Back to Blogs

ตารางทาส: AI แก้ปัญหา ‘ทาสยุคใหม่’ ได้อย่างไร

มิถุนายน 27, 2017 10:53 AM
views
1

ในช่วงเดือนที่ผ่านมา หลายคนอาจผ่านตาบทความขนาดยาวมากของ The Atlantic ชื่อ My Family’s Slave หรือ “ทาสของครอบครัวฉัน” โดย Alex Tizon บทความนี้เล่าเรื่องของ Eudocia Tomas Pulido ‘ทาส’ ที่ทำงานให้กับครอบครัวของ Tizon เป็นเวลายาวนานกว่า 56 ปี โดยที่ผู้เขียนแทบไม่รู้มาก่อนเลยว่าฐานะของ Eudocia (หรือที่ในครอบครัวเรียกกันว่า ‘โลล่า’) ที่แท้จริงนั้นคืออะไร

โลล่าเข้ามาอยู่ในครอบครัวของ Alex Tizon ตั้งแต่เธอมีอายุ 18 ปี เธอเป็น ‘ของขวัญ’ ที่ปู่ของ Tizon มอบให้แม่ของเขา – ของขวัญที่เธอนำติดมาด้วยเมื่อครอบครัวของเธอย้ายมาอยู่ในอเมริกา ทุกๆ วันเธอตื่นก่อนคนในครอบครัว – และนอนทีหลัง ทำงานเหนื่อยยากโดยไม่ปริปากบ่น – จากสถานการณ์นี้ เราอาจคิดว่าเธออยู่ในสถานะ ‘คนใช้’ แต่ข้อแตกต่างก็คือ – เธอไม่เคยได้รับค่าตอบแทนเป็นเงินเดือน – เธอทำงานในฐานะทาส นั่นคือทำงานฟรีๆ

ถึงแม้ดูเหมือนว่าโลกปัจจุบันจะก้าวพ้นยุคแห่งทาสมาเนิ่นนานแล้ว แต่ความเป็นจริงคือผู้ที่ตกอยู่ในสถานะ ‘ทาสยุคใหม่’ นั้นกลับซุกซ่อนอยู่ทั่วทุกมุมโลก ตั้งแต่ทาสที่ทำงานบ้านให้โดยไม่ได้รับค่าตอบแทนอย่างโลล่า ไปจนถึงคนที่อาจมีความเป็นอยู่ต่ำกว่าทาสเพื่อค่าแรงจำนวนน้อยมากๆ เช่นแรงงานบนเรือประมง

มองไปรอบตัว คุณก็อาจเริ่มรำลึกได้ว่าแท้จริงแล้วสิ่งของที่เราถือเป็นสรณะในชีวิตประจำวัน ตั้งแต่เสื้อผ้า รองเท้า ของกินอย่างชอคโกแล็ต หรือเครื่องประดับนานาชนิด กลับมาจากแรงงานทาสทั้งสิ้น ถึงแม้จะมีความตื่นตัวมากขึ้นเรื่อยๆ ในการวางนโยบายของรัฐ แต่ความต้องการสินค้าจำนวนมากๆ ด้วยเงื่อนไขราคาที่บีบบังคับให้ผู้ผลิตต้องผลิตด้วยต้นทุนที่ต่ำมากๆ (หรือกระทั่ง – ด้วยความโลภของนายทุนเอง) ก็ทำให้ยังมี ‘แรงงานที่ถูกบังคับ’ (Forced Labor, แรงงานที่ทำงานโดยไม่เต็มใจ) มากถึง 20.9 ล้านคนทั่วโลกจากการสำรวจปี 2012 ของ International Labour Organization

บริษัทข้ามชาติยักษ์ใหญ่ก็ตระหนักถึงปัญหานี้มากขึ้นเรื่อยๆ เช่นกัน พวกเขารู้ว่านี่ไม่ใช่เพียงเรื่องความถูกต้องและความดีเท่านั้น แต่มันยังเป็นการบริหารความเชื่อมั่นของลูกค้าต่อบริษัทด้วย (คุณจะซื้อลูกฟุตบอลยี่ห้อดังได้อย่างไร ถ้าคุณรู้ทั้งรู้ว่าบริษัทนั้นใช้แรงงานเด็กโดยจ่ายค่าแรงต่ำกว่ามาตรฐาน) แต่ปัญหาก็คือการ ‘ตรวจพบ’ แรงงานทาสนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย

แล้วปัญญาประดิษฐ์จะช่วยแก้ปัญหานี้ได้อย่างไร?

