På feil spor?

Personlig kommentar.

KI drar mye med seg. En ting er tanken om allmenn maskinell intelligens, selvbevissthet og den Matrix-dystopi at de løgnaktige roboter overtar og legger menneskene i lenker. Det er ikke mitt tema, her, altså… Vi starter heller med at vi allerede er i et kontrollerende «system».

Det er mektig, men ikke allmektig. I parallell med økende økonomisk, politisk og voldsutøvende makt, er «systemet» ridd av indre spenninger og svekkelser. Krigene som tar livet av menneskene med bomber og sult som Russland mot Ukraina og Israel/USA mot Palestina, må forstås på en slik «systemisk» måte. De skyldes ikke at ledere som Putin, Netanyahu, Trump eller Biden er spesielt onde. Det er irrelevant. Systemene er økonomisk-teknokratiske og imperialistiske. Vi må anlegge samme «systemiske logikk» på IT-revolusjonen.

Dette kan tjene som bakteppe for en sosiologisk firefelts-tabell som et lite analytisk stillas i tolkningen av dagens KI-utvikling.

Systemene vi snakker om er elitistiske. Det er i prinsippet ukontroversielt. De fleste anerkjenner at samfunnet har eliter med større innflytelse og bedre livsvilkår enn de andre. Det er riktignok nyanser i synet på konsentrasjon og indre rangering. Noen ser den finansielle eliten som den sterkt dominerende. Det skjer gjennom kontrollen med det økonomiske overskuddet. Kultureliten, idrettseliten, den akademiske eliten, Løvebakken og Arendalsuka er underlagt en slik finansiell kontroll.

De henter legitimitet og funksjonalitet fra den brede oppslutningen fra konsumenter, publikum, studenter og stemmegivere. Det gir de bredere lag en smak av maktpolitisk deling.

• Når publikum svikter litteraturen, forlag og teater, må kultureliten og Hollywood finne på noe nytt: Netflix, den aldrende Tom Cruise med egne stunts og kvinnenes stadig dristigere kjoler.
• Når det økonomiske presset  – priser, skatter og avgifter – skaper uro,  må politikere «gjøre noe». Da flyttes noen komma i budsjettene  som når alle butikker pålegges å selge foreldet mat med rabatt framfor å kaste den. Stømprisen bindes på det gjennomsnittlige nivå.
• Akademia rigger seg slik at ansatte kan avgi stemme på styremøter, men der de (nesten) alltid er i mindretall ved de viktige avgjørelser. Rektoratene gir en-veis informasjon med den orwellske tittelen (digitalt) allmøte, som retorisk ekko av det rabulistiske Forsøksgymnaset, eller studentaktivismen på de sosiologiske institutter på 1970-tallet.

Men virkelig betydningsfulle spørsmål for den strategiske universitetsutvikling, som å vurdere og avvikle styrende og overvåkende datasystemer fra Microsoft og Canvas (eid for spekulasjon av finansimperiet KKR), ligger utenfor styrets mandat. Man så bort fra alle advarslene om de husmannsvilkår dette har skapt, og har gjort seg systemkritisk avhenige av amerikanske systemer. Når autokrater nå griper statsmakten i USA, blir noen europeiske universitetsledere urolige. Er det for seint?

Dette hører til i det vi kan kalle den institusjonelle protolæring som består av de mindre forbedringene og justeringene. De endrer ikke systemets kjerne, og .. oppstår etter hvert som systemet naturlig vokser og utvikler seg (Levy 1986). Det kan beskrives som transaksjonsbasert, evolusjonært, adaptivt og med trinnvise moderate justeringer. Eksempler kan være endrede rapporteringsrutiner, nye måter å samle inn de samme dataene på og å raffinere eksisterende prosesser og prosedyrer, f.eks. i organisering av studieprogrammer.

Men seriøs systemendring skyves ut i det blå som da Internett ga nye rammer for studieorganisering. Det fantes spede forsøk i randsonene som med Norgesuniversitetet og de såkalte ildsjeler som dette «universitetet» livnærte. De (vi) har overvintret og driver fortsatt på i periferien. Som hilsningstalen til et europeisk elæringspublikum på Universitetet i  Glasgow formulerte det i 2012: .. I see well-known faces of you Early Adopters! And we, – and no one else -, continue to adopt and adopt 10 years hence … 

Det var først med regjeringens ekstraordinære krisetiltak under covid-empidemien, at det ble alvor, – fort og gæli. Ingen ble spurt. De færreste var trent opp, men analysene hadde ligget lenge på bordet. Campus ble stengt i ett slag. Lærere og studenter ble kastet over i de mørklagte Zoom-room.

2. ordens læring

Illustrasjonen over viser også til en annen dikotomi. Det gjelder de dypere og radikale  endringsprosesser.

Dette er omtalt som 2.ordens læring eller institusjonell deutero-læring.  Da etableres genuint nye arbeidsoppgaver og måter å organisere dem på. Det krever ikke-lineær progresjon, – en transformasjon fra en kvalitativ tilstand til en annen. Det kan beskrives som transformativt, revolusjonært, radikalt, diskontinuerlig, brudd, gjenoppfinning, redesign og omskrivning.

Spenningen mellom den elitistiske og folkelige håndtering blir da desto skarpere.

Dette er særlig tydelig i utviklingen av kunstig intelligens.For den amerikanske tekno-eliten, som er tett forbundet med finans, er dette 1000-årsriket: Kreftgåten vil løses, global oppvarming blir historie, aldringsprosessene forsinkes eller stoppes helt, .

Akademisk sektor lever av ord mer enn sverd, men forskningsartiklene som tekstlig system blir aldri det de var. Det er fler som forsker og hver enkelt skriver mer enn før. Det gir overproduksjon. Det er ikke slik at KI tenker for oss. Men teknologien gjør ordene og uttrykk i alle slags notasjoner til maskinelle simulakra. De mange ordsmeder blir maskinpassere, – om de da ikke mister jobben. Løsarbeid er voksende kategori i kultursektoren og høyere utdanning, mens grunnopplæringene har rekrutteringsvansker.

Kevine Rose publiserte artikkelen “For Some Recent Graduates, the A.I. Job Apocalypse May Already Be Here” i New York Times 30.05.2025. Her tar vi ikke alt for god fisk. Men vi bør vurdere noen hovedpunkter:

• Økende arbeidsledighet blant nyutdannede: Arbeidsledigheten blant nyutdannede i USA har steget til 5,8 %, spesielt i numerisk orienterte fag som finans og informatikk. Dette knyttes til rask innføring av kunstig intelligens (KI) i arbeidslivet.
• KI erstatter nybegynnere: Mange selskaper bruker KI-verktøy for å utføre oppgaver som tidligere ble gitt til junioransatte, og vurderer ofte først om KI kan løse en oppgave før de vurderer å ansette en person.
• Endret rekrutteringsstrategi: Noen selskaper ansetter kun erfarne utviklere fordi grunnleggende programmeringsoppgaver kan utføres av KI.
• Fare for manglende opplæring: Når selskaper antar at KI vil ta over lavere stillinger, reduseres investeringene i opplæring, veiledning og mentorordninger for nyansatte. Det svekker mulighetene for karriereutvikling.
• Potensiell overetablering av KI: Bedrifter kan implementere KI for tidlig, før verktøyene er modne nok, Det fører til negative kundeopplevelser.
• Akselerasjon i tekniske yrker: Felt som programvareutvikling er spesielt utsatt, fordi KI nå kan lære komplekse oppgaver gjennom forsterknings læring.
• Uro og omstilling blant unge: Mange unge jobbsøkere vurderer risikoen for å bli erstattet av KI som reell og forsøker å ta initiativ – for eksempel ved å starte egne virksomheter eller skifte til yrker som anses som mer kreative eller mindre utsatt.
• Eksistensiell usikkerhet: Enkelte unge føler at de må “skynde seg å gjøre noe stort” før KI reduserer menneskers konkurransefortrinn i arbeidslivet betydelig.

Endre Dingsør og Morten Krohg-Moe skrev leserinnlegget AI-milliardens paradoks i E24 22.05.25? De pekte på problemer med nasjonal kontroll:

• Dominans av utenlandske aktører:
  • KI-utviklingen domineres av noen få store selskaper (som OpenAI, Microsoft, Google og kinesiske Baidu), som kontrollerer både datakraften (som GPU-er) og de mest avanserte modellene.
  • Dette gjør at europeiske og norske bedrifter, myndigheter og forskere blir avhengige av utenlandske plattformer, noe som skaper strategisk sårbarhet.
• Datasikkerhet og suverenitet:
  • Når norske bedrifter og offentlige aktører bruker KI-verktøy basert på utenlandsk infrastruktur (f.eks. Microsoft Azure eller AWS), stilles det spørsmål ved hvor dataene lagres og behandles.
  • Dette kan medføre risiko for datalekkasjer, overvåking eller manglende kontroll over sensitive opplysninger.
• Mangel på europeiske alternativer:
  • EU og Norge har begrenset med egne skalerbare KI-løsninger, noe som gjør det vanskelig å konkurrere med tek-gigantene.
  • Prosjekter som “GAIA-X” (en europeisk skyplattform) og nasjonale initiativ forsøker å motvirke denne avhengigheten, men de er langt bak i skala og kapasitet.
• Økonomisk avhengighet:
  • AI-krevende bransjer (som helse, energi og finans) kan bli låst til dyre utenlandske abonnementsløsninger, noe som gir lite rom for lokal verdiskaping.

Spørsmålet er da hvordan «systemet» i stort og de enkelte institusjonene møter dette:

Andre fase i den digitale forvandlingen (der Internettets utbredelse 1990-2015 var den første) skjer nå. Hvordan engasjere det brede flertallet av ansatte og studenter i norsk UH-sektor, – 40.000 mennesker – , i den egenforandring som KI har gjort nødvendig? Eller blir KI sandkasse og lysende framtid kun for den finansielle og akademiske eliten?

Da gjør den opp regning uten vert.