Sturla er tilbake fra Thailand. Har møtt Jesus på evangeliesenteret og deler viktig bibelvers og annen trivia som du kan ta med deg på søndagens gudstjeneste.

Sturla er tilbake fra Thailand. Har m&oslash;tt Jesus p&aring; evangeliesenteret og deler viktig bibelvers og annen trivia som du kan ta med deg p&aring; s&oslash;ndagens gudstjeneste.

Skravleklassen

Vitnesbyrd

I denne episoden utforsker vi skjæringspunktet mellom avansert maskinlæring, anvendt etikk og sosiopolitisk transformasjon. Vi har besøk av Preben Monteiro-Ness, en ledende kapasitet innen AI-sikkerhet for å dekonstruere mekanismene bak moderne nevrale nettverk og de systemiske risikoene som følger i kjølvannet av superintelligens.

Sentrale tekniske begreper
Explainable AI (XAI): Feltet innen kunstig intelligens som søker å gjøre maskinlæringsmodellers beslutningsprosesser transparente og forståelige for mennesker. Essential for å unngå "snø-bias" (hvor modellen identifiserer en hund som en husky kun basert på bakgrunnen).
World Models: En tilnærming der AI-en bygger en intern, abstrakt representasjon av det fysiske eller konseptuelle miljøet den opererer i, snarere enn bare å utføre statistiske sannsynlighetsberegninger på sekvensielle data.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): En treningsmetode hvor menneskelige operatører rangerer modellens svar for å finjustere dens sosiale og faglige kompetanse.
Zero Marginal Cost Society: En økonomisk teori (popularisert av Jeremy Rifkin) om en fremtid der kostnaden ved å produsere en ekstra enhet av en vare eller tjeneste nærmer seg null, drevet av automatisering og AI.

Filosofiske og litterære referanser
Kants Kategoriske Imperativ: Drøftet i lys av AI-ens intensjonalitet; er en handling moralsk hvis den utføres av riktige grunner, eller er resultatet det eneste som teller?
Bostroms "Paperclip Maximizer": Et tankeeksperiment som illustrerer risikoen ved feiljusterte mål (alignment problem), hvor en superintelligens kan ødelegge verden i et forsøk på å utføre en triviell oppgave.
Alasdair MacIntyre & Telos: Diskusjon rundt menneskelivets formål (telos) i en post-arbeid-æra.
Oppenheimer-analogien: En refleksjon over det teknologiske "point of no return" og behovet for globalt samarbeid for å unngå eksistensiell risiko.

Kulturelle nedslagspunkter
Satanisme og AI-protopia: En anekdotisk analyse av hvordan visjoner om kunstig intelligens har manifestert seg i subkulturer på Grünerløkka lenge før LLM-revolusjonen.
Steinerskole-utopien: En metafor for et samfunn fokusert på kreativitet, smal kunst og menneskelig samhandling fremfor industriell produktivitet.
Sora og AI-generert video: Status for nåværende generative modeller for levende bilder og de tekniske begrensningene knyttet til minne og beregningskraft (compute).

Anbefalt litteratur:
Nick Bostrom: Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies
Jeremy Rifkin: The Zero Marginal Cost Society
Alasdair MacIntyre: After Virtue

