ถอดบทเรียนอสังหาฯ เมื่อ AI ไม่ใช่คำตอบสุดท้าย

คอลัมน์ Tech Times
มัชฌิมา จันทร์สว่างภูวนะ

ตอนนี้ วงการไหนถ้าไม่เอา AI มาใช้ ถือว่าโคตรเชยแต่เจ้าปัญญาประดิษฐ์ที่ใคร ๆ ก็แห่แหนกันนี้ใช่ว่าจะชนะปัญญามนุษย์ได้เสมอไป ดังเช่นในกรณีของ Zillow สตาร์ตอัพซื้อขายบ้านชื่อดังที่ขาดทุนย่อยยับจากระบบ AI ที่บริษัทเคยภูมิใจนักหนา

เดือนกุมภาพันธ์ที่ผ่านมา Zillow เปิดตัว “Zestimate” ระบบประเมินราคาบ้านแบบใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยระบบ AI ที่บริษัทเคลมว่าจะมาช่วยประหยัดเวลาให้เจ้าของที่อยากร่วมโครงการ Zillow Offers หรือโครงการขายบ้านให้ Zillow เพราะสามารถกดประเมินราคาบ้านได้ง่าย ๆ ในคลิกเดียว

หลังเปิดตัวได้ 8 เดือน บริษัทต้องปิดโครงการ Zillow Offers ลง หลังขาดทุนกว่า 304 ล้านเหรียญจากการซื้อบ้านในราคา “แพง” เกินไป ส่งผลให้ต้องเลย์ออฟพนักงาน 2,000 กว่าคน หรือ 25% ของพนักงานทั้งหมด ทำให้ราคาหุ้นของบริษัทร่วงกราวรูด

ความล้มเหลวครั้งนี้ไม่ได้เป็นบทเรียนสำหรับวงการอสังหาริมทรัพย์เพียงอย่างเดียว แต่เป็นความเสี่ยงที่ทุกอุตสาหกรรมควรคำนึงถึงเมื่อมีการนำปัญญาประดิษฐ์มาช่วยตัดสินใจทางธุรกิจในโลกที่เต็มไปด้วยความไม่แน่นอน

โดยเฉพาะในธุรกิจซื้อขายบ้านที่ต้องอาศัยทั้ง “ศาสตร์และศิลป์” เพราะมีตัวแปรในการกำหนดราคาที่หลากหลายทั้งที่เป็นตัวแปรที่จับต้องได้ เช่น ทำเลที่ตั้ง การออกแบบ ตกแต่ง ไปจนถึงวัสดุที่ใช้ในการก่อสร้าง

และตัวแปรที่จับต้องไม่ได้ ได้แก่ “อารมณ์ความรู้สึก” และประสบการณ์ส่วนตัวที่แตกต่างกันไปแล้วแต่บุคคล เช่น บางคนโหยหาอดีตหรือมีความผูกพันกับพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่งเป็นพิเศษ และยอมซื้อในราคาที่แพงกว่าเพื่อให้ได้บ้านหลังนั้นมาครอบครอง หรือบางคนอยากได้บ้านที่ใกล้บ้านพ่อแม่จะได้เดินไปหากันได้ ซึ่งเหล่านี้ล้วนเป็นปัจจัยที่ AI ไม่สามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้า

ช่วงที่มีการโปรโมต Zestimate บริษัทอธิบายว่า ระบบนี้จะประเมินราคาบ้านเบื้องต้นจากข้อมูลต่าง ๆ เช่น ภาษี รายละเอียดต่าง ๆ และรูปถ่ายที่เจ้าของบ้านส่งให้ก่อน จากนั้นจะส่งเจ้าหน้าที่ไปสำรวจบ้านอีกทีเพื่อดูว่าจำเป็นต้องซ่อมแซมตกแต่งเพิ่มเติมตรงไหนเพื่อให้อยู่ในสภาพพร้อมขาย และเสนอราคาสุดท้ายให้เจ้าของบ้านพิจารณาต่อไป หากเจ้าของบ้านตกลงในราคานั้น ก็เป็นอันปิดดีล

