Det är aldrig så lätt att bli lurad som under en pågående hajp. Det är mars 2023 och vi är mitt i den. Det är sällan jag sett så många anamma en helt ny experimentell lösning med så lite ifrågasättande. Just i detta nu är det oerhört viktigt att skaka av sig hypnosen och granska innehållet i den här nya flaskan med AI som flertalet börjat smutta på, eller redan börjat tanka sina företagsdatorer med. Ibland utan ledningens vetskap.

AI, ett begrepp som blev en akademisk inriktning 1956, har idag mest blivit ett marknadsföringsbegrepp för teknikföretag. Forskningsfältet grundar sig fortfarande i en teori om att mänsklig intelligens kan beskrivas så exakt att en maskin kan byggas som helt simulerar denna intelligens. Men ordet AI, när vi läser tidningen, beskriver oftast olika typer av matematiska beräkningsmodeller som, när de appliceras på stora mängder information, är tänkta att räkna ut och visa upp ett resultat som är underlag för olika former av förutsägelser, beslut och rekommendationer.

Tydligt svaga punkter i dessa beräkningsmodeller blir då till exempel:

• hur frågor ställs till beräkningsmodellen (man kan behöva ha väldigt specifika formuleringar för att få de resultat man vill ha),
• informationen den vilar sig mot för att göra sin uträkning (ofta fördomsfull eller otillräcklig),
• hur beräkningsmodellen faktiskt gör sin beräkning (det får vi alltför sällan veta eftersom företagen ser det som sin hemlighet, vilket åsyftas med black box – eller svart låda), och
• hur resultatet presenteras till operatören* (allt oftare som om maskinen är en tänkande varelse).

*Operatören är den som använder, eller kör, verktyget.

Det vi kallar AI i folkmun idag är alltså fortfarande väldigt långt ifrån något som tänker på egen hand. Även om texter som dessa verktyg genererar kan påminna oerhört mycket om texter skrivna av människor så är det inte konstigare än att den stora informationsmängd som beräkningsmodellen använder sig av är skriven av människor. Verktygen är byggda för att uppfattas kunna leverera svar som ser ut som människors svar, inte att faktiskt tänka som människor.

Eller ens leverera rätt svar.

Det är spännande och kittlande att prata om AI som självbestämmande. Men det är också farligt. Lägg därtill att en hel del av det som marknadsförs och säljs som AI idag helt enkelt inte är AI. Begreppet är oerhört tvetydigt och har en mängd olika definitioner som dessutom förändrats över tid. Det innebär mycket gynnsamma förhållanden för den som vill vilseleda.

Problem uppstår ofta när den akademiska inriktningens filosofiska grund sammanblandas med kommersiella aktörers vidlyftiga löften om teknikens förträfflighet. Och allmänheten, inklusive journalister, kan då självklart inte låta bli att associera tekniken till alla tiders berättelser om döda ting som får plötsligt liv.

Klipp från filmen Frankenstein (1931) där doktorn utropar att varelsen han skapat lever. "It's alive!" skriker han flera gånger.

Det är nästan som att det är precis den kopplingen företagen vill att människor ska göra.

Vi älskar självsäkra personligheter även när de har fel

Många tech-företag tycks vara så besatta av idén om en tänkande maskin att man gör allt för att få sina lösningar att framstå som tänkande och kännande när de egentligen inte är det.

Med Microsofts chat-bot för Bing har man till exempel valt att den i sina svar helt oförhappandes ska överösa sin operatör med emoji-symboler. Det är organisationens design-beslut för att göra maskinen mer mänsklig, självklart inte något som chat-botten själv ”hittat på”. Den är – hur tråkigt det än låter och hur mycket man än försöker göra den ”mänsklig” med personliga lyckönskningar – fortfarande ett dött ting utan förnimmelser. Även när det upplevs som att den skriver grova förolämpningar.

OpenAI:s ChatGPT uttrycker i sin tur de flesta av sina svar med en till synes obotlig självsäkerhet. Oavsett om svaren är rätt eller fel. I sina svar kan verktyget skapa referenser till verk som inte finns, tillskriva människor uppfattningar som de aldrig uttryckt