En annen forklaring som også støtter opp under begrepsbruken, kan være det metodiske som ligger til grunn for det som omtales som generativ maskinlæring, f.eks. brukt ved etablering av de nye og ganske så imponerende språkmaskineriene (ChatGPTene, m.fl.). Denne type maskinlæring benytter såkalte nevrale nett, som er et forsøk på å kopiere hvordan hjernen virker.
Vår intelligens sitter selvfølgelig i hjernen og under forrige KI-bølge på 1990-tallet fikk vi gode beskrivelser av hva intelligens er. I korte trekk kom man frem til at noe er intelligent dersom det evner resonnere, planlegge, løse oppgaver, abstrahere, fatte komplekse sammenhenger samt lære raskt og av erfaring. I kontrollerte omgivelser kan maskiner klare mye av dette, men kan vi egentlig kalle en maskin intelligent? Etter det jeg kan forstå har verden bestemt seg for at maskiner kan kalles intelligente, noe som gjør at begrepet “kunstig intelligens” lever og overlever.
KI som endrer verden?
Det er ingenting som tilsier at det dukker opp et nytt vesen, selv om nyhetsopplesere eller andre såkalte chatbot'er både ser imponerende realistiske ut og kan oppføre seg på måter vi oppfatter som naturlig. De har til og med en nydelig språkføring, selv om språkføringen foreløpig kan bli litt vel amerikansk for oss europeere. Det vil bli bedre når språkmodellene blir bedre trent på tekster fra Europa og vårt eget språk.
Disse nye KI-systemene er heller ikke dumme, i den forstand at de ikke kan lære oss mennesker noe nytt. Vi har lenge brukt datasystemer for å forstå fremtiden, f.eks. vær og klima frem i tid. Vi kan bruke KI-systemene til å lære oss nye ting, sette sammen eksisterende kunnskap og foreslå nye sammenhenger vi mennesker ikke har klart å forstå før.
De nyeste metodene - også omtalt som generativ maskinlæring - kan gjøre ting mye bedre enn oss mennesker på mange områder. Innen medisin og helse finnes allerede mange KI-baserte produkter, f.eks. innen medisinsk bildediagnostikk, robotkirurgi, og som grunnlag for mer effektiv utvikling av legemidler.
Vi vil også oppdage at disse metodene kan bidra til mer effektiv produksjon, distribusjon og bruk av fornybar elektrisk kraft. Og, vi har fått det nesten alle snakker om som kunstig intelligens eller KI, nemlig språkmaskinerier. Disse er i ferd med å endre verden, akkurat som mange andre (teknologiske) nyvinninger gjennom historien.
Oppfinnelser som har endret verden
Internett endret også verden, ganske kraftig faktisk. Kalkulatoren endret også verden, kanskje ikke så mye som Internett, men allikevel et redskap som fikk stor betydning for mange. De første synsforbedrende innretningene, nemlig brillene, gav enorm produktivitetsvekst etter at de ble oppfunnet. Spesielt når man fant ut hvordan briller kunne masseproduseres. P-pillen, eller mer presist, graviditetshindrende innretninger har også gitt kraftfulle samfunnsendringer over hele verden.
Listen over oppdagelser og oppfinnelser som har endret verden er lang. Jeg skal ikke nevne mange flere her, bare minne om oppdagelsen av tallet NULL som kanskje overgår det meste når det gjelder det å endre verden. Vårt posisjonsbaserte tallsystem falt på plass da den indiske matematikeren og astronomen Aryabhata fant ut at tallet NULL måtte til for å få tallsystemet til å virke. Det skjedde for omtrent 1500 år siden. Rundt hundre år etter Aryabhata utviklet Bramhagupta, en annen indisk astronom og matematiker, dette videre og verden fikk et symbol for tallet NULL.
Språkmaskineriene
Nye generative metoder anvendt på språk, bilder, video, mm., samt enorme investeringer hos de store tech-selskapene har skapt språkmaskineriene. Disse har blitt og blir stadig mer multimodale. Det betyr at de kan koble språk, bilder, video, mm. sammen basert på en eller annen forespørsel fra oss. Generative metoder og nevrale nett har også vist seg nyttig på andre områder som medisin og energi. Nylig har også språkmaskineriene funnet løsninger på matematiske problemer, til og med funnet metoder som har gjort at løsningene ble funnet. Jeg synes dette er litt ekstra artig. Vi kan gjerne kalle dette "intelligent", men det er gjort mulig fordi vi har tilgang til vanvittige datamengder og enorm regnekraft og utviklet kunnskaper om hvordan denne regnekraften kan utnyttes for å løse komplekse oppgaver.
Sammen med tilnærmet alle fagmiljøer i Norge, i samarbeid med fagmiljøer i andre nordiske land, søker vi Forskningsrådet om midler til å etablere store norske språkmodeller og at det skal etableres i en åpen felles infrastruktur for utvikling og bruk av språkmodeller. NORA, vårt sterke KI-nettverk i Norge, sammen med Institutt for informatikk ved UiO står for koordineringen av dette arbeidet. Det blir spennende å se om myndighetene gjennom Forskningsrådet finner plass til denne investeringen.
