Hvorfor?
Maskiner kan nå lage bilder, musikk og historier. Men er de egentlig kreative? Eller kopierer de bare oss?
MishMash er et stort norsk forskningssenter der forskere og kunstnere jobber sammen for å finne det ut. Vi bygger nye KI står for kunstig intelligens — dataprogrammer som lærer av mange eksempler, litt som du lærer av å øve -systemer som folk kan lage ting sammen med, vi prøver dem ut i musikk, kunst, skole og spill, og vi stiller de vanskelige spørsmålene: Hvem eier en sang laget av en maskin? Er det rettferdig? Er det gøy?
Datamaskiner kan nå lage bilder, musikk og tekst som ser ut og høres ut som om mennesker har laget dem. Slike systemer kalles ofte maskinsystemer som kan produsere resultater som er både nyskapende og meningsfulle — ikke bare tilfeldige, og ikke bare kopier , og de er i ferd med å endre hvordan vi skaper og opplever kultur.
MishMash samler forskere og kunstnere fra hele Norge for å forstå disse systemene: hva de kan og ikke kan, hvordan mennesker kan skape sammen med maskiner i stedet for å bli erstattet av dem, og hva dette betyr for arbeidsliv, skole, helse og kultur. Vi mener at kunstnere og kreative forskere er spesielt godt rustet til å utforske KI kritisk og ansvarlig.
MishMash studerer KI fra perspektivet til den grunnleggende menneskelige egenskapen kreativitet, forstått her som evnen til å forme nyskapende og meningsfulle ideer eller verk (Boden 2004). Menneskelig kreativitet har både formet og blitt formet av teknologisk utvikling. I dag møter menneskelig kreativitet enestående utfordringer og muligheter brakt av Kreativ KI – forstått her som maskinsystemer som kan produsere nyskapende og meningsfulle resultater som står på egne ben (de Vries 2020). Dette reiser en rekke viktige spørsmål: I hvilken grad er kreative KI-systemer genuint kreative, hvordan skiller de seg fra menneskelig kreativitet, og hvordan kan mennesker og maskiner samskape? Videre: hva er de samfunnsmessige implikasjonene av Kreativ KI, hvordan vil produsenters og forbrukeres holdninger til KI-generert kreativt innhold utvikle seg, og hvordan kan kreative tilnærminger til KI ha innvirkning utover de kulturelle og kreative sektorene?
Vi ser på kunstnerisk utforskning som et utmerket utgangspunkt for å engasjere seg i kritiske diskusjoner om KI og dens implikasjoner for menneske-maskin-interaksjon og samfunn. Kunstnerisk forskning har vært en integrert del av datamaskinbasert KI-utvikling siden informatikkens tidlige dager (Colton og Wiggins 2012), eksemplifisert ved tidlige regelbaserte systemer for musikkkomposisjon (Miranda 2021) og maleri (Cohen 1995). I dag kan læringsbaserte systemer produsere alle slags kunstneriske produkter, og flere har blitt populære kommersielle produkter, som Dall-E (bilder), ChatGPT (tekst) og Suno.ai (musikk).
MishMash tar sikte på å utvide eksisterende kunnskap og bane vei for nye Samskapende KI-systemer som muliggjør partnerskap mellom mennesker og maskiner (Anscomb 2024). Vi mener at forskere og utøvere fra kreative fagdisipliner er unikt posisjonert til å utvikle KI-baserte teknologier og gjøre dette på en ansvarlig måte, ved å reflektere over de etiske utfordringene og potensielle ulempene.
Det er mange muligheter med Kreative og Samskapende KI-systemer, men også en rekke utfordringer og kunnskapsbehov:
- Utfordring 1: Hvordan kan vi designe og implementere sanntids KI-systemer for imersive, dynamiske og etiske menneske-maskin-samarbeid i kunstneriske fremføringer?
- Utfordring 2: Hvordan kan kunstnere integrere KI i sine kreative prosesser og samtidig opprettholde kontroll og håndtere skjevheter, kulturelle implikasjoner og miljøpåvirkning?
