5 största riskerna med AI: Identifiera och hantera dina AI-hot

Har du funderat över vilka AI risker som kommer med att implementera AI? Medan artificiell intelligens erbjuder enorma möjligheter, finns det också betydande utmaningar att ta hänsyn till.

Från brist på transparens i beslutsfattande till potentiella säkerhetshot och etiska dilemman, är riskerna med AI-användning både många och komplexa. Att förstå dessa AI risker är dessutom avgörande för att kunna utnyttja AI:s potential på ett ansvarsfullt sätt.

I denna artikel utforskar vi fem riskområden inom AI-användning och ger insikter om hur du kan hantera dessa utmaningar. Vi tittar också närmare på den kommande AI-förordningen och hur den kommer att påverka dig.

1. Brist på transparens i AI-system

Många AI-modeller fungerar som "svarta lådor" vilket gör det svårt att förstå exakt hur de kommer fram till sina rekommendationer. Detta kan leda till situationer där man fattar beslut baserade på åsikter utan att fullt ut förstå logiken bakom dem.

Denna brist på transparens i AI kan få allvarliga konsekvenser. Till exempel, säg att ditt företag använder en AI-modell för att bedöma kreditvärdighet hos kunder. Om modellen då skulle fatta beslut baserat på dolda fördomar eller felaktigheter, kan det leda till orättvisa nekanden av lån eller diskriminering. Utan möjlighet att granska beslutsprocessen blir det nästan omöjligt att upptäcka och korrigera sådana problem.

Det finns däremot vissa metoder för att öka transparensen i AI-modeller, såsom Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) och Shapley Additive Explanations (SHAP). Dessa verktyg kan hjälpa företag att förstå vilka faktorer som påverkar AI-modellens beslut mest.

Till exempel kan LIME visa att för en specifik kreditansökan påverkade inkomst beslutet med 40%, kredithistorik med 35% och anställningsstatus med 25%. Detta ger värdefull insikt i hur modellen resonerade i just det enskilda fallet.

Men samtidigt kan det fortfarande vara svårt att få en hel bild av hur hela AI-modellen fungerar inom djupinlärning, även med dessa förklaringsmodeller.

2. AI säkerhet och integritetshot

När företag implementerar AI-lösningar, skapar de ofta nya ingångar för potentiella cyberattacker. AI säkerhet är därför en kritisk aspekt som inte får försummas.

Om man använder sig av chatbottar för kundservice kan man till exempel råka skapa en ny väg för angripare att komma åt känslig kundinformation. Om chatboten inte är ordentligt säkrad, kan en skicklig hackare potentiellt manipulera den för att avslöja data den inte borde dela.

Det finns även flera typer av attacker specifikt riktade mot AI-modeller. En välkänd typ är "adversarial attacks", där en angripare medvetet matar in data som är utformad för att lura modellen.

En annan typ av attack är "model inversion", där en angripare försöker återskapa träningsdata från en AI-modell. Detta kan vara särskilt problematiskt om modellen har tränats på känslig information, som patientjournaler eller finansiella transaktioner. I värsta fall kan sådan attack leda till allvarliga integritetsöverträdelser.

När du implementerar AI-lösningar är det därför viktigt att ha en säkerhetsstrategi, och att inte glömma bort de nya säkerhetshålen som ett AI-system kan skapa.

3. Datakvalitet och partiskhet i AI-system

Alla AI-modeller är i grund och botten så bra som den data de tränas på. Om din träningsdata är av låg kvalitet, ofullständig eller innehåller fördomar, kommer AI-systemet att återspegla dessa brister i sina förutsägelser.

Säg att du tränar en AI-modell som ska användas för rekrytering. Om modellen då tränas på historisk anställningsdata från en bransch som traditionellt dominerats av män, kan den oavsiktligt lära sig att favorisera manliga kandidater, även om kön inte alls är en relevant faktor.

Partiskhet i AI-system kan däremot ta många former. Förutom kön kan det handla om allt från fördomar baserade på etnicitet, ålder, eller socioekonomisk bakgrund.

Att förebygga fördomar kan dock vara relativt enkelt. Man behöver bara granska och utvärdera sin träningsdata, och därefter ta bort eller balansera data som kan leda till partiskhet. Det är också viktigt att regelbundet testa AI-modeller mot olika grupper för att upptäcka eventuella fördomar som kan ha utvecklats över tid.

4. Överförlitande på AI-teknologi

Överförlitande på AI-system är en risk som många organisationer står inför när de implementerar AI. Detta handlar om tendensen att lita för mycket på AI:s förmågor och förbise vikten av mänsklig input och tillsyn.

