‘พ่อเปลี่ยนโลกใบนี้..’ จีอานน่า ฟลอยด์ (Gianna Floyd) ลูกสาวตัวน้อยของจอร์จ ฟลอยด์ (George Floyd) ขานตอบรับ หลังจากที่ได้ยินอดีตนักบาส NBA ถามว่าพ่อของหนูได้ทำอะไร?
จอร์จชายอเมริกันเชื้อสายแอฟริกันถูกตำรวจเมืองมินนีแอโปลิส (Minneapolis) จับกุมด้วยการใช้กำลังอย่างรุนแรง โดยวิดีโอที่บันทึกเหตุการณ์แสดงภาพเขาโดนเจ้าหน้าที่ตำรวจผิวขาว ‘เดเร็ค เชาวิน’ ใช้เข่ากดทับลำคอลงไปนอนกับพื้นถนน และเพียงไม่นานรายงานข่าวต่างๆ ระบุว่า จอร์จได้เสียชีวิตลงแล้ว
ในเวลาต่อมาจึงเกิดการรณรงค์เคลื่อนไหว ‘Black Lives Matter’ ซึ่งมีชนวนเหตุมาจากกระทำดังกล่าว ซึ่งผู้คนมากมายมารวมตัวกันอย่างสันติบนท้องถนน ไม่ว่าจะเป็นกรุงวอชิงตันดีซี (Washington, D.C.) ประเทศสหรัฐอเมริกา จัตุรัสรัฐสภาใจกลางกรุงลอนดอน (London) ประเทศอังกฤษ หรือประเทศต่างๆ ในยุโรป เช่น ฝรั่งเศส เยอรมนี สเปน ฯลฯ ตลอดจนเป็นกระแสทางโซเชียลมีเดียกระจายไปทั่วโลก ไม่เว้นแม้แต่ประเทศไทย
ทั้งนี้จุดหมายปลายทางของผู้ร่วมประท้วง พวกเขาแสดงเจตจำนงอย่างชัดเจนว่าอยากได้การแก้ปัญหาอย่างเป็นรูปธรรมของการเหยียดเชื้อชาติ ซึ่งนำมาสู่การปฏิบัติอย่างรุนแรงของตำรวจและความไม่เท่าเทียมต่างๆ ที่ดำเนินมาอย่างยาวนาน
แรงกระเพื่อมจากเหตุการณ์นี้ได้สร้างคลื่นยักษ์รุกเข้าทำลายกำแพงความไม่เท่าเทียมต่อคนผิวสีลงทีละน้อย อย่างกรณีธุรกิจดังอย่าง IBM ประกาศหยุดขายและไม่พัฒนา ‘ระบบการจดจำใบหน้า (Facial Recognition)’ เนื่องจากเข้าข่ายการละเมิดสิทธิมนุษยชน โดยนำไปใช้งานอย่างเลือกปฏิบัติด้านการตรวจจับและสังเกตการณ์…
ทำความรู้จัก ‘ระบบจดจำใบหน้า หรือ Facial Recognition’ คืออะไร?
อันดับแรกเราต้องชวนทุกคนมาทำความเข้าใจเบื้องต้นสำหรับตัวเทคโนโลยีจดจำใบหน้า หรือ Facial Recognition กันเสียก่อน
เทคโนโลยีที่ว่านี้เกิดจากการทำงานของ AI ด้วยระบบประมวลผลที่สามารถตรวจจับใบหน้าและระบุตัวตนได้ ทั้งลักษณะภาพนิ่งและภาพเคลื่อนไหวที่ถูกบันทึกไว้ ตลอดจนการเคลื่อนไหวแบบเรียลไทม์
หลักการทำงานของระบบจดจำใบหน้าจะสร้างโมเดลการอ้างอิงที่เรียกว่า ‘faceprint’ ขึ้นมา โดยระบบจะวิเคราะห์จากลักษณะเฉพาะต่างๆ บนใบหน้า เช่น โครงหน้า ความกว้างของจมูก ระยะห่างระหว่างตาทั้งสองข้าง ขนาดของโหนกแก้ม ความลึกของเบ้าตา รวมถึงพื้นผิวบนใบหน้า ฯลฯ
จากนั้นระบบจะทำการสร้างจุดเชื่อมโยงบนใบหน้าเพื่อเปรียบเทียบกับรูปภาพที่ถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล เพื่อความแม่นยำในการระบุตัวตนของผู้ที่ต้องเข้าสู่กระบวนการตรวจสอบ
ทั่วไประบบจดจำใบหน้ามักถูกนำมาใช้ในงานที่เข้มงวดเรื่องความปลอดภัย เช่น ระบบตรวจสอบบุคคลเข้า-ออกพื้นที่อาคารสำนักงาน พื้นที่ปฏิบัติการภายในสนามบิน รวมถึงการใช้งานควบคู่กับกล้องวงจรปิดเพื่อตรวจสอบใบหน้าของผู้ต้องสงสัย เพื่ออ้างอิงกับฐานข้อมูลอาชญากร ช่วยให้เจ้าหน้าที่สามารถรักษาความปลอดภัยให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
