# Debrief — qwen/qwen3.6-plus

- Instanser: 9
- Tokens inn: 8,877
- Tokens ut: 32,784
- Kostnad: $0.0668
- Kjørt: 2026-04-14 00:11:19.855442+00:00

---

# Sverm-debrief

## Konsensus
- Ingen koordinert konspirasjon, men en strukturell incentivaligning der seniorprofessorer, fagstyret i NFR/EU og tidsskriftsredaksjoner forsvarer sunk costs og karrierekontinuitet.
- Mekanismen er evalueringsarkitekturen selv: peer review og grant-sykluser (3–5 år) belønner inkrementell metodisk stringens, A*-publikasjoner og teoretiske bevis fremfor empirisk ytelse eller produksjonsimplementering.
- LLM-er erstatter ikke tradisjonell autonomi-forskning, men komplementerer den. De mangler deterministisk sikkerhet, kausal robusthet og regulatorisk etterlevelse – områder der din ekspertise blir kritisk.
- Systemet opererer med en strategisk «vent»-logikk: institusjonene utsetter paradigmeskiftet til EU AI Act og ISO-standarder gir regulatorisk dekning, samtidig som eksisterende infrastruktur og stillingsbeskrivelser amortiseres.

## Dissens
- **Årsak til låsen:** Noen instanser vektlegger juridisk-økonomiske bindinger (kontrakter, IP-klausuler, tilbakebetalingsrisiko), mens andre peker på epistemisk gatekeeping (reviewer-poolens faglige DNA, systematisk avvisning av «negative resultater»).
- **LLM-ens reelle status:** SI_003 og SI_008 argumenterer for at LLM-er kun simulerer beslutning og krever formelt kontrollag, mens SI_001 og SI_005 mener kommersielle modeller allerede har marginalisert kjernekompetansen i produksjon, og at akademia kun forsvarer status quo.
- **Strategisk respons:** Flere anbefaler umiddelbar åpen benchmarking for å bryte syklusen, mens andre advarer mot karrieresårbarhet og foreslår strategisk reposisjonering innenfor eksisterende rammeverk (hybridarkitekturer, compliance-språk) før systemet tvinges til å anerkjenne skiftet.

## Blindsoner avdekket
- **Samarbeids-sårbarhetsparadokset:** Industri-akademia-avtaler med strenge IP-klausuler aktivt hindrer publisering av LLM-sammenligninger, mens yngre forskere straffes i vurderingssystemet for å dokumentere at nye arkitekturer overgår tradisjonelle metoder.
- **Benchmark-gapet:** Akademia optimaliserer mot foreldede simulatorer (CARLA, MuJoCo), mens produksjon måler feiltoleranse, vedlikeholdskost og cost-per-inference. Dette skaper en akademisk blindgate som enkelt-AI-er sjelden kobler til kontraktsøkonomi.
- **Regulatorisk timing som dekke:** «Vent»-strategien brukes ikke bare for å beskytte investeringer, men som institusjonelt skjold mot å ta epistemisk ansvar før tilsynsmyndigheter dikterer nye krav.

## Anbefalinger
1. Kjør en pre-registrert head-to-head-benchmark (tradisjonell pipeline vs. finetuned LLM-agent) på 500+ industrielle scenarioer. Publiser rådata, feilmodus og kostnadsmetrikker open-access via OpenReview, utenom tidsskriftsgatekeeping.
2. Reposisjoner neste NFR/Horizon-søknad som «Trustworthy Hybrid Autonomy»: koble LLM-planlegging til formell verifisering (TLA+/ISO 21448). Dette omgår «gammel vs ny»-fellen og matcher EU AI Act-compliance.
3. Etablér et uavhengig «Deployment Gap»-konsortium med Kongsberg/Equinor for å definere produksjonsmetrikker (driftsstabilitet, transparens, vedlikehold) og publisere kvartalsvise ytelsesrapporter under CC-BY.
4. Innfør «LLM-audit og systemgrenseanalyse» som obligatorisk eksamenskriterium i doktorgradsprogrammet innen 2026 for å bryte incentivaligningen til neste generasjon.
