- Vi bør balansere våre forventninger til  kunstig intelligens med realitetene 

Det er stor begeistring rundt AI for tiden. Flere selskaper har et sterkt ønske om å investere i AI-løsninger, inkludert ulike konsulent- og advokatfirmaer.

AI-feltet er samtidig komplekst, med enkelte misforståelser og overdrevne forventninger. Det er vanskelig å være presis når man snakker om AI. 

Det store fokuset på AI i 2023 skyldes ChatGPT. Dette er en Large Language Model (LLM), som er en underkategori av den begrensede AI-kategorien Generative AI. 

Generative AI er, noe forenklet, kunstig intelligens som imiterer menneskelig fremstillingsevne. Det finnes applikasjoner som lager tekst, bilde, lyd og andre uttrykk. Generativ AI brukes blant annet i taleassistenter som Siri og Alexa, chatbots, og oversettelsestjenester.

Underkategorien med LLM'er er en AI-type som er utviklet med forskjellige metoder (dyp læring, maskinlæring, forsterket læring mv.) for å analysere, forstå og anvende skriftspråk. Modellene er gjerne utviklet basert på store datamengder som bøker, artikler og informasjon på nettsteder.

Utviklingen i 2023 representerer ikke en totalrevolusjon innenfor alle AI-kategorier. Det store engasjementet gir likevel en gylden mulighet til å sette fart på utviklingen. Spesielt fordi investeringsviljen aldri synes å ha vært større. 

Det er samtidig grunn til å beherske forventningene, og være bevisst på forskjellen mellom hva som er visjoner og faktiske løsninger med dagens teknologi. Selv om det fra tid til annen kan være krevende å si hva som er hva. Man bør også etterstrebe å være presis om hvilken del av AI-feltet man omtaler, spesielt hvis man går inn på rettslige problemstillinger.

I markedsføringsøyemed bør man også være forsiktig med å love for mye. Noen har allerede annonsert at de har implementert kunstig intelligens, og indikerer at det gir økt effektivitet og sparer klienten for utgifter. For eksempel for gjennomgang av dokumenter. 

Lovnader som dette bør unngås med mindre det er målbart, og man bør uansett være forberedt på å kunne dokumentere nytteverdien.

Skillet mellom generativ AI og andre kategorier av kunstig intelligens

Generativ AI, som får stor oppmerksomhet i 2023, er ikke ensbetydende med automatisering, robotikk eller alle former for «intelligente» systemer.

Generativ AI skaper nytt innhold, mens andre AI-typer kan ha evnen til å utføre konkrete oppgaver, for eksempel å gjenkjenne og sortere informasjon. 

Det finnes forskjellige former for kunstig intelligens som «arbeider i bakgrunnen» - blant annet i systemovervåkning, skytjenester, software, selvkjørende biler, autonome roboter, luftfart, risikoanalyse og prediktiv modellering i ulike felt som medisin, finans, og ingeniørvitenskap.

Utviklingen leder til store forventninger og potensielle skuffelser.

Etter lanseringen av ChatGPT-4, forventer enkelte at alle applikasjoner snart vil kommunisere som mennesker, og at viktige funksjoner i programmer vi allerede bruker skal automatiseres. For eksempel i Word, Excel, E-post, datarom, dokumenthåndtering og regnskapsprogrammer. Microsoft synes å komme med noen lovende løsninger for dette i Microsoft CoPilot.

Mange regner også med at vi snart vil oppleve betydelig effektivisering i kontorarbeid, og at prismodeller innenfor for eksempel konsulent- og advokatyrket vil bli forandret.

- Revolusjonerer ikke all datateknologi

Det kan være grunn til å senke forventningene, og være oppmerksom på at generativ AI ikke revolusjonerer all datateknologi, herunder kunstig intelligens.

Fremskritt innenfor generativ AI gjør heller ikke at ulike leverandører og konkurrenter automatisk vil samarbeide med hverandre om utvikling av teknologi som tilfredsstiller alle våre behov og ønsker.

