Hösten 2023 var jag nyfiken på hur AI-lärande går till.
Mitt eget AI-lärande hade tagit fart. Jag hade då under ett antal år fört kunskapsgivande samtal med min partner som arbetat med AI sedan 2015. För att förstärka min grund genomförde jag Coursera kurser i grundläggande kunskap om teknologin. När Interaction Design Foundation släppte kursen AI för designers gjorde jag den. Jag märkte jag just då hade mer koll än de flesta, men förstod också att vi alla tog våra första stapplande steg. Jag ville både kunna använda AI verktyg, men också vara delaktig i dess utveckling. Och för att utforma AI-lärande och AI-verktyg ville jag bättre förstå användarna. Därför såg jag en etnografisk studie som ett naturligt sätt för mig som tjänstedesigner och tidigare dedikerat arbete för att öka den digitala delaktigheten, att fördjupat utforska AI-verktyg och AI-lärande.
Utforska nya teknologier för att förstå hur vi utformar AI-lärande
När ChatGPT i Novembe 2022 slog igenom ägnade jag en hel lördagkväll åt att resonera med verktyget. Jag läste på om hur du skulle ställa frågor. Talesättet, som du frågar får du svar kändes precis lika relevant som när du konverserar med människor. Jag förstod att du behöver ge tydliga instruktioner och vara specifik för att få användbara svar.
Samtidigt var jag otroligt nyfiken, både på hur vi kan använda AI verktyg, men också vilka kunskaper och färdigheter vi behöver för att skapa dem. Inte minst för att forma verktyg användbara för oss människor. Och för att få med oss alla på AI-tåget. För över 10 år sedan hade jag ägnat mycket kraft och energi åt digital inkludering. Här kom nästa teknologiskt hopp.
Jag var därför intresserad av att förstå hur kunskap och färdigheter om AI-verktyg lärs in och huranvändning av dessa nya färdigheter arbetsvardagens rutiner, processer och kompetensbehov och i förlängningen arbetskultur. Utifrån etnografisk studieteknik gjorde jag därför ett mindre arbete, där jag träffade två helt olika användarprofiler, som precis som jag låg i framkant i sitt AI-användande.
Den ena personen hade en lång och framgångsrik karriär bakom sig och verkade se den nya generativa AI eran som en möjlighet att stöpa om sitt professionella kunnande och utforskade verktygen för att köra eget. Den andra personen var ung och hade precis kommit ut till ett arbetsliv, hen aldrig varit i och där AI-verktyg var en självklarhet från start. Tanken var att delta och observera deras process, dessvärre gick det inte genomföra på grund av sekretess.
Du som är intresserad (nu är det ju redan snart två år sedan intervjuerna genomfördes). Är varmt välkommen att läsa min rapport från December 2023.
Etnografiska intervjuer om AI-lärande December 2023
Kunskapsmålet var att förstå hur kunskap och färdigheter om AI-verktyg lärs in och hur användning av dessa nya färdigheter arbetsvardagens rutiner, processer och kompetensbehov och i förlängningen arbetskultur.
Rapporten Svenskarna och Internet (2023) beskriver AI eller artificiell intelligens som ett samlingsnamn på datorprogram och verktyg som är gjorde för att ”datorn ska kunna resonera och planera, kunna lära sig av ny information och mycket annat…//… Generativ AI kallas sådana verktyg som med hjälp av AI kan skapa till exempel bilder, texter eller ljud. ” Hela 29 procent av svenskarna har enligt rapporten använt något AI-verktyg det senaste året, det handlar alltså om nya verktyg för att utföra uppgifter i arbetsvardagen som fått hög och snabb adoption. Tekniska förändringar har en förmåga att omorganisera och omstrukturera erfarenhet och sociala relationer menar Silvén (1999, 2011:161f) och exemplifierar hur införandet av fiskebåten fick konsekvenser för kunskap och sociala system.
