# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Efter reklamen visas:
Glasögon flygning v2-2 - Desktop.mp4

Bank details, sex and naked people who seem unaware they are being recorded. Behind Meta's new smart glasses lies a hidden workforce, uneasy about peering into the most intimate parts of other people's lives.

The advertisement is everywhere. The ice hockey player Peter Forsberg is trying on a pair of black glasses. In the viral clip he talks to the glasses, asking who is Sweden's greatest hockey player of all time.

They are not just any glasses.

They are Facebook owner Meta's new AI glasses.

The glasses are marketed as an all-in-one assistant that helps the wearer excel at work, capture beautiful sunsets, act as a travel guide and translate foreign languages in real time.

So powerful that they are meant to compete with smartphones, while the user remains in control of their privacy.

Reality would prove to be different.

It is stuffy at the top of the hotel in Nairobi, Kenya. The grey sky presses the heat against the windows. The man in front of us is nervous. If his employer finds out that he is here, he could lose everything.

He is one of the people few even realise exist - a flesh-and-blood worker in the engine room of the data industry. What he has to say is explosive.

"In some videos you can see someone going to the toilet, or getting undressed. I don't think they know, because if they knew they wouldn't be recording."

In Svenska Dagbladet and Göteborgs-Posten's investigation, the people behind Meta's smart glasses testify to the hidden stream of privacy-sensitive data that is fed straight into the tech giant's systems.

It begins on the other side of the world.

September 2025 in Menlo Park, the heart of Silicon Valley. Mark Zuckerberg, founder of Meta, the company behind Facebook, Instagram and WhatsApp, is about to present the initiative he hopes will define the company's future. On gigantic screens, the audience can see him sitting backstage, leaning over a script and rehearsing.

They lie in front of him on the table.

"Meta Ray-Ban Glasses".

He stands up after a while, and puts the glasses on.

The perspective shifts - on the screens, the audience sees the world through his eyes. Zuckerberg walks through the corridors, towards the stage. On the way, he is met with cheers, fist bumps and a nod from the international music star Diplo.

Your eyes, their data

Your eyes, their data is an article series about Meta's new smart glasses. The investigation is a collaboration between Göteborgs-Posten and Svenska Dagbladet and Naipanoi Lepapa, an award-winning investigative freelance journalist based in Nairobi, Kenya.

In the tech companies' new digital world, geographical borders have limited significance. Who then has control over the data that is collected? The investigation shows that Meta hires companies around the world to process private images and sensitive information.

On stage, Zuckerberg preaches. He explains that his revolutionary glasses are to be a kind of all-in-one assistant with everything from live translations to facial recognition.

He concludes by thanking his American team. But what is shown in Menlo Park is just as much the result of a completely different type of work, far away from Silicon Valley.

The company they work for is called Sama and is a subcontractor to Meta. Here in Kenya's capital, thousands of people train AI systems, teaching them to recognise and interpret the world.

They are called data annotators, and they are the manual labourers of the AI revolution. On the screens they draw boxes around flower pots and traffic signs, follow contours, register pixels and name objects: cars, lamps, people. Every image must be described, labelled and quality assured.

All to make the next generation of smart glasses a little more intelligent - a little more human.

It is an uncomfortable truth for tech giants: the AI revolution is to a large extent built on labor in low-income countries. What we call "machine learning" is often the result of human hands.

In the multi-million city of Nairobi, SvD and GP meet Sama workers at an indistinct hotel, at a safe distance from Sama. Some come straight from a night shift, others are preparing for a ten-hour shift in front of the screens.

The employees have signed extensive confidentiality agreements - if they break them they can lose their jobs - and be thrown back into a life without income, often to the slums. Therefore we publish no names.

How we conducted the investigation

We have interviewed more than thirty employees at different levels at Meta's subcontractor Sama in Nairobi.

Several of them work specifically with annotating videos, images and speech for Meta's AI systems.

Others work on other Meta-related projects, such as developing wristband-based gesture controls.

We have not been granted access to the premises where the data annotation takes place and have not been allowed to see the material that the workers handle.

We have reviewed employment contracts and other supporting documentation that describe the operations at Sama.

We have also interviewed former employees at Meta in the US who have worked with the company's AI services and who confirm that "live data" is annotated in several projects.

All agreed to be interviewed on condition of anonymity due to fear of reprisals.

The workers in Kenya say that it feels uncomfortable to go to work. They tell us about deeply private video clips, which appear to come straight out of Western homes, from people who use the glasses in their everyday lives.

Several describe video material showing bathroom visits, sex and other intimate moments.

Another worker talks about people coming out of bathrooms.
Do you sometimes feel that you are looking straight into other people's private lives?
"Someone may have been walking around with the glasses, or happened to be wearing them, and then the person's partner was in the bathroom, or they had just come out naked", an employee says.

"When you see these videos, it feels that way. But since it is a job, you have to do it. You understand that it is someone's private life you are looking at, but at the same time you are just expected to carry out the work. You are not supposed to question it. If you start asking questions, you are gone."

Sees bank cards and naked bodies

"We see everything - from living rooms to naked bodies. Meta has that type of content in its databases. People can record themselves in the wrong way and not even know what they are recording. They are real people like you and me".

Efter reklamen visas:
Glasögon video A.mp4

The workers describe videos where people's bank cards are visible by mistake, and people watching porn while wearing the glasses. Clips that could trigger "enormous scandals" if they were leaked.

"There are also sex scenes filmed with the smart glasses - someone is wearing them having sex. That is why this is so extremely sensitive. There are cameras everywhere in our office, and you are not allowed to bring your own phones or any device that can record", an employee says.

The data annotators also work with transcriptions, where they are to check that the AI assistant in Meta's glasses has answered users' questions correctly.

"It can be about any topics at all. We see chats where someone talks about crimes or protests. It is not just greetings, it can be very dark things as well", one of the workers says.

Another recounts a text where a man described a woman he wanted to have sex with:

"He commented on her body and said that he liked her breasts."

Launch in Sweden

2025 becomes a breakthrough for Meta Ray-Ban, which is manufactured in collaboration with the eyewear giant EssilorLuxottica. From having sold two million smart glasses in 2023 and 2024 combined, sales are tripled to seven million units.

In Sweden, Synsam is one of the major Swedish retailers, as is the chain Synoptik. Some independent opticians also carry the glasses.

Throughout the autumn of 2025, we visit ten retailers in Stockholm and Gothenburg to ask the sales staff how the data from the Meta glasses is processed. Several of the sales people give us reassuring answers. We are told that we ourselves can choose exactly what data is shared with Meta.

"Nothing is shared with them (Meta). That was a big concern for me as well. Are they going to get access to my data, that is a bit scary, but you have full control", says an employee at a Synsam store.

Others are more uncertain.

"To be completely honest, I don't know where the data goes, or if they take data at all", says a shop assistant at an independent optician. Another salesperson points out that the customer can always choose not to share their data:

"No, it is completely fine - everything stays locally in the app."

We buy our own pair of glases at Synsam's flagship store in Gothenburg.

Lack of knowledge in the stores

SvD and GP have visited ten eyewear stores in Gothenburg and Stockholm.

In several cases the staff stated that they did not know:

What Meta Ray-Ban glasses forward in terms of data.

Where the information ends up.

Whether anything is automatically shared with Meta.

How the user's voice and video material is processed.

Several store employees also gave contradictory answers, and many believed that all data stays "locally in the app" - something our tests show is not correct.

At the Göteborgs-Posten newsroom we begin installing them. The glasses are to be connected to an app called Meta AI. Only after several approvals in the app is it possible to get started with the AI function. One of the steps concerns whether we want to share extra data with Meta to help improve their products. We choose "no".

The AI functions are activated with the voice command "Hey Meta". Within ten minutes of the package being opened we begin asking questions. The glasses answer immediately, in English.

Together with a system developer at Svenska Dagbladet we try to find out whether what the salesperson said is correct, that we can choose not to share our data with Meta. We try to use the glasses without internet connection turned on.

Meta's own words

But that makes it impossible to get help interpreting what we see. The glasses urge us to turn on the connection. When we then analyse the network traffic from the app, we see that the phone has frequent contact with Meta servers in Luleå, Swden, and Denmark.

In order to answer questions and interpret what the camera sees, the glasses require that data be processed via Meta's infrastructure - it is not possible to interact with the AI solely locally on the phone.

What the salespeople say about nothing being shared onwards does not appear to be correct.

Efter reklamen visas:
Glasögon video A.mp4

We contact Synsam and Synoptik for an interview about what training the sales staff receive and how it can be that the answers they give are so different. Synsam responded in writing that its role is to inform customers about the applicable terms and to provide internal training, but that responsibility for complying with Swedish law and Meta's terms ultimately rests with the wearer. Synoptik responded in similar terms, saying its staff are trained in ethics and emphazise the user's responsibility.

With the glasses we bought there is also a manual with a QR code that leads to Meta's privacy policy for wearable products. This in turn links to other pages, such as the Terms of Use for Meta's AI services.

At first glance, it appears that we have significant control over our data. It states that voice recordings may only be saved and used for improvement or training of other Meta products if the user actively agrees.

But for the AI assistant to function, voice, text, image and sometimes video must be processed and may be shared onwards. This data processing is done automatically and cannot be turned off.

The human behind the AI

We read further on in the Terms of Use for Meta's AIs. The terms state that "in some cases, Meta will review your interactions with AIs, including the content of your conversations with or messages to AIs, and this review can be automated or manual (human)."

It also states that the AIs may store and use information shared with them, and that the user should not share information "that you don't want the AIs to use and retain, such as information about sensitive topics".

The user is given no choice; it is mandatory to participate.

It is not specified how much data may be analysed or for how long it may be stored. Nor is it specified who is given access to the data.

Data experts we contact in Sweden and abroad question how aware users really are that their data may be used to train Meta's AI.

The experts point to an unclear boundary between what is shared voluntarily and what is collected automatically - a boundary that can be difficult to detect.

Unclear what the camera records

When Meta offers services within the EU, the company is subject to the General Data Protection Regulation (GDPR), which requires transparency about how personal data is processed and where that processing takes place.

Kleanthi Sardeli is a data protection lawyer at None Of Your Business (NOYB), a non-profit organisation in Vienna that has brought several legal cases against Meta. They are currently reviewing the new smart glasses.

She says there is a clear transparency problem: users may not realise that the camera is recording when they begin speaking to the AI assistant.

"If this happens in Europe, both transparency and a legal basis for the processing are lacking," she says. She believes that explicit consent should be required when data is used to train artificial intelligence.

"Once the material has been fed into the models, the user in practice loses control over how it is used," Sardeli says.

Petter Flink is an IT and security specialist at IMY, the Swedish Authority for Privacy Protection. It is the authority that is to protect Swedes' personal data and privacy.

According to him, few people truly consider what they are agreeing to when they start using services such as Meta's glasses.

"The user really has no idea what is happening behind the scenes", says Petter Flink.

At the same time, the technology has become both more accessible and more enticing, with new functions that quickly reach a broad audience.

He emphasises that the data Meta collects is more valuable than the glasses themselves. The more details that can be extracted from the user's everyday life, the more accurately advertising and services can be targeted at the person.

"I think few people would want to share the details of their daily lives to that extent. But when it is presented in a fun and appealing way, it becomes harder to see the risks", says Petter Flink.

The Swedish Authority for Privacy Protection has not reviewed the Meta glasses.

"Therefore we cannot comment on where the data ends up", says Petter Flink.

According to our sources, sensitive data is not intended to be used to train the AI models.

Even so, it can still happen.

"As soon as the device ends up in the hands of users, they do whatever they want with it", says one of the former Meta employees.

According to the former Meta employees, faces that appear in annotation data are automatically blurred.

However, data annotators in Kenya told SvD and GP that the anonymisation does not always work as intended. Faces that are to be covered are sometimes visible. We ask one of the former Meta employees how this is possible.

"The algorithms sometimes miss. Especially in difficult lighting conditions, certain faces and bodies become visible".

Asking Meta about the private clips

Where do the images come from? Can private videos from Sweden end up on screens in Kenya? Those who appear in the images, have they consented to appearing in this way?

