Hva slags skole får vi med kunstig intelligens?

Kunstig intelligens – og spesielt generativ KI som ChatGPT – har på kort tid funnet veien inn i klasserommene. For noen er dette en revolusjon, for andre en trussel. Hva slags skole og hva slags læring ønsker vi egentlig i møtet med disse teknologiene?

Av Martin Johannessen - illustrasjon: flickr

Vi står midt i en teknologisk utvikling som reiser store spørsmål – ikke bare om vurdering og juks, men om menneskesyn, kunnskapssyn og verdier i utdanning. Derfor er det viktig å se nærmere på de store fortellingene, eller narrativene, som preger samtalen om KI i skolen. Her er en oversikt over seks narrativer om KI i skole og utdanning:

1. KI som revolusjon og verktøykasse
Det første narrativet er optimistisk: Generativ KI er et verktøy som kan gjøre undervisning mer effektiv, læring mer tilpasset og skole mer relevant. Elever kan få hjelp til å skrive, forklare, oppsummere og utforske. Lærere kan spare tid og gi bedre tilbakemeldinger. Fremtidens arbeidsliv krever KI-kompetanse, og skolen må henge med.

Dette er fortellingen om fremtidsrettet teknologi og smart læring. Den treffer spesielt godt i diskusjoner om tilpasset opplæring og digital kompetanse.

Narrativet forteller at generativ KI representerer en revolusjon i måten vi lærer og underviser på. Teknologien kan forbedre undervisningen radikalt, gjøre læringen mer tilpasset den enkelte elev og skape en mer engasjerende skolehverdag. Det skapes et bilde av KI som et verktøy som kan løse skolens store utfordringer, fra tilpasset undervisning til mangel på ressurser og lærere som lever under et konstant tidspress.

2. KI som trussel mot faglighet og kritisk tenkning
Det andre narrativet er mer kritisk: Når elevene lar en chatbot skrive teksten for dem, hva lærer de da? Når vurdering ikke lenger kan skille mellom menneske og maskin, hva skjer med fagets integritet?

Det handler ikke bare om juks, men om en dypere bekymring: At friksjonen i læring forsvinner – det som gjør at kunnskap fester seg og utvikler elevens evne til refleksjon. For å lære noe trenger vi både refleksjon og innsats.

Dette advarer mot farene ved å slippe løs KI i utdanningssystemet. Denne historien handler om frykten for at generativ KI svekker elevenes kritiske tenkning, svekker troverdigheten i elevens egne prestasjoner og fører til mer plagiering, mer KI-genererte tekster og mindre originalitet. Frykten gjelder også at KI erstatter viktige menneskelige relasjoner i klasserommet, og at skolen blir mer mekanisk og mindre menneskelig.

Debatten om KI i utdanningen kretser mye rundt om KI er en muliggjører eller en trussel mot elevenes kritiske tenkning og selvstendighet. Én side i fortellingen hevder at KI, særlig generativ KI som ChatGPT, kan bli et effektivt verktøy for å styrke elevenes forståelse, evne til refleksjon og kreativitet. Den andre siden argumenterer for at slike verktøy potensielt fratar elever muligheten til å bygge opp egne tankemønstre og ferdigheter, og at man risikerer å utdanne passive forbrukere fremfor aktive og kritiske borgere.

Dette er fortellingen om overfladisk læring og tap av dybde. Den treffer lærere som er opptatt av kritisk tenkning, vurdering og kunnskapens verdi i seg selv.

3. KI som etisk og demokratisk utfordring
Det tredje narrativet handler ikke bare om hva KI gjør, men hvem som styrer og hvem som tjener på det. Hvilke verdier bygges inn i KI-systemene? Hvem eier dataene elevene genererer? Skapes det økende forskjeller i skolen basert på hvem som kan bruke teknologien best?

Dette er fortellingen om makt, kontroll og samfunnsansvar. Den stiller spørsmål ved om utdanningen skal formes av pedagogikk eller plattformøkonomi.

4. KI som utfordring for profesjonen
Det fjerde narrativet er pragmatisk: Mange lærere kjenner på usikkerhet. Hva kan jeg bruke dette til? Hva bør jeg gjøre – og hva må jeg holde meg unna?

