Tænk jer godt om inden I deler sensitive virksomhedsdata med de store sprogmodeller. Selv om mange AI-teknologier fremstår troværdige og let tilgængelige, er det afgørende at være opmærksom på potentielle faldgruber og tage de nødvendige forholdsregler for at undgå datalækager eller misbrug inden I deler 

Fokus på datasikkerhed i AI-løsninger 
Datasikkerhed er en kritisk disciplin når I etablerer AI-løsninger. Der er en betragtelig risiko for datalækager og misbrug, især hvis data ikke er korrekt beskyttet. Særligt generative AI-modeller kan opsamle og behandle store mængder data, hvilket gør dem til attraktive mål for hackere. 

For at beskytte jeres data mod uautoriseret adgang skal I 1) anvende stærke krypteringsmetoder når I arbejder med data. Det er ligeledes vigtigt 2) at etablere strenge adgangskontroller og regelmæssigt gennemgå de udviklede sikkerhedsprotokoller, der er en del af AI-værktøjskassen. 3) Brug af anonymiseringsteknikker, som oprettelse af syntetiske datasæt, kan også hjælpe med at beskytte personlige data. 

AI-modeller kan forstærke bias og diskrimination hvis de trænes skævt 
AI-modeller kan utilsigtet forstærke eksisterende bias og diskrimination, hvis de trænes på skæve datasæt. Dette kan føre til uretfærdige resultater og beslutninger, hvilket kan skade jeres omdømme og i yderste konsekvens have juridiske følger.  

De fleste AI-modeller skal løbende trænes og opdateres med nye data for at sikre, at de forbliver nøjagtige og relevante over tid. Ved at identificere og rette eventuelle bias, der måtte opstå når modellen har kørt i en periode, kan I sikre, at modellen ikke udvikler sig i en uhensigtsmæssig retning. Regelmæssige opdateringer af model og datasæt kan desuden forbedre modellens ydeevne og pålidelighed, hvilket styrker jeres AI-løsninger og reducerer risikoen for fejl. 

Plagiat er blevet new normal – og det skaber juridiske risici 
Når AI-modeller genererer indhold, kan der opstå tvivl om ejerskabet af dette indhold, især hvis det er baseret på eksisterende IP-rettigheder. Det kan føre til juridiske udfordringer, specielt, hvis indholdet er skabt uden tilladelse fra rettighedshaveren. 

Det er vigtigt at sikre, at jeres kollegaer forstår, hvordan AI-modeller fungerer, og hvilke data, de bruger. Skab uddannelsesmuligheder for at forstå, hvordan I kan bruge AI-værktøjer korrekt og sikrer, at jeres modeller ikke indeholder ulovligt indsamlet data, der kan kompromittere jeres integritet og beslutningsprocesser. 

Skab transparens, hvor det er muligt 
AI-modeller fungerer nogle gange som "black box", hvor det kan være svært at forstå, hvordan de træffer beslutninger og kommer frem til resultater. Det manglende indblik kan gøre det vanskeligt at identificere og rette fejl og bias i systemet, hvorfor I altid skal sigte på at bygge transparente løsninger.  

Det er afgørende at sikre gennemsigtighed og ”explainability” i modellerne.  I udgangspunktet skal modellen kunne forklare, hvordan den er nået frem til en given beslutning. Her kan implementering af gennemsigtige algoritmer og regelmæssig evaluering hjælpe med at identificere og undgå bias og andre fejl. 

Sidst men ikke mindst, skal I sikre, at jeres AI-løsninger overholder gældende databeskyttelseslovgivning, såsom GDPR og EU's AI-act. Det betyder som minimum at databehandlingen er lovlig, og at der er etableret en lovlig proces for behandling af persondata.