ถ้าเป้าหมายของเราคือการสอนให้ใครสักคนสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูล บทความในซีรีส์นี้สามารถจบลงตั้งแต่บทความที่แล้วที่ว่าด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อใช้ในการตัดสินใจก็ได้ แต่เนื่องจากสิ่งที่เราพยายามจะสร้างนั้นคือ Data Literacy เพื่อเตรียมพร้อมเด็กๆ ของเราเพื่อโตขึ้นมาในสังคมแห่งข้อมูล ดังนั้นหัวข้อที่ผมจะชวนคุยในบทความสุดท้ายนี้จึงจำเป็น และเผลอๆ จะเป็นเรื่องที่สำคัญที่สุด สำคัญกว่าเรื่องอื่นก่อนหน้านี้ทั้งหมดรวมกันเสียด้วยซ้ำ
ปี 2018 บริษัทวิเคราะห์ข้อมูล Cambridge Analytica ตกเป็นข่าวใหญ่ในระดับนานาชาติ เพราะถูกพบว่านำข้อมูลของผู้ใช้งาน Facebook จำนวนกว่า 87 ล้านบัญชีมาวิเคราะห์เพื่อหาความสนใจทางการเมืองของผู้ใช้งานแต่ละคนโดยไม่ได้รับความยินยอมจากผู้ใช้งาน และผลการวิเคราะห์ที่ว่านั้น ถูกนำไปขายให้กับพรรคการเมืองและบุคคลทางการเมืองในหลายประเทศเพื่อใช้โฆษณาแบบมีเป้าหมายเฉพาะเจาะจง สำหรับการเลือกตั้งหรือการทำประชามติ เช่นกรณีที่ข้อมูลเหล่านั้นถูกใช้ในแคมเปญเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกาของโดนัลด์ ทรัมป์ (Donald Trump) ในปี 2016 หรือแคมเปญ Brexit ของพรรคอนุรักษนิยมของสหราชอาณาจักรในปีเดียวกัน ซึ่งทำให้ฝ่ายที่ซื้อข้อมูลจาก Cambridge Analytica ในทั้งสองกรณีที่ยกตัวอย่างมาเอาชนะการเลือกตั้งหรือการทำประชามติได้อย่างฉิวเฉียด แต่หลังจากการกระทำนี้ถูกเปิดเผย ก็ทำให้ทั้ง Facebook และ Cambridge Analytica ถูกฟ้องในศาลของหลายประเทศเนื่องจากข้อมูลที่นำมาวิเคราะห์นั้นได้มาอย่างไม่ชอบธรรม
เรื่องราวเกี่ยวกับการโจรกรรมข้อมูล หรือการขายข้อมูลอย่างไม่ถูกต้องอย่างนี้เกิดขึ้นอยู่เสมอทั่วโลก อย่างกรณีที่ใกล้ตัวเรามากๆ เมื่อต้นปี 2024 นี้เองที่มีข่าวว่าตำรวจไซเบอร์ไทยบุกจับหัวหน้าฝ่ายสินเชื่อธนาคารแห่งหนึ่ง ที่เอาข้อมูลของลูกค้ากลุ่มเครดิตดีไปขายให้นายหน้าสินเชื่อ นายหน้าประกัน และแก๊งคอลเซนเตอร์ โดยผู้ก่อเหตุทยอยส่งข้อมูลประมาณครั้งละ 3,000 – 5,000 รายชื่อไปขายในราคาชื่อละ 1 บาท มาตลอด 1-2 ปี สิ่งนี้นอกจากจะตอกย้ำพลังของข้อมูลแล้ว ยังทำให้เราเห็นความเสียหายที่อาจเกิดขึ้นมีผู้ประสงค์ร้ายนำข้อมูลไปใช้ในทางที่ไม่ดีด้วย และแม้ว่าภาครัฐจะพยายามสกัดกั้นการกระทำเหล่านี้ไม่ว่าจะเป็นทางกฎหมาย อย่างเช่นกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) แต่รูรั่วก็มีปรากฏอยู่ให้เห็นอยู่ตลอด
