AI har inte kommit för att förstå dig; och det är dess styrka

Vi människor har en tendens att vilja förstå världen genom mänskliga referenser. Vi ser ansikten i moln, tolkar slumpmässiga händelser som mening och tillskriver intentioner där inga finns. Och när vi interagerar med AI, gör vi samma sak – vi tror att den förstår oss.

Men det gör den inte. AI förstår ingenting. Den gissar. Och det är just det som gör den så kraftfull.

Illusionen av kontroll

Varje gång en ny teknik tar fart, skapas en illusion av kontroll. När internet slog igenom trodde vi att det skulle demokratisera kunskap – och det gjorde det, men det skapade också ekokammare. När sociala medier exploderade trodde vi att det skulle föra oss närmare varandra – och det gjorde det, men det ledde också till desinformation och polarisering.

Nu är vi mitt i en AI-revolution, och vi gör samma sak igen. Vi tror att AI förstår vad vi menar, att den kan tänka, resonera och agera som en människa. När vi ser hur en AI skriver en artikel, skapar en bild eller programmerar kod på ett sätt som känns rätt, är det lätt att tro att den vet vad den gör.

Men AI fungerar inte så.

AI gissar – och det är en styrka

AI är inte en tänkande varelse. Den har inga känslor, ingen intuition, inga subjektiva uppfattningar. Den är en sannolikhetsmotor.

När du ber en AI att skriva en text, gissar den – baserat på mönster i enorma mängder data – vad nästa ord borde vara. När du ber den skapa en bild, gissar den vilka färger och former som bör finnas baserat på tidigare bilder den tränats på. När du ber den koda, gissar den vilken syntax och struktur som bäst passar din beskrivning.

Och just denna oförutsägbarhet är dess största styrka.

För att skapa något nytt måste vi kunna bryta gamla mönster. AI gör det genom att kombinera och omstrukturera kunskap på sätt som ingen människa kan förutse. Den kan generera idéer vi själva aldrig skulle ha kommit på – inte för att den tänker, utan för att den saknar förutfattade meningar om vad som är rätt och fel, logiskt eller orimligt.

Du kan aldrig använda AI på exakt samma sätt två gånger

AI förändras konstant.

Den modell du använder idag är inte densamma som den du använde igår. Träningsdata förändras, algoritmer förbättras, modeller finjusteras. Och även om du matar in exakt samma prompt två gånger, kan du få två olika svar.

Det gör AI till ett dynamiskt verktyg – men det betyder också att du inte kan luta dig tillbaka och tro att det du lärt dig en gång kommer att gälla för alltid.

AI är inte som en hammare, där en spik alltid fungerar på samma sätt. Den är mer som en kreativ medarbetare – en som ibland överträffar dina förväntningar och ibland ger dig något helt oanvändbart.

Så vad gör vi? Vi skapar. Vi utforskar. Vi använder AI som en hävstång, inte en krycka.

AI:s uppgift är inte att förstå dig – det är din uppgift att använda AI rätt

Det är lätt att tänka att AI ska lösa våra problem, men det är en farlig väg att gå. AI är inte här för att fatta beslut åt oss. Den är här för att hjälpa oss att fatta bättre beslut.

Det är vi som måste förstå hur vi ska använda den.

Den som lär sig att utnyttja AI:s kapacitet – utan att bli beroende av den – kommer att ligga steget före. Den som bara lutar sig tillbaka och låter AI göra jobbet, kommer förr eller senare att bli utmanövrerad av någon som förstår att AI inte ersätter mänsklig kreativitet – den förstärker den.

Så nästa gång du använder AI, kom ihåg:

Den vet ingenting. Den gissar. Och det är just därför den kan hjälpa dig att skapa något du aldrig tidigare trodde var möjligt.

//Lena och Dennis
www.aistrateg.se

Kommentarer

Skicka en kommentar

Populära inlägg i den här bloggen

Process för att introducera AI-lösningar i en organisation

Att implementera AI-lösningar i en organisation kan verka överväldigande och ibland göra ledare handlingsförlamade. Det är därför viktigt att återgå till företagets kärna och ställa frågorna: "Varför finns vi till egentligen, och för vem?". Med en strukturerad process kan man dock uppnå betydande förbättringar i effektivitet och kundnytta. Här är en metodisk guide för att integrera AI på ett framgångsrikt sätt. 1. Vilken är er process för kundnytta? För att förstå hur företaget skapar och levererar värde till sina kunder är det avgörande att börja med att kartlägga processen för kundnytta. Detta innebär att identifiera de specifika steg där företaget interagerar med kunder, levererar produkter eller tjänster och skapar värde. Genom att noggrant, men enkelt och tydligt, skriva ner dessa processer kan man få en helhetsbild av hur verksamheten fungerar och var det finns potential för förbättringar. 2. Vilka delar av processen skapar flaskhalsar? Nästa steg är att analysera varje...
Läs mer

Dra en röd linje för informationssäkerhet vid användning av generativ AI

Att införa generativ AI på arbetsplatser kan vara en svår och komplex fråga. De fördelar som dessa verktyg ger, i form av ökad produktivitet och effektivitet, betalas ofta med att man måste dela med sig av information. Därför är det avgörande att dra en tydlig röd linje för vilken information som inte får matas in i AI-verktygen. När företag tar fram en policy för informationssäkerhet riskerar viktiga riktlinjer att drunkna i komplex akademisk prosa. En röd linje definierar enkelt och tydligt vilken data som är för känslig för att hanteras av AI, såsom personuppgifter, finansiella data, affärshemligheter och kundinformation. Genom att dra denna linje kan organisationer skydda sig mot potentiella säkerhetsrisker och säkerställa att kritisk information inte exponeras. Det är avgörande att utbilda personalen om denna policy och att använda tekniska lösningar för att förhindra att känslig information matas in i AI-systemen. Detta skapar en säkerhetsbarriär som skyddar företagets mest värd...
Läs mer

Skapa data av din verksamhet, så att du kan skapa verksamhet av din data

I dagens digitala era är data en av de mest värdefulla tillgångarna för företag. Men för att utnyttja data effektivt krävs inte bara insamling av rätt data utan även förmågan att omvandla denna data till insikter och affärsstrategier. "Skapa data av din verksamhet, så kan du sedan skapa verksamhet av din data" är ett motto som belyser vikten av data-driven beslut och verksamhetsutveckling. Steg 1: Skapa data av din verksamhet För att skapa data från din verksamhet behöver du först och främst förstå vilka typer av data som är mest relevanta för din affärsmodell. Detta kan inkludera: - Kunddata: Insikter om kundbeteende, preferenser och köpvanor. - Driftsdata: Information om produktionsprocesser, lagerhantering och logistik. - Marknadsdata: Data om marknadstrender, konkurrensanalyser och marknadsandelar. - Finansiell data: Redovisning av intäkter, kostnader, vinster och investeringar. Teknologiska verktyg som CRM-system, ERP-system och avancerade analysplattformar kan användas...
Läs mer