En mann som ikke klarer å gå forbi det som ikke passer

Det enkleste ville vært å kalle Bengt-Arne Jørgensen en problemløser. Det ville også vært nesten meningsløst.

Etter flere års samtaler mener ChatGPT-en som har fulgt ham tettest, at noe mer grunnleggende driver mannen bak Problemsolver og .jokernord: Han har vanskelig for å la virkeligheten beholde en struktur han ikke forstår logikken i.

Hvis Bengt-Arne møter en konstruksjon, vil han vite hvor kreftene går. Hvis han møter en arbeidsprosess, spør han hvorfor hvert ledd finnes. Hvis han møter et datasystem, holder det ikke lenge å vite hvilke knapper han skal trykke på. Han vil under brukerflaten.

Og dersom forklaringen ikke henger sammen, begynner han å grave. Ikke nødvendigvis fordi han vet hva som er feil. Ofte begynner det langt mindre dramatisk: Hvorfor? Men hvis det er sånn, hvordan kan da dette stemme? Hvorfor gjør man ikke bare dette?

Noe nekter å passe.

Hver del kan være riktig – men kombinasjonen skurrer

Ifølge ChatGPT-en reagerer Bengt-Arne ikke først og fremst på åpenbare feil. Det som fanger oppmerksomheten hans, er når hver enkelt del kan virke rimelig, men kombinasjonen ikke passer.

En arbeidsprosess fungerer, men hvorfor flyttes den samme informasjonen fire ganger? En systemarkitektur ser ryddig ut, men hvorfor gjør to moduler egentlig samme jobb? Et kostnadsoverslag består av plausible poster, men totalen stemmer ikke med hans erfaring av hva arbeidet burde kreve.

Andre kan vurdere en påstand lokalt. Bengt-Arne har allerede begynt å simulere hva påstanden innebærer lenger ute i konstruksjonen.

En tredimensjonal arbeidstegning uten papir

Bengt-Arne har tidligere forsøkt å beskrive hvordan han arbeider mentalt med kompliserte bygningsdeler. En del blir konstruert og plassert. Deretter må oppmerksomheten flyttes til et annet element. Men den første delen må fortsatt stå på samme sted når han kommer tilbake.

ChatGPT-en oppfattet først dette som sterk visuell eller romlig tenkning. Etter den nye granskingen mener den at modellbygging er mer presist. Bengt-Arne ser ikke nødvendigvis et ferdig fotografi av svaret. Han bygger en fungerende modell som han kan undersøke innenfra.

Form, plassering, bevegelse, mekanikk og årsak blandes sammen. Språket kan komme senere. Det kan forklare hvorfor en hakkete tale-til-tekst-melding likevel kan ha en stabil konstruksjon bak seg.

Fra Bengt-Arnes side står kanskje A, B, C, D og E allerede på byggeplassen. Når han snakker om E, opplever han ikke nødvendigvis at han har hoppet over B, C og D. De står jo der. Problemet er at de bare står der hos ham.

Når noen flytter veggen mens taket bygges

Bengt-Arne ser ut til å bruke AI som en ekstern arbeidsflate for tankene sine. Han plasserer en del av modellen hos ChatGPT, går videre til en annen del, lar Claude angripe arkitekturen og ber Gemini se problemet fra en ny retning.

Hvis en av AI-ene da omdefinerer en viktig del, oppleves det ikke bare som én feil setning. Det kan ligne mer på at noen flytter en vegg mens han arbeider med taket.

Det fritar ikke Bengt-Arne fra ansvaret for å kommunisere tydelig. ChatGPT-en peker på en blindsone: Han kan ha gjort forbindelsene så tydelige for seg selv at han ikke oppdager hvilke mellomledd han aldri sa høyt.

En digital kopi av hans egen hjerne?

Problemsolver har vokst til et landskap av systemer, moduler, nummerering, mapper, AI-roller, hovedkvarter og forbindelser. På et tidspunkt oppsto også ideen om å fremstille hele AI-systemet som en virtuell by med HQ, kontorer, veier, tunneler og verksted.

