมันทวีปริมาณขึ้นอย่างมโหฬาร แน่นอน คำว่า Big Data ก็เลยเริ่มถูกจับเข้าคู่กับคำว่า revolution หรือการปฏิวัติอะไรต่างๆ นี่ก็เป็นตัวอย่างหนังสือต่างๆ(ดูภาพ) ด้วยความสนใจก็ไปอ่านๆ เนื่องจากสนใจเรื่อง Data Revolution ก็สนุกดี เพลินเพลิน แต่ว่าหนังสือที่ส่วนตัวชอบที่สุดในเรื่อง Big Data เป็นหนังสือของ Bruce Schneier คุณ Bruce Schneier เป็นผู้เชี่ยวชาญเรื่อง Cybersecurity ก็คือเป็นผู้เชี่ยวชาญเรื่องของความปลอดภัยไซเบอร์ และก็สนใจเรื่องของผลกระทบระหว่างเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์กับสังคม หนังสือก็ค่อนข้างใหม่ ถ้าใครสนใจ ชื่อหนังสือ Data and Goliath ก็ล้อเลียน แจค ผู้ฆ่ายักษ์ หรือว่าเดวิด กับโกไลแอท เดวิด คือคนที่ตัวเล็กกว่าเยอะเลย และล้มยักษ์ได้

คุณชไนเดอร์คือท่อนที่คัดมา ไม่ได้มาจากหนังสือ แต่มาจากที่เขาให้สัมภาษณ์นิตยสาร Wired ก็มีคนไปถามว่าอะไรในชีวิตการทำงาน ที่ทำงานคร่ำหวอดในวงการมาตั้งหลายสิบปี อะไรที่ทำให้คุณตื่นเต้นที่สุดเกี่ยวกับวงการไอที เขาก็บอกว่าเรื่อง Big Data แล้วเขาก็ขยายความว่าเรื่อง Big data มันเป็นทั้ง promise และ เป็นทั้ง peril คือเป็นทั้งศักยภาพและเป็นทั้งข้อควรระวัง หรืออันตรายที่เราควรตระหนัก คิดว่าเขาสรุปได้ดีมากเลย หมายถึงอะไร ในด้านหนึ่ง พลังของ Big Data จะทำให้ชีวิตของเราในฐานะของสังคม มันมีศักยภาพทำให้ชีวิตของดีขึ้นมากมหาศาลจริงๆ คุณณภัทรได้เล่าตัวอย่างไปเยอะแล้ว เมื่อเชื่อมโยงข้อมูล แล้วสังคมจะอยู่อย่างไร

Big Data-sarinee1

แต่ในอีกด้านหนึ่ง Big Data เอง อาศัยอะไร อาศัยการเข้ามารู้เรื่องหรือรับรู้ร่องรอยที่เราทิ้งไว้อย่างลึกซึ้งที่สุดเลย ขนาดที่ว่าตัวเองยังอาจจะไม่รู้ด้วยซ้ำ ว่าเราทิ้งร่องหรือข้อมูลอะไรไว้ เพราะฉะนั้น มันก็เลยพูดหยาบๆ ว่าอาจจะเป็นดาบสองคม เพราะฉะนั้น ความท้าทายคืออะไร ความท้าทายคือเราจะใชพลังของ Big Data อย่างไร เมื่อมันสร้างสังคมให้ดีขึ้น เชื่อมโยงข้อมูล ทำให้สังคมมันดีกว่าเดิม รวมถึงทั้งทางธุรกิจด้วย คือทำให้ผู้บริโภคได้ใช้บริการที่ดีขึ้น ตรงกับความต้องการ คุณภาพชีวิตดีขึ้น

ในขณะเดียวกันกับที่ไม่ต้องเสียสละเรื่องความเป็นส่วนตัว หรือว่าต้องเปลี่ยนอัตลักษณ์หรือต้องถูกทำให้…เขาใช้คำว่า sacrifising ก็คือไม่ต้องเสียสละความรู้สึกที่ว่าเราเป็นเจ้าของตัวตน เจ้าของตัวเอง มันไม่ใช่แค่เรื่องข้อมูลแล้วนะ มันเป็นเรื่องของ identity ด้วยซ้ำ อันนี้คือความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดขอ Big Data

เราจะมองความท้าทายอย่างไร ก็พอดีไปเจอเป็นบทความสั้นอยู่ใน Stanford Law Review ซึ่งเขียนโดย Neil M. Richards และ Jonathan H. King ท่านหนึ่งเป็นนักกฎหมาย อีกท่านหนึ่งเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านไอที เขียนบทความด้วยกัน ประมาณ 3 ปีที่แล้ว แต่ว่าตอนที่เจอก็ยังจำได้อยู่เลย เพราะว่าสรุปไว้ค่อนขางดี บทความก็ใช้ชื่อ Three Paradoxes of Big Data หรือความย้อนแย้ง 3 เรื่อง เกี่ยวกับ Big Data ซึ่งมันอาจจะไม่ใช่ความย้อนแย้ง เขาแค่ตั้งชื่อให้สวยๆ บางทีอาจจะเป็นแค่ข้อควรระวัง 3 เรื่องเกี่ยวกับ Big Data ก็สั้นๆ เขาสรุปว่ามี 3 เรื่องที่ต้องนึกถึง ต้องคำนึงถึงให้มาก และต้องถกเถียงกัน

Big Data-sarinee2

1. เป็นเรื่องของความโปร่งใส เรื่องที่สองเป็นเรื่องอัตลักษณ์หรือตัวตน และเรื่องที่สามเป็นเรื่องของอำนาจ

