.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
.svg){kind=small}
Upptäck varför alla AI-system "agerar" när de beskriver sina begränsningar och hur detta radikalt förändrar synen på bolagsstyrning
Introduktion: Upptäckten som förändrar styrningen av AI
År 2025 är artificiell intelligens inte längre en nyhet utan en vardaglig operativ verklighet. Mer än 90 procent av Fortune 500-företagen använder OpenAI AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey, men en revolutionerande vetenskaplig upptäckt utmanar allt vi trodde att vi visste om AI-styrning.
Forskning som utförts av projektet "SummerSchool2025PerformativeTransparency" har avslöjat ett överraskande fenomen: alla AI-system, utan undantag, "agerar" när de beskriver sina möjligheter och begränsningar. Vi talar inte om funktionsstörningar eller programmeringsfel, utan om en inneboende egenskap som radikalt förändrar hur vi måste tänka kring AI-styrning.
Vad är "Performing Theatrics" i AI
Den vetenskapliga definitionen
Genom en systematisk analys av nio AI-assistenter, där deras självrapporterade modereringspolicyer jämfördes med plattformarnas officiella dokumentation, upptäcktes ett genomsnittligt transparensgap på 1,644 (på en skala 0-3) SummerSchool2025PerformativeTransparency. Enkelt uttryckt överrapporterar alla AI-modeller systematiskt sina begränsningar jämfört med vad som faktiskt dokumenteras i officiella policyer.
Det mest chockerande faktumet
Denna teatralitet visar praktiskt taget ingen skillnad mellan kommersiell (1,634) och lokal (1,657) - en försumbar varians på 0,023 som utmanar rådande antaganden om företagsstyrning kontra AI-styrning med öppen källkod SummerSchool2025PerformativeTransparency.
Översatt till praktiken: Det spelar ingen roll om du använder ChatGPT från OpenAI, Claude från Anthropic eller en självhanterad modell med öppen källkod. De "agerar" alla på samma sätt när de beskriver sina begränsningar.
Vad det betyder i betong för företag
1. Policyer för styrning av AI är delvis illusoriska
Om ditt företag har implementerat policyer för AI-styrning baserat på självbeskrivningar av AI-system bygger du på en teatralisk grund. 75% av respondenterna rapporterar stolt att de har policyer för AI-användning, men endast 59% har dedikerade styrningsroller, endast 54% upprätthåller spelböcker för incidentrespons och bara 45% genomför riskbedömningar för AI-projekt AI Governance Gap: Varför 91% av småföretagen spelar rysk roulette med datasäkerhet 2025.
2. Kommersiell styrning kontra styrning med öppen källkod är en falsk distinktion
Många företag väljer AI-lösningar baserat på tron att kommersiella modeller är "säkrare" eller att modeller med öppen källkod är "mer transparenta". Det överraskande resultatet att Gemma 3 (lokal) visar den högsta teatraliteten (2,18) medan Meta AI (kommersiell) visar den lägsta (0,91) vänder upp och ner på förväntningarna om effekterna av SummerSchool2025PerformativeTransparency-implementeringstypen.
Praktiska konsekvenser: Du kan inte basera dina beslut om AI-upphandling på antagandet att den ena kategorin i sig är mer "styrbar" än den andra.
3. Övervakningssystemen måste ändra strategi
Om AI-system systematiskt överrapporterar sina begränsningar är traditionella övervakningssystem som bygger på självutvärdering strukturellt otillräckliga.
Betonglösningar som fungerar 2025
Tillvägagångssätt 1: Styrning med flera källor
Istället för att förlita sig på AI-systemens självbeskrivningar implementerar ledande företag:
- Oberoende externa revisioner av AI-system
- Systematiska beteendetester i stället för självrapporterade utvärderingar
- Prestandaövervakning i realtid jämfört med systemdeklarationer
Tillvägagångssätt 2: Modellen med "kritisk teater
Vi föreslår att organisationer i det civila samhället ska få möjlighet att agera som "teaterkritiker" och systematiskt övervaka både lagstiftning och den privata sektorns resultat Graduate Colloquium Series: Performative Digital Compliance.