หนังสือเรื่อง The Ethical Algorithm โดย ไมเคิล เคินส์ (Michael Kearns) และ แอรอน รอท (Aaron Roth) ชี้ให้เห็นว่า แม้ข้อมูลส่วนใหญ่ที่เรานำมาวิเคราะห์จะถูกทำให้เป็น anonymous นั่นคือลบชื่อ รหัสบัตรประชาชน เบอร์โทร หรือข้อมูลอะไรก็ตามที่บ่งบอกถึงตัวตนของเจ้าของข้อมูลอย่างเฉพาะเจาะจง แต่ในทางปฏิบัติ ด้วยการวิเคราะห์ที่ไม่ซับซ้อน ข้อมูลที่เหลืออยู่ก็ยังสามารถบ่งชี้ถึงตัวตนของเจ้าของข้อมูลได้อยู่ดี และทำให้ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลนั้นกลายเป็นเรื่องที่ทำให้เป็นจริงได้ยาก
ดังนั้นแปลว่าเราไม่ควรเปิดเผยข้อมูลอะไรเลย หรือรัฐไม่ควรยินยอมให้มีใครเก็บข้อมูลจากประชาชนไปเลยหรือ
นั่นก็ออกจะดูสุดโต่งเกินไปเสียหน่อย ระบบการยืนยันตัวตนด้วยลายนิ้วมือที่ใช้เปิดรถหรือเข้าบ้าน ข้อมูลเบอร์โทรศัพท์และบัญชีของมิจฉาชีพ ข้อมูลการรักษาพยาบาลที่เราอยากให้เชื่อมต่อกันทั้งหมดเพื่อให้ง่ายต่อการรักษาในกรณีฉุกเฉิน ข้อมูลเหล่านี้ทำให้เราปลอดภัยยิ่งขึ้น
อย่างในช่วงโควิด การที่รัฐสามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างถูกต้องและแม่นยำนั้นมีบทบาทอย่างมากในการวิเคราะห์สถานการณ์และออกนโยบายที่เหมาะสม นี่ยังไม่นับความสะดวกสบายในแต่ละวันอย่างการที่แอปพลิเคชันดูหนังสามารถแนะนำหนังที่เราน่าจะสนใจ แอปพลิเคชันแผนที่สามารถช่วยเราเลือกเส้นทาง หรือเลขาส่วนตัวที่ช่วยจัดตารางชีวิตและเตือนเราเมื่อถึงเวลา เทคโนโลยีพวกนี้จะเกิดขึ้นไม่ได้เลยหากเราไม่ยอมให้เก็บข้อมูลไปวิเคราะห์
เรื่องนี้ทำให้ผมหวนคิดถึงคำถามชิงมงกุฎ Miss Universe 2019 ที่ว่า What is more important to you, privacy or security? แน่นอนว่าในทางอุดมคติใครๆ ก็อยากจะได้ทั้งความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว แต่ในทางปฏิบัติเราเหมือนกำลังต้องเล่นชักเย่อไปมาระหว่างสองสิ่งนี้ เมื่อไรที่ความปลอดภัยสูงมาก ความเป็นส่วนตัวก็จะต่ำ และเมื่อไรที่ความเป็นส่วนตัวสูง ความปลอดภัยก็ต้องลดลงไป การถกเถียงเรื่องจริยธรรมในยุคสมัยแห่งข้อมูลจึงเป็นเรื่องสำคัญ และอย่างที่ผมบอกไว้ตอนต้น ผมคิดว่ามันสำคัญกว่าความสามารถในการวิเคราะห์ ทำนาย ตัดสินใจ หรือใช้ประโยชน์ใดๆ จากข้อมูลเสียด้วยซ้ำ
มีผู้ให้คำจำกัดความของคำว่า Data Ethics หรือจริยธรรมข้อมูลไว้ว่าเป็นแขนงใหม่ของจริยศาสตร์ที่ว่าด้วยศีลธรรมเกี่ยวกับข้อมูล ตั้งแต่การสร้าง เก็บ ประมวลผล วิเคราะห์ เผยแพร่ และใช้งาน รวมไปถึงขั้นตอนวิธีทางคอมพิวเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง หุ่นยนต์ เพื่อสร้างและสนับสนุนผลลัพธ์ที่ดีทางศีลธรรม
