Hvorfor kunstig intelligens aldri vil erstatte mennesker innen produktledelse

Les transkripsjonen:

Vi prøver ut transkripsjon av podkastene våre ved hjelp av et program. Tilgi eventuelle skrivefeil, ettersom roboten ikke er korrekt 100 % av tiden.

Hannah Clark: En god måte å vite at noe virkelig er omveltende på, er når folk er livredde for det, og generativ kunstig intelligens bringer oss definitivt dit. Men helt ærlig er ikke frykten for kunstig intelligens som en trussel mot jobbsikkerheten, blant annet, urimelig. Historien forteller oss imidlertid at hvor truende en innovasjon virker i utgangspunktet, ikke alltid er en nøyaktig indikator på hvordan ting vil utvikle seg.

Dagens gjest er Ken Hubbell. Han er administrerende direktør i Soffos.ai, seniorkonsulent hos The Pragmatic Futurist og forfatter av There is AI in Team: The Future of Human, Augmented Human, and Non-Human Collaboration. Man kan altså si at han kan en del om kunstig intelligens. Etter å ha hatt førsteplass på tribunen under utviklingen av KI-produkter de siste tiårene, er Ken ikke overbevist om at store språkmodeller er det skremmebildet enkelte fremstiller dem som. Faktisk er han ganske sikker på at dette kommer til å jevne ut konkurransevilkårene bedre enn noen gang. La oss sette i gang.

Ken, jeg gleder meg veldig til denne samtalen. Tusen takk for at du blir med oss.

Ken Hubbell: Hannah, takk for at jeg fikk komme. Jeg ser frem til det.

Hannah Clark: Ja. Vi begynner som vi alltid begynner. Jeg vil gjerne at du forteller litt om bakgrunnen din og hvordan du endte opp der du er i dag.

Ken Hubbell: Ok. Jeg var heldig da jeg var yngre. Jeg hadde fire fantastiske lærere i det offentlige skolesystemet – Mrs. Strawbridge, Mr. McCoy, Mrs. Fisher og Ms. Lambert formet i stor grad den jeg er i dag. De så hver sin side av meg og lot meg bygge videre på disse ferdighetene, kreativiteten, nyskapingen og den slags.

Den gangen var dette virkelig kule ting å ha. Mrs. Strawbridge lot meg skrive, skape historier og fortelle fortellinger, og hun holdt meg ikke tilbake. Mr. McCoy er en utrolig person. Han underviste i noe som het Enhanced Learning Program i Florida. Det var omtrent som et program for begavede og talentfulle elever, men det var en klasse der man fikk gjøre ting som lå utenfor den vanlige læreplanen.

Blant annet lærte vi å programmere en datamaskin, noe som var helt nytt og ikke fantes så mange steder. Vi lagde også filmer og fikk delta på arkeologiske utgravninger og gjøre andre slike ting. Det var en fascinerende periode, men den lærte meg at man kunne gå utenfor boksen og ikke var begrenset.

Mrs. Fisher lot meg lese hva jeg ville, også bøker på voksen nivå på den tiden, og det gjorde at jeg kunne utforske biografier, skjønnlitteratur og science fiction. Det var fantastisk. Ms. Lambert var dramalæreren vår. Hun lærte meg å gjøre dette, å snakke offentlig, gå opp på en scene og ikke være redd.

Så tok jeg dette med meg og dro på dataleir. Jeg lærte å programmere og lage mine første simuleringer. Senere, etter at jeg var ferdig på videregående, fikk jeg muligheten til å gå på krigsskolen her i USA. Jeg fullførte kadettåret, lærte å programmere datamaskiner og den makiavelliske tilnærmingen til læring. Deretter bestemte jeg meg for å begynne på designskole, forlot akademiet og begynte på designskolen ved North Carolina State University.

Deretter gikk jeg ut i næringslivet og lagde kulisser og lignende til TV-programmer i Florida. Jeg flyttet tilbake til North Carolina-området, begynte med dataanimasjon og simulering for opplæringsprogrammer og innså at jeg virkelig likte dette. Jeg liker å lære folk hvordan de gjør ting, samtidig som jeg fortsatt kan ha fingrene i koden.

