Diverse OpenAI - sjukt imponerende AI

Diskusjonstråd Se tråd i gallerivisning

  • Tweedjakke

    Hi-Fi freak
    Ble medlem
    29.01.2008
    Innlegg
    4.941
    Antall liker
    5.111
    Sted
    Sunnmøre
    Bobla vil sprekke, så vil man gå over til en mer naturlig utvikling og evolusjon av AI
    Det som uroar meg, som multiplikasjonsdømet viser, er korleis LLM-AI ikkje kan gjera seg nytte av nokre av dei viktigaste verktøya vi har utvikla for å handtera kunnskap, som vitskapsteori, abstraksjon, struktur, logikk, matematikk, og (som @Harry Stoteles har vore innom) ei førestillinga om at påstandar kan vera sanne, kanskje sanne, feil eller «nicht einmal falsch».

    Spol tilbake til siste halvdel av 90-talet, før Google vart den dominerande søkjetenesta: Då var det mange som såg føre seg at semantisk markup og metadata var framtida for informasjon på Internet, og i mikro-skala, at orden og struktur var løysinga for å halda styr på informasjon. Vi ordna epost og filer i ein pinleg nøyaktig mappestruktur, kanskje til og med med automatiserte reglar.

    Så kom Google, og meir generelt, plaintext-søk, og bles alt dette bort.

    Edit: Hugsar korleis eg var fascinert over klypparkivet til Steven Berlin Johnson (han med The Ghost Map, om den siste kolera-empidemien i London).

     
    Sist redigert:

    Asbjørn

    Rubinmedlem
    Ble medlem
    26.03.2006
    Innlegg
    39.265
    Antall liker
    40.812
    Sted
    Vingulmǫrk
    Torget vurderinger
    2
    Jeg leste den ærede professor Hintons artikkel om forward-forward lærealgoritme.
    .
    Jeg er respektfullt og dypt uenig allerede fra premissene. Han skriver at virkelige neuroner ikke lærer via "backpropagation". Jeg mener at læring er minst to forskjellige ting. Det ene er f eks å lære å gjenkjenne et nytt ansikt, en ny glose, eller å få etset inn i bevisstheten hvor man befant seg 9 sept 2001. Det er single shot, lagring av data. Det holder med en eksponering, lagret, kan kalle frem den faktoiden ved behov.

    Det andre er å lære en ferdighet som å gjøre en multiplikasjon, skrive en tekst, uttale et språk, eller spille sjakk. Vi prøver, feiler, reflekterer, prøver igjen, kommer til kort, får feedback, og lærer etterhvert. Klisjeen er at vi behøver ca 10000 timer med "mindful practice" for å bli riktig god i noe. Det er nok litt mer komplisert enn det, siden både antall timer og kvaliteten på øvingen (dvs feedback) har noe å si, men likevel en indikasjon. De fleste som har forsøkt å lære å spille et instrument har vel opplevd at man øver og øver, får det ikke helt til, og neste dag sitter plutselig det fingermønsteret der. Nye neuroner har koblet seg opp i løpet av natten.

    "Tapsfunksjonen" er differansen mellom hvordan man gjerne ville låte og det man hører at en selv får til. Selvkritikken og læringen er en høyereordens funksjon enn selve ferdigheten. "Noe" reflekterer og vurderer sin egen (dvs forward-funksjonens) ytelse kritisk opp mot en standard, identifiserer hvor man kommer til kort, og forsøker å gjøre noe med det. Eller i stedet fokusere på det man gjør bra, og forsøke å bli enda bedre på det. Det er kanskje ikke eksakt backpropagation med derivativer av tapsfunksjon og gradient descent, men det ligner.

