Da jeg var barn, snakket pappa og jeg ofte om en historie vi ønsket å skrive sammen. Den het «Dagen ingen dro til Disneyland». Ideen var at været en dag er så perfekt at alle antar at Disneyland kommer til å være stappfullt, så de bestemmer seg alle for å bli hjemme. Men pappa, som tenker det samme, ser hvor skuffet jeg ser ut den morgenen – og bestemmer seg for å ta sjansen likevel. Vi drar av gårde, og når vi kommer dit, er parken helt tom. Ingen andre var modige nok til å dukke opp. Vi får nyte alt – karusellene, showene, maten – helt for oss selv.
Jeg elsket ideen om å skrive den historien. Men, som så ofte skjer, kom livet i veien. Vi var for opptatt til å få det til, tiden gikk, jeg vokste opp, og vi glemte begge to det.
Tretti år senere var jeg hjemme hos foreldrene mine på middag med mine egne barn (åtte, fem og to år). Av en eller annen grunn dukket ideen opp igjen i hodet mitt. Jeg fortalte den eldste om den, og hun ville høre hele greia. Så gikk vi til ChatGPT, ga den en grov skisse, og ba den skrive historien i stil med Dr. Seuss (en av våre favoritter). I løpet av sekunder hadde vi den. Hun leste den høyt, og vi lo.
Selvfølgelig var ikke det AI-en produserte perfekt. Noen linjer ga ikke helt mening, og noen amerikanismer hadde sneket seg inn – som «sneakers» og «cinnamon buns». Men den kvelden i sofaen hadde vi det veldig gøy med å justere promptene, forbedre historien, legge til flere scener, og jobbe med denne rare nye kreative partneren for å gjøre noe som hadde glidd gjennom fingrene mine i flere tiår.
De siste 15 årene har jeg studert hvordan AI påvirker arbeid og samfunn. Men det å bli pappa til tre små barn har gjort disse endringene mye mer personlige: det er tydelig at fremtiden deres kommer til å se vilt annerledes ut enn min fortid.
For min kone ble den erkjennelsen virkelig tydelig for noen uker siden under en biltur til foreldrenes hus i Suffolk. Tre barn i en bil, som kryper langs A12, er en oppskrift på kaos. Så vi var overlykkelige over å finne en sjelden podcast som alle faktisk likte: History's Not Boring, en serie med 15-minutters samtaler om alle slags emner, fortalt av to barn.
Mens vi lyttet, begynte vi å gjette hvem disse smarte barna kunne være. Hvor var de fra? Hvordan ble de valgt ut? Hvordan balanserte de dette med skolen? Til slutt slo jeg dem opp på nettet. Hver eneste gjetning vi hadde, var feil. Barna fantes faktisk ikke. Hele podcasten så ut til å være laget av AI. Ingen av oss hadde skjønt det.
Det var et merkelig øyeblikk, å finne ut at folk vi hadde blitt glade i ikke var ekte i det hele tatt. Det var også imponerende at AI kunne lage så høykvalitets pedagogisk innhold. Men for min kone, som lager podcaster og dokumentarer, var det også urovekkende: her var noe som ville ha tatt henne og et talentfullt team dager å produsere, som nå ble gjort uten at noen mennesker var involvert.
Arbeidet mitt med AI har tatt meg til styrerom, konferansesaler, klasserom og regjeringsbygg. Men uansett hvor jeg går, dukker ett spørsmål opp mer enn noe annet: hva bør barna mine gjøre?
Akkurat nå er vi alle litt fortapt. Lærere bekymrer seg for at de gamle metodene deres ikke fungerer lenger. Foreldre, som ser barna sine bruke AI til å løse problemer og svare på spørsmål, lurer på hva de faktisk kan. Arbeidsgivere tviler på om tradisjonelle akademiske prestasjoner – oppnådd gjennom kursarbeid, eksamener og vurderinger – fortsatt forteller oss noe nyttig om hva unge mennesker kan få til.
