– Det å «kunne AI», her på berget, er bare prompt-engineering

– Skal IT-Norge unngå å bli outsourcet og parkert av OpenAI må vi gjøre noe snart! mener IT-direktøren på Universitetet i Oslo.

– I går havnet jeg i en diskusjon på en IT-tilstelning, om hva det er «å kunne AI», forteller IT-direktør Gard Thomassen på Universitetet i Oslo. 📸: UiO
– I går havnet jeg i en diskusjon på en IT-tilstelning, om hva det er «å kunne AI», forteller IT-direktør Gard Thomassen på Universitetet i Oslo. 📸: UiO Vis mer

(Innlegget ble først publisert på IT-avdelingen ved Universitetet i Oslo sin LinkedIn-side)

Mine barn i grunnskolen skal bygge opp digital kompetanse ved å klikke i vilden sky.

Men hva lærer de om det underliggende, og hvordan kan lærere gi gode tilbakemeldinger?

For det er lite rom for at eleven viser mellomregninger, og at lærer forklarer med rød penn, når prøveformen ofte er multiple choice (hvor man kan få mye rett også om man bare gjetter).

Vi skraper overflaten

I går havnet jeg i en diskusjon på en IT-tilstelning, om hva det er «å kunne AI».

Det åpenbarte seg at det å kunne AI, i dag her på berget, er prompt-engineering, helst i Microsoft Copilot.

Sikkert greit det, men ... Er ikke dette bare overflaten, bare bruk? Er det virkelig det vi trenger for å bli konkurransedyktige, er dette veien for å unngå å bli slaver av hyperscalere og Sam Altman?

Nei, for å få frem norsk high tech, som Eve- og Neo-humanoidene fra 1X.tech (Fra Moss! Sjekk også nettstedet deres), må vi kunne mer.

Og for å greie noe som tilsvarer å få ned tidsbruk for overvåkning av intensivpasienter med 25 prosent, som vist ved St. Michaels hospital i Toronto, via KI-basert overvåkning av målinger og journalnotat – da må vi ha kompetanse som forstår hva en LLM virkelig er!

Vi må vite hva en LRM og en MLLM er, hva en diffusion model er, og hvordan en Mamba-modell håndterer kontekst-minnet annerledes enn en GPT-modell.

«Vi må vite hva en LRM og en MLLM er, hva en diffusion model er.»

Vi har råd til å feile

Videre er runtime for disse algoritmene mer avhengig av infrastrukturdesignet enn selve implementasjonen, så vi trenger hele stacken i Norge for å henge med.

Jeg har sagt det før, men sier det igjen etter gårsdagen: Norge må investere i hele AI-stacken. Vi har cash, grønn strøm og grønne maskinrom, vi må dyrke kompetanse, og vi må gi spillerom for endringer.

Og ikke minst må endringspilotene få tilgang til data som kan vise realiserbare verdier, og ikke bare luftslott-ideer som dør når dataene viser seg å være vanskeligere å få tak i enn gullet i Fort Knox.

Vi har råd til å feile flere ganger (les: oljefondet), men vi har ikke råd til ikke å prøve (les: fremtiden).

Det er en grunn til at IT-avdelingen på UiO har intern tung IT-kompetanse som en av våre aller viktigste og mest verdifulle ressurser!

Skal IT-Norge unngå å bli outsourcet og parkert av OpenAI med venner må vi gjøre noe snart!