Til slutt tok jeg en mastergrad i opplæringsteknologi, og overgangen fra produktdesign til instruksjonsdesign var egentlig ikke så stor. Det er design, og man innser at produktene bare er forskjellige. Det som var virkelig fascinerende, var at jeg i 2010, eller sannsynligvis 2012, fikk muligheten til å få tak i en tidlig modell av Alexa.

Og jeg innså at dette er fremtidens læring. Jeg skapte ting som verktøy for ytelsesstøtte som var håndfrie, der man kunne stille spørsmål om hva man enn ønsket å gjøre, og verktøyet ledet deg gjennom en prosess. Jeg skrev altså ferdigheter for Alexa og innså: Ok, jeg liker kunstig intelligens. Samtidig begynte jeg å se potensialet for en massiv omveltning i talentbransjen og i måten mennesker arbeidet på. Derfor begynte jeg å holde foredrag på konferanser og presentasjoner om omveltninger innen talent, samt virkningen av robotikk, forsterkning og kunstig intelligens.

Jeg møtte en mann som het Nik Kairinos, og han og jeg grunnla et selskap som heter Soffos, altså selskapet vi snakker om her. Vi begynte å bygge et utdanningsprodukt og trodde det var veien å gå. Så innså vi at det er ganske krevende å komme inn i utdanningssektoren med produkter.

Det er mye man må gjennom. Folk var imidlertid mer interessert i kjernen av det vi gjorde, så vi begynte på denne veien med å lage et sett med legoklosser for generativ kunstig intelligens. Vi lanserte produktet vårt som en plattformtjeneste, og så kom ChatGPT. Tidspunktet var faktisk svært godt, men vi innså at vi måtte oppgradere plattformen. Derfor brukte vi de siste ni månedene eller så på å bygge den opp igjen.

Den er nå offisielt lansert. Det er virkelig flott. Dette er versjon 2.0. Nå ser vi på å utvide den og legge til andre ting, men dette er stedet å være. Jeg er glad for å være her.

Hannah Clark: Du har åpenbart jobbet med kunstig intelligens helt fra begynnelsen, når det gjelder utviklingen frem til der vi er i dag. Men det finnes selvsagt en bakside også. Akkurat nå ser vi mye panikk rundt potensialet til kunstig intelligens og hvorvidt det utgjør en trussel mot menneskelig arbeidskraft. Hva tenker du om det? Synes du folk bør være like redde for kunstig intelligens som de er?

Ken Hubbell: Dette er standardsvaret mitt på det. Vi bør være mer redde for oss selv enn for den kunstige intelligensen. For når alt kommer til alt, gjør ikke kunstig intelligens noe den ikke blir bedt om å gjøre. Vi har altså muligheten til enten å skape noe virkelig flott og inngå et samarbeid med noe, og jeg kaller det et partnerskap. Boken jeg skrev, handler om hele dette aspektet: «Det er ikke oss mot dem, det handler ikke om at de erstatter oss. Det handler om at vi alle arbeider sammen som fremtidens nye team, og det begynner nå.»

Fremtiden startet for en stund siden, men nå slår den virkelig inn. Hvis vi behandler den slik, kan vi alle lykkes. Det handler ikke om at den erstatter oss, men om at vi arbeider sammen med den for å bli bedre og i mange tilfeller raskere og billigere. Tenk for eksempel på en liten bedrift. Små bedrifter havner ofte i et dilemma fordi det kan være vanskelig å skalere. Man må ansette noen, betale dem lønn og finne ut hvordan dette passer inn i budsjettet, samtidig som man allerede er liten.

Noe som ofte skjer, er at de velger å la være, eller at de arbeider 24 timer i døgnet for å kompensere for at de ikke kan ansette disse menneskene fordi de mangler penger. Nå kan imidlertid enhver bedrift ha sin egen personlige sekretær, enhver bedrift kan ha sin egen idéavdeling, og enhver bedrift kan ha sin egen gruppe for kontrakts-, tilbuds- og søknadsskriving.

