[English summary: info about two recent talks I gave about algorithmic bias in society]

Algoritmer, stordata og maskinlæring får mer og mer å si for samfunnet vårt, og brukes snart i alle samfunnsområder: i skolen, rettsstaten, politiet, helsevesenet og mer. Vi trenger mer kunnskap og offentlig debatt om dette temaet, og jeg har vært glad for å kunne holde to foredrag om det den siste måneden, en lang og en kort – og her kan du se videoene om du vil!

Sist onsdag holdt jeg et innlegg på Bergen offentlige bibliotek med fullsatt sal og en av de beste påfølgende debattene jeg har vært med på. Ikke bare IT-folk og studenter og Facebookbrukere, men også helsearbeidere, barnehagelærere og psykiatere fortalte om hvordan algoritmer brukes i deres yrker, og hva slags tvil og bekymringer de og deres kollegaer har. Innlegget ble streamet og du kan se hele her:

I mars var jeg invitert til å holde et 10-minutters innlegg for 600 kommunepolitikere på Kommunalpolitisk toppmøte, som hadde digitalt utenforskap som tema. Jeg argumenterte for at digital utenforskap handler om mer enn bare tilgang til nettet, og at vi også må tenke på hvordan samfunnsgrupper og individer kan ekskluderes eller diskrimineres gjennom algoritmisk styring.

Det er kommet ut en rekke gode bøker om dette temaet de siste  månedene – flest fra USA, hvor utviklingen er kommet lenger enn her. Om du kjenner til flere bøker, særlig norske eller europeiske, så håper jeg du legger igjen tips i kommentarfeltet!

Norske tekster:

Bår Stenvik: Informasjonen (roman). Tiden, 2018

Denne romanen skal jeg lese straks jeg er ferdig med Ada Palmers fremtidssamfunn: “Informasjonen er et kjærlighetsdrama mellom en mann, en kvinne og et dataprogram.”

Datatilsynets rapport Hva vet de om deg? 2018.

En rapport som viser hva fire vanlige, norske virksomheter lagrer om deg som kunde.

Amerikanske bøker:

Virginia Eubanks: Automating Inequality – How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. Macmillan, 2018.

Denne boken gjenforteller tre historier som viser hvordan automatisering av tildeling av velferdstjenester kan slå veldig feil. Argumentet er at algoritmisk styring slik den har vært brukt gjenskaper forskjeller. Lytt til et radio-intervju om boken eller se henne presentere den selv.

Safiya Umoja Noble: Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. NYU Press, 2018.

Første gangen Noble googlet “black girls” for å finne aktiviteter til ti-åringen sin, fikk hun bare porno som treff. Boken starter med dette eksempelet, men går mye lenger i å vise hvordan google og andre søkemotorer har dyptgående problemer med rasisme. Se et kort foredrag hvor Noble presenterer boken sin.

Meredith Broussard: Artificial Unintelligence – How Computers Misunderstand the World. MIT Press, 2018.

Broussard er IT-utvikler og journalist, og i denne boken viser hun hvordan teknologi definitivt ikke løser alle problemer.

Andrew Guthrie Ferguson : The Rise of Big Data Policing – Surveillance, Race, and the Future of Law Enforcement. NYU Press, 2017.

I Norge har tollvesenet bestilt programvare som bruker storgata for å forutsi hvem som er sannsynlige lovbrytere. I Danmark bruker politiet “predictive policing”. Bruk av stordata og algoritmer kan endre politiarbeid også i Norge – og da er det viktig å forstå hva det vil innebære.

Cathy O’Neil: Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Penguin, 2016.

Jeg var på et foredrag av O’Neil i fjor, og hun er en rasende god taler. Her kan du bl.a. se en kortere TED-talk hun har gjort om temaet.


