Bogvandring i generativ kunstig intelligens

Del med dit netværk

Ove Christensen har læst og anmeldt en hel del bøger om kunstig intelligens. Nedenfor giver han et indblik i bogreolen og en del af de bøger har læst. Bøgerne er inddelt i temaer og under hvert tema finder man links til Oves fulde anmeldelse. Nederst er alle links samlet. Ove anmelder også andre bøger og en samlet oversigt over hans anmeldelser kan man finde på https://sites.google.com/view/ovechristensen/publikationer/anmeldelser-af-faglitteratur

Af Ove Christensen, Idéhistoriker, specialkonsulent på Københavns Professionshøjskole

Området for generativ kunstig intelligens er eksploderet siden lanceringen af offentlig adgang til ChatGPT 3.5 i november 2022. Jeg havde ikke meget kendskab til området på det tidspunkt, selvom kunstig intelligens på flere måder har været i periferien af min opmærksomhed, mindst siden IBMs Deep Blue slog den daværende verdensmester Garry Kasparov i skak i 1997. Kasparov havde langt hen ad vejen den samme status i skak dengang, som Magnus Carlsen har i dag.

“Det triste ved den kunstige intelligens er, at den ikke er særlig kunstig og derfor heller ikke særlig intelligent”, skrev den franske sociolog og filosof Jean Baudrillard i en dagbogsoptegnelse fra 1983 (Baudrillard 1990 s. 125). Med denne udtalelse ville han pege på, at den kunstige intelligens blot var endnu et skridt i retningen af en menneskelig logik, som reducerer verdens forførende karakter og erstatter den med noget, som mennesker selv har skabt; kølig beherskelse og affortryllelse frem for forførelsens fortryllende varme og intensitet.

Men der er sket en hel del med den kunstige intelligens siden 1993, selvom jeg ikke tror, at Baudrillard grundlæggende ville ændre sin opfattelse af den, hvis han stadig havde været levende. Men en eller anden form for fortryllelse er tilsyneladende på spil, når man kan få en maskine til at virke mere intelligent og empatisk end mennesker, hvilket et studie ifølge Rune Johan Krumsvik har vist (jf. Krumsvik 2023 s. 217). Studiet beskæftiger sig med lægers svar på patienters spørgsmål. Ikke alene blev de maskingenererede svar af eksperter vurderet til 3,6 gange så ofte at være gode sammenlignet med svarene fra menneskelige læger, men svarene blev også vurderet til næsten 10 gange så ofte at være empatiske. Baudrillard ville nok have beskrevet svarene fra chatbotten som mere menneskelige end menneskelige; hypermenneskelige.

Generativ kunstig intelligens er kendetegnet ved, at den kan generere tekst ud fra en instruktion (prompt). Selvom den genererede tekst primært bliver til som en vægtet sandsynlighed for kæder af ord, så kan den virke og være meningsfuld for brugeren; altså beskrive fænomener eller svare på konkrete vidensspørgsmål mere eller mindre korrekt. Om de svar, den maskinen giver, er et udtryk for intelligens, eller om der snarere er tale om simuleret intelligens (og om der overhovedet er forskel på de to), vil jeg ikke tage stilling til lige her, for det har jeg ikke noget klart svar på.

Som sagt er der sket meget inden for området kunstig intelligens, og der er også blevet skrevet en hel del om det, hvilket er emnet for dette bidrag. Jeg er som anmelder blevet bedt om at give en oversigt over de bøger, jeg har læst inden for området generativ kunstig intelligens – og ikke mindst i forhold til, hvad den læste litteratur kan sige om konsekvenser for uddannelsesområdet.

Et udsnit af de mange bøger om kunstig intelligens på Oves bogreol

Etik

Etik er et relativt stort område inden for generativ kunstig intelligens. Der er mange etiske aspekter, der rejser sig i forbindelse med at producere og anvende generativ kunstig intelligens. Mange af de bøger, jeg har læst og anmeldt, forholder sig da også til emnet, hvilket jeg vil komme ind på, når jeg omtaler dem. Men inden vi kaster os specifikt ud i KI-litteraturen, så vil jeg nævne to bøger, der er viet til etik i forhold til digital teknologi generelt.

Hvilke værdier ligger der bag udviklingen af chatbots og alle mulige andre digitale tjenester er det, der har sat Peter Svarretil at skrive bogen Digital etik. Hvordan vi designer en mere ansvarlig digital verden. Svarre har arbejdet med digital design i over 25 år, og de første 20 overvejede han angiveligt aldrig, hvilke bredere konsekvenser de udviklede design havde. Han levede i en boble, hvor meningen med de digitale designs enten var den økonomiske bundlinje eller den fede idé til en tjeneste. Kortsigtede og snævre mål uden blik for den økologi, digitale produkter indgår i. Men dette har ændret sig. Svarre er blevet ramt af noget, man kan kalde samvittighed. Ikke bare en samvittighed i snæver forstand, hvor man opfører sig pænt og er et ordentligt menneske i sin omgang med andre. Nej, det handler om en større samvittighed på menneskehedens vegne.

Design og teknologi er ikke bare noget, der er i verden, men er også noget, der gør noget i verden, hvilket Svarre diskuterer gennem spørgsmålet om, om det er geværet, der dræber, eller om det er mennesker? Og det viser sig, at dette ikke er et enten-eller-spørgsmål. Men man kan gøre sig overvejelser over et design ved at stille spørgsmålet.

Bogen er velegnet for alle, der arbejder med digitale designs, fordi den præsenterer en model, man kan følge for at sikre, at man gør sig grundige etiske og moralske overvejelser, inden man sender noget på markedet, der har en effekt på andres liv. Den passer fint ind i nutidens trend, hvor etisk profilering er hot og et konkurrenceparameter, hvilket også understreges i bogen blandt andet gennem virksomheder, der har deltaget i at anvende det digitale etiske kompas.

Jeg savner nogle mere grundlæggende diskussioner i bogen. Det gælder spørgsmålet om, hvad teknologi er for en størrelse, men det gælder i endnu højere grad anvendelsen af termen etik. Svarre trækker på filosofiske forståelser af etik, men han har ikke selv nogen egentlig forståelse for de retninger, han nævner. Man fornemmer, at de er kun trukket ind for at legitimere hans fremstilling, hvilket forekommer ganske uetisk.

Hvor Svarres bog forsøgte at anlægge et filosofisk blik på etik, der griber Birgitte Kofod Olsen det helt anderledes an i sin Håndbog i dataetik. Mennesker, miljø og samfund. I stedet for filosofisk er hendes tilgang rettighedsbaseret. Det er blandt andet menneskerettighederne, der står i centrum for hendes behandling af emnet. Mennesker er født med historisk formerede, men alligevel universelt gældende rettigheder, der giver en beskyttelse af det enkelte menneske. “Respekt for menneskets værdighed og selvbestemmelse udgør klangbunden for forståelsen af vores friheder og rettigheder og har derfor også betydning for den etiske fordring, vi knytter til dataanvendelse i vores samtid og i fremtiden”, siger hun i forordet til bogen (s. 10).

Det etiske handler om, hvordan vi mennesker omgås indbyrdes og med den verden, vi er fælles om. I sammenhænge, hvori der indgår digitale teknologier, handler etik eller dataetik “om at forstå og vurdere de menneskelige konsekvenser af at bruge digitale teknologier og på dette oplyste grundlag træffe beslutning om, hvad der er de rigtige valg, og hvordan vi designer en ansvarlig digital verden. Præmissen herfor er, at selvom brugen af en digital teknologi efterlever lovgivningens krav og er teknisk mulig, er den ikke nødvendigvis etisk forsvarlig eller bæredygtig” (s.17). Som det fremgår her, går det etiske forud for lovgivningen, som skal afspejle etikken

Men der ligger mere i det etiske for Kofod Olsen end det enkelte menneskes rettighed. De beslutninger, vi tager som mennesker, har konsekvenser langt ud over, hvad vi oplever her og nu. Dette har som minimum to konsekvenser. For det første kan vi aldrig nøjes med at se på det nære. Det etiske går længere end vores egen snævre horisont. Den gælder alle mennesker, fordi menneskerettigheder gælder for alle mennesker. Der er et klart globalt perspektiv i den rettighedsbaserede etik.

Men der er også et tidsperspektiv, som rækker ud over vores egen levetid. Mennesker har ikke alene et ansvar for, hvilke konsekvenser vores handlinger har for alle andre mennesker, men også for de mennesker, der følger efter os, og dermed også for klima og miljø.

Det er en rigtig god bog, Kofod Olsen har skrevet, og den fortjener at blive brugt af alle, der arbejder med generativ kunstig intelligens og har et organisatorisk ansvar på uddannelsesinstitutioner.

Praktisk

De fleste mennesker har i begyndelsen af deres brug af generativ kunstig intelligens nok mest af alt brug for praktisk guide til, hvordan man får mest ud af teknologien. Og er fungerer Per Kristian Bjørkengs Knekk ChatGPTkoden. Lær å tenke nytt og ta i bruk tidenes kraftigste dataverktøy. Bogen er dog ikke en guide i traditionel forstand, hvilket også ligger i undertitlen, der netop peger på, at det handler om at tænke nyt – at anvende generativ kunstig intelligens kræver et særligt mindset, da det ikke er en erstatning for søgning på nettet, men et interaktivt (arbejds)redskab.

For at komme i gang med at få noget brugbart ud af en kunstig intelligens som ChatGPT er det afgørende, at man lærer, hvad teknologien er, og hvad den ikke er. Den er ikke et orakel, der ved alt om alt. Tværtimod er sprogmodeller kendetegnet ved, at de ikke ved noget om noget – overhovedet.

Forfatteren beskriver bogen som en “slags håndbok, nærmest. Likevel inneholder den i liten grad steg-for-steg-oppskrifter som forteller deg at du skal klikke her eller der. I stedet er målet mitt å gi deg en ny måte å tenke på” (s. 11). På trods af, at Bjørkeng ikke anvender manualens “skridt for skridt”, så er den faktisk fyldt med gode tips til, hvordan man gør i forskellige sammenhænge.

Man skal prøve at bruge den kunstige intelligens som en samtalepartner, man ikke kan fæste lid til, men som kan fodre en med en masse tekst, der kan anvendes kreativt af brugeren selv. “De beste instruksene skapes av dine personlige behov. Det er denne teknologiens evne til å tilpasse seg deg som ligger bak dens enestående suksess. I stedet for å tenke på hvilke teknikker du skal bruke, er det mye nyttigere å tenke: Hva trenger jeg nå?” (s. 146). Det er i dialogen med den generativ kunstige intelligens, man får mest ud af den – ikke ved at spørge om noget, for der kan man alligevel ikke stole på den.

At generativ kunstig intelligens dels er utroværdig og dels besidder fordomme er for Bjørkeng ikke det store problem, for det ligger nu engang i den måde, sprogmodeller fungerer på; det er noget af det, man skal vide om dem, når man anvender dem. Det er op til brugeren at få værktøjet til at give værdi, hvilket man kan gøre ved at tage ansvaret for, hvordan man bruger det og de output, det genererer.

Didaktik og uddannelse

Den mest direkte didaktisk orienterede bog om generativ kunstig intelligens, jeg har læst, er Eyvind Elstads Læreren møter ChatGPT. Bogen vil støtte lærernes didaktiske refleksioner over, hvordan de og deres elever kan anvende generativ kunstig intelligens med fokus på elevernes læring og med blik for deres sociale trivsel. Hans sigte er først og fremmest at bidrage til en diskussion af teknologiens plads i undervisningen, selvom man også mærker, at han ser rigtig mange didaktiske muligheder, så vender han alligevel argumentationen om i forhold til meget andet litteratur om generativ kunstig intelligens. Han tager nemlig ikke udgangspunkt i teknologien, men i didaktikken.

Han lægger hovedvægten på lærerens didaktiske anliggende ved at fokusere på, hvilke didaktiske valg, der skal træffes i forberedelse, afvikling og evaluering af undervisningen.

Han betragter videre undervisningsrummet som et økosystem, hvor alt hænger sammen med alt andet. Man kan ikke isolere et element, men må se på de sammenhænge, der løbende etableres mellem elever, teknologi, kontekst, læremidler osv. I denne sammenhæng er generativ kunstig intelligens én komponent blandt mange andre, men som en komponent påvirker den samtidig alle de øvrige komponenter, som det jo sker i et økosystem. Derfor siger han også, at virkningen af at integrere Chatbots i undervisningen er et empirisk spørgsmål. Man kan altså ikke sige, at det i sig selv er godt eller dårligt, da det vil afhænge af, hvordan det bruges og alle de øvrige sammenhænge, som teknologien indgår i.

De fleste kapitler i bogen følger en bestemt struktur, der tager udgangspunkt i et didaktisk element. Emnet for de enkelte kapitler er påstande om distinkte særtræk ved god undervisning. Disse særtræk eller principper bygger på didaktisk forskning i bred forstand. Principperne er teoretisk funderet, men hvert enkelt af dem gøres nærværende gennem løbende henvisninger til praksis fra grundskolen.

