ຈັນຍາບັນຂອງເຕັກໂນໂລຊີ Machine Learning ໃນປະເທດທີ່ກຳລັງພັດທະນາ: ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມລຳອຽງໃນສັງຄົມລາວ

ໃນຍຸກປັດຈຸບັນ, ພວກເຮົາມັກຈະໄດ້ຍິນຄຳວ່າ ປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະ Machine Learning (ML) ຢູ່ສະເໝີ. ສຳລັບຜູ້ທີ່ຫາກໍເລີ່ມຕົ້ນ, Machine Learning ຫຼື “ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ” ແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ ແລະ ປະສົບການທີ່ຜ່ານມາ ໂດຍທີ່ເຮົາບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຂຽນຄຳສັ່ງທຸກຂັ້ນຕອນ. ປຽບເໝືອນການສອນເດັກນ້ອຍໃຫ້ຮູ້ຈັກຮູບພາບຂອງລົດ ໂດຍການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເບິ່ງຮູບລົດຫຼາຍໆຄັນ ຈົນເຂົາເຈົ້າສາມາດຈື່ ແລະ ແຍກແຍະໄດ້ເອງ.

ໃນປະເທດລາວ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຮົາຈະເປັນປະເທດທີ່ກຳລັງພັດທະນາ, ແຕ່ Machine Learning ກໍໄດ້ເລີ່ມເຂົ້າມາມີບົດບາດແລ້ວ. ຕັ້ງແຕ່ການນຳໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນລະດັບນໍ້າໃນແມ່ນໍ້າຂອງ, ການຈັດການລະບົບໄຟອຳນາດໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ, ໄປຈົນເຖິງແອັບພລິເຄຊັນທະນາຄານທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ສະແກນ QR Code ທຸກມື້. ແນວໃດກໍຕາມ, ພາຍໃຕ້ຄວາມສະດວກສະບາຍເຫຼົ່ານີ້ ຍັງມີຄຳຖາມສຳຄັນທີ່ພວກເຮົາຕ້ອງໄດ້ຕັ້ງຂຶ້ນ: ໃນປະເທດທີ່ກຳລັງພັດທະນາ, ການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ມີຄວາມເປັນທຳ ແລະ ປອດໄພຕໍ່ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງພວກເຮົາແລ້ວຫຼືຍັງ?

ຄວາມລຳອຽງໃນ AI (Bias in AI): ຍ້ອນຫຍັງຄອມພິວເຕີຈຶ່ງມີການເລືອກປະຕິບັດ?

ຫຼາຍຄົນອາດຈະຄິດວ່າຄອມພິວເຕີເປັນສິ່ງທີ່ຍຸຕິທຳ ແລະ ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກລຳອຽງ. ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງ, Machine Learning ຈະສະຫຼາດໄດ້ກໍຕໍ່ເມື່ອມັນໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກ “ຂໍ້ມູນ” (Data) ທີ່ມະນຸດປ້ອນໃຫ້. ຖ້າຂໍ້ມູນນັ້ນມີຄວາມລຳອຽງ ລະບົບ AI ກໍຈະລຳອຽງເຊັ່ນກັນ.