Er det teknologiselskapene med interesse av å selge og utbre sine løsninger, eller er det lærerne og skolelederne som skal forme hvordan teknologien skal brukes pedagogisk? Denne fortellingen handler om økonomiske interesser og hvem som vinner definisjonsmakten over skolens utvikling.

Dette er fortellingen om en skole i endring, men uten kart. Den etterlyser tid, støtte og retning. Ikke revolusjon, men utforskning.

5. Behovet for en balansert forståelse
Et mer nyansert narrativ som nå begynner å vokse frem, handler om nødvendigheten av å finne en mellomvei. Det innebærer å erkjenne potensialet i KI samtidig som man adresserer risikoene. Her kan vi understreke hvor viktig det er med en bevisst, kritisk og pedagogisk informert bruk av KI, der lærerrollen styrkes fremfor svekkes, og der elevenes læring og utvikling står i sentrum fremfor teknologien selv.

6. Utdanningssystemets ansvar og etiske dilemmaer
Det siste narrativet handler også om utdanningssystemets ansvar for å navigere i de etiske og moralske utfordringene knyttet til generativ KI. Hvordan skal vi håndtere spørsmål rundt overvåkning, personvern, bias og diskriminering? Skolens oppgave blir ikke bare å bruke KI klokt, men også å utdanne elevene til å forstå og kritisk utfordre teknologien.

Kunstig intelligens tvinger oss til å stille de store spørsmålene på nytt:

• Hva betyr det å lære?
• Hva skal skolen være – et sted for kunnskap, for karakterdannelse, for fellesskap?
• Hvordan sikrer vi at teknologien tjener pedagogikken, og ikke motsatt?

Det er vi, som lærere, skolefolk og samfunn, som må formulere dette. Hvis vi overlater utviklingen til teknologene alene, risikerer vi å miste noe dyrebart: en skole der mennesker vokser i samspill med hverandre, ikke i konkurranse med maskiner.

Da er det lurt å huske hva norsklektor Liv Cathrine Krogh skriver: "Språkmodeller skriver ikke. Det gjør heller ikke elever som bruker språkmodeller til å generere tekst. Skriving handler ikke om sannsynlighetsberegning. Skriving handler om skriving."

Skjermbruk, algoritmer og læring: Hvordan KI påvirker fremtidens skole

Teknologikritikk: Vi er omgitt av digitale dingser og trådløst internett som blir stadig kraftigere. Generativ KI har gjort inntog i skolen og samfunnet. Hvordan endrer teknologien måten vi lever, jobber og samhandler på? Er KI i skolen en trussel mot kritisk tenkning?

Av Martin Johannessen - illustrasjon: ETG

Mens mange mener at KI vil revolusjonere utdanningen, advarer andre om at digitaliseringen kan forverre læringsresultatene i norsk skole. De etiske utfordringene knyttet til digital teknologi påvirker både enkeltpersoner og samfunnet som helhet.

I boka Stjålet fokus (Cappelen Damm, 2023) dokumenterer Johann Hari hvordan den digitale teknologien forstyrrer vår evne til konsentrasjon og oppmerksomhet.

Maja Lundes Skjerm barna (Kagge forlag, 2024) fremhever hvordan barnas skjermbruk truer lek, søvn og sosial interaksjon. Algoritmene som styrer digitale plattformer "stjeler" tid fra de aktivitetene barna virkelig trenger: å leke, sove, bevege seg, lese, dagdrømme og være sammen med andre.

- Ungenes overdrevne skjermbruk er et samfunnsproblem, og samfunnsproblemer løses av oss i fellesskap, gjennom politikk og normendringer, skriver Lunde.

Utfordringene står i kø

Vår digitale hverdag er fylt av både muligheter, utfordringer og begrensninger. Mens teknologi har endret måten vi lever på, reiser den også en rekke etiske spørsmål. Fra personvern og desinformasjon til avhengighet og miljøproblemer, står vi overfor en rekke utfordringer som krever at vi er våkne og nysgjerrige. Går det an å sikre at teknologi brukes på en måte som gagner både oss selv og samfunnet vi lever i?

