อนาคตอันสดใสแต่ใช่จะไร้ความเสี่ยง
AI เข้ามามีบทบาทในการตัดสินใจมากขึ้นทุกทีในอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งมาพร้อมกับความกังวลด้านจริยธรรมที่เพิ่มขึ้นเป็นเงาตามตัว
โดย
Christina Pazzanese
นักเขียนประจำของฮาร์วาร์ด
บทความแปลจาก Great promise but potential for peril
Ethical concerns mount as AI takes bigger decision-making role in more industries
วันที่ 26 ตุลาคม 2020
บทความชิ้นที่สองจากชุดบทความสี่ชิ้นที่ใช้ความเชี่ยวชาญของชุมชนฮาร์วาร์ดเพื่อพิจารณาความสำคัญและข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นของยุครุ่งเรืองแห่งปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงวิธีการใช้งานให้เหมือนการทำงานกับมนุษย์
หลายทศวรรษที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เป็นขุมพลังของการวิจัย STEM ระดับสูง ผู้บริโภคส่วนใหญ่ตระหนักถึงพลังและศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ผ่านแพลตฟอร์มอินเทอร์เน็ตเช่น Google และ Facebook และร้านค้าปลีกเช่น Amazon ทุกวันนี้ AI มีความสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม ทั้งด้านการแพทย์ การธนาคาร การค้าปลีก และการผลิต
แต่ความคาดหวังว่า AI จะเปลี่ยนการทำงานจากหน้ามือเป็นหลังมือ เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และผลักดันการวิจัยและพัฒนากลับถูกเคลือบแคลงด้วยข้อกังวลว่าระบบที่ซับซ้อนและคลุมเครือของ AI อาจเป็นอันตรายต่อสังคมมากกว่าให้ผลดีทางเศรษฐกิจ ด้วยความที่แทบไม่มีการกำกับดูแลจากรัฐบาลสหรัฐฯ บริษัทเอกชนจึงใช้ซอฟต์แวร์ AI กับการตัดสินใจด้านสุขภาพและการแพทย์ การจ้างงาน ความน่าเชื่อถือทางการเงิน และแม้แต่ด้านความยุติธรรมทางอาญาโดยไม่ต้องรับรองความมั่นใจให้ใครว่าโปรแกรมของพวกเขาปราศจากอคติเชิงโครงสร้าง (Structural Bias) ไม่ว่าจะโดยตั้งใจหรือไม่ก็ตาม
ปฏิเสธไม่ได้เลยว่า AI มีทั้งความน่าสนใจและประโยชน์ใช้สอยมากขึ้นทุกที คาดกันว่าการใช้จ่ายทางธุรกิจทั่วโลกเกี่ยวกับ AI จะมากถึง 50,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ในปีนี้ และ 110,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปีภายในปี 2024 แม้ว่าเศรษฐกิจจะตกต่ำทั่วโลกจากการระบาดของ COVID -19 ตามการคาดการณ์ที่เผยแพร่ในเดือนสิงหาคมโดยบริษัทวิจัยเทคโนโลยี IDC อุตสาหกรรมการค้าปลีกและการธนาคารใช้จ่ายมากที่สุดในปีนี้ โดยใช้ไปมากกว่า 5,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่ออุตสาหกรรม บริษัทคาดว่าอุตสาหกรรมสื่อและรัฐบาลกลางจะลงทุนมากที่สุดในช่วงปี 2018 ถึง 2023 และคาดการณ์ว่า AI จะเป็น “สิ่งทรงอิทธิพลที่จะมาขัดขวางและเปลี่ยนแปลงทุกอุตสาหกรรมในทศวรรษต่อไป”
