Kunstig intelligens

Kunstig intelligens (KI), eller artifisiell intelligens (AI), er en samlebetegnelse for dataprogrammer og teknologi som etterligner intelligens.

Kunstig intelligens (KI) betegner et bredt spekter av metoder, teorier og teknologier som gjør det mulig for maskiner å utføre oppgaver som tradisjonelt krever menneskelig tankevirksomhet og forståelse. Feltet omfatter både KI som bygger på begrep, eksplisitte regler og logiske representasjoner og statistisk, og på KI som bygger på datadrevne modeller og læring fra erfaring.

KI forstås i dag som et tverrfaglig domene som kombinerer informatikk, matematikk, lingvistikk, psykologi, nevrovitenskap, filosofi og ingeniørfag.

Når man spør samtalerobotene ChatGPT "Hva er kunstig intelligens?" får man følgende svar:Kunstig intelligens (KI) er et felt innen datavitenskap som fokuserer på utviklingen av systemer og programmer som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Dette inkluderer evner som læring, problemløsning, forståelse av naturlig språk, bilde- og taleforståelse, samt beslutningstaking.

KI kan deles inn i to hovedkategorier: smal kunstig intelligens, som er utviklet for å utføre spesifikke oppgaver (for eksempel stemmegjenkjenning eller ansiktsgjenkjenning), og generell kunstig intelligens, som har potensialet til å utføre enhver intellektuell oppgave som et menneske kan. Smal KI er den mest utbredte formen i dag, mens generell KI fortsatt er et mål for fremtiden.

miniatyr|Eksempel på tekst fremført med KI-stemme
KI kan generere tekst ved å analysere enorme mengder språk og lære mønstre i hvordan mennesker skriver. Derfor kan den lage alt fra korte meldinger til lange artikler, forklaringer og kreative tekster. KI kan oversette fordi den kjenner igjen betydningen av ord og setninger på mange språk, og kan gjenskape samme mening på et annet språk. KI kan gjøre tekst om til tale ved hjelp av syntetiske stemmer. Den analyserer teksten og uttaler ordene naturlig, nesten som en menneskelig oppleser.

I Norge ble «KI-generert» kåret av Språkrådet til årets nyord i 2023.

 Begrepet 
Begrepet har vært en del av datateknologien siden 1950-årene, men det er særlig siden 2010-tallet at teknologien har fått stor utbredelse. Fagfeltet kunstig intelligens er tverrfaglig og har vokst fram med bidrag fra blant annet informatikk, matematikk, statistikk, psykologi, nevrologi og lingvistikk. Innen informatikken blir grenen kunstig intelligens definert som studiet og utviklingen av intelligente agenter, der en intelligent agent er et system som observerer sitt miljø og tar avgjørelser for å maksimere suksess i forhold til definerte mål. Dette er systemer og maskiner som kan utføre oppgaver som vanligvis krever menneskelig intelligens. Dette kan inkludere læring, problemløsing, mønstergjenkjenning, språkforståelse, planlegging og beslutningstaking. Andreas Kaplan og Michael Haenlein definerer kunstig intelligens som "et systems evne til å korrekt tolke eksterne data, å lære av slike data, og å bruke denne kunnskapen til å oppnå spesifikke mål og oppgaver gjennom fleksibel tilpasning".

 Muligheter og begrensninger 
Når man bruker kunstig intelligens er det viktig å være bevisst både muligheter og ikke minst begrensninger.

KI automatiserer rutineoppgaver, reduserer ensformig manuelt arbeid og øker effektivitet og presisjon. Analyse av store datamengder, oppdager mønstre mennesker ikke ser, gi bedre beslutningsgrunnlag, noe som brukes i helse, finans, forskning og sikkerhets arbeid. Forutsier etterspørsel, risiko, sykdomsutvikling, svindel og gir mer treffsikre modeller enn tradisjonell statistikk i mange tilfeller. Skreddersyr innhold, anbefalinger og tjenester. Generere tekst og svare på spørsmål.

Man må ha en kritisk vurdering av svar fordi KI kan gi feilaktig eller misvisende informasjon, selv om det høres troverdig ut. Sjekk fakta, spesielt ved viktige beslutninger innen helse, jus, økonomi eller politikk. Bruk kilder og referanser for å verifisere innhold. Man må tenke på personvern og datasikkerhet. Ikke del sensitive personopplysninger, passord, bankinfo eller helseopplysninger. Vær klar over at det du skriver kan bli brukt til å forbedre systemet, les personvernerklæringen nøye.

Man må forstå begrensningene. KI har ikke følelser, intensjoner eller bevissthet så den simulerer samtale og resonnering. Den kan ikke erstatte fagpersoner, selv om den gir råd eller forslag. Den har ikke tilgang til sanntidsdata med mindre den søker på nett. Vær oppmerksom på hvordan KI kan påvirke andre, for eksempel ved å spre desinformasjon eller manipulere meninger.

KI fungerer best som et verktøy for støtte og inspirasjon, ikke som eneste beslutningstaker. Bruk den til å utforske ideer, få forslag, lære noe nytt,  men med et våkent blikk.

 Risikoer og ulemper 

 Feilinformasjon, fordommer, sensur og propaganda 
Bruken av KI har mange fordeler, men det kommer også med noen risikoer som det er viktig å være oppmerksom på. Noen av de største farene er feilinformasjon hvor KI kan brukes til å generere falske nyheter, deepfakes og annen desinformasjon som kan manipulere mennesker eller destabilisere samfunn. Hvis KI-systemer trenes på skjev eller urettferdig data, kan de reprodusere eller forsterke fordommer, noe som kan føre til diskriminering i beslutninger som rekruttering, lån eller straffeutmåling. KI-systemer som håndterer sensitive data, kan utgjøre en trussel mot personvernet og datasikkerheten hvis de ikke er tilstrekkelig sikret. Når KI blir mer kompleks, kan det bli vanskelig for mennesker å forstå beslutningene som tas, noe som kan skape mistillit eller feilhåndtering. 

Fordi KI er kompleks er det svært vanskelig å oppdage sensur eller politisk propaganda som er trent inn i systemet. Sensur vil være usynlig, så ingen vet hvilken informasjon som undertrykkes av modellen. KI-modellen kan brukes til å skrive om historien eller å støtte staters eller selskapers oppfatning av historien. KI har vært brukt til å påvirke velgere via sosiale medier i Taiwan og USA, og KI-generert propaganda korrekturlest av mennesker viste seg i en studie i 2024 å være mer effektiv en menneskeskapt propaganda. 

 Sosiale utfordringer 
Automatisering drevet av KI kan føre til at enkelte typer jobber forsvinner, noe som kan skape økonomiske og sosiale utfordringer. Automatisering av samfunnet vil kunne redusere antall arbeidsplasser for arbeidere, særlig de med lite utdanning, og vil kunne skape større forskjeller mellom de som klarer å ta i bruk KI og de som erstattes av den. KI er også en utfordring for utdanningssystemet og offentlige institusjoner.

Et etisk dilemma er hvordan KI skal brukes, og hvem som skal ha kontroll, det reiser mange etiske spørsmål, eksempler er autonome våpen og overvåkningsteknologier. FN har laget regler for autonome kjøretøy, og EU har vedtatt EU-forordningen om kunstig intelligens som har regler for hvordan KI kan brukes innen overvåking, utdanning, av arbeidsgivere, offentlig tjenester, politiarbeid, innvandring og demokratiske prosesser.

 Energiforbruk 
Bruken av KI, og især opptreningen av KI-modeller, krever store mengder energi; dette har stadig oftere blitt påpekt som et stort problem i et bærekraftsperspektiv.

I 2023 brukte Chat-GPT omtrent en GWh og 50 millioner liter vann til kjøling.  Globalt brukte datasentre ca 400 TWh. Universitetet i Agder fant i 2025 ut at å kjøre en KI i ca 1min krevde ca 1W, og professor Morten Goodwin mener at teknologien har fått et ufortjent dårlig rykte. 

 EU-forordningen om kunstig intelligens 
EU-forordningen om kunstig intelligens ble foreslått av Europakommisjonen i 2021 og trådte i kraft i 2024. Den har som mål å innføre et felles regelverk og et juridisk regelverk for kunstig intelligens. Forordningen deler KI inn etter risiko og gjelder for KI med høy og medium risiko, mens KI med uakseptabel risiko forbys og KI med svært liten risiko ikke reguleres. Hovedansvaret ligger hos de som markedsfører KI'en men brukere av KI anses som profesjonelle med delansvar og ikke som sluttbrukere av et produkt.

Forordningen lister opp en rekke bruksområder for KI som ulovlige, som å manipulere beslutningstakere, utnytte sårbare mennesker, sosial klassifisering, å lage profiler med den hensikt å vurdere risiko for fremtidig kriminalitet, gjennomgang av bildedatabaser uten konkrete mistanker, til å manipulere følelser i et arbeidsmiljø eller i en undervisningssituasjon eller til sanntids biometri (RBI) for å identifisere personer på offentlige steder, med mindre noe kriminelt har skjedd eller ventes å skje.