We contact Meta repeatedly for an open interview about how the company informs users about the glasses, what filters are used to prevent private material from reaching annotators, how the chain of subcontractors is audited, and why content showing extremely private situations appears.

Efter reklamen visas:
Glasögon video B.mp4

We also ask how long voice recordings and video clips are stored, how the possibility for consumers to object works, in practice, and whether the video clips can come from Swedish users.

After two months, we receive an email from Meta's spokesperson in London, Joyce Omope. The letter does not directly answer our questions, but explains how data is transferred from the glasses to the user's mobile app.

Instead, Meta refers to its AI terms of use and privacy policy. These do not specify where the data ends up, but they do state that it may be subject to human review.

We asked Meta to elaborate on how sharing highly private material with subcontractors such as Sama in Kenya can be reconciled with its privacy policy. We posed the same questions to Sama. There was no response.

How the Meta glasses work

The Meta glasses can take pictures and record video with sound in two ways:

When pressing a physical button on the glasses.

When using the voice command "Hey Meta" and asking a question to the AI function.

The glasses do not record continuously, but are activated only through a button press or voice command.

Sources: Meta, Synsam.

We receive no additional answers from Meta either and have to make do with what Meta's spokesperson Joyce Omope first wrote:

"When live AI is being used, we process that media according to the Meta AI Terms of Service and Privacy Policy."

A European Meta executive, who asked not to be named, says it does not matter where the data is processed as long as the data protection rules are equivalent to those in Europe.

"Many believe that data must be stored within the EU to be protected. But under GDPR it does not matter where the server is located - as long as the country meets the EU's requirements. If it does not, data may not be sent there".

They continue:

"Technically, we have data centres in Sweden, Denmark and Ireland, but the physical location is actually less relevant. The legal responsibility lies with Meta Ireland, which is the European entity. Where the data is actually processed - in Europe or in the US - does not change the regulatory framework".

There is currently no EU decision recognising Kenya as providing an adequate level of protection, but the EU and Kenya began a dialogue on the matter in May 2024. It is expected to take time before an agreement is in place.

Refers to the privacy policy

Meta themselves write in their privacy policy that they must transfer, store and process user data globally, since "Meta is a company that operates globally", and that they share information both internally between offices and data centres and externally with partners, third parties and service providers. Meta explicitly writes that this applies to interactions that people have with AI at Meta, for example content and messages.

Petra Wierup, a lawyer at the Swedish Authority for Privacy Protection, IMY, says that if Meta is the data controller under GDPR, then they have a responsibility for Swedes' personal data collected when the glasses are used.

"For it to be permitted to use a service provider in a third country (outside the EU), it is required that robust agreements with instructions are in place. It must also be ensured that there is legal support for the transfers, so that the data that is transferred receives continued strong and equivalent protection when it is processed in a third country. The protection must therefore not become weaker when it is processed by subcontractors", says Petra Wierup.

At one end, the glasses are marketed as an everyday assistant - a voice in the frame that tells you what you are seeing. At the other end, people in Nairobi sit annotating the most intimate moments the camera captures: open-plan offices, living rooms, bedrooms, bathrooms.

One annotator sums it up:

"You think that if they knew about the extent of the data collection, no one would dare to use the glasses".

# data[].attributes.attachment_link.title
She Came Out of the Bathroom Naked, Employee Says

# data[].attributes.attachment_link.description
Bank details, sex and naked people who seem unaware they are being recorded. Behind Meta's new smart glasses lies a hidden workforce, uneasy about peering into the most intimate parts of other people's lives.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Informasjonskapsler på hkdir.no

Godta alle: Gir oss innsikt i anonym bruk av nettsiden, slik at vi kan gjøre tjenesten bedre.

Bare nødvendige: For at nettsiden skal virke og fungere trygt. Disse må være på.

Godta alle Bare nødvendige

Publisert: 18. februar 2026

Bruken av kunstig intelligens (KI) øker raskt i høyere utdanning og forskning. Samtidig er et omfattende EU-regelverk på vei inn i norsk lov. Det betyr nye plikter for universiteter og høyskoler, også for dem som allerede bruker kunstig intelligens i undervisning, vurdering, forskning og administrasjon.

KI er allerede en del av studiehverdagen. Ni av ti studenter bruker kunstig intelligens i studiearbeidet, ifølge Studiebarometeret 2025. Tallene viser at KI blir stadig viktigere i forskning og høyere utdanning.

- Selv om bruken av KI i sektoren er utbredt, har ikke alle nødvendigvis vurdert risiko og ansvar som følger med. Dette er ikke noe vi kan vente med til det nye KI-regelverket trer i kraft. Forberedelsene må starte nå, sier seniorrådgiver Tommy Tranvik i Direktoratet for høyere utdanning og kompetanse (HK-dir).

Han forklarer at direktoratet skal forberede sektoren på nye regelverk fra EU innen digitalisering. Den nye temarapporten "KI-forordningen kort fortalt" er en del av dette arbeidet.

Temarapporten tar for seg de delene av EUs KI-forordning som HK-dir mener er mest relevante for virksomheter i høyere utdanning og forskning. Den er særlig rettet mot ledere og ansatte som anskaffer, utvikler eller bruker KI. Den er også relevant for ledere og ansatte med ansvar for internkontroll og for å følge regelverket.

- Vi vet ikke helt når den norske KI-loven og KI-forordningen vil tre i kraft, men målet er å gjøre et komplekst regelverk mer forståelig allerede nå. Vi vet også at det vil komme ny veiledning både fra EU og norske myndigheter om det nye KI-regelverket. Vi vil oppdatere rapporten når viktige avklaringer blir publisert, sier Tranvik.

Tranvik mener sektoren ikke bør vente på at loven formelt trer i kraft. Han peker særlig på fem tiltak som universitetene og høyskolene bør gjøre allerede nå:

Kartlegg all bruk av KI i undervisning, forskning og administrasjon

Bygg kompetanse om kravene i KI-forordningen

Avklar om dere er leverandør, idriftsetter eller begge deler

Vurder hvilken risikokategori KI-systemene tilhører

Etabler tydelige roller, rutiner og internkontroll

- De som starter forberedelsene nå, vil stå langt bedre rustet når regelverket trer i kraft. Dette handler ikke bare om teknologi, men om styring, ansvar og tillit, sier Tranvik.

Når KI-forordningen trer i kraft, vil mange norske utdanningsinstitusjoner være enten idriftsettere eller leverandører av KI-systemer. Leverandører utvikler KI-systemer eller får andre til å utvikle slike systemer for seg. Idriftsettere er virksomheter som tar KI-systemene i bruk i egen organisasjon. Hvilken rolle institusjonen har, avgjør hvilke plikter som gjelder.

- Tar en institusjon i bruk visse typer KI-systemer, for eksempel i vurdering eller opptak, utløser det flere plikter. Det kan blant annet innebære vurdering av konsekvenser for grunnleggende rettigheter, inkludert personvern, samt menneskelig tilsyn med systemet og kontroll med hvilke data systemet får tilgang til, sier Tranvik.

Han påpeker at institusjonen også må kunne dokumentere at den har nødvendig og tilstrekkelig KI-kompetanse til å forstå og håndtere risikoen.

Ved Høgskolen i Østfold (HiØ) tar både utfordringene og mulighetene med KI på alvor. For to år siden startet rektoren en tverrfaglig gruppe. Sist sommer ble arbeidet utvidet med et treårig prosjekt og to nye ressurser for å jobbe med kompetanseheving, prosjektledelse og utvikling av nye KI-tjenester.

- Utvikling av kompetansehevende tiltak er et av områdene vi vil prioritere fremover, og som vi har identifisert som sentralt i KI-forordningen, sier Marianne Bjerkman, seksjonsleder for IT-utvikling ved HiØ.

Hun mener at bruken av KI forutsetter forståelse og refleksjon i alle profesjoner og praksiser, og at det er behov for tydelige rammer.

- KI-forordningen gir oss, sammen med eksisterende lovverk og etiske prinsipper, viktige verktøy i dette arbeidet, understreker Bjerkman.

- Når det gjelder studenters bruk av KI, ser vi tydelig at det er behov for veiledning og klare retningslinjer, sier seksjonslederen ved HIØ.

Hun sier at de aller fleste studentene hos dem bruker KI, men at bruken av KI varierer betydelig. Mens noen bruker KI på måter som ikke er hensiktsmessige for læring, vegrer andre seg for å utnytte teknologien i det hele tatt.

Denne våren, etter inspirasjon fra Universitetet i Tromsø (UiT), vil HIØ lansere prinsipper for bruk av KI i eksamenssammenheng. De håper at prinsippene kan bli et utgangspunkt for dialog om god og ansvarlig bruk av KI.

- Det er stor forskjell på å bruke generativ KI som et læringsverktøy og som et middel for ren forenkling av arbeidsoppgaver, og dette skillet er ikke alltid åpenbart.

HIØ har også etablert Østfold AIHub, en akademisk hub med et sterkt vitenskapelig miljø for forskning, utdanning, formidling og innovasjon innen KI.

- Vi må omtale og forholde oss til KI-løsninger som verktøy og teknologi, og ikke som nye partnere eller eksperter. Når vi tillegger teknologien menneskelige egenskaper, svekker vi den kritiske vurderingen og øker risikoen for uforsvarlig bruk, sier førsteamanuensis ved HIØ og en av lederne for huben, Harald Holone.

Han mener KI-forordningen setter søkelys på grunnleggende spørsmål i sektoren.

- Generativ KI skaper ikke helt nye problemer, men gjør eksisterende svakheter i vår sektor mer synlige. Det gjelder alt fra mangelfull vurderingspraksis og publiseringspress til utfordringer med å fostre kritisk tenkning og demokratiforståelse. Det er disse utfordringene som er problemet, ikke teknologien i seg selv, sier han.

# data[].attributes.attachment_link.title
Nytt regelverk om KI: Nå må universiteter og høyskoler forberede seg | HK-dir

# data[].attributes.attachment_link.description
Bruken av kunstig intelligens (KI) øker raskt i høyere utdanning og forskning. Samtidig er et omfattende EU-regelverk på vei inn i norsk lov. Det betyr nye plikter for universiteter og høyskoler, også for dem som allerede bruker kunstig intelligens i undervisning, vurdering, forskning og administrasjon.

# data[].attributes.attachment_link.description
Model Republic is an independent publication from The Midas Project documenting how AI companies shape policy, regulation, and democratic systems.

# data[].attributes.attachment_link.description
We are a social movement that is demanding transparent, ethical, and safe artificial intelligence that benefits everyone.

# data[].attributes.attachment_link.title
AI Isn't as Powerful as We Think | Hannah Fry

# data[].attributes.attachment_link.description
«Historically, AI researchers’ predictions about progress in AI abilities have been pretty bad. We don’t really have principles that describe which kinds of tasks are easy for AI and which ones are hard»

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Etter at kunstig intelligens (KI) ble allemannseie, har falske referanser blitt et stort problem.

Som kjent har KI-verktøy en tendens til å hallusinere, altså finne opp ting, også referanser.

Det dukker opp i rapporter. For eksempel siterte en skolerapport, som Tromsøs politikere brukte som underlagsmateriale da de skulle legge ned skoler, forskning som ikke eksisterer.

Sensorer ser det stadig i studentoppgaver.

Og de falske referansene dukker opp i forskningsartikler.

I en ny studie har tre forskere ved Nara Institute of Science and Technology i Japan gått gjennom forskningsartikler lagt fram på tre store og prestisjetunge forskningskonferanser om kunstig intelligens, ACL, NAACL og EMNLP, i 2024 og 2025.

Artikkelen er ikke er fagfellevurdert ennå.

De fant 295 konferanseartikler med minst én falsk referanse. Slike falske referanser kaller de "hallusitering".

Ekstrem vekst i 2025

Forekomsten eksploderte i 2025. For 2024 fant de bare 20 slike artikler, mens tallet i 2025 steg til 275. Det har altså skjedd nesten en fjortendobling på ett år.

Det er riktignok en liten andel av artiklene som har slike referanser. I alt skannet forskerne mer enn 17.000 artikler, altså hadde i underkant av to prosent av artiklene falske referanser.

