Nyheter
Les siste nytt fra Proactima her.
Stikkord: AI
Slik kan KI brukes i beredskapSe for deg følgende scenario som utspiller seg i Nordsjøen. Klokken 2 natt til søndag begynner trykket i subsea-rørledningen som frakter gass fra prosessanlegget i Norge til Europa plutselig å falle, og kontrollsystemene opplever også uvanlige signaler og uregelmessigheter. Kan kunstig intelligens (KI) brukes til å effektivisere håndtering og beslutningstaking i en slik beredskapssituasjon?
La oss legge den død med en gang; KI har kommet for å bli. Og det tas allerede i bruk på ulike nivåer i beredskapsarbeid i dag. Kunstig intelligens (KI) har et enormt potensial for å forbedre beredskap og respons i nødsituasjoner. Ved å utnytte KI-teknologi kan virksomheter bedre forutsi, oppdage, reagere på og håndtere ulike typer kriser, fra naturkatastrofer til menneskeskapte hendelser.
Men først, hvordan kan vi sikre oss at KI blir brukt på den mest effektive og ansvarlige måten?
– Vi mennesker er sårbare for store mengder informasjon som skal prosesseres. Det er her KI kan hjelpe oss med å sortere og strukturere informasjonsmengden. KI kan for eksempel hjelpe beslutningstakere ved å gi sanntidsanalyser og prognoser basert på tilgjengelige data, med andre ord produsere beslutningsstøtte Dette kan være spesielt nyttig i kaotiske situasjoner hvor raske beslutninger er avgjørende. Men, og dette er et stort, men; vi må allikevel bruke vår menneskelige kritiske tenkning siden KI ikke stiller kritiske spørsmål ved om vi nå foretar de rette valgene, og heller ikke kan ta beslutningene for oss, sier Hanne Cook, beredskaps- og sikkerhetsekspert i Proactima.
Hanne Cook og kollega og innovasjonsekspert Surbhi Bansal sto nylig på scenen under årets Beredskapskonferanse og forklarte hvordan KI kan brukes til å effektivisere håndtering og beslutningstaking i beredskapssituasjoner.
Så hvordan kan vi egentlig bruke KI i beredskapssituasjoner?
– KI-modeller kan brukes til å identifisere mønstre eller avvik i data. Dette kan være nyttig for å oppdage uautorisert aktivitet, som sabotasje eller terrorangrep, samt for å overvåke cybersikkerhet og oppdage hackingforsøk. Når det gjelder overvåking, kan KI-brukes til å overvåke kritisk infrastruktur som broer, veier og bygninger for å oppdage strukturelle svakheter eller skader. KI kan også brukes til å automatisere repetitive oppgaver, som å sende ut nødvarsler, sortere informasjon og koordinere innsatsstyrker. Dette frigjør menneskelige ressurser til å fokusere på mer komplekse oppgaver, forklarer Surbhi.
Er det trygt å bruke KI for å utarbeide beslutningsstøtte i en beredskapssituasjon?
– Selv om KI kan hjelpe oss med å forbedre vår situasjonsbevissthet gjennom produksjon av beslutningsstøtte, er spørsmålet hvordan risikobildet blir når man introduserer KI i håndteringen av beredskapssituasjoner. Å introdusere KI-baserte systemer er som å introdusere enda mer usikkerhet og risiko i et allerede komplekst system. KI kan ikke ta vurderingen for deg og datakvaliteten er avgjørende. I beredskapssammenheng er ikke slike oppgaver uten risiko. KI kan også medføre usikkerhet, risiko, flaskehalser og dårlige forklaringer. Dette kan ofte bety at virksomheten ikke har tilstrekkelig forståelse for hvordan de skal kontrollere og verifisere KI-produsert produksjon og i hvilken grad beslutningstakere bør stole på dem, utdyper Surbhi.
Et (ikke helt usannsynlig) beredskapsscenario
Tilbake til scenarioet vårt. Siden vi allerede vet at kritisk infrastruktur vurderes som sannsynlige mål ut fra den sikkerhetspolitiske situasjonen i Norge, er det snakk om sabotasje eller er det teknisk feil?
— I vårt undervannspipelinescenario kan KI brukes til å oppdage uautorisert tukling med utstyr, overvåke fartøybevegelser i nærliggende og høysikkerhetsområder, samt oppdage mistenkelige aktiviteter i nettverket. Innen overvåking og monitorering brukes allerede KI-assisterte droner til å patruljere sensitive områder. De har også stort potensial for å samle data og estimere gasspredningens bane dersom rørledningen begynner å lekke. Deretter kan KI brukes til å fjernstyre leveringen av nødvendig utstyr og verktøy for raskt å reparere rørledningen, forklarer Surbhi og legger til at KI også kan brukes for kommunikasjon, talegjenkjenning og oversettelser i koordineringsarbeidet med relevante interessenter, forklarer Surbhi.