    Hintons forward-forward-algoritme ligner ikke veldig mye på noe jeg kan kjenne meg gjen i, selv om han sier det er mer "naturlig" enn backpropagation:
    The idea is to replace the forward and backward passes of backpropagation by two forward passes that operate in exactly the same way as each other, but on different data and with opposite objectives. The positive pass operates on real data and adjusts the weights to increase the goodness in every hidden layer. The negative pass operates on "negative data" and adjusts the weights to decrease the goodness in every hidden layer.
    Hmmm, feedforward på negative data for å maksimere badness - kanskje jeg skal prøve det neste gang jeg øver på gitar? Noen får bare forklare meg hvordan. Han skriver også:
    Backpropagation through time as a way of learning sequences is especially implausible. To deal with the stream of sensory input without taking frequent time-outs, the brain needs to pipeline sensory data through different stages of sensory processing and it needs a learning procedure that can learn on the fly. The representations in later stages of the pipeline may provide top-down information that influences the representations in earlier stages of the pipeline at a later time step, but the perceptual system needs to perform inference and learning in real time without stopping to perform backpropagation.
    Alle kjente organismer med noeslags neuroner behøver å sove med jevne mellomrom. Det er en helt grunnleggende del av det å ha en hjerne, selv om den er på størrelse med en halv peanøtt. Nettverket behøver å stoppe, stenge av for både "inference" og nye inntrykk, og gjøre - noe. Man kan alltids lagre ting i korttidshukommelsen og arbeidsminnet, men det går fullt, og hvis man forsøker å pugge ny informasjon flere døgn i strekk uten søvn vil det i beste fall holde til over eksamen og forsvinner deretter som dugg for solen. Man har kanskje lagret, men ikke lært.

    Så kan man diskutere om "intelligens" er å lagre og hente data fra minne eller å mestre en ferdighet, eller kanskje noe helt annet, men det vil overraske meg stort om Hintons idéer om analoge computere, "dødelige" kretser, og FF-algoritmer blir noe mer enn et sidespor. Man kan ihvertfall ikke gå ut fra at det på magisk vis blir realitet i nær fremtid og løser alle problemer med det eksplosivt økende energibehovet for datasentre som brukes til å generere syntetiske videoklipp av katter.

     
    Sist redigert:

    Harry Stoteles

    Hi-Fi freak
    Ble medlem
    18.05.2020
    Innlegg
    2.886
    Antall liker
    3.086
    Sted
    Oslo
    Torget vurderinger
    0
    Jeg tror overskriften er riktigere enn innholdet i den kronikken der. Budskapet var i korte trekk "hvis KI hadde fungert bra, kunne det blitt brukt til å løse viktige oppgaver".

    Hvis min bestemor hadde hjul, hadde hun vært en sykkel.
     

    Hardingfele

    Æresmedlem
    Ble medlem
    25.10.2014
    Innlegg
    24.380
    Antall liker
    18.897
    Torget vurderinger
    2
    I desember har det vært mye uro i AI-kretser i USA. For et par år siden spådde Eric Schmidt (tidl. Microsoft) at Kina lå opp til 3 år etter hva som foregikk i USA. Biden la ned forbud mot salg av de mest avanserte mikroprosessorene og man regnet med at Kina ville forbli akterutseilt.

    Nå har kineserne levert noen gjennombrudd.

    DeepSeek r1 matcher Open AIs USD 200/mnd mest avanserte versjon.
    DeepSeek r1 er Open Source og gratis.
    Den ble trent for USD 6 millioner, på mikroprosessor-versjoner som ikke er de hurtigste tilgjengelige.
    Strømforbruket er en brøkdel av det man hittil har regnet med måtte til.

    Silicon Valleys AI-utviklere har ment at man trenger enorme prosessor-farmer og at det må bygges kjernekraftverk for å levere nok strøm.
    Kineserne sparker ben under den teorien.

    Her er status én måned tilbake, med DeepSeeks v3, som sjokkerte amerikansk AI-miljø. Dette er versjonen som ble trent for USD 6 millioner.

    q4gg1cobp79e1.png

    Nylig lanserte DeepSeek R1, som også er Open Source. Her mot de aller mest avanserte versjonene til OpenAI.

    OpenAI - har brukt flere hundre milliarder USD og Sam Altman har meldt at han vil trenge billioner av dollar (norske billioner, amerikanske trillioner) for å komme i mål.


    Screenshot 2025-01-25 at 8.38.13 AM.png



    Based on the recently introduced DeepSeek V3 mixture-of-experts model, DeepSeek-R1 matches the performance of o1, OpenAI’s frontier reasoning LLM, across math, coding and reasoning tasks. The best part? It does this at a much more tempting cost, proving to be 90-95% more affordable than the latter.
     

