Fredrik Winther i Oslo Business Region. Foto: Per-Ivar Nikolaisen

Startups forbikjører forskere: Nye teknologiselskaper sitter på kunnskap som forskere med spørreskjema bare kan drømme om

Innlegg av Fredrik Winther, leder i Oslo Business Region

Det store forskningspolitiske spørsmålet har lenge handlet om hvordan forskning kan komme samfunnet til gode. Men når nye teknologiselskaper sitter på «big data» og analysene gjøres med kunstig intelligens, blir bordet snudd.   

Skrapt inn til kjernen, så er forskning først og fremst systematiserte data og erfaringer. Definisjonen på forskning er de fleste enige om, men metodene er i konstant utvikling. Akkurat nå er det big-data og kunstig intelligens som har størst effekt. Ingen mennesker er i nærheten av maskiner når det gjelder evnen til å systematisere kompliserte og store datasett. Eller å lære fort. Kunnskap produsert ett sted vil i løpet av millisekunder være potensielt tilgjengelig for alle maskinlæringssystemer. Med få unntak innen IKT og medisin, har ikke forskningsmiljøene tatt denne eksponentielle utviklingen inn over seg, og det ser heller ikke ut til at de kommer til å gjøre med det første. Universitetene og forskningsmiljøenes tidligere evne til omstilling og tilpasning til ny teknologi lover heller ikke godt.  

De siste årtier har den offentlige debatten om kunnskapsproduksjon i stor grad dreid seg om hvordan milliardene til universiteter og forskning kan komme resten av samfunnet til gode. De evigunge spørsmålene om hvorfor forskningen ikke kommer i bruk. Hvorfor vi ikke klarer å få større kommersiell effekt, større samfunnsmessig nytte, og nye tjenester ut av alle milliardene.

«Data er den nye oljen» 

De største virkemidler er designet for dette, ofte basert på antakelsen om at ny kunnskap produseres løsrevet fra den den brukes, og først og fremst i forskningsmiljøene. Man trenger bare litt ekstra ressurser for å flytte den over til et annet sted, gjerne forstått som ”Næringslivet der ute”. Det er mange grunner til at et slikt kunnskapssyn har sine begrensninger, og med fremveksten av big-data og kunstig intelligens blir det enda mindre sant enn før. Det gjelder for alle områder, men kanskje tydeligst innenfor samfunnsforskning og humaniora, og spesielt når ”data er den nye oljen” og de største selskapene i verden allerede lever av å produsere data om folk og samfunn.

 Xeneta og Kahoot

Akkurat nå, og i økende grad framover kommer teknologibaserte oppstartsselskaper til å passere forskningsmiljøer på systematisk kunnskapsproduksjon. Om du har et digitalt produkt som samler data fra et titalls millioner brukere og kan gjøre analyser i «real time”, har du tilgang på langt bedre kunnskapsgrunnlag enn hvis du må sende ut spørreskjema, gjøre fysiske tellinger, sende studenter ut for noen kvalitative observasjoner, eller på annen måte oversette observasjoner selv. Skal du f.eks. forstå og analysere global varetransport, så sitter det lille Osloselskapet Xeneta på uendelig mye mer data og analysegrunnlag enn noen forsker eller forskningsmiljø har tilgang på. Skal du studere hva som foregår i klasserommet, eller hvordan elever lærer, sitter selskap som Kahoot på enorme datamengder og innsikter forskerne bare kan drømme om. Kunnskap som er gull verdt for pedagogisk forskning, og kunnskap forskningsmiljøene ikke kan skaffe seg med etablerte metoder. Derfor blir også Kahoots gründer Johan Brand også invitert til å holde forelesninger ved universiteter i hele verden – bare ikke i Norge. Et annet eksempel er Unacast som analyserer forbrukeradferd og sitter på analyseverktøy ingen professor i markedsføring er i nærheten av.

Vil de dele?

