När vi navigerar genom det ständigt föränderliga landskapet av teknik och arbete har det aldrig varit viktigare att förstå hur AI samspelar med våra dagliga liv och yrken.
I det här avsnittet får programledaren David Rice sällskap av Christopher Lind—VP, lärandechef på ChenMed—som ger värdefulla insikter i hur AI omformar arbete och liv.
Höjdpunkter från intervjun
- Träffa Christopher Lind [01:25]
- Christophers karriärväg var inte linjär. Han var ursprungligen intresserad av datorer, men tyckte att de var tråkiga och riktade i stället sitt fokus mot människor och teknikens påverkan på dem (slutet av 90-talet/början av 2000-talet).
- Han kunde inte enkelt kategoriseras som teknolog eller något annat, men trivdes i skärningspunkten mellan affärsverksamhet och teknik.
- Han hittade sin nisch i att hjälpa företag att uppnå sina mål genom människor och teknik.
- Han hade en dynamisk karriär och arbetade med olika företag i ovanliga projekt.
- Hans nuvarande roll som chef för lärande på ChenMed ger honom möjlighet att utveckla medarbetare på ett unikt sätt, utan att följa den typiska mallen för ledare inom företagsutbildning.
- AI:s påverkan på arbetsplatsen [03:56]
- AI utvecklas mycket snabbare än någonsin tidigare.
- Den snabba utvecklingen av AI skapar en utmaning eftersom infrastrukturen inte kan anpassas lika snabbt.
- Det finns farhågor om att de samhälleliga och etiska konsekvenserna av AI inte beaktas tillräckligt noggrant.
- Experternas förutsägelser om tidslinjen för AI:s utveckling har varit betydligt mer försiktiga än den faktiska utvecklingen.
- Det finns två extrema synsätt på AI:s faror: att mänskligheten står inför en nära förestående undergång eller att människor oundvikligen kommer att anpassa sig.
- Ett mellanting är att det kommer att begås betydande misstag längs vägen när samhället integrerar AI.
- Oro kring AI-utvecklingen [09:47]
- Till skillnad från sociala medier oroar sig vissa AI-forskare för den snabba utvecklingen och de potentiella negativa konsekvenserna.
- Christopher jämför situationen med utvecklingen av atombomben, där man insåg farorna och försökte bromsa utvecklingen.
- AI betraktas som potentiellt mycket kraftfullare och mer lättillgänglig än en atombomb.
- Christopher medger att vissa som deltar i AI-utvecklingen ägnar sig åt skrämselpropaganda.
- Han tror på att lära sig av tidigare misstag, men lyfter också fram mänsklighetens förmåga att anpassa sig.
- Det behövs kritiskt tänkande innan man blint omfamnar all ny AI-teknik.
- Framtidens lärande och specialisering [11:52]
- Christopher varnar för pressen att ständigt lära sig allt och vara bäst.
- Han betonar värdet av att specialisera sig inom en nisch och bli expert på området.
- Det finns inget tydligt svar på om hjärnimplantat med chip kommer att behövas, men Christopher tvivlar på deras stabilitet.
- Han tror att människor kommer att behöva känna sig bekväma med ständig förändring och anpassning.
- Han använder exemplet med reparation av skrivmaskiner för att visa hur vissa jobb kommer att ersättas av teknik.
Jag har sett hur instabil teknik är. Den byggs av människor, och vi är instabila, splittrade och ofullkomliga. Att förvänta sig att AI ska vara perfekt och lösa alla våra problem är enligt mig dårskap.
Christopher Lind
- Råd till nästa generation [15:19]
- Christopher, som förälder och ledare, håller inte med om att man bör specialisera sig på AI-examina.
- Han tror att ett generellt fokus på hållbara färdigheter som problemlösning, kreativitet och kommunikation kommer att vara mer värdefullt.
- Det är avgörande att specialisera sig inom sitt passionområde med hjälp av dessa färdigheter, oavsett bransch (marknadsföring, tillverkning och så vidare).
- Att uppmuntra barns fantasi och innovationsförmåga är viktigt för framtida framgång.
