Studentene buer,
og ingen hører etter

Tor W. Andreassen, PhD., er tilknyttet University of Cambridge og tidligere professor ved Norges Handelshøyskole.

Studentene var ikke imponert, og det er fristende å tolke dette som ung motstand mot noe nytt. Men det er feil tolkning.

Buingen handler om noe mer alvorlig: det er et stort og voksende gap mellom den optimismen tekselskapene og teknologi-influensere viser, og den usikkerheten unge mennesker faktisk lever med. Det gapet burde bekymre universiteter og politikere langt mer enn det gjør i dag.

Vi tror vi forstår problemet, men gjør vi det?

Den vanligste fortellingen lyder slik: KI endrer eller tar jobber, og de unge og uerfarne rammes hardest. Løsningen er å lære studentene å bruke KI-verktøy og kontrollere for plagiering, så er de rustet for fremtiden.

Forskningen gir et mer nyansert bilde. En fersk analyse av hundrevis av millioner ansettelser og stillingsannonser, gjennomført av Lambert og Schindler, avdekker noe overraskende: det som ser ut som en KI-effekt på ansettelse av unge, er i stor grad en effekt av hjemmekontor. Når man tar hensyn til om stillingen er fjernbasert, forsvinner KI-effekten.

To eksempler illustrerer dette:

• Jurister har høy KI-eksponering, men jobber mye på kontor. De klarer seg godt i jobbmarkedet.

• Kodere har like høy KI-eksponering, men jobber mye hjemmefra. De rammes hardt.

Det er altså ikke KI alene som stenger døren for unge arbeidssøkere. Det er kombinasjonen av KI og fraværet av et fysisk arbeidsfellesskap.

Historien peker i samme retning. Da internett og programvare revolusjonerte arbeidslivet fra 1990-tallet, spådde mange massiv arbeidsledighet. Det som faktisk skjedde var annerledes: Etterspørselen økte, og sysselsettingen steg i mange av de yrkene som skulle vært utradert.

Regnskapsførere, arkitekter og radiologer ble mer produktive med teknologien som hjelpemiddel – og det ble flere av dem, ikke færre. Der jobber faktisk forsvant, skyldtes det sjelden at teknologien overtok. Det skyldtes at folk sluttet å etterspørre produktet.

Poenget er ikke at KI er ufarlig. Poenget er at det å måle hvilke arbeidsoppgaver som kan automatiseres, gir et dårlig bilde av hvilke jobber som faktisk forsvinner.

Det studentene mister nå, er ikke jobber

Det de mister er noe mindre synlig og kanskje mer alvorlig på sikt: evnen til å tenke selvstendig og kritisk.

En student ved Sciences Po og Berkeley beskriver det godt i en artikkel i Financial Times. Hun hadde alltid likt å skrive akademiske tekster på egen hånd. Så begynte hun å bruke KI for å spare tid. Oppgaven ble levert. Men selve øvelsen, den kognitive anstrengelsen som er kjernen i læring, var borte.

Dette er ikke et enkelttilfelle. Det er et strukturelt problem. Når KI kan produsere et godkjent svar på sekunder, forsvinner motivasjonen til å utvikle den dype forståelsen som gjør svaret godt. Studentene lærer å styre et verktøy i stedet for å utvikle egen dømmekraft.

KI gjør det mulig å bestå uten å lære. Det er paradokset universiteter nå må ta på alvor.

Hva universiteter faktisk må gjøre

Flytt fokus fra reproduksjon til vurdering. Eksamensformer som tester hukommelse og tekstproduksjon er i ferd med å bli meningsløse. Det som ikke kan erstattes av en chatbot, er evnen til å stille de riktige spørsmålene, vurdere svar kritisk og ta ansvar for egne konklusjoner. Slike ferdigheter læres ikke alene foran en skjerm. De læres i dialog, gjennom motstand og i fellesskap med andre.

Behold campusundervisningen. Fysisk tilstedeværelse er ikke en nostalgisk rest fra før pandemien. Det er en pedagogisk forutsetning. Forskningen på fjernarbeid og unge arbeidstakere peker tydelig i én retning: Det fysiske arbeidsfellesskapet er der nyansatte lærer av de erfarne, der sosial kapital bygges, og der kunnskap overføres gjennom uformelle samtaler. Rektorer som vurderer å utvide digital undervisning for å tilpasse seg markedet eller kutte kostnader, bør merke seg dette. Gevinsten er kortsiktig. Tapet er langsiktig og måles til slutt i hva kandidatene faktisk kan.

Integrer KI og kritisk tenkning i all undervisning. Ikke som separate kurs, men som en del av hvert fag. Studentene må lære å bruke KI som en samtalepartner for å utvikle ideer og argumenter – ikke som en svarmaskin de kopierer fra.

Hva lovgivere må forstå

Regulering er ikke bare en bremse på teknologi. Det er en av de viktigste faktorene som avgjør om KI erstatter eller forsterker menneskelig arbeidskraft. Radiologer i USA slår KI på diagnostisk nøyaktighet, men er fortsatt i jobb fordi regelverket krever at et menneske tar den endelige beslutningen. Det er et politisk valg om hvor ansvaret skal ligge, ikke en teknisk nødvendighet. Når automatiserte prediksjoner blir billige og mange, blir menneskelig vurdering mer verdifull, ikke mindre.

Norge og Europa tar viktige skritt gjennom EU AI Act. Men en regulering av teknologien er ikke det samme som politikk for arbeid og utdanning. Det mangler en nasjonal strategi for hva universiteter skal produsere i et samfunn der KI endrer hva som er verdifull kunnskap. En slik strategi kan ikke overlates til amerikanske teknologiselskaper, til teknologioptimister alene eller til de som buer i auditoriene