Discover more from Jill Walker Rettberg

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Leave A Comment

Recommended Posts

Top of a ransom note from Shinyhunters hacking group. Text reads: "SHINYHUNTERS rooting your systems since '19 ;) ShinyHunters has breached Instructure (again). Instead of contacting us to resolve it they ignored us and did some "security patches"."
Networked Politics University politics

UiB self-hosts the open source version of Canvas, so wasn’t affected by the breach

On May 1st Canvas announced a security breach, and then yesterday the system was hacked. The login page was replaced by a ransom note: if universities don’t pay up by 12 May, student data will be released. Here’s what the login page looked like yesterday: Way back in 2015, when […]

AI and algorithmic culture Networked Politics

AI-generated images, fascist aesthetics: Dieselbrølet and Heimatstrom

My German is pretty dodgy, so when I first saw Heimatstrom on Bluesky, shared by Roland Meyer, a professor of visual culture at Universität Zürich’s Digital Society Initiative, I misinterpreted it and thought it was a far-right campaign. But no, Heimatstrom is a group of left-wing environmentalists using fascist AI […]

Photo of a billboard ad at Oslo S train station showing a smiliing conductor and the text "Du må ikke sove. Joda, bare sov du."
AI STORIES

“Du må ikke sove”: a floating motif detached from its meaning (or: LLMs can write Norwegian but miss cultural references)

There’s a new ad for the train between Stavanger and Oslo in Norway that uses a line from Arnulf Øverland’s famous anti-fascist poem Du må ikke sove (“You must not sleep”). Du må ikke sove, you must not sleep, the ad says. And then it flips it, jovially, joda, bare […]

Academics in Norway: Sign this petition asking for research-based discussions of how to use AI in universities

I just signed a petition calling for Norwegian universities to use research expertise on AI when deciding how to implement it, rather than having decisions be made mostly administratively. ,  If you are a researcher in Norway, please read it and sign it if you agree – and share with anyone else who might be interested. The petition was written by three researchers at UiT: Maria Danielsen (a philosopher who completed her PhD in 2025 on AI and ethics, including discussions of art and working life), Knut Ørke (Norwegian as a second language), and Holger Pötzsch (a professor of media studies with many years of research on digital media, video games, disruption, and working life, among other topics).  This is not about preventing researchers from exploring AI methods in their research. It is about not uncritically accepting the hype that everyone must use AI everywhere without critical reflection. It is about not introducing Copilot as the default option in word processors, or training PhD candidates to believe they will fall behind if they do not use AI when writing articles, without proper academic discussion. Changes like these should be knowledge-based and discussed academically, not merely decided administratively, because they alter the epistemological foundations of research. Maria wrote to me a couple of months ago because she had read my opinion piece in Aftenposten in which I called for a strong brake on the use of language models in knowledge work. She was part of a committee tasked with developing UiT’s AI strategy and was concerned because there was so much hype and so few members of the committee with actual expertise in AI. I fully support the petition. There are probably some good uses for AI in research, but the uncritical, hype-driven insistence that we must simply adopt it everywhere is highly risky. There are many researchers in Norway with strong expertise in AI, language, ethics, working life, and culture. We must make use of this expertise. This is also partly about respect for research in the humanities, social sciences, psychology, and law. Introducing AI at universities and university colleges is not merely a technical issue, and perhaps not even primarily a technical one. It concerns much more: philosophy of science, methodological reflection, epistemology, writing, publishing, the working environment, and more. […]

screenshot of Grammarly - main text in the middle, names of experts on the left with reccomendations and on the right more info about the expert review feature
AI and algorithmic culture Teaching

Grammarly generated fake expert reviews “by” real scholars

Grammarly is a full on AI plagiarism machine now, generating text, citations (often irrelevant), “humanizing” the text to avoid AI checkers and so on. If you’re an author or scholar, they also have been impersonating and offering “feedback” in your name. Until yesterday, when they discontinued the Expert Review feature due to a class action lawsuit. Here are screenshots of how it worked.