Det finns vissa färdigheter i dag som är helt hållbara. Du kan behöva tillämpa dem på olika sätt, men även i AI-åldern kommer färdigheter som problemlösning, kreativitet, beslutsfattande, kommunikation och mellanmänsklig förmåga att förbli avgörande. Om något kommer du att behöva dessa färdigheter ännu mer.
Christopher Lind
- Specialisering kontra generalisering i AI-åldern [17:47]
- Christopher argumenterar mot att bli generalist – AI kan hantera allmänna uppgifter bättre.
- Han betonar djup specialisering inom ett kunskapsområde, inte bara aktiviteten i sig (till exempel att förstå datavetenskap, inte bara ett specifikt programmeringsverktyg).
- Om man förlorar denna djupa förståelse innebär det att man ger maskinerna för mycket kontroll och att ingen finns där för att reparera dem när de slutar fungera.
- Specialister som förstår sitt kunskapsområde kan fatta välgrundade beslut, förutse problem och minska riskerna med snabba tekniska förändringar.
Möt vår gäst
Christopher Lind är vice vd och utbildningschef på ChenMed, där han leder organisationens strategi för lärande. Han är också värd för Learning Tech Talks, en podcast som utforskar landskapet för lärandeteknik, ledamot i rådgivningsstyrelsen för CLO Exchange och grundare av Learning Sharks, som erbjuder organisationer omfattande rådgivning inom allt som rör innovation och teknik för lärande. Tidigare var Lind chef för globalt digitalt lärande på GE Healthcare.

AI kan utföra allmänna uppgifter tusen gånger bättre än någon människa. Så om du vill vara överallt och kunna lite om allt men inte behärska något, kan du följa den vägen, men jag tror inte att det kommer att gå särskilt bra för dig.
Christopher Lind
Relaterade länkar:
- Gå med i People Managing People-communityn
- Prenumerera på nyhetsbrevet för att få våra senaste artiklar och poddar
- Kom i kontakt med Christopher på LinkedIn
- Läs mer om ChenMed
Relaterade artiklar och poddar:
- Om podcasten People Managing People
- Så använder du AI för att stärka dina medarbetare och omvandla din organisation
- Är AI en bättre utbildare än du?
- Hur kommer AI att påverka personalfunktionen?
- Bekvämlighetens kognitiva kostnad: AI kommer att påverka våra hjärnor
- Bör du vara orolig för att AI ska ta ditt jobb?
- AI är en del av dina team, inte bara till för dina team
Läs utskriften:
Vi provar att skriva ut våra poddavsnitt med hjälp av ett program. Ha överseende med eventuella skrivfel eftersom boten inte har rätt 100 % av gångerna.
Christopher Lind: Vad är du egentligen riktigt bra på? Vad brinner du verkligen för? Men låt oss prata om hur AI förändrar det och, du vet, vad som är hållbart kring det. För när jag tittar på färdigheter finns det vissa färdigheter i dag som är helt beständiga.
David Rice: Välkommen till podden People Managing People. Vi har som mål att skapa en bättre arbetsvärld och hjälpa dig att skapa lyckliga, hälsosamma och produktiva arbetsplatser. Jag heter David Rice och är din värd.
Min gäst i dag är Christopher Lind. Han är utbildningschef på ChenMed. I sin roll befinner sig Chris i skärningspunkten mellan lärande, verksamhet och den mänskliga upplevelsen. I dag ska vi prata om AI, vad det innebär för den mänskliga upplevelsen på arbetet och i livet.
Chris, välkommen!
Christopher Lind: Hej, tack för att jag fick vara med, David. Jag måste säga att om man utgår från vårt samtal före inspelningen kommer vi minst sagt att ha roligt i dag. Det blir ett bra sätt att avsluta en måndag.
David Rice: Ja, verkligen. Jag menar, för att vara helt transparenta med lyssnarna har vi inte bestämt i förväg vad vi ska prata om, bortsett från ett allmänt tema att hålla oss till.
Christopher Lind: Vilket faktiskt är bra, för om du hade gjort det hade vi ändå inte följt det.
David Rice: Ja, det stämmer.