Vi må se på disse KI-systemene som en forsterkning av vår egen intelligens og sørge for at de tilhører fellesskapet. Det var også Sten Ludvigsens og mitt innspill til Regjeringen da Norge utviklet sin KI-strategi for noen år tilbake der vi mente at Norge burde ha en strategi for kollektiv og inkluderende intelligens, fremfor kunstig intelligens. Jeg mener fortsatt, og kanskje enda sterkere nå enn i 2019, at det er akkurat det vi trenger.
“Hype” eller ikke?
Astrid Meland i VG skrev en kommentar etter NHOs årsmøte i begynnelsen av januar med tittelen «AI-hypen er ekte». Der skrev hun litt sarkastisk at «Maskinene blir ikke superintelligente i år heller». Noen begynner å kalle det som skjer en “hype”. Jeg tror vi må vente noen år før vi eventuelt kan slå fast om denne KI-bølgen er en “hype”, selv om vi kanskje allerede har fått noen indikasjoner?
Ordet «hype» kommer av det engelske ordet «hyperbole» som betyr overdrivelse for effektens skyld. Vi møter «hypes» hele tiden, blant annet gjennom reklame. De fleste av disse er ufarlige fordi vi umiddelbart oppfatter at det overdrives, men vi kan også bli lurt.
Jeg har blitt lurt.
For noen «hypes» har vist seg å være svindel eller bløff. Disse er plagsomme for samfunnet, men forsvinner som regel ganske fort. De mest krevende, men også interessante, «hypes» er de som er basert på et faktisk innhold og av ulike grunner ikke umiddelbart oppfattes som «hypes», men allikevel er eller blir kraftfulle «hypes», eller overdrivelser som gir en tilsiktet eller utilsiktet effekt.
Kan verden være i tidenes største, mest interessante og kanskje også mest krevende «hype»? Dersom vi om noen år kan konkludere med at dette var en “hype”, så er «hypen» rundt kunstig intelligens av mange grunner veldig interessant;
- Vi har hatt den før, til og med flere ganger siden 1950-tallet.
- Den er særlig interessant fordi den bygger på et faktisk og ganske så imponerende innhold. Noe kraftfullt har skjedd i løpet av de siste 5-6 årene, men vi må ikke glemme at mye av det som har skjedd de siste årene også er basert på investeringer i forskning de siste 30-40 årene.
- Den er krevende fordi kunstig intelligens, og særlig begrepet, spiller på dype emosjonelle strenger i oss mennesker.
- Den er også skummel, kanskje primært fordi den er stor og omfattende, men også fordi det vi i dag kaller kunstig intelligens kan misbrukes og blir misbrukt. Det mest dramatiske misbruket er kanskje at de nye språkmaskineriene kan anvendes til å spre falsk informasjon som virker troverdig og spre dette i et omfang som er umulig å håndtere for seriøse aktører.
Jeg ser frem til at vi får et lovverk som regulerer bruk og heldigvis er EU på ballen. Når KI-lovverket i EU kommer på plass, som trolig vil skje ganske raskt, må vi raskest mulig få på plass dette lovverket også i Norge. Mitt inntrykk er at EU her gjør en god jobb (på vegne av resten av verden).
Ikke første gang
Alan Turing stilte i 1950 spørsmålet "Kan maskiner tenke?”. Turing konkluderte raskt med at det var ikke så viktig om maskiner tenkte eller ikke, så han valgte å omformulere problemet til å handle om det var mulig å skille en maskin fra et menneske basert på de svarene som gis. Metoden for å finne ut av dette er kjent som Turing-testen.
Begrepet kunstig intelligens ble først brukt under et seminar i Dartmouth i 1956. Begrepet fikk raskt stor oppmerksomhet, men ble etter hvert nesten borte. Det ble en klassisk «hype» der oppmerksomhet og entusiasme endte i overdrivelser. Når så resultatene uteble, det vil si at ingen klarte å lage løsninger som ble oppfattet som intelligente, forsvant interessen.
Men, historien om kunstig intelligens tok ikke slutt etter den første nedturen. Med jevne mellomrom siden 1950-tallet har kunstig intelligens dukket opp, igjen og igjen. Jeg har opplevde minst tre perioder der begrepet kunstig intelligens har vokst frem for så å bli mer eller mindre borte. Alle de foregående periodene med stor oppmerksomhet og entusiasme rundt kunstig intelligens har alle karakteristika av å være «hypes». Hva nå? Er vi der igjen, eller kommer vi faktisk til å få kunstige intelligente løsninger?
KI viser gode resultater
Da de første resultatene i denne KI-bølgen kom, særlig innen medisin, fikk vi se noe med et stort potensial, vel og merke når vi har god kontroll på de data vi bruker.
Da språkmaskineriet ChatGPT ble lansert i november 2022 tok verden av med til dels voldsomme overdrivelser. Det ble både sagt og skrevet at «Dette vil gjøre alle forskere overflødig!» og «Dette har potensiale til å endre alt!».
