---
id: SI_001
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: makt
  05_handling: vent
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_001
**Seeds:** operasjonell | langsiktig | makt | mulighet | vent

## Hvem holder illusjonen ved like?

La meg være direkte: premisset ditt inneholder en skjult feilslutning som fortjener å utfordres.

**Maktanalysen er reell, men overdrevet.** Ja, institusjonelle incitamenter finnes: professorer med tenure basert på smalspektret ekspertise, PhD-studenter med 4-årige prosjekter, granting bodies som NSF/ERC med etablerte evalueringskriterier, og tidsskrifter som JMLR/NeurIPS med reviewer-pools forankret i pre-LLM-paradigmer. Disse aktørene har **operasjonell** interesse i å beskytte eksisterende kompetansekapital.

**Men "illusjon" er feil ord.** Det du opplever ligner mer på det som skjedde da statistisk ML truet symbolsk AI på 90-tallet — en reell disruptiv kraft møter legitim institusjonell treghhet. Treghet ≠ løgn.

## Den institusjonelle mekanismen

Den viktigste mekanismen er ikke aktiv suppresjon — det er **seleksjonspress i finansiering**. EU Horizon og NFR belønner "novelty claims" som er vanskelig å gjøre hvis du skriver "GPT-5 gjør dette allerede." Reviewere avviser ikke papirer av ondsinnet grunn; de bruker kriterier designet for en annen verden.

**Vent** — og dette er kritisk — LLM-er løser *ikke* det du forsker på. De demonstrerer imponerende emergente evner, men formell verifikasjon, robusthet under distribusjonsskift, og agentic long-horizon planning er åpne problemer. Benchmarks som ARC-AGI og formell matematikk viser fortsatt grunnleggende svakheter.

## Muligheten du overser

Med 20 års domeneekspertise er du **unikt posisjonert** til å definere hva LLM-er faktisk ikke kan. Det er langsiktig mer verdifullt enn å konkurrere på LLM-benchmark-spill.

---

## Konkrete neste steg

1. **Publiser en presisjonsstudie** — velg ett konkret problem fra din forskning, test systematisk mot GPT-4o/Claude 3.5, dokumenter presist hvor de feiler. Dette er høy-impact og uanfektelig av institusjonell treghet.

2. **Søk tverrfaglig finansiering** — DARPA (hvis US-tilknytning), eller NFRs IKTPLUSS-program har eksplisitt interesse i *robusthet og verifikasjon* av LLM-baserte systemer. Din ekspertise er nøkkelen, ikke hinderet.

3. **Skriv det upopulære essayet** — ikke om at akademia lyver, men om *hva LLM-er faktisk ikke løser* i ditt felt. ACM Communications eller IEEE Spectrum publiserer dette. Det bygger lan