- Utfordring 3: Hvordan kan KI-generert innhold og Kreative KI-systemer påvirke helse og velvære, og integreres i terapeutiske praksiser med hensyn til empati, samtykke og rettferdighet?
- Utfordring 4: Hvordan kan Kreativ KI integreres i utdanning for å styrke læring og fremme KI-kompetanse, med hensyn til mangfold, rettferdighet, inkludering og velvære?
- Utfordring 5: Hvordan kan KI fremme innovasjon i de kreative og kulturelle næringene og samtidig håndtere opphavsrett, rettighetshåndtering, etiske utfordringer, bærekraft og rettferdig inntektsfordeling?
- Utfordring 6: Hvordan kan KI forbedre bevaring, tilgjengelighet og representasjon av kulturarv i arkiver, biblioteker og museer, og sikre etisk og juridisk etterlevelse?
- Utfordring 7: Hvordan kan Kreativ KI styrke menneskelig handlingsrom, kontroll og uttrykk i problemløsning, og samtidig overholde fysiske, juridiske og samfunnsmessige begrensninger i den kreative prosessen?
MishMash sitt primære mål er å skape, utforske og reflektere over KI for, gjennom og i kreative praksiser, ledet av det overordnede forskningsspørsmålet: Hva er mulighetene, begrensningene og de transformative effektene av KI på kreative praksiser, og hvordan kan vi utvikle Samskapende KI-systemer som utfyller menneskelig kreativitet og samtidig håndterer etiske, kulturelle og samfunnsmessige implikasjoner?
Hvordan?
Mer enn 200 forskere og kunstnere fra hele Norge jobber sammen i MishMash. De møtes på nett hver uke og gjør tre ting:
- SKAPE: bygge nye KI-verktøy og kunstverk
- UTFORSKE: prøve ut KI — på konserter, i klasserom, på sykehus og museer
- REFLEKTERE: tenke nøye over hva KI gjør med mennesker og samfunn
Arbeidet er delt inn i syv lag, som kalles en arbeidspakke er forskerspråk for et lag med folk som jobber med én del av et stort prosjekt , som hver ser på KI fra sin egen vinkel.
MishMash samler mer enn 200 forskere og utøvere fra kunst, humaniora, samfunns- og naturvitenskap, design og ingeniørfag. Senteret er et livlig, hovedsakelig virtuelt forskningsmiljø med ukentlige nettmøter, offentlige workshops og jevnlige symposier med forelesninger, fremføringer og utstillinger.
Arbeidet følger tre sammenkoblede tilnærminger:
- SKAPE: utvikle KI-baserte systemer, verktøy og kunstverk
- UTFORSKE: bruke KI i kreativ praksis — og kreative metoder på andre felt
- REFLEKTERE: kritisk studere KIs innvirkning på mennesker, kultur og samfunn
MishMash vil samle en stor tverrfaglig og tversektoriell gruppe av forskere og praktikere fra kunst, humaniora, samfunns- og naturvitenskap, design og ingeniørfag. MishMash organiserer sin teoretiske og metodologiske «mishmash» til et strukturert «mesh», der prosjekter og aktiviteter krysser hverandre på tvers av temaer, tilnærminger og perspektiver.
Arbeidspakkene er utformet rundt syv kjerne-temaer som adresserer utfordringene skissert i forrige avsnitt. Mens noen arbeidspakker fokuserer på å utnytte KI i kreative – primært kunstneriske – anvendelser, utforsker andre den innovative bruken av KI i tilgrensende domener, og fremmer et dynamisk samspill mellom kunst, vitenskap og samfunn. Arbeidet vil gjennomføres ved å kombinere et mangfold av vitenskapelige og kunstbaserte teorier og metoder, som kan oppsummeres i tre sammenkoblede forskningstilnærminger:
- SKAPE: utvikle KI-baserte systemer, verktøy, kunstverk og relaterte rammeverk og retningslinjer. Dette inkluderer teorier og metoder fra informatikk, ingeniørfag og ulike typer kunst og design, med vekt på å skape Samskapende KI-systemer som prioriterer menneskelig handlingsrom, miljømessig bærekraft og demokratisering av KI-teknologier.