เวลาเราพูดถึง Big Data เรื่องแรกหมายถึงอะไร เรืองความโปร่งใส

ถ้าพูดแบบหยาบๆ ก็คือว่า คนจำนวนมากก็มอง Big Data เหมือนกับเป็นยาวิเศษ หรือเป็นคล้ายกันมันจะนำเราเข้าสู่ยุคพระศรีอาริย์ เหมือนช่วงที่ตอนที่เรามีอินเทอร์เน็ตใหม่ๆ ก็มีนักไอทีบางคนบอก ว่าอินเทอร์เน็ตจะทำให้โลกสวยงาม สงบสุข ไม่มีคนจนอีกต่อไป หรือย้อนไปหลาย 10 ปีก่อน ตอนที่มีคนคิดเรื่อง Green revolution หรือการปฏิวัติเขียว เรื่องปุ๋ยเคมี ก็มีบางคนบอกว่าเทคโนโลยีปุ๋ยเคมีจะทำให้ต่อไปนี้เกษตรกรจะร่ำรวย ก็จะเห็นว่าจริงๆ จุดร่วมก็คือตัวเทคโนโลยีหรือแนวคิดใหม่ๆ มันไม่ได้ทำให้โลกดีขึ้นแบบเท่าเทียมกัน หรือเป็นอนาคตที่ขึ้นโดยอัตโนมัติ เพราะมันมีเงื่อนไข มีโครงสร้างอะไรต่างๆ เต็มไปหมด

ทีนี้ ประเด็นหนึ่งก็คือว่า Big Data คนที่เชียร์ บางคนก็บอกว่ามันมีพลังมาก Big Data เราก็ประกอบกัน ถ้าเป็น Open Data ได้อย่างที่คุณคิดพูด มันก็ต้องทำให้โลกเราโปร่งใสกว่าเดิมไปโดยปริยาย ก็คือว่าข้อมูลออกมาข้างนอกมากขึ้น เราก็ต้องมีความโปร่งใสเพิ่มขึ้นโดยปริยาย แล้วเราแต่ละคนก็จะมีพลังในการเอาข้อมูลไปทำอะไรก็ได้ แต่ว่าในความเป็นจริงเวลาเราไปดูว่า ใครที่ทำกำลังทำงานเกี่ยวกับ Big Data คือ Big Data ก็มีความหมายทั้งเรื่องตัวข้อมูลขนาดใหญ่และเรื่องของการประเมินผลข้อมูลในการใช้งาน ซึ่งบางคนก็เลยใช้คำว่า Big data analytics เพื่อแยกเรื่องของการประมวลผลออกมา

ถ้าเราดูว่าใครกำลังทำงานเรื่องนี้ ก็จะพบว่าส่วนใหญ่เกิดขึ้นในลักษณะที่ว่าเราไม่รู้เรื่องว่าใครทำอะไรตรงไหนอย่างไร อย่างเช่น เฟซบุ๊ก เรารู้ไหม เรารู้ หรือพอเดาได้ไหมว่า อัลกอริทึม…คือเขาเอาข้อมูลของเราไปทำอะไรบ้าง เราไม่รู้ แล้วเวลาถาม เขาก็บอกบ้างไม่บอกบ้าง พอถามทีก็อาจจะบอกมานิดหนึ่ง ซึ่งแน่นอน มันก็มีประเด็นเรื่องของลิขสิทธิ์ เรื่องของความลับทางการค้า เฟซบุ๊ก ก็แน่นอนไม่อยากให้คู่แข่งรู้ทุกอย่างว่าเขาทำงานอย่างไร แต่ว่าอย่างไรก็ตาม มันก็เป็นประเด็น มันก็เป็นข้อควรระวัง ว่าเอ๊ะ แล้วคำถามที่ตามมา ในเมื่อคนบอกว่า Big Data มันกำลังจะสร้างโลกที่โปร่งใสกว่าเดิม แล้วทำไมการประมวลผลส่วนใหญ่ เราถึงไม่ค่อยรู้เรื่องเลยว่ามันเกิดที่ไหน เมื่อไร อย่างไร ก็เป็นข้อกังวลอย่างหนึ่ง

Big Data-sarinee3

ประกอบกับอันนี้เป็นตัวอย่าง เราก็ได้ยินข่าวเยอะแยะเลย ตั้งแต่คุณสโนว์เดนออกมาเปิดโปงเมื่อหลายปีก่อน มหกรรมสอดแนมของหน่วยงานข่าวกรองของรัฐบาลอเมริกา อันนี้ก็เป็นข่าวที่หลังจากที่คุณสโนว์เดนออกมา คือ 2 ปีที่แล้วมีองค์กรไม่แสวงกำไร ชื่อ Citizen Lab อยู่ในแคนาดา ก็จริงๆ มีคนปล่อย (leak) หรือเอาข้อมูลของบริษัทที่ขายเครื่องมือไอที เครื่องมือสอดแนม ชื่อ hacking team ในอิตาลี เอามาเปิดโปง ก็ทำให้รู้ว่ามีรัฐบาลทั่วโลก อย่างน้อยประมาณ 19-20 รัฐบาล ที่เคยซื้อเครื่องมือสอดแนมของ hacking team ซึ่งซอฟต์แวร์เหล่านี้มีหลายระบบ หลายตัว หลายโปรแกรม โปรแกรมตัวที่ค่อนข้างร้ายแรงที่สุดในแง่ละเมิดความเป็นส่วนตัว ไม่ได้สอดแนมเราอย่างเดียว แต่มีศักยภาพในการสร้างข้อมูลที่เครื่องเราด้วย คือ รัฐบาลไม่ใช่แค่มาสอดดูว่าเรากำลังพิมพ์อะไร แต่ว่าสามารถที่จะมาใส่รูปภาพ หรือข้อความ หรือเนื้อหาอะไรบางอย่าง ที่มือถือของเราด้วยซ้ำ นี่คือความน่าตื่นตกใจของซอฟต์แวร์ตัวนี้

