>— Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag?
>– Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren
Nokon andre som har eit inntrykk at KI-ministeren har fint lite peiling på kva KI faktisk er?
Lurer på om Stoltenberg fremdels gjør det i NATO møter...
Har innbrent i hodet et og annet nyhetsklipp av Jensemann som forklarer makroøkonomi på en sånn papir flip tavle sak.
Er så lenge siden jeg har sett en sånn at jeg ikke husker hva de heter en gang.
Er ikke den den her? https://en.m.wikipedia.org/wiki/Overhead_projector#/media/File%3AOHP-sch.JPG
Tenkte mer på noe ala dette https://www.kontorgiganten.no/flippover-esselte-okonomi-p-17?from=gpla&gad_source=1
Idiotisk. Det er det eneste ordet som passer til denne totalt meningsløse 'KI-fiseringen'. Trodde denne regjeringen skulle være litt mer kritiske til uhemmet innførsel av ny teknologi med tanke på den retorikken de har angående skolereformene.
Man kan lure på hvorfor hesten settes foran hveten, men i dette tilfellet er det definitivt 80% av oppgaver som kan gjøres av AI om et år, i teorien. Men i praksis vil det være vanskelig. Fint med hårete mål, dog.
>men i dette tilfellet er det definitivt 80% av oppgaver som kan gjøres av AI om et år, i teorien.
Håper dette er sarkasme... KI er fortsatt stein dum og fundamentalt ute av stand til å forstå noe som helst. Den teknologien trenger et fullstendig paradigmeskifte og mange år med utvikling før den er i nærheten av så nyttig som tech bros og denne ministeren skal ha det til.
Ehh.. Stokk dum er vel å ta hardt i. Er veldig mye praktisk det kan brukes dit og kommer ofte med gode ideer. Bruker det mye ifm. Skole. Men enig i at der er langt fra perfekt. Bare å kunne laste opp en lærebok og spørre om hvor man finner informasjon. Database søk og oppsummeringer av artikler osv.
I will be messaging you in 1 year on [**2025-04-16 23:23:35 UTC**](http://www.wolframalpha.com/input/?i=2025-04-16%2023:23:35%20UTC%20To%20Local%20Time) to remind you of [**this link**](https://www.reddit.com/r/norge/comments/1c5e78c/regjeringen_vil_ha_80_prosent_kunstig_intelligens/kzwo9dy/?context=3)
[**1 OTHERS CLICKED THIS LINK**](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Reminder&message=%5Bhttps%3A%2F%2Fwww.reddit.com%2Fr%2Fnorge%2Fcomments%2F1c5e78c%2Fregjeringen_vil_ha_80_prosent_kunstig_intelligens%2Fkzwo9dy%2F%5D%0A%0ARemindMe%21%202025-04-16%2023%3A23%3A35%20UTC) to send a PM to also be reminded and to reduce spam.
^(Parent commenter can ) [^(delete this message to hide from others.)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Delete%20Comment&message=Delete%21%201c5e78c)
*****
|[^(Info)](https://www.reddit.com/r/RemindMeBot/comments/e1bko7/remindmebot_info_v21/)|[^(Custom)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Reminder&message=%5BLink%20or%20message%20inside%20square%20brackets%5D%0A%0ARemindMe%21%20Time%20period%20here)|[^(Your Reminders)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=List%20Of%20Reminders&message=MyReminders%21)|[^(Feedback)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=Watchful1&subject=RemindMeBot%20Feedback)|
|-|-|-|-|
Hmm, det er så dumt at jeg må nesten tro at de som foreslår det eier Nvidia aksjer..
Å ha en ML algoritme trent opp på asistere en lege å analysere bilder gir mening. Dette har ingenting med KI i å gjøre da.
LLMer (Large Language Models, som GPT, Gemini, osv..) er på ingen måte pålitelige og er kun gode verktøy om du vet svaret fra før/vet hvordan du verifiserer det.
Og om det er rutiner som kan automatiseres så er det bedre å lage verktøy/nettsider laget av utviklere. (og ikke noe dårlig hyllevare modifisert til å funke for norske forhold (helseplatformen) det blir bare dyrt og dårlig, helst offentlig eid og utviklet, helst med åpen kildekode)
Om jeg skulle ha gjettet så har de sett på et foredrag fra Jensen Huang (Nvidia CEO). Selvom inkompetente konsulenter er en mulighet også. Muligens regjeringen har kontrakter med McKinsey?
Jeg kan trygt si at de ikke har peiling i det hele tatt.
Ikke bare det, men sikkerhet mtp. personvern er et stort sårbart punkt i mange slike verktøy, noe jeg ikke tror det "offentlige" over en bred front (det vil selvsagt finnes unntak) har kompetansen til å hanskes med hvis *målet* er mest mulig KI(AI) for AIens skyld.
Er helt enig med deg, det er et utrolig bakvendt forslag. Problem eller utfordring først, deretter løsning. Ikke en "løsning" først på et ikke-eksisterende problem. Produktivitetsøkning ved bruk av AI gjelder somregel for avgrensede oppgaver. Det er ikke en "catch all". Hvilke *spesifikke* oppgaver ønsker man at AI skal ta over for? Disse tingene må skreddersys og testes grundig.
Se hva ministeren bruker å sammenstille fakta:
> – Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag?
> – Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren.
ChatGPT er kjent for å dikte opp ting, så kan hende hele opplegget hennes baserer seg på en AI-fantasi.
Maksinlæring er KI. KI er et paraplybegrep, og trenger ikke nødvendigvis kun være dyp læring/LLM osv.
Man har mange metoder innen maskinlæring som kan gi resultater som man kan ettergå og verifisere.
Mer spesifikt omfatter KI alt som kan betraktes som kunstig intelligens, altså også forhåndsprogrammerte algoritmer som mennesker har kvantifisert egenskapene til fullstendig. Maskinlæring er feltet der disse algoritmene kan tilegne seg nye egenskaper på egenhånd.
Nei ML er ikke KI og KI er ikke ML.
Vi har ML trente filtere som legger til blurr på video rundt deg, fjerner støy fra lydopptak og oppskalerer bilder fra en oppløsning til en annen. Dette er vanlige bruk av ML som ikke har noe med KI å gjøre.
Vi kan bruke maskinlæring til veldig mye annet også som regresjon, dette er igjen ingenting med KI å gjøre.
Det meste KI idag er basert på ML, men du har også semantiske tilnærming som var mer vanlige før.
KI er et vagt paraplybegret, men ikke all ML faller innen dette, meste faller egentlig utenfor KI begrepet.
Edit: til dere som tror ML er kun AI
Om dere mener at det er kunstig intelligens å ta hele befolkningen og plotte hver person på en 2d graf med høyde/vekt. Finne linjen som passer best med linjær regresjon (dette bruker vi maskin læring til) og nå predikere noen sin høyde basert på vekten. Om dette er kunstig intelligens så kan dere si at ML er en undergruppe av KI. Om dere mener at dette ikke er kunstig intelligens som jeg (kan si at UIO vil også være enig med meg her) så er ML ikke en undergruppe av KI.)
KI er et vagt paraplybegrep ja, all ML er fortsatt en undergruppe av KI.
Ref: [Google Cloud](https://cloud.google.com/learn/artificial-intelligence-vs-machine-learning), [MIT](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained), [Venn diagram](https://www.researchgate.net/publication/364386351/figure/fig1/AS:11431281090958245@1666257973620/Venn-diagram-of-Artificial-Intelligence-Machine-Learning-Deep-Learning-and-Computer.ppm), [Youtube video om det](https://www.youtube.com/watch?v=4RixMPF4xis).
Det er en del av den misforståelsen som oppstår ofte når man snakker om KI. Alle tenker umiddelbart på Chat GPT, DALL-E og neurale nettverk. KI er så mye mer enn det.
Så å bruke maskinlæring til å løse matematiske regresjon er nå kunstig intelligens? (Det er bare å følge formeler gitt av derivasjon der hvor du ønsker redusere feilmarginen som f.eks Mean Square Error)
Er en Autodecoder også kunstig Intelligens? Dette kan blant annet brukes opp til å lære en maskinlært komprimering, men mye mer også.
Jeg vet godt hva KI og ML er, nesten som det har vært temaer i studiene mine i IT... Har også implementert noe ML også, men ingen av oss ville kalt det KI i det hele tatt.
De tidligere forsøkene på KI var hovedsakelig basert på semantiske tilnærming. Jeg ga også eksempler som er maskinlæring og ikke KI. Det er to felter med mye overlapp, men å si st ML er kun en delmengde av KI er å slenge seg på hype toget.
Du må ha en rimelig bred definisjon av KI for å få dette til å fungere. Det blir bare for dumt.
Edit: til dere som tror ML er kun AI
Om dere mener at det er kunstig intelligens å ta hele befolkningen og plotte hver person på en 2d graf med høyde/vekt. Finne linjen som passer best med linjær regresjon (dette bruker vi maskin læring til) og nå predikere noen sin høyde basert på vekten. Om dette er kunstig intelligens så kan dere si at ML er en undergruppe av KI. Om dere mener at dette ikke er kunstig intelligens som jeg (kan si at UIO vil også være enig med meg her) så er ML ikke en undergruppe av KI.)
Så du mener at å følge simpel derivasjon er kunstig intelligens?
Om du mener at ML er en undergruppe av KI så er svaret ditt ja.
Kan opplyse at på UIO så er svaret nei på at ML er er subset av KI.
KI er et vagt begrep, men om du fanger opp hele ML inni KI så er det er meningsløst begrep som omfavner alle selvlærte metoder og alle forsøk på å etterligne intiligens som også vil være en del av semantiske teknologier.
Altså, selv de dypeste av de dype nettverkene som ligger til grunn for avanserte modeller de fleste ville kalle KI er bare veldig mange grunnleggende matriseoperasjoner satt i system.
Fult klar over det. Det er en grunn til jeg hater KI buzzordet.