- UTFORSKE: bruke KI-baserte systemer i kreativ praksis og se hvordan kreative metoder kan anvendes i andre domener. Dette inkluderer å undersøke hvordan KI kan styrke kreativitet, fremme innovasjon og støtte læring og velvære ved hjelp av teorier og metoder fra psykologi, terapi, utdanningsvitenskap og kulturarv.
- REFLEKTERE: kritisk studere og diskutere KIs innvirkning på mennesker, menneskelig kreativitet, ulike kulturer og samfunn for øvrig. Dette inkluderer teorier og metoder fra humaniora og samfunnsvitenskap for å sikre ansvarlig KI-utvikling og -bruk.
Senteret vil være et livlig, virtuelt forskningsmiljø med ukentlige nettmøter, annenhver-ukes arbeidspakkemøter, månedlige tematiske seminarer, jevnlige offentlige workshops, livslange læringsarrangementer og halvårlige symposier med forelesninger, fremføringer og utstillinger.
Hva?
De syv lagene:
- AP1 — konserter og kunstutstillinger der mennesker og maskiner opptrer sammen
- AP2 — hvordan kunstnere kan bruke KI i film, spill, musikk og bilder
- AP3 — kreativ KI som hjelper folk å ha det bedre
- AP4 — KI i skolen: å lære med den og om den
- AP5 — rettferdige regler og rettferdig betaling når KI brukes i musikk, film og medier
- AP6 — KI som utforsker gamle sanger, bilder og arkiver
- AP7 — KI som hjelper folk å løse vanskelige problemer, fra design til nødsituasjoner
Senterets forskning er organisert i syv arbeidspakker:
- AP1: KI for kunstneriske fremføringer — levende musikk og kunst der mennesker og maskiner improviserer sammen
- AP2: KI i kunstneriske prosesser — hvordan KI endrer måten billedkunst, film, musikk og spill lages på
- AP3: Kreativ bruk av KI for helse og velvære — KI-støttede kunstterapier og velvære
- AP4: Kreativ bruk av KI i utdanning — undervisningsmateriell og KI-kompetanse for skole og livslang læring
- AP5: KI i de kreative og kulturelle næringene — opphavsrett, forretningsmodeller og bærekraft
- AP6: KI for kulturarv — å åpne opp arkiver, biblioteker og museer med KI
- AP7: Menneskesentrisk KI for kreativ problemløsning — KI som støtter folk i å løse praktiske problemer
-
AP1: KI for kunstneriske fremføringer — Fokus på sanntids, multi-agent og kroppsliggjort KI (Martin et al. 2020) for live-musikk, kunst og interaktive installasjoner, med vekt på kontinuerlig samspill mellom mennesker og maskinagenter (Dahlstedt 2021) i improvisatorisk samskaping (Erdem et al. 2022; McCormack et al. 2020). Motvirker trenden med svært store, vanskelig kontrollerbare modeller ved å balansere databaserte tilnærminger med kunstnerkunnskap og søkebaserte metoder (Jónsson, Erdem og Glette 2024), og spør hva som må være «forklarbart» i samspill med KI under fremføring (Bryan-Kinns et al. 2024).
-
AP2: KI i kunstneriske prosesser — Studerer hvordan generativ og prompt-basert KI integreres i produksjonsarbeidsflyter på tvers av billedkunst, film, VR/XR, musikk og spill, inkludert effektene av å «utkontraktere» kreative beslutninger og de hegemoniske kulturelle skjevhetene i mange kommersielle verktøy (Vinchon et al. 2023). Når KI-systemer forsterker dominerende kulturelle mønstre, risikerer de å innsnevre offentlig diskurs og svekke kulturelt mangfold (Vallor 2024); arbeidspakken utvikler kunstnersentrerte verktøy som ivaretar autonomi og adresserer etiske og juridiske spørsmål.