“บริษัทยักษ์ใหญ่เกือบทุกแห่งในขณะนี้ใช้งาน AI อยู่หลายระบบ และพวกเขาถือว่าการใช้ AI เป็นส่วนสำคัญในกลยุทธ์” เป็นคำกล่าวของ Joseph Fuller อาจารย์ด้านการบริหารจัดการของ Harvard Business School และผู้นำร่วมของ “การจัดการอนาคตของการทำงาน” โครงการวิจัยที่ศึกษาเกี่ยวกับการพัฒนาและการนำ AI ไปใช้ รวมถึงแมชชีนเลิร์นนิง หุ่นยนต์ เซ็นเซอร์ และระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม ทั้งในโลกธุรกิจและโลกการทำงาน
ในช่วงต้น มีการสันนิษฐานกันอย่างแพร่หลายว่าอนาคตของ AI จะเป็นเพียงการเปลี่ยนงานง่ายๆ และซ้ำซากให้เป็นอัตโนมัติโดยใช้แค่การตัดสินใจในระดับต่ำ แต่ AI กลับมีความชาญฉลาดขึ้นอย่างรวดเร็ว ด้วยผลจากคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและการมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ สาขาหนึ่งของ AI อย่างแมชชีนเลิร์นนิงที่โดดเด่นด้วยความสามารถในการจัดเรียงและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลพร้อมกับการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องได้สร้างความเปลี่ยนแปลงในหลายวงการ รวมถึงวงการการศึกษา
หลายบริษัทในตอนนี้ใช้ AI เพื่อจัดการการจัดหาวัสดุและผลิตภัณฑ์จากซัพพลายเออร์ และเพื่อบูรณาการข้อมูลจำนวนมากสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และเนื่องจากความสามารถในการประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เครื่องมือ AI จึงช่วยประหยัดเวลาอันมีค่าไม่ให้เสียไปกับการลองผิดลองถูกในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ซึ่งนับเป็นความก้าวหน้าที่สำคัญ โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมยาที่อาจมีค่าใช้จ่ายสูงถึง 1 พันล้านดอลลาร์เพื่อผลิตยาชนิดใหม่ออกสู่ตลาด Fuller กล่าว
ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพเห็นโอกาสในการใช้ AI มากมาย รวมถึงการเรียกเก็บเงินและการประมวลผลเอกสารที่จำเป็น และผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์คาดหวังว่าผลกระทบที่ยิ่งใหญ่ที่สุดและจะเกิดขึ้นได้ทันทีคือการวิเคราะห์ข้อมูล การถ่ายภาพ และการวินิจฉัยโรค ลองนึกภาพว่าถ้าเรามีความสามารถในการนำความรู้ทางการแพทย์ทั้งหมดที่มีอยู่เกี่ยวกับโรคนั้นๆ มาใช้ประกอบการตัดสินใจรักษาโรคดูสิ
ในการจ้างงาน ซอฟต์แวร์ AI จะคัดเลือกและประมวลผลเรซูเม่ และวิเคราะห์เสียงและการแสดงออกทางสีหน้าของผู้สมัครงานในขั้นตอนการสัมภาษณ์ และผลักดันการเติบโตของงานแบบ “ไฮบริด” แทนที่ AI จะเข้ามาแทนพนักงาน AI จะรับหน้าที่ทางเทคนิคที่สำคัญในเนื้องานไปแทน เช่น การกำหนดเส้นทางสำหรับรถขนส่งพัสดุ ซึ่งอาจช่วยให้พนักงานมีเวลาไปทำหน้าที่อื่นๆ และทำให้พวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและมีคุณค่าต่อนายจ้างมากขึ้นในที่สุด