Christopher Lind: Det är lite min stil. Det är ungefär: ”Vi ska prata om det här.” Okej, vi får väl se.
David Rice: Ja, precis. Vi hade ändå kastat det överbord efter den första frågan.
Som utgångspunkt vill jag naturligtvis alltid ge våra gäster möjlighet att presentera sig. Berätta lite om din karriär, hur du hamnade där du är i dag och vad du har ägnat dig åt på sistone.
Christopher Lind: Ja, lite bakgrund om mig. Jag brukar faktiskt säga att jag först och främst är make och pappa. Jag har sju små barn. Mitt äldsta barn fyllde 13 i går. Så som du kan föreställa dig håller det mig väldigt, väldigt sysselsatt. För mig är det mycket viktigare än allt jag gör yrkesmässigt. Men min bakgrund är ganska unik eftersom jag egentligen aldrig arbetade inom HR.
Jag arbetade faktiskt inte inom HR förrän jag fick rollen som utbildningschef, eftersom jag ursprungligen var en riktig datornörd och alla trodde att jag skulle starta något mjukvaruföretag eller liknande, och jag hatade det. Jag tyckte att det var väldigt tråkigt. Jag fascinerades av människor, men framför allt av hur tekniken förändrade människor.
Det här var i slutet av 1990-talet och början av 2000-talet, när internet precis var på väg att slå igenom, persondatorer just började bli vanliga och mobiltelefoner precis kom ut. Och jag tänkte: Det här är galet. Vad kommer att hända i världen? Jag märkte därför att jag alltid var personen som ingen riktigt visste vad de skulle göra med.
De brukade säga: ”Jag vet inte, du är egentligen inte teknolog, men du är inte riktigt något annat heller. Så jag vet inte.” Jag gled runt lite i min karriär, men det jag upptäckte var att jag alltid var den person som verksamhetsledare ringde när de sa: ”Det här försöker vi göra. Hur får vi människor att göra det, och hur använder vi teknik för att göra det så bra som möjligt?”
Det var min nisch. Jag har därför haft en ganska dynamisk karriär med några galna företag och några galna projekt, men jag har alltid varit integrerad i eller kopplad till en verksamhetsfunktion. Det var först nyligen, när ChenMed ringde – det har nu gått tre år – och frågade: ”Vill du leda hur vi utvecklar våra medarbetare på företagsnivå?” Och jag tänkte: Det låter faktiskt intressant, så länge jag får göra det på mitt eget sätt, för jag passar definitivt inte in i mallen för de flesta företagsledare inom lärande.
Det kan vi väl säga. Det är bara det politiskt korrekta sättet att uttrycka det på.
David Rice: Det märks. Jag har pratat med några stycken och du har definitivt ett unikt perspektiv.
Christopher Lind: Ja. Vi kan väl säga att jag inte blir inbjuden till särskilt många fester.
David Rice: Okej. Som jag sa pratar vi uppenbarligen om AI i dag. Som någon som arbetar med lärande och kompetensutveckling följer du hela tiden noga hur det påverkar arbetsplatsen, men också hur det påverkar oss som människor.
Vi kan gå in på allt det där, men jag ville börja med det vi återkom till när vi pratade: i grunden den hastighet med vilken det här kommer in på arbetsplatsen och i samhället som helhet, eller hur?
När vi pratar om det säger människor ofta till mig saker som: ”Det här är inte den första banbrytande tekniken som förändrar sättet vi lever på.” Jag har hört folk säga: ”Bilar förändrade allt. Jag hör dig inte säga att vi måste backa och ta det långsammare med bilar.” Och jag tänker...
Christopher Lind: Gå tillbaka till hästdragna vagnar.
David Rice: Ja, precis. Det argumentet plockas ofta fram. Och jag tänker: Okej, men låt oss analysera det en stund. Det tog 60 år att gå från Model T till Ford Mustang. Under den tiden byggdes motorvägssystemet ut, autobahn anlades samtidigt som stadsplaneringen tänktes om och asfaltsvägar spreds.