Forskerne fant dette ved å automatisk kontrollere alle referansene i artiklene opp mot de store forskningsdatabasene.

Referansene som ikke ble funnet, sjekket forskerne manuelt. De luket ut referansefeil som egentlig var rene skrivefeil og tegnsettingsfeil. Feilene de satt igjen med da var betydelige, og forskerne mener anslaget for falske referanser er konservativt.

Dette var de vanligste feilene

De vanligste feilene var:

Fullstendig oppdiktede artikler.

"Spøkelsesoppføringer" fra databaser der referansene så ekte ut ved første øyekast. Men i databasene ligger titler på artikler som ikke eksisterer. Forskere har trolig kopiert disse tomme referansene uten å sjekke nærmere.

Artikler med feilaktige ID-numre fra arkivet ArXiv: Tittelen på artikkelen var referert korrekt, men ID-nummeret ledet til en annen, irrelevant artikkel.

Artikler som aldri ble publisert: Noen referanser refererte til artikler som det var forventet at skulle publiseres, for eksempel i løpet av 2024, men som aldri ble publisert.

Det kom nye verktøy i 2025

De japanske forskerne gir flere forklaringer på de falske referansene. KI er ikke den eneste, men er en hovedårsak som også samspiller med andre faktorer.

Mot slutten av 2024 og begynnelsen av 2025 kom nye, avanserte KI-systemer som utvidet bruksområdet for KI i artikkelskriving.

Store språkmodeller og såkalte "AI scientist"-verktøy kunne nå søke etter relevant litteratur, foreslå konkrete referanser og skrive utkast til gjennomganger av tidligere forskning. Det gjorde forskningsskriving raskere og mer automatisert, men økte samtidig risikoen for at feil eller ikke-eksisterende kilder ble med helt fram til publisering.

Disse verktøyene ble raskt tatt i bruk av KI-forskere som skulle sende inn artikler til konferanser.

Feil sprer seg raskt

Dette henger igjen sammen at det faktisk også er falske referanser, såkalte "spøkelsesoppføringene", i de store forskningsdatabasene.

KI-verktøy henter ut referanser som tilsynelatende er greie, men som ved nærmere sjekk er tomme.

Når en database først inneholder en feil, sprer den seg raskt. Studien fant et tilfelle der en feilaktig referanse hadde blitt kopiert videre til hundrevis av andre artikler.

I tillegg peker de på et stort press på fagfellevurderingssystemet. Det har særlig gjort seg gjeldende innen forskning på KI, der antallet artikler har eksplodert.

Det er ikke nok eksperter til å vurdere flommen av artikler. Fagfellene må vurdere mange artikler, ofte utenfor sitt kjerneområde, på kort tid. De har ofte ikke tid til grundige faktasjekker, men kun overfladiske vurderinger.

Mest i nye forskningsfelt

Problemet er størst i de nye, raskt voksende KI-underfeltene som oppsto i kjølvannet av KI-boomen.

På spørsmål om hvor alvorlige funnene er skriver en av forfatterne, Yusuke Sakai, til Khrono at innenfor flere KI-felt blir konferanseartikler til toppkonferanser høyere verdsatt enn vanlige artikler.

Det gjelder spesielt innen maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP), hvor mange forskere også prioriterer toppkonferansene over topptidsskriftene. Men for konferansepublikasjoner er man i større grad avhengig av at forfatterne selv retter feilene.

Sakai sier at fagfeller ofte må vurdere konferanseartikler innenfor temaer de ikke kan, med svært korte frister.

- Det er rett og slett urealistisk å forvente at hver eneste referanse kan kontrolleres grundig under slike tidsbegrensninger. Jeg har selv opplevd å måtte fullføre ti fagfellevurderinger på én uke, skriver Yusuke Sakai, og innrømmer at vurderingene da blir mer formalistiske enn substansielle.

Og selv da han påpekte en falsk referanse, ble den ikke rettet, sier han.

- For forfattere må det komme en fornyet erkjennelse av at publisering innebærer ansvar. Aksept er ikke et trofé; ansvaret fortsetter også etter publisering, skriver han.

- Mens KI-assistert skriving blir mer vanlig, kan ikke ansvaret delegeres til verktøy. Til syvende og sist er det forfatterne som er ansvarlige for referansene.

Ikke fusk, men slurv

Man skulle kanskje tro at hvis man først fant én falsk referanse i en artikkel, ville det ramle ut mange flere skjeletter fra skapet. Men slik er det ikke nødvendigvis.

Det vanligste var at en artikkel kun hadde én eller to falske referanser, noe som indikerer slurv, ikke bevisst juks.

De falske referansene ligger altså godt gjemt, noe som gjør dem vanskeligere å oppdage.

Når forskerne i første grovsortering fant en artikkel med kun én referanse som ikke stemte, var det svært sannsynlig at det kun var en skrivefeil, og ikke en hallusinasjon, og denne ble luket ut.

Også hvis det var tre eller færre, er det ofte "støy", som ikke er reelle hallusinasjoner laget av KI.

Men hvis det var fire eller flere referanser som ikke stemte, var det som regel snakk om reelle hallusinasjoner.

Ut fra dette anbefaler forskerne at hvis man gjennom et automatisk system finner tre - fire eller flere mistenkelige referanser, bør referansene gjennomgås manuelt.

Anbefaling: Unngå "heksejakt"

De japanske forskerne kommer med flere anbefalinger:

Å innføre automatiske referansesjekker før og under fagfellevurdering for å sikre at falske kilder fanges opp tidligere. Slike verktøy bør integreres i innsendings- og publiseringssystemet, mener forfatterne.

Definer tydelig hva som regnes som alvorlige referansefeil, og skill mellom grove feil og mindre formelle unøyaktigheter.

Sikre bedre sporbarhet i revisjonsprosessen, slik at det går an å kontrollere om feil faktisk er rettet i endelig versjon.

Unngå en "heksejakt" eller umiddelbar straff mot forskere ved falske referanser, da det ofte handler om utilsiktede feil.

I tillegg mener de at formålet med konferanser og fagfellevurdering bør revurderes. Belastningen på fagfellene risikerer å undergrave konferansenes troverdighet og reiser bekymringer om hvor bærekraftig modellen er, skriver forfatterne.

Derfor foreslår de en modell som ligner mer på de såkalte megatidsskriftene, der selve vurderingen av forskningen skjer løpende og grundig gjennom året, uavhengig av tidsfrister.

I en slik modell vil konferansene slutte å fungere som travle "dommere" og heller bli en arena for å presentere arbeid som allerede er kvalitetssikret og godkjent på forhånd, der vurderingen skjer løpende og grundig uten ekstremt tidspress, mens konferansene heller fokuserer på å presentere arbeid som allerede er godkjent.

# data[].attributes.attachment_link.title
Forskere fant nesten 300 artikler med falske referanser

# data[].attributes.attachment_link.description
KI-hallusinering: Forskere fant nesten 300 vitenskapelige artikler med falske og oppdiktede referanser som til vitenskapelige konferanser om kunsting intelligens

# data[].attributes.headline
TIDLIGERE ARRANGEMENT KI i undervisningsplanlegging 18. februar

# data[].attributes.subject
TIDLIGERE ARRANGEMENT KI i undervisningsplanlegging 18. februar

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Hvordan kan KI bli en reell støtte i læreres travle hverdag?

I denne økten deler Inge Andersland erfaringer fra et toårig samarbeid med lærere ved Ådnamarka skole, der ChatGPT , Copilot og andre KI-verktøy har blitt brukt som kreative og kritiske partnere i planlegging av undervisning. Vi ser nærmere på hvordan KI kan bidra til å tydeliggjøre undervisningsmål, utfordre egne ideer og skape nye innfallsvinkler.

Det blir konkrete eksempler på KI-instrukser (prompter), diskusjon om tilpasning til ulike fag og klasser, og refleksjon rundt muligheter og begrensninger ved å bruke prateroboter i pedagogisk planlegging.

Arrangementet er spesielt rettet mot lærerstudenter, men alle er velkomne.

# data[].attributes.attachment_link.title
KI i undervisningsplanlegging: Erfaringer fra klasserommet

# data[].attributes.attachment_link.description
Hvordan kan KI bli en reell støtte i læreres travle hverdag?

# data[].attributes.body
Lån boka

# data[].attributes.body
Velkommen til KI-kafé om Kunstig intelligens og eksamensformer

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Eksamen er eit sentralt instrument i systemet som skal sikre at HVL utdannar kvalifiserte studentar til arbeidslivet. Vi har spurt ulike studium ved HVL korleis dei har gått i møte utfordringa med korleis generativ kunstig intelligens påverkar rammene rundt eksamen.

I lys av den førebelse rapporten frå Malthe‑Sørenssen‑utvalet og fleire Khrono‑artiklar om eksamen inviterar KI-kafé alle interesserte til samtale på Kronstadtorget om generativ KI og eksamensformar.

Følgande vil presentere kva endringar dei har gjort i eksamensforma, kva vurderingar som ligg til grunn, og kva foreløpige erfaringar og hypotesar dei har:

Eirik Haustveit, Høgskulelektor ved Elektoringeniørutdanninga, Institutt for datateknologi, elektroteknologi og realfag
Nina Goga, Professor ved Grunnskulelærerutdanninga, Institutt for språk, litteratur, matematikk og tolking
Piero Giovanni Luca Porta-Mana, Førsteamanuensis Dataingeniørutdanninga, Institutt for datateknologi, elektroteknologi og realfag

Samtalen blir leia av universitetsbibliotekar Inger Marie Vik.

Etter presentasjonane vert det opna for dialog blant panelet og dei oppmøte

# data[].attributes.attachment_link.description
Eksamen er eit sentralt instrument i systemet som skal sikre at HVL utdannar kvalifiserte studentar til arbeidslivet. Vi har spurt ulike studium ved HVL korleis dei har gått i møte utfordringa med korleis generativ kunstig intelligens påverkar rammene rundt eksamen.

# data[].attributes.body
Lån boka

# data[].attributes.body
Lån boka

# data[].attributes.body
Lån boka

# data[].attributes.body
Lån boken

# data[].attributes.body
Lån boka

# data[].attributes.headline
Opptak frå UiB AI #18 AI, Language and Identity

# data[].attributes.subject
Opptak frå UiB AI #18 AI, Language and Identity

# data[].attributes.attachment_link.description
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.

# data[].attributes.headline
TIDLIGERE ARRANGEMENT (Opptak på siden): UiB AI #18 AI, Language and Identity

# data[].attributes.subject
TIDLIGERE ARRANGEMENT (Opptak på siden): UiB AI #18 AI, Language and Identity

# data[].attributes.attachment_link.description
The first UiB AI seminar of the year, organised by the Faculty of Humanities, is about language models and how they affect human communication, narratives and identity.

# data[].attributes.headline
Women in AI: From Algorithms to Action: Living in the AI Era

# data[].attributes.subject
Women in AI: From Algorithms to Action: Living in the AI Era

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
English version of this page

Welcome to another edition of our popular Women in AI events: this time, centered around the challenges and opportunities that comes with living in the AI era.

With us this afternoon, we have prominent women working in different fields within artificial intelligence, from academia, think tanks and industry. The event will take place on Thursday, March 5th at Domus Bibliotheca in Oslo, from 15:00 - 18:00, and you'll find a tentative program below.

Sign up and secure your spot: Register here
Please note: This event will be held in English.
Tentative Program

15:10 - 15:25

Dr Taina Bucher, Professor at UiO, Principal Investigator of HumAIn

Her research explores the entanglements between algorithms, digital infrastructures and social and political life, with interests in cultural imaginaries of AI, feminist epistemologies, and the temporalities of algorithmic media. She is the author of two monographs, IF...THEN: Algorithmic Power and Politics (Oxford University Press, 2018) and Facebook (Polity Press, 2021). Currently she leads three projects on media silences, reimagining AI, and the monitorial citizen, and serves as Principal Investigator of HumAIn, a new five‑year research hub at the Faculty of Humanities (funded through 2029).

15:25 - 15:40

Dr Lisa Reutter Larsen, Researcher on data-driven public administration in the Nordics

After completing her PhD at NTNU in 2023, she was awarded a post‑doctoral position at the University of Copenhagen - first at the Center for Tracking and Society, and from 2025 at CAISA, Denmark's national center for AI in society. Her research explores how data-driven technology reshapes power and democracy, with a special focus on public administration and the Nordic welfare state. She works as a Postdoc at the National Center for AI in Copenhagen and works as a project manager and analyst at the independent Danish think tank Tænketanken Digital Infrastruktur.

15:40 - 15:55

Maria Amelie, CEO and Co-founder of Factiverse

With a background in journalism and technology, Maria has dedicated her career to tackling misinformation and empowering organizations to navigate the complexities of the digital information landscape. She is an accomplished author and public speaker; Maria has been a prominent voice in advocating ethical innovation and the responsible use of AI. Her deep understanding of the challenges posed by fake news and the evolving media ecosystem inspired her to co-found Factiverse, where she leads with a mission to make fact-checking faster, more efficient, and accessible through advanced AI-driven solutions.

15:55 - 16:10

Dr Carla Janaina Ferreira, Head of Risk and Modelling Technologies at DNV

A passionate and results-oriented Principal Researcher at DNV with extensive experience in research. Highly motivated by creating knowledge that tackles real-world challenges, particularly using AI and machine learning for improved decision-making in high-risk scenarios. Her current focus is on Assurance of AI, ensuring responsible and trustworthy AI implementation. Beyond research, she is a strong advocate for Diversity, Equity, and Inclusion (DEI) in STEM fields.

16:20 - 17:00

Panel discussion moderated by Ingrid Kristine Glad (Professor at UiO) with Taina Bucher (UiO), Lisa Reutter Larsen (National Center for AI & Tænketanken Digital Infrastruktur, Denmark), Maria Amelie (Factiverse), Carla Janaina Ferreira (DNV) and Kushagri Tandon (PhD candidate at UiO)

Ingrid Kristine Glad, Professor in Statistics and Data Science, UiO (Moderator)

Professor Ingrid Kristine Glad is a leading figure in Statistics and Data Science at the University of Oslo, and the director of Integreat, Norway's center of excellence in Machine Learning and AI. Her research spans high-dimensional regression, anomaly detection in data streams, and Bayesian inference, bridging theoretical advances with practical applications in genomics and industrial settings. She serves as Chair of the Abel Board (2022-2026) and is a member of the NORA Board.

Kushagri Tandon, PhD candidate, UiO

Kushagri Tandon is a PhD Research Fellow in Statistics and Data Science at the University of Oslo. Her work sits at the intersection of data, climate, and uncertainty, where she studies rainfall and extreme weather using data-driven approaches. She is particularly interested in how complex patterns in climate data can be modelled to better reflect real-world conditions, using examples from Norway. Alongside her research, she is engaged in public-facing science communication and contributes to the Integreat Insights blog series at UiO, including the article Debunking AI Myths and is an avid reader who writes about books in her spare time.

17:05 - 18:00
Networking with refreshments

This event is funded by the European Union's DIGITAL EUROPE Programme, under Grant Agreement No. 101255754.

# data[].attributes.attachment_link.title
Women in AI: From Algorithms to Action: Living in the AI Era - NORA - Norwegian Artificial Intelligence Research Consortium

# data[].attributes.attachment_link.description
Welcome to another edition of our popular Women in AI events: this time, centered around the challenges and opportunities that comes with living in the AI era.

# data[].attributes.attachment_link.title
Hvordan har Nav utviklet en digital assistent som støtter Kontaktsenteret - Aksel.nav.no

# data[].attributes.attachment_link.description
Nav Kontaktsenter har utviklet en digital assistent for å hjelpe veiledere med å finne informasjon raskere. Artikkelen beskriver hvorfor en digital assistent var riktig løsning samt hvordan teamet har jobbet.

# data[].attributes.attachment_link.title
How Deep Do Large Language Models Internalize Scientific Literature and Citation Practices?

# data[].attributes.attachment_link.description
The spread of scientific knowledge depends on how researchers discover and cite previous work. The adoption of large language models (LLMs) in the scientific research process introduces a new layer to these citation practices. However, it remains unclear to what extent LLMs align with human citation practices, how they perform across domains, and may influence citation dynamics.

# data[].attributes.attachment_link.description
— Dette er skikkelig alvorlig, sa styremedlem Harald Martin Hjelle da han fikk høre at en av tre eksamener ved Høgskolen i Molde er hjemmeeksamen.

# data[].attributes.attachment_link.title
Å gi opp hjemmeeksamen fordi problemet er krevende, er ikke et svar. Det er en kapitulasjon.

# data[].attributes.attachment_link.description
Hva skjer med høyere utdanning i Norge hvis hjemmeeksamen forsvinner? For mange studenter er svaret enkelt. Da forsvinner også muligheten til å studere.

# data[].attributes.attachment_link.title
Norge samarbeider mest med Kina om KI: — Ikke greit i det hele tatt

# data[].attributes.attachment_link.description
Norske KI-forskeres fremste samarbeidsland er Kina. Slik hjelper Norge indirekte Russland i Ukraina-krigen, mener Ståle Ulriksen ved Sjøkrigsskolen.

# data[].attributes.headline
Motsvar anklager om KI-generet debatt-innlegg

# data[].attributes.subject
Motsvar anklager om KI-generet debatt-innlegg

# data[].attributes.attachment_link.title
Debatt: Nei, mitt innlegg var ikke «betydelig KI-generert»

# data[].attributes.attachment_link.description
KI-anklagene er et lavere nivå enn den offentlige samtalen bør befinne seg på, svarer Paul Buvarp.

# data[].attributes.headline
Yuval Noah Harari forfatteren av Nexus: A Brief History of Information Networks from the Stone Age to AI

# data[].attributes.subject
Yuval Noah Harari forfatteren av Nexus: A Brief History of Information Networks from the Stone Age to AI

# data[].attributes.attachment_link.title
Yuval Noah Harari: Why advanced societies fall for mass delusion

# data[].attributes.headline
"Grok floods X with sexualized images of women and children"

# data[].attributes.subject
"Grok floods X with sexualized images of women and children"

# data[].attributes.attachment_link.description
Jeg har forsket på samtaleroboter i ti år og ser tydelige mønstre.

# data[].attributes.headline
Hank Green om det kompliserte vann-regnskapet når det gjelder KI 

# data[].attributes.subject
Hank Green om det kompliserte vann-regnskapet når det gjelder KI 

# data[].attributes.body
Populærvitenskapelig YouTube-kanal

# data[].attributes.attachment_link.title
Why is Everyone So Wrong About AI Water Use??

# data[].attributes.attachment_link.title
‘We can see a savage’: a case study of the colonial gaze in generative AI algorithms - AI & SOCIETY

# data[].attributes.attachment_link.description
Theorizing the failures of computer vision algorithms requires shifting from detecting and fixing biases towards understanding how algorithms are shaped by social, historical, and political real-world precursors. To better understand the socially embedded and historically rooted representational harms of these algorithms, we analyze how AI image captioning depicts archival images of living ethnological exibitions (so-called ‘human zoos’), mass stereotype-producing public exhibitions of colonized people common in Europe and the US from the 1870s to the 1930s, which were meant to symbolize the imagined superiority of Western societies and justify their colonial violence. We collected and analyzed more than 3800 captions from 100 archival images using MidJourney––a modern, state-of-the-art generative AI platform. Combining quantification with close reading of the captions, we found evidence of a ‘colonial gaze,’ an epistemological viewpoint from the perspective of colonizers characterized by significant representational harms representing five main themes: essentialism (41.6% of captions), cultural erasure (54.5%), dehumanization (11.1%), othering (28.4%), and infantilization (26.8%), with striking parallels between AI-generated captions and the original framings of human zoos informed by a broader colonial epistemology. Based on this analysis, we propose to conceptualize the colonial gaze in generative AI as an automated process of object identification and relational interpretation that draws on historical visual tropes and hierarchical logics rooted in colonial epistemologies. Trigger warning: This article contains extremely racialized text and images produced by both colonizers and the machines.

# data[].attributes.attachment_link.title
Tilbyr studenter å sjekke tekster for plagiat og KI-spor. — Høres ut som svindel

# data[].attributes.attachment_link.description
Tjenesten plagiatkontroll.no skal hjelpe studenter med å unngå plagiat og KI-generert innhold i innleveringer. Professor er skeptisk.

# data[].attributes.attachment_link.title
Bruk av KI i folkebibliotek- en juridisk veiledning om opphavsrett

# data[].attributes.attachment_link.description
Bruk av KI i folkebibliotek- en juridisk vurdering og veiledning. Folkebibliotek ønsker å ta i bruk KI-modeller som et nytt verktøy i formidlingsarbeidet.

# data[].attributes.attachment_link.title
Snakkis-bilde fikk folk til å heve øyenbrynet: – Er dette kødd?

# data[].attributes.attachment_link.description
Nå uttaler den svenske langrennsløperen seg om det uventede KI-bildet med Klæbo.

# data[].attributes.attachment_link.title
Nyt Norgespris så lenge du kan. KI-boomen kan snart gi prissjokk på strøm.

# data[].attributes.attachment_link.description
Kos deg med billig Norgespris – så lenge det varer. KI-kongenes planer kan føre til mye dyrere strøm.

# data[].attributes.attachment_link.title
Kunstig intelligens får skylden for et enormt strømforbruk den ikke har

# data[].attributes.body
https://www.hvl.no/kunstig-intelligens/ki-moteplassar/ki-klubben/

# data[].attributes.attachment_link.title
Teknologien truer kunnskapssystemet vårt. Men den norske staten har slukt tekgigantenes PR rått.

# data[].attributes.attachment_link.title
Mistenker massivt KI-fusk på obligatoriske oppgaver. — Jeg har null kontroll

# data[].attributes.attachment_link.description
Noen få studenter har innrømmet at de lar kunstig intelligens løse oppgavene for seg. Men førsteamanuensis Andrey Chesnokov tror flere jukser. — Der de burde brukt tre timer for å få 80 prosent riktig, ser vi nå at mange bruker mindre enn en halvtime, sier han.

# data[].attributes.attachment_link.title
Nasjonal konferanse: Digitalisering i høyere utdanning 2025

# data[].attributes.attachment_link.title
Eksperter frykter at KI gjør studentene dummere

# data[].attributes.attachment_link.description
Flere studier tyder på at bruk av kunstig intelligens (KI) svekker studentenes læring. — For meg blir det dumt å ikke bruke det, sier student Francesca Savalli.

# data[].attributes.attachment_link.title
Bruk av KI kostet de beste studentene toppkarakteren

# data[].attributes.attachment_link.description
Vi trodde studenter som brukte KI ville få bedre resultater. Overraskende gikk det motsatt vei for dem som vanligvis presterer best.

# data[].attributes.attachment_link.title
Ødelegger KI for hjemme­eksamenen din? Legg ned studiet!

# data[].attributes.attachment_link.description
En lang rekke røster har deklarert at «hjemmeeksamen er død» siden det er for enkelt for studentene å bruke kunstig intelligens til å løse oppgaver. Kan dette være forvarsler på bevegelser som handler om noe mye større enn vurderingsformer?

# data[].attributes.attachment_link.title
Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task

# data[].attributes.attachment_link.description
This study explores the neural and behavioral consequences of LLM-assisted essay writing. Participants were divided into three groups: LLM, Search Engine, and Brain-only (no tools). Each completed three sessions under the same condition. In a fourth session, LLM users were reassigned to Brain-only group (LLM-to-Brain), and Brain-only users were reassigned to LLM condition (Brain-to-LLM). A total of 54 participants took part in Sessions 1-3, with 18 completing session 4. We used electroencephalography (EEG) to assess cognitive load during essay writing, and analyzed essays using NLP, as well as scoring essays with the help from human teachers and an AI judge. Across groups, NERs, n-gram patterns, and topic ontology showed within-group homogeneity. EEG revealed significant differences in brain connectivity: Brain-only participants exhibited the strongest, most distributed networks; Search Engine users showed moderate engagement; and LLM users displayed the weakest connectivity. Cognitive activity scaled down in relation to external tool use. In session 4, LLM-to-Brain participants showed reduced alpha and beta connectivity, indicating under-engagement. Brain-to-LLM users exhibited higher memory recall and activation of occipito-parietal and prefrontal areas, similar to Search Engine users. Self-reported ownership of essays was the lowest in the LLM group and the highest in the Brain-only group. LLM users also struggled to accurately quote their own work. While LLMs offer immediate convenience, our findings highlight potential cognitive costs. Over four months, LLM users consistently underperformed at neural, linguistic, and behavioral levels. These results raise concerns about the long-term educational implications of LLM reliance and underscore the need for deeper inquiry into AI’s role in learning.