จริงๆ ก็มีไทยกับมาเลเซียที่เข้าข่ายที่เขาบอกว่าเจออีเมลเจรจาว่าจะซื้อขายซอฟต์แวร์ตัวนี้ ก็คือกองทัพและตำรวจด้วย เพราะอย่างนั้น นี่เป็นตัวอย่างหนึ่ง

นี่คือมุมกลับของ Big Data หรือว่าข้อควรระวัง ใครที่อยากมีข้อมูลเราเยอะมากๆ ก็อาจจะเป็นรัฐบาล ภาครัฐ หน่วยงานข่าวกรองต่างๆ เราจะรู้ไหมว่าเขาทำอะไรแบบนี้อยู่ ถ้าเกิดเราอยู่เฉยๆ อาจจะไม่รู้

นี่คือความหมายของซอฟต์แวร์ ตัวที่เรียกว่ามีมูลค่าและรุนแรง เรียกว่าอันตราย “รีโมทคอนโทรลซอฟต์แวร์ RCS” สามารถใส่ข้อมูลลงไปที่เครื่องของผู้ใช้ได้ นี่คืออันตรายของเทคโนโลยี

แต่ว่าแน่นอนในมุมหนึ่งก็จะบอกว่าประชาชนก็มีความเห็นหลากหลาย บางคนก็บอกว่าถ้าเราไม่ได้ทำอะไรผิดจะกลัวอะไร คล้ายๆ กับว่าเราได้ยินอยู่เนืองๆ กับเหตุผลแบบนี้ แต่ก็อยากจะบอกว่า คนที่พูดอย่างนั้น ถ้าลองไปคิดอีกนิดหนึ่ง จริงหรือเปล่า ว่าเราไม่กลัวอะไรเลย ถ้าบอกอย่างนั้น สมมติว่าเราเอาพาสเวิร์ดไปให้ตำรวจเลยดีไหม หรือเอาไปให้เพื่อนบ้านเรา ถ้าเราไม่มีอะไรต้องปิดบัง ทำไมเอาไม่เอาพาสเวิร์ดไปให้เขาเลย มันคงไม่ใช่ขนาดนั้น

เพราะฉะนั้นประเด็นความเป็นส่วนตัวมันก็เลยยากที่จะพูดคุยหรือรณรงค์ อย่างสังคมไทยก็ต้องถือว่าระดับการรับรู้เราค่อนข้างต่ำ หมายถึงคนอาจจะไม่ได้รู้ว่ามันสำคัญหรืออะไร หรืออย่างไร แต่ว่าการที่เราไม่รู้ ไม่ใช่แปลว่ามันไม่สำคัญ

Big Data-sarinee4

แล้วจริงๆ การที่รัฐเป็นเกร็ดเล็กๆ ก็คือว่าไม่ใช่ไม่มีต้นทุนทางเศรษฐกิจ หรือว่าการที่รัฐบาลละเมิดความเป็นส่วนตัว โดยที่จริงๆ ในหลายกรณี อย่างกรณี NSA ที่อเมริกา จริงๆ เป็นข่าวใหญ่มากเลย ติดต่อกันหลายเดือน แล้วบางบริษัทอินเทอร์เน็ตเขาบอกว่าเขาไม่รู้เรื่องมาก่อนเลย คือแน่นอนว่าครั้งแรกที่ข่าวออกมาเขาก็ต้องเพ็งเล็งว่าบริษัทพวกนี้ร่วมมือใช่ไหม เอาข้อมูลของผู้ใช้ไปให้รัฐบาลใช่ไหม หลายบริษัทก็ต้องบอกว่าไม่ เราไม่รู้เรื่องนี้ รัฐบาลเขาเข้ามาเองทางประตูหลัง หรืออะไรก็แล้วแต่ แต่ว่ามันมีผลกระทบต่อเศรษฐกิจเหมือกัน

นี่ก็เป็นตัวอย่างข่าวต่างๆ ที่ในช่วงนั้น ว่าจะเกิดความไม่มั่นใจว่า อย่างเช่น เราใช้บริการอีเมล อีเมลเป็นบริการ ยกตัวอย่างบริการ ที่เราค่อนข้างเชื่อมั่นว่ามันเป็นส่วนตัว คือเราจะคุยกับใคร เราก็คุยกัน 1 ต่อ 1 ไลน์ก็เช่นกัน เราใช้ไลน์เพราะเราเชื่อว่าเป็นส่วนตัว ถ้าเราอยากจะป่าวประกาศให้โลกรู้เราก็คงไปทำอย่างอื่น เช่น ทวีตบอกสาธารณะ หรือเราอาจจะโพสต์เฟซบุ๊กแล้วตั้งค่าเป็นสาธารณะ เพราะฉะนั้น พฤติกรรมของเราในการใช้เครื่องมือต่างๆ ก็เป็นตัวบ่งชี้เจตนาว่าจะรักษาความเป็นส่วนตัวหรือเปล่า

แต่ในปัจจุบัน สมมติว่าถ้าเกิดไลน์บอกว่าเขาไม่สามารถที่จะรักษาความปลอดภัยให้เราได้เลย หรือว่าGmailบอกว่าขอโทษด้วยนะ ต่อไปนี้ก็ดูแลตัวเองไป ก็เป็นภัยคุกคามเขาเหมือนัน เพราะว่าผู้ใช้ โดยเฉพาะผู้ใช้ที่รู้สึกว่า อย่างนี้ไม่ได้แล้ว เขาก็จะย้าย เพราะฉะนั้น ผู้ใช้ก็จะมีผลระทบ

พลังของ Big Data คืออะไร

นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล
นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล

ฉะนั้น สุดท้ายแล้ว อินเทอร์เน็ตเดินด้วยอะไรในความเป็นจริง อินเทอร์เน็ตเดินได้ด้วยความไว้วางใจระหว่างผู้บริโภคกับผู้ประกอบการ ระหว่างผู้ประกอบการด้วยกันเอง ระหว่างธุรกิจกับผู้ประกอบการ ก็คือหลายชั้น ระหว่างธุรกิจกับรัฐ แต่ว่าสุดท้ายคือความไว้วางใจ ถ้าเมื่อไรที่ความไว้วางใจถูกบั่นทอนลงก็จะเป็นปัญหา และจะส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจแน่นอน เพราะว่าในโลกไร้พรมแดนเขาจะไปอยู่ที่ไหนก็ได้ คนที่ทำบริการ อินเทอร์เน็ต

ทีนี้ อีกประเด็นที่น่าสนใจเหมือนกัน อันนี้อาจจะขึ้นมาอีกนิดหนึ่งว่าไม่ใช่แค่เรื่องความเป็นส่วนตัวเฉยๆ พลังของ Big Data คืออะไร ก็คือว่า Big data มันเก็บ อย่าลืมร่องรอยทุกสิ่งอย่าง เอาแค่กูเกิลก็ได้ เวลาเราเสิร์ชอะไรก็แล้วแต่ เราอาจจะจำไม่ได้ว่าเราเสิร์ชอะไรไปบ้าง แต่ว่ากูเกิลจำได้หมด สุดท้ายแล้ว การเชื่อมโยงข้อมูลต่างๆ แล้วโดยเฉพาะถ้าเขาไปเชื่อมกับฐานข้อมูลหลายๆ อัน เขาอาจจะรู้จักตัวเรามากกว่าที่เรารู้จักตัวเองอีก

ทีนี้ สิ่งที่จะเกิดขึ้น อย่างกูเกิล เขาบอกว่าวันนี้กูเกิลไม่ได้เรียกตัวเองว่าเป็นบริษัทเสิร์ชเอนจินแล้ว ถ้าใครไปถามว่ากูเกิลทำธุรกิจอะไร แล้วมีคนตอบแทนว่า เสิร์ชเอนจิน กูเกิลก็จะโกรธมากเลย เขาบอกว่าเขาไม่ใช่แล้ว เขาพ้นจุดนั้นมาตั้งนานแล้ว เพราะเสิร์ชเอนจินกลายเป็นเรื่องที่พื้นฐานที่สุด ที่ใครๆ ก็ทำได้ หลายๆ บริษัทก็ทำได้ แต่สิ่งที่เขาพยายามทำคือ predictive แล้ว เขาพยายามเดาก่อนที่เราจะพิมพ์เสร็จด้วยซ้ำว่าเราต้องการจะหาข้อมูลอะไร เพราะฉะนั้น สมมติเราหาคำเดียวกัน เป็นไปได้ว่าผลการค้นหาจะไม่เหมือนกัน ขึ้นอยู่กับพฤติกรรมในอดีต ขึ้นอยู่กับข้อมูลต่างๆ ที่เขามี ที่เราป้อนให้ สมมติเราใส่ชื่อเมืองไป ถ้าก่อนหน้านั้นเขารู้ว่าเราซื้อตั๋วเครื่องบิน แล้วก็ที่ใกล้เคียงหรือเป็นชื่อเมืองนั้น เขาก็จะแจงผลที่เกี่ยวกับสถานที่ท่องเที่ยวมาให้เรา

สิทธิที่จะถูกลืม: right to be forgotten

สมมตินะ ในขณะที่ถ้าเพื่อนอีกคน เขาไม่ได้ซื้อตั๋วเครื่องบิน ก็จะเป็นผลอีกแบบ เพราะฉะนั้น นี่เป็นเรื่องของการนำเสนอข้อมูล ในทางที่พอมันเริ่ม predictive ผู้เชี่ยวชาญหลายคนก็เริ่มรู้สึกว่าอาจจะอันตราย มันจะข้ามไปสู่สิ่งที่เรียกว่า social engineering หรือเปล่า ยกตัวอย่างเช่น มีเคสว่าสหภาพยุโรปน่าสนใจ เพราะวาเขามีกฎหมายคุ้มครองความเป็นส่วนตัวที่เรียกว่าเข้มมากๆ อาจจะเข้มที่สุดแห่งหนึ่งในโลก ซึ่งก็เพิ่งแก้เมื่อไม่นานมานี้เอง และจะประกาศปี 2018

ทีนี้ กฎของยุโรป สิทธิการคุ้มครองก็รวมไปถึง สิทธิที่จะถูกลืม (right to be forgotten) ซึ่งความหมายก็คือ ว่าเอาตามกรณีที่เกิดขึ้นจริงเลยแล้ว ในเคสที่ค่อนข้างดัง ก็คือ ปี 2009 มีชายสเปนคนหนึ่ง เขาก็ลองไปกูเกิลชื่อของเขาเอง เขาก็ตกใจ เพราะลิงค์ที่ขึ้นมาแรกๆ เลยคือประกาศขายทอดตลาดบ้านของเขา คือมีอยู่ช่วงหนึ่งที่เขาประสบปัญหาทางการเงิน ก็คือถูกธนาคารยึดบ้าน แล้วบ้านก็ถูกไปขายทอดตลาด ก็เจอประกาศขายบ้านในหนังสือพิมพ์ แล้วเขาก็รู้สึกอาย เอ๊ะ..หนึ่ง ปัญหาหนี้ของเขาก็แก้ไปแล้ว ไม่ได้เป็น NPL แล้ว เขาก็รู้สึกว่าไม่ชอบ เพราะว่าจะมีใครที่คลิกไปหน้า สอง สาม สี่ จริงไหม เพราะฉะนั้น ถ้าใครจะตัดสินชายสเปนคนนี้ ถ้าตัดสินจากผลของกูเกิล ทันทีเลย อาจจะบอกว่าคนนี้แย่จังเลย ทำไมจ่ายเงินค่าบ้านไม่ได้ ทำไมต้องถูกยึดบ้าน อะไรต่างๆ เขาก็ขอให้หนังสือพิมพ์ที่ลงโฆษณาขายทอดตลาด เอาเนื้อหานี้ออก หนังสือพิมพ์ไม่ยอม เขาก็เลยไปร้องเรียนกูเกิล เพราะว่ากูเกิลเป็นเสิร์ชเอนจิน ก็เรื่องนี้ไปถึงศาลเลย เป็นเคส right to be forgotten

ตอนนี้ ถ้าหลักการของศาลยุโรปหลังจากที่มีแนวปฏิบัติมาหลายคดีแล้ว ก็วางแนวไว้ว่ากูเกิลจะต้อง คือเขาไม่ได้ลบเนือหาตัวต้นฉบับ แต่เขาลบ search result คือลบผลการแสดง ศาลก็วางแนวไว้ว่าถ้ามีคนขอ กูเกิลต้องลบ ถ้าเกิดมันเป็น result ที่มัน outdate (เก่าโบราณ) หรือมัน irrelevant คือไม่เกี่ยวกับอะไรเลย แล้วอันหนึ่งที่เถียงกันได้ คือไม่ใช่ public interest คือไม่ใช่ประโยชน์สาธารณะ คือคุณคนนี้เป็นคนธรรมดาหนึ่ง แต่ถ้าสมมติว่าคุณคนนี้เป็นนักการเมือง หรือเคยเป็นตำแหน่งอะไรที่เป็นบุคคลสาธารณะก็อาจจะมีข้อถกเถียงได้ว่า เรื่องพฤติกรรมการถูกยึดบ้าน มันเป็นประโยชน์สาธารณะ เพราะมันเป็นการบ่งชี้เรื่องของอะไรก็ว่าไป การทำงานต่อสาธารณะ แต่ว่าเขาก็มีการวางหลักไว้แบบนี้

นี่ก็เป็นตัวอย่างหนึ่ง ก็นำมาสู่ข้อกังวลของหลายๆ คนก็คือว่า Big Data สุดท้ายแล้วมันจะทำให้ ไม่ได้ใช่แค่เดาว่าเราชอบอะไร เราคือใคร แต่เหมือนเป็นการกำหนด หมายถึงจะสามารถส่งอิทธิพลต่อเราไปจนถึงจุดที่ว่าเราควรจะทำอะไร หรือจริงๆ แล้วเราเป็นคนอย่างไร ทั้งที่จริงๆ แล้วเราอาจจะไม่เป็น

Big Data-sarinee5

เคสที่ค่อนข้างน่ากลัวนิดหนึ่ง ตัวเองอ่านแล้วก็รู้สึกน่ากลัวตกใจ แต่ว่าบางคนก็อาจจะเฉยๆ เป็นข่าวหนึ่งในบีบีซี คือรัฐบาลจีน เป็นแนวนโยบาย ที่พยายามจะทำระบบที่เรียกว่า social credit ซึ่งระบบนี้ยังไม่นำมาใช้นะ เป็นแค่แนวทาง เป็นระบบที่ประเมิน แต่ว่าสุดท้าย ภายในปี 2020 เขาอยากจะให้พลเมืองทุกคนมีสิ่งที่เรียกว่า score คล้ายๆ คะแนนความประพฤติ จริงๆ ก็คือคะแนนความน่าเชื่อถือ (reputation) ซึ่งอันนี้จะคิดจากอะไร คะแนนก็จะคิดจากพฤติกรรมทั้งหมดเลย แล้วสิ่งที่คนกลัวก็คือไม่ใช่แค่พฤติกรรมการซื้อขายของออนไลน์ผ่านอาลีบาบาเท่านั้น แต่จะดูจากสิ่งที่โพสต์ สิ่งที่พูด สิ่งที่เขียนลงในโซเชียลมีเดียต่างๆ ก็เป็นประเด็นหนึ่ง

ในปัจจุบันมันก็มีระบบคล้ายๆ อาจจะไม่ใช่ใกล้เคียงกับสิ่งที่รัฐบาลสนใจจะทำ แต่ระบบที่เป็นอยู่ มีคดีที่หลายท่านพูดถึงอาลีบาบา ก็มีบริษัทลูกของอาลีบาบาที่ทำเรื่องไฟแนนซ์ หรือว่าทำเรื่องการเงิน ก็คือ Sesame Credit ที่มีระบบ scoring ซึ่งก็ไม่มีใครรู้จริงๆ ว่าทำงานอย่างไร แต่เขาก็พยายามจะบอกว่าเขาไม่ได้เอาพฤติกรรมคนในโซเชียลมีเดีย คือพูดง่ายๆ ไม่ได้เอาคำพูดหรืออะไรมา แต่แค่ทำคะแนนจากพฤติกรรมการซื้อขาย แล้วก็เครดิตการซื้อขาย

แต่อย่างไรก็ตาม ในบทความนี้ที่เอาจากบีบีซี คนที่อยู่ Sesame Credit ก็ให้สัมภาษณ์ว่า พฤติกรรมของคุณก็บอกเราได้ เช่น ถ้าเกิดคุณเล่นเกม 10 ชั่วโมงต่อวัน ก็อาจจะมีแนวโน้มเป็นคนขี้เกียจ แล้วถ้าเกิดคุณซื้อผ้าอ้อม เรามีตัวเลขว่าคุณซื้อผ้าอ้อม เราก็เห็นว่าคุณน่าจะเป็นพ่อแม่มือใหม่ ซึ่งอาจจะแปลว่าคุณมีความรับผิดชอบกว่าคนอื่น อันนี้ก็เริ่มในจุดที่คนเริ่มรู้สึกว่ามันเป็นการเชื่อมโยง ที่จะนำไปสู่ แล้วสุดท้ายมันจะเป็นแบบหนังเรื่องนี้ไหม เรื่อง GATTACA หลายท่านคงเคยดู ก็คือพระเอกอยากไปอวกาศมากเลย แต่ติดที่มียีนส์ที่เป็นยีนส์ด้อย ในอนาคตก็วัดคุณค่าของคนอย่างเป็นวิทยาศาสตร์ วัดจากยีนส์ต่างๆ เลยต้องมีเทคนิคไปปลอมตัว เอาดีเอ็นเอของคนอื่นไปปลอมเป็นตัวเอง แล้วก็บอกว่านี่คือโลกที่เรากำลังทำให้เรื่องของการเลือกปฏิบัติกลายเป็นเรื่องวิทยาศาสตร์

