Back to the Future! ใช้ประโยชน์จากอนาคตที่ไม่แน่นอน ด้วย Scenario Analysis

แม้โจเซฟ ไวเซนบาม (Joseph Weizenbaum) จะได้ชื่อว่าเป็นผู้สร้างปัญญาประดิษฐ์คนแรกๆ ของโลก  แต่เขากลับไม่ได้ภูมิใจในความสำเร็จเหล่านี้เลย สำหรับไวเซนบาม ไม่ว่าจะเป็นระบบคอมพิวเตอร์สำหรับธนาคารหรือแชทบอทยุคแรก สิ่งเหล่านี้ทำให้คนเริ่มทึกทักว่าเครื่องจักรมีปัญญา และมีหัวใจห่วงหาเหมือนคนทั่วไปได้  ไวเซนบามยอมรับว่าตอนนั้นเขากำลังสนุกกับการแก้ปัญหาตรงหน้าเฉยๆ เขาไม่ทันได้คิดว่ามันจะเปลี่ยนโลกทัศน์คนอื่นๆ และไม่รู้ว่าโลกทัศน์เหล่านั้นจะสร้างผลกระทบอะไรบ้าง 

เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นตามมานั้นไม่ได้ซับซ้อน แต่ทำให้โลกไม่เหมือนเดิมอีกต่อไป คำถามว่า “คอมพิวเตอร์ควรทำอะไร?” ก็ถูกแทนที่ด้วย “คอมพิวเตอร์ทำอะไรมากกว่านี้ได้ไหม?” เมื่อจริยธรรมต้องหลีกทางให้กับนวัตกรรม เทคโนโลยีก็กลายมาเป็นเครื่องมือสืบทอดความเหลื่อมล้ำต่อไป ในปี 2021 สหประชาชาติเรียกร้องให้ประเทศสมาชิกระงับการซื้อขายระบบปัญญาประดิษฐ์ เนื่องจากงานวิจัยต่างๆ พบว่าเทคโนโลยีนี้ละเมิดสิทธิต่างๆ อาทิ สิทธิมนุษยชน สิทธิความเป็นส่วนตัว นำไปสู่อันตรายอันยิ่งยวดกับประชาชน

สำหรับนักนโยบาย แน่นอนว่า นโยบายคือเครื่องมือสำคัญ และเราหวังว่านโยบายของเราจะแก้ไขปัญหาได้ตลอดไป แต่ในเมื่อโลกของเราเต็มไปด้วยความเปลี่ยนแปลงมากมาย จะมีอะไรการันตีได้ว่า เครื่องมือของเราไล่ตามความผันผวนนั้นทัน และการตัดสินใจของเราจะให้ประโยชน์กับผู้คน ณ ตอนนี้ และประชาชนในอนาคตอีกใกล้ไกล?

แม้เราจะไม่เห็นอนาคต แต่เรายังสามารถมองไปข้างหน้าอย่างรอบคอบ ด้วยเครื่องมือที่ชื่อว่า “scenario analysis” (การวิเคราะห์แนวโน้มสถานการณ์)

Scenario Analysis คืออะไร?

การวิเคราะห์แนวโน้มสถานการณ์มีความหมายตรงตัว กล่าวคือ เราจะจำลองสถานการณ์ต่างๆ ในอนาคตขึ้นมา ซึ่งแต่ละสถานการณ์จะมีทิศทางดีร้ายต่างกันไป สิ่งนี้จะช่วยให้เรารู้ว่าต่อไปเราอาจจะเผชิญกับอะไร มันจะส่งผลอย่างไรต่อเรา และการตัดสินใจของเราจะส่งผลอย่างไรกับมัน ในอีกแง่หนึ่ง scenario analysis ก็คือการระบุหาปัจจัยที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง และเมื่อแต่ละอย่างซ้อนทับกัน มันจะก่อให้เกิดผลลัพธ์อย่างไร 

Scenario Analysis คำนึงถึงอะไรบ้าง?

หลังจากเราเลือกประเด็นที่สนใจได้แล้ว ขั้นต่อมาคือกำหนดระยะเวลาที่ต้องการวิเคราะห์ (ในอีก 10 ปี, 20 ปี, 30 ปี…) และวิเคราะห์สถานการณ์ปัจจุบันก่อน เช่น อะไรทำให้สภาพสังคมเราเป็นแบบนี้ สาเหตุคืออะไร ในขั้นนี้เราจะเข้าใจบริบทของสังคมมากขึ้น และเห็นภาพคร่าวๆ ว่าแนวโน้มสถานการณ์ปัจจุบันมีอะไรบ้าง ซึ่งข้อมูลที่ใช้อาจเป็นทั้งข้อมูลเชิงคุณภาพและปริมาณ 