Et princip er eksempelvis, at man i undervisningen skal reducere stoffets kompleksitet, et andet er at knytte an til elevernes etablerede viden og et tredje at tale ind i deres interesser og hverdagserfaringer. Principperne gælder også struktur, klasse- og læringsledelse, konkretisering af lærestoffet osv. Dette er for så vidt banalt, men Elstad får dels anvist, hvilke konsekvenser for den konkrete undervisning disse principper har. Og han får demonstreret, hvor generativ kunstig intelligens vil kunne bidrage til, at undervisningen lever op til princippet for god undervisning. Eksempelvis kan læreren (eller eleverne) anvende en chatbot til at få konkrete eksempler på en teoretisk sammenhæng. Med en chatbot kan der genereres eksempler ud fra den enkelte elevs niveau, hvilket vil gøre, at eleven ikke går i stå, hvis der er noget, der volder besvær.

Hvor Elstads fokus er grundskolen er Leon Furzes Practical AI strategies. Engaging with generative AI in education de videregående uddannelser. Furze har en meget anbefalelsesværdig blog, hvor han løbende skriver om forskellige aspekter af generativ kunstig intelligens. Man finder den på https://leonfurze.com/blog/

Furze behandler især to områder ved generativ kunstig intelligens, der er vigtige for uddannelsesverdenen, nemlig det etiske aspekt ved anvendelsen og selve den måde, hvorpå vi tænker uddannelse, hvilket blandt andet ses i vores måder at bedømme studerende og studieprodukter på.

Både fordomme, misrepræsentation, fejl og så videre er forhold, der ligger i den måde, hvorpå teknologien fungerer på. Der ligger ganske enkelt en dominerende verdensopfattelse i det materiale, der generative kunstige intelligenser anvender som grundlag for den måde, den genererer tekst og billeder på.

Tekindustrien medvirker også i høj grad til den globale opvarmning. Den generative kunstige intelligens er endvidere afhængige af forstærket læring – eller labelling og bedømmelse af forskellige output – hvilket udføres af underbetalte arbejdere i verdens mindre udviklede områder. Det kaldes “ghost work”, fordi det ikke er synligt. Hele platformsøkonomien, som tekindustrien er en motor for, bidrager til udbytning af en global underklasse.

En tredje etisk problemstilling er, at vi som mennesker selv bliver gjort til produkter og data. Datafication er et selvstændigt emne i Fuzes bog, og han skriver blandt andet, at “89% of the educational technology products used globally posed potential risks to children’s privacy” (s.35). Menneskerettigheder bliver mere eller mindre konsekvent tilsidesat af tekindustrien

Ifølge Furze er vores bedømmelsessystem ikke i tråd med de ønsker, vi har til elevernes og de studerendes lærende udvikling. Problemet er ikke, at generativ kunstig intelligens gør det nemt at snyde. Problemet er, at vi har udviklet et system, hvor vi vurderer og bedømmer studieprodukter gennem en selektionsmekanisme, som er afkoblet fra, hvad den enkelte kan bidrage med. Derfor peger han også på potentialet ved en lang række forskellige udprøvningsmetoder, der mere har fokus på, hvad man som studerende kan gøre noget aktivt – frem for blot at fokusere på, hvordan den enkelte pasivt kan demonstrere viden.

Mest radikalt – og kontroversielt – peger han på ungradingsom en metode. Ungrading går ud på, at man ikke bedømmer den studerendes præstationer ved at rangordne dem, men at man i stedet understøtter de lærendes læringsprocesser gennem grundig feedback. Når elever og studerende ikke løbende bedømmes ud fra udvendige bedømmelseskriterier, vil de være mere optaget af at lære noget fremfor blot at præstere noget med henblik på bedømmelse. Videre hævder han med henvisning til en konkret case, at studerende i højere grad anvender generativ kunstig intelligens konstruktivt i deres læringsproces, når de ved, at de ikke bedømmes for deres produkt. I stedet engagerer de sig “authentically with the material, without the temptation for misusing GenAI”, skriver han (s. 67).

Jeg kan varmt anbefale, at man kaster sig over Fuzes bog. At gå fra præstationsorientering til læringsorientering er vigtigt i hele uddannelsessystemet, og dette skifte understøtter han med denne bog. Den er også fyldt med inspirerende eksempler på prompting.

Rune Johan Krumsvik har skrevet bogen Digital kompetanse i KI-samfunnet. Et blikk på hvordan kunstig intelligens preger livene våre. Heri fremlægger han betydningen af generativ kunstig intelligens indenfor uddannelses- og sundhedsområdet; to områder som bliver radikalt berørt af den videre udvikling af generativ kunstig intelligens. Når elever og studerende tager teknologien i anvendelse, så bliver spørgsmålet om, hvad de lærer og har lært vanskeligt at adskille fra, hvordan de ved hjælp generativ kunstig intelligens er i stand til at formulere deres viden og indsigt. Med udbredelsen af generativ kunstig intelligens er der opstået en “usikkerhet rundt hvor dette bærer hen for vår tradisjonelle forståelse av kunnskap, læring og danning” (s. 62). Når viden tilsyneladende kan genereres kunstigt, så får det betydning for, hvad vi opfatter som viden. Men her bliver det vigtige nok det lille “tilsyneladende”, hvor det kræver en vis teknologiforståelse at forstå forskellen på noget, der ligner viden og noget, der rent faktisk er eller baserer sig på viden. Vi er i det, man kan kalde the simulation game.

Noget af det radikale ved Krumsviks bog, er at han overvejer om generativ kunstig intelligens har en slags “Theory of mind”, altså evnen til at forstå andre mennesker, ligesom han også mener at se tegn på, at generativ kunstig intelligens kan indgå i sprogspil, som de beskrives af Wittgenstein i hans Filosofiske undersøgelser fra 1953. Det er tydeligt, siger han, “at GPT-4 mestrer evnen til språkspill, den genererer relativt lange og sammenhengende tekster og kan ha lengre dialoger med meg om detaljer rundt Witttgensteins språkspil” (s.45). Dette er kontroversielt, da sprogspil betoner et livsverdensperspektiv og kontekstuel forståelse og sprogbrug. Noget som man typisk ikke vil regne med, at en matematisk model vil kunne tage højde for.

Set fra min stol er det ikke mindre kontroversielt, at han delvist bygger sin argumentation op ved at spørge ChatGPT-4 den, om den har en theory of mind og forstår sprogspil. Bogen er endvidere meget rodet og gentagende. Men den har bestemt en række gode elementer. Ikke mindst viser han, hvordan man kan anvende generativ kunstig intelligens som en slags personlig assistent, der altid har tid til, at man kan indgå i interaktion med den. Han fremhæver endvidere mulighederne for personaliseret læring. Dette kunne jeg godt ønske, at han også havde diskuteret noget mere indgående, da der efter min opfattelse er mange problemer med hele tilgangen om personaliseret læring, da det overser de betydelige sociale elementer, der er i en lærende udvikling. Desuden er alle fag rettet mod viden og kompetencer, der foregår i sociale sammenhænge, hvilket gør det sociale til en integreret del af det faglige.

Men bogen er samtidig god som grundlag for at diskutere, hvad generativ kunstig intelligens betyder inden for uddannelses- og sundhedsområdet.

Det kan man derimod ikke sige om bogen Teaching in the age of artificial intelligence skrevet af Priten Shah.

Hvis man skal tro forfatteren, så vil kunstig intelligens betyde massive ændringer i uddannelsessystemet. Kunstig intelligens vil forbedre undervisningen og styrke elevernes og de studerendes læring, men vil ikke erstatte undervisere, der er empatiske og har en unik forståelse for deres elever.

Shah deler indflydelsen fra generativ kunstig intelligens op i fire hovedgrupper. For det første er mange af de opgaver, man laver i skolen, generative på den måde, at elever typisk skal vise deres lærende udvikling ved at skabe noget. Det kan være en stil, en opgave, en præsentation, en planche eller lignende. Men den type af aktivitet vil mere eller mindre blive overflødig eller i hvert fald grundlæggende ændre sig, når man kan autogenerere den slags. Derfor skal eleverne ikke udvikles som skabere (“generators”), men mere udvikles som nogle, der bedømmer og vurderer  (“evaluators”), siger Shah (s.32).

Den anden store ændring kommer til at gælde lærernes forberedelse. “Teachers can use generative AI to create customized learning materials, assessments, presentations, and even entire curricula, saving time and effort in preparing their lessons” (s.25).

I forhold til det didaktisk så er det helt afgørende mulighederne for personalisering i forhold til de enkelte elever. Med kunstig intelligens kan man styrke elevernes motivation og engagement, fordi man kan tage hensyn til hver enkelt elevs særlige forudsætninger, behov og foretrukne måde at få det faglige stof leveret på.

Endelig for det fjerde stiller generativ kunstig intelligens nogle specifikke krav om etiske overvejelser som eksempelvis spørgsmål om reproduktion af fordomme og generering eller fastholdelse af normer, man måske ikke ønsker.

Helt grundlæggende er det et problem i bogen, at den ikke har blik for, at forskellige undervisningsformer og tilgange ikke har noget at gøre med den anvendte teknologi. Man har altid kunne personalisere og differentiere undervisningen. Man har altid kunnet arbejde tværfagligt og benytte sig af projekt- og problemorienteret (og -baseret) undervisning. Det er et spørgsmål om didaktiske valg. Ressourcer og skolekultur kan også være afgørende for, hvilke didaktiske valg, der foretages. Men det er ikke et spørgsmål om de anvendte teknologier eller materialiteter.

Shah er ganske enkelt ikke særlig reflekteret i forhold til teknologi eller i forhold til didaktik og undervisning.

Skriftlighed

Et særligt område inden for didaktikken beskæftiger sig med skrivedidaktik. Og man kan vel forvente, at netop skrivning vil blive kraftig påvirket af generativ kunstig intelligens, da den jo genererer tekst, og som skrivende kan man gøre brug af at uddelegere dele af sin skrivning eller skriveproces til teknologien. Dette er også udgangspunktet for Sidney I. Dobrin, der har skrevet den glimrende bog AI and Writing.

På mange videregående uddannelser udgør skriftlig arbejde en relativ stor del af studiet. Ved siden af forberedelse til og at følge undervisningen er skrivning af opgaver og oplæg nok den del, der tager mest tid for studerende. Men hvorfor er det egentlig, at der er så meget skriftlighed både i skolen og på mange uddannelser? Formålet er typisk ikke den skrevne tekst i sig selv. Den skriftlige opgave skal snarere demonstrere eleven eller den studerendes kompetencer på andre områder.

En af grundende til, at generativ kunstig intelligens er blevet set som en trussel i uddannelsessystemet er det forhold, at skriftlige opgaver ikke har deres eget formål, men tværtimod er et middel for underviseren eller uddannelsessystemet til at tjekke videns- og færdighedsmål hos eleven eller den studerende. Man skriver ikke for at løse en særlig opgave, men for at vise, at man kan reproducere et bestemt vidensindhold.

Forestillingen om den skriftlige opgave er, at den studerende har noget viden inde i hovedet, som så kan tappes ud på en side gennem en række bogstaver. Derfor er det også den studerende, der kan betragtes som ‘forfatter’ af en tekst. Men sådan bliver tekster jo ikke til. En studerende kigger på noter, der er taget til forelæsning eller til forsøg, kigger i leksika og studiebøger, hører noget nogen siger, som så bliver til en ide, fordi dette støder sammen med noget vedkommende har læst. En studentergenereret tekst er altså et sammensurium af alle mulige tekstfragmenter, der kommer alle steder fra. Derved adskiller det sig ikke voldsomt fra en tekst, der er blevet til gennem prompting af en generativ kunstig intelligens. I begge tilfælde handler det om den studerendes evne til dels at få noget konstruktivt ud af de forskellige tekst- eller meningsfragmenter, og til dels at den studerende kan stå inde for og tage ansvaret for teksten i den form, den får af den studerende.

Dobrin beskriver, hvordan man kan anvende generativ kunstig intelligens (GenAI) i forskellige skriveprocesser. Han sammenligner den studerendes skrivning med en samlebåndsarbejder, der bliver assisteret af forskellige robotter for at producere en bil. “When it comes to writing, we can think of GenAI and human collaboration in the same way: both the human and the AI provide expertise and labor in order to successfully complete the task at hand. The real value in human-machine collaboration is that it allows us to think of GenAI not only as a tool to complete a task but also as a potentially important way to augment our own writing abilities” (s. 28).

At have det legitime forfatterskab til en tekst kræver akademisk integritet, som handler om ærlighed og det at følge ens moralske principper, og det handler videre om transparens og dokumentation. Studerende, der anvender generativ kunstig intelligens, skal gøre det, så de lever op til principperne for akademisk integritet, hvilket jo ikke adskiller fra, hvad der i forvejen gælder. Det skal være gennemsigtigt, hvordan de er nået frem til de resultater, de forsøger at demonstrere i en tekst, og de skal dokumentere, hvor de har det fra.

Dobrin understreger igen og igen, at studerende kan anvende generativ kunstig intelligens til at styrke deres egen skrivning, men at det afgørende er, at det er menneske-forfatteren, der har ansvaret i forhold til den akademiske integritet. Han opfordrer til et samarbejde mellem menneske og maskine, men samtidig understreger han “the need to a human author to confirm the accuracy and relevance of all GenAI-produced content and the importance of ethical considerations at all stages of the writing process. The human author must be the primary author” (s.80). Man kan således aldrig uddelegere ansvaret for ens fremstilling (opgave) til de hjælpemidler, man anvender – heller ikke selvom de kaldes intelligente.

