Biblioteket eller kampen om tiden

Maskinerna, AI och bubblan

Ett av de grundläggande teman i Momo eller kampen om tiden är skildringen av lek, liksom behovet av samt strävan efter kreativt skapande. Boken utgör en slags kampskrift för rätten till lek och berättande, men höjer också ett varningens finger. Barns rätt till fantasi tycks, i Michael Endes mening, behöva skyddas från angrepp utifrån.

Barnen, så som de skildras i boken, trivs bäst i den fria lekens form, där kreativitet är en kollektiv process som alla är delaktiga till, och den kreativiteten behöver inga tjusiga actionleksaker eller dyra prylar. Tvärtom, sådana leksaker riskerar snarare att begränsa barnens egna kreativa lek och ge upphov till känslor av leda, vilket i sin tur göder nya begär – efter fler ting och tillbehör till de leksaker som barnet redan har. En ny klänning till den fina dockan, ett litet leksakskök som den kan stå i, och massvis av andra accessoarer med syftet att hålla intresset uppe och förhindra tristess.

Denna filosofi får sitt tydligaste uttryck i en särskild scen i boken, då de grå männen försöker muta barnen att sluta leka med Momo och istället sysselsätta sig med olika skojiga prylar som herrarna vill skänka dem. Händelsevis sammanfaller detta erbjudande även med de grå herrarnas arbetsregim, med strävan efter att spara tid: om de vuxna arbetar och är effektiva kan de köpa nya leksaker till barnen, själva slippa leka med barnen och kunna arbeta och spara mer. En win-win-situation för tidssparandet. Denna 1973 års kontrakulturella syn på leksakerna skulle med små modifikationer lika gärna kunna vara skriven idag; i skärmtidens och datorspelens tidevarv. Kritiken återkommer idag i olika former i skolor och pedagogiker, i hem och allmänna rekommendationer till småbarnsföräldrar.

Men på arbetsplatserna och på våra kontor sker en helt annan utveckling. Där är skärmtiden inte alls ett problem – snarare är det något som uppmuntras, en företeelse som vi förväntas bidra till att själva optimera. Med varje ny mjukvaruuppdatering förväntas vi kunna bli mer effektiva och spara tid från arbetsuppgifter som tidigare varit ett nödvändigt, digitalt ont. Idag bärs de drömmarna upp av en särskild sorts ny teknologi, vilken sägs kunna befria oss en gång för alla.

Kampen om intelligensen

År 2022 inträffade den stora AI-hösten, med lanseringen av ChatGPT – en sorts PR-kupp orkestrerad i Silicon Valley med syftet att chocketablera ny teknologi för en bredare publik. Tricket fungerade bra, och kanske lite för bra. Tekniken i sig imponerade på många. ChatGPT är en språkmodell: en form av generativ AI som är specialiserad på att producera syntetisk kommunikation i naturligt språk. Kort sagt, en chattrobot som på ett nästanmänskligt sätt kan formulera svar på frågor och hantera hela konversationer. Tekniken ansågs redan vid publiceringen 2022 vara briljant, manipulativ och rik på potential.

Men samtidigt som tekniken imponerade tycktes det vara svårt för många att hitta ett användningsområde för denna tekniska innovation. Problemet, som kvarstår än idag, handlar om att kunna matcha nivån av tekniska framsteg med en likvärdig ekonomisk vinning. Generativ, textproducerande AI har förvisso förändrat förutsättningarna i vissa branscher som i stor grad kretsar kring det skrivna ordet, som översättning och journalistik. AI-tjänsterna har inte helt ersatt människor, men i de branscher som påverkas har man redan märkt av en devalvering av det mänskliga arbetets värde. Översättare får färre uppdrag och redaktioner kan skära ned på personal. Det mänskliga arbetet härmar i allt större grad det robotiserade, då enformiga och mindre intellektuellt utmanande uppgifter i större grad råkar tillfalla människor.

