สื่อดั้งเดิมทั้งหนังสือพิมพ์ วิทยุ โทรทัศน์ ล้วนถูกคนรุ่นใหม่เมิน เพราะมองว่าไม่ตอบสนองไลฟ์สไตล์ สื่อในยุคที่ AI, Big Data กำลังเบ่งบาน จะต้องเดาความนิยมชมชอบของคนอ่าน และเลือกสรรเฉพาะข่าวสารที่เขาควรรู้ เพราะเวลามีจำกัด จะให้มาเสียเวลาอ่านหนังสือพิมพ์ยามเช้าเหมือนคนรุ่นพ่อคงเป็นไปไม่ได้
สื่อที่ตอบสนองไลฟ์สไตล์คนยุคนี้ได้ดีที่สุดจึงหนีไม่พ้น social news ที่กลายเป็นจุดกำเนิด ‘fake news’ สร้างความปวดหัวให้สังคมโลกในทุกวันนี้ เพราะทั้งเจ้าของแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เจ้าของสื่อ และรัฐบาลของหลายๆ ประเทศรวมถึงบ้านเรา ต่างก็พยายามสรรหามาตรการจัดการปัญหาข่าวลวง ข่าวลือ ข่าวปล่อย ฯลฯ เพราะมันสร้างความเสียหายได้มากมายมหาศาลกว่าที่ใครคาดคิด
ในมุมของเทคโนโลยี fake news ถือกำเนิดขึ้นในยุคที่เรายอมเสียสละข้อมูลส่วนตัวเพื่อได้รับความสะดวกสบายในการใช้ชีวิต ทันทีที่เรากด ‘ยอมรับ’ ให้สิทธิแอพฯ บางตัวเก็บข้อมูลของเราได้ เช่น การที่เราชอบติดตามข่าวการเมืองบ่อยๆ ระบบก็จะรับรู้และเลือกนำเสนอข่าวการเมืองในแบบที่เราชอบขึ้นมาให้เห็นเป็นลำดับต้นๆ ไม่ต้องเสียเวลาคลิกหลายครั้งหลายหนเหมือนในอดีต
ข้อมูลเหล่านี้เมื่ออยู่ในมือของ Data Scientist ก็ไม่ต่างอะไรกับสารกัมมันตรังสีที่เอาไปใช้หลอมรวมกับข้อมูลอื่นๆ เพื่อสร้างปฏิกิริยาหวังผลทางการตลาด หรือหวังผลทางการเมืองอย่างรวดเร็ว รุนแรง และฉับพลัน
ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ กรณีเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐ และการโหวต Brexit ของอังกฤษ ซึ่งผลการลงคะแนนผิดไปจากการสำรวจผลก่อนหน้านี้มาก และความผิดปกติของทั้งสองกรณีนี้มีชื่อของบริษัท Cambridge Analytica เป็นผู้อยู่เบื้องหลัง
สิ่งที่บริษัทนี้ทำไม่ได้แตกต่างอะไรกับที่นักการตลาดดิจิทัลทำตลอดทศวรรษที่ผ่านมา นั่นคือการใช้ big data เพื่อพยากรณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เมื่อมีข้อมูลว่าฝ่ายตัวเองเสียเปรียบ ควรจะใช้ข้อมูลแบบใด ‘เจาะใจ’ ผู้คนเพื่อโน้มน้าวให้เขากลายมาเป็นฝ่ายเรา สิ่งเหล่านี้เป็นเรื่องง่ายๆ ที่ระบบ AI สามารถจัดการได้หมดจด
ผลที่เกิดขึ้นก็คือกระแสข่าวลือที่ส่งผลลบต่อฝ่ายตรงข้าม ในกรณีของสหรัฐก็คือกระแสข่าวที่สร้างความเกลียดชัง ฮิลลารี คลินตัน จนหันไปเทคะแนนให้ โดนัลด์ ทรัมป์ ในชั่วข้ามคืน ซึ่งผู้บริหารของ Cambridge Analytica ออกมายอมรับภายหลังว่าพวกเขาใช้โซเชียลมีเดียทุกช่องทางที่มีในโลก ทุกเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ ล้วนพุ่งตรงสู่เป้าหมาย ทำให้ผู้มีสิทธิลงคะแนนถูกตัดขาดจากโลกภายนอก คือแทบจะไม่ได้รับข่าวอื่นใดจากช่องทางปกติเลยนอกจาก ‘ข่าวลวง’ ที่พวกเขาสร้างขึ้นมาเอง
F_k_ News! ทำเงินปลิวปีละหลายพันล้าน
จากการสร้างข่าวปลอมเพื่อหวังผลทางการเมือง มาถึงวันนี้มันถูกยกระดับมาสู่การค้าและการลงทุน ด้วยการหาเป้าหมายที่นิยมความเสี่ยง ดูได้จากพฤติกรรมออนไลน์ เช่น ชอบดูคลิปเส้นทางรวยเร็ว เคล็ดลับสร้างเงินล้าน ฯลฯ ก่อนจะหลอกมาลงทุน โดยทำข่าวปลอมที่อ้างว่า มีนักธุรกิจชื่อดังสนใจลงทุนในธุรกิจดังกล่าว
ข่าวพวกนี้ถูกทำให้น่าเชื่อถือด้วยการอ้างถึงเทคโนโลยี blockchain, cryptocurrency ไปจนถึงการระดมทุนผ่าน ICO หรือ Initial Coin Offering ซึ่งเป็นเรื่องซับซ้อน ก่อนจะลงท้ายถึงผลประโยชน์ตอบแทนหลายเท่าไม่ต่างอะไรกับแชร์แม่มณี
