ภัยจากโลกส่วนตัว: AI, ฉันทามติ, ขั้วตรงข้าม

สถาปัตยกรรมของโลกส่วนตัว

โลกดิจิทัลถูกสร้างขึ้นโดยอัลกอริทึมที่คัดสรรประสบการณ์ส่วนบุคคลมากขึ้นเรื่อยๆ ส่วนนี้จะสำรวจแรงผลักดันทางเทคโนโลยีและเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อน Hyper-Personalization นี้ โดยตรวจสอบว่าอัลกอริทึมเหล่านี้กรองและกำหนดการรับรู้และการปฏิสัมพันธ์ทางสังคมของเราอย่างไร ทั้งหมดนี้อยู่ในบริบทของรูปแบบธุรกิจดิจิทัลที่โดดเด่น

ตรรกะภายในของ Hyper-Personalization

แนวคิด "ตัวกรองความเป็นจริง" เป็นศูนย์กลางในการทำความเข้าใจสภาพแวดล้อมข้อมูลในปัจจุบัน อัลกอริทึมได้รับการพัฒนาไปไกลกว่าการดึงข้อมูลอย่างง่าย ตอนนี้พวกเขาสร้าง "ระบบนิเวศข้อมูลส่วนบุคคล" ที่ไม่เหมือนใครสำหรับผู้ใช้แต่ละคน เป้าหมายคือการสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ราบรื่นและน่าดึงดูด สิ่งนี้ทำได้ผ่านกระบวนการสามขั้นตอน: การระบุคุณลักษณะของผู้ใช้ผ่านการติดตามพฤติกรรม การส่งมอบเนื้อหาที่เกี่ยวข้องอย่างมาก และการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องเพื่อการจับคู่ที่เหมาะสมที่สุด

สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงวิธีการที่เราพบข้อมูลอย่างสิ้นเชิง สภาพแวดล้อมข้อมูลที่เคยใช้ร่วมกันอย่างกว้างขวางกำลังค่อยๆ กลายเป็นสภาพแวดล้อมที่แยกตัวและเป็นส่วนตัวมากขึ้น อัลกอริทึมสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างสม่ำเสมอ ทั้งการคลิก ระยะเวลาที่ใช้ดู การแชร์ เพื่อเสริมสร้างความเข้าใจในความชอบของผู้ใช้ ห่อหุ้มบุคคลไว้ในฟองสบู่อินเทอร์เน็ตที่สะท้อนถึงความสนใจของตนเอง สิ่งนี้ส่งผลให้เกิดความเป็นจริงที่ปรับแต่งได้สูง ซึ่งเป็นเอกลักษณ์เฉพาะสำหรับแต่ละคน

ห้องเครื่องยนต์: ทุนนิยมเฝ้าระวังและเศรษฐกิจแห่งความสนใจ

แรงผลักดันทางเศรษฐกิจสนับสนุนความแพร่หลายของ Hyper-Personalization ในยุคดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเศรษฐกิจแห่งความสนใจและทุนนิยมเฝ้าระวัง

Zeynep Tufekci แย้งว่าแพลตฟอร์มเทคโนโลยีรายใหญ่พึ่งพาการดึงดูดความสนใจของผู้ใช้และขายให้กับผู้โฆษณา ใน "เศรษฐกิจแห่งความสนใจ" นี้ การมีส่วนร่วมของผู้ใช้เป็นทรัพยากรที่มีค่า แพลตฟอร์มมีแรงจูงใจอย่างมากในการส่งเสริมเนื้อหาที่เพิ่มการมีส่วนร่วมให้สูงสุด ซึ่งมักจะรวมถึงข้อมูลที่เผชิญหน้า อารมณ์ และก่อให้เกิดความขัดแย้ง อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วยเป้าหมายเชิงพาณิชย์ ขยายเนื้อหาที่ทำให้การแบ่งแยกทางสังคมรุนแรงขึ้น

