Cyber Sovereignty

ความจริงเรื่อง “เอกราชอธิปไตยไซเบอร์” (ตอนที่ 2)

ตีพิมพ์: หนังสือพิมพ์กรุงเทพธุรกิจ: 1 เมษายน 2563

ผู้ใช้งานเครือข่ายสังคมออนไลน์หลายพันล้านคนบนโลกใบนี้ กำลังถูกเทคโนโลยีขั้นสูงวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคล ทำให้บริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวล่วงรู้ถึงความคิด พฤติกรรมของผู้บริโภค และสามารถนำข้อมูลเหล่านั้นไปใช้ประโยชน์ทางการตลาดและสร้างผลกำไร

ที่มาของแนวคิดอธิปไตยไซเบอร์: เนื่องจากทุกบริษัทในโลกจำเป็นต้องทำธุรกิจและสร้างผลกำไรให้กับผู้ถือหุ้นตามหลักการของโลกทุนนิยม จึงจำเป็นต้องหารายได้และทำกำไรเป็นหลักการพื้นฐาน

บริษัทที่มีความเข้าใจเรื่อง “Data Economy” จะใช้ข้อมูลที่เราป้อนเข้าสู่โปรแกรมต่างๆ บนสมาร์ทโฟนของเราเอง โดยให้ Data Scientist ของบริษัทประยุกต์ใช้เทคโนโลยี “Big Data” และ “Machine Learning”

ตลอดจนนำเทคโนโลยี “AI” เข้ามาใช้แทนมนุษย์ในการบริหารจัดการกับข้อมูลในปริมาณมหาศาล

บริษัทใดที่บริหารจัดการข้อมูลได้ดี บริษัทนั้นสามารถ “Make Money” หรือทำกำไรจากข้อมูลที่มีอยู่ได้ มี Competitive Advantage เหนือกว่าบริษัทที่ยังล้าหลังในการนำเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้

เราจะเห็นได้ว่ากว่าสิบปีที่ผ่านมา บริษัทที่มีมูลค่าสูงที่สุดในโลก 5 บริษัทแรกจากปี 2001 ถึงปี 2016 มีการเปลี่ยนแปลงอันดับกันอย่างชัดเจน

โดยในปัจจุบัน บริษัทที่ทำธุรกิจทางด้านเทคโนโลยีสารสนเทศได้ขึ้นมาอยู่ใน 5 อันดับแรกทั้งหมด

ดาวรุ่งที่เห็นได้ชัดเจนคือบริษัท Alphabet ซึ่งเป็นบริษัทแม่ของ Google และบริษัท Facebook ซึ่งมีรายได้มหาศาลจากการบริหารจัดการข้อมูลอย่างชาญฉลาด โดยใช้เทคโนโลยีดังที่กล่าวมาแล้ว

ล่าสุดทั้ง Facebook และ Google เพิ่งถูกสหภาพยุโรป (EU) สั่งปรับเป็นเงินหลายพันล้านบาท โดย Google ถูกตัดสินว่าทำให้การแข่งขันไม่เป็นธรรม เนื่องจากมีการปรับเปลี่ยนผลลัพธ์ในการค้นหาข้อมูลที่ทำให้มีบริษัทบางแห่งได้ประโยชน์ ได้เปรียบคู่แข่งอย่างไม่เป็นธรรม

และ Facebook เองก็ถูกศาล EU ตัดสินให้จ่ายค่าปรับเนื่องจากมีการแชร์ข้อมูลกันระหว่าง WhatsApp และ Facebook โดยไม่แจ้งให้ EU ทราบตั้งแต่ตอนควบรวมกิจการ

ในปัจจุบันทั้ง Facebook และ Google จำเป็นต้องปฏิบัติตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลใหม่ของ EU นั่นก็คือ GDPR 

