Den artificiella intelligensens (AI) omvälvande kraft och dess möjligheter påverkar alla sektorer och branscher. Särskilt den generativa AI:n har skapat stort intresse bland företag, privatpersoner och marknadsledare för hur den kan förändra dagliga verksamheter.
Generativ AI:s anmärkningsvärda förmåga att skapa varierande och högkvalitativt innehåll, såsom text, bilder, videor och musik, har haft en betydande inverkan på flera områden.
Enligt en studie från Acumen förväntas den globala marknaden för generativ AI nå 208,8 miljarder dollar år 2032, med en årlig tillväxttakt (CAGR) på 35,1 % mellan 2023 och 2032.
Denna kraftfulla tekniks framväxt medför dock även flera etiska dilemman och frågeställningar som inte kan ignoreras, särskilt de som rör dataintegritet, upphovsrätt, deepfakes och efterlevnadsfrågor.
Denna artikel fördjupar sig i dessa etiska aspekter av generativ AI – vad de innebär och hur vi kan förebygga dem. Men låt oss först undersöka de etiska riktlinjer som EU etablerade 2019 för tillförlitlig AI.
Etiska riktlinjer för pålitlig AI
Under 2019 skapade en expertgrupp på hög nivå Etiska riktlinjer för tillförlitlig artificiell intelligens (AI).
Dessa riktlinjer publicerades för att hantera potentiella risker med AI vid den tiden, inklusive intrång i data och integritet, diskriminerande metoder, hot om skadliga effekter på tredje part, oseriös AI och bedrägliga aktiviteter.
Riktlinjerna fastslår tre områden som en tillförlitlig AI måste bygga på:
- Etiskt: Den måste respektera etiska värderingar och principer.
- Lagligt: Den måste följa alla relevanta lagar och regler.
- Robust: Den måste garantera robust säkerhet baserad på teknisk säkerhet och social miljö.
Dessutom lyfte riktlinjerna fram sju grundläggande krav som ett AI-system måste uppfylla för att betraktas som tillförlitligt. Dessa krav är:
Trots att dessa riktlinjer har haft en betydande inverkan på AI-branschen, finns det fortfarande farhågor som kvarstår och till och med ökar med den generativa AI:s intåg.
Generativ AI och uppkomsten av etiska bekymmer
När det gäller etik inom AI, presenterar generativ AI en unik uppsättning utmaningar, särskilt med framväxten av generativa modeller som OpenAI och ChatGPT.
Generativ AI:s särart ger upphov till etiska problem, främst inom områden som regelöverensstämmelse, datasäkerhet och integritet, kontroll, miljöhänsyn samt upphovsrätt och dataägande.
Generativ AI kan till exempel producera mänsklig text, bilder och videor, vilket skapar oro för deepfakes, generering av falska nyheter och annat skadligt innehåll som kan orsaka skada och sprida felaktig information. Dessutom kan individer uppleva en förlust av kontroll över AI-modellernas beslut baserat på deras algoritmer.
Geoffrey Hinton, som kallas AI:s fader, har uttalat att AI-utvecklare måste sträva efter att förstå hur AI-modeller kan försöka ta kontrollen från människor. Även många andra AI-experter och forskare är bekymrade över AI:s kapacitet och etik.
AI-chefen på Facebook och professor vid NYU, Yann LeCun, menar att de frågor och farhågor som AI kan väcka för mänskligheten är ”absurt löjliga”.
Eftersom generativ AI ger organisationer och individer oöverträffade möjligheter att modifiera och manipulera data, är det av yttersta vikt att hantera dessa problem.
Låt oss undersöka dessa farhågor mer i detalj.
Generering och spridning av skadligt innehåll
Baserat på de textprompter vi tillhandahåller kan AI-system automatiskt skapa innehåll som kan vara korrekt och användbart men även skadligt.
Generativa AI-system kan generera skadligt innehåll avsiktligt eller oavsiktligt, på grund av exempelvis AI-hallucinationer. De mest oroande situationerna inkluderar deepfake-teknik, som skapar falska bilder, texter, ljud och videor, manipulerar en persons identitet och röst för att sprida hatpropaganda.
Exempel på generering och spridning av skadligt AI-innehåll kan vara:
- Ett AI-genererat e-postmeddelande eller inlägg på sociala medier som skickas och publiceras i en organisations namn kan innehålla stötande eller omdömeslöst språk som skadar medarbetares eller kunders känslor.
- Angripare kan även använda deepfakes för att skapa och sprida AI-genererade videor där offentliga personer, som politiker eller skådespelare, säger saker de faktiskt aldrig yttrat. En video med Barrack Obama är ett välkänt exempel på deepfake.
- Ett exempel på en ljuddeepfake är när en bedragare nyligen iscensatte en kidnappning genom att klona en ung flickas röst för att begära lösen av hennes mamma.
Spridningen av sådant skadligt innehåll kan leda till allvarliga och negativa konsekvenser för en individs eller organisations rykte och trovärdighet.