ລອງນຶກພາບໃນບໍລິບົດຂອງລາວ: ສົມມຸດວ່າມີທະນາຄານໜຶ່ງໃນນະຄອນຫຼວງວຽງຈັນ ນຳໃຊ້ລະບົບ AI ຈາກຕ່າງປະເທດເພື່ອອະນຸມັດເງິນກູ້ໃຫ້ແກ່ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງ (SMEs). ລະບົບ AI ໂຕນີ້ອາດຈະຖືກຝຶກຝົນ (Train) ມາຈາກຂໍ້ມູນຂອງທຸລະກິດໃຫຍ່ໆໃນປະເທດທີ່ພັດທະນາແລ້ວ ເຊິ່ງມີການເດີນບັນຊີຜ່ານລະບົບອອນລາຍຢ່າງຊັດເຈນ. ເມື່ອຊາວກະສິກອນປູກກາເຟຢູ່ເມືອງປາກຊ່ອງ ຫຼື ແມ່ຄ້າຂາຍເຄື່ອງຫັດຖະກຳທີ່ຫຼວງພະບາງ ມາຍື່ນຂໍກູ້ຢືມເງິນ ໂດຍມີລາຍຮັບເປັນເງິນສົດເປັນສ່ວນໃຫຍ່, ລະບົບ AI ອາດຈະປະຕິເສດການໃຫ້ກູ້ຢືມທັນທີ! ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາບໍ່ດີ, ແຕ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າ AI ໂຕນັ້ນ “ບໍ່ຮູ້ຈັກ” ແລະ “ບໍ່ເຂົ້າໃຈ” ຮູບແບບເສດຖະກິດທ້ອງຖິ່ນຂອງລາວ. ນີ້ຄືສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ ຄວາມລຳອຽງ (Bias) ທີ່ສາມາດສ້າງຄວາມບໍ່ເທົ່າທຽມໃຫ້ກັບຄົນໃນສັງຄົມ.

ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ (Data Privacy): ຂໍ້ມູນເຮົາ ໃຜເປັນເຈົ້າຂອງ?

ເພື່ອໃຫ້ Machine Learning ເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິຜົນ, ມັນຕ້ອງການຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານ. ໃນປະເທດທີ່ພັດທະນາແລ້ວ, ຈະມີກົດໝາຍຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ເຄັ່ງຄັດຫຼາຍ. ແຕ່ສຳລັບປະເທດທີ່ກຳລັງພັດທະນາ, ກົດໝາຍດ້ານນີ້ມັກຈະຍັງຕາມບໍ່ທັນເຕັກໂນໂລຊີ.

• ການເກັບກຳຂໍ້ມູນໃນຊີວິດປະຈຳວັນ: ທຸກໆຄັ້ງທີ່ທ່ານກົດ Like ໃນ Facebook, ດາວໂຫຼດແອັບໂຮງໝໍ, ຫຼື ແມ່ນແຕ່ການລົງທະບຽນເຂົ້າຮ່ວມງານບຸນທາດຫຼວງຜ່ານແອັບພລິເຄຊັນຕ່າງໆ ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກເກັບກຳ ແລະ ນຳໄປວິເຄາະໄດ້.
• ຄວາມສ່ຽງສຳລັບຄົນລາວ: ຖ້າບໍ່ມີການຄວບຄຸມທີ່ດີ, ຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວທີ່ສຳຄັນ ເຊັ່ນ: ປະຫວັດການປິ່ນປົວສຸຂະພາບ, ປະຫວັດການໃຊ້ຈ່າຍ, ຫຼື ແຫຼ່ງທີ່ຢູ່ອາໄສ ອາດຖືກນຳໄປໃຊ້ໂດຍບໍລິສັດພາກເອກະຊົນ ເພື່ອການໂຄສະນາທີ່ຮຸກຮານ ຫຼື ອາດຕົກໄປຢູ່ໃນມືຂອງຜູ້ບໍ່ຫວັງດີ. ນີ້ຄືສິ່ງທ້າທາຍໃຫຍ່ທີ່ພາກລັດ ແລະ ເອກະຊົນໃນລາວຕ້ອງໄດ້ຫາທາງປ້ອງກັນ.

