KI kan ikke overta alt skrivearbeidet

Dette er en kronikk. Den uttrykker skribentenes meninger.

Kunstig intelligens (KI) er i ferd med å forandre vitenskapelig skriving ved å gjøre den mer tilgjengelig og effektiv. Samtidig kan teknologien føre til at skriving og tenkning skilles fra hverandre.

Vitenskapelig skriving er ikke bare et verktøy for kommunikasjon, men en grunnleggende kognitiv og kunnskapsbyggende praksis som må bevares og videreutvikles også i en tid med KI.

Store språkmodeller (LLM-er) har allerede blitt en integrert del av skrivearbeidet i samfunnet. Innen forskning varsler de en grunnleggende endring i hvordan kunnskap produseres og formidles.

Vitenskapelig skriving handler ikke bare om å formidle resultater, men er også en måte å tenke på.

Etter hvert som KI-generert tekst og menneskeskrevet tekst blir stadig vanskeligere å skille fra hverandre, kan selve ideen om forfatterskap – og vitenskapelig skriving som en særegen menneskelig aktivitet – være i ferd med å forsvinne.

Vitenskapelig skriving en måte å tenke på

Vi vil hevde at vitenskapelig skriving ikke bare handler om å formidle resultater, men også er en måte å tenke på. Fra dette perspektivet innebærer økende bruk av KI til skrivearbeid to store risikoer.

• For det første kan den endre den signalverdien vitenskapelige tekster har ved å gjøre det langt enklere og billigere å produsere dem.
• For det andre kan den svekke utviklingen og bruken av sentrale kognitive ferdigheter som inngår i vitenskapelig resonnement og kritisk tenkning.

Bruker allerede språkmodeller i alle deler

I dag brukes språkmodeller i alle deler av forskningsprosessen – fra oppsummering av tidligere litteratur til utarbeidelse og redigering av manuskripter, søknader om forskningsmidler og til og med fagfellevurdering.

Det er utviklet systemer for å oppdage KI-generert tekst og fagfellevurderinger, men disse har betydelige begrensninger.

Innføringen har skjedd raskt og i stor grad uten regulering. En studie anslo at mer enn én av ti biomedisinske artikler publisert i 2024 inneholdt KI-generert tekst, ofte uten at dette ble oppgitt. En annen studie fra 2025 fant andeler på over 20 prosent innen enkelte fagområder.

Det er utviklet systemer for å oppdage KI-generert tekst og fagfellevurderinger, men disse har betydelige begrensninger. Derfor handler debatten nå i økende grad om etiske normer for åpenhet og ansvarlighet, snarere enn bare om kontroll og avsløring.

• Les også: Velg bort KI-verstinger. Gjør det nå

Fordeler også

Samtidig har språkmodeller klare fordeler. De kan hjelpe forskere som ikke har engelsk som morsmål ved å redusere språklige barrierer, gjøre litteraturgjennomganger raskere og bidra til å strukturere argumenter.

I undervisning kan de støtte læring ved å gi tilbakemeldinger, foreslå forbedringer og hjelpe studenter med ukjente teksttyper.

Hva mister vi dersom KI overtar stadig mer av skrivearbeidet?

KI er derfor ikke nødvendigvis skadelig for vitenskapelig skriving. Konsekvensene avhenger av hvordan teknologien integreres i forskernes arbeidsmåter og kunnskapsprosesser.

Men hva mister vi dersom KI overtar stadig mer av skrivearbeidet?

Nei, det er ikke mest en fordel

Mange profesjonelle forfattere klager over hvor krevende det er å skrive. På samme måte mener enkelte forskere at «dataene bør tale for seg selv», og ser på skriving som en form for historiefortelling som kommer i etterkant av forskningen

Studenter på alle nivåer strever ofte med å lære seg å skrive godt, og plagiat har lenge vært en fristelse for dem som ikke ser verdien av arbeidet.

Kanskje ville det være en fordel om KI kunne overta denne byrden?

Vi mener svaret er nei.

Skriving er tenkning

God vitenskapelig skriving er vanskelig nettopp fordi skriving er tenkning. I tusenvis av år har mennesker brukt skriving som et redskap for å organisere tanker.

Skriftspråket forandret menneskelig tenkning ved å gjøre det mulig å lagre kunnskap utenfor hjernen og overføre den mellom generasjoner. Dette skapte nye former for analytisk, abstrakt og selvreflekterende tenkning.

Vitenskapelig skriving fremmer særlig klar og kritisk tenkning ved å kreve logisk organisering av ideer og argumentasjon basert på bevis. Den tvinger forskeren til å gjøre implisitte innsikter eksplisitte og skjerpe resonnementene sine.

Selve arbeidet med å skrive kan derfor ses som en ærlig indikator på kvalitet.

