Fordelen ligger i å skape en befolkning som er klar til å tenke sammen med maskiner i stedet for å konkurrere mot dem.
Den globale AI-konkurransen dreier seg om utdanning og opplæring
I kappløpet om kunstig intelligens (AI) satser nasjoner på avansert teknologi, store datamengder og datasentre fylt med kraftige grafikkprosessorer (GPU-er). Men ledende stemmer, som OpenAI-sjef Sam Altman og institusjoner fra Federation of American Scientists til Kinas utdanningsdepartement, oppfordrer til investering i læreropplæring og AI-kunnskap for alle borgere. De argumenterer for en mer menneskesentrert AI-strategi.
Jeg har selv undervist i AI og dataanalyse i Kina, og sett effekten: nyutdannede får jobber i internettgiganter, ledende elbilprodusenter og finansnæringen.
Mitt poeng er enkelt: landet som best utdanner mennesker til å samarbeide med AI vil lede i produktivitet, innovasjon og konkurranseevne, og oppnå det høyeste nivået av kollektiv intelligens forsterket av maskiner. Dette flytter fokuset fra en såkalt AI-krig om GPU-er og algoritmer til et kappløp om å bygge menneskelig kapital som er AI-klar. Data og maskinvare er ammunisjon; det strategiske våpenet er AI-utdanning.
Ifølge professor Vegard Kolbjørnsrud ved Handelshøyskolen BI finnes det seks prinsipper for hvordan mennesker og AI kan samarbeide i organisasjoner. Disse prinsippene gjelder ikke bare for ledere eller teknologisjefer, men bør bli en del av en nasjonal AI-strategi som styrker produktiviteten for lærere, studenter og arbeidstakere.
Seks prinsipper for AI-samarbeid
Tillegg
Organisasjoners intelligens vokser når mennesker og digitale aktører kombineres riktig. Borgere må læres opp til å flytte seg fra rutineoppgaver til mer komplekse oppgaver sammen med AI. Ikke alle må bli maskinlæringsingeniører, men de fleste bør forstå hvordan AI kan forbedre roller innen forskning, helse, logistikk, industri, finans og kreative bransjer. Derfor bør myndigheter demokratisere AI gjennom plattformer som raskt kan omskolere hele befolkningen.
Relevans
AI er sterk på strukturerte, datarike oppgaver, men sliter med tvetydighet, etikk og strategi. Mennesker er best i slike gråsoner. En effektiv arbeidsstyrke må vite når AI skal brukes, når det skal stoles på, og når det må overstyres eller korrigeres. Fra byplanleggere og dommere til leger og sykepleiere må alle trenes til å bruke AI riktig og samtidig være ansvarlige for resultatene.
Substitusjon
Å erstatte mennesker med AI gir bare mening hvis AI faktisk er bedre, eller hvis frigjort tid kan brukes til mer verdiskapende arbeid. For nasjonal politikk betyr dette at automatisering må kombineres med opplæring og oppgradering av arbeidskraften.
Jobber vil forsvinne, men land som raskt omskolerer arbeidere til strategiske, kreative eller ledende roller vil ikke bare redusere arbeidsledighet, men også frigjøre AI sin produktivitetsgevinst. La AI og mennesker gjøre det de kan best, så vinner alle.
Mangfold
De mest innovative AI-resultatene oppstår når ulike typer hjerner, menneskelige og kunstige, jobber sammen. Mangfold i AI-team bør inkludere bransjekunnskap, kulturelle perspektiver og tverrfaglig tenkning. Land bør finansiere AI-utdanning på tvers av alle sektorer, fra helse og jordbruk til transport og småbedrifter. Mangfold gir løsninger på nye problemer.
Samarbeid
For at AI skal lykkes i stor skala må mennesker ikke bare forstå teknologien, men også lære å samarbeide med den. Dette krever brukerfokusert design av systemer, men enda viktigere: AI-kompetanse hos brukerne. Samarbeid med AI må bli en kjernekompetanse i utdanningen. Akkurat som datakunnskap ble grunnleggende på 1990-tallet, må AI-kunnskap nå bli standard på tvers av utdanning og bransjer.
Forklaring
AI må brukes ansvarlig og etisk. Brukere må forstå hvordan systemene kommer frem til konklusjoner. Det handler ikke bare om teknologi, men også om utdanning.
Folk må trenes til å stille spørsmål, kreve bevis og vurdere anbefalinger. Ved å inkludere etikk, moral, rettferdighet, åpenhet og kritisk tenkning i AI-opplæring bygges en kultur for ansvarlighet og bærekraftig innovasjon.
Seks nasjonale grep for AI-utdanning
- Integrere AI i universiteter, grunnskole, videregående og yrkesfag.
- Fremme tverrfaglige studier der AI kombineres med energi, jus, landbruk, økonomi og mer.
- Behandle AI-utdanning som strategisk infrastruktur med stabil finansiering.
- Inkludere ansvarlige AI-praksiser for å bygge tillit og ansvarlighet.
- Knytte utdanning til innovasjon gjennom prosjekter i virkeligheten.
- Samordne utvikling av menneskelig kapital med nasjonale AI-mål og indikatorer.
Hvorfor utdanning avgjør AI-kappløpet
Å vinne AI-kappløpet handler om å lære folk å bruke AI bredt og klokt, slik at de kan innovere, øke produktiviteten og drive vekst. Det begynner i klasserommet, i opplæringsprogrammer og på arbeidsplasser, og ender med en befolkning som kan tenke sammen med maskiner i stedet for å konkurrere mot dem.
Skiftet er allerede i gang. Google har lansert AI Works for America, et program som gir arbeidere og studenter viktige ferdigheter. Kina har innført retningslinjer for AI-undervisning i grunnskolen, og kraftige modeller som DeepSeek sprer seg raskt.
Olje, damp og elektrisitet fikk først verdi da mennesker lærte å bruke dem. Vil du vinne AI-krigen? Begynn å lære og bruke AI-verktøy.