Norge har blitt ett kunnskapssamfunn hvor mye er i ferd med å bli snudd på hodet. Det handler ikke lenger om å bringe forskningen ut i samfunnet, men å bringe samfunnet inn i forskningen. For å få til det bør nye virkemidler utvikles, og spesielt kunnskapen fra oppstarts- og teknologibedriftene bør hjelpes inn i universiteter og utdanning. Spørsmålet blir om teknologiselskapene ønsker å dele denne kunnskapen og hvordan man skal få til dette. Hva slags mekanismer kan stimulere nye teknologiselskaper til å bringe kunnskap inn i forsknings- og universitetsmiljøene? Det har vi lite erfaring med. Det vi vet er at forskningsmyndigheter må ta inn over seg effektene av digitalisert kunnskapsproduksjon, at teknologitrendene utvikles eksponentielt. Med stadig mer kunstig intelligens, mer sensorer, mer ”Internet of things”, mer VR, AR og hel og halvautomatisert kunnskapsproduksjon. 

Farlig forestilling 

Derfor spiser digitalisering både etablerte forskningsmiljøer og utdanningsmiljøer til frokost. Både virkemiddelapparatet og forskningsmiljøene må da endres, og så og si alle forskningsmiljøer bør i dag ha en operativ strategi for å ta i bruk for eksempel kunstig intelligens. Dit er det veldig langt igjen. Den etablerte forestillingsmodellen hvor det er forskningsmiljøene som sitter på den beste kunnskapsproduksjonen kan bli en ganske farlig modell om den ikke utfordres. Eksemplene er mange. Kreftleger blir allerede utkonkurrert av roboter som IBMs Watson ved diagnostisering av sykdom. Google ”sidewalk labs” sitter på både sanntidsdata – og historiske data – om all mobilitet for personer med smarttelefon i lomma. Det vil si de fleste. Kan ikke da forskningsmiljøer som Transportøkonomisk institutt like godt bli erstattet av en Googleapp? Samtidig sitter private oppstartsselskaper som for eksempel Cambridge Analytica på personlighetsprofilen til alle voksne amerikanere, hentet ut fra analyser av digital adferd på nett. Kunnskapen er kommersielt tilgjengelig, men ikke tilgjengelig for forskere. Er det da mulig å opprettholde en relevant forskningsagenda? Dessverre er det få ting som tyder på at dagens forskningsmiljøer er rigget for slik endring. Det handler om store pengestrømmer, etablerte maktstrukturer, tunge institusjoner som har mye å forsvare, og en historikk som ikke er preget av aktiv omstilling.

Forskere på borgerlønn?

På de fleste fagområder er det allerede sånn at det produseres veldig mye mer tekstlig kunnskap enn forskerne på feltet i praksis kan klare å absorbere i løpet av et liv. Da blir man fort forbigått av kunstig intelligens og maskinlæring. Oppstartsselskapet IRIS AI, med gründeren Anita Schøll Brede i spissen, er et godt eksempel på noen som tenker smart på dette. Og de kommer ikke fra et forskningsmiljø. Resultatet for etablerte miljøer kan fort bli «funksjonell dumhet». Et begrep som brukes om systemer som er selvopprettholdende, har sine egne lukkede belønningsmekanismer, og er koblet fra omgivelsenes utvikling. Da kan mange kan jobbe mye og lenge, uten å ha bidratt til noe for noen. Er det dit etablerte forskningsmiljøer er på vei? Er forskningsmiljøene i ferd med å bli Norges svar på borgerlønn?


Husk å sette av 20. april, for da går vi «live» med konferansen The Shift– stedet å være denne våren for alle som bygger fremtidens selskaper:

The Shift 2017

Foruten en lang rekke ledende norske gründere kommer gründeren av Indiegogo, investorer fra Creandum, Northzone, Point Nine Capital, Bauer Venture Partners, EQT Ventures og mange, mange flere. Growth hacking, salg, funding, rekruttering og teknologi – og det du måtte trenge av triks og tips fra noen av de beste hodene.

Følg oss på Facebook og Twitter. Og meld deg på nyhetsbrevet vårt.

 

Nyhetsbrev

Meld deg på vårt nyhetsbrev og motta nyheter, reportasjer og innsikt rett i innboksen.

Per-Ivar Nikolaisen

Per-Ivar Nikolaisen

Redaktør og gründer i Shifter

Ledige stillinger

Annonsørinnhold

Utviklet av Martin Grønneberg