1887

OECD Multilingual Summaries

OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018

Summary in Norwegian

Cover
Read the full book on:
10.1787/sti_in_outlook-2018-en

OECD‑rapport om vitenskap, teknologi og innovasjon 2016

Sammendrag på norsk

Aktiviteter innen vitenskap, teknologi og innovasjon står overfor flere nye drivkrefter som fører til endringer. Disse inkluderer produktivitetsavmatning i sammenheng med raskt aldrende befolkninger, virkningene av klimaendringer og det tilhørende behovet for begrensning og tilpasning, samt globalisering og fremvoksende økonomiers større rolle. Disse drivkreftene skaper muligheter og utfordringer med hensyn til vitenskap, teknologi og innovasjon. De former sosiale og politiske forventninger om formål og påvirker hvordan aktiviteter utføres. Mange drivkrefter gir opphav til "store samfunnsmessige utfordringer", for eksempel knyttet til sunn aldring, ren energi og matvaresikkerhet. Utfordringer som disse er en integrert del av bærekraftmålene, som er stadig mer fremtredende i den politiske dagsordenen knyttet til vitenskap, teknologi og innovasjon.

Hvis vitenskapelige og teknologiske fremskritt forvaltes godt og brukes i forbindelse med sosial innovasjon og politiske reformer, kan de bøte på mange av disse utfordringene. Genmodifisering kan revolusjonere dagens medisinske behandling, nanomaterialer og bio‑batterier kan gi nye rene energiløsninger, og kunstig intelligens (AI) kan bli det "primære systemet for legemiddelutvikling" det neste tiåret.

Selv om nye teknologier som AI og genmodifisering gir store muligheter, kan de imidlertid også føre til betydelig skade. Å forhindre, korrigere eller dempe deres negative effekter har blitt viktigere – men også enda vanskeligere – etter hvert som teknologien i seg selv har blitt mer kompleks og utbredt. Hastigheten og usikkerheten ved teknologisk endring utfordrer politikere og beslutningstakere til å føre tilsyn med nye teknologier.

Myndighetene må bli mer fleksible, mer responsive, mer åpne for deltakelse fra interessenter og bedre informert. Enkelte myndigheter eksperimenterer allerede med nye foregripende og deltakende tilnærminger til politisk utforming og utførelse, men slik praksis har ennå ikke blitt anvendt i særlig grad for vitenskap, teknologi og innovasjon.

Digitalisering endrer innovasjons‑ og vitenskapsaktiviteter

Digitalisering endrer innovasjonsprosesser, reduserer produksjonskostnader, fremmer samarbeid og åpen innovasjon, visker ut grensene mellom produksjon og tjenesteinnovasjon og gjør generelt innovasjonssyklusene raskere. Data har blitt en hovedingrediens i innovasjonsarbeid, og mye innovasjon kommer i form av programvare eller data. Dette har implikasjoner for policystøtte til næringslivsinnovasjon, som (blant annet) må sikre bred tilgang til data.

Digitalisering gir nye muligheter til å involvere interessenter i ulike stadier av innovasjonsprosessen. Flere åpne, samarbeidsbaserte og sosialt bevisste arbeidsmåter ser dagens lys. I de fleste land finnes det nå egne lokaler, som skaperverksteder ("makerspaces"), levende laboratorier og såkalte fab‑labs, som støtter aktivitetene til potensielle "ikke‑tradisjonelle" innovatører. Etablerte selskaper kan også være involvert i inkluderende innovasjon. Praksiser som verdibasert design og standardisering begynner å vokse frem – potensielt kraftige verktøy for å overføre og integrere sentrale sosiale verdier, tiltak og mål i teknologiutviklingen.

Alle forskningsområder blir stadig mer dataintensive. Forbedret tilgang til data kan gi en rekke fordeler, blant annet nye vitenskapelige gjennombrudd, mindre duplisering og bedre reproduserbarhet av forskningsresultater, bedre tillit til vitenskap og mer innovasjon. Her har myndighetene en rolle å spille i å hjelpe vitenskapen med å takle utfordringene knyttet til åpen vitenskap på flere måter, blant annet ved å sikre åpenhet og tillit på tvers av forskningsmiljøet og det bredere samfunnet, legge til rette for deling av data på tvers av nasjonale og faglige grenser, og sikre at det finnes anerkjennelse og belønning som oppmuntrer forskere til å dele data.