Dobrin har skrevet en super fin og inspirerende bog, der også kommer ind på etiske og andre aspekter af generativ kunstig intelligens.

Samfund

Det er kunstigt at dele bøgerne op ud fra de overskrifter, jeg har valgt. Ikke mindst overskriften ‘Samfund’ giver måske ikke så meget mening. Disse bøger kunne lige så godt behandles under overskriften ‘Filosofi’, ‘Samfundsvidenskab’ eller ‘Generelt om generativ kunstig intelligens’, men nu er læseren advaret om, at det ikke nødvendigvis er bøger om samfund.

Simon Lindgren har skrevet en virkelig grundig bog om generativ kunstig intelligens i et socialøkologisk perspektiv: Critical Theory of AI. Dermed mener jeg, at han forsøger at komme hele vejen rundt om fænomenet. Han angriber det fra et overordnet perspektiv, der også interesserer sig for specificitet og detaljer. Som man forstår fra titlen er perspektivet kritisk teoretisk.

Lindgren mener, at den generative kunstige intelligens primært behandles ud fra to perspektiver. En teknisk, der interesserer sig for, hvordan teknologien fungerer (computer science) og en funktionel, der kigger på, hvad den kan udrette, hvor der er en stor benovelse over dens ‘superkræfter’.

Men det er alt for snævert. Lindgreen trækker selv på den kritiske teori og på poststrukturalistisk magtteori i bestemmelsen af kunstig intelligens. Med Michel Foucault ser han på, hvordan teknologi altid indgår i viden- og magtforhold, hvor der etableres særlige privilegerede forståelser som rigtige og sande, hvilket har effekter for, hvordan den enkelte kan leve sit liv. I de sammenhænge, teknologier indgår i, bliver individet positioneret eller tiltalt på en bestemt måde, hvilket er en del af den måde, den enkelte bliver til et subjekt på. Det er Althussers opfattelse af ideologisk bestemt og bestemmende tiltale, der her er på spil. Teknologien bliver en del af en diskurs, hvor man kan kæmpe og forhandle om ‘sandheden’. “Discourse is power and knowledge embedded in language and social practice” (s.130).

Kunstig intelligens og alle andre teknologier må forstås i relation til den måde, hvorpå de indgår i etablerede økonomiske, politiske og sociale strukturer. Teknologi er derfor ikke noget, der står ved siden af eksempelvis de økonomiske forhold, hvor de så kan inddrages eller ikke. Teknologier har i sig selv en agens (en handlekraft), der virker tilbage på de sammenhænge, de indgår i. Men teknologier determinerer ikke de samfundsmæssige forhold, hvilket er en anden ideologisk forståelse af teknologi, som når der bliver argumenteret for, at man som samfund bliver nødt til at inddrage teknologien, når den nu er her. “[Tech] must be understood in relation to political economy, and that it is not an autonomous force. […] This means that AI must be seen from the theoretical perspective of the social shaping of technology” (s.9 og 14).

Der er mange interessante etiske perspektiver i Lindgrens bog, og han peger blandt andet på, hvorfor Ethical AI ikke er etisk, da den forsøger at gøre etikken til et tillæg til teknologien, som derved kommer til at stå relativt uantastet som teknologi. Etisk kunstig intelligens overser teknologiens politiske økonomi og dermed de sociale aspekter ved teknologien, da etikken blot bliver brugt som et forsøg på at afbøde en række konkrete konsekvenser af den. I stedet henviser Lindgren til Habermas’ begreb om diskursetik som et egentligt etisk og politisk ståsted. Pointen er, at alle, der bliver berørt af noget – her generativ kunstig intelligens – også har et krav på at blive hørt og derved have indflydelse på, hvad der skal udvikles, og hvordan det skal bruges. Etik er for Habermas dialogisk og republikansk, hvis realisering vil betyde et radikalt brud væk fra den økonomiske rationalitet, der kendetegner måden samfundet fungerer på i dag, hvor tekindustrien stort set har frihed til at gøre hvadsomhelst, der kan generere profit. Det er troen på markedet som det, der skal regulere udviklingen.

Hvad vil det sige at være et menneske? Det er et spørgsmål, der ikke kun egner sig for diskussioner og refleksioner i sene nattetimer på dunkle værtshuse. Det er også et spørgsmål elektronistaværten Christiane Vejlø stiller i den tankevækkende udgivelse Argumenter for mennesker. Vejlø er fremtidsanalytiker og ekspert i forholdet mellem mennesker og teknologi, så man er i gode hænder, når hun fører læseren med på en rejse i refleksioner over, hvordan teknologi, der indeholder kunstig intelligens, kan være en udfordring for mennesker. Det er netop menneskers menneskelighed, der er på spil, når man overlader vurderinger og beslutninger til maskiner, som man dybest ikke ved, om det er værd at stole på.

Vejlø er nok begejstret for nogle af de muligheder, som den kunstige intelligens giver, men hun forholder sig også meget skeptisk til en overdreven optimisme om, hvordan den kan bidrage til en bedre verden. Dels er optimismen overdrevet i forhold til, hvad kunstig intelligens rent faktisk kan komme til at bidrage til. Dels er de værdimæssige valg, der foretages af kunstig intelligens, afhængig af den programmering, der bliver foretaget af mennesker og de værdier, der nedlægges i programmerne – også selvom disse kan være uoverskuelige. Der er også værdi i at fastholde det menneskelige for sin egen skyld. Og endelig fastslår Vejlø, at det er mennesker, der kan bestemme over den teknologiske udvikling, selvom det kan være svært på grund af globaliseringen og den internationale konkurrence. Men teknologisk udvikling og implementering er op til politiske og dermed menneskelige valg. Dette kræver også, at medborgerne har en reel indsigt i, hvad teknologi gør, når vi anvender den – og når vi lader meget af udviklingen være op til tekindustrien, der jo ikke er valgt på demokratisk vis.

Mennesker er særegne ved, at de tænker, føler, er sociale, sanser, gør det gode, fejler, skaber, tror og dør, skriver Vejlø, selvom “tænkning” i den senere behandling helt uden kommentarer er skiftet ud med “elsker”. Om disse egenskaber virkelig er unikt menneskelige, kan man vel diskutere.

Det stærkeste argument er måske, at mennesker til forskel fra dyr og maskiner besidder en selvbevidsthed, der også gør, at mennesker kan forholde sig til andres selvbevidsthed. “Den helt særlige egenskab, vi besidder som mennesker, som ikke alene adskiller os fra dyrene, men også fra maskiner, er vores evne til at gøre os overvejelser om, hvad det vil sige at være det, vi er. Vi er dermed den eneste art, som er bevidste om os selv” (s.71). Denne egenskab er den overordnede bestemmelse ved mennesker, må man forstå – og de ni egenskaber, der følger efter står i et særligt forhold til menneskers selvbevidsthed, selvom det spontane og ikke-bevidste og ikke mindst det irrationelle og tilfældige også er en del af det særligt menneskelige.