I mars 2025 ga den norske regjeringen det statlige organet Nasjonal kommunikasjonsmyndighet (NKOM) ansvaret for å koordinere implementeringen av EU-forordningen om KI i Norge; NKOM opplyste i den forbindelse at norske lovbestemmelser som korresponderer med EU-forordningen trolig ville tre i kraft i 2026. I mai 2025 fremla den norske regjeringen et forslag til revidert nasjonalbudsjett som omfattet en økt bevilgning til NKOM i tilknytning til den nye oppgaven.

 Historikk 
 Science fiction 
Opprinnelig stammer begrepet «kunstig intelligens» fra science fiction. I 1872 utga Samuel Butler fremtidsromanen Erewhon, der delen The man and the machine tar for seg tanken om at maskiner vil bli en forlengelse av mennesket, som et ekstra lem som øker effektiviteten. Samtidig vil menneskene reduseres til et vedheng til maskinene de selv har bygd, som har utviklet seg til en helt overlegen maskinrase. Med få unntak handler det om roboter, menneskelignende mekaniske kropper, med tilnærmet menneskelig personlighet. 

Etter fullførelsen av ENIAC (verdens første datamaskin med generelle bruksmuligheter) i 1942 oppstod det en ny retning innen genren, hvor kunstig intelligens befant seg i upersonlige og ubevegelige maskiner. Ettersom ENIAC var enormt stor, fremstod de moderne datamaskinene i sci-fi i starten enda mer massive og kolossale, noen i form og utstrekning som digre bygninger, og menneskene rundt som bittesmå maur. Da maskinene i virkelighetens verden ble stadig mindre og raskere, tilpasset film og litteratur seg dette, og man gikk mer eller mindre bort fra de overdimensjonerte konstruksjonene.

 Utvikling 
I 1943 lanserte Warren McCullock og Walter Pitts ideen om en kunstig hjernecelle som de kalte et «perseptron», en logisk port som kunne behandle inngående signaler slik en hjernecelle gjør. Arbeidet deres bygget på Alan Turings tanker i On Computable Numbers.

Matematikeren Alan Turings vitenskapelige artikkel fra 1950 Computing Machinery and Intelligence krystalliserte ideen om KI, og stilte spørsmålet: "Kan maskiner tenke?" Han beskrev en test for å sjekke om en maskin kan utøve intelligent adferd. Testen avgjør om det er muligheter for å utføre en menneskelignende samtale, men det var først senere at testen fikk navn etter ham, Turingtest. Dette, sammen med samtidige oppdagelser innen nevrologi, informasjonsteori og kybernetikk, inspirerte en liten gruppe forskere til å begynne seriøst å vurdere muligheten for å bygge en elektronisk hjerne.

Forskningsfeltet for KI-forskning ble dannet på en konferanse på universitet Dartmouth College i 1956. Deltakerne var John McCarthy, Marvin Minsky, Claude Shannon, Ray Solomonoff, Allen Newell, Herbert Simon, Arthur Samuel, Oliver Selfridge, Nathaniel Rochester og Trenchard More. De ble ledende innen KI-forskning i mange tiår, de og elevene deres skrev programmer som for de fleste rett og slett var forbløffende. Datamaskiner vant i brettspillet dam, løste ord-oppgaver i algebra, beviste logiske utsagn og snakket engelsk. På midten av 1960-tallet ble forskning i USA tungt finansiert av forsvarsdepartementet og laboratorier var etablert rundt om i verden. KIs grunnleggere var dypt optimistiske med tanke på fremtiden til det nye feltet. Herbert Simon spådde at "maskiner vil være i stand til, innen tjue år, å gjøre alt arbeidet et menneske kan gjøre" og Marvin Minsky var enig, og skrev "innen en generasjon ... vil problemet med å skape KI i hovedsak være løst".

De hadde ikke klart å erkjenne vanskelighetsgraden med problemene de sto overfor. I 1974, som svar på kritikk fra James Lighthill og det pågående presset fra den amerikanske kongressen for å finansiere mer produktive prosjekter, reduserte eller stoppet amerikanske og britiske myndigheter finansiering til all grunnforskning innen KI. I senere tide er de etterfølgende årene kalt "KI-vinteren", en periode det var vanskelig å finne finansiering for KI-prosjekter.

På begynnelsen av 1980-tallet kom det en midlertidig renessanse innen KI-forskning. Den kommersielle suksessen til ekspertsystemer, en form for KI-programmer som simulerte kunnskapen og analytiske ferdighetene til en eller flere menneskelige eksperter. I 1985 hadde markedet for kunstig intelligens nådd over en milliard dollar. Samtidig hadde Japans femte generasjons dataprosjekt inspirert amerikanske og britiske myndigheter til å gjenoppta finansieringen av akademisk forskning på området. Men med kollapsen av markedet for Lisp-språkene i 1987, falt KI nok en gang i vanry, og en andre, lengre "KI-vinter" begynte.

I løpet av 1990-tallet og begynnelsen av 2000-tallet oppnådde denne eldre typen KI sine største suksesser, om enn litt bak i kulissene. Kunstig intelligens brukes til logistikk, informasjonsutvinning, medisinsk diagnostikk og mange andre områder i teknologiindustrien. Suksessen skyldtes flere faktorer: den økende datakraften til datamaskiner (Moores lov), en større vekt på å løse spesifikke delproblemer, etableringen av nye forbindelser mellom KI og andre felt som jobber med lignende problemer, og en ny forpliktelse fra forskere til solide matematiske metoder og strenge vitenskapelige standarder.

Den 11. mai 1997 ble Deep Blue den første sjakkspillende datamaskinen som slo den regjerende verdensmesteren i sjakk, Garry Kasparov. I februar 2011 beseiret IBMs teknologien, Watson, to tidligere Jeopardy!-mesterne med god margin. I mars 2016 vant AlphaGo 4 av 5 omganger i et spill mot Go-mester Lee Sedol, noe som resulterte i at AlphaGo ble det første datamaskinbaserte Go-spillesystemet som slo en profesjonell Go-spiller uten handicap.

Kinect, som produserer et 3D-bevegelsesgrensesnitt for Xbox 360 og Xbox One, samt virtuelle assistenter i smarttelefoner, bruker algoritmer utviklet fra mange års KI-forskning.

Det finnes flere KI-modeller og verktøy med åpen kildekode, utviklet for å fremme samarbeid og innovasjon i KI-forskning. To av disse TensorFlow (utviklet av Google) og PyTorch (utviklet av Facebook). Disse kan lastes ned av hvem som helst som ønsker å programmere sine egne systemer. På internett finner man en rekke veiledninger om dette slik at man kan prøve å lage sin egen KI.

I januar 2026 ble seks KI-senteret dannet i Norge. Sentret har 70 partnere fra forskning, norske bedrifter og offentlig sektor. Formålet er å gi oss hjelp til å ta bedre beslutninger på mange områder, utvikle ny KI‑teknologi, forske på hvordan KI påvirker samfunnet og styrke innovasjon i næringsliv og offentlig sektor. Dette er en milliardsatsing av regjeringen.

I dag har KI blitt en viktig del innen mange bruksområder og utviklingen går meget raskt, snart blir KI benyttet innen de fleste områder. Det mange tenker på når man snakker om KI er ofte ChatGPT, og andre samtaleroboter, og genering av tekster og bilder. Allerede nå er KI i bruk innen mange områder, alle nye biler har mer eller mindre utstyr styrt av KI, MR og røntgenbilder blir analysert av KI, reklamen man får opp på skjermen sin er utvalgt av KI, osv.

