Da jeg var barn, talte min far og jeg ofte om en historie, vi gerne ville skrive sammen. Den hed "Dagen, hvor ingen tog til Disneyland." Ideen var, at vejret en dag er så perfekt, at alle antager, at Disneyland vil være proppet, så de beslutter alle at blive hjemme. Men min far, der tænkte det samme, ser, hvor skuffet jeg ser ud den morgen – og beslutter sig alligevel for at tage chancen. Vi tager af sted, og da vi kommer derhen, er parken helt tom. Ingen andre var modige nok til at dukke op. Vi får lov til at nyde alting – forlystelserne, showene, maden – helt for os selv.
Jeg elskede idéen om at skrive den historie. Men som det så ofte sker, kom livet i vejen. Vi var for travle til at få det til at ske, tiden gled forbi, jeg voksede op, og vi glemte begge to det.
Tredive år senere var jeg hos mine forældre til middag med mine egne børn (otte, fem og to år). Af en eller anden grund dukkede idéen op i mit hoved igen. Jeg fortalte min ældste om den, og hun ville høre det hele. Så vendte vi os mod ChatGPT, gav den en grov skitse og bad den skrive historien i Dr. Seuss' stil (en af vores favoritter). Inden for få sekunder havde vi den. Hun læste den højt, og vi lo.
Selvfølgelig var det, AI'en producerede, ikke perfekt. Nogle linjer gav ikke helt mening, og et par amerikanismer var sneget sig ind – som "sneakers" og "cinnamon buns." Men den aften på sofaen havde vi det sjovt med at justere prompts, forfine historien, tilføje flere scener og arbejde sammen med denne mærkelige nye kreative partner om at gøre noget, der havde glippet mig i årtier.
I de sidste 15 år har jeg studeret, hvordan AI påvirker arbejde og samfund. Men det at blive far til tre små børn har fået disse forandringer til at føles meget mere personlige: det er tydeligt, at deres fremtid vil se vildt anderledes ud end min fortid.
For min kone ramte den erkendelse virkelig hjem for et par uger siden under en køretur til hendes forældres sted i Suffolk. Tre børn fanget i en bil, der kravler langs A12, er en opskrift på kaos. Så vi var begejstrede for at finde en sjælden podcast, som alle faktisk nød: History's Not Boring, en serie af 15-minutters samtaler om alle mulige emner, fortalt af to børn.
Mens vi lyttede, begyndte vi at gætte på, hvem disse kloge børn kunne være. Hvor kom de fra? Hvordan blev de udvalgt? Hvordan balancerede de det med skolen? Til sidst slog jeg dem op online. Hver eneste gæt, vi havde, var forkert. Børnene eksisterede faktisk ikke. Hele podcasten så ud til at være lavet af AI. Ingen af os havde indset det.
Det var et mærkeligt øjeblik at finde ud af, at folk, vi var blevet glade for, slet ikke var rigtige. Det var også imponerende, at AI kunne skabe sådan indhold af høj pædagogisk kvalitet. Men for min kone, der laver podcasts og dokumentarer, var det også urovækkende: her var noget, der ville have taget hende og et talentfuldt team dage at producere, nu blevet gjort uden nogen mennesker involveret.
Mit arbejde med AI har ført mig til bestyrelseslokaler, konferencelokaler, klasseværelser og regeringsbygninger. Men uanset hvor jeg går, dukker ét spørgsmål op mere end noget andet: hvad skal mine børn lave?
Lige nu er vi alle lidt fortabte. Lærere bekymrer sig om, at deres gamle metoder ikke virker længere. Forældre, der ser deres børn bruge AI til at løse problemer og besvare spørgsmål, spekulerer på, hvad de faktisk ved. Arbejdsgivere tvivler på, om traditionelle akademiske præstationer – opnået gennem kurser, eksamener og vurderinger – stadig fortæller os noget nyttigt om, hvad unge mennesker kan.
