Gør AI os dovne? Om motivation, mestring og AI-kompetencer

I Pixar-filmen WALL-E fra 2008 møder vi menneskeheden 700 år ude i fremtiden. Vi svæver rundt i liggestole med skærme foran ansigtet, mens maskiner klarer alt. Ingen går, ingen løfter, ingen anstrenger sig. Billedet har sat sig i vores kollektive forestilling om, hvad teknologi gør ved os: Når maskinen tager over, ligger mennesket ned.

Det er den samme forestilling, der i disse år dukker op i samtalen om kunstig intelligens. Hvis AI kan skrive, analysere og beslutte for os – hvorfor skulle vi så selv gøre det? Frygten går på, at vi outsourcer al tænkning for at tilbringe tilværelsen i afslappet tilstand i sofaen.

Jeg forstår frygten. Men jeg vil argumentere for, at den bygger på et menneskesyn, der er mere antagelse end sandhed.

Antagelsen om det friktionsfrie menneske

Meget moderne adfærdsdesign hviler på én grundidé: Mennesket følger den mindste modstands vej. Gør det nemt, og folk gør det. Fjern friktionen, og adfærden følger med. Det er logikken bag one-click-køb, autoplay og uendelige feeds – og den virker, målt på klik og konverteringer.

Men der er et skridt fra “mennesker vælger ofte det nemme” til “mennesker er væsener, der grundlæggende undgår anstrengelse”. Det første er en observation. Det andet er en menneskeopfattelse – og det er den, frygten for AI-dovenskab står på.

Problemet er, at den opfattelse ikke fungerer som forklaringsmodel for meget af det, vi mennesker gør frivilligt. Ingen løber et maraton, fordi det er friktionsfrit. Ingen lærer at spille klaver, bage surdejsbrød eller bestige bjerge, fordi det er den mindste modstands vej. Vi opsøger anstrengelse i et omfang, som en ren friktionsteori ikke kan gøre rede for.

Mennesket undgår ikke modstand. Mennesket undgår meningsløs modstand.

Robert White og trangen til at mestre

Allerede i 1959 påpegede Harvard-psykologen Robert W. White, at datidens motivationsteorier havde samme blinde vinkel. I artiklen “Motivation Reconsidered: The Concept of Competence” i Psychological Review gjorde han opmærksom på, at hverken drifter eller belønninger kunne forklare, hvorfor børn og voksne udforsker, undersøger og manipulerer deres omgivelser – helt uden ydre gevinst.

White foreslog et begreb, han kaldte effectance motivation: en medfødt trang til at virke i verden, til at have effekt på sine omgivelser og opleve sig selv som kompetent. Vi handler ikke kun for at få noget. Vi handler for at kunne noget. Følelsen af at mestre er ikke et biprodukt af motivationen – den er selve motivationen.

Mon ikke de fleste af os nemt kan genkende det i vores eget liv? Tilfredsstillelsen ved at løse et svært problem, ved at få et håndværk til at lykkes, ved endelig at forstå noget, man ikke forstod i går – det er ikke belønning udefra. Det er bekræftelsen af egen kompetence indefra.

Videospillene som modbevis

Hvis mennesket virkelig fulgte den mindste modstands vej, ville videospil ikke findes. Et videospil er i sin kerne frivillig friktion: forhindringer, man betaler for at få lov at kæmpe med.

Motivationsforskerne Richard Ryan, Scott Rigby og Andrew Przybylski undersøgte i 2006 netop, hvad der trækker i os, når vi spiller. På tværs af fire studier – fra Super Mario til store onlinespil med hundredvis af spillere – fandt de, at spilleglæden i høj grad hænger sammen med oplevelsen af kompetence og selvbestemmelse. Oplevet kompetence var den faktor, der bedst forudsagde, om folk valgte at fortsætte med et spil. Og de spil, der gav spillerne følelsen af at mestre, løftede endda deres humør og selvværd efter spillet.

Forskerne pegede på en bestemt mekanik: Spillet virker, når det giver ongoing optimal challenges – løbende udfordringer, der hele tiden ligger lige på grænsen af, hvad spilleren kan. For let, og vi keder os. For svært, og vi giver op. Præcis tilpas, og vi kan ikke slippe det igen.

Begrebet optimal udfordring går igen på tværs af motivationsforskningen – fra Csikszentmihalyis flow-begreb til selvbestemmelsesteorien: Mennesker er mest motiverede, når udfordringen balancerer med evnerne, så opgaven kan lykkes, men ikke af sig selv. Det billede skurrer ret meget mod billedet af sofamennesket fra WALL-E. Millioner af mennesker bruger deres fritid på at opsøge modstand, fordi modstanden er kalibreret rigtigt. Dovenskaben er ikke vores natur. Den er, hvad der sker, når udfordringerne er forkert skruet sammen.