Personvern: Våre data blir samlet inn og brukt på flere måter. Dette reiser spørsmål om overvåkning, profilering og manipulering. Mange er ikke klar over omfanget av data som samles inn om dem, eller hvordan disse dataene brukes til profilering og målrettet påvirkning. Dette truer personvernet og kan potensielt misbrukes til uetisk manipulasjon.

Desinformasjon og ekko-kamre: Algoritmene som styrer innholdet vi eksponeres for på sosiale medier og andre digitale plattformer, kan bidra til å spre falske nyheter og forsterke polarisering i samfunnet.

Falske nyheter ofte spres raskere og når flere mennesker enn sann informasjon. Brukere blir i stor grad eksponert for politiske ytringer de allerede er enige i. Og ekkokamre forsterker gruppetenkning og "oss mot dem"-mentalitet. Dette utfordrer grunnlaget for en felles virkelighetsforståelse og en sunn demokratisk debatt.

Medieavhengighet og mental helse: Den konstante tilgjengeligheten til teknologi kan føre til avhengighet og negative konsekvenser for vår mentale helse. De kommer til syne som avhengighetslignende atferd og negative konsekvenser for mental helse og velvære. Men også redusert evne til konsentrasjon, dybdefokus og søvnproblemer.

Ulike former for digital ulikhet: Ikke alle har lik tilgang til eller kompetanse i bruk av digital teknologi. Dette kan forsterke eksisterende sosiale og økonomiske ulikheter ved at ved at noen grupper faller utenfor viktige digitale arenaer. Manglende digital kompetanse kan også begrense muligheten til utdanning og arbeidsliv.

Miljøpåvirkning: Produksjon og bruk av digitale enheter har betydelige miljømessige konsekvenser.

• Høyt energiforbruk knyttet til datasentre og nettverk.
• Utvinning av sjeldne jordmetaller til elektronikk.
• Problemer med elektronisk avfall.

For å møte disse utfordringene kreves det en kombinasjon av økt bevissthet og digital kompetanse blant brukerne, ansvarlig utvikling og bruk av teknologi fra selskapenes side, samt regulering og klare retningslinjer fra myndighetene. I tillegg er forskning på teknologiens konsekvenser for samfunnet helt nødvendig.

En trussel mot kritisk tenkning?

Bruken av generativ KI i skolen risikerer å gjøre elevene til passive mottakere av informasjon, i stedet for aktive deltakere i egen læring. Dessuten kan det føre til en overfladisk forståelse av fagstoffet, da elevene kan få svar uten å ha forstått svaret. Dette undergraver målet om å utvikle kritisk tenkning og dybdelæring.

Generativ KI truer den dype læringen. Ved å gi elevene raske og enkle løsninger, undergraver vi deres behov for å tenke selvstendig og kreativt. Elevene kan bli avhengige av teknologien, og miste evnen til å løse problemer på egen hånd. Dessuten reiser bruken av KI en rekke etiske spørsmål, som juks og urettferdighet. Vi risikerer å skape en generasjon elever som er flinke til å bruke verktøy, men som mangler grunnleggende ferdigheter i å tenke kritisk og løse problemer.

Hvordan kan vi sikre at bruken av KI ikke fører til en overfladisk forståelse av fagstoffet? Og hva skjer med elevenes evne til å løse problemer på egen hånd når de blir for avhengige av teknologien? Disse spørsmålene må vi stille oss før vi innfører generativ KI i større grad i skolen.

Balansen mellom innovasjon og ansvar
Teknologiutviklingen, særlig innen kunstig intelligens og sosiale medier, skjer i et kappløp som utfordrer vår evne til å regulere og forstå konsekvensene. Teknologietiker og tidligere Google-ingeniør Tristan Harris, belyser denne utfordringen i et tankevekkende foredrag

Harris understreker viktigheten av å finne en balanse mellom teknologiutviklernes makt og samfunnets ansvar for å regulere bruken av denne teknologien. Han peker på hvordan vårt økende avhengighetsforhold til sosiale medier krever en dypere forståelse av de etiske spørsmålene som oppstår, og hvordan vi som samfunn kan sikre at teknologien tjener menneskeheten på en ansvarlig måte.

