สนับสนุน settakid.com

สมัครเป็น member ฟรี

ขอเชิญเพื่อน ๆ มาสมัครเป็น member เพื่อรับบทความใหม่ผ่านทางอีเมล์ พร้อมกับ weekly email รวมลิงก์น่าอ่านสุดสัปดาห์ที่คัดมาแล้ว ผมทราบดีว่าสมัยนี้ทุกคนยุ่ง อาจไม่มีเวลามานั่งเช็คเว็บนี้ได้ตลอด จึงได้สร้าง member email list ขึ้นมาครับ

Home/บทความ/Smarter Policy/เทพียุติธรรมแท้จริงแล้วควรเป็นคนหรือหุ่นยนต์: เมื่อ Machine Learning พบกับ Human Jailing

เทพียุติธรรมแท้จริงแล้วควรเป็นคนหรือหุ่นยนต์: เมื่อ Machine Learning พบกับ Human Jailing

  • jatusri_article37_featured
Sharing is good karma 🙂Share on Facebook174Tweet about this on TwitterShare on Google+0Share on LinkedIn0Email this to someone

ผมมีคำถามหนักใจ (แต่สำคัญต่อสังคม) ที่อยากให้ทุกคนเก็บไปคิดกันครับ

“คุณคิดยังไงกับการที่อีกหน่อยจะมีการใช้สมองกลเพื่อช่วยผู้พิพากษาในการตัดสินว่าคนที่เพิ่งถูกตำรวจจับมาหมาดๆ ควรจะถูกปล่อยตัวหรือถูกฝากขังไว้โดยไม่ให้กลับไปดำเนินชีวิตตามปกติจนกว่าคดีจะเสร็จสิ้น?”

สัญชาตญาณของคนส่วนใหญ่มักบอกว่ามนุษย์เป็นมากกว่าแค่ตัวเลข หลายคนไม่เห็นด้วยที่เทคนิคเหล่านี้ไม่มี “พื้นที่” ให้กับความเป็นธรรมหรือความเที่ยงธรรม มีแต่สิ่งที่ป้อนให้กับคอมพิวเตอร์และสิ่งที่มันคายออกมา  โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่เราเคยได้เห็นถึงจุดบอดและความลำเอียงของโมเดลสถิติในการใช้มันเพื่อรักษาความปลอดภัยมาแล้ว

แต่วันนี้ผมจะขอเสนอมุมต่างที่อาจทำให้เรามองว่าการใช้ “สมองคน” ตัดสินใจเรื่องคอขาดบาดตายแบบนี้อย่างเดียวก็อาจทำให้เรารู้สึกทะแม่งๆ ได้ไม่แพ้กัน 

งานวิจัยล่าสุดของกลุ่มนักวิศวกรคอมพิวเตอร์และนักเศรษฐศาสตร์ในสหรัฐฯ ได้วิเคราะห์ข้อมูลประวัติอาชญกรรม (rap sheet) และคุณลักษณะของจำเลยทุกคนในนครนิวยอร์กตั้งแต่ปี 2008 ถึง 2013 (รวมแล้วประมาณ 7 แสนกว่ากรณี) จนพบว่าหากเรา “เพิ่มความสามารถในการตัดสินใจ” ให้กับผู้พิพากษาว่าจะ ขังหรือไม่ขัง จำเลยด้วยการใช้สมองกลช่วยพยากรณ์ว่าในหมู่จำเลยที่มีเข้ามาทุกวี่วัน คนไหนมีโอกาสก่ออาชญากรรมซ้ำอีกหรือทำการหลบหนีระหว่างรอศาลเรียก  เราจะสามารถลดอาชญากรรมในเมืองลงได้มากขึ้น 25% (โดยคงจำนวนจำเลยที่ถูกปล่อยไว้เท่าเดิม) หรือลดจำนวนจำเลยที่จะถูกขังลงได้ถึง 42% (โดยคงอัตราอาชญกรรมไว้เท่าเดิม) ในนครนิวยอร์ก  อีกทั้งยังช่วยลดความเหลื่อมล้ำทางสีผิวในการถูกฝากขังได้ไปพร้อมๆ กันด้วย โดยการนำโมเดลนี้ไปประยุกต์ต่อจากระดับเมืองสู่ระดับประเทศก็ได้ผลที่ไม่ต่างกันนัก