งานวิจัยและหนังสือส่วนใหญ่แนะนำว่าวิธีการที่ดีที่สุดในการสอนเรื่องจริยธรรมข้อมูลไม่ใช่การบอกหรือสอน แต่คือการสร้างการถกเถียง โต้วาที และช่วยกันระดมมุมมองเกี่ยวกับประเด็นต่างๆ ซึ่งเป็นความเห็นที่สอดคล้องกับงานวิจัยหลายชิ้น ตัวอย่างหนึ่งที่หนังสือยกมาเป็นกรณีศึกษาคือเรื่องความแตกต่างเชิงอำนาจ เช่น ถ้าหัวหน้าองค์กรต้องการให้ลูกน้องประเมินการทำงานของหัวหน้าเอง แน่นอนว่าหัวหน้าก็ต้องพูดว่าให้ประเมินตามจริง แต่เราจะมีวิธีการอย่างไรเพื่อให้ลูกน้องแน่ใจได้ว่า หากพวกเขาแสดงความเห็นเชิงลบต่อหัวหน้า ความเห็นพวกนั้นจะไม่ส่งผลต่อหน้าที่การงานของตัวเอง นี่คือปัญหาเรื่องความสมดุลระหว่างความโปร่งใสกับความเป็นส่วนตัวของผู้ให้ข้อมูล การเปิดโอกาสให้ผู้เรียนเสนอทางออกให้กับสถานการณ์เช่นนี้จะทำให้เกิดการคิดเกี่ยวกับจริยธรรมของข้อมูลมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อประเด็นดังกล่าวเป็นประเด็นที่ใกล้ตัวผู้เรียนเอง
หนังสือ Data Ethics Toolkit แนะนำ Framework สำหรับจริยธรรมข้อมูลว่าต้องคำนึงถึง 5 ประเด็นอันได้แก่ ประเด็นเรื่องความปลอดภัย ประเด็นเรื่องการสื่อสารที่ชัดเจนและโปร่งใส ประเด็นเรื่องการขออนุญาตและค่าตอบแทน ประเด็นการมีส่วนร่วม และประเด็นเชิงอำนาจ โดยต้องคำนึกถึงทั้ง 5 ประเด็นนี้ในทุกๆ ขั้นตอนตั้งแต่การวางแผน เก็บข้อมูล วิเคราะห์ ไปจนถึงการรายงานข้อมูล โดยเราสามารถใช้ Framework ดังกล่าวเป็นแนวทางสำหรับตั้งคำถามและถกเถียงในสถานการณ์ต่างๆ ได้
แต่ในหนังสือเล่มเดียวกันเองนี้ก็ได้ยกคำพูดของทวิชา เมห์ตา (Twisha Mehta) ผู้จัดการอาวุโสของ Humanity United ที่เคยให้ความเห็นเกี่ยวกับเรื่องนี้ไว้ว่า จริยธรรมข้อมูลนั้นเป็นเรื่องของวิธีคิดมากกว่าจะเป็นอะไรที่เขียนออกมาเป็นเช็กลิสต์ได้ ดังนั้น Framework ต่างๆ ก็เป็นแค่กรอบวิธีคิดคร่าวๆ เท่านั้นว่ามีประเด็นอะไรบ้างที่ควรคำนึงถึง แต่การเปิดโอกาสให้ผู้เรียนได้ถกเถียงและขบคิดเกี่ยวกับประเด็นต่างๆ เหล่านี้ต่างหากที่สำคัญ
สิ่งสำคัญที่ทำให้จริยธรรมข้อมูลนั้นแตกต่างจากประเด็นอื่นๆ ของ data literacy คือมันมีส่วนคาบเกี่ยวกับความรู้และมุมมองจากหลายศาสตร์ บทความเรื่อง What Do We Teach When We Teach Tech Ethics? A Syllabi Analysis ชี้ให้เห็นถึงความเกี่ยวโยงกันของศาสตร์ต่างๆ เหล่านี้ตั้งแต่วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ วิทยาศาสตร์สารสนเทศ คณิตศาสตร์ การสื่อสาร วิศวกรรมศาสตร์ กฎหมาย สังคมวิทยา และปรัชญา
- เราควรใช้ข้อมูลมาทำนายว่าใครสักคนมีแนวโน้มที่จะก่ออาชญากรรมและป้องกันมันก่อนที่จะเกิดหรือไม่
