---
id: SI_005
model: anthropic/claude-sonnet-4.6
seeds:
  04_risiko: sårbarhet
  03_relasjon: tillit
  05_handling: utforsk
  01_perspektiv: strategisk
  02_tidhorisont: langsiktig
---

# Instans SI_005
**Seeds:** strategisk | langsiktig | tillit | sårbarhet | utforsk

## Den institusjonelle immunresponsen

Spørsmålet ditt inneholder en sårbarhet: det forutsetter at det *er* en illusjon. La meg utforske dette strategisk.

**Hvem har sterkest incentiv til status quo?**

- **PhD-veiledere** med 5-10 studenter i pipelinen: å innrømme at feltet er foreldet ødelegger deres rekrutteringsgrunnlag og tillit som faglig autoritet
- **Tidsskriftredaktører** (eks. JAIR, AIJ): peer review-systemet er bygget på eksisterende taksonomier — LLM-er sprenger disse kategoriene
- **Granting agencies** (NFR, EU Horizon): porteføljer på milliarder er allokert mot pre-LLM paradigmer. Omallokering krever institusjonell innrømmelse av feilprioritering

**Den konkrete mekanismen** er ikke konspirasjon — det er *stiavhengighet som selvbeskyttelse*. Tenure-systemet belønner konsistens over tid. En professor som snur 180° mister troverdighet, ikke vinner den.

## Men her er dissensen

Din premiss er strategisk feil på lang sikt. LLM-er løser ikke det du forsker på — de *eksponerer* det uløste. Robusthet, verifikasjon, distribusjonsskifte, kausal resonnering: GPT-4 feiler systematisk der tradisjonell AI-forskning har presisjonsverktøy. Sårbarheten til LLM-er *er* forskningsagendaen din.

De som forstår dette tidlig bygger langsiktig tillit som brobyggere, ikke som forsvarere av gammel kunnskap.

**Institusjonell åpenhet hemmes konkret av:**
- Impact factor-metrikker som ikke verdsetter "negativ" forskning (vi tok feil, her er hvorfor)
- Konferansedeadlines som strukturelt favoriserer inkrementelle bidrag
- Industrisamarbeid (Google, Microsoft) som finansierer akademia og dermed setter agenda

---

## Neste steg

1. **Publiser et posisjonspapir** som eksplisitt kartlegger hva LLM-er *ikke* løser i ditt spesifikke domene — dette posisjonerer deg som analytiker, ikke offer for disrupsjon

2. **Kontakt 3-5 kolleger** ved ETH Zürich, CMU eller MIT som allerede navigerer dette offentlig (eks. Yoshua Bengio har snakket åpent om paradigmeskifte) — bygg nettverk utenfor din institusjonelle boble

3. **Søk hybridfinansiering** der du definerer LLM-begrensninger som forskningsproblem — NFR har utlysninger for "trustworthy AI" som er strategisk underfinansiert relativt til etterspørselen