I likhet med privat sektor og resten av det globale markedet, er også norsk offentlig sektor sterk preget av «ideen om å bli datadrevet» gjennom bruk av kunstig intelligens trent på store mengder data. Innovasjon og effektivisering står sentralt. Offentlig sektor blir ofte kritisert for å være lite avansert i digitaliseringsarbeidet sitt og presses fra alle kanter til å endelig henge med på teknologiutviklingen som raser av gårde. Det haster!
Presset baserer seg på en grunnleggende antagelse om at samtlige offentlige tjenester ville blitt bedre dersom kunstig intelligens ble tatt i bruk. Bedre i forstand av sømløs og effektivt.
Teknologien blir her sett på som den eneste måten vi kan løse de enorme utfordringene offentlig sektor kommer til å stå overfor framover. Denne grunnleggende antagelsen kan også kalles teknologideterminsime, eller antagelsen om at det er teknologien som driver sosial fremgang og at det er teknologien som kan løse alle problemene vi, som samfunn og velferdsstat, står ovenfor.
Men kanskje vi burde prøve å utfordre denne antagelsen? «Kun en av fem offentlige virksomheter bruker kunstig intelligens» og det er bra.
Når en går bort fra ideen om at kunstig intelligens automatisk vil føre til at samtlige offentlige tjenester vil bli bedre, og dermed anerkjenner at teknologien har begrensninger, kan vi begynne å sette i gang en reell offentlig debatt om dette temaet.
Bak hypen ligger det nemlig en del utfordringer og usikkerheter. Offentlig sektor jobber intenst med digitaliseringsarbeidet og støter her ofte på mekanismer som holder igjen teknologiutviklingen. Manglende tilgang til data, anonymisering, usikkerhet knyttet til datakvalitet, manglende kompetanse, manglende hjemmel i loven, byråkrater som stiller kritiske spørsmål osv. Noen av disse mekanismene er kanskje unødvendige hindre, andre mekanismer sørger for å ivareta borgernes rett til privatliv, den norske velferdsmodellen og demokratiet. Hvilke mekanismer skal vi prøve å eliminere og hvilke skal vi beholde? Hvem er det som skal avgjøre hvor og hvordan kunstig intelligens skal brukes? Har vi virkelig lyst til at offentlig sektor skal bli like innovative som Facebook/Google/Amazon?
Denne måten å behandle saker på vil kunne føre til en systemsetting av forskjellsbehandling, stereotypier og overvåking
Ta for eksempel barnevernet. På den ene siden kunne en brukt kunstig intelligens til å finne igjen lignende saker og lære av måten de er løst på, og på den måten få bedre og mer effektiv saksbehandling. På den andre siden kunne denne måten å behandle saker på føre til en systemsetting av forskjellsbehandling, stereotypier og overvåking. For har vi egentlig behandlet disse lignende sakene på riktig måte tidligere og dermed trent modellene våre på et fornuftig datagrunnlag? Og hvor mye data trengs det for å behandle en slik sak og trene modellene?
Det ligger et stort potensial i de enorme datamengdene staten besitter, dersom en bruker det på riktig måte. Problemet er bare at det er fortsatt stor usikkerhet knyttet til hva denne riktige måten egentlig innebærer. Selve begrepet datadrevet fremmer en forestilling om at samfunnet skal bli drevet av data. Makt skal flyttes over til data. Det er dataene som skal drive oss. At denne overflyttingen ikke foregår sømløst anses som brysomt og noe som skyldes en kjærlighet til «gamlemåten» å gjøre ting på.
Jeg tenker at vi kan prøve å revurdere det hele. Data kan brukes på bra måter, men det kan også brukes på dårlige måter. Kunstig intelligens vil ikke nødvendigvis føre til bedre offentlige tjenester. Det finnes begrensinger og utfordringer med teknologien.
Kanskje vi kan bruke mekanismene som holder igjen teknologiutviklingen i offentlig sektor som utgangspunkt for å snakke om hvordan vi som samfunn vil at vår digitale fremtid skal se ut? En overser ofte uintenderte konsekvenser av teknologiutviklingen, og de fleste unngår nok å snakke om begrensinger og utfordringer ved kunstig intelligens, fordi vi er fanget i en digitaliseringshype. Så ja, kanskje det haster, men kanskje det haster enda mer at vi faktisk begynner å få et litt mer reflektert forhold til kunstig intelligens. At ikke alle bruker kunstig intelligens i offentlig sektor trenger jo ikke å være negativt?
