Debatt ● Ketil Stølen

I hvilken grad vil maskinlæring endre forskningen?

Større datasett, mer praktisk hjelp og effektivisering, mener Ketil Stølen.

Foto av telefon med programmet ChatGPT åpent
En støtte og en samarbeidspartner for framtidas forskere. Det mener iallfall artikkelforfatteren.
Ketil Stølen
Sjefforsker ved Sintef og professor II ved UiO Ketil Stølen
Publisert

Denne teksten er et debatt­inn­legg. Inn­holdet i teksten uttrykker forfatterens egen mening.

Maskinlæring (eller ML) er i vinden som aldri før, ikke minst teknologier basert på store språkmodeller som Chat-GPT. Det hevdes at ML endrer måten vi forsker på, at forskerens rolle forandres og at det i fremtiden trengs færre forskere. I hvilken grad er dette riktig? I det følgende skal vi se nærmere på disse påstandene.

LES VIDERE ETTER ANNONSEN

FÅ NYHETER PÅ MOBILEN
Last ned Khrono-appen!

Download on the App Store Tilgjengelig på Google Play

I fremtiden vil «alle» bruke ML, forskerne inkludert. Noen forskere vil kun anvende eksisterende ML-modeller, som ChatGPT er et eksempel på. Andre vil lage nye ML-modeller og mange vil gjøre begge deler.

I boka «Argumentasjonsteori og Vitenskapsfilosofi» fra 1977 sier Følllesdal og Walløe følgende: «Et viktig aspekt ved forskningsprosessen er at arbeidet som regel (kanskje alltid?) foregår i forhold til hypoteser. I noen tilfeller er relasjonene til hypoteser lette å få øye på, og forskeren er selv klar over at han forsøker å finne støtte for noen hypoteser, at han forsøker å avkrefte andre hypoteser, eller at arbeidet nettopp består i å sette frem nye hypoteser (som kanskje kan forklare fenomener som ikke så lett lot seg forklare fra de gamle hypotesene). I andre tilfeller kan hypotesene være vanskeligere å få øye på.»

ML endrer ikke dette. En ML-modell er fremstilt av et dataprogram som har utført en læringsprosess. Menneskelig design av ML innebærer å designe denne læringsprosessen. En forsker designer læringsprosessen med utgangspunkt i en problemstilling. Dette innebærer å velge hvilken læringsmetode som skal benyttes, ekstrahere datasett i form av treningsdata og testedata, definere belønningsfunksjoner, osv. Treningsdataene benyttes til opplæring, mens testedataene brukes til å sjekke om læringen var vellykket. Læringsprosessen kan finne sted offline, online, eller begge deler. Det er altså ikke slik at dataene alltid hentes inn på forhånd.

At det valgte læringsprosessdesignet er egnet for den aktuelle problemstillingen, er en slags implisitt arbeidshypotese. Hvis designet er bra, er resultatet av å utføre læringsprosessen en ML-modell som løser problemet.

Litt forenklet kan vi tolket utsagnet «ML-modellen løser det aktuelle problemet» som en hypotese om den genererte programvaren. Denne hypotesen kan være feil i likhet med enhver annen hypotese. Dette vil ofte oppdages ved hjelp av testedataene. Men selv om ML-modellen overlever testingen kan hypotesen likevel være feil. Dataene som læringen baserte seg på kan for eksempel ha vært utilstrekkelige, dårlig valgt eller manipulert, og programvaren kan lide av alle slags svakheter. Derfor krever denne hypotesen den samme grundige evalueringen som enhver annen forskningshypotese. Igjen er ML et nyttig verktøy. ML kan også identifisere sammenhenger og mønstre i dataene som det ellers hadde vært vanskelig å oppdage, og i så måte bidra med nye hypoteser.

Men hva hvis dataene er kvalitative, for eksempel resultater fra intervjuer utført i henhold til en intervjuguide? I utgangspunktet har man kanskje ingen hypotese om hva forskningen vil resultere i, men man har i det minste en implisitt metodeorientert hypotese om at ved å utføre forskningen i henhold til den valgte metoden vil man avdekke noe om virkeligheten.

