Bare to land kan vinne kappløpet om selvkjørende biler

– Jeg skjønner det ikke! Nordmenn feirer bare de med ski på bena og ikke teknologitalentene. Ole-Johan Dahl var en stor tenker! Jeg tror ikke dere forstår hvor stor han var, og jeg er ufattelig heldig som fikk jobbe med ham på Blindern. Det var han som åpnet døren til Oxford for meg, sier Silvija Seres.

Dahl var professor i informatikk og blant de første som arbeidet med databehandlingsteori på universitetsnivå. Det var også han som utviklet programmeringsspråket Simula.

Seres har doktorgrad i matematikk fra Oxford, en MBA fra Insead og har vært ansatt som postdoktor ved Oxford. Hun kom tidlig inn i Silicon Valley.

– Veien fra Oxford til Silicon Valley var veldig kort i 1999. På den tiden var det 16 ansatte i Google, og jeg jobbet i søkemotoren Alta Vista som systemutvikler og forsker. Men ingen visste egentlig hva de skulle gjøre med disse prosjektene.

25 år med kunstig intelligens

Seres, som kom til Norge fordi hennes matematiker-pappa flyttet fra Jugoslavia til Norge på grunn av et forskningsprosjekt, jobbet som utvikler og forsker ved Norsk Regnesentral, Skrivervik Data og Universitetet i Oslo. Hun har også vært direktør for forretningsutvikling i IT-selskapet Fast Search & Transfer. Hun er senere blitt utnevnt som Norges mest innflytelsesrike kvinne innen IT. Tidligere i år kom hun ut med boken «Staten og dataen», hvor hun blant annet peker på hvordan teknologi er blitt den største maktfaktoren i dagens demokrati. Hun foreslår noen veier inn i den digitale fremtiden som passer unikt godt for Norge. Boken dreier seg også om at offentlig sektor må ta på seg sitt demokratiske utviklingsansvar og skape plattformer for innovasjon. For Norge ser Seres to store muligheter: havet og offentlige tjenester som innovasjonsplattform.

– Det er rundt 25 år siden jeg startet å jobbe med algoritmer og kunstig intelligens. Ingen innenfor mitt fagfelt hadde tro på at dette noen gang kom til å bli lønnsomt. Da var kunstig intelligens et skjellsord! Men jeg forsto tidlig algoritmenes kraft i næringslivet. Da er det enklere å forutsi hva som skal skje.

– Det som også en selvkjørende bil må kunne?

– Nettopp. Og det blir færre trafikkulykker med selvkjørende biler enn med dagens sjåfører bak rattet. Likevel må bilene trenes opp, og den opptreningen har allerede pågått i lang tid ved hjelp av deg og meg.

– Hva?

– Den må for eksempel trenes opp til å kjenne igjen trafikkskilt. Du har sikkert erfart at flere nettsider opererer med «Jeg er ikke en robot» og at du flere steder må klikke på de bildene som inneholder trafikkskilt. Det du da gjør, er å lære opp en algoritme.

En halv million bilder i sekundet

En selvkjørende bil tar 500.000 bilder i sekundet ved hjelp av en lidar, en optisk fjernmålingteknikk som fungerer som en slags radar. Den selvkjørende bilen analyserer piksler og skjønner at noe er tørr asfalt, noe er isete vei, noe er et skilt, det kan dukke opp trær, mennesker, fugleskremsler, et blad som fyker gjennom luften eller en stor stein som har rast ut i veibanen.

– Hvert av de 500.000 bildene som tas er så sammensatte at det også må gjennomføres et vanvittig antall beregninger og kalkuleringer. Og de må skje på sekundet, i sanntid, for at bilen skal kunne rekke å bremse eller bestemme seg for å kjøre videre. Men alle disse algoritmiske beregningene inneholder også en del etiske valg og avveininger.

