รัฐบาลไทย-ข่าวทำเนียบรัฐบาล-กระทรวงยุติธรรม เปิดตัวโมเดลทำนายการกระทำผิดซ้ำ โดยความร่วมมือระหว่างกระทรวงยุติธรรมและศูนย์ Big Data Experience จัดงานเสวนาวิชาการ เรื่อง ทิศทางการใช้ประโยชน์จาก Machine Learning
วันพฤหัสบดีที่ 29 ตุลาคม 2563
กระทรวงยุติธรรม เปิดตัวโมเดลทํานายการกระทําผิดซ้ํา โดยความร่วมมือระหว่างกระทรวงยุติธรรมและศูนย์ Big Data Experience จัดงานเสวนาวิชาการ เรื่อง ทิศทางการใช้ประโยชน์จาก Machine Learning
ศาสตราจารย์พิเศษวิศิษฏ์ วิศิษฏ์สรอรรถ ปลัดกระทรวงยุติธรรม เป็นประธานเปิดงานและปาฐกถาพิเศษ ในงานเสวนาวิชาการ เรื่อง “ทิศทางการใช้ประโยชน์จาก Machine Learning และเทคโนโลยี Big Data เพื่อพัฒนามาตรฐานการอํานวยความยุติธรรม”
ในวันอังคารที่ ๒๗ ตุลาคม ๒๕๖๓ เวลา ๐๙.๐๐ น. ณ Big Data Experience Center (BX) อาคาร Knowledge Exchange Center (KX) ชั้น ๑๐ ห้อง X๐๑AB
ศาสตราจารย์พิเศษวิศิษฏ์ วิศิษฏ์สรอรรถ ปลัดกระทรวงยุติธรรม เป็นประธานเปิดงานและปาฐกถาพิเศษ ในงานเสวนาวิชาการ เรื่อง “ทิศทางการใช้ประโยชน์จาก Machine Learning และเทคโนโลยี Big Data เพื่อพัฒนามาตรฐานการอํานวยความยุติธรรม” โดยมี นายนิยม เติมศรีสุข รองปลัดกระทรวงยุติธรรม นักวิชาการด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) นักวิชาการด้านกระบวนการยุติธรรมในส่วนของการบําบัดฟื้นฟูผู้กระทําผิด และเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องเข้าร่วมฯ
ภายในงานได้มีการเปิดตัวโมเดลทํานายการกระทําผิดซ้ําของกระทรวงยุติธรรม ที่จะนํามาใช้ประโยชน์ เพื่อยกระดับมาตรฐานการอํานวยความยุติธรรมต่อไป
ตามนโยบายของรัฐบาล ให้หน่วยงานภาครัฐ ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) เพื่อการพัฒนาองค์กรและการให้บริการประชาชน โมเดลทํานายการกระทําผิดซ้ํา เป็นผลลัพธ์จากโครงการพัฒนาระบบวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) กลุ่มภารกิจพัฒนาพฤตินิสัย กระทรวงยุติธรรมโดยใช้ข้อมูลจากฐานข้อมูลของกลุ่มภารกิจพัฒนาพฤตินิสัยมาวิเคราะห์ ซึ่งประกอบ ด้วย ๓ ส่วนราชการ คือ กรมราชทัณฑ์ กรมคุมประพฤติ และกรมพินิจและคุ้มครองเด็กและเยาวชนโดยโมเดลทํานายการกระทําผิดซ้ํา สามารถทํานายโอกาสของผู้ที่จะกระทําผิดซ้ํารายบุคคลและแสดงปัจจัยหรือสาเหตุที่ส่งผลต่อการเกิดการกระทําผิดซ้ําทั้งนี้เพื่อให้กระทรวงยุติธรรม ได้ดูแล บําบัด และแก้ไขฟื้นฟู ผู้กระทําผิด ได้อย่างเหมาะสมและตรงจุด ก่อนการปล่อยตัวผู้กระทําผิดกลับคืนสู่สังคมตามภารกิจหนึ่งของกระทรวงยุติธรรม