Tekniken i sig förändrades alltså inte bara. Infrastrukturen i vår värld förändrades för att anpassa sig till den. Och det får stora följdeffekter, eller hur? För tillgänglighet, miljöpåverkan och så vidare. Varje handling har en reaktion. När man sätter något i rörelse vet man inte nödvändigtvis vad följderna blir.
Jag undrar därför, med tanke på takten – vi pratade om hur snabbt saker utvecklas – hur orolig är du för att infrastrukturen i vår värld, alltså hur vi har vant oss vid att göra saker, inte hinner med?
Christopher Lind: Är det hållbart, eller kommer vi helt enkelt att spränga oss själva i luften?
David Rice: Ja.
Christopher Lind: Ja. Det är faktiskt väldigt intressant, för jag har haft min podd i nästan fem år nu.
Anledningen var att jag hade alla de här samtalen med teknologer och verksamhetsledare om olika saker. Något förändrades på ett genomgripande sätt ungefär vid tiden för pandemin – det är den bästa bedömning jag kan göra. Saker hade gått snabbt länge och förändringstakten hade accelererat, men inget i närheten av det vi har sett de senaste tre åren.
Samtidigt tror jag att mycket av den påtvingade omställningen som pandemin ledde till faktiskt behövdes. Vissa förändringar hade inte ägt rum annars. Vi höll fast vid arbetssätt som behövde förändras. Den olyckliga delen var att korten blandades och kastades ut över hela köksgolvet.
Det som oroar mig mest med AI-takten är att även de mest insatta personer jag känner inom området – människor som befinner sig mycket närmare och djupare nere i kaninhålet än jag – fortsätter att säga: ”Jag är lite nervös för det här.” Vi säger hela tiden att det kommer att ta fem år, och återigen handlar det inte bara om att säga: ”Oj, saker rör sig.” Det är då jag blir nervös när människor bara säger: ”Saker förändras för snabbt.”
Jag tänker: Vad menar du? Om du inte har ett specifikt mått att utgå från blir det lika vagt som vad som helst. Men de teknologer jag känner säger att de hade fastställt milstolpar och räknat med att det skulle ta så här lång tid att nå en viss punkt – och så har den tiden plötsligt krympt till en tiondel.
”Det kommer att ta tio år innan vi faktiskt kan implantera ett chip i någons huvud som framgångsrikt kopplas till en dator.” Vänta, det tog inte tio år, utan tre månader. Saker har naturligtvis byggts upp under längre tid, men vissa antaganden om att den naturliga utvecklingstakten skulle se ut på ett visst sätt har plötsligt förändrats helt. Det jag inte ser är att vi tar oss tid att fråga: Vilka konsekvenser får det här som vi inte tar hänsyn till?
Det är där jag tror att man måste lägga ihop de här sakerna. Och ja, jag är orolig. Om man tittar på ytterligheterna hör man personer som Eliezer Yudkowsky. Jag pratade om det här förra veckan. Han gick ut och sa att mänsklighetens slut kan komma redan inom två år.
Då tänkte jag: Okej, det är den ena ytterligheten – att vi om två år helt enkelt kommer att förstöra oss själva. Sedan har du den andra änden av skalan, där alla säger: ”Äsch, det här är precis som det alltid har varit. Vi kommer lugnt att anpassa oss och allt kommer att gå framåt.”
Jag befinner mig någonstans i mitten. Jag tänker att vi kommer att göra några enorma misstag och några riktigt dumma saker. Jag har redan gett råd till människor och sagt: ”Det där kommer ni inte att vilja göra, för det kommer att slå tillbaka på er.” Och då har jag fått svaret: ”Nej, jag tror att tekniken klarar det.”
Sedan exploderar det. Men det andra dumma misstaget är att tänka: ”Nej, det är ingen fara, allt är bra.” För jag tror inte att allt är bra.
David Rice: Ja. Det finns ett helt spektrum av attityder kring det. Vissa är extremt likgiltiga. Jag skrev en artikel för webbplatsen som heter ”Bekvämlighetens kognitiva kostnad”. Jag försökte undersöka hur våra hjärnor samspelar med teknik och vart det här kan leda.