# data[].attributes.body
#vitenskapeligartikkel

# data[].attributes.attachment_link.title
Making AI Less "Thirsty": Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models

# data[].attributes.attachment_link.description
The growing carbon footprint of artificial intelligence (AI) models, especially large ones such as GPT-3, has been undergoing public scrutiny. Unfortunately, however, the equally important and enormous water (withdrawal and consumption) footprint of AI models has remained under the radar. For example, training GPT-3 in Microsoft's state-of-the-art U.S.

# data[].attributes.attachment_link.title
Studie: 11 av 14 fagfeller skjønte ikke at denne artikkelen var KI-generert

# data[].attributes.attachment_link.description
Den vitenskapelige artikkelen var generert av kunstig intelligens (KI). Kun et mindretall av fagfellene og redaktørene ville avvise den.

# data[].attributes.attachment_link.description
ChatGPTs nye modus kan ifølge OpenAI hjelpe studenter med å lære på nye måter.

# data[].attributes.headline
Verdt å sjå heile denne videoen, men mest om KI frå 38:00

# data[].attributes.subject
Verdt å sjå heile denne videoen, men mest om KI frå 38:00

# data[].attributes.attachment_link.title
Harvard Professor Explains The Rules of Writing — Steven Pinker

# data[].attributes.attachment_link.description
Forlagene mangler kultur for å samle kundedata, og organisasjonene er litt for store til å kunne snu seg raskt, mener Elin Ørjasæter.

# data[].attributes.attachment_link.title
Fuskesaker: Det er forskjell på bevisvurdering og synsing

# data[].attributes.attachment_link.description
Det er grunnleggende at kravene til utredning, beviskrav og begrunnelse øker jo mer inngripende vedtaket er, skriver Magnus S. Vyrje, som kommer med kraftig kritikk mot nemndenes behandling av fuskesaker.

# data[].attributes.attachment_link.title
Bruker kunstig intelligens for å avsløre KI-fusk

# data[].attributes.attachment_link.description
Sensorer gir ChatGPT eksamensoppgaver for å se om svaret de får ut ligner på besvarelsene til studentene de mistenker for KI-fusk.

# data[].attributes.attachment_link.description
Mange synes å overvurdere hva språkteknologien kan bidra med, skriver Kristin Hagemann.

# data[].attributes.attachment_link.title
Her er regjeringens utvalg om kunstig intelligens i høyere utdanning

# data[].attributes.attachment_link.description
Kunstig intelligens (KI) har store konsekvenser for høyere utdanning. Regjeringen setter nå ned et utvalg som skal gi råd om hvordan teknologien kan komme studenter, universiteter, høyskoler og samfunnet til gode.

# data[].attributes.attachment_link.title
(+) Vil KI ende opp som klimaversting eller klimahelt?

# data[].attributes.attachment_link.description
Dataindustriens straumbruk og klimagassutslepp går opp som følgje av den auka bruken av kunstig intelligens.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Hovedfokuset for Søk & Skriv er skriving, søking, studieteknikk og kildebruk i høyere utdanning. Når det gjelder KI, er hovedfokuset for Søk & Skriv da hvordan store språkmodeller, som ChatGPT, kan brukes i slike sammenhenger.

KI-verktøy som ChatGPT og Microsoft Copilot er laget for å generere tekst, ikke for å hente informasjon. Verktøyene er basert på språkmodeller som gjetter neste ord i en setning. De er trent opp på tekster som inneholder mye informasjon, men er ikke trent opp til å gjengi informasjonen korrekt. Verktøyene er derfor bedre egnet for formål der språklig flyt og sammenheng betyr mer enn at innholdet er pålitelig.

Verktøyene er i en svært rask utvikling slik at det er vanskelig å utarbeide retningslinjer og lovverk i samme tempo. Søk & Skriv-redaksjonen gir generelle anbefalinger til trygg og formålstjenlig bruk, men sjekk retningslinjer på din institusjon og i ditt fagmiljø.
Juridiske og etiske retningslinjer
Når det gjelder bruk av KI, må du forholde deg både til juridiske og etiske retningslinjer, og du må vurdere hvor formålstjenlig, trygg og pålitelig bruken av verktøyet er.

Husk at det finnes andre metoder og verktøy som kan tjene ditt formål bedre. Et søk i Oria vil for eksempel gi deg bedre tilgang til relevante og kvalitetssikrete kilder enn Microsoft Copilot.

Retningslinjer kan variere mellom institusjoner og fagdisipliner, og du bør alltid sjekke med ditt fagmiljø.

Vær forsiktig med hva slags informasjon du legger inn i en KI-chat. Mange studenter har tilgang til egne chat-løsninger fra sin institusjon, slik som GPT UiO og Sikt KI-chat. Når du bruker disse verktøyene, kan du dele såkalte grønne og gule data. Du skal alltid unngå å dele fortrolig eller strengt fortrolig informasjon. Under ser du en forklaring på hva som menes med ulike typer data:
Klikk for å lese
Du må aldri dele opphavsbeskyttet materiale med åpne verktøy som ChatGPT. Innholdet fra materialet du legger inn kan potensielt bygges inn i verktøyet og dermed bli tilgengelig for andre som bruker det. Dette regnes som brudd på opphavsretten. Du kan lese mer om bruk av KI-verktøy og opphavsrett her
Hjelp til vurdering av KI-verktøy
Kunstig intelligens har gitt nye dimensjoner til informasjonsflyten. Samtidig skaper denne type verktøy økende behov for kritisk vurdering og navigering. Sjekklisten under kan hjelpe deg med å analysere ulike KI-verktøy, og gi deg en pekepinn på om det er fornuftig å bruke til ditt formål, eller ikke.

Sjekkliste: Vurdering av KI-verktøy

Før du tar i bruk et KI-verktøy, kan det være lurt å undersøke om verktøyet er riktig for deg ved å stille noen spørsmål:

Løser verktøyet dine behov? Hvis du undersøker verktøyets bakgrunn og bruksområder, og etterspør andres erfaringer, så kan du danne deg en mening om nettopp dette verktøyet er det du bør lære deg å ta i bruk.

Hvem har laget verktøyet? Hvis du finner ut hvem som står bak verktøyet, hvor lenge de har jobbet med det, og hvilken bakgrunn de har, kan du danne deg en mening om blant annet kvalitet, målgruppe, erfaring og verktøyets hensikt.

Hva skjer med dataene dine? Når du bruker KI-verktøy, så leverer du som oftest fra deg tekst, bilder eller annen data. Studiestedet ditt kan ha strenge regler og retningslinjer for hva du har lov og ikke lov til å dele, og du må ta hensyn til opphavsretten på data du deler. Blir dataene dine brukt til opplæring av KI-verktøy? Profiterer noen på dataene dine? Hvis du ikke vet hva som skjer med dataene dine, bør du heller ikke bruke verktøyet.

Mer detaljert sjekkliste

Hva er verktøyets formål? Kan det gjøre arbeidet mer effektivt? Kan det gi arbeidet høyere kvalitet?

Hvem er målgruppen? Er verktøyet brukervennlig? Trengs det omfattende opplæring? Hvilke fagområder støtter verktøyet?

Hva er verktøyet bra til? Sterke og svake sider ut ifra formålet? Nyttig for flere trinn i søkeprosessen? Mulig å eksportere til andre verktøy?

Hvem er verktøyets utvikler/leverandør?

Hvilke kilder bruker verktøyet? Hvilke typer data hentes ut? Hvilket format må/kan dataene ha?

Behandler verktøyet sensitive data?

Etiske betenkeligheter ved verktøyet?

Kjører verktøyet i skyen, eller lokalt på maskinen?

Har verktøyet åpen kildekode?

Sannsynlig med fremtidig vedlikehold av verktøyet?

Vurder selv

KI verktøy er ressurskrevende. Ta hensyn til det når du vurderer nytteverdien av verktøyet.

Det finnes en rekke ulike verktøy basert på kunstig intelligens som er utviklet (og stadig utvikles!) for å finne relevante kilder, f.eks. Keenious, Elicit, ResearchRabbit m.fl. Disse verktøyene kan være nyttige hvis du kun skal finne noen relevante artikler knyttet til en problemstilling, i den innledende fasen av et søk , eller når du skal gjøre søk som supplerer (altså kommer i tillegg til) et utført litteratursøk. Disse verktøyene alene egner seg ikke til systematiske litteratursøk, da søkene ikke tilfredsstiller kravene til etterprøvbarhet.

KI-verktøy som ChatGPT og Microsoft Copilot kan være nyttige når du skal komme i gang med en søkestrategi, da disse kan komme med enkle forslag til hvordan du kan sette opp et søk for en problemstilling. Vær klar over at forslagene fra slike KI-verktøy ofte kan inneholde feil. Det er viktig å være kritisk og nøye sjekke for blant annet feil søkeord, stavefeil eller feil bruk av AND/OR. For å kunne kvalitetssikre søkestrategiene, må du ha god kunnskap om akademiske litteratursøk og fagfeltet du jobber innen.

Hvis du vil teste ut KI-verktøy enten for å hjelpe deg med å finne ulike synonymer for et faglig begrep, komme i gang med søkestrategien, eller komme med tips til relevante vitenskapelige artikler, er det viktig at du gir verktøyet tydelig formulerte instrukser (også kjent som prompting, se under "Utforske og bruke") hvor du presiserer kriteriene for det du er på jakt etter.

Tips

Spør gjerne en fagbibliotekar på studiestedet ditt om gode råd og hjelp til å finne og bruke kvalitetssikrede søkekilder når du skal finne vitenskapelig litteratur til oppgaven din.

I akademisk sammenheng er det avgjørende at man forholder seg til kilder som har en ansvarlig avsender. Dette forplikter deg også til å stå ansvarlig som avsender for de tekstene du selv skriver som student i en faglig sammenheng.

Å ta stilling til vurderingene og påstandene i en tekst, er særlig viktig når du bruker KI i skriveprosessen. Dette er fordi KI-generert tekst, i motsetning til en innføringsbok eller fagartikkel, ikke har en ansvarlig avsender. Du må derfor gjøre hele jobben selv. Hvis du for eksempel ber et trygt KI-verktøy om å skrive et sammendrag av argumentet i en primærkilde, er det derfor avgjørende at du selv også kontrollerer om dette faktisk stemmer med denne primærkilden.

For å vurdere om du bruker KI-verktøy på en måte som gjør at du bevarer eierskapet ditt til teksten, kan du prøve å svare "ja" eller "nei" på disse spørsmålene:
Er det avgjørende at resultatet er sant?
Generativ KI som ChatGPT er god på mønstergjenkjenning i store datamengder. Det betyr at den er rimelig pålitelig som verktøy for å gjenkjenne regelmessigheter og avvik på disse i tekst, som rettskriving, setningsstruktur og vanlige disposisjoner. Dette gjelder særlig på språk som er godt representert i treningsmaterialet.

Vurder selv

Tekstgenererende KI-verktøy gir ikke pålitelige svar i faktaspørsmål, eller i komplekse eller skjønnsmessige spørsmål som krever en rik kontekstforståelse. Disse spørsmålene bør du fortsatt finne svar på i faglitteraturen, eller diskutere med veileder og medstudenter.

KI-verktøy kan være nyttige for å støtte skriveprosesser og utvikle skrivekompetanse, spesielt dersom du skriver på ditt andre- eller tredjespråk og/eller har lese- og skrivevansker. Verktøyet blir nyttigere jo mer du lærer deg å snakke (chatte) med det. Poenget er altså ikke å "få svar" eller ferdig tekst, men å bruke språkmodellen til å forbedre egen tekst, i et språk som gir god mening for en leser.