ความสำคัญของงานชิ้นนี้คือเขาผสานจุดแข็งของ Machine Learning (จุดแข็งคือการพยากรณ์ให้แม่น) กับ เศรษฐมิติ (จุดแข็งคือการหาความเป็นเหตุเป็นผลและการขจัด bias) เข้าด้วยกันโดยมีเป้าหมายคือการเพิ่ม คุณภาพของการตัดสินใจให้กับผู้พิพากษา ไม่ใช่หยุดที่แค่การพยากรณ์ว่าจำเลยคนไหนมีความเสี่ยงที่จะหนีศาล  ที่ต้องผสานทั้งสองศาสตร์เข้าด้วยกันเป็นเพราะโลกใบนี้เคยเห็นแต่การกระทำของจำเลยที่ถูกปล่อยออกไปเท่านั้น ไม่เคยได้เห็นการกระทำของจำเลยที่ถูกตัดสินฝากขังในโลกจริงแต่ในโลกคู่ขนาน (alternate reality/ counterfactual) ถูกปล่อยตัวออกไปบนท้องถนน

บทความนี้จะสรุปแบบคร่าวๆ (จะพยายามภายใน 5 นาที) ว่าทีมนักวิจัยนี้เขาลงเอยกับตัวเลขพวกนี้ได้ยังไงและว่าเราต้องคำนึงถึงอะไรบ้างเพื่อให้สังคมมั่นใจได้ว่าการพยากรณ์ด้วยตัวเลขเหล่านี้ไม่ใช่แค่เวทมนตร์

To ขัง or not to ขัง? : สมองคนกับสมองกลเห็นไม่ตรงกัน

jatusri_article37_figure1

ในนครนิวยอร์กผู้พิพากษามีหน้าที่สำคัญคือจะต้องตัดสินใจว่าในช่วงก่อนพิจารณาคดี (pre-trial period) นั้น จำเลยที่เพิ่งถูกตำรวจจับมาหมาดๆ ควรจะได้ใช้ชีวิตระหว่างรอที่ไหน  โดยมีทางเลือกหลักๆ 3 ทาง:

1) ฝากขังจำเลยระหว่างรอพิจารณา

2) อนุญาตให้ประกันตัว หรือ

3) ปล่อยตัวไปเฉยๆ (release on recognizance)

ซึ่งในบทบาทนี้ผู้พิพากษาในสหรัฐฯ มีโจทย์ที่ค่อนข้างแคบมาก นั่นก็คือพวกเขาจะต้องตัดสินใจโดยคำนึงถึงแค่ 2 ปัจจัยเท่านั้น หนึ่งคือความเสี่ยงว่าจำเลยจะเบี้ยวศาล (fail to appear in court หรือ FTA) หรือไม่ และ สองคือจำเลยจะออกไปก่ออาชญกรรมเพิ่มอีกไหม  ไม่ต้องวิเคราะห์ว่าจำเลยได้กระทำผิดจริงหรือไม่  และในนครนิวยอร์กก็มีความพิเศษกว่าเพื่อนเนื่องจากผู้พิพากษาจะคำนึงถึงความเสี่ยงเบี้ยวศาลแค่นั้น ซึ่งขอเรียกสั้นๆ ในบทความนี้ว่า “ความเสี่ยง”

จากการป้อนข้อมูลเกี่ยวกับจำเลยที่นักวิจัยสามารถ observe ได้ เช่น ประวัติอาชญากรรม อายุ คำตัดสินของผู้พิพากษาว่าจะฝากขังหรือไม่ รวมถึงประวัติว่าในอดีตที่เคยถูกปล่อยตัวไปเคยเบี้ยวศาลไหม ในทุกกรณีกว่า 7 แสนกรณีเข้าไปให้คอมพิวเตอร์ “เรียนรู้” ว่าจำเลยที่มีข้อมูลแบบไหนเสี่ยง  แบบไหนไม่เสี่ยง และเอาสิ่งที่โมเดลพยากรณ์ความเสี่ยงไปเทียบกับข้อมูลชุดที่แยกไว้ต่างหาก  พบว่าการเรียงจำเลยจากเสี่ยงมากไปเสี่ยงน้อยโดยคอมพิวเตอร์กับโดยผู้พิพากษาตัวจริงนั้นไม่ค่อยแตกต่างกันสำหรับกลุ่มเสี่ยงน้อย แต่กลับแตกต่างกันค่อนข้างมากในกลุ่มเสี่ยงสูง (ซึ่งเป็นกลุ่มที่น่ากลัวต่อสังคมกว่า)  ซึ่งผู้พิพากษายังคงมีอัตราการปล่อยตัวที่สูงเกิน40% ในกลุ่มที่เสี่ยงสูง (ดังภาพด้านบน)

