• norsk
    • English
  • English 
    • norsk
    • English
  • Login
View Item 
  •   Home
  • Øvrige samlinger
  • Publikasjoner fra CRIStin - NTNU
  • View Item
  •   Home
  • Øvrige samlinger
  • Publikasjoner fra CRIStin - NTNU
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Kunstig intelligens/data science: En kartlegging av status, utfordringer og behov i norsk offentlig sektor - første resultater

Reutter, Lisa Marie; Broomfield, Heather
Research report
Submitted version
Thumbnail
View/Open
Reutter (252.9Kb)
URI
http://hdl.handle.net/11250/2634733
Date
2019
Metadata
Show full item record
Collections
  • Institutt for sosiologi og statsvitenskap [2648]
  • Publikasjoner fra CRIStin - NTNU [35008]
Abstract
Offentlig sektor krever ulike tilnærminger og støter på andre utfordringer med KI/Data science enn det privat sektor gjør (Maciejewski, 2016). Brauneis & Goodman (2018) formulerer denne utfordringen slik ‘AI Governance is more complex within the public sector - given that many governmental decisions are especially weighty and democratically elected governments have special duties of accountability’. Offentlig sektor operer med et mandat og et samfunnsoppdrag som både muliggjør og begrenser sektorens arbeid med teknologi.

I dag ser vi at få maskinlæringsmodeller er i produksjon i norsk offentlig sektor. KI/data science brukes hovedsakelig i mindre komplekse prosjekter som rapporter og enkeltanalyser. Det finnes noen eksempler på produksjonssatte beslutningsstøtte- og kontrollverktøy i svært avanserte virksomheter. Mange virksomheter befinner seg i planleggings- eller teststadier hvor spørsmål som «hva er KI, hva kan det brukes til og hva skal/kan det ikke brukes til?» står sentralt. Ambisjoner blir satt og målbilder blir tegnet. KI/data science blir sett på som en teknologi som kan effektivisere, standardisere og automatisere arbeidet i offentlig sektor. Å bruke og gjenbruke data gir håp om å kunne gjøre mer, bedre, billigere og raskere i offentlig sektor, for det beste for samfunnet.

Utfordringsbildet varierer fra virksomhet til virksomhet. Vi ser at over halvparten av virksomhetene ser på organisasjonskultur, juridiske og regulatoriske forhold, og personvern og sikkerhet som store eller veldig store utfordringer ved anvendelse av KI/data science i sin organisasjon. Også analysekompetanse scorer relativt høyt. Nederst på listen finner vi innbyggeres usikkerhet og mottakelighet for KI/bruk av data og frykt for nedbemanning i egen organisasjon.

KI/data science er på ingen måte en ren teknisk utfordring. Informantene er enige om at KI/data science er et tverrfaglig og komplekst fenomen som utfordrer det tradisjonelle byråkratiet og dermed berører alt fra tilpasning av organisasjonskultur, til juridiske avklaringer og digital infrastruktur.

Det er viktig for alle virksomheter at KI skal bli brukt til samfunnets beste og understøtte deres samfunnsoppdrag på best mulig måte. Hva dette betyr i praksis er likevel ikke entydig for informantene eller sektoren. Det er behov for satsninger på området som understøtter langsiktig og helthetlig tenkning på teknologi- og samfunnsendring og som anerkjenner det mangefasetterte utfordringsbildet sektoren står ovenfor.
Publisher
NTNU

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit
 

 

Browse

ArchiveCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournalsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsDocument TypesJournals

My Account

Login

Statistics

View Usage Statistics

Contact Us | Send Feedback

Privacy policy
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Service from  Unit