‘ระบบจดจำใบหน้า’ เทคโนโลยีที่อาจเป็นดาบสองคม
แต่ทว่าการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวยังมีปัญหาด้านความแม่นยำถูกต้อง ระบบเหล่านี้พัฒนาขึ้นจากฐานข้อมูลรูปภาพ ซึ่งถ้าทำการเปรียบเทียบไม่ได้ต่างจากคนเราที่มักจะไม่สามารถแยกแยะหน้าตาของกลุ่มคนต่างเชื้อชาติที่เราไม่คุ้นเคยได้ ดังนั้นถ้าฐานข้อมูลที่ใช้ไม่ครอบคลุมหรือมีกลุ่มประชากรบางประเภทน้อย ก็อาจทำให้ระบบขาดความแม่นยำ
‘มีการทดสอบพบว่าระบบจดจำใบหน้ามีความผิดพลาดมากขึ้น ถ้าใบหน้าที่ทดสอบเป็นผู้หญิงผิวสี’ จากงานวิจัยอคติในการจดจำใบหน้าของ จอย โบโอแลมวินี (Joy Buolamwini) M.I.T. Media Lab และทิมมิท เกบรูล (Timnit Gebru) ผู้นำทีมปัญญาประดิษฐ์ด้านจริยธรรมของ Google ในปี 2561
ซึ่งอคติในการคาดเดาดังกล่าว ทำให้ประชากรบางกลุ่มมีความเสี่ยงเป็นพิเศษต่อการถูกละเมิดสิทธิ์ภายใต้การใช้งานเทคโนโลยีเหล่านี้
ทิมมิท อธิบายว่า เหตุใดเธอจึงเชื่อว่าการจดจำใบหน้าเป็นสิ่งที่อันตรายเกินกว่าที่จะนำมาใช้ในตอนนี้
‘เราพบความไม่เท่าเทียมสูงมากในระบบการจดจำใบหน้า โดยเฉพาะอย่างยิ่งระหว่างผู้ชายที่มีผิวจางและผู้หญิงผิวคล้ำ ลองจินตนาการดูว่าในการคัดกรองมะเร็งผิวหนังที่ต้องสังเกตความผิดปกติของผิวหนัง โดยที่เราใช้เทคโนโลยีดังกล่าวนี้ในการตรวจจับ ผลที่ได้ผิวของคนผิวคล้ำไม่แสดงผลหรือไม่ถูกตรวจจับเลยด้วยซ้ำ’
‘แล้วอย่างไรคนผิวคล้ำจะได้รักษามะเร็งผิวหนังหรือไม่’
โดยจอยเพื่อนร่วมวิจัยของทิมมิทเล่าเหตุการณ์ในอดีตเสริมว่า ฉันเป็นคนผิวสีเมื่อตอนเรียนอยู่ที่จอร์เจียเคยต้องโปรเจกต์เกี่ยวกับการเล่นซ่อนแอบระหว่างคนกับหุ่นยนต์ เป็นเกมที่ดูง่ายแต่ในทางปฏิบัติกลับยาก เมื่อใช้ระบบจดจำใบหน้ามาสร้างหุ่นยนต์ โปรเจกต์เธอเกือบไม่ผ่านเพราะหุ่นยนต์ไม่สามารถตรวจจับใบหน้าของเธอได้ทั้ง ๆ ที่เธอยืนอยู่ข้างหน้าหุ่นยนต์ เธอจึงต้องไปยืมหน้ากากหน้าเพื่อนที่เป็นคนผิวขาวมาใช้ในการเล่นเกมหุ่นยนต์ถึงจะมองเห็น และทำให้โปรเจกต์เธอผ่าน
ทั้งนี้ทิมมิทปิดท้ายถึงปัญหาสำคัญว่า หากสัญชาตญาณของคุณบอกว่าภาพนี้ไม่เหมือนคุณ A เลย แต่โมเดลคอมพิวเตอร์บอกคุณว่า คนนี้คือคุณ A ที่มีเปอร์เซ็นต์ถึง 99 เชื่อได้เลยว่าคุณมีแนวโน้มที่จะเชื่อแบบนั้นมากกว่าตัวคุณเองเสียอีก
อย่างไรก็ตามนี่ไม่ใช่ครั้งแรกๆ ที่มีผู้พบปัญหาอคติของระบบทำนายด้วยคอมพิวเตอร์ มีคนพบว่าระบบคาดเดาความเสี่ยงในการกระทำผิดซ้ำของผู้ต้องสงสัยมีความลำเอียงต่อผู้ต้องสงสัยผิวสี นอกจากนี้ยังมีคนพบว่าระบบประเมินใบสมัครงานให้คะแนนผู้ชายมากกว่าผู้หญิง
