Har du noen gang sittet der og klødd deg i hodet, og tenkt ... hvor kommer egentlig alt dette fra ? Jeg mener, AI roter ikke gjennom støvete bibliotekstabler eller ser på YouTube-shorts i sniktitt. Likevel finner den på en eller annen måte svar på alt – fra lasagne-triks til sorte hull-fysikk – som om den har et bunnløst arkivskap inni seg. Virkeligheten er merkeligere, og kanskje mer spennende enn du skulle tro. La oss pakke det ut litt (og ja, kanskje avlive et par myter underveis).
Er det trolldom? 🌐
Det er ikke trolldom, selv om det noen ganger føles slik. Det som skjer under panseret er i bunn og grunn mønsterprediksjon . Store språkmodeller (LLM-er) lagrer ikke fakta slik hjernen din holder fast på bestemorens kjeksoppskrift; i stedet er de trent til å gjette det neste ordet (token) basert på hva som kom før [2]. I praksis betyr det at de klamrer seg til relasjoner: hvilke ord henger sammen, hvordan setninger vanligvis tar form, hvordan hele ideer bygges som stillaser. Det er derfor resultatet høres riktig ut, selv om det – full ærlighet – er statistisk etterligning, ikke forståelse [4].
Så hva gjør egentlig AI-generert informasjon nyttig ? En håndfull ting:
-
Datamangfold – å hente data fra utallige kilder, ikke én smal strøm.
-
Oppdateringer – uten oppdateringssykluser blir det fort gammelt.
-
Filtrering – ideelt sett fanger opp søppel før det siver inn (men la oss være ærlige, det nettet har hull).
-
Kryssjekking – å støtte seg på autoritetskilder (tenk på NASA, WHO, store universiteter), noe som er et must i de fleste håndbøker for styring av kunstig intelligens [3].
Likevel, noen ganger fabrikerer det seg – selvsikkert. De såkalte hallusinasjonene ? I bunn og grunn polert tull levert med et strengt ansikt [2][3].
Artikler du kanskje vil lese etter denne:
🔗 Kan AI forutsi lotterinummer
Utforsker myter og fakta om AI-lotterispådommer.
🔗 Hva betyr det å ha en helhetlig tilnærming til AI
Forståelse av kunstig intelligens med balanserte perspektiver på etikk og påvirkning.
🔗 Hva sier Bibelen om kunstig intelligens
En undersøkelse av bibelske perspektiver på teknologi og menneskelig skapelse.
Rask sammenligning: Hvor AI henter fra 📊
Ikke alle kilder er like, men hver spiller sin rolle. Her er et øyeblikksbilde.
| Kildetype | Hvem bruker det (KI) | Kostnad/verdi | Hvorfor det fungerer (eller ikke fungerer...) |
|---|---|---|---|
| Bøker og artikler | Store språkmodeller | Uvurderlig (nok) | Tett, strukturert kunnskap – eldes bare raskt. |
| Nettsteder og blogger | Stort sett alle AI-er | Gratis (med støy) | Vill variasjon; en blanding av briljans og rent søppel. |
| Akademiske artikler | Forskningstunge AI-er | Noen ganger betalingsmur | Nøyaktighet + troverdighet, men formulert i tung sjargong. |
| Brukerdata | Personlige AI-er | Svært sensitiv ⚠️ | Skarp skreddersøm, men massevis av personvernproblemer. |
| Sanntidsnett | Søketilknyttede AI-er | Gratis (hvis på nett) | Holder informasjonen oppdatert; ulempen er risikoen for rykteforsterkning. |
Treningsdatauniverset 🌌
Dette er «barndomslæringsfasen». Tenk deg å gi et barn millioner av eventyrbøker, nyhetsutklipp og Wikipedia-kaninhull på én gang. Det er slik førtrening ser ut. I den virkelige verden blander tilbydere offentlig tilgjengelige data, lisensierte kilder og trenergenerert tekst [2].
Lagvis oppå: utvalgte menneskelige eksempler – gode svar, dårlige svar, dytt i riktig retning – før forsterkningen i det hele tatt starter [1].
Advarsel om åpenhet: selskaper avslører ikke alle detaljer. Noen sikkerhetstiltak er hemmelighold (IP, sikkerhetshensyn), slik at du bare får et delvis innblikk i den faktiske blandingen [2].
