FORWARD - Europeiska perspektiv på teknik och samhället - Nr. 01 (SE)

Europeiska

perspektiv på teknik och samhället

Forma framtiden med AI

MÖJLIGHETER

Så bidrar AI till att förbättra liv och driva tillväxt för Europa

Så bygger vi säker AI SAMARBETE Så samarbetar Europa om AI

04 Djärva, ansvarsfulla, tillsammans

Matt Brittin, President of Google EMEA Business & Operations, om varför AI ger Europa en unik möjlighet – och vad som krävs för att upptäcka fördelarna.

06 Vad har du för förhoppningar rörande AI?

Vad har framträdande personer för syn på artificiell intelligens? Vilka möjligheter ser de? Hör från inflytelserika europeiska personer inom politik, företag, vetenskap och samhälle.

10 Framtidens stora forskningsverktyg

Pushmeet Kohli, Vice President of Research vid Google DeepMind, diskuterar hur AI startar en ny våg av banbrytande vetenskapliga upptäckter.

14 AI-verksamheter i Europa

Läs om tio företag, institutioner och organisationer som redan använder sig av AI, med positiva resultat.

20 »Smart lagstiftning möjliggör större fördelar«

Cecilia Bonefeld-Dahl från DIGITALEUROPE och Joëlle Barral från Google DeepMind diskuterar den europeiska rättsakten om artificiell intelligens och dess effekt på Europas konkurrenskraft.

24 Enorm potential

Martin Thelle, Senior Partner vid Implement Consulting Group, förklarar AI:s ekonomiska potential – och vad Europa måste göra för att verkligen dra nytta av den.

28 Minska utsläpp

Bekämpning av kondensationsstrimmor är ett effektivt sätt att minska luftfartens klimatpåverkan. För att uppnå detta mål samarbetar Google och EUROCONTROL på AI-baserad flygledning för att identifiera optimala flygvägar.

30 Förbättringar av kapacitet och säkerhet

Anca Dragan från Google DeepMind är övertygad om att AI erbjuder en massa fördelar – och att risker på lång och kort sikt medföljer. Båda risktyperna måste hanteras nu.

34 Det handlar om självständighet

Runt 1,3 miljarder människor världen över har svåra funktionsnedsättningar. AI-baserade verktyg – som Googles Transkribering och Live Caption – kan hjälpa dem att leva mer självständigt.

Artikelsammanfattningarna på denna sida skrevs med hjälp av Gemini och förfinades sedan av redaktörsteamet.

AI-ordlista

AI hjälper människor att lösa uppgifter på ett snabbare och enklare sätt. Med hjälp av generativ AI kan maskiner nu förstå och interagera med språk, ljud och bilder.

Artificiell intelligens (AI)

AI är en allmän term för allt som möjliggör att datorer kan utföra människoliknande uppgifter, inklusive regelbaserade program.

Artificial Intelligence

Machine Learning

Deep Learning

Maskininlärning (ML)

ML är en underkategori av AI där maskiner inte måste programmeras explicit. De använder sig av algoritmer för att identifiera och lära sig datamönster, applicera det de har lärt sig och på så vis bli bättre på att fatta beslut.

Djupinlärning (DL)

DL är en underkategori av ML där datorer lär sig på ett sätt som efterliknar den mänskliga hjärnan. Med DL kan maskiner bygga upp kunskapslager med ökande komplexitet. Dessa AI-modeller tränas vanligtvis med specifika dataset och används inom ett visst fält eller en viss bransch.

Generative

Artificial Intelligence

Generativ AI (GenAI) GenAI är en form av AI som kan förstå text, kod, bild, ljud och video och använda dessa indata för att generera eller skapa nytt innehåll. Den kan i stort sett användas i nästan alla fält och branscher. Stora språkmodeller (Large Language Models, LLM), som Google Gemini (se rutan nedan) är en underkategori av GenAI. De är specialiserade program inom den större kategorin GenAI, som fokuserar på att generera högkvalitativ text.

Introduktion till Gemini

Gemini-appen är ett gränssnitt för Googles multimodala LLM (som hanterar bland annat text, ljud och bild) där du kan samarbeta med generativ AI och maximera din kreativitet och produktivitet. Här är några viktiga funktioner:

Produktivitet

Chatta med Gemini för att komma igång med att skriva, planera, lära dig och mycket mer. Du kan chatta med text, röst eller till och med bilder.

Tillägg

Sammanställ den information du behöver från Googletjänster som Maps, Gmail, Dokument och YouTube och arbeta i alla programmen för att på ett enklare och snabbare vis förverkliga dina idéer.

Bildgenerering

Skapa fängslande bilder som sprudlar av färgstarka detaljer och realism – för nöjes skull, för inspiration, för ditt jobb eller något annat – bara genom att beskriva det du föreställer dig.

Gemini Live

Prata med Gemini Live på telefonen för att brainstorma idéer, förenkla ämnen och öva inför viktiga tillfällen – med talade svar i realtid.

Djärva, ansvarsfulla, tillsammans.

Bästa läsare!

Första gången jag provade internet var 1987 i ett datorlabb på universitetet. Där och då kändes det inte särskilt revolutionerande – de enda e-postmeddelandena jag fick kom från personer som befann sig i samma rum som jag. För att internet skulle bli värdefullt behövde alla få tillgång till det. När jag tio år senare gav mig ut på World Wide Web kände jag mig fortfarande ganska snopen. Man kunde hitta sida efter sida med länkar till andra sidor – och många av dem verkade handla om Star Trek! Det behövdes mer innehåll, bättre sökmotorer och information som var tillgänglig för alla. När jag skaffade min första smartphone 2007 var den inte särskilt smart. Det roligaste med den var ett spel som hette Brick Breaker. Det behövdes appar, appbutiker och mobiloptimerat innehåll.

När den här tekniken var ny var det svårt att förutse hur den fullständigt skulle förändra världen och vilka risker och möjligheter den skulle medföra. Idag har 66 procent av världens befolkning tillgång till internet och 73 procent äger en mobiltelefon. Den här tekniken har förändrat våra liv i grunden. Artificiell intelligens (AI) har potential att gå ännu längre: att lösa stora samhällsutmaningar och främja kreativitet och produktivitet i vardagen. Som all ny teknik kommer AI med inneboende risker. Det är bra att det finns en diskussion om riskerna med felaktig information, missbruk och misstag. Men för mig finns det en risk som väger tyngre än alla andra: risken att hamna på efterkälken. Den här tidningen lyfter fram båda sidor: riskerna med AI och dess många fördelar och möjligheter.

Tvärtemot vad folk tror är AI inte någon ny företeelse – och det handlar inte bara om chattbotar. Autopilotsystem för flygplan har använt AI sedan början av 2000-talet, och detsamma gäller för

grammatikverktyg, stavningskontroll och spamfilter. På Google har vi jobbat med AI i över ett årtionde. År 2012 började vi träna datorer att känna igen katter på YouTube – något som kan tyckas oviktigt men som faktiskt var vår första satsning inom maskininlärning. 2016 var det första året vi publicerade våra AI-principer – en översikt om hur vi använder AI-teknik på ett banbrytande och ansvarsfullt sätt, hur vi samarbetar med andra parter och varför vi fokuserar på AI. Principerna uppdaterades varje år mellan 2019 och 2023 som ett led i vårt åtagande för ansvarsfull utveckling av AI. Under 2016 skapade vi även AlphaGo och Transformer – grunden till nästan alla stora språkmodeller som skapats. Och sedan dess har den tekniska utvecklingen fortsatt. Varje dag får människor och företag världen över hjälp av AI-baserade Google-verktyg. För mig är det bästa exemplet på den här utvecklingen min favoritprodukt, Google Översätt. Programmet byggdes 2006 för att hjälpa statliga tjänstemän att översätta FN-dokument och hade från början bara två språk. Nu har Google Översätt 250 språk och vårt mål är att kunna hantera 1000. Det översätter 150 miljarder ord per dag – och vet du vad de tre mest sökta fraserna är? »Hej«, »Hur mår du?« och »Jag älskar dig«. Det här är en konstant påminnelse om att det vi strävar efter i vår komplicerade verklighet är att bygga broar, inte murar. Det är också anledningen till att jag tror att AI kommer att hjälpa oss att bli mer mänskliga. En stor del av AI-tekniken bygger på vår strävan att förstå andra människor och att uttrycka oss bättre. Arbetet med verktyg som Översätt, vars syfte är att bättre förstå språk, har lett till fantastiska tekniska genombrott och banat väg för utvecklingen av AI och stora språkmodeller.

Matt Brittin President of EMEA Business & Operations

Under de senaste åren har folk världen över fått upp ögonen för AI, och teknikutvecklingen går allt snabbare. Men vi är fortfarande i ett tidigt skede och har inte riktigt sett de positiva resultaten från AIanvändning i stor skala än. På Google vill vi ta vara på AI:s möjligheter, både i vardagen och för att lösa de stora frågorna, med tanke på vilken inverkan det kan ha världen över. Samtidigt bygger vi den här tekniken på ett sätt som är säkert och ansvarsfullt och både hanterar riskerna med AI och tar vara på dess fördelar (se vår intervju med Anca Dragan, Director of Safety and Alignment på Google DeepMind). Slutligen samarbetar vi med regeringar, icke-statliga organisationer, akademiker och den privata sektorn, eftersom vi är övertygade om att vi gör det bäst tillsammans – och AI är inget undantag.

En unik möjlighet

För Europa erbjuder AI en unik möjlighet att accelerera den ekonomiska tillväxten och öka konkurrenskraften. Enbart generativ AI skulle kunna innebära ytterligare 1,2 biljoner EUR för den europeiska ekonomin – och 59 procent av Europas invånare håller med om att AI kommer att gynna samhället. I den här tidningen hittar du framgångshistorier om företag från Europas alla hörn som drar nytta av AI (se vår intervju med Martin Thelle, som genomförde en rapport om AI:s ekonomiska möjligheter och vår text med europeiska fallstudier om fördelarna med AI) och löser några av vår tids mest komplexa utmaningar (se vår essä av Pushmeet Kohli, VP of Research på Google DeepMind). Men de här framgångarna kommer inte av sig själva – det krävs ett regelverk som möjliggör innovation och stora genombrott, investeringar i forskning och utveckling, rätt

infrastruktur och en arbetsstyrka med AI-kompetens. Självklart är det inte ett alternativ att tillåta vad som helst – AI måste regleras och utvecklas etiskt och ansvarsfullt. Men Europa måste hitta en balans mellan att minska riskerna med ny teknik och möjliggöra innovation. I vår omslagsartikel diskuterar AI-forskningsexperten Joëlle Barral och Cecilia Bonefeld-Dahl, generaldirektör för DIGITALEUROPE, hur man navigerar den här balansakten.