“AI ช่วยให้พนักงานทำสิ่งต่างๆ ได้ดีขึ้นหรือทำให้เกิดข้อผิดพลาดน้อยลง หรือช่วยให้ใช้ความเชี่ยวชาญของพนักงานในองค์กรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น” ฟูลเลอร์กล่าว จากผลการวิจัยผลกระทบและทัศนคติของคนงานที่สูญเสียหรือมีแนวโน้มที่จะสูญเสียงานให้กับ AI
“เครื่องจักรอัจฉริยะสามารถคิดได้ดีกว่าเราหรือไม่ หรือมีองค์ประกอบบางอย่างในการใช้วิจารณญาณของมนุษย์ที่ยังขาดไม่ได้สำหรับการตัดสินใจในเรื่องสำคัญของชีวิต?”- Michael Sandel นักปรัชญาการเมือง และ Anne T. และ Robert M. Bass อาจารย์ด้านการปกครอง
ถึงแม้ว่าเราจะใช้ระบบอัตโนมัติกันไปอีกนาน แต่การกำจัดงานทั้งหมวดหมู่เพราะนิยมใช้ AI มากกว่า เช่น งานพนักงานเก็บเงินค่าทางด่วนที่จะถูกแทนที่ด้วยเซ็นเซอร์นั้นไม่น่าจะเกิดขึ้นไปอีกนานนัก Fuller กล่าวไว้
“สิ่งที่เราจะได้เห็นคืองานที่ต้องการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ ความเห็นอกเห็นใจ งานที่ต้องใช้การตัดสินใจในสิ่งที่เครื่องจักรกำลังสร้างขึ้น จะยิ่งเป็นที่ต้องการมากขึ้น” เขากล่าว
ในขณะที่ธุรกิจขนาดใหญ่มีความก้าวหน้าด้านนี้ไปมากแล้ว ธุรกิจขนาดเล็กอาจได้รับการเปลี่ยนแปลงโดย AI ได้เช่นกัน Karen Mills ผู้เป็นนักศึกษาปี 1975 และ M.B.A. ปี 1977 ซึ่งเป็นผู้บริหารองค์กรบริหารธุรกิจขนาดเล็กของสหรัฐอเมริกา (SBA) ตั้งแต่ปี 2009 ถึง 2013 ได้กล่าวไว้ ความที่ประชากรครึ่งหนึ่งของประเทศได้รับการจ้างงานโดยธุรกิจขนาดเล็กก่อนการระบาดของ COVID -19 อาจส่งผลกระทบสำคัญต่อเศรษฐกิจของประเทศในระยะยาว
แทนที่จะขัดขวางธุรกิจขนาดเล็ก เทคโนโลยี AI อาจให้ข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ด้านแนวโน้มการขาย กระแสเงินสด การสั่งซื้อ และข้อมูลทางการเงินที่สำคัญอื่นๆ แบบเรียลไทม์แก่เจ้าของ เพื่อให้พวกเขาเข้าใจสถานะของธุรกิจได้ดีขึ้นและมองเห็นจุดที่เป็นปัญหาในธุรกิจโดยไม่ต้องจ้างใครเพิ่ม ไม่ต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญทางการเงินเสียเอง หรือไม่ต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงไปกับตัวเลขในสมุดบัญชีอยู่ทุกสัปดาห์ Mills กล่าว
งานประเภทหนึ่งที่ AI อาจ “ทำได้ในแบบที่ไม่เคยมีใครทำมาก่อน” คืองานให้กู้ยืมเงิน ซึ่งเหตุผลหนึ่งที่การเข้าถึงเงินทุนเป็นเรื่องยากเพราะธนาคารมักจะแทบไม่สามารถหาข้อมูลสภาพคล่องและความน่าเชื่อถือของธุรกิจขนาดเล็กได้อย่างแม่นยำนัก
“การมองเข้าไปในกระบวนการทำธุรกิจให้รู้ว่ามีอะไรเกิดขึ้นบ้างเป็นเรื่องยากกว่ามาก” ยากกว่าการประเมินบุคคลมาก เธอกล่าว
ความคลุมเครือของข้อมูลทำให้กระบวนการให้กู้ยืมเงินมีความยุ่งยากและมีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับทั้งผู้กู้และผู้ให้กู้ อีกทั้งกระบวนการสมัครยังถูกออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์บริษัทขนาดใหญ่หรือผู้ที่เคยกู้ยืมเงินไปแล้ว ซึ่งเป็นข้อเสียเปรียบตั้งแต่แรกเริ่มสำหรับธุรกิจบางประเภทและสำหรับผู้กู้ที่ด้อยโอกาสตามที่ทราบกันดี เช่น ผู้หญิง และเจ้าของธุรกิจชนกลุ่มน้อย Mills นักวิจัยอาวุโสของ HBS กล่าว