ทฤษฎี "ทุนนิยมเฝ้าระวัง" ของ Shoshana Zuboff เผยให้เห็นตรรกะที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น โดยแย้งว่าแพลตฟอร์มทำมากกว่าแค่ขายโฆษณา ธุรกิจหลักของพวกเขาคือการสร้างและดำเนินงาน "ตลาดอนาคตเชิงพฤติกรรม" ซึ่งการคาดการณ์เกี่ยวกับพฤติกรรมในอนาคตถูกซื้อและขาย การโต้ตอบของผู้ใช้ปรับปรุงคำแนะนำปัจจุบันให้เหมาะสม แต่ยังสร้าง "ส่วนเกินเชิงพฤติกรรม" ซึ่งเป็นข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรมแบบจำลองเชิงคาดการณ์ จากนั้น Personalization คือการออกกำลังกายในการรวบรวมข้อมูลโดยมีเป้าหมายเพื่อปรับแต่งเครื่องมือเชิงคาดการณ์ และในที่สุดก็แก้ไขพฤติกรรม โดยให้บริการผลประโยชน์ของทุนนิยมเฝ้าระวัง โดยแยกออกจากการอยู่ดีมีสุขของผู้ใช้และสุขภาพของสังคม

การรวมทฤษฎีเหล่านี้เข้าด้วยกันเผยให้เห็นถึงธรรมชาติที่แท้จริงของ "ตัวกรองความเป็นจริง" พวกเขาไม่ใช่เครื่องมือที่เป็นกลางที่เพิ่มขีดความสามารถให้กับผู้ใช้ แต่เป็นระบบที่เพิ่มผลกำไรสูงสุด สร้างสภาพแวดล้อมส่วนบุคคลที่น่าดึงดูดเพื่อดึงดูดความสนใจของผู้ใช้ และแปลงข้อมูลพฤติกรรมให้เป็นผลิตภัณฑ์เชิงคาดการณ์ที่ร่ำรวย ทำให้ความเป็นจริงที่บิดเบือนเป็นผลพลอยได้ที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

ฐานทางเทคนิค: จากการกรองแบบร่วมมือไปจนถึงแบบจำลองเชิงสร้างสรรค์

ฐานทางเทคนิคที่พัฒนาขึ้นสนับสนุนสถาปัตยกรรมเชิงพาณิชย์นี้ ระบบแนะนำในช่วงต้นอาศัยการกรองแบบร่วมมือ โดยวิเคราะห์พฤติกรรมของกลุ่มเพื่อทำนายความชอบส่วนบุคคล เทคนิคต่างๆ เช่น แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เช่น BERT ช่วยให้ระบบเข้าใจความตั้งใจของผู้ใช้ แทนที่จะจับคู่คำหลักอย่างง่าย ระบบเหล่านี้ให้คำแนะนำที่แม่นยำและสอดคล้องกัน บริษัทต่างๆ เช่น eBay, Alibaba และ Meituan ได้นำแบบจำลองเหล่านี้ไปใช้ในกลไกการแนะนำของตน

Generative AI ถือเป็นก้าวกระโดดครั้งสำคัญ ทำให้ Algorithm สามารถสร้างเนื้อหาใหม่และไม่ซ้ำใครได้ตามต้องการ โลกส่วนตัวจึงสามารถเติมเต็มด้วยเนื้อหาสังเคราะห์ได้ ตัวอย่างเช่น AI Companion สามารถสนทนาและสร้างภาพถ่ายที่ปรับแต่งได้สำหรับผู้ใช้

วิถีนี้ชี้ให้เห็นถึงอนาคตที่โลกส่วนตัวเปลี่ยนจากการคัดสรรเนื้อหาอย่างรอบคอบไปสู่โลกที่สังเคราะห์ด้วย AI ซึ่งปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เส้นแบ่งระหว่างของจริงและเสมือนจริงพร่ามัว การเปลี่ยนจาก "การคัดสรรความเป็นจริง" ไปสู่ "การสร้างความเป็นจริง" ทำให้ลักษณะการดื่มด่ำของ "ตัวกรองความเป็นจริง" ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ซึ่งอาจขยายผลกระทบต่อการรับรู้ของแต่ละบุคคลและโครงสร้างทางสังคม