-
AP3: Kreativ bruk av KI for helse og velvære — Undersøker effekter av KI-generert kreativt innhold og KI-støttede kunstterapier på psykisk og fysisk velvære, med utgangspunkt i kunnskapen om at kreative prosesser fremmer helse (Fancourt og Finn 2019), samtidig som bekymringer for at KI-bruk kan devaluere menneskelige kvaliteter som empati og autonomi tas på alvor (Abadi et al. 2023). Samdesigner inkluderende, funksjonshemmingsbevisste intervensjoner med vekt på samtykke, rettferdighet og ansvarlig terapeutisk bruk.
-
AP4: Kreativ bruk av KI i utdanning — Utvikler pedagogisk materiell, læreplaner og KI-kompetanseressurser (Long og Magerko 2020), med vekt på norsk tilgjengelighet, for å integrere Kreativ KI på tvers av formell og livslang læring, og navigerer de pedagogiske, etiske og praktiske utfordringene generativ KI bringer inn i utdanningen (Bozkurt et al. 2024).
-
AP5: KI i de kreative og kulturelle næringene — Undersøker juridiske, etiske og miljømessige implikasjoner av trening og bruk av Kreativ KI, fra opphavsrett og ideelle rettigheter til etikken i å trene KI på kunstneres verk og stemmer uten avtaler (Blitz 2018), i et landskap der plattformer, strømming og KI intensiverer disrupsjonen av forretningsmodeller og juridiske rammeverk (Geiger og Iaia 2024). Foreslår bærekraftige forretnings- og reguleringsrammeverk, med livsløpsanalyse (LCA) av miljøpåvirkning.
-
AP6: KI for kulturarv — Bygger hybride KI-modeller som blander maskinlæring med musikkvitenskap og kognisjonsbasert symbolsk KI (Lartillot et al. 2022) for automatisk transkripsjon, klassifisering, sammenkobling og presentasjon av arkiver og samlinger, med vekt på minoritetskulturelle uttrykk som norsk folkemusikk og samisk joik. Offentlig sektor må lede an slik at disse mulighetene brukes etisk og inkluderende (Huang et al. 2023).
-
AP7: Menneskesentrisk KI for kreativ problemløsning — Skaper målrettede Kreativ KI-rammeverk og grensesnitt som styrker utøvere (designere, filmskapere, industrioperatører, nødetatspersonell) ved å støtte overraskelse, kontroll og evaluering innenfor praktiske begrensninger — fra iterativ prompt-basert utforskning (Lawton et al. 2023) til sanntidssamarbeid med kroppsliggjort KI (Paradise et al. 2023) — samtidig som fysiske, juridiske og etiske grenser kodes inn (Duan et al. 2022).
Når?
Senteret startet i desember 2025 og skal vare i mange år. I løpet av 2026 ansettes nye forskere over hele Norge, og senteret er i full gang fra høsten 2026.
Planen er å formelt starte senteret i desember 2025, rekruttere doktorgradsstipendiater og postdoktorer i løpet av våren 2026 og komme opp på full hastighet fra høsten 2026.