Nya teknologier ger nya sätt att göra saker på
Teknologi och nya verktyg har alltid bidragit till förändring. Det som är nytt i och med internet är att förutsättningarna för kvalitativ forskning som sker på internet är involverat i flera omfattande samhällsförändringar samtidigt” (Berg, 2015:64). I vissa fall utspelar sig fältarbetet på internet (Hyltén-Cavallius 1999, 2011:206). Val av informanter Intervju genomfördes med en konsult inom innovation (produkt- och tjänsteutveckling), samt en marknadsansvarig på ett AI-bolag. För att nå kunskapsmålet sökte jag efter personer som börjat utforska och använda generativa AI-verktyg eftersom de angav en tydligare riktning för var kunskap kunde finnas (Kaijser 1999, 2011:39). Jag var beredd att rekrytera intervjupersoner via snöbollsvarianten (Öhlander 1999, 2011:30) men det visade sig inte behövas då intervjupersonerna fanns i eget nätverk.
Intervju 1 skedde fredag den 15 December 2023, med en person med lång yrkeserfarenhet och med målet att profilera sig inom generativ AI. Informant 2, var i 20-årsåldern med avslutade studier sommaren 2022. Hen hade därmed själv aldrig upplevt ett arbetsliv utan AI-verktyg. Informanternas olikheter i yrke, nationalitet, ålder och kön gav olika perspektiv (Öhlander 1999, 2011:30).
Min intention var att inte bara intervjua utan genomföra en deltagande observation (Pripp, Öhlander 1999, 2011:113) men fick avslag, kanske på grund känslighet i affär- och konkurrens. Observation berättar vad människor säger och gör i specifika situationer, men inte vad människor tänker och känner och intevju är ett komplement (Pripp, Öhlander 1999, 2011:141). (Kusenbach 2011:6) pekar på hur både intervjun och observationen har sina fördelar och nackdelar för att förstå upplevelser och praktiker i vardagslivet. Hur intervjun fångar personliga upplevelser och tolkningar men flyttar den intervjuade bort från sin rätta kontext och det blir också svårare att förstå vad som egentligen sker för forskaren. Observationen i den aktuella miljön röjer inte för forskaren vad som tänks eller känns under handlingar. (Kusenbach 2011:6) I detta fall blev det bara intervju. Intervju 2 genomfördes, på informantens önskan istället online, via tjänsten Google Meet, tisdag den 18 December 14.00. Fördelen var att informanten ostört kunde samtala.
Att förstå AI-lärande genom att också själv göra
Under hösten hör även vänner av sig till mig och vill ha tips på AI-resurser. Utifrån Faharanis resonemang funderar jag; kan jag själv sägas höra till i gruppen jag ska undersöka? Kusenbach hävdar samtidigt att det inte alltid är fördelaktikt att vara en insider (2011:8f). Att vara medlem i en viss kultur kan öppna dörrar, men är inte alltid desamma som att ha frikort till att kunna representera en hel grupp säger Faharani (Farahani 2010:121, Kusenbach 2011:8f). Intressegemenskap kan visst ge ingångar men betyder inte att man alltid delar värderingar och perspektiv med de man intervjuar (Kaijser 1999, 2011:55f). Ehn, Löfgren (2012:19-36) menar att olika verktyg används beroende på behov, kunskapsmål och fas. Från oktober arbetar jag som jourhavande etnograf med att samla webbsidor om AI-tjänster, nätartiklar och följa nyheter som berör AI-verktyg.
Dagligen observerar jag vad kontakter delar om AI i mina digitala flöden som LinkedIn och samtalar med min pojkvän som arbetar som data scientist med AI (Ehn, Löfgren 2012:19ff). Utifrån Kaijsers process för fältarbete (1999, 2011:43) är det nu jag orienterar mig i området. Jag fördjupar kunskapen genom att delta i webinars. Jag ordnar en fältdagbok utifrån Kaijser råd att tankar och ideer ständigt kommer och bör skrivas ned (Kaijser 1999, 2011:59f). Att gå tillbaka till anteckningar hjälper också senare analysera lärande, ordval och förstå varför beskrivningen blir som den blir (Pripp, Öhlander 1999, 2011:132). Djup förkunskap kan förenkla att fånga ett rikt material genom att vara en redan accepterad medlem av den grupp hen studerar (Kusenbach 2011:7f).