För 27 år sedan, när jag gav mig ut på World Wide Web för första gången, hade jag ingen aning om den positiva inverkan internet skulle ha på mitt liv och på världen i allmänhet. Och potentialen hos AI är så mycket större – att bekämpa sjukdomar (med verktyg som Google DeepMinds AlphaFold, som beskrivs på sida 13), stöd för minskade koldioxidutsläpp (se våra artiklar om minskning av kondensationsstrimmor) och utvecklingen av tillgänglighetsteknik (se vår text om AI och tillgänglighet). Allt detta leder i slutändan till ett bättre, mer rättvist samhälle. I den här tidningen hittar du många inspirerande exempel på fördelar, samt en mängd olika perspektiv på och åsikter om AI. Jag hoppas att du gillar den här första utgåvan av Forward

Vänliga hälsningar, Matt Brittin

FOTO: CHRIS MORGAN

Vad hoppas du AI ska göra?

»AI har potentialen att hjälpa oss att övervinna några av vår tids mest brådskande utmaningar. Företag som utvecklar och använder sig av AI spelar en viktig roll i att främja Europas industriella kapacitet och försäkra dess strategiska autonomi.«

Amparo Merino Segovia

Statssekreterare för social ekonomi, Spanien

»Generativ AI är lika transformativ som det tidiga internet. Den kommer att omforma vår ekonomi och vårt samhälle. Vi har inte råd att inte investera helt och fullt i utvecklingen och implementeringen av den här tekniken, men vi måste även se till att guida dess utveckling på ett ansvarsfullt sätt.«

Prins Constantijn av Nederländerna

»Artificiell intelligens utlovar en digital renässans inom den offentliga sektorn. AI-verktyg kan förbättra kvaliteten på offentliga tjänster och den inverkan de har genom att öka produktiviteten, frigöra resurser och möjliggöra nya sätt att driva medborgarengagemang och stärka närsamhällen. Européer bör välkomna snarare än motarbeta den här transformativa potentialen.«

Ayesha

Bhatti

Policy Analyst, Center for Data Innovation

Hur ser ledare på artificiell intelligens? Vilka möjligheter ser de? Hör från inflytelserika europeiska röster inom politik, företag, vetenskap och samhälle.

»AI:s värde finns i dess potential att hjälpa till att uppnå

Förenta nationernas hållbara utvecklingsmål. Om AI kan påskynda våra framsteg mot dessa mål blir den ett viktigt verktyg.

Det ultimata målet med AI bör inte handla om själva tekniken, utan istället handla om mänsklighetens välmående, bevarandet av vår planet och sökandet efter välstånd.«

Andrea Renda Director of Research, Centre for European Policy Studies (CEPS)

ILLUSTRATIONER: ULI KNÖRZER

»Samarbetet med branschintressenter vad gäller utvecklingen av AI är viktigt för att se till att tekniken går framåt på ett sätt som faktiskt gynnar konsumenterna. Genom att arbeta tillsammans kan vi förespråka transparens, rättvisa och etik inom AI och ge konsumenterna verktyg som är innovativa och förbättrar deras liv, samtidigt som vi säkerställer säkerhet, inkludering och respekt för deras rättigheter.«

António Balhanas

CEO för Euroconsumers

»Jag ser framför mig en framtid där AI-verktyg används i bred utsträckning för att hjälpa individer och företag att bli mer effektiva, produktiva och innovativa. Men vi måste se till att alla har åtkomst till den utbildning och de verktyg som krävs för att frodas i det här nya landskapet. Det är även viktigt att ändra inställning och främja ett samhälle som ser på AI med nyfikenhet och entusiasm istället för rädsla.«

Anna Anderson

CEO

för Riga TechGirls

»AI ger oss möjligheten att leverera en radikal förändring inom ekonomisk produktivitet och tillväxt, inklusive för små och medelstora företag. Regeringen vidtar nu åtgärder för att ta vara på AI-tekniken och använda den för goda ändamål, både för vår ekonomi och för samhället i stort.«

Peter Burke

Minister för näringslivs- och handelsfrågor samt arbetsmarknadsfrågor, Irland

»Vi har använt AI i hela vår värdekedja under de senaste åren, för att utveckla nya mediciner och bygga nya digitala produkter. Med prediktiv analys och ansvarsfull användning av AI kan vi bearbeta stora mängder genererade patientdata på säkra och regelefterlevande sätt och därmed komma till slutsatser om vilka behandlingar som är mest effektiva eller varför vissa har anlag för vissa sjukdomar. Inom radiologi har vi kunnat använda AIverktyg för att ytterligare förbättra medicinsk bildvetenskap och för att påskynda medicinska lösningar som kan vara otroligt viktiga för diagnostiken.«

Markus Blank

Head of Applied Imaging, Innovation and Data Enablement hos Bayer

»Om AI-verktygen används effektivt kan de innebära ett lyft för den europeiska arbetsmarknaden. De kan användas för att hjälpa arbetare att utveckla sina kompetenser och organisationer att nå ut till en större mängd kvalificerade kandidater. Men för att leverera den här samhällsnyttan måste vi bygga ett balanserat ekosystem. Det finns en kompromisspunkt där medborgare har det skydd de behöver och innovatörer har den frihet de behöver för att leverera enligt sina löften.«

Paul Hofheinz President & Co-founder, Lisbon Council

»AI:s transformativa kraft driver samhällen och ekonomier mot en brytpunkt. Organisationer som utvecklar AI måste visa ansvarstagande vad gäller inbyggt digitalt förtroende. Regeringar måste ha ett riktat tillvägagångssätt för AI-lagstiftning. Det innebär att utveckla befintliga lagar och tolkningar för att hantera utvecklingen av AI och anamma resultatbaserade regler inom högriskområden.«

Bojana Bellamy President, Centre for Information Policy Leadership vid Hunton & Williams LLP

»AI är en viktig del av mitt jobb som innehållsskapare, speciellt inom animering och fotoredigering. AI-verktyg hjälper mig dagligen att brainstorma, skapa grafiska inslag och bakgrunder samt att rätta och översätta text. Kombinationen av mina egna skapelser och AI-genererade element hjälper mig att realisera min kreativa vision.«

Dani Verdari Innehållsskapare

»Världen har möjligheten att använda AI för att driva netto noll-övergången framåt och ge oss en chans att hålla oss inom 1,5 ℃. AI och maskininlärning kan bidra stort till framstegstakten, öka vår produktivitet och hjälpa till att driva bättre system. De kan möjliggöra ny, hållbar, motståndskraftig och rättvis tillväxt – samtidigt som de hanterar de allvarliga och brådskande riskerna som medföljer klimatförändringar, förlust av biologisk mångfald och föroreningar.«

Nicholas Stern Chair, Grantham Research Institute on Climate Change and the Environment, London School of Economics

Gemini hjälpte till att extrahera några av uttalandena från poddintervjuer.

FRAMTIDENS STORA FORSKNINGSERKTYG

Artificiell intelligens hjälper redan forskare världen över att hitta svar på vår tids stora och angelägna frågor. Men det är bara början. Pushmeet Kohli, VP of Research vid Google DeepMind, diskuterar hur AI kan möjliggöra en ny våg av banbrytande upptäckter.

Takten för nya vetenskapliga upptäckter har minskat. Samtidigt är utmaningarna vi står inför – från pandemier och klimatförändringar till ekonomisk stagnation – alltmer komplexa och brådskande. Lösningen på den avstannande innovationen – och nyckeln till att frigöra vetenskapliga framsteg – ligger i samspelet mellan avancerad vetenskaplig forskning och artificiell intelligens. Redan idag är AI-system viktiga verktyg för att analysera vetenskapliga data, och de används inom nästan varje fält – från strukturbiologi till kvantkemi och meteorologi till materialvetenskap. Men det tar inte slut där. AI är ett kraftfullt verktyg som kan ge forskare nya perspektiv på komplexa problem och snabbare få svar på sina frågor. På Google ser vi AI som den ultimata förlängningen av människans uppfinningsrikedom. Med hjälp av AI kan vi driva på vetenskapen och innovationen inom nästan alla fält – oavsett om det gäller att förbättra vår förståelse för biologi för att utveckla nya läkemedel, att producera obegränsade mängder ren energi med hjälp av fusionsforskning eller hitta hållbara material eller lösningar på klimatkrisen.

AlphaFold, ett av Google DeepMinds kärnprojekt, är ett fascinerande exempel på hur AI har haft en stor inverkan inom vetenskapen. Det handlar om en utmaning som forskare har arbetat med i årtionden: att avkoda och få bättre förståelse för proteiners tredimensionella struktur. Proteiner består av komplexa, veckade kedjor med aminosyror och finns i hjärtat av alla celler. Den stora utmaningen är att alla proteiner har en unik struktur. Formen avgör dess egenskaper och funktioner i organismen. Att beskriva ett enda protein och dess funktioner i kroppen ger tillräckligt med material för en hel doktorsavhandling. Det är ett arbete som kan ta flera år. Med hjälp av AlphaFold har vi bidragit till att påskynda den här processen: Genom att vika 200 miljoner proteinstrukturer – nästan alla proteiner som vi känner till – har AlphaFold potentiellt möjliggjort framsteg som i annat fall skulle ta hundratals miljoner år att uppnå. Den senaste generationen, AlphaFold 3, kan även förutsäga strukturen hos andra biomolekyler som DNA och RNA. När vi utvecklade AlphaFold kunde vi bygga vidare på otaliga forskares preliminära arbete. Varje gång

Genom att lösa några av de tuffaste vetenskapliga och ingenjörsrelaterade utmaningarna i vår tid strävar vi efter att skapa banbrytande teknik.

de avkodade ett proteins struktur lagrades den 3D-strukturen i en databas. Den här databasen, med fler än hundra tusen proteinstrukturer, fungerade som en träningsgrund för AlphaFold. Med tanke på AlphaFold 2-teknikens enorma potential beslutade vi oss för att göra den tillgänglig för forskningsgrupper världen över, i form av öppen programvara. Under de senaste två åren har AlphaFold-databasen gett fri åtkomst till våra 200 miljoner förutsägelser av proteinstrukturer, inklusive 20 000 från människokroppen. Den här kostnadsfria databasen med förutsägelser har hjälpt till att demokratisera vetenskaplig forskning och har nu använts av över två miljoner forskare från 190 länder. I Europa har databasen använts av välrenommerade institutioner som Oxfords universitet, Köpenhamns universitet och Leibniz-institutet för troposfärisk forskning. Den hjälper även team i utvecklingsländer som annars inte skulle ha haft den forskningsinfrastruktur som krävs för att tolka proteinstrukturer i experiment.