นอกจากนี้ ยังมีกิจกรรมการเสวนา หัวข้อ “ทิศทางการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Big Data เพื่อตอบสนองภารกิจในการอํานวยความยุติธรรม” โดยมีผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องร่วมเสวนา ประกอบด้วย รศ.ดร.ธีรณี อจลากุล ผู้อํานวยการสถาบันส่งเสริมการวิเคราะห์และบริหารข้อมูลขนาดใหญ่ภาครัฐดร.ขัตติยา รัตนดิลก ผู้อํานวยการสถาบันวิจัยและพัฒนากระบวนการยุติธรรม สํานักงานกิจการ​ยุติธรรม ดร.พร พันธ์จงหาญ ผู้อํานวยการศูนย์ Big Data Experience และ ดร.พิเศษ สอาดเย็น ผู้อํานวยการศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร สํานักงานปลัดกระทรวงยุติธรรม เป็นผู้ดําเนินการเสวนาซึ่งการเสวนาดังกล่าวมีการหยิบยกนโยบายของรัฐบาล ในการส่งเสริมการใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และความคาดหวังในการใช้ประโยชน์จากโมเดลทํานายการกระทําผิดซ้ําเพื่อการแก้ไข ฟื้นฟู ผู้กระทําผิด และกิจกรรมการประชุมระดมความคิดเห็นโดยมีการนําเสนอโมเดลทํานายการกระทําผิดซ้ํา เพื่อรับฟังความคิดเห็น แนวทางในการพัฒนาประสิทธิภาพของโมเดลฯ ในอนาคต
โอกาสนี้ ปลัดกระทรวงยุติธรรม กล่าวใจความสําคัญตอนหนึ่งว่า การพัฒนางานโดยใช้ระบบดิจิตอลจากการใช้เทคโนโลยีสารสนเทศในกระบวนการยุติธรรม โดยปรับเปลี่ยนการทํางานที่ใช้ระบบกระดาษให้มาเป็นระบบอิเล็กทรอนิกส์ เพื่อเชื่อมโยงข้อมูลให้ต่อเนื่องถึงกันได้อย่างง่ายดาย รวดเร็วเร็ว และมีประสิทธิภาพ จะเห็นได้ว่ากรมบังคับคดีก็ได้มีการดําเนินการเสร็จเรียบร้อยแล้วที่ใช้ระบบอิเล็กทรอนิกส์ในการบังคับคดี อันจะทําให้กระบวนการยุติธรรมมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยถ้าเราสามารถนําข้อมูลต่างๆมาประมวลผลได้ จะทําให้เราสามารถคาดการณ์อะไรได้ชัดเจนมากยิ่งขึ้น ถ้าเรามีฐานองค์ความรู้ ที่มีการเอาข้อมูลเกี่ยวข้องกับคนจํานวนมาก ที่มีความแตกต่างกันมีระบบความคิดที่ดี มีฐานข้อมูลที่เพียงพอ เราน่าจะเริ่มทําในเรื่องนี้ได้ ซึ่งการพัฒนาโมเดลทํานายการกระทําความผิดซ้ํา เพื่อใช้แสวงหาสาเหตุหรือปัจจัยและสามารถทํานายโอกาสของผู้ที่อยู่ในการดูแลบําบัดฟื้นฟูของกระทรวงยุติธรรม ที่จะกลับมากระทําความผิดซ้ําอีกโดยนําผลลัพธ์ของการทํานายมาปรับปรุงแก้ไขหรือพัฒนาให้ตรงกับเหตุหรือปัจจัยของแต่ละบุคคลดังกล่าวผมเชื่อว่านี้จะเป็นจุดเริ่ม ที่จะทําให้ระบบพัฒนาพฤตินิสัยดีขึ้น ลดจํานวนผู้ที่จะกลับมากระทําผิดซ้ําให้มีจํานวนน้อยลง ทั้งนี้ยังเป็นการอํานวยความยุติธรรมแบบเชิงรุก และเป็นการคืนคนดีสู่สังคมสร้างสังคมที่ปลอดภัยและสงบสุขต่อไป