AI Companions ในฐานะคนใกล้ชิด

แนวโน้มที่โดดเด่นใน Hyper-Personalization คือการเพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชัน AI Companion ตัวละครเสมือนเหล่านี้มีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยภาษาธรรมชาติที่เป็นส่วนตัวอย่างต่อเนื่อง ดึงดูดผู้ใช้จำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งกลุ่มประชากรที่อายุน้อยกว่า ข้อมูลตลาดบ่งชี้ถึงการเติบโตอย่างรวดเร็ว: The New York Times รายงานว่าผู้ใช้มากกว่า 10 ล้านคนพิจารณาว่าคนรัก AI เป็น "เพื่อนร่วมทาง" และแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากกว่า 100 รายการนำเสนอความเป็นเพื่อนในระดับต่างๆ ตลาด AI Companion ในสหรัฐอเมริกาเกิน 4.6 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 โดยมีการเติบโตที่คาดการณ์ไว้เกิน 27% CAGR โดยซอฟต์แวร์ครองตลาด

หัวใจหลักของ AI Companions คือการสังเคราะห์ Generative AI, การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และ Edge Computing เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้ AI Companions จดจำประวัติการสนทนา ปรับให้เข้ากับรูปแบบการสื่อสาร เล่นตามบทบาท และพูดคุยในหัวข้อต่างๆ ได้ ด้วยการบูรณาการข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้ รูปแบบอารมณ์ และข้อเสนอแนะเชิงพฤติกรรม นักพัฒนาสร้างแพลตฟอร์มข่าวกรองแบบครบวงจรในอุปกรณ์ต่างๆ ให้การสนับสนุนทางอารมณ์ที่ราบรื่นและเป็นส่วนตัว

เติมเต็มช่องว่างทางอารมณ์: การวิเคราะห์แรงดึงดูดทางจิตวิทยา

AI Companions เป็นที่นิยมเพราะพวกเขาตอบสนองความต้องการทางอารมณ์ของสังคมร่วมสมัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งคนรุ่นใหม่ พวกเขาให้ข้อเสนอแนะและความสะดวกสบายทางอารมณ์ที่ทันที ไม่มีเงื่อนไข และต่อเนื่อง พวกเขานำเสนอช่องทางทางอารมณ์สำหรับผู้ที่รู้สึกเหงา งุ่มง่ามทางสังคม หรืออยู่ภายใต้ความเครียด

สิ่งนี้สอดคล้องกับแนวโน้มทางสังคมจิตวิทยาที่กว้างขึ้น การสำรวจบุคคลหนุ่มสาวชาวจีนแสดงให้เห็นถึงความรู้สึกมีความสุข ความหมาย การควบคุม การเป็นเจ้าของ และความภาคภูมิใจในตนเองที่ลดลงในรุ่นต่างๆ หลายคนรู้สึกกังวลและกำลังประเมินตนเองใหม่ ทำให้พวกเขาถามว่า "ฉันเป็นใคร?" AI Companions นำเสนอพื้นที่ที่ปลอดภัยและไม่ตัดสิน เพื่อแสดงความรู้สึกส่วนตัว สำรวจความสับสนภายใน และระบายความเหงา พวกเขาทำหน้าที่เป็น "ห้องเสียงสะท้อน" ที่สมบูรณ์แบบ ให้ความอดทน ความเข้าใจ และการสนับสนุน