Her er et eksempel på hvordan du kan jobbe

Be chatboten om å skrive om mindre deler av teksten din til et lettere/mer direkte/klarere språk.

Be den så om å forklare hva den gjorde (for eksempel, på hvilken måte er den nye teksten lettere/klarere osv.). Forklaringen vil være en nyttig tilbakemelding til deg som skriver.

I et tredje trinn kan du be den om å begrunne sine valg. Da vil chatboten forklare hvorfor det er lettere å forstå setningsstrukturen, ordvalget etc. som den har valgt.

Til syvende og sist må du selv vurdere om det 'nye' språket er noe du vil bruke, og om du kjenner igjen din egen stemme i det, eller om du heller vil beholde den opprinnelige teksten.

Det er god skikk å redegjøre for hvilke KI-verktøy du har brukt og hvordan du har brukt dem. Dette gjør leseren av teksten din oppmerksom på eventuelle skjevheter og feil som er typiske for tekstgenerende KI-verktøy.

Vær obs!

Om du bruker ChatGPT eller tilsvarende språkmodeller til å produsere ferdig tekst som skal leveres inn til vurdering, eksamen o.l., vil dette kunne regnes som fusk. Det er viktig at du undersøker retningslinjene for ditt fag og din utdanningsinstitusjon.
Tekst fra KI-verktøy (ChatGPT og Microsoft Copilot)
Tekst fra KI-verktøy regnes ikke som en kilde i akademisk sammenheng. Et sentralt krav til kilder i denne sammenhengen, er at de skal ha en ansvarlig avsender, som for eksempel en eller flere forfattere eller en organisasjon. Dette er ikke tilfellet for tekster generert av KI-verktøy. Tekstgeneratorer som ChatGPT, Microsoft Copilot og lignende kan dermed heller ikke gis ansvar som medforfatter. KI-verktøy regnes som programvare, og det er derfor kun i særskilte tilfeller at referanse til bruk av KI-verktøy skal inkluderes i litteraturlisten. Siden slike verktøy påvirker resultatet av skriveprosessen din, er det likevel god skikk å redegjøre for hvilke verktøy du har brukt og hvordan du har brukt dem.

Tips

En KI-generert tekst er det ikke mulig for andre å gjenskape, og dermed heller ikke mulig å etterprøve. I oppgaven din bør du derfor beskrive hvordan du har brukt KI-verktøyet.

Når du redegjør for bruken, skal du si noe om hvilke verktøy du har brukt og til hvilke formål. Presiserer hva som er ditt eget arbeid, og hva KI-verktøyet har blitt brukt til.

Eksempler på redegjørelse for bruk av KI

"GPT UiO er brukt i arbeidet med å formulere en problemstilling. Basert på en idé om tema jobbet jeg fram den endelige formuleringen i samtale med verktøyet. Den endelige problemstillingen er mitt eget arbeid."

"Jeg har brukt Co-pilot i arbeidet med å lage en disposisjon for oppgaven min. Jeg tok med meg den foreslåtte strukturen, men tilpasset detaljene som del av det videre arbeidet med oppgaven."

Vurder selv

Du bør alltid selv kontrollere og vurdere om tekst fra KI-verktøy som ChatGPT og Microsoft Copilot er brukbar til ditt formål.
Når skal du referere til KI-verktøy?
Det skal refereres til KI-verktøy i tilfeller der KI er brukt som verktøy for å utføre analyser som påvirker resultater og funn i oppgaven din, eller når oppgaven din omhandler et bestemt KI-verktøy og du genererer innhold for å illustrere hvordan verktøyet fungerer.

Eksempler på KI-bruk som krever referanse
Bruk av KI-verktøy i analyser
Oppgaven din er en analyse av norske politiske partiers uttalelser om vindkraft, og du bruker et KI-verktøy for å hjelpe til med å vurdere om de har en positiv, negativ eller nøytral tone (sentimentanalyse).
Illustrere bruk av KI-verktøy
Oppgaven din handler om generativ KI som pedagogisk verktøy, og du bruker GPT UiO for å generere en eksempel-samtale basert på en bestemt instruks.

Flere eksempler på KI-bruk som krever referanse

Språkbehandlingsverktøy Programmer som kan analysere språklige mønstre i tekst, for eksempel å identifisere temaer eller nøkkelord.

Bildegjenkjenningsverktøy Hvis oppgaven involverer bilder, kan KI-verktøy brukes til å analysere innholdet i bildene og trekke ut informasjon fra dem.

Dataanalyseverktøy Verktøy som bruker KI for å analysere store datamengder og avdekke trender eller sammenhenger som ikke er lett synlige med tradisjonelle metoder.

Maskinlæring-algoritmer Disse kan brukes til å forutsi utfall basert på tidligere data, noe som kan påvirke konklusjonene i oppgaven.

Obs! Vurder alltid om verktøyet du bruker er tillatt på ditt studiested og for din oppgave.

Referer på vanlig måte med henvisning i tekst og oppgi fullstendig referanse i litteraturlisten. I en del sammenhenger vil det også være aktuelt å legge ved svaret fra chatten som et vedlegg i oppgaven.
Hvordan refererer du til KI-verktøy?
Referansestilen APA 7th har laget en anbefaling for hvordan du kan henvise til tekst fra, eller bruk av KI.

Vær obs!

Vær oppmerksom på at tekster generert av kunstig intelligens, for eksempel i form av store språkmodeller, er forbundet med etiske problemstillinger, og at bruk i studiesammenheng kan komme inn under bestemmelser om fusk og plagiering. Undersøk hva som er tillatt ved ditt studium hvis du vurderer å benytte en slik tjeneste.

Det er viktig å huske at KI i beste fall kan være et nyttig verktøy eller hjelpemiddel for studiene, og ikke en erstatning for å lese eller skrive selv. I skjemaet under finner du noen nyttige tips til hvordan du kan bruke KI som et hjelpemiddel for å bli en bedre student.

Tips

Skape

Be KI om å sette opp en tidsplan for et lengre prosjekt, som en semesteroppgave.

Evaluere

Gi KI rollen som kritiker eller konstruktiv veileder som skal gi deg tilbakemelding på en tekst du har skrevet, f.eks. en diskusjon eller analyse.

Analysere

Be KI om å gi deg scenarioer hvor du spiller rollen som en fagperson som skal sette diagnoser, løse et rettsspørsmål, o.l. Du kan også be KI argumentere mot deg, som en sparringspartner.

Anvende

Gi KI rollen som en medstudent som kan hjelpe deg med idemyldring og disposisjon til en oppgave du skal skrive.

Forstå

Gi KI rollen som en interessert lytter. Forklar KI hvordan du har forstått en forelesning eller tekst.* Hvis du merker at noen begrep er vanskelig å forstå eller sammenhenger er uklare for deg, så kan du be KI om å gi definisjoner eller komme med eksempler.

Huske

Be KI om å gi deg kontrollspørsmål for å sjekke at du kan gjengi innholdet i det du har lest.

Tabellen er inspirert av ressurs fra Oregon State University

# data[].attributes.attachment_link.description
Lær om informasjonssøk og akademisk skriving

# data[].attributes.headline
Nasjonal konferanse: Digitalisering i høyere utdanning 2025

# data[].attributes.subject
Nasjonal konferanse: Digitalisering i høyere utdanning 2025

# data[].attributes.attachment_link.title
Nasjonal konferanse: Digitalisering i høyere utdanning 2025

# data[].attributes.attachment_link.description
Nasjonal konferanse for digitalisering i høyere utdanning 2025 arrangeres tirsdag 28. oktober i Universitetsaulaen i Bergen.

# data[].attributes.headline
TIDLIGERE ARRANGEMENT: Dette UiB AI-seminaret handler om kunstig intelligens og pålitelighet. Kan vi stole på KI?

# data[].attributes.subject
TIDLIGERE ARRANGEMENT: Dette UiB AI-seminaret handler om kunstig intelligens og pålitelighet. Kan vi stole på KI?

# data[].attributes.body
Påmeldingsfrist 28. aug. Gratis

# data[].attributes.attachment_link.description
Dette UiB AI-seminaret handler om kunstig intelligens og pålitelighet. Kan vi stole på KI?

# data[].attributes.headline
TIDLIGERE ARRANGMENT: Praktisk bruk av KI for ledere

# data[].attributes.subject
TIDLIGERE ARRANGMENT: Praktisk bruk av KI for ledere

# data[].attributes.attachment_link.description
Du utkonkurreres ikke av kunstig intelligens i seg selv. Du utkonkurreres av noen som kan bruke det bedre enn deg. Dette utsagnet kan selvfølgelig diskuteres, men at KI er kommet for å bli er det liten tvil om.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"I need an easy friend ... I'll take advantage while you hang me out to dry". Linjene fra Nirvanas "About a Girl" beskriver et forhold bygget på bekvemmelighet.

De treffer en nerve i møte med vår voksende omfavnelse av kunstig intelligens (KI), en teknologisk "venn" vi gjerne utnytter, ofte uten fullt ut å vurdere prisen, til vi "henges til tørk" av svikt.

KI er tilgjengelig, utrettelig, og gir umiddelbare svar. Den er forførende enkel.

Men denne lettheten fører til ukritisk avhengighet. Vi henter verdi, men blir stadig flinkere til å overse baksiden: potensialet for feil, skjevheter og utilsiktede konsekvenser.

VG-chatboten "heiVG" ble et skremmende eksempel. Systemet omtales i en pressemelding til NTB som et potensielt startskudd for måten journalistikk konsumeres og formidles på. Ikke lenge etter lanseringen kan vi lese på LinkedIn, i et innlegg fra teknologi-gründer Hassan Zouhar , at systemet spredte rasistisk feilinformasjon om IQ i Afrika basert på diskreditert forskning fra 2006.

Selv med ansvarsfraskrivelse for innholdet var det VGs logo og troverdighet som sto bak. I Kode24 kan vi lese om den anonyme mediekritikeren "Doremus Schafer" som melder at "Det tok meg sju minutter å få VGs AI-chatbot til å gi meg et kategorisk usant svar, noen bedre?"

Episoden viser faren ved rask utrulling uten etiske vern og tilsyn. Når teknologien svikter, forsterkes samfunnets skjevheter.

NRK bruker blant annet KI til transkripsjon og å oversette innhold, og til sammendrag rettet mot yngre lesere. Sistnevnte skriver Reuters om i artikkelen "How Norway's public broadcaster uses AI generated summaries to reach younger audiences".

NRK oppgir i sine retningslinjer for bruk av kunstig intelligens at KI-generert innhold skal kvalitetssikres av journalister. Risikoen er likevel transkripsjonsfeil, tap av kulturelle nyanser og en utjevning av Norges språklige mangfold (dialekter, bokmål/nynorsk).

Grensen mellom KI som verktøy og KI som erstatning blir flytende. Vi aksepterer potensielt mindre nøyaktig, mer standardisert informasjon for fartens skyld.

"I do, think you fit this shoe. I do, but you have a clue", synger Nirvana. Vi har en anelse om problemene, men handler ikke alltid etter det.

KI-forsker Inga Strümkes ord burde vært pensum: "Språkmodeller er lagd for å skrive gode setninger, ikke for å undersøke virkeligheten." Likevel brukes de ofte som sannhetsmaskiner.

Norge har en nasjonal KI-strategi som vektlegger etikk og ansvar, men gapet mellom strategi og praksis er tydelig. Akselerasjonen i KI-bruk drives av en kollektiv utålmodighet, lite kompetanse og uvillighet til å vente på grundige prosesser.

Tilgangen til KI er ikke gratis når vi ser de samfunnsmessige kostnadene ved ukritisk avhengighet. For å snu denne dynamikken må Norge ta flere avgjørende grep.

Michael Riegler

Først og fremst trenger vi å innføre streng testing og etisk vurdering før KI tas i bruk, særlig innen sensitive felt som helse, rettsvesen og journalistikk. Samtidig må vi sikre at det alltid finnes menneskelig tilsyn og ansvarlighet i systemene, en slags hånd på rattet som kan gripe inn når teknologien sporer av.