ตัวอย่าง “Data-Driven Economy” ยังมีให้เห็นอีกหลายกรณี จากการที่มีบริษัทเล็กๆ ในอังกฤษ ได้แก่ บริษัท Cambridge Analytica อยู่เบื้องหลังการรับจ้างทำ Data-Driven Campaign ที่มีผลต่อการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐ และมีผลต่อการที่อังกฤษแยกตัวเองจากสหภาพยุโรป (Brexit) รวมทั้งยังมีผลกระทบกับการเลือกตั้งในอีกหลายประเทศ

โดยใช้หลักการวิเคราะห์ข้อมูล “Psychometric” มุ่งเน้นไปที่ “Psychographic” ควบคู่ไปกับ “Demographic” ในแบบเดิม

มีการนำข้อมูลที่ได้จัดเตรียมไว้และเป็นประโยชน์กับผู้ว่าจ้าง จัดทำ Campaign ปล่อยข้อมูลเหล่านั้นให้ประชาชนเห็นโดยผ่าน Google และ Facebook ตลอดจนสื่อโซเชียลต่างๆ

ทำให้ประชาชนที่มีสิทธิในการเลือกตั้ง เปลี่ยนแปลงความคิดเห็นทางการเมือง มีผลกระทบต่อการเลือกตั้งอย่างชัดเจน ซึ่งเราจะเห็นได้ว่าการใช้เทคโนโลยี Big Data ในแนวนี้ ก็มีด้านมืดที่เราต้องพิจารณาให้ถ่องแท้เช่นกัน

ปัจจุบันเทคโนโลยีด้านการบริหารจัดการข้อมูลในปริมาณมหาศาลของบริษัทยักษ์ใหญ่ในซิลิคอนวัลเลย์ มีการพัฒนาไปค่อนข้างไกลมากกว่าที่เราคิด

ไม่ว่าจะเป็น Big Data Analytics, Machine Leaning, Deep Learning ตลอดจนการนำ AI (Artificial Intelligence) มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลแทนมนุษย์

หลายบริษัทนอกจากจะว่าจ้าง Data Scientist แล้วยังมีตำแหน่งที่เราไม่ค่อยเคยได้ยิน คือ “Chief Data Officer“ คอยกำหนด ”Data Strategy” ให้กับองค์กร คอยดูแลการบริหารจัดการข้อมูลที่ไหลเวียนอยู่ในระบบ ทำอย่างไรให้ข้อมูล “ทำเงิน” ให้กับองค์กร ที่เราเรียกว่า “Data Monetization” ทำให้ Big Data กลายเป็น “Big Money ”

ตลอดจนมีการนำหลักการ “Psychometric” ทางด้านจิตวิทยามาใช้ในการรับรู้และวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภค

ผู้ใช้งานเครือข่ายสังคมออนไลน์หลายพันล้านคนบนโลกใบนี้ กำลังถูกเทคโนโลยีขั้นสูงวิเคราะห์ข้อมูลส่วนบุคคล ทำให้บริษัทยักษ์ใหญ่ที่ใช้เทคโนโลยีดังกล่าวสามารถล่วงรู้ถึงความคิด พฤติกรรมของผู้บริโภค เพื่อจะนำไปใช้ประโยชน์ในเชิงพาณิชย์ สร้างผลกำไรให้แก่บริษัทของตนโดยตรง

รวมถึงการส่งข้อมูลมาให้เราได้เห็น ได้รับรู้บนสมาร์ทโฟนอยู่เป็นประจำ เนื่องจากคนไทยใช้สมาร์ทโฟนถึง 6 ชั่วโมงต่อวัน ทำให้การโฆษณาสินค้าและบริการได้ย้ายฐานจากสิ่งพิมพ์ตลอดจนวิทยุ โทรทัศน์ เข้าสู่บริการ OTT (Over The Top) บนเครือข่ายอินเทอร์เน็ต ผ่านทางโซเชียลมีเดียแอปต่างๆ ที่เรารู้จักกัน ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Line หรือ YOUTUBE กลายเป็น “New Platform ในการทำธุรกิจ ธุรกรรมต่างๆ ของคนทั่วโลกในขณะนี้