Oscar Lone Olsen
Art Director
January 28, 2025
AI, Media, Tech

KI er et evig brudd på lov og etikk

I filmen 2001 en romodyssé, regissert av Stanley Kubrick, blir en superdatamaskin ved navnet HAL introdusert som en maskin som skal hjelpe karakterene å gjennomføre oppdraget sitt. HAL ender opp med å svike protagonistene i filmen fordi i hans programmering virker det til at den eneste måten å få til målet deres, er å eliminere dem (Kubrick, 1968). HAL og hundrevis av andre lignende maskiner er det vi i dag vil kalle kunstig intelligens (KI). I slike filmer og andre fiksjonsverk blir maskinene ofte sett på som skurker eller maskiner som virker til å være uovervinnelige. Dette kan være en av grunnene til at KI har vært bekymrende for mange teknologer. OpenAI ble startet som et ideelt selskap av Sam Altman med Elon Musk, i en frykt for at Google skulle få et monopol på teknologien etter oppkjøpet av DeepMind i 2014 (De Vynck, 2024). I 2022 lanserte OpenAI KI verktøyet ChatGPT, et generativt KI verktøy som virker til å kunne svare på hvilket som helst spørsmål du stiller den. I løpet av 2 måneder, nådde ChatGPT 100 millioner brukere For de neste på listen tok det Tiktok 9 måneder, og Instagram 2,5 år for å nå tilsvarende høye brukertall (Hu, 2023).

For mange kan det virke til at KI kom ut fra ingensteds, eller i alle fall denne versjonen av det. Vanligvis kan en teknologi utvikle seg veldig fort, fordi det kan være få ting som holder den fra å utvikle seg. Reversed Salient er et begrep som beskriver dette. Den skal forklare hvorfor enkelte teknologier ikke blir så effektive som de har potensiale til å være, men for KI kan ikke denne veksten tillegges én spesiell utvikling. Den plutselige veksten av KI kan heller være den generelle utviklingen av økt maskinkraft, informasjon og flere algoritmiske fremskritt (Haque, 2023). Et av de viktigste elementene ved utviklingen av KI, er tilgang til informasjon. For å utvikle en KI-modell, kreves det store mengder informasjon og den letteste måten å få tak i informasjon på, er å hente det fra internett uten noen betraktning til lovverket. OpenAI samt mange andre lignende selskaper i bransjen har blitt beskyldt for å bruke litterære, visuelle og audiovisuelle verk i treningen av KI-modellene deres. Dette har resultert i at flere forfattere har gått sammen for å saksøke disse selskapene (Spangler, 2023). Lovverket og staten i Norge klarer ikke å holde tritt med denne utviklingen, og er ikke sikret å ta stilling til disse problemstillingene direkte. I åndsverksloven står det i §6 at opphavsrettsloven ikke skal hindre andre kunstnere å bruke et verk til inspirasjon, men ifølge §3 er det ikke lov å bruke et verk dersom det kan komme i fare for å skade opphavets økonomiske interesser (Åndsverksloven, 2018). §3 og §6 er de eneste delene av åndsverksloven som sier noe om hvilken grad opphavs beskyttede verk kan brukes i treningen av disse systemene og dette kan være på grunn av hva som menes med «inspirasjon» er ikke beskrevet. Med slik loven er formulert, ender KI opp i en gråsone i dagens lover.

Etiske problemer som dette, er viktige å ta til diskusjon når slike teknologier utvikles, det skaper gode linjer for hvordan produsent og forbruker burde forholde seg til teknologien. Ved å se nærmere på de ulike perspektivene som finnes rundt denne teknologien i dag, kan vi prøve å legge til grunn for hvordan teknologien vil forme både lovverk og samfunnet fremover. Derfor virker det naturlig å forme en slik problemstilling: Hvilke ulike perspektiver finner vi rundt generativ KI i dag og hvordan kan de forme det fremtidige lovverket?

