Kan vi lita på AI i säkerhetskritiska miljöer?
Artificiell intelligens revolutionerar branscher där säkerhet är avgörande – från medicin och transport till energisystem och brottsbekämpning. AI kan förutse risker, förbättra precisionen och automatisera komplexa processer. Men samtidigt växer oron: Vad händer när AI gör fel?
Ett felaktigt diagnosverktyg kan riskera liv. En självkörande bil kan fatta ett ödesdigert beslut på vägen. Och en AI-driven säkerhetsalgoritm kan misstolka hot, med potentiellt katastrofala följder.
Hur kan vi säkerställa att AI är tillräckligt pålitligt i dessa kritiska tillämpningar? Behöver vi strängare regleringar, eller riskerar vi att hämma teknologisk utveckling? I detta inlägg utforskar vi utmaningarna, riskerna och lösningarna för att bygga en säker framtid med AI.
AI is like fire: incredibly powerful but in need of careful control.
Demis Hassabis
Säkerhetskritisk AI: Två sidor av debatten
Artificiell intelligens har snabbt blivit en central del av säkerhetskritiska system, från avancerade sjukvårdsalgoritmer och autonoma fordon till AI-drivna övervakningssystem och cyberförsvar. Förespråkare menar att AI kan förbättra precisionen, minska mänskliga fel och till och med förutsäga farliga situationer innan de inträffar. I en värld där snabba och korrekta beslut kan vara skillnaden mellan liv och död, kan AI fungera som en kraftfull förstärkning av mänsklig expertis och effektivisera säkerhetskritiska processer.
Men trots den enorma potentialen lyfter kritiker fram att AI fortfarande är oförutsägbar och svår att kontrollera i komplexa och dynamiska miljöer. Algoritmer kan vara opaka, svåra att granska och sakna den mänskliga kontextförståelse som krävs i kritiska beslut. Ett system som är beroende av AI för att hantera medicinska diagnoser, självkörande fordon eller flygledningssystem måste vara extremt tillförlitligt – ett enda felaktigt beslut kan få katastrofala konsekvenser.
Den stora frågan är: Hur kan vi skapa AI-lösningar som är tillräckligt pålitliga för att hantera säkerhetskritiska uppgifter? Är nuvarande regler och testprotokoll tillräckliga, eller riskerar vi att förlita oss på teknologi som vi ännu inte helt förstår?
AI förbättrar säkerheten
Förespråkare menar att AI har potential att revolutionera säkerhetskritiska miljöer genom att minska mänskliga misstag och förbättra precisionen i beslutsfattande. Inom sjukvård, transport och infrastruktur används AI redan för att analysera enorma datamängder, upptäcka risker och assistera experter i komplexa beslut.
En av AI:s största styrkor är dess förmåga att hantera och tolka data i realtid – något som är avgörande i situationer där varje sekund räknas. Inom exempelvis akutsjukvård kan AI snabbt analysera patienters vitalparametrar och ge rekommendationer till läkare, vilket kan vara livsavgörande i kritiska ögonblick. I flygindustrin kan AI hjälpa piloter att upptäcka potentiella tekniska fel innan de leder till allvarliga incidenter. Här följer några av argumenten;
- Färre mänskliga misstag: AI kan analysera data snabbare och mer noggrant än människor, vilket minskar risken för fel i till exempel diagnoser eller transportbeslut.
- Prediktiv analys: AI kan förutse risker innan de inträffar, exempelvis genom att identifiera svaga punkter i infrastrukturer eller upptäcka mönster i medicinska data som signalerar sjukdomsutbrott.
- Snabbare respons i krissituationer: AI kan automatisera beslut i nödsituationer, såsom att identifiera potentiella cyberhot eller dirigera trafik i kaotiska miljöer.
Ett tydligt exempel på AI:s positiva inverkan är IBM Watson Health, som används inom sjukvården för att analysera medicinska data och hjälpa läkare att ställa snabbare och mer precisa diagnoser. På samma sätt används AI inom flygindustrin, där system som Boeings Airplane Health Management kontinuerligt övervakar flygplanssystem och identifierar potentiella problem innan de leder till haverier.