Seres kommer med et eksempel hvor bilen må velge mellom å kjøre på et barn som har 30 prosent sjanse for å dø, eller inn i en lastebil hvor sannsynligheten er 60 prosent risiko for at passasjeren om bord dør.

– Har bilen et moralsk ansvar for å forsøke å redde barnet, eller passasjeren den selv har om bord?

Er ikke helt i mål ennå

Og utfordringene stopper ikke der. I noen land verdsettes rike personer mer enn fattige, andre land verdsetter ikke fotgjengere og mener de ikke bør være i trafikken i det hele tatt. Enkelte land opererer med at livet til en ulovlig innvandrer er mindre verdt.

– Hvem er det som skal avgjøre hva som er riktig etikk i trafikken og hvem som skal stilles til ansvar når en ulykke oppstår?

Seres forteller at mange europeiske land jobber med å utarbeide egne etiske retningslinjer for selvkjørende biler og råder oss i det kalde nord til å få på plass det samme.

– Tesla har en teori om at de må få mange nok av sine egne biler ut i trafikken, slik at de kan samle inn mest mulig data om den virkelige verden og lære gjennom uendelige simuleringer. Da kan bilene bli best mulig på kortest mulig tid. Når Teslas systemer har lært nok, er det mulig å aktivere selvkjøringsmodus i bilene.

Google er også på selvkjørende kjøretøy-ballen. De opererer med fem nivåer for autonome kjøretøy. For hvert nytt nivå blir bilen mer uavhengig av mennesker.

– På nivå fem er den helt selvkjørende, men for å komme dit sier Google at de må være helt bombesikre på at bilene deres er trygge.

Et etisk ansvar

Utenfor huset til Seres står en eldre utgave av en Toyota. Den er langt fra selvkjørende.

– Mange av oss liker å kjøre bil, og vil helst ikke bli fratatt retten til å kjøre. Likevel kan vi nok snart – med stor sannsynlighet – stille oss spørsmålet om hvilken rett vi egentlig har til å sette andre i livsfare med våre menneskelige feil, bare fordi vi liker å kjøre bil. Så selv om vi misliker tanken om selvkjørende biler, har vi kanskje et etisk ansvar for å la robotene ta over rattet snart.

Seres er komfortabel med at selvkjørende biler ikke er blant oss i trafikken ennå. Samtidig stiller hun spørsmålstegn ved dette:

– Google optimaliserer sine egne kjøretøy ved å lære dem stadig mer gjennom simuleringer under kontrollerte forhold før de stoler nok på systemet til å kunne slippe dem løs på veien. De fleste vil anse dette som en ansvarlig fremgangsmåte, men hva med Kina? De har over 60.000 dødsfall i trafikken hvert år. Har de tid til å vente på at systemet perfeksjoneres til det fulle? For hver uke som går kan de spare menneskeliv. Derfor har de kanskje et ansvar for å skynde seg med å få robotene ut i trafikken for å få testet dem raskere.

To land kan vinne kappløpet

Seres tror at det er to land som kan vinne kappløpet om selvkjørende samfunn og selvkjørende biler: USA og Kina.

– De samler data mer aggressivt enn alle andre, og de har hatt flere år på å bygge sterke modeller og algoritmer på basis av disse dataene. Dette kan de nå bruke på gode styringssystemer. Alle andre land henger etter.

– Finnes det noe kappløp Norge kan vinne?

– Norge har unike muligheter på energiforvaltning og hav. Norge har fått til noe veldig få andre land har klart. Norge har skapt rikdom som er godt fordelt. Og se hva Norge har fått til med Altinn, BankID og delvis med Vipps. En sikker, digital ID er en innovasjonsplattform. Jeg vet ikke om noen andre land som har Altinn.

Seres tror vi har vært modigere før med innovasjonssatsninger rundt vannkraft og oljen. Hun mener de ti oljebudene fra 1971 står seg svært godt som de ti databud, der ordet «olje» byttes ut med «data».

– Data er den nye oljen hvis vi forvalter den riktig.