ที่มา | มติชนสุดสัปดาห์ ฉบับวันที่ 29 พฤศจิกายน - 5 ธันวาคม 2567 |
---|---|
คอลัมน์ | Cool Tech |
ผู้เขียน | จิตต์สุภา ฉิน |
เผยแพร่ |
Cool Tech | จิตต์สุภา ฉิน
Instagram : @sueching
Facebook.com/JitsupaChin
AI ในอุดมคติของมิจฉาชีพ
เวลาได้ยินว่ามิจฉาชีพอาจใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่มาปลอมแปลงเสียงหรือใบหน้าของคนรู้จักเพื่อโทร.มาหลอกลวงเรา บางคนก็อาจจะคิดว่าน่าจะเป็นภัยที่เราสามารถป้องกันตัวเองได้ง่ายๆ เพราะแม้จะปลอมเสียงหรือใบหน้าไปได้ แต่ก็ไม่น่าจะปลอมบุคลิกที่เป็นเอกลักษณ์ของบุคคลใดบุคคลหนึ่งได้อย่างแนบเนียนขนาดนั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งคนในครอบครัวของเราหรือเพื่อนที่เรารู้จักเป็นอย่างดี
แต่ผลวิจัยชิ้นใหม่กลับชี้ให้เห็นว่าโมเดล AI อาจจะสามารถเลียนแบบบุคลิกตัวตนของเราได้โดยใช้ข้อมูลจากการสัมภาษณ์เจ้าตัวภายในเวลาแค่ 2 ชั่วโมงเท่านั้น
รายงานชิ้นนี้จัดทำขึ้นโดยนักวิจัยจากสแตนฟอร์ดและดีพมายด์ มีผู้เข้าร่วมทั้งหมด 1,052 คน แต่ละคนจะต้องผ่านการสัมภาษณ์นาน 2 ชั่วโมง โดยที่การสัมภาษณ์จะถามคำถามต่างๆ ที่ครอบคลุมหลากหลายหัวข้อ ตั้งแต่เรื่องราวส่วนตัว ไปจนถึงมุมมองที่มีต่อปัญหาสังคมต่างๆ
คำตอบของผู้เข้าร่วมทุกคนจะถูกบันทึกไว้เพื่อนำไปใช้เทรนโมเดล AI เพื่อสร้างตัวตนจำลองของผู้เข้าร่วมแต่ละคนขึ้นมา
เมื่อสร้างขึ้นมาแล้ว นักวิจัยจะทดสอบตัวตนจำลองเหล่านี้ว่าสามารถเลียนแบบต้นฉบับได้เหมือนแค่ไหนด้วยการสั่งให้ประกอบภารกิจบางอย่าง อย่างเช่น ทำการทดสอบหรือให้เล่นเกม แล้วนำไปเทียบกับคำตอบของเจ้าตัวจริงๆ
ซึ่งก็พบว่ามีความแม่นยำตรงกันถึง 85 เปอร์เซ็นต์เลยทีเดียว
แม้ว่าจะเป็นการทดลองในสเกลขนาดย่อม แต่ผลลัพธ์ที่ได้ก็พอจะทำให้เราเห็นภาพว่าบุคลิกภาพที่เราคิดว่าเป็นสิ่งที่จับต้องไม่ได้และเลียนแบบกันไม่ได้นั้นอันที่จริงมันสามารถทำได้ง่ายกว่าที่คิด และใช้ข้อมูลในปริมาณเล็กน้อยเท่านั้น
นั่นแปลว่าเทคโนโลยีอย่างดีพเฟกที่ใช้ปลอมแปลงภาพและวิดีโอกันทุกวันนี้ก็จะยิ่งอันตรายขึ้นเรื่อยๆ ด้วย
ไอเดียเบื้องหลังการทำการทดลองครั้งนี้เกิดจากการที่นักวิจัยคิดว่าหากเราสามารถสร้างตัวตนจำลองดิจิทัลที่มีพฤติกรรมเหมือนคนจริงๆ ขึ้นมาได้ นักวิทยาศาสตร์ก็จะสามารถทำการศึกษาต่างๆ ได้โดยที่ไม่จำเป็นต้องกวาดต้อนอาสาสมัครหลายพันเข้ามาร่วมทำการทดลอง
และจะช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ทำการทดลองได้หลากหลายมากขึ้น รวมถึงการทดลองแบบที่ปกติแล้วจะทำกับคนจริงๆ ไม่ได้เพราะขัดต่อศีลธรรมและจรรยาบรรณ