Tradisjonelt har denne type kvalitativ forskning vært svært arbeidskrevende. Intervjuene må for eksempel renskrives, kodes og deretter analyseres. Store språkmodeller vil effektivisere dette arbeidet. De kan utføre slike analyser både bedre og raskere enn mennesker, og de vil til og med kunne utføre intervjuer. Forskernes tid kan dermed frigjøres til design av forskningsmetode og overordnet styring av prosessen. Likevel vil dette neppe redusere antallet «kvalitative forskere». For det første: store språkmodeller vil muliggjøre langt større studier med vesentlig høyere validitet. I stedet for å intervjue syv personer kan man nå intervjue 70. Forskerens oppgave blir å planlegge, styre gjennomføringen og kvalitetssikre det hele. For det andre: ML vil med stor sannsynlighet øke behovet for kvalitativ forskning, ikke minst fordi teknologien selv vil gi opphav til store samfunnsmessige endringer som vi er helt avhengig av å forstå.

ML-modeller er nyttige verktøy som dyktige forskere vil arbeide i to-spann med. ML-modeller vil ta seg av det arbeidskrevende som å oppsummere andres arbeid, analysere data, oversette, gi råd og teste. ML-modeller vil effektivisere forskningen og muliggjøre forskning som inntil nylig har vært umulig i praksis.

chatgpt ai ketil stølen debatt digitalisering maskinlæring meninger ki
Siste fra forsiden:

Kortnytt

  • Kunstnernes Hus avslutter samarbeid med KHiO

    Elise Lystad

    Kunstnernes Hus har besluttet å avslutte sin leieavtale med Fondet for kunst- og designstudenter (FKDS), skriver Kunstavisen.

    Fondet har som formål å støtte studenter ved ulike avdelinger ved Kunsthøgskolen i Oslo (KHiO). Ordningen med Kunstnernes Hus har siden 2014 gitt nyutdannede kunstnere atelierplasser på huset. Årlig har fire atelier blitt tildelt åtte nyutdannede kunstnere fra Kunsthøgskolen i Oslo (KHiO).

    — Det betyr at FKDS/KHiO må søke etter andre løsninger for å ivareta denne viktige stipendordningen for nyutdannete kunstnere, sier rektor ved KHiO Marianne Skjulhaug til Kunstavisen. Skjulhaug er også styreleder for fondet.

    Kunstnernes Hus har i flere år hatt økonomiske problemer, noe som har påvirket beslutningen om å ikke leie til KHiO lenger. Nå inngår huset istedenfor en avtale med Office for Contemporary Art Norway (OCA).

  • Ny leder i LO Stat

    Elise Lystad

    Elisabeth Steen er ny leder i LO Stat.

    — Det er en stor ære og et stort ansvar forbundet med denne rollen. Det å ivareta lønns- og arbeidsvilkårene til medlemmene våre er det viktigste vi gjør, sier Steen til Khrono.

    Steen ble valgt inn på representantskapsmøtet tirsdag 19. november, ved akklamasjon og uten motkandidater. Hun tar over etter Egil André Aas, som har vært leder i LO Stat i åtte år. Det skriver Altinget.

    — Jeg overtar akkurat når rikslønsmenda kommer med sin kjennelse, så arbeidet med hovedoppgjør i 2026 starter jo nå. Lønnspolitikken til LO Stat ligger fast og det er viktig for oss å ivareta alle medlemmene sine rettigheter, sier Steen.

    LO Stat går gjennom en stor omstilling det neste året, noe som former sakene Steen som leder skal jobbe med. LO Stat skal deles opp, og Spekter går inn i LO.

    — Vi skal overføre forhandlingsansvar fra Spekter til LO Stat, og forberede hvordan LO Stat skal se ut fra 1. januar 2026. I tillegg skal vi gjennomføre mellomoppgjør i både staten og Spekter i 2025 samtidig, sier Steen.

    Hun får med seg Henriette Jevnaker fra Fagforbundet som 1. nestleder, og Tor Egil Vangstad fra Norges offisers- og spesialistforbund som 2. nestleder.

    Steen er tidligere hovedkasserer i Norsk Tjenestemannslag. I tillegg har hun ledet NTL Nav, som med sine rundt 9000 medlemmer er NTL sin største landsforening.

    Elisabeth Steen er ny leder i LO Stat.

  • Jussstudenter i Oslo får flest toppkarakterer

    Elise Lystad

    I snitt får 17 prosent av UiO-studentene karakteren A, mens andelen er lavere i både Bergen og Tromsø, skriver Advokatbladet.

    Ved Universitetet i Bergen (UiB) er det rundt 13 prosent som får A i gjennomsnitt, mens det ved UiT Norges arktiske universitet er 12 prosent.

    Det er i snitt litt over 2 prosent ved Universitetet i Oslo (UiO) som stryker, tilsvarende tall for UiT er 2 prosent og ved UiB litt over 2 prosent. Den vanligste karakteren er C ved alle tre juss-utdanninger. I 2024 er det så langt en tredjedel av jusstudentene som får denne karakteren.