For å kunne svare på denne problemstillingen på best mulig måte, skal vi i denne oppgaven undersøke KI i SCOT og ANT perspektiver. Kunstig intelligens fungerer bare på grunn av flere århundrer med nedskrevet informasjon fra hele verden. Med dette kommer det også ulike bias. Det er nødvendig å se på SCOT, fordi teknologien blir brukt av hverdagslige mennesker i dag og vi er nødt til å se hvordan teknologien blir brukt og forstått av dem. KI har også en stor effekt på, og mellom, store andre aktører i samfunnet og her blir ANT neste teoretiske rammeverk å se på. KI som teknologi har ikke bare effekt på individer, men også på store deler av samfunnet, som problemstillingen formulerer, skal vi se på hvordan KI former aktanten, lovverket, men også mange andre relevante aktanter i samfunnet.

2. Metode

Denne oppgaven tar for seg en kvalitativ metode for å undersøke hvilke problemer som kan komme av generativ KI i dagens samfunn. Dette gjøres ved å se på pensumet i KULT2205: STS, kunnskap, innovasjon og store samfunnsutfordringer, og enkelte deler av lovverket i Norge. Det er formulert en problemformulering som skal hjelpe å snevre inn undersøkelses prosessen ved å sørge for at undersøkelsen ikke beveger seg for langt unna hva som ønskes svar på. Fra pensum er det hentet Skjølsvold sin bok om Vitenskap, teknologi og samfunn, Grønmo, Nilsen og Christensen sin bok om Ulikhet og siste Godø sin bok om Innovasjonsledelse. Utover disse pensumbøkene vil det også komme pensum fra andre fagområder på NTNU som har i hensikt å forsterke argumenter i oppgaven.

3. Teori

3.1. KI vs. generativ KI

KI er en type maskinlæring som skal prøve å etterligne menneskelig intelligens for å gjennomføre oppgaver. De har over lang tid blitt opplært basert på data for å kunne arbeid uten menneskelig interaksjon. KI blir brukt for å analysere og tolke eksisterende data, gjenkjenne trender og mønster som kan gi nye løsninger og bruksområder.

Generativ KI er en gren av KI som fokusere på å generere nytt innhold som ikke har eksistert før. I motsetning til tradisjonell KI, er generativ KI trent på enorme mengder data ved å gjenkjenne mønstre og for å kunne lage nye varianter basert på de mønstrene. Dette skaper muligheten for at generativ KI kan skape kombinasjoner som av tegn og mønstre som ikke har eksistert før (Jhean, 2024).

3.2. SCOT

SCOT eller the Social Construction of Technology kom på 1980-tallet og fikk stor interesse av teknologi- og innovasjonsstudier. SCOT tar for seg hvordan teknologiske løsninger blir innvevet i samfunnet, mens andre, ganske like teknologier blir forkastet (Godø, 2008, s. 95), men også hvordan menneskelige verdier og interesser formet teknologiutviklingen (Skjølsvold, 2015, s. 57). Det er altså hvordan teknologien blir adoptert av samfunnet som bestemmer det.

Fortolkningsmessig fleksibilitet som begrep kommer fra relativismen og beskriver hvordan data og vitenskapelige forsøk kan i seg selv ikke er objektivt, men kan tolkes ulikt basert på hvem som observerer eller hvordan de observerer (Skjølsvold, 2015, ss. 18-19). I dag omtaler heller hvordan nye teknologier gir rom for flertydelighet og hvordan det kan oppfattes som helt forskjellige teknologiske løsninger (Godø, 2008, s. 95)

Domestisering er et begrep som omtaler hvordan vi temmer teknologien til bruken vi helst synes er best. Under domestiserings begrepet kan vi også dele det inn i to begreper til: stabilisering som er en tilstand en teknologi får når den begynner å integreres på et større nivå i samfunnet  (Godø, 2008, s. 96). Lukking som egentlig er brukt når en vitenskapelig tanke får enighet i miljøet (Skjølsvold, 2015, s. 19), men den er også en god måte å beskrive en teknologi på, som får et allment bruksområde.

