Bemanningskrise?

På Arendalsuka ble det kommentert unges skepsis til KI. Det ble lagt frem som et problem at unge ikke nærmest stilte seg i kø for å ta i bruk store språkmodeller.

Kan vi stoppe opp og være litt voksne?
Store språkmodeller (LLM), som vi gjerne møter som chatboter, er egentlig bare en ordbok med en kalkulator.
Det er mer en marketing-gimmick enn det er et verktøy. La meg begrunne:

En språkmodell er egentlig bare en stor samling av data. Så er det bygget en chat-funksjon på toppen av dette. Chatboten er laget for å ta i mot instruksjoner som er naturlig språk, og svare med naturlig språk. Men chatboten er også programmert til å gjøre deg fornøyd. Hvis du er fornøyd med svaret, øker sannsynligheten for at du vil bruke den igjen.
Akkurat som Facebook er opptatt av at du skal holde deg i feeden så lenge som mulig, så er også selskapene bak de store språkmodellene opptatt av at du skal bruke chatbotene så mye som mulig.

Kostnadene som ligger til grunn for en chatbot er astronomiske. Hvis du skulle betale kostpris for Claude ville du aldri ha brukt den.
Hvis prisen skulle også gi inntjening ville ingen ha giddet å løfte et øyenbryn for dem.
Derfor er de underpriset. Selskapene bak LLMene taper milliarder hvert år.

Det er to sannsynlige scenarioer videre:
1. Selskapene går konkurs fordi forretningsmodellen er for dårlig og det er ikke mulig å tjene penger, eller
2. De skrur opp prisene slik at de ikke lenger taper penger.
Uansett utfall, så er det du som taper.
Når du har bygget hele bedriften din på LLM, eller lagt alle forretningsprosessene i LLM, og prisene skrus opp, så forsvinner gevinstene ved automatiseringen. Eller enda verre, hvis selskapet går konkurs forsvinner halve bedriften din i dragsuget.

Enda verre, så legger datasentrene som trengs for å drifte LLMer beslag på enorme ressurser. De bidrar direkte til klimakrisen, og forverrer levekårene for millioner av mennesker.

Så la oss ikke snakke om en bemanningskrise ved lav adopsjon av LLMer. La oss heller snakke om hvilke utfordringer vi står ovenfor, og finne gode og bærekraftige løsninger på disse.
Gode og bærekraftige løsninger innebærer sjelden å kaste penger etter grådige tech-selskaper, men heller kritisk tenkning, kreativitet, og grundig analyse. KI kan trolig være en del av dette arbeidet, men vi må vokte oss for å gjøre situasjonen verre.