KI-workshop på Nord Universitet
Campus Bodø
Wow, for en dag! Det skjer utrolig mye spennende innen kunstig intelligens om dagen. En ting er kommersiell generativ KI – noe TECHLAB jobber mye med – men KI påvirker hele samfunnet, og innen forskning skjer det virkelig mye interessant.
Kaspar Rasmussen
Han har dykket dypt ned i sentrale KI-modeller som Claude, ChatGPT og Gemini, og jobber med å belyse både deres transformative potensial og de etiske og pedagogiske utfordringene de medfører for akademia.
Kaspars presentasjon:
Intro
I dag finnes det mange gode verktøy for å bruke KI til å kartlegge eksisterende forskning, analysere hvordan ulike artikler henger sammen, og se hvilke resultater tidligere forskning faktisk har gitt. Dette er ikke mitt fagfelt, men i dag møtte jeg noen av de fremste fra Nord universitet som jobber med akkurat dette.
For hvordan skal et mindre universitet posisjonere seg i møte med den raske utviklingen innen KI? Hva er visjonen? Hvordan skal man sørge for at egne forskere har kompetansen og verktøyene til å bruke denne teknologien – en teknologi som potensielt endrer måten vi alle jobber på?
Mål med workshopen
• Identifisere KI-drevne muligheter innen forskning
• Forstå KI-behovene ved Nord universitet
• Utforske AI-agenter for automatiserte prosesser
• Bli bedre kjent med TECHLAB
Det er selvsagt mye å be om å få svar på alle de store spørsmålene rundt KI i løpet av én workshop – men det er tydelig at Nord universitet er på ballen. De agerer, og ønsker å jobbe konstruktivt med hvordan universitetet best kan ta i bruk KI-teknologi.
Vi var fire pax som holdt innlegg denne dagen:
Umair N. Mughal, seniorrådgiver for forskning og utvikling, åpnet dagen og satte agendaen
Kaspar Bredahl Rasmussen, Seniorrådgiver fra Plus (Senter for kompetanseutvikling og læring) med solid innsikt på KI i forskningssektoren
Tor Gustav Sigeman seniorrådgiver ved Fakultet for lærerutdanning og kunst- og kulturfag, med god erfaring på hvordan forskere kan bruke KI
Kay Tomas Fagervik Berthessen, daglig leder i TECHLAB
Innholdet
Etter Umairs introduksjon startet Kaspar dagen med en interaktiv og inspirerende presentasjon basert på hans testing av generativ KI. Han har inngående kjennskap til sentrale KI-modeller som Claude, ChatGPT og Gemini, og har analysert deres muligheter og utfordringer, spesielt knyttet til etikk, akademisk integritet og læring i akademia.
Vi ble med på et dypdykk i konkrete verktøy for forskere.
Tor Gustav har holdt lignende workshops tidligere, og har blant annet spennende statestikk på hva forskere bruker mye tid på, som KI kan hjelpe med.
Tor Gustav Siegman,
Foto TECHLAB
Mye handler om:
Manglende kompetanse og forståelse for verktøyene
Behov for bedre innsikt i støtteordninger
Ønsket om å finne sammenhenger mellom ulike forskningsresultater
Han presenterte plattformer som:
Alle løsningene er svært nyttige verktøy.
Svar fra forskere; mange sliter med å integrere KI i sin egen jobbhverdag.
Kilde spørreundersøkelse.
AI AGENT
Selv om akademia og forskning ikke er mitt felt, opplever jeg at disse verktøyene gir mye innsikt på kort tid. Jeg gleder meg til å teste dem videre.
Min rolle på workshopen var å presentere TECHLAB og vise frem en demo på hvordan man kan bruke en KI-agent.
Kay Tomas snakker om mulighetsrommet med TECHLAB og AI Agenter.
Foto av Kaspar Rasmussen.
Naivt nok håpet jeg å ha en interaktiv KI-agent klar til denne dagen, men det viste seg å være vanskeligere enn forventet.
For å bruke Microsoft Copilot – som Nord universitet har lisens på – må man sette opp løsninger via Copilot Studio og Power Automate. Selv om dette i teorien er no-code / low-code-verktøy, krever det likevel betydelig arbeid å få det til å fungere sømløst.
Drømmen om at en KI-agent skal jobbe videre mens man selv lager middag, trener eller leker med barna, er ennå et stykke unna.
Det jeg derimot har fått til, og som jeg vil trekke frem som et slags nøkkelfunn, er at man faktisk kan automatisere enkelte, enkle oppgaver med custom GPTs. En del kan gjøres rett i ChatGPT, mens mer komplekse oppgaver krever eksterne automatiseringstjenester som Zapier og Make.com.
Kay Tomas’ sine presentasjoner finnes her:
Custom GPTs
En utfordring er at custom GPTs – selv med samme instruks, samme schema og samme API – ofte gir litt ulikt resultat fra gang til gang. I motsetning til tradisjonell programmering, hvor man kan forvente nøyaktig samme respons, virker det som det alltid er et lite element av tilfeldighet eller “kaos” med generativ KI.
Utover noen tekniske utfordringer med HDMI-kontakten i auditoriumet Knut Hamsun, ble det en veldig vellykket start og kickoff for Nord universitets videre KI-satsing.
Umair i dyp konsentrasjon, mens vi feilsøker HDMI problematikken på Knut Hamsun A1.
Veien videre
Hvordan kommer man i gang? Hvordan skal forskere bruke KI? Hva er målet? Jeg tror mye handler om å dele og samle kompetanse på tvers av fakultet.
Man bør oppfordre ansatte til å teste, utforske og prøve forskjellige KI-løsninger. Samtidig er det viktig å dele erfaringer og funn med kollegaer og andre forskere. Vi har kanskje samme stillingstittel, men vi er unike mennesker med ulik bakgrunn og arbeidsstil – og derfor gir det lite mening med en “one-size-fits-all” KI-løsning.
Kanskje må vi heller jobbe for å identifisere grupper som jobber på lignende måter og lage spesialtilpassede KI-verktøy tilpasset deres behov.
Jeg er i hvert fall veldig fornøyd med dagen, og ser frem til å jobbe videre sammen med Nord universitet for å utforske hvordan KI kan brukes på en god måte i forskning og utdanning.