และกลุ่มเสรีภาพพลเมือง มองว่า ระบบการจดจำใบหน้ามีส่วนช่วยในการกัดเซาะความเป็นส่วนตัว ยกตัวอย่างเช่น รัฐบาลอาจใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายในการระบุผู้ร่วมชุมนุมประท้วงในประเด็นต่างๆ หรือ ร้านค้าสามารถนำข้อมูลที่จดจำใบหน้าไปวิเคราะห์และส่งโฆษณาบางอย่างให้กับเรา ทั้งนี้หลายหน่วยงานและบางบริษัทใช้ระบบจดจำใบหน้ากันอย่างแพร่หลาย
ปรากฏการณ์ที่น่าจับตา เมื่อ IBM ประกาศจะหยุดขายและพัฒนาระบบการจดจำใบหน้า
ตัดภาพมาที่ IBM หรือ International Business Machines ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีมีการประกาศออกมาว่าจะหยุดขายและพัฒนาซอฟต์แวร์ระบบจดจำใบหน้าสำหรับ ‘การเฝ้าระวัง’ การประกาศดังกล่าวเกิดขึ้นเมื่อสหรัฐฯ เผชิญกับการเรียกร้องให้มีการปฏิรูปตำรวจหลังจากการจับกุมจอร์จชายผิวสีอย่างรุนแรง
IBM ในจดหมายถึงสภาคองเกรสของสหรัฐฯ ระบุว่า ระบบ AI ที่ใช้ในการบังคับใช้กฎหมายจำเป็นต้องมีการทดสอบเพื่อความอคติ หัวหน้าผู้บริหารของ IBM อาร์วินด์ คริชนา (Arvind Krishna) กล่าวว่า การต่อสู้เพื่อมนุษยชนเป็นเรื่องเร่งด่วน
‘IBM ต่อต้านอย่างแน่วแน่ และจะไม่อภัยให้กับการใช้เทคโนโลยีการจดจำใบหน้าสำหรับการสอดแนมมวลชน การทำข้อมูลทางเชื้อชาติ การละเมิดสิทธิมนุษยชนและเสรีภาพขั้นพื้นฐาน’ เขากล่าว
ทว่าอีวา บลูม ดูมอนเทท (Eva Blum-Dumontet) จาก Privacy International แย้งว่า IBM พยายามที่จะไถ่โทษตัวเองเพราะพวกเขาเป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนาความสามารถทางเทคนิคของตำรวจ เธอกล่าวต่อว่า แต่อย่าไปหลงกลกับการเคลื่อนไหวล่าสุดของพวกเขา
‘การประกาศไม่ชัดเจน พวกเขาพูดถึงการสิ้นสุดระบบการจดจำใบหน้าทั่วไป ซึ่งมันทำให้คิดว่าไม่เป็นการสิ้นสุดระบบจดจำใบหน้าสำหรับ IBM แต่พวกเขาจะปรับแต่งขึ้นใหม่ในอนาคต’
อย่างไรก็ดี IBM จะทำอย่างที่ว่าได้หรือไม่ และเทคโนโลยีจดจำใบหน้าสำหรับการใช้ประโยชน์ในทางปฏิบัติด้านอื่นๆ จะเปลี่ยนแปลงหรือคงเดิมกันอย่างไรบ้าง? พวกเราก็ต้องติดตามกันต่อไป
ท้ายที่สุดเทคโนโลยีที่ถูกสร้างขึ้นและพัฒนาต่อๆ มานั้นต้องเป็นประโยชน์ให้กับ ‘คนทุกคน’ โดยไม่มีข้อยกเว้น
และท้ายสุดๆ จอร์จ ฟลอยด์ เริ่มทำการเปลี่ยนโลกอย่างที่ลูกสาวตัวน้อยของเขาได้บอกไว้จริงๆ อย่างน้อยๆ ก็ในโลกเทคโนโลยี
ที่มา :
- Face Recognition ตรวจสอบ-จดจำใบหน้าด้วย ‘เอไอ’
- IBM abandons ‘biased’ facial recognition tech
- A Case for Banning Facial Recognition
- Why it matters that IBM is getting out of the facial recognition business
- How I’m fighting bias in algorithms
เรื่อง : รชา เหลืองบริสุทธิ์
ภาพ : สุธาทิพย์ อุปสุข
บทความอื่นที่คุณอาจสนใจ
- ที่นี่บราซิล!! Corruption Detector แอปฯ ฉีกหน้ากากนักการเมือง
- ST.NOIRE บอร์ดเกม AI ที่ชวนผู้เล่นสืบคดีฆาตกรรมปริศนาโดยลำโพง Alexa
- QQ Alert ระบบ AI อัจริยะช่วยตามหาคนหาย
