UH-sektoren preges av en internasjonal bølge fra undervisningsplikt til forskningsfri. Det interessante og gjeve sies å være forskningsaktiviteter. Det bygger akademisk karriere. De UF-tilsatte spør:
What’s in it for ME?
Undervisning, derimot, skyves over på nytilsatte, stipendiater og andre med mindre innflytelse når oppgavene fordeles. Man står nå i fare for å sementere dette ved å gi dosentstigen et de facto ansvar for undervisningskvalitet med rekruttering rett fra gølvet (eller linoleumen) i skole og helsevesen.
Det får ytterligere vind i seilene av åpne eller kommersielle online kurspakker. Et godt eksempel er de gode småkursene som professor Andrew Ng står i spissen for i OpenLearning.AI. Ng er professor på Stanford og leder et KI-laboratorium der. Han var en av initiativtakerne til Coursera, ledet Google Brain, var chief scientist for Baidu og har hatt mange andre prestisjefylte jobber. Og han er en ytterst vennlig og sympatisk person.
Denne todelingen åpner universitetet for kommersialisering
- Forskning og undervisning på Ph.D.-nivå er globalt konkurranseutsatt virksomhet. Vi er nå i en fase for utvikling, konsolidering og sterkere integrasjon av KI-støtte. Produksjonen av papere har tidligere hatt en signaleffekt for kvalitet og ansettelser med tellekanten. Den er i ferd med å bryte sammen. Forskernes lojalitet dreies mot finansieringskilder som i minkende grad er den egne institusjon. Der er poenget heller å sikre seg frihet fra undervisningsplikten med bibehold av lønn, reisemidler og annet. Konkurransen om forskningsmidler krever onfattende innsats.
- Undervisning og praksisveiledning overdras kolleger med mastergrad og yrkespraksis. Det er en retur til et tidligere skjema der profesjonsutøvere med bachelorgrad ble tilsatt som høgskolelærer. Skjemaet er det samme, men med et “rykk” oppover kvalifiseringsstigene. Man ansettes da på mastergrad i stilling som 1.lektor. Det suppleres med delte stillinger mellom praksisfelt og universitet. Men denne undervisningen bygges rundt kunnskapsinnholdet i åpne eller kommersielle pakker som illustrert over. De er billigere. Det er også her inntektene oppstår.
I den ferske boka Co-intelligence – living and working with AI skriver Ethan Mollick (lett redigert oversettelse v/ChatGPT 4):
Store språkmodeller og transformer-teknologien bak dem har åpnet for mange bruksområder for generativ KI. De kan produsere et bredt spekter av tekster: blogginnlegg, essays, dataprogrammering, taler, kunst, velg-ditt-eget-eventyr, manus, musikk – du bestiller og en KI-maskin kan ofte levere. Dette arbeidet blir gjort av et stadig større antall LLM-systemer.
- Det finnes nå små, spesialiserte LLM-er som er begrenset i kapasitet, men også veldig billige å kjøre på smale bruksområder, som å svare på enkle kundeservicesspørsmål.
- Det finnes også store KI-modeller med åpen kildekode som har tiltrukket seg dediserte fellesskap av forskere og utviklere. De ønsker seg LLM-er som de kan modifisere og tilpasse for gratis bruk.
- Og så har vi de såkalte grensemodellene, de mest avanserte og største LLM-ene som er tilgjengelige, og de som vi vil fokusere mest på i denne boken.
Det kan tenkes at dette støtter opp under Noam Chomsky’s strukturalistiske teori om en universell grammatikk. Evnen til å lære språk er medfødt hos mennesker og at alle språk deler et felles strukturelt grunnlag. Hans antatte ‘generative grammatikk’ er et sett regler som kan brukes til å generere alle mulige setninger i et språk. Modellen består av en ‘dypstruktur’, som er en universell, abstrakt form av en setning, og en ‘overflatestruktur’, som er den spesifikke manifestasjonen i et bestemt språk etter at transformasjoner er anvendt. Om dette er riktig, er sannsynligheten større for å utvikle generell KI. Generativ KI er da en statistisk tilnærming til en representasjon av dypstrukturen.
Hva fører det til?
Kombinasjonen av sosiale forhold og rask teknologisk utvikling gir (spekulativt) to sentrifugale krefter i utdanningssystemet, – den ene fra de eksterne forskningsanbud og den andre fra globale, men localized undervisningspakker. Deler av utdanning for skole og helse/sosial får noe sterkere vern på grunn av kulturelle, særlig spåklige, juridiske og geografiske føringer.
Dette vil svekke, om ikke rive opp, universitetenes indre lojalitet og underlette privatisering av dem.
Et alternativ er å rette dosentstigen mot eksperimentelt utviklingsarbeid rundt egenprodusert faginnhold fra aktører i begge stiger, fagdidaktisk design med sterkere relasjon til praksisfeltene, og raskere/dypere utvikling av kunnskapsteknologier. Siktemålet er å styrke utdanningskvalitet, knytte sterkere bånd mellom undervisning og FoU, og samtidig å hegne om universitetet som omforent institusjon utafor markedet.