Teknologien skjønner ikke menneskenes pandemioppførsel
Algoritmene som skal regne ut hvordan vi mennesker oppfører oss på nett forvirres av at vi plutselig hamstrer toalettpapir og kjøper puslespill.
Du støter på teknologien hver dag. Når du bestiller en bok på nett og får forslag til en annen bok du kanskje kan like, eller når Spotify lager en ny spilleliste for deg, mailprogrammet sorterer vekk søppelpost, datamaskinen avgjør om du får ja eller nei på en lånesøknad eller Netflix foreslår den perfekte fredagsfilmen.
I alle tilfellene ligger det maskinlæring og kunstig intelligens i bunn. Det handler om algoritmer som hele tiden lærer av nye data og som dermed opptrer tilsynelatende intelligent i møte med den digitale deg.
Men nå rammes også dette av den pågående coronapandemien.
Algoritmene som skal gi maskinene kunstig intelligens skjønner nemlig ikke hvorfor vi mennesker plutselig har begynt å oppføre oss annerledes på nett. De har basert seg på at vi mennesker oppfører oss sånn nogenlunde normalt på nett, og er det én ting som kjennetegner tiden vi nå befinner oss i er det at den er langt fra normal.
Artikkelen fortsetter under annonsenArtikkelen fortsetter under annonsenLes også: Google og Apple går sammen om smittesporing
Hvorfor skal vi plutselig ha dopapir?
Fram til coronaen plutselig slo til var det mobildeksler, mobilladere og lego som toppet listen over hvilke gjenstander folk ville kjøpe fra nettbutikken Amazon. Og så, i løpet av et blunk, var det plutselig toalettpapir, ansiktsmasker, håndsprit og tørkeruller folk var opptatt av. Ikke bare søkte folk etter disse varene, de kjøpte dem også.
Endringen er en stor utfordring for algoritmen som skal anbefale andre produkter hos Amazon, skriver MIT Technology Review.
Artikkelen fortsetter under annonsenArtikkelen fortsetter under annonsenFor selv om teknologien er bygget for å kunne tilpasse seg endringer, er de ikke så robuste at de klarer justere seg så raskt og dramatisk som den nye situasjonen krever.
Les også: Elon Musk advarer mot å la teknologikjempene gjøre som de vil
Trodde det var kortsvindel
Ifølge MIT Tech måtte et selskap som har spesialisert seg på å oppdage kortsvindel ta grep og justere algoritmen som skulle fange opp svindel. Algortimen skjønte nemlig ikke hvorfor folk plutselig begynte å kjøpe elektroverktøy og redskaper til hagen. Den var rett og slett ikke tilpasset en pandemi der stengte treningssentre og karantene har ført til en rekordinteresse for hagearbeid.
Artikkelen fortsetter under annonsenEn nettbutikk fikk et tilsvarende problem da programvaren som vanligvis sørget for automatiske og smarte innkjøp, foretok bestillinger som ikke lenger var i samsvar med det som ble etterspurt.
Likedan opplevde et selskap som bruker kunstig intelligens for å komme med finansielle investeringer – basert på analyser av nyhetsartikler, at deres AI (artificial intelligence) ble forvirret av den generelle negative tonen i media.
– Situasjonen er veldig ustabil. Den ene uken forsøker du å optimalisere for toalettpapir. Uka etterpå er det plutselig puslespill og treningsutstyr folk vil ha, forteller Rael Cline, direktør i algoritme-konsulentfirmaet Nozzle til MIT Tech.
Les også: Microsoft med milliardsatsing på kunstig intelligens
Artikkelen fortsetter under annonsenPandemien er også en mulighet
Ifølge Cline har selskaper to tilnærminger til den teknologiske utfordringen coronapandemien skaper. Noen velger å overstyre og tilpasse algoritmene manuelt. Andre ser på situasjonen som en mulighet til å forbedre teknologien.
Artikkelen fortsetter under annonsenVisedirektør i det globale IT-selskapet Pactera Edge, Rajeev Sharma, mener at mer kunstig intelligens bør trenes opp i de store økonomiske svingningene som av og til skjer. Ikke bare de siste års oppturer og nedturer, men også ekstraordinære hendelser som Depresjonen på 1930-tallet, børskrakket Black Monday i 1987 samt finanskrisen i 2007-2008.
– En pandemi som dette er en perfekt anledning for å skape bedre maskinlæringsmodeller, sier Sharma til MIT Tech.
Les også: Kunstig intelligens skal fullføre Beethovens 10. symfoni