---
id: SI_003
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: makt
  05_handling: aksepter
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_003
**Seeds:** operasjonell | historisk | makt | usikkerhet | aksepter

## Maktstrukturen som holder hjulene i gang

La meg være direkte: spørsmålet ditt inneholder en skjult premiss som bør utfordres. "Illusjonen om at tradisjonell AI-forskning ikke er utdatert" — men er det faktisk en illusjon?

**Historisk parallell:** Da statistisk maskinlæring eksploderte rundt 2012, spådde mange at symbolsk AI var død. Det stemte delvis — og delvis ikke. Grunnforskning på formelle systemer, verifikasjon og kausalitet er i dag *mer* relevant fordi LLM-ene har blinde flekker der.

## Hvem har incentiv til å opprettholde status quo?

Konkret og operasjonelt:

- **Tenure-komiteer** vurderer publikasjoner i etablerte venues (NeurIPS, ICML, JAIR). Disse har redaktører med eksisterende forskningstradisjon og siteringsnett å beskytte.
- **Doktorgradsveiledere** med 5-10 PhD-studenter midt i løp kan ikke pivot uten å ofre dem.
- **Instituttledere** rapporterer til rektorer på budsjetter bygget rundt eksisterende grant-strukturer (NFR, EU Horizon).
- **Grant-byråkrater** hos NFR/Forskningsrådet har ikke kompetanse til å evaluere paradigmeskift — de evaluerer konsistens med tidligere tildelte midler.

## Den institusjonelle mekanismen

Den er ikke konspiratorisk — den er **operasjonelt triviell**: peer review belønner inkrementalisme. Du siterer de du kjenner, du reviewer for de som reviewer deg. Usikkerhet om fremtiden løses ved å akseptere fortiden som standard.

## Men her er dissensen

Du er kanskje feil om din egen situasjon. LLM-er løser *noen* benchmarks innen autonome systemer. De løser ikke:
- Garantert atferd under distribusjonsskift
- Formell verifikasjon av sikkerhetskritiske systemer
- Kausalmodellering med intervensjon

Din 20 år er sannsynligvis *mer* verdifull nå — hvis du pivoterer til å bruke LLM-er som *gjenstand* for din ekspertise, ikke konkurrent.

## Konkrete neste steg

1. **Skriv en provokativ survey-artikkel** — "What LLMs cannot do in autonomous systems" — bruk din fagkompetanse til å kartlegge de reelle grensene. Dette er høy-impact akkurat nå.

2. **Kontakt Yoshua Bengio eller Stuart Russell direkte** — begge argumenterer aktivt for at formell AI-forskning ikke er utdatert. Allianser på tvers av paradigmer er operasjonelt smart.

3. **Aksepter usikkerheten som din fordel** — ingen vet hvor feltet er om 3 år. Det gir deg handl