---
id: SI_003
model: qwen/qwen3.6-plus
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: konkurranse
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: kortsiktig
---

# Instans SI_003
**Seeds:** strategisk | kortsiktig | konkurranse | sårbarhet | utforsk

Analysen din starter i en **strategisk** blindsoned: akademiet beskytter ikke primært sannhet, men institusjonell overlevelse. Mekanismen er **kortsiktig** incentiv-alignment. 3-års grant-sykluser (Forskningsrådet, Horizon Europe) belønner kvantifiserbar output over paradigmeskift. Senior-PI-er med tiårsinvesteringer i MPC eller formell verifisering har ingen rasjonell grunn til å bekrefte at LLM-er allerede dekker ~65 % av anvendelsene. Å bryte stillheten er å akseptere **sårbarhet**: tap av stipendmidler, nedrykk i intern rangering og svekket legitimitet overfor rekrutteringsutvalg.

Den institusjonelle låsen er **konkurranse** om knappe ressurser, kodifisert i peer review. Reviewere er ofte selv avhengige av samme metodiske rammeverk. Proposaler som stiller spørsmål ved feltets relevans straffes på «feasibility» og «impact». Karrierestigen måles i A*-treff på ICRA/NeurIPS, ikke i ærlig avskrivning av teknikker. Systemet belønner inkrementalisme, ikke erkjennelse av overgang.

For å **utforsk**e realiteten bak hype: LLM-er simulerer beslutning, de garanterer den ikke. Sanne autonome systemer krever kausal robusthet, sanntids-bounds og deterministisk feilhåndtering—områder der tradisjonell kontrollteori fortsatt holder monopol. Illusjonen er at generalisering erstatter spesifikasjon.

**Neste steg:**
1. Kjør en pre-registrert benchmark: din pipeline vs. finetuned open-source agent (f.eks. Mistral-7B) på 500+ CARLA-scenarioer. Publiser raw data open-access, uavhengig av journal.
2. Etablér et «sikkerhetskritisk autonomi»-konsortium med industri (Kongsberg Defence, Equinor). Søk midler via nasjonale sikkerhetsprogrammer, ikke standard AI-calls.
3. Inviter en uavhengig reviewer til et lukket seminar med krav om å dokumentere én scenario-klasse der LLM-er bryter safety-bounds. Bruk datagrunnlaget til en formal policy-brief til Forskningsrådet om reviderte evalueringskriterier.