Jag förbereder mig genom att förstå vad AI praktiskt kan och inte kan göra via onlinekurser på Coursera, skapade av ai-pionjären Andrew Ng Deepmind (tillika grundare av Coursera). De ger översikt och struktur men också uppslag för att själv testa chatgpt. Jag prövar sammanfatta texter, dra ut kärnbudskap ur texter, göra förslag på planering, översätta. Dessutom låter jag chatgpt ställa frågor till mig, det blir en skriftlig autoetnografi utifrån mitt forsknings-PM. I detta blir jag som forskare, en del av min egen undersökning. Hyltén-Cavallius (1999, 2011:216) menar att forskare själva kan gå in i de sammanhang man studerar och skapa en inifrån-förståelse av teknologi till nätverk. Det handlar om en slags reflexivt teknikanvändning som att till exempel starta en egen blogg. Jag testar också tanka in mitt forsknings-PM med kunskapsmål och frågeställningar för att se hur väl chatgpt överensstämmer med mina egna tankar och får mer strukturerat och snabbare (men i betydligt stelare ordalag) tematisering och förslag på frågeställningar som svar. Faharanis ord”my research and its outcomes are shaped by my questions, my selections of the interview materials and the interviewees’ responses and what they assumed I should know” (Farahani 2010:118) får ytterligare en dimension. Hur påverkas den intervjuade av frågor som jag inte är upphov till?
Nu känner jag, tack vare min gedigna förberedande research själv till och kan kontrollera chatgpts förslag vilket också är en av de springande insikterna från förberedelserna, att chatgpt inte delar hur verktyget har kommit fram till svar samt i vissa fall med stark säkerhet kan hallucuinera och det problem som uppstår när datan som är bakgrund till svaret är okänd (Ng, Coursera 2023). Precis som informanterna senare nämner, erfar jag upplevelsen att AI-verktygen sparar tid, ger uppslag och ideer men behöver granskas och modifieras för användning.
Efter bearbetning landade jag slutligen i frågeteman som användning och behov, lärande och kunskapsdelning, arbetsrutiner och processer, samspel och samarbete, upplevelse och arbetskultur, samt etik och farhågor. Min intention är intervjuguiden ska vara vägledande men att jag ska förhålla mig öppen för nya intressanta teman och spår jag själv inte uppmärksammat därför ordnar jag intervjuns teman och input till frågor på separata papperslappar vilket gör att jag kan ”bläddra” mellan mina frågeteman med stödord under intervjun vid behov.
Hur du fångar ett tätt intervjumaterial som ger djup förståelse för AI-lärande
Intervjun startar i en konkret fråga om vilka AI-verktyg som testats eller använts som även ramar in kunskapsområdet men när jag gör några stödnoteringar märker jag att informanten reagerar på det med alltför stort intresse och lägger ned pennan på inrådan av Faharani (2010:118) och Kusenbach (2011:12) ) för att inte bryta flödet. Forskaren bör anteckna, även informella samtal och jag sammanfattar därför intervjun efteråt men hade kunnat göra det än mer detaljerat (Kaijser 1999, 2011:50) en lärdom är att planera intervjun så att orken för antecknande finns kvar efteråt (Kusenbach 2011:12).
I kvalitativa studier strävar du efter ett så innehållsrikt och nyansrikt material som möjligt mer än att prata med många (Öhlander 1999, 2011:30). Av intresse är bland annat plats, föremål, människor, vad som sägs, vad som görs (av vem), sinnesintryck (Pripp, Öhlander 1999, 2011:136). Det material som forskaren får ut i förhållande till kunskapsmålet bestämmer kvaliteten på en studie och avgör om materialet är värdefullt för djupare analys (Kaijser 1999, 2011:43). Informant 1:s återger funderingar i ett mer långsamt tempo som karaktäriseras av ett sökande efter orden, där tanken formulerar meningar stegvis och trevande byggs de långsamt upp steg för steg i en pågående reflektion.
Vid egna erfarenheter förstärks rösten, engagemanget och tonläget höjs och meningarna flyter in i varandra utan tydlig punkt. Röstläget betonar flera gånger ett slut genom att gå ned, han låter nästan låta litet trött. Den här vändningen tycks signalera att han inte ville utveckla ett resonemang mer och ”allmän” kunskap nästan repeteras upp istället. Under transkribering av samtalet framstår ett tydligt mönster av återupprepande sanningar, funderingar i stunden och delande av egna erfarenheter som signaleras i olika typer av berättandeteknik. Klein (1990:64) menar att systematisk transkribering hjälper oss vara observanta på sådana fenomen.
Vid ett tillfälle under intervjun uppfattade jag det som att informanten avbröt sig, mitt i en intressant passage, för att hämta ett glas vatten, svara på en viktig epost och den plötsliga tystnaden blev kanske en av de mest intressanta stunderna i samtalet. Som Farahani (2010:116) påpekar är tystnaden lika viktigt, vad det är vi gärna berättar och vad vi inte tar upp. Reflexivitet och tolkning Utifrån Kleins (Klein, 1990:45) metoder för transkribering skulle materialet kunna studeras utifrån hur ”jonglerande, sorterande och tolkande” visar hur former blir till social interaktion. Till exempel används i intervju 1 återkommande frasen, ”you know” – som ett sätt att inkludera mig, se till jag hänger med och frasen ”right” läggs till i slutet av förklaringar, som för att stämma av att jag instämmer i resonemanget.
Reflexivitet: Hur du själv som intervjuare påverkar intervjun
Jag hör också min egen nervositet på rostig engelska och inser under transkribering (som denna gång gjordes klassiskt manuellt, även om jag tror att här i vissa fall finns mycket att vinna på automatisera trots att du inte lär in och processer materialet lite djupt, men det är en annan studie). Min framställen förändras också beroende på informant. Jag söker en gemensam referenspunkt och är mer formell i relation till den äldre mannens erfarehet och i intervjun med en yngre kvinna hamnar jag i ett identifierande med mitt yngre jag. ”The ways in which the interviewee explicitly or implicitly constructs, or even deconstructs, a ‗ we’ during the course of interview is partially defined by the extent to which the interviewee (dis)identifies with the researcher as well as the community with which s/he is supposedly associated with. ” (Farahani 2010:116).
Den systematiska transkriberingen bidrar till att utvärdera hur jag arbetat som intervjuare (Klein, 1990:57) Min egen vilja att jobba i fältet innebär också att jag i viss mån är beroende av informanternas gillande och gärna själv vill göra ett gott intryck. Faharani beskriver ” …how research participants position us whilst we are busy positioning them. ” (Farahani 2010:124). Mina trevliga samtal med informanterna kan även ses som ett professionellt nätverkande där det pågår ett undersökande av positioner och roller för hur vi ska förhålla oss till varandra. Vi medverkar i ett samspel. Som Pripp (1999, 2011:75) lyfter, biter vi inte gärna den hand som föder oss. Det är därför bra att reflektera kring hur man är positionerad i sin egen research, genom att praktisera ”self-reflexivity ” säger Faharani (2010:116f) och trycker på vikten av ”intersubjective reflexivity ” att se på hur maktrelationer påverkar val av ämnen, metoder och metodologi. Det färdiga transkriptet blir en artifakt i sig, som vidare kan få ett eget liv (Klein, 1990:45).
Med oss behöver vi bära att världen alltid beskrivs ur något form av perspektiv och ”forskaren skapar sitt material” (Öhlander 1999, 2011: 24f,30). Självreflektionen pågår därför ständigt och kan aldrig utgöra fullständig sanning menar Farahani ( 2010:116). ” Med fler intervjuer hade mönster kunnat skönjas (Kaijser 1999, 2011:53).
