ในช่วงPanel เจาะลึกของงาน “Corruption Disruptors: Empowering AI to Fight Corruption” จัดขึ้นโดยสำนักงาน ป.ป.ช. ร่วมกับ THE STANDARD โดย ดร.มานะ นิมิตรมงคล, ผศ.ดร.ต่อภัสสร์ ยมนาค (KRAC), คุณพันธ์ศักดิ์ เสตเสถียร (PwC), Ms. LEMINI (KPK) ดำเนินเวทีโดย ดร.วิทย์ สิทธิเวคิน ยกตัวอย่างกรณีศึกษาของประเทศไทย และอินโดนีเซียไว้อย่างน่าสนใจ
โมเดลการใช้ AI เพื่อต่อสู้กับการทุจริตในประเทศไทย
งานเสวนาได้ชี้ให้เห็นถึงโมเดลการใช้ประโยชน์จาก AI ทั้งที่มีอยู่แล้วและที่มีศักยภาพในความพยายามต่อต้านการทุจริตของไทย โดยเน้นย้ำถึงบทบาทของทั้งภาครัฐและภาคประชาสังคม
เทคโนโลยีภาคประชาสังคม (Civic Tech) ขับเคลื่อนความโปร่งใส
- แม้ว่าในอดีตรัฐบาลจะเคยมีความพยายามนำเทคโนโลยีมาใช้ (เช่น การติด GPS ในโครงการจัดซื้อจัดจ้าง หรือการบันทึกวิดีโอการประมูล) แต่ก็ไม่ได้รับการผลักดันอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะเดียวกัน โครงการริเริ่มของภาคประชาสังคม (Civic Tech) ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง
- ACT Ai โดยองค์กรต่อต้านคอร์รัปชัน (ประเทศไทย) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่พัฒนาโดยภาคประชาสังคมโดยไม่ใช้งบประมาณจากรัฐ ทำหน้าที่เปรียบเสมือน “Google สำหรับการจัดซื้อจัดจ้าง” โดยรวบรวมข้อมูลจากระบบการจัดซื้อจัดจ้างภาครัฐด้วยอิเล็กทรอนิกส์ (e-GP) (กว่า 43 ล้านชุดข้อมูลใน 6 ปี คิดเป็นมูลค่า 1 ล้านล้านบาทต่อปี) และเชื่อมโยงกับข้อมูลจากกรมพัฒนาธุรกิจการค้า (DBD) และข้อมูลการแสดงบัญชีทรัพย์สินของคณะกรรมการป้องกันและปราบปรามการทุจริตแห่งชาติ (ป.ป.ช.)1
- ACT Ai ใช้ AI ที่ทำงานตามกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้ (Rule-based AI) โดยมีเกณฑ์เฉพาะ 22 ข้อ (เช่น การแข่งขันในการประมูลต่ำกว่า 1%, ราคาแตกต่างกันเกิน 40%, หรือมีกรรมการบริษัทชุดเดียวกันในบริษัทที่เข้าแข่งขัน) เพื่อแจ้งเตือนความผิดปกติและรูปแบบที่น่าสงสัยในการประมูลของรัฐ
กรณีศึกษา
- คดีกำนันนก: แสดงให้เห็นว่า AI (ที่ใช้โดย DSI และกองบัญชาการตำรวจสอบสวนกลาง) สามารถดึงข้อมูลจากกรมบัญชีกลางและเปิดเผยการเติบโตอย่างรวดเร็วที่น่าสงสัยในโครงการของรัฐที่บุคคลเดียวได้รับ ซึ่งนำไปสู่การสืบสวนเพิ่มเติม
- คดีเสาไฟกินรี และการจัดซื้อลู่วิ่ง (มูลค่า 800,000 บาท): ถูกตรวจพบความผิดปกติผ่าน ACT Ai ซึ่งเผยให้เห็นการแข่งขันประมูลที่สูงมากแต่เสนอราคาต่างกันน้อยมาก (เช่น ต่างกันเพียง 0.08% ในโครงการมูลค่า 17 ล้านบาท) ซึ่งชี้ให้เห็นถึงความเป็นไปได้ที่จะมีการสมยอมราคา (ฮั้วประมูล) ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำให้การทุจริตที่ซ่อนอยู่ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะได้
AI เพื่อประสิทธิภาพภาครัฐและมาตรการเชิงรุก (เรียนรู้จาก KPK ของอินโดนีเซีย)
คุณเลมินีจาก KPK (คณะกรรมการปราบปรามการทุจริตของอินโดนีเซีย) ได้นำเสนอตัวอย่างการใช้ AI ขั้นสูงที่ไทยสามารถเรียนรู้ได้:
- การตรวจสอบบัญชีทรัพย์สิน: AI ช่วยตรวจสอบบัญชีทรัพย์สินกว่า 400,000 รายการ เพื่อระบุรูปแบบที่ผิดปกติ และช่วยให้ผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่กรณีที่มีความเสี่ยงสูงเพียง 20% ได้
- การเปิดโปงเครือข่าย: AI มีความสำคัญอย่างยิ่งในการเปิดโปงเครือข่ายที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับเจ้าหน้าที่รัฐ บริษัทแฝง (Shell Companies) และสมาชิกในครอบครัว ซึ่งก่อนหน้านี้ไม่สามารถมองเห็นได้
- การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics): ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตจากหลายแหล่ง (ที่ดิน/อสังหาริมทรัพย์, โครงการประกวดราคา, ทะเบียนราษฎร) AI สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงการทุจริตและช่วยให้เกิดยุทธศาสตร์การต่อต้านการทุจริตเชิงรุกได้มากขึ้น
- การสร้างเอกสารอัตโนมัติ: AI สามารถสร้างเอกสารทางกฎหมายและการบังคับใช้กฎหมายได้อย่างรวดเร็ว ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญ
บทบาทและความท้าทายของภาคเอกชน
- ธนาคารชั้นนำในประเทศไทยได้เริ่มใช้ AI เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงแบบเรียลไทม์แล้ว โดยวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (เช่น ลักษณะการกดแป้นพิมพ์, การวางแนวของโทรศัพท์) แม้กระทั่งก่อนที่ธุรกรรมทางการเงินจะเสร็จสมบูรณ์
- อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเป็น ดาบสองคม อาชญากรก็ใช้ประโยชน์จาก AI เช่นกัน ดังที่เห็นในกรณีการหลอกลวงแบบ Deepfake ที่นำไปสู่ความสูญเสียทางการเงินจำนวนมาก ขณะนี้จึงมีการพัฒนา AI เพื่อต่อต้าน Deepfake (Counter-deepfake) ซึ่งสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงทางสรีรวิทยาเล็กๆ น้อยๆ ของมนุษย์ได้
อย่างไรก็ตาม AI ถูกมองว่าเป็น “ตัวเปลี่ยนเกม” ที่สามารถพลิกสถานการณ์การทุจริตได้โดยการตรวจจับรูปแบบและความเชื่อมโยงที่มนุษย์ไม่สามารถมองเห็นได้ โดยเฉพาะในชุดข้อมูลที่ใหญ่และซับซ้อน AI ไม่ใช่ไม้กายสิทธิ์ แต่เป็นเครื่องมือทรงพลัง ที่เมื่อใช้ร่วมกับนโยบายการเปิดเผยข้อมูล และความเอาจริงเอาจังของหน่วยงานและผู้กำหนดนโยบาย