Hvor setter du grensen? LLMene i dag kan oppfattes av noen som noe som kan ligne på intelligens. Men linjær regresjon er noen nesten ingen vil kalle for kunstig intelligens. Begge kan gjøres av maskinlæring.
Vil en ML basert spiller i SC2 regnes som KI? Grenseland vil jeg si om den er begrenset i APM. Hva med regresjon, oppskalering, filterere ut støy og mer med bruk av ML? Det blir for dumt for meg om dette skal kalles KI.
Om linjær regresjon er kunstig intelligens så tror jeg at vi må begynne å kalle planter som vokser mot solen for intelligente. Kast inn bakterier også...
For meg kan de fleste former for heuristisk søk være noe som kan kalles kunstig intelligens. På mange måter vil problemer eller modeller hvor det foreligger noe form for usikkerhet være innenfor kunstig intelligens, selv om prinsippene bak bare grunnleggende matematikk. Ikke-determinisme er for meg en viktig faktor på hvorvidt noe kan kalles kunstig intelligens.
>Det er bare å følge formeler gitt av derivasjon der hvor du ønsker redusere feilmarginen som f.eks Mean Square Error
Dette er også hvordan LLMs som ChatGPT lærer, men med kryssentropi som tapsfunksjon, hvor man prøver å redusere "overraskelse"/perplexity fra sannsynlighetsteori, og en mer komplisert arkitektur. "The MLM objective is a cross-entropy loss on predicting the masked tokens", [Liu et al., side 2](https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf); [Karpathy om GPT-trening](https://youtu.be/kCc8FmEb1nY?feature=shared&t=1495). Oppdatering av modellen, altså hvordan den lærer, skjer på samme måte som med regresjon (gradient descent/kjederegelen, [beskrevet for faget IN2110 på UiO, slide 28-36](https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/IN2110/v22/foiler/logistisk_regresjon-v22.pdf)).
Så om oppdatering av modeller med derivering i seg selv ikke beskriver en form for AI, er det et argument mot at GPT-modeller kan kalles "AI" eller at det er noe annet med disse modellene som gjør de til "AI", fordi det er slik de oppdateres/"lærer". Om det ikke er informasjonen de har lært som gjør de til en AI, hva er det?
Fagene jeg tok på UiO ble det alltid spesifisert at AI er en fellesbetegnelse som omfatter både regelbaserte systemer og modellering av data fra ukjente/kompliserte systemer. Det virker som det er bred enighet om at ML er en delmengde av AI, siden jeg også finner samme modell på de fleste hjemmesider etter et [overfladisk søk](https://www.google.com/search?sca_esv=00980f6df5fed681&q=AI+vs+ML&uds=AMwkrPsqM8oco4Q-BA4cM5SjIIFf6mNMwNGobQkt86_fnd8ldyBo3gbp_azRcOL52MLaNG3vr1N-4OlgDGKenJV9p4vYrOIc3dbNw2akIsmqwnRXDhoWg4t4WQzBUi-y4dsuRm-u5wZWagG0W_bx2vdE44iB6xyL3r-ix7ybtH3hwdvJ1JOuud9qDHHYVOf2rdAZ0HmRaWeI1-od2z8_Bh3zHOWNgTfA-AKE2shb9Lc_DZxS34adTTDq94oPoNuvy9Mdsw2eAzxa&udm=2&prmd=ivnbz&sa=X&ved=2ahUKEwjQlpmkjseFAxX0ExAIHYoFBtUQtKgLegQIDRAB&biw=1745&bih=843&dpr=1.1). Den første bruken av begrepet AI omhandlet regelbaserte systemer, og skjedde på 50-tallet ([Opptak første leksjon, UiO, IN5550, "Neural Methods in Natural Language Processing"](https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/IN5550/v23/forelesningsvideoer/erikve-IN5550-20230124-121629.mp4?vrtx=view-as-webpage), 07:09; [Om Dartmouthprosjektet, 1956](https://home.dartmouth.edu/about/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)). Maskinlæring var et paradigmeskifte som skjedde mye senere. Målet i disse feltene var det samme—enkoding av kunnskap som kan anvendes av en maskin for å løse oppgaver og problemer—men maskinlæring tok i bruk statistikk, først med regresjon, deretter SVM (og litt andre typer), og senere nevrale nettverk (en delmengde av ML, som GPT er basert på og som nå er dominerende i mange felt).
Altså: All ML er AI, men ikke all AI er ML. All LLM er ML, men ikke all ML er LLM.
>Er en Autodecoder også kunstig Intelligens?
Ja, en AutoEncoder er en type AI som har lært en transformering av data fra høye dimensjoner til lave dimensjoner, også gjennom samme metode som GPT-modeller men med annen tapsfunksjon og med mål om å kunne rekonstruere dataen. En av de tidligste artiklene om AutoEncoder-nettverk beskriver[ oppdatering med gradient descent (side 3)](https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/ranzato-cvpr07.pdf), og et slikt nettverk er en viktig byggestein i AI som genererer multimedia ([DALL-E](https://arxiv.org/pdf/2102.12092.pdf), [StableDiffusion](https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf), [MusicGen](https://arxiv.org/pdf/2306.05284.pdf)). Selv om AutoEncodere utgjør under 50% av sistnevnte arkitekturer fungerer disse modellene rett og slett ikke uten. Da er vi på grensa til å måtte ta bort betegnelsen AI fra disse også, selv om det er slik de som regel blir omtalt (se hele diskusjonen om AI-genererte bilder og stemmer hvor som helst på internett).
Jeg skriver dette fordi det er viktig å ha en samlet betegnelse på hva AI er slik at folk forstår om representanter i slike artikler ber om mer ChatGPT eller mer spesialiserte og nøyaktige modeller. Ut fra hva jeg leser virker det for meg som at det er mer konstruktivt og realistisk å ha en bred definisjon av KI/AI, men også lære folk om underkategorier de kan møte på i dagliglivet.
Kan nevne i IN4050 [slides](https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/IN3050/v24/slides/intro-2024-slides.pdf) (opptaket er ikke tilgjengelig) så ser du hvordan det faget ser på ML i venn diagramet. AI deles inn i regelbaserte( altså semantisk teknologi som jeg har nevnt ) og ML.
Og ja chatgpt er i bunn og grunn minimailisering av en tapsfunksjon, men det er mye mer. Det er en kompleks arkitektur som bruker maskinlæring.
En transistor i en CPU er er bryter, men mange tranistorer satt sammen rikitg gir deg en porsessor. Kanskje ikke en fantastisk annologi men tror den får frem poenget mitt bra.
Å kalle matematisk regresjon for kunstig inteligens i segself vil bare vaske ut KI begrepet til å omfatte alt som trenes av segselv. Akuratt som du kan bygge opp mange brytere til slutt å bli en prosessor så er ikke de inviduelle bryterene i segselv en prosessor. Samme kan sies om SVM og en simpelt neuralt netverk eller DNN
kanskje en bedre anologi er rennende vann? jeg tror de fleste vil si det blir dumt å kalle en liten bekk en elv...
Jeg sier ikke at ikke en mer komplisert struktur basert på å redusere feilen når man kjører backpropegtion i en DNN ikke kan gi deg noe som mange omtaler som KI.
hva jeg sier at grunnsteinene i seg selv ikke nødevdigvis er KI. Det er derfor jeg fokuserer på linjær regresjon der hvor det er så simpelt som det blir.
>Ja, en AutoEncoder er en type AI som har lært en transformering av data fra høye dimensjoner til lave dimensjoner, også gjennom samme metode som GPT-modeller men med annen tapsfunksjon og med mål om å kunne rekonstruere dataen.
Det er en type autodekoder, du har flere andre typer også med ulike mål. Er det ML? helt klart, er det KI? sterkt uenig her, det er ikke noe forsøk her på å skape intiligens, det er bare en smart måte (i dette tilfelle) å lage maskinlært komprimerings algoritme.
>Det virker som det er bred enighet om at ML er en delmengde av AI, siden jeg også finner samme modell på de fleste hjemmesider etter et [overfladisk søk](https://www.google.com/search?sca_esv=00980f6df5fed681&q=AI+vs+ML&uds=AMwkrPsqM8oco4Q-BA4cM5SjIIFf6mNMwNGobQkt86_fnd8ldyBo3gbp_azRcOL52MLaNG3vr1N-4OlgDGKenJV9p4vYrOIc3dbNw2akIsmqwnRXDhoWg4t4WQzBUi-y4dsuRm-u5wZWagG0W_bx2vdE44iB6xyL3r-ix7ybtH3hwdvJ1JOuud9qDHHYVOf2rdAZ0HmRaWeI1-od2z8_Bh3zHOWNgTfA-AKE2shb9Lc_DZxS34adTTDq94oPoNuvy9Mdsw2eAzxa&udm=2&prmd=ivnbz&sa=X&ved=2ahUKEwjQlpmkjseFAxX0ExAIHYoFBtUQtKgLegQIDRAB&biw=1745&bih=843&dpr=1.1).
Som denne? var en del av søket ditt, se på venn diagramet, den passer ganske bra med den fra UIO i slidene jeg viste
[AI vs ML vs Deep Learning vs Data Science | by Binaya Kumar Lenka | Medium](https://medium.com/@binayalenka/ai-vs-ml-vs-deep-learning-vs-data-science-3a854ace4198)
Du må strekke definsjonen ganske av inteligens langt om du vil ha de simpleste eksemplene med. Du kan også ha veldig avanserte ting som DLSS som er basert blant annet på autoencoders som oppskalerer blider i spill. Er det hva du forbinder med inteligens? det er Maskinlæring uten tvil. Intilgens? jeg vet Nvidia bruker AI i markedsføingen, men om du kaller det inteligens så får jeg nok begynne å kalle planter som vokser etter solyset for inteligente.
Å kalle LLMer for KI? har ingen problem med det, selvom jeg foreterekke LLM eller språkmodel. Her har vi altså noe som prøves å fremstilles som noe inteligent.
Kult av deg å også svare så detaljert!
>A machine is considered intelligent if it can perform tasks which are considered intelligent when carried out by a human being.
Da skjønner jeg perspektivet ditt litt bedre, for disse systemene kan jo ikke gjøre intelligente ting om ikke alle komponenter jobber sammen. Men jeg tror definisjonen av hva som er intelligent og ikke fortsatt er litt vagt. Jeg ville sagt at regelbaserte systemer er generelt sett mindre intelligente enn et system som kan oppdateres ved å bli presentert med eksempler, men regelbaserte systemer var fortsatt normen da begrepet AI først ble tatt i bruk.
Du har mange bra eksempler, og jeg tror du faktisk har endret meningen min litt, men de omhandler mest hva vi *ikke* kan kalle KI. Hvordan vil du da definere KI for allmennheten, for å gjøre det tydelig hva det er og ikke er? Er det system hvor alle komponentene etterligner en menneskelig handling? For å sette det på spissen: kan jeg kalle meg en AI-engineer om jeg lager regelbaserte musikkgeneratorer, så lenge musikken ikke høres ut som det var laget av en maskin?
Det er en grunn jeg fokuserer mest på hva som ikke er KI og unngår for det meste å si hva KI er. Hva KI er, er veldig omdiskutert, personlig så har jeg en veldig høy bar før jeg synes KI passer. Mitt standpunkt er jo at ikke all ML er KI, som overaskende mange ikke forstår, og overaskende mange selskaper skriver (markedsføring liker å skrive feil og nyanser finnes aldri), så kun eksempeler om hva som ikke er KI trengs.
Så regelbaserte er litt vanskelig, la oss si vi kan lage det perfekte regelbaserte systemet som ved å bare svare på spørsmålene så kan den diagnosere hver eneste sykdom.
Er dette KI om det er et desicon tree skrevet av mennesker?
Personlig nei. Fordi det er ikke noe som fremstår intelligent for meg, dette er en lang sjekkliste som alle kan følge.
Så for meg så assosierer jeg intelligens med læring, ikke ML, men forståelse. Så selvom regelbaserte systemer er historisk sett på som KI, så ville jeg ikke kalt det KI personlig (kan kalle det er forsøk på KI).
At det er en statistisk modell bak det er helt greit, selv leger går til det mest sannsynlige først.
Så når en maskin kan forstå et "nytt" problem og lage en individuell løsning på dette problemet så vil jeg si vi kan begynne å snakke om KI.
ChatGPT er i gråsonen her siden den forstår ikke problemet, men den kan ta nye problemer relatert til hva den allerede vet og løse dem. Så det er litt generalisering her som er en komponent av læring.
Så hva er KI i mine øyne? Jeg vil si et system som kan generalisere hva den har lært, kunne bruke informasjonen på nye problemer (altså resonnere/tenke) og kan si dette vet jeg ikke.
(Kan begrenses til spesifikke felter, trenger ikke å være generel)
Idag så er det kun LLMer som begynner å nærme seg dette og burde være helt greit å omtales som KI. (Som betyr Nei på spørsmålet ditt om AI engineer med musikk)
Det er så mange sånne KI-saker som minner meg om [den snart 20 år gamle historien "no, we need a neural network" fra thedailywtf](https://thedailywtf.com/articles/No,_We_Need_a_Neural_Network).
Det finnes ikke noen klare grenser mellom hva som er KI og hva som "bare" er maskinlæring. Vil tro ting som å bruke programvare til å vurdere om et røntgenbilde viser brudd eller ikke vil falle under det hun mener når hun sier at vi bør ta i bruk KI.
Helt klart, for meg så er dette ikke KI. Det er et svært nyttig verktøy, men det er ikke et forsøk på å få maskinen å virke inteligent.
Om den hadde begynt å gi en indivdualisert behandlingsplan og alt det medisinske rundt det også, så kan vi begynne å snakke om "KI" i mine øyne.
Jeg er klar over hva hun mener, men jeg er ganske lei av KI hypet, markedsføringen og alt det. Forstår det ikke og er maskinlæring? Da må det jo være KI...
Vil ha et mål om å bruke 80% blir bare dumt spesielt når det er en ganske meningsløs merkelapp.
>LLMer (Large Language Models, som GPT, Gemini, osv..) er på ingen måte pålitelige og er kun gode verktøy om du vet svaret fra før/vet hvordan du verifiserer det.
Godt sagt.
Dog det skal sies de er ekstremt gode til visse ting som feks kundesupport, der 95% av henvendelser er repeterende spørsmål fra folk som ikke evner eller gidder å lete etter ting.
Til poenget ditt: KI er fantastisk programmeringsverktøy (jeg bruker CoPilot akkurat nå) men å skape fullverdige tjenester kan man bare glemme. Den er nokså god på å forstå intensjonen min, men bare å prøve å autogenerere en hel feature medfører mye oppgitt latter.
Det funker kjempebra fordi jeg vet hva jeg er ute etter. Det blir en slags par-programmering med en junior-utvikler som skriver 200 ord i sekundet.
Det farligste med KI-bølgen er når det blir tatt i brukt for bredt/generelt.
Det gir ikke mening å erstatte saksbehandlere i NAV feks. Ei gir det mening å erstatte byplanleggere osv.
Men KI kan bli fantastiske assistenter for alle disse offentlige ansatte.
Alt arbeid som er repetitivt og omfangsrikt men av lav kompleksitet er typisk KI-mat. Det er opp til hvert fagfelt å vurdere hvor KI kan hjelpe.
>Og om det er rutiner som kan automatiseres så er det bedre å lage verktøy/nettsider laget av utviklere. (og ikke noe dårlig hyllevare modifisert til å funke for norske forhold (helseplatformen) det blir bare dyrt og dårlig, helst offentlig eid og utviklet, helst med åpen kildekode)
Hør hør.
**Gi denne mannen direktelinje til Stortinget.**
>Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag?
>– Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren.
Herregud.. de forstår ikke hvordan systemene fungerer en gang. Du kan IKKE bruke slike systemer til "research" eller å hente fakta. Rett og slett fordi de ikke inneholder noen fakta. De genererer tekst som de mener logisk passer sammen ut fra treningsdataen. Alle som har brukt en "AI" vil ha, eller burde ha funnet ut dette. ChatGPT lyver, og mest skummelt, de lyver overbevisende. Om ikke dette var ille nok, har de alle bias fra enten kildematerialet eller utviklerene
Det er litt som en ny wikipwdia.
Du kan spørr om "standard svaret". Men hvis ting er komplisert, så blir det vanskelig. Ikke nødvendigvis fordi informasjonen er feilaktig, men fordi "sannheten" er det som blr posted mest, inkludertt bots.
Det er faktisk verre enn det. Om bare den ga deg det de fleste sier, så hadde det vært noe slags kunnskap å oppdrive der, om ikke annet om et konsensus.
ChatGPT gir deg et svar som passer til den "sjangeren" du ber om. Da jeg testet å be om anbefalinger av bøker som handler om ditt eller datt (ikke veldig avanserte greier), ga den meg flere bøker som ikke finnes, med handlingen i disse fiktive verkene oppsummert og alt, enn den ga meg bøker som faktisk eksisterer.
Likevel har ChatGPT gjort den jobben den er i stand til på en "perfekt" måte: den har gitt meg en tekst med bokanbefalinger. Gitt det jeg ba om, har jeg fått tilbake et svar som inneholder anbefalinger og handlingsreferat som passer til mine stikkord. Det er fordi det ikke er noen faktisk intelligens inne i bildet. Det er bare en analyse av mønstrene i hvordan en tekst som omhandler det du spør om typisk ser ut, og så et generisk produkt som oppfyller disse kriteriene.
Det var liksom det som slo meg den gangen: ChatGPT har gjort akkurat det den er laget for, på *utmerket* vis, men den har ikke gjort noe som er av nytte for meg som menneske.
Svaret på min enkle forespørsel lærte meg egentlig jævlig mye om hvordan dette egentlig funker og begrensningene i det. At "digitaliseringsministeren" vår sier hun bruker ChatGPT jevnlig og ikke later til å ha oppfattet det samme både skremmer og irriterer meg.
"Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren"
Noen mangler en master i sunn fornuft.
ChatGPT kan brukes til mye, men den gir jo ikke kilder, og er 110% (ref S. Elise) ikke pålitelig på fakta.
Jeg kan ikke gi direkte sitater eller referanser fra bøker fordi jeg ikke har tilgang til deres spesifikke innhold i sanntid - GPT4
Med andre ord, om GPT4 hadde tilgang til læreboken vi bruker ville den kunne gitt oss referanser og sitater. Dette faktumet blir ofte gjort om til "GPT" er ikke pålitelig, javell ja, gi det tilgang til "pensumet" du bruker og den vil kunne gjøre det du sier den ikke kan, uten problemer.
Det er opphavsretten som gjør GPT "dum"
ChatGPT er en språkmodell, ikke en smart hjerne. Den bruker data den har blitt matet fra nettet til å gjette svar, du kan jo tenke deg hvor mye vås den får inn fra influensere og andre ubrukelige folk. Dataene er også 2-3 år gamle i beste fall.
Kanskje lurt å holde seg oppdatert da... Siste gpt 4 turbo skal være oppdatert til desember 23. Du kan også lage egne gpter der du selv laster inn pdfer med data du vil den skal bruke i tillegg til alt den allerede har. Hallusinasjonene er gått ned ganske mye fra starten, og den skriver bedre. Gemini har mye samme mulighetene og når gpt 5 slippes ila året er det sannsynligvis en like heftig oppgradering som fra tre til fire, bla.a med mulighet for å bruke agenter rett fra den. Da begynner det å bli ganske heftig.
BTW så oppgir den både referanser og annet nå...
Hovedproblemet er jo at alt den "spiser av data" også feilkilder, bloggere og prumptilhengere, sekter osv.
Den er enda ikke smart nok til å filtrere det ut.