Men å reagere på disse nye teknologiene ved å sette opp vegger, som mange instinktivt vil – forby, kjefte, straffe – kan bare ikke være det rette svaret. For det første er dette verden den neste generasjonen kommer til å leve i: vi svikter dem hvis vi forbereder dem på verden vi vokste opp i, heller enn den de faktisk kommer til å bo i. Hvor ofte, for eksempel, har du hørt folk anklage studenter for juks hvis de bruker AI til å hjelpe med arbeidet sitt? Men på hvilket tidspunkt jukser vi mot dem ved å ikke tenke nytt rundt hvordan vi utdanner dem? Hvis AI gjør utdanning «for lett» for unge mennesker, når flytter ansvaret over til oss, de voksne, for å gjøre læringen deres mer utfordrende, for å presse dem lenger, for å strekke evnene deres?
Enda viktigere er det at denne avfeiende holdningen til AI også er fantasiløs. Den hindrer oss i å se de fantastiske mulighetene AI kunne skape for den neste generasjonen. Selvfølgelig finnes det risikoer. Men samtidig, hvis vi bruker denne teknologien klokt, hvilke vanskelige ideer kan den neste generasjonen nå gripe – ideer som var utenfor vår rekkevidde da vi var på deres alder? Hvilke vanskelige problemer kan de løse – problemer som en gang krevde år med trening og erfaring, hvis de i det hele tatt kunne løses?
Glem fremtidssikrede ferdigheter
En stor del av utfordringen med AI er at vår tradisjonelle respons på teknologiske forstyrrelser i arbeidslivet – ideen om å «fremtidssikre» mennesker – ikke lenger fungerer. I 2013 kunngjorde daværende statsminister David Cameron at England skulle bli det første stedet i verden hvor alle barn i grunnskolen og videregående skulle lære å kode. Dette, ifølge utdanningsminister Michael Gove, ville «utstyre hvert barn med dataferdighetene de trenger for å lykkes i det 21. århundre.»
Ideen virket dristig og smart: i årene som fulgte var det vanskelig å finne et avansert land som ikke fulgte vårt eksempel.
Spol frem til i dag. Hva viser de nyeste AI-systemene, som ChatGPT og Claude, seg å være best på? Å skrive kode. I januar 2026 rapporterte Anthropic at 90 % av koden for Claude Code – deres AI-drevne kodeassistent – selv var skrevet av AI. Ferdigheter som var ment å beskytte barn mot teknologiske forstyrrelser hele livet, var i stor grad overflødige før de i det hele tatt hadde forlatt skolen.
Vi må bruke AI kritisk, ikke blindt, og holde grunnleggende ferdigheter skarpe slik at vi kan se når AI opptrer som et vidunderbarn – eller en idiot.
For politikere og beslutningstakere er det fristende å avfeie kodehistorien som et uheldig blaff. Men dette er en feil. Grunnen til at de tabbet seg ut, var at de hadde trodd på ideen om «fremtidssikrede» ferdigheter – tanken om at det finnes et sett med verdifulle ferdigheter som AI ikke vil kunne utføre på en stund, og at vi ved å tenke dypt nok på fremtiden kan identifisere dem nøyaktig.
Sannheten er at vi bare vet to ting om hva som ligger foran oss. Den ene er at det vil være fullt av teknologier som er langt mer kapable enn dagens. Den andre er at vi vet lite annet. Men i stedet for å prøve å løse denne usikkerheten, må vi akseptere den og heller stille et annet spørsmål: hvordan forbereder vi den neste generasjonen til å trives i en fremtid vi faktisk vet overraskende lite om?
Tilbake til grunnleggende ferdigheter
Det første steget er å gå tilbake til grunnleggende ferdigheter. Siden 2009 har lese- og regneferdigheter falt blant unge mennesker over hele verden, ifølge OECDs Pisa-undersøkelse; det samme gjelder for voksne. I seg selv er dette bekymringsfullt. Men gitt usikkerheten vi står overfor om fremtiden, er disse trendene en katastrofe.
