Vil kunstig intelligens ta over jobben min?

Kunstig intelligens er i vinden, ikke bare blant forskere men et tema på alle sine lepper. ChatGPT, en teknologitjeneste som ble lansert av OpenAI så sent som november 2022, har tatt verden med storm. Begrep som generativ AI og generative språkmodeller er blitt begrep som langt flere enn forskerne nå har et forhold til.

Hva betyr dette for meg som leder av en data- og kunnskapsintensiv virksomhet? Står vi foran en framtid hvor de fleste av oss blir utilstrekkelige og overflødige? Er kunstig intelligens i ferd med å ta over? Disse tankene er i så fall ikke nye. Skrekkscenarier om at vi lager maskiner som er så intelligente at de overtar verden har vært en gjenganger i litteratur og filmer i årevis.

Kunstig intelligens kan sees på som en familie av teknologier hvor ChatGPT bare er én av en rekke mulige anvendelser av slik teknologier. Likevel var ChatGPT den anvendelsen som for alvor satte kunstig intelligens på kartet hos folk flest.

ChatGPT strengt tatt en avansert dialogtjeneste for å håndtere en dialog mot store mengder data. Det som ikke finnes i datasettet er dermed også ikke-eksisterende for ChatGPT. Til tross for de tilsynelatende enorme datamengdene gir den dermed også hyppige feil («hallusinerer»). For oss nordmenn og andre utenfor USA oppleves dette ekstra hyppig da datasettet som benyttes er dominert av amerikanske data. Dette er noe som også er tatt tak i av NorwAI, Norsk forskningssenter for AI-innovasjon. De lager noe som tilsvarer ChatGPT, men med langt større datamengder om det som har med norske forhold å gjøre. Her er store aktører innen media og finans tungt involvert. Det handler ikke minst om å få langt mer presise og pålitelige svar slik at man kan få nytte av kunstig intelligens der det ikke er rom for å hallusinere.

Det er med andre ord fortsatt utfordringer som må løses, men noen ganger skjer store endringer på kort tid. For 25 år siden fantes ikke Google. I dag har “å google” blitt et eget begrep for å søke på nett. Dersom jeg ser på bare det siste året, er min gjetning at instruksjoner til kunstig intelligens i løpet av få år blir vår nye selvsagte måte å kommunisere med datastrømmene på. Et voksende innslag av den nyeste generasjonen i arbeidslivet vil være med på å fremme denne utviklingen.

Det som kanskje er aller mest interessant for oss som selskap, er kunstig intelligens sett i sammenheng med våre egne data. Selskapene for distribusjon av strøm (nettbransjen) står overfor en økende kompleksitet, og ikke minst: En eksplosjon av datastrømmer til nytte og bekymring. I Elinett har vi for eksempel mer enn 33 tusen målepunkt mot kundene, noe som med to måleverdier per time gir oss nesten 600 millioner måleverdier per år å holde styr på. Jeg kan fortsette med en halv million måleverdier for utvekslingen med Statnett og strømprodusenter, og enda flere datastrømmer fra instrumentering av nettstasjoner, fjernstyrte brytere og droneinnsamling av bildedata fra nettet. Utviklingen går dessuten mot stadig hyppigere målinger, noe som vil gi en eksplosjon i mengden av måleverdier.

Dette er bare eksempler på voksende datastrømmer, og hvor avanserte datasystemer er nødvendig for å mestre dem. Kunstig intelligens er i ferd med å bli en del av disse systemene, eksempelvis for å omforme bildene fra dronene til risikostyring og vedlikeholdsplaner eller for å gjenopprette nettet ved avbrudd. Foreløpig er vi bare på stadiet for utprøving, men det kommer, og det kommer på en rekke ulike områder! For oss i Elinett handler det blant annet om å se mulighetene i å frigi tid fra repeterende oppgaver, detektere tilstander i nettet, redusere flaskehalser, sikre konsistens i saksbehandling, forebygge og minimere konsekvensene av avbrudd, redusere behovet for manuelle og risikoutsatte operasjoner eller mestre nye sikkerhetsutfordringer. Ikke minst handler det om å realisere smarte løsninger for å optimalisere sammenhengene mellom forbrukernes behov, kraftproduksjon og nettkapasitet.

Den virkelig interessante endringen, slik jeg ser det, er hvordan slike anvendelser innebærer at vi blir mer og mer datadrevet og at systemene lærer av seg selv. Vi ser hvordan store mengder data som i stor grad er uutnyttet, nå kommer til nytte. Ikke minst ser vi hvordan kunstig intelligens selv trigger automatiserte operasjoner når ulike tilstander oppstår. Vi får rett og slett satt dataene i arbeid. Da snakker vi ikke om bedre analyse, men å jobbe på en helt ny måte!

Dette betyr ikke at jeg kommer til å kalle inn hverken ChatGPT eller dens kommende norske motstykke til medarbeidersamtale med det første. På den annen side ser jeg for meg at kunstig intelligens i alle sine ulike former vil bli et stadig mer aktuelt tema for stadig flere medarbeidersamtaler. Da handler det ikke bare om teknologien i seg selv, men om å mestre gjennomgripende endringer både for oss selv og for den verden vi opererer i. Det kan være alt fra nye avtaleformer med kundene til et nytt sikkerhetsmessig bilde, eller til teknologiske ringvirkninger vi sliter med å se for oss. Da må vi også finne ut av hvordan vi skal ta samtalen om roller og ferdigheter som er nye og ukjente for oss i dag.

Vi må også innse at kunstig intelligens nå har nådd en teknologisk modenhet som gjør at det dukker opp i stadig nye sammenhenger. Tenk bare på hvordan Copilot har dukket opp hos Microsoft, hva bildegjenkjenning kan håndtere på en vanlig mobiltelefon eller hvordan man kan detektere indikasjoner på svindel. Det er heller ikke lenge siden vår bransjes kunnskapssenter REN lanserte sin nye “RENblad-assistent - din AI-drevne arbeidskamerat”.

Vi må rett og slett ta inn over oss at kunstig intelligens ikke lengre er noe som er forbeholdt forskerne, men som er på vei inn i hverdagen vår. Eller for å si det inspirert av podcasteren Scott Galloway: Vi kommer nok ikke til å miste jobben til “en kunstig intelligens”, men om vi ikke tar utfordringen kan vi miste den til en som behersker kunstig intelligens!