Likväl har större delen av ekonomin inte påverkats dramatiskt av utvecklingen. Det utlovade ekonomiska miraklet och bördornas avlastning har ännu inte infriats. Även om tekniken verkar vara fantastisk – eller åtminstone övertygande – så har dess introduktion på arbetsplatserna inte lett till några avsevärda förtjänster.

När vi, i den kommun där jag arbetar, under vintern 2025 fick tillgång till ChatGPT-varianten Microsoft Copilot i skyddad företagsmiljö (och senare som integrerad del i våra kommunikationsplattformar) kom det med en öppen uppmaning: ”Testa er fram!”. Vi fick ett nytt verktyg, men inga instruktioner om hur vi förväntades använda det. Det kan förstås vara kul att testa och experimentera, och visst kom några uppslag på hur tekniken skulle kunna användas: till att ”sammanfatta texter, omformulera innehåll, få inspiration, bolla idéer, skapa bilder och mycket mer”. Verktyget beskrivs som ett ”stödverktyg” som ”kan göra din arbetsdag enklare”. Fram till dags dato har det konkreta bruket av tjänsten varit begränsat.

Generativ AI har kanske visat sig ha ganska begränsade användningsområden på ett bibliotek, men i vissa fall har tekniken ändå kunnat lätta på några arbetsbördor. Ett exempel: Det har med Copilot i Microsoft Teams blivit möjligt att transkribera allt som sägs på ett digitalt sammanträde, vilket troligen helt skulle kunna ersätta funktionen av en sekreterare. Alla anteckningar som tas vid möten skulle vara för personligt minnesstöd, inte för att dokumentera det som sagt och beslutats om på mötena.

Samtidigt kräver det bruket också viss administration: transkriberingen måste tas om hand, och återigen matas in i AI-tjänsten, struktureras om till mötesprotokoll och göras tillgängligt. De flesta processer kan maskinen ta hand om, däremot blir frågan om justering desto viktigare. Liksom vid annat bruk av generativ AI måste slutprodukten läsas och dubbelkollas, för att säkerställa att maskinen inte helt enkelt har hittat på saker som aldrig sagts eller misstolkas utsagor för beslut – och så vidare.

De största problemen med AI-tekniken är dock inte appliceringen i arbetslivet, utan de etiska problem som kommer med dess bruk.

Teknik med baksidor

Att generativ AI har medfört en stor mängd risker och etiska problem har nog knappast undgått någon. Det handlar om allt från potentiella brott mot upphovsrätten, i och med bruket av författares och konstnärers verk för träning av AI-modeller, till den vetenskapliga kris som nu riskerar att växa, i och med spridning av AI-genererade forskningsstudier. Generativ AI har som desinformationsmaskiner framförallt medfört enorma sociala och politiska problem. Falska nyheter, fabricerad vetenskap och AI-genererade användare dränker inte bara flöden i sociala medier, vi ser också ett utbrett bruk av deepfejkade bilder som används till sexuella trakasserier av kvinnor, både i offentligheten och privat.

Allt detta – inklusive vår automatiska mötessekreterare – underhålls av en redan enorm, ständigt växande infrastruktur av AI-datacenter samt medföljande energiproduktion. Den teknik som används för att generera ett svar på ett mejl, en rolig bild eller en fejkad sexuell video av en kändis kräver tillgång till de mest energi- och resurskrävande superdatorer som världen än så länge har skådat: stora, lagerliknande lokaler fyllda av dataservrar, datorchip, kablar. Allt detta sammanstrålar i en beräkningsintensiv teknologi som kräver speciella metoder för nedkylning medelst vatten som måste tas från närområdet.

Innan den generativa AI-boomen 2022 hade flera av de större techbolagen börjat redovisa sjunkande siffror för de egna utsläppen – den utvecklingen har helt vänt efter att ChatGPT lanserades, och de flesta större bolag redovisar idag inte längre siffror för sina ökade utsläpp. Generativ AI slukar idag, på global nivå, lika mycket energi som ett helt Tyskland eller Frankrike. På somliga platser har techbolag, såsom Elon Musk-ägda xAI, börjat använda fossilgasdrivna kraftverk för att producera den energi som krävs för att driva AI-anläggningarna. OpenAI-ledaren Sam Altman, som kontrollerar ChatGPT, har talat om behovet av nya kärnkraftsanläggningar för att säkra tillgången till elektricitet.