Like viktig er det å bevare rommet for menneskelig dømmekraft der nyanse og kontekst er avgjørende. Et KI-verktøy kan aldri fullt ut erstatte den menneskelige evnen til å forstå kulturelle referanser, ironi eller etiske gråsoner.

Dette krever en betydelig styrking av digital dannelse i hele befolkningen, evnen til kritisk å vurdere KI-generert innhold må bli like selvfølgelig som å kunne lese og skrive. Ikke minst må vi aktivt verne om norsk språklig og kulturell egenart mot en teknologisk standardisering som truer med å utjevne de særtrekkene som definerer vår nasjonale identitet.

KI som enkel venn kan raskt bli problematisk uten refleksjon. VG-saken viste hvordan KI kan forvrenge virkeligheten og forsterke fordommer, et eksempel på farlig automasjonsbias. Vi må gjenvinne styringen.

Bare ved å prioritere etikk, transparens og menneskelige verdier foran teknologisk bekvemmelighet, kan vi sikre at KI virkelig tjener det norske samfunnet. Debatten om KI-ens skyggesider er avgjørende.

# data[].attributes.attachment_link.description
Kunstig intelligens er forførende enkel. Men denne lettheten fører til ukritisk avhengighet. Vi blir stadig flinkere til å overse baksiden: potensialet for feil, skjevheter og utilsiktede konsekvenser.

# data[].attributes.headline
Kunstig intelligens gir eksamensnærver- utydelige grenser

# data[].attributes.subject
Kunstig intelligens gir eksamensnærver- utydelige grenser

# data[].attributes.attachment_link.title
Dette er rådene til studenter og forelesere i den kunstige intelligensens tid

# data[].attributes.attachment_link.description
Vi må finne mer komplekse oppgaver der det er akseptabelt med KI, mener professoren.

# data[].attributes.headline
Doktorgradstipendiat, forelesar og forfattar Brent A. Anders snakker om korleis han integrerer KI i emneplanen og i undervisning

# data[].attributes.subject
Doktorgradstipendiat, forelesar og forfattar Brent A. Anders snakker om korleis han integrerer KI i emneplanen og i undervisning

# data[].attributes.attachment_link.title
How to Supercharge Your Semester with AI

# data[].attributes.headline
Spilleliste av Jeff Su med introduksjoner og gjennomganger av ulike KI-verktøy

# data[].attributes.subject
Spilleliste av Jeff Su med introduksjoner og gjennomganger av ulike KI-verktøy

# data[].attributes.attachment_link.description
Unfortunately, AI isn’t just an option anymore – it’s the edge. Learn how to leverage AI tools to streamline tasks, make better decisions, and free up your t…

# data[].attributes.body
Verktøy for å samanlikne og vurdere KI-verktøy

"Over 2.8M votes and counting, join the global community shaping AI through collective feedback."

# data[].attributes.attachment_link.description
An open platform for evaluating AI through human preference

# data[].attributes.body
#kommentar #abonnoment

# data[].attributes.headline
Må vi stjele for å redde sivilisasjonen?

# data[].attributes.subject
Må vi stjele for å redde sivilisasjonen?

# data[].attributes.body
#kommentar #abonnoment #opphavsrett

# data[].attributes.attachment_link.title
Må vi stjele for å redde sivilisasjonen?

# data[].attributes.headline
Latterlighet og kunstig intelligens i offentlig sektor - Inga Strümke

# data[].attributes.subject
Latterlighet og kunstig intelligens i offentlig sektor - Inga Strümke

# data[].attributes.body
#kommentar #aftenposten

# data[].attributes.attachment_link.title
KI har potensial til å løse mange av problemene offentlig sektor sliter med

# data[].attributes.body
#fagartikkel

# data[].attributes.attachment_link.description
This Gradient Updates issue explores how much energy ChatGPT uses per query, revealing it’s 10x less than common estimates.

# data[].attributes.body
#vitenskapelig artikkel

# data[].attributes.attachment_link.title
Chatbot Arena: An Open Platform for Evaluating LLMs by Human Preference

# data[].attributes.attachment_link.description
Large Language Models (LLMs) have unlocked new capabilities and applications; however, evaluating the alignment with human preferences still poses significant challenges. To address this issue, we introduce Chatbot Arena, an open platform for evaluating LLMs based on human preferences. Our methodology employs a pairwise comparison approach and leverages input from a diverse user base through crowdsourcing. The platform has been operational for several months, amassing over 240K votes. This paper describes the platform, analyzes the data we have collected so far, and explains the tried-and-true statistical methods we are using for efficient and accurate evaluation and ranking of models. We confirm that the crowdsourced questions are sufficiently diverse and discriminating and that the crowdsourced human votes are in good agreement with those of expert raters. These analyses collectively establish a robust foundation for the credibility of Chatbot Arena. Because of its unique value and openness, Chatbot Arena has emerged as one of the most referenced LLM leaderboards, widely cited by leading LLM developers and companies. Our demo is publicly available at \url{https://chat.lmsys.org}.

# data[].attributes.body
#nettforum

https://www.reddit.com/r/agi/comments/1jfj695/the_best_book_ive_read_on_ai_and_human/

# data[].attributes.attachment_link.description
HVL-konferansen ble gjennomført 24. april 2024. Tema var høyere utdanning i framtiden – kunstig intelligens.

# data[].attributes.headline
Fra boklansering av "Hvordan redde demokratiet fra kunstig intelligens"

# data[].attributes.subject
Fra boklansering av "Hvordan redde demokratiet fra kunstig intelligens"

# data[].attributes.attachment_link.title
Boklansering: Hvordan redde demokratiet fra kunstig intelligens

# data[].attributes.body
https://www.hvl.no/kalender/sprakmodellar--kven-fortener-deg/

# data[].attributes.attachment_link.title
Gjør Norge klar for trygg og innovativ KI-bruk

# data[].attributes.attachment_link.description
Regjeringen gjør Norge klar for bruk og håndheving av nye regler for kunstig intelligens. KI Norge, en ny nasjonal arena for innovativ og ansvarlig KI, skal være en del av det nasjonale forvaltningsapparatet som nå etableres. Innføringen av EUs KI-foro…

# data[].attributes.headline
Del 6: Hvordan gjøre kunstig intelligens til forskningsassistent

# data[].attributes.subject
Del 6: Hvordan gjøre kunstig intelligens til forskningsassistent

# data[].attributes.attachment_link.title
Hvordan gjøre kunstig intelligens til forsknings­assistent

# data[].attributes.attachment_link.description
I siste del av Khronos KI-skole viser professor Morten Goodwin blant annet hvordan kunstig intelligens (KI) kan hjelpe til med å utvikle hypoteser, lage forskningsdesign og brukerundersøkelser, og analysere datasett.

# data[].attributes.body
Klikk på boka for å finne ho i bibliotek-systemet

# data[].attributes.body
Bli med i delt bibliotek i Zotero. Søk etter "KI-kafé"

# data[].attributes.headline
"4.2 Fusk ved bruk av kunstig intelligens" s. 12 i Sluttrapport "Fusk og samordning i universitets- og høyskolesektoren"

# data[].attributes.subject
"4.2 Fusk ved bruk av kunstig intelligens" s. 12 i Sluttrapport "Fusk og samordning i universitets- og høyskolesektoren"

# data[].attributes.body
#kronikk

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Nesten hver fjerde nordmann mener at vi allerede har, eller vil ha om kort tid, KI som er like intelligent som mennesker. Det er et problem.

Sentrale aktører i de store teknologiselskapene, som Sam Altman i OpenAI og Elon Musk i xAI, har lenge markedsført sine nyeste KI-modeller (kunstig intelligens) ved å påstå at de er et nytt skritt på veien mot kunstig generell intelligens (KGI).

Det vil si KI som er minst like intelligent som mennesker på alle områder.

En stor andel nordmenn har latt seg overbevise og mener at vi snart vil få kunstig generell intelligens. En del går faktisk enda lenger enn Altman og Musk og mener vi allerede har slik KI. Det viser en fersk undersøkelse gjennomført gjennom Norsk medborgerpanel ved Universitetet i Bergen.

Dette er problematisk. Både fordi det er en urealistisk vurdering av dagens KI-modeller, og fordi en overvurdering av KI kan føre til mindre kritisk tenkning når vi bruker den.

Vår undersøkelse viser at KI overvurderes i noen av de bransjene der KI vil påvirke jobbene mest.

Intelligens på menneskelig nivå?

Hver gang en ny KI-modell er lansert, har lederne i de store teknologiselskapene gjentatt at den er et skritt på veien mot enda smartere modeller med "kunstig generell intelligens" (KGI). De har argumentert for at modellene er blitt mer og mer kapable etter hvert som de er trent med stadig mer data og datakraft, men uten at den underliggende arkitekturen er endret. Oppskalering er alt du trenger, har vært et slagord.

Det finnes ikke klare kriterier som kan brukes for å avgjøre om en modell har oppnådd KGI. Likevel har spekulasjonen om generell intelligens vært et fremtredende perspektiv på utviklingen, også i mediedekningen og i samfunnsdebatten.

For å finne ut mer om hvordan folk i Norge oppfatter KI-utviklingen, stilte jeg noen spørsmål om dette gjennom Norsk medborgerpanel - en institusjon for meningsmålinger blant et representativt utvalg nordmenn.

Svarene på spørsmålet om generell kunstig intelligens viser at 10 prosent mener vi allerede har KI som er like intelligent som mennesker på alle områder. Men cirka 30 prosent (1-4 år pluss 5-10 år) tror vi vil ha KI som er like intelligent som mennesker på alle områder innen 10 år.

Mange grunner til å tvile

Det er godt dokumentert at overvurdering av KI kan skape problemer. En av de største skandalene i offentlig sektor i Europa skyldtes overvurdering av KI:

Nederlandske myndigheter brukte en upålitelig KI til å forutsi svindel blant mottagere av stønad til barnepass. Ukritisk tillit til prediksjonene gjorde at mange tusen familier feilaktig ble anklaget og straffet økonomisk, og skandalen endte med at statsminister Mark Rutte måtte gå av.

Overvurderingen skapte " automatiseringsbias", det vil si at man satte egne vurderinger til side fordi man antok at teknologien er overlegen. Overvurdering er særlig et problem når man bruker teknologier som kan gjøre uventede feil, slik språkmodellene kan gjøre. En fersk undersøkelse viser at høy tiltro til generativ KI fører til mindre kritisk vurdering av det den foreslår.

Det er mange grunner til å tvile på at språkmodellene har i seg en gnist av intelligens på menneskelig nivå. Problemet med generering av feilaktig informasjon er ikke løst, og med alle språkmodellene risikerer man å få fiksjoner presentert som fakta.

Språkmodellene bygger på ren prediksjon av neste ord basert på en gigantisk sannsynlighetsmodell og har ikke begreper om verden. De er tydelig dårligere på oppgaver som de ikke har sett under treningen, og språkmodeller lærer på helt andre måter enn mennesker.

En sentral aktør som Yann LeCun - pionér i utviklingen av moderne maskinlæring og sjef for utvikling av KI i Meta - mener at modeller som bare er trent på språk, aldri vil kunne lære en modell av verden. Et viktig problem er også at det ikke finnes pålitelige tester for hvor kapable modellene er. En vurdering om at dagens KI snart har intelligens på menneskelig nivå, er derfor en sterk overvurdering av disse modellene.

KI endrer innholdet i jobber

Spekulasjonene om kunstig generell intelligens har bidratt til å skape forventninger om at KI vil endre jobbene våre.

Nesten halvparten av respondentene var enig i dette, i større eller mindre grad. Dataene viste at de som vurderte at vi er nær ved å få kunstig generell intelligens, var mer tilbøyelige til å mene at jobbene i deres bransje ville endre seg mye. Det kan bety at tanker og antagelser om kapasiteten til fremtidig KI preger forventningene til hvordan KI vil endre jobbene våre.

Dersom dette gjelder ledere som ønsker å hente ut produktivitetsgevinster av KI, kan det bety at noen innfører KI med urealistiske forventninger om hva den kan komme til å prestere i fremtiden.

Her må jeg understreke at folk fra ulike bransjer svarer forskjellig på hvor mye de tror KI vil endre jobbene deres. Seks bransjer skilte seg ut ved at folk derfra var sikrest på at KI ville endre jobbene deres.