 Bruksområder 
Det er flere underkategorier eller grener av kunstig intelligens. Manuelle algoritmer er faste algoritmer som sorteringsalgoritmer eller klassiske søkealgoritmer som kan være tilstrekkelige for enklere problemer. Regelbaserte systemer er hardkodede regler for beregning basert på menneskelige eksperter. Simuleringer og modeller brukes i fysikk, kjemi og ingeniørfag og involverer ofte ikke læring. Maskinlæring handler om å gi datamaskiner evnen til å lære og ta beslutninger uten å bli eksplisitt programmert for hver oppgave. Maskinlæring fungerer ved å bruke algoritmer som analyserer og oppdager mønstre i data. Basert på disse mønstrene kan datamaskinen lage forutsigelser eller foreta handlinger. For eksempel kan KI i en smarttelefon lære og gjenkjenner mønstre i tekstene man sender og foreslår ord for deg. Eller når man får anbefalt filmer på en strømmetjeneste eller mottar tilpassede annonser, er maskinlæring en viktig del av prosessen. Modellen bak har lært hva man kanskje liker basert på tidligere handlinger og data fra andre brukere.

miniatyr|KI-skapt bilde av Abraham Lincoln med en smarttelefon 
miniatyr|Eksempel på en manipulert deepfake med Vladimir Putin der det ser ut som han snakker om det amerikanske valget
miniatyr|KI-skapt fe
En virtuell assistent, som Apple Siri, Google Assistant og Amazon Alexa, er applikasjoner som bruker språkmodeller sammen med andre teknologier for å utføre spesifikke oppgaver, som å svare på spørsmål, sette på alarmer, spille musikk, eller kontrollere smarte enheter. Språkmodeller som driver Chatbots som ChatGPT, Copilot og DeepSeek er en type KI som er designet for å forstå og generere tekst som mennesker. Modellen er basert på en teknologi kalt GPT (Generative Pre-trained Transformer), og den er trent på enorme mengder tekstdata for å kunne svare på spørsmål, gi råd, forklare konsepter og hjelpe med kreative oppgaver som skriving. Samtaleroboter (chatbot) er på mange måter den nye kalkulatoren, bare for tekst. For elever og studenter blir det som en hjelpelærer eller studentassistent som blant annet kan brukes til å forbedre språket eller til gjennomlesing før innlevering, men det fryktes også at man lar KI overta besvarelsen slik at man ikke finner ut hva studenten egentlig kan.

Innen medisinske arbeid benyttes KI til å analysere bilder av netthinnen, røntgenbilder, CT- og MR-skanninger. Tolkning av disse bildene trenger bearbeide av store mengder data og ser etter avvik, noe KI egner seg til. Store mengder data må også benyttes når KI brukes til å styre roboter og autonome kjøretøy som biler, skip, tog og droner.

Generativ kunstig intelligens brukes til å skape tekst, bilder, videoer, musikk eller annen data, ofte som resultat av at bruker angitte kommandoer. Ofte er det vanskelig å skille om det er menneske skapt eller KI skapt.

 Utdanning og læring 
Elever og studenter benytter samtalerobot som en hjelpelærer eller studentassistent. Den kan hjelpe til med punkter man bør ha med i besvarelser, gjennomlesing før innlevering og eventuelt forbedre språket. Personlige læringssystemer og virtuelle undervisere kan hjelpe elever med å lære i sitt eget tempo. Få tilpasse undervisningen, etter at KI analysere elevenes behov. Samtaleroboter kan hjelpe elever med spørsmål uten å måtte vente på en lærer. KI kan vurdere oppgaver og spare lærere tid og gi elever raskere tilbakemeldinger. Den kan også drive simulering og legge frem stoffet på en engasjerende måte. KI brukes også ofte i språklæringsapper for å gi personlig tilpasset øvelse, uttalehjelp og umiddelbar tilbakemelding.

 Helsevesen 
KI kan bidra til tidlig diagnostisering av sykdommer, utvikling av nye medisiner raskt og tilpasning av behandlingsplaner for pasienter.

KI brukes til å analysere medisinske bilder, oppdage sykdommer tidlig. Etter at man har tatt et røntgenbilde kan KI gi øyeblikkelig svar på om det er brudd eller ikke. KI-programmet er utviklet ved at datamaskiner har blitt trent opp med 340.000 bilder av både brudd og ikke brudd, hvor bildene har både god og dårlig kvalitet. At man ikke behøver en legekonsultasjoner sparer legene for mye arbeid. I tillegg til brudd kan KI oppdage svulster eller andre avvik i røntgenbilder raskt og med høy presisjon. Ikke bare røntgen men også på CT- og MR-skanninger brukes KI til å identifisere komplekse mønstre i bildedata, som tidlige tegn på kreft, hjerneslag eller hjertesykdommer. KI er meget dyktig til å finne små detaljer som skiller seg ut, og etter at KI har plukket ut avviket kan mennesker dobbeltsjekke det.

Bilder av netthinnen blir også analysere av KI for å finne øyesykdommer. KI kan identifisere tidlige tegn på skader i blodårene i netthinnen som følge av diabetes, oppdage forandringer i makula, som er ansvarlig for skarpsynet (aldersrelatert makuladegenerasjon), oppdage skader på netthinnen forårsaket av høyt blodtrykk, analysere synsnerven og oppdage tegn på glaukom, som kan føre til synstap hvis det ikke behandles og oppdage flere andre sykdomstegn.

Innen patologi er også KI nyttig, den kan analysere vevsprøver og hjelpe patologer med å identifisere kreftceller eller andre sykdommer.

KI blir opplært og benyttet på stadig flere områder. For multippel sklerose (MS) gjelder det primært oppfølging av pasienter som allerede har fått diagnosen. Programmet sjekker MR-bilder av hjernen for å se hvordan sykdommen har utviklet seg siden sist. Demensforskning bearbeide store mengder data og ser etter avvik slik at man kan lære mer om sykdommen.

Integreringen av KI i høreapparater har ført til selektiv støydemping for å skille tale fra støy, individuelle tilpassing i forhold til lytteomgivelser, noe som gir en optimal lytteopplevelse, bra lyd og bedre apparater enn før.

Autogene transportsystemer kan frakte gods rundt sykehus. For eksempel på Oslo universitetssykehus og Akershus universitetssykehus, har man begynt å bruke autogene kjøretøy til å frakt av vogner med blant annet mat, medisiner, medisinske forbruksvarer og tekstiler ut til funksjonsområdene. I retur transporteres skittentøy og avfall som ikke kan sendes i avfallssug anlegget.

Arbeidsoppgavene i organisasjonen benytter også KI. Saksbehandlingen baserer seg på strukturerte data og standardtekster som fører til at utfallet av saksbehandlingen blir mer korrekt, likerettet og dokumenterbar. Samtidig som det ivareta rettighetene til helseaktører og privatpersoner, samt gi informasjon og veiledning om helsetjenester.

 Kundeservice 
Samtaleroboter (chatbot) og virtuelle assistenter har i flere år gitt rask hjelp og forbedret kundeopplevelsen.

Før var det mye menyer som man kunne velge fra og som loset deg videre til flere menyer eller valg som til slutt, oftest, førte deg til det produktet du var på jakt etter eller til en internettside du ønsket. Nå er KI på et helt annet nivå og kan kommunisere, vanligvis med tekst, men også med tale, og ut fra mottatt informasjon og tidligere erfaring hjelper deg dit du ønsker.

KI gjør at man kan få veiledning 24/7 og ikke kun i bedriftens åpningstid.

 Nettbasert handel og markedsføring 
KI brukes til å anbefale produkter, tilpasse brukeropplevelser og forutsi kundeadferd. Å tilby differensiering og samtidig drive effektivt er noe KI hjelper til med. Det brukes KI til å forutsi salg, prisoptimalisering og optimalisere lagerbeholdningen. Ut fra hvor mange som viser interesse for varen på nettet kan inntekten økes med smartere prisjusteringer og man kan raskt tilpasse seg markedsendringer. KI kan forutsi salg og optimalisere lagerstyring.

Ut fra hva du har søkt på og lest om på nettet kan KI velge hvilke reklamer man får opp på skjermen.

 Industri og produksjon 
Automatiserte roboter og maskinlæring forbedrer produksjonsprosesser og reduserer kostnader.

KI optimaliserer produksjonslinjer, forutsier maskinfeil før de skjer og forbedrer kvalitetssikring gjennom bildeanalyse.

I designet av produktet kan KI være med på å påvirke både brukervennlighet, produksjonsvennlighet, kostnader ved materialbruk, produksjon og logistikk. Produksjonen kan optimaliseres ut fra bestillinger, materialer og kapasitet innen forskjellige områder av produksjonen og man kan bruke roboter til mange typer arbeid.

 Logistikk 
Selvkjørende kjøretøy og smarte trafikksystemer er avhengige av KI for å forbedre sikkerhet og effektivitet.

KI holder styr på lagerbeholdning og hvor varene er oppbevart. Selvkjørende trucker og andre kjøretøyer frakter materialer og varer inn og ut av lagerene.

Selvkjørende biler, skip, og luftfartøy transporterer gods inne på produksjonsområde og også på offentlig område. I Norge bruker mange selskaper KI-logistikk. Autonome lastebiler til å transportere av masse, autonome containerskip og flere selskaper tester også leveringsdroner. Ruteoptimalisering, trafikkanalyse og smartere kollektivtransport bygger på KI som lærer av enorme mengder sanntidsdata.

 Energi og miljø 
KI har et stort potensial til å bidra i det grønne skiftet, samtidig som teknologien selv har et betydelig energiforbruk.

Optimalisering av energisystemer ved å gjøre energisystemer smartere og mer effektive ved å forutsi strømforbruk, balansere kraftnett, optimalisere produksjon fra sol, vind og vannkraft og redusere energitap i distribusjon. Forbedring av fornybar energi ved å forutsi vind- og solproduksjon, å styre batterilagring, planlegge plassering av vindmøller og solparker og oppdage feil i turbiner og paneler. Energieffektivisering i bygg ves styring av varme, ventilasjon, belysning og energilagring.