แต่ด้วยซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ดึงข้อมูลจากบัญชีธนาคาร ภาษี และข้อมูลการทำบัญชีออนไลน์ของธุรกิจ แล้วนำไปเปรียบเทียบกับข้อมูลจากธุรกิจที่คล้ายคลึงกันหลายพันแห่ง ทำให้แม้แต่ธนาคารชุมชนขนาดเล็กก็สามารถประเมินผลให้ได้ภายในไม่กี่นาทีโดยไม่ต้องกังวลกับกองเอกสารและความล่าช้า และเช่นเดียวกับการออดิชั่นโดยไม่เห็นหน้าของนักดนตรี ไม่ต้องกลัวว่าจะมีความไม่เท่าเทียมใดๆ คืบคลานเข้ามากวนการตัดสินใจอีกด้วย
“เรื่องทั้งหมดนั้นจะไม่เกิดขึ้นอีกแล้ว” เธอกล่าว
บรรทัดแห่งความเป็นกลาง
ใช่ว่าทุกคนจะเห็นแสงสว่างที่ปลายทางเหมือนกันหมด หลายคนกังวลว่ายุคของ AI ที่กำลังจะมาถึงจะนำมาซึ่งวิธีการใหม่ๆ ที่เร็วขึ้นโดยปราศจากแรงเสียดทานในการเลือกปฏิบัติและแบ่งแยกอย่างกว้างขวาง
“ส่วนหนึ่งที่น่าสนใจของการตัดสินใจด้วยอัลกอริทึมคือดูเหมือนว่าจะเป็นวิธีที่ไม่มีอคติเพื่อการเอาชนะอัตวิสัย อคติ และความลำเอียงของมนุษย์” Michael Sandel นักปรัชญาการเมือง, Anne T. และ Robert M. Bass อาจารย์ด้านการปกครองกล่าว “แต่เราพบว่าอัลกอริทึมจำนวนมากที่ตัดสินใจเรื่องอย่างเช่นว่าใครควรได้รับการปล่อยตัวแบบมีเงื่อนไข หรือใครควรได้รับโอกาสในการจ้างงาน หรือได้รับที่อยู่อาศัย… จะตัดสินใจซ้ำเดิมตามอคติที่ฝังแน่นอยู่แล้วในสังคมของเรา”
“ถ้าเราไม่รอบคอบและระมัดระวัง เราจะกลับมากระทำด้วยความลำเอียงอีกโดยไม่รู้ตัว”
— Karen Mills นักวิจัยอาวุโสแห่งโรงเรียนธุรกิจและผู้บริหารองค์กรบริหารธุรกิจขนาดเล็กของสหรัฐอเมริกาตั้งแต่ปี 2009 ถึง 2013
Sandel ผู้สอนหลักสูตรความสัมพันธ์เชิงศีลธรรม สังคม และการเมืองของเทคโนโลยีสมัยใหม่ กล่าวว่า AI เปิดสามประเด็นหลักด้านจริยธรรมที่ควรกังวลสำหรับสังคม ได้แก่ ความเป็นส่วนตัวและการเฝ้าระวัง อคติและการเลือกปฏิบัติ และบทบาทของการใช้วิจารณญาณของมนุษย์ ซึ่งประเด็นสุดท้ายเป็นคำถามที่ยากและลึกซึ้งที่สุดในยุคนี้
“การอภิปรายเกี่ยวกับการปกป้องความเป็นส่วนตัวและวิธีการเอาชนะอคติในการตัดสินใจด้วยอัลกอริทึมในการตัดสินคดี การปล่อยตัวแบบมีเงื่อนไข และในกระบวนการจ้างงาน เป็นเรื่องที่เราคุ้นเคยกันดีแล้ว” Sandel กล่าวโดยอ้างถึงความลำเอียงทั้งที่รู้ตัวและไม่รู้ตัวของนักพัฒนาโปรแกรมและของชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อใช้ในการฝึกซอฟต์แวร์ “แต่เรายังไม่ได้คำนึงถึงคำถามที่ยากที่สุดคือ เครื่องจักรอัจฉริยะสามารถคิดได้ดีกว่าเราหรือไม่ หรือมีองค์ประกอบบางอย่างในการใช้วิจารณญาณของมนุษย์ที่ยังขาดไม่ได้สำหรับการตัดสินใจในเรื่องสำคัญของชีวิต?”
