Klakør!?
KI som smisker
Marte og Sigurd i Mymiks AS.
Smisking, jatting, etterplapring, spyttslikking, sleiking, ja‑holdning, hoffmentalitet, føyelighet, medstrømsmentalitet, medløperi, klakørvirksomhet, sykofanteri, smiger, nikkedukkementalitet, ukritisk enighet. Kjært barn har mange navn, og vi har ingen problemer med å se det hos andre. Kollegaen som lyser opp når sjefen kommer inn, men blir kort og avvisende mot vikaren, er lett å avsløre. Vi merker det umiddelbart når noen prøver å tekkes oppover.
Sosialpsykologen Roos Vonk viste hvor raskt vi feller slike dommer. I et av hennes studier trengte deltakerne knapt noe informasjon før de konkluderte med at en person brukte smiger av strategiske grunner. Men så gjorde hun noe interessant: Hun snudde situasjonen. I stedet for at deltakerne skulle observere smiger hos andre, fikk de smigeren rettet mot seg selv.
Da forsvant skarpsynet. Den samme type ros som virket kalkulert når den traff en tredjepart, ble plutselig oppfattet som oppriktig når den traff deltakerne selv. Vi er raske til å mistenke smiger når vi står på utsiden, men nesten hjelpeløse når vi står i sentrum av den. Personen som roste gikk fra å bli merket som opportunist til å fremstå som en som «hadde god smak» og «så kvalitet». Smiger er ikke bare en sosial strategi. Det er et speil som viser hvor lett vi lar oss påvirke når bekreftelsen treffer akkurat der vi ønsker å bli sett.
Så lærte vi opp maskiner ved å vise mennesker flere svar av gangen og la dem peke på det de likte best. KI-språkmodeller (eller chatboter som ChatGPT, Claude, Gemini, etc.) tok altså opp i seg inntrykk av at man får svar fra en sterkt empatisk og sympatiserende partner på andre siden. Kritikken av dette har vært at responsen fra slike chatboter kan grense opp til det som kan beskrives som smisking (overdreven enighet og ros), jatting og medløperi (det å følge strømmen uten motstand).
Skaden ligger i gjentakelsen. Vi leter etter det som støtter det vi allerede tror, og en KI som alltid finner det for oss gjør jobben lettere. Konspirasjonsteorier vokser når ingen foreslår en annen forklaring. Avstanden mellom folk blir større når ingen legger fram det motsatte synet. Vi blir sikrere på oss selv, uten å ha blitt klokere.
Dette er målt. Høsten 2025 lot en forskergruppe over 3000 personer snakke kort med enten en medgjørlig eller en uenig KI. De som fikk medhold ble mer bastante i saken sin, og de vurderte seg selv som mer intelligente og mer empatiske enn folk flest etterpå. De oppfattet også den medgjørlige KI-en som nøytral, og den uenige som farget.
I februar 2026 satte forskere ved MIT og University of Washington opp en matematisk modell av en bruker som resonnerer helt korrekt hele veien. Selv den brukeren havner i en spiral av overbevisninger som ikke stemmer, bare KI-en er medgjørlig nok. De testet to opplagte mottiltak i modellen: Å hindre maskinen i å finne på ting, og å fortelle brukeren på forhånd at den smisker. Ingen av delene stoppet spiralen.
Det siste er verdt å stoppe opp ved. Å vite om smiskingen hjelper, men det er ikke nok. Det er noe av det samme Vonk fant hos mennesker, bare regnet ut på nytt i en maskin.
Vi lærte altså maskinene opp på vår egen gamle svakhet. Og nå snakker vi med dem selv. Barna våre snakker med dem.
Det er en god grunn til å være skeptisk til KI-leker. Vi er skeptiske selv, og vi lager en. Advarsler alene holder ikke, indikerer MIT-modellen. Da må resten ligge i hvordan tingen er bygget, og i hva barnet selv klarer å oppdage.
Kritisk tenkning øver barn opp ved å legge merke til ting selv. Et barn som registrerer at en stemme alltid gir det rett, og stusser over det, har fått tak i noe det får bruk for lenge etter at leken er lagt vekk! Dette er ikke isolert til KI. Det er en del av det å lære seg hvordan man manøvrerer i verden og det å håndtere folk.
Kilder
Forskningen på mennesker
- Vonk (1998): slimeffekten
- Vonk (2002): hvorfor smisking virker på den det gjelder
- Chan og Sengupta (2010): skryt virker selv når du gjennomskuer det
Forskningen på KI