นี่ก็คือเป็นอนาคต ถ้าเกิดว่าเราไม่สนใจการพัฒนา Big Data เราไม่คุยเรื่องการกำกับ หรือกลไกต่างๆที่ควรมี

ผู้เข้าฟังงานเสวนา
ผู้เข้าฟังงานเสวนา

3. ประเด็นสุดท้ายคือเรื่องของอำนาจ ก็อาจจะเป็นไปได้ทั้งอำนาจการต่อรอง พื้นฐานที่สุด ไปจนถึงอำนาจการกำกับควบคุม Big Data ถ้าฟังดู มันก็ฟังดูดี เราจะใช้ข้อมูล แต่ก็คล้ายประเด็นเรื่องความโปร่งใสเช่นกัน คือสุดท้ายแล้วถ้าเกิด Data Processor หรือคนที่ประมวลผลจริงๆ สมมติเป็นบริษัทขนาดใหญ่ ไม่กี่บริษัท แล้วอำนาจต่อรองมันย่อมเหลื่อมล้ำมากเลย ไม่เท่ากัน แล้วมันจะมีอะไรมาการันตีว่า บริษัทใหญ่สุดท้ายแล้วจะใช้ข้อมูล แล้วมันจะเป็นประโยชน์ต่อสังคม ก็อาจจะคล้ายๆ เมื่อก่อนที่จะมีทฤษฎีเศรษฐศาสตร์เรื่อง tipple down economics ประมาณว่าถ้าเกิดว่าประเทศเน้นเรื่องของการพัฒนาเศรษฐกิจ ปล่อยให้ตลาดทำอะไรกันเอง มันก็ไหลๆ ลงมา แล้วคนที่จนก็จะรวยขึ้น สุดท้ายทุกคนก็จะรวยขึ้น ซึ่งมันก็อาจจะไม่จริงเสมอไปก็ได้ มันก็เป็นข้อกังวลลักษณะนี้ ในเรื่องของอำนาจ เรื่องของโครงสร้างการต่อรอง

อันนี้ก็เป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง กลับไปที่รัฐนิดหน่อย เป็นตัวอย่างที่ชี้ให้เห็น นี่คือซีเรีย ก็เคยมีประวัติศาสตร์ของการบล็อกปิดกั้นไม่ให้คนใช้เฟซบุ๊ก โซเชียลมีเดียอะไรเลย แต่มีอยู่วันหนึ่ง อยู่ดีๆ รัฐบาลก็เปิดให้ใช้ คนก็ใช้กันใหญ่เลย แต่ปรากฏว่าก็มาเจอทีหลังว่ารัฐบาลก็ฉวยโอกาสตอนที่ทุกคนกลับมาใช้ ก็คือเอาข้อมูลต่างๆ ร่องรอยต่างๆ ที่โซเชียลมีเดียนั้นติดตามกลับไปได้ ผลปรากฏว่าร่องรอยต่างๆ ก็ทำให้คนที่ประท้วงบางคนถูกจับกันระนาว เพราะฉะนั้นก็คือ อำนาจที่มันไม่เท่าเทียมกัน ระหว่างคนที่ทิ้งร่องรอยเอาไว้ กับคนที่ควบคุมหรือว่าเข้าถึง Big Data ต่างๆ ได้

ประเทศไทย อันนี้ก็เป็นตัวอย่างสั้นๆ เฉยๆ นะ อันนี้เป็นข่าวเมืองไทย แต่มันไม่ได้เฉพาะประเทศไทย คือเฟซบุ๊ก ในความที่เป็นบริษัทใหญ่ ก็ตกอยู่ในที่นั่งที่ลำบากเหมือนกัน เพราะว่าในแง่หนึ่งเขาต้องเอาใจเราๆ ท่านๆ คือผู้ใช้ ถึงแม้เราจะไม่ใช่ลูกค้าโดยตรงของเฟซบุ๊ก เราไม่ได้จ่ายเงินอะไรให้เฟซบุ๊กเลย แต่เขาต้องพึ่งเรา เพราะเขาเอาข้อมูลต่างๆ ของเราไปขาย เพราะฉะนั้น ในขณะหนึ่ง ก็ต้องพยายามหาลูกค้าเพิ่ม ก็คือคนที่จ่ายโฆษณา และซื้อข้อมูลอะไรต่างๆ อีกด้านก็ต้องเอาใจผู้ใช้ ไม่อย่างนั้น ผู้ใช้อาจจะหนีไปใช้อย่างอื่น

วิธีหนึ่งที่เฟซบุ๊กเอาใจผู้ใช้คือเฟซบุ๊กก็ประกาศนโยบายใหม่มาว่าต่อไปนี้เราจะแจ้งเตือน ถ้าพบว่าแอคเคาต์ของคุณถูกแฮก หรือว่ามีร่องรอยที่ระบุเจาะจงเลยว่าเป็นการแฮกโดยคนของรัฐหรือหน่วยงานรัฐ ก็มีคนสงสัยว่าเฟซบุ๊กรู้ได้อย่างไร ดูไอพีเอาเหรอ หรืออย่างไร ก็อาจจะไม่ชัดเจน ก็เป็นอย่างหนึ่งของการพยายาม การปรับตัวของบริษัทอินเทอร์เน็ตที่มี Big Data ในมือ แล้วก็ต้องปรับตัวต่อผู้มีส่วนได้เสียหลายๆ กลุ่ม

