Nei, vitenskap kommer ikke først

Denne teksten er et debatt­inn­legg. Inn­holdet i teksten uttrykker forfatterens egen mening.

Når prosjektforslagene til Norges fremtidige KI-senter snart går til neste søknadsrunde i konkurransen om regjeringens utlyste KI-milliard, begynner temperaturen på debatten i Khrono å stige.

Kannelønning og Braarud Hanssen argumenter i et innlegg for at «Norge som annerledesland» burde gå motstrøms - i lyset av geopolitiske ambisjoner og «næringslivets heseblesende tilnærming» om «pallplass i KI-kappløpet». De foreslår å satse på en ansvarlig og aktsom utprøving basert på kollektiv læring og tverrfaglig utforming av en teknologi som vi så langt hverken har riktig forstått eller kjenner konsekvensene av.

Debatt ● Mari S. Kannelønning og Anders Braarud Hanssen

Skal vi vinne i KI-kappløpet må vi gå motstrøms

Slavkovik og Jonassen svarer på innlegget med å påpeke at kunstig intelligens (KI) ikke handler bare om KI som teknologi, men fremfor alt om vitenskap. Vitenskap, mener forfatterne, er selveste grunnlaget for KI-teknologien. Så stiller man seg spørrende om hvilken «strøm» Kannelønning og Hanssen egentlig her mener eller ønsker å gå imot? De «store KI-modellene» beskrives som et «globalt produkt» som forutsetter KI-vitenskap og at «vitenskap kommer først».

Jeg er usikker på om Slavkovik og Jonassen misforstår Kannelønning og Braarud Hanssens budskap, eller om vi her se tegn på en økende polarisering blant Norges KI-forskere. En polarisering mellom forskere som først ønsker å forstå KI som fenomen, for slik å sikre ansvarlig og kulturtilpasset KI-integrasjon og utvikling i Norge (fraksjon «KI samfunnskonsekvenser»), og forskere som ønsker å satse tungt på teknologisk utvikling og grunnforskning (fraksjon «teknologisk fremtid»). 

Debatt ● Marija Slavkovik og Inge Jonassen

Hvilken strøm skal vi gå mot? Med KI-forskning kan vi finne vår egen vei

Begge perspektiver har sin berettigelse og belyser noe vi gjerne glemmer, nemlig at KI er et dypt politisk tema.

KI er mye mer enn bare en teknologi, en metode, et forskningsfelt eller «en egen vitenskap». KI er i minst like stor grad en idé i dagens samfunn og et umettelig råstoff for en rekke spekulasjoner, drømmer, visjoner, tolkninger, fortellinger, myter, imaginasjoner, forventninger og forestillinger om fremtiden – også i akademiske kretser.

«Strømmen» som Kannelønning og Hanssen referer til i sitt innlegg, tolker jeg som den «mainstreamen» i offentlig KI-politikk. Den er ikke til å overse når man setter seg inn i ulike EU-policyrapporter om KI og forskning (se kilder* under teksten), nasjonale regjeringsstrategier eller det offentlige lobbyarbeidet til IT-næringslivets interesseorganisasjoner. 

Vi befinner oss i et internasjonalt kappløp om KI-lederskap. Grunnen er at KI-utviklingen hovedsakelig er er drevet av kommersielle og militære interesser. Krigen i Ukraina og i Gaza er for tiden verdens kanskje fremste KI-utviklingslaboratorium for aktive integrasjon av KI i militære kontekster.

Det er også viktig å påpeke i diskusjonen at i de internasjonale, «teknologiske KI-lekene» om å utvikle nevneverdige KI-modeller, har offentlige forsknings­institusjoner for lengst tapt sin plass øverst på pallen. Ifølge den kjente Stanfords HAI index rapporten fra 2023 har industriforskningen helt siden 2014 sittet i førersetet, og dermed løpt fra offentlig forskning for lenge siden.

Det er dessverre lite overraskende. Man trenger ikke bare nasjonal stolthet, vitenskap og algoritmenes arkitektur for å lage KI-modeller, slik Slavkovik og Jonassen hevder. Man trenger særlig tilgang til data. Men tilgang til data forutsetter eierskap og rettigheter over sentrale data infrastrukturer – da er det bare dumt (med tanke på de «store» generative modellene) at de stort sett eies og forvaltes av de såkalte «The Big 5», altså det amerikanske tech-oligopolet.

Debatt ● Helge høivik

Den framvoksende treenigheten mellom politikk, penger og KI-utviklere

Hvor vanskelig det er å navigere tema kunstig intelligens viser EU sin tilnærming til KI i forskning. Den fremstår som et nesten hjerteskjærende forsøk på balansegang mellom grunnleggende demokratiske verdier og menneskerettigheter på den ene siden, og maktpolitiske interesser på den andre siden. 

Slike interesser krever en progressiv integrasjon av KI for å unngå politiske og teknologiske avhengigheter. Det står mye på spill. Dersom Norge ønsker å bevare demokratiet og ikke drifte inn i en tekno-vitenskapelig styrt kybernetisk samfunnsdystopi, så burde vi alle prøve å spille på lag her.

Da hjelper det lite med populistiske formuleringer som «Vitenskap kommer først.» eller med patriotiske svermerier om at Norge kan bli ledende på «ansvarlig KI-integrasjon» dersom man utvikler «nasjonal stolthet på linje med havforskning». 

Kunstig intelligens

EUs nye regler for KI vil påvirke akademia og forskning

Ansvarlig forskning betyr nemlig ikke «vitenskap først». Tvertimot. Ansvarlig forskning eller Responsible Research and Innovation (RRI) handler om å skape en fremtid som er sosialt akseptabel for mange og «leads to socially desirable ends». (Von Schomberg 2011, Stilgoe et al. 2013). 

Oversatt til politikk rundt forskning på kunstig intelligens betyr dette at vi (forskere og de som er berørt av teknologiene ut i samfunnet) må prøve å finne svar på spørsmålet: Hvordan vi (mennesker og maskiner) ønsker (og kan) leve godt sammen fremover?

Det å fokusere ensidig på et sterkt forskningsmiljø «som tiltrekker de flinkeste og beste studentene» som «former den teknologiske fremtiden» er i hvert fall ikke noe som jeg ser frem til. Jeg liker tanken om at fremtiden er åpen og noe langt mer enn å bli determinert av teknologi og enkelte eliter.

forskningsrådet

Anbefaler å bruke 2,6 milliarder kroner på tung regnekraft

*Noen utvalgte kilder

Directorate-General for Research and Innovation (European Commission): AI in Science (2023) 

European Research Council: Foresight: Use and impact of Artificial Intelligence in the scientific process (2023)

Directorate-General for Research and Innovation (European Commission): Trends in the Use of AI in Science (2023)