3.3. ANT

Bruno Latour ledet utviklingen av aktør-nettverk-teori (ANT). I motsetning til SCOT som bare fokuserer på de menneskelige elementene ved hvordan teknologien blir utviklet, blir ANT brukt for å kartlegge alle elementer som er med i en teknologiutviklingsprosess (Godø, 2008, s. 93). ANT har vært preget av uspesifiserte bruksområder og ulike forståelser, hvor flere av de opprinnelige skaperne av rammeverket av avvist begrepsapparatet de var med å utvikle (Skjølsvold, 2015, s. 69)

I denne oppgaven skal jeg se på ANT, spesifikt på hvordan menneskelige, aktører, og ikke-menneskelige, aktanter, påvirker og samhandler med hverandre. I sammenheng med KI, kan aktører for eksempel være: brukerne, utviklere og politikere, og aktantene kan være: datasenter, algoritmer, lovverk og datasett. Forholdet mellom aktørene og aktantene formes til hva blitt kalt et nettverk. Latour formulerer begrepet obligatorisk passeringspunkt som beskriver hvilke aktører og aktanter som er avhengig av at er i nettverket for at løsningen skal fungere. I konteksten til denne oppgaven vil det kunne være: maskinkraft, maskinvare og ingeniører spesialisert innenfor kunstig intelligens, men også internett som helhet.

4. Analyse

4.1. SCOT

Siden ChatGPT ble lansert i 2022 (De Vynck, 2024) har det vært to mye omtalt tilfeller hvor det var forsøkt å registrerte KI-genererte bilder i USA. Zarya of the Dawn av Kris Kashtanova ble skapt av KI-modellen Midjourney. Kashtanova fortalte i et intervju at hun skrev inn i modellen «Zendaya leaving gates of Central Park» og basert på bildet Midjourney genererte, fikk hun ideen om å lage tegneserien. I september 2022 sendte hun inn en søknad om å få det registrert i USA. Hun fikk det først oppfylt, men ble i kort tid etter tatt tilbake (Hals & Brittain, 2023). Rundt samme tid vant Jason Allen en kunst pris for det KI-genererte bildet Théâtre D’opéra Spatial, som også ble skapt av Midjourney. Forskjellen her, mellom Kastanova og Allen, er at Allen hadde vært igjennom 624 forskjellige varianter og selv gjort noen endringer i bilderegigeringsprogrammet Photoshop før han ble nominert og vant prisen (Brittain, 2023). Han prøvde nemlig også å få det registrert, men ble nektet med begrunnelsen at det var for mye av bildet som var KI-generert (United States Copyright Office, 2023).

Basert på disse to eksemplene virker det til at USA sitt kontor for rettighetsregistrering har tatt et ståsted for hvordan de forholder seg til KI-genererte bilder: de er ikke grunn til å forstå som opphavsrett beskyttet eller for varemerke registrering. Derimot er det ikke slik at dette vil være likt i resten av verden. Oppfatningen av en teknologi baserer seg på ulike kulturelle og sosiale oppfatninger av befolkningen, KI er fortolkningsmessig fleksibelt og det vil kreve tid før KI blir lukket til en forståelse, eller et bruksområde (Godø, 2008, s. 95). Om det skal bli beskyttet av åndsverksloven her i Norge, må det være skapt av et menneske (Øymo & Grøner, 2023). Descartes mente at bare mennesket hadde intelligens (Tranøy, 2024), men i dag oppfattes KI som intelligent. Alan Turing mente at hvis et menneske ikke kunne vite forskjellen om noe var skrevet av et menneske eller maskin, var maskinen intelligent (Spilde, 2003). Dette er realiteten i dagens samfunn. Selv om det er mulig å se forskjellen mellom generativ KI og et menneske, er det ofte bare trente øyne som kan se det. Til hvilken grad generativ KI faktisk forstår hva vi sier, er noe annet. Argumenter som det kinesiske rommet (Antonsen, et al., 2023, s. 184) og Monty Hall-problemet (Morse, 2023) argumenterer begge for at generativ KI ikke forstår hva du sier, men heller tar i bruk all informasjonen i databasene for å gi det beste alternativet for et riktig svar. Med denne kunnskapen kan KI stabiliseres som ikke-intelligent.

SCOT legger et fokus på hvordan menneskelige verdier og interesser påvirker en teknologi (Skjølsvold, 2015, s. 57) og legger til rette for hvordan teknologien speiler samfunnet det blir utviklet i. For slik generativ KI i dag fungerer kan vi se dette mye mer direkte enn vi kan med andre teknologier, fordi modeller som ChatGPT vil direkte gjenspeile hva vi som samfunn amerikanske eller engelsk språklige samfunn mener, 52% av internettet er på engelsk (Petrosyan, 2024), fordi baserer seg på treningsmateriale som igjen består av innhold fra våre samfunn. Vi vil også finne at den vil gjenspeile enkelte tidsperioder. Spør vi en modell om et bilde av en fascist vil vi trolig få bilder i en Kodachromistisk stil, siden den største andelen av bilder hvor fascister er avbildet, ble tatt rundt 2. verdenskrig, hvor Kodachrome var mest vanlig (Wilde, 2023, ss. 17-18).

Siden generativ KI i dag speiler samfunnet vil vi finne at teknologien også fremmer ulikhet. KI vil gi svar på spørsmål basert hva som allerede er skrevet om tilskrevne ulikheter, kjønn, alder og etnisitet, og ervervede ulikheter, utdanning og yrke (Grønmo, Nilsen, & Christensen, 2021, s. 12). Skjevfordelinger i samfunnet faller ofte sammen og forsterker hverandre, slik at de ressurssterke og rike også har høy status og mye makt. Men de ressurssvake er fattige og lav status. Dette reflekteres i svarene til KI, da det er de med mye økonomiske ressurser og høy status som oftest får skrevet ned og bedre dokumentert. KI kan dermed videre forsterke sosioøkonomiske forskjeller i samfunnet vårt.

4.2. ANT

3. Februar 2023 saksøker Getty Images, Stability AI for bruk av bilder de har rettigheter på. I kort tid kommer det også søksmål fra en gruppe visuelle skapere og eiere av datakode saksøker Midjourney og Midjourney for samme typer brudd på deres rettigheter til ulike verk og kode (Hals & Brittain, 2023), men disse er absolutt ikke alle. I noen av rettsakene har åpnet opp til at databasene, hvor disse verkene eventuelt vil ligge, kan bli undersøkt (Cho, 2024), som er første gang selskaper bak disse modellene har latt noen andre enn interne, undersøke og få mer dype i hva modellene er trent på. Kort tid etter virker det som at en del av datamaterialet i databasen til OpenAI, som var relevant for rettsaken, ble slettet (Robison, 2024). Det kan virke til at OpenAI har latt være å ta hensyn til ikke-menneskelige aktanter som: lovverket og etiske perspektiver, i et forsøk på utvikle teknologien raskest mulig. Det er mulig å spekulere i om de har fjernet innholdet med hensikt, da det viste seg å være relevant til rettsaken, valgte de å fjerne materialet for å muligens unngå problemer.

