Sotheby’s ได้เปิดตัวโมเดล artificial-intelligence แบบปรับแต่งเองเพื่อทำนายราคาประมูลและขับเคลื่อนแพลตฟอร์มการประมูลแบบเรียลไทม์ที่รองรับผู้ใช้งานพร้อมกันหลายพันคน สถาบันประมูลเก่าแก่ที่มีประวัติศาสตร์ยาวนานหลายศตวรรษแห่งนี้กำลังเดิมพันกับเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการประเมินมูลค่าและทำให้การประมูลทั่วโลกดำเนินไปได้อย่างราบรื่น
ทำไมการเปลี่ยนแปลงนี้จึงสำคัญ
การประมูลงานศิลปะมักเป็นการผสมผสานระหว่างการตัดสินใจส่วนบุคคลกับความรู้ด้านตลาดเสมอมา การประมูลออนไลน์ได้เปลี่ยนเหตุการณ์ที่เคยจำกัดเฉพาะกลุ่มและต้องไปปรากฏตัวด้วยตัวเอง ให้กลายเป็นประสบการณ์ดิจิทัลที่มีผู้ใช้งานจำนวนมาก ผู้ขายสามารถตั้งราคาขั้นต่ำ (reserve prices) ได้รัดกุมยิ่งขึ้น และผลักดันราคาปิดประมูล (hammer prices) ให้สูงขึ้นด้วยการคาดการณ์ที่แม่นยำกว่าเดิม ส่วนผู้ซื้อก็สามารถหลีกเลี่ยงการจ่ายเงินเกินราคาเมื่อมีการกำหนดราคาที่ชัดเจน การที่ Sotheby’s นำ AI เข้ามาเป็นหัวใจสำคัญนั้นเป็นสัญญาณว่าอุตสาหกรรมนี้ไม่ได้พึ่งพาเพียงแค่สัญชาตญาณของผู้เชี่ยวชาญอีกต่อไป
การสร้าง “art intelligence”
Kelly Shen ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ที่ Sotheby’s เป็นผู้นำทีมที่สร้างสิ่งที่ทางสถาบันเรียกว่าอัลกอริทึม “art intelligence” ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือคาดการณ์ตลาดทั่วไป โมเดลเหล่านี้จะรวบรวมข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งราคาขายในอดีต, ผลการประมูลล่าสุด, แนวโน้มความสนใจของนักสะสม และแม้แต่กระแสในโซเชียลมีเดียเกี่ยวกับศิลปินบางคน ด้วยการติดตามว่าความต้องการผลงานของจิตรกรเพิ่มขึ้นหรือลดลงอย่างไร ระบบจะสร้างการประมาณราคาที่ปรับเปลี่ยนได้เกือบจะแบบเรียลไทม์เมื่อมีสัญญาณใหม่ๆ ปรากฏขึ้น
โมเดลเหล่านี้ไม่ใช่แค่สเปรดชีตที่หยุดนิ่ง แต่จะมีการฝึกฝนใหม่ (retrain) ด้วยข้อมูลที่สดใหม่อยู่เสมอ เพื่อจับความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นอย่างกะทันหัน เช่น นิทรรศการระดับบล็อกบัสเตอร์ในพิพิธภัณฑ์ที่ทำให้ความสนใจในศิลปินชั้นครูที่เคยถูกมองข้ามพุ่งสูงขึ้น สำหรับ Sotheby’s ผลตอบแทนนั้นมีสองด้าน: คือการตั้งราคาขั้นต่ำที่สมเหตุสมผลยิ่งขึ้นสำหรับผู้ฝากขาย และเป็นแนวทางที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับผู้ประมูลในการนำทางผ่านตลาดที่มีความผันผวน
การขยายขีดความสามารถของลานประมูลดิจิทัล
การทำนายราคาเป็นเพียงครึ่งหนึ่งของสมการเท่านั้น การประมูลสมัยใหม่ดึงดูดผู้ประมูลจากทุกทวีป ซึ่งแต่ละคนต่างคลิก เลื่อนหน้าจอ และวางประมูลภายในเสี้ยววินาทีของกันและกัน เพื่อให้ประสบการณ์การใช้งานเป็นไปอย่างราบรื่น Sotheby’s จึงได้จับคู่โมเดลการคาดการณ์เข้ากับระบบประมวลผลประสิทธิภาพสูง (high-performance computing stack) ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับภาระงานที่มีความหน่วงต่ำ (low-latency) และมีการใช้งานพร้อมกันจำนวนมาก (high-concurrency)
ผลงานของ Shen ไม่ได้จำกัดอยู่แค่เรื่องอัลกอริทึมเท่านั้น เขายังดูแลการทำระบบจัดทำแคตตาล็อกอัตโนมัติ โดยใช้เครื่องมือจดจำรูปภาพ (image-recognition tools) เพื่อระบุรายละเอียดที่มา (provenance), รายงานสภาพ (condition reports) และลักษณะทางกายภาพ เพื่อให้รายการสินค้าปรากฏบนแพลตฟอร์มออนไลน์ได้เร็วขึ้นและลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ โครงสร้างพื้นฐานนี้จะกระจายทราฟฟิกไปยังเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่อง และขยายทรัพยากรแบบไดนามิกเมื่อมีรายการสินค้าเด่น (headline lot) ดึงดูดความสนใจอย่างล้นหลาม ผลลัพธ์ที่ได้คือการประมูลสดที่ยังคงตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว แม้ว่าจำนวนผู้ประมูลพร้อมกันจะพุ่งสูงขึ้นอย่างมากก็ตาม
