Ny undersøgelse: Kunstig intelligens kan overtage flest arbejdsopgaver på universiteterne

Hvis du forsker og underviser på et universitet eller andre højere læreanstalter, må du med stor sandsynlighed forberede dig på store forandringer i dit arbejdsliv de kommende år.

Videregående uddannelsesinstitutioner topper nemlig listen over brancher, hvor arbejdsfunktionerne i høj grad kan udføres af kunstig i intelligens i stedet for af mennesker, viser en ny undersøgelse lavet af Danmarks Statistik.

Undersøgelsen fokuserer på store sprogmodeller, der er et værktøj inden for generativ kunstig intelligens. Den mest kendte er ChatGPT, som efter lanceringen i november 2022 fik mere end 100 millioner aktive brugere.

Ifølge undersøgelsen har arbejdsfunktioner, der overvejende består af kognitive rutineopgaver, mest potentiale til at blive udført af ChatGPT og lignende værktøjer.

Juridisk arbejde har størst potentiale, efterfulgt af undervisning og forskning, og helt i bunden af listen findes maling og rensning af bygninger. Ser man på brancheniveau er det de 58.500 beskæftigede inden for videregående uddannelsesinstitutioner der samlet set er mest eksponeret i Danmark i forhold til store sprogmodeller, efterfulgt af advokatvirksomheder.

Kan udføre kognitive opgaver

Fenja Søndergaard Møller, der er specialkonsulent i Danmarks Statistik, der har lavet undersøgelsen i samarbejde med Ole Teutloff og Johanna Einsiedler, der begge er tilknyttet Københavns Universitet, forklarer, at et værktøj som ChatGPT udmærker sig ved at understøtte opgaver som skrivning eller programmering.

Omvendt er ChatGPT ikke til megen hjælp, når en væg skal males eller en vej brolægges, så hvis man har et fysisk arbejde, er det selvsagt sværere at gøre direkte brug af sprogmodeller, end hvis du er lektor.
Oversættelser, præsentationer, litteratursøgning og faglig formidling er nogle af de mest åbenlyse anvendelsesmuligheder for videnskabeligt personale.

Mulighederne er formentligt flest indenfor humaniora og samfundsvidenskab, men naturvidenskabelige forskere kan også bruge AI til kodning, formler, håndtering af data og til kvalitetssikring af programmering for eksempel ved at sætte et stykke kode ind og spørge ChatGPTen, om der er fejl i den.

Læger og andre, der laver medicinsk forskning, kan i mindre grad erstattes af kunstig intelligens, da en sprogmodel selvfølgelig ikke kan lave laboratorieforsøg.

Hun understreger, at det ikke betyder, at faggrupper med manuelle jobfunktioner ikke også bliver ramt af AI-udviklingen via indførelsen af robotteknologi, men de er ikke emnet for undersøgelsen, der har sprogmodellerne i fokus.

Maling kræver mere armstyrke

Fenja Søndergaard Møller forklarer, at de har taget udgangspunkt i data fra USA, hvor forskere har undersøgt, hvilke evner det kræver at udfylde samtlige stillingsbetegnelser på det amerikanske arbejdsmarked.

Eksempelvis vægter fysisk armstyrke højt i forbindelse med malerarbejde. På den baggrund har de udregnet den beskæftigelsesmæssige AI-eksponering (AI Occupational Exposure), som de i undersøgelsen har kombineret med registerdata fra Danmarks Statistik for at kunne foretage en vurdering af, i hvor stor udstrækning forskellige jobfunktioner i Danmark kan udføres af kunstig intelligens.

”Scoren viser, i hvor høj grad menneskelige evner og forskellige AI-applikationer er beslægtede på tværs af forskellige arbejdsfunktioner. Den kan betragtes som et mål for potentialet ved af anvende teknologien, men uden at komme nærmere ind på om AI kommer til at supplere, ændre eller erstatte menneskeligt arbejde,” siger Fenja Søndergaard Møller.

Hun tilføjer, at de har fravalgt at vurdere, i hvilken udstrækning de nye muligheder vil blive udnyttet, og om det vil føre til besparelser, effektiviseringer og afskedigelser.

”Det er i høj grad en ledelsesmæssig og en politisk beslutning, i hvilken udstrækning og hvordan AI implementeres på arbejdspladsen. Det kan også ses som en mulighed for at gøre arbejdet mere effektivt i stedet for som noget, du skal frygte, vil erstatte dig. Jobindholdet vil måske ændre sig, men det er ikke nødvendigvis sådan, at du bliver overflødig. Måske bliver det i virkeligheden sjovere at gå på arbejde, fordi rutineopgaver kan klares hurtigere og dermed give plads til de mere innovative og kreative elementer af jobfunktionerne,” siger Fenja Søndergaard Møller.