Reduksjon av utslipp i industri, analysere produksjonsprosesser, redusere energibruk, optimalisere varme- og kjølesystemer og overvåke utslipp i sanntid. Miljøovervåking og naturforvaltning ved å oppdage ulovlig avskoging, modellere klimaendringer, overvåke biologisk mangfold og analysere satellittbilder for å overvåke skog, hav og is.

 Landbruk og skogsbruk 
Ikke minst innen landbruk og skogsbruk vil KI bli mye benyttet.

KI hjelper med å overvåke avlinger, forutsi værmønstre, forutsi avlingsmengde og kvalitet, og optimalisere ressursbruk av vann og gjødsel. I tillegg til å spare gjødsel kan identifisering av plantesykdommer på et meget tidlig stadium hindre at sykdommer sprer seg og sprøytingen blir minimal.

Selvkjørende traktorer kan navigere på åkrene uten menneskelig innblanding, takket være KI og GPS-teknologi. KI-drevne spesialkjøretøy kan plukke frukt og grønnsaker med presisjon, noe som reduserer avfall og øker effektiviteten.

Melkeroboter bruker KI for å identifisere kyr, og andre dyr, og melker dem på riktig tidspunkt, noe som forbedrer dyrevelferden og melkeproduksjonen. De vil også overvåke dyrevelferd og oppdage sykdommer tidlig, noe som reduserer behovet for antibiotika. KI kan analysere dyrenes adferd for å oppdage stress eller uvanlig oppførsel, noe som kan indikere helseproblemer. Smarte foringssystemer bruker KI for å tilpasse foringen til hvert enkelt dyr, noe som forbedrer vekst og helse.

Innen skogsdrift benyttes KI til kartlegging, telling og registrering av trær. Men i Norge og andre land utvikles det droner til å hugge trær med. Dronen flyr inn til de utvalgte trærne, kvister, kapper og flyr dem ut. Dette krever ikke at det bygges flere skogsbilveier og det blir ikke ødeleggelsene av naturen slik som store skogsmaskiner gjør.

 Finans, økonomi og forsikring 
KI brukes til kundebehandling og kundeservice, for eksempel til skreddersydde spare- og investeringsplaner og oppdage svindel.

KI brukes som et verktøy til risikoanalyse innen aksjer og valutahandel. Banken bruker KI til å oppdage svindel, analysere investeringer og gi personlige finansielle råd. Om noen brukere av betalingskort eller andre betalingssystemer skiller seg ut vil allerede i dag KI oppdage det, og banken vil kontakte kontoeier for å spørre om bruken skal stoppes. KI benyttes også til å se etter gjentatte utførsler av valuta og tegn som tyder på hvitvasking av penger.

Også innen forsikring brukes KI for å avsløre eller forebygge svindel.

 Sikkerhet, overvåkning, toll og politi 
Ansiktsgjenkjenning, mønstergjenkjenning og analyse av store datamengder brukes til å oppdage trusler, overvåke systemer og forhindre cyberangrep.

For tollen kan KI oppdage avvikende kjøremønster eller kjøretøy som gjentagende ganger passerer grensen. Kjøretøyets eier sitt rulleblad eller lasten innhold kan også få KI til å plukke ut kjøretøyet til kontroll. På flyplasser kan gjennomlysning av bagasje ved ankomst, reiserute eller rulleblad få KI til å plukke ut passasjer til kontroll. Pakker å post fra utlandet kan enkelt gjennomlyses og grovsorteres av KI ut fra hva den har lært å se etter, opprinnelsesland eller tidligere beslag fra samme adresser.

Politiet bruker også KI på en rekke områder. KI brukes til å identifisere mønstre og trender som kan indikere risiko for kriminalitet, slik at politiet kan handle proaktivt. Det brukes som et verktøy ved risikovurdering. KI kan analysere videostrømmer fra kameraer for å oppdage mistenkelig aktivitet i sanntid. Disse kameraene kan være droner som er autonome. Innen etterforskning kan KI hjelper med å analysere store mengder data, som tekst, bilder og video, for å finne sammenhenger og spor i kriminalsaker. KI hjelper med å bekjempe digitale trusler, som hacking og svindel, ved å analysere elektroniske spor. Også Politiets sikkerhetstjeneste (PST) bruker moderne teknologiske verktøy, inkludert KI, for å analysere informasjon og oppdage risikoer.

 Forskning 
Det forskes på KI innen en lang, lang rekke områder og utviklingen går raskt. Dette fører til akselererer oppdagelser innen vitenskap, blant annet innen fysikk, biologi og miljøvern.

Innen medisin forskes det på diagnostikk, persontilpasset medisinering, forutsi, spore og håndtere sykdomsutbrudd, som pandemier. KI brukes også til å utvikle verktøy for å analysere og støtte behandling av psykiske lidelser, som depresjon og angst. Kirurgisk assistanse ved robotkirurgi lager detaljerte kirurgiske planer og assistere kirurger under komplekse operasjoner. Dette jobbes det med ved en rekke steder som Universitetet i Oslo (UiO), Helse Bergen og Haukeland universitetssykehus, Nasjonalt senter for e-helseforskning, NTNU og SINTEF for å nevne noen.

Innen fysikk forskes det på områder som kvantespintronikk, superledere, astrofysikk, materialfysikk og plasmafysikk.

Innen biologi forskes det på områder som proteindesign, miljø-DNA-analyse, genomikk, cellulær modellering og biologisk bildeanalyse.

Innen miljøvern forskes det på områder som kartlegging av biologisk mangfold, forvaltning av naturressurser, klimaendringsmodellering, avfallshåndtering og restaurering av økosystemer.

I 2024 brukte forskere maskinlæring for å akselerere søket etter legemidler mot Parkinsons sykdom. Målet deres var å identifisere forbindelser som blokkerer klumping, eller aggregering, av alfa-synuklein (proteinet som karakteriserer Parkinsons sykdom). De var i stand til å øke hastigheten på den første screeningsprosessen ti ganger og redusere kostnadene tusen ganger.

Et av områdene KI allerede har gjort et banebrytende arbeid er innen proteinfolding. I flere tiår har forskere forsøkt å løse et av biologiens største mysterier: Hvordan folder et protein seg? Å bestemme proteiners struktur har derfor vært en av de mest avgjørende oppgavene i moderne vitenskap, men også en av de mest tidkrevende. Utviklingen av KI-modellen AlphaFold startet i 2018 og i 2020 kunne modellen ved hjelp av dyp læring forutsi proteiners tredimensjonale struktur direkte fra aminosyresekvensen med en nøyaktighet som nærmet seg eksperimentelle metoder. Ved hjelp av AlphaFold har man vært i stand til å forutsi strukturen til praktisk talt alle de 200 millioner proteinene som er kjent for forskere. Siden gjennombruddet har AlphaFold blitt brukt av mer enn to millioner mennesker fra 190 land. Ved hjelp av AlphaFold kan forskere blant annet bedre forstå antibiotikaresistens og lage datagenererte 3D-modeller av enzymer som kan bryte ned plast. For arbeidet med AlphaFold og løsningen av proteinfoldings mysteriet fikk Demis Hassabis og John Jumper, fra firmaet DeepMind som utviklet modellen, i 2024 Nobelprisen i kjemi.

 Norske forskningsentere 
I 2026 ble det foretatt en storsatsning på KI av regjeringen i Norge. Det ble opprette seks nasjonale forskningssentre som skal fokusere på å utvikle teknologien, styrke innovasjon, verdiskaping i næringsliv og offentlig sektor, og forske på hvordan dette påvirker samfunnet.

Artificial Intelligence Centre for the Empowerment of Human Learning

Senteret skal utvikle nye måter for mennesker og kunstig intelligens å samarbeide og lære av hverandre på. Dette kalles «hybrid intelligens», og handler om at både mennesker og maskiner lærer sammen og gjør hverandre bedre. Arbeidet skal brukes til å skape nye læringsløsninger for skoler, arbeidslivet og samfunnet generelt, slik at opplæring kan bli mer effektiv og tilpasset den enkelte.

Blant de mange partnerne er NTNU, UiB, UiO, UiA, Høgskolen i Østfold, Sjøkrigsskolen, KS, Digital Norge, kommuner, skoler, statlige etater og flere bedrifter.

The Norwegian Centre for Trustworthy AI

Senteret skal forske på hvordan KI kan bli mer presis, lettere å forstå, og behandles alle brukere rettferdig. Målet er å utvikle KI‑systemer som er ansvarlige, pålitelige og ikke diskriminerer. Kunnskapen skal brukes i områder som politikkutforming, helse og rettsvesen, der det er ekstra viktig at beslutninger tas på en trygg og rettferdig måte.