Men at reagere på disse nye teknologier ved at sætte mure op, som mange instinktivt vil – forbyde, skælde ud, straffe – kan bare ikke være det rigtige svar. For det første er dette den verden, den næste generation vil leve i: vi svigter dem, hvis vi forbereder dem på den verden, vi voksede op i, snarere end den, de faktisk vil bebo. Hvor ofte har du for eksempel hørt folk beskylde studerende for at snyde, hvis de bruger AI til at hjælpe med deres arbejde? Men på hvilket tidspunkt snyder vi dem ved ikke at gentænke, hvordan vi uddanner dem? Hvis AI gør uddannelse "for let" for unge mennesker, hvornår flytter ansvaret så over til os, de voksne, for at gøre deres læring mere udfordrende, for at presse dem længere, for at strække deres evner?
Vigtigere er det, at denne afvisende holdning til AI også er ufantasifuld. Den forhindrer os i at se de fantastiske muligheder, AI kunne skabe for den næste generation. Selvfølgelig er der risici. Men samtidig, hvis vi bruger denne teknologi klogt, hvilke svære idéer kunne den næste generation så gribe – idéer, der var uden for vores rækkevidde, da vi var på deres alder? Hvilke vanskelige problemer kunne de løse – problemer, der engang krævede års træning og erfaring, hvis de overhovedet kunne løses?
Glem fremtidssikring af færdigheder
En stor del af udfordringen med AI er, at vores traditionelle reaktion på teknologiske forstyrrelser i arbejdsverdenen – idéen om at "fremtidssikre" mennesker – ikke længere virker. I 2013 annoncerede den daværende premierminister David Cameron, at England ville blive det første sted i verden, hvor alle folkeskole- og gymnasieelever skulle lære at kode. Dette ville ifølge undervisningsminister Michael Gove "udstyre hvert barn med de computerfærdigheder, de har brug for for at få succes i det 21. århundrede."
Idéen virkede dristig og klog: i de følgende år var det svært at finde et udviklet land, der ikke fulgte vores eksempel.
Spol frem til i dag. Hvad viser de nyeste AI-systemer, såsom ChatGPT og Claude, sig at være bedst til? At skrive kode. I januar 2026 rapporterede Anthropic, at 90% af koden til Claude Code – deres AI-drevne kodningsassistent – selv var skrevet af AI. Færdigheder, der skulle beskytte børn mod teknologiske forstyrrelser hele deres liv, var stort set forældede, før de overhovedet forlod skolen.
Vi skal bruge AI kritisk, ikke blindt, og holde vores grundlæggende færdigheder skarpe, så vi kan se, hvornår AI opfører sig som et vidunderbarn – eller en idiot.
For politikere og beslutningstagere er det fristende at afvise kodehistorien som en uheldig fejl. Men det er en fejltagelse. Grunden til, at de fejlede, var, at de havde troet på idéen om "fremtidssikre" færdigheder – tanken om, at der findes et værdifuldt sæt færdigheder, som AI ikke vil kunne udføre i nogen tid, og at vi ved at tænke dybt nok over fremtiden præcist kan identificere dem.
Sandheden er, at vi kun ved to ting om, hvad der ligger foran os. Den ene er, at det vil være fuld af teknologier, der er langt mere dygtige end nutidens. Den anden er, at vi ved lidt andet. Men i stedet for at forsøge at løse denne usikkerhed, må vi acceptere den og i stedet stille et andet spørgsmål: hvordan forbereder vi den næste generation på at trives i en fremtid, vi faktisk ved overraskende lidt om?
Vend tilbage til det grundlæggende
Det første skridt er at vende tilbage til det grundlæggende. Siden 2009 har læse- og regnefærdigheder været faldende blandt unge mennesker rundt om i verden, ifølge OECDs program for international elevvurdering (Pisa); det samme gælder for voksne. I sig selv er dette bekymrende. Men givet den usikkerhed, vi står over for om fremtiden, er disse tendenser en katastrofe.