AI og maskinlæring kan potensielt øke vitenskapelig produktivitet, muliggjøre nye former for oppdagelse og forbedre reproduserbarhet. AI‑systemer har helt andre styrker og svakheter enn menneskelige forskere og forventes å utfylle dem. En rekke utfordringer hemmer imidlertid utbredt bruk av AI i vitenskapen, som for eksempel behovet for å transformere og omgjøre AI‑metoder til å kunne operere under utfordrende og varierende forhold, bekymringer knyttet til begrenset transparens i maskinlæringsbaserte beslutninger, begrenset tilbud av spesifikk utdanning og kurs innen AI, og kostnaden ved datatekniske ressurser for banebrytende AI‑forskning.

Politikk og styring innen vitenskap, teknologi og innovasjon blir mer oppdragsrettet

I tråd med bærekraftmålene forsøker statlige myndigheter å omdirigere teknologiske endringer fra eksisterende områder mot mer økonomisk, sosialt og miljømessig fordelaktig teknologi, og å stimulere til private investeringer langs disse linjene. Dette skiftet har stimulert til en ny epoke med "oppdragsrettet" politikk for vitenskap, teknologi og innovasjon, og myndigheter søker et tettere samarbeid med næringslivet og det sivile samfunn for å styre vitenskap og teknologi mot ambisiøse, sosialt relevante mål.

Nåværende trender innen offentlig forskning og utvikling (FoU) står imidlertid ikke nødvendigvis i forhold til ambisjonene og utfordringene knyttet til oppdragsrettede policyer. Siden 2010 har statlige FoU‑utgifter i OECD som helhet og i nesten alle G7‑landene stagnert eller falt, ikke bare i absolutte beløp og i forhold til bruttonasjonalprodukt, men også som andel av totale offentlige utgifter. Den statlige andelen av den totale finansieringen av FoU falt med 4 prosentpoeng (fra 31 prosent til 27 prosent) i OECD‑området fra 2009 til 2016. Selv om denne nedgangen i mange land har blitt kompensert for via en økning i FoU‑relaterte skattefordeler, vil enkelte myndigheter fortsatt ha problemer med å styre forskning og innovasjon i ønsket strategisk retning.

Vesentlige kjønnsubalanser innen vitenskap og innovasjon vedvarer også, og det i en tid da mangfold i arbeidslivet er svært viktig med hensyn til bærekraftmålene. Dyptgående strukturelle faktorer, herunder kjønnsstereotyper og karriereveier innen forskning som ikke er forenelig med familieliv, har en stor del av skylden. De fleste land har inkludert kjønnsmangfold som et sentralt mål i sine nasjonale planer for vitenskap, teknologi og innovasjon. De politiske tiltakene forblir imidlertid fragmentert, og en mer strategisk og systemisk langsiktig tilnærming er nødvendig.

Myndighetene kan dra nytte av å omfavne digital teknologi i utforming, gjennomføring og overvåking av politikk på dette området. Verktøy som "big data", interoperabilitetsstandarder og prosessering av naturlig språk kan gi myndighetene mer detaljerte og rettidige data som underlag for politikkformulering og ‑utforming. Ved å knytte forskjellige datasett sammen kan disse verktøyene forvandle bevisgrunnlaget for politikk innen vitenskap, teknologi og innovasjon, og bidra til å belyse forholdet mellom utgifter til vitenskap og innovasjon og resultater i den virkelige verdenen. Å spore slik politikks bidrag til de globale og flerdimensjonale bærekraftmålene er imidlertid fortsatt en utfordring og vil kreve nyutvikling når det gjelder statistikk og indikatorer.

© OECD

Denne oppsummeringen er ingen offisiell OECD-oversettelse.

Denne oppsummeringen kan reproduseres hvis OECDs copyright og originalens tittel angis.

Flerspråklige oppsummeringer er oversatte utdrag av OECD-publikasjoner opprinnelig utgitt på engelsk og fransk.

OECD

Read the complete English version on OECD iLibrary!

© OECD (2018), OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018, OECD Publishing.
doi: 10.1787/sti_in_outlook-2018-en

This is a required field
Please enter a valid email address
Approval was a Success
Invalid data
An Error Occurred
Approval was partially successful, following selected items could not be processed due to error