Detta resultat går att se i Trend Micros nya undersökning Risks of Unmanaged AI Reliance: Evaluating Regional Biases. Det undergrävda förtroendet riskeras om AI används utan tillräcklig styrning, verifiering och övervakning.
Stora språkmodeller kan underminera förtroendet för offentlig sektor
AI Trend Micro varnar för att stora språkmodeller kan leverera olika svar beroende på geografi, språk, censur och krav på datasuveränitet – även när de får exakt samma prompt. Något som kan undergräva förtroendet för offentlig sektor.

Foto: Adobe Stock
Någonting är fel
Du är inloggad som prenumerant hos förlaget Pauser Media, men nånting är fel. På din profilsida ser du vilka av våra produkter som du har tillgång till. Skulle uppgifterna inte stämma på din profilsida – vänligen kontakta vår kundtjänst.
Techtidningen premium
Läs vidare – starta din prenumeration
Redan prenumerant? Logga in och läs vidare.
Undersökningen bygger på tusentals upprepade tester av nära 100 olika AI-modeller. Den visar att inkonsekventa eller föråldrade svar kan förekomma i politiskt känsliga, regulatoriska och medborgarnära sammanhang.
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
