Stigande risker och sjunkande kostnader i AI-rapport

Så det är din fördom??

Tänker att det är fler som använder systemen, därmed kommer det fler "anmälningar" om incidenser..

Se på det från en lite annan synvinkel;
Hur många färre dödsfall kommer introduktionen av AI att innebära?
- Analys av röntgen
- Ledtid att ställa diagnos
- Korrekthet i diagnos
- Självkörande bilar
- Identifiera kvinnor i utsatta förhållanden
...

Självkörande bilar kommer vara inblandade i dödsolyckoer, det är ofrånkomligt. Kan delvis tycka att dessa olyckor skall jämföras med "människo-orsakade" olyckor.

Argument för och emot debatten.
All ny teknik kommer användas i båda goda och dåliga syften. Man kan på olika sätt arbeta för att minska de dåliga sakerna.
Ett stort problem idag är tidspress, folk behöver av olika orsaker få något snabbt gjort. AI kan då användas för att ta genvägar. Lösningen är att skapa metoder för att fånga upp problem, där AI just kan vara en metod.
Man kan även argumentera för att folk kan använda AI för att snabbt kontrollera det de ska göra, utan AI kanske de mer chansar. Alla har väl vi stått i en affär och ska köpa något som ett verktyg för en slangklämma, där man undrar vilket storlek ska jag ha? Man kan lägga ner lång tid på att leta i manualer eller så väljer man en och kanske får åka tillbaka till butiken och byta verktyg. Med Ai så kanske denna vet direkt.

Sedan vad som är bra eller inte. Det mesta med datorer som folk gör är egentligen ganska meningslöst, jag pratar om spela, se på film, sociala medier etc.
Men om datorer endast hade använts i arbete som vissa kan anse finare, så hade vi troligen idag suttit på datorer som motsvarar en commendore 64 i prestanda. Då det just är den stora skaran folk som vill ha datorer för nöje som har drivit på utvecklingen genom att ösa in så mycket pengar i denna.

Se på grafikkort hur kraftfulla de har blivit. Nej, det är inte skolungdomar som vill lösa extremt komplexa diffekvationer som konstant byter grafikkort som har drivit ungdomen framåt. Dessa ungdomar har gjort något annat hemma med deras dator än använda den till skolläxor.

Du gjorde ju tydligt att du inte ville tala med en sådan som denne så den blev ledsen och la på helt enkelt

Folk tar fel beslut utan AI.
Jag skulle köpa ett tangentbord till min iPad M4 PRO, hon i butiken tog fram fram ett tangentbord, jag sa det var fel tangentbord.
Hon sa att hon var 100 procent säker på att det var rätt, det står på tangentbordet att den passar även iPad Gen 4. Där jag gång på gång sa att iPad Gen 4 och iPad M4 Pro är 2st helt olika iPads.
Efter en lång diskussion så fick jag visa henne motvilligt att kontrollera på deras dator.
Gissa vad vilken vettig LLM hade gett för råd? Jo korrekt information direkt såklart.

Och min poäng är att en LLM/AI kan man använda för att kontrollera det man tror är rätt, självklart kan man även missbruka det.
Vid miniräknares intåg så var folk skeptiska emot dessa, speciellt folk som endast knappar in utan att se om svaret är vettigt. När jag var liten var liknande ett stort problem i matbutiker, man köpte några päron och den i kassan reagerade inte på att de skulle kosta 100kr.

Min åsikt om AI är att övriga världen satsar väldigt mycket på AI som det framgår i artikeln. Man själv kan endast bestämma om man själv ska satsa på AI eller inte, men man kommer ekonomisk konkurrera emot folk som använder AI till det ena och andra.

Jag har haft en del kontakt med den botten genom jobbet. Ringer man som företag är den superbra och kopplar till människa direkt, bara att säga "prata med telefonist". Mer svårt ifall man ringer som privatperson. Man kommer inte vidare utan företagskundnummer.

Inte exalterad, inte nervös, bara irriterad och kräkless. Det är ett sånt FÖRBANNAT tjat om skiten hela tiden.

Det handlar väldigt mycket om hur verktyget används, så långt håller jag helt med. Inte så enkelt att verktyget rakt av är bra eller dåligt.

Det är dock lite olika typer av fel man får, en fabulerande LLM hittar ju gladeligen på saker på ett sätt som inte riktigt motsvarar att "ha fel" på ett mer mänskligt vis.

Detta är ju dock rent önsketänkande att det konsekvent skulle vara så. Låter som ett praktexempel på att använda en LLM fel om man ställer faktafrågor och faktiskt skulle ha den inställningen.

(Kanske fungerar för ipad-tangentbord om det är tillräckligt "välkänt", vad vet jag, men om man ställer samma typ av frågor i andra kategorier så är det ju tydligt att det kan bli vilket mischmasch som helst ibland.)

Var inte länge sedan jag bad hyresvärden fara åt skogen med en 'ai' lösning för temperaturövervakning i lägenheter. Med en hemlig hårdvara med hemliga sensorer som alltid kommer vara uppkopplad och ansluten till en av ens eluttag.

'AI' för något binärt som att Temperatur X värme Y.

Säger inte emot dig att människor gör fel. Men när det är en människa som gjort felet så kan hon potentiellt ställas till svars för sitt misstag. Där ligger skillnaden. Ingen kommer ställa utvecklarna av 'AI' till svars eftersom de enbart utvecklat ett verktyg.

Det är väl dock värt att beakta att just *faktabaserade* uppgifter ofta snarare tenderat att vara en akilleshäl än en styrka vad gäller åtminstone de mest populära AI-lösningarna.

LLMer osv är ju generellt allra bäst när de snarare får arbeta med "skönliteratur" än fakta. Folk gillar att slänga sig med att de här modellerna har tränats på typ all mänsklig kunskap osv osv, men de har tränats på text som innehåller (lite optimistiskt) typ all mänsklig kunskap, vilket inte är samma sak. Man får göra skillnad på text och kunskap, särskilt när det är ett automatiskt system som lärt sig att skriva, mer så än att den lärt sig fakta.

Det är imponerande verktyg på många sätt, och definitivt användbara. Särskilt då om man antingen har ett bra användningsområde där fel faktiskt inte spelar roll (t.ex. fiktion) eller att de snabbt fångas upp (tänker t.ex. viss typ av användning inom mjukvaruuteckling, m.m.). Eller då om man bygger ett större system som inte förväntar sig att t.ex. en LLM ska bidra med fakta, utan snarare då att man kan göra ett uppslag i något slags faktabank och sedan använder en LLM för att generera en relevant sammanställning eller liknande.

Och, som jag var inne på tidigare är det ju inte "i snitt" samma typ av fel, även om det är extremt tydligt att både människor och AI-lösningar felar... på olika sätt.
Och det kan förstås spela roll att man byter vilket sätt man felar på.

Det enda jag är rädd för gällande AI är folks övertro på den.