Innlegget leses best på den opprinnelige studentbloggen
- Hva er en algoritme?
- Algoritmer i hverdagen
- Algoritmer som beslutningstakere
I dette innlegget skal jeg enkelt forklare hva en algoritme er. Videre skal vi se på hvilken effekt dette har på vår hverdag og muligheter det gir oss. Da teknologiens utvikling åpner for både muligheter og trusler er en avhengig av å se på etikken rundt det hele. Hvis du er usikker på hva en algoritme er , kan jeg garantere at du vet litt mere hvis du fullfører dette innlegget.
Hva er en algoritme?
En algoritme er en matematisk metode for å løse problemer. Den beskriver hva som skal til for å nå et mål og hvordan dette skal gjennomføres. En kan si en algoritme er et sett med instruksjoner. I en video fra “TedEd” blir det gitt et eksempel på en algoritme, som kan gjennomføres av både datamaskiner og mennesker. Den går ut på å telle mennesker som er i et rom. Det vanligste for mennesker er å telle i par. Men i en datamaskin kan en lage algoritmer som teller 10 og 10. Derfor benytter man seg av algoritmer, det gjør oppgaver mennesker bruker lang tid på, enklere og mer effektivt. En annen vanlig form for algoritme er for å sortere. Vi mennesker sorterer gjerne fra A-Å. Dette kan en computer til å gjøre mere effektivt, ved bruken av algoritmer. Dette er veldig simple eksempler på algoritmer. Men poenget er at kan de samle, prossesere og ta stilling til mye informasjon på veldig kort tid.
En annen viktig faktor som er verdt å merke seg er at algoritmer er designet av noen for å oppnå et mål. Det vil si at en aloritme ikke fungerer på egenhånd og må oppdateres da det stadig dukker opp nye variabler. Med andre ord vil algoritmer fungere godt dersom alle variabler er gjort rede for.
Algoritmer som påvirker hverdagen
Nå som vi vet hva en algoritme er for noe, skal jeg gi eksempler på algoritmer vi benytter oss av daglig:
- Google Maps, Netflix og Facebook
Google maps har designet en algoritme som viser oss veien til en bestemt destinasjon. Dette er en algoritme som stadig vekk blir forbedret. Til forskjell fra et kart av papir, kan google maps vise deg kø langs veien og forslag til ruter med mindre trafikk i sanntid eller mindre bompenger i. Netflix benytter seg av algoritmer for å lage våre brukere mere tilpasset oss. Ved å benytte data fra andre brukere som likner på oss, har de et godt utgangspunkt for å gi oss gode anbefalinger. Du har sikkert merket at du får mye merkelige forslag hvis du har lånt bort kontoen din til en kompis en periode? Da er det algoritmen som har tatt til seg nye brukermønstre og kontoen din er ikke lengre tilpasset akkurat deg.
Facebook har samme type anbefalinger, om du klikker “like” på flere lenker med samme tema, vil algoritmen sørge for at det dukker opp flere liknende saker i feeden din. Facebook algoritmen som viser det hva du får opp i feeden har navnet “Edge-rank”.
Algoritmer som dette gjør det mye enlere for markedsførere å levere reklamer, produkter og tjenester som treffer kunden bedre. Men for at algoritmene skal være gode, er vi avhengige av gode datasett. Det har ikke vært noe problem for leverndører å samle informasjon om oss forbrukere inntil nylig. I EØS landene har nemlig GDPR trådd i kraft. Dette er regler som begrenser datainnsamling av forbrukeres handligsmønstre. GDPR er en god ting da vi som forbrukere føler oss tryggere på hvilken informasjon som samles om oss, men det hindrer også bedrifter fra å samle gode datasett som vil kunne fungere i forbrukerens favør. GDPR skal jeg ikke gå lengre inn på i dette innlegget, men hvis du ønsker å vite mere om hva GDPR innebærer anbefaler jeg å sjekke ut bloggen til Ola Olsen.