En öppnad dörr till att förstå AI-lärande
De två intervjuerna fungerar som en pilotstudie för att som Kaijser beskriver, hjälpa till med frågor om vad mer jag vill veta (1999, 2011:43f). Förhoppningsvis finns möjlighet att återvända till området vid senare tillfälle. Vid skrivandet kan behov av kompletteringar uppstå, därför är det bättre att se sitt arbete som en ”lägesbeskrivning”. I början kan det breda och öppna förhållhållningsättet istället fokuseras till sökpunkter, för att fördjupa kunskapen om det man vill veta mer om (Kaijser 1999, 2011:53).
Referenser
Litteratur
Berg M. (2015). Netnografi - att forska om och med internet: Sverige: Studentlitteratur
Ehn, B. Löfgren O. (2012). Kulturanalytiska verktyg: Sverige: Gleerups Utbildning AB.
Fägerborg, E. 2011. Lars Kaijser. Magnus Öhlander (red). Etnologiskt fältarbete. Sverige.
Studentlitteratur Lund.
Hyltén-Cavallius, S. 2011. Lars Kaijser. Magnus Öhlander (red). Etnologiskt fältarbete. Sverige.
Studentlitteratur Lund.
Kaijser, L. 2011. Lars Kaijser. Magnus Öhlander (red). Etnologiskt fältarbete. Sverige.
Studentlitteratur Lund.
Kusenbach, M. (2003). Street phenomenology: The go-along as ethnographic research tool.
Ethnography. 4(3), pp.455–485.
Naidoo, L. 2010. Education Without Borders: Diversity in a Cosmopolitan Society. United
States: Nova Science Publishers, Incorporated.
Pripp, O. 2011. Lars Kaijser. Magnus Öhlander (red). Etnologiskt fältarbete. Sverige.
Studentlitteratur Lund.
Silvén, E. 2011. Lars Kaijser. Magnus Öhlander (red). Etnologiskt fältarbete. Sverige.
Studentlitteratur Lund.
Öhlander, M. 2011. Lars Kaijser. Magnus Öhlander (red). Etnologiskt fältarbete. Sverige.
Studentlitteratur Lund.
Tidsskriftsartikel
Klein, Barbro 1990.
73, nr. 2.
“Transkribering är en analytisk akt”
. RIG- Kulturhistorisk Tidskrift, vol.
https://journals.lub.lu.se/rig/article/view/8274/7447
Kurser
Ng, A. Coursera( 2023): AI for everyone
https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/
November 2023
Ng, A. Coursera( 2023): Generative AI for Everyone
https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone?utm_campaign=genai4e-launch&u
tmmedium=institutions&utmsource=deeplearning-ai
November 2023
Rapporter
Rapporten Svenskarna och Internet (2023)
https://svenskarnaochinternet.se/utvalt/svenskarna-och-ai/
December 2023
Seminarium
Datavisualisering
https://www.goto10.se/event/datavisualisering/
14 November
Webinars
Kickstart AI, Almi Malmö
https://us06web.zoom.us/j/84029289229?pwd=egAp6F8fzPtHGzydQlKE0PNIuPxbHw.biStvj
QnMZUKlNBX
4 Oktober
SIS (Svenska institutet för standarder) Navigera i AI-landskapet: möjligheter och utmaningar:
https://sis.zoom.us/j/88953742904?pwd=OuCVN5nLrnmJVRsaXk9sTWlr6GQsAB.1
27 November 2023
Human-Centered Design for AI
https://us02web.zoom.us/w/87956092524?tk=KDNuOHTgvX1aEt2jFgdRpO8KmoSqdQkBowYpRv
BaX5M.DQUAAAAUepd2bBZSSkxUZWIxelRvTzlWUXk4aEJrMlNBAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAA&uuid=WN_hvsxVSMBSK2VYXAwHADcWw
7 December
Podd
Wärnestål, P. Design av AI-drivna tjänster & human centered AI - Pontus Wärnestål, service
designer och docent på Högskolan i .AI podcast
Halmstadhttps://podcasts.apple.com/se/podcast/ai-f%C3%B6r-ledare-och-cxo-er/id15549849
51?i=1000595418360
