Derfor er amerikanerne mer bekymret enn begeistret for KI

Kunstig intelligens tas i bruk i et stadig høyere tempo, men tilliten til teknologien følger ikke etter. I Pews nyeste undersøkelse sier 52 prosent av amerikanerne at de er mer bekymret enn begeistret for den økte bruken av KI i hverdagen. I 2021 svarte 37 prosent det samme. Bare 9 prosent er mer begeistret enn bekymret. 7

Utviklingen peker mot en enkel forklaring: Mange opplever ikke KI som et felles fremskritt, men som et raskt og lite gjennomsiktig maktskifte. Arbeidsgivere, plattformselskaper og teknologigiganter får nye muligheter, mens enkeltpersoner må håndtere usikkerhet rundt arbeid, utdanning, personvern, kreativitet og kontroll.

Fordelene virker abstrakte – risikoen føles personlig

KI kan gjøre oppgaver innen skriving, søk, programmering og kundeservice raskere. Men fordelene er ikke like synlige eller verdifulle for alle. En funksjon som sparer en bedrift for penger, kan for en ansatt oppleves som en trussel mot stillingen. En automatisert kundetjeneste kan være effektiv for selskapet, men frustrerende for kunden som prøver å få kontakt med et menneske.

Dermed oppstår en skjevhet i hvordan teknologien oppfattes. Gevinstene presenteres ofte som langsiktige løfter om høyere produktivitet, bedre helsevesen eller vitenskapelige gjennombrudd. Ulempene dukker derimot opp i hverdagen: et feilaktig svar, en svindelmelding, syntetisk innhold, overvåking på arbeidsplassen eller en KI-funksjon som er lagt til uten samtykke.

Arbeid og utdanning gjør uroen konkret

Man trenger ikke tro at alle jobber vil forsvinne for å være bekymret for KI. Mange frykter heller færre begynnerstillinger, dårligere forhandlingsposisjon, mer overvåking på jobb eller at yrker reduseres til å kontrollere automatiserte systemer.

Pews nyeste funn viser hvor utbredt bekymringen er: 71 prosent av amerikanerne tror KI vil redusere antallet jobber i USA de neste 20 årene. 5 For yngre voksne er spørsmålet særlig nært, fordi utdanning og starten på arbeidslivet nettopp er stadiene der automatisering kan endre hvordan man får erfaring.

Generativ KI gjør også læring mer komplisert. Teknologien kan hjelpe både elever og lærere, men den kan samtidig gjøre det enklere å hoppe over selve læringsarbeidet, vanskeligere å vurdere prestasjoner og mer uklart hva som er selvstendig forståelse. Når det blir vanskelig å vite hvor mye av innsatsen som faktisk er menneskelig, svekkes tilliten til systemet rundt.

Kreativitet og eierskap har blitt tillitsspørsmål

For forfattere, kunstnere, musikere og andre skapere handler debatten om KI-trening ikke bare om teknikk. Den handler om tillatelse, kreditering, betaling og hvem som tjener på at menneskeskapt arbeid brukes til å bygge kommersielle systemer.

Selv nyttige KI-resultater kan derfor oppleves som utbyttende når skapere mener at arbeidet deres er blitt brukt uten reelt samtykke. Bekymringen strekker seg også lenger enn eierskap: Pew har funnet at amerikanerne oftere forventer at KI vil svekke enn forbedre menneskers kreative tenkning og evne til å skape meningsfulle relasjoner. 12

Det kan bidra til å forklare interessen for fysiske medier, papirnotatbøker, filmkameraer, arrangementer ansikt til ansikt og andre aktiviteter uten nett. Det betyr ikke nødvendigvis at folk avviser all teknologi. Slike aktiviteter kan representere et ønske om tydelig opphav, personvern, bevissthet, en nyttig motstand mot friksjonsfrie systemer og vissheten om at et menneske faktisk har laget det man setter pris på.

Det finnes ikke tilstrekkelig dokumentasjon til å slå fast at KI-motstanden alene driver en bred retur til retro-teknologi. Men den kulturelle reaksjonen er forståelig: Når digitale systemer oppleves som stadig mer automatiserte og ugjennomsiktige, blir menneskeskapte opplevelser mer særegne.

Når KI blir standard, føles valgfriheten mindre

Mange brukere kan være positive til et KI-verktøy når det er frivillig, oversiktlig og enkelt å kontrollere. Reaksjonen blir annerledes når KI legges inn som standard i et kjent produkt, leder kunder bort fra menneskelig kundestøtte eller skaper spørsmål om hvordan personopplysninger brukes.