I denne episoden utforsker vi skj&aelig;ringspunktet mellom avansert maskinl&aelig;ring, anvendt etikk og sosiopolitisk transformasjon. Vi har bes&oslash;k av&nbsp;Preben Monteiro-Ness, en ledende kapasitet innen AI-sikkerhet for &aring; dekonstruere mekanismene bak moderne nevrale nettverk og de systemiske risikoene som f&oslash;lger i kj&oslash;lvannet av superintelligens.
<hr>
Sentrale tekniske begreper
<ul>
<li>Explainable AI (XAI):&nbsp;Feltet innen kunstig intelligens som s&oslash;ker &aring; gj&oslash;re maskinl&aelig;ringsmodellers beslutningsprosesser transparente og forst&aring;elige for mennesker. Essential for &aring; unng&aring; "sn&oslash;-bias" (hvor modellen identifiserer en hund som en husky kun basert p&aring; bakgrunnen).</li>
<li>World Models:&nbsp;En tiln&aelig;rming der AI-en bygger en intern, abstrakt representasjon av det fysiske eller konseptuelle milj&oslash;et den opererer i, snarere enn bare &aring; utf&oslash;re statistiske sannsynlighetsberegninger p&aring; sekvensielle data.</li>
<li>RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback):&nbsp;En treningsmetode hvor menneskelige operat&oslash;rer rangerer modellens svar for &aring; finjustere dens sosiale og faglige kompetanse.</li>
<li>Zero Marginal Cost Society:&nbsp;En &oslash;konomisk teori (popularisert av Jeremy Rifkin) om en fremtid der kostnaden ved &aring; produsere en ekstra enhet av en vare eller tjeneste n&aelig;rmer seg null, drevet av automatisering og AI.</li>
</ul>
Filosofiske og litter&aelig;re referanser
<ul>
<li>Kants Kategoriske Imperativ:&nbsp;Dr&oslash;ftet i lys av AI-ens intensjonalitet; er en handling moralsk hvis den utf&oslash;res av riktige grunner, eller er resultatet det eneste som teller?</li>
<li>Bostroms "Paperclip Maximizer":&nbsp;Et tankeeksperiment som illustrerer risikoen ved feiljusterte m&aring;l (alignment problem), hvor en superintelligens kan &oslash;delegge verden i et fors&oslash;k p&aring; &aring; utf&oslash;re en triviell oppgave.</li>
<li>Alasdair MacIntyre &amp; Telos:&nbsp;Diskusjon rundt menneskelivets form&aring;l (telos) i en post-arbeid-&aelig;ra.</li>
<li>Oppenheimer-analogien:&nbsp;En refleksjon over det teknologiske "point of no return" og behovet for globalt samarbeid for &aring; unng&aring; eksistensiell risiko.</li>
</ul>
Kulturelle nedslagspunkter
<ul>
<li>Satanisme og AI-protopia:&nbsp;En anekdotisk analyse av hvordan visjoner om kunstig intelligens har manifestert seg i subkulturer p&aring; Gr&uuml;nerl&oslash;kka lenge f&oslash;r LLM-revolusjonen.</li>
<li>Steinerskole-utopien:&nbsp;En metafor for et samfunn fokusert p&aring; kreativitet, smal kunst og menneskelig samhandling fremfor industriell produktivitet.</li>
<li>Sora og AI-generert video:&nbsp;Status for n&aring;v&aelig;rende generative modeller for levende bilder og de tekniske begrensningene knyttet til minne og beregningskraft (compute).</li>
</ul>
<hr>
Anbefalt litteratur:
<ul>
<li>Nick Bostrom:&nbsp;Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies</li>
<li>Jeremy Rifkin:&nbsp;The Zero Marginal Cost Society</li>
<li>Alasdair MacIntyre:&nbsp;After Virtue</li>
</ul>