Dette lægger op til en mere filosofisk diskussion af menneskelig bevidsthed, som vi vender tilbage til i næste afsnit. Men inden da vil jeg introducere en af de bedste bøger, jeg har læst, nemlig Inga Strümkes Maskiner der tænker. Algoritmernes hemmeligheder og vejen til kunstig intelligens. Bogen er en generel indføring i fænomenet generativ kunstig intelligens. Men når den er placeret her, hænger det sammen med den vægt det etiske og dermed det samfundsmæssige perspektiv spiller for Strümke. Hendes felt er explainable AI, som handler om, at for at anvende generativ kunstig intelligens, så må man også være i stand til at forklare det i de sammenhænge, man bruger det i, og til de mennesker man bruger det på. Det er en stærk etisk fordring, der kan have store implikationer for anvendelsen af generativ kunstig intelligens.

Udviklingen af regnekraft er ikke det, der virkelig gør kunstig intelligens til noget helt særligt. Så længe det drejer sig om regnekraft, kan mennesker i princippet tjekke, hvordan en kunstig intelligens er kommet frem til sit resultat. Man kan gå alle mellemregningerne igennem. Men når vi bevæger os væk fra symbolsk AI og over i maskinlæring, neurale netværk og subsymbolsk AI bliver det hele meget komplekst og svært fatteligt. Her er det rart at have en som Strümke i eller ved hånden. AI bevæger sig væk fra menneskelig forståelse, da den kan arbejde med mange forskellige parametre og dimensioner, som ikke giver mening for den menneskelige forstand. Vi kan nok forstå, at noget er éndimensionalt og ligger på en linje. Et to- og tredimensionelt rum giver også mening, og til nød kan man koble tiden på som en fjerde dimension på. Men kunstig intelligens kan lægge uendeligt mange flere dimensioner til, hvilket ikke giver mening for os mennesker. Og det betyder samtidig, at “vi mennesker ikke kan se på parametrene og dermed ikke kan få indblik i, hvad netværket har antaget om den verden, det skal fungere i” (s.71). Når der er flere dimensioner, svarer det til et koordinatsystem med uhyggeligt mange akser. Hver dimension svarer til en organisering af datapunkter, der repræsenterer noget i virkeligheden (sproget), hvilket den menneskelige hjerne ikke kan kapere.

Hvis vi derfor anvender kunstig intelligens i vores arbejde, er det ligesom at udføre arbejdet med bind for øjnene – og det er også derfor, man bliver nødt til at anvende sin kritiske sans i afgørelsen af, hvorvidt og hvordan man vil bruge kunstig intelligens til noget i det virkelige liv.

Strümke kommer ind på mange forskellige muligheder og udfordringer ved forskellige former for kunstig intelligens. Og udfordringerne kan være alvorlige. Det er nemlig ikke givet, at selvlærende programmer, selvom de er programmerede til at gavne mennesker, vil gøre det i sidste ende. Netop fordi programmer bliver instrueret i deres maskinlæring til at optimere noget, kan optimeringen betyde, at programmet udvikler sig imod de oprindelige intentioner, der var programmeret ind i programmet. Dette er en følge af, at mennesker ikke kan følge ‘logikken’ i den måde, som et maskinlæringsprogram udvikler sine svar eller output på.

Bogen er virkelig godt skrevet, så det er en ren fornøjelse at læse den.

Maskiner der tænker

Ai – mellem fornuft og følelse af Jan Damsgaard er endnu en bog, der præsenterer den generative kunstige intelligens til alle os, der ikke har tekniske forudsætninger for helt at forstå, hvad kunstig intelligens er for noget. Det er vanskeligt at forstå, hvordan en maskine kan simulere menneskelig ræsonnement og formidle det i et sprog, der kan være vanskeligt at skelne fra noget, der er skrevet af et menneske.

Det bliver ikke mindre bemærkelsesværdigt, når man ved, at generativ kunstig intelligens fungerer ved at udvælge de mest sandsynlige ord uden, at der ligger en viden om noget bagved. Ord – eller rettere sagt: dele af ord (tokens) – udvælges ud fra vægtede sandsynligheder på baggrund af hele det tekstkorpus, maskinen er blevet trænet på. Som forfatteren siger, så er “essensen… at ChatGPT ikke ved noget. Den har læst uendelig mængder tekst og kan på den baggrund svare på en masse spørgsmål, men alt er gæt. Eller rettere: Det er statiske forudsigelser, som den foretager på baggrund af det, den har læst” (s. 37).

Dette forhindrer dog ikke Damsgaard i samtidig at hævde, at “ChatGPT kan for eksempel besvare spørgsmål som ‘er diarré en almindelig bivirkning ved malariapiller’ eller ‘hvordan forebygger jeg hjertesygdomme?’” (s.34) Her havde det nok været på sin plads med at komme med det forbehold, at der ikke ligger en konkret vidensbase bag et svar på et spørgsmål fra en generativ kunstig intelligens som ChatGPT.

Men forfatteren er ikke så interesseret i at diskutere de mere spidsfindige detaljer ved generativ kunstig intelligens. Hans fokus er snarere alle de muligheder, der åbner sig med anvendelse af den kunstige intelligens i alle mulige sammenhænge.

“Der er ingen tvivl om” siger forfatteren, “at AI vil kunne påvirke læring og undervisning markant, og at den traditionelle klasseværelsesundervisning kommer til at undergå en voldsom forandring. I fremtiden får alle, der har en smartphone, deres helt personlige og uendelige tålmodige lærer, der tager udgangspunkt i den enkeltes behov og viden. Den personlige assistent kan gentage, give eksempler og udfordre eleven, indtil eleven har lært det nødvendige” (s. 35).

Hvad det nødvendige i så fald skal være er ikke noget, Damsgaard forholder sig til, ligesom han heller ikke forholder sig til, hvilke sociale aspekter, der ligger i undervisning og læring eller i de forskellige juridiske og etiske problemstillinger, der rejser sig i forhold til, hvilke data der kan inddrages for at få personificering til at fungere uanset om det gælder borgere, der er i kontakt med det offentlige, eller elever og studerende, der modtager undervisning.

