AI i helsesektoren og skjevt treningsgrunnlag

I denne fjerde (og siste) spesialepisoden i september-serien dykker jeg, Audun, ned i algoritmene som former hverdagen vår – fra feeden på sosiale medier og nyhetsanbefalinger, til kredittscore, rekruttering, helse og offentlig forvaltning. Hva er egentlig en algoritme, hvorfor kalles de “anbefalingsmotorer”, hvordan oppstår bias, og hva kan du gjøre for å stå stødigere i møte med usynlige beslutninger som tas om deg, for deg, og på vegne av deg? Episoden er spilt inn mens jeg er i Berlin, men treffer deg der du er – i et samfunn der kunstig intelligens allerede filtrerer, sorterer og prioriterer mer enn vi aner.

Dette får du høre om:

• Hvorfor algoritmer er mer enn “oppskrifter” – og hvordan selvlærende systemer endrer seg etter hvert som du scroller, liker og deler

• Hvordan sosiale medier optimaliserer for engasjement (ikke sannhet) og skaper filtreringsbobler

• Kredittvurdering og økonomi: når historiske data gir skjevheter som rammer ulike grupper ulikt

• Jobbsøking og rekruttering: CV-filtre, video-intervjuer og “black box”-vurderinger du aldri får innsyn i

• Prediktiv politi-analyse: risikoen for selvforsterkende profiler og urettferdig ressursbruk

• Helsevesenets AI: hvorfor kostnader og skjevt treningsgrunnlag kan feilprioritere sårbare pasienter

• Regulering og ansvar: EU AI Act, Datatilsynets veiledninger og begrepet “algoritmisk rettferdighet”

• Dine rettigheter og grep: be om forklaring, søk aktivt etter mangfoldige kilder, og krev åpenhet

Kapittelkort (omtrentlige):

00:00 – Velkommen: Berlin-spesial og hvorfor algoritmer angår alle

03:15 – Hva er en algoritme? Fra oppskrift til anbefalingsmotor

08:40 – Sosiale medier: engasjement > sannhet, og veien inn i filterbobler

15:10 – Penger og profilering: kredittscore, data og historisk skjevhet

22:30 – Jobb og karriere: AI som portvakt i rekrutteringen

29:45 – Prediktiv politi-analyse: data inn, bias ut

36:20 – Helse: når treningsdata gir ulik behandling

44:05 – Regulering og ansvar: EU AI Act, åpenhet og testing for diskriminering

50:10 – Hva kan du gjøre? Praktiske råd for hverdag og rettigheter

56:00 – Avrunding: AI som verktøy – og hvorfor rettferdighet må kjempes frem

Hvorfor høre denne episoden?

Hvis du vil forstå hvordan kunstig intelligens faktisk påvirker hverdagsvalgene dine – hva du ser, hva du får, hva du mister – er dette episoden som gir deg ordene, eksemplene og verktøyene. Vi oversetter forskningsfunn, regulatoriske rammer og tekniske begreper til praktiske innsikter du kan bruke med én gang. Dette er ikke en dommedags-fortelling, men en bevisstgjøring: algoritmer er ikke nøytrale, og “objektivitet” må dokumenteres, testes og etterprøves.

Praktiske tips fra episoden:

• Søk bredere: Følg folk du er uenig med for å motvirke filtreringsbobler

• Be om forklaring: GDPR gir rett til innsyn i automatiserte avgjørelser som berører deg

• To CV-er: én menneskevennlig og én ATS-optimalisert med klare nøkkelord og enkel formatering

• Sjekk innstillinger: Skru av “personalisert innhold” der du kan, og rekalibrer anbefalingene jevnlig

• Krev åpenhet: Spør bedrifter og offentlige aktører hvilke data og mål som ligger bak algoritmene

Nøkkelord (SEO, naturlig språk):

algoritmer, kunstig intelligens, AI, anbefalingsmotorer, filterbobler, sosiale medier, kredittscore, algoritmisk bias, rekruttering, ATS, prediktiv politi-analyse, helse-AI, EU AI Act, personvern, GDPR, åpenhet, forklarbarhet, ansvarlig AI, algoritmisk rettferdighet, datasett, modelltrening, Berlin

Om AI-Snakk

AI-Snakk produseres av Audun Kvitland Røstad og leses av kunstig intelligens. Jeg bruker AI aktivt i research og produksjon, og gjør mitt beste for at alt er korrekt og oppdatert. Fant du noe som bør nyanseres eller rettes? Send en e-post til post@aisnakk.no . Abonner, vurder og del hvis episoden ga verdi – det hjelper flere å finne frem i AI-jungelen.