Innen vitenskapelig publisering vurderes forskning blant annet gjennom signaler om kvalitet. Disse signalene kan være forfatternes bakgrunn og institusjonstilknytning, men også kvaliteten på selve teksten.

Svak forskning avsløres ofte gjennom overfladisk bruk av litteratur, dårlig begrunnede hypoteser, manglende sammenheng mellom metode og konklusjoner eller påstander som ikke støttes av dataene.

KI kan skjule noen av disse svakhetene ved å gjøre teksten mer flytende og sammenhengende.

• Les også: Datasentre er som våpenfabrikker

Skriving heller ikke et perfekt mål

Skriving er riktignok ikke et perfekt mål på kvalitet. Mange forskere som ikke har engelsk som morsmål opplever diskriminering på grunn av språk, selv når forskningen deres holder høy kvalitet. For disse kan språkmodeller bidra til større rettferdighet og bedre tilgang til publisering.

Språkmodellene utfordrer den eksisterende balansen ved å senke kostnadene ved å produsere gode tekster.

KI kan dermed gjøre forskningssystemet mer inkluderende når den brukes som språklig støtte, og ikke som erstatning for tenkning.

Likevel utfordrer språkmodellene den eksisterende balansen ved å senke kostnadene ved å produsere gode tekster. Dermed blir det enklere å publisere artikler, også av lavere kvalitet.

Kappløpet

Bruken av KI i publiserte artikler ser allerede ut til å øke. Det er også mulig at store mengder KI-genererte manuskripter sendes til preprint-servere.

Kan KI-baserte fagfellevurderinger motvirke denne utviklingen? Enkelte forskere har allerede begynt å legge inn skjulte meldinger i manuskriptene sine, rettet mot antatte KI-vurderere. Dette tyder på at noen forventer at artiklene deres vurderes av kunstig intelligens.

Resultatet kan bli et kappløp mellom dem som forsøker å omgå systemet og dem som forsøker å regulere det.

Grovt juks ennå sjeldent, men

Signaliseringsteori lærer oss at når verdien av et signal synker, vil mottakerne etter hvert slutte å stole på det. Avhengig av utfallet av dette kappløpet kan vitenskapelig skriving miste sin rolle som indikator på forskningens kvalitet.

Er dette egentlig et alvorlig problem?

Grovt juks er sannsynligvis fortsatt relativt sjeldent, og de fleste forskere bruker KI i god tro og innenfor gjeldende retningslinjer. Mange bruker språkmodeller som støtte til redigering, oversettelse og idéutvikling, samtidig som de beholder ansvaret for resonnementene, tolkningene og argumentasjonen.

Men dersom nok forskere begynner å misbruke teknologien, kan også de som bruker den ansvarlig føle seg presset til å øke sin avhengighet av KI. Dette vil uansett endre måten forskere arbeider og tenker på.

Degenereres alt?

Samtidig påvirkes utdanningssystemet som skal utdanne fremtidens forskere. Elever og studenter bruker allerede generativ KI i stor skala til skriveoppgaver. Konsekvensene er fortsatt uklare.

Noen studier peker på positive effekter for læring og produktivitet, mens andre antyder at kritisk tenkning og kunnskapsbevaring kan svekkes.

Et dystopisk scenario kan være at vitenskapelige publikasjoner gradvis degenererer til en variant av det KI-genererte innholdet av lav kvalitet som allerede flommer over på internett.

Vi trenger derfor mer kunnskap om hvordan denne utviklingen påvirker kommende generasjoners evne til å tenke, resonnere og skrive vitenskapelig.

Hvis utviklingen får fortsette ukontrollert, kan et dystopisk scenario være at vitenskapelige publikasjoner gradvis degenererer til en variant av det KI-genererte innholdet av lav kvalitet som allerede flommer over på internett.

Kan undergrave kunnskapsgrunnlaget

Vitenskapen er en av menneskehetens fremste kulturelle prestasjoner, og skriving er dens viktigste uttrykksform.

Vitenskapelig skriving er ikke bare et redskap for å rapportere resultater når den «egentlige» forskningen er ferdig. Den er en grunnleggende del av selve forskningsprosessen og påvirker hvordan ideer oppstår, hvordan forskning gjennomføres, hvordan den vurderes, og hvordan forskere holdes ansvarlige overfor offentligheten.

Derfor må vi bevare integriteten til vitenskapelig skriving og fortsette å dyrke denne ferdigheten.

Hvis skriving er en grunnleggende kognitiv praksis som hjelper forskere med å tenke, demonstrere kvalitet og gjøre kunnskap etterprøvbar, kan ukritisk overføring av skrivearbeidet til kunstig intelligens undergrave ikke bare forfatterskapet, men også selve kunnskapsgrunnlaget som vitenskapen hviler på.

Denne kronikken ble første gang publisert i PLOS Biology 3. juni 2026.