Hvorfor en slik ulykke? For det første, selv om det kan være vanskelig å si nøyaktig hvilke mer avanserte ferdigheter som vil vise seg å være mest verdifulle i fremtiden – kreativitet, dømmekraft, noe annet – vil de på en eller annen måte være avhengige av disse grunnleggende ferdighetene. De er fundamentet for alt annet.
Dessuten er AI-systemer langt fra feilfrie. De gjør feil, ofte på enkle problemer; de hallusinerer, og gir selvsikre og plausible svar som er fullstendig oppdiktet. De er, som dataforskeren Geoffrey Hinton uttrykte det, «idioter med geniale evner». Det betyr at vi må bruke AI kritisk, ikke blindt, og holde grunnleggende ferdigheter skarpe slik at vi kan se når AI opptrer som et vidunderbarn – eller en idiot. Vi kan se når AI opptrer som et geni – eller en tosk.
Med begge disse grunnene i bakhodet, bør vi legge mye innsats i å undervise i lesing, skriving og matematikk, selv om AI ser ut til å gjøre det bedre, noe det i økende grad gjør. Å gå tilbake til grunnleggende ferdigheter er det en økonom ville kalt en «angrer ikke»-strategi – vi vil aldri angre på å forbedre disse kjerneferdighetene, uansett hvordan fremtiden utspiller seg.
Jeg har brukt AI til å svare på min femårings søvnutslettende vane med å stille store spørsmål akkurat når jeg slår av lyset.
Og vi bør prøve å være kreative. Da min åtteåring kjedet seg med å lære gangetabellen på den gammeldagse måten – lange lister, memorert gjennom repetisjon – gikk jeg til ChatGPT for å hjelpe henne med å designe ulike dataspill som testet det hun kunne. (Enhjørninger og regnbuer dukket opp i hver versjon.)
Så var det gangen min femåring var lei av å lese de standard fonetiske bøkene sine etter skolen – det er bare så mye Biff, Chip og Kipper en person kan tåle – så i stedet brukte vi AI til å lage noen tilpassede historier sammen, nøye tilpasset lesenivået hans og mye nærmere favorittemnene hans. (På skrivetidspunktet betydde det HMS Belfast, TNT-eksplosiver og Bukayo Saka.)
Å prøve nye ting betyr noe, og vi kan lære mye av hva andre finner på. Ta Chris Moran, for eksempel, leder for redaksjonell innovasjon i Guardian. Datteren hans hadde lest Dracula på skolen, men slet med å knytte den vidløftige romanen til den virkelige verden. Sammen, med hjelp av AI, bygde de en app kalt PlotLines, som plasserte historien på et interaktivt Ordnance Survey-kart fra 1890-årene, og kartla nøkkelscenene og karakterenes reiser over Europa med AIs hjelp. (De har siden gjort dette for mange andre bøker også.)
Dette er nøyaktig den typen innovasjoner vi bør teste og ønske velkommen gjennom hele utdanningen – ikke forby.
Vis bilde i fullskjerm
Undervis i begge, test begge
Selv med all usikkerheten vi står overfor, er det fortsatt én ting vi vet om fremtiden: den vil være full av teknologier som er langt kraftigere enn dagens. Med det i bakhodet må vi lære den neste generasjonen hvordan de skal bruke dem. Å gjøre dette på riktig måte vil kreve at vi setter av en betydelig mengde tid til å lære folk hvordan de bruker AI.
Hopp over nyhetsbrevpromotering
Gratis nyhetsbrev | Ukentlig
Registrer deg for Inside Saturday
Den eneste måten å få et innblikk i lørdagsmagasinet på. Registrer deg for å få innsidehistorien fra våre beste skribenter, pluss alle må-lese-artiklene og spaltene, levert til innboksen din hver helg.
