Kommer AI förbättra mänskligheten – eller rent av förstöra världen?

För ett tag sedan pratade Shivvy Jervis – innovationsfuturist och expert inom mänsklig potential – om några av de mest fantastiska innovationerna som kommer att ta mänskligheten framåt och förändra hur vi gör affärer. Detta visade hon exempel på i sitt koncept ”Mänskligheten 5.0”.

Under live-föreläsningen kom det upp en hel del frågor. Nu besvarar hon de frågor som fortfarande väntar på svar i en artikel i två delar.

I den första delen fokuserar hon på frågor om miljöpåverkan från växande teknik, bristande jämlikhet i världen, samt farorna och fördelarna med denna nya teknik.

Hur resonerar du kring internets miljöpåverkan och utvecklingen av tekniken?

Internet, och dess tillhörande teknik som maskininlärning och Internet of Everything (IoE), har en miljöpåverkan som vissa inte är medvetna om. Tekniken är beroende av servrar och enheter som står i stora hallar och drar otroliga mängder ström för att tugga siffror och föra över data.

Exakt hur mycket ström de drar kan vara chockerande för många. Nya uppskattningar som publicerades under 2019 tyder på att det krävs 284 ton koldioxid för att träna upp en enda AI-enhet. Som referens kan nämnas att det är lika mycket som fem bilar gör av med under hela sina livscykler.

Jag tror att vi måste börja ta itu med denna nya källa till miljöskador innan vi tappar kontrollen. Lyckligtvis är det inte för sent att börja göra det än. Nya miljövänliga algoritmer som använder energi på ett bättre sätt håller på att utvecklas, och stora företag som Amazon och Google investerar stora summor och mycket forskning för att kunna driva sina molntjänster med förnybar energi.

Vi måste fortsätta på den här banan för att utjämna den potentiella miljöskadan som ny teknik för med sig.

Det verkar som att IoT har riktat in sig på att förbättra affärer. Hur blir det med de större problemen som mänskligheten står inför? Hur kan IoT-teknik hjälpa oss att leva bättre tillsammans, ha bättre kontakt med andra, med vår miljö, att leva och agera mer hållbart?

Sakernas internet (Internet of Things, IoT) har jag döpt om till IoE – alltings internet (internet of everything). För att svara på denna fråga använder jag IoT eftersom det är en term som de flesta fortfarande använder. Detta handlar om hur objekt ”pratar” med varandra – en bil med ett trafikljus, en dörrklocka eller en tekokare med din mobiltelefon, en bil med ägarens andra enheter, och i industrimiljöer ”pratar” stora mängder sammankopplade maskiner med varandra om sitt hälsotillstånd! Detta kan hjälpa oss att förebygga fel innan de växer till ett större problem. Exempelvis kan vi få en varning när enheter eller maskiner utvecklar ett fel eller inte fungerar som de ska.

IoT beskrivs ofta i en affärsmiljö men påverkar faktiskt våra vardagsliv mer. IoT är beroende av sensorer som finns integrerade i ett objekt – din tekokare, bil eller köksutrustning till exempel – och producerar relevant information om detta objekt via en anslutning. Dessa data omvandlas och utlöser olika alternativ för användaren, och det finns många exempel på hur IoT kan användas för mänsklighetens bästa. Nedan följer fem:

1) Livsmedelskedjor: Ett bra exempel är hur IoE kan användas tillsammans med drönare för att övervaka skördens tillstånd, vilket hjälper jordbrukare att gå miste om färre grödor på grund av skadedjur, sjukdomar och till och med stöld. I den rikare västvärlden innebär detta en ökad vinstmarginal, men för stora delar av världen där en enda dålig skörd kan få förödande konsekvenser för den lokala befolkningen kan denna teknik göra skillnaden mellan att få mat på bordet och att svälta.

2) Energiförbrukning och miljövinster: IoE används också ofta för att minska energiförbrukningen av mekaniska verktyg eller fordon, samt för att minska slösaktiga processer inom industri och transport, och för att övervaka luftföroreningar. Städer är ansvariga för så mycket som 70 procent av världens utsläpp av skadliga växthusgaser och varje år dör mer än tre miljoner människor av luftföroreningar.
Anslutna sensorer kan spåra luftföroreningar och giftiga gaser och identifiera vilka gator i en stad som är ohälsosamma för invånarna, och hjälpa regeringen och kommunfullmäktige att åtgärda detta.

3) Biologisk mångfald: IoE används i nuläget inom industriella miljöer för att mäta olika variabler som väderlek, djurs beteendemönster, biologisk mångfald och mycket annat. Detta hjälper oss att hålla koll på hur vi påverkar vår miljö på ett sätt som vi aldrig tidigare har kunnat föreställa oss. Det kan därför hjälpa oss att inse vilken påverkan vi har, samtidigt som det hjälper oss att maximera vinster och minska föroreningar.