Her er noen måter KI kan brukes i beredskapssituasjoner:
- Forutsigelse og forebygging:
- Prognoser og varsler
- Risikovurdering
- Overvåking og deteksjon:
- Sanntidsovervåking
- Oppdagelse av avvik
- Respons og koordinering:
- Automatisering av rutineoppgaver
- Beslutningsstøtte:
- Kommunikasjon og informasjon:
- Språkgjenkjenning og oversettelse
- Informasjonsformidling
- Etter hendelsen:
- Analyser og læring
- Gjenoppretting
Ikke glem menneskelig kritisk tenking
Hanne og Surbhi forklarer at utfordringene med KI forsterkes når vi skal håndtere en beredskapssituasjon – ettersom disse situasjonen gjerne opptrer sjeldent, er kjennetegnet av stress, høyt tempo og høy grad av usikkerhet. For at KI skal kunne gi økt effektivitet og gi god beslutningsstøtte i en beredskapssituasjon, oppfordrer Hanne og Surbhi til å ha:
- Forståelse av hvordan teknologien fungerer
- Forstå hvordan maskinene kommer frem til det de viser oss
- Forstå hvordan menneskelige faktorer spiller inn i en beslutningstakingsprosess
- Human in the loop – kunnskap om menneskelige faktorer om bruk av KI-modeller i beredskapshåndtering – for å unngå fallgruvene som oppstår når mennesker skal fungere sammen med maskiner i en kritisk situasjon
Proactima benytter allerede i dag KI-støtte for å effektivisere risikoanalyser, gjennom verktøyet vårt Dmaze. Vi har allerede kommet langt i å bruke KI til å effektivisere prosessene før det skjer en hendelse; risikoanalyser, øvelsesplanlegging, støtte til utarbeidelse av beredskapsplan, gjennomføring av øvelse/trening osv.
—
Vil du vite mer om hvordan vi bruker KI i beredskapsarbeid i dag, eller ønsker du innspill til hvordan din virksomhet bør arbeide med KI i beredskapen? Ta kontakt med oss for en prat!
Partner i Cluster for Applied AIProactima har blitt partner i klyngenettverket Cluster for Applied AI.
-Bakgrunnen for å knytte oss til dette nettverket er utgangspunktet vårt som rådgivere innen risikostyring, sier Rune Winther, leder for Utvikling og Innovasjon hos Proactima – Vi ser at bruken av AI (Artificial Intelligence) i forskjellige former endrer risikobildet og som rådgivere innen risikostyring er det viktig at vi utvikler vår kompetanse og våre tjenester til å matche disse endringene. Cluster for Applied AI fremstår som den viktigste møteplassen for dette, og fortsetter: – Akkurat som andre bransjer er vi også nysgjerrige på hvordan forskjellige former for AI eventuelt kan forbedre våre egne arbeidsprosesser.
Cluster for Applied AI er en norsk næringsklynge hvor aktører fra ulike deler av verdikjeden arbeider sammen for å skape verdi av data, og for å øke antall virksomheter som tar i bruk eller utvikler AI-drevne løsninger. Hensikten er å svare på behov og løse samfunnsutfordringer på mer effektive og smartere måter.
Ny teknologi og forretningsmessig innovasjon åpner stadig nye områder for anvendelse av AI, og klyngen skal være et knutepunkt for å fange opp nettopp disse mulighetene. Flere rapporter og strategier, blant annet Digital21 og regjeringens strategi for kunstig intelligens, peker på at kunnskap om, og evne til, å utnytte de konkurransefordelene som AI kan gi, vil være kritisk for å sette organisasjoner i stand til å skape konkurransedyktig innovasjon i fremtiden.
-Klyngen har sitt utgangspunkt i Haldenmiljøet, men har et nasjonalt fokus og partnere fra hele landet, sier Marianne Jansson Bjerkman, Klyngeleder i Cluster for Applied AI. – Felles for partnerne er at de alle representerer en eller flere deler av verdikjeden for AI, og her spiller for eksempel vurdering av sikkerhet og risikobilde en viktig rolle.
Blant medlemmene finner vi både Microsoft, Statsbygg og Simula Consulting. Klyngen har også flere samarbeidspartnere som Viken Fylkeskommune, Innovasjon Norge, NHO og IKT Norge.
-Cluster for Applied AI fungerer som en akselerator for omstilling og innovasjon når det kommer til å dra nytte av de muligheter kunstig intelligens gir virksomheter i dag og i fremtiden, understreker Marianne. – Vi ser imidlertid at det kan oppstå utfordringer knyttet til uforutsette problemstillinger og risikoelementer når teknologien skal tas i bruk. Med den spisskompetansen Proactima og deres nøkkelpersoner besitter, vil selskapet kunne bidra til en smidigere omstilling for andre virksomheter, samtidig som klyngen gir rom for å utvikle bedre forståelse for problemstillingene i fellesskap, og for nyvunnet kompetanse for alle parter.
Rune Winther legger til at Proactimas rolle i AI-økosystemet vil være en rådgiver som sikrer at de som ønsker å ta i bruk AI kan gjøre det på en måte som balanserer nytteverdi og risiko på en god måte. – AI har et betydelig potensiale til å forbedre og optimalisere en rekke viktige oppgaver, men representerer også en til dels vesentlig endring i risikobildet og risikoeksponering, understreker han. – Vi håper å bidra til at man i størst mulig grad klarer å utnytte potensialet i AI, uten at dette medfører unødig (og ukontrollert) eksponering for risiko, avslutter Rune.