ในกลุ่มจำเลยที่ถูกคอมพิวเตอร์พยากรณ์ว่ามีความเสี่ยงสูงสุดที่อยู่ในกลุ่มท๊อป 1% (“ความน่าจะเบี้ยวศาล” มีมากถึงประมาณ 63%) ผู้พิพากษาตัวจริงกลับตัดสินใจปล่อยตัวจำเลยเหล่านี้ไปเกือบครึ่งหนึ่ง

แน่นอนว่าความแตกต่างของการตัดสินใจระหว่างสมองคนกับสมองกลอาจเป็นเพราะว่าสมองกลพยากรณ์ผิดพลาดเนื่องจากผู้พิพากษาอาจจะสามารถ observe ข้อมูลที่อาจจะเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงอื่นๆ เกี่ยวกับจำเลยที่นักวิจัยไม่มีข้อมูล (เช่น สภาพตอนถูกจับ มารยาท รอยสัก ทรงผม ฯลฯ)  และไม่สามารถป้อนเข้าไปให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้

ปัญหาของข้อโต้แย้งนี้คือทีมนักวิจัยนี้เขามีหลักฐานด้วยว่ากลุ่มจำเลยที่ถูกพยากรณ์ว่ามีความเสี่ยงสูงนี้ก็มีความเสี่ยงจริงๆ เพราะเขามีข้อมูลว่าในอดีตที่จำเลยเหล่านี้ถูกปล่อยตัวออกไป…พวกเขาก็เบี้ยวศาลหรือออกไปก่ออาชญากรรมที่เป็นอันตรายต่อสังคมอีกรอบจริงๆ

ในชุดข้อมูลนี้ ผู้พิพากษาตัวจริงตัดสินใจไม่ขังจำเลยราว 74% ของทั้งหมด ในกลุ่มจำเลยที่ถูกปล่อยตัวไปนี้นั้น 15% เบี้ยวศาล 26% ถูกจับอีกที 4% ถูกจับข้อหา violent crime  ส่วนอีก 2% ถูกจับข้อหาร้ายแรงเช่นฆาตกรรมหรือการข่มขืน  และถ้าดูเฉพาะกลุ่มความเสี่ยงท๊อป 1% จำเลยเหล่านี้กว่า 56% ออกไปก่ออาชญากรรมเพิ่มจริงๆ

นอกจากนี้งานวิจัยนี้ก็พยายามหักล้างข้อโต้แย้งอื่นๆ เช่น ผู้พิพากษาอาจจะมี “ความเมตตาต่อจำเลย” ไม่เท่ากัน บางคนอาจจะให้ความสำคัญกับการให้อิสระภาพสูง ไม่ได้คำนวนความเสี่ยงผิดหรอก แค่มีความเมตตาเป็นอีกหนึ่งเป้าหมายนอกจากการลดความเสี่ยงเบี้ยวศาล  กระนั้นทีมนักวิจัยนี้ก็พบว่าไม่ว่าผู้พิพากษาจะมีระดับ”ความเมตตา” (วัดด้วยจำนวนจำเลยที่ขังโดยเฉลี่ย) แค่ไหนก็ยังตัดสินใจพลาดเนื่องจากยังคงขังจำเลยที่มีความเสี่ยงจริงต่ำทั้งๆ ที่ยังมีจำเลยที่ความเสี่ยงจริงสูงกว่าให้ขัง

อีกทั้งก็ยังพบว่าที่ผู้พิพากษาพลาดปล่อยจำเลยเสี่ยงสูงออกไปนั้นก็ไม่ใช่ว่าพลาดเพราะประเมินความสามารถในการจ่ายค่าประกันตัวผิด แต่พยากรณ์ความเสี่ยงผิดพลาดไปจริงๆ เนื่องจากในกลุ่มท๊อป 1% ความเสี่ยงของจำเลยที่ถูกปล่อยออกไปเฉยๆ (release on recognizance) โดยไม่มีการต้องมีการตั้งค่าประกันตัว ก็ออกไปก่ออาชญากรรมต่อด้วยอัตราพอๆ กับกลุ่มท๊อป 1% ของกลุ่มหลัก (ราว 59%)

บทเรียนก่อนคิดใช้งาน

การนำเทคนิคใหม่ๆ เหล่านี้เข้ามาใช้ในการตัดสินใจที่สามารถกระทบความเป็นอยู่ของสังคมนั้นจะต้องคำนึงถึงประเด็นหลักๆ อย่างน้อยๆ 4 ประเด็นต่อไปนี้