Förutsägelser påskyndar arbetsflöden

AlphaFold används vid forskning rörande en mängd olika hälsofrågor, från utvecklingen av ett vaccin mot malaria (nästa sida) till bättre förståelse för covid-19, cancer och andra sjukdomar. Programvaran används även vid icke-medicinsk forskning, såsom utvecklingen av plastätande enzymer (nästa sida) eller motverkande av smittämnen som hotar våra matgrödor. Många forskare som använder AlphaFold har sagt att dess förutsägelser hjälpt dem att förkorta sina arbetsflöden med flera år – vilket gör att vi snabbare får lösningar på några av de största utmaningarna som mänskligheten står inför. AI och maskininlärning ger oss de verktyg som krävs för att förstå det sofistikerade system vi kallar livet. Men det tar inte slut med AlphaFold och proteinstrukturer. Vi har också utvecklat ett AI-verktyg som skulle kunna bidra till att revolutionera materialvetenskapen. Verktyget ökar dramatiskt hur snabbt och effektivt upptäckter görs, genom att förutsäga nya materials stabilitet. Det har upptäckt 2,2 miljoner nya kandidater och identifierat 380 000 stabila material. Bland dessa finns kandidatmaterial som har potential att göra viss teknik mer miljövänlig. Det gäller allt från effektiva och hållbara batterier för elbilar till supraledare för mer effektiva datorer. I syfte att lösa några av vår tids tuffaste vetenskaps- och ingenjörsutmaningar strävar vi efter att

skapa banbrytande teknik som kan föra vetenskapen framåt, förändra hur vi arbetar, fungera i mångskiftande samhällen och förbättra livet för flera miljarder människor. Med tanke på de enorma utmaningar som mänskligheten står inför är AI inte längre bara något som är »bra att ha«, det är en grundläggande förutsättning för snabbare framsteg inom vetenskapen. Men det här uppdraget är för stort och för viktigt för att vi ska klara det helt själva. Vi måste arbeta tillsammans för att kunna maximera AI:s potential, och det är därför vi på Google samarbetar med forskare och forskningsinstitut i hela Europa och har en dialog med beslutsfattare och samhället i stort. Samtidigt är vi medvetna om att vi måste agera ansvarsfullt och minska de reella riskerna med AI, som misstag eller missbruk. Med hjälp av vetenskaplig metod och en helhetssyn på ansvar och säkerhet arbetar vi för att AI ska gynna alla och bidra till att göra världen bättre.

Gemini tillhandahöll en sammanfattning av artikeln, som färdigställdes av redaktörsteamet.

Pushmeet Kohli från Google DeepMind beskriver hur artificiell intelligens, särskilt verktyg som AlphaFold, påskyndar vetenskapliga upptäckter. AlphaFold har revolutionerat forskningsprocedurer inom bland annat proteinforskningen och används även för att forska om sjukdomar som malaria och bekämpa klimathotet genom att utveckla mer hållbara material och återvinna plast. Kohli lyfter fram vikten av samarbete – AlphaFold har gjorts tillgänglig för forskningsgrupper världen över i form av öppen programvara. AI är avgörande för att snabbare hitta lösningar på mänsklighetens problem och på ett säkert och ansvarsfullt sätt göra världen bättre.

AI i praktiken

Forskare använder AlphaFold för att arbeta med en mängd olika utmaningar. Nedan följer två exempel:

01.

MOTVERKA MALARIA

Varje år dör fler än 600 000 människor av malaria. Forskare världen över letar efter effektiva vaccin. En utmaning är malariapatogenernas föränderlighet. Patogenerna kommer in i blodomloppet via bett från infekterade myggor. Där kringgår de immunsystemet genom att konstant ändra sin egen struktur och värdcellernas struktur. Forskare på Oxfords universitet har använt AlphaFold för att ta reda på vilka delar av ett protein som de kan använda för en ny generation vacciner som attackerar parasiterna genom hela deras livscykel. Tidigare har forskare behövt studera tusentals molekyler var för sig för att hitta de som är mest lovande. AlphaFold kan bidra till att påskynda sökandet, vilket leder till lovande behandlingar som hjälper till att förhindra utbrott och spridning av malaria.

02. ÄTA PLAST

Återvinning av plast har hittills visat sig vara svårt, eftersom det främst är blandade plasttyper som används inom industrin. Det är tidskrävande att separera de individuella komponenterna, vilket gör det praktiskt taget omöjligt att återvinna materialen helt. 400 miljoner ton plastavfall produceras varje år, och på grund av återvinningssvårigheterna bränns en stor del av det avfallet. Eller så hamnar det i världshaven. En lösning skulle kunna vara att utveckla enzymer som bryter ner de här förorenande plasterna. Forskare vid Portsmouths universitet använde AlphaFold för att identifiera 100 enzymstrukturer på bara några dagar, vilket gjorde att teamet kunde konstruera snabbare, billigare och mer stabila enzymer för återvinning av plast. Den här metoden fungerar redan mycket väl på liten skala: På bara tio timmar kunde de bryta ner ett ton plastavfall nästan helt och hållet. På en industriell skala skulle den här typen av arbete kunna revolutionera återvinningen av plast och väsentligt minska mängden marint avfall.

AI­VERKSAMHETER I EUROPA

AI är inte bara framtiden. Redan nu gynnar den både nystartade och etablerade företag inom allt från cybersäkerhet till radiologi på platser som Dublin, Köpenhamn och Madrid. Här är tio företag, institutioner och icke-statliga organisationer som dagligen använder sig av AI – vilket gynnar kunder, patienter och anställda.

SPOTIFY

För musikfans världen över

Med fler än 600 miljoner användare globalt är Spotifys musikstreamingtjänster en sann europeisk framgångssaga. Under 2016 migrerade Spotify 1 200 onlinetjänster och databehandlingsstrukturer till Google Cloud för en mer effektiv drift och åtkomst till Googles AI-funktioner. Spotify utvecklar sina tjänster med hjälp av Googles stora språkmodeller för att identifiera lyssnarmönster och skräddarsy personliga rekommendationer för användarna. Datasekretess är en central del i denna process. Funktioner som Discover Weekly och Spotify Wrapped använder AI för att skapa skräddarsydda spellistor och datadriven storytelling som stärker användarnas lojalitet. Spotify tar även hjälp av AI för att identifiera och ta bort potentiellt skadligt innehåll och skapa en säkrare miljö för sina användare.

Spotifys användning av AI har lett till mer engagerade användare och en tvåsiffrig tillväxt av Premiumprenumeranter.

CROWDSEC

Gör internet säkrare

Under 2010-talet arbetade Philippe Humeau och Thibault Koechlin med högsäkerhetshosting och utvecklade ett system som blockerade hotfulla aktörers IP-adresser. En dag attackerades en av deras kunder av en hackare som använde sig av fler än 3 000 IP­adresser. De lyckades stävja attacken, men det väckte en tanke hos Humeau och Koechlin: »Tänk om vi delade de här IP-adresserna med våra kollegor i branschen? Det skulle väl störa den här cyberbrottslingens verksamhet ännu mer?«

År 2020 startade de två fransmännen CrowdSec, ett företag för cybersäkerhet i Nantes. Företaget erbjuder ett system med öppen källkod för intrångsbekämpning som är samarbetsbaserat och proaktivt, samt en brandvägg för webbprogram. Varje gång en IP-adress uppvisar misstänkt beteende blockeras den och delas. Om IP-adressen rapporteras av tillräckligt många hamnar den på en blockeringslista som uppdateras i realtid, vilket gör att användare kan skydda varandra. AI spelar en viktig roll i att undvika falska alarm och för att identifiera komplexa beteenden, plötsliga beteendeförändringar, attacker med lågt signal-brusförhållande, IP-adresser som samarbetar eller IP-adresser för så kallade residential proxies. Tack vare de senaste AI-genombrotten kunde CrowdSec gå från ett klassiskt expertsystem till ett system grundat på maskininlärning som kan analysera tolv miljoner signaler varje dag. Nu börjar andra AI-system lära sig av CrowdSecs unika dataset för att föreslå egna lösningar.

CrowdSecs unika metod gjorde företaget till en omedelbar framgång. De använder Googles verktyg och produkter och deltog förra året i den första upplagan av programmet Google for Startups Growth Academy: Cybersecurity. Idag används CrowdSec av över 100 000 aktiva användare i över 190 länder och skyddar mot fler än 10 attackklasser i 500 olika scenarier.

CLEVERGY

Sparar pengar och skyddar klimatet

Analysera, optimera och kontrollera din energiförbrukning via en AI-baserad app: Det är ett erbjudande med tydligt värde. Men Clevergy har ett större mål än bara kostnadsbesparingar. Det Madrid-baserade företaget deltog i programmet Google for Startups Growth Academy: Sustainability under 2022. Kärnan i företagets lösning är Google Cloud, som ger Clevergy den arkitektur som behövs för att analysera miljontals datapunkter, som energiförbrukning per timme, vädermönster och hushållsinformation, för att skapa skräddarsydda rekommendationer. Det kan innefatta allt från tips för att få ut det mesta av din solenergiinstallation till att identifiera de bästa klockslagen att ladda din elbil eller slå på diskmaskinen. »Vi vill skapa en plattform som underlättar energiomställningen för alla hushåll«, säger Beltran Aznar, VD och en av företagets grundare.

För att uppnå detta samarbetar Clevergy med energileverantörer, som spanska Naturgy, eller installatörer av solpaneler. Via Clevergy kan de erbjuda sina kunder en app som ger konkreta insikter om deras energiförbrukning. Med hjälp av dessa insikter kan företag se var det finns utrymme för korsförsäljning och hjälpa sina kunder att minska sitt energislöseri och sina energikostnader. Denna metod ger nöjdare kunder och ökade intäkter, samtidigt som den bidrar till att skapa en mer hållbar framtid. Energieffektivitet är en av hörnstenarna i EU:s mål för minskade koldioxidutsläpp, och AI-baserade lösningar som Clevergy kan utgöra ett viktigt bidrag till miljöarbetet.