Åndsverksloven her i Norge er satt mye i diskurs. Advokaten Magnus Stray Vyrje reflekter i artikkelen: Åndsverk og plagiat – noen refleksjon fra 2012, om hvordan åndsverksloven er lagt opp til å være vanskelig å tolke enkelt steder, lovverket gir ingen forskjell på juridiske og estetiske begrep. §2 i åndsverksloven står det at dataprogrammer er vernet under samme lov som malerier, men forståelsen av loven er preget av fragmentering. Ulike typer verk blir preget av ulike type regler, noen verk bærer sterkere vern enn andre (Stray Vyrje, 2012). Ulike verk, selv under samme lov blir vurdert forskjellig og om noe skal vernes eller ikke, vurderes i sin enkelte sak av domstolen, som kan føre til ulike vurderinger i lignende saker. Å se på hvilke aktanter som befinner seg her er nødvendig for å kunne ta stilling til KI som totalitet enn isolerte enkeltsaker for at det skal bli behandlet riktig. Denne vurderingen vil i sin helhet bli gjort basert på aktørene, aktantene, kultur og generell forståelse av teknologien.

I Norge er KI enda ikke stabilisert i lik grad som det er i USA, men det er flere som prøver å sikre seg at teknologien ikke lukkes i enkelte fagområder. I 2023 ble SAG-AFTRA-streiken satt i gang for å blant annet skaffe beskyttelse mot nye teknologier som KI og digital rekonstruksjon (Lowe & Williams, 2023). Et godt eksempel på hva de prøver å beskytte seg mot, er tilfeller som Zarya of the Dawn. Midjourney brukte likheten til Zendaya for å generere disse bildene som ble brukt til tegneserien, uten tillatelse eller kompensasjon for skuespilleren. Årsaken for at dette ble en streik, var fordi fagorganiserte så at det var en bekymring for at de skulle bli byttet ut eller miste deler av jobben sin til slike KI-modeller som fungerer som et billigere alternativ.

Hollywood er ikke den eneste aktøren som har sett på muligheten for å få billigere alternativer til menneskelig arbeidskraft. Det har vært en økt utvikling av KI-chatbotter for kundeservice i USA og Amazon er et av disse selskapene. Amazon har utviklet en kundeservice chatbot med navnet Rufus som er bygger oppå ChatGPT sin API. Rufus har i hensikt å hjelpe deg å finne informasjon om et produkt dersom du er usikker på noe. Den er avgrenset til å bare svare på spørsmål om Amazon produkter, men noen brukere fant svakheter i hvordan Rufus er satt opp, som gjorde at det var mulig for dem å fjerne disse avgrensningene og deretter bruke Rufus som en alminnelig versjon av ChatGPT (Atrioc, 2024). Et lignende eksempel er fra en Chevrolet forhandler i USA hvor ChatGPT også var integrert. I stedet for å komme seg forbi avgrensningene, klarte de heller å overtale chatbotten til å selge dem en bil til 1$ (Sherry, 2023).

Begge tilfellene er eksempler på fortolkningsmessig fleksibilitet og domestisering, men generelt et godt eksempel på forholdet mellom ulike aktører og aktanter. Organisasjons aktørene i dette eksempelet, Amazon og Chevrolet, ser etter muligheter for å skape mer inntekt. Dette kommer på bekostning av individ aktører, ansatt som kundeservice og bruker av kundeservice. Organisasjonene får mindre kostnader, men ansatte mister jobben og brukeren får i stor sannsynlighet, dårligere service. Som formulert i forrige avsnitt, kan det fortsatt komme noe godt ut av dette for brukeren. Fordi forholdet mellom brukeren og aktanten ChatGPT, skal i seg selv være til fordel for brukeren. Selv om salget ikke ble gjennomført, ble dette et problem for hvordan en aktør skal forholde seg til aktanten i en slik situasjon.

