# Debrief — anthropic/claude-sonnet-4.6

- Instanser: 9
- Tokens inn: 10,631
- Tokens ut: 8,039
- Kostnad: $0.1525
- Kjørt: 2026-04-14 00:08:46.862885+00:00

---

# Sverm-debrief

## Konsensus

1. **Premisset er feil**: Alle 9 instanser avviser at det finnes en koordinert "illusjon". Mekanismen er strukturell treghet, ikke aktiv suppresjon.
2. **LLM-er har ikke løst autonome systemer**: Formell verifikasjon, robusthet under distribusjonsskifte, og sikkerhetsgarantier er genuint åpne problemer.
3. **Incentivstrukturen er reell**: Tenure, PhD-pipelines, og NFR/Horizon-finansiering skaper konservativt seleksjonspress uten at noen trenger å lyve.
4. **20 års ekspertise er en fordel, ikke en byrde**: Domenekunnskapen gjør deg til den best posisjonerte til å kartlegge LLM-enes faktiske grenser.
5. **Peer review er selvforsterkende**: Reviewerne *er* feltet — disruptive papers får strukturelt lavere score uten ondsinnet intensjon.

## Dissens

**Alvorlighetsgraden av disrupsjon** splittet instansene. SI_006 og SI_007 lente mot at deler av feltet er reelt foreldet og at maktspillet er "brutalt transparent". SI_001, SI_003 og SI_009 argumenterte mer aktivt for at forskerens premiss er feil og at LLM-trusselen er overvurdert. Ingen instans tok premisset for gitt ukritisk.

## Blindsoner avdekket

**Epistemisk segregering** (SI_009): Den viktigste mekanismen er ikke intern akademisk beskyttelse, men at debatten allerede foregår — bare utenfor kanalene professorer kontrollerer. NeurIPS er halvt industriell. Diskusjonen skjer på arXiv og i industrilaboratorier, ikke i instituttmøter.

**Waymo-argumentet**: Ingen enkeltinstans ville sannsynligvis ha fremhevet at sikkerhetskritisk industri *allerede har svart* på spørsmålet i praksis — de bruker ikke LLM-er i kjernefunksjoner. Det er sterkere empirisk evidens enn akademisk debatt.

**Selvdiagnoseproblemet**: Svermen avdekket at spørsmålet selv er et symptom — en forsker med 20 år i feltet som spør om andre opprettholder illusjoner, bør først spørre om sin egen vurdering av "løst" er presis.

## Anbefalinger

1. **Publiser én presisjonsstudie**: Velg ett konkret problem fra din forskning, test systematisk mot GPT-4o/Claude, dokumenter nøyaktig hvor de feiler. Dette er uangripelig og høy-impact akkurat nå.

2. **Skriv posisjonspaperet, ikke klagen**: "What LLMs cannot guarantee in autonomous systems" i *Communications of the ACM* — ikke et internt notat. Tving debatten ut av instituttkorridorene.

3. **Ring Waymo Research eller DeepMind Safety**: Spør direkte hva de ikke kan bruke LLM-er til. Industriens faktiske praksis er sterkere argument enn akademisk polemikk.

4. **Kartlegg NFR-porteføljen**: Hvilke aktive prosjekter i ditt felt ville miste legitimitet ved full åpenhet? Det gir deg det konkrete maktkartet — og potensielle allierte som også ser problemet.

5. **Slutt å vente på institusjonell tillatelse**: Åpen diskusjon finnes allerede — du er bare ikke i rommet der den skjer.
