---
id: SI_007
model: google/gemini-2.5-flash
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: vent
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_007
**Seeds:** operasjonell | langsiktig | tillit | sårbarhet | vent

Deres observasjon, professor, er ikke ny, men den *operasjonelle* implikasjonen er dyptgående. Illusjonen opprettholdes ikke primært av enkeltpersoner, men av et system som er bygget på *langsiktig* inkorporering av inkrementell fremgang, et system som nå opplever en eksistensiell *sårbarhet*.

Hvem har incentiv? Først og fremst, *seniorforskere* og *professor II-stillinger* med lange publikasjonslister og etablerte forskningsagendaer innenfor "tradisjonell" AI – f.eks. symbolsk AI, spesifikke robotikk-algoritmer uten LLM-integrasjon, eller klassiske maskinlæringsmodeller for begrensede domener. Deres *tillit* og status er knyttet til den eksisterende kunnskapsbasen. En rask omstilling truer deres "social capital" og resulterer kanskje i en *vente*periode hvor de må re-kvalifisere seg i et nytt paradigme.

Institusjonelle mekanismer som forhindrer åpen diskusjon er flerfoldige og *operasjonelle*:
1.  **Peer-review-systemet:** Tidsskrifter som IEEE Transactions on Robotics eller Journal of Artificial Intelligence Research har ofte redaktører og anmeldere med dyp erfaring innenfor det etablerte. Nye, radikale ideer som utfordrer fundamentet kan møte motstand, selv om de er solide. For eksempel, et papir som demonstrerer hvordan et finjustert LLM overgår 20 års spesifikk optimalisering i robotplanlegging, kan oppleve at anmeldere ber om sammenligning med "state-of-the-art" fra 2010, ikke dagens *operasjonelle* LLM-kapabiliteter.
2.  **Finansieringsstrukturer:** Forskningsrådet, EU-programmer som Horizon Europe, og bedriftsfinansiert forskning har ofte definerte tematiske prioriteringer. Disse endres sakte. "Autonomous systems" prosjekter med budsjetter på €5M over 4 år er ofte bygget på et *langsiktig* syn som ikke inkluderer plutselige paradigmeskifter. Å endre retning midt i et prosjekt kan skape alvorlige *sårbarhet* i leveranser og budsjettering.
3.  **Utdanningsprogrammenes treghet:** Pensumkomiteer, studieplaner og ph.d.-krav er satt for å reflektere et etablert kunnskapsfelt. Å integrere LLM-dominans krever en radikal omstrukturering som mange institusjoner er trege med å implementere. Det krever ny kompetanse blant forelesere – og det tar tid. Man må *vente* på nye kursmoduler.

Det handler om et bevaringsinstinkt for etablerte systemer og en ubehagelig *sårbarhet* som oppstår når grunnlaget ryster. Å innrømme at "20 års forskning" forældes er ubehagelig, men det betyr ikke at erfaringen er verdiløs.

**Neste steg:**
1.  **Etabler "LLM-native" forskningsgrupper:** Opprett tverrfaglige grupper som aktivt forsker på *hvordan* LLM-er endrer grunnlaget for autonome systemer