4) Personlig hälsa: Cyrcadia Health håller på att utveckla ett behåinlägg som är fullt av säkra sensorer som registrerar onormala mönster som associeras med tidiga stadier av bröstcancer. Dessa bärbara inlägg identifierar förändringar i dygnstemperaturen över tid inom bröstvävnaden.
Under 2018 gjordes tester med cancerpatienter som fick behandling och man såg att de som fick eftervård med hjälp av bärbara IoT-enheter led av färre biverkningar både från själva cancern och behandlingen, tack vare en mer personlig vård. Under 2017 utvecklades IoT-sensorer, som när de bars kunde detektera ett astmaanfall innan det ens påbörjades. Detta betydde att patienten kunde utföra förebyggande åtgärder för att motverka ett allvarligt anfall och istället göra det milt.

5) Säkerhet: Ansluten teknik används för att hjälpa räddningspersonal att underrättas och komma fram till olyckor och nödsituationer snabbare. Användningen inom räddningstjänster och i räddningsfordon är ett bra exempel på hur IoT kan påverka i det verkliga livet.

Sen kan också IoT och avancerad AI arbeta tillsammans. Där har vi exempelvis automatiserade eller semi-automatiserade fordon – där bilarna kan synkas med trafikljusen, koordinera bromsningen med andra bilar och förutse när ett annat fordon är på väg in i vår fil. Inom detta område har vi också energiförbrukning via ansluten hemelektronik, som exempelvis termostater.

Finns det en risk att förlora mänsklig kontakt med ansluten teknik? Finns det en risk att man blir en slav under maskinen?

Jag påstår alltid att tekniska framsteg endast är värdefulla när de växer i samma takt som mänskligheten. Innovation måste förstärka den mänskliga prestationen, inte tränga undan den.

IoT och tillhörande teknik medför många fördelar för vår hälsa, allt från att förbygga till diagnostik och behandling. Det finns dock alltid en risk att enstaka individer blir beroende av teknik. Detta är egentligen inte teknikens fel, utan beror på omständigheterna och individens mottaglighet. Det finns många personer som vi kanske känner som spenderar ohälsosamt mycket tid på sociala medier eller på spelsidor, något som påverkar deras liv negativt

Nyckeln är att lära människor hur de använder teknik ansvarsfullt, och kanske till och med utforma system i framtiden som gör det svårare att använda den på ohälsosamma sätt. Istället för att vara orsaken kan ansluten teknik vara botemedlet mot många liknande rädslor som ”slav under en maskin”. På arbetsplatsen skulle tekniken kunna se till att de anställda inte är överarbetade, att stressnivåerna hålls låga och att säkerhetsrutiner efterföljs. Den skulle kunna möjliggöra tillförlitlighet och säkerställa att arbetarnas hälsa togs om hand.

I våra privatliv överväger fördelarna verkligen nackdelarna, så länge ansluten teknik fortsätter vara ett mänskligt verktyg och inte något som ersätter mänsklig interaktion.

Fungerar känslomedveten AI på samma sätt runt om i världen? Vissa kulturer är exempelvis motvilliga att visa sina känslor – skulle det kunna skapa problem för tekniken?

Känslomedveten AI, som jag har kallat det under de senaste fem åren, är när ett system kan uppfatta, tolka och svara på mänskliga känslor. Det är en form av känsloanalys som använder denna information på ett säkert sätt för att ge användaren interaktion i helt rätt sammanhang, med personens sinnesstämning invägt i hur den svarar. Detta är mycket användbart i system som har en dialog med oss som smarta hemassistenter, e-handelsrobotar och till och med programvara för trafiksäkerhet.

Nyckeln till AI, som många glömmer bort, är att den bara är en reflektion av de data den matas med. Detta har länge varit en brist, inte hos AI, men hos de som utformar den. Som tur är, tack vare många uppmärksammade diskrimineringsexempel inom HR (Amazons diskriminerande rekryteringsverktyg) och polisen (Detroit-polisens oavsiktligt rasistiska programvara för ansiktsigenkänning), tänker vi mycket mer på vilken typ av sociala data vi använder inom AI – och detta ser vi nu reflekteras i AI-enheter som är utformade att användas med regionalt eller lokalt fokus.

Att utbilda AI med data från det nätverk där den är avsedd att användas betyder att känslomässig AI kan visa prov på det lokala språket, sedvanor och nyanser som den behöver för att vara effektiv. Den skulle till och med kunna lära sig regional dialekter – även om detta skulle begränsa användbarheten av AI till en specifik sektor. Många amerikanare skulle ha svårt att använda en Alexa med Geordie-dialekt, till exempel!

Ett historiskt fokus på brittisk engelska och utbildning inom kommersiella data har gjort att mycket teknik är känd för att vara svåranvänd för personer med starka dialekter (exempelvis skotsk, indisk, Geordie- eller Cornish-dialekt). Som tur är har man tagit itu med dessa problem och moderna system är mycket bättre på detta.

I framtiden är det troligt att stora internationella företag kommer att utveckla känslomässiga AI-enheter för varje region istället för en enda övergripande, eftersom detta skulle öka användarvänligheten och därmed kvaliteten väsentligt. Detta skulle vara mycket användbart i kulturer som har mycket olika kulturella regler sinsemellan, för att undvika förolämpningar.

Shivvy Jervis, innovationsfuturist och huvudtalare