Steiner-skole for roboter 

Introduksjon: Identifikasjonsproblemet i RealsatsenI dagens episode beveger vi oss i skjæringspunktet mellom mikroatferd og makroøkonomiske responskurver. Med referanse til Martin Blomhoff Holms forskning på pengepolitisk transmisjon, spør vi: Er den norske styringsrenten et effektivt instrument, eller er den i ferd med å miste sin potens?  Vi diskuterer hvordan husholdningenes konsumrespons ikke bare styres av intertemporal substitusjon, men av norske gjeldsstrukturer.Del 1: Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment Slettebø observerer at vi sjelden har sett et ledighetsnivå så lavt at det i seg selv har akselerert inflasjonen dramatisk.
Frontfagsmodellen som buffer: Slettebø forklarer at denne modellen holder lønnsveksten i makro "ganske i sjakk", noe som maskerer de tradisjonelle signalene i arbeidsmarkedet. 
Lønnskompresjon: Vi analyserer Aukrusts todelingsmodell (Frontfagsmodellen). Når lønnsforskjellene er små, subsidieres høyproduktive bedrifter, mens lavproduktive næringer prises ut.
Produktivitets-paradokset: Hvis AI tar over middelklassens oppgaver, vil vi da se en reallokering av arbeidskraft i skjermet sektor, eller vil de institusjonelle barrierene i Norge føre til økt lediggang?
Den norske modellen har lenge nytt godt av et eksepsjonelt bytteforhold (billig import, dyr olje). Nå som dette "Gullhår-scenarioet" svekkes, må vi spørre om vår modell for sysselsetting fortsatt holder vann. 
Reaksjonsfunksjonen: Vi observerer en asymmetri i politikken: Norges Bank strammer inn via likviditetskanalen for å disiplinere valutamarkedet, mens Stortinget responderer med ekspansiv finanspolitikk (reduserte barnehagepriser, strømstøtte) for å beskytte husholdningenes disponible inntekt. Og betyr dette at norske barnefamilier kan vente seg et aldri så lite jule-gratisial nå som renta skal videre opp?

Sentrale teoretiske pilarer i denne episoden:
Likviditetskanalen: Hvordan flytende rente gjør at styringsrenten treffer disponibel inntekt umiddelbart i Norge, i motsetning til land med fastrentestrukturer.
Lønnskompresjon og Reallokering: Samspillet mellom Moene-effekten (produktivitetsfremmende lønnsstruktur) og risikoen for strukturelt utenforskap når teknologiske sjokk (AI) treffer skjermet sektor.

Dette notatet fungerer som et akademisk supplement til episoden og binder sammen de teoretiske innsiktene fra Martin Blomhoff Holm med den dagsaktuelle økonomiske debatten.

Introduksjon: Identifikasjonsproblemet i RealsatsenI dagens episode beveger vi oss i skj&aelig;ringspunktet mellom mikroatferd og makro&oslash;konomiske responskurver. Med referanse til Martin Blomhoff Holms forskning p&aring;&nbsp;pengepolitisk transmisjon, sp&oslash;r vi: Er den norske styringsrenten et effektivt instrument, eller er den i ferd med &aring; miste sin potens?&nbsp; Vi diskuterer hvordan husholdningenes konsumrespons ikke bare styres av intertemporal substitusjon, men av norske gjeldsstrukturer.Del 1: Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment&nbsp;Sletteb&oslash; observerer at vi sjelden har sett et ledighetsniv&aring; s&aring; lavt at det i seg selv har akselerert inflasjonen dramatisk.
<ul>
<li>Frontfagsmodellen som buffer:&nbsp;Sletteb&oslash; forklarer at denne modellen holder l&oslash;nnsveksten i makro "ganske i sjakk", noe som maskerer de tradisjonelle signalene i arbeidsmarkedet.&nbsp;</li>
<li>L&oslash;nnskompresjon:&nbsp;Vi analyserer Aukrusts todelingsmodell (Frontfagsmodellen). N&aring;r l&oslash;nnsforskjellene er sm&aring;, subsidieres h&oslash;yproduktive bedrifter, mens lavproduktive n&aelig;ringer prises ut.</li>
<li>Produktivitets-paradokset:&nbsp;Hvis AI tar over middelklassens oppgaver, vil vi da se en reallokering av arbeidskraft i skjermet sektor, eller vil de institusjonelle barrierene i Norge f&oslash;re til &oslash;kt lediggang?</li>
<li>Den norske modellen har lenge nytt godt av et eksepsjonelt bytteforhold (billig import, dyr olje). N&aring; som dette "Gullh&aring;r-scenarioet" svekkes, m&aring; vi sp&oslash;rre om v&aring;r modell for sysselsetting fortsatt holder vann.&nbsp;</li>
<li>Reaksjonsfunksjonen:&nbsp;Vi observerer en asymmetri i politikken: Norges Bank strammer inn via likviditetskanalen for &aring; disiplinere valutamarkedet, mens Stortinget responderer med ekspansiv finanspolitikk (reduserte barnehagepriser, str&oslash;mst&oslash;tte) for &aring; beskytte husholdningenes disponible inntekt. Og betyr dette at norske barnefamilier kan vente seg et aldri s&aring; lite jule-gratisial n&aring; som renta skal videre opp?</li>
</ul>
<hr>
Sentrale teoretiske pilarer i denne episoden:
<ol>
<li>Likviditetskanalen:&nbsp;Hvordan flytende rente gj&oslash;r at styringsrenten treffer disponibel inntekt umiddelbart i Norge, i motsetning til land med fastrentestrukturer.</li>
<li>L&oslash;nnskompresjon og Reallokering:&nbsp;Samspillet mellom Moene-effekten (produktivitetsfremmende l&oslash;nnsstruktur) og risikoen for strukturelt utenforskap n&aring;r teknologiske sjokk (AI) treffer skjermet sektor.</li>
</ol>
<hr>
Dette notatet fungerer som et akademisk supplement til episoden og binder sammen de teoretiske innsiktene fra Martin Blomhoff Holm med den dagsaktuelle &oslash;konomiske debatten.

