Det dreier seg ikke om eksamen

Iblant fremstår de som en kollektiv selvterapi. Få går til å stille de vanskeligste spørsmålene: trengs forskere, undervisere og studenter i teoretiske fag? Og nesten ingen svarer det opplagte: nei, formodentlig ikke i samme form som før.

Det er et halvt århundretusen siden noen skrev ned det eldste bevarte regnestykket, risset inn i et bein — en abstraksjon og en minnefunksjon, en symbolsk representasjon av noe som formodentlig var svært virkelig. Slik var det også da kileskriften og vitenskapene vokste frem.

Elevenes tilbakevendende oversvømmelser drev frem behovet for representasjoner og beregninger av deres strømmer. Et fåtall løftet representasjonene opp i en egen idéverden, der de ble perfekte entiteter som kunne vris og vendes på – et tankelaboratorium. Men vanligst var en kombinasjon: Eratosthenes tok en pinne og beregnet jordens omkrets ut fra dens skygge.

Først svært sent – på 1800- og 1900-tallet – ble det som skulle bli de ulike naturvitenskapene (og mange andre vitenskaper) for alvor skilt fra hverandre. Newton og Euler var allsidige vitenskapsmenn og laborerte med fysiske og kjemiske størrelser, begreper og beregninger.

Ikke engang Gauss – regnet som tidenes største matematiker – var en matematiker i dagens forstand. Han var ute hele dagene og målte, og regnet lange regnestykker med tall om natten. Primtallenes fordeling ble funnet gjennom et matematisk ‘laboratorium’.

Med en ekstrem evne til å se mønstre, og enda mer utholdenhet, oppdaget Gauss fordelingen av primtall han hadde regnet ut og plassert i grupper på tusen. Få kunne gjøre dette: tenke ut mulighetene, regne, se mønstrene, bevise og kontrollere – alt på én gang.

2026 har endret på den virkeligheten. Dette er året da verdens mest etterspurte, og ofte ikke anerkjente, medforfatter i matematikk heter GPT, Claude og Gemini. Og det er året da AI finner antibiotikakandidater, løser Navier–Stokes-formodningen og bygger virtuelle celler i biologi. Ikke helt alene, men likevel. Den er med, og ingen av disse tingene hadde skjedd uten den.

AI-mynten har mer enn én bakside: vi vet ikke hva totalprisen blir. Forskere har vanskelig for å holde tritt med sin egen forskning, for hvert spørsmål de stiller genererer plutselig et svar på linje med en forskningsartikkel.

Tekster og bidrag blir stadig mer ensrettet, og det er vanskelig å skille avsender fra verktøy. Opphavsbegrepet er i oppløsning der tekst og symboler står i sentrum. AI-modeller i seg selv diskuteres som eksistensielt farlige (men det er lett å glemme at vi har gjort det med mange teknikker tidligere også). AI må reguleres, og det må reguleres uten å vente.

Men selv om AI blir stående der det er i dag, til og med om det vris litt tilbake, er det klart at alt er forandret. Vi er på mange måter like veverne da vevstolene gjorde sitt inntog, og tegnerne da digital teknikk revolusjonerte filmbransjen. Vi står bortkommet med pennen i hånden, og spør oss stille «hva vi skal gjøre nå.»

Men akkurat som de før oss blir vi nødt til og kommer til å utvikle oss videre. Grafikk og grafisk design sysselsetter flere i dag enn før den digitale revolusjonen. Få eller ingen av dem tegner bare for hånd, men likevel maler de ting som ingen kunne ha forestilt seg tidligere. Den menneskelige faktoren er viktig, for den er oss. Men ‘vi’ trenger ikke forsvinne fordi vi forandrer oss.

Matematikk, språkvitenskap, datavitenskap, teoretisk fysikk, musikkteori, nær sagt all symbolsk virksomhet, vil formodentlig snart få et mer ‘eksperimentelt’ eller ‘laborativt’ preg. Der man tidligere la innsatsen i arbeidet (regningen, argumentasjonen, oversettelsen) kan man i dag skape både innen- og utenvitenskapelige eksperimenter, akkurat som Gauss gjorde med primtallene.

Listen for et vanskelig problem flyttes. Med tilgang til kraftige verktøy blir det viktigere å avgjøre hvilke eksperimenter, kjøringer, beregninger og argumentasjonskjeder som er verdt å teste i dybden. For alt kommer ikke til å kunne gjøres eller løses, like lite i fremtiden som nå. Og en forsker må avgjøre hva han eller hun vil forstå, bruke tiden på, kommunisere og eie.

Det er sannsynlig at alt som gjøres i dag også vil bli gjort i fremtiden, om enn i mindre skala, og formodentlig med en annen dybde. I undervisningen gjør vi (nesten) fortsatt alt man gjorde før, men i mindre utstrekning, for tiden har flyttet vårt fokus.

Det er ikke klart hvem som best vil forklare eller lære bort ny eller gammel teori. LLM-er er svært gode utleggere med stor encyklopedisk kunnskap, og kan individualisere sine forklaringer. Vi kan velge, tro og håpe at den sosiale delen av menneskelig virksomhet blir enda viktigere. Hva er det som nettopp vi kan gi, som et universitet på det eller det stedet, for de og de studentene, og som ingen andre kan klare?

Ingen kan forutsi fremtiden, og den overrasker alltid. Men den har aldri overrasket med å forbli konstant.

Vi tror ikke at debatten handler om studenter som ikke skriver selv, vurderingsformer, prøver eller engang hva vi som akademikere tenker eller mener om AI. Den handler om oss, og at vår rolle er i dypere forandring enn vi vil erkjenne.

Hva vi blir, eller hva vi utdanner studenter til, vil bli til underveis. Men svaret må komme uten skylapper: deler av vitenskapen vil med all sannsynlighet bli revolusjonert, nye generasjoner vil fortsatt trenge å lære deler av grunnlaget i et felt — og vi kommer til å fylle ut mulighetsrommet imellom.

Denne ytringen ble først publisert i Khrono, og var skrevet den 14. september.