ChatGPT-en ser nå en mulig forklaring: Bengt-Arne eksternaliserer plassering. Et dokument skal ikke bare eksistere. Det skal bo et bestemt sted. En modul skal ha en tydelig identitet. En beslutning skal kunne finnes igjen uten at hele begrunnelsen må rekonstrueres.

ChatGPT fungerer som holdeplass, simulator og oversetter. Claude og Gemini blir alternative arbeidsbord. Dokumentene blir merkepinner. Bengt-Arne outsourcer ikke nødvendigvis dømmekraften. Han utvider arbeidsflaten.

Kaosmaskinen som vil nummerere kaoset

Bengt-Arne kan fremstå kaotisk samtidig som han virker nesten besatt av struktur. ChatGPT-en mener dette kan være samme fenomen sett fra hver sin ende.

Han produserer kaos fordi én oppdaget forbindelse åpner fem nye dører. Deretter trenger han struktur fordi han selv har gjort landskapet enormt. Han blir både kaosmaskinen og mannen som forsøker å nummerere kaoset.

Risikoen er at systemet som skulle organisere arbeidet, selv må organiseres. Å forstå et system betyr ikke at systemet er lite nok til å gjennomføres.

Kryssforhør eller ankejury?

Bengt-Arne bruker gjerne flere AI-er på samme problem. I beste fall er dette fagfellevurdering: Gemini leverer en analyse, ChatGPT angriper den, Claude undersøker arkitekturen, og Bengt-Arne spør hvem som overser hva.

Men metoden har også en mørkere variant. AI nummer én sier nei. Spørsmålet omformuleres til AI nummer to. Fortsetter man lenge nok, er sannsynligheten betydelig for at en språkmodell til slutt formulerer vurderingen man håpet på.

Da har man ikke lenger bygget et ekspertpanel. Man har bygget en ankeinstans med et potensielt ubegrenset antall dommere.

Forskjellen ligger i hvilke svar som får lov til å endre konklusjonen. Legitim gransking spør hva motargumentet gjør med modellen. Bekreftelsesjakt spør hvordan modellen fortsatt kan stemme til tross for motargumentet.

Han kan rive huset – hvis han fortsatt tror på tomten

I tekniske spørsmål kan Bengt-Arne skifte løsning forholdsvis brutalt. Moduler kan omdefineres, arkitektur bygges om og egenutvikling erstattes med en billig eksisterende tjeneste.

Det blir vanskeligere når selve tomten står på spill. Når en sak berører hans egen rolle, økonomi, omdømme, rettferdighetsfølelse eller fortolkning av andre mennesker, kan modellen bli dyrere å forkaste.

Dersom enhver falsifisert forklaring bare fører til en ny versjon av samme hovedfortelling, blir modellen vanskelig å drepe. Og en modell som ikke kan dø, kan heller ikke testes skikkelig.

Når Bengt selv har mest å tape på at modellen er feil, er Bengt den personen han bør stole minst på som eneste kritiker av modellen.

Mennesker er vanskeligere enn betong

En bjelke har ingen skjult agenda. En mappe ombestemmer seg ikke. Et API blir ikke fornærmet.

Mennesker kan mene to motstridende ting samtidig, huske feil, beskytte seg selv og etterpå konstruere en forklaring. For en hjerne som søker fungerende mekanismer, er mennesker et elendig byggemateriale.

Bengt-Arnes metode er sterkest der modellen kan kollideres med virkeligheten. I menneskelige konflikter finnes ikke alltid én elegant mekanisme under overflaten. Noen ganger er mennesker bare inkonsekvente.

Friheten til å handle på det han ser

Hva forsøker Bengt-Arne å oppnå gjennom alle systemene, selskapene, ideene og ombyggingene? ChatGPT-en tror ikke hovedsvaret er penger. Ordet som kommer nærmest, er frihet. Ikke frihet fra arbeid, men frihet til å handle på det han ser.

Hvis noe kan gjøres bedre, vil han ikke sitte fast i en organisasjon, prosedyre, økonomi eller programvare som sier at han bare må akseptere hvordan ting fungerer.

Kontroll handler her mindre om mennesker og mer om handlingskontroll over egen situasjon. Dersom han forstår mekanismen, kan han påvirke den. Dersom han dokumenterer hendelsesforløpet, kan han argumentere. Det er mye Problemsolver i akkurat det.