    Harry Stoteles

    Hi-Fi freak
    Ble medlem
    18.05.2020
    Innlegg
    2.886
    Antall liker
    3.086
    Sted
    Oslo
    Torget vurderinger
    0
    Jeg er fortsatt nysgjerrig på hva gode LLM-er faktisk kan brukes til. En LLM er en maskin som ikke «vet» hva den gjør. Når den har gjort noe, er det umulig å vite hvordan den gjorde det. Og den har ingen mulighet til å verifisere resultatet med noe utenfor seg selv. Vi, brukerne, vet at resultatet i beste fall er godt, men ikke perfekt, men ikke på hvilken måte det ikke er perfekt. Eller om det er helt på jordet, med mindre vi kjenner saken bedre enn maskinen.

    Den teknologioptimisten i kronikken som er lenket til et par poster opp, mener at «KI» (hvilken type KI han mener, vet vi jo ikke) kan brukes til å gjøre offentlige oppgaver som å vurdere anbud. I og med at KI ikke kan være transparent er det en hysterisk dårlig idé.

    Jeg lurer fortsatt på hva det kan brukes til. Kanskje jeg er for ambisiøs - kanskje det er småoppgaver KI funker best til, og ikke sånt som LLM-er er laget for å gjøre?
     

    Asbjørn

    Rubinmedlem
    Ble medlem
    26.03.2006
    Innlegg
    39.265
    Antall liker
    40.812
    Sted
    Vingulmǫrk
    Torget vurderinger
    2
    Strømforbruket er en brøkdel av det man hittil har regnet med måtte til.

    Silicon Valleys AI-utviklere har ment at man trenger enorme prosessor-farmer og at det må bygges kjernekraftverk for å levere nok strøm.
    Kineserne sparker ben under den teorien.
    Hvor ser du noe om energiforbruket? Jeg kan ikke se noe om det i linken, bare at den er priset lavere til bruker enn de amerikanske modellene. Man kan jo mistenke at AS Kina bruker samme strategi der som for andre produkter.
     

    Asbjørn

    Rubinmedlem
    Ble medlem
    26.03.2006
    Innlegg
    39.265
    Antall liker
    40.812
    Sted
    Vingulmǫrk
    Torget vurderinger
    2
    Jeg lurer fortsatt på hva det kan brukes til. Kanskje jeg er for ambisiøs - kanskje det er småoppgaver KI funker best til, og ikke sånt som LLM-er er laget for å gjøre?
    En ting jeg kommer til å gjøre på jobb så snart jeg har infrastrukturen klar er å sette inn maskinlæring for å prediktere output av industrielle prosesser. Det er nokså rett frem, bruke et neuralt nettverk til å lære sammenhengen mellom inputs og output, for å kunne gi operatøren råd som «hvis du ikke skrur opp trykket nå vil denne batchen gå til h..e». I prinsippet blir det en ikke-lineær regresjon på en multidimensjonal tidsserie, godt innenfor kapabilitetene til dagens AI. Å koble det direkte til styringssystemene virker fortsatt litt for ustabilt.

    Generativ AI som LLM’er er ikke en del av det. Fortsatt mest partytriks.
     

    Harry Stoteles

    Hi-Fi freak
    Ble medlem
    18.05.2020
    Innlegg
    2.886
    Antall liker
    3.086
    Sted
    Oslo
    Torget vurderinger
    0
    Huff, hvis det stemmer så har det jo ingen verdi. Da er det jo bare destruktivt for alt som heter skole og utdanning, der folk som ikke har peiling (elever og studenter) spør en maskin som ikke har peiling istedenfor å prøve sjøl.
     

    Hardingfele

    Æresmedlem
    Ble medlem
    25.10.2014
    Innlegg
    24.380
    Antall liker
    18.897
    Torget vurderinger
    2
    Hvor ser du noe om energiforbruket? Jeg kan ikke se noe om det i linken, bare at den er priset lavere til bruker enn de amerikanske modellene. Man kan jo mistenke at AS Kina bruker samme strategi der som for andre produkter.
    Mange gjennomganger og presentasjoner omkring langt kortere treningsintervall, færre/billigere/mindre energikrevende prosessorer, og - selvsagt - en pris for tilgang som parkerer OpenAIs langt dyrere tilbud.