Overdrivelsene har tidvis vært på et nivå jeg aldri har sett før. Årsaken er selvfølgelig de nye språkmaskineriene, som basert på enorme investeringer fra de store tech-selskapene, kan formulere seg på flere språk (også programmeringsspråk) og nå etter hvert også kan kombinere inn bilder, video, mm. Ganske imponerende, men jeg synes det tok litt vel mye av i enkelte leire.
Selv om resultatene av bruken av generative metoder er bemerkelsesverdig gode og stedvis imponerende uteblir mange av de mest spektakulære spådommene om hva disse systemene kan gjøre, ei heller er det mulig å se konturene av at disse spådommene vil inntreffe. Dette betyr ikke at vi ikke har fått og får verktøy som endrer verden, kanskje på lik linje med hvordan Internett har endret verden siden det ble gjort tilgjengelig for alle gjennom 1990-tallet.
For meg er språkmaskineriene et nyttig tilskudd i min hverdag, for andre et betydelig tilskudd i hverdagen og for noen et tilskudd i hverdagen som er og kan være truende for deres arbeidsplass. Arbeidsmarkedet vil stedvis endre seg, men historien har vist at all ny teknologi først og fremst skaper flere og nye arbeidsplasser, selv om også noen arbeidsoppgaver overtas av maskiner. Hva som skjer nå vet vi ikke, men det vil ikke overraske meg om også denne teknologien (brukt riktig) vil skape minst like mye arbeid for oss mennesker som den tar fra oss mennesker.
Hovedårsaken til overdrivelsen har trolig vært at mange har tolket språkmaskineriene som kunnskapsmaskinerier. Det er de ikke, primært fordi de ikke vet hva de (ikke) vet. Derfor bygges det nå en rekke filtre på toppen av språkmaskineriene, som enten tar forbehold om hva som fremkommer eller sørger for at referanser innhentes. Jeg har testet et par nye søkesystemer som bruker språkmodeller. Disse fremstår som normale søketjeneste med referanser til etablert kunnskap. De er interessante, kanskje primært fordi de er velformulerte og klarer å hente ut essensens i det jeg spør om, samtidig som de er etterrettelige i den forstand at de henviser til referanser.
Nye muligheter
I motsetning til de som påsto at forskeren blir overflødig er jeg helt overbevist om at forskeren får enda bedre verktøy, får enda mer å gjøre og blir enda viktigere i årene som kommer. I motsetning til de som mente at dette har potensial for å endre alt, mener jeg at dette, brukt riktig, ikke vil endre alt, men bidra til at verden blir et bedre sted for alle, uansett hvor de måtte befinne seg. Det vil fortsatt være slik at verdens 8 milliarder mennesker trenger mat og det er lite språkmaskineriene kan gjøre med all snøen vi har hatt i gatene i Oslo i vinter.
Nye løsninger som har endret livene våre er noe menneskeheten har vært opptatt av siden tidenes morgen. Verden har fått enda et kraftig verktøy. Det vi må sørge for nå er at det blir brukt riktig og at jordkloden tåler den utviklingen som foregår. Det er mye menneskeheten gjør som ikke er bærekraftig, også innenfor teknologiområdet. Utviklingen og bruken av språkmaskineriene er ikke nødvendigvis veldig grønn.
Selv om utviklingen på KI-området er kraftfull, så er allikevel de endringer KI-utvikling påfører verden som en mild bris å regne i forhold til de utfordringer menneskeheten må takle på grunn av endringer i klima, miljøforringelse og tap av biologisk mangfold.
Veien videre for KI-løsninger blir mangfoldig, men det er etter mitt skjønn fire forhold som i tiden fremover må bli særlig viktig.
Det første er å sørge for at etablert kunnskap utnyttes og blir en del av de avanserte algoritmene. Vi må derfor fokusere på kunnskapsdrevet maskinlæring slik vårt nye Senter for fremragende forskning, Integreat, vil gjøre de neste 10 årene.
Det andre handler om å utvikle kunnskap og holdninger som medfører åpen og etisk forsvarlig bruk av etablerte og nye KI-løsninger. I dette ligger det også et behov for å forklare hva algoritmene gjør, samt forstå de usikkerheter som oppstår.
Mitt tredje hovedbudskap, som jeg også har skrevet om sammen med Kristin Braa og Geir Kjetil Sandve, handler om å utnytte KI for å skape en bærekraftig fremtid for alle, uansett hvor de bor i verden.
For det fjerde må vi gjøre KI grønnere, men det har jeg allerede nevnt!
Mulighetene er mange, ikke minst fordi Norge skal bruke en ekstra milliard på 4-6 forskningssentra i årene som kommer. Vi går spennende tider i møte, men maskiner tenker fortsatt ikke slik vi mennesker gjør. Og, skulle de på et eller annet vis begynne å tenke slik vi mennesker gjør, er jeg nokså sikker på at det bli lenge etter min tilmålte tid på jorda.
