Vi kan takke norsk ungdom for at mange her til lands er opptatt av kunstig intelligens akkurat nå. For omtrent ett år siden fant noen ungdommer en ny måte å bruke nettjenesten ChatGPT på: De skrev inn en stiloppgave fra læreren, og på noen sekunder lagde programmet en fiks ferdig tekst, med riktig antall ord. Og læreren var ute av stand til å skille de maskinlagde stilene fra ekte stiler. Kort tid senere skrev NRK «Lærere fortvilet over kunstig intelligens», og snart var politikere engasjert i dype samtaler om hva dette kunne føre til.

Kunstig intelligens er litt som superkrefter – den kan brukes både til godt og ondt. Derfor jubler noen, mens andre er redde. Store teknologiselskaper som Meta sier at kunstig intelligens skal lage virtuelle verdener som vi kan leve i, fulle av «digitale venner», spill og moro. Den norske regjeringen sier at de håper kunstig intelligens skal løse klimaproblemene og skaffe jobber til nordmenn i framtida.

På den andre siden har skuespillere i Hollywood streiket lenge, fordi de er redde for at kunstig intelligens skal brukes til å lage digitale avatarer som tar over jobbene deres. Flere organisasjoner advarer mot at kunstig intelligens er en trussel for hele samfunnet, i form av alt fra masseproduserte falske nyheter til selvgående drapsroboter.

Men hva er egentlig kunstig intelligens?

Et gammeldags, vanlig dataprogram består av en liste over instruksjoner: Hvis du trykker på en knapp på skjermen, går programmet gjennom listen og ser at det betyr «fest denne emojien til meldingen som er åpen, send deretter beskjed til den som har sendt meldingen». Nesten som en kakeoppskrift: Mål opp 3dl sukker og 4 egg, og visp dem sammen.

Se nå for deg at du har en robot som kan følge en kakeoppskrift og i tillegg smake på kaken etterpå, for deretter å justere oppskriften for å gjøre kaken søtere eller fastere. Dette er det grunnleggende trekket ved «smarte» programmer: De kan endre sin egen instruks for å nå et mål.

Si nå at du har kjøpt en kake som du synes er helt perfekt, men at bakeriet ikke vil røpe oppskriften. Du tar med kaken hjem på kjøkkenet. På den ene enden av benken putter du alt som kan tenkes å være i en kake – egg, mel, sirup også videre. Ved siden av legger du en bunke med tusen tilfeldige kakeoppskrifter. Og på den andre enden av benken setter du den perfekte kaken. Så sier du til roboten din: Lag en kake akkurat som denne.

Roboten kan ikke tenke, så den bare tar noen tilfeldige oppskrifter, går i gang og lager en helt feil kake. Så lager den en til, også helt feil. Men så kan den sammenligne de to kakene med den som skal kopieres, og se hvilken som ligner mest. Den endrer oppskriften litt, fortsetter slik og kommer stadig nærmere. Etter kanskje 20 år og millioner av feil kaker vil roboten til slutt klare å lage en som blir helt riktig. Ikke fordi den er smart, men fordi den er veldig metodisk og tålmodig.

Dette er grunnprinsippet i mange former for kunstig intelligens, med en veldig viktig forskjell: Datamaskinene behandler ikke sukker og mel, men – nettopp – bare data. Si at du skanner og måler den perfekte kaken, teller alle stoffene du finner i den, og mater disse dataene inn i et dataprogram, sammen med tusenvis av ingredienser og oppskrifter. Nå kan programmet regne på tallene som står for de ulike stoffene og oppskriftene, og simulere ulike kaker. På ett sekund kan programmet rase igjennom og forkaste alle de feil kakene som roboten brukte 20 år på ved kjøkkenbenken.

Fordi vi ikke ser alle de gale svarene det bruker underveis for å komme fram til det riktige, virker programmet intelligent. Men datamaskinen er fortsatt bare en veldig rask regnemaskin. Og den aner ikke hva en kake er, eller hva det betyr at noe smaker søtt på tunga.

Kunstig intelligens kan trenes til å bearbeide alt som kan gjøres om til data. Selv møter du kanskje slike programmer oftest når du er på sosiale medier, gjennom det som gjerne kalles algoritmer.

