På tide å utforske andre sider av KI
Skal kunstig intelligens (KI) få den positive effekten på samfunnet mange drømmer om og tror på, trengs langt smartere teknologi enn det som finnes i dag.
Suksessen til ChatGPT gir et falskt bilde av hvor langt KI har kommet. Verdens utfordringer knyttet til helse, bærekraft og klima løses ikke av språkmodeller.
Å få hjelp av ChatGPT til å skrive e-poster eller få opp forslag fra Netflix til din neste serie, er både nyttig og artig bruk av KI.
Men det er museskritt målt mot mulighetene som vil åpne seg ved klok videreutvikling av KI-teknologi: Tempoøkninger i det grønne skiftet, mer effektive behandlingsformer i helsevesenet og metoder for mer bærekraftig industri, for å nevne noe.
Enda grønnere vannkraft
Ta alle landets vannkraftturbiner. Gode KI-modeller vil kunne forutsi når disse trenger vedlikehold og reparasjoner. Utskiftninger som i dag må skje tidlig, for sikkerhets skyld, kan ved hjelp av KI gjøres når de faktisk trengs og med minst mulig påvirkning på driften.
"Suksessen til ChatGPT gir et falskt bilde av hvor langt KI har kommet."
Dette vil være bra for klimaet, spare materialer og styrke fornybarsektorens økonomiske muskler.
Et slikt fremskritt vil ikke realiseres før vi utvikler en annen type KI-teknologi enn den som til nå har kommet lengst og fått mest oppmerksomhet.
Trenger andre algoritmer
Vi trenger maskinlæringsalgoritmer basert på to bærebjelker: De objektive sannhetene vitenskapen har utledet gjennom århundrer, kombinert med data som er minst mulig påvirket av menneskers oppfatninger.
Til å løse de store samfunnsutfordringene, trengs algoritmer som forholder seg til den fysiske verden og finner sammenhenger som vi mennesker ikke ser.
KI-genererte tekstsvar og falske bilder kan se veldig imponerende ut. Men det skal ikke mye gransking til for å avdekke at modellene som ligger bak, ikke forstår noen ting. De er tross alt bare «stokastiske papegøyer» som gjentar varianter av ting de alt har hørt.
KI som ser verden på egen hånd
I dag mates ChatGPT og liknende verktøy med tekster som er preget av forfatterens virkelighetsforståelse og språkets begrensninger. Og bildegenereringsmodeller er begrenset til en todimensjonal fremstilling av en tredimensjonal verden.
Så lenge maskinlæringsmodellene kun ser den digitale verden, som forblir en skygge av den fysiske virkeligheten, får vi aldri høstet de virkelig store gevinstene KI kan gi oss.
Vi bør derfor skape KI-modeller som kan se verden på egen hånd, gjennom sensordata. Disse kan inneholde informasjon utover de forenklede matematiske modellene vi i stor grad baserer oss på i dag.
Smartere teknologi trengs
Vi må bygge på eksisterende vitenskap og utvikle hybride modeller som kombinerer maskinlæring med matematisk modellering basert på underliggende fysiske lover. I dette arbeidet må alle fagfelt engasjere seg.
I tillegg må industrien, som selv sitter på den beste kunnskapen om egne prosesser, bidra med både involvering og finansiering.
Regjeringen har lovet én milliard til KI-forskning over de neste fem årene. Viktigere enn å diskutere hvor mye av milliarden som skal gå til teknologiutvikling, er spørsmålet om hvilken retning denne utviklingen skal ta.
Skal KI få den positive effekten på samfunnet mange drømmer om og tror på, trengs langt smartere teknologi enn det som finnes i dag.
Innlegget ble første gang publisert i Aftenposten 1. november 2023 og gjengis her med Aftenpostens tillatelse.
