Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Driftstörningar
Det förekommer återkommande driftstörningar på några av sök-portalerna på grund av hög belastning. Vi arbetar på att lösa problemet, ni kan tillfälligt mötas av ett felmeddelande.
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
When will AI transform society?: Swedish public predictions on AI development timelines
Umeå universitet, Samhällsvetenskapliga fakulteten, Sociologiska institutionen.ORCID-id: 0000-0002-3857-4398
Umeå universitet, Samhällsvetenskapliga fakulteten, Sociologiska institutionen.ORCID-id: 0000-0003-4203-5394
Umeå universitet, Samhällsvetenskapliga fakulteten, Sociologiska institutionen.ORCID-id: 0000-0003-2696-9517
2026 (Engelska)Ingår i: Computers in Human Behavior Reports, ISSN 2451-9588, Vol. 22, artikel-id 101094Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

This study investigates public expectations regarding the likelihood and timing of major artificial intelligence (AI) developments among Swedes. Through a survey of 1026 respondents, we examined expectations across six key scenarios: medical breakthroughs, mass unemployment, democratic deterioration, living standard improvements, artificial general intelligence (AGI), and uncontrollable superintelligent AI. Findings reveal strong consensus on AI-driven medical breakthroughs (82.6%), while expectations for other major developments are significantly lower, ranging from 40.9% for mass unemployment down to 28.4% for AGI. Timeline expectations varied markedly across scenarios, with medical breakthroughs most often expected within 6–10 years, while the modal response for AGI and uncontrollable superintelligent AI was that these developments would never occur. Latent class analysis identified three distinct groups: optimists (46.7%), ambivalents (42.2%), and skeptics (11.2%). The optimist group showed higher levels of self-rated AI knowledge and education. The study addresses a critical gap in understanding temporal expectations of AI development among the general public, offering insights for policymakers and stakeholders.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Elsevier, 2026. Vol. 22, artikel-id 101094
Nyckelord [en]
Artificial intelligence, Public perception, Temporal expectations, Societal impact
Nationell ämneskategori
Sociologi (Exklusive socialt arbete, socialantropologi, demografi och kriminologi) Data- och informationsvetenskap
Forskningsämne
sociologi; psykologi; data- och systemvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-253069DOI: 10.1016/j.chbr.2026.101094Scopus ID: 2-s2.0-105038660360OAI: oai:DiVA.org:umu-253069DiVA, id: diva2:2060243
Tillgänglig från: 2026-05-15 Skapad: 2026-05-15 Senast uppdaterad: 2026-05-26Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(1464 kB)368 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 1464 kBChecksumma SHA-512
be738e2926db62d38dee668cff29015deaf5648e786c8b5491de9cfcddba9df00477db2ceb5e0e96f66a6f03efccbf914f3536aed1cb9a22ac4970118ed57ba2
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Fors Connolly, FilipHjerm, MikaelKalucza, Sara

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Fors Connolly, FilipHjerm, MikaelKalucza, Sara
Av organisationen
Sociologiska institutionen
Sociologi (Exklusive socialt arbete, socialantropologi, demografi och kriminologi)Data- och informationsvetenskap

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 106 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf