Alla pratar om AI – en teknik med möjligheter men som också innebär risker.
Här är en lista på riskerna, baksidan med AI, och konkreta exempel å vad som kan gå snett.
-
Hallucinationer och felaktig fakta – AI kan låta övertygande men ändå hitta på eller blanda ihop fakta. Alltid dubbelkolla.
-
Bias och diskriminering – AI speglar data den tränats på. Om datan är skev kan även AI:n bli det – och förstärka stereotyper eller exkludera grupper.
-
Falsk trovärdighet – AI-svar kan låta säkra även när de är fel. Många luras av formuleringens självsäkerhet.
-
Övervakning och integritetsrisker – AI används i ansiktsigenkänning, beteendespårning och annan teknik som kan hota personlig frihet.
-
Deepfakes och falskt innehåll – AI kan skapa verklighetstrogna ljud, bilder och videor – vilket ökar risken för manipulation, desinformation och bedrägerier.
-
Brist på transparens – det är ofta svårt att veta exakt hur en AI fungerar, varför den fattar vissa beslut, eller vilka data den bygger på.
-
Jobbförändringar och automatisering – AI kan effektivisera men också göra vissa yrken överflödiga. Det kräver anpassning både från samhället och individen.
-
Beroende av AI-tjänster – för mycket tillit till AI i vardag och arbetsliv kan minska vår egen förmåga att tänka kritiskt eller fatta beslut.
-
Brister i ansvar och reglering – vem är ansvarig om AI gör fel? Många lagar hänger inte med den snabba utvecklingen.
-
Manipulation av beteenden – AI används för att optimera klick, engagemang och konsumtion. Det kan påverka val, åsikter och psykisk hälsa – ofta utan att vi märker det.
Exempel:
1. Hallucinationer och felaktig fakta – sjukvård:
En AI-baserad diagnosmodell kan föreslå fel behandling baserat på missförstådd patientdata eller felaktiga medicinska antaganden. I testmiljöer har AI föreslagit livsfarliga doser av läkemedel.
2. Bias och diskriminering – rekrytering:
Ett AI-system tränat på tidigare anställningsdata från ett mansdominerat företag sorterade automatiskt bort kvinnliga kandidater – eftersom det tolkade ”manliga profiler” som mer framgångsrika.
3. Falsk trovärdighet – utbildning:
Studenter använder AI för att skriva uppsatser som ser övertygande ut, men innehåller påhittade källor och fakta. Lärare luras att tro att texterna är välresearchade.
4. Övervakning och integritetsrisker – offentlig sektor:
Ansiktsigenkänning används i vissa länder för att identifiera och bevaka personer i realtid på gator och i kollektivtrafik, vilket väcker allvarliga frågor om frihet och rättssäkerhet.
5. Deepfakes och falskt innehåll – politik:
AI-genererade videor som visar politiker säga saker de aldrig sagt har redan använts i valkampanjer, både för satir och desinformation – ofta svåra att direkt avslöja som falska.
6. Brist på transparens – finans:
En AI-baserad kreditbedömningsmotor kan neka lån utan att kunna motivera varför. Det skapar problem för både användare och granskare, eftersom logiken är dold i ”svarta lådor”.
7. Jobbförändringar och automatisering – media:
Nyhetsredaktioner ersätter skribenter med AI som skriver sportresultat eller börsrapporter. Det effektiviserar – men minskar både journalistisk granskning och redaktionella jobb.
8. Beroende av AI-tjänster – juridik:
Jurister börjar använda AI-verktyg för kontraktsanalys. Risken ökar för slarv, feltolkningar eller blinda fläckar om AI:n används utan manuell kontroll.
9. Brister i ansvar och reglering – transport:
I tester har självkörande bilar agerat fel i trafiksituationer. När olyckor sker är det ofta oklart om det är bilägaren, tillverkaren eller AI-leverantören som bär ansvaret.
10. Manipulation av beteenden – marknadsföring och sociala medier:
AI används för att skräddarsy annonser, flöden och innehåll för att maximera klick. Det kan leda till att människor fastnar i filterbubblor, blir beroende av dopaminbelöning – eller börjar köpa saker de egentligen inte vill ha.