Alt dette krever enorme mengder penger, tid og ressurser, men nå kan det gjøres på sekunder og minutter av mennesker som ellers ikke ville kjøpt slike tjenester eller ansatt noen. Det erstatter altså ingen; det gjør faktisk små bedrifter i stand til å konkurrere på et nivå de aldri tidligere har kunnet konkurrere på. Det er denne utjevningen jeg mener skjer. Jeg tror mange store selskaper er litt bekymret nå, fordi små bedrifter vil kunne bite dem langt bedre i hælene, kanskje til og med ta hele beinet deres.

De kan konkurrere på et nivå de ikke kunne før. Den posisjonen større selskaper har hatt, der de må ha team av mennesker til å gjøre ting, kan jeg nå gjenskape ved hjelp av plattformen vår. Jeg kan bokstavelig talt sette i gang dusinvis av agenter som utfører arbeid jeg trenger å få gjort, men som jeg ellers ville vært begrenset til å gjøre selv eller med en svært liten stab.

Det er ganske utrolig. Det er der jeg mener mye av kraften ligger. Jeg tror det kommer mye fantastisk ut av dette. Men på den andre siden: Hvis vi ikke lærer barn og mennesker på tvers av hele spekteret, særlig barn i ung alder, hva dette verktøyet er, hvordan dette forholdet fungerer og hvordan dette partnerskapet ser ut, setter vi dem i en situasjon der de kanskje ikke lærer ferdighetene de trenger. De kan se det som en enkel utvei.

Da er de heller ikke utstyrt til å konkurrere på samme nivå som barn som blir oppdratt på denne måten. Vi er tidlig i dette spillet, og mye må avklares. Men hvis vi ser på dette fra en positiv side og innfører de riktige sikkerhetstiltakene, vil vi alle dra nytte av det.

Hannah Clark: Jeg kunne ikke vært mer enig. Jeg tror sikkerhetstiltak er noe vi ikke har utforsket nok som kultur. Men jeg vil også snakke litt mer om kunstig intelligens som et verktøy for å gjøre det du ber om, og om behovet for menneskelig tilsyn.

Jeg tror ikke vi snakker nok om dette når vi snakker om mennesker kontra kunstig intelligens – denne balansen og hvor mye kunstig intelligens som skal brukes, og hvorvidt den faktisk kan erstatte et menneske. Vi har snakket om dette tidligere: Hvis du leder et team av mennesker, et team av kunstig intelligens eller store språkmodeller, trenger du fortsatt tilsyn med resultatet, fordi du fortsatt er ansvarlig for det. Ikke sant?

Ken Hubbell: Absolutt. Som du sier, gjelder dette enten du leder et lokalt team eller et globalt team av mennesker, et team med kunstig intelligens eller begge deler. Det kom nylig en artikkel i Forbes som gjentok noe av det jeg har snakket om tidligere: Mennesker i eldre generasjoner som er vant til å lede store team, tilpasser seg faktisk dette langt enklere enn generasjon Z og generasjon Alpha.

Generasjon Z liker å spille spill, veilede hverandre og sette sammen team for spesifikke oppgaver, men de er foreløpig ikke flinke til å lede mennesker. Jeg tror det fortsatt er rom for å utvikle dette, men på grunn av ting som har skjedd under covid og annet har de havnet i en situasjon der de ikke har trengt å lede mennesker, eller andre enn seg selv.

Det setter dem litt i en ulempe. I tillegg har de vokst opp med denne teknologien, så de tar den for gitt. Det er som: Ja, jeg kan gjøre dette, men hvorfor skulle jeg? Eller: Jeg ser ikke merverdien ennå. En del av grunnen er at de ikke måtte gjennomgå noe av det resten av oss måtte gjennomgå.

En annen ting er at de ikke var vant til dette. Det fantes en tid da mennesker hadde personlige sekretærer. Da de forsvant, lærte folk å gjøre ting selv. Nå har vi imidlertid muligheten til å få personlige sekretærer tilbake. De som husker den tiden, reagerer faktisk med: Hurra, så bra. Jeg slipper å gjøre dette selv.