Damsgaard mener, at debatten om generativ kunstig intelligens er præget af negativitet, og alle de “der har haft held til i medierne at fremmane et fjendebillede af techgiganterne som onde imperier, der ønsker at ødelægge vores børn og unge udelukkende for profittens skyld” (s. 8). Han har heller intet tilovers for alle dem, der vil have begrænsninger, ligesom EU’s AI Act blot er et onde. Der er brug for absolut frihed for at generativ kunstig intelligens og andre teknologiske vidundere skal gøre verden til et bedre sted at leve. Man kan jo heller ikke uopfinde bilen. Når teknologien er her, så er det bare om at give fuld skrue, så man ikke bliver efterladt på den perron, som USA og Kina for længst har passeret.

Filosofi

Så er der meget mere kød på Anders Søgaards bog Kunstig intelligens bagfra. Han beskæftiger sig blandt andet med, hvad der adskiller mennesker og maskiner. Der er to typer af argumenter for, at mennesker og maskiner grundlæggende er forskellige. Den ene type lægger vægt på “egenskaber ved computere, som mennesker ikke har”, mens den anden type fokuserer på “egenskaber ved mennesker, som computere ikke har” (s.22). Computere fungerer til forskel (?) fra mennesker ved algoritmer, mens mennesker adskiller sig fra computere ved at være selvbevidst og selvstændig beslutningsevne. Men Søgaard stiller spørgsmål til begge forklaringstyper, og kommer frem til den noget provokerende ide (i det mindste som en mulighed), at der tilsyneladende “ingen grund [er] til at tro, at vi ikke er maskiner. Eller at maskiner kan efterligne os” (s.27).

Man kan prøve at indvende, at mennesker til forskel fra maskiner har en fri vilje. Mennesker er ikke bundet af en matematisk ubrydelig algoritme. Mennesker har selvbevidsthed og kan vælge til og fra. Men er mennesker overhovedet bevidste, og har de en fri vilje. Er den frie vilje ikke blot en (falsk) forestilling, som mennesker gør sig, fordi en række forhold tager sig tilfældigt ud? Og hvordan kan man vide, at man er bevidst – og hvad betyder det overhovedet at være bevidst. “Jeg forsøger ikke at sige, at kunstig intelligens en dag bliver bevidst, får fri vilje eller personlighed. Jeg forsøger i stedet at sige, at kunstig intelligens til tider får mig til at tvivle på, i hvilken forstand vi er udstyret med disse evner” (78f).

På samme måde kan man spørge, om der er forskel på at besidde viden eller at simulere viden. Det meste af det, vi ved, ved vi, fordi vi har lært det eller har en forestilling om, at det er rigtigt. Men skyldes det ikke bare, at mennesker siger og gør det, der foreskrives af sociale normer.

Noget af det interessante ved Søgaards bog er, at han ser kunstig intelligens bagfra og stiller spørgsmål ved den måde, man ofte romantisk forestiller sig mennesker som nogle frie agenter, der tager beslutninger om og i sit eget liv. Men mennesker er påvirket af en lang række forhold, som virker bestemmende ind på, hvordan de tænker og opfatter sig som bevidste. På den måde er mennesker langt hen ad vejen ligesom de maskiner udstyret med en intelligens, som ikke er mere kunstige end den menneskelige intelligens. – Og hvad vil kunstig overhovedet sige i forhold til intelligens?

I modsætning til Søgaard præsenterer Einar Duenger Bøhn i Teknologiens filosofi bevidsthed som en afgørende forskel mellem mennesker og kunstig intelligens. Men dog på et helt andet grundlag end Søgaard.

Bøhn har skrevet bogen for at reflektere over spørgsmålet: “Hvor går egentlig grænsen for, hvad teknologien og den teknologiske udvikling kan erstatte” (s.9). Altså igen et spørgsmål om forskellen mellem menneske og maskine, der bliver pågående, når den generative kunstige intelligens udfordrer forestillingen om menneskers egenartethed.

Udgangspunktet for dette spørgsmål er en grænsedragning mellem det naturlige og menneskelige på den ene side og det kunstige på den anden, og det er den optik, Teknologiens filosofi er optaget af. Og her vil forfatteren gennem en metafysisk analyse prøve at drage grænsen, da det måske kan hjælpe til at stille et endnu vigtigere spørgsmål end grænsen mellem det naturlige og det kunstige, nemlig spørgsmålet om, hvad vi som samfund bør gøre. Hvor skal vi kollektivt og demokratisk lave en grænsedragning mellem, hvilke teknologier, der skal udvikles og tages i anvendelse, og hvilke der ikke skal. Og det er godt at fastholde, at det er et valg, vi mennesker kollektivt kan tage. Det er argumenter for mennesker, Bøhn efterspørger, men på et andet grundlag end vi så hos Vejlø.

Bøhm er primært interesseret i digitale teknologier, og i hvordan disse adskiller sig fra analoge teknologier. Hvor analoge teknologier er kendetegnet ved kontinuitet, er digitale kendetegnet ved spring. Enten går der en strøm, eller også gør der ikke (0 eller 1). Der gives ikke nogen tredje mulighed i en digitaliseret struktur. Denne skelnen bliver helt afgørende for den videre analyse i bogen.

Bøhn analyserer kunstig intelligens inklusive kunstig moral, kunstige personer og kunstigt liv, og her bliver det afgørende, hvornår noget kan bestemmes som grundlæggende analogt eller digitalt. Hvis det kan vises, at bevidsthed eksempelvis grundlæggende er analog, så kan den ikke reproduceres kunstigt, da det kunstige består i en digitalisering. Intelligens kan digitaliseres, hævder Bøhn, da der ikke er forskel på, om løsning af komplekse problemer kommer fra en bevidsthed (et menneske) eller en maskine – i hvert fald ikke, hvis der er tale om problemløsning inden for snævre domænespecifikke områder. Lidt vanskeligere bliver det, hvis man undersøger kunstig generel intelligens, som kan forholde sig på tværs af domæner og måske inddrage noget, der ikke kan reduceres til noget digitalt – måske noget, der ikke kan forklares; som ‘intution’?

Når vi kommer til bevidsthed, så er der ikke filosofisk tvivl om, at denne ikke kan produceres som kunstig bevidsthed, da en sådan kræver en bevidsthed om at være et selv. “Mens intelligens… er udtryk for en kompleks problemløsning, erbevidsthed, som jeg bruger udtrykket her, en oplevelse af, hvordan det er at være. En sådan oplevelse af at være omtales ofte i filosofien som fænomenologisk bevidsthed” (s.69).

Bøhn er metafysiker på den måde, at han mener, at man kan finde ind til verdens grundlæggende bestanddele, og at disse kan defineres klart og entydigt, så man kan forstå verden gennem logiske overvejelser. Denne præmis forekommer mig at være dybt problematisk.

Spørgsmålet om bevidsthed er også afgørende i Thomas Telvings bog Killing Sophia. Consciousness, Empathy and Reason in the Age of Intelligent Robots.

