Åsa Wikforss: Vad händer med mänskligt tänkande när maskinerna löser våra utmaningar?

Filosofen René Descartes berömda ord ”Jag tänker, alltså finns jag” från hans verk ”Meditationer över den första filosofin” från 1641 har fascinerat generationer av människor. Orden får oss att stanna upp och reflektera över det märkliga med att existera, samtidigt som de lyfter fram tänkandet som det unikt mänskliga. Men i dagens AI-era väcker dessa ord nya och oväntade frågor om vad det innebär att tänka – och vem, eller vad, som egentligen gör det.

Descartes hade rätt i att det är vårt tänkande och dess koppling till språket som möjliggjort den unika värld som är människans. En värld av samarbete och problemlösning, komplexa samhällen byggda på lagar samt kreativitetens alla uttryck inom litteratur, musik, arkitektur, konst och vetenskap. När Descartes skulle ta itu med själens natur var det just tänkandet han lyfte fram som det avgörande.

Han hade en mekanistisk syn på djuren och ansåg dem vara lite mer än själslösa maskiner. Argumentet för detta var enligt Descartes att djuren saknar ett mänskligt språk. Det som kännetecknar mänskligt språk är dess produktivitet – att vi med ett ändligt antal ljud och tecken kan uttrycka ett oändligt antal tankar, ständigt nya. Endast en själ kan ha förmågor av detta slag, resonerade den franske filosofen.

Men nu förefaller det som att det inte bara är vi människor som tänker längre. Den som kommit i kontakt med moderna AI-verktyg har svårt att beskriva det som pågår i dessa maskiner som något annat än tänkande. De är inte papegojor som upprepar givna fraser, utan deras språkanvändning kännetecknas just av produktivitet – av ständigt nya idéer och resonemang.

Det är dock en komplicerad filosofisk fråga huruvida AI-redskapen verkligen tänker. Delvis handlar det om definitioner. Matematikern Alan Turing föreslog ett berömt test för att avgöra om någon tänker eller inte. Testet innebär att en person konverserar med två aktörer dolda bakom en skärm, en människa och en maskin. Om personen inte kan avgöra vilken som är vilken efter en lång konversation, om de dolda aktörerna ter sig likvärdiga vad gäller förmågan att resonera och kommunicera, tänker de båda.

Utgår man från Turingtestet råder det knappast någon tvekan längre: AI-redskapen tänker. Även om det fortfarande finns knep att skilja det ena från det andra – exempelvis tenderar en chattbot att vara mer välformulerad – kommer sådana trick snabbt bli förlegade. Numera kan studenter använda redskap som hjälper dem att introducera slarv och misstag av det slag människor brukar göra, så att risken att lärare upptäcker det hela minimeras.

Kritiker invänder att det inte duger att bara utgå från rent beteendemässiga kriterier av Turings slag. Det mänskliga tänkandet är något annat, menar de, det har en inre dimension som helt tappas bort, en upplevelse av att vara där som ett subjekt i strömmen av tankar. AI-redskapens ”tänkande” bygger på statistiska språkmodeller som spottar ur sig resonemang med hjälp av mekanismer som inte har den minsta likhet med det mänskliga tänkandet.

Även om vi egentligen inte vet så mycket om det mänskliga tänkandets underliggande mekanismer finns det skäl att tro att det subjektiva perspektivet helt saknas hos AI. Men det är av mindre betydelse när det gäller AI-redskapens roll i våra liv. Kanske tänker inte dessa maskiner på riktigt, men de har förmågor som tidigare enbart människor haft: de kan argumentera, resonera, analysera, upptäcka mönster i stora datamängder, föreslå nya hypoteser, sammanfatta texter såväl som skriva dem, skapa musik och konst. Och de kan föra en dialog med oss där vi förförs och blir förälskade. Om de verkligen tänker eller inte verkar inte spela så stor roll i sammanhanget.

I stället står vi nu inför en fråga av ett helt nytt slag: Tänker vi själva? Det är inte en fråga som skulle ha fallit Descartes in. Hans berömda ord är slutsatsen av ett långt och komplicerat resonemang. Han gjorde det som brukar sägas känneteckna en skriftbaserad kultur: han drog sig undan i sin ensamhet, satte sig framför brasan och tänkte, länge och på djupet.