Jeg kan bare slenge ut et par ting, så lager den meldingen for meg. Jeg må fortsatt lese gjennom den, akkurat som jeg ville lest gjennom det sekretæren skrev. Hvis den skal til selskapets president eller en kunde, vil jeg absolutt ikke ha navnet mitt på den dersom den inneholder noe jeg ikke er enig i. Det er sunn fornuft, og det bringer oss til noe av det som skjer med kunstig intelligens, særlig chatverktøyene: De holder opp et speil for oss og spør: Hva var det du sa?

Hva er det du ber om? Hvis du ikke beskriver det på riktig måte, og enten bevisst eller ubevisst legger skjevhet inn i det du ber om, får du skjevhet tilbake. Hvis du er stygg, uhøflig eller krevende mot den kunstige intelligensen på grunn av måten den fungerer på, vil den gi deg noe tilbake som ligger på samme skala.

Her er et artig triks. Prøv dette en gang. Gå til chatten. Du kan gå til Soffos-chatten og bruke den. Jeg anbefaler den; den er gratis. Be den om noe på en hyggelig måte, og be den så om det samme på en slem måte – i bunn og grunn det samme spørsmålet. Du vil få to forskjellige svar. Hvis vi lærer barn tidlig, og lærer mennesker tidlig, at de skal være hyggelige mot maskinen når de bruker teknologien, får de svært gode svar. Hvis de lærer den å være stygg, får de kanskje ikke svaret de ønsker.

Hannah Clark: Jeg tror det ligger noe viktig i hvor tidsriktig alt dette også er, særlig at ChatGPT slo gjennom offentlig kort tid etter pandemien, da vi har blitt vant til, og mange av oss – spesielt i teknologibransjen – har blitt opplært til, å kommunisere på avstand, mens vi tidligere brukte mye mer kontekst.

Vi hadde faktisk en episode tidligere med Nimrod Priell, som er administrerende direktør i Cord. Han snakket om at enkelte funksjoner og produkter bare kom på riktig tidspunkt. Selv om de ikke var nye ideer, hadde folk allerede den nødvendige vanen på grunn av tidspunktet for lanseringen.

Dette er en interessant tid for kunstig intelligens, fordi vi er mye mer avhengige av evnen vår til å kommunisere effektivt og tydelig på avstand gjennom tekstmedier når vi ønsker å bruke disse verktøyene på en god måte.

Ken Hubbell: Ja. Det fascinerende er at sønnen min er i sitt siste semester av antropologistudiet, og han har brukt verktøysettet vårt fra et forskningsperspektiv. Ikke til å utføre forskningen, men som et studieobjekt i forskningen.

Han har oppdaget noe og sa: Pappa, jeg har lært å kommunisere bedre med mennesker som følge av å kommunisere med Soffos. Jeg spurte hva han mente. Han sa at når du spør Soffos om noe, og du ikke er tydelig eller er tvetydig når det gjelder hva du spør om, gir den deg enten et svar du ikke forventet, eller ber deg presisere hva du spør om.

Jeg har derfor blitt bedre til å uttrykke meg og være mer presis når det gjelder hva jeg ber professorene mine og medstudentene mine om når vi arbeider med gruppeprosjekter. Han sier at dette er et flott verktøy for ledere som vil lære å kommunisere bedre med medarbeiderne sine. Hvor mange ganger har du hørt en leder si: Jeg ba dem gjøre noe, de gjorde det og kom tilbake med resultatet.

Så ser jeg på dem og sier: Det var ikke det jeg ba om. Og de svarer: Jo, det var det. Dette skjer fordi vi antar at andre ser løsningen eller problemet gjennom den samme linsen som oss, men vi utelater konteksten eller referanserammen.

Maskinene har ikke dette perspektivet i det hele tatt, og noen ganger har de ingen kontekst. Du må være svært tydelig på hva du ber om. Det tror jeg faktisk kommer til å være en god ting. En annen ting som skjer, er at vi begynner å innse at det faktisk er ganske fint å snakke med virkelige mennesker. Utfordringene er spennende en stund, men de blir gjerne litt ensformige.

Hvis du vil ha en langvarig og meningsfull samtale med noen, er det sannsynligvis lurt å ha den med et ekte menneske.