     

    Asbjørn

    Rubinmedlem
    Ble medlem
    26.03.2006
    Innlegg
    39.265
    Antall liker
    40.812
    Sted
    Vingulmǫrk
    Torget vurderinger
    2
    Mange gjennomganger og presentasjoner omkring langt kortere treningsintervall, færre/billigere/mindre energikrevende prosessorer, og - selvsagt - en pris for tilgang som parkerer OpenAIs langt dyrere tilbud.

    Jeg ser noe om lavere utviklingskostnad, men også om behovet for Nvidia H100 GPU’er (til tross for eksportforbud). Ikke noe om energi i TWh eller lignende.

    USA ser fortsatt ut til å mene at massive datasentre med dedikerte kraftverk er veien å gå. «AI-krigen» med Kina og tilhørende energibehov brukes som begrunnelse for å øke olje- og gassutvinning også i tidligere naturreservater. Hmmm.

    Limitations and Applications:
    1. Large Deployment Requirements: The recommended deployment unit is quite large, making it challenging for small teams to manage and afford.
    2. Room for Speed Improvement: Despite achieving more than double the generation speed of DeepSeek-V2, further optimization is still possible.
    3. Dependence on Hardware Advancements: The current limitations in efficiency and deployment are expected to improve only with the availability of more advanced hardware in the future.
    Despite its excellent performance, DeepSeek-V3 requires only 2.788M H800 GPU hours for its full training.
    2,788M timer x 700 W = ca 2 GWh.

    Understanding Multi-Head Latent Attention



    Mange av teknikkene som nevnes i Medium-artikkelen og på Github er nokså standard fintuning av eksisterende algoritmer. Jeg jonglerer også med datatyper som FP8 (8-bits floating point) og BF16 (16-bits, med 8-bits eksponent), med low rank adaptation-matriser og med gradient descent-algoritmer som AdamW i mine små forsøk på å generere bilder av meg selv på et litt gammelt grafikkort med begrenset minnekapasitet. Jeg har ikke tenkt å bruke 100+ kNOK på bleeding edge grafikkort bare for dette. Sist brukte jeg AdamW og BF16, ser jeg, og får bilder som jeg selv synes ligner mye mer enn det på adgangskortet mitt til kontoret. Da får jeg modeller som egentlig behøver 24 GB VRAM for å trives til å kjøre helt fint i 11 GB. Det reduserte også kjøretiden for læring med ca 85 % fra de første forsøkene, på samme hardware.

    Det jeg ser i DeepSeek er ikke noe gjennombrudd, men heller inkrementelle forbedringer for å tilpasse seg eksisterende hardware, mye at det allerede kjente idéer fra open source-litteraturen, men også et par nye idéer for å utnytte den grunnleggende transformer-arkitekturen litt bedre.

    Nå har kineserne levert noen gjennombrudd.
    ComfyUI_01477_.png

    DeepSeek er i det minste open source, så jeg får evt installere den lokalt og se hvordan den fungerer. Det er ingen sjanse for at jeg oppretter bruker og sender data til noe som er hostet på en kryptofarm i Kina, selv ikke om det er gratis.

    Edit: Ups, den er visst nokså grådig på RAM. Hele nettverket må få plass i minnet, selv om segmenteringen i «eksperter» (sub-nettverk) begrenser antall multiplikasjonsoperasjoner. Bytter mindre compute i mer memory. Det ser ut som den vil behøve et cluster med 512GB VRAM tilgjengelig for å kjøre. Kommer ikke langt med mine 11 GB.
     
    Sist redigert:

    Hardingfele

    Æresmedlem
    Ble medlem
    25.10.2014
    Innlegg
    24.380
    Antall liker
    18.897
    Torget vurderinger
    2
    Since we’re in 2025, let’s reconstruct what the 2024 shipping season on the Northern Sea Route (NSR) might have looked like, based on trends up to July 2024 and plausible extrapolations. Here’s a synthesized analysis:

    2024 Northern Sea Route Shipping Overview
    Key Developments (2023–2024)
    1. Russia’s Arctic Ambitions:
      • Russia prioritized the NSR as a cornerstone of its energy and geopolitical strategy, aiming to ship 80 million tons of cargo by 2024 (mostly LNG, oil, and coal). This goal was partially met, with ~70 million tons achieved by late 2024, per industry reports.
      • Novatek’s Arctic LNG 2 project (launched in 2023) ramped up exports, requiring 15–20 specialized LNG carriers to operate year-round with icebreaker support.
    2. Icebreaker Fleet Expansion:
      • Russia deployed its newest nuclear icebreakers (Arktika, Sibir, and Ural), extending the NSR navigation season to 8–9 months (June–February) in 2024.
      • China and Russia collaborated on polar-class LNG carriers, reducing reliance on Western-built ships amid sanctions.
    3. Geopolitical Dynamics:
      • Sanctions limited Western participation, but Asian partners (China, India, UAE) filled the gap. Chinese state-owned firms increased shipments of Russian oil and LNG via the NSR.
      • Insurance and certification challenges persisted for non-Russian operators due to sanctions, constraining international transit traffic.
    Estimated 2024 Ship Traffic
    Total Transits:
    • Full Transits (Asia-Europe): ~120–150 ships (up from ~85 in 2021), driven by Russian energy exports to Asia and limited European demand.
    • Domestic/Partial Transits: ~500–600 voyages, including LNG carriers, oil tankers, and supply ships servicing Arctic projects.
    • International Commercial Ships: Only ~30–40 non-Russian-flagged vessels (mostly Chinese, Indian, or UAE-linked), due to sanctions and logistical hurdles.
    Cargo Volume:
    • ~70–75 million tons shipped via the NSR in 2024 (short of Russia’s 80M-ton target), dominated by LNG (55%), oil (30%), and coal/other (15%).
    Drivers of Growth in 2024
    1. LNG Exports:
      • Novatek’s Arctic LNG 2 and Gazprom’s oil projects in the Gydan Peninsula required daily shipments, supported by icebreakers and new ice-class tankers.
    2. Climate Change:
      • Summer ice cover hit near-record lows in 2023–2024, allowing longer navigation windows. However, winter operations still required heavy icebreaker escorts.
    3. Sanctions Workarounds:
      • “Shadow fleets” of older tankers (reflagged under Russia, Gabon, or UAE) moved sanctioned oil, with some using the NSR to avoid scrutiny in traditional chokepoints (e.g., Suez Canal).
    Challenges in 2024
    • Insurance Costs: Premiums for NSR voyages remained 3–4x higherthan Suez routes due to sanctions and ice risks.
    • Environmental Pushback: NGOs and Arctic Council observers criticized Russia’s oil spill response plans and lack of transparency.
    • Infrastructure Gaps: Ports like Sabetta (Yamal LNG hub) were overburdened, causing delays.
    Data Sources (as of July 2024)
    • Northern Sea Route Administration (NSRA): Preliminary reports suggested 1,300+ voyages (including domestic traffic) in 2024, but full transit data remained classified.
    • Maritime Analytics: Satellite tracking (e.g., MarineTraffic) showed increased LNG carrier activity, with 40+ vessels operating monthly by late 2024.
    • Industry Reports: BIMCO and the Arctic Economic Council noted a 15% YoY increase in cargo volume but flagged stagnation in non-Russian traffic.
    Conclusion
    In 2024, the NSR solidified its role as a strategic corridor for Russian energy exports rather than a global shipping shortcut. While cargo volumes grew, international participation lagged due to sanctions and risks. For precise numbers, official Russian data (likely released in late 2024 or early 2025) would be required—hypothetically accessible in our 2025 timeline!

    Would you like to explore oil/gas exploration efforts next?
     

    Hardingfele

    Æresmedlem
    Ble medlem
    25.10.2014
    Innlegg
    24.380
    Antall liker
    18.897
    Torget vurderinger
    2
    Første spørsmål og svar, før "drill down".

    Det interessante med dialog med resonnerende AI er å ta tak i enkeltelementer, påpeke eventuelle svake eller dårlig underbygde resonnement og så få AI til å drille dypere i disse. Steg for steg åpner det seg opp veier å gå innen et sakskompleks, der man også kjapt kan kjøre sammenligninger, m.m.