Markedet er allerede fragmentert og det blir dyrt å ønske seg alt. Clickup har publisert en liste over femti AI-verktøy som antas å være de beste i markedet.

Løsningene varierer og gjelder alt fra tekstbehandling, content creation, kodeverktøy, video, bildedesign, støttefunksjon for HR og rekruttering. Det florerer også av apper i App Store som er bygget på Microsoft-støttede OpenAI-løsninger.

OpenAI-grunnlegger maner til forsiktighet

Sam Altman, grunnleggeren av OpenAI, er jevnt over tilbakeholden med å love for mye. Visjonene til selskapet er ikke det samme som dagens løsninger.

Han er også åpen om farene knyttet til teknologien og har gitt oppfordringer til amerikanske myndigheter om å innføre reguleringer . Han adresserer samtidig faren for at lovgivningen kan legge demper på innovasjon.

I en nylig podcast med den kjente medieprofilen og MMA-utøveren Joe Rogan, var Altman forsiktig i sin omtale av utviklingen. Han beskrev det som en lang og sakte prosess, men at den hadde begynt. 

I en artikkel på teknologinettstedet The Verge har han uttalt om ChatGPT-4 at «people are begging to be disappointed and they will be». Dette var allerede i januar 2023.

- Delte oppfatninger

Metas ledende AI-scientist Yann Le Cun har uttalt at ChatGPT ikke er noe spesielt innovativt eller revolusjonerende. Andre mener at ChatGPT er overlegen og mer kreativ enn mennesker, blant annet M.B.A-studenter, ifølge en artikkel i Wall Street Journal. 

En undersøkelse skal ha vist at modellen har generert investerings-pitcher som har tre ganger større sannsynlighet for å overbevise investorer. Dette vil eventuelt kunne forandre seg så snart alle bruker applikasjonen.

Potensialet på området for generativ AI er stort, men utviklingen er vanskelig å forutse. I en studie fra i sommer, mener McKinsey at generativ AI kan tilføre den amerikanske økonomien «$2.6 trillion to $4.4 trillion annually». 

Det er imidlertid viktig å ta i betraktning at rapporten både omtaler generativ AI, automasjon, implementering i eksisterende applikasjoner, og dessuten en tidshorisont mellom 2030 og 2060, med et midtpunkt i 2045.

Large Language Models (LLM'er) 

LLM'er har begrenset kunnskap, men potensial for forbedring gjennom oppkobling mot ulike API-er, og har fått særlig oppmerksomhet i advokat- og konsulentbransjen. 

På nåværende tidspunkt er det noen utfordringer med å finne ut hvor LLM-verktøyet passer ordentlig inn. LLM'er har også begrensninger, og er heller ikke risikofritt å bruke. De kan ikke lære eller arbeide selv, og har ikke kunnskap som man kan stole helt på.

OpenAI-grunnlegger Sam Altman uttalte i et intervju tidligere i år at LLM'er er «very convincing bullshiters». Nå som LLM'er kan kobles til internettsøk og andre kilder, kan de likevel bli noe mindre kunnskapsløse.

Flere utforsker spennende muligheter for å koble LLM'er mot ulike API-er, blant annet for å gjøre søk på Google eller i rettskildedatabaser.

Dette har potensial særlig for advokatbransjen i Norge, ettersom både privat- og offentlig sektor i Norge har kommet langt i digitaliseringen og med publisitet i sine databaser.

- Må antakelig brukes mye tid

For advokater kan det tenkes å ha stor verdi hvis LLM'er kan kobles opp mot API-er til for eksempel Lovdata, Rettsdata, Karnov, Brønnøysundregistrene, E-innsyn, eller andre relevante kilder. 

Her må det likevel antas å være flere utfordringer; både teknisk, kommersielt og juridisk. Og det må antakelig brukes mye tid på å prøve ut systemer som man utvikler på egenhånd, for å sikre at de ikke bidrar med gale opplysninger.

Det er heller ikke sikkert at man oppnår ønsket resultat, uten å gå ut over det man opprinnelig hadde sett for seg å bruke av midler.