Hannah Clark: Det bringer oss tilbake til en annen sak jeg ville ta opp, nemlig frykten – særlig innen innholdsproduksjon – for at generativ kunstig intelligens skal ta over kreative fag og konkurrere med mennesker som lager kunst, innhold og artikler, altså slike medieprodukter som jeg mener iboende blir bedre når de skapes av mennesker.

Det finnes en reell frykt for fremtiden til denne typen kunstnerisk arbeid. Hva tenker du, som en person som virkelig arbeider innen dette feltet?

Ken Hubbell: Jeg skal sette dette inn i en annen sammenheng. Da jeg gikk på designskolen, var det noen av oss som brukte tusjer, rapidografpenner og lignende.

Så var det et par personer i studioet som hadde airbrush-verktøy og kunne bruke airbrush på tegningene sine. Vi var alltid så misunnelige og tenkte at de hadde et stort fortrinn. Så fikk jeg tak i en Macintosh med 3D-skulpturprogramvare. Dette var den første. Jeg tror den het Super 3D eller noe slikt. Kort fortalt kunne jeg plutselig lage hundrevis av gjengitte illustrasjoner av produktdesignene mine på den tiden det tok gutta med airbrush å lage én.

Jeg hengte dem opp på tavlen under en designgjennomgang av verktøydesignen vi arbeidet med. Folk i klasserommet sa: Det er juks, det kan du ikke gjøre. Du bruker maskinen til å gjøre arbeidet for deg. Jeg svarte at det ikke er annerledes enn at de med airbrush bruker verktøyet til å gjøre det som de med tusjer må gjøre på den lange måten.

Det er bare et verktøy. Men det er utrolig at de som er vant til å gjøre noe på én måte, og som er svært flinke fordi de har bygget opp ferdigheter i årevis, føler seg utfordret når jeg kan beskrive noe og få et resultat. Jeg kan enten bruke resultatet som det er, eller bruke det som et grunnlag og bygge videre på det.

Det er ikke annerledes enn å gå til et magasin og sette sammen et inspirasjonsbrett. Jeg tar delene fra inspirasjonsbrettet og lager en kollasj, og deretter tegner jeg kollasjen som ett enkelt element. Da er det mer menneskelig arbeid involvert, men sannheten er at vi har brukt Photoshop i nesten 20 år.

Og gjett hva? Det har skapt mer etterspørsel, ikke mindre. Desktop-publisering skulle utslette forlagsbransjen. Gjett hva? Det publiseres mer enn noen gang. Nå er det digitalt, men det er fortsatt publisering. Hver generasjon går gjennom dette. Veverne i Frankrike brente ned vevstolene på 1600- eller 1700-tallet fordi noen hadde funnet opp en automatisert måte å få vevstolene til å fungere på.

Alle trodde de ville miste arbeidet. Dette er ikke nytt. Alle tror dette er nytt. Det skjer raskt, utrolig raskt, men det er ikke nytt. Og gjett hva? Hvis du virkelig er kreativ, er det ikke en trussel mot deg. Hvis du virkelig er kreativ, er det bare et nytt medium. Jeg vet ikke om du la merke til det, men TV-animasjon gikk en stund tilbake til papirklipp.

Så begynte de å bruke gelébønner, frø og lignende. Det finnes alltid en ny måte å gjøre noe på. Når noe blir brukt mye, er det flott, men alle bruker det. Alle drev med morphing en periode, og så sluttet de. Hvorfor? Fordi alle ble lei av det. Folk kommer til å bli lei av Midjourney.

De kommer til å bli lei av DALL·E. Det blir en del av verktøysettene folk bruker. Når vi har kommet forbi noe av det andre som skjer med immaterielle rettigheter og alt det der, tror jeg alle vil slappe av og innse at alt handler om kreativitet. Da tror jeg vi vil begynne å se fantastiske ting komme ut av dette.

Akkurat nå er vi i en uklar fase der vi ikke helt forstår alt. Ting skjer raskt. Høygaffelene er i luften og faklene svinges, men dette kommer til å roe seg, og folk vil innse at dette bare er enda et verktøy som vil være til nytte for oss alle som menneskehet.

