Begreper som kunstig intelligens og maskinlæring er for mange forbundet med usikkerhet og redsel. Betyr kunstig intelligens at roboter overtar makten? Og vil alt bli automatisert slik at det i fremtiden bare vil finnes jobber for programmerere?

Nei, riktig så skremmende er ikke virkeligheten. Utviklingen av kunstig intelligens (artificial intelligence – AI) kan sammenlignes med fremstillingen av stål. Det er generelle teknologier som brukes på godt og på vondt. Men stål – eller AI – er i seg selv ikke noe å være redd for. Det er mulig at visse yrkesgrupper vil forsvinne på grunn av AI, men den utviklingen er ikke unik. De siste 200 årene har yrker i en rekke forskjellige områder oppstått og forsvunnet på grunn av nye teknologiske løsninger.

– Før i tiden arbeidet nesten alle innen jordbruk. Teknologisk nyskapning og automatisering har gjort at bare en brøkdel nå jobber innen jordbruk, det betyr imidlertid ikke at resten av oss er arbeidsløse. På samme måte kan det kanskje forventes at AI vil endre arbeidsmarkedet, sier Bure Noréus, som i sin rolle som Data Scientist har jobbet med AI og såkalt maskinlæring i flere år.

Både AI og maskinlæring vil i fremtiden gjøre livet vårt lettere på flere forskjellige områder. Et eksempel er selvkjørende biler som vil innebære bedre bensinøkonomi og færre ulykker på veiene. Han peker på netthandel som et av de mest innlysende områdene.

– Det kan virke som ren science fiction og kanskje ligger det et stykke frem i tid, men ikke lenger frem enn at barna våre antagelig ikke trenger å ta førerkortet, sier Bure Noréus.

Finnes allerede ute i samfunnet

På kort sikt vil AI også skape inkrementell innovasjon i form av mindre effektiviseringer på en rekke områder.AI kan lage musikkanbefalinger som gjør det lettere å finne god musikk.AI kan forbedre søkemotorer på nettet. AI kan forutsi når pakken din i posten ikke kommer i tide. På mange måter finnes AI allerede ute i samfunnet, og det forbedrer livet vårt på måter som vi ikke nødvendigvis merker.

På litt lengre sikt kan automatisering ved hjelp av AI innebære store gevinster og føre til at mange ting blir billigere. Arbeidskraft er det dyreste leddet i en produksjon, og kan man automatisere de prosessene som krever mye arbeidskraft, kan man redusere kostnadene og dermed tilby billigere produkter. Det er mengden data som teller

– AI og maskinlæring innebærer de største gevinstene der det finnes enklest tilgang til data, sier Bure Noréus.

– I nettbutikkene har man samlet inn store mengder kundedata. Disse genererer en enorm kunnskap om forbrukernes atferd. Hva kjøper vi? Når kjøper vi? Og hvorfor kjøper vi?

Diagnostisere sykdommer

Innen helsevesenet kan AI også være et nyttig verktøy når det gjelder å diagnostisere sykdommer i et tidlig stadium. Men her kommer det til å ta mye lengre tid før AI vil spille en avgjørende rolle – det tar tid å samle inn data siden det kreves en pasient for hvert datapunkt.

AI lærer av data fra virkeligheten, derfor trengs det også en «fasit». Et eksempel er at hvis man vil trene opp en AI som skal diagnostisere hjernesvulst, er det ikke nok å mate AI-en med bilder av folks hjerner – man må også si hvem som hadde hjernesvulst, og hvem som ikke hadde det. Det er på den måten AI-en kan lære.

I slike tilfeller er det ganske dyrt å lage «fasiten», siden det krever en lege med spesialisering på dette som forteller AI-en hva som er riktig og galt. Innen netthandel kreves det derimot som regel ikke et manuelt arbeid for å lage en «fasit». Informasjon om hvem som har kjøpt hvor og når, er som oftest allerede lagret.