Olav Slettebø forklarer NAIRU

Gjest: Martin Blomhoff Holm, samfunnsøkonom og forsker ved Universitetet i Oslo. Tema: Pengepolitisk transmisjon, heterogenitet i husholdningenes konsumrespons og frontfagsmodellens generelle likevektseffekter.

Episodebeskrivelse

Hvorfor er den norske styringsrenten et «mysterium»? I denne episoden av Skravleklassen beveger vi oss forbi overskriftene og inn i kjernen av makroøkonomisk identifikasjonsproblematikk. Sammen med Martin Blomhoff Holm utforsker vi hvordan økonomer forsøker å isolere effekten av eksogene pengepolitiske sjokk – de sjeldne tilfellene der sentralbanken endrer renten på en måte som ikke er en direkte, forutsigbar respons på økonomiske nøkkeltall.

Samtalen tar utgangspunkt i Holms banebrytende tilgang til høyoppløselige kort- og transaksjonsdata. Dette datasettet fungerer som et «makroøkonomisk mikroskop» som lar oss observere i sanntid hvordan ulike husholdninger reagerer på renteendringer. Vi diskuterer skillet mellom forventningskanalen (hvorvidt vi endrer atferd basert på hva Ida Wolden Bache sier) og likviditetskanalen (hvorvidt vi endrer atferd fordi kontoen faktisk tømmes).

Skravleklassen lanserer et dristig et økonomisk eksperiment: Kunne sentralbanksjefen overtales til å påføre Norge et massivt, vilkårlig makrosjokk, kun for å gi forskerne de perfekte dataene for å kartlegge befolkningens sanne responskurve?

Vi runder av med en kritisk analyse av Frontfagsmodellen. I en tid med ekstrem lønnsomhet i oljeservice og forsvarsindustri, ser vi på hvordan koordinert lønnsfastsettelse påvirker reallokering av arbeidskraft og om modellen fungerer som et nødvendig nominelt anker eller en kilde til strukturell misallokering.

 

 


Det teoretiske rammeverket (Shownotes)