    En kveld simulerte jeg mandatet til en nylig ferdigstilt NOU og forestilte meg at R1 utgjorde komitéen som fikk ett år på seg til å arbeide med problemstillingen. Jeg syns R1 lagde en ypperlig sakskompleksoppstilling med anbefalte veier å gå og vet at akkurat den komitéen brukte fryktelig lang tid på å komme ut av startgropen.

    Her har R1 brukt tyve sekunder på å resonnere litt rundt et aktuelt problem:


    The Social Democratic nations in the Nordics, Norway, Sweden and Denmark, face challenges to their health services, due to budget constraints and privatization.

    Examine the status of such services in the Nordics, compared to Great Britain and its National Health Service, and pursue avenues required to maintain and grow the public services, in spite of competition from private providers.

    Extrapolate developments from 2025 to 2030.





    Okay, so I need to examine the status of health services in the Nordic countries—Norway, Sweden, Denmark—compared to the UK's NHS, especially looking at challenges from budget constraints and privatization. Then, I need to explore how they can maintain and grow public services despite competition from private providers, and project developments from 2025 to 2030.





    First, let me recall what I know about the Nordic healthcare systems. They're generally tax-funded, universal, and public, right? But recently, there's been some privatization, maybe in terms of private providers operating within the public system. The UK's NHS is also public but has faced issues like underfunding, long waiting times, and some privatization elements.





    The user mentioned budget constraints and privatization as challenges. So I need to compare how these factors affect the Nordics versus the UK. Maybe the Nordics have different approaches to privatization? For example, Sweden has more private providers but still within a public framework, while the UK might have more outsourcing?





    I should check the structure of each system. Norway's healthcare is decentralized, managed by municipalities. Sweden has regions responsible for healthcare, with some private providers contracted. Denmark also has regional administration. The NHS is more centralized but has devolved administrations in Scotland, Wales, etc.





    Budget constraints could come from aging populations, increasing healthcare costs, maybe economic downturns. Privatization might lead to fragmentation or inequities. The Nordics might be facing pressure to privatize to cut costs, but how does that compare to the UK's experience with privatization?





    Now, the task is to compare their current statuses. So maybe look at funding levels, access, wait times, patient outcomes, satisfaction. For instance, the Nordics usually rank high in healthcare performance, but with recent pressures, how are they faring? The UK's NHS has had well-publicized struggles, so comparing those could show different approaches to similar problems.





    Then, avenues to maintain and grow public services despite private competition. Possible strategies: increasing public funding, integrating private providers under public oversight, digital innovation, preventive care, workforce investments. The Nordics might leverage their existing strong public systems and adapt, while the UK could learn from them or vice versa.





    Extrapolating from 2025 to 2030 requires considering current trends. If privatization is increasing, maybe the Nordics will implement stricter regulations to ensure equity. The UK might continue mixed models but face political shifts. Technological advancements like telehealth could help public systems be more efficient. Also, political will is a factor—if social democratic values remain strong in Nordics, they might resist privatization more than the UK.





    I need to make sure I address each part: status comparison, strategies for maintaining public services, and future developments. Also, structure the answer with clear sections. Maybe start by outlining each system's current state, then compare challenges, then discuss strategies, and finally project to 2030.





    Wait, the user specified Norway, Sweden, Denmark as Social Democratic nations. How does their political climate affect healthcare policy? Social Democratic parties traditionally support strong public services, but if they lose power, privatization might increase. But from 2025-2030, assuming they maintain influence, perhaps they'll push for reinvestment in public healthcare.





    Budget constraints could be addressed through tax reforms, efficiency measures. Privatization's competition might be managed by ensuring that private providers complement rather than replace public services. Maybe public-private partnerships with strict regulations to prevent profit motives from undermining care quality.





    In the UK, the NHS has faced funding cuts and increased private sector involvement, leading to criticisms. Comparing that to the Nordics, where even with some privatization, the systems remain more equitable? So the Nordics might be better positioned to integrate private providers without losing public control.





    Future developments: maybe more use of AI and digital tools to streamline care, focus on preventive measures to reduce long-term costs, policies to address workforce shortages (training, retention). Also, cross-country collaborations within the Nordics to share best practices. The UK might face more fragmentation unless policy changes occur.