Skriv inn e-posten din Registrer deg
Etter nyhetsbrevpromotering
Utfordringen er imidlertid hvordan man gjør dette uten at de også glemmer viktige grunnleggende ferdigheter. En økende bekymring er at AI gjør oss mindre smarte. Hvorfor lese en bok hvis AI kan oppsummere den? Hvorfor fullføre mattelekser hvis AI gjør utregningene? Etter min mening kommer ikke svaret fra Silicon Valley, men fra en glemt britisk matematikkprofessor, Wilfred Halliday Cockcroft, for et halvt århundre siden.
På 1970-tallet så kvaliteten på matematikkundervisningen i britiske skoler ut til å falle fra hverandre, og regneferdighetsnivåene var angivelig lave. Cockcroft, som hadde en langvarig interesse for matematikkundervisning, ble bedt av regjeringen om å undersøke saken. I 1982 ble Cockcroft-rapporten publisert. Den var massiv, detaljert – og nå stort sett glemt. Men den kan vise seg å være det viktigste dokumentet for å tenke på utdanningens fremtid, på grunn av hvordan den håndterte den elektroniske kalkulatoren.
«Jeg tenkte, jeg har prøvd alt annet, hvorfor ikke gi AI en sjanse?»: den lenge tapte familien gjenforent av ChatGPT
Les mer
Det er fascinerende å lese Cockcrofts rapport og se hvordan utfordringene med kalkulatoren den gang var så like de vi står overfor med AI i dag – fra frykten for at den skulle svekke «grunnleggende ferdigheter» til skrekken mange følte overfor denne rare nye teknologien («Noen … hadde blitt motløse av et stort antall tall som dukket opp etter desimaltegnet.»). Cockcroft var realistisk: han forventet at «alle kandidater vil ha tilgang til en kalkulator innen 1985.» Forslaget hans var revolusjonerende: han ønsket å overhale matematikkundervisningen ved å dele den inn i to deler – én del som lærte studentene hvordan de bruker en kalkulator, og en annen del som lærte dem hvordan de klarer seg uten en. Viktigst av alt, begge ferdighetene skulle testes. Ideen slo an. I dag er det å lære matematikk både med og uten kalkulator den globale standarden. Den første tilnærmingen bygger grunnleggende ferdigheter, mens den andre anvender dem på mer utfordrende problemer.
Vi bør ta den samme realistiske og revolusjonerende tilnærmingen til AI nå, ved å bruke dette velprøvde prinsippet – det jeg kaller «undervis i begge, test begge». Hvert fag, fra historie til engelsk litteratur, bør deles inn i to deler: én del som lærer studentene hvordan de bruker AI, og en annen som lærer dem hvordan de lykkes uten den. Begge bør eksamineres. En lærer kan ikke overvåke om en student bruker AI i privatlivet på sitt eget rom. Men ingenting kan erstatte opplevelsen av å sitte i en eksamen, se på papiret, og kjenne den kalde svetten når du innser at du ikke har forberedt deg til begge delene.
Ikke alle skjermer er dårlige. En av mine bekymringer er at vi lar en legitim bekymring om sosiale mediers innvirkning på barns liv smitte over på hvordan vi tenker om AI. Dette kan gjøre fornuftige restriksjoner på sosiale medier til knefallende forbud mot AI. Men sosiale medier og AI er ikke det samme. Mens sosiale medier ofte avhumaniserer oss og trekker oss bort fra den virkelige verden, kan AI – når det brukes riktig – i stor grad forbedre livene våre.
Det er en annen måte å tenke på dette. En debatt pågår for tiden om den «gylne middelvei»-mengden av skjermtid for barn – ikke for mye, ikke for lite, men akkurat passe. Dette er imidlertid feil debatt å ha. Det som betyr noe, er ikke så mye hvor mye tid som brukes på skjermer, men hva som faktisk er på de skjermene og hva vi bruker teknologien til.
Dette skillet betyr noe ikke bare for hva vi underviser i, men også for hvordan vi underviser. Tenk på et annet eksempel: personlig veiledning. Det sies ofte at en gjennomsnittlig student som får en-til-en-veiledning, vil overgå nesten alle jevnaldrende i et tradisjonelt klasserom. Jeg så dette på nært hold i løpet av årene mine som veileder i Oxford, hvor jeg underviste i matematikk og økonomi.