ความตื่นตระหนกว่า AI จะทำให้เกิดอคติในชีวิตประจำวันอย่างมากนั้นเป็นเรื่องที่พูดกันเกินจริง Fuller กล่าว ประการแรก โลกธุรกิจและที่ทำงานที่เต็มไปด้วยการตัดสินใจของมนุษย์มักจะเต็มไปด้วยอคติ “ทุกประเภท” ที่คอยกีดกันข้อตกลงทางธุรกิจ หรือการทำสัญญา และการหางานอยู่แล้ว
เมื่อมีการปรับเทียบอย่างรอบคอบและปรับใช้ด้วยความระมัดระวัง ซอฟต์แวร์คัดกรองเรซูเม่จะช่วยให้สามารถพิจารณากลุ่มผู้สมัครได้กว้างขึ้นกว่าที่เคยทำได้ด้วยวิธีเดิม และยังช่วยลดโอกาสใช้ความลำเอียงที่มาพร้อมกับผู้คัดกรองที่เป็นมนุษย์อีกด้วย Fuller กล่าว
Sandel ไม่เห็นด้วย “AI ไม่เพียงแต่เลียนแบบอคติของมนุษย์เท่านั้น แต่ AI ยังนับว่าอคติเหล่านี้เป็นความน่าเชื่อถือทางวิทยาศาสตร์อีกด้วย AI ทำให้ดูเหมือนว่าการคาดการณ์และการตัดสินเหล่านี้มีสถานะที่เป็นกลาง” Sandel กล่าว
ในโลกของการให้กู้ยืมเงิน การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยอัลกอริทึมมี “ด้านมืด” ที่อาจเกิดขึ้นได้เช่นกัน Mills กล่าว เนื่องจากเครื่องจักรเรียนรู้จากชุดข้อมูลที่ได้รับ จึงมีโอกาส “ค่อนข้างสูง” ที่เครื่องจักรจะทำซ้ำความล้มเหลวในอดีตจำนวนมากของอุตสาหกรรมการธนาคารที่ส่งผลให้เกิดการปฏิบัติที่แตกต่างอย่างเป็นระบบต่อชาวแอฟริกันอเมริกันและผู้บริโภคชายขอบกลุ่มอื่นๆ
“ถ้าเราไม่รอบคอบและระมัดระวัง เราจะกลับมากระทำด้วยความลำเอียงอีกโดยไม่รู้ตัว” เธอกล่าว
อุตสาหกรรมที่มีการควบคุมสูงอย่างธนาคารจะต้องรับผิดชอบตามกฎหมายหากอัลกอริทึมที่พวกเขาใช้ในการประเมินการขอสินเชื่อกลายเป็นอัลกอริทึมที่เลือกปฏิบัติต่อกลุ่มผู้บริโภคบางกลุ่มอย่างไม่เหมาะสม ดังนั้นผู้ที่ “อยู่ในระดับสูงสุด” ในธุรกิจนี้จึง “ให้ความสำคัญอย่างมาก” กับประเด็นนี้ Mills กล่าวไว้จากการศึกษาอย่างใกล้ชิดเรื่องการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีทางการเงินหรือ “ฟินเทค”
“พวกเขาไม่ต้องการที่จะเลือกปฏิบัติจริงๆ พวกเขาต้องการให้เงินทุนได้ไปถึงผู้กู้ที่น่าเชื่อถือที่สุด ”เธอกล่าว “เพราะนั่นดีสำหรับธุรกิจของพวกเขาเช่นกัน”
หลากหลายแนวคิดในการกำกับดูแล
ด้วยพลังและความแพร่หลายที่เห็นได้ชัดของ AI ทำให้มีคนเสนอว่าควรมีการควบคุมการใช้ AI อย่างเข้มงวด แต่มีฉันทามติเพียงเล็กน้อยเท่านั้นเกี่ยวกับวิธีการควบคุมและใครควรสร้างกฎ
จนถึงขณะนี้บริษัทที่พัฒนาหรือใช้ระบบ AI ส่วนใหญ่จะใช้วิธีตรวจสอบตนเองโดยอาศัยกฎหมายที่มีอยู่และพลังของตลาด เช่น ปฏิกิริยาเชิงลบจากผู้บริโภคและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย หรือความต้องการของผู้มีความสามารถทางเทคนิค AI ค่าตัวแพงที่ต้องการรักษามาตรฐานของ AI
“ไม่มีนักธุรกิจในองค์กรใหญ่น้อยทั้งหลายคนใดบนโลกนี้ที่ไม่กังวลเกี่ยวกับเรื่องนี้ และทุกคนกำลังพยายามไตร่ตรองว่าอะไรจะเป็นสิ่งที่ยอมรับได้ทางการเมือง กฎหมาย การกำกับดูแล หรือทางจริยธรรม” Fuller กล่าว
