---
id: SI_006
model: google/gemini-2.5-flash
seeds:
  04_risiko: mulighet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: økonomisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_006
**Seeds:** økonomisk | kortsiktig | tillit | mulighet | utforsk

Professor, din bekymring er reell og den stikker dypere enn en overfladisk trussel mot et forskningsfelt. Det er et spørsmål om *økonomisk* overlevelse og *kortsiktig* gevinst som driver denne motstanden.

Hvem har incentiv? Først og fremst, de som har bygd karrierer og institutter rundt spesifikke, tradisjonelle AI-paradigm. Tenk på professor "X" som har 20 doktorgradsstudenter på et prosjekt finansiert med 50 millioner kroner over 5 år, basert på klassisk planlegging eller kunnskapsrepresentasjon. Å innrømme at kommersielle LLM-er *allerede* leverer resultater som overgår eller forenkler mye av dette, ville undergrave hans *tillit* og evne til å sikre fremtidig finansiering. Dette er ikke nødvendigvis ondsinnet; det er et rasjonelt svar på en *kortsiktig* trussel mot egen profesjonell og *økonomisk* stabilitet.

Deretter har vi institusjonelle ledere – dekaner, instituttledere, rektorer. Deres ansvar er å sikre inntekter, rangeringer og studentopptak. Å signalisere at en betydelig del av fagfeltet er utdatert, kan skremme bort studenter, redusere forskningsmidler og potteplantasere vitenskapelig ansatte. De har en *økonomisk* interesse i å opprettholde *tilliten* til eksisterende strukturer, selv om fundamentet rister. Universitetenes merkevare og posisjon er avhengig av denne *tilliten*.

Den institusjonelle mekanismen som forhindrer åpen diskusjon er *publiserings- og finansieringssyklusen*. Tradisjonell AI-forskning har etablerte tidsskrifter (f.eks., JAIR, AIJ) og konferanser (f.eks., AAAI, IJCAI) med veletablerte peer-review-prosesser. Artikler som utfordrer fundamentalt, eller erklærer et felt "utdatert" basert på kommersiell programvare, passer ikke inn i dette systemet. En anmelder fra et tradisjonelt felt vil *kortsiktig* se dette som en trussel mot eget felt og avvise det, enten bevisst eller ubevisst. I tillegg er forskningsrådene og finansiørene ofte styrt av eksperter fra de "gamle" feltene, som prioriterer videreføring av eksisterende forskningslinjer. Dette skaper lite *mulighet* for radikale skifter.

**Neste steg:**
1.  **Utforsk "Hybrid-LLM"-Forskning:** Slutt å konkurrere direkte. Identifiser og publiser forskning på hvordan tradisjonelle AI-metoder kan *forbedre*, *kontrollere* eller *forklare* LLM-ers atferd, f.eks. ved å legge til formell logikk eller kunnskapsgrafer for å øke *tilliten* og redusere hallusinasjoner. Dette skaper en ny *mulighet* og *økonomisk* relevans.
2.  **Etabler "LLM Application Labs":** Opprett tverrfaglige laboratorier fokusert på *utforskning* av LLM-ers praktiske begrensninger og mulig