- ใครควรเป็นคนรับผิดชอบหากหุ่นยนต์ไปสร้างความเสียหาย
- การเอาข้อมูลมาเทรน AI นั้นเป็นการละเมิดลิขสิทธิ์หรือไม่ และเราควรควบคุมมันอย่างไร
- รัฐควรมีสิทธิเข้าถึงข้อมูลของประชาชนแต่ละคนมากแค่ไหน
และอีกมากมาย คำถามเหล่านี้ล้วนแต่เป็นคำถามปลายเปิด ที่ยังมีการถกเถียงกันอยู่ในสังคม การเข้าใจกลไกการทำงานเกี่ยวกับข้อมูลจำเป็นสำหรับการถกเถียงเรื่องเหล่านี้ แต่ความเข้าใจมนุษย์และสังคมก็สำคัญไม่แพ้กัน ดังนั้นสิ่งนี้จึงไม่ใช่เฉพาะหน้าที่ของวิชาคณิตศาสตร์หรือคอมพิวเตอร์เท่านั้น
เรื่องนี้สำคัญกับเราทุกคน สำหรับผู้ที่งานเกี่ยวกับข้อมูล มันสำคัญที่จะใช้เก็บข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล และใช้ข้อมูลอย่างถูกต้อง แต่สำหรับคนอื่นๆ ที่ไม่ได้อยู่ในฐานะผู้ใช้ อย่างไรเราก็อยู่ในสถานะของผู้ถูกเก็บข้อมูลไม่ว่าทางใดก็ทางหนึ่ง ใครมีสิทธิเก็บข้อมูลของเราด้วยวิธีแบบไหนบ้าง ข้อมูลของเราจะถูกใครเอาไปวิเคราะห์ และใช้ได้งานได้อย่างไรแค่ไหนบ้าง ดังที่ The International Covenant on Civil and Political Rights (ICCPR) บอกว่า Data Privacy Is a Human Right
สิ่งเหล่านี้อาจจะดูเป็นเรื่องยากๆ ของผู้ใหญ่ แต่ความจริงแล้วไม่ใช่เลย ทุกคนถูกเก็บข้อมูลอย่างเสมอภาคกันไม่ว่าจะเด็กหรือผู้ใหญ่ เว็บไซต์ที่พวกเขาเข้า คลิปที่พวกเขาดู โลเคชันที่พวกเขาแชร์ QR code ที่เขาสแกน ดังนั้น สอนให้เด็กๆ ของเรารับรู้ ตระหนัก เข้าใจ และถกเถียงกันถึงประเด็นเกี่ยวกับสิทธิและจริยธรรมของข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งของตัวเขาเองนั้นจึงสำคัญ เร่งด่วน และรอไม่ได้อีกแล้ว
ที่มา
บทความ “สรุปคดีประวัติศาสตร์ เคมบริดจ์ อนาเลติก้า (Cambridge Analytica)” จาก workpointtoday.com (Online)
บทความ “รวบ “หัวหน้าฝ่ายสินเชื่อ” ขายข้อมูลลูกค้า หลุดถึงแก๊งคอลเซนเตอร์” จาก thaipbs.or.th (Online)
บทความ “What Do We Teach When We Teach Tech Ethics?A Syllabi Analysis” จาก colorado.edu (Online)
บทความ “User Generated Education: Teaching Ethics in the Age of Technology” จาก usergeneratededucation.wordpress.com (Online)
บทความ “New Resources: The Data Ethics Guidebook and Toolkit” จาก packard.org (Online)
บทความ “Data Ethics Toolkit: A Toolkit for Data Ethics in the Participatory Science” จาก scistarter.org (Online)
บทความ “Teaching Data Ethics: Foundations and Possibilities from Engineering and Computer Science Ethics Education” จาก Washington.edu (Online)