Harris foreslår at når vi utvikler denne teknologien, må vi må balansere maktfordelingen mellom teknologiutviklere og vårt ansvar for å regulere og forstå teknologien.

Tristan Harris er også medgründer av Center for Humane Technology. De undersøker de farlige drivkreftene som definerer dagens KI-paradigme i teknologi. Ved å dekonstruere det iboende løftet og farene ved KI, gir  Harris en nyansert ramme for hvordan vi kan møte dette øyeblikket med klokhet – som individer og som et samfunn.

👉Les også:

Læreren har kommet for å bli - det har teknologien også

En kort historie om generativ AI

Generativ AI skiller seg fra tradisjonelle AI-systemer ved sin unike evne til å skape. Den kan generere nytt innhold som lyd, bilder og tekst ved å lære fra data uten eksplisitte instruksjoner. Det var først på 1990- og 2000-tallet, da avansert maskinvare og digital data ble mer tilgjengelig, at GenAI begynte å skinne. Les en kort historie her, fra opprinnelsen til dagens påvirkning på skole og samfunn.

Av Martin Johannessen / Bilde: Pixabay

I motsetning til tradisjonelle AI-systemer som følger forhåndsbestemte mønstre og regler, har generativ AI evnen til å skape på egenhånd. Den kan generere nytt innhold som lyd, bilder og tekst, ved å lære fra en mengde data uten eksplisitte instruksjoner.

Konseptet generativ AI tar oss med på en reise utenfor verden av binær logikk, der AI ikke lenger bare er utfører oppgaver, men også er en oppfinner. AI kan være en kreativ følgesvenn som er i stand til å produsere originale resultater som kan inspirere, assistere og til og med forbløffe oss. Denne innovative grenen av AI åpner opp en verden der maskiner kan reflektere en viss grad av menneskelig kreativitet, og bringer oss et skritt nærmere visjonen om virkelig intelligente systemer.

Historien om generativ AI er en fascinerende fortelling - la oss ta et sveip over historien, fra opprinnelse, utvikling og hvilken innvirkning denne teknologien har på livene våre i dag.

Generativ AI blir født

Røttene til GenAI kan spores tilbake til konseptet maskinlæring. Da forskere introduserte maskinlæring på slutten av 1950-tallet, utforsket de konseptet med å bruke algoritmer til å generere ny data.

Et av de første eksemplene på GenAI var Markov-kjeden, en statistisk modell som kunne brukes til å generere nye sekvenser av data basert på inndata.

Men til tross for noen fremskritt, var ikke den nødvendige beregningskraften og dataressursene tilgjengelige for at slike systemer skulle blomstre og utvikle seg.

Maskinlæring begynte først å skinne på 1990- og 2000-tallet, da avansert maskinvare og digital data ble mer utbredt tilgjengelig.

Fødselen av generativ AI, slik vi kjenner det i dag, ble innledet av fremveksten av en type maskinlæring kjent som nevrale nettverk. Inspirert av hjernen vår, bruker disse modellene sammenkoblede lag med "nevroner" for å behandle og lære av data. Et nevralt nettverk blir trent til å gjenkjenne mønstre i et datasett. Når nettverket er trent, kan det ta beslutninger eller gi forutsigelser uten å bli eksplisitt programmert til å utføre oppgaver.

Den kreative kraften i generativ AI kommer fra en spesifikk type nevralt nettverk kalt et Generativt motstandsnettverk (GAN), som ble foreslått av Ian Goodfellow og hans kolleger i 2014.

Omtrent samtidig begynte andre former for generative modeller også å bli populære. Variational Autoencoders (VAE-er) og Recurrent Neural Networks (RNN-er) begynte å vise sin evne til å generere nytt innhold, og markerer et betydelig skritt fremover i feltet. Fremveksten av disse teknologiene la grunnlaget for generativ AIs vekst og utviklingen av mer avanserte modeller.

Milepæler i GenAI

Utviklingen av generativ AI har blitt preget av flere viktige gjennombrudd som har lagt til nye kapitler i dens historie. Her er noen sentrale øyeblikk som har formet landskapet for GenAI:

WaveNet (2016): DeepMind's WaveNet markerte et betydelig fremskritt innen generative modeller for lyd. WaveNet kunne generere realistisk menneskelig tale, noe som åpnet dører for mer menneskelignende AI-assistenter og svært nøyaktig tekst-til-tale-syntese.

