Lysende fremtid eller blendet av teknologi? Hvordan AI byr på shiny new object syndrome
Kunstig intelligens (KI) – eller artificial intelligence (AI) – har nærmest blitt beskrevet som et lysende fyrtårn, som lyser opp veien til lynrask effektivitet og grenseløs innovasjon. Men det samme lyset kan blende oss, og gi oss shiny new object syndrome i stedet.
David Finkel, medforfatter av boken "Scale: Seven Proven Principles to Grow Your Business and Get Your Life Back", deler en innsikt som mange IT-ledere vil kjenne seg igjen i. Han forteller om hvordan han daglig møter forretningsledere som er begeistret for en ny idé eller et nytt produkt. På overflaten virker dette som et tegn på kreativitet og drivkraft, men Finkel understreker at denne entusiasmen ofte skjuler en dypere utfordring. Mange av disse lederne lider nemlig av "shiny new object syndrome", en tilstand hvor tiltrekningskraften til det nye og spennende overskygger det som faktisk driver vekst i deres virksomheter.
Og da blir mitt spørsmål: Er AI en form for shiny new object?
Brenner seg på ChatGPT
Først vil jeg bare si at det finnes veldig mange områder AI fungerer helt knall til, også ChatGPT og liknende tjenester. Selv bruker jeg det nesten daglig, og vi har også bygget det inn i våre produkter her i Folq.
Men mitt poeng er at det er litt shiny new object-aktig hvordan generativ AI brukes til veldig mye forskjellig nå for tiden. Mange har det siste året hatt en tilbøyelighet til å bruke ChatGPT og lignende tjenester til “alt”. Og til det vil jeg si at de store språkmodellene ikke duger til alt, slik vi kanskje tenkte for ett år siden da mange hoppet på dette shiny objectet. Flere start ups, for eksempel, er myntet på de imponerende mulighetene som AI gir, men som kanskje om et halvt år ikke har livets rett lenger. Jeg tror mange overdriver litt hvor god kvalitet en får ut av generativ AI - i hvert fall slik de fremstår i dag. Selv Sam Altman, CEO i OpenAI, sier at deres GPT-4 modell "kinda sucks" i en prat med den kjente tech-podcasteren Lex Fridman.
Spesialisert AI har lengre levetid
I skrivende stund er det mange begrensninger i LLM-ene, altså de store språkmodellene, og økosystemene rundt. Dette vil jo bare bli bedre og bedre, men enn så lenge mener jeg det er innenfor andre typer spesialisert AI at vi finner de virkelige skattene. Så mens generativ AI kanskje er et shiny new object akkurat nå, er det ingen tvil om at AI generelt er verdt å satse på. Språkmodellene er en spesialisering som handler om å forstå, og ikke minst generere, språk, men AI er mye mer enn det. AI handler om å forstå og finne sammenhenger i store datamengder, uavhengig av om det er et bilde, tekst, målepunkter eller liknende.
Poenget mitt er at om du skal bruke AI for å predikere hvordan været blir om to uker, bruker du ikke ChatGPT. Spesialisert AI, tilpasset spesifikke formål, er fremdeles der vi kan få mest verdi innen digitalisering. Da snakker jeg om maskinlæring og det å predikere ting, som benbrudd i røntgenbilder og mer treffsikker kreftbehandling for ulike patologiske funn, eller forutse hvordan kraftnettet bør styres. Her tenker jeg vi har mye å hente og lære.
Bedre motorer og prompter om ett år
Det er akkurat hypen rundt ChatGPT som jeg tror vi kommer til å smile litt skrått av hele veien til jobben om ett års tid. Da har vi nok funnet enda litt mer ut av hva ChatGPT funker bra til, og hva det ikke funker så bra til. Hvilke prompter som stinka og hvilke som funka, og som faktisk gir nytteverdi og reell tidsbesparelse. Motoren blir antakelig bare bedre, så det vil bli raskere og enklere å bruke dem riktig. Samtidig vil generativ AI bli flettet inn i andre tjenester, slik vi allerede begynner å se med f.eks. Copilot og ulike søkemotorer, som trolig vil gjøre at sjeldnere oppsøker ChatGPT og lignende rendyrkede AI-tjenester.
Vi er allerede i ferd med å avsløre litt hva ChatGPT kan bidra med og ikke. Alle de tingene vi så for oss for ett år siden er der fortsatt, men det er ikke så rett fram som først antatt. Jeg tror mange kanskje følte at vi var nærmere en ekte intelligens da ChatGPT kom, enn det vi tenker nå etter å brukt litt tid med disse generative AI-ene. Det er faktisk en del begrensninger der.
Woke-oppvåkning og rettsaker
Også innen etiske utfordringer, kommer vi til å lære mye fremover om at generativ AI ikke alltid klarer å levere tilfredsstillende. Google, for eksempel, hadde skivebom da de skulle generere et bilde av paven. Resultatet? En pave som så ut til å være født i Eritrea. Google endte med å skru av AI-en som var fôret med altfor mange woke-bias. Ett år fra nå av vil nok flere av disse etiske problemstillingene være løst.
Men hva med de juridiske? As we speak, har flere forfattere og andre kunstnere gått rettens vei for å ivareta sine åndsverk og kunstneriske integritet. De har reist søksmål mot flere generative AI-er, og om ett år tipper jeg vi vil vite hvordan disse sakene har endt, og lære av dem.
Lommelykt fremfor fyrtårn
Generativ AI er kommet for å bli, men hypen er på vei ned. Generativ AI har definitivt livets rett, men det er snakk om hvordan det skal brukes fremover og at det ikke løser alle problemer like bra som først antatt. Det er en fin assistent, et fint hjelpemiddel – men ingen erstatter.
I stedet for å bli narret til å tro at AI er et lysende fyrtårn som kan veilede oss mot en lysere fremtid innen digitalisering, kan vi alle heller bruke det som en lommelykt når vi sliter med å se veien til digitaliseringen helt alene.
Teknologi til folqet
Det viktigste vi har fått ut av "AI-revolusjonen" er ikke bare ChatGPT, Midjourney og de andre tjenestene i seg selv, men heller at det vært en øyeåpner for flere om hva AI kan utrette, og at flere ser mulighetene (og problemene) med AI.
Så selv om dette shiny objectet ikke kan brukes til alt som et lysende fyrtårn, har det i hvert opplyst særdeles mange om mulighetene, svakhetene, ulempene og fordelene med AI på kort tid. Som en en slags demokratisering av teknologien til folqet.