ตัวตนจำลองที่นักวิจัยสร้างขึ้นในการทดลองนี้เรียกว่า simulation agents ซึ่งแตกต่างจาก AI ที่บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ๆ สร้างขึ้นให้เราใช้งาน
AI แบบที่เราใช้งานกันเรียกว่า tool-based agents ซึ่งเป็นโมเดลที่สร้างขึ้นเพื่อทำงานแทนเรา ช่วยหาข้อมูลให้เรา หรือช่วยอำนวยความสะดวกอย่างการช่วยลงตารางนัดหมาย หรือจองบัตรที่นั่งหรือบัตรโดยสารให้
แม้ว่าทั้งสองรูปแบบจะมีความแตกต่างกัน แต่ MIT Technology Review ก็บอกว่าทั้งสองแบบมีลักษณะพื้นฐานร่วมกันอยู่ ดังนั้น การทดลองสร้าง simulation agents ในครั้งนี้ก็มีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การสร้าง AI ที่แข็งแกร่งขึ้นทั้งหมดในภาพรวมด้วย
การทดลองทำให้เราได้เห็นว่าเราสามารถสร้างมนุษย์แบบไฮบริดได้ คือใช้คนจริงๆ มาสร้างเป็นคนเสมือนที่นำไปเข้าโปรแกรมเพื่อจำลองได้ทุกรูปแบบ
อะไรที่ทำกับคนจริงไม่ได้ ก็มาทำกับคนไฮบริดแทน ไม่มีใครประท้วง ไม่มีใครฟ้องร้อง หรือต้องมาตรวจสอบว่าผิดจรรยาบรรณหรือไม่
ดังนั้น อยากทดลองอะไรก็สามารถทำได้กับตัวตนจำลองทั้งหมด ตั้งแต่การทดลองแทรกแซงโซเชียลมีเดียเพื่อต่อสู้กับข้อมูลผิดๆ
ไปจนถึงการทดลองเพื่อหาว่าพฤติกรรมแบบไหนของคนที่ทำให้เกิดปัญหาการจราจรติดขัด
แน่นอนว่ามันไม่ได้นำมาแต่เรื่องดีๆ อย่างเดียว ธรรมดาของเทคโนโลยีที่ทรงพลัง มันสามารถถูกใช้ทำเรื่องเลวร้ายได้ด้วยเหมือนกัน
ถึงแม้ว่าเราน่าจะยังไม่ได้เห็นมิจฉาชีพใช้ดีพเฟคมาเลียนแบบบุคลิกของตัวเราเองหรือคนรู้จักกันเร็วๆ นี้ แต่ก็พอจะทำให้เห็นภาพว่ามันอาจจะเป็นอีกหนึ่งเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ในอนาคต
ยิ่งได้รู้ว่าตัวตนปลอมจากการทดลองครั้งนี้สร้างขึ้นได้จากข้อมูลการสัมภาษณ์แค่ 2 ชั่วโมงก็ยิ่งเป็นเรื่องน่ากลัว เพราะทุกวันนี้บริษัทที่รับสร้างฝาแฝดดิจิทัลยังต้องใช้ข้อมูลเยอะกว่านี้มาก ยังไม่นับว่าข้อมูลที่เป็นตัวตนของเรานั้นก็ถูกอัพโหลดขึ้นไปบนอินเตอร์เน็ตมากมายจนเกินจะพออีกต่างหาก และความก้าวหน้าของเทคโนโลยี AI ก็ยังอาจจะนำไปสู่การขโมยอัตลักษณ์ออนไลน์ด้วย
ปิดท้ายด้วยคำกล่าวของนักวิจัยหลักจากการทดลองชิ้นนี้ที่คาดการณ์เอาไว้ว่าสักวันหนึ่งในอนาคตเราจะสามารถมีตัวเราในเวอร์ชั่นเล็กๆ หลายๆ ตัววิ่งไปวิ่งมา และช่วยตัดสินใจแทนเราในแบบเดียวกันเลยกับที่ตัวเราเองจริงๆ จะตัดสินใจ
สำหรับเขา นั่นแหละคืออนาคตที่จะเกิดขึ้นแน่นอน
สะดวก ฉับไว คุ้มค่า สมัครสมาชิกนิตยสารมติชนสุดสัปดาห์ได้ที่นี่https://t.co/KYFMEpsHWj
— MatichonWeekly มติชนสุดสัปดาห์ (@matichonweekly) July 27, 2022