01:30 – Jakten på det eksogene sjokket Hvorfor identifikasjon er makroøkonomens største utfordring. Om forskjellen på systematiske renteendringer (endogenitet) og uventede innovasjoner i pengepolitikken.
08:45 – Mikrodata som makroverktøy Bruk av transaksjonsdata fra 2006 til i dag for å dekomponere konsumresponsen. Hvordan skille mellom intertemporal substitusjon (spare vs. forbruke) og rene likviditetsbegrensninger?
15:20 – Eksperimentet: «Bache-sjokket» Det ultimate felteksperimentet: Kan vi indusere et kontrollert makrosjokk for vitenskapens skyld?
28:10 – Forventningsdannelse og Lucas-kritikken Hvordan danner husholdninger forventninger i en verden preget av politisk støy og usikkerhet rundt sentralbankens uavhengighet?
42:00 – Arbeidsmarkedets likevekt og NAIRU En diskusjon om den strukturelle arbeidsledigheten. Kan økt lønnsspredning redusere friksjoner og senke NAIRU gjennom mer effektiv reallokering av human kapital?
55:15 – Frontfagsmodellen under press Aukrusts todelingsmodell møter 2026-økonomien. Når produktivitetsveksten i frontfaget (oljeservice) er asymmetrisk høy, hvordan påvirker det prisstabiliteten i skjermet sektor?
1:10:45 – Valutakursen som transmisjonskanal Intervensjonsteori, «dirty pegs» og devalueringens historie. Hvorfor sitter det så langt inne for politikere å intervenere i kronemarkedet?
1:25:30 – Epistemisk ydmykhet og modellering Hvorfor man aldri skal være «gift med modellen sin». Om økonomiske modeller som heuristiske verktøy fremfor absolutte sannheter.


 


Sentrale begreper nevnt i episoden


Eksogene sjokk: Variabler som oppstår utenfor det økonomiske systemet som modelleres, men som påvirker det (f.eks. uventede politiske vedtak).
Informasjonskanalen: Teorien om at sentralbankens renteendring signalerer skjult informasjon om den fremtidige økonomiske tilstanden.
NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment): Det spesifikke nivået av arbeidsledighet der inflasjonen er stabil.
Liquidity Constraints: Når individers konsum er bundet til løpende inntekt snarere enn livstidsformue, noe som gjør dem ekstremt sensitive for renteendringer.


Frontfagsmodellen: Et koordineringssystem for lønnsdannelse som sikrer at lønnsveksten nasjonalt ikke overstiger det konkurranseutsatt industri kan tåle.