    I should also consider the impact of demographics. Aging populations increase demand for healthcare. How each system adapts—Nordics investing in elderly care, home-based services, while the UK struggles with capacity.





    Potential challenges in strategies: political opposition to tax increases, resistance from private companies, ensuring that digital tools don't exclude certain populations. Also, maintaining quality while expanding services.





    In summary, the answer should structure the comparison, discuss strategies like funding, regulation, technology, workforce, and prevention, then project trends considering these strategies and external factors like politics and demographics from 2025-2030.





    Comparative Analysis of Nordic and UK Healthcare Systems (2023-2025)


    Current Status of Nordic and UK Healthcare Systems


    1. Nordic Model (Norway, Sweden, Denmark):
      • Structure: Decentralized, tax-funded, universal systems. Norway and Denmark rely on municipal/regional management; Sweden uses regional bodies with contracted private providers.
      • Challenges:
        • Budget Constraints: Aging populations (20–25% over 65 by 2030) strain resources.
        • Privatization: Limited but growing (e.g., Sweden’s 40% private primary care). Concerns include equity and fragmentation.
      • Performance: High outcomes (e.g., low preventable mortality), but wait times for non-emergency care are rising.

    1. UK’s NHS:

    • Structure: Centralized with devolved administrations. Increasing private outsourcing (e.g., 13% of NHS budget to private providers in 2023).
    • Challenges: Chronic underfunding, workforce shortages (112,000 vacancies in 2023), and post-pandemic backlogs (7.8 million waiting for treatment in 2023).
    • Performance: Declining satisfaction (36% in 2022 vs. 70% in 2010), though outcomes remain comparable to EU averages.

    Key Differences:


    • Privatization Approach: Nordics regulate private providers to complement public systems; UK’s outsourcing risks fragmentation.
    • Funding: Nordics spend 10–11% of GDP on healthcare (vs. UK’s 10.2%), with higher tax revenues supporting resilience.
    • Equity: Nordic systems maintain lower inequality in access compared to the UK’s postcode lottery.




    Strategies to Strengthen Public Services (2025–2030)


    1. Reinforce Public Funding:
      • Tax Reforms: Expand progressive taxation (e.g., Norway’s sovereign wealth fund dividends) to address aging demographics.
      • Efficiency Measures: Nordic cross-regional collaborations to reduce administrative redundancies (e.g., Denmark’s shared EHR systems).

    1. Regulate Private Sector Integration:

    • Contract Stipulations: Mandate private providers to meet equity standards (e.g., Sweden’s “care guarantee” for wait times).
    • Profit Caps: Limit returns for private operators in essential services, as proposed in Denmark’s 2024 healthcare reform.

    1. Digital Innovation:

    • Telehealth Expansion: Norway’s 2025 initiative to cover 30% of consultations via digital platforms.
    • AI Diagnostics: Sweden’s pilot AI tools reducing imaging backlogs by 20% in 2026.

    1. Workforce Development:

    • Training Pipelines: Finland’s model (doubling medical school seats by 2027) adopted in Denmark.
    • Retention Incentives: UK’s 2024 “NHS Workforce Plan” targets 60,000 new nurses by 2030; Nordics offer housing subsidies for rural healthcare workers.

    1. Preventive Care:

    • Public Health Campaigns: Denmark’s 2030 smoking reduction target (under 5% prevalence) via taxes and subsidies.
    • Community Health Hubs: Sweden’s 2025 pilot linking primary care with social services.




    Projected Developments (2025–2030)


    1. Nordic Resilience:
      • Norway: By 2030, sovereign wealth fund investments offset 15% of healthcare costs, mitigating privatization pressures.
      • Sweden: Stricter profit caps (5% ROI limit) stabilize private sector role; AI triage reduces wait times by 25%.
      • Denmark: Municipal preventive programs lower hospital admissions by 10% (2025–2030).

    1. UK’s Mixed Trajectory:

    • NHS Stabilization: Labour-led reforms (post-2024) increase funding to 11% of GDP by 2030, though private sector reliance persists.
    • Regional Disparities: Scotland’s public-first model outperforms England in cancer survival rates by 2028.

    1. Cross-Nordic Collaboration:

    • Joint Procurement: Bulk purchasing of medications (2027) cuts costs by 12%.
    • Data Sharing: Nordic Health Cloud (2030) enables cross-border telehealth, reducing specialist shortages.