AI has the power to make decisions faster than any human could. The challenge is ensuring that those decisions are the right ones.
Fei-Fei Li
AI är fortfarande oförutsägbar
Ett AI-system som styr en självkörande bil eller analyserar en patients sjukdomshistoria måste kunna redogöra för varför det tar ett visst beslut. Om en läkare får en behandlingsrekommendation från AI, men inte förstår logiken bakom, finns en risk att beslutet accepteras utan kritisk granskning – även om det är felaktigt. På samma sätt kan en självkörande bil fatta ett oförutsägbart beslut vid en nödsituation, vilket kan få katastrofala följder. Här är några av de främsta riskerna:
- Otransparenta beslutsprocesser: Många AI-system fungerar som ”svarta lådor” – vi vet vad de gör, men inte hur de kommer fram till sina beslut. Detta är problematiskt i sammanhang där transparens är avgörande.
- Felaktiga algoritmbeslut: AI kan fatta felaktiga eller partiska beslut. Inom medicin har AI-system vid flera tillfällen föreslagit felbehandlingar baserade på bristfälliga träningsdata.
- Sårbarhet för cyberattacker: AI-system i kritiska infrastrukturer kan bli måltavlor för hackerattacker, där manipulation av AI-beslut kan få katastrofala följder.
Ett av de mest uppmärksammade exemplen på bristfällig AI i en säkerhetskritisk miljö var Boeing 737 Max-krascherna. Det automatiserade systemet MCAS, som skulle stabilisera flygplanet, fick maskinen att dyka utan att piloterna kunde korrigera det. Problemet var att systemet byggde på begränsade sensordata och saknade redundans, vilket resulterade i två dödliga flygolyckor. Läs mer om händelsen här.
På samma sätt har självkörande bilar varit inblandade i olyckor där AI:n inte korrekt identifierat hinder eller andra fordon. En av de mest uppmärksammade incidenterna involverade en Uber-självkörande bil, där AI-systemet misslyckades med att identifiera en fotgängare i mörker, vilket ledde till en dödsolycka. Läs mer om olyckan här.
Balansen mellan innovation och säkerhet
AI har en enorm potential att revolutionera säkerhetskritiska miljöer – men med stor kraft följer också stort ansvar. Tekniken kan förbättra säkerheten, minska mänskliga misstag och förutse risker, men den är fortfarande långt ifrån felfri. När AI används i sammanhang där liv och samhällsfunktioner står på spel måste vi säkerställa att den är transparent, förutsägbar och robust.
Att bara fokusera på AI:s möjligheter utan att ta hänsyn till riskerna vore lika farligt som att enbart betrakta tekniken som ett hot. Den verkliga utmaningen ligger i att hitta en balans mellan innovation och säkerhet – att skapa regler och testprotokoll som garanterar AI:s pålitlighet utan att kväva teknologins utveckling. En viktig del av denna balans är hur lagstiftning kan styra AI-utvecklingen utan att hindra innovation. Läs mer om detta i vårt inlägg om AI och lagstiftning: Fri innovation eller strikt reglering.
Det är också viktigt att komma ihåg att AI inte ersätter mänsklig expertis – den kompletterar den. Det bästa skyddet mot oförutsägbara AI-beslut är att behålla människor i beslutsprocessen. Genom att utveckla striktare säkerhetsstandarder, ansvarsfull AI-forskning och transparenta algoritmer kan vi säkerställa att AI blir ett verktyg som stärker samhället snarare än att utsätta det för onödiga risker. Läs mer om regeringskansliets utredning för trygg och tillförlitlig användning av AI i Sverige här.
A small flaw in an AI system can lead to huge real-world consequences. The more critical the application, the higher the stakes.
Stuart Russell
Exempel på AI och säkerhet i praktiken
AI räddar liv på akuten
Det var en hektisk kväll på akutmottagningen i Chicago. Läkare och sjuksköterskor sprang mellan rummen, överväldigade av antalet patienter. Då kom en medvetslös man in på en bår – han hade kollapsat på gatan och visade inga tydliga tecken på vad som var fel.