Hver gang du åpner YouTube eller TikTok, våkner en algoritme som er spesialtrent på å finne akkurat det beste innholdet for deg. Den har data om tusenvis av videoer du har sett tidligere, hvor lenge du har sett på dem, og om du har likt eller delt dem. Så sammenligner den med millioner av andre videoer, for å finne ut akkurat hvilket klipp det er mest sannsynlig at du vil klikke på. Den perfekte kaka for akkurat deg.

Dine mål med å være på sosiale medier er kanskje å bli underholdt, holde kontakten med venner, finne kunnskap og bli flinkere til å sminke deg, beatboxe eller spille fotball. Kunstig intelligens er også alltid utstyrt med et mål, og det målet kan være et annet enn vi har som brukere. På sosiale medier er algoritmen sitt mål hovedsakelig: «Å få brukeren til å se mest mulig på skjermen.» Det er fordi selskapet som eier plattformen, tjener penger på to ting: å vise oss reklame og å samle data om oss.

En ting algoritmene gjør, er å gi deg mer av det du allerede har likt før, og mer av det som andre folk i din gruppe liker. Kanskje overlapper det med dine mål, kanskje ikke. En annen ting algoritmene gjør, er å systematisk velge det innholdet som fanger oppmerksomheten vår raskest og holder på den lengst.

Det betyr gjerne innhold som treffer den mest impulsive og primitive delen av hjernen vår, den som styres av sterke følelser: avsky, sinne, beundring, begjær og nysgjerrighet. I praksis stoff som sjokk-nyheter, avsløringer, provokasjoner, kjendiser, pene mennesker og folk som dummer seg ut.

Det kan fort ende opp litt som et kosthold bare basert på potetgull og kake. Det er fristende og godt, men det fyller kanskje ikke alle dine mål for et kosthold.

Når vi bruker kunstig intelligens, er det derfor lurt å passe på at vi setter samme mål for programmet som vi ønsker selv. La oss for eksempel si at du har veldig lyst til å bli i god form. Du får høre at du må løpe 225 000 meter før du får effekten du ønsker. Om du løper tre kilometer tre ganger i uka, vil det ta et halvt år før du når målet! Men i samme øyeblikk dukker det opp en melding på telefonen: «Gratulerer, du har fått en gratis treningsrobot. Den kan løpe hele døgnet uten stopp, og klarer 225 000 meter på to dager.» Du takker ja til roboten, og den fyker ganske riktig av sted og gjør unna all treningen på to dager!

Eksempelet virker kanskje idiotisk. Alle skjønner at denne roboten oppfyller målet med at noen løper 225 000 meter, men ikke målet med at du skal bli i bedre form. Men eksempelet minner også om det denne artikkelen begynte med. Hvis målet med skolestiler var å produsere en tekst med et visst antall ord, ville det være veldig smart å bruke ChatGPT til å lage alle tekstene i en rasende fart. Men akkurat som at målet med en løpetur er å trene opp kroppen, er poenget med skolestiler å trene opp hjernen.

Kunstig intelligens kan gjøre helt utrolige ting og være gøy og nyttig. Men vi må tenke nøye gjennom at vi oppnår de egentlige målene våre, og at vi gjør det på rett måte uten å skade noen. Og den slags tenkning må vi mennesker trene oss opp til å gjøre selv.

Hvis alle data om hvordan vi bruker elektrisitet, samles og analyseres av kunstig intelligens, mener mange at det vil være lettere å finne måter å spare energi på og dermed redusere forurensing og bremse klimaeffekten. En utfordring er at kunstig intelligens i seg selv bruker kjempemye strøm, og hvis vi bruker disse programmene til stadig flere formål, kan det øke strømbruken mer enn vi sparer.

SELSKAPER SOM Replica Studios lager nye, smarte avatarer som snart kan dukke opp i ditt favorittdataspill, blant annet ved hjelp av GPT og KI-programmer som lager stemmer. Du vil kunne snakke til disse datastyrte figurene gjennom mikrofonen og ha en fornuftig samtale med dem. Om de ikke er innstilt til å være ufornuftige, da. Noen ser også for seg at vi etter hvert vil ha like mange kunstige venner i virtuelle verdener som menneskevenner.