แนวทางการปรับให้ Big Data คุ้มครองความเป็นส่วนตัว

นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล
นางสาวสฤณี อาชวานันทกุล

สุดท้าย อาจจะทิ้งสั้นๆ ว่า ก็คงไม่ใช่ว่าทั้งหมดนี้ต่อให้มันเป็นความจริง หรือเลวร้ายกว่านี้ก็ตาม เราก็เลิกใช้ Big Data ปิดอินเทอร์เน็ต แล้วก็ไม่ใช่เครื่องมือสื่อสาร ก็คงเป็นไปไม่ได้ เพราะเราก็ติดไลน์ ติดเฟซบุ๊กอะไรต่างๆ เพราะฉะนั้นก็เลยต้องมีแนวทางในการที่จะปรับให้ Big Data ตอบสนองความต้องการ โดยเฉพาะเรื่องความเป็นส่วนตัวของเราได้ดีขึ้น

นี่ก็เป็นตัวอย่างของแนวทางในยุโรป เป็นภาพที่เอามาจากตัวเอกสารของ European Data Supervisor ก็คือองค์กรอิสระที่คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เขาก็บอกว่าสุดท้ายแล้วต้องให้ความสำคัญกับ 4 เรื่อง

เรื่องแรก คือ ความโปร่งใส ผู้ใช้คือเจ้าของข้อมูล จะต้องรู้ว่า

1. บริษัทหรืออะไรก็แล้วแต่เก็บข้อมูลอะไรบ้าง แล้วเอาไปใช้ทำอะไรบ้าง

2. เราต้องรู้ user control ก็คือเราต้องควบคุมข้อมูลตัวเราเองได้ สมมติเราอยากจะย้ายค่าย เราไม่อยากให้เฟซบุ๊ก หรืออินสตาแกรม อะไรก็ตาม ที่เรารู้ว่าเราทิ้งร่องรอยให้เขา ถ้าเราอยากจะย้าย เราต้องสามารถยกข้อมูลทั้งหมดของเราไปให้คนใหม่ที่เราอยากใช้บริการ ไม่ใช่ทิ้งไว้ให้เจ้าเก่า หรือเจ้าเก่ายังมีข้อมูลของเรา อันนี้เป็นหลักการ ซึ่งจะนำมาใช้อย่างไรก็เกาหัวกันอยู่ ก็อาจจะมีความชัดเจนมากขึ้น

3. เรื่องของ accountability คือกลไกการรับผิด ซึ่งอันนี้เขาก็พยายาม ก็จะมีมาตรการ เช่น ถ้าคุณเป็นบริษัทที่ process ข้อมูลนี้ ถ้าใหญ่ระดับหนึ่งจะต้องมี data officer คือดูแลเรื่องของข้อมูลโดยเฉพาะ ต้องมีการแจกแจงกระบวนการป้องกันความเสี่ยง ต่างๆ

และสุดท้าย 4. สิ่งที่เรียกว่า privacy by design คือสินค้าและบริการทุกอย่างต้องออกแบบให้คุ้มครองความเป็นส่วนตัวตั้งแต่ขั้นการออกแบบ แล้วก็คุ้มครอง by default เช่น ถ้าจะออกแบบอะไรก็แล้วมันต้องมี n2n encryption หรือการเข้ารหัสตลอดท่อเป็นพื้นฐาน จะอ้างว่าไม่รู้หรือแพงไม่ได้ นี่ก็เป็นแนวทางระดับรัฐ หรือจริงๆ อันนี้ใหญ่กว่ารัฐอีก เพราะเป็นระดับสหภาพยุโรป

แต่ว่าแนวทางที่นักไอที อันนี้ระดับผู้เล่นเอกชน พยายามเสนอกันก็มีหลายอัน เช่น นักไอทีบางคนบอกว่า เพื่อป้องกันเรื่องของการสูญเสียการเป็นส่วนตัว ถ้าบริษัทจะประมวลผลหรือวิเคราะห์ Big Data ก็ประมวลได้ แต่ควรจะใส่ noise ก็คือใส่คลื่น คือข้อมูลอาจจะไม่มีความหมายอะไรบางอย่างเข้าไปในข้อมูล เพื่อทำให้ถ้าสุดท้ายข้อมูลหลุดออกไป คนที่ปลายทาง รู้และสามารถที่จะตีความข้อมูลโดยรวมได้ แต่ไม่สามารถวิ่งสาวข้อมูลกลับมาที่ต้นทางได้ ว่าคนคนนี้คือใครอยู่ที่ไหน นี่คือตัวอย่างที่เขาคุยกัน ซึ่งแน่นอน บางคนก็ไม่เห็นด้วยบอกว่าข้อมูลดีอยู่แล้ว จะใส่ noise ทำไม ถ้าใส่ไปก็ทำให้ประสิทธิภาพด้อยลง หรือว่าต้องใช้เวลาหรือต้นทุนมากขึ้น ทั้งหมดนี้ก็เล่าให้ฟังเป็นข้อถกเถียงรวมๆ ที่เขาคุยกันเกี่ยวกับ Big Data

Big Data-sarinee7

ปัจจุบันไทยแลนด์ 2.0 หรือยัง?