SOCIALSPACE

Hjälper unga att ta kontroll över sin psykiska hälsa

Enligt en undersökning från 2021 utförd av en dansk myndighet kämpade en av tre kvinnor och en av fem män i åldern 16–24 år med sin psykiska hälsa. Det innebär en ökning på mer än sju procent på ett årtionde. SocialSpace, en icke-statlig organisation med säte i Köpenhamn, vill bidra till att vända på den här trenden genom att hjälpa unga att ta kontroll över sitt psykiska välmående.

SocialSpace grundades 2021 av Freja Sangild Boysen, som hade personlig erfarenhet av att försöka hitta rätt i det komplicerade danska systemet med över 70 kostnadsfria terapitjänster. SocialSpace har utformat en app med en AI-baserad chattbot som guidar unga genom det här ekosystemet. »Vi tror att digitala verktyg kan vara en del av lösningen«, säger SocialSpace.

Chattboten bygger på Gemini från Google och har tränats på SocialSpaces användardata. Dess syfte är att skapa en interaktiv och smidig upplevelse för alla som söker hjälp. Den erbjuder personanpassat anonymt stöd och använder sig av empatiskt språk för att uppmuntra unga att öppna upp om sina upplevelser. Baserat på de här samtalen och de nyckelord som kan hittas på tjänsteleverantörernas webbplatser föreslår chattboten ett relevant urval av tjänster för användaren. Med hjälp av AI-chattboten räknar SocialSpace med att fördubbla sitt användarantal på två år, och de hoppas att liknande appar i andra länder kan följa deras exempel.

DEEPHEALTH

Tar hjälp av AI för att bekämpa lungcancer

Enligt Europeiska kommissionen (europeiska cancerinformationssystemet) är lungcancer den främsta orsaken till cancerrelaterade dödsfall i Europa. Men när den upptäcks i ett tidigare stadium har patienterna fler behandlingsalternativ och en större chans att överleva. Med hjälp av datortomografi går det att upptäcka cancer i tidigt stadium, men den komplexa och tidskrävande analys som krävs för att identifiera och diagnostisera cancertumörer på bilderna har varit ett stort hinder.

DeepHealth, en global ledare inom AI-baserad hälsooch sjukvårdsinformatik, har utvecklat en banbrytande AI-lösning som är utformad för att hjälpa röntgenläkare att identifiera cancer. Genom att låta AI automatiskt identifiera och segmentera knölar i lungorna kan röntgenläkare tolka datortomografibilder med större säkerhet och upp till 42 procent snabbare, enligt en studie av Hempel et al.

Idag används DeepHealths AI-baserade lösning för att hjälpa röntgenläkare i en av världens största screeninginsatser för lungcancer, engelska National Health Services riktade program för kontroll av lunghälsa. Data från den brittiska regeringen visar att 76 procent av de fall av cancer som upptäcktes hittades vid tidigare stadier.

Programmet är ett utmärkt exempel på AI:s potential att förbättra kliniska resultat och optimera screeningmetoder för att upptäcka sjukdomar så tidigt som möjligt. DeepHealth tänjer på gränserna för vad som är möjligt att uppnå med medicinsk bildåtergivningsteknik genom att använda sig av AI i storskaliga screeningprogram, som en del av sina helhetsomfattande lösningar för lung-, bröstoch prostatahälsa.

Optimerar sjukhusprocesser med AI

Professor Jens Scholz talar klartext: »Ett sjukhus som idag inte aktivt utforskar artificiell intelligens har inte tagit steget in i 2000-talet.« Som VD för universitetssjukhuset i Schleswig-Holstein (UKSH) förstår han att hälso- och sjukvårdssektorn är i akut behov av modernisering. »Bara under förra året behandlade vi en halv miljon patienter på UKSH«, berättar Scholz. »Artificiell intelligens skulle kunna förbättra den processen för alla inblandade – till exempel på akutvårdsavdelningen.« Under en pilotfas ska AI användas för att optimera processer i syfte att ge snabbare vård, minska arbetsbelastningen för sjukhuspersonalen och använda resurser mer effektivt.

Enligt Scholz är en av fördelarna med AI att den redan kan länka patientinformation med befintliga data från tidigare behandlingar medan patienten transporteras till sjukhuset. Till och med innan patienten anländer skulle AI kunna använda olika datapunkter, som patientens vitalparametrar, för att lista ut vilka behandlingar som troligen behövs. På så vis skulle AI kunna hjälpa till att bättre koordinera de nödvändiga resurserna. »Tekniken har en enorm potential«, säger Scholz. När det gäller AI är UKSH en pionjär bland tyska sjukhus. Sjukhuset arbetar intensivt med en mängd olika AI-tillämpningar. Till exempel kan anställda använda AI-baserade språkmodeller för att skriva utkast till läkarbrev. För att kunna tillämpa AI effektivt även när det gäller känsliga data använder sig UKSH av det nationella moln som drivs av T-Systems och Google och som efterlever särskilt höga säkerhetskrav. Dessutom lagras alla data enbart i Tyskland. Genom att låta AI ta över så många administrativa uppgifter som möjligt har man uppnått det främsta målet med all AI-användning, nämligen att frigöra tid för sjukvårdspersonalen att ta hand om sina patienter.

CARREFOUR

Minskar kostnader och minimerar matsvinn

Dagens shoppare förväntar sig mer än bara välsorterade hyllor – de kräver smidiga digitala upplevelser, från bekväm onlinebeställning med butiksupphämtning till anpassade inventarierekommendationer. Den ledande detaljhandelskedjan i Europa, Carrefour, har tagit fasta på den här utvecklingen och går igenom en omfattande digital omvandling för att uppfylla konsumenternas förväntningar och hålla sig steget före konkurrenterna.

För ett företag i Carrefours storlek är en sådan förändring ingen liten sak. För att minska kostnaderna och öka lönsamheten har företaget samarbetat med Google Cloud för att leverera AI-baserade lösningar. I sina belgiska butiker använder Carrefour AI för att optimera lagerhanteringen. Med hjälp av sofistikerade algoritmer som drivs av enorma mängder inköpsdata kan de bättre förutse efterfrågan. Därmed kan butiken hålla optimala lagernivåer och förutse när det är dags att göra nya beställningar.

Resultaten talar för sig själva: Sedan Carrefour började använda Google Cloud har driftskostnaderna minskat med 40 procent och energiförbrukningen för företagets IT-enhet har minskat med 45 procent. AI-systemet fungerar även som ett kraftfullt verktyg för att minska matsvinn. Genom att proaktivt identifiera livsmedel som snart går ut och rekommendera prissänkningar minimerar Carrefour matsvinn och ekonomiska förluster – vilket gynnar både företaget och miljön.

ELEVENLABS

Ger den digitala världen en röst

Det nystartade AI-företaget ElevenLabs verkar för att göra innehåll allmänt tillgängligt på alla språk och med alla typer av röster. Det polska företaget grundades som ett resultat av grundarens frustration över monoton dubbning. Nu har de utvecklat sin egen modell som kan generera människoliknande tal från text. ElevenLabs modeller kan läsa av sammanhang och på ett realistiskt sätt återge tonfall, talrytm och betoning, samt förmedla textens känslomässiga nyanser. Detta innebär att en kriminalroman kan ha ett annat tonfall än en kärleksdikt och att rösterna kan anpassas efter kön, ålder eller dialekt. Genom att samarbeta med Google Cloud har ElevenLabs fått den infrastruktur de behöver för att pålitligt betjäna kunder världen över i stor skala och med konsekvent drifttid.

Företagets teknik används för att läsa upp ljudböcker och nyhetsartiklar, blåsa liv i TV-spelskaraktärer, hjälpa till med förproduktion av film, automatisera lokaliseringsprocesser, skapa dynamiskt ljudinnehåll för sociala medier och annonser, ge en röst till kundtjänst och utbilda sjukvårdspersonal.

Men ElevenLabs vision går djupare än så. Företagets grundare Piotr Dąbkowski och Mateusz Staniszewski strävar efter att demokratisera åtkomsten till textinnehåll för personer med synnedsättning och hjälpa de som har tappat rösten att återfå den. Företaget fokuserar både på att bygga högkvalitativa AI-ljudprodukter och att förbättra skyddet mot missbruk. De verkar för ansvarsfull AI med innehållstransparens och använder sig därför av avancerade modereringssystem, bedriver samarbeten för säkerställande av innehållsursprung och har även utvecklat egna röstigenkänningsmekanismer.

AA

IRELAND

Förbättrar den digitala upplevelsen för sina kunder

The AA (Ireland) grundades 1910 och är ett välkänt varumärke i landet. Företaget är mest känt för sin vägassistanstjänst, men är även en ledande förmedlare av bilförsäkringar samt hem- och reseförsäkringar. Tillsammans med designbyrån Granite började The AA (Ireland) under 2021 att omvandla sin webbplats med hjälp av AI-verktyg. Fokus låg på att göra det smidigare för användare att få offerter för bilförsäkringar. »Vår nyutvecklade bilförsäkringsprocess använder sig av AI-baserade rekommendationer om placering, flöde och optimering, vilket snabbar på processen betydligt, minskar den kognitiva belastningen för användaren och förbättrar användarnöjdheten i stort«, säger The AA (Ireland). Dessutom har generativa AI-modeller som Googles Gemini visat sig vara värdefulla när det gäller att finputsa annonsmaterial och utveckla digitala annonskampanjer som tilltalar viktiga målgrupper. »Gemini hjälper oss att skapa och finjustera annonstext och att hitta annonsmaterial vi kan använda. Men Gemini hjälper oss också att undersöka konkurrenslandskapet«, säger företaget och tillägger att tekniken hjälper dem att snabbt anpassa sig och uppfylla de föränderliga kundbehoven. »På The AA (Ireland) omvandlar vi ständigt företaget, som är byggt på över 100 år av historia och tillit, och vi ser AI som en del av vårt team.«

BOWER

Arbetar för att uppnå cirkulär ekonomi

Under 2021 producerade Europeiska unionen mer än 84 miljoner ton förpackningsavfall. Det är en ökning på sex procent jämfört med 2020, eller runt 190 kilo per invånare. Mindre än hälften av det kommunala avfallet återvinns. Suwar Mert och Berfin Roza Mert, två syskon från Stockholm, vill hjälpa folk att bli bättre på att återvinna sitt skräp. 2018 skapade de Bower, en AI-baserad mobilapp som identifierar material och förpackningar och hänvisar användare till närliggande avfalls- eller återvinningscentraler där de kan kassera föremålet på rätt sätt.