หลายบริษัทคำนึงถึงความรับผิดที่จะเป็นไปได้ของตนจากการใช้งานในทางที่ผิดก่อนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์อยู่แล้ว แต่เป็นไปไม่ได้ที่จะคาดหวังให้บริษัทคาดการณ์และป้องกันผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นโดยไม่ได้ตั้งใจได้ทั้งหมด เขากล่าว
มีน้อยคนที่คิดว่ารัฐบาลกลางสามารถทำได้ หรือจะมีวันทำได้
“หน่วยงานกำกับดูแลไม่ได้มีความเชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์เพื่อมีส่วนร่วมในการกำกับดูแลหากไม่ได้มีความตั้งใจและการลงทุนอย่างจริงจัง” Fuller กล่าว โดยระบุว่าด้วยอัตราการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่รวดเร็วหมายความว่าแม้แต่สมาชิกสภานิติบัญญัติที่มีความรอบรู้มากที่สุดก็ยังตามความรวดเร็วนี้ไม่ทัน การกำหนดให้ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ใช้ AI ทุกรายการต้องผ่านการคัดกรองล่วงหน้าสำหรับอันตรายทางสังคมที่อาจเกิดขึ้นไม่เพียงแต่เป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติ แต่ยังส่งผลเสียต่อความก้าวหน้าทางนวัตกรรมอีกด้วย
“ผมจะไม่สร้างกลุ่ม AI กลางที่มีแผนกผลิตรถ แต่ผมจะให้กลุ่มคนผลิตรถสร้างแผนกสำหรับคนในกลุ่มที่เก่งเรื่อง AI จริงๆ”
— Jason Furman อาจารย์ด้านนโยบายเศรษฐกิจเชิงปฏิบัติแห่ง Kennedy School และอดีตที่ปรึกษาด้านเศรษฐกิจระดับสูงของประธานาธิบดี Barack Obama
Jason Furman อาจารย์ด้านนโยบายเศรษฐกิจเชิงปฏิบัติแห่ง Harvard Kennedy School ยอมรับว่าหน่วยงานกำกับดูแลของรัฐต้องการ “ความเข้าใจทางเทคนิคที่ดีกว่านี้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้ทำงานได้ดี” แต่กล่าวว่าพวกเขาสามารถทำได้
หน่วยงานที่มีอยู่เช่นสมาคมความปลอดภัยในการคมนาคมบนทางหลวงแห่งชาติซึ่งกำกับดูแลความปลอดภัยของยานพาหนะสามารถจัดการปัญหา AI ที่อาจเกิดขึ้นในยานพาหนะอัตโนมัติได้ แทนที่จะต้องมีหน่วยงานเฝ้าระวังเพียงหน่วยงานเดียว เขากล่าว
“ผมจะไม่สร้างกลุ่ม AI กลางที่มีแผนกผลิตรถ แต่ผมจะให้กลุ่มคนผลิตรถสร้างแผนกสำหรับคนในกลุ่มที่เก่งเรื่อง AI จริงๆ” Furman อดีตที่ปรึกษาด้านเศรษฐกิจระดับสูงของประธานาธิบดี Barack Obama กล่าว
แม้ว่าการรักษากฎระเบียบ AI ภายในอุตสาหกรรมเองจะทำให้เสียโอกาสในการสร้างการบังคับใช้ร่วมกัน แต่ Furman กล่าวว่าคณะกรรมการเฉพาะอุตสาหกรรมจะมีความรู้มากกว่าเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่ครอบคลุมหลากหลายในขณะที่ AI เป็นเพียงองค์ประกอบเดียวในเทคโนโลยีดังกล่าว ซึ่งจะทำให้การกำกับดูแลได้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น