ในข้อมูลพื้นฐานนั้น เราจะพบปัจจัยแห่งความเปลี่ยนแปลง หรือสภาพแวดล้อม/สิ่งที่อาจส่งผลต่อกลุ่มเป้าหมายนโยบายเรา นั่นอาจจะเป็นปัจจัยในระดับโครงสร้าง เช่น 1) ความมั่นคงของระบบราชการและรัฐบาล 2) ระบบเศรษฐกิจ 3) สภาพอากาศ 4) พัฒนาการของนวัตกรรมเทคโนโลยี 5) ราคาและความอุดมสมบูรณ์ของทรัพยากรเชื้อเพลิง ปัจจัยอีกชนิดหนึ่งที่น่าสนใจคือ ปัจจัยระดับบุคคล/สังคม เช่น 1) ค่านิยมที่กำลังล่มสลาย หรือที่กำลังถูกสถาปนาขึ้นมาใหม่ 2) พฤติกรรมการใช้ชีวิต 3) สภาพพื้นที่ชุมชนของกลุ่มประชากรเป้าหมาย 4) ความสัมพันธ์ระหว่างกลุ่มเป้าหมายกับผู้มีส่วนได้เสียอื่นๆ (stakeholder) สิ่งเหล่านี้คือปัจจัยที่จำเป็นต่อ scenario analysis 

เมื่อได้ปัจจัยต่างๆมาแล้ว เราก็สามารถที่จะสร้างสถานการณ์จำลองขึ้นมาได้หลายแบบ ในเบื้องต้นเราอาจแบ่งออกเป็น 2 แกนวัดใหญ่นั่นคือ…

1. ความผันผวน: 
   1. สถานการณ์ที่มีความผันผวนสูง – ปัจจัยต่างๆ มีพัฒนาการเปลี่ยนแปลงสม่ำเสมอ (อาจส่งผลดีหรือไม่ดีก็ได้)
   2. สถานการณ์ที่มีความผันผวนต่ำ – ปัจจัยต่างๆ มีแนวโน้มคงที่ และจะเป็นแบบนี้ต่อไปในอีกระยะยาว (อาจส่งผลดีหรือไม่ดีก็ได้)
2. ผลกระทบต่อสังคม:
   1. สถานการณ์ที่ส่งผลต่อสังคมอย่างมาก (อาจส่งผลดีหรือไม่ดีก็ได้)
   2. สถานการณ์ที่ส่งผลต่อสังคมน้อย (อาจส่งผลดีหรือไม่ดีก็ได้)

ซึ่ง 2 แกนวัดนี้อาจจะพาดทับซ้อนกันได้ เช่น เป็นสถานการณ์ที่มีความผันผวนสูง/ต่ำ + ส่งผลต่อสังคมมาก/น้อย ซึ่งสามารถช่วยนักนโยบายตัดสินใจได้ ว่าสถานกรณ์แต่ละแบบควรจะเตรียมการณ์อย่างไร และเร่งด่วนแค่ไหน

ในขั้นตอนนี้ เราจำเป็นต้องหาเรื่องเล่าอธิบาย (narrative) ว่า อะไรจะเป็นตัวนำไปสู่สถานการณ์แบบนั้น และจะเกิดอะไรขึ้นเมื่อปัจจัยต่างๆ มาปะทะกัน นี่จะช่วยให้เราสามารถออกแบบยุทธศาสตร์เพื่อปรับตัวตามอนาคต หรือตัดสินใจเชิงนโยบายได้

ตัวอย่าง: Scenario Analysis ด้านสภาพภูมิอากาศ

• บังคับใช้นโยบาย climate change แต่เนิ่นๆ > ความเสี่ยงน้อย สิ่งแวดล้อมไม่เสียหาย
• บังคับใช้นโยบาย climate change ช้า > ความเสี่ยงสูง สิ่งแวดล้อมเสียหาย 
• บังคับใช้นโยบาย climate change แค่บางที่ > ความเสี่ยงสูงพิเศษ สิ่งแวดล้อมเสียหายถาวร

scenario analysis ไม่ได้มีเพื่อพยากรณ์อนาคต 100% เพราะอนาคตไม่มีวันหยุดนิ่ง แต่ในขณะเดียวกันเอง เราก็จำเป็นต้องมองไปไกลกว่าปัจจุบัน โดยเฉพาะเมื่อสัญญาณแห่งโอกาสหรือสัญญาณเตือนภัยมีอยู่รอบตัวเสมอ scenario analysis จึงเป็นเรื่องของการสร้างภาพอนาคตหลายๆ เพื่อทลายข้อสันนิษฐานเดิมๆ เกี่ยวกับอนาคต เราจะได้เห็นทั้งความเสี่ยง ทั้งโอกาสตอบโต้ความเสี่ยงนั้นนั่นเอง

(ที่มา: NGFS Scenarios for central banks and supervisors, September 2022)