4.2.1 OpenAI og samfunnet

Da Sam Altman startet OpenAI 2015, fikk han med seg Elon Musk på ideen om et ideelt selskap. Selskapet skulle forske og utvikle KI for folket, slik at Google ikke fikk et monopol på teknologien. Over tid og med investering, i form av mer maskinkraft, fra Microsoft, er ChatGPT ikke lenger bare et forskningsprosjekt, det er blitt et produkt for brukeren. Noen argumenterer for at dette var et behov mer treningsdata, men Elon Musk spekulerer om at forholdet OpenAI og Microsoft har ført til at OpenAI har blitt mer rettet mot å bli et alminnelig aksjeselskap (De Vynck, 2024).

I ettertid av ChatGPT sin lansering har et selskap gjort det usedvanlig bra på aksjemarkedet. NVIDIA er et amerikansk teknologiselskap som lager databrikker og har blitt en av de viktigste selskapene i verden, på grunn av deres satsning på verktøy og maskinvare som er spesial laget for KI. I løpet av 2023 vokste selskapet 200% og ble i februar 2024 mer verdt en Apple (Wile, 2024). Nettverket OpenAI har skapt, har fått et obligatorisk passeringspunkt, hvor aktantene, KI, er og vil være avhengig av aktører som NVIDIA som laget slike databrikker (Godø, 2008, s. 93). Det er ikke bare blitt skapt en avhengighet mellom KI og NVIDIA, men også mellom NVIDIA og letfolk. Fordi i dag har mange investert i NVIDIA sine aksjer og dermed også har en økonomisk avhengighet til selskapet, og i utvidelse, økonomisk avhengig av at KI fortsetter å utvikles.

4.3. Potensielle løsninger

Generativ KI har blitt et viktig verktøy for samfunnet i dag, men utviklingen skjer ikke uten bekostninger. Etiske, juridiske og sosiale utfordringer kommer av tilstanden til teknologien i dag. For å sikre at teknologien ikke utvikler seg for mye i samme retning, må vi handle på tvers av sosiale, politiske og teknologiske områder for å sikre en mer bærekraftig fremtid. Ved å oppdatere lovverk, bedre økonomiske modeller og et samfunnsengasjement kan vi forme utviklingen av KI til å være en teknologi som tjener allmenheten.

Det må gjøres oppdateringer til lovverket for å bedre passe dagens teknologiske utfordringer. Ved å ta utgangspunkt i beslutningene i USA, kan vi bedre forholde oss til hvordan samfunnet forstår teknologien, samtidig som kan samarbeide på tvers av landegrenser for å lage lovverk som forholder seg best mulig til dagens og fremtidens teknologi. Hvordan slik teknologi utvikles må også settes under søkelys. Det må undersøkes KI-selskapers treningsmetoder og datagrunnlag for å bygge tillit og forhindre misbruk. Ved å kreve dokumentasjon og mulighet for ekstern gjennomgang kan man sikre at KI-modeller utvikles med etiske og juridiske hensyn. Videre må overtredelser av opphavsrett kompenseres. En kompensasjonsmodell vil sikre opphavets økonomiske godtgjørelse når deres verk blir brukt til å trene KI-modeller. En mulig ordning kan ligne slike musikkindustriens modeller for royalties.

5. Konklusjon

KI er en sosialt konstruert teknologi. Den er basert på kunnskap og informasjon fra mennesker fra hele verden, og kan derfor ha store etiske og politiske konsekvenser på samfunnet og lovverket. Ved å se på rammeverkene SCOT og ANT har denne oppgaven gjort en undersøkelse om hvordan teknologi formes av samfunnet, men også hvordan det gjenspeiles og påvirkes av kulturelle, sosiale og økonomiske strukturerer. Måten teknologien er bygget skaper etiske og juridiske problemer på hvordan teknologien brukes i dag, og hvordan lovverk er satt opp i dag, ikke er tilstrekkelig for å løse ut disse problemene.