ອຸປະສັກດ້ານພາສາລາວ ແລະ ການບໍ່ຖືກລວມເຂົ້າໃນລະບົບ (Language Barriers & Inclusion)

ອີກໜຶ່ງບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ແມ່ນ “ການຫຼົງລືມພາສາທ້ອງຖິ່ນ”. ລະບົບ Language Models ຂະໜາດໃຫຍ່ (LLMs) ທີ່ດັງໆໃນໂລກສ່ວນຫຼາຍແມ່ນເກັ່ງແຕ່ພາສາອັງກິດ. ເມື່ອຄົນລາວນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້, ບາງຄັ້ງລະບົບບໍ່ສາມາດແປພາສາລາວໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ ຫຼື ເຂົ້າໃຈບໍລິບົດວັດທະນະທຳລາວຜິດພາດ. ຖ້າພວກເຮົາເພິ່ງພາ AI ເຫຼົ່ານີ້ຫຼາຍເກີນໄປໃນການຕັດສິນໃຈສຳຄັນ, ຜູ້ທີ່ບໍ່ເກັ່ງພາສາຕ່າງປະເທດ ຫຼື ຜູ້ທີ່ອາໄສຢູ່ເຂດຊົນນະບົດ ກໍຈະກາຍເປັນກຸ່ມຄົນທີ່ຖືກເຕັກໂນໂລຊີປະຖິ້ມໄວ້ທາງຫຼັງ.

ຈຸດສຳຄັນທີ່ຄວນຈື່ (Key Takeaways)

• Machine Learning ຂຶ້ນກັບມະນຸດ: AI ບໍ່ໄດ້ສະຫຼາດດ້ວຍຕົວມັນເອງ, ປະສິດທິພາບຂອງມັນຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມະນຸດປ້ອນໃຫ້.
• ຄວາມລຳອຽງແມ່ນເລື່ອງໃກ້ຕົວ: ຖ້າບໍ່ມີການປັບ AI ໃຫ້ເຂົ້າກັບບໍລິບົດທ້ອງຖິ່ນລາວ (ເຊັ່ນ: ການເຂົ້າໃຈວິຖີຊີວິດ ແລະ ເສດຖະກິດຂອງຊາວສວນ ຫຼື ຜູ້ປະກອບການລາຍຍ່ອຍ), ມັນສາມາດສ້າງຄວາມບໍ່ຍຸຕິທຳໄດ້.
• ຂໍ້ມູນຄືສິ່ງທີ່ມີຄ່າ: ການປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຂໍ້ມູນ (Data Privacy) ເປັນສິ່ງຈຳເປັນຮີບດ່ວນໃນປະເທດລາວ ເພື່ອປ້ອງກັນການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຂອງປະຊາຊົນໄປໃນທາງທີ່ຜິດ.
• ເຕັກໂນໂລຊີຕ້ອງລວມທຸກຄົນ: ການພັດທະນາ AI ທີ່ຮອງຮັບພາສາລາວທີ່ແທ້ຈິງ ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເຫຼື້ອມລໍ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຊີໃນລາວໄດ້.

ສະຫຼຸບ

ເຕັກໂນໂລຊີ Machine Learning ມີທ່າແຮງອັນມະຫາສານໃນການຊຸກຍູ້ການພັດທະນາໃນປະເທດລາວ ເຊັ່ນ: ຊ່ວຍເພີ່ມຜົນຜະລິດກະສິກຳ, ຈັດການບັນຫາຈະລາຈອນ, ແລະ ຊຸກຍູ້ທຸລະກິດ ຂະໜາດນ້ອຍ. ແຕ່ເພື່ອໃຫ້ການພັດທະນານີ້ຍືນຍົງ, ພວກເຮົາຕ້ອງຮັບຮອງເອົາເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້ ພ້ອມໆກັບການສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານຈັນຍາບັນ. ພວກເຮົາຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າ AI ທີ່ຖືກນຳມາໃຊ້ໃນລາວຈະເປັນ AI ທີ່ເຂົ້າໃຈບໍລິບົດຂອງຄົນລາວ, ເຄົາລົບສິດທິສ່ວນບຸກຄົນ ແລະ ບໍ່ສ້າງຄວາມແບ່ງແຍກໃຫ້ກັບຄົນໃນສັງຄົມ.