มาเดินตัวเอียงกัน ( อคติ ไบแอส ค่านิยม ใน AI )

AI เป็นกระบวนการค้นหาร่วมกัน เพื่อค้นหาสิ่งที่ดีที่สุด...ที่ซ่อนเร้นอยู่ในระบบ..สิ่งนั้นเป็นอะไรที่ทำให้ระบบบางจุด บางเวลาเดินไปอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด...แต่ไม่ไม่ใครสังเกตและให้ความสำคัญเพียงพอ..พอสังเกต พอถามด้วยคำถามดีๆ..ก็จะได้คำตอบดีออกมา...เอามาขยายผลให้ดีขึ้น...

...

เช่นครั้งหนึ่งลูกศิษย์ไปถามลูกค้าที่ซื้อต้นตะโกดัด จากร้านของหมู่บ้านไป...แล้วกลับมาซื้ออีก...นี่ไงน่าถามไหม..เพราะต้องมีอะไรดี..ถึงกลับมาซื้อซ้ำ...คงเป็นเพราะสวยมั๊ง...เลยถามดู ได้คำตอบว่า..."ครั้งที่แล้วซื้อตะโกดัดไปค่ะ..เอาไปลง ปรากฏว่า..มันทำท่าจะตาย...เลยพยายามติดต่อกลับ แต่ก็ทำเบอร์โทรหาย..บังเอิญทางร้านโทรไปตามผล..พอดี..เลยได้ถามปัญหา..ร้านก็บอกวิธีแก้ให้..ต้นตะโกเลยไม่ตาย...เลยประทับใจร้านมากๆ..."

...

ครับ..เป็นไง เราจะจัดการความรู้นี้อย่างไร...ลูกศิษย์ผมเลยพัฒนาโครงการติดตามผลครับ...ซื้อไปแล้ว จะโทรไปตามผล...ปรากฏว่าลูกค้าชอบมากๆ...มีอัตราการกลับมาซื้อซ้ำอย่างเห็นได้ชัด...

"มั่วรึเปล่า..."

...

"นี่คุณ..เรื่องนี้เกิดจากเสียงของลูกค้าเพียงรายสองราย...ถือว่าเป็นความรู้ เป็นข้อมูลที่น่าเชื่อถือแล้วหรือ...ไบแอส (อคติ) คิดเอาเองมากไปไหม...ถามหน่อยคนอื่นๆ จะคิดเหมือนคุณไหม...นี่มันไม่ใช่วิจัยหรอกนะ.."..นี่แหละครับ..ที่เรามักได้ยินเสียงท้วงติงจากกัลยาณมิตร

...

จริงแล้วต้องบอกว่า..ในการวิจัยเชิงคุณภาพสาขาใดก็ตาม..ไบแอส ได้ครับ...การจะตัดสินว่าข้อมูลใดว่ามีคุณค่า..ขึ้นกับ "ค่านิยม" ของผู้ตีความได้ครับ...ไม่แปลกครับ...และยิ่งไม่แปลกเลยครับ..ถ้าคนหลายๆคนอาจมองข้อมูลชุดเดียวกันด้วยสายตาที่ต่างกันออกไป...ซึ่งถ้าทำดีๆ..อาจกลายเป็นพลังกลุ่มไปเลย..และนี่เป็นความต่าง (อย่างแรง) ของงานวิจัยเชิงคุณภาพกับเชิงปริมาณครับ...

....

เอ๊า แล้ววันเวลาผ่านไป..ค่านิยมก็เปลี่ยนได้สิ..ใช่ครับ..คุณลองอ่านหนังสือดีๆเล่มเดียวกันสิครับ อ่านคนละช่วงเวลาบางครั้งก็ได้แรงบันดาลใจและความรู้ต่างกัน ไม่แปลกครับ...เพียงแต่เวลาบันทึกข้อมูล อย่าไปดัดแปลงคำพูดของผู้ที่เราไป สัมภาษณ์ครับ..ไม่ต้องมาสรุป เอาคำพูดสดๆ บันทึกไว้คำต่อคำเลย..เพราะเวลาผ่านไปเราอาจได้ความรู้ ได้แนวคิดเพิ่มเติมอีกครับ..

...