Blant de deltakerne er blant andre UiO, Norsk regnesentral, SINTEF, statlige etater innenfor skatte, helse, samferdsel og rettsvesen, kommuner og en rekke bedrifter innen bank og forsikring, og selskaper som Equinor, Kongsberg Maritime, Norsk Hydro, DNV.

Center for AI & Creativity

Senteret skal undersøke hvordan KI både kan støtte og utfordre kreativitet. Det innebærer blant annet forskning på opphavsrett, regulering og hvordan kreative prosesser påvirkes når mennesker og KI samarbeider. Resultatene vil være nyttige for mange bransjer, spesielt film, musikk, design og litteratur, men også for aktører innen helse, opplæring og kulturarv som bruker kreative eller kunnskapsbaserte metoder.

Blant de mange deltakerne er UiO, UiA, Norges Musikkhøgskole, Høyskolen i Innlandet, TONO, NRK, KunstSilo og en rekke bedrifter.

Norwegian Centre for Embodied AI

Senteret skal forske på kunstig intelligens som er bygget inn i en fysisk kropp, typisk en robot. Sammen skal partnerne utvikle robotsystemer med innebygd KI som kan brukes på tvers av ulike robotplattformer. Slike løsninger kan få mange bruksområder, blant annet innen forsvar, maritim sektor, transport og helse.

Blant de mange deltakerne er NTNU, OSLOMET, UiT, SINTEF, FFI, NORCE, Statens vegvesen, Hovedredningssentralen, Kongsberg Maritime Robotics og en rekke andre. 

Norwegian Centre for Sustainable, Risk-averse and Ethical AI

Senteret skal forske på hvordan vi kan utvikle KI som oppfyller bærekraftsmål knyttet til energibruk, sikkerhet og ansvarlighet. Det innebærer blant annet å undersøke KI‑modellers miljøpåvirkning, etiske utfordringer, risiko og hvor robuste de er. Forskningen vil være nyttig for områder som finans og økonomi, fornybar energi, klima og utvikling av maskinvare.

Blant de mange partnere er Simula, BI, UiO, NTNU, UiT, CICERO, Norges Bank, Dolphin, Rystad Energi og flere andre. 

Norwegian Centre on AI for Decisions

Senteret skal kombinere ulike KI‑metoder for å tolke sensordata fra industrielle prosesser og kritisk infrastruktur. De vil også undersøke hvordan KI kan brukes som beslutningsstøtte på en måte som gjør at brukerne fortsatt kan ha tillit til beslutningene. Forskningen skal bidra til bedre KI‑baserte beslutningssystemer i sektorer som energi, helse, logistikk og prosessindustri.

Blant de mange partnere er SINTEF, NTNU, SimulaMET, St. Olavs hospital, statlige aktører innen bygg, energi, transport og en rekke bedrifter som Aneo, Kongsberg Maritime, Aker BP, Norsk-Hydro, Elkem og DNV med flere. 

 Arkeologi 
De siste årene har KI åpnet helt nye muligheter innen arkeologi. Der forskere tidligere måtte bruke tiår på å kartlegge og tolke funn, kan KI nå analysere enorme datamengder på få timer.

En av de mest banebrytende bruksområdene er analyse av satellitt- og dronebilder. KI kan trenes til å gjenkjenne mønstre i landskapet som er usynlige for det menneskelige øyet, subtile fargeforskjeller i vegetasjon, skygger eller jordlag som avslører skjulte strukturer. I Egypt har KI bidratt til å identifisere mulige uoppdagede pyramider og gravsteder. I Peru i 2024-25 har forskere ved Yamagata University brukt KI til å finne hundrevis av nye Nazca-geoglyfer, mindre figurer som tidligere var oversett. 248 nye figurer på rundt 9 meter i gjennomsnitt.

Ved hjelp av maskinlæring kan arkeologer lage virtuelle rekonstruksjoner, 3D-modellering, av bygninger og byer slik de kan ha sett ut. Her er LiDAR også et viktig verktøy sammen med KI.

 Ulike typer KI, applikasjonstyper og begrep 

 Maskinlæring 

Maskinlæring (Machine Learning) er utviklet datamaskiner og trent opp dataprogrammer slik at de kan ta beslutninger uten menneskelig hjelp og uten å bli programmert for hver oppgave. Denne treningen foregår stort sett med store mengder data. Beslutningene gjøres ved bruk av statistiske beregninger. Maskinlæring er en viktig underkategori av kunstig intelligens.

 Nevrale nettverk 
Nevralt nettverk (Neural Network) brukes som benevnelse på en sterkt forenklet etterligning av biologisk nervevev fra hjernen eller det sensoriske system. Det simulerer hjernens funksjoner for mønstergjenkjenning og læring, som dyp læring. Metodene og algoritmene bruker inspirasjon fra biologisk nervevev, men uten å være eksakt kopi. Det er bygget opp av et nettverk av "noder" eller "nevroner" som er organisert i lag. Disse nodene samarbeider for å behandle data og løse komplekse oppgaver. 

Nevrale nettverk brukes innen områder som autonome kjøretøy hvor det benyttes til å analysere omgivelsene og ta beslutninger i sanntid. Medisinsk diagnostikk, for å oppdage sykdommer som kreft ved å analysere medisinske bilder og prediktiv analyser for å forutsi trender og mønstre i finans, vær, eller kundeadferd.

Hvorfor tar KI den beslutningen den gjør forstår vi ikke ennå. Hvorfor velger KI bort en person når den velger ut kandidater til en jobb, hvorfor beslutter KI at en presjon ikke skal få lån, osv. Det forskes nå på hvordan man skal få KI til å forklare oss dette.

 Dyp læring 
Dyp læring (Deep Learning) er en gren av maskinlæring som bruker kunstige nevrale nettverk med mange lag.

 Fuzzylogikk basert KI 
Fuzzylogikk (Fuzzy logic eller Fuzzy Systems) innebærer at man baserer avgjørelser på «godt nok»- eller «nær nok»-vurderinger. Det finnes mange former for fuzzylogikk og mange ulike algoritmer for å beregne nærhet.

 Kunstig generell intelligens 
Kunstig generell intelligens (KGI) kalles den delen av kunstig intelligens som kan lære, forstå og anvende kunnskap på tvers av ulike domener, omtrent slik mennesker gjør. I motsetning til KI-systemer som er spesialisert på en oppgave som for eksempel sjakk, språkoversettelse eller bilkjøring, vil en KGI kunne utføre alle intellektuelle oppgaver mennesker kan. Kjennetegn ved KGI tverrfaglig læring, kan overføre kunnskap fra ett område til et annet. Fleksibilitet, ikke bundet til en spesifikk oppgave. Selvforbedring, potensielt i stand til å forbedre egne algoritmer, og menneskelignende forståelse, evne til å resonnere, planlegge og løse problemer på en generell måte. Mens dagens KI er nyttig, men begrenset, vil KGI kunne endre samfunnet fundamentalt.

 Autonome kjøretøy 

Autonome kjøretøy bruker KI teknologi for å hjelpe eller erstatte føreren av et kjøretøy som en bil, tog, båt, fly, rakett og militærkjøretøy. Autonomi innebærer at kjøretøyet er ansvarlig for alle oppfatnings-, overvåkings- og kontrollfunksjoner. I tillegg til KI inkluderer teknologien bruker man spesialbygde kjøretøy, kart og overvåkingssystemer. Autonomi byr på forskjellige problemer for land, luft eller sjø. De største utfordringene er andre kjøretøyer, mennesker og dyr som beveger seg.

 Militære kjøretøy 
miniatyr|Gladiator TUGV
Utviklingen av KI styrte kjøretøy startet på 1980-tallet innen den militære sektoren, men etter hvert som kontrollteknologiene ble forbedret og kostnadene falt, utvidet bruken seg til mange ikke-militære formål.

I militær sammenheng brukes kjøretøy på land, i luften, på og under vann. Disse blir ofte omtalt som droner. Nå bruker over 100 land droner i militære sammenhenger. Militære ubemannede kjøretøyer brukes til overvåking, rekognosering, minerydding, logistikk og noen autonome fartøyer er også utstyrt med våpensystemer for forsvar og angrep. USA, Israel, Iran, Tyrkia og Kina har vært betydelige militære-drone produsenter. Etter 2020-tallet har Kinas fremskritt innen droneteknologi og produksjon økt betraktelig, forsterket av markedsetterspørselen fra den russiske invasjonen av Ukraina og Israel-Gaza-konflikten.

 Biler 
miniatyr|Oda, en selvkjørende buss i regi av Ruter i Oslo
KI blir stadig mer benyttet i biler til å hjelpe og overvåke føreren, av enkelte omtalt som førerløse biler. Det finnes også selvkjørende skyttelkjøretøy som brukes til å transportere passasjerer eller gods mellom faste steder. De opererer gjerne på korte distanser og brukes i ulike sammenhenger, som på flyplasser hvor de transporterer passasjerer mellom terminaler, parkeringsplasser og fly. Det finnes også en rekke byer som har små autonome skyttelbusser som kjører faste ruter som en del av kollektivsystemer. Det første pilotprosjektet med førerløse skyttelbusser i Norge ble lansert på Kongsberg i 2018. Etter dette har en rekke norske byer som Oslo, Gjøvik og Drammen skyttelbusser.