Hannah Clark: Jeg er enig, og jeg tror det finnes en stor misforståelse blant folk som begynner å prøve dette. Den andre jobben min er for eksempel å redigere magasinet Product Manager. Jeg har fått tilsendt en ikke ubetydelig mengde artikler som er levert som originalarbeid, men jeg kan umiddelbart se at de er hentet direkte fra ChatGPT og knapt redigert.

Det interessante er at teksten nesten er semantisk perfekt og i mange tilfeller gir veldig god mening, men når man leser den, får man en følelse av at den ikke kommer fra et menneske. Den er ikke skrevet av et menneske. Jeg får ingen kontakt med den.

Kan du hjelpe oss å forstå hvorfor det er slik?

Ken Hubbell: Jeg skal gi deg et perfekt eksempel. I boken min brukte jeg chatmotoren vår til å hjelpe meg med noe av skrivingen, men ikke alt. Det var definitivt i de tidlige utkastfasene, da jeg prøvde å finne ut av nyansene i rekkefølgen på informasjonen.

I forordet har jeg flere scenariofortellinger som jeg ville ha skrevet. Jeg ønsket ulike skrivestiler, og noen av stilene er jeg ikke særlig god på. Derfor ba jeg den hjelpe meg. De delene som faktisk kom med i boken, var de jeg måtte gå tilbake og redigere kraftig.

Datteren min, som er forfatter og redaktør, gikk gjennom teksten og sa: Pappa, dette er søppel. Hun slaktet den. Noe av det var imidlertid veldig bra. Det interessante var at historiene hadde mønstre av ord som ble brukt ofte. Den prediktive rekkefølgen som generativ kunstig intelligens bruker for å lage en historie, fortelling eller et dokument, er basert på milliarder av kombinasjoner av ord som mennesker har brukt.

Den leter etter mønstre for hvilket ord som logisk kommer etter det forrige når noen snakker om et bestemt tema. Tidlig i ChatGPT kunne man faktisk se dette skje. Den begynte å skrive et svar, første ord, og så videre. Den kom til et punkt og innså at setningen ikke lenger ga mening.

Da slettet den deler av teksten og begynte å skrive på nytt. Man kunne se hvordan den beveget seg frem og tilbake fordi den forutså neste ord eller neste ordgruppe. Hvis du ber den skrive en historie om mennesker som leker på en eng, kan den begynne med: En solfylt ettermiddag. Jeg prøvde dette med flere scenarioer, og den begynte på samme måte tre ganger.

Jeg tenkte at dette ikke var bra. Det var alltid omtrent den samme strukturen. Jeg måtte finne ut hvordan jeg kunne lage annerledes spørsmål. Selv da måtte jeg redigere teksten grundig etterpå. Det er ikke så annerledes enn det vi mennesker gjør.

En god forfatter som skriver en bok eller en avisartikkel, har en redaktør. Enten du skriver et utkast og gir det til ChatGPT for redigering, eller lar den redigere og gir teksten tilbake til deg, må du gå gjennom teksten og gjøre endringene redigeringen førte til.

Det er et partnerskap, et forhold. En stund lagde jeg disposisjoner. Jeg sa at jeg trengte en god disposisjon for et tema, og den lagde en. Så tok jeg den, skrev mye, matet teksten tilbake og ba den rette alle stavefeilene mine, fordi jeg er dårlig til å stave.

Deretter leste jeg gjennom teksten på nytt, skrev mine egne ting og ga den til den menneskelige redaktøren min fordi jeg ville vite om dette faktisk ga mening etter utvekslingen. Dette var tidlig i arbeidet med boken, og det fungerte. Det er en ny type arbeidsflyt i det kreative feltet.

Det fantastiske – og det viktigste poenget – er at redigeringen og arbeidet datamaskinen gjør, tar sekunder. Den iterative prosessen jeg kunne gå gjennom på en ettermiddag, ville normalt tatt uker eller måneder fordi jeg måtte sende teksten til redaktøren, vente til hun hadde tid, og få den tilbake.

Jeg kunne gå gjennom 20, 30 eller 40 iterasjoner på en ettermiddag, noe som ellers ville tatt måneder. Likevel tok boken ni måneder å skrive fra begynnelse til slutt. Det var etter et opphold på fire eller fem år, da jeg lagde den opprinnelige disposisjonen før denne teknologien eksisterte og samlet forskningsmaterialet.

