Når kunstig intelligens løser stadig flere kognitive oppgaver bedre enn oss, blir semantiske krangler en avsporing fra den egentlige diskusjonen: Hva slags samfunn er vi i ferd med å bygge? For i møte med maskiner som resonerer, planlegger og lærer, haster det mer med å forme fremtiden enn å definere begrepene.
I 2024, etter at OpenAI hadde lansert ChatGPT o1, skrev jeg at vi hadde fått maskiner som tenker. Ett år senere, i kjølvannet av flere debatter og forskningsrapporter, er det fremdeles mange som er uenige. Inga Strümke, forfatteren bak “Maskiner som tenker”, har vært tydelig på at maskiner ikke kan tenke, at de kun imiterer tankemønstre og produserer resultater basert på data de har sett før.
Apple-rapporten om “reasoning” i språkmodeller har de siste dagene fått mye oppmerksomhet fordi den viser hvor begrenset modellene kan være i møte med spesifikke, algoritmisk krevende oppgaver.
Hva betyr det å tenke?
Ph.d. i maskinlæring, og seniorforsker ved Norsk Regnesentral, Fredrik A. Dahl, peker i Aftenposten 21. juni, på en mer pragmatisk tilnærming, og spør hva det egentlig vil si at noe “tenker”? Hvis definisjonen kun er forbeholdt mennesker, blir det en sirkelargumentasjon. Et helikopter flyr ikke som en fugl, men det betyr ikke at helikopteret ikke flyr. Maskinene gjør noe annet enn oss – og kanskje er det selve poenget.
Etter min mening spiller selve begrepsbruken mindre rolle enn retningen dette er i ferd med å ta. ChatGPT og flere andre språkmodeller har begynt å resonnere, planlegge og lære på en måte som i praksis gjør dem kognitivt overlegne i flere og flere oppgaver.
Det vil si at disse verktøyene om kort tid vil overgå våre menneskelige evner på nesten alle felt der tenkning, vurdering og problemløsning er involvert. Om du kaller det “tenkning”, “resonnering” eller “mønstergjenkjenning” er sånn sett sekundært.
Den viktigste debatten ligger i konsekvensene
Hvordan vil samfunnet vårt se ut når maskiner gjør nesten all kognitivt krevende arbeid raskere, mer presist og billigere enn oss? Hva gjør dette med vår utdanning, der kunnskap og problemløsning har vært hjørnesteiner?
Hva gjør det med helsen vår, der mange opplever at skjerm og teknologi allerede har tatt for stor plass? Hvordan sikrer vi en makroøkonomisk utvikling der disse verktøyene fører til økt velferd globalt og lokalt, fremfor en massiv konsolidering av makt og kapital hos noen få teknologigiganter?
Og hvordan ivaretar vi friheten i demokratiene våre, hvis teknologien utvikler seg raskere enn regelverket og myndighetenes evne til å henge med?
Regulering, tillit og etikken er ikke valgfrie tillegg lenger
Vi har i dag sett at AI-systemer gjør feil i langt enklere oppgaver enn fremtidens komplekse beslutningssituasjoner i helsevesen, justissektorer og militær strategi. Da er ikke løsningen å “kalle dem dumme” og tenke at dette bare er en kuriositet. Tvert imot er dette en alarmklokke om at vi nå må bygge samfunnsstrukturer som tar høyde for maskiner som tenker på sin måte.
Løsningen ligger ikke i mer data og større modeller alene, men i å bygge AI på en transparent og etterprøvbar måte.
For oss som samfunn betyr dette at vi ikke lenger har luksusen til å diskutere hva ordet “tenke” betyr. Vi må i stedet diskutere hva slags fremtid vi ønsker. Hva slags mennesker vi vil være i en verden der maskinene er bedre enn oss på nesten alt.
Hvor vil menneskets verdi ligge, og hvordan sikrer vi at teknologien fremmer en fremtid der alle – fra elever i skolen til eldre i helsevesenet – opplever økt livskvalitet fremfor avmakt og overvåkning?
Det er der samtalen vår må starte.