Autonome lastebiler er det også forsket og testet mye på. De benyttes ennå kun på lukkede områder. Bedrifter som satser på førerløse lastebiler kan redusere kostnadene massivt, menneskelige sjåfører ville ikke lenger være nødvendig og produktiviteten ville øke, ettersom den førerløse lastebilen ikke trenger å hvile. I Norge har selskapet Brønnøy Kalk inngått en avtale med Volvo og seks selvkjørende lastebiler har siden 2019, etter en vellykket testperiode, transporterer og losse kalkstein helt automatisk.

 Fly 
miniatyr|EuroHawk-drone
Et ubemannet luftfartøy (Unmanned aerial vehicle, UAV), vanligvis kjent som en drone, er et fly uten menneskelig pilot eller mannskap om bord, men er fjernstyrt eller autonomt.

Kratos XQ-58 Valkyrie er et ubemannet kampfly utviklet for det amerikanske luftforsvaret. Det er designet slik at det kan operere autonomt eller i samarbeid med bemannede fly. Flyet er en del av forskningsprogrammer som utforsker fremtidens luftkampteknologi.

Bruken av ubemannet luftfartøy inkluderer dronefotografering, miljøovervåking, skogbrannovervåking, elveovervåking, politiovervåking, etc. Ulike bransjer prøver ut leveringsdroner til å frakte pakker, medisinske prøver og mat. I Norge har en rekke firmaer drevet prøveprosjekt med leveringsdroner. For eksempel har Volocopter i 2021 drevet transport fra Filipstad i Oslo til Fornebu med sine VoloDroner. Den kan frakte en standard europall med en last på inntil 200 kg, rekkevidde på 40 km og en marsjfart på 80 km/t. Griff Aviation har spesialisert seg på utvikling av tungløftdroner med stor kapasitet. Flere har også testet bruk av drone til å frakt av medisinske prøver, som til St. Olavs hospital i Trondheim fra underavdelingen Røros. Posten har også testet droner for levering av medisinske prøver og pakker. De har gjennomførte de et forsøk med å frakte vannprøver fra Snåsa til Namsos.

 Fartøy 
miniatyr|Arabian Fox, U.S. Naval Forces
Det finnes er rekke ubemannet overflatefartøy (Unmanned Surface Vehicle, USV) med forskjellige formål. Det er også autonome undervannsfartøy (Autonomous underwater vehicle, AUV) som Hugin en farkost utviklet og produsert av Kongsberg Maritime. Et annet norsk firma er Blueye Robotics har utviklet og produsert undervannsdroner til bruk for hobbymarkedet og det profesjonelle marked.

Området utvikler seg raskt og det kommer stadig nye bruksområder og intelligensen utvikler seg også. I Norge brukes de mest til miljøovervåking, kartlegging av sjøbunnen (hydrografi) og innen forskning. Amsterdam har fått verdens første flåte av autonome båter som skal frakt gods på kanalene i Nederland. Norske Clean Sea Solutions har utviklet «Aquadrone» som samle sammen søppelet på overflaten og frakter det til en annen drone, «Aquapod», som tar imot søppelet.
miniatyr|MF «Estelle», passasjerferje i Stockholm, Sverige
Det eksistere autonome frakteskip og ferjer. Autonome lasteskip er fartøyer som transporterer enten containere eller bulklast over navigerbart farvann med liten eller ingen menneskelig interaksjon. MV «Yara Birkeland» er verdens første helelektriske og autonome containerskip og la ut på sin første tur i november 2021. Fartøyet som er 79,5 meter langt og har en lastekapasitet på 120 TEU. Det har kunstige intelligensen og autonome teknologien utviklingen av Kongsberg Maritime. I de første årene av kommersiell drift har det imidlertid vært krav om at mannskap er om bord for å overvåke og sikre trygg drift. Målet er at skipet gradvis skal overgå til full autonom drift etter hvert som teknologien og regelverket utvikler seg. Asko har utviklet batterielektriske autonome roroskip som brukes til transport av konteinere over Oslofjorden, fra Moss til Horten. De to fartøyene er fortsatt bemannet etter som ikke regelverket ennå tillater at det ikke er mennesker tilstede.

Det er flere prosjekter på gang med ferjer, som i Trondheim hvor «MilliAmpere 2» har krysset kanalen mellom Ravnkloa og Vestre Kanalkai siden 2024. Fjord1 har et prosjekt med fire store autonome bilferjer som skal operere på strekningen Lavik–Oppedal i Sognefjorden fra 2028. Detter vil bli verdens første autonome bilferger. Hurtigruten skal utvikle nye utslippsfritt skip, Sea Zero, som også skal ha muligheter for autogen drift og er planlagt sjøsatt innen 2030.

I 2025 var det 24 meter lange skipet Reach Remote 1 det første skipet på denne størrelsen som opererte uten mannskap om bord eller følgefartøy. Skipet dro fra Kristiansund til gassfeltet Ormen Lange i Norskehavet, kaptein og styrmann fjernstyrer det fra et kontrollrom i Horten, 50 mil unna. Det skal utføre undervannsoperasjoner ved bruk av fjernstyrte undervannsfarkoster.

 Generativ kunstig intelligens 

Generativ kunstig intelligens er en type KI som er designet for å lage nytt materiale, som tekst, bilder, musikk, video og film.

 Tekstgenerering 
miniatyr|Tidlig utgaver av KI-genererte bilder kunne ha store feil. Hun har 3 hender, 2 navler og totalt 6 fingre på hæyre hånd.
miniatyr|KI-generert bilde av en jente som studerer. Generert med ChatGPT (OpenAI, 2025)
miniatyr|KI-generert bilde, eldre dame løser kryssord
Modeller som GPT-4 kan skrive artikler, dikt, essays og mye mer.miniatyr|KI-generert bildeMan kan i nettaviser, som for eksempel i Dagbladet, se at sammendrag er merket med: «Sammendraget er laget av ChatGPT og godkjent av Dagbladet». De opplyser at de bruker KI «som et verktøy for å forbedre, effektivisere og kvalitetssikre vår journalistikk» og at «KI-teknologi brukes blant annet til oversettelser, sitatsaker, research og kvalitetssikring av språk. Dersom KI er brukt i utstrakt grad til å lage innhold, opplyser vi eksplisitt om det i tråd med god presseskikk». KI kan også lage syntetiske lydversjoner av disse sammendragene. Meldinger fra internasjonale nyhetsbyråer eller artikler og videoer fra internasjonale mediehus kan med hjelp av KI enkelt tas i bruk av norske redaksjoner. KI er utmerket til å samle, sammenlikne og sortere store mengder informasjon raskt og effektivt, på den måten er det et viktig verktøy for journalister. Men KI kan benyttes til langt mer enn det, KI kan også forfatte artikler eller oversette nyhetsoppslag. NTB bruker KI-verktøy blant annet til å oversette bokmålstekster til nynorsk.

I Norge er media forsiktig med bruken av KI. Mediehusene presisere at all bruk av KI er underlagt menneskelig kontroll og ettersyn. At en journalist eller redaktør gjennomgår alltid arbeidet utført av KI for å sikre nøyaktighet, kvalitet og etisk integritet i innholdet. Det er alltid redaktøren som har ansvaret for det som publiseres. Farene ved bruk av KI er mange så brukerne må være oppmerksomme. KI har ikke empati og kan derfor skape artikler eller bilder som ikke bør publiseres av forskjellige årsaker. Det kan være mennesker som er rammet av urett, krig og katastrofer eller som kun er mistenkt for en handling ikke dømt. KI kan forfatte eller brukes til å analysere brukerdata på måter som kan krenke personvernet. Det kan skapes eller brukes innhold som kan reise spørsmål om opphavsrett, autentisitet og ansvarlighet. KI kan generere innhold som ser troverdig ut, men som inneholder feil eller er misvisende. Dette kan undergrave tilliten til mediene. Når tilliten til media synker, øker farene for konspirasjonsteorier. Teknologigigantene kan ubevist (eller bevist) trene KI-programmene på data som kan inneholde eksisterende skjevheter, bias. Hvis treningsdataene er ubalanserte eller representerer en bestemt gruppe mer enn andre, kan KI-systemet favorisere denne gruppen. Det kan også utilsiktet forsterke kjønns- eller rasestereotyper, for eksempel ved å anta at leger er menn og sykepleiere er kvinner. Bias kan føre til urettferdig representasjon i medieinnhold. Dette setter krav til oppdaterte veiledninger og regler, slik at man kjemper for etikk, personvern og opphavsretten, og mot desinformasjon.

Bøker kan forfattes av KI, men kvaliteten er det fremdeles stor uenighet om blir bra eller dårlig. Forfattere som ønsker å slå igjennom kan ha stor nytte av KI, man kan få gode råd om oppbygging, forslag til teksten, forslag til alternativ tekst osv. Men KI kan også være hovedforfatter som for eksempel med boken 1 the Road (2017) skrevet av KI, medforfatter Ross Goodwin. Aum Golly er en poesibok skrevet av kunstig intelligens, den første boken i serien ble publisert i 2021. Magnus Sæternes Lian og datteren laget en barnebok med både tekst og illustrasjoner, Det Magiske Slottet i Skyene, på et par timer med hjelp av GPT-3 og Midjourney. Denne boken er et resultat av KI som språkgenerator og bildegenereringsteknologi. Faren ved at forfattere bruke KI kan for eksempel være at forfatteren ikke er en forfatter, men at det er KI som er hovedforfatteren. KI kan også bli trent på bøker av en forfatter og på den måten skrive som denne forfatteren, noe som blir en form for plagiat.

 Bildeskapning, video, animasjon og film 
Verktøy som MidJourney og DALL-E lager kunst og bilder basert på beskrivelser.

KI-genererte bilder og videoer kan også brukes i media. Bruken av slike bilder er enda (2005) ikke særlig utbredt i norske medier, men det brukes grafiske illustrasjoner. I journalistikken er bilder en viktig dokumentasjon av virkeligheten. Men ettersom man ikke lenger kan stole på at det man ser på bilder faktisk har skjedd vil bildejournalistikken miste sin troverdighet.

Innen TV benyttes KI til mye av det samme som innen annen media, men også til å skape realistiske dubbinger og oversettelser ved hjelp av stemmesyntese og naturlig språkprosessering. Innen videoredigering og grafisk design brukes KI til å automatisere prosesser, som for eksempel spesialeffekter, fargekorrigering, undertekster og klipping. KI hjelper også til med å utvikle manus og ideer, og kan fungere som et kreativt verktøy for manusforfattere.

KI brukes til å lage spesialeffekter, redigering i filmer og reklamer. Det begynte med animasjoner, men spredde seg raskt til science fiction og brukes nå i alle typer filmer. KI verktøy hjelper manusforfattere ved å analysere vellykkede plottstrukturer for å forutsi et manus potensielle suksess, genererer historieideer, plottskisser eller til og med manusutvikling hvor KI kan bidra med ideer til historier, dialog og hele manuskrift. Forfattere og regissører får kreative forslag til å utvikle manuset. Når KI blir benyttet til å skape generativ design og virtuell produksjon kan KI ha problemer med å forstå hva som er riktig tidsmessig. Man kan for eksempel finne en telefon som ennå ikke var på markedet det året senen i filmen er fra. For manusutvikling til action-grøsseren Morgan brukte Warner Bros et verktøy til å analysere hundrevis av skrekkmanus, og fikk kunnskap til å forbedre historiefortellingen i filmen.
miniatyr|KI-skapt drage
Effektiviteten øker når redigering, visuelle effekter, fargegradering og lydforbedring ikke lenger er så tidkrevende, automatisering bidrar til å spare tid og kostnader. Stadig utvikles det nye og bedre KI verktøy som vil gi enda flere muligheter og større besparelser. KI verktøy er nå ikke bare tilgjengelig for de store filmselskapene, men ettersom prisene på verktøyene synker og brukergrensesnittet blir enklere blir verktøyene tilgjengelig for flere og flere.

KI kan også erstatte statister og skuespillere, for eksempel brukte man i The Irishman KI til å redusere alderen på skuespillerne, og skapte yngre versjoner av Robert De Niro og Al Pacino ved å analysere omfattende ansiktsdata. Og i Here blir Tom Hanks og Robin Wright digitalt forvandlet gjennom hele livsløpet, fra tenåringer til eldre, ved hjelp av KI. Man trenger ikke like mange skuespillere lenger og i USA streiket skuespillerne i 2023 og ønsket garantier mot at deres arbeid og bilder kunne bli erstattet eller brukt uten samtykke ved hjelp av KI-teknologi.
miniatyr|KI-skapt kunst
miniatyr|En syntografi av en naturskjønn skogsdal (basert på Yosemite Valley) sent på ettermiddagen med furutrær og elv, laget med Google Imagen 4.0, med følgende innput-tekst: Mykt ettermiddags opplyst dal med slyngende elv, svak strøm av krystallklart vann mellom majestetiske fjell, tett furuskog som dekker skråninger og spredte steinblokker, rustikt trehus på høyre side blant trær, omgitt av naturlige grøntområder, rolig atmosfære, fredelig stemning, som minner om Albert Bierstadts landskap, gjengitt i Ivan Shishkin fotorealistiske oljemalingsstil og med dramatisk lyssetting inspirert av fransk naturalisme. Dette kunstverket ble laget med text-to-image (txt2img) process.
Kunst kan også skapes av KI. Innen grafikk er KI et nyttig verktøy som raskt kan skape illustrasjoner og bilder ut fra menneskelig innputt. På samme måte som for bøker kan KI bli trent på malerier av en kunstner, eller stilretning, og på den måten skape bilder som ligner kunstnere fra denne epoken, noe som blir en form for plagiat. Det første som ble skapt av KI var ikke bra og kunne vise mennesker med tre armer, tre bein, eller andre helt umulige seanser. Nå er det ofte meget vanskelig å se om noe er KI-skapt.

 Musikk 
miniatyr|Eksempel på musikk komponert og fremført av KI, Walk My Walk
De siste årene har kunstig intelligens inntatt musikkens verden og kan på egenhånd komponere melodier. Men oftest er det den lager ikke så nyskapende men temmelig ordinært. Derimot kan et menneske skrive hovedmelodien mens KI lager arrangementet. Klangen fra instrumenter kan KI også påvirke og lage nye stemninger eller hele «kor» av instrumenter. I nær fremtid forventer man at KI skal bli bedre både til å komponere og fremføre musikk innen mange sjangere. Først og fremst innen pop, country, ambient, dance, transe og andre sjangere innen elektronisk musikk. På samme måte som for bøker og kunst kan KI bli trent på komposisjoner av en artist, og på den måten skape musikk som ligner artisten sine komposisjoner, noe som blir en form for plagiat

For eksempel er Breaking Rust et KI-generert countrymusikkprosjekt startet i 2025 av Aubierre Rivaldo Taylor. Bandet toppet Billboard Country Digital Song Sales-listen med «Walk My Walk», den første KI-genererte countrylåten som gjorde det. Breaking Rust har samlet over 35 000 følgere på Instagram, hvor karakteren presenteres som en cowboy-person.

Antallet KI-genererte artister utviklet seg i 2025 i et rasende tempo. Eksempler på dette er bandet «The Velvet Sundown», som ble skapt i Canada og har millioner av avspillinger på Spotify uten å eksistere. «Xania Monet» er en annen populær KI‑skapt musikkartist som har fått stor oppmerksomhet fordi «hun» fremstår som en «ekte» sanger, men i virkeligheten er en KI‑generert artistprofil fra USA. Den unge virtuelle artisten «Ida Andrea» ble populær, men bak den KI-genererte artisten og de KI-genererte låtene står en 44 år gammel mann fra Fredrikstad. 

Musikkroboter som Shimon holder konserter sammen med andre musikere. Shimon spiller marimba og er kjent for sin evne til å spille og improvisere musikk innen flere sjangre, inkludert jazz, klassisk og pop.

 Samtaleroboter eller chatbot 
De mest avanserte samtalerobotene (chatbot) benytter KI. Svar de gir baserer seg på sannsynlighet, det vil si at KI analyserer tekst og beregner hvilke ord eller fraser som sannsynligvis følger basert på det brukeren har skrevet. Språkforståelsen får den ved å regner ut sannsynligheten for neste ord og velger det. For eksempel, hvis du skriver "Hva er hovedstaden i Norge?", kan KI, basert på mønstre den har sett i treningsdataene, beregne at "Oslo" er det mest sannsynlige svaret. Det handler ikke om at KI-en "vet" svaret som en menneskelig hjerne gjør, men at den er svært god til å gjenkjenne mønstre og sannsynligheter for å komme frem til et riktig eller relevant svar.

ChatGPT kom på markede i 2022 og har senere møtt konkurranse fra en rekke andre lignende samtaleroboter som Google Bard, Copilot og DeepSeek. Noen er basert på åpen kildekode, mens andre er lukkede, det vil si at produsentens ikke offentliggjør detaljene bak modellen. Innen samtalerobot området er utviklingen enorm, og hva den kan gjøre og hvor pålitelig den er endres raskt.

 Språkteknologi 
Språkteknologi (Natural Language Processing) er en teknologi som gjør at KI kan forstå og generere menneskelig språk.

