De senaste åren har utveckling och hantering av AI i praktiken utvecklats exponentiellt i alla branscher för att effektivisera processer. Dessvärre medför AI etiska implikationer som måste hanteras på ett etiskt korrekt sätt. Hanteras dessa etiska implikation ansvarslöst kan det möjligtvis vara till nackdel för både verksamheter och allmänheten. Den befintliga forskningen är begränsad och lyfter fram flera etiska implikationer med AI i praktiken samt svårigheter med dess hantering. Syftet med studien är att identifiera möjliga etiska implikationer med AI i praktiken samt hur dessa kan hanteras. Sex intervjuer har genomförts med experter inom området. Respektive respondenter har olika roller men vardera arbetar med AI samt etiska implikationer. De etiska implikationer som identifierades genom den empiriska datainsamlingen består främst av implikationer kring transparens, integritet och partiskhet. Med hänsyn till bristande regelverk, otydliga riktlinjer om nivån av transparens och sämre datakvalitet uppstår etiska implikationer. För att effektivt hantera bland annat tidigare nämnda etiska implikationer används EU:s riktlinjer. Utöver EU:s riktlinjer är det grundläggande att implementera arbetsmetoder från början till slutet i AI-systems projekt, det är även effektivt att ha ett kompetenscentrum tillgängliga för råd och anvisningar. / In recent years, the development and management of AI in practice have developed exponentially in all industries to streamline processes. Unfortunately, AI carries ethical implications that must be managed in an ethically correct way. If these ethical implications are managed irresponsibly, it could significantly harm businesses and the public. The existing research is limited and highlights several ethical implications of AI in practice as well as difficulties with its management. The bachelor´s thesis is written in Swedish. The purpose of the study is to identify possible ethical implications with AI in practice and how these can be managed. Six interviews have been conducted with experts in the field. Each respondent has different roles, however, the respondents work with AI and ethical implications. The ethical implications that were identified through the empirical data collection mainly consist of implications around transparency, integrity, and bias. Furthermore, the lack of regulations, unclear guidelines on the level of transparency, and poorer data quality, causes significant ethical implications. To effectively manage the ethical implications, EU guidelines are used. In addition to EU guidelines, it is fundamental to implement work methods from start to finish in AI systems projects. Furthermore, it is effective to have an internal competence center available for advice and instructions.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:hb-31116 |
Date | January 2023 |
Creators | Faraj, Ara, Lucena Londoño, Martin |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | Swedish |
Detected Language | English |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds