Det kan vi mennesker lære af den kunstige intelligens

Det fyger med dystopiske scenarier om fremtidens arbejdsmarked, hvor robotter og kunstig intelligens vil gøre mange af os overflødige. I stedet for at tage sorgerne på forskud bør vi bruge tid på det, vi ved vil blive afgørende, nemlig vores evne til at lære ud fra vores handlinger og at dele denne læring med omgivelserne.

For tiden diskuterer både virksomheder, politikere, kommuner og borgere den kunstige intelligens (Artificial Intelligence – AI). Erhvervsmanden Lars Seier Christensen har for nylig været ude at foreslå borgerløn, fordi han mener, at den kunstige intelligens snart vil overtage alle arbejdsopgaver i samfundet. Han har i parentes bemærket selv investeret millioner i virksomheder inden for den sektor.

Også danske erhvervsledere taler stadig mere om den kunstige intelligens og dens betydning. I stedet for at frygte den eller opstille utopiske scenarier som f.eks. Seier Christensen mener jeg, at vi kan lære rigtig meget af udviklingen inden for AI.

Det spændende er, at hvor computeres ’læring’ igennem algoritmer og programmer hidtil har begrænset sig til gentagelser og automatiseringer, så er dette under hastig forandring i disse år. Hvor den del af intelligensen, som computerne historisk har kunnet hjælpe os med, har været den automatiske, så begynder det nu også at være den observerende.

For at eksemplificere dette kunne en skakcomputer sidste år fejre 10-års jubilæum for at have slået verdens bedste skakspiller. Det var imidlertid ikke et eksempel på læring, men blot på den digitale evne til ’at huske’ et større antal mulige handlinger, i dette tilfælde skaktræk, og siden udføre dem i den rigtige rækkefølge. Du oplever det samme hver dag i meget mindre målestok i dit Excel-ark, hvis du benytter et sådant.

Nye computerprogrammer, bots og algoritmer betyder imidlertid, at den kunstige intelligens også er på vej imod ægte læring. Det ser vi ved, at kunstige intelligenser såsom Deepminds AlphaGo vinder et brætspil baseret på både strategi og intuition, mens Baidus SVAIL er meget langt fremme, når vi taler om stemmegenkendelse. Endelig er den mest anvendte psykolog, når det gælder amerikanske krigsveteraner, en automatisk intelligens med navnet Ellie.

Agerer ud fra skaklogik

Det helt afgørende er, at disse nye kunstige intelligenser lærer at observere deres omgivelser, forstå dem, genkende mønstre og siden levere, samtidig med at de lærer ved at gøre det. Det vil altså sige, at vi i fremtiden vil kunne få hjælp fra teknologier, der ikke kun minimerer vores fejl og optimerer vores flows, men også kan understøtte deres egen og hele organisationens læring.

På samme måde som denne udvikling sker i den ’kunstige’ verden, vil jeg argumentere for, at den bør ske i stadig større omfang i ’menneskets’ verden. Jeg mener, at vi lige nu oplever en udvikling, hvor mange organisationer paradoksalt nok agerer ud fra skakcomputerens logik frem for den, man ser inden for AI eller kender fra erfaringspædagogikkens mester, John Dewey.

Erfaringspædagogikken fortæller os, at udtrykket ’learning by doing’ består af to lige vigtige verber – lære og handle. I fremtiden vil de mest succesfulde virksomheder skulle være mere opmærksomme på dette og sikre, at man ikke handler meget mere, end man lærer.

Ligesom vi kommer til at se et samspil imellem dygtige kunstige intelligenser og dygtige mennesker, vil vi også kunne adskille tabere fra vindere ud fra evnen til og villigheden til at lære.

Forældet toilettræning

Når man optimerer virksomheder, så træner man i overført betydning typisk medarbejderne til at kunne gøre et toilet rent så hurtigt og effektivt som muligt. Denne træning betoner evnen til effektivitet og er på linje med skakcomputerens logik.

Problemet er imidlertid, at toilettet i fremtiden vil kunne fungere og tage sig ud på en helt anden måde, og den vigtigste evne bliver således ikke en automatiseret evne til at gentage en given handling, men derimod evnen til hurtigst at sætte sig ind i og forstå en ny kontekst, agere i denne kontekst samt ikke mindst at dele denne læring med omgivelserne. Det vil være tilfældet på tværs af brancher og nærmest uanset opgavens kompleksitet eller omfang.

Hvis vi udvikler vores organisationer og ikke mindst os selv som mennesker på dette grundlag, kan Lars Seier Christensen og andre roligt fremsætte mere eller mindre futuristiske eller dystopiske scenarier for fremtidens arbejdsmarked.

Lige nu findes der nemlig ikke nogen sikker evidens for Seier Christensens antagelser andet end nogle tilsvarende fremskrivninger fra organisationer som Singularity University og lignende. Jeg tillader mig at forholde mig til hard facts og anbefaler et nu-og-her-fokus på læring frem for alt andet. Som MIT-professoren Peter Senge formulerer det:

“In a learning organization, leaders are designers, stewards, and teachers. They are responsible for building organizations where people continually expand their capabilities to understand complexity, clarify vision, and improve shared mental models – that is, they are responsible for learning.”

Holder vi fokus på det, skal der nok blive plads til både menneskelige og kunstige intelligenser i fremtidens Danmark.


Få Mandag Morgens overskrifter direkte i din mail.

Tilmeld dig nyhedsbrevet nu




Få Mandag Morgens overskrifter direkte i din mail.

Tilmeld dig nyhedsbrevet nu