Ett exempel på överförlitande kan ses inom kundtjänst, där AI-drivna chatbots ibland misslyckas med att hantera komplexa eller känsliga situationer. Om ett företag förlitar sig för mycket på dessa system och minskar sin mänskliga kundtjänstpersonal, kan det leda till kundfrustration och dessutom skada företagets rykte.

Lösningen för överförlitande är det koncept som kallas "human in the loop". Det innebär att man integrerar mänsklig övervakning och beslutsfattande i AI-processer. Detta säkerställer att det alltid finns en person tillgänglig för att hantera komplexa fall, övervaka AI:s prestanda och ingripa vid behov.

En annan risk med överförlitande är att man underskattar behovet av kontinuerlig utvärdering. I många AI-system förändras datan med tiden och data som var aktuell igår behöver inte vara lika relevant idag. Detta fenomen kallas för "konceptförskjutning" och kan leda till att AI-modellen gradvis blir mindre effektiv eller till och med felaktig över tid.

5. Regelefterlevnad och AI-förordningen

Regelefterlevnad är en annan kritisk aspekt när det kommer till att använda AI i verksamheter. Med den snabba utvecklingen av AI-teknologi har man redan börjat införa nya regler och förordningar för att säkerställa att AI används på ett ansvarsfullt och etiskt sätt.

En av de existerande regelverken som påverkar AI-användning är GDPR (General Data Protection Regulation). GDPR ställer strikta krav på hur personuppgifter får samlas in, behandlas och lagras, vilket direkt påverkar många AI-system som använder persondata.

Utöver GDPR står vi nu inför införandet av EU:s AI-förordning, som kommer att ha en betydande inverkan på hur organisationer utvecklar, implementerar och använder AI-system.

Denna förordning syftar till att skapa en harmoniserad approach till AI-reglering inom EU och kommer att införa flera nya krav och begränsningar för AI-användningen.

AI-förordningen - vad du behöver veta nu

AI-förordningen, som förväntas träda i kraft sommaren 2026, kommer att innebära omfattande förändringar för organisationer som använder eller utvecklar AI-system.

Här är några av de viktigaste aspekterna:

• Riskbaserad approach: AI-system kommer att klassificeras baserat på deras risknivå, från oacceptabel risk (förbjudna) till minimal risk. Högrisk-AI-system kommer att vara föremål för särskilt stränga krav.
• Krav på transparens: Organisationer kommer behöva vara mer öppna om hur deras AI-system fungerar och fattar beslut.
• Mänsklig översyn: För många AI-tillämpningar kommer det att krävas mänsklig övervakning och möjlighet till ingripande.
• Striktare dokumentationskrav: Företag måste noggrant dokumentera sina AI-systems utveckling, funktion och prestanda.
• Sanktioner: Överträdelser av förordningen kan leda till betydande böter.

För att förbereda sig inför dessa förändringar bör organisationer redan nu börja inventera sina AI-system och bedöma hur de kan påverkas av den nya lagstiftningen.

Det kan innebära att klassificera befintliga system enligt förordningens riskkategorier, se över rutiner för dokumentation och spårbarhet, och potentiellt omvärdera vissa AI-projekt som kan falla under förbjudna eller högrisk-kategorier.

Om du vill testa dina AI-systems överensstämmelse med den kommande förordningen, kan du använda EU:s AI Act Compliance Checker för att få en första indikation på hur väl dina system uppfyller de nya kraven.

Vanliga frågor om AI-risker

Vad är AI-förordningen?

AI-förordningen är EU:s nya regelverk som träder i kraft 2026 och syftar till att reglera AI-användning baserat på risknivå. Den ställer särskilt höga krav på högrisk-AI-system och förbjuder vissa typer av AI-tillämpningar.

Hur hanterar man datasäkerhet inom AI?

Datasäkerhet inom AI hanteras genom att implementera kryptering, åtkomstkontroller, regelbundna säkerhetsrevisioner och genom att ha tydliga policyer för datahantering genom hela AI-livscykeln.

Vilka är de vanligaste AI-riskerna för företag?

De vanligaste AI-riskerna inkluderar brist på transparens, säkerhetshot, datakvalitetsproblem, överförlitande på AI-system och regelefterlevnadsutmaningar.

Hur kan man upptäcka partiskhet i AI-system?

Partiskhet upptäcks genom att testa AI-modeller mot olika demografiska grupper, analysera träningsdata för obalanser och använda verktyg för att mäta rättvis behandling över olika grupper.