Om at ”oversætte” teknologi til alle

Vi står midt i en teknologisk revolution, hvor kunstig intelligens bliver en del af hverdagen – men hvad betyder det for os alle, og hvordan lærer vi at bruge den? På Struer Bibliotek har vi haft besøg af Emilie Paaby, kandidatstuderende i Informationsvidenskab på Aarhus Universitet, som inspirerer os til at komme i gang med AI. 

Emilie har dygtigt kastet sig ind i kampen om at formidle teknologi på en jordnær og forståelig måde. Hun har blandt andet holdt en AI-workshop, både en intern kompetenceworkshop for Center for kultur samt en workshop for bibliotekets brugere. Her har vist sig at være stor interesse for emnet. Hvis du også har interesse for AI og har ønske om at komme i gang med at prøve det af, så kan du læse med her og få nogle af Emilias gode forklaringer og links med.

En grundlæggende forståelse for AI og begreberne 

AI står for Artifical Intelligence. Den kan deles op i ”Blød” -og ”stærk” AI. Når du bruger en digital assistent som Siri eller ser filmforslag på en streamingtjeneste, interagerer du med ’blød’ AI, som er designet til bestemte opgaver. ’Stærk’ AI, derimod, er stadig et teoretisk begreb – en maskine med intelligens på niveau med menneskets. Det er endnu et teoretisk koncept. Den bløde AI er ofte det vi snakker om når det der hedder Machine Learning (ML). Machine Learning er metoden, hvor AI lærer ud fra mønstre i data. Når vi søger på nettet eller køber noget online, bliver vi mødt af algoritmer, der bruger vores tidligere valg til at vise det mest relevante for os.

Den forudsigelse/statistiske beregning på de mønstrer maskinen genkender, er det vi kommer frem til i det der kaldes en algoritme. Algoritmerne er en form for opskrift, der bruges til at løse problemer og træffe beslutninger, ud fra forskellige betingelser og data. F.eks. når en streaming tjeneste anbefaler dig indhold du måske vil kunne lide baseret på det du tidligere har set eller lyttet til. 

Prompts og brug

Generativ AI, som fx ChatGPT, skaber nyt indhold (tekst, billeder, lyd) ud fra eksisterende data. Her ’prompter’ man, det referer til interaktionen med AI-systemet. Hvordan du prompter er ikke helt ligegyldigt, og det er en god ide at give feedback, ved at tilkendegive om det var det ønskede output. En effektiv prompt kunne se sådan ud:

[Konteksten] + [Instruktion] + [Detaljer] + [Tone] 

Du er...] +[forklar mig...] +[den skal indeholde...] + [den skal være sjov]

Hvad kan vi så bruge generativ AI til? Og hvad skal vi være opmærksomme på? ChatGPT kan være en god sparringspartner til f.eks. tekstgenerering, korrekturlæsning, kodning, planlægning og til at forklarer og sammenfatte komplekse emner på simple måder. Tilgengæld er den dårlig til fakta (Hallucinerer) og kildehenvisninger. Da de store sprogmodeller beregner sandsynlighed ud fra konteksten i den data den er trænet på, kan den ikke producerer nyt og epokegørende kreative produkter. Ligeledes kan den heller ikke faktatjekke. Hvis der ikke findes tilstrækkeligt data modellen kan beregne ud fra, vil den stadig forsøge at komme med et svar. Det vil også lyde plausibelt og der kan også være kildehenvisninger der er opdigtede. Modellen er designet til at please sine brugere, det kan fører til misinformation derfor er det altid nødvendigt at være kritisk. Ligeledes er det nødvendigt at være opmærksom på at mange af de tjenester der kan benyttes ”gratis” bliver betalt med den data der uploades til sprogmodellen. Derfor skal du aldrig fodre modellen med fortroligt eller rettighedsbeskyttet materiale, som bidder af bøger eller artikler skrevet af forfattere. 

AI’s etiske implikationer og udfordringer 

Det bringer os til, at AI har en række etiske implikationer og udfordringer. AI er nemlig, som det er nu, ikke specielt god ved klimaet. Hvornår giver det mening at bruge AI, og hvornår skal vi træde varsomt? Hver prompt bruger n store mængder energi, svarende til opladning af din telefon mange gange. Og vil vi egentlig læse en bog skrevet af en maskine?

AI gør brug af data fra os alle sammen og også i nogle tilfælde af materialer der er copyright på. Hvad er så grænsen for hvordan AI skal bruges i produktion af artikler, musik og fotos? Ligeledes kan der være risiko for algoritmisk bias. Det kan forstås som en systemisk favorisering og diskrimination af nogle grupper. Det opstår fordi maskinen fodres med data produceret af mennesker, der ofte vil have en bias. Og sidst men ikke mindst er misinformation blevet meget hurtigt og nemt at udbrede. Misinformation kan bl.a. opstå når en person forsøger at repræsenterer virkeligheden, men misforstår noget. For eksempel når der genereres fotos af noget der ikke er foregået i virkeligheden. 

Hvis du alligevel har lyst til at se hvad det hele handler om, er det ikke så underligt. AI kommer gradvist til at transformerer den måde information og viden skabes- og samles på. Så her kan du få nogle af Emilies gode råd når du skal udforske AI. 

• Vær så præcis som muligt når du prompter. 
• Lad vær med at uploade noget privat data. 
• Vær kritisk overfor den information du får givet - det er en robot! 
• Se det som en sparringspartner

God fornøjelse, det er sjovt at sætte sig ind i, og vigtigt at skabe sine egne erfaringer og holdninger.