sap_ariba_logo

บริษัท SAP Ariba ในแคลิฟอร์เนีย (ก่อนหน้านี้เป็นบริษัท Ariba แต่ถูกบริษัท SAP แห่งเยอรมนี ผู้ผลิตซอฟท์แวร์ธุรกิจซื้อไปในปี 2012) ตั้งใจที่จะนำข้อมูลมาช่วยแก้ไขปัญหาทาสยุคใหม่ พวกเขาสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานคล้ายๆ โปรแกรมประเมินความเสี่ยง (Risk analysis) เพื่อใช้ข้อมูลหลายร้อยดาต้าพอยนต์มาวิเคราะห์ว่ามีตรงไหนในกระบวนการผลิตที่มีแนวโน้มว่าจะใช้แรงงานทาสไหม โดยข้อมูลเหล่านี้เป็นการรวบรวมจากหลายแหล่ง ทั้งจากตัวแรงงานเอง จากผู้ตรวจข้อมูล (auditor) อิสระ ที่จะประเมินการใช้แรงงานเป็นระยะ และจากรายงานของสื่อมวลชนด้วย (ซึ่งรายงานของสื่อมวลชนก็อาจได้จากแหล่งข่าวภายนอกอีกที เช่น ได้จากคนที่รั่วข้อมูลภายในออกมา หรือนักข่าวภาคสนาม)

ข้อมูลเหล่านี้จะถูกใช้ร่วมกับตัวเลขที่องค์กรไม่แสวงหากำไรอย่าง Made in a Free World ที่ทำงานเพื่อประกันสวัสดิการและรายได้ให้กับแรงงานทั่วโลก เพื่อใช้ประเมินความเสี่ยงร่วมอีกครั้ง สถิติในบางประเทศ เช่นบังคลาเทศหรือกาน่า อาจบ่งชี้ว่าประเทศเหล่านี้มี ‘ความเสี่ยง’ ที่จะใช้แรงงานทาสมากกว่าปกติ ซึ่งปัจจัยเหล่านี้ก็จะถูกนำไปคำนวณร่วมด้วย

เดิมทีข้อมูลเหล่านี้อาจถูกสำรวจไว้ก่อนหน้าแล้ว ฮอตไลน์ที่แรงงานสามารถโทรเข้ามารายงานความไม่เป็นธรรมก็มีก่อนหน้าแล้ว แต่ปัญหาก็คือข้อมูลทั้งหมดกระจัดกระจาย ไม่ถูกนำมายึดโยงให้เชื่อมต่อกัน ทำให้บริษัท (หรือหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง) ไม่สามารถประเมินความเสี่ยงและจุดที่มีปัญหาได้อย่างเป็นระบบ ซึ่งระบบของ SAP Ariba ก็หวังว่าจะช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้ เดิมที่แรงงานโทรมารายงานความไม่เป็นธรรมแล้วรู้สึกว่าไม่ได้รับการตอบสนองอย่างท่วงที ในตอนนี้ การประเมินตัวเลขแบบเรียลไทม์ก็อาจทำให้การตอบสนองนั้นรวดเร็วขึ้น เพราะข้อมูลจะถูกใช้เพื่ออัพเดทตัวเลขความเสี่ยงทันที ไม่ต้องรอให้ครบไตรมาสหรือหนึ่งปีก่อน

SAP Ariba ยังหวังว่าจะเปิด API (Application Program Interface) ให้บริษัทและหน่วยงานอื่นๆ สามารถต่อยอดการประเมินขึ้นไปได้ด้วย

ถึงแม้ว่านี่จะเป็นการแก้ปัญหาที่ปลายเหตุ และเป็นเพียงการรวบรวมข้อมูลตัวเลขต่างๆ เพื่อประมวลผลผ่านทางปัญญาประดิษฐ์ (ซึ่งละเอียดถี่ถ้วนกว่ามนุษย์) เท่านั้น แต่การที่ข้อมูลที่เคยจับต้องไม่ได้ และไม่ถูกประมวลออกมาให้เข้าใจง่าย ถูกทำให้มีความหมาย ก็อาจเป็นต้นกำเนิดของความหวังในการจัดการกับปัญหาที่แท้จริงในอนาคต

Digital Ventures x Champ Teepagorn

แห่งวัฒนธรรมชุบแป้งทอด ThaiPBS นักเขียนคอลัมน์ World While Web ณ นิตยสาร a day และ Head in the clouds ณ นิตยสาร GM ถนัดเขียนหนังสือ ชอบวาดการ์ตูน และวาดภาพประกอบ