# data[].attributes.headline
Studenter skriver bevisst dårligere for å unngå KI-mistanke. — Ikke gjør det

# data[].attributes.subject
Studenter skriver bevisst dårligere for å unngå KI-mistanke. — Ikke gjør det

# data[].attributes.attachment_link.title
Studenter skriver bevisst dårligere for å unngå KI-mistanke. — Ikke gjør det

# data[].attributes.attachment_link.description
Studenter forteller at de legger inn språkfeil for å hindre at de blir mistenkt for fusk. — Skriv så godt dere overhodet er i stand til, sier professor Kristin Bech.

# data[].attributes.headline
Vi trenger vurderingsformer der KI ikke kan gjøre jobben for deg

# data[].attributes.subject
Vi trenger vurderingsformer der KI ikke kan gjøre jobben for deg

# data[].attributes.attachment_link.title
Vi trenger vurderingsformer der KI ikke kan gjøre jobben for deg

# data[].attributes.attachment_link.description
KI-detektorer er symptomet. Vurderingsformen er sykdommen.

# data[].attributes.headline
Spørsmålet er ikke om studentene jukser med KI

# data[].attributes.subject
Spørsmålet er ikke om studentene jukser med KI

# data[].attributes.attachment_link.title
Spørsmålet er ikke om studentene jukser med KI

# data[].attributes.attachment_link.description
Vi vet ikke hva studentene skal lære. Vi må tenke nytt, og det er det vi bør snakke om, skriver Atle Guttormsen i et svar til Bjørn Myskja.

# data[].attributes.headline
Innsikt eller personvern? KI og sensitive data

# data[].attributes.subject
Innsikt eller personvern? KI og sensitive data

# data[].attributes.attachment_link.title
Innsikt eller personvern? KI og sensitive data

# data[].attributes.attachment_link.description
UiB AI samarbeider med NORA om et CuttingEdgeAI seminar om sensitive data. Hvordan kan vi balansere potensialet i maskinlæring med personvern?

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

# data[].attributes.body
Lån boka

# 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
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.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
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
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.headline
Del 1: Dette kan du bruke KI til i hverdagen

# data[].attributes.subject
Del 1: Dette kan du bruke KI til i hverdagen

# data[].attributes.attachment_link.description
Hvordan kan du bruke kunstig intelligens (KI) til å forenkle og fornye hverdagen? Det får du svar på i første del av Khronos KI-skole med professor Morten Goodwin.

# data[].attributes.headline
Del 2: Slik "snakker" du med kunstig intelligens

# data[].attributes.subject
Del 2: Slik "snakker" du med kunstig intelligens

# data[].attributes.attachment_link.title
Slik «snakker» du med kunstig intelligens

# data[].attributes.attachment_link.description
Hvordan hvordan går man egentlig fram når man skal «snakke» med en kunstig intelligens (KI)? Nøkkelen ligger i gode prompts, eller instrukser, forklarer professor Morten Goodwin i andre del av Khronos KI-skole.

# data[].attributes.headline
Del 3: Her er de viktigste og nyttigste KI-verktøyene

# data[].attributes.subject
Del 3: Her er de viktigste og nyttigste KI-verktøyene

# data[].attributes.attachment_link.title
Her er de viktigste og nyttigste KI-verktøyene

# data[].attributes.attachment_link.description
Bør du bruke ChatGPT, Claude eller Gemini — eller DeepSeek? Hvilke andre KI-verktøy finnes, og hva er de forskjellige verktøyene best på? Det forklarer professor Morten Goodwin i tredje del av Khronos KI-skole.

# data[].attributes.headline
Del 4: Slik kan KI hjelpe deg med språk­vask, illustrasjoner og presentasjoner

# data[].attributes.subject
Del 4: Slik kan KI hjelpe deg med språk­vask, illustrasjoner og presentasjoner

# data[].attributes.attachment_link.title
Slik kan KI hjelpe deg med språk­vask, illustrasjoner og presentasjoner

# data[].attributes.attachment_link.description
I fjerde del av KI-skolen viser professor Morten Goodwin hvordan KI-verktøy kan brukes til å finne relevante artikler, til språkvask og til å lage illustrasjoner og presentasjoner.

# data[].attributes.headline
Del 5: Slik kan du bli lurt av kunstig intelligens

# data[].attributes.subject
Del 5: Slik kan du bli lurt av kunstig intelligens

# data[].attributes.attachment_link.title
Slik kan du bli lurt av kunstig intelligens

# data[].attributes.attachment_link.description
Se opp for hallusinasjoner, falske referanser og studenter og forskere som jukser. I femte del av Khronos KI-skole tar professor Morten Goodwin for seg noen av de store utfordringene med kunstig intelligens — og viser hvordan vi kan håndtere dem.

# data[].attributes.headline
Hei! Her kan du stille og svare på spørsmål, dele erfaringar og tipse eller åtvara om KI-verktøy

# data[].attributes.subject
Hei! Her kan du stille og svare på spørsmål, dele erfaringar og tipse eller åtvara om KI-verktøy

# data[].attributes.body
Vh Inger Marie v. biblioteket

# 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.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.

# data[].attributes.body
Forordningen (også kalt KI-loven) gjelder for alle som utvikler, tilgjengeliggjør eller bruker KI-systemer i EU. Formålet med forordningen er å sikre trygg og etisk bruk av KI-teknologi.