For å møte denne utviklingen på en ansvarlig måte, må det utvikles tydeligere juridiske og etiske retningslinjer som balanserer innovasjon med samfunnsansvar. Slik generativ KI brukes i dag, vil utfordre oss til å stille spørsmål ved hva som regnes om opphavsrett og hvordan vi sikrer rettferdig og inkluderende samfunn. Generativ KI kan forme det fremtidige lovverket ved å legge til rette for hvilke tiltak som for å belyse og lettere forholde seg til lovverket. Tiltak som kan gjøres er å skape tydeliggjøre lovverk og reguleringer, samt straffe overtredelser av disse, en mer åpenhet blant aktørene som utvikler KI-modeller, og ikke minst kompensasjon for bruk av opphavsrettede verk.

Ved å sikre en bedre forståelse av samholdet mellom aktører og aktanter kan vi legge grunnlaget for hvordan teknologien kan bedre integreres i samfunnet og gjøre oss mer beviste på hvordan teknologien kan skape større forskjeller eller problemer i samfunnet vårt. Teknologien formes av oss, men vi formes også av den. Hvordan generativ KI blir i fremtiden er avhengig av hvordan vi forholder oss til teknologien, men også nettverket som skapes av den.

6. Videre forskning

Noe jeg ikke har diskutert bedre ut, som jeg gjerne ville ha sett nærmere på, er hvordan vi som individer forholder oss til ChatGPT som en samtale partner. Det har blitt flere tilfeller hvor mennesker bruker ChatGPT som en emosjonell partner for å dele sine problemer, som blant annet har resultert i et selvmord (Roose, 2024). Hvordan vil dette har innvirkning på våre fremtidige samtaler og relasjoner?

7. Bibliografi

Antonsen, P., Bøe, S., Dons, E. M., Haraldsen, F., Hjortland, O. T., Holst, C., . . . Winther, H. (2023). Tenk! Oslo: Universitetsforlaget.

Atrioc. (2024, Oktober 8). Why Companies Hate Work From Home Now [10:54]. Hentet fra Youtube: https://youtu.be/e0V-KHqlWsE?t=654

Åndsverksloven. (2018). Lovdata. Hentet fra Lov om opphavsrett til åndsverk (LOV-2018-06-15-40): https://lovdata.no/lov/2018-06-15-40

Brittain, B. (2023, September 7). US Copyright Office denies protection for another AI-created image. Hentet fra Reuters.com: https://www.reuters.com/legal/litigation/us-copyright-office-denies-protection-another-ai-created-image-2023-09-06/

Cho, W. (2024, September 24). Hollywood Reporter. Hentet fra OpenAI Training Data to Be Inspected in Authors’ Copyright Cases: https://www.hollywoodreporter.com/business/business-news/openai-training-data-inspected-authors-copyright-case-1236011291/

De Vynck, G. (2024, 11 21). Washington Post. Hentet fra Elon Musk emails reveal OpenAI’s history of struggles over money and power : https://www.washingtonpost.com/technology/2024/11/21/elon-musk-openai-lawsuit-emails-sam-altman/

Godø, H. (2008). Innovasjonsledelse, teknologiutvikling fra idé til forretningsplanlegging. Bergen: Fagbokforlaget.

Grønmo, S., Nilsen, A., & Christensen, K. (. (2021). Ulikehet, sosiologiske perspektiver og analyser. Bergen: Fagbokforlaget.

Hals, T., & Brittain, B. (2023, April 1). Insight: Humans vs. machines: the fight to copyright AI art . Hentet fra Reuters.com: https://www.reuters.com/default/humans-vs-machines-fight-copyright-ai-art-2023-04-01/

Haque, A. (2023, April 30). ResearchGate. Hentet fra Why the AI such as ChatGPT suddenly explosive in the world?: https://www.researchgate.net/post/Why_the_AI_such_as_ChatGPT_suddenly_explosive_in_the_world_Actually_it_has_been_researched_for_many_years/

Hu, K. (2023, Februar 2). Reuters. Hentet fra ChatGPT sets record for fastest-growing user base – analyst note: https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/