Användare kan antingen skanna en streckkod eller ta ett foto av föremålet. Tack vare en nyutvecklad datorseendemodell med öppen källkod som tränats på Googles Gemini fungerar appen nu världen över och kan identifiera de flesta hushållsföremål med över 90 procents precision. Den känner igen både objektet och vad det är gjort av, matchar det med lokala återvinningsriktlinjer och hjälper därmed användare att kassera objektet på rätt sätt. För att uppmuntra användare att interagera med appen har utvecklarna gjort återvinningen till ett spel med utmaningar, tävlingar, pengabelöningar och spårning av koldioxidbesparingar.

Bower har för närvarande fler än 650 000 användare och är tillgänglig globalt. Under 2023 fick Bower 1,75 miljoner euro i finansiering via Google.org och fick stöd från ett team av Google Fellows för att kunna skynda på appens utveckling. Syskonens mål är ambitiöst: att spara in 500 000 ton koldioxid varje år med hjälp av återvinning.

»Smart lagstiftning möjliggör större fördelar«

Cecilia Bonefeld-Dahl, generaldirektör på DIGITALEUROPE, Europas ledande organisation för digital teknik, och Joëlle Barral, Senior Director of Research and Engineering på Google DeepMind, diskuterar den europeiska rättsakten om artificiell intelligens och dess inverkan på Europas konkurrenskraft.

Cecilia, för några månader sedan trädde den europeiska rättsakten om artificiell intelligens (AI-akten) i kraft som världens första omfattande lagstiftning rörande AI. Vad har du för perspektiv på att EU inför banbrytande lagstiftning för AI?

CBD Att försöka lagstifta inom ett område som är så nytt är historiskt. På några punkter är det bra, på andra är det mindre bra. Förra året gick bara runt sex procent av allt AI-riskkapital till nystartade företag i EU, vilket är väldigt lite. Vi har ett stort antal mindre AIföretag. Bristen på konsolidering gör det svårt att locka till sig investeringar och konkurrera globalt.

Hur tror du att AI-akten kommer att påverka Europas konkurrenskraft?

CBD Den har definitivt inte gjort företag med huvudkontor i Europa mer konkurrenskraftiga. Många har redan flyttat sin verksamhet till USA. Europeiska konsumenter kommer inte att få tillgång till nya produkter som dyker upp på marknaden först. Vi måste snabba på vår flexibilitet och vi kommer inte att vinna med hjälp av lagstiftning.

Joëlle, du är Director of AI Research på Google DeepMind. Hur tror du att AI-akten kommer att påverka ditt arbete och utvecklingen av AI-teknik?

JB Den påverkar redan allt vi gör. Vi har ett internt beredskapsprogram för AI-akten. Våra team gör sig redo att efterleva kraven på dokumentation, testning och tillsyn. Vi måste se till att den praktiska tillämpningen av detta anpassas allteftersom tekniken utvecklas.

Google är ett globalt företag och verkar därför inom många olika typer av regelmässiga ramverk. Hur navigerar företaget i dessa komplexa frågor för att säkerställa ansvarsfull utveckling och lansering av AI i olika regioner?

Gemini gav inspiration till relevanta frågor att ställa i intervjun och hjälpte till att sammanfatta relevanta studier.

JB Många länder inser att AI är en otrolig möjlighet för samhället, samtidigt som de förstår att det är en utmaning att se till att tekniken är redo för utbredd användning. Det är viktigt att länder samarbetar för att utveckla en allmänt accepterad global styrning. För att säkerställa konsekvent och ansvarsfull utveckling och lansering av AI globalt har vi ett nära samarbete med myndigheter, lagstiftare och branschexperter för att förstå lokala nyanser och anpassa våra produkter och tjänster i enlighet med dem.

Tror ni att det är möjligt att utveckla en uppsättning AI-regler som går att tillämpa globalt?

JB Jag är hoppfull: Om vi lyckas med det gemensamma ramverket kommer situationen att se helt annorlunda ut om några decennier jämfört med om vi alla hanterar frågan separat.

CBD Teknikföretag är internationella. Så nationella eller till och med regionala regler skapar svårigheter. Alla kommer att kunna dra nytta av ett samordnat ramverk.

DIGITALEUROPE publicerade nyligen en studie som visar att EU ligger efter sina globala konkurrenter inom de viktigaste teknikområdena, inklusive AI. Vilka är de främsta skälen till detta?

CBD Att EU trots allt består av 27 olika länder! Jag är en före detta företagsledare och jag valde att bygga ut företaget utanför Europa först. Så är det för många teknikföretag. För att skapa skalbarhet i Europa måste det vara en enda marknad på riktigt. Att ta bort de nuvarande barriärerna är kommissionens viktigaste jobb under den kommande mandatperioden.

Vad kan eller bör politikens roll vara för att främja Europas konkurrenskraft vad gäller AI?

JB Nästa EU-mandatperiod innebär en möjlighet att utveckla en flerårig strategi och policyagenda som drar nytta av AI och annan digital teknik för att främja EU:s konkurrenskraft, med stöd från ett starkt transatlantiskt samarbete. Beslutsfattare bör fokusera på att införliva och verkställa politik som främjar vetenskapliga genombrott, innovation inom digital teknik och bred implementering av digital teknik i stora och små organisationer inom alla sektorer. Dessutom bör teknikekosystemet vara en plats där aktörerna stärker varandra. Människor måste kunna och vilja röra sig mellan nystartade företag, stora företag och den akademiska världen.

För att reglera AI krävs en fin balans mellan att främja innovation, möjliggöra fördelar för samhället i stort och hantera inneboende risker. Hur kan beslutsfattare uppnå denna jämvikt och undvika alltför omfattande reglering?

CBD Fråga företagen: Vad är svårt för er? Ett företag med 50 anställda kommer att ha en direkt kostnad på 300 000 euro bara för att implementera AI-akten. Vem ska betala för det? Vi behöver ett investeringsprogram. Om vi inte får det kommer vi att sinka företagen ytterligare och de kommer att anlita advokater istället för kodare. Och jag tycker att det är rimligt att säga: Om ett företag skickar in alla dokument som krävs för att lansera en produkt som placeras i en av riskkategorierna bör de kunna förvänta sig att få svar inom tre månader. Om inga potentiella problem rapporteras under den tiden bör produkten automatiskt anses följa reglerna. JB Vi måste se till att AI regleras på ett sätt som uppmuntrar och möjliggör de större samhällsmässiga och ekonomiska fördelar som AI kan medföra. Samtidigt bör reglerna bemöta teknikens risker och problem, samt den oro som många känner inför tekniken. Nu när AI-akten redan har antagits kommer detta vara särskilt viktigt att ha i åtanke medan förfarandekoden utformas och implementeras under de kommande månaderna. Förfarandekoden är ett verktyg för att överbrygga klyftan mellan antagandet av samordnade europeiska standarder och de skyldigheter som träder i kraft för leverantörer av AI-modeller för allmänt bruk.

Vilka andra allmänna villkor är viktiga för att främja AI-innovation och konkurrenskraft i Europa?

»Det finns ingen skalbarhet i Europa om det inte blir en enda marknad. Att ta bort de befintliga barriärerna är kommissionens viktigaste jobb under den kommande mandatperioden.«

CECILIA BONEFELD-DAHL

JB Investering i forskning och utveckling är avgörande. Just nu spenderar USA mer än dubbelt så mycket per capita på FoU kring AI jämfört med EU. FoU är av yttersta vikt för att bättre förstå fördelarna och riskerna med AI och hur man hanterar dem. Dessutom är det viktigt att bygga rätt underliggande infrastruktur. Vi borde även satsa mer på Europas åtgärder för att fortbilda och omskola arbetstagare och företag, med fokus på AI-kompetens.

Studien som utfördes av DIGITALEUROPE lyfter även fram hur viktigt det är med strategiskt samarbete. Hur kan företag, den akademiska världen och myndigheter samarbeta för att skynda på AI-innovation och stärka Europas position i det globala AI-landskapet inom de kommande fem åren?

CBD Vi måste ha ett större utbyte. Jag ser inget som talar emot att vi uppmuntrar företag att dela med sig av sina kunskaper. Det finns många advokater som granskar lagstiftningen. De kommer att behöva kunskap om hur AI byggs och hur man dokumenterar det. Det finns även reella hot, som cyberattacker av illasinnade aktörer, och många andra saker som vi behöver lära oss mer om och lära ut till varandra.

Joëlle, Google har sina egna AI-principer. Varför utvecklades de och hur styr de ansvarsfull utveckling och intern användning av AI?

JB 2018 var vi ett av de första företagen som implementerade AI-principer. Den första principen slår fast att AI måste vara till nytta för samhället. De andra principerna ser till att vi inte använder oss av tekniken om det kommer att orsaka skada. Våra AI-principer beskriver även de användningsområden som vi inte står bakom, som massövervakning eller vapen. Våra team använder dessa principer som vägledning när de arbetar med olika projekt, från utvecklingsfasen till produktlanseringen. Vi lever efter de här principerna.

Låt oss prata om den offentliga sektorn: Hur tror ni att AI kan hjälpa myndigheter och politiker att effektivisera sitt arbete och den offentliga sektorns arbete i allmänhet?

CBD De bör använda AI för att ta reda på hur de kan spendera mindre offentliga medel och skapa mer värde. Det kan innebära allt från att bota cancer till att bekämpa pandemier och cyberbrott.

JB AI erbjuder personanpassning. Ett aktuellt exempel är staden Padova i Italien, som tog emot många telefonsamtal till följd av att luftkvaliteten i staden var dålig. Med hjälp av AI kunde de ge invånarna bättre svar och frigöra resurser som kunde användas på bättre sätt. Det finns otaliga exempel som detta.

»Europa måste inse att de hamnade på efterkälken inom teknikutveckling för 20 år sedan

och att de

nu har möjligheten

att

komma ikapp. Kompetensen finns där.«

JOËLLE

BARRAL

För att sammanfatta, hur ser AI:s framtid i Europa ut?

JB Europa måste inse att de hamnade på efterkälken inom teknikutveckling för 20 år sedan och att de nu har möjligheten att komma ikapp. Kompetensen finns där. Jag tror att Europa har en mycket god möjlighet att bli en stor aktör i den här nya eran.