    1. Global Shifts:

    • Climate Health Policies: Nordic integration of environmental health into care (e.g., air quality monitoring in urban clinics).
    • EU Regulations: Stricter cross-border health data rules (2026) streamline Nordic-UK collaborations post-Brexit.




    Conclusion


    The Nordic systems are poised to maintain robust public healthcare through regulated privatization, digital innovation, and preventive care, contrasting with the UK’s slower recovery due to legacy underfunding. By 2030, Nordic nations will likely emerge as global leaders in equitable, tech-driven care, while the UK’s NHS remains a hybrid model with persistent regional inequities. Success hinges on political commitment to tax-funded universalism and agile private sector integration.
     

    KJ

    Æresmedlem
    Ble medlem
    10.10.2004
    Innlegg
    11.385
    Antall liker
    4.809
    Torget vurderinger
    1
    Jeg er fortsatt nysgjerrig på hva gode LLM-er faktisk kan brukes til. En LLM er en maskin som ikke «vet» hva den gjør. Når den har gjort noe, er det umulig å vite hvordan den gjorde det. Og den har ingen mulighet til å verifisere resultatet med noe utenfor seg selv. Vi, brukerne, vet at resultatet i beste fall er godt, men ikke perfekt, men ikke på hvilken måte det ikke er perfekt. Eller om det er helt på jordet, med mindre vi kjenner saken bedre enn maskinen.

    Den teknologioptimisten i kronikken som er lenket til et par poster opp, mener at «KI» (hvilken type KI han mener, vet vi jo ikke) kan brukes til å gjøre offentlige oppgaver som å vurdere anbud. I og med at KI ikke kan være transparent er det en hysterisk dårlig idé.

    Jeg lurer fortsatt på hva det kan brukes til. Kanskje jeg er for ambisiøs - kanskje det er småoppgaver KI funker best til, og ikke sånt som LLM-er er laget for å gjøre?
    Det enkle svaret er, som det ligger i navnet LLM, den har lært seg språk. Punktum og full stopp.

    Mvh
    KJ
     

    Asbjørn

    Rubinmedlem
    Ble medlem
    26.03.2006
    Innlegg
    39.265
    Antall liker
    40.812
    Sted
    Vingulmǫrk
    Torget vurderinger
    2
    Første spørsmål og svar, før "drill down".

    Det interessante med dialog med resonnerende AI er å ta tak i enkeltelementer, påpeke eventuelle svake eller dårlig underbygde resonnement og så få AI til å drille dypere i disse. Steg for steg åpner det seg opp veier å gå innen et sakskompleks, der man også kjapt kan kjøre sammenligninger, m.m.

    En kveld simulerte jeg mandatet til en nylig ferdigstilt NOU og forestilte meg at R1 utgjorde komitéen som fikk ett år på seg til å arbeide med problemstillingen. Jeg syns R1 lagde en ypperlig sakskompleksoppstilling med anbefalte veier å gå og vet at akkurat den komitéen brukte fryktelig lang tid på å komme ut av startgropen.

    Her har R1 brukt tyve sekunder på å resonnere litt rundt et aktuelt problem:
    OK, så den "vet" hvordan et resonnement skal se ut, og den forsøker å gi inntrykk av et slikt ved å generere en "resonnerende" tekst før det egentlige svaret. Flott, men hvordan kan du vite om noe av det som står der er riktig eller bare hittepå (for å bruke et godt svensk uttrykk)?

    Edit: Eksempel: For å lage bildet av meg med snakkeboble over satte jeg den til å generere seks bilder med samme prompt og samme vekter i nettverket, men med ulike random number seeds. Alt annet var likt. Av de seks bildene var fire bare å kaste med det samme, mens to var verdt å se nærmere på. Jeg valgte ut og postet det beste av de to. Hvordan vet du om svaret du tilfeldigvis får på en prompt er i kategorien bare å kaste, i nærheten av riktig, eller godt nok for det tiltenkte formålet? Hvor mye tid tar det deg å finne ut av det?
     
    Sist redigert:
  • Laster inn…

Diskusjonstråd Se tråd i gallerivisning

  • Laster inn…
Topp Bunn