Jag säger inte att tekniken bara har varit dålig för våra hjärnor, som om den på något sätt leder till lättja, men på många sätt är det så, eller hur?
Christopher Lind: Lättja och narcissism är två saker som tekniken har varit väldigt bra på att skapa hos människor: ”Jag avskyr alla som inte tänker eller agerar som jag gör, och jag borde få det jag vill ha när jag vill ha det, så fort som möjligt.”
Och jag ska inte behöva göra något som får mig att känna mig obekväm eller som jag egentligen inte vill göra. Sådant är inte bra för människans själ.
David Rice: Eller för vår förmåga att använda logik och förnuft, eller hur?
Christopher Lind: Ja, låt maskinerna bestämma. Vad skulle kunna gå fel?
David Rice: Ja. När man börjar följa AI-kaninhålet och läsa om forskning blir det precis som du sa: människor inom branschen, människor som faktiskt hjälper till att skapa tekniken.
Det är den delen jag hela tiden återkommer till. Jag tänker: Jag har aldrig sett något liknande. När olika sociala medieplattformar utvecklades minns jag inte att någon sa: ”Det här kommer verkligen att skada unga flickor” eller ”Det här kommer att få en negativ effekt på det här sättet.” Men nu hör man människor säga: ”Nej, det här går alldeles för snabbt.”
De ber faktiskt myndigheter att försöka bromsa utvecklingen på något sätt. Jag tror aldrig att jag har sett något liknande tidigare.
Christopher Lind: Nej, den bästa jämförelsen är nog kärnvapenbomben, även om jag inte levde då. Det var nog det enda historiska ögonblicket där man slog in på en väg och människor sa: ”Oj, jag tror att vi måste bromsa det här.”
”Det här kan gå riktigt fel.” Men när man tänker på det kunde inte en 17-åring bygga en atombomb i sitt garage. Det var därför lite lättare att reglera. Nu är det som att säga: ”Vi har gett dig något som är tusen gånger kraftfullare än det. Kanske till och med en miljon gånger kraftfullare. Och du har obegränsad tillgång till det.”
”Varsågod.” Jag tror att det är där man ser vissa av de här personerna som faktiskt har insyn. Samtidigt måste man ta en del av det med en nypa salt, eftersom vissa säljer böcker. Det blir lite: ”Du skapade allt det här, och nu lämnar du plötsligt och varnar alla.”
Det är lite märkligt. Så man måste ta det med en nypa salt och också se på mänsklighetens historiska utveckling och konstatera att vi har gjort några riktigt dumma misstag. Vi har anpassat oss. Det finns saker som vi kommer att göra.
Men om man återgår till frågan tror jag att de också har mycket goda skäl. Jag tillhör samma läger och tänker att det finns legitima farhågor som människor borde tänka kritiskt kring innan de bara säger: ”Vi följer den här tekniska vägen och ser vad som händer, oavsett konsekvenserna.”
David Rice: Ja. När det gäller lärande och när vi tänker på vår hårdvara och mjukvara, så att säga – hjärnan och dess processer – och vår förmåga att hålla jämna steg med det här, har vi redan sett en del av den transhumanistiska utvecklingen som är på väg, eller hur?
Min fråga är därför: I framtidens arbetsliv, hur skapar man lärande och hjälper människor att förbli konkurrenskraftiga utan att i praktiken be dem anamma sådant som kan göra dem väldigt obekväma? Behöver man ett chip i hjärnan för att lyckas på framtidens arbetsplats? Jag vet inte.
Christopher Lind: Jag hade ett samtal förra veckan där jag pratade om en av nackdelarna med det här, och det är där jag varnar människor för att sugas in för mycket i den här hypens löpband. Det har placerat många människor i en situation där de känner att de måste kunna allt och vara bäst på precis allting.
Man måste prestera på 110 procent hela tiden, annars förångas man bara och försvinner. Det är faktiskt skrämselpropaganda som inte hjälper och som inte stämmer. Så ser det inte ut. Även när jag studerar och pratar med de här personerna finns det saker där jag – som jag sa förra veckan – tycker att det aldrig har varit bättre tid att specialisera sig inom sin nisch.