Filterboble
Dette er et ord som dukket opp i forelesning med Arne Krokan. Jeg hadde aldri hørt ordet før, men har helt klart vært påvirket av det. For min del er det noe jeg liker og misliker på samme tid. Filterboble betyr at du i din “digitale hverdag” er omringet av dine interesser og det som ikke interreserer deg, blir skjult av algoritmene. Som nevnt over er det enkelt å bli provosert hvis du har lånt bort Netflix kontoen din og du får opp masse forslag om ting som ikke interreserer deg. Da har du havnet i en annen person sin “filterboble”. Men vi er som regel veldig komfortable i vår egen filterboble. Om du ikke har merket effekten av dette enda, kan jeg anbefale å gå inn på Instagram og trykke “utforsk”. På min konto dukker det kun opp temaer, musikk og idretter jeg er genuint interresert i. Det er behagelig og veldig lettvint. Men spørsmålet er om det er for lettvint? Vell, det gjør det vanskeligere å se ting fra flere sider. Om disse algoritmene fungerer som de skal, vil du kun få informasjon som underbygger meninger du har fra før. A
“Vi beveger oss mot en verden der Internett viser oss det de tror vi ønsker å se, men ikke nødvendigvis det vi trenger å se” – Eli Pariser på Ted talk
Sitatet ovenfor er fra 2011, nå 8år senere, har algoritmene blitt av bedre kvalitet og bedriftene har tilgang på mye mere data. Det er noe å tenke på. Om du ønsker å slippe unna algotitmene som styrer dine treff på Google.com kan jeg videreføre en anbefaling vi fikk av Arne Krokan i forelesning. Det gjelder en søkemotor som ikke benytter opplysninger dine personlige data for å gi deg søkeresultater, men de beste resultatene basert på sidenes lesere og kvalitet. DuckDuckGo.com er navnet og der kan du snike deg unna “Page-rank” som algoritmen til Google-søk heter.
Filterboblen er bare et av områdene vi har et stort ansvar da det kommer til digital markedsføring. Det vil være mange etiske spørsmål som må stilles dersom algoritmenes utvikling fortsetter. Vi vil etterhvert kunne vite om forbrukere er drevet av desperasjon og ikke genuin interesse. For ja, det er mulig å lage algoritmer som kan katlegge sinnsstemningen din. Forskere på Vanderbilt University Medical Center i Nashville, har allerede laget en algoritme som med 84% sikkerhet kan fortelle om en pasient vil forsøke å ta selvmord innen 7 dager. Algoritmen benytter data fra 5000 tidligere pasienter som har vært innlagt for selvmordsforsøk.
Det er klart at algoritmer som dette vil kunne være til stor hjelp, men reiser også mange spørsmål om hvordan de skal benyttes. Da det gir mulighet til å treffe kundens behov godt, men også mulighet til å utnytte sårbare personer. Videre er det et annet tema som er vesentlig da det kommer til algoritmer. Da algoritmer kan løse oppgaver ved å søke gjennom informasjon vi mennesker ikke har tid til i et livsløp. Kan algoritmer fatte beslutninger, mye større en hva forbrukeren skal se i facebook feeden sin.
Algoritmer har muligheten til å se over beslutninger som er gjort før og anbefale det valget som er gjort flest ganger eller med mest suksess. Dette gir mulighet til å fatte beslutninger på grunnlag av dataene i datasettet. En faktor som er mye vektlagt da det kommer til disse beslutningene, er at de i teorien har muligheten til å være helt objektive.
Det er som nevnt innledningshvis noen som må lage disse algoritmene. Og vil det være helt objektivt hvis et team av foskjellige personlighetet lager reglene til algoritmen? Nei det er jo ikke det. Så selv om det er mulig å designe objektve algoritmer, bør det foreligge en form for kvalitetssikring. Og dette er vanskelig med algoritmene. De kan gi oss svaret, men forteller oss ikke hvorfor svaret ble som det ble. Dette kan være skummelt å forholde seg til.
“In reality algorithms are only as unbiased as the people who create them. They contain the values, judgements and opinions of their creators.” – Stephanie Mathisen
Algoritmen benyttes allerede av arbeidsgivere, både for å ansette nye og å sparke ansatte. Et eksempel på at en algoritme har gjort en “tvilsom” beslutning, er da en lærer i USA fikk sparken i 2011. Hun fikk kun gode tilbakemeldinger fra sjefer og fra foreldrene til elevene, men ifølge algoritmen holdt hun ikke mål. Hva som var vektgivende i datasettet vet jeg ikke, men de/den som designet algoritmen har valgt å vektlegge andre faktorer en tilbakemeldinger fra foresatte og sjefer. Og dette er det store spørsmålet da det gjelder beslutninger av algoritmer. Ønsker vi beslutninger basert på et datasett, hvor en håndfull personer vet hva som er vektlagt og gjort rede for?
KILDER
http://www.legalexecutiveinstitute.com/justice-ecosystem-algorithm-spielkamp/
https://ndla.no/subjects/subject:14/topic:1:185993/resource:1:107782