Hvorfor sådan en ulykke? For det første, selvom det kan være svært at sige præcist, hvilke mere avancerede færdigheder der vil vise sig at være mest værdifulde i fremtiden – kreativitet, dømmekraft, noget andet – vil de på en eller anden måde afhænge af disse grundlæggende færdigheder. De er fundamentet for alt andet.
Hvad mere er, er AI-systemer langt fra fejlfri. De laver fejl, ofte på simple problemer; de hallucinerer og giver selvsikre og plausible svar, der er fuldstændig opdigtede. De er, som computerforskeren Geoffrey Hinton udtrykte det, "idioter med vid." Det betyder, at vi skal bruge AI kritisk, ikke blindt, og holde vores grundlæggende færdigheder skarpe, så vi kan se, hvornår AI opfører sig som et vidunderbarn – eller en idiot. Vi kan se, hvornår AI handler som et geni – eller en nar.
Med begge disse grunde in mente bør vi lægge en stor indsats i at undervise i læsning, skrivning og matematik, selvom AI ser ud til at gøre det bedre, hvilket det i stigende grad gør. At vende tilbage til det grundlæggende er, hvad en økonom ville kalde en "no-regrets"-strategi – vi vil aldrig fortryde at forbedre disse kernefærdigheder, uanset hvordan fremtiden udfolder sig.
Jeg har brugt AI til at svare på min femåriges sengetidsforsinkende vane med at stille store spørgsmål, lige når jeg slukker lyset.
Og vi bør prøve at være kreative. Da min otteårige kedede sig med at lære sine gangetabeller på den gammeldags måde – lange lister, lært udenad ved gentagelse – vendte jeg mig til ChatGPT for at hjælpe hende med at designe forskellige computerspil, der testede, hvad hun kunne. (Enhjørninger og regnbuer dukkede op i hver version.)
Så var der dengang, min femårige var træt af at læse sine standard lydbøger efter skole – der er kun så meget Biff, Chip og Kipper, man kan tage – så i stedet brugte vi AI til sammen at skabe nogle skræddersyede historier, nøje tilpasset hans læseniveau og meget tættere på hans yndlingsemner. (På skrivetidspunktet betød det HMS Belfast, TNT-sprængstoffer og Bukayo Saka.)
At prøve nye ting betyder noget, og vi kan lære meget af, hvad andre finder på. Tag for eksempel Chris Moran, chef for redaktionel innovation hos Guardian. Hans datter havde læst Dracula i skolen, men havde svært ved at forbinde den vidtstrakte roman med den virkelige verden. Sammen, med hjælp fra AI, byggede de en app kaldet PlotLines, som placerede historien på et interaktivt Ordnance Survey-kort fra 1890'erne og kortlagde nøglescenerne og karakterernes rejser på tværs af Europa med AI's hjælp. (De har siden gjort det for mange andre bøger også.)
Det er præcis den slags innovationer, vi bør teste og byde velkommen i hele uddannelsessystemet – ikke forbyde.
Vis billede i fuld skærm
Undervis i begge, test begge
Selv med al den usikkerhed, vi står over for, er der stadig én ting, vi ved om fremtiden: den vil være fuld af teknologier, der er langt mere kraftfulde end nutidens. Med det in mente skal vi lære den næste generation at bruge dem. At gøre dette ordentligt vil kræve, at vi afsætter en seriøs mængde tid til at lære folk at bruge AI.
Spring over nyhedsbrevspromovering
Gratis nyhedsbrev | Ugentligt
Tilmeld dig Inside Saturday
Den eneste måde at få et kig bag kulisserne på lørdagsmagasinet. Tilmeld dig for at få historien bag fra vores bedste skribenter, plus alle de must-read artikler og klummer, leveret til din indbakke hver weekend.