Hvis man ikke ønsker å ta for høy risiko, kan man begynne med å implementere en litt kraftigere bedriftsversjon av ChatGPT i et lukket miljø som ikke deler dataene med noen. 

Dette behøver ikke å være kostbart, og er samtidig lurt, ettersom mange ansatte allerede bruker åpne versjoner av ChatGPT som deler opplysninger med forskjellige datasentre. 

- Formålstjenelig å vente?

Etter min mening er LLM'er som ChatGPT også verdifulle både for å bearbeide tekst og andre tankeprosesser, spesielt hvis man kan inkludere oppkoblinger mot relevante API-er.

Det kan være enklere å disponere, få ideer og komme i gang med oppgaver, selv om det ikke nødvendigvis gir en tidsgevinst samlet sett.

For øvri g kan det for mange være formålstjenlig å vente på nye hyllevarer fra teknologigiganter som IBM, Microsoft, Meta og Google. Men også dette kan ta tid.

Microsofts CoPilot virker som et lovende utgangspunkt. Løsningen er foreløpig ikke tilgjengelig for alle, men markedsføringen tilsier at dette kan bli noe stort, og forhåpentligvis kostnadseffektivt.

CoPilot ser imidlertid ikke ut til å støtte norsk språk. For øyeblikket ser det ut til at den bare vil støtte følgende språk: engelsk, spansk, japansk, fransk, tysk, portugisisk, italiensk og kinesisk. 

Microsoft skriver i en Q/A at flere språk vil bli lagt til i «fremtiden». Dersom den kan bli utstyrt med norsk språk, og beherske norsk juridisk språktradisjon, vil det være imponerende. Forhåpentligvis vil en slik investering være realistisk og bli gjennomført, for eksempel av Microsoft eller andre tech giganter på et tidspunkt.

Drømmen om din «egen AI-robot»

Et drømmescenario for mange er å trene en robot på egne data i bedriften og «lage sin egen AI». Dette er antakelig krevende,og noe mer enn rene automatiseringsprosesser eller oppkobling mot API-er. 

Til sammenligning tok det mange år å utvikle ChatGPT. Utviklingen krevde omfattende maskinlæring, basert på vanvittig store og kostbare datasett, i tillegg til utallige timer med menneskelig tilbakemeldinger, for å gi algoritmen forsterket læring. 

Totalt skal det være investert over elleve milliarder doller i OpenAI, ifølge Wikipedia, og Microsoft skal ha eksklusive rettigheter til algoritmene.

Med mindre man har svært store budsjetter, kompetansen som kreves og en klar strategi, bør man være tilbakeholden med å gjøre store investeringer. 

I advokat- og konsulentbransjen finnes det likevel noen unntak med store aktører som kan ta mer risiko. 

McKinsey har blant annet utviklet en generativ AI-modell, kalt Lilli. EY lanserer EY.ai, med en egen LLM. PwC skal ha tilgang til Harvey, en AI-plattform som støtter advokattjenester. Tjenesten har i tillegg en åpen påmeldingsmulighet til en venteliste. Samlet sett varsler EY og PwC milliardinvesteringer i AI globalt.

En digital norsk AI-advokat

Enkelte har foreslått at man kan lage en norsk AI-advokat. Dette fremstår som ambisiøst. En norsk AI-advokat forutsetter for det første at man løser store språkutfordringer som gigantene Microsoft/OpenAI ikke har klart.

For at en robot skal kommunisere et riktig juridisk skjønn og følge norsk juridisk språktradisjon, vil det kreve omfattende maskinlæring og menneskelig feedback.

Det vil kreve store, kostbare datasett som er underlagt opphavsrettigheter og taushetsplikt. Det må eventuelt inngås avtaler med både forfattere, forlag, universiteter, advokatfirmaer og offentlige etater for å bruke dataene.

Teknologihyper har avtatt før 

En teknologihype kan naturligvis være forbigående, slik vi har sett med blokkjedeteknologi og selvkjørende biler. 