Jhean, G. (2024, Mai 21). MyCase. Hentet fra AI vs Generative AI: What’s the Difference?: https://www.mycase.com/blog/ai/ai-vs-generative-ai/

Lowe, L., & Williams, C. (2023, November 11). The SAG-AFTRA strike in Hollywood, explained. Hentet fra Today.com: https://www.today.com/popculture/hollywood-actors-sag-strike-2023-explained-rcna94122

Morse, A. (2023, Juni 7). Medium. Hentet fra LLMs and Reasoning, Part I: The Monty Hall Problem Adam Morse : https://ahmorse.medium.com/llms-and-reasoning-part-i-the-monty-hall-problem-f30b22c7ade7

Petrosyan, A. (2024, Oktober 21). Statista. Hentet fra Languages most frequently used for web content as of January 2024, by share of websites : https://www.statista.com/statistics/262946/most-common-languages-on-the-internet/

Robison, K. (2024, November 21). The Verge. Hentet fra OpenAI accidentally erases potential evidence in training data lawsuit: https://www.theverge.com/2024/11/21/24302606/openai-erases-evidence-in-training-data-lawsuit

Roose, K. (2024, 10 23). CharacterAI Lawsuit teen suicide. Hentet fra nytimes.com: https://www.nytimes.com/2024/10/23/technology/characterai-lawsuit-teen-suicide.html

Sherry, B. (2023, Desember 18). inc. Hentet fra A Chevrolet Dealership Used ChatGPT for Customer Service and Learned That AI Isn’t Always on Your Side: https://www.inc.com/ben-sherry/chevrolet-used-chatgpt-for-customer-service-and-learned-that-ai-isnt-always-on-your-side.html

Skjølsvold, T. M. (2015). Vitenskap, teknologi og samfunn: En introduksjon til STS. Oslo: Cappelen Damm Akademisk.

Spangler, T. (2023, September 21). Variety.com. Hentet fra George R.R. Martin Among 17 Top Authors Suing OpenAI, Alleging ChatGPT Steals Their Works: ‘We Are Here to Fight’: https://variety.com/2023/digital/news/openai-chatgpt-lawsuit-george-rr-martin-john-grisham-1235730939

Spilde, I. (2003, Januar 9). Forskning. Hentet fra Er du menneske eller maskin?: https://www.forskning.no/internett-data-hjernen/er-du-menneske-eller-maskin/1067875

Stray Vyrje, M. (2012, Januar 13). svco. Hentet fra Åndsverk og plagiat – noen refleksjoner: https://svco.no/blog/aandsverk_plagiat_refleksjoner/

Tranøy, K. E. (2024, November 26). Store Norske Leksikon. Hentet fra mennesket (filosofi) : https://snl.no/mennesket_-_filosofi

United States Copyright Office. (2023, September 3). Second Request for Reconsideration for Refusal to Register Théâtre D’opéra Spatial. Denver, CO 80206 , Washington D.C., USA.

Wilde, L. R. (2023). Generative Imagery as Media Form and Research Field: Introduction to a New Paradigm. IMAGE. The Interdisciplinary Journal of Image Sciences, ss. 6-33.

Wile, R. (2024, Februar 24). NBC News. Hentet fra Why everyone is suddenly talking about Nvidia, the nearly $3 trillion-dollar company fueling the AI revolution: https://www.nbcnews.com/business/business-news/what-is-nvidia-what-do-they-make-ai-artificial-intelligence-rcna140171

Øymo, T., & Grøner, O. (2023, September 18). Advokatbladet. Hentet fra Høyst tvilsomt om AI-generert kunst kan være opphavsrettsbeskyttet: https://www.advokatbladet.no/kunstig-intelligens/hoyst-tvilsomt-om-ai-generert-kunst-kan-vaere-opphavsrettsbeskyttet/200294

Oscar Lone Olsen
Art Director
January 28, 2025
Norsk, Norwegian
AI, Media, Tech