Ta reda på vad det är du unikt gör riktigt, riktigt bra. Förstå komplexiteten i det, alla nyanser och allt sådant. Jag tror att det här är något av det mest hjälpsamma människor kan göra: inse att man inte kommer att kunna hålla jämna steg med allt som händer där borta, men att man kan lära känna sitt område väldigt väl och ta reda på hur man navigerar i det.
Det kan vara till stor hjälp för dem som frågar: ”Behöver jag ett chip i hjärnan för att överleva år 2027?” Jag har inget svar på det just nu, eftersom jag inte har sett hur vi kommer att fatta beslut med hjälp av den här tekniken. Men jag har sett hur instabil tekniken är. Den är byggd av människor. Vi är instabila, splittrade och bristfälliga. Vi exploderar – vi är inte perfekta.
Att tro att AI skulle vara perfekt och lösa alla våra problem är därför enligt mig ren dumhet. Det är där jag tror att det finns något nästan kosmiskt: man måste bli bekväm med att vara obekväm. Jag har haft samtal med människor där jag sagt: ”Om du fortsätter göra det du gör nu kommer du att bli föråldrad, senast om två år. Jag skulle kunna ersätta dig med en chattbot inom tolv månader om du fortsätter göra det du gör just nu.”
Jag förstår att det gör människor väldigt obekväma, men någon gick en gång till en skrivmaskinsreparatör och sa: ”Datorn är här. Du måste anpassa dig, annars måste du stänga verksamheten.” Jag är säker på att vissa svarade: ”Hur vågar du? Jag är en pelare i samhället och reparerar allas skrivmaskiner. Jag kommer att finnas här till tidens slut.”
Men svaret var: ”Nej, det kommer du inte.” Jag tror därför att det är den paradoxen man måste förhålla sig till.
David Rice: Ja, jag håller helt med. Det är på sätt och vis den naturliga ordningen att fortsätta utvecklas och att vi måste utmana oss själva på olika sätt. Många yrken som finns i dag existerade inte tidigare. Tänk på sökmotoroptimering – när jag var barn fanns det yrket inte. Det är därför naturligt att utvecklingen fortsätter.
En sak jag tycker är intressant, och där du som förälder säkert har ett spännande perspektiv, är dina barn som snart går ut gymnasiet. I flera år har man sagt till barn: ”Ni måste lära er att programmera. Ni måste lära er att programmera.” Och nu kommer den här tekniken att kunna skriva sin egen kod om fem år – kanske tidigare. Det går så snabbt.
Christopher Lind: Den programmerar redan sig själv.
David Rice: Ja, precis. Vad säger vi då till barnen? Hur hanterar du det som förälder och ledare?
Christopher Lind: Det här är verkligen intressant. Jag kommenterade det eftersom en av de stora rubrikerna var att alla universitet nu lanserar kandidat- och masterutbildningar i artificiell intelligens. Det framställs som nästa stora sak: alla måste ta en examen inom området och specialisera sig på det.
Jag kanske är motvalls, men jag tror att det skulle vara det största misstaget människor kan göra att säga: ”Alla ska utbilda sig inom artificiell intelligens.” Det är som med allt annat. Det finns en hypetålighet. Ingen gick och tog en examen i internet.
Det gjorde man helt enkelt inte, eftersom internet blev så allestädes närvarande. Frågan blev snarare: ”Vad gör du med det?” Kommer det att finnas utrymme för specialisering inom området? Om man går ännu längre tillbaka till elektriciteten: specialiserade sig alla på elektricitet? Nej. Men de funderade på hur de kunde använda elektricitet för att utveckla sitt eget område.
Jag tror att samma sak kommer att gälla när jag pratar med mina barn. Vi säger inte: ”Okej, nu måste ni alla behärska maskininlärning och lära er att programmera algoritmer. Annars är ni dömda.” Nej. Vad är du riktigt bra på? Vad brinner du verkligen för? Men låt oss prata om hur AI förändrar det och vad som är hållbart kring det.