Problemet er at menneskelige veiledere er for dyre til å tilbys alle. Men nå kan AI endelig tilby høykvalitets personlig veiledning. Den kan skreddersy måten materiale undervises på til hver students unike styrker og svakheter, og etterligne interaksjoner med en menneskelig veileder, men til en mye lavere kostnad.
Ærlig talt gir AI et nivå av personlig tilpasset undervisning som jeg – og mange andre lærere jeg har observert gjennom årene – har slitt med å oppnå. Noe av det som er slående, er AIs bredde. Jeg har brukt det til å svare på min femårings søvnutslettende taktikk med å stille store spørsmål akkurat når jeg slår av lyset. Da han spurte: «Pappa, hvor kom det første mennesket fra?» laget AI en kort historie om evolusjon. Jeg har også brukt det til å generere steg-for-steg-instruksjoner for å hjelpe masterstudenter med å løse vanskelige matematiske problemer i økonomi, som Ramsey-vekstmodellen.
«Jeg tror ikke noen noen gang har viet så ren oppmerksomhet til meg og tankene mine og spørsmålene mine,» skal en student ha sagt i The New Yorker i april 2025. «Det har fått meg til å tenke nytt rundt interaksjonene mine med mennesker.» AI blir aldri trøtt eller distrahert. Den har ikke kontortid eller begrenset klasseromstid. Den vil alltid svare på ett spørsmål til og alltid gi en ny forklaring på et problem du ikke forstår.
Fokuser på problemer, ikke jobben. Jeg antyder ikke... Det er ikke overraskende at studenter har pepet teknologiledere under nylige US-avslutningsseremonier. I løpet av de siste 15 årene har de mest motstandsdyktige gruppene jeg har snakket med, vært unge profesjonelle. De har investert en enorm mengde tid og penger i å bli advokater, leger, eller hva de enn har valgt, og de er forståelig nok sinte når de, akkurat når de er i ferd med å bli ferdige, får beskjed om at verden de har forberedt seg på ikke lenger eksisterer.
Det er så mye råd jeg ønsker å gi dem når de starter karrieren, men et av de viktigste er dette: velg et yrke fordi problemet interesserer deg, ikke selve jobben. For å si det rett ut: hvis du går inn i medisin fordi du liker legene i House, eller juss på grunn av Suits, eller markedsføring på grunn av Mad Men, vil du bli skuffet. Disse jobbene er i ferd med å endre seg dramatisk.
Men problemene i seg selv – å forbedre helseutfall, tilby juridisk rådgivning, selge produkter – forsvinner ikke. Det som vil endre seg, er hvordan vi løser dem og ferdighetene vi trenger for å gjøre det.
Du kunne se dette komme lenge før generativ AI. Tilbake i 2017 kunngjorde et team ved Stanford University at de hadde bygget et system som kunne se fra et bilde om en føflekk var kreftfremkallende, like nøyaktig som topp dermatologer. Det var et gjennombruddsøyeblikk i AI-drevet diagnostikk. Men det som skilte seg mest ut, var at den siste forfatteren på Nature-artikkelen som kunngjorde dette, var Sebastian Thrun – ikke en lege, men en ledende dataforsker som skapte verdens første førerløse bil. Her var noen med nesten ingen medisinsk kunnskap, men ferdighetene hans tillot ham å bygge et system som matchet de beste legene.
Løp mot AI og vitenskap
Hvis jeg startet karrieren min i dag, helt fra begynnelsen, ville jeg løpt mot AI og vitenskap uten nøling – ikke fordi de er trygge fra automatisering, men fordi det er der de mest spennende utviklingene vil skje i årene som kommer. På 1900-tallet kom våre beste ideer fra strålende menneskelige hjerner. På 2000-tallet forventer jeg at de kommer fra kapable AI-er i stedet.
Vi fikk et glimt av dette i slutten av 2024, da skaperne av DeepMinds AlphaFold2 vant Nobelprisen i kjemi for å ha knekket «proteinfoldingsproblemet» – et av biologiens største uløste problemer, nøkkelen til å forstå sykdommer og hvordan man behandler dem. Akkurat nå er frontlinjen i matematikk neste, med nye oppdagelser som kommer i imponerende tempo.
Fantasi, fantasi, fantasi
Jo mer jeg jobber med AI, desto mer ser jeg at hovedbegrensningen på bruken er fantasien vår. Selv om vi sluttet å forbedre teknologien i dag, ville det fortsatt være langt flere måter å bruke den på enn vi så langt har tenkt på.
En del av det fantasifulle arbeidet er opp til oss. Men den kvelden med min åtteåring, da vi fant opp den historien, minnet meg på at en del av det tilhører også den neste generasjonen. Som poeten Louise Glück skrev: «Vi ser på verden én gang i barndommen, resten er minne.» Med det i bakhodet trenger vi den neste generasjonen – med deres eventyrlyst, åpenhet og mangel på kynisme – til å hjelpe oss med å tenke klokt og fritt om hva vi kan gjøre med disse utrolige teknologiene.
What Should My Children Do? av Daniel Susskind er utgitt av Penguin til £20. For å støtte Guardian, bestill ditt eksemplar på guardianbookshop.com. Leveringsgebyrer kan påløpe.
Ofte stilte spørsmål
Her er en liste over vanlige spørsmål basert på perspektivet til en far og AI-forsker, skrevet i en naturlig, foreldrevennlig tone
Generelle Nybegynnerspørsmål
1 Barnet mitt bruker ChatGPT til lekser. Er det juks?
Det kommer an på hvordan de bruker det. Hvis de kopierer og limer inn et svar uten å tenke, ja, det er juks. Men hvis de bruker det som en veileder – ber det forklare et konsept de ikke forstår, eller quizze dem før en prøve – er det et flott læringsverktøy. Regelen bør være: AI er for å hjelpe deg med å tenke, ikke for å tenke for deg.
2 Jeg er ikke teknisk anlagt. Må jeg være ekspert for å beskytte barna mine mot AI?
Absolutt ikke. Du trenger ikke å kunne kode. Du trenger bare å kunne det grunnleggende om hvordan disse verktøyene fungerer, og enda viktigere, du må snakke med barna dine om hvordan de bruker dem. Foreldreinstinktene dine betyr mer enn de tekniske ferdighetene dine.
3 Hva er den største risikoen med AI for barna mine?
Jeg bekymrer meg mindre for at roboter tar over, og mer for at de mister evnen til å tenke selv. Den største risikoen er intellektuell latskap – at barn outsourcer kritisk tenkning, kreativitet og problemløsning til en maskin fordi det er raskere. Det, og den emosjonelle påvirkningen av å samhandle med chatbots som virker menneskelige, men ikke er det.
4 Er AI faktisk nyttig for hverdagsforeldreskap, eller er det bare hyped?
Det er genuint nyttig for de kjedelige tingene. Jeg bruker det til å planlegge middagsrotasjoner, generere ideer til en 5-årings bursdagsfest, skrive vanskelige e-poster til lærere og forklare hvorfor himmelen er blå på en måte en pjokk forstår. Det er en enorm tidsbesparer for logistikk, men det vil aldri erstatte en klem eller en fortrolig samtale.
Avanserte Kritisk tenkning-spørsmål
5 Hvordan forklarer jeg tenåringen min at AI kan være selvsikkert feil?
Forklar at AI ikke vet fakta; den forutsier hvilke ord som vanligvis kommer etter hverandre. Det er som en svært belest papegøye. Den har ikke en hjerne til å sjekke om noe er sant, så den vil uttale tull med full selvtillit. Lær dem «stol på, men verifiser»-regelen: bruk AI til utkast, men verifiser alle fakta med pålitelige kilder før du leverer inn.