หนึ่งคือต้นทุนและประโยชน์ต่อสังคมของแต่ละทางเลือก จุดเด่นของงานวิจัยนี้คือมันเสนอต้นทุนและประโยชน์ต่อสังคมของการให้ผู้พิพากษาตัวเป็นๆ ตัดสินใจต่อไปหรือการให้สมองกลเข้ามาตัดสินใจได้ค่อนข้างชัดเจน  การจำคุกในนครนิวยอร์กมีต้นทุนสูงทั้งต่อรัฐ (เฉลี่ยแล้ว 3 หมื่นเหรียญต่อคนต่อปี) และต่อจำเลย (เสียอิสรภาพ สร้างความทุกข์ต่อตนและครอบครัว และลดโอกาสการหางานในอนาคต)  แต่การปล่อยตัวจำเลยที่มีความเสี่ยงสูงในการก่ออาชญกรรมหรือหลบหนีคดีก็มีต้นทุนทางสังคมที่สูงไม่แพ้กัน  จริงอยู่ที่หลักการโดยแก่นแท้ของทั้งสองทางเลือก (สมองกล หรือ สมองคน) ล้วนมี ความทะแม่งๆ ด้วยกันทั้งคู่ เนื่องจากเรากำลังตัดสินชะตาของคนคนหนึ่งด้วยสิ่งที่เขายังไม่ได้ทำ (หลบหนีคดีหรือก่ออาชญากรรมเพิ่ม)  ไม่ใช่สิ่งที่เขาทำไปแล้ว การมีการคำนวนต้นทุนและประโยชน์ให้เทียบกันง่ายๆ น่าจะช่วยทำให้สังคมตัดสินใจโจทย์ยากๆ แบบนี้ได้ง่ายขึ้น

สองคือข้อมูลต้อง Big จริง  ความแม่นยำของการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคแบบนี้ต้องอาศัยขนาดของข้อมูล นอกจากความแม่นยำแล้ว การมีข้อมูลขนาดยักษ์ทำให้นักวิจัยสามารถแบ่งแยกมันออกเป็นหลายกองเพื่อนำไปให้สมองกลเรียนรู้และเพื่อทดสอบมัน การที่เรามีข้อมูลน้อยแต่ต้องการใช้มันเพื่อตัดสินชะตาคนจึงอาจมีโทษมากกว่ามีประโยชน์

สามคือต้องคำนึงถึงความลำเอียงให้มาก  การใช้สมองกลช่วยพยากรณ์ไม่ได้การันตีว่ามันจะไร้ซึ่งอคติหรือความลำเอียง แต่ก็ยังพอมีวิธีลดความลำเอียงได้บ้าง โดยเฉพาะความลำเอียงที่กระทบต่อโครงสร้างของสังคม ยกตัวอย่างเช่น บางโมเดลอาจลำเอียงบอกให้ผู้พิพากษาขังจำเลยที่เงินเดือนน้อยหรือฝากขังจำเลยที่ผิวคล้ำ เป็นต้น  หนึ่งในวิธีแก้ที่งานวิจัยนี้เสนอคือเขาไม่ใส่ข้อมูลคุณลักษณะที่สังคม “รับไม่ได้” ลงไปในโมเดล เช่น รายได้หรือสีผิว  ตัวแปรประชากรเดียวที่ใส่ลงไปคืออายุเท่านั้น  อีกหนึ่งวิธีแก้ความลำเอียงก็คือการใช้ประโยชน์จากการที่จำเลยในนครนิวยอร์กถูกสุ่มว่าจะได้ผู้พิพากษาคนไหน ไม่ได้ขึ้นอยู่กับตัวจำเลยแต่ขึ้นอยู่กับดวง  ความ random นี้สำคัญเพราะว่าเราต้องการวิเคราะห์ว่าจะเกิดอะไรขึ้นในสังคมหากมีการฝากขังเพิ่มมากขึ้นจากการฝากขังโดยโมเดล ไม่ใช่จากการฝากขังโดยผู้พิพากษาที่ “โหด” กว่าเพื่อน