  • Vant pris for beste forskningsartikkel

    Elise Lystad

    UiT-forskeren Kristoffer Wickstrøm har vunnet pris for en forskningsartikkel om kunstig intelligens.

    — En slik anerkjennelse er veldig gøy og et tydelig tegn på at arbeidet vi gjør har høy kvalitet. At artikkelen vår er en del av dette gode selskapet er kjempeflott, spesielt når det er så stor konkurranse fra mange andre sterke bidrag, sier Wickstrøm i en pressemelding.

    Forskningsartikkelen hans publisert i Pattern Recognition Letters i 2022, og det er tidsskriftet som gir Wickstrøm prisen. På to år har artikkelen blitt sitert hundre ganger av forskere i hele verden.

    Wickstrøm er førsteamanuensis i UiT sin maskinlæringsgruppe. Han har utviklet en ny metode for å lære kunstig intelligens å analysere data uten menneskelig hjelp.

    Kristoffer Wickstrøm er forsker ved UiT Norges arktiske universitet.

  • Cupido-samling åpnet ved Universitetet i Agder

    Hege Larsen

    Universitetet i Agder (UiA) har åpnet en av Europas største samlinger av erotisk litteratur på campus i Grimstad. Den kalles Cupido-samlingen og har tilhørt den avdøde redaktøren i Cupido, Terje Gammelsrud.

    UiA fikk samlingen i 2020 og siden tildelingen har UiAs bibliotek jobbet med å katalogisere og gjennomgå innholdet i samlingen, som har fått sitt eget rom i biblioteket, ifølge uia.no.

    Samlingen består blant annet av tegneserier, erotiske noveller og faglitteratur.

    – Dette er en unik samling, både for oss som fagmiljø og for allmennheten. Samlingen består av erotisk litteratur på norsk, dansk, engelsk og fransk, helt fra 1800-tallet av og frem til i dag, sier professor Tor-Ivar Karlsen ved UiA.

    Professor Tor-Ivar Karlsen har vært sentral i å få Cupido-samlingen til UiA.

  • Jazz-student spilte konsert med verdensstjerne

    Elise Lystad

    Den 22 år gamle studenten Tarald Kongshaug var bassist for bandet For You på konsert i november.

    Frontfigur Ed Westwick er verdenskjent for rollen som Chuck Bass i Gossip Girl. Kongshaug sa ja til å spille bass dagen før konserten, og fikk under et døgn på å lære hele repertoaret til bandet. Til vanlig studerer Kongshaug utøvende jazz på jazzlinjen til NTNU i Trondheim.

    — Alle i bandet var utrolig hyggelige, og det var veldig gøy å henge sammen etter konserten. Jeg tar med meg masse erfaring om det å lære meg musikk på en effektiv måte, noe som er utrolig viktig når man lever som utøvende musiker, sier Kongshaug til Adresseavisen.

    Til vanlig er det nordmannen Hans Kristian Nordin som er bassist for bandet, som har spilt inn og produsert mye av musikken sin i Oslo. Derfor har bandet en spesiell tilknytning til Norge.

  • Britisk universitet med gavepakke til nye studenter

    Joar Hystad

    Britiske studenter som velger å ta fatt på et utdanningsløp ved University of Birmingham fra og med høsten 2025, vil få et ekstra stipend på totalt 5000 britiske pund fra universitetet, noe som tilsvarer 70.000 norske kroner etter dagens kurs.

    Times Higher Education (THE) skriver at universitetet innfører ordningen som et resultat av økningen i skolepenger for britiske studenter.

    Fra og med høsten 2025 blir skolepengene ved britiske universiteter oppjustert fra 129.000 til 133.000 norske kroner.

    De 70.000 kronene som nye studenter i Birmingham vil motta skal utbetales over åtte månedlige avdrag i løpet av de to første studieårene, med ytterligere to større utbetalinger det siste året, skriver THE.

    University og Birmingham vil lokke til seg studenter med å utbetale en relativt stor pengesum til nye studenter fra og med høsten 2025.

  • Nytt utdanningstilbud i Lister

    Joar Hystad

    Fra og med høsten 2025 vil det være mulig å ta bachelor i byggingeniør-faget ved Universitetet i Agder (UiA), mens du bor og studerer i Listerregionen, skriver NRK.

    Tilbudet er et resultat av et nytt samarbeid mellom Studiesenteret Lister Kompetanse og Universitetet i Agder i Grimstad.

    Studiet bygges opp som et deltidsstudium som skal gå over fem år.

Nyeste artikler

Mest lest

Powered by Labrador CMS