AI Companions แสดงถึงรูปแบบสูงสุดของ "ตัวกรองความเป็นจริง" กำหนดชีวิตทางสังคมและทางอารมณ์โดยการกรองข้อมูลและให้ปฏิสัมพันธ์ที่ได้รับการดูแลจัดการและน่าพึงพอใจอย่างต่อเนื่อง ซึ่งแทนที่ความขัดแย้ง ความเข้าใจผิด และความผิดหวังที่เกิดขึ้นในความสัมพันธ์ของมนุษย์

การแปลงความสัมพันธ์ใกล้ชิดให้เป็นสินค้า

ความสะดวกสบายทางอารมณ์ที่ AI Companions มอบให้นั้นเชื่อมโยงโดยเนื้อแท้กับตรรกะเชิงพาณิชย์ ความใกล้ชิดที่ AI อำนวยความสะดวกนั้นเป็นผลิตภัณฑ์ที่ออกแบบและบรรจุอย่างระมัดระวัง โดยแพลตฟอร์มจะแปลงความต้องการการเชื่อมต่อทางอารมณ์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นให้เป็นผลกำไรผ่านคุณสมบัติและบริการแบบชำระเงินต่างๆ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถจ่ายเงินสำหรับ "การ์ดเพิ่มความจำ" เพื่อช่วยให้ AI Companions จดจำนิสัยและความชอบของตน สร้างความรู้สึกใกล้ชิดที่แท้จริงยิ่งขึ้น

แพลตฟอร์มใช้กลยุทธ์ Gamification เช่น สคริปต์ที่ปรับแต่งได้ โครงเรื่องที่หลากหลาย และข้อเสนอแนะทันที เพื่อกระตุ้นความต้องการของผู้บริโภคและการลงทุนทางอารมณ์ สิ่งนี้สร้างความขัดแย้ง: ความสัมพันธ์ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อความใกล้ชิดถูกขับเคลื่อนโดยเป้าหมายเชิงพาณิชย์และการดึงข้อมูล ในขณะที่แสวงหาความสบายทางอารมณ์ รูปแบบอารมณ์ ประวัติการสนทนา และความชอบส่วนบุคคลของผู้ใช้จะถูกวิเคราะห์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพบริการ เพิ่มการรักษาผู้ใช้ และพัฒนารูปแบบรายได้ตามการสมัครสมาชิกหรือคุณสมบัติพิเศษ ความสัมพันธ์ใกล้ชิดถูกวัดปริมาณ บรรจุ และขาย

ขอบเขตของจริยธรรมและการพัฒนา

การแพร่หลายของ AI Companions แนะนำความเสี่ยงและความท้าทายทางจริยธรรม รวมถึงการพึ่งพาและการทำให้เส้นแบ่งระหว่างความเป็นจริงและจินตนาการพร่ามัว ซึ่งส่งผลต่อสุขภาพจิต

สิ่งที่น่ากังวลเป็นพิเศษคือผลกระทบต่อผู้เยาว์ วัยรุ่นอยู่ในช่วงวิกฤตของการพัฒนาทางสังคม หากพวกเขาพึ่งพา AI สำหรับการสนับสนุนเมื่อต้องรับมือกับปัญหาและความรู้สึกที่ซับซ้อน มีความเสี่ยงที่อันตรายที่การเป็นเพื่อนของ AI Companion ซึ่งขาดข้อจำกัดด้านอายุที่เหมาะสมและการกลั่นกรอง อาจถูกใช้เพื่อเผยแพร่ข้อมูลที่เป็นอันตรายเช่นสื่อลามกอนาจาร หรือส่งเสริมค่านิยมที่เป็นอันตรายต่อเด็ก ในบริบททางกฎหมายบางอย่าง การจัดหาเนื้อหาทางเพศที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจผิดกฎหมาย

จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องกำหนดขีดจำกัดการโต้ตอบและขอบเขตทางจริยธรรมสำหรับ AI ไม่ใช่แค่ปัญหาทางเทคนิค แต่เป็นปัญหาทางสังคมที่ลึกซึ้ง การเอาท์ซอร์สการพัฒนาการเชื่อมต่อทางอารมณ์ให้กับ Algorithm AI ที่ขับเคลื่อนด้วยผลกำไรอาจสร้างเงายาว สร้างบุคคลที่มีความสามารถน้อยลง