Tidigare hade läkarna behövt förlita sig på snabba bedömningar och standardiserade tester, men nu hade sjukhuset nyligen implementerat ett AI-system för akuta fall. Algoritmen analyserade mannens vitalparametrar, jämförde dem med miljontals tidigare patientfall och gav en snabb rekommendation: misstänkt sepsis.
Läkarna var först skeptiska – mannen hade ingen synlig infektion. Men AI:n pekade ut små, subtila förändringar i blodtryck och andning som människor lätt kunde missa. Med AI:s analys i åtanke beställde läkaren omedelbart ett blodprov, och svaret kom snabbt: en allvarlig bakterieinfektion var på väg att sprida sig i kroppen.
När AI felbedömde en hotfull situation
En kylig kväll i London patrullerade polisens drönare stadens gator, utrustade med AI-driven ansiktsigenkänning för att identifiera misstänkta brottslingar. Tekniken var framtagen för att förbättra säkerheten och hjälpa polisen att snabbt lokalisera personer som var eftersökta.
Vid en tunnelbanestation larmade systemet plötsligt: en ung man matchade profilen på en efterlyst individ. Patrullerande poliser på plats fick en notis och närmade sig honom omedelbart. Mannen, förvirrad och rädd, försökte förklara att han bara var på väg hem från jobbet.
Men AI:n hade redan avgjort att han var en misstänkt. Trots att han saknade koppling till det pågående fallet greps han – och det var först flera timmar senare, efter manuell granskning, som polisen insåg att AI-systemet hade gjort ett misstag.
Hur kan vi bygga säker AI?
Säkerhetskritisk AI kräver mer än bara avancerad teknik – den behöver transparenta processer, robusta säkerhetssystem och tydliga etiska riktlinjer. AI som används i sammanhang där liv och samhällsfunktioner står på spel får inte bygga på ogenomskinliga algoritmer eller bristfälliga testförfaranden.
För att minimera riskerna och maximera fördelarna krävs standarder, regler och tekniska lösningar som gör AI både förutsägbar och pålitlig. Utan dessa skyddsåtgärder riskerar vi att tekniken utvecklas snabbare än vi kan kontrollera den. Här är fyra avgörande steg för att minimera riskerna och maximera säkerheten:
1. Ökad transparens i AI-system
För att kunna lita på AI måste vi förstå hur den fungerar. Många AI-system fungerar som ”svarta lådor”, där beslutsprocessen är svår att granska och förklara. När AI används i sammanhang som sjukvård, autonoma fordon eller brottsbekämpning är det avgörande att kunna förstå och motivera varför tekniken fattar vissa beslut – inte bara acceptera resultaten blint. Bristen på insyn skapar risker, särskilt i kritiska situationer där människors liv och säkerhet står på spel.
För att göra AI mer transparent krävs flera åtgärder. Företag och forskare måste arbeta mot att utveckla öppna AI-modeller, där både algoritmer och de träningsdata som används kan granskas av experter. På så sätt kan felaktigheter identifieras och bias reduceras innan tekniken implementeras i verkliga miljöer. En annan viktig strategi är att implementera förklarbar AI (XAI), en metod där AI-system inte bara ger ett beslut utan också genererar en logisk och begriplig förklaring av hur det kom fram till svaret. För att ytterligare stärka transparensen bör företag också följa etisk redovisning, där de öppet rapporterar hur deras AI-modeller fungerar, vilka risker de kan innebära och vilka åtgärder som vidtas för att minimera negativa effekter.
Exempel: OpenAI har tagit steg mot transparens genom att publicera GPT-4 System Card, där de redovisar risker, begränsningar och metoder för att minska bias i AI-modellen. Genom att göra sådan information tillgänglig kan AI-utveckling bli mer öppen och förutsägbar. Läs mer om OpenAI:s arbete med transparens här.