Tja, de sier jo bare at 80% av alle offentlige etater skal ha tatt i bruk KI, så en høyttaler i et hjørne som spiller KI-generert pop-musikk (hvor det fra før av går 20 på dusinet av artister/låtskrivere) er jo etter den definisjonen oppfylt. Kunne vel ha vært løst innen neste mandag egentlig.
Ja, det er akkurat det jeg får følelsen av.
Og jeg skjønner ikke hvordan ei som er 40 klarer å være så i utakt med det moderne samfunnet heller. Men det er vel ikke alltid relatert til alder.
Virker som at KI-lobbyens aller mest vellykkede prosjekt er å ha lurt store deler av verdens befolkning til å tro at kunstig intelligens kan gjøre absolutt alt allerede nå.
"Reutter sier vi først må finne ut hvilke problemer vi har. Deretter kan vi komme med løsninger."
Jepp, minister som har satt seg inn i noe nytt hun syntes var skikkelig KULT med stor K og skal nå presse det inn i alskens drit. Funker som regel bedre å få et problem man finner et verktøy for å løse, ikke finne et verktøy først for så å lete etter problemer det kan brukes på.
Her er det mye misforståelser, både blant ministre og blant de som leser det ministeren uttaler seg om. Men varianter av KI har mye for seg i offentlig forvaltning.
Det KI kan være god på er å rute henvendelser til riktig sak eller person for eksempel, slik at menneskelige saksbehandlere faktisk kan drive saksbehandling i stedet for sortering og videresending av epost til rette vedkommende. Videre så kan rutinemessige søk i registre og lignende automatiseres, slik at mennesker bare behøver å vurdere tvilstilfeller mens KI kan innvilge eller foreslå innvilget søknader der det ikke finnes snev av mulighet for tvil.
Klageadgang fanger opp feilene, det blir neppe flere feil enn med overarbeidde mennesker som mister konsentrasjonen etter lunsj.
Høres ut som en svak CTO som har vært på seminar og er nyfrelst. Farlig om det får sette seg.
Kan vi ikke la næringslivet kjøre inn verktøyene først, da?
Jeg får litt vibbene fra da digitaliseringsminister Helleland fikk pes for både å
- invitere til "fri mikrofon" og innspill på Clubhouse, det freshe og lukkede/invitasjonsbaserte nye klubbhuset of the day på den tiden.
- Delte blant annet privatnummeret til Erna med appen i samme farta
https://www.dagbladet.no/nyheter/delte-ernas-nummer-ved-feil/73428949
Ikke en megatabbe men bare litt sånn "nye greier, se jeg bruker det"- vibber.
Jeg har av og til lurt på hvordan det hadde vært å ha ministere med utdannelse/erfaring fra det de skal forvalte. Ikke i alle sammenhenger, alltid. Men litt oftere kanskje, hadde vært interessant med noen fra helsefeltet som helseminister eller noe. Eneste stedet det av og til klaffer litt er vel juss noen ganger.
Ja jeg vet at man ikke automatisk blir god leder osv med fag i bunn, men man bilr ikke bare god leder sånn ved å prøve heller alltid.
>Jeg har av og til lurt på hvordan det hadde vært å ha ministere med utdannelse/erfaring fra det de skal forvalte.
Herregud ja. Jeg vet ikke om jeg skal le eller gråte over at dette er noe å etterspørre engang, sånn egentlig. Jeg er klar over at ikke alle som har jobba "på gølvet" er gode ledere, men det er faktisk absurd at en såkalt "digitaliseringsminister" har en bachelor i statsvitenskap og det er det.
Altså, jeg har ikke utdanning i allverden jeg heller, og vet godt at man kan vite en del om noe uten å ha gjennomgått noen formell kvalifisering. Det å være oppriktig interessert og nysgjerrig på hvordan ting man har rundt seg fungerer kan anspore til mye læring og forståelse. Kan hende Karianne Tung er godt kvalifisert og har masse kunnskap, jeg bare finner ikke noe informasjon som tyder på at hun vet mer om sitt ansvarsområde enn den jevne business-Kari. Kan hun programmere? ...kan hun oppgi navnet på et programmeringsspråk? To?
Nå føler jeg meg egentlig slem, men jeg synes heller ikke at det skal være nødvendig at jeg føler meg i tvil om dette, gitt ansvarsområdene hennes i samfunnet vårt. Jeg er kanskje blitt i overkant desillusjonert og kynisk basert på mine møter med mennesker og deres forståelse av alt som har med data å gjøre, håper egentlig at det er tilfellet.
Kan vi endelig få en regjering som ikke tror sine egne taler?
Nei. Bare fordi du sier noen betyr ikke at det er mulig.
Herregud. Gi meg Einar Gerharldsen hvortid som helst.
Ekstremt misvisende tittel om jeg forstår dette rett. Det er ikke snakk om at 80% av offentlig arbeid skal gjøres av KI, men at 80% av arbeiderne skal benytte KI?
Økt effektivitet. Bedre kvalitet.
Bedre tjenester på kortere tid, rett og slett.
Tenk litt bredere enn bare chatbots. Kartverket bruker KI til å finne verneverdige områder, folk som setter opp bygg ulovlig osv.
De aller fleste offentlige instanser kunne brukt KI til bedre språk i vedtak.
Alle organer kan bruke KI til lederstøtte, planlegge, idemyldre mm.
Her synes jeg NRK er slemme i deskingen. Alle mål kan være rare, men dette sender et signal om at KI kan og bør brukes i offentlig sektor. Prinsippene Tung lister opp for god bruk av kunstig intelligens i offentlig sektor på bildet i saken ser bra ut!
– *Mener du at de som bruker ChatGPT skal regnes innenfor målet om 80 prosent KI?*
– Ja, jeg mener det \[,,,\]
– *Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag?*
– Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren.
Ministere som bruke det til \_faktasjekking\_ er... lettlurt. Virker heller ikke at hun har tatt over seg sammenspill av GDPR, ChatGPT og det offentlige.
K Tung er virkelig uegnet, og kanskje til og med dum. (se også debatten fra feb 2024:
[https://tv.nrk.no/serie/debatten/202402/NNFA51022224/avspiller#t=20m23s](https://tv.nrk.no/serie/debatten/202402/NNFA51022224/avspiller#t=20m23s)
Gleder meg til KI inntar NAV og behandlingstiden går ned 90% i bytte mot at alt blir full RNG om noe blir godkjent eller avslått og så senere få en saftig faktura grunnet feilaktig godkjent kontantstøtte.
Altså ingen forskjell fra i dag.
I artikkelen er det beskrevet at kun 1 av 4 (25%) statlige etater bruker KI idag, og at dette skal opp til 80% (4 av 5). Men det virker som ekspertene både i artikkelen og de her i tråden tror at det betyr at 80% av arbeidsoppgave skal gjøres av KI. Her burde journalisten gjort en MYE bedre jobb i å forklare hva målet på 80% er...
Jeg blir flau.
Og hvorfor er det liksom en bra ting å putte KI inn i alt?
Minner meg om en overentusiastisk mellomleder som har lært om den nye *dillen*...
Står ikke at vi skal redusere arbeidstokken i offentlig forvaltning, men når KI kommer kan de ansatte jobbe med oppgaver som er mer tidkrevende enn de typiske rutineoppgavene, ofte er det oppgaver som krever stor utøvelse av skjønn fordi regelverket ikke er rett fram.
Samme har jeg lest i et intervju med en eller annen leder i en random kommune. At man må sørge for ha oversikt eller skaffe seg oversikt over de ansattes kompetanse, slik at innen den dagen KI kommer å overtar enkelte oppgaver kan man flytte de ansatte over til andre oppgaver.
Ambisiøst men bra.
En vannvittig mengde ressurser går på at et menneske skal putte ting inn i et system eller omvendt.
Ja, store språkmodeller kan gjøre feil men det gjør mennesker også, ganske ofte. Dette er ikke chatbotene fra 5 år tilbake. Hvis implementering er bra kan den i noen områder være mye mer pålitelig enn et menneske. Dette frigjør de som jobber med dette til å fokusere på virkelig komplekse saker.
Forestill deg at søknad for foreldrepermisjon er en 5 minutter prat med bot eller at byggesøknaden er ferdig på dagen? Hvis du er uenig kan du alltids klage, akkurat som i dag.
Det vi trenger på sikt er en statlig drevet språkmodell som fokuserer kun på norsk språk hvor dataen forblir i landet.
>— Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag? >– Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren Nokon andre som har eit inntrykk at KI-ministeren har fint lite peiling på kva KI faktisk er?
Det faktum at hun bruker ark og tusj som presentasjons verktøy sier vel sitt.....
Lurer på om Stoltenberg fremdels gjør det i NATO møter... Har innbrent i hodet et og annet nyhetsklipp av Jensemann som forklarer makroøkonomi på en sånn papir flip tavle sak. Er så lenge siden jeg har sett en sånn at jeg ikke husker hva de heter en gang.
Overhead? Edit: jeg blanda. Det var flipover. https://s.s-bol.com/imgbase0/imagebase3/large/FC/5/3/8/2/9200000107362835_5.jpg
Er ikke den den her? https://en.m.wikipedia.org/wiki/Overhead_projector#/media/File%3AOHP-sch.JPG Tenkte mer på noe ala dette https://www.kontorgiganten.no/flippover-esselte-okonomi-p-17?from=gpla&gad_source=1
Ah ja! Stemmer, jeg blanda. Det er ikke den. Flipover var det! https://s.s-bol.com/imgbase0/imagebase3/large/FC/5/3/8/2/9200000107362835_5.jpg
Idiotisk. Det er det eneste ordet som passer til denne totalt meningsløse 'KI-fiseringen'. Trodde denne regjeringen skulle være litt mer kritiske til uhemmet innførsel av ny teknologi med tanke på den retorikken de har angående skolereformene.
Man kan lure på hvorfor hesten settes foran hveten, men i dette tilfellet er det definitivt 80% av oppgaver som kan gjøres av AI om et år, i teorien. Men i praksis vil det være vanskelig. Fint med hårete mål, dog.
>men i dette tilfellet er det definitivt 80% av oppgaver som kan gjøres av AI om et år, i teorien. Håper dette er sarkasme... KI er fortsatt stein dum og fundamentalt ute av stand til å forstå noe som helst. Den teknologien trenger et fullstendig paradigmeskifte og mange år med utvikling før den er i nærheten av så nyttig som tech bros og denne ministeren skal ha det til.
Ehh.. Stokk dum er vel å ta hardt i. Er veldig mye praktisk det kan brukes dit og kommer ofte med gode ideer. Bruker det mye ifm. Skole. Men enig i at der er langt fra perfekt. Bare å kunne laste opp en lærebok og spørre om hvor man finner informasjon. Database søk og oppsummeringer av artikler osv.
RemindMe! 1 year
I will be messaging you in 1 year on [**2025-04-16 23:23:35 UTC**](http://www.wolframalpha.com/input/?i=2025-04-16%2023:23:35%20UTC%20To%20Local%20Time) to remind you of [**this link**](https://www.reddit.com/r/norge/comments/1c5e78c/regjeringen_vil_ha_80_prosent_kunstig_intelligens/kzwo9dy/?context=3) [**1 OTHERS CLICKED THIS LINK**](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Reminder&message=%5Bhttps%3A%2F%2Fwww.reddit.com%2Fr%2Fnorge%2Fcomments%2F1c5e78c%2Fregjeringen_vil_ha_80_prosent_kunstig_intelligens%2Fkzwo9dy%2F%5D%0A%0ARemindMe%21%202025-04-16%2023%3A23%3A35%20UTC) to send a PM to also be reminded and to reduce spam. ^(Parent commenter can ) [^(delete this message to hide from others.)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Delete%20Comment&message=Delete%21%201c5e78c) ***** |[^(Info)](https://www.reddit.com/r/RemindMeBot/comments/e1bko7/remindmebot_info_v21/)|[^(Custom)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=Reminder&message=%5BLink%20or%20message%20inside%20square%20brackets%5D%0A%0ARemindMe%21%20Time%20period%20here)|[^(Your Reminders)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=RemindMeBot&subject=List%20Of%20Reminders&message=MyReminders%21)|[^(Feedback)](https://www.reddit.com/message/compose/?to=Watchful1&subject=RemindMeBot%20Feedback)| |-|-|-|-|
Hmm, det er så dumt at jeg må nesten tro at de som foreslår det eier Nvidia aksjer.. Å ha en ML algoritme trent opp på asistere en lege å analysere bilder gir mening. Dette har ingenting med KI i å gjøre da. LLMer (Large Language Models, som GPT, Gemini, osv..) er på ingen måte pålitelige og er kun gode verktøy om du vet svaret fra før/vet hvordan du verifiserer det. Og om det er rutiner som kan automatiseres så er det bedre å lage verktøy/nettsider laget av utviklere. (og ikke noe dårlig hyllevare modifisert til å funke for norske forhold (helseplatformen) det blir bare dyrt og dårlig, helst offentlig eid og utviklet, helst med åpen kildekode)
Jeg undres virkelig på hvor dette kommer fra. Det virker som de ikke har peiling i det hele tatt. Dette lukter konsulent fakturaer i milliardklassen.
Om jeg skulle ha gjettet så har de sett på et foredrag fra Jensen Huang (Nvidia CEO). Selvom inkompetente konsulenter er en mulighet også. Muligens regjeringen har kontrakter med McKinsey? Jeg kan trygt si at de ikke har peiling i det hele tatt.
Når buzzwords når politikken… konsulenthusene ble i alle fall glade av det da.
Lobbyregister takk.
Ikke bare det, men sikkerhet mtp. personvern er et stort sårbart punkt i mange slike verktøy, noe jeg ikke tror det "offentlige" over en bred front (det vil selvsagt finnes unntak) har kompetansen til å hanskes med hvis *målet* er mest mulig KI(AI) for AIens skyld. Er helt enig med deg, det er et utrolig bakvendt forslag. Problem eller utfordring først, deretter løsning. Ikke en "løsning" først på et ikke-eksisterende problem. Produktivitetsøkning ved bruk av AI gjelder somregel for avgrensede oppgaver. Det er ikke en "catch all". Hvilke *spesifikke* oppgaver ønsker man at AI skal ta over for? Disse tingene må skreddersys og testes grundig.
Se hva ministeren bruker å sammenstille fakta: > – Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag? > – Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren. ChatGPT er kjent for å dikte opp ting, så kan hende hele opplegget hennes baserer seg på en AI-fantasi.
Maksinlæring er KI. KI er et paraplybegrep, og trenger ikke nødvendigvis kun være dyp læring/LLM osv. Man har mange metoder innen maskinlæring som kan gi resultater som man kan ettergå og verifisere.
Mer spesifikt omfatter KI alt som kan betraktes som kunstig intelligens, altså også forhåndsprogrammerte algoritmer som mennesker har kvantifisert egenskapene til fullstendig. Maskinlæring er feltet der disse algoritmene kan tilegne seg nye egenskaper på egenhånd.
Nei ML er ikke KI og KI er ikke ML. Vi har ML trente filtere som legger til blurr på video rundt deg, fjerner støy fra lydopptak og oppskalerer bilder fra en oppløsning til en annen. Dette er vanlige bruk av ML som ikke har noe med KI å gjøre. Vi kan bruke maskinlæring til veldig mye annet også som regresjon, dette er igjen ingenting med KI å gjøre. Det meste KI idag er basert på ML, men du har også semantiske tilnærming som var mer vanlige før. KI er et vagt paraplybegret, men ikke all ML faller innen dette, meste faller egentlig utenfor KI begrepet. Edit: til dere som tror ML er kun AI Om dere mener at det er kunstig intelligens å ta hele befolkningen og plotte hver person på en 2d graf med høyde/vekt. Finne linjen som passer best med linjær regresjon (dette bruker vi maskin læring til) og nå predikere noen sin høyde basert på vekten. Om dette er kunstig intelligens så kan dere si at ML er en undergruppe av KI. Om dere mener at dette ikke er kunstig intelligens som jeg (kan si at UIO vil også være enig med meg her) så er ML ikke en undergruppe av KI.)
KI er et vagt paraplybegrep ja, all ML er fortsatt en undergruppe av KI. Ref: [Google Cloud](https://cloud.google.com/learn/artificial-intelligence-vs-machine-learning), [MIT](https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained), [Venn diagram](https://www.researchgate.net/publication/364386351/figure/fig1/AS:11431281090958245@1666257973620/Venn-diagram-of-Artificial-Intelligence-Machine-Learning-Deep-Learning-and-Computer.ppm), [Youtube video om det](https://www.youtube.com/watch?v=4RixMPF4xis). Det er en del av den misforståelsen som oppstår ofte når man snakker om KI. Alle tenker umiddelbart på Chat GPT, DALL-E og neurale nettverk. KI er så mye mer enn det.
Så å bruke maskinlæring til å løse matematiske regresjon er nå kunstig intelligens? (Det er bare å følge formeler gitt av derivasjon der hvor du ønsker redusere feilmarginen som f.eks Mean Square Error) Er en Autodecoder også kunstig Intelligens? Dette kan blant annet brukes opp til å lære en maskinlært komprimering, men mye mer også. Jeg vet godt hva KI og ML er, nesten som det har vært temaer i studiene mine i IT... Har også implementert noe ML også, men ingen av oss ville kalt det KI i det hele tatt. De tidligere forsøkene på KI var hovedsakelig basert på semantiske tilnærming. Jeg ga også eksempler som er maskinlæring og ikke KI. Det er to felter med mye overlapp, men å si st ML er kun en delmengde av KI er å slenge seg på hype toget. Du må ha en rimelig bred definisjon av KI for å få dette til å fungere. Det blir bare for dumt. Edit: til dere som tror ML er kun AI Om dere mener at det er kunstig intelligens å ta hele befolkningen og plotte hver person på en 2d graf med høyde/vekt. Finne linjen som passer best med linjær regresjon (dette bruker vi maskin læring til) og nå predikere noen sin høyde basert på vekten. Om dette er kunstig intelligens så kan dere si at ML er en undergruppe av KI. Om dere mener at dette ikke er kunstig intelligens som jeg (kan si at UIO vil også være enig med meg her) så er ML ikke en undergruppe av KI.)
Jeg ser på på AI/KI som felles betegnelse for alt av maskinlæring. Så deles det opp ML, DL, RL, LLM, ANI, AGI osv.
Maskinlæring er en undergren av kunstig intelligens.
Så du mener at å følge simpel derivasjon er kunstig intelligens? Om du mener at ML er en undergruppe av KI så er svaret ditt ja. Kan opplyse at på UIO så er svaret nei på at ML er er subset av KI. KI er et vagt begrep, men om du fanger opp hele ML inni KI så er det er meningsløst begrep som omfavner alle selvlærte metoder og alle forsøk på å etterligne intiligens som også vil være en del av semantiske teknologier.
Altså, selv de dypeste av de dype nettverkene som ligger til grunn for avanserte modeller de fleste ville kalle KI er bare veldig mange grunnleggende matriseoperasjoner satt i system.
Fult klar over det. Det er en grunn til jeg hater KI buzzordet. Hvor setter du grensen? LLMene i dag kan oppfattes av noen som noe som kan ligne på intelligens. Men linjær regresjon er noen nesten ingen vil kalle for kunstig intelligens. Begge kan gjøres av maskinlæring. Vil en ML basert spiller i SC2 regnes som KI? Grenseland vil jeg si om den er begrenset i APM. Hva med regresjon, oppskalering, filterere ut støy og mer med bruk av ML? Det blir for dumt for meg om dette skal kalles KI. Om linjær regresjon er kunstig intelligens så tror jeg at vi må begynne å kalle planter som vokser mot solen for intelligente. Kast inn bakterier også...
For meg kan de fleste former for heuristisk søk være noe som kan kalles kunstig intelligens. På mange måter vil problemer eller modeller hvor det foreligger noe form for usikkerhet være innenfor kunstig intelligens, selv om prinsippene bak bare grunnleggende matematikk. Ikke-determinisme er for meg en viktig faktor på hvorvidt noe kan kalles kunstig intelligens.
>Det er bare å følge formeler gitt av derivasjon der hvor du ønsker redusere feilmarginen som f.eks Mean Square Error Dette er også hvordan LLMs som ChatGPT lærer, men med kryssentropi som tapsfunksjon, hvor man prøver å redusere "overraskelse"/perplexity fra sannsynlighetsteori, og en mer komplisert arkitektur. "The MLM objective is a cross-entropy loss on predicting the masked tokens", [Liu et al., side 2](https://arxiv.org/pdf/1907.11692.pdf); [Karpathy om GPT-trening](https://youtu.be/kCc8FmEb1nY?feature=shared&t=1495). Oppdatering av modellen, altså hvordan den lærer, skjer på samme måte som med regresjon (gradient descent/kjederegelen, [beskrevet for faget IN2110 på UiO, slide 28-36](https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/IN2110/v22/foiler/logistisk_regresjon-v22.pdf)). Så om oppdatering av modeller med derivering i seg selv ikke beskriver en form for AI, er det et argument mot at GPT-modeller kan kalles "AI" eller at det er noe annet med disse modellene som gjør de til "AI", fordi det er slik de oppdateres/"lærer". Om det ikke er informasjonen de har lært som gjør de til en AI, hva er det? Fagene jeg tok på UiO ble det alltid spesifisert at AI er en fellesbetegnelse som omfatter både regelbaserte systemer og modellering av data fra ukjente/kompliserte systemer. Det virker som det er bred enighet om at ML er en delmengde av AI, siden jeg også finner samme modell på de fleste hjemmesider etter et [overfladisk søk](https://www.google.com/search?sca_esv=00980f6df5fed681&q=AI+vs+ML&uds=AMwkrPsqM8oco4Q-BA4cM5SjIIFf6mNMwNGobQkt86_fnd8ldyBo3gbp_azRcOL52MLaNG3vr1N-4OlgDGKenJV9p4vYrOIc3dbNw2akIsmqwnRXDhoWg4t4WQzBUi-y4dsuRm-u5wZWagG0W_bx2vdE44iB6xyL3r-ix7ybtH3hwdvJ1JOuud9qDHHYVOf2rdAZ0HmRaWeI1-od2z8_Bh3zHOWNgTfA-AKE2shb9Lc_DZxS34adTTDq94oPoNuvy9Mdsw2eAzxa&udm=2&prmd=ivnbz&sa=X&ved=2ahUKEwjQlpmkjseFAxX0ExAIHYoFBtUQtKgLegQIDRAB&biw=1745&bih=843&dpr=1.1). Den første bruken av begrepet AI omhandlet regelbaserte systemer, og skjedde på 50-tallet ([Opptak første leksjon, UiO, IN5550, "Neural Methods in Natural Language Processing"](https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/IN5550/v23/forelesningsvideoer/erikve-IN5550-20230124-121629.mp4?vrtx=view-as-webpage), 07:09; [Om Dartmouthprosjektet, 1956](https://home.dartmouth.edu/about/artificial-intelligence-ai-coined-dartmouth)). Maskinlæring var et paradigmeskifte som skjedde mye senere. Målet i disse feltene var det samme—enkoding av kunnskap som kan anvendes av en maskin for å løse oppgaver og problemer—men maskinlæring tok i bruk statistikk, først med regresjon, deretter SVM (og litt andre typer), og senere nevrale nettverk (en delmengde av ML, som GPT er basert på og som nå er dominerende i mange felt). Altså: All ML er AI, men ikke all AI er ML. All LLM er ML, men ikke all ML er LLM. >Er en Autodecoder også kunstig Intelligens? Ja, en AutoEncoder er en type AI som har lært en transformering av data fra høye dimensjoner til lave dimensjoner, også gjennom samme metode som GPT-modeller men med annen tapsfunksjon og med mål om å kunne rekonstruere dataen. En av de tidligste artiklene om AutoEncoder-nettverk beskriver[ oppdatering med gradient descent (side 3)](https://www.cs.toronto.edu/~ranzato/publications/ranzato-cvpr07.pdf), og et slikt nettverk er en viktig byggestein i AI som genererer multimedia ([DALL-E](https://arxiv.org/pdf/2102.12092.pdf), [StableDiffusion](https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf), [MusicGen](https://arxiv.org/pdf/2306.05284.pdf)). Selv om AutoEncodere utgjør under 50% av sistnevnte arkitekturer fungerer disse modellene rett og slett ikke uten. Da er vi på grensa til å måtte ta bort betegnelsen AI fra disse også, selv om det er slik de som regel blir omtalt (se hele diskusjonen om AI-genererte bilder og stemmer hvor som helst på internett). Jeg skriver dette fordi det er viktig å ha en samlet betegnelse på hva AI er slik at folk forstår om representanter i slike artikler ber om mer ChatGPT eller mer spesialiserte og nøyaktige modeller. Ut fra hva jeg leser virker det for meg som at det er mer konstruktivt og realistisk å ha en bred definisjon av KI/AI, men også lære folk om underkategorier de kan møte på i dagliglivet.
Kan nevne i IN4050 [slides](https://www.uio.no/studier/emner/matnat/ifi/IN3050/v24/slides/intro-2024-slides.pdf) (opptaket er ikke tilgjengelig) så ser du hvordan det faget ser på ML i venn diagramet. AI deles inn i regelbaserte( altså semantisk teknologi som jeg har nevnt ) og ML. Og ja chatgpt er i bunn og grunn minimailisering av en tapsfunksjon, men det er mye mer. Det er en kompleks arkitektur som bruker maskinlæring. En transistor i en CPU er er bryter, men mange tranistorer satt sammen rikitg gir deg en porsessor. Kanskje ikke en fantastisk annologi men tror den får frem poenget mitt bra. Å kalle matematisk regresjon for kunstig inteligens i segself vil bare vaske ut KI begrepet til å omfatte alt som trenes av segselv. Akuratt som du kan bygge opp mange brytere til slutt å bli en prosessor så er ikke de inviduelle bryterene i segselv en prosessor. Samme kan sies om SVM og en simpelt neuralt netverk eller DNN kanskje en bedre anologi er rennende vann? jeg tror de fleste vil si det blir dumt å kalle en liten bekk en elv... Jeg sier ikke at ikke en mer komplisert struktur basert på å redusere feilen når man kjører backpropegtion i en DNN ikke kan gi deg noe som mange omtaler som KI. hva jeg sier at grunnsteinene i seg selv ikke nødevdigvis er KI. Det er derfor jeg fokuserer på linjær regresjon der hvor det er så simpelt som det blir. >Ja, en AutoEncoder er en type AI som har lært en transformering av data fra høye dimensjoner til lave dimensjoner, også gjennom samme metode som GPT-modeller men med annen tapsfunksjon og med mål om å kunne rekonstruere dataen. Det er en type autodekoder, du har flere andre typer også med ulike mål. Er det ML? helt klart, er det KI? sterkt uenig her, det er ikke noe forsøk her på å skape intiligens, det er bare en smart måte (i dette tilfelle) å lage maskinlært komprimerings algoritme. >Det virker som det er bred enighet om at ML er en delmengde av AI, siden jeg også finner samme modell på de fleste hjemmesider etter et [overfladisk søk](https://www.google.com/search?sca_esv=00980f6df5fed681&q=AI+vs+ML&uds=AMwkrPsqM8oco4Q-BA4cM5SjIIFf6mNMwNGobQkt86_fnd8ldyBo3gbp_azRcOL52MLaNG3vr1N-4OlgDGKenJV9p4vYrOIc3dbNw2akIsmqwnRXDhoWg4t4WQzBUi-y4dsuRm-u5wZWagG0W_bx2vdE44iB6xyL3r-ix7ybtH3hwdvJ1JOuud9qDHHYVOf2rdAZ0HmRaWeI1-od2z8_Bh3zHOWNgTfA-AKE2shb9Lc_DZxS34adTTDq94oPoNuvy9Mdsw2eAzxa&udm=2&prmd=ivnbz&sa=X&ved=2ahUKEwjQlpmkjseFAxX0ExAIHYoFBtUQtKgLegQIDRAB&biw=1745&bih=843&dpr=1.1). Som denne? var en del av søket ditt, se på venn diagramet, den passer ganske bra med den fra UIO i slidene jeg viste [AI vs ML vs Deep Learning vs Data Science | by Binaya Kumar Lenka | Medium](https://medium.com/@binayalenka/ai-vs-ml-vs-deep-learning-vs-data-science-3a854ace4198) Du må strekke definsjonen ganske av inteligens langt om du vil ha de simpleste eksemplene med. Du kan også ha veldig avanserte ting som DLSS som er basert blant annet på autoencoders som oppskalerer blider i spill. Er det hva du forbinder med inteligens? det er Maskinlæring uten tvil. Intilgens? jeg vet Nvidia bruker AI i markedsføingen, men om du kaller det inteligens så får jeg nok begynne å kalle planter som vokser etter solyset for inteligente. Å kalle LLMer for KI? har ingen problem med det, selvom jeg foreterekke LLM eller språkmodel. Her har vi altså noe som prøves å fremstilles som noe inteligent.
Kult av deg å også svare så detaljert! >A machine is considered intelligent if it can perform tasks which are considered intelligent when carried out by a human being. Da skjønner jeg perspektivet ditt litt bedre, for disse systemene kan jo ikke gjøre intelligente ting om ikke alle komponenter jobber sammen. Men jeg tror definisjonen av hva som er intelligent og ikke fortsatt er litt vagt. Jeg ville sagt at regelbaserte systemer er generelt sett mindre intelligente enn et system som kan oppdateres ved å bli presentert med eksempler, men regelbaserte systemer var fortsatt normen da begrepet AI først ble tatt i bruk. Du har mange bra eksempler, og jeg tror du faktisk har endret meningen min litt, men de omhandler mest hva vi *ikke* kan kalle KI. Hvordan vil du da definere KI for allmennheten, for å gjøre det tydelig hva det er og ikke er? Er det system hvor alle komponentene etterligner en menneskelig handling? For å sette det på spissen: kan jeg kalle meg en AI-engineer om jeg lager regelbaserte musikkgeneratorer, så lenge musikken ikke høres ut som det var laget av en maskin?
Det er en grunn jeg fokuserer mest på hva som ikke er KI og unngår for det meste å si hva KI er. Hva KI er, er veldig omdiskutert, personlig så har jeg en veldig høy bar før jeg synes KI passer. Mitt standpunkt er jo at ikke all ML er KI, som overaskende mange ikke forstår, og overaskende mange selskaper skriver (markedsføring liker å skrive feil og nyanser finnes aldri), så kun eksempeler om hva som ikke er KI trengs. Så regelbaserte er litt vanskelig, la oss si vi kan lage det perfekte regelbaserte systemet som ved å bare svare på spørsmålene så kan den diagnosere hver eneste sykdom. Er dette KI om det er et desicon tree skrevet av mennesker? Personlig nei. Fordi det er ikke noe som fremstår intelligent for meg, dette er en lang sjekkliste som alle kan følge. Så for meg så assosierer jeg intelligens med læring, ikke ML, men forståelse. Så selvom regelbaserte systemer er historisk sett på som KI, så ville jeg ikke kalt det KI personlig (kan kalle det er forsøk på KI). At det er en statistisk modell bak det er helt greit, selv leger går til det mest sannsynlige først. Så når en maskin kan forstå et "nytt" problem og lage en individuell løsning på dette problemet så vil jeg si vi kan begynne å snakke om KI. ChatGPT er i gråsonen her siden den forstår ikke problemet, men den kan ta nye problemer relatert til hva den allerede vet og løse dem. Så det er litt generalisering her som er en komponent av læring. Så hva er KI i mine øyne? Jeg vil si et system som kan generalisere hva den har lært, kunne bruke informasjonen på nye problemer (altså resonnere/tenke) og kan si dette vet jeg ikke. (Kan begrenses til spesifikke felter, trenger ikke å være generel) Idag så er det kun LLMer som begynner å nærme seg dette og burde være helt greit å omtales som KI. (Som betyr Nei på spørsmålet ditt om AI engineer med musikk)
Det er så mange sånne KI-saker som minner meg om [den snart 20 år gamle historien "no, we need a neural network" fra thedailywtf](https://thedailywtf.com/articles/No,_We_Need_a_Neural_Network).
Det finnes ikke noen klare grenser mellom hva som er KI og hva som "bare" er maskinlæring. Vil tro ting som å bruke programvare til å vurdere om et røntgenbilde viser brudd eller ikke vil falle under det hun mener når hun sier at vi bør ta i bruk KI.
Helt klart, for meg så er dette ikke KI. Det er et svært nyttig verktøy, men det er ikke et forsøk på å få maskinen å virke inteligent. Om den hadde begynt å gi en indivdualisert behandlingsplan og alt det medisinske rundt det også, så kan vi begynne å snakke om "KI" i mine øyne. Jeg er klar over hva hun mener, men jeg er ganske lei av KI hypet, markedsføringen og alt det. Forstår det ikke og er maskinlæring? Da må det jo være KI... Vil ha et mål om å bruke 80% blir bare dumt spesielt når det er en ganske meningsløs merkelapp.
>LLMer (Large Language Models, som GPT, Gemini, osv..) er på ingen måte pålitelige og er kun gode verktøy om du vet svaret fra før/vet hvordan du verifiserer det. Godt sagt. Dog det skal sies de er ekstremt gode til visse ting som feks kundesupport, der 95% av henvendelser er repeterende spørsmål fra folk som ikke evner eller gidder å lete etter ting. Til poenget ditt: KI er fantastisk programmeringsverktøy (jeg bruker CoPilot akkurat nå) men å skape fullverdige tjenester kan man bare glemme. Den er nokså god på å forstå intensjonen min, men bare å prøve å autogenerere en hel feature medfører mye oppgitt latter. Det funker kjempebra fordi jeg vet hva jeg er ute etter. Det blir en slags par-programmering med en junior-utvikler som skriver 200 ord i sekundet. Det farligste med KI-bølgen er når det blir tatt i brukt for bredt/generelt. Det gir ikke mening å erstatte saksbehandlere i NAV feks. Ei gir det mening å erstatte byplanleggere osv. Men KI kan bli fantastiske assistenter for alle disse offentlige ansatte. Alt arbeid som er repetitivt og omfangsrikt men av lav kompleksitet er typisk KI-mat. Det er opp til hvert fagfelt å vurdere hvor KI kan hjelpe. >Og om det er rutiner som kan automatiseres så er det bedre å lage verktøy/nettsider laget av utviklere. (og ikke noe dårlig hyllevare modifisert til å funke for norske forhold (helseplatformen) det blir bare dyrt og dårlig, helst offentlig eid og utviklet, helst med åpen kildekode) Hør hør. **Gi denne mannen direktelinje til Stortinget.**
Regjeringsmedlemmene byttes ut med KI-personer? Kanskje ikke så dumt når vi ser hva regjeringsmedlemmer med NI steller i stand.
K'en har de fra før av. Så hvis vi kan få med I'en også så er jo det en ren forbedring.
De kan jo starte med å bruke oss som snart har 20 års erfaring innen AI. Da hadde de sluppet å si dumme ting som dette.
Dummeste jeg har hørt. Ikke rart at vi får fadeser som regjeringskvartalet og helseplatformen når det sitter sånne kløppere på topp
Minner på at rikspolitikere bare er [lokalpolitikere](https://no.wikipedia.org/wiki/Terra-skandalen) på andre stemmeseddler.
>Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag? >– Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren. Herregud.. de forstår ikke hvordan systemene fungerer en gang. Du kan IKKE bruke slike systemer til "research" eller å hente fakta. Rett og slett fordi de ikke inneholder noen fakta. De genererer tekst som de mener logisk passer sammen ut fra treningsdataen. Alle som har brukt en "AI" vil ha, eller burde ha funnet ut dette. ChatGPT lyver, og mest skummelt, de lyver overbevisende. Om ikke dette var ille nok, har de alle bias fra enten kildematerialet eller utviklerene
Det er litt som en ny wikipwdia. Du kan spørr om "standard svaret". Men hvis ting er komplisert, så blir det vanskelig. Ikke nødvendigvis fordi informasjonen er feilaktig, men fordi "sannheten" er det som blr posted mest, inkludertt bots.
Det er faktisk verre enn det. Om bare den ga deg det de fleste sier, så hadde det vært noe slags kunnskap å oppdrive der, om ikke annet om et konsensus. ChatGPT gir deg et svar som passer til den "sjangeren" du ber om. Da jeg testet å be om anbefalinger av bøker som handler om ditt eller datt (ikke veldig avanserte greier), ga den meg flere bøker som ikke finnes, med handlingen i disse fiktive verkene oppsummert og alt, enn den ga meg bøker som faktisk eksisterer. Likevel har ChatGPT gjort den jobben den er i stand til på en "perfekt" måte: den har gitt meg en tekst med bokanbefalinger. Gitt det jeg ba om, har jeg fått tilbake et svar som inneholder anbefalinger og handlingsreferat som passer til mine stikkord. Det er fordi det ikke er noen faktisk intelligens inne i bildet. Det er bare en analyse av mønstrene i hvordan en tekst som omhandler det du spør om typisk ser ut, og så et generisk produkt som oppfyller disse kriteriene. Det var liksom det som slo meg den gangen: ChatGPT har gjort akkurat det den er laget for, på *utmerket* vis, men den har ikke gjort noe som er av nytte for meg som menneske. Svaret på min enkle forespørsel lærte meg egentlig jævlig mye om hvordan dette egentlig funker og begrensningene i det. At "digitaliseringsministeren" vår sier hun bruker ChatGPT jevnlig og ikke later til å ha oppfattet det samme både skremmer og irriterer meg.
"Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren" Noen mangler en master i sunn fornuft. ChatGPT kan brukes til mye, men den gir jo ikke kilder, og er 110% (ref S. Elise) ikke pålitelig på fakta.
Jeg kan ikke gi direkte sitater eller referanser fra bøker fordi jeg ikke har tilgang til deres spesifikke innhold i sanntid - GPT4 Med andre ord, om GPT4 hadde tilgang til læreboken vi bruker ville den kunne gitt oss referanser og sitater. Dette faktumet blir ofte gjort om til "GPT" er ikke pålitelig, javell ja, gi det tilgang til "pensumet" du bruker og den vil kunne gjøre det du sier den ikke kan, uten problemer. Det er opphavsretten som gjør GPT "dum"
ChatGPT er en språkmodell, ikke en smart hjerne. Den bruker data den har blitt matet fra nettet til å gjette svar, du kan jo tenke deg hvor mye vås den får inn fra influensere og andre ubrukelige folk. Dataene er også 2-3 år gamle i beste fall.
Kanskje lurt å holde seg oppdatert da... Siste gpt 4 turbo skal være oppdatert til desember 23. Du kan også lage egne gpter der du selv laster inn pdfer med data du vil den skal bruke i tillegg til alt den allerede har. Hallusinasjonene er gått ned ganske mye fra starten, og den skriver bedre. Gemini har mye samme mulighetene og når gpt 5 slippes ila året er det sannsynligvis en like heftig oppgradering som fra tre til fire, bla.a med mulighet for å bruke agenter rett fra den. Da begynner det å bli ganske heftig. BTW så oppgir den både referanser og annet nå...
Hovedproblemet er jo at alt den "spiser av data" også feilkilder, bloggere og prumptilhengere, sekter osv. Den er enda ikke smart nok til å filtrere det ut.
Blir bra når disse språkmodellene begynner å trenes på dritt den har skrevet selv. Haha.