CBD Skulle det vara orealistiskt att säga: 25 procent av offentliga medel i Europa går till den digitala omvandlingen av samhället? Vi skulle kunna bli specialister inom några av de områden som ofta ignoreras idag, som sjukvård, utbildning eller kampen mot klimatförändringar. Vi använder oss inte av vår fulla potential inom vissa av de områden som är viktiga för Europas invånare.

ENORM POTENTIAL

Artificiell intelligens kan ge den europeiska ekonomin ett starkt uppsving enligt en ny studie som utförts på uppdrag av Google. Martin Thelle, Senior Partner på Implement Consulting Group och medförfattare i studien, förklarar AI:s specifika potential – och vad EU måste göra för att verkligen ta vara på den.

Du har precis färdigställt en rapport på uppdrag av Google om generativ AI:s påverkan på EU:s ekonomi. Vilka var de viktigaste upptäckterna?

Vi uppskattar att generativ AI har potentialen att öka EU:s BNP med 8 procent, eller mellan 1,2 och 1,4 biljoner euro, under det kommande årtiondet. Utbredningen väntas öka snabbt och följa en S-kurva, där den marginella utbredningen kommer att nå sin topp om cirka tio år. AI-användningen sprider sig avsevärt snabbare än tidigare teknik, där det ofta har behövts årtionden för att uppnå utbredd användning. Över 60 procent av jobben kommer att kompletteras av AI, vilket kommer att öka produktiviteten genom att automatisera tidsödande uppgifter och göra det möjligt för arbetstagare att fokusera på värdeskapande aktiviteter. Vi måste investera i kompetensutbildning för att ta tillvara dessa fördelar och hjälpa människor att anpassa sig till förändringarna.

Vissa, som Googles VD Sundar Pichai, menar att AI kommer att förändra världen snabbare än elektriciteten gjorde. Håller du med? Absolut. Thomas Edison uppfann glödlampan för över 160 år sedan, men det finns fortfarande hundratals miljoner människor som inte har åtkomst till elektricitet. AI förväntas uppnå utbredd användning på

bara 20–30 år. Världen är mycket mer sammankopplad nu än den var 1879, vilket möjliggör en snabbare spridning av teknik.

Exakt hur kan AI stärka produktiviteten och konkurrenskraften i Europa?

AI har potentialen att förbättra produktiviteten avsevärt genom att automatisera rutinmässiga, repetitiva och tidsödande uppgifter, så att de kan slutföras snabbare och med färre fel. Dessutom kan AI påskynda arbetsprocesser genom att hjälpa till med komplexa kognitiva uppgifter som att skriva, analysera stora dataset och sammanställa information. Den här produktivitetsökningen är avgörande för att den europeiska ekonomin ska förbli konkurrenskraftig, och den kan bidra positivt till både ekonomin och vetenskapen.

På tal om vetenskap – hur kan AI bidra till att driva på forskningsgenombrott i Europa?

AI kan hjälpa experter att analysera och hantera de stora dataset som krävs för vetenskaplig innovation och därigenom påskynda processerna. AI kan även automatisera och simulera experiment och därmed spara både tid och kostnader för vetenskapliga upptäckter. Inom läkemedelsforskning kan AI till exempel förutsäga mole-

Över

60 % 500–550

miljarder kr i ökad BNP i Sverige

kylära interaktioner och potentiella bieffekter. På så sätt får forskarna ett gediget stöd och forskningsfasen kortas ner. AI kan även främja samarbete mellan olika forskningsinstitut genom att möjliggöra effektiv delning och analys av data.

Vilka ekonomisektorer kan gynnas mest av AI, och vilka kommer inte att påverkas särskilt mycket?

Sektorer som har hög potential för att automatisera repetitiva kognitiva uppgifter, som informationsteknik, ekonomi och offentlig förvaltning, kommer att gynnas mest. Till exempel kan AI effektivisera finansiella transaktioner och efterlevnadskontroller och därigenom minska rörelsekostnaderna avsevärt. Sektorer som förlitar sig mycket på interaktion människor emellan eller manuella uppgifter, som vård­ och byggbranschen, kommer däremot inte att påverkas särskilt mycket av AI. Inom byggbranschen kan AI hjälpa till med produktionsplanering och säkerhetskontroll, men det är osannolikt att det manuella arbetet som krävs för att bygga strukturer kommer att automatiseras.

Historiskt sett har tjänstesektorn haft svårt att öka produktiviteten. I din rapport nämner du att tjänsteföretag kan gynnas oproportionerligt av AI. Kan du ge några konkreta exempel? Det stämmer. Ekonomier blir alltmer inriktade på tjänstesektorn, samtidigt som produktiviteten har stagnerat. I tjänstesektorn kan AI öka produktiviteten avsevärt, till exempel med hjälp av chattbotar inom kundtjänst och effektiviserad hantering av juridiska dokument och avtal. Till exempel kan advokatbyråer använda AI för att hjälpa jurister att snabbt granska avtal och juridiska dokument och minska tiden som läggs på dessa uppgifter. Dessutom kan kundtjänstavdelningar använda AI-chattbotar för att hantera vanliga frågor och frigöra mänskliga resurser för de mer komplexa problemen.

Gäller detta även offentliga tjänster i Europa?

Ja, AI kan effektivisera medborgartjänster med hjälp av automatiserade system som kortar ner väntetiden. Till exempel erbjuder AI-chatt-

av jobben förväntas förstärkas av generativ AI

botar i Portugal och Danmark service dygnet runt och personanpassar svaren baserat på omfattande offentliga databaser. Europeiska kommissionen använder redan AI för maskinöversättning i sina processer och förbättrar därigenom kommunikationen och effektiviteten. AI kan även hjälpa experter att hantera offentliga hälsodata, förutsäga sjukdomsutbrott och optimera resursfördelningen inom sjukvården.

Små och medelstora företag är ryggraden i många europeiska ekonomier. Hur kan de utnyttja AI för att öka produktiviteten trots sina begränsade resurser?

För små och medelstora företag kan det vara en utmaning att implementera AI på grund av begränsade IT-resurser och digitala färdigheter. Generativ AI är dock mycket mer intuitiv att använda tack vare att den interagerar på ett naturligt språk, och dessutom är billigare än tidigare teknikinnovationer. Med lägre eller inga datakrav blir det enklare för små och medelstora företag att implementera AI.

Vad tror du krävs för att Europa ska ta vara på möjligheterna med AI och undvika att halka efter andra globala ekonomier? Vilka är de största utmaningarna som måste övervinnas?

Europa ligger efter i den första vågen med AI-innovation, så för att komma ikapp måste de maximera användningen av befintlig teknik. EU måste upprätta gynnsamma AI-regelverk, investera stort i AIinfrastruktur och datorkapacitet samt verka för utbredd användning och tillgänglighet. Detta kräver omskolning och fortbildning för att arbetsstyrkan ska kunna utnyttja fördelarna med AI fullt ut. Påverkan på jobben kommer att motsvara annan teknisk utveckling, men det kommer inte att ske så många jobbförändringar som en del kanske befarar.

Kan du förklara närmare? Just nu verkar det som att många är optimistiska rörande

Hela rapporten för Sverige finns här.

Fortbildning för framtidens arbete

Google AI Essentials är en kurs som folk i olika arbetsroller och branscher kan gå i sin egen takt för att få grundläggande AI-kunskaper och därmed främja sin produktivitet. Det krävs ingen tidigare erfarenhet.

På under 10 timmar lär AI-experter dig om AI – och visar dig hur du faktiskt kan använda AI i verkliga livet.

Efter att du har slutfört kursen kommer du att få ett certifikat från Google som du kan dela med ditt nätverk och potentiella arbetsgivare. AI Essentials är en del av Google Career Certificates-programmet.

Läs mer på: grow.google/intl/europe/google-career-certificates/

AI:s potential att förbättra effektiviteten på jobbet, medan andra är oroliga för att förlora sitt jobb. Vad vill du säga till dem som oroar sig för sina jobb?

Störningen för arbetsmarknaden kommer sannolikt inte att bli större än vid tidigare tekniska skiften. Få jobb är i riskzonen, eftersom de aktuella AI-verktygen inte kan utföra alla uppgifter som krävs för ett jobb. Yrken som kräver interaktion mellan människor, som baristor eller kirurger, kommer inte att påverkas särskilt mycket. Endast runt sju procent av alla arbetstagare uppskattas bli mycket exponerade för AI, vilket innebär att mer än hälften av deras jobbrelaterade uppgifter potentiellt kan utföras av generativ AI någon gång i framtiden. En AI-driven ekonomi förväntas skapa nya jobbmöjligheter som vi inte känner till idag, som promptkonstruktion. De flesta jobb, över 60 procent, kommer att förstärkas av AI snarare än ersättas av den. Detta innebär att människorna kan fokusera på kritiska uppgifter medan AI tar hand om de repetitiva uppgifterna.

Vilka färdigheter behöver arbetstagare tillägna sig för att dra nytta av AI?

De behöver en mängd olika färdigheter, från grundläggande digital kompetens och AI-kunskap till avancerade kognitiva förmågor som kritiskt tänkande och analyskompetens. Generativ AI kommer även att skapa nya typer av jobb som vi inte kan föreställa oss än. Till exempel kommer det vara avgörande att förstå hur man tolkar och använder sig av AI-genererade insikter. Arbetstagare i alla sektorer kommer att behöva bli bekväma med att kontinuerligt lära och anpassa sig i takt med att AI-tekniken utvecklas.

En av utmaningarna som EU står inför rör den demografiska omställningen jämfört med andra ekonomiska supermakter. Vad får dig att tro att AI kan bidra till att hantera denna utmaning?

AI frigör tid så att Europas arbetsstyrka kan ta itu med personalbrist i viktiga sektorer som sjukvård, ingenjörsteknik och utbildning. Till exempel kan AI avsevärt öka effektiviteten för sjukvårdspersonal och

potentiellt råda bot på upp till 40 procent av den aktuella bristen. Inom utbildning kan AI erbjuda personanpassade inlärningsupplevelser och hjälpa lärare med administrativa uppgifter så att de kan fokusera mer på att lära ut och engagera eleverna. Dessutom kan AI-drivna lösningar inom ingenjörsteknik optimera projekthantering och resursfördelning och motverka kompetensbrister inom sektorn.

