สนับสนุน settakid.com

สมัครเป็น member ฟรี

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

Home/Tag:Machine Learning

เทพียุติธรรมแท้จริงแล้วควรเป็นคนหรือหุ่นยนต์: เมื่อ Machine Learning พบกับ Human Jailing

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 “คุณภาพ” ของการตัดสินใจให้กับผู้พิพากษา ไม่ใช่หยุดที่แค่การพยากรณ์ว่าจำเลยคนไหนมีความเสี่ยงที่จะหนีศาล  ที่ต้องผสานทั้งสองศาสตร์เข้าด้วยกันเป็นเพราะโลกใบนี้เคยเห็นแต่การกระทำของจำเลยที่ถูกปล่อยออกไปเท่านั้น

เศรษฐศาสตร์ในยุค Big Data

ผมคิดว่ามันน่าทึ่งมากที่ขณะนี้เรากำลังใช้ชีวิตอยู่ในยุคที่อีกไม่นานสมองกลจะสามารถมองเห็นภัยในระบบการเงินโลกอันแสนจะยุ่งเหยิงได้ก่อนมนุษย์และสามารถรู้สึกถึงความเปลี่ยนแปลงของตัวแปรเศรษฐกิจในระยะสั้นได้ดีกว่าเรา แต่ที่น่าทึ่งยิ่งกว่าคือมันเป็นยุคเดียวกันกับช่วงเวลาที่นักเศรษฐศาสตร์จำนวนมาก (ซึ่งเป็นกลุ่มคนที่น่าจะทราบดีกว่าใครเพื่อน!) ยังเห็นไม่ตรงกันว่าโลกเราจะเป็นอย่างไรภายใต้ภาวะดอกเบี้ยติดลบ และยังตกลงกันไม่ได้ว่าธนาคารกลางสหรัฐฯ ควรจะขึ้นดอกเบี้ยเมื่อไร …และต้องไม่ลืมว่านี่ก็เป็นยุคเดียวกันกับยุคที่นักเศรษฐศาสตร์ชั้นนำหลายคนมองไม่เห็นสัญญานก่อนเกิดวิกฤตแฮมเบอร์เกอร์ หลายคนจึงอดสงสัยไม่ได้ว่าท่ามกลางกระแส Big Data ที่มาพร้อมกับความร้อนแรงของสาขา Machine Learning และสาขาอื่นๆ ภายใต้ศาสตร์แห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)  บทบาทและคุณค่าของนักเศรษฐศาสตร์ในยุคนี้คืออะไรกันแน่ และมันจะเปลี่ยนแปลงไปในรูปแบบใด ผมเองมองว่ากระแส Big Data ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงที่ดีเพราะว่าถึงเวลาแล้วที่ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์หลายๆ ทฤษฎีควรถูกจับมาพิสูจน์ด้วยข้อมูลที่เราไม่เคยมีมาก่อน ในอนาคตเราจะได้เข้าใจพฤติกรรมมนุษย์ในระบบเศรษฐกิจที่นับวันยิ่งทวีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้น แต่ที่ผมคิดว่าน่าสนใจที่สุดคือช่องทางที่นักเศรษฐศาสตร์รุ่นใหม่ๆ นั้นได้เริ่มปรับตัวเข้ากับกระแส Big Data นี้อย่างช้าๆ ไปเรียบร้อยแล้ว อีกทั้งยังได้เริ่มเบิกทางให้เราเห็นแล้วว่าอีกในไม่กี่ปีข้างหน้าสาขาเศรษฐศาสตร์จะต่อยอด Big Data อย่างไรและให้อะไรได้บ้างกับวงการธุรกิจและสังคมโดยรวม โดยหลักๆ แล้วผมมองว่านักเศรษฐศาสตร์จะสามารถเข้ามาช่วยสร้าง value ในยุค Big Data นี้ได้ใน 2 ช่องทางหลักๆ : สร้างและใช้มาตราวัดตัวแปรเศรษฐกิจใหม่ๆ ที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า มีความแม่นยำสูงกว่า และมีต้นทุนในการเก็บข้อมูลที่ต่ำกว่าวิธีเดิมๆ ช่วยทีม Business Analytics ไปให้ใกลกว่าการคาดคะเนหรือจำลองอนาคต (predictive modeling) เพื่อไปสู่ความเข้าใจถึงความเป็นเหตุเป็นผลซึ่งกันและกัน (causation) บทความนี้จะพาท่านผู้อ่านไปสำรวจดูว่าล่าสุดนี้มีการประยุกต์ใช้ทฤษฎีเศรษฐศาสตร์ร่วมกับกระแส Big

Load More Posts