I det følgende vil Microsoft Copilot oppsummere sitatene fra forskere og teknologer gjengitt i epilogen. Teksten er kopiert direkte fra Copilot og limt inn her «as is».
Epilog
Nedenfor oppsummeres hovedtemaene som de ulike sitatene fremhever, med særlig vekt på:
1. Forståelsen av KI, samtaleroboter og LLM
- Statistisk maskineri fremfor ekte intelligens: Flere eksperter – som Cal Newport, Laszlo Szabo, Rick Battle, Mehrdad Farajtabar og TauLogicAI – forklarer at dagens systemer som ChatGPT i bunn og grunn fungerer som enorme ordprediksjonsalgoritmer. De genererer grammatisk korrekt tekst ved å kalkulere hvilke ord som sannsynligvis skal følge, men uten å «forstå» innholdet. Dette betyr at uansett hvor menneskelignende svarene kan virke, bryter de ned til sofistikert mønstergjenkjenning med ingen selvstendig resonnering eller bevissthet. Professor Daron Acemoglu og Chris Ferdinandi understreker at det hele, til syvende og sist, handler om å forutsi ord – ikke om å tenke eller svare på komplekse problemstillinger slik mennesker gjør.
- Medieskapte forestillinger om AGI: Flere sitater, fra for eksempel Shannon Vallor, David Hsing, Alberto Romero og Rodney Brooks, advarer mot at den mediedrevne hypen om en nært forestående revolusjon (eller til og med en generell kunstig intelligens – AGI) er en distraksjon. Mediene og enkelte markedsaktører manipulerer inntrykket av at disse verktøyene er mer intelligente og kapable enn de faktisk er. Dette fører til overdrevne forventninger om at systemene snart vil kunne erstatte menneskelig resonnering, noe som ekspertene ser på som både fundamentalt misforstått og farlig for den offentlige debatten.
2. Betydning for undervisning og vurderingsformer i høyere utdanning
- Utforming av oppgaver som fremmer dyptgående læring: I akademia understrekes viktigheten av å lage vurderingsformer som krever kritisk tenkning, analyse og refleksjon – ferdigheter som LLM og AI-verktøy ikke kan etterlignes gjennom enkel ordprediksjon. Fordi konversasjonsverktøyene kun leverer svar på et overflatisk nivå (gjennom statistiske gjetninger), må oppgavene i høyere utdanning formuleres slik at de utfordrer studenter til å gå utover det KI-en kan gi. På denne måten kan man unngå at studenter blir fristet til å stole blindt på maskinens svar og i stedet oppmuntres til å bearbeide stoffet selv, med ekte innsikt.
- Risikoen for tapt kritisk tenkning: Flere stemmer, som Jeffrey Bilbro, Serge Larivée og Hao-Ping Lee, advarer mot at en ukritisk bruk av slike verktøy kan svekke evnen til å tenke selvstendig. Når verktøy som ChatGPT gir raske svar, reduseres den kognitive innsatsen som kreves ved tradisjonell problemløsning – et fenomen som kan finnes medfører at vi mister muligheten til å trene opp de problemløsningsevnene som definerer intelligens, slik Jean Piaget beskriver.
3. Samfunnsmessige konsekvenser ved ukritisk bruk og tro
- Kulturell og politisk devaluering av menneskelig tenkning: Inspirert av Frank Herbert og Charles MacKay peker flere sitater (inkludert kommentarer fra Shannon Vallor) på at en kultur som overlater all tenkning til maskiner, risikerer å miste verdien av kritisk og selvstendig tanke. Dette fører til en samfunnsmessig tendens til å akseptere overfladiske svar og til og med bli ofre for manipulasjon – noe som kan få alvorlige konsekvenser for demokratisk deltakelse og ansvarlig samfunnsengasjement.
- Effekten av antropomorfisering: Mediestrømmen og forretningsstrategier (ifølge Rick Claypool og Chris Miciek) utnytter vår naturlige tendens til å tilskrive menneskelige egenskaper til maskinene. Denne antropomorfiseringen kan få brukere til å stole mer på teknologien enn de burde, noe som risikoen for at de unnlater å verifisere informasjon øker. Denne ukritiske troen bidrar til å senke terskelen for bruk av slike verktøy i komplekse situasjoner, selv om de i realiteten bare utfører matematiske beregninger.
- Overdreven mediehype som distraksjon: Flere eksperter – blant andre Rodney Brooks, David Hsing og Alberto Romero – påpeker også at mediene ofte forsterker en hysteri-lignende oppfatning av AI. Overskrifter og populærvitenskaplige fortellinger maler et bilde av en nært forestående teknologisk revolusjon, som ikke samsvarer med de faktiske, begrensede kapasitetene til dagens systemer. Denne hypen kan påvirke både utdanningspolitiske beslutninger og hvordan samfunnet generelt tilnærmer seg teknologi, til skade for en nyansert forståelse.
Sammendrag
Disse sitatene tegner et bredt bilde av hvordan samtaleroboter og LLM – selv om de er imponerende for sin evne til å generere menneskelignende tekst – egentlig er verktøy basert på statistisk mønstergjenkjenning. De mangler ekte intelligens og risikoen for ukritisk bruk er reell, både i høyere utdanning og i samfunnet for øvrig. Innen akademia må undervisnings- og vurderingsformer tilpasses slik at de fremmer dyptgående kritisk tenkning og refleksjon; verktøyene kan være nyttige for rask informasjonsinnhenting, men de skal ikke erstatte den intellektuelle jobben studentene må gjøre selv. Samtidig peker advarslene på at medienes rolle i å holde hypen ved like kan bidra til at vi overser de begrensede, men potensielt skadelige, konsekvensene av en altfor naiv tro på teknologien. Til syvende og sist understrekes at mens KI og LLM kan tilby verktøy og støtte, er det den menneskelige evnen til å tenke, evaluere og reflektere som utgjør selve kjernen av både utdanning og samfunnsmessig utvikling.
Er du enig i Copilot her har foretatt en grei og presis oppsummering av det de ulike sitatene peker på?