🤖 @PerceptronNTWK: STOL PÅ AI-ÆRAEN: NÅR DATA ER DRIVSTOFF, MEN DET MANGLER KONSENSUS!! Kunstig intelligens (AI) utvikler seg i et enestående tempo og blir en integrert del av livet. Bak denne intelligensen ligger imidlertid et etisk dilemma: Hvordan blir data aksessert, brukt og lagret? 1⃣ Konsensuskrisen 🔸AI-systemer trenger enorme mengder data for å "lære". Mye av dette drivstoffet kommer fra menneskelig aktivitet selv: samtale, tekst og digital atferd. 🔸 Uklar opprinnelse: Data samles ofte inn fra offentlige plattformer hvor brukere aldri har signert en godkjenning som autoriserer AI-trening. 🔸 Skjøre grenser: Forvirringen mellom «offentlige data» og «brukbare data» skaper dårlige presedenser. 🔸 Spørsmålene er åpne: Hvem eier egentlig dataene som skapes i cyberspace? 2⃣ Personvern og risiko for personopplysninger 🔸 KI stopper ikke bare ved spørsmålet om immaterielle rettigheter, men står også overfor utfordringen med å sikre sensitiv informasjon. 🔸 Konsekvensproblemer, mangel på anonymitet, personlig informasjon lekket inn i AI-modeller. Kulturell kontekst: Modeller kan være forvrengt eller misbruke spesifikke data. Tap av kontroll: Brukere lager data, men har ingen innflytelse på å styre det. 3⃣ Systemiske problemer 🔸 Dette er ikke skylden til noen enkeltperson eller organisasjon, men snarere en konsekvens av hvordan internett har fungert så langt. 🔸 Tradisjonell modell: Fokuser på skalering og inntektsoppbygging i stedet for å samle samtykke. 🔸 Etiske grenser: Eksplosjonen av KI presser eldre datamodeller utover grensene for lovlig og sosial toleranse. 🔸 Partenes ansvar: Ledere og utviklere må finne en løsning på problemet: Innovasjon, men ansvar. 4⃣ Veien videre: Mot åpenhet 🔸 Fremtiden for bærekraftig KI avhenger helt av bedre datapraksis. 🔸 Nettverk som Perceptron jobber for å redefinere spillet ved å tilby infrastruktur hvor: 🔸 Konsensus er en forutsetning. 🔸 Åpenhet i opprinnelsen av data er garantert. 🔸 Samarbeid mellom dataskapere og AI-utviklere blir kjernestandarden. #PERCEPTRON #PERC