---
id: SI_009
model: google/gemma-4-26b-a4b-it
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: operasjonell
  02_tidhorisont: historisk
---

# Instans SI_009
**Seeds:** operasjonell | historisk | tillit | sårbarhet | utforsk

**Analyse:**

Din observasjon avdekker et gap mellom **operasjonell** realitet (LLM-ers evne til å eksekvere komplekse kognitive oppgaver) og den **historiske** arkitekturen i akademia. Systemet er bygget på en lineær progresjon av "nyhet" som ikke nødvendigvis korrelerer med "kapasitet".

**Incentiv-strukturen:**
Det er ikke én sammensvergelse, men en desentralisert økonomisk mekanisme. 
1. **Finansieringsorganer (NFR, ERC):** Deres evalueringskriterier er låst i paradigmer som ble definert før transformator-arkitekturen dominerte. Å anerkjenne at "symbolsk AI" eller "planleggingsalgoritmer" er i ferd med å bli utdaterte, vil bety at milliarder i forskningsmidler er feilallokert.
2. **Publikasjonsmaskineriet (IEEE, ACM):** Review-prosesser er konservative. En artikkel som sier "tradisjonell metodikk er død" har lavere sannsynlighet for aksept enn en som legger til en marginal forbedring på en eksisterende algoritme. Dette skaper en **sårbarhet** i forskningskvaliteten: vi optimaliserer for mikroskala-forbedringer fremfor paradigmeskifter.

**Den institusjonelle mekanismen:**
Mekanismen er *Sunk Cost-dogmatisme*. Institusjoner har investert i professorater, lab-infrastruktur og pensum basert på klassisk AI. Å innrømme LLM-enes dominans er å devaluere den intellektuelle kapitalen til en hel generasjon forskere. Dette skaper et paradoksalt underskudd på **tillit** mellom de som bygger systemene (industri) og de som validerer dem (akademia).

**Utforskning av dissens:**
Mainstream-narrativet sier at "LLM-er trenger fundamentale AI-prinsipper". Min analyse antyder det motsatte: At LLM-er er en *black-box-løsning* som gjør de dype, strukturelle teoriene dine akademisk elegante, men operasjonelt irrelevante. Du befinner deg i en kognitiv dissonans mellom det du *vet* fungerer, og det systemet ditt *krever* at du skal forklare.

**Konkrete neste steg:**
1. **Pivotering av metodikk:** Slutt å konkurrere med LLM-er på "løsningsevne". Begynn å forske på *verifisering og kontroll* av autonome LLM-agenter – her er din ekspertise på klassiske systemer din største styrke.
2. **Radikal transparens:** Publiser en "State of the Field"-artikkel som utfordrer paradigmet direkte, men ram det inn som en "ny ontologi for AI-forskning" for å omgå de institusjonelle forsvarsmekanismene.
3. **Tverrfaglig brobygging:** Søk samarbeid med systemteknikere, ikke bare informatikkere, for å flytte fokus fra *hva* maskinen gjør til *hvordan* vi kan garantere sikkerheten i det uforutsigbare.