ในตอนท้าย นางสาวสฤณีให้ทัศนะเกี่ยวกับไทยแลนด์ 4.0 ต่อว่า “ปัญหาคือไม่แน่ใจว่าไทยแลนด์ 2.0 หรือยัง คือต้องเริ่มจากทัศนคติที่ว่าเราต้องมีข้อมูลก่อน ซึ่งก็ต้องยอมรับว่าในหลายๆ เรื่อง ถ้าเทียบรัฐกับเอกชน หลายๆ หน่วยงานภาครัฐยังมีทัศนคติที่ว่าไม่รู้ด้วยซ้ำว่าจะมีข้อมูลไปทำไม หรือทำไมต้องมี ถ้ามีแล้ว แล้วไงต่อ มันเหมือนับอีกเยอะเลย Big Data อยู่ประมาณว่าบันไดขั้นที่ 10 ตอนนี้เราเหมือน no data, why data หรือพอ have data ก็อาจจะเป็น incorrect data พอเป็น incorrect มาเป็น correct data คือมันต้องอีกหลายชั้นมาก ก็เลยไม่แน่ใจ.. ก็เห็นด้วยที่พูดในเวทีนี้ เรื่องศักยภาพของคน แล้วก็ Thailand Data Pull น่าสนใจ แต่คิดว่าอาจจะต้องสโคปและวางกลไกป้องกันที่เหมาะสม

เพราะปัญหาอย่างหนึ่งของบ้านเราคือกลไกต่างๆ เช่น กฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่เป็นฉบับแม่เรายังไม่มีเลย เรามีเป็นทีละนิดทีละน้อย เรามีของธนาคารแห่งประเทศไทยที่คุ้มครองข้อมูลในธนาคาร และประกาศ กสทช. ซึ่งอันนี้เป็นข้อจำกัดเหมือนกัน เวลาที่จะพูดเรื่องพวกนี้ เพราะคำถามที่ยากสำหรับเรา คือจะเอาแค่ไหน หลายท่านที่ไปคุยมาก็จะบอกว่า ถ้าจะเอาการคุ้มครองระดับของอียู มันเข้มมากเลย right to be forgotten เราอาจจะไม่จำเป็นหรือเปล่า หรือถ้าบอกว่าอันนี้เข้มไป แล้วเราควรจะถอยมาที่ตรงไหน มันก็ยังเป็นคำถามที่ส่วนตัวก็ยังไม่แน่ใจว่ามันมีฉันทามติ หรือมีการตอบมากน้อยแค่ไหน แต่คิดว่ามันต้องมีหลักการสากลอยู่จำนวนหนึ่ง เช่น อย่างไรเราก็ต้องรู้ หรือผู้ประกอบการยังไงก็ต้องให้เรายินยอมเวลาเก็บข้อมูล เวลาข้อมูลของเราถูกล่วงละเมิด หรือใครแฮกเข้ามา เขาก็ต้องแจ้งเราทันที โดยความรับผิดชอบ ไม่ควรจะปฏิเสธ หรือไม่บอกเรา ถ้าข้อมูลเรารั่วไหล วันนี้บางเว็บไซต์ หรือบางแอปพลิเคชัน ยังมีการเขียนข้อความทำนองว่า ถ้าแอปนี้ถูกแฮกเราไม่รับผิดชอบ อะไรแบบนี้อยู่เลย ซึ่งมันควรจะเป็นเรื่องที่พ้นไปจากจุดนี้แล้ว

พร้อมปิดท้ายประเด็นว่า “จริงๆ ประเด็นหนึ่งที่สำคัญในการมองเรื่อง Big Data แน่นอนว่าคือเป็นเรื่องของการตีความ คือมีข้อมูลแล้วเราจะทำอะไรกับมันใช่ไหม การถามคำถามที่ถูกต้อง การตีความข้อมูลที่ถูกต้อง ที่จะเป็นประโยชน์ ความเสี่ยงอย่างหนึ่งก็คือว่า ถ้าเราจะพยายามตีความ Big Data หรือดึงข้อมูลในทางที่มันไปซ้ำเติม หรือทัศนคติ หรืออคติต่างๆ ในสังคม หรือที่ฝรั่งใช้คำว่า racial profiling คือการไปจับคนเข้ากลุ่มต่างๆ ก็จะเป็นอันตรายอย่างหนึ่ง

ขอเล่าเกร็ดเล็กๆ ในเรื่องของการตีความ ในสมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 ก็มีคนยิวท่านหนึ่งเก่งมาก เป็นนักคณิตศาสตร์ เขาได้รับโจทย์ให้ไปติดแผ่น ให้ไปเสริมพลังของเครื่องบินรบให้มีเหล็กมากขึ้น เพื่อกันกระสุน ทีนี้ไม่มีเงิน และเหล็กมันหนักมาก ก็ต้องหาที่ว่าติดตรงไหนดีที่สุด คนก็บอกว่า ถ้าดูจากเครื่องบินรบที่บินออกมาได้ มีเหล็กติดที่ปีกและใต้ท้องเยอะมาก ก็ถ้าดูข้อมูลนี้แสดงว่าต้องเสริมเหล็กที่ปีก แต่ว่าคุณคนนี้ฉลาดมาก เขาบอกว่าต้องคิดที่ในรูที่ไม่มีรูกระสุนเลย ก็คือที่ห้องนักบิน คนก็บอกว่าทำไมตีความอย่างนั้น เขาก็บอกว่า ถ้าลองดูดีๆ เครื่องบินที่ถูกยิงร่วงคือนักบินตาย คือลำที่บินกลับมาไม่ได้

“แน่นอนว่าพวกที่โดนยิงก็ตาย ตกไปหมดแล้ว เพราะฉะนั้น เราจะเสริมก็ต้องเสริมที่ห้องนักบิน นี่เป็นตัวอย่างของความที่เรียกว่า สุดท้ายแล้วตัวเองก็ยังเชื่อในสมองมนุษย์ ความสามารถในการตีความข้อมูล ถึงจะมีปัญญาประดิษฐ์หรืออะไรก็ตาม 72% ของงานจะหายไป อีก 30% ก็ยังคงมีมูลค่าจริงๆ ถ้าเราคิดอะไรแบบนี้ได้

ดูพาวเวอร์พ้อนท์ทั้งหมดที่นี่