ในทาง AI เราเป็นงานวิจัยเชิงคุณภาพครับ...เราไบแอสกับข้อมูล...ข้อมูลอย่างกรณีต้นตะโกนั้น ใครฟังก็ปิ๊งและตื่นเต้นครับ...เพราะเห็นโอกาส...นี่ไงครับไบแอส..แต่เป็นไบแอสแบบ AI เป็นไบแอสเชิงบวก

...

พอปิ๊งกับข้อมูลนี้..ก็ขยายไบแอสนั้นผ่านวงจร 4-D ดิสโคฟเวอรี่ย์ (Discovery) ดรีม (Dream) ดีไซน์ (Design) และเดสตินี่ (Destiny)..ทำไงครับ..เจอว่าโทรหาลูกค้าทำให้ลูกค้าแก้ปัญหาได้...ดรีมก็คือ..สิ่งที่ควรจะเป็นก็คือลูกศิษย์ก็ไปบอกชาวบ้านให้ลองทำดู...ดีไซน์..ง่ายๆ..หลังซื้อให้โทรตาม..ตามช่วงเวลา...เดสตินี่...ทดลองทำ ติดตามผล ประเมินผล..ปรากฏว่าได้ผลครับ..ทำกี่รายกี่ราย...ก็เห็นได้ชัดว่า..ลูกค้าชอบและมีความสุข...ทำไปมากๆเข้าข้อมูลชิ้นเดียว..แต่ถูกเอาไปทำซ้ำบ่อยๆ. แล้วได้ผล...ก็ทำให้เราพอสรุปได้ว่า..การโทรตามลูกค้าเป็นเหตุให้ลูกค้าชอบเรา และกลับมาซื้อของของเราอีกครับ...

...

เพียงแต่มันเกิดขึ้นที่บริบท ที่ร้านค้าในหมู่บ้านดังกล่าวเท่านั้น...ยังเจนเนอราลไร๊เซชั่น (เอาไปทำซ้ำในอุตสาหกรรมอื่น ที่อื่นยังไม่ได้)...แต่บรรลุวัตถุประสงค์ของงานวิจัยด้านการพัฒนาองค์กรครับ..คือเกิดผลการดำเนินงานที่ดี ในต้นทุนที่แสนประหยัดครับ...ก็อีกครับ..งานวิจัยแนวนี้พัฒนาตัวเราครับ..ไม่ได้ต้องการสร้างยาเพนนิซิลิน ที่สามารถแก้ปัญหาอาการปวดหัวตัวร้อนของมนุษยชาตินี่นา..แต่ก็อาจเป็นแรงบันดาลใจให้คนในสาขาอื่น ไปพัฒนาองค์ความรู้ที่ตอบโจทย์ในวงกว้างกว่าครับ...

...

เป็นไงครับ..งานแนวนี้ ไบแอส หรืออคติได้สุดๆ ครับ..เพราะมันทำได้ครับ..เราไบแอสจริงๆ..เสร็จแล้วเราเอาไปขยายผ่านวงจร 4-D แล้วมีการทำซ้ำ ทดลองหลายๆรอบ..ที่สุด..กลายเป็นความรู้ไปครับ..

นักวิจัยชั้นยอดของโลกก็ใช้ไบแอส หรือค่านิยมส่วนตัวเหมือนกันเช่น

...
อเล็กซานเดอร์ เฟลมมิ่ง ที่ค้นพบยาเพนนิซิลิน..(ที่ถ้าไม่เจอ..ป่านนี้เป็นแผล รักษาไม่ดี..อาจต้องตัดขาทิ้ง)..ก็ค้นพบด้วยไบแอสไม่ใช่เหรอครับ...(ทดลองหายาปฏิชีวนะในหลอดทดลอง แต่เผลอเปิดหลอดทดลองทิ่งไว้..เช้ามาเจออะไรเขียวๆ..กินเชื้อโรคในนั้นตายหมด...จริงๆ ถือว่าเขาทดลองผิด..แต่ท่านก็ใช้ค่านิยมส่วนตัว..ตั้งข้อสังเกต..ที่สุด..ถึงกระบวนการทดลองจะผิด..แต่ด้วย "ไบแอส" วันนั้น..ทำให้เรามียาปฏิชีวนะใช้กันครับ)