Koding er best utan KI

14. august 2026. Av Nils N. Haukås.

Difor bruker Builder Heart ikkje kunstig intelligens (KI) til programvareutvikling.

Avklaringar #

Koding: Programmering for utvikling av programvare.

Store språkmodeller (LLM): Programmer som ut i frå ein gitt input genererar ein statistisk plausibel output. Både input og output kan vere i form av tekst, lyd eller bilete.

Kunstig intelligens (KI): Eit ullent omgrep som kan referere til ulike teknologiar frå 60-talet til notida med innebakt kunnskap. På folkemunne i dag har ordet KI blitt synonymt med ordet LLM. Når folk seier at dei bruker KI eller er kritisk til KI så er det mest sannsynleg LLMs dei eigentleg pratar om. Dette innlegget følger difor samme praksis og bruker ordet KI når LLM eller språkmodell teknisk sett hadde vore meir rett .

Dette innlegget problematiserar bruk av LLMs for KI-assistert og generativ programvareutvikling.

Den øvrige KI-næringa blir også kritisert.

Respekt for naturen #

Vi lever i ein natur- og klimakrise. Kvart år markeres «earth overshoot day» som er den dagen der vårt ressursforbruk overstiger planeten sin evne til å fornye desse ressursane. Vi utviklarar har lengje blitt indoktrinert i marknadsførings-paradigmet rundt «skyen» som ein plass der datakraft er ubegrensa. Men all koden vår køyrer til slutt på ei fysisk maskin ein plass.

Det globale KI-eventyret har resultert i ei massiv utbygging av datasenter over heile verda. Desse datasentrene legg beslag på dyrebar straum, vatn og verdifulle mineraler. I skrivande stund har vi 61 kommersielle datasenteroperatørar fordelt på 115 datasenter (kjelde). I følge Sintef-forskar Erik Johannes Husom er KI faktisk «vår tids digitale klimaversting».

Mange fleire datasenter er planlagt å bli bygd ut fordi utbygjarane seier at det er eit skrikande behov etter regnekraft for KI. Forkjemperane seier at dette vil skape mange nye arbeidsplassar, men Fafo publiserte nyleg eit skriv som tyder på at datasenternæringa har ei beskjeden sysselsetting.

Vi har å gjere med ei KI-behovsboble skriv journalist Ed Zitron (video-kortversjon). All datasenterutbygginga skapar eit tilsynelatande behov i næringskjeden som utløser stadig høgare verdivurderingar av KI-selskap, men denne utbygginga er driven av sirkulærfinansiering og massiv gjeld – ikkje reelle kundebehov. Nyleg kom det fram at selskapa Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft og Oracle har samla sett opparbeida seg 1.6 trillionar dollar i gjeld på datasenter-investeringar.

Når norske Tydal Data Center annonserer ein kontrakt på 45 milliardar fordelt over 16 år med Anthropic må ein hugse på at Anthropic står i fare for å vere konkurs innen 1-2 år. Både Anthropic og OpenAI har frykteleg mykje gjeld og ingen profitt å vise til fordi inntektene bleiknar i forhold til deira massive utgifter.

Tyngdeloven er i dag oppheva på børsen og aksjekurser relatert til KI er ikkje kopla til reell inntening, men lovnader om ein skyhøg framtidig profitt. Dette gjer det vanskeleg å argumentere mot selskaper som OpenAI og Anthropic fordi dei har så sinnsvakt høge verdivurderinger. På den eine sida kan ein sei at KI-næringa må få segle sin eiga sjø på børsen heilt til KI-bobla sprekk, men på den andre sida så rekk KI-næringa å øydeleggje frykteleg mykje natur og samstundes øydeleggje liva til veldig mange menneske før børsfesten er over. Difor kan vi ikkje ha ein «la oss vente å sjå»-haldning til den hodelause utbygginga av KI-datasenter.

Hjernen har godt av trening #

I juni 2026 publiserte det prestisjetunge Nature ein artikkel som peikte på fleire studier der subjektene opplevde både læringsproblem og kunnskapsforvitring grunna KI-bruk (PDF uten betalingsmur). I ein studie av erfarne kreftleger fann dei at bruk av KI-verktøy hadde ført til ei nedsatt evne til å finne kreft uten KI-assistanse. I ein annan studie av 52 systemutviklarar blei dei spurd om å løyse ei enkel kodeoppgåve der berre halvparten fekk bruke KI til dette. Etterpå fekk alle utviklarane spørsmål om kodebasen og feilsøking av denne der KI-brukarane gjorde det markant dårlegare.