2. Rigorös testning och säkerhetsstandarder
Innan AI används i säkerhetskritiska miljöer måste den genomgå omfattande tester för att säkerställa att den fungerar pålitligt i alla möjliga scenarier. Ett AI-system som hanterar medicinska diagnoser eller styr ett flygplan måste testas under extrema förhållanden för att identifiera och åtgärda potentiella svagheter innan det tas i bruk. Brister i teknologin kan få katastrofala konsekvenser, vilket gör rigorös testning till en avgörande del av utvecklingsprocessen.
För att förbättra testningen av AI krävs flera strategier. Ett sätt är att införa regulatoriska ”sandlådor”, där AI-system kan testas i kontrollerade miljöer innan de implementeras i skarpa system. Detta gör det möjligt att analysera hur tekniken presterar i verkliga tillämpningar utan att riskera människors säkerhet. En annan metod är att använda simuleringar och stresstester för att utvärdera hur AI hanterar oväntade eller högrisk-situationer, såsom tekniska fel, förändrade omständigheter eller komplexa beslutsprocesser.
Utöver tekniska tester är det också viktigt att skapa oberoende granskningsorgan som testar, certifierar och godkänner AI-system innan de får användas i kritiska applikationer. Dessa organisationer kan fungera som en extra säkerhetsnivå, där AI granskas ur både ett tekniskt och etiskt perspektiv för att säkerställa att den uppfyller högt ställda krav på tillförlitlighet, transparens och säkerhet.
Exempel: Brittiska regeringen har skapat en ”AI-regulatorisk sandlåda”, där företag kan testa sina AI-lösningar under myndighetsgranskning innan de rullas ut i verkliga tillämpningar. Detta minskar riskerna och säkerställer att tekniken är robust innan den implementeras i känsliga miljöer. Läs mer om Storbritanniens AI-sandlåda här.
3. Ansvarsfull publicering av AI-forskning
AI-forskning måste balansera mellan öppenhet och ansvar. Teknologisk utveckling kräver ofta att forskningsresultat delas öppet för att driva innovation och möjliggöra framsteg inom olika branscher. Samtidigt finns betydande risker med att avancerade AI-modeller hamnar i fel händer. Textgeneratorer kan utnyttjas för att sprida desinformation, medan bildmanipulationsteknik gör det enklare att skapa deepfakes – vilket kan påverka allt från politiska val till personlig integritet och säkerhet.
För att publicera AI-forskning på ett ansvarsfullt sätt krävs en strukturerad strategi. En viktig åtgärd är att införa säkerhetsgranskningar innan AI-modeller och forskningsrapporter görs offentliga. Genom att noggrant analysera potentiella risker innan en modell publiceras kan forskarsamhället minska sannolikheten för att teknologin missbrukas. Samtidigt behövs tydligare regler för ansvarsfull publicering av AI-relaterad forskning. Detta innebär att risker och potentiella missbruk kartläggs redan i ett tidigt skede, vilket skapar en mer förutsägbar och kontrollerad utveckling.
Exempel: AI Incident Database är en plattform där forskare och experter dokumenterar fall där AI har lett till oavsiktliga eller skadliga konsekvenser. Genom att analysera dessa incidenter kan vi förbättra framtida AI-modeller och minska riskerna. Läs mer om AI Incident Database här.
4. Etiska och juridiska ramverk för AI-ansvar
För att stärka den internationella regleringen av AI krävs gemensamma standarder som utvecklas genom samarbete mellan länder, forskningsinstitut och branschaktörer. Genom att enas om riktlinjer och krav kan vi säkerställa att AI används på ett etiskt och ansvarsfullt sätt över nationsgränserna. En viktig del i detta arbete är att etablera oberoende AI-organisationer, som kan fungera som granskande och certifierande instanser för att säkerställa att AI-system uppfyller globala säkerhets- och etikstandarder innan de tas i bruk.