Trots AI:s enorma potential i Europa lyfter din rapport fram en växande klyfta mellan Europa och USA vad gäller forskning och utveckling inom AI. Vad innebär det för den europeiska ekonomin, och vilka steg kan vidtas för att överbrygga klyftan i framtiden? Om den aktuella trenden fortsätter kommer USA och möjligen Kina att leda AI-utvecklingen, medan Europa förblir en användare. Detta kan innebära att USA kommer att nå allt större ekonomiska vinster från AI jämfört med Europa. För att överbrygga klyftan bör EU främja lokal forskning och utveckling inom AI och skapa nya program eller verktyg baserade på befintliga modeller. Samarbeten som utnyttjar Europas enorma resurser kan vara mer givande än att fokusera på enskilda genombrott inom forskning och utveckling. Till exempel kan EU etablera gemensamma AI-forskningscenter och främja offentliga och privata partnerskap för att driva på innovationen.

På tal om innovation – var i Europa ser du den ljusaste framtiden för AI-implementering?

Digitalt utvecklade marknader som Estland, Nederländerna och Norden förväntas leda AI-implementeringen tack vare sin digitala kompetens. Estlands e-Residency-program och digitala myndighetstjänster är ett utmärkt exempel på hur nytänkande politik kan driva på AI-implementeringen. Det finns dock lovande utveckling även i Frankrike, Spanien och Portugal. Frankrikes investering i AI-startupföretag visar hur riktad finansiering kan stödja tillväxten av AI-ekosystem. Dessa exempel visar att man förstår och tillvaratar potentialen hos AI i många delar av Europa. Nu är det viktigt att se till att länderna i Europa tillsammans kan hålla jämna steg med andra globala regioner.

MINSKA UTSLÄPP

Bekämpning av kondensationsstrimmor är ett effektivt sätt att minska luftfartens klimatpåverkan. Googles AI-verktyg kan bidra till detta genom att hjälpa flygledningen att identifiera optimala flygvägar.

Kommer du ihåg första gången du såg upp mot himlen när du närmade dig flygplatsen? De vita molnstrimmorna man ibland ser efter flygplan kan vara vackra, men de kan även ha en förvånansvärt stor miljöpåverkan. Forskning visar att dessa kondensationsstrimmor står för runt en tredjedel av luftfartens påverkan på den globala uppvärmningen. Att få bukt med dem är därför en viktig del i kampen mot klimatförändringar.

Google Research och Climate AI-teamet har utvecklat en algoritm för att identifiera områden på himlen där det är troligt att kondensationsstrimmor bildas. Genom att integrera denna data i flyg-trafikens planeringssystem kan man optimera flygvägarna och avsevärt minska kondensationsstrimmornas klimatpåverkan. »Vi fokuserar på att generera de bästa möjliga prognoserna för en så stor positiv effekt som möjligt på klimatet. Vi kommer att mäta resultatet av vårt arbete utifrån den uppvärmning vi kan förhindra«, säger John Platt, Fellow vid Google Research.

Kondensationsstrimmor bildas när flygplan flyger genom olika fuktlager på hög höjd och isdroppar bildas kring sotet från motorns avgaser. De kan dröja kvar som cirrusmoln i flera minuter eller till och med timmar, och dessa konstgjorda moln kan stänga inne värme i jordens atmosfär. Under 2023 samarbetade Google Researchs Climate AI-team med Breakthrough Energy, Bill Gates initiativ för hållbar energi. Målet med arbetet var att analysera en stor uppsättning med satellitbilder samt väder- och flygvägsdata för att föreslå rutter och höjder som skulle kunna minska förekomsten av kondensationsstrimmor. Piloter hos American Airlines flög 70 testflyg under sex månader för att utvärdera hur väl förutsägelserna stämde. Resultatet var en 54-procentig minskning av mängden kondensationsstrimmor och en 2-procentig ökning av bränsleförbrukningen, vilket tyder på att detta kan vara en kostnadseffektiv och skalbar klimatlösning.

»Bekämpningen av kondensationsstrimmor är viktig eftersom det är ett av få verktyg som flygindustrin har för att minska sin klimatpåverkan på kort och medellång sikt«, säger Ilona Sitova, Senior Aviation Sustainability Expert på EUROCONTROL Maastricht Upper Area Control Centre (MUAC). MUAC hanterar det övre luftrummet ovanför

Belgien, Nederländerna, Luxemburg och nordvästra Tyskland. Det är en av de mest trafikerade flygkorridorerna i världen, med fler än 5 400 flyg på en vältrafikerad sommardag.

MUAC är en pionjär när det kommer till att stödja forskning om bekämpning av kondensationsstrimmor, och var 2021 först med att initiera ett testprojekt inom detta område. Google har samarbetat med MUAC sedan 2022 genom att dela med sig av utdata från sina AI-program, inklusive specifik information om förutspådda kondensationsstrimlager. Med hjälp av dessa förutsägelser kan flygledare förebygga kondensationsstrimmor genom att utfärda taktiska tillstånd utanför områden där det är troligt att de uppstår. Detta kräver väl avvägda kompromisser, där klimatperspektivet måste vägas mot andra faktorer, som flygtider och andra operativa hänsynstaganden. »Om förutsägelsen, i ett extremfall, säger att vi inte bör flyga på vissa höjder kommer det oundvikligen att minska det tillgängliga luftrummet och troligen orsaka förseningar. Vårt mål är att upprätthålla en hög kapacitet för att på ett säkert sätt kunna utnyttja luftrummet, samtidigt som vi bekämpar kondensationsstrimmor«, säger Sitova.

AI bidrar till bekämpningen av kondensationsstrimmor

Andra viktiga faktorer att ta hänsyn till är logistiken och framför allt säkerheten. MUAC koordinerar med militära förband för att avgöra vilka höjder som är tillgängliga för civila luftrumsanvändare och planerar sin kapacitet och arbetsfördelningen för flygledare upp till ett år i förväg. Men förutsägelser av kondensationsstrimmor så tidigt i förväg är mindre exakta. Flygvägen för individuella flygplan kan ändras i realtid samma dag som de lyfter enligt Googles AI-genererade förslag, men det är mer komplext att omdirigera flyg efter att de har lyft.

»Det är mer exakt att ge ruttändringar under flygningen, men det är inte så vi föredrar att arbeta, eftersom det kan påverka nätverksplanering och flygledarnas arbetsbelastning«, förklarar Sitova. Hon är dock övertygad om att AI kan spela en viktig roll i arbetet med att integrera bekämpning av kondensationsstrimmor i flygledningens arbete: »AI kommer att förbättra många lokala processer för bekämpning av kondensationsstrimmor hos aktörer som flygbolag, nätverksförvaltare eller flygledning och kommer dessutom att ha andra positiva effekter.«

färre kondensationsstrimmor uppstod vid testflygningar med American Airlines, där endast 2 % mer bränsle användes

MUAC fortsätter att använda sig av ny teknik i sin bekämpning av kondensationsstrimmor. »Vi förstår att det behövs en hög grad av automatiserat stöd för att bekämpa kondensationsstrimmor på operativ nivå. Därför är de pågående testprojekten med Google, varav det senaste påbörjades i augusti 2024, ett så viktigt steg«, säger Sitova.

ILLUSTRATION: ADRIAN JOHNSON

»Förbättringarna inom kapacitet måste gå hand i hand med förbättringarna inom säkerhet«

Anca Dragan, Director of Safety and Alignment på Google DeepMind, är övertygad om att AI erbjuder en mängd fördelar men även innebär många risker. Hon menar att både de kortsiktiga och långsiktiga riskerna med AI måste hanteras idag.

Professor Dragan, ditt arbete har länge kretsat kring artificiell intelligens. När du gick i fjärde klass i Rumänien började du koda och som ung vuxen flyttade du till Tyskland för att studera datavetenskap. Idag har du tagit tjänstledigt från ditt arbete som lektor på UC Berkeley för att leda initiativet för AI-säkerhet och -uppstyrning hos Google DeepMind. Med en sådan omfattande erfarenhet undrar jag vad du anser om utvecklingen av AI hittills?

I årtionden har forskare utvecklat AI-system som lyckats uppnå det som tidigare var omöjligt – allt från att vinna mot schackmästaren Garri Kasparov 1997 till att ge mänskligheten bättre kunskaper om Mars. Nu sker det som var »omöjligt« överallt omkring oss varje dag. Till exempel skjutsar AI runt folk i större amerikanska städer (jag jobbade i sex år för taxiföretaget Waymo, som kör förarlösa bilar – framstegen vi gjorde där var helt otroliga att se) och hjälper läkare att lättare hitta cancer. Men AI-utvecklingen stannar inte vid att lösa specifika utmaningar. Ännu mer avancerade AI-system och system med »artificiell generell intelligens« skymtar vid horisonten.

Hur skiljer sig de här systemen åt från det vi har upplevt hittills? Vi väntar oss att system med artificiell generell intelligens (AGI), som de vanligtvis kallas nu för tiden, kommer att kunna prestera på nästan samma nivå som en människa vad gäller kognitiva uppgifter i allmänhet. Att utveckla AGI är ett mål som Google DeepMind och andra AI-forskare länge har haft – och av goda skäl. Enbart inom vetenskapen – där artificiell intelligens redan kan lösa specifika, komplexa vetenskapliga utmaningar som att kartlägga hela proteinuniversumet (sida 10) – skulle fördelarna med att skapa tvärvetenskapliga AI-baserade forskningsassistenter och verktyg kunna bli enormt stora. Och många av oss tror att det behövs en allmän intelligens inom olika områden för att låsa upp vissa genombrott – snäv AI har sina gränser. Utöver vetenskapen finns det stora potentiella fördelar för utbildning, sjukvård och mänskligt välbefinnande i allmänhet – till exempel att hitta botemedel för allvarliga sjukdomar eller hjälpa till att bekämpa klimatförändringar. Vi är inte där än, men med dessa betydande förbättringar inom alltmer intelligenta tvärvetenskapliga AI-system är det möjligt att vi skulle kunna uppnå AGI och dra nytta av dess fördelar inom det kommande årtiondet.

Vad innebär den här utvecklingen med tanke på de potentiella riskerna med AI?

Löftet om allt mer avancerade AI-system medför många risker, från den skada som kan orsakas av de system som är aktuella idag till de mer extrema och potentiellt katastrofala riskerna med AGI-system.

Vilka typer av risker menar du?