Søk i sanntid: Ekstra topping 🍒
Noen modeller kan nå kikke utenfor treningsboblen sin. Det er henteutvidet generering (RAG) – i bunn og grunn henter man deler fra en live-indeks eller et dokumentlager, og vever dem deretter inn i svaret [5]. Perfekt for raskt skiftende ting som nyhetsoverskrifter eller aksjekurser.
Problemet? Internett er like deler genialitet som søppel. Hvis filtre eller provenienskontroller er svake, risikerer du at søppeldata sniker seg inn igjen – akkurat det risikorammeverk advarer om [3].
En vanlig løsning: bedrifter kobler modeller til sine egne interne databaser, slik at svarene siterer en gjeldende HR-policy eller oppdatert produktdokumentasjon i stedet for å overtale dem. Tenk: færre «uh-oh»-øyeblikk, mer troverdige svar.
Finjustering: AIs poleringstrinn 🧪
Rå, forhåndstrente modeller er klumpete. Så de finjusteres :
-
Å lære dem å være hjelpsomme, harmløse og ærlige (via forsterkningslæring fra menneskelig tilbakemelding, RLHF) [1].
-
Sliping av usikre eller giftige kanter (justering) [1].
-
Justere tonen – enten den er vennlig, formell eller lekent sarkastisk.
Det handler ikke så mye om å pusse en diamant som å tvinge et statistisk skred til å oppføre seg mer som en samtalepartner.
Humpene og feilene 🚧
La oss ikke late som om det er feilfritt:
-
Hallusinasjoner – skarpe svar som er helt feil [2][3].
-
Skjevhet – den speiler mønstre som er innebygd i dataene; kan til og med forsterke dem hvis den ikke kontrolleres [3][4].
-
Ingen førstehåndserfaring – den kan snakke om suppeoppskrifter, men har aldri smakt en [4].
-
Overdreven selvtillit – prosaen flyter som om den vet det, selv når den ikke gjør det. Risikorammeverk legger vekt på flaggende antagelser [3].
Hvorfor det føles som å vite 🧠
Den har ingen tro, ingen hukommelse i menneskelig forstand, og absolutt ingen selv. Likevel, fordi den setter setninger sammen jevnt, leser hjernen din det som om den forstår . Det som skjer er bare massiv, neste-token-spådom : knusing av billioner av sannsynligheter på brøkdelen av sekunder [2].
«Intelligens»-effekten er emergent atferd – forskere kaller det, litt ironisk, den «stokastiske papegøyeeffekten» [4].
Barnevennlig analogi 🎨
Tenk deg en papegøye som har lest alle bøkene på biblioteket. Den forstår historiene, men kan blande ordene sammen til noe som føles klokt. Noen ganger er det perfekt; noen ganger er det tull – men med nok teft kan man ikke alltid se forskjell.
Oppsummering: Hvor AI-informasjonen kommer fra 📌
Enkelt sagt:
-
Massive treningsdata (offentlig + lisensiert + trenergenerert) [2].
-
Finjustering med menneskelig tilbakemelding for å forme tone/atferd [1].
-
Hentingssystemer når de er koblet til live datastrømmer [5].
AI «vet» ikke ting – den forutsier tekst . Det er både dens superkraft og akilleshæl. Konklusjonen? Sjekk alltid viktige ting mot en pålitelig kilde [3].
Referanser
-
Ouyang, L. et al. (2022). Trene språkmodeller til å følge instruksjoner med menneskelig tilbakemelding (InstructGPT) . arXiv .
-
OpenAI (2023). GPT-4 teknisk rapport - blanding av lisensierte, offentlige og menneskeskapte data; mål og begrensninger for neste token-prediksjon. arXiv .
-
NIST (2023). Rammeverk for risikostyring for kunstig intelligens (AI RMF 1.0) – opprinnelse, pålitelighet og risikokontroller. PDF .
-
Bender, EM, Gebru, T., McMillan-Major, A., Mitchell, S. (2021). Om farene ved stokastiske papegøyer: Kan språkmodeller være for store? PDF .
-
Lewis, P. et al. (2020). Hentingsutvidet generering for kunnskapsintensiv NLP . arXiv .