Som med enhver teknologi, er ikke AI i seg selv som er etisk eller uetisk: det avgjørende er hvordan den brukes. Etikk handler om å forstå og adressere de moralske følgene av våre handlinger. I sammenheng med AI innebærer dette å vurdere hvordan vi bruker AI-systemer på en måte som er i tråd med våre grunnleggende moralske prinsipper og verdier.
Et av de mest sentrale etiske spørsmålene innen AI er spørsmålet om rettferdighet og ikke-diskriminering. Feil bruk av maskinlærte algoritmer kan videreføre og forsterke eksisterende skjevheter i samfunnet. Selv om vi i Experis ikke direkte bruker AI til å avgjørelser som berører enkeltpersoner, kan oppdragene våre påvirke mennesker indirekte – og i stor skala – dersom leveransene brukes til å endre strategier, retningslinjer, arbeidsprosesser, produkter og annet.
Hvert oppdrag er forskjellig. Noen kan fokusere på automatisering av administrativt arbeid, mens andre kan være rettet mot å forstå kundeadferd eller forbedre sikkerhetsprotokoller. Dette reiser unike etiske problemstillinger. Dersom AI brukes for å analysere kundeadferd, er det sentralt å avklare spørsmål om personvern og samtykke. I prosjekter som handler om automatisering, må man kanskje gå inn i spørsmål om arbeidstakeres rettigheter og jobbsikkerhet. For å ha en bred tilnærming, har vi identifisert hvilke etiske temaer som skal vurderes i det enkelte oppdrag når vi bruker AI-verktøy i Experis. Vi anbefaler gjerne tilsvarende tilnærming for andre som skal ta i bruk kunstig intelligens.
Menneskesentrisk tilnærming betyr at AI-verktøyene brukes til å forsterke og utvide menneskelig kunnskap og dømmekraft, ikke til å erstatte dem. Mennesker skal alltid være en del av prosessen.
I et AI-oppdrag betyr det at arbeidet starter med menneskelig kunnskap og at våre konsulenters dømmekraft brukes til å gjennomgå og validere leveransene.
Ansvarlighet i bruk av AI som støtteverktøy i våre leveranser betyr at ansvaret er tydelig plassert hos oss som leverandør, og at dette ansvaret forvaltes på en måte som er i tråd med våre etiske prinsipper.
Det at vi bruker AI-verktøy, fritar oss ikke for ansvar. AI-verktøyene kan inngå i beslutningsprosessene, men den kan ikke erstatte menneskelig dømmekraft. Kritiske beslutninger må gjennomgås og godkjennes av en person som kan forstå de bredere konsekvensene og sammenhengene, og gripe inn når det er nødvendig.
Transparens i bruk av AI handler om at alle interessenter – for eksempel eiere, utviklere og brukere – skal kjenne til at AI er brukt, hvordan det er brukt, hvordan AI-verktøyet fungerer og hvordan avgjørelser tas i en prosess hvor både AI og menneskelige vurderinger inngår.
Dersom vi ikke kan utføre et oppdrag ved bruk av et AI-verktøy og samtidig ivareta hensynet til transparens, vil vi unngå å bruke verktøyet.
Forklarbarhet er nødvendig for å oppnå transparens. Forklarbarhet handler om hvordan vi kan begrunne og forklare resultatene fra AI-verktøyet på en måte som er lett forståelig for mennesker.
Hvis en algoritme foreslår en bestemt strategi eller løsning, må den kunne forklare hvordan den kom frem til denne strategien og hvilke faktorer den vurderte. Dette gjør det lettere å validere resultatene.
Selv om kompleksiteten i data og teknologi ikke kan forstås i detalj, må de grunnleggende prinsippene og prosessene for AI kommuniseres klart. Man trenger for eksempel ikke å forstå i detalj hvordan en bil virker for å vurdere hvordan den påvirker klima, trafikksikkerhet eller mobilitet.
Når det gjelder bruk av AI, vil forklarbarhet innebære å klargjøre på prinsipielt nivå hvordan den genererer innhold eller råd, hvilke faktorer den tar hensyn til og hvilket bidrag den gir til sluttresultatet.
Rettferdighet og bias er en svært sentral problemstilling ved bruk av AI-modeller. Modellene kan utilsiktet forsterke eller videreføre uønskede samfunnsmessige skjevheter, ettersom de ofte lærer fra data som reflekterer disse skjevhetene.
I Experis identifiserer vi slike problemstillinger og iverksetter nødvendige tiltak. Dette kan være rutiner for å gjennomgå AI-ens resultater for å kontrollere for skjeve eller urettferdige resultater, eller mer grunnleggende ved å inkludere tilstrekkelig mangfold i treningsdataene.
Merk at slike tiltak er mulig å gjennomføre ved bruk av forhåndstrente modeller, slik som ChatGPT, gjennom riktig balanse i spørsmålsstillinger (prompt engineering) eller tilpasning av modellen med egne data (fine tuning).
Personvern er ikke bare et juridisk spørsmål, men også et etisk spørsmål. Bruk av personopplysninger skal ikke bare skje innenfor rammene av lovverket, men også på en etisk og ansvarlig måte.
Ved bruk av AI er det som nevnt over viktig å vurdere om algoritmen kan føre til diskriminering, for å så iverksette tiltak som kan redusere en slik risiko. Vi er derfor opptatt av at all data, inkludert personopplysninger, behandles på en ansvarlig og etisk måte.
Mørke mønstre er en betegnelse på bruk av AI til å manipulere eller påvirke mennesker på negative måter, og i noen tilfeller på måter som er så subtile av de ikke er klar over det selv.
I forslaget til EUs AI Act, forbys bruk av mørke mønstre. For oss i Experis betyr det at vi skal kjenne til hvordan resultatene av oppdragene våre brukes, og vurdere om vår bruk av AI-verktøy bidrar til mørke mønstre.
Gjennom transparens, forklarbarhet og rettferdighet minimerer vi risikoen for dette.
Avhengighet av AI er potensielt like skadelig som andre avhengigheter. Selv om bruk av AI kan gi store fordeler, er det viktig å unngå at det skaper sårbarheter. AI skal være verktøy for å støtte menneskelig dømmekraft, og ikke som erstatning for menneskelig ekspertise og kritisk tenkning.
Prinsippene om forklarbarhet og transparens kan bidra til å unngå for stor avhengighet. To andre sider av dette – som ikke er direkte relatert til etiske spørsmål – er høy endringstakt og uforutsigbar prising.
Livssyklusen til tjenestene kan være kort og kan gi problemer dersom man er kontinuerlig avhengig av AI-en. AI-tjenestenes prismodeller er også umodne og/eller taktiske, hvilket kan være et problem dersom man er avhengig av kontinuerlig bruk og prisene øker til ulønnsomme nivåer.
Som nevnt i starten av artikkelen, er dette generelle temaer. De spesifikke etiske hensynene i hvert enkelt oppdrag er avhengig av bruksscenariene og konteksten de står i. Feltet AI-etikk er fortsatt under utvikling, og det er mange ukjente spørsmål og problemstillinger som vil dukke opp i tiden som kommer.
Experis overvåker diskusjonen rundt dette og oppdaterer de etiske retningslinjene våre etter hvert som ny kunnskap blir tilgjengelig.
Foto: Istockphoto