AI-genererat innehåll kan också förstärka fördomar genom att lära sig från de träningsdatauppsättningar som används. Detta kan leda till att mer partiskt, hatiskt och skadligt innehåll genereras, vilket gör det till ett av de mest oroande etiska dilemman med generativ AI.
Upphovsrättsintrång
Eftersom generativa AI-modeller tränas på stora mängder data, kan detta ibland skapa oklarheter kring rättigheter och upphovsrättsfrågor.
När AI-verktyg skapar bilder, kod eller videor kan det vara svårt att veta varifrån träningsdata kommer, vilket kan leda till att verktyget gör intrång i immateriella rättigheter eller upphovsrätt som tillhör andra individer eller organisationer.
Dessa överträdelser kan leda till ekonomisk, juridisk och anseendemässig skada för en organisation, med kostsamma stämningar och offentlig kritik som följd.
Brott mot datasekretess
Den underliggande träningsdatan för generativa AI Large Language Models (LLM) kan innehålla känslig och personlig information, även kallad personlig identifierbar information (PII).
US Department of Labor definierar PII som data som direkt identifierar en individ, med detaljer som namn, adress, e-postadress, telefonnummer, personnummer eller annan kod eller identitetsbeteckning.
Dataintrång eller obehörig användning av dessa data kan leda till identitetsstöld, datamissbruk, manipulation eller diskriminering, vilket kan utlösa juridiska konsekvenser.
Till exempel kan en AI-modell som har tränats på personlig medicinsk information oavsiktligt generera en profil som liknar en verklig patient, vilket leder till säkerhets- och integritetsproblem och brott mot Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).
Förstärkning av befintliga fördomar
Precis som en AI-modell är en generativ AI-modell endast så bra som de träningsdatauppsättningar som den har tränats på.
Om träningsdatauppsättningen är partisk, kommer den generativa AI:n att förstärka dessa befintliga fördomar genom att generera partiska resultat. Dessa fördomar speglar ofta befintliga samhällsfördomar och kan ta sig uttryck i rasistiska, sexistiska eller diskriminerande beteenden online.
Enligt 2022 AI Index-rapport utvecklade man 2021 en 280 miljarder parametermodell som visade en 29-procentig ökning av fördomar och toxicitetsnivåer. Även om AI LLM blir allt mer kapabla, blir de också allt mer partiska utifrån de befintliga träningsdata de har.
Inverkan på arbetskraftens roller och moral
Generativa AI-modeller ökar arbetskraftens produktivitet genom att automatisera rutinuppgifter och utföra dagliga sysslor som att skriva, koda, analysera, generera innehåll, sammanfatta, ge kundsupport med mera.
Samtidigt som detta kan bidra till att förbättra arbetskraftens produktivitet innebär tillväxten av generativ AI även att jobb försvinner. Enligt en rapport från McKinsey uppskattas att hälften av dagens arbetsuppgifter kan automatiseras mellan 2030 och 2060, med 2045 som ett centralt år för detta.
Trots att generativ AI kan leda till förlust av jobb betyder det inte att man ska försöka stoppa AI-transformationen. Istället måste anställda och arbetare utveckla sina färdigheter, och organisationer måste stödja arbetare i jobbövergångar utan att förlora sina jobb.
Brist på transparens och förklaring
Transparens är en grundläggande princip för etisk AI. Eftersom generativ AI är en black box, ogenomskinlig och mycket komplex, blir det svårt att uppnå en hög nivå av transparens.
Den komplexa karaktären hos generativ AI gör det svårt att avgöra hur den kommit fram till ett visst svar eller ens förstå de faktorer som bidragit till beslutet.
Denna brist på förklaring och tydlighet väcker ofta farhågor kring datamissbruk och -manipulation, utdatans noggrannhet och tillförlitlighet samt kvalitetssäkringen, vilket är särskilt viktigt för applikationer och programvara med hög insats.
Miljöpåverkan
Generativa AI-modeller kräver en stor mängd datorkraft, särskilt de i större skala. Detta innebär att dessa modeller förbrukar mycket energi, vilket har en potentiellt stor miljöpåverkan med höga koldioxidutsläpp och global uppvärmning som följd.
Även om det är en förbisedd aspekt inom etisk AI, är det viktigt att säkerställa miljövänlighet för hållbara och energieffektiva datamodeller.
Rättvisa och likvärdighet
Generativ AI:s potential att ge olämpliga, felaktiga, stötande och partiska svar är ett annat stort problem när det gäller att säkerställa etisk AI.
Det kan uppstå som följd av exempelvis rasistiskt opassande kommentarer som påverkar marginaliserade grupper och genom att generera deepfake-videor och bilder som ger en partisk bild av verkligheten, förvränger sanningen och skapar innehåll som förstärker stereotyper och fördomar.
Ansvarsskyldighet
Träningsdata, skapandet och spridningen av generativa AI-modeller gör det svårt att placera ansvaret för AI.
I händelse av missöden, kontroverser och andra situationer leder en odefinierad hierarki och ansvarsstruktur till juridiska komplikationer, anklagelser och en minskad trovärdighet för varumärket.