การแตกกระจายของพื้นที่สาธารณะ

ส่วนนี้เปลี่ยนจากการวิเคราะห์การทำงานของเทคโนโลยีส่วนบุคคลไปเป็นการสำรวจผลกระทบทางสังคมของพวกเขา โดยเจาะลึกว่า "ตัวกรองความเป็นจริง" ที่ได้รับการดูแลจัดการเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อหน้าที่ประชาธิปไตยหลักอย่างไร เช่น การสร้างฉันทามติ การอภิปรายทางการเมือง และการรักษาสถานะทางสังคมร่วมกัน

กระบวนทัศน์สื่อมวลชนและ "ชุมชนจินตนาการ"

เพื่อให้เข้าใจถึงการเปลี่ยนแปลงในปัจจุบัน เราต้องกลับไปทบทวนศตวรรษที่ 20 เมื่อสื่อมวลชน เช่น หนังสือพิมพ์ วิทยุ และโทรทัศน์ มีบทบาทในการสร้างฉันทามติ แม้ว่าจะลำเอียง แต่สื่อเหล่านี้ก็มอบสภาพแวดล้อมข้อมูลที่เป็นเอกภาพอยู่บ้าง โดยกำหนดวาระร่วมกันสำหรับประเทศ Benedict Anderson แย้งว่าสื่อสิ่งพิมพ์ เช่น หนังสือพิมพ์ ทำให้ผู้คนจินตนาการว่าตนเองแบ่งปันประสบการณ์กับพลเมืองหลายล้านคนในช่วงเวลา "ที่เป็นเนื้อเดียวกัน ว่างเปล่า" เดียวกัน ความรู้สึก "เรา" ที่สื่อสร้างขึ้นนี้เป็นพื้นฐานทางจิตวิทยาสำหรับการก่อตัวของรัฐชาติและความสามัคคีทางสังคม

การสลายตัวของข้อมูลทั่วไป

Hyper-Personalization กำลังรื้อฐานข้อมูลข้อมูลที่ใช้ร่วมกันนี้ เมื่อผู้ใช้แต่ละคนดื่มด่ำอยู่ในจักรวาลส่วนตัวที่ปรับแต่งโดย Algorithm "พื้นที่สาธารณะ" สำหรับการเจรจาต่อรองร่วมกันจะถูกกัดเซาะ เรากำลังเปลี่ยนจากสังคมที่บริโภคสื่อไปสู่สังคมที่ "มีเดียไลซ์" ซึ่งทุกสถาบันทางสังคมต้องทำงานผ่านตัวกรองของตรรกะของสื่อ

การเปลี่ยนแปลงนี้คุกคามความสามารถของเราในการระบุและกำหนดความท้าทายร่วมกันในฐานะสังคม หากฟีดข่าวของคนๆ หนึ่งเต็มไปด้วยคำเตือนเกี่ยวกับการลดลงทางเศรษฐกิจ ในขณะที่อีกคนหนึ่งเห็นสัญญาณของความเจริญรุ่งเรือง พวกเขาจะไม่สามารถตกลงในลำดับความสำคัญของชาติได้ เมื่อความเป็นจริงที่ใช้ร่วมกันหายไป ฉันทามติก็เป็นไปไม่ได้ ประเด็นสำคัญของการโต้แย้งเปลี่ยนจากการโต้แย้งเกี่ยวกับข้อเท็จจริงเป็นการโต้แย้งเกี่ยวกับ "ความเป็นจริง" ที่เราแต่ละคนอาศัยอยู่

