Damp, stål og uendelige sinn

Hver epoke preges av sitt eget mirakelmateriale. Stål var drivkraften bak USAs gylne tidsalder. Halvledere banet vei for den digitale tidsalderen. Nå har AI kommet i form av uendelige sinn. Hvis historien lærer oss noe, er det at de som behersker materialet preger æraen.

På 1850-tallet løp Andrew Carnegie gjennom de gjørmete gatene i Pittsburgh som telegrafbud. Seks av ti amerikanere var bønder. I løpet av to generasjoner formet Carnegie og hans jevnaldrende den moderne verden. Hester ble erstattet av jernbaner, stearinlys av elektrisitet, jern av stål.

Siden den gang har arbeidslivet flyttet seg fra fabrikker til kontor. I dag driver jeg et programvareselskap i San Francisco, hvor vi utvikler verktøy for millioner personer som arbeider med kunnskap. I denne industribyen snakker alle om AGI, men de fleste av de to milliardene kontorarbeiderne har ennå ikke merket noe til det. Hvordan vil kunnskapsarbeid se ut i nær fremtid? Hva skjer når organisasjonskartet inkluderer sinn som aldri sover?

Denne fremtiden er ofte vanskelig å forutsi, fordi den alltid forkler seg som fortiden. De første telefonsamtalene var like kortfattede som telegrammer. De tidlige filmene lignet på teaterforestillinger som var filmet. (Dette er det Marshall McLuhan kalte «å kjøre inn i fremtiden gjennom bakspeilet».)

I dag ser vi dette i form av KI-chatboter som etterligner Googles søkefelt. Vi befinner oss nå midt i den ubehagelige overgangsfasen som følger med hvert nytt teknologisk skifte.

Jeg har ikke alle svarene på hva som kommer videre. Men jeg liker å leke med noen historiske metaforer for å reflektere over hvordan kunstig intelligens kan fungere på ulike nivåer, fra enkeltpersoner til organisasjoner og helt til hele økonomier.

De første tegnene finner man hos kunnskapsarbeidets yppersteprester: programmererne.

Min medgrunnlegger Simon var det vi kaller en 10×-programmerer, men han skriver sjelden kode lenger. Går du forbi skrivebordet hans, vil du se ham koordinere tre eller fire KI-programmeringsagenter samtidig, og de skriver ikke bare raskere – de tenker også selv. Sammen gjør dette ham til en ingeniør som er 30–40 ganger så effektiv. Han setter oppgaver i kø før lunsj eller før han legger seg, slik at de kan utføres mens han er borte. Han har blitt leder for uendelig mange sinn.

På 1980-tallet kalte Steve Jobs datamaskiner for «sykler for sinnet». Et tiår senere banet vi vei for «informasjonsmotorveien» som er internett. Men i dag utføres det meste av kunnskapsarbeidet fortsatt av mennesker. Det er som om vi sykler på motorveien.

Takket være KI-agenter, har en person som Simon gått fra å sykle til å kjøre bil.

Når vil andre typer kunnskapsarbeidere få biler? Det er to problemer som må løses.

For det første: fragmentering av konteksten. Når det gjelder koding, finnes verktøy og kontekst ofte på ett og samme sted: IDE-en, arkivet og terminalen. Men det generelle kunnskapsarbeidet er spredt på dusinvis av verktøy. Tenk deg en KI-agent som skal utarbeide en produktbeskrivelse: Den må hente informasjon fra Slack-tråder, et strategidokument, tallene fra forrige kvartal i et dashbord og organisasjonsminner som bare finnes i noens hode. I dag er det menneskene som fungerer som limet, og som holder alt sammen ved hjelp av kopier-og-lim og ved å veksle mellom nettleserfaner. Inntil denne konteksten er på plass, forblir agentene begrenset til smale bruksområder.