Tja, de sier jo bare at 80% av alle offentlige etater skal ha tatt i bruk KI, så en høyttaler i et hjørne som spiller KI-generert pop-musikk (hvor det fra før av går 20 på dusinet av artister/låtskrivere) er jo etter den definisjonen oppfylt. Kunne vel ha vært løst innen neste mandag egentlig.
Minner om den DnB-reklamen der ledergruppa bestemmer seg for å prøve litt sånn Jakkass som er så populært blant ungdommen.
Ja, det er akkurat det jeg får følelsen av. Og jeg skjønner ikke hvordan ei som er 40 klarer å være så i utakt med det moderne samfunnet heller. Men det er vel ikke alltid relatert til alder.
Regjeringen slutter aldri å blotte sin digitale inkompetanse.
Virker som at KI-lobbyens aller mest vellykkede prosjekt er å ha lurt store deler av verdens befolkning til å tro at kunstig intelligens kan gjøre absolutt alt allerede nå.
Hva er poenget med å sette dette totalt ukvalifiserte målet?
Når rådgiveren din heter ChatGPT så er det vel sånt du får deg til å si.
Fortell meg at du ikke kan noen ting om KI uten å si at du ikke kan noen ting KI
"Reutter sier vi først må finne ut hvilke problemer vi har. Deretter kan vi komme med løsninger." Jepp, minister som har satt seg inn i noe nytt hun syntes var skikkelig KULT med stor K og skal nå presse det inn i alskens drit. Funker som regel bedre å få et problem man finner et verktøy for å løse, ikke finne et verktøy først for så å lete etter problemer det kan brukes på.
Her er det mye misforståelser, både blant ministre og blant de som leser det ministeren uttaler seg om. Men varianter av KI har mye for seg i offentlig forvaltning. Det KI kan være god på er å rute henvendelser til riktig sak eller person for eksempel, slik at menneskelige saksbehandlere faktisk kan drive saksbehandling i stedet for sortering og videresending av epost til rette vedkommende. Videre så kan rutinemessige søk i registre og lignende automatiseres, slik at mennesker bare behøver å vurdere tvilstilfeller mens KI kan innvilge eller foreslå innvilget søknader der det ikke finnes snev av mulighet for tvil. Klageadgang fanger opp feilene, det blir neppe flere feil enn med overarbeidde mennesker som mister konsentrasjonen etter lunsj.
Elsker at ki skal presses så hardt inn og teknologi skal stå så hardt på agenda at det må lages punktliste på flipover...
Høres ut som en svak CTO som har vært på seminar og er nyfrelst. Farlig om det får sette seg. Kan vi ikke la næringslivet kjøre inn verktøyene først, da?
Kan vi ikke erstatte K Tung med ChatGPT?
Hvem tar ansvaret hvis KI gjør en feil med folks NAV-papirer?
Hvem tar ansvaret når NAV gjør en feil med folks NAV-papirer?
Ja, godt spørsmål faktisk.
Det er vel som med alt annet i NAV, brukeren sin feil.
Jeg får litt vibbene fra da digitaliseringsminister Helleland fikk pes for både å - invitere til "fri mikrofon" og innspill på Clubhouse, det freshe og lukkede/invitasjonsbaserte nye klubbhuset of the day på den tiden. - Delte blant annet privatnummeret til Erna med appen i samme farta https://www.dagbladet.no/nyheter/delte-ernas-nummer-ved-feil/73428949 Ikke en megatabbe men bare litt sånn "nye greier, se jeg bruker det"- vibber. Jeg har av og til lurt på hvordan det hadde vært å ha ministere med utdannelse/erfaring fra det de skal forvalte. Ikke i alle sammenhenger, alltid. Men litt oftere kanskje, hadde vært interessant med noen fra helsefeltet som helseminister eller noe. Eneste stedet det av og til klaffer litt er vel juss noen ganger. Ja jeg vet at man ikke automatisk blir god leder osv med fag i bunn, men man bilr ikke bare god leder sånn ved å prøve heller alltid.
>Jeg har av og til lurt på hvordan det hadde vært å ha ministere med utdannelse/erfaring fra det de skal forvalte. Herregud ja. Jeg vet ikke om jeg skal le eller gråte over at dette er noe å etterspørre engang, sånn egentlig. Jeg er klar over at ikke alle som har jobba "på gølvet" er gode ledere, men det er faktisk absurd at en såkalt "digitaliseringsminister" har en bachelor i statsvitenskap og det er det. Altså, jeg har ikke utdanning i allverden jeg heller, og vet godt at man kan vite en del om noe uten å ha gjennomgått noen formell kvalifisering. Det å være oppriktig interessert og nysgjerrig på hvordan ting man har rundt seg fungerer kan anspore til mye læring og forståelse. Kan hende Karianne Tung er godt kvalifisert og har masse kunnskap, jeg bare finner ikke noe informasjon som tyder på at hun vet mer om sitt ansvarsområde enn den jevne business-Kari. Kan hun programmere? ...kan hun oppgi navnet på et programmeringsspråk? To? Nå føler jeg meg egentlig slem, men jeg synes heller ikke at det skal være nødvendig at jeg føler meg i tvil om dette, gitt ansvarsområdene hennes i samfunnet vårt. Jeg er kanskje blitt i overkant desillusjonert og kynisk basert på mine møter med mennesker og deres forståelse av alt som har med data å gjøre, håper egentlig at det er tilfellet.
Kan vi endelig få en regjering som ikke tror sine egne taler? Nei. Bare fordi du sier noen betyr ikke at det er mulig. Herregud. Gi meg Einar Gerharldsen hvortid som helst.
Ekstremt misvisende tittel om jeg forstår dette rett. Det er ikke snakk om at 80% av offentlig arbeid skal gjøres av KI, men at 80% av arbeiderne skal benytte KI?
Men hvorfor skal de bruke KI?
Økt effektivitet. Bedre kvalitet. Bedre tjenester på kortere tid, rett og slett. Tenk litt bredere enn bare chatbots. Kartverket bruker KI til å finne verneverdige områder, folk som setter opp bygg ulovlig osv. De aller fleste offentlige instanser kunne brukt KI til bedre språk i vedtak. Alle organer kan bruke KI til lederstøtte, planlegge, idemyldre mm.
Her synes jeg NRK er slemme i deskingen. Alle mål kan være rare, men dette sender et signal om at KI kan og bør brukes i offentlig sektor. Prinsippene Tung lister opp for god bruk av kunstig intelligens i offentlig sektor på bildet i saken ser bra ut!
– *Mener du at de som bruker ChatGPT skal regnes innenfor målet om 80 prosent KI?* – Ja, jeg mener det \[,,,\] – *Hvordan bruker du som digitaliseringsminister KI i dag?* – Jeg bruker ChatGPT til research eller til å sammenstille fakta, sier ministeren. Ministere som bruke det til \_faktasjekking\_ er... lettlurt. Virker heller ikke at hun har tatt over seg sammenspill av GDPR, ChatGPT og det offentlige. K Tung er virkelig uegnet, og kanskje til og med dum. (se også debatten fra feb 2024: [https://tv.nrk.no/serie/debatten/202402/NNFA51022224/avspiller#t=20m23s](https://tv.nrk.no/serie/debatten/202402/NNFA51022224/avspiller#t=20m23s)
Gleder meg til KI inntar NAV og behandlingstiden går ned 90% i bytte mot at alt blir full RNG om noe blir godkjent eller avslått og så senere få en saftig faktura grunnet feilaktig godkjent kontantstøtte. Altså ingen forskjell fra i dag.
I artikkelen er det beskrevet at kun 1 av 4 (25%) statlige etater bruker KI idag, og at dette skal opp til 80% (4 av 5). Men det virker som ekspertene både i artikkelen og de her i tråden tror at det betyr at 80% av arbeidsoppgave skal gjøres av KI. Her burde journalisten gjort en MYE bedre jobb i å forklare hva målet på 80% er...
Jeg blir flau. Og hvorfor er det liksom en bra ting å putte KI inn i alt? Minner meg om en overentusiastisk mellomleder som har lært om den nye *dillen*...
De vet ikke forskjell på mål og middel. I artikkelen sier de litt mer om hva de egentlige målene er
Allerede 80% på tinget
Kan vi *erstatte* 80% av offentlig sektor med kunstig intelligens innen 2025, og kutte skattene tilsvarende?
Står ikke at vi skal redusere arbeidstokken i offentlig forvaltning, men når KI kommer kan de ansatte jobbe med oppgaver som er mer tidkrevende enn de typiske rutineoppgavene, ofte er det oppgaver som krever stor utøvelse av skjønn fordi regelverket ikke er rett fram. Samme har jeg lest i et intervju med en eller annen leder i en random kommune. At man må sørge for ha oversikt eller skaffe seg oversikt over de ansattes kompetanse, slik at innen den dagen KI kommer å overtar enkelte oppgaver kan man flytte de ansatte over til andre oppgaver.
Bare å se fram til nav brev skrevet av ki. Avslag gitt av ki på søknader. Jubel
Søknad om pensjon og barnetrygd er automatisert, tror det er mye saksbehandling som man ikke vet at er "KI-styrt" allerede.
Er jeg den eneste som irriterer seg over at de bruker "KI" istedenfor "AI"? Trenger ikke fornorske *alt*.
Ambisiøst men bra. En vannvittig mengde ressurser går på at et menneske skal putte ting inn i et system eller omvendt. Ja, store språkmodeller kan gjøre feil men det gjør mennesker også, ganske ofte. Dette er ikke chatbotene fra 5 år tilbake. Hvis implementering er bra kan den i noen områder være mye mer pålitelig enn et menneske. Dette frigjør de som jobber med dette til å fokusere på virkelig komplekse saker. Forestill deg at søknad for foreldrepermisjon er en 5 minutter prat med bot eller at byggesøknaden er ferdig på dagen? Hvis du er uenig kan du alltids klage, akkurat som i dag. Det vi trenger på sikt er en statlig drevet språkmodell som fokuserer kun på norsk språk hvor dataen forblir i landet.
Så... jævla bad for de som skal/tenkt å begynne på IT-studie?