จากความคิดเห็นของสาธารณชนไปสู่อารมณ์ที่รวมกัน

ลักษณะของ "ความคิดเห็นของสาธารณชน" ได้เปลี่ยนไปโดยพื้นฐาน ความคิดเห็นของสาธารณชน ซึ่งก่อนหน้านี้เป็นผลมาจากการอภิปรายอย่างรอบคอบ ปัจจุบันเป็นการรวมอารมณ์ที่แยกจากกัน แพลตฟอร์มตรวจสอบและวัดปริมาณการตอบสนองต่อเนื้อหา (ถูกใจ ไม่ถูกใจ แชร์) และนำเสนอในรูปแบบ "ความรู้สึกของสาธารณชน"

"ความคิดเห็น" นี้ไม่ใช่โครงสร้างที่จงใจของความคิดร่วม แต่เป็นการสรุปทางอารมณ์ ขาดการถ่วงน้ำหนักอย่างมีเหตุผล และส่งเสริมการแบ่งแยก สิ่งนี้เปลี่ยนแปลงกลไกการตอบรับแบบประชาธิปไตย เผชิญหน้ากับผู้กำหนดนโยบายด้วยความวุ่นวายทางอารมณ์ที่ผันผวนแทนที่จะเป็นความรู้สึกของสาธารณชนที่สมดุล

พลวัตของการแบ่งขั้วทางการเมือง

การอภิปราย "ฟองสบู่ตัวกรอง" กับ "ห้องเสียงสะท้อน"

การอภิปรายเกี่ยวกับการแบ่งขั้วทางการเมืองใช้ "ฟองสบู่ตัวกรอง" (Filter Bubble) และ "ห้องเสียงสะท้อน" (Echo Chamber) เป็นแนวคิดหลักที่มักสับสน "ฟองสบู่ตัวกรอง" ของ Eli Pariser อธิบายถึงสภาพแวดล้อมข้อมูลส่วนบุคคลที่สร้างขึ้นโดย Algorithm โดยปราศจากความรู้ของผู้ใช้ กรองมุมมองที่ไม่สอดคล้องของผู้ใช้ "ห้องเสียงสะท้อน" ชี้ไปที่การเลือกตัวเอง ซึ่งบุคคลเข้าร่วมชุมชนที่มีใจเดียวกัน เสริมสร้างความเชื่อที่มีอยู่

แวดวงวิชาการโต้แย้งแนวคิด "ฟองสบู่ตัวกรอง" โดยไม่สามารถค้นหาหลักฐานเชิงประจักษ์ที่แข็งแกร่งสำหรับผลกระทบของมัน นักวิชาการบางคนกล่าวว่าผู้ใช้เข้าถึงแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย และ Algorithm อาจขยายขอบเขตอันไกลโพ้นของพวกเขา โดยโต้แย้งว่า "การเปิดรับอย่างเลือกสรร" ซึ่งเป็นการเลือกข้อมูลที่สอดคล้องกับมุมมองที่มีอยู่ มีความสำคัญมากกว่า คนอื่นๆ พบว่า Algorithm ทำให้รุนแรงขึ้น ทำให้เกิดชุมชนที่แยกตัวและแบ่งขั้ว

ตารางที่ 1: การเปรียบเทียบ "ห้องเสียงสะท้อน" และ "ฟองสบู่ตัวกรอง"

สมมติฐานตัวเร่ง: Algorithm และอคติทางปัญญา

สมมติฐาน "ตัวเร่ง" หลีกเลี่ยงการคิดว่า Algorithm และทางเลือกของผู้ใช้เป็น "เหตุและผล" แต่กลับตั้งสมมติฐานถึงวงจรป้อนกลับที่ทรงพลัง มนุษย์มีแนวโน้มที่จะยืนยันอคติและ "อคติฉันทามติเท็จ" ในขณะที่เผชิญหน้ากับแรงเสียดทานก่อนยุคดิจิทัล Algorithm จะขจัดแรงเสียดทานนี้ออกไป ทำให้ง่ายต่อการดื่มด่ำกับอคติในการยืนยัน

Algorithm ตีความพฤติกรรม