Hun tilføjer, at arbejdsfunktioner sjældent vil kunne erstattes fuldt ud af AI, men der godt kan være specifikke sæt af kompetencer, der bliver efterspurgt mindre fremover.

Ledere vil høste fordelene

Mads Rosendahl Thomsen, der er professor og leder af Center for Language Generation and AI på Aarhus Universitet, mener, at vi netop nu står ved en skillevej i forhold til brugen af ChatGPT og andre store sprogmodeller i organisationer.

Hidtil har udviklingen været drevet meget bottom-up ved at nogle fremsynede og teknikglade medarbejdere på eget initiativ begyndte at eksperimentere med at bruge ChatGPT, men han ser tegn på, at virksomheder stille og roligt er begyndt at arbejde systematisk med det.

”Vi er stadig lidt i honeymoon-fasen, men organisationerne skal snart til at forholde sig til, hvordan de vil bruge AI. Vi ser ind i en top-down drevet udvikling, hvor ansatte vil få besked på at bruge de nye muligheder, fordi lederne vil rationalisere og høste fordelene”, siger Mads Rosendahl Thomsen.

Han tilføjer, at metodefrihed og kompleksiteten i opgaverne måske gør, at det ikke er universiteterne, der vil se de største påtvungne ændringer med det samme.

Han mener, at brugen af AI på universiteterne kan medføre flere ting:

Vi kan se ind i en virkelighed med øget konkurrence mellem universiteterne og mellem forskerne, hvor de, der forstår at bruge de nye teknologiske muligheder, får en fordel, fordi det vil gøre dem meget mere produktive end deres kolleger.

En anden mulighed er, at det vil føre til bedre forskning og undervisning og et lavere stressniveau hos de ansatte, fordi teknologien vil gøre det lettere at nå opgaverne. Det vil være tiltrængt efter en årrække med mange besparelser på universiteterne.

”Måske vil det frigøre ressourcer, så vi kan skabe bedre vilkår og højere kvalitet, men jeg kan godt frygte, at udviklingen denne gang kommer til at gå så stærkt, og at det får voldsomme konsekvenser. Nogle bliver superperformere, fordi de kan finde ud af at bruge AI, hvilket vil få andre til at se svagere ud,” siger Mads Rosendahl Thomsen og fortsætter:

”Det er meget forståeligt, at det kan føre til modstand og ærgrelse, hvis man eksempelvis har brugt årevis på at dygtiggøre sig som oversætter, og ChatGPT eller andre værktøjer nu kan gøre arbejdet på sekunder. Verden bevæger sig på nogle områder hurtigere, end hvad der virker fair,” siger han.

Giver yngre forskere en fordel

David Dreyer Lassen, prorektor for forskning på Københavns Universitet, tror ikke, at ChatGPT og lignende sprogmodeller vil påvirke antallet af ansatte på universiteterne på den korte bane, men teknologien kan gøre, at universiteterne får mere ud af deres ressourcer, og det vil også være et værktøj, der vil udvide mulighederne man har som forsker og underviser.

På længere sigt forudser han, at AI vil føre til hvad der kaldes Skill-biased Technological Change, altså det at en ny teknologi kun gavner arbejdstagere med de rette kvalifikationer og skade arbejdere uden de rette kompetencer, som derfor risikerer at miste deres job eller at opleve faldende realløn.

”Forskere, der kan finde ud af at bruge kunstig intelligens, vil kunne publicere mere forskning, skrive flere forskningsansøgninger og arbejde hurtigere og mere effektivt. Hvis du er bedre til at bruge ChatGPT end din kollega på nabokontoret, vil du løbe fra vedkommende, så det vil give yngre forskere, der generelt er hurtigere til at tilegne sig ny teknologi, et skub fremad,” siger David Dreyer Lassen, der dog ikke er nervøs for, at forskere bliver helt overflødige.

”Forskere vil stadig skulle få gode ideer, men AI kan være med til at vise, hvor du skal lede og lave rugbrødsarbejdet, fordi den kan se mønstre, som du ikke selv kan, når den gennemgår store mængder data,” siger David Dreyer Lassen.

Han næver peer review altså fagfællebedømmelse af forskningsartikler i videnskabelige tidsskrifter som et eksempel på, hvor hurtigt udviklingen går, og hvor let de nye muligheder kan misbruges.