Indtast din e-mail Tilmeld dig
Efter nyhedsbrevspromovering
Udfordringen er dog, hvordan man gør dette uden også at få dem til at glemme vigtige grundlæggende færdigheder. En voksende bekymring er, at AI gør os mindre kloge. Hvorfor læse en bog, hvis AI kan opsummere den? Hvorfor færdiggøre matematiklektier, hvis AI laver beregningerne? Efter min mening kommer svaret ikke fra Silicon Valley, men fra en glemt britisk matematikprofessor, Wilfred Halliday Cockcroft, for et halvt århundrede siden.
I 1970'erne så kvaliteten af matematikundervisningen i britiske skoler ud til at falde fra hinanden, og regnefærdighederne var angiveligt lave. Cockcroft, som havde en langvarig interesse i matematikundervisning, blev bedt af regeringen om at undersøge det. I 1982 blev Cockcroft-rapporten offentliggjort. Den var massiv, detaljeret – og nu stort set glemt. Men den kan vise sig at være det vigtigste dokument for at tænke over uddannelsens fremtid, på grund af hvordan den håndterede den elektroniske lommeregner.
'Jeg tænkte, jeg har prøvet alt andet, hvorfor ikke give AI et skud?': den længe tabte familie genforenet af ChatGPT
Læs mere
Det er fascinerende at læse Cockcrofts rapport og se, hvordan udfordringerne med lommeregneren dengang lignede dem, vi står over for med AI i dag – fra frygten for, at den ville svække "grundlæggende færdigheder" til den intimidering, mange følte over for denne mærkelige nye teknologi ("Nogle … var blevet afskrækket af et stort antal tal, der dukkede op efter decimaltegnet." Cockcroft var realistisk: han forventede, at "alle kandidater vil have adgang til en lommeregner i 1985." Hans forslag var revolutionerende: han ønskede at reformere matematikundervisningen ved at opdele den i to dele – en del, der lærte eleverne at bruge en lommeregner, og en anden del, der lærte dem at klare sig uden en. Afgørende var, at begge færdigheder skulle testes. Idéen vandt frem. I dag er det global standard at lære matematik både med og uden lommeregner. Den første tilgang opbygger grundlæggende færdigheder, mens den anden anvender dem på mere udfordrende problemer.
Vi bør tage den samme realistiske og revolutionerende tilgang til AI nu ved at bruge dette gennemprøvede princip – hvad jeg kalder "undervis i begge, test begge." Hvert fag, fra historie til engelsk litteratur, bør opdeles i to dele: en del, der lærer eleverne at bruge AI, og en anden, der lærer dem at få succes uden det. Begge bør eksamineres. En lærer kan ikke overvåge, om en elev bruger AI i privatlivet på sit eget værelse. Men intet kan erstatte oplevelsen af at sidde til en eksamen, kigge på papiret og føle den kolde sved, når man indser, at man ikke har forberedt sig til begge sektioner.
Ikke alle skærme er dårlige. En af mine bekymringer er, at vi lader en legitim bekymring om sociale mediers indvirkning på børns liv flyde over i, hvordan vi tænker om AI. Dette kunne forvandle fornuftige begrænsninger på sociale medier til knæfald forbud mod AI. Men sociale medier og AI er ikke det samme. Mens sociale medier ofte afhumaniserer os og trækker os væk fra den virkelige verden, kan AI – når det bruges korrekt – i høj grad forbedre vores liv.
Der er en anden måde at tænke på dette. En debat er i gang om den "Guldlock"-mængde af skærmtid for børn – ikke for meget, ikke for lidt, men lige præcis rigtigt. Dette er dog den forkerte debat at have. Det, der betyder noget, er ikke så meget, hvor meget tid der bruges på skærme, men hvad der faktisk er på de skærme, og hvad vi bruger teknologien til.
Denne skelnen betyder noget ikke kun for, hvad vi underviser i, men også for, hvordan vi underviser. Overvej et andet eksempel: personlig vejledning. Det siges ofte, at en gennemsnitlig elev, der modtager en-til-en-vejledning, vil overgå næsten alle deres jævnaldrende i et traditionelt klasseværelse. Jeg så dette på første hånd i mine år som vejleder i Oxford, hvor jeg underviste i matematik og økonomi.