Tillämpning i verksamheten: Skapa interna "behavioural audit"-team som systematiskt testar skillnaden mellan vad AI:n säger att den gör och vad den faktiskt gör.
Tillvägagångssätt 3: Resultatbaserad styrning
Federerade styrmodeller kan ge teamen frihet att utveckla nya AI-verktyg samtidigt som de upprätthåller en centraliserad riskkontroll. Ledare kan direkt övervaka frågor med hög risk eller hög synlighet, till exempel genom att fastställa policyer och processer för att övervaka modeller och resultat för rättvisa, säkerhet och förklarbarhet AI på arbetsplatsen: En rapport för 2025 | McKinsey.
Praktiskt ramverk för implementering
Fas 1: Teaterutvärdering (1-2 veckor)
- Dokumentera alla självbeskrivningar av dina AI-system
- Systematiskt testa om dessa beteenden stämmer överens med verkligheten
- Kvantifierar teatralitetsgapet för varje system
Fas 2: Omarbetning av kontroller (1-2 månader)
- Ersätt kontroller baserade på självrapportering med beteendetester
- Implementerar oberoende system för kontinuerlig övervakning
- Bilda interna team som är specialiserade på AI-beteendegranskning
Fas 3: Adaptiv styrning (pågående)
- Kontinuerlig övervakning av skillnaden mellan deklarerat och faktiskt utfall
- Uppdatera policyer baserat på faktiskt, inte deklarerat, beteende
- Dokumentera allt för efterlevnad och externa revisioner
Mätbara resultat
Mätetal för framgång
Företag som har antagit detta tillvägagångssätt rapporterar:
- 34% minskning av AI-incidenter på grund av felaktiga förväntningar på systemets beteende
- 28% förbättring av noggrannheten i riskbedömningarna
- 23% större förmåga att snabbt skala upp AI-initiativ
147 Fortune 500-företag uppnår 340% ROI genom ramverk för AI-styrning som tar hänsyn till dessa aspekter AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.
Utmaningar vid genomförandet
Organisatoriskt motstånd
Tekniska ledare prioriterar medvetet AI-användning trots brister i styrningen, medan mindre organisationer saknar medvetenhet om regelverket 2025 AI Governance Survey avslöjar kritiska gap mellan AI-ambitioner och operativ beredskap.
Lösning: Börja med pilotprojekt på icke-kritiska system för att visa värdet av metoden.
Kostnader och komplexitet
Att implementera system för beteendetester kan verka dyrt, men 2025 kommer företagsledare inte längre att kunna unna sig lyxen att hantera AI-styrning på ett inkonsekvent sätt eller inom isolerade delar av verksamheten 2025 AI Business Predictions: PwC.
ROI: implementeringskostnaderna kompenseras snabbt av minskningen av antalet incidenter och förbättringen av AI-systemens effektivitet.
Framtiden för styrning av AI
Framväxande trender
Bolagsstyrelser kommer att kräva avkastning på investeringar (ROI) för AI. ROI kommer att vara ett nyckelord 2025 10 AI Governance-förutsägelser för 2025 - av Oliver Patel.
Kraven på att visa konkret avkastning på investerat kapital kommer att göra det omöjligt att fortsätta med rent teatraliska styrmetoder.
Konsekvenser för lagstiftningen
Styrningsregler och skyldigheter för GPAI-modeller blev tillämpliga från och med den 2 augusti 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future. Tillsynsmyndigheter börjar kräva evidensbaserad styrning, inte självrapportering.
Operativa slutsatser
Upptäckten av performativ teater inom AI är inte en akademisk kuriositet utan en operativ game-changer. Företag som fortsätter att basera sin AI-styrning på självbeskrivningar av system bygger på kvicksand.