Forskjellen er viktig for produktutvikling. Bruk er ikke det samme som aksept. Folk kan ta i bruk et system fordi de ikke har et praktisk alternativ, samtidig som de misliker selskapet som påførte dem løsningen. Det kan påvirke kundelojalitet, merkevare­tillit og betalingsvilje.

Mistilliten rammer også dem som bygger KI

Skepsisen retter seg ikke bare mot modellene, men også mot institusjonene og lederne bak dem. En undersøkelse fra CNBC og Generation Lab blant 1 088 amerikanere mellom 18 og 34 år viste at et flertall ikke stolte på noen av ni fremtredende KI-ledere når det gjaldt ansvarlig håndtering av teknologien. 45 prosent ventet at KI ville skade karrieren deres, mens bare 10 prosent trodde den ville hjelpe.

Dario Amodei har omtalt situasjonen som en «tillitskrise». Han mener folk allerede har lav tillit til selskaper, myndigheter og teknologibransjen, og derfor mistenker at nye systemer vil bli brukt mot dem. 17

Det forklarer hvorfor glansede PR-kampanjer neppe er nok. Når det grunnleggende spørsmålet er «Hvem kontrollerer dette, og hvem tjener på det?», kan optimistiske budskap høres ut som en avledning – med mindre folk kan se og kontrollere svaret i sitt eget liv.

Datasentre gjør debatten lokal

KI-boomen gjør også de fysiske behovene vanskeligere å overse. Datasentre knytter teknologien til strøm, vann, areal, investeringer i strømnettet og offentlig politikk. Lokalsamfunn kan med god grunn spørre om kostnadene er sikre, mens lovede arbeidsplasser, lavere strømregninger eller andre gevinster fortsatt er usikre.

Dette er ikke automatisk motstand mot teknologi. Det er et krav om ansvarlighet: tydelig informasjon om konsekvenser, rettferdige bidrag til infrastrukturen, mindre lokal belastning og forpliktende fordeler for lokalsamfunnet. Uten slike vilkår kan motstand være en rasjonell reaksjon på at kostnadene og gevinstene fordeles skjevt.

Hvorfor fallende tillit er et forretningsproblem

For KI-selskaper kan mistillit begrense bruk, kundelojalitet, betalingsvilje, rekruttering, reguleringsvilje og muligheten til å bygge ut nødvendig infrastruktur. En teknisk imponerende modell skaper ikke varig forbrukerverdi hvis kundene forbinder den med oppsigelser, uønskede funksjoner, utnyttelse av kreativt arbeid eller upålitelig service.

Airbnb-sjef Brian Chesky har argumentert for at Silicon Valley trenger flere KI-produkter som løser vanlige menneskers hverdagsproblemer, i stedet for hovedsakelig å rette seg mot bedriftskunder eller demonstrere modellkapasitet. Det er like mye et produktspørsmål som et kommunikasjonsproblem: Folk er mer tilbøyelige til å støtte teknologi når de tydelig ser hva den forbedrer i sitt eget liv.

Amodeis kritikk stiller lignende krav. Han har erkjent at KI-selskapene ennå ikke har innfridd de største løftene sine, og ment at dramatiske påstander om å kurere kreft ikke kan erstatte faktiske gjennombrudd. Troverdigheten vil derfor komme fra resultater som er pålitelige, synlige og bredt fordelt – ikke fra stadig mer spektakulære prognoser.

Hva kan forbedre holdningene til KI?

KI-selskaper som ønsker større aksept, bør konsentrere seg om fem praktiske forpliktelser:

• Bygg for reelle behov. Produktene bør løse tilbakevendende problemer for vanlige brukere, ikke bare vise frem tekniske muligheter.
• Gi folk kontroll. Tydelige valg om å samtykke, enkel avmelding, åpenhet om data og tilgang til mennesker gjør bruken mer frivillig.
• Del gevinstene. Produktivitetsforbedringer bør gi bedre tjenester, lavere kostnader, opplæring og sterkere arbeidsplasser – ikke bare høyere marginer.
• Respekter menneskelig innsats. Skapere trenger ordninger for samtykke, dokumentasjon av opphav, kreditering, betaling og håndheving av rettigheter.
• Dokumenter løftene. Målbare forbedringer innen helse, økonomisk tilgjengelighet, utdanning og levestandard vil styrke tilliten mer enn enda en markedsføringskampanje.

Offentligheten ber ikke nødvendigvis KI om å slutte å utvikle seg. Spørsmålet er hvem utviklingen er til for, hvem som får bestemme hvordan den brukes, og om de som bærer risikoen også får del i gevinstene. Inntil selskapene svarer på dette gjennom produktutforming og synlige resultater, kan raskere KI-adopsjon fortsette å skape mindre – ikke mer – entusiasme.