ความสมจริงเบื้องหลังโค้ด
ในแวดวงเทคโนโลยี มักมีความเย้ายวนใจที่จะไล่ตามโมเดลที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ แต่ Shen เตือนว่าความสวยงามบนไวท์บอร์ดไม่ได้หมายความว่าจะเปลี่ยนเป็นมูลค่าทางธุรกิจได้โดยอัตโนมัติ “ความสำเร็จของอัลกอริทึมผูกติดโดยตรงกับความสามารถในการขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมของผู้ชม” เขากล่าว ในเซกเมนต์สินค้าหรูหรา เทคโนโลยีต้องเป็นเหมือนโครงสร้างที่มองไม่เห็น ไม่ใช่สิ่งกีดขวางที่ทำให้เหล่านักสะสมที่คุ้นเคยกับการบริการแบบส่วนตัวต้องสับสน
จุดยืนที่เน้นการใช้งานจริงนี้เป็นตัวกำหนดโรดแมปของทีม ฟีเจอร์ใดที่ไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าช่วยเพิ่มอัตราการประมูล (bid conversion rates) หรือลดระยะเวลาในการจัดทำแคตตาล็อก จะถูกลดความสำคัญลง แม้ว่าฟีเจอร์นั้นจะแสดงถึงงานวิจัยด้าน machine-learning ที่ล้ำสมัยก็ตาม เป้าหมายหลักยังคงอยู่ที่ผลลัพธ์ที่จับต้องได้: ช่วงราคาที่รัดกุมขึ้น, การประมูลที่ราบรื่นขึ้น และโชว์รูมดิจิทัลที่น่าดึงดูดใจยิ่งขึ้น
เสียงเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ
นักวิจารณ์โต้แย้งว่าการพึ่งพาการตั้งราคาด้วยอัลกอริทึมมากเกินไปอาจทำลายความเชี่ยวชาญที่ละเอียดอ่อนซึ่งเป็นสิ่งที่สร้างความแตกต่างให้กับสถาบันประมูลชั้นนำมาอย่างยาวนาน นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงที่จะเกิดอคติทางประวัติศาสตร์ (historical biases) หากยอดขายในอดีตเอื้อประโยชน์ต่อประชากรหรือภูมิภาคบางกลุ่ม โมเดลอาจตอกย้ำรูปแบบเหล่านั้นโดยไม่ตั้งใจ Sotheby’s รับทราบถึงข้อกังวลเหล่านี้ โดยระบุว่าภัณฑารักษ์ที่เป็นมนุษย์ยังคงตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดลก่อนการเผยแพร่ และ AI ทำหน้าที่เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจมากกว่าที่จะมาแทนที่ผู้ประเมินที่มีประสบการณ์
สิ่งที่ต้องจับตามองต่อไป
การเปิดตัวของ Sotheby’s ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่โครงสร้างพื้นฐานก็สามารถรองรับการขายรายการสำคัญๆ ได้หลายรายการแล้ว บททดสอบต่อไปคือ AI จะสามารถปรับตัวเข้ากับสภาวะตลาดที่เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิงได้หรือไม่ เช่น การเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบที่ส่งผลกระทบต่อการนำเข้าผลงานศิลปะอย่างกะทันหัน หรือการเกิดขึ้นของนักสะสมรุ่นใหม่ที่เป็นกลุ่ม digital-native นอกจากนี้ ผู้สังเกตการณ์จะจับตามองว่าคู่แข่งจะมีปฏิกิริยาอย่างไร เพราะคลื่นการปรับใช้เทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกันอาจเปลี่ยนโฉมหน้าเศรษฐศาสตร์ของตลาดศิลปะมือสองได้
หากเทคโนโลยีนี้ให้ผลลัพธ์ตามที่คาดหวัง ผลกระทบต่อเนื่องที่ตามมาอาจมีความลึกซึ้งมหาศาล: การตั้งราคาที่แม่นยำยิ่งขึ้นอาจดึงดูดกลุ่มผู้ประมูลที่กว้างขวางขึ้น ในขณะที่การจัดทำแคตตาล็อกที่คล่องตัวขึ้นอาจช่วยลดอุปสรรคสำหรับผู้ฝากขายรายย่อยในการเข้าสู่ตลาด ในทางกลับกัน หากโมเดลเหล่านี้แสดงความเปราะบางภายใต้สภาวะกดดัน อุตสาหกรรมอาจถอยกลับไปใช้วิธีการแบบไฮบริดที่ระมัดระวังมากขึ้น ซึ่งพึ่งพาการตัดสินใจของมนุษย์เป็นหลัก
ประเด็นสำคัญ
การที่ Sotheby’s ผสานรวม AI ที่ปรับแต่งมาโดยเฉพาะเพื่อการคาดการณ์ราคาและการประมูลแบบเรียลไทม์ แสดงให้เห็นว่าแม้แต่ภาคส่วนที่ยึดถือธรรมเนียมปฏิบัติอย่างเคร่งครัดที่สุด ก็สามารถได้รับประโยชน์ที่วัดผลได้จากการวิศวกรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล—ตราบใดที่เทคโนโลยีนั้นตอบโจทย์เป้าหมายทางธุรกิจที่ชัดเจน และยังคงมีการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์