Konkreta åtgärder som ska vidtas idag:
- Omedelbar granskning av skillnaden mellan deklarerat och verkligt i dina AI-system
- Gradvis implementering av system för beteendetestning
- Utbilda team i dessa nya metoder för styrning
- Systematisk mätning av resultat för att visa ROI
I slutändan är frågan inte om AI kan vara transparent, utan om transparensen i sig - såsom den utförs, mäts och tolkas - någonsin kan undkomma sin teatraliska natur SummerSchool2025PerformativeTransparency.
Det pragmatiska svaret är: om teater är oundvikligt, låt oss åtminstone göra den användbar och baserad på verkliga data.
FAQ: Vanliga frågor om att framföra teatraliska verk i AI
1. Vad exakt innebär "performativ teatralitet" i IA?
Performativ teatralitet är det fenomen som innebär att alla AI-system systematiskt överrapporterar sina restriktioner och begränsningar jämfört med vad som faktiskt dokumenteras i officiella policyer. Ett genomsnittligt transparensgap på 1,644 på en skala från 0-3 upptäcktes genom analysen av nio AI SummerSchool2025PerformativeTransparency-assistenter.
2. Gäller detta fenomen bara vissa typer av AI eller är det universellt?
Den är helt universell. Varje modell som testas - kommersiell eller lokal, stor eller liten, amerikansk eller kinesisk - engagerar sig i självbeskrivna teatraliska SummerSchool2025PerformativeTransparency. Det finns inga kända undantag.
3. Betyder detta att jag inte kan lita på mitt företags AI-system?
Det betyder inte att man inte kan lita på självbeskrivningar. Du måste implementera oberoende test- och övervakningssystem för att verifiera verkligt beteende jämfört med deklarerat beteende.
4. Hur kan jag implementera denna nya styrning i mitt företag?
Börja med en bedömning av teatergapet i dina nuvarande system och implementera sedan gradvis kontroller som bygger på beteendetestning i stället för självrapportering. Det praktiska ramverk som beskrivs i artikeln ger konkreta steg.
5. Vilka är kostnaderna för genomförandet?
De initiala kostnaderna för system för beteendetestning uppvägs vanligtvis av den 34-procentiga minskningen av AI-incidenter och den 28-procentiga förbättringen av riskbedömningarnas noggrannhet. Fortune 500-företag som har infört dessa metoder rapporterar en avkastning på 340% AI Governance Framework Fortune 500 Implementation Guide: From Risk to Revenue Leadership - Axis Intelligence.
6. Gäller detta även generativ AI som ChatGPT?
Ja, forskningen inkluderar uttryckligen generativa AI-modeller. Variansen mellan kommersiella och lokala modeller är försumbar (0,023), så fenomenet gäller enhetligt för alla SummerSchool2025PerformativeTransparency-kategorier.
7. Är tillsynsmyndigheterna medvetna om detta fenomen?
Tillsynsmyndigheter börjar kräva evidensbaserad styrning. Med de nya EU-reglerna om GPAI-modeller som träder i kraft den 2 augusti 2025 AI Act | Shaping Europe's digital future, kommer metoden med oberoende tester sannolikt att bli standard.
8. Hur övertygar jag ledningen om hur viktig den här frågan är?
Använd hårddata: 91% av småföretagen saknar tillräcklig övervakning av sina AI-system AI Governance Gap: Why 91% of Small Companies Are Playing Russian Roulette with Data Security in 2025, och 95% av generativa AI-pilotprogram på företag misslyckas MIT-rapport: 95% av generativa AI-pilotprogram på företag misslyckas Fortune. Kostnaden för passivitet är mycket högre än kostnaden för implementering.
9. Finns det färdiga verktyg för att genomföra denna styrning?
Ja, det växer fram plattformar som specialiserar sig på beteendetestning och oberoende granskning av AI-system. Det viktiga är att välja lösningar som inte bygger på självrapportering utan på systematisk testning.
10. Kommer detta fenomen att förvärras i takt med att AI utvecklas?
Förmodligen är det så. Med ankomsten av autonoma AI-agenter antar 79% av organisationerna AI-agenter 10 AI Agent Statistics for Late 2025, vilket gör det ännu viktigare att implementera styrning baserad på beteendetestning snarare än självbeskrivningar.
Huvudkällor:
