Kunstig intelligens
Advarer mot å la seg blende av kunstig intelligens
Selv om bruken av kunstig intelligens har stort potensial i industrien, understreker forsker at den også har sine begrensninger.
TEKNOLOGISK HAGE: I april åpnet «Robot Garden» der man kan trene og teste roboter i realistiske industrielle miljøer. Bedriftene Aker Solutions, Cognite, Tess og Createc står bak anlegget.
Javad Parsa / NTB
petter@lomedia.no
tonje@lomedia.no
Signe Riemer-Sørensen er forskningsleder for kunstig intelligens (KI) ved SINTEF. Ifølge forskeren er det mange fallgruver som må tenkes over framover.
Blant annet må vi ikke la seg blende helt og tenke at KI skal løse alle oppgaver.
For det er ikke alltid at det gjør det mer effektivt eller lettere. Et annet og viktig aspekt som kan ødelegge for en KI-revolusjon, handler om ressurs- og energibruk.
Systemene og modellene kan være dyre og kreve mange ressurser i utviklinga, men det kan bli enda dyrere når det skaleres opp og rulles ut.
– I januar i 2023 brukte ChatGPT samme mengde energi som det er estimert at 100 000 danske husstander bruker, forteller forskningslederen.
Det henger sammen med at språkmodellen ChatGPT ble veldig populær og har fått mange brukere.
Det samme vil nok ikke gjelde for industrielle modeller, så energiforbruket vil ikke bli like stort, men det kan være en stopper for å ta i bruk KI.
Signe Riemer-Sørensen forsker på kunstig intelligens
SINTEF
Ny EU-lov kan komme til Norge
I mars vedtok EU-parlamentet en KI-lov som regnes som det første i verden av sitt slag. Den skal hindre masseovervåking og sikre innovasjon og teknologiutvikling.
Lobbyister frykter den kan bremse framdriften for KI-tjenester i Europa, ifølge NTB. Det er venta at det trer i kraft neste år.
Om det samme lovverket vil gjelde i Norge gjennom EØS-avtalen, vet vi ikke sikkert ennå. Men norske myndigheter er opptatt av at det også skal gjelde i Norge, og de jobber nå med å vurdere om det er relevant med tanke på EØS-avtalen, ifølge digitaliseringsdepartementet.
Dette mener forskningslederen er utfordringene for KI i industrien:
1. Industrielle systemer er komplekse. Det er ikke lett å koble på KI-modeller, men KI og eksisterende kunnskap kan sammen effektivisere systemene.
2. Det kreves annen og mer robust KI enn ChatGPT. Denne språkmodellen har skapt enorme forventninger til hva man kan få til. Industrien trenger mer robust KI enn for eksempel Amazon, og i mange tilfeller har de ikke datakvaliteten som trengs til trening. Mye data er ikke det samme som bra data.
3. Sikkerhet rundt KI er en utfordring på flere nivåer. Data- og cybersikkerhet gjelder all teknologi, i tillegg har du faren for hallusinasjoner og feilkilder i informasjonen du får fra KI.
Dette er en artikkel fra
Vi skriver om ansatte i olje-, gass- og landindustri, ledere, ingeniører og teknikere.