När jag tittar på färdigheter finns det vissa som är helt beständiga i dag. Man kanske måste tillämpa dem på andra sätt, men även i AI-eran ser jag problemlösning, kreativitet, beslutsfattande, kommunikation och mellanmänskliga färdigheter. Man tänker: Det här kommer du att behöva kunna. Om något kommer du att behöva kunna det ännu mer.
Kan du använda det som marknadsförare, produktionschef eller vad som helst? Självklart. Men jag tror att det är de beständiga färdigheterna man ska specialisera sig på. Det är där jag lägger tid när jag pratar med mina barn, och jag låter dem utforska sin fantasi. Jag hoppas att de skapar något som inte existerar. Det vore min dröm.
David Rice: Det är intressant att du säger att det här är en bra tid att specialisera sig, för jag har hört människor säga att man i stället bör ha en mer holistisk kunskap nu. Det riktigt specialiserade kommer kanske att påverkas av tekniken på ett sätt som gör att många av uppgifterna inom området inte längre ser likadana ut.
Kanske kräver karriären faktiskt att man blir mer holistisk. Vad tänker du om det?
Christopher Lind: Det är intressant, för det är här jag ibland hamnar i diskussioner med människor som säger: ”Nej, nej, nej, du måste vara generalist.” Jag svarar: ”Det här är inte rätt tid att vara generalist, för jag kan säga direkt att AI kan utföra allmänna uppgifter tusen gånger bättre än en människa.”
Om du bara vill vara allmän och kunna lite om allt men inte vara expert på något kan du gå den vägen, men jag tror inte att det kommer att gå särskilt bra för dig. Om vi återgår till specialisering tror jag att det vi inte förstår är att vi tenderar att fastna vid aktiviteten som det vi ska specialisera oss på.
Jag skulle säga: specialisera dig inte på hur du gör något. Det vore väldigt dumt just nu att säga: ”Jag är mästare på det här programmet.” Okej. Du kanske inte vill gå så långt, eftersom programmet kan vara helt borta innan du hinner få någon nytta av det.
Men att förstå djupet i området är fortfarande viktigt. Om vi tar programmering som exempel: personer med djupa kunskaper i datavetenskap som förstår logik och hur saker hänger ihop kommer fortfarande att ha en kritisk färdighet.
Måste alla kunna det? Nej. Men hypen handlade om att alla skulle lära sig programmera. Alla behövde inte lära sig att programmera. Allt blev så småningom ett grafiskt användargränssnitt och generativ AI kan göra det. Men den djupare förståelsen av hur datavetenskap fungerar och hur delarna hänger ihop – den behövs fortfarande.
Om vi förlorar den förståelsen lämnar vi över saker till maskinerna. När de gör misstag, vilket de kommer att göra, kommer ingen att veta hur man rättar till dem. Det blir som: ”Oj, den där saken exploderade. Är det någon som vet hur man fixar det?” Nej, eftersom jag är generalist. Jag kan prata om det, men jag vet egentligen inte hur det fungerar.
David Rice: Det är roligt att du nämner det, för precis innan vi började spela in pratade du om ChatGPT och att ytterligare en aktör hade drabbats av ett slags sammanbrott förra veckan utan att någon visste varför. Det kommer att fortsätta hända.
Christopher Lind: Just det. Det kommer att fortsätta hända. Och om man inte har människor som specialiserar sig inom sina områden – och mindre i själva metoden, som jag sa – behöver man inte känna till detaljerna i varenda sak, eftersom det kommer att förändras.
Men det som finns under ytan behöver vi människor som förstår, så att de kan fatta bra beslut, förutse vad som finns runt hörnet och hantera allt det vi pratar om när vi säger att utvecklingen går för snabbt. En del av orsaken till att det går för snabbt är att människor inte alltid kan området tillräckligt väl för att förstå konsekvenserna av de beslut de fattar.
De säger: ”Jag är generalist. Det låter bra. Vad skulle kunna gå fel?” Vi behöver fler människor som förstår djupet och som säger: ”Nej, nej, nej, nej, nej, nej, för det här hänger ihop med det här, som hänger ihop med det här. Om vi förstör det här rasar hela huset.” Och då svarar någon: ”Okej, bra att veta. Hur monterar vi ner det?”