Den tok fortsatt ni måneder, selv med hjelp fra generativ kunstig intelligens. Andre oppdager det samme.

Hannah Clark: Dette er et perfekt eksempel på å bruke teknologien som et verktøy, og på forskjellen mellom generert og kreativt innhold. For meg er dette den avgjørende forskjellen: Når er det generering, og når er det skaping?

Jeg tror det finnes et iboende menneskelig element som, i hvert fall på dette stadiet i utviklingen av disse verktøyene, fortsatt mangler. De kan ikke virkelig erstatte et menneskes bidrag. Men jeg vil gå videre, for jeg vet at tiden begynner å bli knapp. Du var litt inne på etikk, kunstig intelligens, rekkverk og den slags.

Vi har snakket om dette på podkasten tidligere, men jeg tror du har et helt unikt perspektiv. Når det gjelder iboende skjevheter og etikken rundt skjevhet, hva bør vi tenke på når vi går dypere inn i denne raske utviklingen av verktøy for kunstig intelligens, og hva dette vil bety for mennesker som i stadig større grad er avhengige av dem, ikke bare for å generere og bearbeide innhold, men også som læringsverktøy og andre verktøy som støtter arbeidet deres?

Ken Hubbell: Jeg skal gi deg tre hovedpunkter. For det første vil det alltid finnes skjevhet. Vi er alltid skjeve. Alt i verden er skjevt. Grunnen er at dette er miljøbetinget og kontekstavhengig, og maskinene lærer av oss.

Hvis vi ser på kunnskapsgrunnlaget og sier at vi ikke vil bruke noe fra de siste 75 årene, fordi det er opphavsrettslig beskyttet eller politisk skjevt, kan vi gå tilbake til Shakespeare, de greske og romerske klassikerne, egyptiske hieroglyfer og hva vi enn ønsker.

Problemet er at hver eneste gruppe, hver eneste generasjon og hver eneste kultur på planeten har skjevheter. Med mindre vi skaper helt nytt materiale som på en eller annen måte ikke er skjevt, noe som ville vært et mindre mirakel, vil vi aldri bli kvitt skjevhet. Det skyldes ganske enkelt hvem vi er som mennesker.

Kan vi bli kvitt dårlig skjevhet? Vi kan filtrere den, men også dårlig skjevhet er basert på historien. På bestemte tidspunkter i historien var ting annerledes. I morgen vil skjevheten endre seg, dagen etter vil den endre seg igjen, og den vil fortsette å endres og utvikles.

Det kan vi ikke fjerne. Det vi kan gjøre, er å snu speilet mot oss selv og spørre hvem som driver skjevheten. Kunstig intelligens er ikke skjev i seg selv. Den kan inneholde skjevhet, men den er ikke selv skjev. Den har ingen følelsesmessig tilknytning til noe og ingen motivasjon, men vi gir den dette. Hvis vi vil rette opp skjevhet, må vi rette opp oss selv.

Det er det viktigste. Når det gjelder utdanning og hvordan dette henger sammen, må det begynne på dag én, når noen blir født. Vi må begynne å tenke på hvordan vi utdanner og oppdrar barna våre, slik at de ikke får noen av skjevhetene vi har.

Det er et interessant spill, fordi det tvinger oss til å se på oss selv, og det er skremmende.

Hannah Clark: Ja. Sønnen din nevnte hva han har lært som antropolog. Man må virkelig være bevisst på hva man legger inn.

Det er et interessant perspektiv. Når vi snakker om utdanning, er dette også en produktkategori i rask utvikling. Vi ser selvsagt verktøy komme ut på løpende bånd. Som vi har diskutert, finnes det ingen entydig sannhetskilde akkurat nå for utviklingen som pågår, eller for hvordan man lærer om og lærer å bruke verktøyene riktig.

Har du noen anbefalinger når det gjelder ressurser folk kan bruke for å finne kvalitetsinformasjon om bruken og utviklingen av kunstig intelligens?

