KI-treet visner i takt med forbruk, og kanskje evnen til å tenke selv?

Oline Kleiven (24) tar et fag i entrepenørskap på Universitetet i Bergen. Sammen med et tverrfagelig team med andre studenter utviklet hun en prototype på et verktøy som skal skape bevisthet rundt bruken av KI og ressursene som går med. 

Holder det enkelt

– Ingen trenger enda en app, så derfor lagde vi en widget, forklarer Oline engasjert. 

Tanken var et integrert program, i førsteomgang på studentenes landingsside, som viser et tre med varierende helse. Jo mer KI som brukes, jo raskere visner treet.

Oline understreker at hun og medstudentene ikke er naturvitere, så den eksakte beregningen av ressursbruken overlates til noen andre. Likevel er ideen klar. 

Jo mer KI du benytter deg av, jo raskere visner treet som ligger på landingssiden. 

Hensikten med bevisstgjøringen er ikke å påføre noen skam, men å skape et insentiv for å forsøke å redusere unødvendig bruk.

De skisserte også en mulighet for å integrere et konkurranseelement i programmet, som gjør det mulig for universitetene å konkurrere mot hverandre. Jo mindre bruk, jo høyere plassering på resultatlistene.

Ekspertens tanker 

Inga Straümke er en av landets fremste forskere på KI, og har jobbet med feltet i mange år. 

 Hva er du mest lei av å snakke om innen KI-feltet?

– Chatbotter! Jeg hater dem veldig mye. Jeg ser absolutt at de har sin lille begrensa nytteverdig, men jeg synes ikke at de har gjort verden til noe bedre sted, sier forskeren.

Straümke påpeker også at de har statistikk på hvordan språkmodellenes inntog har påvirket skolen negativt, selv på universitetsnivå. Elevene på NTNU, hvor Straümke jobber, svarer at de bruker mindre tid på øvningsoppgaver nå enn tidligere. Karakterene har også sunket innenfor fagfeltene hun jobber med. 

 Øker forskjellene

– Jeg ser spesielt på masternivå at de som allerede er ganske gode, får språkmodeller til å jobbe for seg, mens de som sliter litt fra før, faller enda lenger bak.

Straümke understreker at det selvfølgelig kan være andre og ytre faktorer, men tror chatbottene har innvirkning.

Miljøaspektet er nyansert

Når det kommer til ressursbruken, forteller Straümke at det er vanskelig å måle eksakt, fordi det avhenger av de forskjellige systemene. Tommelfingerregelen er likevel at de nettverkene som brukes til å generere ting, som sanger, bilder og videoer, er det verste med tanke på ressursbruk.  

– Det er jo ikke sånn at maskinene drikker vann, men det krever mye kjøling å drive store datasentre, og da brukes det ofte vann til å gjøre det. 

Straümke påpeker også at sentrenes lokasjon spiller inn. 

– Et datasenter bygget i en ørken vil kreve betydelig mer kjøling enn et som er bygget i et kaldt fjell.

Som en positiv motsetning til de store generative modellene, trekker hun frem teknologien som brukes til røntgenanalyse på Vestre Viken sykehus

– Den automatiske røntgenanalysen gjør det mulig å slippe mange timer med venting ved mistanke om brudd. Samtidig bruker den omtrent like mye strøm som Microsoft Word.

Delegere nedover  

Selv om Straümke mener at chatbottene ikke har gjort verden til et bedre sted, ser hun verdien av å delegere enkle, men tidkrevende oppgaver nedover til språkmodellene. Ting som er utfordende mener hun derimot man burde løse selv. 

– Hvis man kommer over en utfordring man ikke vet helt hvordan man skal løse, så må man ikke gi det til en chatbot. Bruk heller anledningen til å gjøre det selv og bli litt bedre.

Reelt behov

Per dags dato er prosjektet til Oline og de andre studentene en prototype, men sett i lyset av det Straümke forteller om resultatene på universitetet, kan det se ut som de har angrepet en viktig problemstilling. Kanskje kan det visne treet inspirere til å begrense bruken både for miljøets og egen lærings del.