Utan en solid ansvarsstruktur kan denna fråga snabbt eskalera, skada varumärkets image och rykte samt trovärdighet.
Autonomi och kontroll
Eftersom generativa AI-modeller automatiserar uppgifter och beslutsprocesser inom olika områden, som hälsovård, juridik och finans, leder detta till en förlust av kontroll och individuell autonomi. Detta beror på att besluten främst styrs av AI-algoritmer istället för mänskligt omdöme.
Till exempel kan ett AI-drivet automatiskt lånegodkännandesystem, utan mänsklig inblandning, avgöra en individs förmåga att ta ett lån eller kreditvärdighet utifrån deras kreditvärdighet och betalningshistorik.
Generativa AI-modeller leder ibland även till en förlust av professionell autonomi. Inom områden som journalistik, konst och kreativt skrivande skapar generativa AI-modeller innehåll som utmanar och konkurrerar med mänskligt arbete, vilket ger upphov till oro för avveckling av jobb och professionell autonomi.
Hur kan man mildra etiska problem med generativ AI? Lösningar och bästa praxis
Även om utvecklingen och tekniska framstegen inom generativ AI har stora fördelar för samhället, är det också viktigt att ta itu med de etiska problemen och säkerställa ansvarsfull, reglerad, ansvarig och säker AI-praxis.
Förutom de som skapar AI-modeller är det även viktigt för företag som använder generativa AI-system för att automatisera sina processer att tillämpa bästa AI-praxis och hantera de etiska problem som finns.
Här är de bästa praxis som organisationer och företag kan använda för att säkerställa etisk generativ AI:
✅ Investera i robust datasäkerhet: Att använda avancerade datasäkerhetslösningar som kryptering och anonymisering bidrar till att skydda känsliga data, personuppgifter och konfidentiell företagsinformation för att hantera de etiska problemen kring dataintrång i samband med generativ AI.
✅ Inkludera olika perspektiv: Organisationer måste inkludera olika perspektiv i AI-träningsdatauppsättningen för att minska partiskhet och säkerställa rättvisa och likvärdiga beslut. Detta innebär att inkludera individer med olika bakgrunder och erfarenheter och att undvika att designa AI-system som skadar eller missgynnar vissa grupper.
✅ Håll dig informerad om AI-landskapet: AI-landskapet utvecklas ständigt med nya verktyg och tekniker, vilket ger upphov till nya etiska problem. Företag måste investera resurser och tid i att förstå de nya AI-reglerna och hålla sig uppdaterade om förändringar för att säkerställa bästa AI-praxis.
✅ Implementera digitala signaturer: Ett annat expertförslag för att hantera generativa AI-problem är att använda digitala signaturer, vattenstämplar och blockkedjeteknik. Detta hjälper till att spåra var det genererade innehållet kommer ifrån och identifiera potentiellt obehörig användning eller manipulering av innehållet.
✅ Utveckla tydliga etiska riktlinjer och användningspolicyer: Att upprätta tydliga etiska riktlinjer och användningspolicyer för hur AI ska användas och utvecklas är viktigt för att täcka aspekter som ansvarighet, integritet och transparens. Att dessutom använda etablerade ramverk som AI Risk Management Framework eller EU:s etiska riktlinjer för pålitlig AI bidrar till att undvika datamissbruk.
✅ Anpassa dig till globala standarder: Organisationer måste bekanta sig med globala standarder och riktlinjer som UNESCO:s riktlinjer för AI-etik som betonar fyra kärnvärden, inklusive mänskliga rättigheter och värdighet, mångfald och inkludering, fredliga och rättvisa samhällen samt miljömässig utveckling.
✅ Främja öppenhet och transparens: Organisationer måste främja transparens kring AI-användning och utveckling för att bygga förtroende bland användare och kunder. Det är viktigt för företag att tydligt definiera hur AI-system fungerar, hur de fattar beslut och hur de samlar in och använder data.
✅ Utvärdera och övervaka AI-system kontinuerligt: Slutligen är det viktigt att kontinuerligt utvärdera och övervaka AI-system för att säkerställa att de är anpassade och etiska i enlighet med de fastställda AI-standarderna och riktlinjerna. Därför måste organisationer utföra regelbundna AI-utvärderingar och revisioner för att undvika risker med etiska problem.
Sammanfattning
Generativ AI erbjuder betydande fördelar och revolutionerar flera sektorer, men det är viktigt att förstå och hantera de etiska problemen kring tekniken för att främja en ansvarsfull och säker användning av AI.
De etiska farhågorna kring generativ AI, som upphovsrättsintrång, kränkningar av datasekretess, spridning av skadligt innehåll och brist på transparens, kräver strikta regler och etiska riktlinjer för att säkerställa rätt balans och en robust och ansvarsfull användning av AI.
Organisationer kan utnyttja AI:s fulla potential med minimala etiska risker och problem genom att implementera och utveckla etiska regler och riktlinjer och följa bästa AI-praxis.
Missa inte heller de här AI-statistiken/trenderna som kommer att överraska dig.