Innsiktsprisen 2023 Finalist til innsiktpris som skal gjøre det enklere å være ung

Hvordan vil du beskrive eller forklare verdiskapingspotensial løsningen har for målgruppene?

– Ung.no er en tjeneste drevet av Bufdir som har som visjon å gjøre det enklere å være ung og er statens primære kanal for ungdom. Ung.no mottar om lag 300 spørsmål fra ungdom hver eneste dag om alt fra vennskap og relasjoner til utdanning og stress. De nye AI-løsningene effektiviserer redaksjonsjobben og skaper verdi gjennom å frigjøre tid. Tid til å svare på flere spørsmål, og tid til å kvalitetssikre svarene, sier Eirik Stavelin i NoaIgnite som har jobbet med løsningen sammen med et team i Bufdir. 

Den første AI-modellen ble implementert i desember 2022. Siden den gang har alle AI-modellene sammen bidratt til å spare ung.no for 30 arbeidsdager. Å flytte tid fra saksgang til besvarte spørsmål er lett å måle i sekunder, men vanskelig å måle samfunnsgevinstene av. Hvor verdifullt er det å betrygge en rådvill tenåring som tror hun er gravid? Eller avklare lovligheten av sex mellom en 15 og en 16-åring?, sier han. 

Bruk av data, maskinlæring eller analyse i hjerte av løsningen

– Maskinlæringsmodeller i ung.no spiller rollen som en kjørefeltassistent gjør i bilen din. De styrer ikke, men gjør at styringen innebærer så lite ratting som mulig. Modellene kan skrus helt av, og resultatet blir flere manuelle skritt for et menneske. De kan settes på full autopilot, med sjansen for uakseptable feil. Men når modellene står på, med et menneske i loopen, er det lett å akseptere modellens forslag og dermed spare inn tid. Menneskets rolle i saksgangen vris da mer mot å kvalitetssikre, under streker Stavelin.

Hele databasen til ung.no er en gigantisk database over ungdommens undring, forundring og sult etter svar – det er en gullgruve til innsikt om ungdommens verden, språk og fokus, som analyseres i ulike fasetter og dybder jevnlig.

Er maskinlæring eller dataanalyse metoder som brukes i produktet godt etablerte metoder eller er de nye?

– Språkteknologi har hatt enorme fremskritt de siste årene, ung.no har fulgt med på denne utviklingen og har i dag tatt i bruk transformer-baserte språkmodeller utviklet av NbAiLab (Nasjonalbibliotekets AI Lab) og LTG (Language Technology Group) hos Universitetet i Oslo, sier han. 

Språkteknologi har dype røtter i maskinlæringsuniverset og løsningen benytter både gamle teknikker for tekstprosessering samt nye modeller som nevrale nett og transformers med “attention mekanismen” for inferens av spørsmål og artikler. Klassifisering av spørsmål bruker for eksempel NorBERT for å lage word embeddings. 

– Vi bruker finjusterte modeller fra NbAiLab og LTG hos UiO for å oppdage sensitivt innhold i spørsmål. Vi benytter oversettelsesmodeller fra norsk-til engelsk og videre engelske språkmodeller for å anbefale artikler. Sammensetningen av modeller hos ung.no er antagelig unik. Mange av de er relativt “nye” metoder, og med teknologier i bunn som regnes som state-of-the-art – så tett på man forsiktig kan komme, uten å selv være en del av teknologiutviklingen i forskningssektoren.

Hvordan er det posisjonert i forhold til internasjonal forsknings / utviklingsfront?

– Ung.no gjør samarbeid med forskningsfronten innen AI, men per dags dato ikke på noen av metodene som er i produksjon. Ung.no benytter metoder og modeller som kommer direkte fra forskningen både nasjonalt som NbAiLab og LTG, men også internasjonale modeller i åpen kildekode, bl.a. utviklet av Google. AI skaper verdi hos ung.no ved å bygge løsninger på toppen av modellene utviklet av forskningsmiljøene.

Oppfyllelse av organisasjonelle og tekniske krav 

– De trente AI-modellene skalerer til «web scale». Når en modell først er trent opp, er de lynraske til å komme med prediksjonene sine. Siden de ikke er avhengig av noen felles løpende ny kunnskap, kan de parallelliseres, publiseres i et cluster, og så videre. Men det er ikke noe mål å skalere spørsmålstjenesten til ung.no. Jo flere som kan få svar på sine spørsmål via andre som allerede har spurt, og fått svar, jo bedre er det, sier Stavelin.

Hvis mengden spørsmål ung.no skulle øke eksponentielt, så ville det være et skummelt tegn på at andre funksjoner i samfunnet har endret seg drastisk. De fleste scenarioer her er ikke en framtid vi ønsker oss. Teknologien i ung.no kan tåle dramatisk skalering, men de menneskelige ressursene, tiden til kompetente empatiske og upartiske eksperter skalerer ikke like godt, forklarer han. 

Brukervennlighet er derimot svært viktig for løsningen.

– Her er essensen at AI skal bidra så sømløst som mulig. I dag er AI-hjelpen i systemet laget som «forslag» eller «veiledning» brukere kan klikke på, for å bruke forslaget og fylle ut oppgaver som ellers krever litt flere handlinger, sier han. 

Å skynde seg langsomt

– Å være tidlig ute med ny teknologi, men trygg før den går i produksjon. I dag er alle modellene i produksjon eksempler på små drypp av AI-støtte i et system som kanskje aldri skal eller bør bli 100 prosent AI-styrt på grunn av viktigheten av menneskelig respons fra tjenesten. 

De fjerner friksjon som gjør avstanden fra en ungdom som spør og en kompetent fagperson kan svare litt raskere, litt kortere. Det å ta i bruk ny teknologi og nye metoder er for å gjøre mer av kjerneoppdraget: gi ungdom lett tilgang på kvalitetssikret informasjon om rettigheter, plikter og muligheter. Utviklingsstrategien dikterer ikke framgangsmåten, men med et slikt mål er det enkelt å evaluere at AI-støtte – uten å glemme hjertet og empatien – harmoniserer fint med målet, forklarer han.

Grad av innovasjon

– Ung.no er en unik offentlig tjeneste. Svarer på alt. Vi eksisterer bare i nasjonal sammenheng, men framgangsmåten for å løse problemer knyttet til naturlig språk kan anvendes verden over. De norske språkmodellene ligger litt bak de engelske, men språkmodeller for oversettelse fra norsk til engelsk er ganske bra. Det er spesielt to fordeler ved å gå denne veien. Rettskriving er en utfordring for ung.no, og i dag er oversettelsesmodellene ganske gode på å rette opp i disse skrivefeilene, noe som gjør at en språkmodell bedre skjønner innholdet og kan gi bedre predikeringer. 

Den andre fordelen er at det er langt flere og mer spesifikke språkmodeller på engelsk, noe som åpner en helt annen dør når det kommer til språkteknologi for mindre språk som Norge. Eksperimentering og analyse er metoden for å komme til den type flyktig innsikt.

– Ung.no har ingen og alle som konkurrenter. Ikke alle er opptatt av hvem avsenderen er, eller hvilken agenda de har. Det finnes de kilder til svar på ungdommens spørsmål, som er direkte skadelige og farlige. I bransjen er sosiale medier mye brukt, på godt og vondt. Her er det mye godt innhold, men også mye negativt. Derfor prøver vi å gjøre ung.no til en så god tjeneste for å gi kvalitetssikrede svar. Dette gjør vi, blant annet ved bruk av AI, sier han.