 Intelligente agenter 
Intelligente agenter (intelligent agent) er programmer eller systemer som kan handle autonomt for å utføre oppgaver basert på sine omgivelser, data, og mål. De bruker kunstig intelligens for å observere, lære, planlegge og ta beslutninger. Disse agentene er ofte designet for å simulere menneskelig intelligens og oppførsel.

 Bias 
Bias er ikke dataprogram men skjevheter eller fordommer som kan oppstå i KI-systemer fordi KI-modeller trenes på data som inneholder eksisterende skjevheter som kan forverres.

Hvis treningsdataene er ubalanserte eller representerer en bestemt gruppe mer enn andre, kan KI-systemet favorisere denne gruppen. For eksempel kan ansiktsgjenkjenning fungere dårligere for personer med mørk hud hvis treningsdataene hovedsakelig består av bilder av personer med lys hud. Selve algoritmene kan forsterke skjevheter i dataene, noe som kan føre til urettferdige eller diskriminerende resultater. KI kan gi feilaktige eller upassende svar hvis den brukes i en kontekst den ikke er designet for, noe som kan føre til misforståelser eller feil beslutninger.

For eksempel kan en modell trent primært på data fra USA mislykkes i å forstå kulturelle referanser fra andre deler av verden. Eller om KI benyttes til rekrutering kan kvinner, minoriteter eller andre grupper bli diskriminert fordi de var underrepresentert i treningsdataene.

 Deepfake 

miniatyr|Arrestasjon av Trump, Midjourney
Generative språkmodeller kan produsere falske artikler, innlegg eller nyheter som virker troverdige, men som inneholder feilinformasjon eller propaganda. KI-drevne automatiske systemer på sosiale medier kan brukes til å spre falske nyheter i stor skala, noe som gjør det vanskeligere for brukere å skille ekte informasjon fra falsk. Dette kan føre til at personer eller organisasjoner blir uthengt for ting de ikke har gjort og danne grobunn for konspirasjonsteorier. Deepfake-teknologi bruker KI for å manipulere videoer og bilder slik at det ser ut som om noen sier eller gjør noe de aldri har gjort. Den kan lage falske bilder, lyd eller video som kan se ut som den ekte personen eller lage personer som ser ekte ut men ikke finnes. Å indentifisere deepfake innhold er vanskelig, særlig for lyd, og i 2024 var teknologien så god at falsk innhold aldri kan identifiseres med sikkerhet.

 Ambient intelligens 

Ambient intelligens (Ambient intelligence) er et begrep som handler om et miljø som reagerer på og tilpassere seg nærværet av personer ved hjelp av elektronisk sensorikk og styring, og dermed oppfører seg "intelligent". Det er ofte knyttet til konsepter som smarte hjem, helsemonitorering eller automatiserte arbeidsplasser.

 Teknologisk singularitet 

Teknologisk singularitet (technological singularity) er en hypotetisk fremtidig tilstand der kunstig intelligens og teknologi har utviklet seg til et nivå hvor de overgår menneskelig intelligens og kontroll. Denne ideen innebærer at teknologiske fremskritt skjer så raskt og uforutsigbart at det skaper en radikal transformasjon i samfunnet.

 Hallusinasjon 
Hallusinasjon (Hallucination) er når en KI genererer informasjon som virker plausibel, men som er feil eller oppdiktet.

 Forsterkende læring 
Forsterkende læring (Reinforcement Learning) er en metode der KI lærer gjennom belønning og straff, likt prøving og feiling.

 Type/ting-distinksjonen 
Type/ting-distinksjonen eller Token (Type–token distinction) er de minste enhetene (ord, tegn eller deler av ord) som en språkmodell prosesserer.

 Ambient intelligens 
Ambient intelligens er teknologi som gjør omgivelsene i stand til å oppfatte situasjoner, forstå behov og tilpasse seg mennesker på en sømløs og usynlig måte. Det skaper rom og tjenester som reagerer automatisk og intuitivt på hvem som er til stede og hva som skjer.

 Intelligente agenter 
Intelligente agenter er et grunnbegrep innen kunstig intelligens og er et system som oppfatter omgivelsene sine gjennom sensorer eller data, tar beslutninger basert på det den oppfatter og handler for å oppnå et mål.

 Klyngeanalyse 
Klyngeanalyse (Cluster analysis) er en metode innen dataanalyse og maskinlæring som brukes til å finne grupper (klynger) i et datasett – uten at man på forhånd vet hvilke grupper som finnes.

 Kunstig nevralt nettverk 
Kunstige nevrale nettverk (Artificial Neural Networks) er en type maskinlæringsmodell som er inspirert av hvordan hjernen fungerer. De består av mange små “noder” som samarbeider for å gjenkjenne mønstre, ta beslutninger eller gjøre prediksjoner.

 Lat læring 
Lat læring (Lazy learning) er en type maskinlæring der modellen ikke lærer noe på forhånd, men venter med å gjøre beregninger helt til den faktisk får en oppgave å løse. Den er altså “lat” fordi den utsetter læringen til siste øyeblikk.

 Andre programmer 
Det finnes også andre slike «chatterbots». I tillegg ble det laget tidlige spill, sjakk og dam, som fikk programmert inn «reglene» (dvs hvordan brikker kan flyttes og at den skal unngå å miste sine brikker) i tillegg til et kort sett med startbevegelser, og mulighet for å lære. Etter hvert som man spiller med en slik maskin vil den lagre all informasjon om hvor brikker flyttes, for så å lage lister over hvor og når den skal flytte brikkene. Som et resultat av dette vil maskinen bli bedre og bedre. I dag finnes det en rekke videospill med «kunstig intelligens», uten at vi egentlig tenker så mye over at de har det.

 Kan en datamaskin være intelligent? 

miniatyr|Kan en datamaskin være intelligent?
Hvordan man definerer «intelligens» og det «å tenke» har mye å si for hvordan man skal beskrive om en datamaskin kan være «intelligent», «smart» eller om den kan «tenke». De fleste vil nok mene at en datamaskin eller et dataprogram ikke kan ha en «sjel» eller «personlighet», ikke kan være «bevisst» eller lignende, ettersom den bare følger et gitt sett med regler som mennesker har skrevet inn. Andre mener derimot at hjernen egentlig også bare kan bestå av et sett med regler og instrukser for hvordan man resonnerer seg fram til ting, tenker og beveger seg.

De viktigste spørsmålene angående hvorvidt en datamaskin kan være intelligent er hva vil det egentlig si å tenke, og det at selv om mennesker kan lage et program som er mer eller mindre umulig å skille fra et menneske, med mye bedre ferdigheter (logikk, matematikk, språkkunnskaper, o.l.) så betyr ikke det at programmet/maskinen vet, forstår eller er (selv)bevisst, slik de framstår i science fiction-verden. Et av målene for å skape kunstig intelligens er å lage programmer som kan lære, eller mer korrekt, kalkulere nye veier/alternativer/svar slik at den kan «utvikle» sine egne regler. Et eksempel på dette er sjakk- og damspillene nevnt tidligere som fører lister over ulike trekk den bør utføre i gitte situasjoner, bare i en større skala med litt mer variert og utfordrende læremål. En robot kan oppføre seg som et menneske selv om den ikke er det. Et viktig skille mellom maskiner og "ekte" mennesker er evnen til å føle.

Kunstig intelligens er lært opp til å ta de beste valgene, men de beste valgene for hvem? For menneskeheten, for Europa, for Norge eller for deg? Det er ikke alltid det som er best for deg er best for verden. Om valget KI tar skal være best for naturen på jorden er det kanskje at det er færre, eller ingen, mennesker her?

Se også
 Norsk Forening for Kunstig Intelligens
 Nevralt nettverk
 Genetisk algoritme
 Beslutningstre
 Maskinlæring
 Dyp læring
 Virtuell assistent
 Ambient intelligens

 Fotnoter 

 Referanser 

 Kilder 
 Jack Copeland: Artificial Intelligence: A Philosophical Introduction (1993), Blackwell Publishing (2007), 

 Litteratur  
 Inga Strümke, Maskiner som tenker - algoritmenes hemmeligheter og veien til kunstig intelligens, 2024, 
 Jim Tørresen, Hva er kunstig intelligens Universitetsforlaget 2013 
 Stuart Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), 
 Pedro Domingos, The Master Algorithm Basic Books, 2015, 
 Alberto Ciaramella, Marco Ciaramella Introduction to Artificial Intelligence: from data analysis to generative AI, 2024, 

 Eksterne lenker 

 Artificial Intelligence Topics hos aaai.org
 Logic and Artificial Intelligence hos Stanford Encyclopedia of Philosophy, av Richmond Thomason
 European Coordinating Committee for Artificial Intelligence
 ALICE bot homesite
 regjeringen.no Nasjonal strategi for kunstig intelligens 14.01.2020


Kategori:1000 artikler enhver Wikipedia bør ha
Kategori:Formalvitenskaper