นับจากเปิดโครงการ Zillow Offers ในปี 2018 ปัจจุบันบริษัทซื้อบ้านมาแล้ว 27,000 หลัง แต่ขายได้เพียง 17,000 หลัง ซึ่งผู้บริหารบริษัทยอมรับว่ามาจากการประเมินราคาที่ผิดพลาด เพราะการคาดการณ์ราคาบ้านล่วงหน้าเป็นเรื่องยากโดยเฉพาะในวงการซื้อขายบ้านที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

เพื่อความแฟร์กับ Zillow ตลาดซื้อขายบ้านก็มีความผันผวนสูงจริง ๆ โดยเฉพาะช่วง 2 ปีที่ผ่านมาที่มีการระบาดของโควิด เป็นตัวแปรที่ Zestimate อาจไม่ได้นำมาคำนวณ

นอกจากนี้ แม้ในทางทฤษฎี AI จะพิจารณาข้อมูลจากดาต้าเบสที่หลากหลายกว่าและรวดเร็วกว่า แต่สิ่งหนึ่งที่มนุษย์ทำได้ดีกว่า คือ การใช้สัญชาตญาณและประสบการณ์

“ไมค์ เดลเพรท” ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอสังหาริมทรัพย์ บอกว่า AI เป็นเพียงกิมมิกหรือของเล่นที่เอาไว้เรียกความสนใจของลูกค้า แต่ไม่ควรนำมาเป็นเครื่องมือหลักในการตัดสินใจราคาสุดท้าย เพราะมีตัวแปรมากมายที่ต้องอาศัยสายตา และวิจารณญาณของมนุษย์เป็นเครื่องตัดสินใจ

เช่น นายหน้าประสบการณ์สูงเพียงแค่กวาดตามองเพียงแวบเดียวก็จาระไนตัวแปรที่มีผลต่อการตั้งราคาบ้านได้ล้านแปด โดยอาจเป็นตัวแปรที่ไม่มีบันทึกไว้ในดาต้าเบสใด ๆ มาก่อนก็เป็นได้

แน่นอนว่า Zillow ที่คร่ำหวอดในวงการมานานย่อมรู้ถึงข้อบกพร่องของระบบ Zestimate และพยายามปรับปรุงมาตลอด แต่สุดท้ายก็ยอมรับว่าราคาประเมินบ้านของตนมีอัตราผิดพลาดอยู่ราว 1.9% ซึ่งไม่น้อยเลยเมื่อเทียบกับราคาบ้าน 5 แสนเหรียญ ถ้าคำนวณพลาดไป 1.9% ก็เกือบ 1 หมื่นเหรียญ และหากรวมบ้านทุกหลังที่บริษัทมีอยู่ในมือ มูลค่าที่ประเมินพลาดก็ยิ่งมหาศาล

บทเรียนราคาแพงนี้จึงเป็นอุทาหรณ์สำหรับทุกวงการว่า AI ทำงานบนฐานข้อมูลที่มีในปัจจุบัน ดังนั้นมันอาจเหมาะกับการช่วยตัดสินใจลงทุนระยะสั้น เช่น การซื้อหุ้นในอีก 10 หรือ 20 วินาทีข้างหน้า แต่ไม่เหมาะใช้ประกอบการตัดสินใจระยะยาวเป็นเดือนหรือเป็นปี เพราะไม่มีดาต้าเบสไหนจะมีข้อมูลล่วงหน้าที่ AI นำมาใช้คำนวณอนาคตได้อย่างแม่นยำ โดยเฉพาะในโลกธุรกิจที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา

ที่สำคัญ คือ ปัจจัยที่ทำให้คนตัดสินใจซื้ออะไรบางอย่างไม่ได้อยู่บน “ฐานข้อมูล” ที่เป็นวิทยาศาสตร์หรือจับต้องได้อย่างเดียว แต่อยู่บนฐานของ “ความรู้สึก” ด้วย ซึ่ง (ณ วันนี้) คงมีเพียงมนุษย์ที่ถ่ายทอดและสัมผัสได้