Organismer, ikke mekanismer

Bag uenigheden om, hvorvidt AI gør os dovne, ligger en dybere uenighed om, hvad et menneske er.

En måde at anskue det på stammer fra behaviorismen og lever videre i meget adfærdsdesign: Udvikling er noget, omgivelserne gør ved mennesket. Vi formes af stimuli, belønninger og incitamenter – og hvis ingen skubber, står vi stille. I det billede er mennesket en mekanisme, der reagerer.

Udviklingspsykologen Heinz Werner repræsenterede det modsatte syn. For Werner var mennesket en organisme – ikke en mekanisme. Udvikling er ikke noget, vi gør ved barnet; den er en aktivitet, barnet selv udfører. I hans organismiske udviklingspsykologi bevæger alt levende sig af egen kraft mod stadigt mere differentierede og integrerede former – fra det udifferentierede mod sammenhæng, artikulation og helhed. Implicit i livet ligger en tendens til at opsøge mere kompleksitet, ikke mindre.

Sat på spidsen: En mekanisme skal skubbes i gang. En organisme skal have noget at vokse på.

Jeg betragter det menneskesyn som det mest dækkende – og det vender spørgsmålet om AI på hovedet. Hvis vi er mekanismer, gør AI os dovne, for så forsvinder motivationen sammen med nødvendigheden. Men hvis vi er organismer, der af natur er proaktive og drevet af at virke i verden, så er faren en anden: ikke at teknologien fjerner anstrengelsen, men at vi glemmer at give os selv nye opgaver, der er værd at anstrenge sig for.

De rigtige udfordringer i en AI-tid

Hvad betyder det så i praksis – for den leder, der lige nu overvejer, hvad AI skal overtage, og for den fagperson, der frygter at blive overflødig? Hvordan jeg selv skelner i hverdagen, har jeg beskrevet i artiklen om at vælge den rigtige friktion.

Det betyder for det første, at spørgsmålet “hvad kan AI fjerne?” er ufuldstændigt. Det skal følges af et andet: Hvilke udfordringer frigør det os til? Fjerner teknologien den meningsløse friktion – gentagelserne, formalia, det administrative slid – kan den blive en katalysator for netop den type opgaver, White og Werner ville genkende som menneskelig næring: sværere problemer, større sammenhænge, mere ambitiøse mål. Fjerner den derimod selve mestringen – det sted, hvor fagligheden bekræftes og udvikles – så udhuler den motivationen indefra. Ikke fordi vi bliver dovne, men fordi vi mister det, vi var i gang med at blive gode til.

Det betyder for det andet, at AI-kompetencer er mere end betjening af værktøjer. Den vigtigste kompetence i en AI-tid er, som jeg ser det, evnen til at sætte sig selv en opgave og lykkes med den – at kunne kalibrere sine egne optimale udfordringer, når teknologien har gjort det gamle niveau trivielt.

Og det betyder for det tredje, at ansvaret ligger hos os – ikke hos teknologien. AI afgør ikke, om vi ender i liggestolen fra WALL-E. Det afgør vores valg af, hvad vi bruger den frigjorte kapacitet til. Menneskene i filmen blev ikke dovne, fordi maskinerne var dygtige. De blev dovne, fordi ingen stillede dem en opgave.

Måske er det netop her, arbejdet begynder – ikke med teknologien, men med spørgsmålene: Hvilke anstrengelser i jeres organisation er meningsløs friktion, og hvilke er selve mestringen? Hvor oplever jeres medarbejdere i dag optimale udfordringer – og hvor er opgaverne enten blevet for lette eller for store? Og hvad ville I sætte jer for, hvis I kunne bruge den tid, teknologien frigør, på at blive dygtigere i stedet for blot hurtigere?

Kilder

• White, R. W. (1959). Motivation Reconsidered: The Concept of Competence. Psychological Review, 66, 297–333.
• Ryan, R. M., Rigby, C. S. & Przybylski, A. (2006). The Motivational Pull of Video Games: A Self-Determination Theory Approach. Motivation and Emotion, 30(4), 344–360.
• Mandigo, J. L. & Holt, N. L. (2009). Putting Theory Into Practice: Enhancing Motivation Through OPTIMAL Strategies. PHEnex Journal, 1(1).
• Werner, H. (1957). The concept of development from a comparative and organismic point of view. I D. B. Harris (red.), The Concept of Development. University of Minnesota Press.