Progressive GANs (2017): Progressive GAN-er, utviklet av NVIDIA, var en milepæl i produksjonen av høyoppløselige, fotorealistiske bilder. Disse GAN-ene kunne generere bilder med enestående detaljer og klarhet ved å gradvis legge til lag under opplæringen.

GPT-2 og GPT-3 (2019, 2020): OpenAIs generative pre-trained transformer (GPT)-modeller markerte et betydelig sprang i feltet GenAI for tekst. De viste evnen til å generere sammenhengende og kontekstuelt relevante setninger, noe som gjorde dem nyttige for et bredt spekter av applikasjoner, fra skrivehjelp til chatboter.

DALL-E (2022): OpenAI lanserte DALL-E til publikum i 2022. DALL-E er en dyp læremodell som kan generere digitale bilder basert på naturlig språklig input.

ChatGPT (2022): OpenAI lanserte ChatGPT, en samtalebasert chatbot basert på GPT, og plattformen nådde en million brukere innen fem dager.

GPT-4 (2023): Den siste GPT-modellen er angivelig mer nøyaktig og har avanserte resonnementsegenskaper. Premium ChatGPT-brukere har nå valgfri tilgang til GPT-4 innenfor chatboten.

Hver av disse milepælene brakte generativ AI nærmere sine nåværende evner, og overvant utfordringer knyttet til beregningskraft, datakvalitet og opplæringens stabilitet.

Den utrolige innvirkningen av GenAI

I dag står generativ AI som et bevis på menneskelig fantasi og teknologisk innovasjon. Den har vokst fra beskjedne begynnelse til å bli en sofistikert teknologi som er i stand til å produsere bemerkelsesverdig output.

Bruksområdene for generativ AI spenner nå over en bred rekke bransjer og felt. Innen helsevesenet brukes det til å skape syntetiske data for forskning, noe som lar forskere fremme helsetjenesten samtidig som personvernregler opprettholdes. Innen underholdningsbransjen brukes det til å utvikle nye nivåer i videospill eller generere spesialeffekter for filmer.

Motebransjen bruker GenAI til å skape virtuelle design eller forutsi kommende trender, mens markedsførere utnytter det til å lage personlige annonser. Innen naturlig språkbehandling er GenAI den drivende kraften bak chatboter, virtuelle assistenter og avanserte skriveverktøy.

I skole og utdanning brukes særlig ChatGPT til et vidt spekter av oppgaver, fra å lage undervisningsopplegg til administrative oppgaver, fra assistent til prosjektplanlegging.

Selvfølgelig er ikke genAI uten sine problemer, og reguleringene våre må holde tritt med denne hurtigskiftende teknologien.

Når vi ser fremover, er det klart at generativ AI vil fortsette å forme vår verden på måter vi ennå ikke kan forestille oss. Når vi kjemper med disse endringene, kan forståelsen av teknologiens historie hjelpe oss med å navigere i fremtiden.

Les og hør:

What is generative AI and why is it so popular? Here's everything you need to know

🎧 Podcast: Global X: Generative AI, Explained

----- ----- -----

🎧 Rekk opp hånda spesial: Kunstig intelligens i skolen
Utforsk det spennende krysningspunktet mellom kunstig intelligens og utdanning gjennom en serie podcast-episoder. Hensikten er å belyse problemstillinger og muligheter fra ulike perspektiver.

👉 Lærere må ta i bruk ChatGPT

Det er avgjørende at lærere tar på seg oppgaven med å utforske ChatGPT og tar i bruk AI-teknologien aktivt i klasserommet. Ved å ta i bruk AI, kan vi utforske mulighetene og begrensningene som ligger i teknologien.

📧 Nyhetsbrev: ChatGPT i skolen

Dette nyhetsbrevet er det største om kunstig intelligens i skolen her i Norge. Både du og elevene dine må være forberedt på en hverdag der kunstig intelligens er til stede. Abonner på nyhetsbrevet for å holde deg oppdatert på hva som skjer.