Der gik ikke mere en uge efter ChatGPT var kommet, før tidsskrifterne begyndte at modtage fagfællebedømmelser generet af chatbots, og det er ikke meningen, i hvert fald ikke hvis det ikke klart fremgår, at bedømmelsen er lavet ved hjælp af AI.

”Hvis AI bruges fornuftigt og redeligt, kan jeg se mange anvendelsesmuligheder, men kan det misbruges? Ja, helt sikkert. Når du kan lave meget mere forskning hurtigere, vil du også hurtigt kunne lave mere fupforskning, men giver det overhovedet mening at lave reviews, når en AI kan lave en på ti sekunder? Det vil flytte på måderne vi gør tingene på, for systemet er allerede under ekstremt stort pres,” siger han. 

Frygter sneboldeffekt

Johannes Bjerva, der er lektor ved Institut for Datalogi på AAU hvor han forsker i Natural Language Processing (NLP) og Kunstig Intelligens (AI) er ikke enig i, at indførelsen af AI-teknologier er en fordel for yngre forskere. Tværtimod har han i et indlæg i Altinget argumenteret for, at det risikerer at blive en dystopi for de yngste.

Han peger på, at på grund af den underliggende teknologi i store sprogmodeller, fremhæver modellerne især meget citerede forskeres arbejde. Vi står altså med et værktøj, der nærmest er skabt til at forstærke bias og gøre det sværere for unge forskere at etablere sig på markedet.

Problemet ses i stor grad indenfor eksempelvis forskningsfinansiering, hvor forskere med mange citationer og en god bevillingshistorik har dokumenteret nemmere ved at få efterfølgende finansiering, sammenlignet med dem, der ikke har noget.

Han frygter, at det kan ende med en sneboldeffekt, hvor det bliver mere og mere biased til fordel for den forskning som ChatGPT kan lide.

”Det er essentielt, at vi sørger for, at forskning ikke bliver styret af store sprogmodeller, og at vi finder ud af, hvordan værktøjet kan bruges som et hjælpemiddel. Og ikke som en kunstig intelligens-gatekeeper, der kun lader de etablerede forskere nyde godt af automatiseringen,” har han skrevet i Altinget.

Johannes Bjerva tilføjer, at han som tidsskriftredaktør oplever, at ChatGPT er begyndt at blive udbredt i forbindelse med fagfællebedømmelser.

Indenfor hans eget område vurderer han, at omkring 30 procent af de bedømmelser, han læser, er lavet ved hjælp af ChatGPT. Det mener han, er dybt problematisk, da AI´en misser fejl og fremhæver andre fejl, der er ubetydelige.

Også han håber, at ChatGPT kan bruges til rutineopgaver som at svare på simple spørgsmål i forbindelse med vejledning, så underviserne kan gå mere i dybden med de svære spørgsmål.

”Det er helt fint at bruge det som effektiviseringsværktøj, så længe du forholder dig kritisk. Vi har været igennem en masse besparelser, og teknologien kan måske gøre, at vi kommer tilbage til udgangspunktet dengang hvor vi var mindre presset,” siger han. 

Sprogmodeller har begrænsninger

Jens Ulrik Hansen, der lektor på Roskilde Universitet, hvor han forsker i kunstig intelligens og data science, mener, at sprogmodellerne har deres begrænsninger, og at de på nuværende tidspunkt er på et niveau, hvor de slet ikke kan erstatte mennesker.

”Computere har kunnet spille skak i 25 år, men de kan ikke efterligne det, vi gør som mennesker i det daglige. Tilsvarende kan ChatGPT nogle ting som normalt kræver kognitive evner, men det betyder ikke at den er intelligent,” siger han og fortsætter:

”ChatGPT kan understøtte mennesker ved at varetage nogle arbejdsopgaver, men på nuværende tidspunkt er det usandsynligt, at den vil kunne finde på banebrydende videnskabelige eksperimenter, der kan føre til nye opdagelser. Det er en sparringspartner, der kan hjælpe med at skabe overblik, hvis du sidder med store mængder litteratur eller data, kan styrke argumentationen i din forskningsartikel og kan analysere data, og det kan højne kvaliteten af dit arbejde,” siger han.

Jens Ulrik Hansen forventer, at AI vil få størst indflydelse på undervisningen, hvor det allerede giver problemer, når man skal evaluere de studerende til eksamen.

Indtil nu har de studerende skullet skrive større skriftlige rapporter, hvor deres evne til at formulere sig har været en del af bedømmelsen, men snart man må finde andre måder, forudser han.

"Hvis de studerende laver opgaven med hjælp fra ChatGPT og underviseren retter den med ChatGPT, må man spørge, hvad formålet er. Hvad opnår man så,” spørger han.