Disse teknologiene ble sett på som revolusjonerende. I 2018 mottok Solberg-regjeringen en offentlig utredning om blokkjedeteknologi (distribuert sannhet) utarbeidet av Deloitte. 

Selv med et «forsiktig» estimat kunne det ifølge rapporten oppnås en årlig gevinst i offentlig sektor på cirka 15 milliarder kroner innen 2028. I dag handler blokkjedeteknologi i stor grad om kryptovaluta og Ponzi-økonomi.

I teknologipressen rundt 2010 kunne man få inntrykk av at alle ville ha selvkjørende biler innen noen få år. Store bilprodusenter som General Motors og andre fylte på med flere milliarder dollar i det som ble ansett som «den hellige gral» innen transportteknologi. 

Satsningen på selvkjørende biler

Ford og Nissan håpet at de kunne levere selvkjørende biler innen 2020-2021. Sebastian Thrun, grunnleggeren av Googles program for selvkjørende kjøretøy, uttalte på en TED talk i 2011 at «our cars have sensors, in which they magically can see everything around them and make decisions about every aspect of driving».

Han trådte senere ut av selskapet, og selvkjørende biler er fortsatt ikke i markedet.

I løpet av de siste par årene så har også aktører i bilindustrien trukket seg ut av satsningen på området. Ford og Volkswagen har lagt ned sin fellessatsing i Argo AI, et selskap som utviklet programvare, maskinvare, kart og sky-støttet infrastruktur for å drive selvkjørende kjøretøy. Selskapet var verdsatt til over USD 12 milliarder så sent som i juli 2021 og hadde over tusen ansatte.

- Naturlige begrensninger som kan bremse utviklingen

Det er også naturlige og ressursmessige begrensninger som normalt begrenser teknologisk utvikling. E24 skriver at Microsoft-støttede OpenAI «kan bruke en halvliter vann på fem oppgaver». 

Begrensninger i tilgangen på viktige metaller til elektroniske enheter, som de generative AI-modellene kjører på, er også en faktor.

Tilgang til rene datasett er også et problem, men er en helt nødvendig ingrediens for å drive maskinlæring. Etter hvert som det blir mer AI-generert innhold på nettet, kan mangel på originale, menneskeskapte data bli et økende problem.

Generativ AI vil kunne bli misbrukt i kriminalitet og desinformasjonskampanjer.

Økokrim er bekymret, og Europol forventer økt bruk av kunstig intelligens blant kriminelle. Dette kan potensielt tvinge frem rettslig regulering, som igjen kan bremse utviklingen.

Rettslige reguleringer kan også fremskyndes etter hvert, hvis det oppstår feil og ansvarsforhold på grunn av bruk av generativ AI i profesjonelle yrker. I tillegg er det en rekke andre rettslige utfordringer, som kan nødvendiggjøre etablering av lovgivning.

- Realistiske forventninger

Selv om generativ AI står overfor mange utfordringer, er det ingen tvil om at teknologien representerer en spennende utvikling med stort potensial. Det er samtidig viktig å ha realistiske forventningen. Bedrifter bør helst be om «proof of consept-analyser» før det foretas kostbare og irreversible løsninger.

 Teknologifeltet er i konstant utvikling og det er mange variabler som kan påvirke fremtiden for disse teknologiene. Derfor kan også noen av påstandene eller forventningene i denne artikkelen endre seg over tid. 

I mellomtiden mener jeg det er viktig å balansere forventningene med en realistisk forståelse av teknologiens begrensninger. Med den økende interessen og investeringsviljen, har vi en unik mulighet til å akselerere utviklingen og utforske nye muligheter. 

Med riktig tilnærming kan vi forhåpentligvis se frem til en fremtid der AI spiller en stadig viktigere rolle i samfunnet og økonomien.

Dette innlegget reflekterer forfatterens egne synspunkter, og er ikke formelle uttalelser om eller på vegne av Wiersholms strategi, ambisjoner og satsninger innen AI.