Fremtidens sundhedssystemer vil i stigende grad gøre brug af kunstig intelligens, når der skal stilles individuelle diagnoser af alvorlige sygdomme som kræft, alzheimers, slidgigt eller knogleskørhed – og dermed styrke forebyggelsen. Men når patienten afleverer sine personlige data til systemet, skal denne kunne have tillid til, at systemet håndterer dem dataetisk korrekt.
I erhvervslivet og i den offentlige sektor mærkes effekten af kunstig intelligens allerede nu. Mange organisatoriske processer kan effektiviseres mærkbart ved, at der kobles robotter og machine learning på systemerne.
Kun fantasien sætter grænser: I kundeservice, i interne økonomi- eller supportsystemer, til prognoser og ledelsesinformation.
Case: Kunstigt intelligent kundeservicesystem bruger chatbots
Forskere fra Datalogisk Institut på Københavns Univsersitet (DIKU) og startup-virksomheden SupWiz har udviklet et kunstigt intelligent kundeservicesystem med hvad de selv kalder ”verdens bedste chatbot” i centrum.
“Den kan selv løse opgaver og afkode, hvad brugeren spørger om. Den stiller opklarende spørgsmål frem for at sende klassiske robotsvar retur,” forklarer datalog Søren Dahlgaard, som har været med til at udvikle de avancerede algoritmer. Systemet er implementeret hos bl.a. virksomheden One.Com og i Københavns Kommune.
Kunstig intelligens har også vundet indpas i diagnosticering og behandling af hjertesygdomme. Dataloger og læger samarbejder i et projekt om intelligente pacemakere, der kommunikerer med behandlere og patient via en mobiltelefon.
Case: Kunstig intelligens og digitaliseret lovgivning skal understøtte sagsbehandlingen i det offentlige
Projektet Ecoknow.org skal øge både kvaliteten og effektiviteten af sagsbehandlingen i kommunerne. De nye AI-løsninger skal blandt andet give beslutningsstøtte og hjælpe sagsbehandlerne med hurtigt at få overblik over de vigtigste oplysninger i en borgers sag.
Projektet er finansieret af Innovationsfonden og har en række virksomheder og institutioner tilknyttet, som tilsammen skal sikre, at løsningerne implementeres og data håndteres etisk forsvarligt og juridisk korrekt. Projektet ledes af professor Thomas Hildebrandt fra DIKU.
Dataetikken skal være på plads hos forskerne og de studerende
Med de mange nye anvendelsesområder affødt af kunstig intelligens følger også nye risici for udnyttelse og misbrug af data. Det er nødvendigt at diskutere og afklare, hvor de etiske grænser går. Derfor er dataetikken vigtigere end nogensinde.
Københavns Universitet har sat sig for at udarbejde retningslinjer, som forskerne kan holde sig til, når de arbejder med persondata og med datamodeller. Peter Sandøe, professor i bioetik og Sune Hannibal Holm, lektor i filosofi på KU vil over de næste par år bl.a. følge AI-forskningen på nært hold, implementere dataetikken i undervisningen over for de studerende og udvikle et etisk kodeks, som beskriver ansvarlig forskningspraksis inden for AI.
De to forskere kigger bl.a. på de såkaldte forudsigelsesalgoritmer. Disse vil på den ene side kunne tjene til at forebygge alvorlige menneskelige problemer, på den anden side vil de kunne give anledning til overskridelse af vigtige etiske grænser, når de kan afkode adfærd hos et enkelt individ.
Få mere viden om dataetik og AI
Datalogisk Institut på KU er værter for en række foredrag
og events om dels ny forskning i AI, dels dataetiske temaer.Læs mere på DIKU.dk
SCIENCE AI Centre er omdrejningspunkt for forskning i
machine learning og AI på KU og stiller forskningsbaseret viden
om AI til rådighed for samarbejdspartnere i den akademiske verden
og i erhvervslivet.Læs mere på AI.ku.dk