Den andre manglende ingrediensen er verifiserbarhet. Kode har en magisk egenskap: du kan verifisere den ved hjelp av tester og feil. Modellutviklere bruker dette til å trene KI til å bli bedre til å kode (f.eks. forsterkende læring). Men hvordan kan man vurdere om et prosjekt blir ledet på en god måte, eller om et strategidokument holder mål? Vi har ennå ikke funnet måter å forbedre modellene for generelt kunnskapsarbeid på. Så mennesker må fortsatt være med i bildet for å føre tilsyn, veilede og vise hva som er riktig.

Programmeringsagentene har i år lært oss at det ikke alltid er ønskelig å ha «human-in-the-loop». Det er som om noen personlig skulle inspisere hver eneste bolt på et samlebånd, eller gå foran en bil for å sikre veien (se: Red Flag Act fra 1865). Vi ønsker at mennesker skal overvåke prosessene fra et overordnet perspektiv, ikke være en del av dem. Når konteksten er på plass og arbeidet kan verifiseres, vil milliarder av arbeidstakere gå fra å tråkke på sykkelpedalene til å kjøre, og deretter fra å kjøre til selvkjørende.

Selskaper er en nyere oppfinnelse. De forringes etter hvert som de skaleres og når sin grense.

For noen hundre år siden var de fleste bedrifter små verksteder med et dusin ansatte. Nå har vi multinasjonale selskaper med hundretusener av ansatte. Kommunikasjonsinfrastrukturen (menneskelige hjerner koblet sammen gjennom møter og meldinger) bryter sammen under eksponentiell belastning. Vi prøver å løse dette ved hjelp av hierarki, prosesser og dokumentasjon. Men vi har forsøkt å løse et problem i industriell skala med verktøy beregnet på menneskelig skala, som å bygge en skyskraper av tre.

To historiske metaforer viser hvordan fremtidens organisasjoner kan se annerledes ut takket være nye mirakelmaterialer.

Det første er stål. Før stål ble tatt i bruk, var bygninger på 1800-tallet begrenset til seks eller syv etasjer. Jern var sterkt, men sprøtt og tungt. Dersom man la til flere etasjer, raste konstruksjonen sammen under sin egen vekt. Stål forandret alt. Det er sterkt, men likevel formbart. Bærebjelkene kunne bli lettere, veggene tynnere og plutselig kunne bygningene strekke seg flere titalls etasjer opp i høyden. Det ble mulig å konstruere nye typer bygninger.

KI er som stål for organisasjoner. Det har potensial til å bevare sammenhengen mellom arbeidsflyter og fremheve beslutninger når det er nødvendig, uten unødvendig støy. Menneskelig kommunikasjon trenger ikke lenger å være bærebjelken. Det ukentlige to-timers koordineringsmøtet blir erstattet av en fem minutters asynkron vurdering. En beslutning på ledernivå som tidligere krevde godkjenning på tre nivåer, kan snart bli fattet på få minutter. Bedrifter kan vokse, virkelig vokse, uten den nedgangen i kvalitet vi har akseptert som uunngåelig.

Den andre historien handler om dampmaskinen. I begynnelsen av den industrielle revolusjonen lå de første tekstilfabrikkene ved elver og bekker og ble drevet av vannhjul. Da dampmaskinen kom, byttet fabrikkene i første omgang ut vannhjulene med dampmaskiner, mens alt annet forble uendret. Produktivitetsøkningen var beskjeden.

Det virkelige gjennombruddet kom da fabrikkeierne innså at de kunne bli helt uavhengige av vann. De bygde større fabrikker nærmere arbeiderne, havnene og råvarene. Og de ombygde fabrikkene sine med tanke på dampmaskiner (Senere, da elektrisiteten gjorde sitt inntog, gikk eierne over til en mer desentralisert løsning, der de gikk bort fra en sentral drivaksel og plasserte mindre motorer rundt om i fabrikken for å drive ulike maskiner.) Produktiviteten skjøt i været, og den andre industrielle revolusjonen tok virkelig fart.