I 2025 publiserte METR ein studie av 16 fri programvare-utviklarar der deltakarane fekk randomisert tilgang på KI til å løyse oppgåver relatert til kodebasar dei hadde god kjennskap til. Desse utviklarane sjølvrapporterte at KI gjorde dei 20% raskare, men faktum var at oppgåvene løyst med KI tok 19% lengre tid. METR publiserte ein oppdatering av denne studien i 2026 og resultata tyder på at utviklarar moglegvis har ein auka produktivitet grunna KI, men forskarane seier også at 2026-studien har svakheter som at no er det ein betydeleg auke av utviklarar som avstår frå KI-bruk.

I fri programvare-røyrsla ser vi no fleire ta avstand frå KI som Zig-miljøet og Codeberg-miljøet. Desse miljøene har erfart at KI-bruk vanskeleggjer samarbeid og utgjer ei sløsing av maskinressursar og utviklar-tid. Videre ser ein no tiltak som Vim Classic og Human Emacs for å sikre langsiktig kodekvalitet gjennom LLM-fri utvikling.

I ein studie av Flathub som er ein plattform for publisering av applikasjonar såg ein at 73% av applikasjonane produsert ved hjelp av KI blei forlatt av den originale forfattaren. Denne trenden med kortliva kode lagd med KI er ein trend som Codeberg-utviklarane også noterte seg i sin grunngjeving for KI-nekt. Moglegvis tyder dette på at KI let folk lage applikasjonar raskt, men at det er vanskeleg å videreutvikle desse applikasjonane over lengre tid.

Hjernen utviklar seg gjennom heile livet og blir flinkare på å takle utfordringar vi gir den (nevroplastisitet). Difor må vi ha i mente nøyaktig kva for oppgåver vi vel å outsource vekk til KI. Mange seier at ein må bruke KI til automatisere vekk enkle og kjedsommelige oppgåver. Men samtidig så må ein hugse på at det er nettopp gjennom å takle enkle oppgåver at hjernen byggjer opp evna til å takle tyngre oppgåver. Løysing av både enkle og vanskelege oppgåver er også slik ein held hjernen skarp.

Å bruke KI til programmering kan absolutt vere mentalt krevjande. Men blir vi eigentleg flinkare til å programmere, eller blir vi kun gode til å bruke desse KI-verktøya som pratar så fint til oss? Faktisk melder fleire utviklarar om at dei kjenner på ei form for KI-utbrentheit (kjelde 1, kjelde 2). Nokon vil kanskje hevde at vi er ansatt først og fremst for å skrive mest mogleg kode på kortast mogleg tid og at vi difor må bruke KI. Men den synkande kjensla som får mange utviklarar til å slutte med KI peiker kanskje på ein djupare erkjenning om at vi eigentleg ikkje blir særleg meir produktive med KI.

Frå eit naturperspektiv og frå eit langsiktig arbeidstakarperspektiv så er det mykje som taler for at vi bør avstå frå å bruke KI til teknologiutvikling. For kunder vil dette bety at IT-prosjekter kan bruke litt lengre tid på å komme i gang, men fordelen er at slike prosjekter lettere vil la seg videreutvikle over mange år og difor få ein lågare totalkostnad over levetida til teknologien. Det er nettopp difor Builder Heart vel å ikkje bruke KI til programvareutvikling.

Bra for naturen, bra for arbeidaren og bra for kunden.

Andre skuggesider ved KI #

Det er også andre skuggesider ved KI som er viktig å nemne:

KI-teknologi blir brukt til krigføring og overvaking med stor aksept for feilmarginer (stopkiller.ai).
KI-selskapa sin forretningsmodell er bygd på stolen åndsverk (giveupgithub.org).
Treningsdataene til KI må katalogiserast av uttalige lågtlønnte data-arbeidarar. Med andre ord så kan KI ikkje eksistere utan menneskeleg, lågtlønnt arbeidskraft.
Når KI-bobla sprekk så vil vi bli sitjande igjen med mykje KI-maskinvare som det vil vere vanskeleg å bruke til andre formål. Vi har allereie eit stort problem med e-avfall globalt, og kassert KI-maskinvare vil drastisk intensivere dette problemet.

Takk til Jonas J. Solsvik for korrektur.

Denne teksten er lisensiert under CC-BY 4.0.