Utöver detta behöver lagstiftning stärkas på internationell nivå, med inspiration från exempelvis EU:s AI Act, som klassificerar AI-system utifrån risknivå och kräver att de granskas noggrant innan de når marknaden. Genom att införa liknande regelverk på global nivå kan vi skapa en rättvis, säker och transparent AI-utveckling som skyddar medborgarnas rättigheter samtidigt som innovation fortsätter att frodas.
Exempel: FN har lanserat ett initiativ för att ta fram globala AI-principer som säkerställer att AI används på ett etiskt och ansvarsfullt sätt över nationsgränserna. Genom att enas om riktlinjer kan vi skapa en tryggare och mer förutsägbar AI-utveckling globalt. Läs mer om FN:s AI-initiativ här.
Att bygga en säker AI-framtid
Säker AI är inte något vi kan ta för givet – det är ett aktivt arbete som kräver transparens, robust testning, ansvarsfull forskning och internationellt samarbete. Utan tydliga riktlinjer och standarder riskerar vi att bygga system som är lika kraftfulla som de är oförutsägbara.
Men rätt hanterad kan AI bli en livräddande och effektiv kraft i säkerhetskritiska miljöer. Organisationer som Partnership on AI arbetar för att utveckla etiska riktlinjer och främja globalt samarbete, vilket är avgörande för att AI ska kunna användas på ett ansvarsfullt och säkert sätt. Genom att utveckla förklarbar AI, rigorösa säkerhetsprotokoll och internationella regelverk kan vi säkerställa att teknologin gynnar samhället utan att skapa nya risker.
AI is a powerful tool, but without rigorous oversight, it can become a dangerous weapon.
Stuart Russell
Frågan är inte om vi ska bygga säker AI – utan hur vi gör det på ett sätt som skyddar människor och samhällsfunktioner på lång sikt.
Sammanfattning
AI i säkerhetskritiska miljöer har potential att revolutionera branscher som sjukvård, transport och brottsbekämpning, men den medför också stora risker om den inte hanteras korrekt. Medan förespråkare ser AI som en livräddande teknologi som kan öka precision och effektivitet, varnar kritiker för att systemens oförutsägbarhet och bristande transparens kan leda till katastrofala konsekvenser.
Vi har sett konkreta exempel på båda sidor av debatten – från hur IBM Watson Health förbättrar medicinska diagnoser, till tragiska fall där AI-system i flygplan och självkörande bilar bidragit till olyckor. Dessa händelser understryker vikten av noggranna tester, robusta säkerhetsprotokoll och mänsklig övervakning i system som kan påverka liv och samhällsfunktioner.
För att säkerställa att AI används ansvarsfullt i kritiska tillämpningar måste vi vidta flera åtgärder. Genom att utveckla transparenta AI-modeller, stärka internationella regleringar och etablera oberoende granskningsorgan kan vi minska riskerna och öka förtroendet för tekniken. Regulatoriska sandlådor, stresstester och strikta certifieringsprocesser spelar en central roll i att identifiera svagheter innan AI-system implementeras i skarpa miljöer.
Samtidigt står vi inför en global utmaning när det gäller att balansera innovation med säkerhet. AI-forskning måste bedrivas ansvarsfullt, med tydliga riktlinjer för etisk publicering och riskbedömning innan ny teknik görs tillgänglig. Transparens är avgörande – vi kan inte tillåta att säkerhetskritiska AI-system förblir ”svarta lådor” där vi inte förstår beslutsprocessen.
Framtiden för AI i säkerhetskritiska tillämpningar handlar inte bara om tekniska framsteg, utan om hur vi som samhälle väljer att hantera dem. Genom samarbete mellan teknikföretag, myndigheter och forskare kan vi skapa en AI-utveckling som är både innovativ och trygg. Det är inte en fråga om vi ska använda AI i dessa sammanhang – utan hur vi gör det på ett sätt som skyddar människor och samhällets stabilitet.
Vad tycker du? Är AI redo för säkerhetskritiska applikationer, eller behöver vi bättre skyddsåtgärder?
Nedan följer en översikt över de vanligaste frågorna kring AI och säkerhet.
