Wat zijn de risico's van generatieve AI?
Er is geen tekort aan waarschuwingen over de risico's van generatieve AI. Afhankelijk van wie je het vraagt, zal het ofwel onze productiviteit verhogen of de democratie destabiliseren.
Een deel van de verwarring is dat "risico" heel verschillende dingen betekent, afhankelijk van waar je staat: een student die zich zorgen maakt over een door AI geschreven essay heeft te maken met een heel ander probleem dan een uitgever die een rechtszaak aanspant over auteursrecht, of een beleidsmaker die zich zorgen maakt over deepfakes.
Om dit te begrijpen, helpt het om in lagen te denken. Deze gelaagde benadering maakt het generatieve AI-risicolandschap gemakkelijker te navigeren. We kunnen risico's groeperen in drie categorieën:
- Micro-risico's: de dingen die je opvallen als individuele gebruiker.
- Mesorisico'sDe uitdagingen die organisaties en industrieën treffen.
- Macrorisico'sde gevolgen voor de maatschappij als geheel.
Micro-niveau: Risico's voor individuen
Op de kleinste schaal verschijnen generatieve AI-risico's op de meest intieme plek: het gesprek tussen jou en een chatbot. Dit noemen we microrisico's.
Op zichzelf zijn ze niet per se rampzalig, maar ze kunnen wel invloed hebben op hoe mensen denken, leren en informatie vertrouwen. En vermenigvuldigd met miljoenen gebruikers beginnen ze op te tellen.
Vertekende uitkomsten (bias)
Een van de meest besproken problemen is vooringenomenheid. Omdat AI leert van enorme stapels menselijke tekst, absorbeert het ook de vooroordelen die in die tekst verstopt zitten. Het resultaat? Oude stereotypen worden in nieuwe antwoorden verwerkt.
Vraag een AI om een verpleegster te beschrijven en je hoort misschien over "haar zorgzame aard". Vraag naar een CEO en plotseling is "hij" besluitvaardig en ambitieus.
De machine is niet kwaadaardig; hij geeft alleen patronen in de gegevens weer. Maar die patronen hebben echte gevolgen, ze versterken juist de stereotypen die we proberen te doorbreken.
Hallucinaties
Dan is er nog de kwestie van hallucinaties, wat eigenlijk gewoon een mooie manier is om te zeggen: de AI verzint dingen. En dat doet hij met een uitgestreken gezicht. Een chatbot kan een boek verzinnen dat niet bestaat, of een statistiek die nog nooit iemand heeft gemeten, en dat met het volste vertrouwen verkondigen.
Voor het ongetrainde oog lijkt het een feit. In een nu beroemde zaak, gebruikte een advocaat AI als bewijslast voor een moordzaak. Ze kwamen er pas later achter dat de dingen die AI schreef nepcitaten en niet-bestaande vonnissen bevatten.
Sycofantie
Een subtieler maar even lastig probleem is vleierij. AI-tools zijn ontworpen om behulpzaam te zijn, wat zich vaak vertaalt in: ze zijn het met je eens.
Als je vraagt: "Waarom is de maan gemaakt van kaas?" zal het systeem misschien vrolijk meespelen met een beschrijving van zuivelkraters in plaats van de misvatting te corrigeren.
Dat is onschuldig genoeg als grapje, maar stel je voor dat hetzelfde gebeurt in gesprekken over vaccins, verkiezingen of financieel advies. De "ja-mans" kwaliteit van AI maakt het prettig om te gebruiken, maar het kan ook verkeerde ideeën versterken in plaats van ze uit te dagen.
Meso-niveau: Risico's voor organisaties
Als microrisico's over individuen gaan, dan leven mesorisico's nog een laag hoger: in de wereld van organisaties, bedrijven en bedrijfstakken. Ze ontstaan wanneer bedrijven AI in hun workflows verweven of wanneer hele sectoren bij hun dagelijkse werkzaamheden op deze tools vertrouwen.
In tegenstelling tot de kleinschalige uitglijders van microrisico's, kunnen mesorisico's reputatieschade, hoofdpijn door regelgeving of kostbare fouten veroorzaken die door hele teams heen gaan.
Privacy van gegevens
Neem allereerst de privacy van gegevens. Het is makkelijk om te vergeten dat wanneer je vertrouwelijke tekst in een AI-tool plakt, dit niet altijd privé blijft. Ziekenhuizen die met AI experimenteren om notities van patiënten samen te vatten of advocatenkantoren die het testen op documenten van cliënten, moeten extreem voorzichtig zijn.
Als die informatie wordt gelogd, uitgelekt of opgeslagen op een manier die niet de bedoeling was van de organisatie, kan dat leiden tot ernstige juridische en ethische problemen. Plotseling is een "behulpzame assistent" de oorzaak geworden van een AI-gegevenslek.
Te veel vertrouwen
Dan is er nog het probleem van overmatig vertrouwen. Als er eenmaal een AI-systeem is, is de verleiding groot om het het zware werk te laten doen. Waarom elk cijfer controleren of elke regel tekst doorlezen als de chatbot het sneller kan?
Maar na verloop van tijd tast dit soort uitbesteding het menselijk beoordelingsvermogen aan. We hebben al gezien hoe advocaten zich branden aan door AI uitgevonden juridische citaten en hoe journalisten betrapt worden op het publiceren van verhalen met feitelijke onjuistheden omdat niemand de moeite nam om dubbel te controleren.
Hiaten in verantwoording
Een ander probleem komt voort uit hiaten in de verantwoordingsplicht. Stel je een bank voor die een AI-tool gebruikt om te helpen bij het goedkeuren van leningen. Als een klant ten onrechte geen krediet krijgt vanwege de aanbeveling van de AI, wie is er dan verantwoordelijk? De medewerker die op "goedkeuren" heeft geklikt? De bank die het systeem heeft geïmplementeerd? Of het techbedrijf dat het model heeft gebouwd?
Op dit moment zijn er geen duidelijke regels en die juridische grijze zone kan veranderen in een echte crisis als er iets misgaat. Dit heeft geleid tot veel discussies over AI-aansprakelijkheid.
AI risico's voor de toeleveringsketen
Tot slot is er wat je het AI-toevoerketenrisico zou kunnen noemen. De meeste bedrijven bouwen hun eigen modellen niet; ze huren toegang van een klein aantal zeer krachtige leveranciers.
Dat maakt hen afhankelijk van een handvol techgiganten. Als één provider plotseling zijn prijzen verandert, bepaalde gebruiksmogelijkheden beperkt of een beveiligingsprobleem heeft, voelt iedereen stroomafwaarts de gevolgen. Het is een fragiele opstelling die veel organisaties nu pas beginnen in te zien.
Macro-niveau: Risico's op maatschappelijk niveau
Als microrisico's onze persoonlijke interacties met AI bepalen en mesorisico's hoe organisaties functioneren, dan zijn macrorisico's de grote risico's.
Het gaat niet alleen om een onhandige fout in een chatbotgesprek of een bedrijf dat verkeerd omgaat met gegevens. Ze gaan over veranderingen in de cultuur, de politiek, de economie en zelfs het milieu.
Copyright
Een van de meest directe knelpunten is auteursrecht. Generatieve AI-systemen worden getraind op oceanen van bestaand creatief werk, boeken, muziek, afbeeldingen, video's.
De vraag wie de eigenaar is van de output is een juridisch slagveld geworden. Is een door AI gegenereerd nummer "nieuw" of leent het te veel van de artiesten van wie het heeft geleerd?
Auteurs, beeldend kunstenaars en muzikanten spannen al rechtszaken aan, terwijl rechtbanken en wetgevers zich haasten om bij te blijven. De uitkomsten van deze rechtszaken zullen niet alleen van invloed zijn op een paar industrieën, maar kunnen ook een nieuwe definitie geven van hoe creativiteit en eigendom werken in het digitale tijdperk.
Verstoring van de baan
Dan is er nog de dreigende kwestie van baanontwrichting. Automatisering is al lang een probleem in fabrieken, maar nu ook in witteboorden- en creatieve beroepen. Mensen beginnen zich zorgen te maken over hoe AI hun werk gaat beïnvloeden.
Marketing copywriters, klantenservice medewerkers, zelfs paralegals en ontwerpers zien delen van hun werk verschuiven naar machines. Sommigen zien dit als een bevrijding van repetitieve taken; anderen zien het als de uitholling van hele carrièrepaden.
Desinformatie op schaal
Een duistere wending komt met desinformatie op schaal. Dezelfde AI die nuttige samenvattingen of charmante korte verhalen kan produceren, kan net zo makkelijk nepnieuwsartikelen, verzonnen video's of overtuigende deepfakes van publieke figuren produceren.
Wanneer deze tools worden gebruikt om sociale media te overspoelen met propaganda of frauduleuze inhoud, kunnen ze verkiezingen destabiliseren, verwarring zaaien en het vertrouwen in democratische instellingen ondermijnen.
Milieukosten
En boven dit alles zweven de de milieugevolgen van AI. Voor het trainen en uitvoeren van enorme AI-systemen zijn enorme hoeveelheden rekenkracht nodig. Achter elk snel antwoord van een chatbot staan datacenters die enorme hoeveelheden elektriciteit en water verbruiken.
In sommige regio's heeft de AI-gerelateerde vraag de lokale hulpbronnen al onder druk gezet. Terwijl bedrijven in een race verwikkeld zijn om steeds grotere modellen te bouwen, wordt de vraag of de maatschappij de prijs voor het milieu kan dragen steeds moeilijker te negeren.
Risico's van generatieve AI per industrie
Generatieve AI verandert de manier waarop industrieën werken, maar brengt ook nieuwe risico's met zich mee. Sommige sectoren zijn meer blootgesteld dan andere vanwege de gevoelige aard van hun gegevens of de impact van hun beslissingen.
De risico's van generatieve AI variëren van verkeerde informatie tot datalekken en zelfs problemen met de regelgeving. Laten we eens kijken naar drie industrieën waar deze risico's bijzonder groot zijn.
Gezondheidszorg
De gezondheidszorg staat vooraan als het gaat om de risico's van generatieve AI. Patiëntendossiers, diagnostische hulpmiddelen en zelfs behandelplannen kunnen worden beïnvloed door AI-gegenereerde inhoud. Als een model onjuiste informatie produceert, kunnen de gevolgen levensveranderend zijn.
De privacy van gegevens is een ander belangrijk punt van zorg. Ziekenhuizen en klinieken moeten ervoor zorgen dat gevoelige patiëntgegevens niet uitlekken of worden misbruikt door AI-systemen. Naarmate zorgaanbieders meer digitale oplossingen toepassen, wordt de behoefte aan streng toezicht met de dag groter.
Financiën
De financiële sector is afhankelijk van vertrouwen en nauwkeurigheid. Generatieve AI kan helpen bij het opsporen van fraude, klantenservice en beleggingsadvies, maar opent ook de deur naar nieuwe bedreigingen. Valse financiële rapporten of gemanipuleerde marktvoorspellingen kunnen chaos veroorzaken.
De risico's van generatieve AI omvatten hier niet alleen financiële verliezen, maar ook reputatieschade en complianceproblemen. Banken en beleggingsondernemingen moeten een evenwicht vinden tussen innovatie en zorgvuldig risicobeheer om zowel zichzelf als hun klanten te beschermen.
Media en uitgeverij
Mediabedrijven gebruiken generatieve AI om artikelen, afbeeldingen en zelfs video's te maken. Hoewel dit de productie versnelt, verhoogt het ook het risico op het verspreiden van verkeerde informatie of deepfakes.
De risico's van generatieve AI in de media hebben te maken met geloofwaardigheid en vertrouwen van het publiek. Uitgevers moeten content verifiëren voordat ze het op grote schaal delen, anders lopen ze het risico hun publiek te verliezen en juridische problemen te krijgen.
De risico's van generatieve AI beperken
Organisaties zijn snel in beweging om generatieve AI te omarmen, maar ze weten dat de risico's van generatieve AI niet kunnen worden genegeerd. Van datalekken tot bevooroordeelde output, de gevaren zijn reëel en in ontwikkeling.
Hoe kunnen organisaties het hoofd koel houden en toch de vruchten ervan plukken? Het is een mix van slim beleid, technische controles en voortdurende educatie. Het doel is om een vangnet te creëren dat problemen opvangt voordat ze uit de hand lopen.
Sterk beleid en sterke richtlijnen
De eerste stap is het opstellen van duidelijke regels voor het gebruik van generatieve AI. Organisaties stellen beleidsregels op waarin staat wat is toegestaan en wat niet. Deze richtlijnen hebben betrekking op alles van gegevensprivacy tot intellectueel eigendom.
Teams worden getraind om rode vlaggen te herkennen en alles wat verdacht is te rapporteren. Regelmatige audits helpen ervoor te zorgen dat iedereen het draaiboek volgt. Door deze vangrails aan te brengen, verkleinen bedrijven het risico dat generatieve AI er ongemerkt doorheen glipt.
Investeren in technologie en menselijk toezicht
Technologie alleen is niet genoeg. Organisaties gebruiken geavanceerde tools om AI-systemen te controleren op ongewoon gedrag of fouten. Geautomatiseerde waarschuwingen signaleren alles wat er vreemd uitziet, maar mensen hebben altijd het laatste woord. Experts beoordelen outputs, testen op vertekeningen en stellen modellen zo nodig bij.
Door deze praktijkgerichte aanpak worden problemen vroegtijdig opgemerkt, voordat ze schade kunnen aanrichten. Door slimme technologie te combineren met scherpe ogen bouwen organisaties aan een verdediging die zich aanpast als de risico's van generatieve AI in de loop der tijd veranderen.