Mennesker knytter sig til robotter med menneskelignende træk, og med udviklingen af teknikker inden for kunstig intelligens og i fremstillingen af nye materialer, så vil robotter komme til at ligne mennesker mere og mere. Kan man så ikke forestille sig, at mennesker gennem empati efterhånden vil kræve, at robotter får rettigheder, som beskytter dem mod overgreb? Telving ser det som et problem, at antropomorfiseringer og empati måske kommer til at overskygge et rationelt forhold til de teknologier, mennesker benytter sig af. Empati og antropomorfisering er afgørende for menneskers forhold til robotter, men der er også et spørgsmål om, hvorvidt robotter dermed også har krav på at høre til i den moralske sfære. Det spørgsmål skal deles op i tre led.

Gennem en lang række argumenter, hvor han afsøger moralfilosofi og videnskabelige undersøgelser, kommer han frem til tre trin i en afsøgning af det rimelige eller urimelige i et krav om rettigheder til robotter.

For det første så er det oplagt, at man skal behandle sine omgivelser ordentligt. Undersøgelser viser, at hvis omgivelserne virker slidte og som om, ingen tager sig af dem, så tilskynder det andre til ikke at passe på ting. At passe på egne og andres ting er, selvom det blot er genstande, en del af den enkeltes moralitet som menneske. Derfor skal man heller ikke sparke til brødristere eller robotter, blot fordi man ikke tror, de er i stand til at føle smerte. Der er ingen grund til at gøre det.

Det andet trin består i at skelne mellem at vide og tro. Rettigheder og moralitet handler blandt andet om lidelse. Mennesker er moralske ved, at de vil minimere lidelse i verden og kan handle efter det, altså har en fri vilje. Rettigheder er en beskyttelse mod lidelse i dens forskellige former. “I agree with Bentham in saying that suffering is the relevant thing to address when it comes to morality and rights. But looking at history it seems like we do not need to knowabout the suffering in order to make rules and rights. As long as we believe it to be present…[It] is not whether they actually have an inner life” (s. 53). Det er dette, Telving opfatter som selve problemet. Menneskers tilbøjelighed til at handle ud fra en tilskrivning; en projektion af indre følelser (spejling) til genstande, der ligner en selv på nogle områder.

Det afgørende trin i Telvings argumentation imod, at robotter tilkendes rettigheder, er, at selvom historien viser, at mennesker har en tilbøjelighed til at antropomorfisere og dermed ikke interessere sig for, om robotter rent faktisk har eller blot simulerer indre tilstande, så er det en fejlslutning. For “[of course], real suffering is relevant to morality” (s. 71).

Robotter føler ikke smerte og har ikke bevidsthed, derfor skal man heller ikke tildele dem rettigheder. Men man skal alligevel behandle robotter og andre ting ordentligt, fordi måden vi behandler ting på også er en del af menneskelig moralitet.

Kunst

Christian Have har skrevet bogen Kunstig intelligens. Kunstens storhed eller fald?. Umiddelbart kunne han godt have fået en plads i den filosofiske kategori, da han blandt andet skriver: “Det vigtigste vi kan gøre – på det helt overordnede plan – er at insistere på, at vi skal bevare de egenskaber, der definerer os som filosofiske og humanistisk tænkende mennesker. Med andre ord: Vi skal lære af Sokrates – den vestlige filosofis fader – og hans eviggyldige visdom, og vi bør indbygge hans tanker og værdier i programmeringen og oplæringen af AI” (s.22). Det bliver desværre ved det – og som læser aner man  ikke, hvad han mener med det. Dette er ikke en bog for den, der er interesseret i skarpe analyser og indsigter.

Have viser, at kunstig intelligens kan anvendes som en udmærket sparringspartner – og det gælder også i kunstneriske og kreative processer. Man kan også ved hjælp af kunstnerisk intelligens få skabt værker, der kan udstilles og forbruges som kunst – i hvert fald, hvis det er forbruget, der afgør det kunstneriske indhold. Det kommer jo lidt an på, hvordan man definerer kunst, hvilket Have ikke er så interesseret i. Hans blik er mest kunst forstået som forbrug af kunstprodukter, og han gør sig mange tanker om, hvordan man kan udvikle eksempelvis film ved at få kunstig intelligens til at vække døde skuespillere “til live”, eller hvordan man ved hjælp af kunstig intelligens kan tale med fiktionskarakterer.

Men hvis kunst defineres som en fremstilling baseret på erfaringer, der bearbejdes kreativt, så bliver det klart, at kunst altid vil involvere en menneskelig dimension – om ikke andet så for at sætte en stopper for processen på et tidspunkt, hvor der er et produkt eller en plan for en fremførelse af noget. Jeg savner i bogen nogle mere grundlæggende overvejelser over, hvordan det er, Have tænker kunst – og om der er forskel på kunst og underholdning.

Til gengæld viser forfatteren gode evner til billedprompting. Men det er faktisk også det eneste positive, der er at sige om bogen – nåh nej, han skriver også indledningsvist, hvordan han har anvendt generativ kunstig intelligens for at skrive bogen.

The End

Når du læser disse linjer er der allerede kommet flere bøger om generativ kunstig intelligens – og jeg er i gang med at anmelde dem. Jeg håber, at mine anmeldelser kan gøre det lettere for andre at sortere i, hvad de skal læse, eller at anmeldelserne giver et indblik i noget af det spændende der foregår inden for feltet. Anmeldelser er både en slags forbrugsvejledninger, bedømmelser og en genvej til nogle af de indsigter, der gemmer sig i bøgerne. Men boganmeldelser kan aldrig stå i stedet for bøgerne. Hvis man vil forholde sig til dem og have et ordentligt udbytte af dem, så må man læse dem selv. Der er ingen kongevej til viden og visdom.

Referencer

Baudrillard, J. (1990). Cool Memories 1980-1985. Slagmarks Skyttegravsserie.

De nedenstående bøger linker direkte til de publicerede og noget længere anmeldelser.

Etik

Praktik

Didaktik

Skriftlighed

Samfund

Filosofi

Kunst

Ove Christensen er idehistoriker og er ansat i Digitalt Kompetenceløft (DIKO) på Københavns Professionshøjskole. Han arbejder med teknologiforståelse og med anvendelse af nye teknologier i udvikling af uddannelser og undervisning. Han har tidligere undervist på Aalborg Universitet og på læreruddannelsen i Vordingborg. I mange år har han anmeldt faglitteratur inden for filosofi, samfundsvidenskab, pædagogik og ny teknologi. For øjeblikket arbejder Ove med teknologiforståelse og anvendelse af generativ kunstig intelligens i professionsuddannelserne, når han ikke lige læser og anmelder bøger.


Del med dit netværk

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret. Krævede felter er markeret med *