Alla pratar om AI, som en fantastisk möjlighet och som ett hot – mot hela mänskligheten om det vill sig illa. I sammanhanget så behandlas AI som en enhetlig teknik och ord och begrepp flyger runt i debatten som kan bli vår att hänga med i. Här Magasin Mackens snabbkurs i AI – det viktigaste som du behöver veta.
För inte att fastna i betydelsen av olika begrepp, en mer filosofisk diskussion om vilka funktioner som kan anses tillhöra området, AI, och inte så är detta en förenklad genomgång som inte gör anspråk på att vara exakt eller in i minsta detalj korrekt med de senaste rönen.
Generationer
I debatten så förekommer olika typer av AI, som inte sällan behandlas som att det är samma AI. Det kanske enklaste sättet är att dela in AI i generationer för att bena ut vad som är vad.
Generation 1:
Här har vi det som ibland kallas maskininlärningsfunktioner. Apples Photos är ett exempel. Programmet/Appen och tjänsten kan känna igen individer, dig och familjemedlemmar, exempelvis. Detta genom att analysera och jämföra bilder på personer bland dina bilder. Analysen görs (i det här fallet) lokalt, sparas lokalt och resultatet handlar bara om bilder och videro därför det är det funktionen skrivits för. Sökfunktioner i iOS/iPadOS/macOS har snarlika maskininlärningsfunktioner – vartefter du använder funktionerna så lär de sig mer om vad du kan vara ute efter och vad du vill kunna göra.
Här brukar det talas om särskiljande (discriminative) AI.
Version 2:
Ungefär där är vi nu med ChatGPT, bildgenereringsprogram, videofilter, textskapande program – appar, program och tjänster som skapar något nytt för att uttrycka det mycket förenklat. Generativ AI, det hör på namnet, genererar nya resultat och det kan alltså vara en text, en bild, en video och så vidare.
Det kan vara programkod för en app, en ritning på en ny processor, ett nytt läkemedel, en ny kemisk formel och så vidare. Generativ AI bygger på enorma datainsamlingar som används för att träna AI-programmet. Data som ofta samlas in från nätet för att skapa ett slags statistiskt underlag för vilka saker som kan höra ihop och som kan vara intressanta. En Chatrobot som bygger på AI har lärt sig att söka efter vissa nyckelord för att kunna ge hyggligt underbyggda svar, ett bildredigeringsprogram har samlat in information om hur ett hus ser ut, hur en människa kan se ut för att kunnat skapa en bild på en människa utanför ett hus och ett AI-program som kan skriva kod har fått lära sig vilka kommandon som kan användas och hur koden för dem ska skrivas.
Det är detta som är generativ AI.
Generation 3:
Nu tar vi hoppet framåt och nu har vi närmat oss det vi sett skräckbilder av i Terminator (SkyNet). Artificiell Intelligens som lär sig själv, som agerar själv och som snabbt blir smartare, oändligt mycket snabbare och effektivare än de människor som skapat hela lösningen. Det brukar talas om självmedveten AI vilket betyder att programmet själv kan samla in mer data för att komma fram till ett beslut. Det är AI som blir medveten om sin egen existens och som sedan kan kan agera och fatta beslut utifrån den insikten.
Det är den versionen av AI som kan utgöra ett hot mot mänskligheten och ett bra exempel är klimatkrisen. Samla in alla data om klimatkrisen och stigande temperaturer så går det inte att komma förbi det faktum att vi, människan, är orsaken till krisen. Det är vårt fel, våra utsläpp som leder fram till en stigande temperatur och lösningen skulle ju onekligen kunna vara att se till att vi försvinner. Det finns ju bevis för att då börjar naturen att återhämta sig. Det såg vi bland annat under pandemin när stora delar av planeten sattes på sparlåga.
Faran här ligger i att programmet, AI, skrivits för att lära sig saker själv, för att samla in data, analysera och sedan kommer fram till ett resultat – samt då eventuellt även agera, göra saker utifrån det. Ett annat tankeexperiment skulle kunna vara att denna AI-lösning kommer fram till att det största hotet mot sig själv är de som skapat lösningen – alltså vi människor. Plocka bort oss ur ekvationen så är problemet löst.
Möjligheterna
AI-tekniken innehåller också enorma möjligheter. Då lösningarna kan processa enorma mängder data och komma fram till det som är det statistiskt mest sannolika resultatet så kan AI användas för att utveckla att lösa en lång rad problem. AI kan användas, och används, för att utveckla nya läkemedel, bättre, effektivare och mer skonsamma läkemedel. Huruvida det kan leda till billigare och bättre läkemedel för sjukdomar och farsoter som plågar fattiga utvecklingsländer återstår att se men det är i vart fall en möjlighet.
AI kan användas för att utveckla ny hårdvara, processorer, grafikkort och allt vad det kan vara i kombination med tjänster förenklar vår digitala tillvaro. I sammanhanget så pekas inte sällan ansiktsigenkänning ut som ett påtagligt hot men samma teknik kan användas för att söka efter och analysera misstänkta hudsjukdomar. I tester så har AI visat sig vara inte bara snabbare än en läkare av kött och blod utan även betydligt mera pricksäker i sina diagnoser. Det finns fler lovande tester där AI-program har visat sig vara bättre och snabbare än människor.
Enorma möjligheter – och potentiella hot, artificiell intelligens.
Källor
0 kommentarer