Mediator.ai – Nash bargaining fra 1950 møter moderne AI

Mediator.ai er et nytt forhandlingsverktøy som kombinerer Nash bargaining-teorien fra 1950-tallet med moderne LLM-teknologi for å finne rettferdige avtaler mellom to parter. Verktøyet ble lansert som et Hacker News Show HN-prosjekt i april 2026 og retter seg mot alt fra samboerkontrakter og gründeravtaler til husleietvister – situasjoner der begge parter ønsker en løsning, men ingen vil føle seg lurt.

Tanken er elegant: i stedet for at to advokater slåss om hvert eneste punkt, stiller systemet hver part private spørsmål om hva de egentlig trenger. Deretter genererer det avtaleforslag iterativt – runde etter runde – til ingen ny variant kan gjøre det bedre for begge samtidig. Litt som å la en nøytral tredjepart styre prosessen, men uten timepris på 3 000 kr i timen.

Ideen springer ut av en veldig konkret frustrasjon: grunnleggeren og forloveden hans skulle lage ekteskapskontrakt for åtte år siden. Megleren var nyttig, men prosessen føltes tilfeldig og udokumentert. Det fikk ham til å grave frem John Nashs forskning – og lure på hvorfor ingen brukte den i praksis.

Hva er Nash bargaining – og hvorfor dukket det opp igjen nå?

John Nash løste i 1950 det som kalles «forhandlingsproblemet» matematisk. Ideen er at to parter som begge ønsker en avtale, bør finne det punktet som maksimerer produktet av begges gevinst utover hva de ville fått uten avtale. Det kalles Nash-produktet.

Det høres abstrakt ut, men konsekvensen er konkret: løsningen er Pareto-optimal, altså at ingen kan få mer uten at den andre får mindre. Den er symmetrisk, den er skala-invariant, og den er uavhengig av irrelevante alternativer. Fire aksiomer som gjør løsningen matematisk beviselig, ikke bare intuitiv.

Problemet med Nash-løsningen var alltid det praktiske. For å bruke den trenger du et numerisk mål på hva hver part verdsetter – en nyttekurve, som økonomer kaller det. I teorien elegant. I virkeligheten: hvem vet nøyaktig hvor mye de verdsetter «retten til å ha hund i leiligheten» kontra «hvem betaler strøm»?

Det er her LLM-er kommer inn. Mediator.ai ber hver part beskrive hva som er viktig for dem, i vanlig norsk (eller engelsk). Modellen oversetter dette til strukturerte preferanser, genererer mulige avtalepunkter, og scorer dem systematisk mot begge parters interesser. Det er ingen hemmelighet hva den andre parten svarer – men det er heller ingen direkte konfrontasjon. Hver part snakker med systemet separat.

Hvem er dette for?

Mediator.ai nevner selv fire bruksområder på nettsiden: delt bolig, gründer-equity, leverandørtvister og «alle uenigheter der begge parter vil ha en avtale og ingen vil føle seg lurt.» Det er en ganske bred kategori.

Delt bolig er interessant. Hvem vasker hva, hvem betaler hva, hva er reglene for besøkende – dette er akkurat typen forhandling der folk enten unngår samtalen eller lar det bygge seg opp til konflikt. Et verktøy som systematiserer dette har åpenbar appell.

Gründer-equity er et annet område der dårlige prosesser skaper store problemer. To gründere som starter noe sammen uten å snakke ordentlig om hva som skjer hvis den ene slutter etter seks måneder, den ene jobber mer enn den andre, eller selskapet selges for 10 millioner kroner – det er en oppskrift på drama. Nash-optimal fordeling gir ikke svar på alt, men systematisk dokumentasjon av hva begge faktisk mener er et skritt i riktig retning.

Hva skiller dette fra vanlig AI-mekling?

Det er allerede verktøy der ute som hjelper folk med konflikter via AI. ChatGPT kan fungere som en uformell mekler. Det er apper for skilsmisseavtaler. Det er juridiske AI-verktøy for kontraktsgenerering.

Det som skiller Mediator.ai er kombinasjonen av to ting. For det første: strukturert teori i bunnen. Nash-løsningen er ikke en god idé noen kom på – den er matematisk beviselig optimal gitt de fire aksiomaliske kravene. Det gir en slags objektivitet som rene AI-assistenter mangler.

For det andre: privat input fra begge parter. Ingen av partene ser hva den andre har sagt til systemet. Det betyr at begge kan være ærlige om hva de egentlig prioriterer – uten at det brukes mot dem i en fremtidig diskusjon. Det er et smart designvalg som minner om «double blind» i forskning.

Om det fungerer i praksis er selvsagt et annet spørsmål. Jeg har ikke testet det på en ekte konflikt ennå. Men logikken er solid.

Hva er begrensningene?

Nash-løsningen er optimal – men kun gitt at begge parter faktisk vil ha en avtale. Hvis den ene parten primært ønsker å forsinke, vinne, eller ydmyke motparten, hjelper ikke matematikk mye.

Den praktiske utfordringen er også at Nash-løsningen krever at begge parter er ærlige om sine preferanser. I teorien er systemet designet for å håndtere dette – du snakker privat med AI-en, ikke direkte med motparten. Men det er likevel mulig å strategisk overrapportere viktigheten av ting du egentlig ikke bryr deg om, for å «vinne» mer på noe du faktisk vil ha.

Det er heller ikke klart hva som skjer med avtalene juridisk. En avtale generert av Mediator.ai er ikke automatisk bindende. Det er opp til partene å signere noe, og det er opp til den ene å faktisk overholde det andre parten ikke kan håndheve uten rettsvesenet. Verktøyet hjelper deg finne hva begge kan leve med – ikke sørge for at det skjer.

Er dette bare for folk med store konflikter?

Nei – og det er kanskje det mest interessante med konseptet. De fleste forhandlingssituasjoner er ikke store konflikter. De er småting som aldri blir ordentlig løst fordi ingen orker å ha den litt ubehagelige samtalen.

Hvem skal dekke hvilke utgifter mellom samboere. Hvilken eierandel skal den nye partneren i konsulentselskapet ha. Hvem betaler hva når to venner gjør et felles kjøp. Disse samtalene ender enten i ubehag, eller de unngås helt og skaper frustrasjon over tid.

Et strukturert verktøy som gjør det lettere å faktisk gjennomføre forhandlingen – der begge parter blir hørt, og der det finnes et systematisk svar på slutten – det har verdi langt utover store rettstvister.

Mediator.ai er i tidlig fase. Det er ingen prisinformasjon på nettsiden ennå, og det er tydelig at dette er en MVP som testes. Men ideen er god. Nash-løsningen er 75 år gammel forskning som fortjener en ny sjanse i en verden der LLM-er kan håndtere den praktiske delen som alltid stoppet den. Prøv det selv på mediator.ai hvis du har en forhandling som trenger struktur.