Ken Hubbell: Du kan gå til bloggen min, fordi jeg har en kuratert liste over artikler, videoer og lignende. Litt ironisk eller interessant har faren min nettopp kastet seg over kunstig intelligens.

Han er helt oppslukt. Først bombarderte han meg med e-poster og spurte om jeg hadde sett dette eller hint. Så sa jeg at jeg ville ansette ham til å legge inn ting på bloggen min, og at han kunne hjelpe meg å kuratere den. Det gjør han. Han hjelper meg med å kuratere den, og vi har fått en voksende liste over artikler.

Det kommer så mye nytt nå at det bokstavelig talt er umulig å lese alt. Jeg ville ikke engang prøvd. Det jeg ville gjort, er å gå gjennom og velge det som er interessant for deg, det som vil påvirke verdenen din, familien din eller virksomheten din, og fokusere på det. Det finnes mer enn nok, og det er utrolig hvor mye som kommer. Mye er også forvirrende.

Jeg holdt et lite verksted i helgen med noen lærere som skal bli skoleadministratorer. De var som hjort i billys. De vet at dette kommer, men har ingen anelse om hvordan det vil påvirke skolene de skal arbeide ved.

De vet ikke om det vil finnes retningslinjer. De fleste skolesystemer har knapt begynt å forstå hva dette vil bety. Som konsulent, og gjennom boken, snakker jeg med skoler, mennesker og barn om hva dette betyr for dem, karrieren deres og livet deres.

Hvordan kan de forberede seg? Hvordan kan de være proaktive og tilpasse seg og ta i bruk det som skjer? Vi må finne ut av dette sammen. Selv om vi som arbeider innen dette feltet snakker om det hele tiden, har 95 prosent av menneskene der ute ingen anelse om hva som faktisk skjer.

Det er ikke fordi de er dumme eller uvitende. Det er bare nytt, og det kom ut av ingenting for de fleste. Selv de som har arbeidet med dette en stund, ble overrasket da ChatGPT kom. Noen av oss ropte halleluja, mens andre ropte herregud. Det var virkningen.

Det kommer til å være slik i antakelig de neste fem til ti årene.

Hannah Clark: Når vi snakker om bloggen din, hvilken nettadresse kan folk bruke for å finne deg, og hvor ellers kan de følge arbeidet ditt?

Ken Hubbell: Du kan gå til thepragmaticfuturist.com, og der finnes det lenker til alt. Det er ett ord, forresten: thepragmaticfuturist.com. Ikke spør meg hvordan jeg var så heldig å få det domenet; det bare dukket opp. Du kan også gå til there-is-ai-in-team.blogspot.com. Ja, det er et latterlig langt navn, og jeg burde ha tenkt mer på det, men det fungerer. Det er selve bloggen, og jeg vil gjerne at du kommer på besøk.

Der finnes steder der du kan legge igjen kommentarer og lignende. Dette er noe vi alle skal finne ut av sammen. Jo flere samtaler vi har, og jo flere samtaler rundt middagsbordet vi har om dette, desto mer menneskelighet får vi inn i det, og desto bedre vil vi alle ha det. Del dette med vennene dine, men gjør det rundt et bål med en kopp kaffe, varm sjokolade eller hva du enn vil drikke.

Snakk virkelig om det, for dette forsvinner ikke. Vi må omfavne det. Dette kommer til å bli en morsom tid. Den vil ha opp- og nedturer, men jeg tror den blir spennende.

Hannah Clark: Jeg er enig. Dette er en stor omveltning, og vi må alle være klare for det som skal skje i fremtiden.

Ken, tusen takk for at du ble med oss. Dette var Ken Hubbell. Jeg setter stor pris på innsikten din. Dette er et utrolig fascinerende felt, så jeg er veldig glad for at du ble med.

Ken Hubbell: Jeg liker å være her, Hannah, og ønsker deg alt godt.

Hannah Clark: Takk for at du lyttet. For flere gode innsikter, veiledninger og verktøyanmeldelser kan du abonnere på nyhetsbrevet vårt på theproductmanager.com/subscribe. Du kan høre flere samtaler som denne ved å abonnere på The CPO Club der du vanligvis får podkastene dine.