Udviklingen af kunstig intelligens (AI) har skabt et presserende behov for ansvarlighed i både design, implementering og anvendelse. Ansvarlig AI kræver en dyb forståelse af etiske principper, transparens i algoritmer og databehandling samt en aktiv indsats for at undgå bias og sikre datasikkerhed. Mange ledende teknologivirksomheder som Meta, Microsoft, Baidu og OpenAI har defineret principper og strategier, der skal sikre, at AI-teknologier udvikles på en måde, der respekterer både mennesker og miljøet. Disse rammer indebærer blandt andet en forpligtelse til åbenhed omkring, hvordan data indsamles, behandles og anvendes, samt at modeller skal være forklarlige for brugere og regulatorer.

En central udfordring i ansvarlig AI er at forhindre bias i data og modeller. Bias kan opstå gennem skævheder i træningsdata, som for eksempel demografiske forskelle eller kulturelle skævheder, der ubevidst kan føre til diskrimination i beslutningsprocesser. Det er derfor nødvendigt at anvende metoder til at identificere, måle og korrigere bias, herunder fairness-aware teknikker som justering af datadistributioner og oversampling, samt kontinuerlig overvågning af modeller efter implementering. Forskning inden for dette område omfatter også udviklingen af nye fairness-mål og metoder, der ikke kræver direkte adgang til følsomme attributter, hvilket er vigtigt for at beskytte privatliv og overholde regulativer.

Datasikkerhed og dataprivatliv er ligeledes afgørende elementer i ansvarlig AI. AI-systemer er ofte afhængige af store mængder data, som kan indeholde følsomme oplysninger. Beskyttelse mod dataforfalskning, datalækager og angreb som data poisoning er nødvendigt for at sikre integriteten og pålideligheden af AI-modeller. Løsninger som blockchain-baseret dataproveniens og decentraliserede læringsmetoder, fx swarm learning, giver nye muligheder for at bevare datasikkerheden samtidig med at man opretholder datadeling og samarbejde på tværs af organisationer.

Miljømæssige aspekter af AI bør også adresseres under ansvarlighedsbegrebet. Træning af store modeller kan medføre betydelige CO₂-udledninger, hvilket har fået forskere og virksomheder til at fokusere på bæredygtige metoder, herunder optimering af algoritmer og hardware samt genbrug af modeller. Transparens omkring de miljømæssige konsekvenser af AI-systemer er en del af en holistisk tilgang til ansvarlighed.

Ydermere er det vigtigt at fremme reproducerbarhed og ansvarlighed i AI-forskning og -udvikling. Dette opnås gennem detaljeret rapportering af dataforberedelse, algoritmevalg og evaluering, hvilket muliggør kritisk vurdering og forbedring af modeller. Data-centrerede forklaringer, der giver indsigt i træningsdataens rolle i modellens adfærd, kan styrke forståelsen af AI’s beslutningsprocesser og bidrage til øget tillid.

I sundhedssektoren, hvor AI får stigende anvendelse, er det afgørende at balancere innovation med hensyn til etik, databeskyttelse og retfærdighed. Bias i medicinske data kan for eksempel føre til fejldiagnosticering, som kan skade patienter. Derfor må AI-modeller i klinisk praksis gennemgå grundig validering og overvågning. Samtidig skal patientdata anonymiseres effektivt for at beskytte privatlivets fred uden at gå på kompromis med datakvaliteten.

Ansvarlig AI handler også om at sikre, at de teknologiske løsninger er tilgængelige og gavnlige for alle dele af samfundet. Det indebærer, at systemer skal udvikles med omtanke for social retfærdighed, inklusion og respekt for menneskerettigheder. AI’s udvikling bør ledsages af en løbende dialog mellem udviklere, brugere, regulatorer og civilsamfundet for at adressere de komplekse spørgsmål om magt, kontrol og etisk anvendelse.

Det er vigtigt at forstå, at ansvarlig AI ikke blot er et spørgsmål om teknologiske løsninger, men også en bred kulturel og organisatorisk forpligtelse. Virksomheder må indføre governance-strukturer, der sikrer kontinuerlig overvågning, evaluering og forbedring af AI-praksis. Endvidere skal der være klare ansvarsforhold og mekanismer til at håndtere utilsigtede konsekvenser. Kun gennem en sådan integreret tilgang kan AI udvikles sikkert, etisk og bæredygtigt i en kompleks og foranderlig verden.

Hvordan sikrer man pålidelighed og troværdighed i AI-baserede overvågningssystemer?

Kunstig intelligens (AI) spiller en stadig større rolle i vores liv, fra beslutningstagning til handling. Alligevel er AI-modeller ikke neutrale dommere; de kan være stærkt biasede på grund af det data, de er trænet på, eller de specifikke teknikker, der anvendes. For eksempel kan et faldregistreringssystem, der kun er trænet på data fra indendørs miljøer, vise sig upålideligt udendørs, hvilket kan føre til oversete alarmer og dermed skade brugeren. Derfor opstiller lovgivere retningslinjer for at fremme tillidsværdig AI, der er designet med ansvarlighed og respekt for menneskelig autonomi og værdighed som grundprincipper.

AI-systemer bør forbedre menneskelig velfærd og frihed og ikke manipulere brugerne, men styrke deres evner. Et eksempel er et faldregistreringssystem, hvor brugeren selv kan bekræfte, om en alarm skal sendes til en plejeperson, hvilket understøtter brugerens kontrol og værdighed. Det er afgørende at forebygge utilsigtede skader, både teknisk – ved at sikre robusthed mod fejl, misbrug og angreb – og på det mentale og fysiske plan, hvor unødvendige falske alarmer kan skabe angst og forstyrrelser. Dette kan blandt andet opnås ved at integrere flere sensorer, anvende kontekstbevidste modeller eller inkludere brugerfeedback for løbende forbedring.

Retfærdighed er en anden grundlæggende forudsætning for troværdig AI. Fordelene og omkostningerne ved AI-systemer skal fordeles retfærdigt, og bias skal undgås ved at inkludere minoritetsgrupper og tage hensyn til særlige behov, såsom fysisk handicap. Det er dokumenteret, at bevægelsesdetekteringsalgoritmer ofte ikke kan tælle skridt korrekt for personer med ganghjælpemidler som krykker. Gennemsigtighed og forklarlighed i AI's beslutninger er afgørende for at opbygge tillid, således at brugere og beslutningstagere forstår, hvorfor og hvordan et system træffer sine afgørelser.

Et praktisk krav ved implementering af maskinlæringsmodeller i IoT-enheder er, at de skal være lette og effektive i brugen af beregningsressourcer. Letvægtsmodeller balancerer ofte præcision mod nødvendigheden af at fungere i nær-realtid med begrænset hukommelse og batterikapacitet, som det ses i bærbare enheder som Fitbit og Apple Watch. De kan for eksempel forveksle lignende faldtyper eller hurtige, kontrollerede bevægelser, hvilket fører til falske alarmer. Derfor skal man være opmærksom på, at kompleksiteten i modellens træning ikke nødvendigvis afspejles i modellens anvendelse, hvor selve klassifikationen ofte blot kræver simple beregninger.

Dataforberedelse spiller en central rolle og udgør langt den største del af arbejdet i maskinlæringsprojekter. Her indgår støjfiltrering, håndtering af manglende data og konstruktion af relevante funktioner fra rådata, eksempelvis accelerationstoppe fra accelerometre. Hvis feature-engineering kræver omfattende datatransformationer, som f.eks. bølgetransformationer eller frekvensanalyse, kan det øge forsinkelser og båndbreddeforbrug, hvilket ofte er uacceptabelt i kritiske overvågningssystemer.

Ny teknologi inden for hukommelse, som ikke-flygtige hukommelsestyper (f.eks. PCM og ReRAM), muliggør lavere strømforbrug og hurtigere adgang til data, hvilket åbner døren for mere komplekse modeller på enheder med begrænsede ressourcer. Disse avancerede hukommelsesløsninger kan give mulighed for at analysere længere tidssekvenser og dermed genkende komplekse mønstre, som enklere modeller overser.

Pålidelighed handler også om, at modeller skal kunne håndtere variationer i inputdata, inklusive forsøg på at narre systemet (adversarial attacks). Selv små ændringer, som at ændre en enkelt pixel, kan forvirre dybe neurale netværk. For at undgå dette anvendes metoder som krydsvalidering til at sikre modelpræstation over flere datasæt og forebygge overtilpasning. Simpelhed i modeller kan desuden øge robustheden, mens ensembles af modeller kan skabe en bedre balance mellem bias og varians.

Forståelsen af disse principper gør det muligt at designe AI-systemer, der ikke blot er teknisk effektive, men også etisk forsvarlige og sociale tillidsværdige. Det kræver en helhedsorienteret tilgang, hvor teknisk innovation, etik, brugerinvolvering og retssikkerhed går hånd i hånd for at sikre, at AI-systemer reelt gavner mennesker uden at påføre skade.

Det er væsentligt at indse, at implementeringen af troværdig AI er en dynamisk proces, der kræver kontinuerlig evaluering og tilpasning i takt med teknologiske fremskridt og samfundsmæssige krav. At udvikle og anvende AI i følsomme anvendelser som overvågning og sundhed kræver derfor ikke kun teknisk ekspertise, men også en dyb forståelse for sociale og etiske konsekvenser.

Hvordan kan maskinlæring forbedre bevægelsesgenkendelse og faldregistrering ved brug af bærbare sensorer?

Udviklingen inden for menneskelig aktivitetserkendelse ved hjælp af bærbare sensorer, især accelerometre, har haft en markant indflydelse på både sundhedssektoren og IoT-applikationer. Brugen af tri-aksiale accelerometre monteret på forskellige kropsdele muliggør nøjagtig klassifikation af daglige bevægelser og identifikation af kritiske hændelser som fald. De seneste års forskning har vist, at kombinationen af avancerede maskinlæringsmetoder og dybe neurale netværk kan forbedre både nøjagtighed og robusthed i sådanne systemer betydeligt.

Traditionelle metoder, der baserer sig på faste tærskelværdier for accelerometerdata, lider ofte under begrænsninger, når det kommer til realtidsdetektion og brugertilpasning. Dette skyldes, at variationer i individuelle bevægelsesmønstre, sensortilpasning og miljømæssige faktorer kan føre til fejlklassifikationer. Derfor har nyere forskning rettet fokus mod adaptive algoritmer og dyb læring, som eksempelvis bølgelet CNN (Convolutional Neural Networks) og principalkomponentanalyse, der tillader mere fleksibel og præcis feature-udtrækning fra rå sensorinput.

Desuden spiller placeringen af sensorer på kroppen en kritisk rolle for systemets ydeevne. Studier peger på, at sensorer placeret på brystet, hoften eller håndleddet kan give forskellige informationsniveauer, hvor optimal placering afhænger af den specifikke aktivitet eller hændelse, der skal detekteres. Dette understreger nødvendigheden af skræddersyede løsninger, der tager højde for individuelle og kontekstuelle faktorer.

Fall detection-systemer er et særligt vigtigt område inden for bærbar sundhedsteknologi, hvor præcis og hurtig identifikation af fald kan have livsvigtige konsekvenser. Kombinationen af accelerometerdata med maskinlæring og dyb læring har forbedret evnen til at skelne mellem fald og andre bevægelser, og implementeringen af IoT-tilknyttede enheder muliggør desuden realtidsalarmer og kontekstuelle oplysninger om faldsituationen. Dog er det også tydeligt, at der eksisterer udfordringer med hensyn til systemernes præcision i ægte brugssituationer, hvor støj og uforudsigelige bevægelser kan komplicere detektionsprocessen.

Et kritisk aspekt i implementeringen af sådanne teknologier er den beregningsmæssige begrænsning på ressourcerne i mange bærbare enheder og IoT-systemer. For at opnå effektive løsninger kræves letvægtsmaskinlæringsmodeller, der balancerer kompleksitet med ydeevne. Metoder som adaptive tærskelværdi-justeringer og enkle ensemble-teknikker kan med fordel anvendes for at reducere ressourceforbruget uden at gå på kompromis med nøjagtigheden.

Endvidere er der et stigende fokus på etiske aspekter og tillid til AI-baserede systemer i sundhedsteknologi. Udfordringer omkring bias, datasikkerhed og fortrolighed kræver, at udviklingen af sådanne systemer foregår under strenge retningslinjer for ansvarlig AI, som blandt andet inkluderer transparens i beslutningsprocesserne og robusthed mod fejl.

Det er essentielt at forstå, at data fra accelerometre og andre bevægelsessensorer ofte er højdimensionelle og komplekse, hvilket nødvendiggør avancerede præprocesseringsteknikker og omhyggelig validering af modeller for at undgå overfitting og sikre generaliserbarhed. Krydsvalideringsmetoder som nested leave-two-out er eksempler på fremgangsmåder, der hjælper med at optimere modeludvælgelse og sikre pålidelighed i performancevurdering.

Sammenfattende udgør integrationen af dyb læring, adaptive metoder og optimeret sensorplacering en avanceret tilgang til bevægelsesgenkendelse og faldregistrering, som ikke blot øger nøjagtigheden, men også systemernes anvendelighed i virkelige scenarier. Tilgængeligheden af omfattende datasæt med accelerometer-, magnetometer- og gyroskopdata muliggør yderligere forbedringer i modellerne og understøtter udviklingen af personaliserede sundhedsløsninger.

Det er væsentligt at have en grundlæggende forståelse for både de tekniske og praktiske begrænsninger, som præger anvendelsen af disse teknologier. At opnå balance mellem modellernes kompleksitet, realtidskrav, brugervenlighed og ressourceeffektivitet er afgørende for at realisere de fulde fordele ved bærbar aktivitetsovervågning og faldforebyggelse. Endvidere skal man være opmærksom på de potentielle konsekvenser af fejldetektioner, både i form af falske alarmer og manglende opdagelse, hvilket kan have alvorlige implikationer for brugerens sikkerhed og tillid til systemet.

Hvad afslører de forhistoriske fossiler og sygdommens uforudsigelige fremkomst i Chile?
Er veridikalismen en løsning på skeptikerens problem?
Hvordan kunne et diktat blive krigens skjulte våben?
Hvordan dyrker man planter vertikalt på en lille plads?