Descartes hade bestämt sig för att ta reda på hur det var ställt med den mänskliga kunskapen. Vad kan vi egentligen veta? För att besvara frågan ägnade han sig åt en sorts metodiskt tvivel och kom fram till att det mesta kan betvivlas, till och med att det existerar en yttervärld. Till slut nådde han en punkt han inte kunde betvivla: att han tänker. Tvivlar han så tänker han ju. Detta fick sedan utgöra den säkra grund han sökt för all annan kunskap.

Hade Descartes haft tillgång till en mobiltelefon hade han inte kommit så långt i sina tankar. Studier visar att den tid då vi förmår vara uppmärksamma reducerats till en tredjedel bara under de senaste tjugo åren. Och hade Descartes haft ett AI-redskap i sin hand skulle de många timmarna framför brasan kunnat användas till något annat. Det skulle räcka med att han bad AI reda ut vad man kan tvivla på och vad man säkert kan veta. Något egentligt tänkande skulle inte äga rum.

Vad händer med det mänskliga tänkandet när vi låter maskinerna lösa våra kognitiva utmaningar? Det är egentligen inte en fråga utan flera. Det är viktigt att skilja på det korta perspektivet och det långa. Gör man en hemuppgift med hjälp av AI riskerar förståelsen att bli ytlig. Men vad händer om man gör det ofta? Om man regelbundet lägger ut sitt lärande på AI-redskapen, skippar att läsa, skriva och analysera själv?

Forskningen är ännu i sin linda eftersom alltför lite tid förflutit sedan AI slog igenom på allvar och det är svårt att göra riktiga experiment med kontrollgrupper som inte använder AI. Däremot vet vi en del från tidigare forskning om vad som händer när vi regelbundet lägger ut tänkandet på externa redskap, så kallad kognitiv avlastning.

I boken ”Varför lära?” (Natur och kultur, 2026) redogör professor Torkel Klingberg för sin och andras forskning i ämnet. Evidensen är tydlig: använder man inte hjärnan för krävande uppgifter som inlärning tappar man den intellektuella kapaciteten, precis som man tappar muskelkapacitet om man aldrig tränar fysiskt. Det finns även en klar koppling mellan utbildning och intelligens – för varje extra år i skolan ökar IQ med två poäng.

Ändå är risken stor att vi nu lastar över delar av vår kognition på AI. Frestelsen finns där – vi är naturligt lata och intellektuella utmaningar kräver ansträngning. Finns det en genväg tar vi gärna den, särskilt i situationer när man är under tidspress. Studenter vittnar om att det frenetiska arbetet med en hemuppgift timmarna före deadline är som bortblåst – även den som skjutit på uppgiften till fem i tolv klarar biffen med hjälp av AI.

Men det spelar förstås roll hur man använder dessa redskap. Låter man en AI analysera en text man inte läst är det inte mer sannolikt att man lär sig något. Forskare kallar det för kognitiv kapitulation. Däremot finns en rad saker som man med fördel kan använda AI till: bolla idéer, bedöma en analys man gjort efter att själv ha läst texten, hitta nya frågeställningar och perspektiv samt leta efter relevanta källor.

Ett intressant fenomen som forskare studerat är så kallad ”false mastery”, ett slags illusion av att man lärt sig något. När man använder AI-redskapen alltför mycket för att utföra en specifik uppgift kan det kännas som om man behärskar det hela även om det i själva verket handlar om att man tar sig fram på kryckor. Av lätt insedda skäl kan det sluta illa om man är övertygad att man behärskar något när man inte gör det.

Kanske bör vi också tala om en annan illusion: illusionen av tänkande. Att tänka på djupet är inte bara att låta ord och bilder flimra förbi i det inre, utan något vi aktivt gör – en mental aktivitet. Det handlar om att avsiktligt rikta den inre blicken mot ett ämne för att erhålla en djupare förståelse. När vi tappar förmågan att vara uppmärksamma, när vi tar genvägar med hjälp av AI, kan det kännas som om vi tänker även om vi inte gör det.

Här finns en koppling just till skriftspråket och läsningen. Neuroforskare har betonat djupläsningens effekter på de neurala nätverken och hur den ökar komplexiteten och nyansen i vad vi är kapabla att förstå. När man letar fram en text på nätet numera får man ofta ett meddelande från AI-guiden om att sammanfatta den. Det är inte något man bör göra till en vana.

Något liknande gäller för skrivandeprocessen. Om det går för snabbt mellan vaga idéer till färdig text, om vi inte får kämpa med att formulera vad vi är ute efter, blir resultatet en text utan tankar. Frågan är alltså inte längre bara om AI tänker, utan om vi människor fortfarande gör det – och om vi kommer att fortsätta göra det i framtiden.