# data[].attributes.attachment_link.title
Forslag til forordning om kunstig intelligens (KI-forordningen)

# data[].attributes.attachment_link.description
Forslag til forordning fra det europeiske parlament og rådet om et harmonisert regelverk for kunstig intelligens og om endring av visse EU-rettsakter

# data[].attributes.body
Ansvarlig for implimentering av AI-Act eller KI-forordningen i EU.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
The European AI Officewill support the development and use of trustworthy AI, while protecting against AI risks. The AI Office was established within the European Commission as the centre of AI expertise and forms the foundation for a single European AI governance system.

The EU aims to ensure that AI is safe and trustworthy. For this purpose, the AI Act is the first-ever comprehensive legal framework on AI worldwide,guaranteeing the health, safety and fundamental rights of people, and providing legal certainty to businesses across the 27 Member States.

The AI Office is uniquely equipped to support the EU's approach to AI.It will play a key role in implementing the AI Act by supporting the governance bodies in Member States in their tasks. It will enforce the rules for general-purpose AI models. This is underpinned by thepowers given to the Commissionby the AI Act, including the ability to conduct evaluations of general-purpose AI models, request information and measures from model providers, and apply sanctions. The AI Office also promotes an innovative ecosystem of trustworthy AI, to reap the societal and economic benefits. It will ensure a strategic, coherent and effective European approach on AI at the international level, becoming a global reference point.

For a well-informed decision-making, the AI Office collaborates with Member States and the wider expert community through dedicated fora and expert groups. These combine knowledge from the scientific community, industry, think tanks, civil society, and the open-source ecosystem, ensuring that their views and expertise are taken into account. Grounded in comprehensive insights of the AI ecosystem, including advances in capabilities, deployment and other trends, the AI Office fosters a thorough understanding of potential benefits and risks.

Supporting the AI Act and enforcing general-purpose AI rules

The AI Office makes use of its expertise to support the implementation of the AI Act by:

Developing tools, methodologies and benchmarks for evaluating capabilities and reach of general-purpose AI models, and classifying models with systemic risks

Drawing up state-of-the-art codes of practice to detail out rules, in cooperation with leading AI developers, the scientific community and other experts

Investigating possible infringements of rules, including evaluations to assess model capabilities, and requesting providers to take corrective action

Preparing guidance and guidelines, implementing and delegated acts, and other tools to support effective implementation of the AI Act and monitor compliance with the regulation

Strengthening the development and use of trustworthy AI

The Commission aims to foster trustworthy AI across the internal market.The AI Office, in collaboration with relevant public and private actors and the startup community, contributes to this by:

Providing advice on best practices and enabling ready-accessto AI sandboxes, real-world testing and other European support structures for AI uptake

At international level, the AI Office contributes to a strategic, coherent, and effective EU approach, by:

To effectively carry out all tasks based on evidence and foresight, the AI Office continuously monitors the AI ecosystem, technological and market developments, but also the emergence of systemic risks and any other relevant trends.

Collaboration with a diverse range of institutions, experts and stakeholders is essential for the work of the AI Office.

At an institutional level, the AI Office works closely with the European Artificial Intelligence Board formed by Member State representatives and the European Centre for Algorithmic Transparency (ECAT) of the Commission.

The Scientific Panel of independent experts ensures a strong link with the scientific community. Further technical expertise is gathered in an Advisory Forum,representing a balanced selection of stakeholders, including industry, startups and SMEs, academia, think tanks and civil society. The AI Office may also partner up with individual experts and organisations. It will also create fora for cooperation of providers of AI models and systems, including general-purpose AI, and similarly for the open-source community, to share best practices and contribute to the development of codes of conduct and codes of practice.

The AI Office will also oversee the , which allows businesses to engage with the Commission and other such as sharing best practices and joining activities This engagement will start before the AI Act becomes applicable and will allow businesses to plan ahead and prepare for the implementation of the AI Act. All this will be part of the European AI Alliance, a Commission initiative, to establish an open policy dialogue on AI.

Further initiatives to foster trustworthy AI development and uptake within the EU are mapped on the Coordinated Plan on AI.

The AI Office will soon start recruiting talents with a variety of backgrounds for policy, technical and legal work and administrative assistance. A call for expression of interest will be published, through which interested candidates are encouraged to apply.

External experts and stakeholders will have the chance to join dedicated fora, and to support the work of the AI Office, through a separate call for expression of interest.

Links to the calls for expression of interest will be published here.

You can also sign up to receive updates from the AI Office.

You can get in touch with the European AI Office through the following contact details: CNECT-AIOFFICE@ec.europa.eu for general inquiries and CNECT-AIOFFICE-RECRUITMENT@ec.europa.eu for inquiries related to job opportunities.

# data[].attributes.attachment_link.description
The European AI Office will be the centre of AI expertise across the EU. It will play a key role in implementing the AI Act - especially for general-purpose AI - foster the development and use of trustworthy AI, and international cooperation.

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

# data[].attributes.body
#nettforum

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

# 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
#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.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.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.body
#kommentar #abonnoment

# 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.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.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
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.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.body
Lån boka

# 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
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.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:

1. 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.

2. 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.

3. 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.body
Lån boka

# 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.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.description
Mange synes å overvurdere hva språkteknologien kan bidra med, skriver Kristin Hagemann.

# 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.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.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.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
ChatGPTs nye modus kan ifølge OpenAI hjelpe studenter med å lære på nye måter.

# 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.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
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
Klikk på boka for å finne ho i bibliotek-systemet

# 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
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
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
Nasjonal konferanse: Digitalisering i høyere utdanning 2025

# 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
Teknologien truer kunnskapssystemet vårt. Men den norske staten har slukt tekgigantenes PR rått.

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

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

# 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
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
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
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
‘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.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.description
Jeg har forsket på samtaleroboter i ti år og ser tydelige mønstre.

# 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.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
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.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.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.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
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.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.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.