สี่คือโมเดลต้องไม่ตายตัวและต้องมีการตรวจสอบที่โปร่งใส  คุณภาพของการพยากรณ์ขึ้นอยู่กับตัวอย่างข้อมูลที่ป้อน ฉะนั้นมันไม่มีการการันตีเลยว่าโมเดลที่เคยพยากรณ์ได้แม่นยำในอดีตกับประชากรกลุ่มนี้ จะยังทำได้ดีในอนาคตหรือในประชากรกลุ่มอื่น จำเป็นต้องมีการปรับปรุงอยู่เสมอ  ที่สำคัญไม่แพ้กันคือต้องมีการตรวจสอบโมเดลที่โปร่งใส ว่านักวิเคราะห์ไม่ได้ขุดข้อมูลลับหลังเพียงเพราะต้องการทำให้ผลลัพธ์ออกมาดูดี  ในจุดนี้งานวิจัยนี้ได้แยกข้อมูลประมาณ 1 แสนกว่ากรณีไปเก็บไว้ใน “เซฟลับ” ที่จะไม่ถูกแตะเลยจนกว่าจะใช้มันทดสอบกับโมเดลครั้งสุดท้ายก่อนตีพิมพ์ (จะยังแม่นอยู่ไหมต้องรออีกปีสองปี!)

สุดท้ายนี้การ พลาด ปล่อยจำเลยที่มีความเสี่ยงสูงออกไปก็ไม่ได้แปลว่ามันเป็นความผิดของผู้พิพากษาเต็มๆ ไปเสียทีเดียว  เนื่องจากปริมาณงาน (caseload) ต่อวันก็ค่อนข้างมาก บวกกับข้อมูลที่มีอยู่ต่อหน้ากับเวลาอันจำกัดยิ่งทำให้งานนี้ไม่ง่าย  ผมมองว่าการประยุกต์ใช้สมองกลและข้อมูลในความยุติธรรมนั้นมันน่าจะเป็นการ enhance ทักษะของผู้พิพากษามากกว่าการทดแทนตัวตนของเขาไปเลย หรือเป็นการปลดปล่อยให้เขาเอาเวลาไปทำอย่างอื่นที่ไม่ควรใช้หุ่นยนต์ตัดสินใจมากกว่า ไม่ต่างกับทุกวันนี้ที่หลายความสามารถของเราก็ถูก enhance ด้วยโทรศัพท์มือถือหรือคอมพิวเตอร์

แม้ว่าความคิดใหม่ๆ แบบนี้จะยังอยู่บน”หิ้งวิจัย” เสียส่วนมาก การที่หน่วยงานภาครัฐเริ่มยอมแบ่งข้อมูลและร่วมงานกับทีมนักวิจัยแปลว่าพวกเขาเองก็สนใจมันมากไม่แพ้กันเหมือนกัน  ดูจากรูปการณ์แล้วมีความเป็นไปได้สูงที่ในอนาคตเทพียุติธรรมจะเป็นครึ่งคนครึ่งหุ่นยนต์เนื่องจากต้นทุนในการใช้สมองกลช่วยสมองคนตัดสินใจมันแทบจะเป็นศูนย์

ท่านผู้อ่านมีความคิดเห็นอย่างไรก็บอกกันได้ใน comment section นะครับ

 

Opt In Image
อ่านแล้วถูกใจ ==> ขอเชิญเป็น member ครับ!

ทุกครั้งที่มีบทความใหม่ member จะได้รับอีเมล์บทความนั้นทันที ไม่ต้องคอยเช็ค facebook ให้เสียเวลา

อีกทั้งยังได้รับอีเมล์รวมลิงก์น่าอ่านสุดสัปดาห์ ที่ settakid.com คัดมาให้ทุกวันศุกร์อีกด้วยครับ

The following two tabs change content below.

ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์

PhD. Student & ICGC Fellow at the University of Minnesota
ผู้สร้าง settakid.com เป็นคนคิดมาก! ตื่นเต้นกับเทรนด์ที่กำลังเปลี่ยนแปลงโลกและชอบอ่านงานวิจัยทางเศรษฐศาสตร์ (ที่ยังอยู่ในโลกแห่งความเป็นจริงอยู่) มากเป็นชีวิตจิตใจผู้เขียนเป็นศิษย์เก่า ร.ร. สาธิตจุฬา มหาวิทยาลัยคอร์เนล (คณิตฯ & เศรษฐศาสตร์) และมหาวิทยาลัยจอนส์ ฮอปกินส์ SAIS (เศรษฐศาสตร์ระหว่างประเทศ & จีนศึกษา) เคยมีประสบการณ์ทำวิจัยที่มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดและธนาคารโลก ขณะนี้กำลังทำปริญญาเอกสาขาเศรษฐศาสตร์เกี่ยวกับการพัฒนาทุนมนุษย์และการทำ impact evaluation อยู่ที่มหาวิทยาลัยมินนิโซต้า

Leave A Comment