ข่าวพวกนี้รวมไปถึงการนำเอาโครงการที่อยู่ระหว่างการทำ crowd funding มาทำเป็นบทความชวนให้ลงทุน หรือซื้อสินค้า ตัวอย่างที่ระบาดอยู่ในปัจจุบันเป็นจอภาพขนาดพกพาที่ใช้คู่กับคอมพิวเตอร์โน้ตบุ๊ค หรือเครื่องเล่นเกมซึ่งดูสวยงามน่าใช้ กับโดรนขนาดจิ๋วที่ใช้ถ่ายภาพเซลฟี ซึ่งดูสมจริงเพราะมีคลิปรีวิวประกอบ แต่ที่เห็นทั้งหมดเป็นเพียงภาพกราฟิกที่ทำขึ้นเพื่อนำเสนอนักลงทุนตัวจริงเท่านั้น
ทั้งหมดนี้ดึงดูดเงินของนักลงทุนที่ขาดวิจารณญาณ กับเหล่านักช็อปที่ไม่รู้จักตรวจสอบแหล่งที่มาก่อนสั่งซื้อ จนเราต้องเสียเงินให้กับมิจฉาชีพที่อาศัยการสร้างข่าวปลอมปีละหลายพันล้าน มากกว่าตัวเลขจากกองปราบปรามการกระทำความผิดเกี่ยวกับอาชญากรรมทางเทคโนโลยี (ปอท.) ที่ระบุว่ามีอยู่ 500 ล้านบาท เพราะผู้เสียหายจำนวนมากไม่อยากยุ่งยากวุ่นวายกับคดีความ
ยุค Internet of Behavior ข่าวปลอมจะซับซ้อนยิ่งขึ้น
ถัดจากยุค IoT หรือ Internet of Things ที่ว่ากันถึงอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง จากที่เราเห็น smart watch ติดตัววัดสุขภาพของเราได้ทุกที่ ไปจนถึงเครื่องชั่งน้ำหนัก ทีวี ตู้เย็น ที่ล้วนส่งข้อมูลที่เกี่ยวกับตัวเราเข้าสู่ระบบคลาวด์ได้ตลอด 24 ชั่วโมง
วันนี้เราจึงขยับตัวเข้าสู่ยุค IoB หรือ Internet of Behavior เป็นที่เรียบร้อย ลองคิดดูว่าในแต่ละวันมีคนจับตาดูวิถีชีวิตเรามากขนาดไหน นับตั้งแต่ตื่นกี่โมง (Nest Hub) กินอะไรเป็นอาหารเช้า (จากข้อมูลสั่งซื้อออนไลน์) น้ำหนักเพิ่มขึ้นไหม (Mi scale) ออฟฟิศอยู่ที่ไหนและใช้เวลาเดินทางกี่นาที (จากแผนที่ในกูเกิล) ทำงานที่ไหนบ้าง (check-in ในเฟซบุ๊ค) เดินวันละกี่ก้าว (smart watch) ชอบดูรายการอะไร (Netflix) กินข้าวเย็นเยอะไหม (หม้อหุงข้าว Xiaomi) วางแผนจะไปเที่ยวไหน (Agoda) ชอบฟังเพลงอะไร (Spotify) เล่นเกมกับใคร (PlayStation) เข้านอนกี่โมง (HomePod)
ในอนาคต ประเมินว่าแต่ละบ้านจะมีอุปกรณ์ที่ต้องการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเพื่อส่งข้อมูลส่วนตัวให้กับระบบมากถึง 250 ชิ้นต่อหนึ่งหลัง ขนาดหวียังมีชิปคอยตรวจสอบสภาพเส้นผม และกระจกในห้องแต่งตัวยังมีเซนเซอร์วัดสุขภาพผิวเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์บำรุงหน้าและผมได้แบบเรียลไทม์
ข้อมูลเหล่านี้เมื่ออยู่ในมือ data scientist นั่นหมายความถึงการสร้างข่าวที่ลงลึกถึงพฤติกรรมส่วนตัว และวิถีชีวิตของคนได้มากขึ้น ลองคิดถึงคนรักป่า รักสิ่งแวดล้อม ติดตามข่าวสารจากกลุ่มเพจอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม สั่งซื้อสินค้าที่เป็นออร์แกนิคเท่านั้น รวมถึงนิยมท่องเที่ยวแบบธรรมชาติ หากพบข่าวปลอมว่าผู้สมัคร สส. ในเขตของตัวเองไม่เก่งเรื่องการค้าอาจจะรู้สึกเฉยๆ แต่หากมีข่าวว่าเกี่ยวข้องกับการทำลายสิ่งแวดล้อมย่อมกระแทกใจเขาได้มากกว่าหลายเท่า ข่าวปลอมจะซับซ้อนขึ้นตามข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้นและลงลึกเกี่ยวกับตัวตนของผู้คนมากขึ้นเช่นกัน
การรับมือกับข่าวปลอมที่ดีที่สุดคือจิตสำนึกและวิจารณญาณของคนรับสื่อ แต่หากจะต่อกรกับมันได้รุนแรงที่สุดก็ต้องใช้เกลือจิ้มเกลือคือการใช้เทคโนโลยีอย่าง machine learning ที่เรียนรู้ได้ด้วยตัวเองเพื่อแยกแยะข่าวจริงกับข่าวลวงออกจากกัน
เมื่อต้องสู้กับเทคโนโลยี ก็ต้องใช้เทคโนโลยีสู้กลับ ข่าวปลอมจึงมีราคาแพงเสมอ ใครที่คิดจะรับมือกับมันโดยมีเพียงใจสู้และความเพียรพยายามอย่างเดียวคงไม่เป็นผล
Author
Illustrator