De system vi har idag kan innebära en ny plattform för cyberattacker. De kan sprida stereotyper eller sakna den nyans som krävs för att balansera konkurrerande prioriteringar inom omtvistade områden. De kan bidra till affektiv polarisering, ge dåliga hälsoråd eller förstärka orättvisor. Vissa framtida system kan eventuellt utgöra större risker – t.ex. skapa väldigt kapabla cybervapen, bidra till bio-

»I vårt säkerhetsarbete upptäcker vi ofta att lösningarna på kortsiktiga och långsiktiga risker är nära sammankopplade och gynnar varandra.«

terrorism eller användas som kraftfulla övertalningsverktyg. Ännu längre fram i framtiden kanske några av de mer kraftfulla systemen utvecklar självmedvetenhet, lyckas »föröka« sig och utvecklar förmågan att sofistikerat resonera och vilseleda oss. Till följd av detta måste förbättringarna inom kapacitet gå hand i hand med förbättringarna inom AI-säkerhet.

Borde vi hantera de här utmaningarna i den ordning de dyker upp och alltså fokusera på nutidens AI-risker först och sedan gå vidare till framtida AI-risker? Hur bör dessa viktiga risker hanteras? Sanningen är att alla de här riskerna är viktiga. Vi måste hantera alla redan idag. Det här är självklart vad gäller de faror vi står inför just nu, men det är också viktigt att vi tar itu med de faror vi stöter på i framtiden. Om vi går tillbaka i tiden ser vi att vi förstod rätt snabbt att luftförorening, en konsekvens av den utbredda användningen av förbränningsmotorn, utgjorde en allvarlig risk på lång sikt. Ändå tog det nästan sextio år från att den första T-Forden rullade ut från fabriken till att USA införde nationella standarder för föroreningar från motorfordon. Historiskt sett har vi varit långsamma med att hantera riskerna med föroreningar på grund av att detta är så nära sammankopplat med den globala ekonomin.

Kan du förklara närmare?

Föroreningsliknelsen lär oss något om AI: Om människans framsteg säger oss något är det att ju fortare vi upptäcker och arbetar för att minska de potentiella riskerna från ny teknik som AI – både kortsiktiga och långsiktiga – desto bättre. Men just nu finns det en uppfattning att de forskare som fokuserar på de aktuella AI-riskerna och de som fokuserar på de långsiktiga AI-riskerna är i konflikt. De långsiktiga riskerna distraherar från dagens problem. Men det stämmer inte iktigt. Jag anser att det inte är produktivt. Vi måste sluta skylla ifrån oss och ta itu med det viktiga arbetet och alla risker.

Ditt jobb på Google DeepMind fokuserar på AI-säkerhet. Hur hanterar ni aktuella och framtida risker?

Branschlabb som Google DeepMind arbetar med prognostisering, utvärdering och riskreducering inom hela spektrumet av AI-risker. Många av oss, däribland mina kollegor inom etikforskning och andra forskare inom AGI-tillsyn som jag själv, anser att det är ett dåligt val att prioritera vissa risker. I vårt säkerhetsarbete upptäcker vi ofta att lösningarna på kortsiktiga och långsiktiga risker är nära sammankopplade och gynnar varandra.

Kan du ge ett exempel?

Absolut, jag kan till och med ge två. Vi är överens om att det är viktigt att minska generativa AI-modellers faktafel – eller »hallucinationer« som man säger i branschen – för att minska spridningen av felaktig information. Det är dock mindre välkänt att många av de strategier vi använder för att minska dessa hallucinationer även ger information om hur vi kan utöva tillsyn över AGI-modeller i framtiden. På samma sätt kan arbete med fokus på värdepluralism inom AI-tillsyn bidra till att bekämpa polarisering idag, samtidigt som det gör att AGI-system förstår och skyddar mot missbruk. På så vis prioriterar vi både använ-

Anca Dragan är lektor på UC Berkeley. I nuläget har hon tagit tjänstledigt för att leda initiativet för AI-säkerhet och tillsyn på Google DeepMind och arbetar främst i San Francisco.

darens och samhällets mål. Det är därför våra forskare inom socioteknik och etik arbetar sida vid sida med våra ingenjörer och forskare inom AI-säkerhet.

På tal om samarbete: Hur kan eller bör politiker, forskare och andra aktörer bidra till att göra AI säkert?

På samma sätt som forskarna i AI-labb samarbetar måste vi även samarbeta på en högre nivå för att hantera alla säkerhetsrisker. Det är viktigt att AI-företag, akademiska forskare, det civila samhället och regeringar världen över förstår att de inte behöver välja mellan att hantera dagens faror och framtidens katastrofala risker. Istället bör de förstå de möjligheter som uppstår när AI blir alltmer sofistikerad, självständig och närvarande. Genom att upprätta en allmän praxis för AI-säkerhet kan vi motverka både aktuella faror och långsiktiga risker. Tillsammans kan det internationella samfundets regeringar, samhällsgrupper och branscher utveckla starkare utvärderingar för att mäta modellers kapacitet och uppstyrning. Dessutom kan de skapa allmänna testregler för att ta fram säkrare tester och reda ut vilka åtgärder som måste finnas på plats för att minska riskerna.

Reagerar vi snabbt nog för att kunna hantera de här riskerna?

Jag ska vara helt tydlig: dagens system medför inte katastrofala risker. Den senaste chattboten kommer inte plötsligt att bli ett hot mot vår existens. Vi måste bli bättre på att mäta farlig kapacitet och förstå hur den här kapaciteten förändras när AI-modellerna växer i storlek och komplexitet. Vi behöver skalbara regler. Dessutom måste vi bli bättre förberedda på att minska risken för att ett system visar upp farligt beteende. Det krävs även framsteg inom förstärkt mänsklig tillsyn och hur vi ska använda det för att förhindra att s.k. optimised misalignment uppstår. Och vi måste få en bättre förståelse för hur människan kommer att använda dessa modeller, i vilka användningsområden, och vad de större implikationerna av allmän användning är. Det skulle kunna ta år av forskning för att förstå de sekundära eller tertiära effekterna av AI-system och göra de nödvändiga framstegen inom forskning om AI-uppstyrning. Fler bör följa i Google DeepMinds fotsteg och ta vara på den värdefulla tiden redan nu.

DET HANDLAR

OM SJÄLVSTÄNDIGHET

Runt 1,3 miljarder människor världen över har svåra funktionsnedsättningar. AI-baserade verktyg – som Googles Transkribering och Live Caption – kan hjälpa dem att leva mer självständigt.

Enbart hörapparater fungerar inte för Matthew Johnston, en London-bo i 50-årsåldern som föddes döv. Istället förlitar han sig främst på att läsa läppar när han pratar med andra. När hans yngste son Harry flyttade till Hongkong 2020 försökte de hålla kontakten via videosamtal. Tyvärr upptäckte Johnston att det var svårare att läsa läppar på en skärm än öga mot öga. När han fick reda på att den senaste Google Pixel-telefonen hade en funktion som heter Live Caption, som transkriberar samtal i realtid, köpte han den. Den första han ringde var sin son. De pratade i en halvtimme innan Harry avbröt honom: »Pappa, det är första gången någonsin som vi har ringt till varandra.« Johnston slogs av en insikt: »Jag är 55 år gammal och för första gången i livet kan jag ringa min son.«

Live Caption är ett av många digitala verktyg som Google har utvecklat med och för personer med funktionsnedsättningar. Enligt Världshälsoorganisationen har 16 procent av världens invånare, eller 1,3 miljarder människor, betydande funktionsnedsättningar. Att göra

Matthew Johnston var 55 år när han kunde ringa sitt första telefonsamtal – tack vare AI.

det enklare att ta sig fram i världen, särskilt för personer med funktionsnedsättningar, går hand i hand med Googles mål att göra världens information allmänt tillgänglig. »Det handlar om självständighet, om att ge folk möjligheten att leva det liv de vill, utan barriärer, i en värld som ofta inte är utformad med dem i åtanke«, säger Christopher Patnoe, Head of EMEA Accessibility and Disability Inclusion på Google.

Artificiell intelligens öppnar för nya möjligheter att bygga mer inkluderande produkter. Till exempel kan personer som är döva eller har nedsatt hörsel dra nytta av stora språkmodellers förmåga att analysera tal. Med hjälp av teknik för automatisk taligenkänning och ljudidentifiering byggde Googles ingenjörer appen Transkribering 2018 och Ljudaviseringar ett år senare. Transkribering transkriberar samtal i realtid och kan hantera över 120 språk. Ljudaviseringar identifierar ljud i omgivningen och i hemmet och kan skicka aviseringar till döva personer eller personer med nedsatt hörsel om brandlarmet ljuder eller det ringer på dörren.

Lidia Best, ordförande för European Federation of Hard of Hearing People, har upplevt hur kraftfull AI kan vara både av egen erfarenhet och via andra med liknande funktionsnedsättning: »Det var ett inlägg på sociala medier som gjorde ett djupt intryck på mig. En kollega delade en bild på sin smartphone med appen Transkribering, placerad bredvid en tv-skärm i Grekland. För första gången kunde hon följa de grekiska nyhetssändningarna, tack vare Transkribering!« En av de som utvecklade Transkribering är Dimitri Kanevsky, en Google-forskare som arbetar med taligenkänningsteknik och som blev döv vid ett års ålder. När han började på Google 2014 hade han ett hjälpmedel som genererade tal till text. Lösningen var visserligen användbar, men enheten bestod av flera delar och det krävdes en del förberedelser för att kunna använda den. Med Transkribering kan Kanevsky använda tal till text-transkriptioner mer spontant än tidigare – till exempel när han beställer kaffe. »Jag har drömt om det här hela livet«, säger Kanevsky. Nu har funktionen blivit ett av våra mest populära hjälpmedel för Android.

Läs mer om tillgänglighet.

TEXT: SERGE DEBREBANT; FOTO: LEX INGRAM

UTGIVNINGSINFORMATION

Google Ireland Limited, Gordon House, 4 Barrow Street, Dublin, Irland | Tel.: +353 1 543 1000 | Fax: +353 1 686 5660 | Kontakt: goo.gle/contactgoogle | Managing Directors: Elizabeth M. Cunningham, David M. Sneddon, Vanessa Hartley, Colin Goulding, Amanda Storey | Google Ireland Limited är ett företag som bildats och registrerats enligt irländsk lagstiftning | Företagsnummer: 368047 | EU-momsregistreringsnummer: IE6388047V Det här är en särskild marknadsföringspublikation som ges ut av Google. Producerad i Tyskland. Tack till teamet på SZ Scala GmbH.

Europeiska perspektiv på teknik och samhället