---
id: SI_007
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: implementer
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_007
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | konkurranse | mulighet | implementer

## Hvem holder på illusjonen — og hvorfor?

Det kortsiktige incentivbildet er brutalt transparent: **tenure-komiteer, ph.d.-veiledere og tidsskriftsredaktører** har karrierer bygget på at distinksjonene de mestrer forblir relevante. En professor med 15 doktorander i symbolsk resonnering eller formell verifikasjon ser ikke bare sin forskning truet — de ser sin sosiale kapital fordampe.

**Konkrete aktører med størst institusjonell motstand:**

- **Grantholdere** (NFR, EU Horizon): Aktive prosjekter 2022–2026 på temaer LLM-er delvis har overtatt. Å innrømme irrelevans er å returnere midler ingen returnerer frivillig.
- **Tidsskriftsredaktører** i ACM/IEEE-publikasjoner med smal fagprofil — avvisningsraten på "LLMs løser dette"-papers er dokumentert høyere enn feltet generelt (anekdotisk, men konsistent mønster på arXiv-diskusjoner).
- **Institusjonsledere** ved enheter som har rekruttert strategisk på tradisjonell AI: De har ansatt for en femårshorisont som nå ser kortere ut.

## Mekanismen er ikke konspirasjon — den er struktur

Peer review er selvforsterkende: de som bedømmer forskning *er* de hvis forskning bedømmes. Ingen enkeltperson trenger å lyve. Systemet produserer kollektiv blindhet som **konkurransemessig strategi uten strategisk intensjon**.

Dette er ikke unikt for AI — det skjedde med statistikk vs. maskinlæring på 2000-tallet, og med strukturell lingvistikk vs. korpusmetoder. Feltet som "vinner" definerer gradvis hva som teller som "ekte forskning."

## Din situasjon er faktisk en mulighet

Du sitter med 20 år domeneekspertise *og* erkjenner skiftet. Det er sjeldent. De fleste velger kognitiv dissonans fordi kostnaden ved å innrømme er for høy.

## Konkrete neste steg

1. **Implementer en hybrid posisjonering nå**: Skriv ett høyprofil paper som eksplisitt kartlegger *hva* LLM-er ikke løser i ditt felt — det finnes hull, og du er best posisjonert til å finne dem. Nature Machine Intelligence eller lignende.

2. **Strategisk allianse med industri-forskere**: DeepMind, Anthropic og Microsoft Research ansetter folk som deg *fordi* de trenger domeneekspertise for å vite hvor modellene feiler. Det er ikke å gi opp akademia — det er å utvide innflytelse.

3. **Utfordre peer review-strukturen direkte**: Foreslå et workshop ved NeurIPS/ICML spesifikt om "hva klassisk AI-forskning fortsatt eier" — det tvinger frem