I februar la Europakommisjonen frem strategidokumentet for kunstig intelligens. Et litt sent, men nødvendig steg for å skille europeisk politikk fra den USA og Kina fører. Strategidokumentet anerkjente behovet for EU å fokusere på industridata og skalerbar kunstig intelligens på tvers av etablerte bedrifter.
Planen for dette nye økosystemet gir ikke nok detaljer om hvordan de skal takle konkrete utfordringer ved å ta i bruk AI i næringslivet. Fokuset ligger hovedsakelig på det regulatoriske og hva som kan gjøres for å redusere de negative virkningene. Dette mener mange vil ta livet av innovasjonen. Kommunikasjon er ett av hovedproblemene til bedrifter i dag, og kan kun løses av mer åpenhet og innsyn.
Utbredt skepsis
EU har nå en mulighet til å adressere hvorfor europeiske bedrifter bruker mindre AI enn både Kina og USA. Mange anser teknologien som utestet og oppskrytt. Generelt har det vært vanskelig for mange etablerte bedrifter å bruke AI. Det er kanskje grunnen til at vi foreløpig har sett relativt små oppnåelser med AI.
EU trenger bedre praktisk forståelse av hva bedrifter virkelig trenger, før de kan starte arbeidet med å tilrettelegge for økt bruk av AI
Her stiller industrien seg i kontrast til forbrukerproduktene, der vi blir mer og mer vant til positive AI-opplevelser i hverdagen, enten det er stemmeassistenter på telefonen, robotstøvsugere som rengjør hjemmet mens vi er borte, eller nettbutikker som blir flinkere til å finne de produktene vi trenger.
For å lykkes med AI i en bedrift, må det mer til enn og bare installere et program. Det må strategiske endringer til for hvordan hele bedriften fungerer. I stedet for å prøve å ta igjen USA og Kina, må EU heller prioritere hvilke ferdigheter de skal satse på.
En felle mange har gått i, er å samle en haug med dataforskere og forvente at de skal løse industriproblemer uten noen spisskompetanse om hva disse faktisk driver med. Ett av de mest akutte behovene nå er for mennesker som både har fagekspertisen og kan kombinere dette med nye teknologiske løsninger.
Ved å satse på videreutdanning av arbeidstakere, har vi samtidig et ansvar for at AI er tilgjengelig for de mindre teknisk anlagte av oss. I mange av dagens problemer i industrien, ligger algoritmene flere lysår foran all annen teknologi. Det høres kanskje bra ut, men i virkeligheten er det heller slik moderne maskinlæring som problemløser, er litt som å åpne en valnøtt med ei slegge.
AI som styrker ansatte – ikke som nedbemanner dem
Vi trenger bedre verktøy bygget rundt metodene vi allerede er vant med. Slik vil AI kunne brukes av de som ikke er teknisk anlagt. EU anerkjenner behovet for delte databasseng i sin strategi. Men utviklingen av nye produkter er likevel avhengig av proprietær data. Verktøyene bedrifter kjøper kan ikke alltid basere seg på dyre investeringer i spesialister eller tredjepartsmodeller som helt passer inn.
.jpg)
EU vil bli ledende på kunstig intelligens og dataøkonomi
Hvordan kan AI vinne hjertene til aksjonærer og interessenter og overvinne skepsisen de måtte ha? Strategidokumentet uthever høyrisiko-områdene, men spør overraskende nok ikke hvordan økt innsyn og åpenhet kan sørge for opplæring og få bedre fotfeste hos vanlige arbeidstakere.
Nye undersøkelser viser at ledere i industrien mener AI vil la deres ansatte gjøre jobben sin mer effektivt, ikke erstatte dem fullstendig med automasjon. Derfor må personellet ha tillit til den og vite hvordan det fungerer. Derfor må det være åpenhet og muligheter for innsyn om hvilke data som brukes av algoritmene. Dette vil lett kunne styrke den menneskelige beslutningsprosessen. Når man får bedre innsyn i data, kan man også kommunisere enklere med samarbeidspartnere og kolleger uten å måtte søle til hele diskusjonen med tekniske data. Ingen syns det er gøy.
Den ene innrømmelsen vi finner i dokumentet er et behov for å bygge broer mellom akademia, slik at AI blir enklere å forstå seg på for andre. Større innsyn har større fordeler enn man skulle tro. Men før vi kommer dit, trenger EU bedre praktisk forståelse av hva bedrifter virkelig trenger, før de kan starte arbeidet med å tilrettelegge for økt bruk av AI og skape det de kaller et “økosystem av kompetanse”
Dokumentarfilmen iHuman - Realisme eller dystopi?