Problemet er, at menneskelige vejledere er for dyre til at tilbyde til alle. Men nu kan AI endelig tilbyde personlig vejledning af høj kvalitet. Det kan skræddersy den måde, materiale undervises på, til hver elevs unikke styrker og svagheder, efterligne interaktioner med en menneskelig vejleder, men til en meget lavere pris.
Ærligt talt giver AI et niveau af personlig undervisning, som jeg – og mange andre lærere, jeg har observeret gennem årene – har kæmpet for at opnå. En del af det, der er slående, er AI's bredde. Jeg har brugt det til at svare på min femåriges sengetidsforsinkende taktik med at stille store spørgsmål, lige når jeg slukker lyset. Da han spurgte: "Far, hvor kom det første menneske fra?" skabte AI en kort historie om evolution. Jeg har også brugt det til at generere trin-for-trin-instruktioner til at hjælpe kandidatstuderende med at løse vanskelige matematiske problemer i økonomi, såsom Ramsey-vækstmodellen.
"Jeg tror ikke, nogen nogensinde har givet så ren opmærksomhed til mig og min tænkning og mine spørgsmål," blev en studerende rapporteret for at sige i The New Yorker i april 2025. "Det har fået mig til at gentænke mine interaktioner med mennesker." AI bliver aldrig træt eller distraheret. Det har ikke kontortid eller begrænset klassetid. Det vil altid svare på et spørgsmål mere og altid give en anden forklaring på et problem, du ikke forstår.
Fokuser på problemer, ikke jobbet. Jeg siger ikke... Det er ingen overraskelse, at studerende har buhet teknologiledere ved de seneste amerikanske dimissionsceremonier. I løbet af de sidste 15 år er de mest modstandsdygtige grupper, jeg har talt med, unge fagfolk. De har investeret en enorm mængde tid og penge i at blive advokater, læger eller hvad de nu har valgt, og de er forståeligt nok vrede, når de, lige som de er ved at være færdige, får at vide, at den verden, de har forberedt sig på, ikke længere eksisterer.
Der er så meget råd, jeg gerne vil give dem, når de starter deres karriere, men et af de vigtigste er dette: vælg et erhverv, fordi problemet interesserer dig, ikke jobbet i sig selv. Helt ærligt, hvis du går ind i medicin, fordi du kan lide lægerne i House, eller jura på grund af Suits, eller markedsføring på grund af Mad Men, vil du blive skuffet. Disse job er ved at ændre sig dramatisk.
Men problemerne i sig selv – at forbedre sundhedsresultater, tilbyde juridisk rådgivning, sælge produkter – forsvinder ikke. Det, der vil ændre sig, er, hvordan vi løser dem, og de færdigheder, vi har brug for til det.
Man kunne se dette komme længe før generativ AI. Tilbage i 2017 annoncerede et team på Stanford University, at de havde bygget et system, der kunne se på et foto, om en modermærke var kræftfremkaldende, lige så præcist som topdermatologer. Det var et gennembrudsøjeblik i AI-drevet diagnose. Men det, der stod mest frem, var, at den sidste forfatter på det Nature-papir, der annoncerede dette, var Sebastian Thrun – ikke en læge, men en førende computerforsker, der skabte verdens første førerløse bil. Her var en person med næsten ingen medicinsk viden, men hans færdigheder gjorde det muligt for ham at bygge et system, der matchede de bedste læger.
Løb mod AI og videnskab
Hvis jeg startede min karriere i dag, helt fra begyndelsen, ville jeg uden tøven løbe mod AI og videnskab – ikke fordi de er sikre mod automatisering, men fordi det er der, de mest spændende udviklinger vil ske i de kommende år. I det 20. århundrede kom vores bedste idéer fra strålende menneskelige sind. I det 21. forventer jeg, at de vil komme fra dygtige AI'er i stedet.
Vi fik et glimt af dette i slutningen af 2024, da skaberne af DeepMinds AlphaFold2 vandt Nobelprisen i kemi for at knække "proteinfoldningsproblemet" – et af biologiens største uløste udfordringer, nøglen til at forstå sygdomme og hvordan man behandler dem. Lige nu er frontlinjen i matematik det næste, med nye opdagelser, der kommer i et imponerende tempo.
Fantasi, fantasi, fantasi
Jo mere jeg arbejder med AI, jo mere ser jeg, at den vigtigste begrænsning for dets brug er vores fantasi. Selv hvis vi stoppede med at forbedre teknologien i dag, ville der stadig være langt flere måder at bruge den på, end vi hidtil har tænkt på.
En del af det fantasifulde arbejde er op til os. Men den aften med min otteårige, hvor vi fandt på den historie, mindede mig om, at en del af det også tilhører den næste generation. Som digteren Louise Glück skrev: "Vi ser på verden én gang i barndommen, resten er hukommelse." Med det in mente har vi brug for den næste generation – med deres eventyrlyst, åbenhed og mangel på kynisme – til at hjælpe os med at tænke klogt og frit om, hvad vi kan gøre med disse utrolige teknologier.
Hvad skal mine børn lave? af Daniel Susskind er udgivet af Penguin til £20. For at støtte Guardian, bestil dit eksemplar på guardianbookshop.com. Leveringsgebyrer kan forekomme.
Ofte stillede spørgsmål
Her er en liste over ofte stillede spørgsmål baseret på perspektivet fra en far og AI-forsker, skrevet i en naturlig, forældrevenlig tone
Generelle Begynderspørgsmål
1 Mit barn bruger ChatGPT til lektier. Er det snyd?
Det afhænger af, hvordan de bruger det. Hvis de kopierer og indsætter et svar uden at tænke, ja, så er det snyd. Men hvis de bruger det som en vejleder – beder det forklare et begreb, de ikke forstår, eller quizze dem før en prøve – er det et godt læringsværktøj. Reglen bør være: AI er til for at hjælpe dig med at tænke, ikke for at tænke for dig.
2 Jeg er ikke teknisk kyndig. Skal jeg være ekspert for at beskytte mine børn mod AI?
Absolut ikke. Du behøver ikke at kunne kode. Du skal bare kende det grundlæggende i, hvordan disse værktøjer fungerer, og vigtigere endnu, du skal tale med dine børn om, hvordan de bruger dem. Dine forældreinstinkter betyder mere end dine tekniske færdigheder.
3 Hvad er den største risiko ved AI for mine børn?
Jeg bekymrer mig mindre om robotter, der overtager, og mere om, at de mister evnen til at tænke selv. Den største risiko er intellektuel dovenskab – børn, der outsourcer deres kritiske tænkning, kreativitet og problemløsning til en maskine, fordi det er hurtigere. Det og den følelsesmæssige påvirkning af at interagere med chatbots, der virker menneskelige, men ikke er det.
4 Er AI faktisk nyttigt til almindelig forældreskab, eller er det bare hype?
Det er virkelig nyttigt til de kedelige ting. Jeg bruger det til at planlægge madrotationer, generere idéer til en 5-årigs fødselsdagsfest, skrive vanskelige e-mails til lærere og forklare, hvorfor himlen er blå, på en måde, en tumling forstår. Det er en kæmpe tidsbesparer til logistik, men det vil aldrig erstatte et kram eller en fortrolig samtale.
Avancerede Kritiske tænkningsspørgsmål
5 Hvordan forklarer jeg min teenager, at AI kan være selvsikkert forkert?
Forklar, at AI ikke kender fakta; det forudsiger, hvilke ord der normalt kommer efter hinanden. Det er som en meget vellæst papegøje. Det har ikke en hjerne til at tjekke, om noget er sandt, så det vil udtale nonsens med fuld selvtillid. Lær dem "stol på, men verificér"-reglen: brug AI til kladder, men verificér alle fakta med pålidelige kilder, før du afleverer.
