Återgivning av sociala stereotyper och bias
GenAI kan återskapa sociala stereotyper och fördomar om den data den tränats på innehåller sådana perspektiv. Det är viktigt att kritiskt utvärdera de svar GenAI ger för att kunna identifiera och begränsa bias.
Skydd av personuppgifter
Användningen av GenAI väcker oro kring skyddet av personuppgifter, eftersom information kan samlas in och användas utan användarnas vetskap. Fallet med Cambridge Analytica visar hur missbruk av data kan påverka integriteten. I GenAI-eran är transparens och strikt dataskydd helt avgörande.
Deepfakes och desinformation
Deepfakes gör det möjligt att skapa falska bilder, videor och ljudklipp, vilket leder till desinformation och spridning av falska nyheter. Utbildning i att känna igen deepfakes och främjandet av verktyg som faktagranskning är nödvändiga för att bekämpa spridningen av falsk information.
Upphovsrätt och innehållsskapande
GenAI lär sig genom omfattande databaser som innehåller befintliga verk av olika konstnärer och skapare, vilket ofta leder till resultat som innehåller element från dessa verk. Konstnärer och författare kräver nu ett starkare skydd för sina skapelser, och behovet av en tydlig rättslig ram är akut.
GenAIs miljöpåverkan
Driften av stora språkmodeller kräver mycket energi, vilket bland annat visades vid träningen av GPT-3 som resulterade i betydande koldioxidutsläpp och energiförbrukning. Microsofts satsningar på mer miljövänliga energikällor belyser det växande behovet av en ”grön” artificiell intelligens.