Referanser
Teksten på denne siden bygger på MishMash-prosjektbeskrivelsen (2025). Siterte verk:
- Abadi, M. A. et al. (2023). “The Turning Point of Civilization: Sociological Perspective toward Artificial Intelligence on Modern Humanity”. Simulacra 6(2). doi:10.21107/sml.v6i2.22808
- Anscomb, C. (2024). “AI: Artistic Collaborator?” AI & Society. doi:10.1007/s00146-024-02083-y
- Blitz, M. J. (2018). “Lies, Line Drawing, and (Deep) Fake News”. Oklahoma Law Review 71(1). available online
- Boden, M. A. (2004). The Creative Mind: Myths and Mechanisms. Routledge. doi:10.4324/9780203508527
- Bozkurt, A. et al. (2024). “The Manifesto for Teaching and Learning in a Time of Generative AI: A Critical Collective Stance to Better Navigate the Future”. Open Praxis 16(4). doi:10.55982/openpraxis.16.4.777
- Bryan-Kinns, N. et al. (2024). “Explainable AI and Music”. In: Artificial Intelligence for Art Creation and Understanding. CRC Press. doi:10.1201/9781003406273-1
- Cohen, H. (1995). “The Further Exploits of AARON, Painter”. Stanford Humanities Review 4(2). available online
- Colton, S. and G. A. Wiggins (2012). “Computational Creativity: The Final Frontier?” In: ECAI 2012. IOS Press. doi:10.3233/978-1-61499-098-7-21
- Dahlstedt, P. (2021). “Musicking with Algorithms: Thoughts on Artificial Intelligence, Creativity, and Agency”. In: Handbook of Artificial Intelligence for Music. Springer. doi:10.1007/978-3-030-72116-9_31
- de Vries, K. (2020). “You Never Fake Alone. Creative AI in Action”. Information, Communication & Society 23(14). doi:10.1080/1369118X.2020.1754877
- Duan, J. et al. (2022). “A Survey of Embodied AI: From Simulators to Research Tasks”. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 6(2). doi:10.1109/TETCI.2022.3141105
- Erdem, Ç. et al. (2022). “Tool or Actor? Expert Improvisers’ Evaluation of a Musical AI “Toddler””. Computer Music Journal 46(4). doi:10.1162/comj_a_00657
- Fancourt, D. and S. Finn (2019). What Is the Evidence on the Role of the Arts in Improving Health and Well-Being? A Scoping Review. WHO Regional Office for Europe. available online
- Geiger, C. and V. Iaia (2024). “Towards an Independent EU Regulator for Copyright Issues of Generative AI”. Auteurs & Média 2. doi:10.2139/ssrn.4914938
- Huang, R. et al. (2023). “Beyond Diverse Datasets: Responsible MIR, Interdisciplinarity, and the Fractured Worlds of Music”. Transactions of the International Society for Music Information Retrieval 6(1). doi:10.5334/tismir.141
- Jónsson, B. Þ., Ç. Erdem, and K. Glette (2024). “A System for Sonic Explorations With Evolutionary Algorithms”. Journal of the Audio Engineering Society 72(4). doi:10.17743/jaes.2022.0137
- Lartillot, O. et al. (2022). “Segmentation, Transcription, Analysis and Visualisation of the Norwegian Folk Music Archive”. Proceedings of the International Conference on Digital Libraries for Musicology. doi:10.1145/3543882.3543883
- Lawton, T. et al. (2023). “Drawing with Reframer: Emergence and Control in Co-Creative AI”. Proceedings of the 28th International Conference on Intelligent User Interfaces. ACM. doi:10.1145/3581641.3584095
- Long, D. and B. Magerko (2020). “What Is AI Literacy? Competencies and Design Considerations”. Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. doi:10.1145/3313831.3376727
- Martin, C. P. et al. (2020). “Understanding Musical Predictions With an Embodied Interface for Musical Machine Learning”. Frontiers in Artificial Intelligence 3. doi:10.3389/frai.2020.00006
- McCormack, J. et al. (2020). “Design Considerations for Real-Time Collaboration with Creative Artificial Intelligence”. Organised Sound 25(1). doi:10.1017/S1355771819000451
- Miranda, E. R. (2021). Handbook of Artificial Intelligence for Music: Foundations, Advanced Approaches, and Developments for Creativity. Springer. doi:10.1007/978-3-030-72116-9
- Paradise, A. et al. (2023). “RealTHASC — a Cyber-Physical XR Testbed for AI-supported Real-Time Human Autonomous Systems Collaborations”. Frontiers in Virtual Reality 4. doi:10.3389/frvir.2023.1210211
- Vallor, S. (2024). The AI Mirror: How to Reclaim Our Humanity in an Age of Machine Thinking. Oxford University Press. doi:10.1093/oso/9780197759066.001.0001
- Vinchon, F. et al. (2023). “Artificial Intelligence & Creativity: A Manifesto for Collaboration”. The Journal of Creative Behavior 57(4). doi:10.1002/jocb.597
Denne siden tilpasser innholdet til ulike lesere — et eksperiment med stretchtext og adaptivt innhold i regi av nettsideprosjektet. Bruk velgeren øverst for å endre lesenivå, og se ordlisten for sentrale begreper.