Gjest: Martin Blomhoff Holm, samfunns&oslash;konom og forsker ved Universitetet i Oslo. Tema: Pengepolitisk transmisjon, heterogenitet i husholdningenes konsumrespons og frontfagsmodellens generelle likevektseffekter.
Episodebeskrivelse
Hvorfor er den norske styringsrenten et &laquo;mysterium&raquo;? I denne episoden av Skravleklassen beveger vi oss forbi overskriftene og inn i kjernen av makro&oslash;konomisk identifikasjonsproblematikk. Sammen med Martin Blomhoff Holm utforsker vi hvordan &oslash;konomer fors&oslash;ker &aring; isolere effekten av eksogene pengepolitiske sjokk &ndash; de sjeldne tilfellene der sentralbanken endrer renten p&aring; en m&aring;te som ikke er en direkte, forutsigbar respons p&aring; &oslash;konomiske n&oslash;kkeltall.
Samtalen tar utgangspunkt i Holms banebrytende tilgang til h&oslash;yoppl&oslash;selige kort- og transaksjonsdata. Dette datasettet fungerer som et &laquo;makro&oslash;konomisk mikroskop&raquo; som lar oss observere i sanntid hvordan ulike husholdninger reagerer p&aring; renteendringer. Vi diskuterer skillet mellom forventningskanalen (hvorvidt vi endrer atferd basert p&aring; hva Ida Wolden Bache sier) og likviditetskanalen (hvorvidt vi endrer atferd fordi kontoen faktisk t&oslash;mmes).
Skravleklassen lanserer et dristig et &oslash;konomisk eksperiment: Kunne sentralbanksjefen overtales til &aring; p&aring;f&oslash;re Norge et massivt, vilk&aring;rlig makrosjokk, kun for &aring; gi forskerne de perfekte dataene for &aring; kartlegge befolkningens sanne responskurve?
Vi runder av med en kritisk analyse av Frontfagsmodellen. I en tid med ekstrem l&oslash;nnsomhet i oljeservice og forsvarsindustri, ser vi p&aring; hvordan koordinert l&oslash;nnsfastsettelse p&aring;virker reallokering av arbeidskraft og om modellen fungerer som et n&oslash;dvendig nominelt anker eller en kilde til strukturell misallokering.
&nbsp;
&nbsp;
<hr>
 Det teoretiske rammeverket (Shownotes)
<ul>
<li dir="ltr" aria-level="1">
01:30 &ndash; Jakten p&aring; det eksogene sjokket Hvorfor identifikasjon er makro&oslash;konomens st&oslash;rste utfordring. Om forskjellen p&aring; systematiske renteendringer (endogenitet) og uventede innovasjoner i pengepolitikken.
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">08:45 &ndash; Mikrodata som makroverkt&oslash;y Bruk av transaksjonsdata fra 2006 til i dag for &aring; dekomponere konsumresponsen. Hvordan skille mellom intertemporal substitusjon (spare vs. forbruke) og rene likviditetsbegrensninger?</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">15:20 &ndash; Eksperimentet: &laquo;Bache-sjokket&raquo; Det ultimate felteksperimentet: Kan vi indusere et kontrollert makrosjokk for vitenskapens skyld?</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">28:10 &ndash; Forventningsdannelse og Lucas-kritikken Hvordan danner husholdninger forventninger i en verden preget av politisk st&oslash;y og usikkerhet rundt sentralbankens uavhengighet?</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">42:00 &ndash; Arbeidsmarkedets likevekt og NAIRU En diskusjon om den strukturelle arbeidsledigheten. Kan &oslash;kt l&oslash;nnsspredning redusere friksjoner og senke NAIRU gjennom mer effektiv reallokering av human kapital?</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">55:15 &ndash; Frontfagsmodellen under press Aukrusts todelingsmodell m&oslash;ter 2026-&oslash;konomien. N&aring;r produktivitetsveksten i frontfaget (oljeservice) er asymmetrisk h&oslash;y, hvordan p&aring;virker det prisstabiliteten i skjermet sektor?</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">1:10:45 &ndash; Valutakursen som transmisjonskanal Intervensjonsteori, &laquo;dirty pegs&raquo; og devalueringens historie. Hvorfor sitter det s&aring; langt inne for politikere &aring; intervenere i kronemarkedet?</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">1:25:30 &ndash; Epistemisk ydmykhet og modellering Hvorfor man aldri skal v&aelig;re &laquo;gift med modellen sin&raquo;. Om &oslash;konomiske modeller som heuristiske verkt&oslash;y fremfor absolutte sannheter.</li>
</ul>
<ul>
<li dir="ltr" aria-level="1"></li>
</ul>
&nbsp;
<hr>
 Sentrale begreper nevnt i episoden
<ul>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Eksogene sjokk: Variabler som oppst&aring;r utenfor det &oslash;konomiske systemet som modelleres, men som p&aring;virker det (f.eks. uventede politiske vedtak).
</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">Informasjonskanalen: Teorien om at sentralbankens renteendring signalerer skjult informasjon om den fremtidige &oslash;konomiske tilstanden.</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">NAIRU (Non-Accelerating Inflation Rate of Unemployment): Det spesifikke niv&aring;et av arbeidsledighet der inflasjonen er stabil.</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">Liquidity Constraints: N&aring;r individers konsum er bundet til l&oslash;pende inntekt snarere enn livstidsformue, noe som gj&oslash;r dem ekstremt sensitive for renteendringer.</li>
<li dir="ltr" aria-level="1">
Frontfagsmodellen: Et koordineringssystem for l&oslash;nnsdannelse som sikrer at l&oslash;nnsveksten nasjonalt ikke overstiger det konkurranseutsatt industri kan t&aring;le.
</li>
</ul>

Vitnesbyrd

In 1 playlist(s)

Skravleklassen

Social links

Follow podcast

Recent clips