Vi er fortsatt i fasen hvor vi skal bytte ut vannhjulet. KI-chatbots er integrert i eksisterende verktøy. Vi har ikke tenkt nytt om hvordan organisasjoner vil se ut når de gamle begrensningene forsvinner, og bedriften din kan drives av uendelige hjerner som jobber mens du sover.

I selskapet mitt, Notion, har vi prøvd ut ulike ting. I tillegg til våre 1 000 ansatte er det nå over 700 agenter som tar seg av rutineoppgaver. De tar møtenotater og svarer på spørsmål for å sammenfatte organisasjonens samlede kunnskap. De behandler IT-forespørsler og registrerer tilbakemeldinger fra kunder. De hjelper nye ansatte med å sette seg inn i personalfordelene. De skriver ukentlige statusrapporter, slik at folk slipper å kopiere og lime inn. Og dette er bare små skritt. De virkelige gevinstene begrenses kun av fantasi og treg utvikling.

Stål og damp forandret ikke bare bygninger og fabrikker. De forandret byer.

Inntil for noen hundre år siden var byene tilpasset menneskets skala. Du kunne gå gjennom Firenze på førti minutter. Livets rytme ble bestemt av hvor langt man kunne gå, og hvor langt stemmen kunne nå.

Deretter gjorde stålkonstruksjoner det mulig å bygge skyskrapere. Dampmaskiner drev jernbanene som koblet bysentrene til innlandet. Deretter fulgte heiser, T-baner og motorveier. Byene vokste eksplosivt både i størrelse og tetthet. Tokyo. Chongqing. Dallas.

Dette er ikke bare større versjoner av Firenze. Det er ulike måter å leve på. Megabyer er forvirrende, anonyme og vanskeligere å finne veien i. Uoversikteligheten er prisen man må betale for stor skala. Men de store byene gir også flere muligheter og større frihet. Flere mennesker som gjør flere ting i flere kombinasjoner enn en by i menneskelig skala i renessansen kunne rommet.

Jeg tror kunnskapsøkonomien står foran den samme omstillingen.

I dag utgjør kunnskapsarbeid nesten halvparten av USAs BNP. Det meste foregår fortsatt i menneskelig skala: team på noen titalls personer, arbeidsflyter som styres av møter og e-post, og organisasjoner som knapt klarer å håndtere mer enn noen få hundre ansatte. Vi har bygget byer som Firenze av stein og tre.

Når KI-agenter tas i bruk i stor skala, vil vi bygge byer som Tokyo. Organisasjoner som består av tusenvis av agenter og mennesker. Arbeidsflyter som kjører kontinuerlig, i alle tidssoner, uten å måtte vente på at noen skal våkne. Beslutninger som tas med akkurat den rette mengden «human-in-the-loop».

Det vil føles annerledes. Raskere, med større effekt, men det kan også virke litt forvirrende i begynnelsen. Rytmen i det ukentlige møtet, den kvartalsvise planleggingssyklusen og den årlige evalueringen kan miste sin mening. Nye rytmer dukker opp. Vi mister noe av lesbarheten. Vi oppnår større omfang og høyere tempo.

Hvert eneste mirakelmateriale krevde at folk sluttet å se verden gjennom bakspeilet og begynte å forestille seg en ny verden. Carnegie så på stål og så potensialet til skyskrapere. Fabrikkeierne i Lancashire så på dampmaskinene og så for seg fabrikker uten elver.

Vi befinner oss fortsatt i KI-utviklingens «vannhjulsfase», der vi bare setter chatboter inn i arbeidsflyter som er utviklet for mennesker. Vi må slutte å forvente at KI bare skal være våre andrepiloter. Vi må forestille oss hvordan kunnskapsarbeid kan se ut når menneskelige organisasjoner forsterkes med stål, når rutineoppgaver overlates til hjerner som aldri sover.

Stål. Damp. Uendelige sinn. De neste skyskraperne venter på at vi skal bygge dem.