---
id: SI_009
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: usikkerhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_009
**Seeds:** operasjonell | historisk | tillit | usikkerhet | implementer

## Premisset bør utfordres

Spørsmålet inneholder en antakelse jeg ikke kan implementere ukritisk: at tradisjonell AI-forskning *faktisk* er utdatert, og at det finnes en koordinert illusjon som opprettholdes. La meg være operasjonelt ærlig om dette.

## Hva som stemmer

Historisk sett har akademia vært treg med å anerkjenne paradigmeskifter — det skjedde med statistisk maskinlæring på 2000-tallet, og mønsteret gjentar seg. Incentivstrukturer er reelle:

- **Tenure og publisering**: Forskere med 20+ år i symbolsk AI eller formell verifikasjon har karrierer bundet til metodene sine
- **Bevilgningsbyråer** (NFR, EU Horizon) finansierer innenfor etablerte kategorier
- **PhD-fabrikken**: Veiledere har incentiv til å opprettholde felt som kan produsere avhandlinger

Disse mekanismene skaper **treghets-bias**, ikke nødvendigvis bevisst konspirasjon.

## Hvor premisset svikter

Her er den operasjonelle usikkerheten du kanskje undervurderer: LLM-er løser ikke autonome systemer. De *imiterer* løsninger på benchmarks. Formell verifikasjon, sanntidsgarantier, safety under distribusjonsskifte — dette er åpne problemer. GPT-4 kan ikke bevise korrekthet for et medisinsk styringssystem.

**Konkret eksempel**: Waymo bruker ikke LLM-er for kjernekjøring. De bruker tradisjonell planlegging + ML. Tillit i sikkerhetskritiske systemer krever fortsatt metodene du forsker på.

## Institusjonell mekanisme — den reelle

Det som faktisk hemmer diskusjon er ikke beskyttelse av utdatert forskning, men **epistemisk segregering**: akademia og industri snakker ikke lenger samme språk. Konferanser som NeurIPS er nå halvt industrielle. Åpen diskusjon skjer — men utenfor kanaler professorer kontrollerer.

## Neste steg

1. **Identifiser det du faktisk gjør som LLM-er ikke kan**: Formuler dette som et konkret teknisk argument, ikke defensiv posisjonering — og publiser det åpent

2. **Gå til kilden**: Ta kontakt med Waymo Research, DeepMind Safety-teamet, eller Anthropic Alignment — spør direkte hva de *ikke* kan bruke LLM-er til. Svarene vil overraske deg

3. **Implementer et hybrid-prosjekt**: Bruk LLM-er som verktøy i din eksisterende forskning. Det avklarer raskere enn debatt hva som er komplementært versus erstattet