Medier, reklame og informasjon

Telekom og IT

Bank, forsikring og finans

Forretningsmessige tjenester og service

Offentlige myndigheter

Olje og gass

Vil motvirke overdreven tro

Overvurderingen av KI var spesielt stor i bransjene bank, forsikring og finans, i tillegg til offentlige myndigheter. Her var det stor tro på at vi allerede har eller snart vil få kunstig generell intelligens, kombinert med høy grad av enighet i at KI vil endre arbeidsoppgavene i stor grad. Det kan bety at overvurdering av KI er et mulig større problem i disse bransjene. Merk at utvalget ikke er representativt i hver av bransjene.

Overdrevne forestillinger om hvor smart KI er, fører ikke nødvendigvis til automatiseringsbias. Problemer som følge av overvurdering av KI, kan motvirkes gjennom KI-kompetanse, organisering, samarbeid og individuell tilpasning til arbeidsoppgaver.

Slike konkrete tiltak vil også motvirke overdreven tro på Musks og Altmans spekulasjoner.

# data[].attributes.attachment_link.title
KI overvurderes i bransjer der KI kommer til å påvirke jobbene mest

# data[].attributes.attachment_link.description
Det er godt dokumentert at overvurdering av KI kan skape problemer, skriver Dag Elgesem.

# data[].attributes.body
Språkmodellar er laga for å etterlikne og generere menneskeleg språk. Ved å sjå etter mønster i store mengder tekstdata gjer den ein utrekning for å avgjere kva som bør vere det neste ordet i ei setning.

# data[].attributes.headline
Eige refleksjonar, den offentlige debatten om KI (f.eks. kronikker i aviser), filmar, fagartiklar, vitskapelege artiklar

# data[].attributes.subject
Eige refleksjonar, den offentlige debatten om KI (f.eks. kronikker i aviser), filmar, fagartiklar, vitskapelege artiklar

# data[].attributes.body
En plattform for å kjøre språkmodeller lokalt på egen maskin (Goodwin, 2025).

# data[].attributes.attachment_link.title
👾 LM Studio - Discover and run local LLMs

# data[].attributes.attachment_link.description
Find, download, and experiment with local LLMs

# data[].attributes.body
Norsk KI-modell fra UiO utviklet med vekt på skandinavisk språk (Goodwin, 2025).

# data[].attributes.attachment_link.title
norallm (Norwegian Large Language Models)

# data[].attributes.body
NTNU sin bidrag til norskutviklet KI med fokus på forskning og utdanning (Goodwin, 2025).

# data[].attributes.attachment_link.description
Org profile for NorwAI on Hugging Face, the AI community building the future.

# data[].attributes.body
Flere språkmodeller fra Microsoft blant annet for assistanse i arbeidsoppgaver (Goodwin, 2025).

# data[].attributes.attachment_link.description
Microsoft Copilot is your companion to inform, entertain, and inspire. Get advice, feedback, and straightforward answers. Try Copilot now.

# data[].attributes.body
Elon Musks KI-modell som prioriterer frihet og lite innholdsbegrensninger (Goodwin, 2025).

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
November 4, 2023 Grok is an AI modeled after the Hitchhiker's Guide to the Galaxy, so intended to answer almost anything and, far harder, even suggest what questions to ask!
Grok is designed to answer questions with a bit of wit and has a rebellious streak, so please don't use it if you hate humor!

A unique and fundamental advantage of Grok is that it has real-time knowledge of the world via the 𝕏 platform. It will also answer spicy questions that are rejected by most other AI systems.

Grok is still a very early beta product - the best we could do with 2 months of training - so expect it to improve rapidly with each passing week with your help.

Thank you,
the xAI Team

Why we are building Grok

At xAI, we want to create AI tools that assist humanity in its quest for understanding and knowledge.

By creating and improving Grok, we aim to:

Gather feedback and ensure we are building AI tools that maximally benefit all of humanity. We believe that it is important to design AI tools that are useful to people of all backgrounds and political views. We also want empower our users with our AI tools, subject to the law. Our goal with Grok is to explore and demonstrate this approach in public.

Empower research and innovation: We want Grok to serve as a powerful research assistant for anyone, helping them to quickly access relevant information, process data, and come up with new ideas.

Our ultimate goal is for our AI tools to assist in the pursuit of understanding.

The journey to Grok-1

The engine powering Grok is Grok-1, our frontier LLM, which we developed over the last four months. Grok-1 has gone through many iterations over this span of time.

After announcing xAI, we trained a prototype LLM (Grok-0) with 33 billion parameters. This early model approaches LLaMA 2 (70B) capabilities on standard LM benchmarks but uses only half of its training resources. In the last two months, we have made significant improvements in reasoning and coding capabilities leading up to Grok-1, a state-of-the-art language model that is significantly more powerful, achieving 63.2% on the HumanEval coding task and 73% on MMLU.

To understand the capability improvements we made with Grok-1, we have conducted a series of evaluations using a few standard machine learning benchmarks designed to measure math and reasoning abilities.

GSM8k: Middle school math word problems, (Cobbe et al. 2021), using the chain-of-thought prompt.

MMLU: Multidisciplinary multiple choice questions, (Hendrycks et al. 2021), provided 5-shot in-context examples.

HumanEval: Python code completion task, (Chen et al. 2021), zero-shot evaluated for pass@1.

MATH: Middle school and high school mathematics problems written in LaTeX, (Hendrycks et al. 2021), prompted with a fixed 4-shot prompt.

On these benchmarks, Grok-1 displayed strong results, surpassing all other models in its compute class, including ChatGPT-3.5 and Inflection-1. It is only surpassed by models that were trained with a significantly larger amount of training data and compute resources like GPT-4. This showcases the rapid progress we are making at xAI in training LLMs with exceptional efficiency.

Since these benchmarks can be found on the web and we can't rule out that our models were inadvertently trained on them, we hand-graded our model (and also Claude-2 and GPT-4) on the 2023 Hungarian national high school finals in mathematics, which was published at the end of May, after we collected our dataset. Grok passed the exam with a C (59%), while Claude-2 achieved the same grade (55%), and GPT-4 got a B with 68%. All models were evaluated at temperature 0.1 and the same prompt. It must be noted that we made no effort to tune for this evaluation. This experiment served as a "real-life" test on a dataset our model was never explicitly tuned for.

We provide a summary of the important technical details of Grok-1 in the model card.

Engineering at xAI

At the frontier of deep learning research, reliable infrastructure must be built with the same care as datasets and learning algorithms. To create Grok, we built a custom training and inference stack based on Kubernetes, Rust, and JAX.

LLM training runs like a freight train thundering ahead; if one car derails, the entire train is dragged off the tracks, making it difficult to set upright again. There are a myriad of ways GPUs fail: manufacturing defects, loose connections, incorrect configuration, degraded memory chips, the occasional random bit flip, and more. When training, we synchronize computations across tens of thousands of GPUs for months on end, and all these failure modes become frequent due to scale. To overcome these challenges, we employ a set of custom distributed systems that ensure that every type of failure is immediately identified and automatically handled. At xAI, we have made maximizing useful compute per watt the key focus of our efforts. Over the past few months, our infrastructure has enabled us to minimize downtime and maintain a high Model Flop Utilization (MFU) even in the presence of unreliable hardware.

Rust has proven to be an ideal choice for building scalable, reliable, and maintainable infrastructure. It offers high performance, a rich ecosystem, and prevents the majority of bugs one would typically find in a distributed system. Given our small team size, infrastructure reliability is crucial, otherwise, maintenance starves innovation. Rust provides us with confidence that any code modification or refactor is likely to produce working programs that will run for months with minimal supervision.

We are now preparing for our next jump in model capabilities, which will require reliably coordinating training runs on tens of thousands of accelerators, running internet-scale data pipelines, and building new kinds of capabilities and tools into Grok. If that sounds exciting to you, apply to join the team here.

Research at xAI

We give Grok access to search tools and real-time information, but as with all the LLMs trained on next-token prediction, our model can still generate false or contradictory information. We believe that achieving reliable reasoning is the most important research direction to address the limitations of current systems. Here, we would like to highlight a few promising research directions we are most excited about at xAI:

Scalable oversight with tool assistance. Human feedback is essential. However, providing consistent and accurate feedback can be challenging, especially when dealing with lengthy code or complex reasoning steps. AI can assist with scalable oversight by looking up references from different sources, verifying intermediate steps with external tools, and seeking human feedback when necessary. We aim to make the most effective use of our AI tutors' time with the help of our models.

Integrating with formal verification for safety, reliability, and grounding. To create AI systems that can reason deeply about the real world, we plan to develop reasoning skills in less ambiguous and more verifiable situations. This allows us to evaluate our systems without human feedback or interaction with the real world. One major immediate goal of this approach is to give formal guarantees for code correctness, especially regarding formally verifiable aspects of AI safety.

Long-context understanding and retrieval. Training models for efficiently discovering useful knowledge in a particular context are at the heart of producing truly intelligent systems. We are working on methods that can discover and retrieve information whenever it is needed.

Adversarial robustness. Adversarial examples demonstrate that optimizers can easily exploit vulnerabilities in AI systems, both during training and serving time, causing them to make egregious mistakes. These vulnerabilities are long-standing weaknesses of deep learning models. We are particularly interested in improving the robustness of LLMs, reward models, and monitoring systems.

Multimodal capabilities. Currently, Grok doesn't have other senses, such as vision and audio. To better assist users, we will equip Grok with these different senses that can enable broader applications, including real-time interactions and assistance.

We believe that AI holds immense potential for contributing significant scientific and economic value to society, so we will work towards developing reliable safeguards against catastrophic forms of malicious use. We believe in doing our utmost to ensure that AI remains a force for good.

If you share our optimism and want to contribute to our mission, apply to join the team here.

Early Access to Grok

We are offering a limited number of users in the United States to try out our Grok prototype and provide valuable feedback that will help us improve its capabilities before a wider release. You can join the Grok waitlist here. This release just represents the first step for xAI. Looking ahead, we have an exciting roadmap and will be rolling out new capabilities and features in the coming months.

# data[].attributes.attachment_link.description
A research assistant that helps you ask the right questions, find information online and make sense of the world.

# data[].attributes.body
En kinesiskutviklet open-source KI-modell (Goodwin, 2025)

# data[].attributes.attachment_link.description
DeepSeek, unravel the mystery of AGI with curiosity. Answer the essential question with long-termism.

# data[].attributes.body
En språkmodell fra Google med sterke multimodale evner (Goodwin, 2025).

# data[].attributes.attachment_link.title
‎Gemini – chat for å utvikle ideene dine

# data[].attributes.attachment_link.description
Bard har byttet navn til Gemini. Få hjelp med skriving, planlegging, læring med mer via AI-løsninger fra Google.

# data[].attributes.body
En språkmodell fra Anthropic kjent for sin sikkerhet og evne til lange kontekster (Goodwin, 2025).

# data[].attributes.attachment_link.description
Claude is Anthropic’s AI, built for problem solvers. Tackle complex challenges, analyze data, write code, and think through your hardest work.

# data[].attributes.body
En avansert språkmodell fra OpenAI som brukes til alt fra tekstforståelse til analyse (Goodwin, 2025)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Your browser does not support the video tag.

I encourage my team to keep learning. Ideas in different topics or fields can often inspire new ideas and broaden the potential solution space.

Lilian Weng Applied AI at OpenAI

# data[].attributes.attachment_link.description
Creating safe AGI that benefits all of humanity

# data[].attributes.headline
Her kan du vise til ulike KI-verktøy. Vi skil mellom språkmodellar og andre typar KI-verktøy. Det er fint om du legg ved ein kort (objektiv) skildring av verktøyet. I kommentarfeltet kan du leggje inn både det andre har kommentert og eigne meiningar om og vurderingar av verktøyet.

# data[].attributes.subject
Her kan du vise til ulike KI-verktøy. Vi skil mellom språkmodellar og andre typar KI-verktøy. Det er fint om du legg ved ein kort (objektiv) skildring av verktøyet. I kommentarfeltet kan du leggje inn både det andre har kommentert og eigne meiningar om og vurderingar av verktøyet.