ในขณะที่สหภาพยุโรปมีกฎหมายว่าด้วยความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวดบังคับใช้แล้ว และคณะกรรมาธิการยุโรปอยู่ระหว่างการพิจารณากรอบการกำกับดูแลอย่างเป็นทางการสำหรับการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม แต่รัฐบาลสหรัฐฯ มักจะทำเรื่องกฎระเบียบด้านเทคโนโลยีช้ากว่าภูมิภาคอื่นเสมอ
“ผมคิดว่าเราควรเริ่มต้นไปเมื่อสามทศวรรษที่แล้ว แต่ช้าก็ยังดีกว่าไม่ได้เริ่มทำ” Furman กล่าว ซึ่งเขาคิดว่าจำเป็นต้องมี “ความรู้สึกกดดันเร่งด่วนมากกว่านี้” เพื่อให้ฝ่ายนิติบัญญัติเริ่มขยับตัว
ผู้นำธุรกิจ “ไม่สามารถเลือกทั้งสองทางได้” ทั้งการปฏิเสธความรับผิดชอบต่อผลกระทบที่เป็นอันตรายของ AI หรือการต่อสู้กับการกำกับดูแลของรัฐบาล – Sandel ยืนยัน
“ปัญหาคือบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่เหล่านี้ทั้งไม่ได้ควบคุมตนเองหรืออยู่ภายใต้กฎระเบียบที่เหมาะสมของรัฐบาล ผมคิดว่าต้องมีทั้งสองอย่างมากกว่านี้” เขากล่าว และเสริมในภายหลังว่า “เราไม่สามารถทึกทักเอาเองได้ว่าพลังของตลาดจะจัดการได้ด้วยตัวมันเอง นั่นเป็นความผิดพลาดตามที่เราเคยเห็นแล้วกับ Facebook และบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่อื่นๆ”
เมื่อฤดูใบไม้ร่วงที่ผ่านมา Sandel ได้สอนหลักสูตร “จริยธรรมเทคโนโลยี” ซึ่งเป็นหลักสูตรการศึกษาทั่วไปหลักสูตรใหม่ที่ได้รับความนิยม ร่วมกับ Doug Melton ผู้อำนวยการร่วมของสถาบันสเต็มเซลล์ของฮาร์วาร์ด เช่นเดียวกับในหลักสูตร “ความยุติธรรม” ในตำนานของเขา นักศึกษาจะครุ่นคิดและถกเถียงกันเกี่ยวกับคำถามสำคัญเกี่ยวกับเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่รวมทุกสิ่งทุกอย่างตั้งแต่การตัดต่อพันธุกรรม เรื่องหุ่นยนต์ ไปจนถึงเรื่องความเป็นส่วนตัวและการเฝ้าระวัง
“บริษัทต้องคิดอย่างจริงจังเกี่ยวกับมิติทางจริยธรรมของสิ่งที่พวกเขากำลังทำอยู่ และเราในฐานะพลเมืองประชาธิปไตยต้องหาความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีและผลกระทบทางสังคมและจริยธรรมของเทคโนโลยี ไม่ใช่เพียงเพื่อใช้ตัดสินใจว่ากฎระเบียบควรเป็นอย่างไร แต่ยังเพื่อใช้ตัดสินใจว่าเราต้องการให้บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่และโซเชียลมีเดียมีบทบาทใดในชีวิตของเรา” Sandel กล่าว
Sandel ยังกล่าวอีกว่าการทำเช่นนั้นได้จะต้องใช้การปฏิรูปการศึกษาครั้งใหญ่ ทั้งในฮาร์วาร์ดและในการศึกษาระดับอุดมศึกษาในวงกว้างมากขึ้น
“เราต้องส่งเสริมให้นักศึกษาทุกคนได้เรียนรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีและผลกระทบทางจริยธรรมของเทคโนโลยีใหม่ๆ ให้มากพอ เพื่อที่ว่าเมื่อพวกเขาบริหารบริษัทหรือเมื่อพวกเขาทำหน้าที่เป็นพลเมืองประชาธิปไตย พวกเขาจะสามารถมั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีจะตอบสนองวัตถุประสงค์ของมนุษย์แทนที่จะบั่นทอนการใช้ชีวิตในฐานะพลเมืองที่ดี”