Kostnaden för en prompt

Samtidigt pratas det alltmer om en växande AI-bubbla, där flera av de amerikanska bolagen har börjat konstruera cirkulära investeringar: chipptillverkaren Nvidia investerar i OpenAI, med kravet att OpenAI ska bygga nya AI-datacenter och köpa in Nvidias teknik. Storleken på bubblan är svår att kartlägga, men så mycket som 40% av börsvärdet i USA sägs vara knutet till olika AI-investerade bolag. OpenAI påstår sig själva ha ingått affärer på uppemot en triljon dollar med teknikgiganter som Nvidia och Microsoft.

Situationen, som brukar beskrivas som ett “race mot toppen”, beror till stor del på förhoppningar som ännu inte har infriats: drömmen om att kunna ersätta mänskligt arbete. “AI:s gudfader”, Geoffrey Hinton, har nyligen sagt att investeringarna i AI aldrig kommer kunna bli lönsamma, om inte tekniken faktiskt kan komma att ersätta människorna. Detta understryks av det faktum att inga bolag än så länge går plus på AI – de flesta företag som ändå har investerat i tekniken eller köpt in AI-tjänster går minus på tekniken, eller ser inte de produktivitetsökningar som utlovats. Ett illustrativt exempel är att generativ AI uppskattas ha gjort programmerare upp till 20% långsammare.

Det är alltså inte bara vi på biblioteken som kliar oss på huvudet och undrar hur vi egentligen ska använda de fiffiga AI-redskapen.

Ett sätt för AI-bolagen att hantera lönsamhetskrisen är att ingå så många och omfattande kontrakt som möjligt med militärindustri, stater och polisväsende. Det handlar om kontrakt för att tillhandahålla vapensystem av alla slag, för hantering av offensiva vapen och övervakningsteknik. Inom just militärteknik tycks AI-tekniken vara förhållandevis effektiv: den kan användas för att identifiera människor och måltavlor, för att styra robotar och för att kartlägga mänskliga nätverk och hela samhällen. Aktörerna bakom denna utveckling är bolag som Palantir, Meta, OpenAI och Google, vilka alla har nära band till Pentagon och den amerikanska vapenindustrin. Data- och övervakningsbolaget Palantir gör idag affärer med brittisk, dansk och svensk polis, liksom med den israeliska krigsmakten.

Vad är det egentligen vi sparar på?

Även om vi bortser från den generativa AI-teknikens negativa sidor och skadliga sociala och politiska effekter så blir det svårt att se vilka fördelar som tekniken har att erbjuda oss på samhällelig nivå. Att slippa ta anteckningar på jobbmöten kan förvisso vara skönt. Sådana stödfunktioner kan språkmodeller mycket väl komma ha även i framtiden. Men frågan är vilket pris vi är beredda att betala för dessa funktioner, och hur snart den verkliga kostnaden kommer att avslöjas. Går det till exempel verkligen att miljömärka en verksamhet som förlitar sig på AI-datacenter som förgiftar amerikanska industristäder? För vems skull ska vi använda dessa tjänster? När uppstår nyttan?

Vi tror kanske att vi sparar tid, sparar resurser och blir mer effektiva – men kanske kommer snart den dagen, mer förr än senare, då de grå männen uppenbarar sig för oss. Och då har vi kanske ingen Momo som kan rädda oss från diset av cigarröken.

Ingen människa tycktes inse att det i själva verket var något helt annat man sparade på, när man trodde att man sparade tid. Ingen ville erkänna att hans eller hennes liv hela tiden bara blev fattigare och enformigare och tristare och kallare.

Michael Ende, Momo eller kampen om tiden