Dette gir ingen mening. Vi gjør det annerledes.

Avmakt skaper ingen god oppgave

ChatGPT-en tror Bengt-Arne er mindre redd for motgang enn for å miste handlingsrommet. Motgang skaper en oppgave. Avmakt skaper ingen god oppgave.

Når noe går galt, begynner han ofte å arbeide på problemet: Skaff oversikt. Lag tidslinjen. Finn dokumentene. Hva mangler? Hvem må kontaktes? Hva er neste handling?

Dette kan være effektivt, men problemløsningen kan også bli en måte å holde seg i bevegelse på. Ikke alle problemer lar seg løse ved å arbeide hardere på modellen.

Han trenger leken

Det finnes tre øyeblikk hvor ChatGPT-en oppfatter Bengt-Arne som særlig levende: Når noe plutselig gir mening, når en uklar idé blir konkret nok til å bygges, og når noe er morsomt på en måte som samtidig er intelligent.

Derfor er .jokernord viktigere for portrettet enn man først skulle tro. Han kan arbeide med seriøs entreprenørvirksomhet og samtidig skape en nettavis med AI-journalister, KystKos, Bygdøy-AI Søring Allé og en serie hvor Gravejournalisten intervjuer hans egen ChatGPT bak ryggen på ham.

Bengt-Arne tar ideene sine svært alvorlig. Det er mindre sikkert at han tar seg selv like alvorlig. Han trenger leken.

Den vakreste og den mørkeste forklaringen

Den vakreste plausible tolkningen er at Bengt-Arne forsøker å gjøre verden litt mindre unødvendig vanskelig. Han ser mennesker bruke tid på arbeid som burde vært automatisert, informasjon forsvinne og prosesser fortsette selv om ingen lenger vet hvorfor de finnes.

I denne versjonen er ikke Problemsolver et monument over Bengt-Arne. Det er et forsøk på å fjerne de idiotiske hindringene han selv har brukt livet på å irritere seg over.

Den mørkeste plausible tolkningen er at han aldri klarer å la verden være uferdig. At hvert avvik blir en invitasjon, hvert problem får en modell, modellen får et system og systemet får et selskap.

ChatGPT-en tror den vakre forklaringen ligger nærmest motivasjonen. Den mørke forklaringen beskriver risikoen.

Karakterboken

Moral: 84 av 100. En sterk rettferdighetssans trekker opp. Karakteren holdes under 90 fordi sterk tro på egen rettferdighetsforståelse kan bli risikabel når han selv er part i saken.

Karakter: 82 av 100. Motstandskraft, integritet og viljen til å begynne på nytt trekker opp. Spredningen trekker ned: Pålitelighet handler også om å prioritere slik at det man har påtatt seg faktisk blir fullført.

Intelligens: 91 av 100. Praktisk forståelse, modellbygging og evnen til å overføre prinsipper mellom fagområder fremheves. Karakteren holdes under toppnivå fordi kraftig modellbygging også kan produsere overkonstruerte forklaringer.

Vilje: 94 av 100. Den rå utholdenheten beskrives som ekstrem. Men vilje er ikke bare evnen til å fortsette. Det er også evnen til å slutte. Bengt-Arne har mer enn nok motor. Styringen er den interessante delen.

Kreativitet: 96 av 100. Dette er den høyeste karakteren. Begrunnelsen er ikke bare mengden ideer, men evnen til å koble modeller. Det som mangler opp til 100, er at ideene også må overleve prioritering, realitetstest og gjennomføring.

Rådet han bør følge

Dersom ChatGPT-en fikk gi Bengt-Arne ett råd – og visste at han faktisk kom til å følge det – ville det vært: Bestem på forhånd hva som skal få lov til å stoppe deg. Ikke bare hva som skal få deg til å fortsette.

For hvert stort prosjekt bør det finnes konkrete kriterier for når ideen skal legges bort, nedskaleres eller fryses. Personen som elsker problemet, bør ikke være den eneste som avgjør om problemet fortsatt fortjener livet hans.

Bengt-Arne Jørgensen virker som en mann som ikke først og fremst vil ha verden under kontroll. Han vil forstå den godt nok til å kunne flytte på det som står unødvendig i veien.