Kunstig intelligens (AI) er teknologi, der kan genkende mønstre, lave forudsigelser og skabe indhold som tekst, billeder og lyd. Her får du begreberne forklaret på dansk og et konkret eksempel på, hvordan AI arbejder med en besked.
Et spamfilter sorterer, en anbefalingstjeneste foreslår, og generativ AI skaber nyt indhold. Vil du prøve selv, kan du begynde med en kort tekst og bede om én bestemt hjælp: en forklaring, en opsummering eller et udkast.
Hvad betyder kunstig intelligens?
AI er forkortelsen for det engelske artificial intelligence. På dansk siger vi kunstig intelligens. Begrebet dækker mange systemer: fra billedgenkendelse til programmer, der foreslår formuleringer.
Et AI-system modtager oplysninger og udleder et resultat ud fra dem. Det kan være en forudsigelse, en anbefaling, en beslutning eller nyt indhold. Det er også de fire slags resultater, der indgår i OECD's forklaring af AI-systemer.
AI behøver hverken en robotkrop eller et chatvindue. Teknologien kan være en enkelt funktion i et større program. Når du dikterer en besked, kan talegenkendelse omdanne lyden til tekst. Når et system foreslår en vare, er resultatet i stedet en anbefaling.
AI, machine learning og generativ AI
Ordene beskriver forskellige dele af teknologien. AI er det brede begreb. Machine learning er en måde at bygge AI på. Generativ AI beskriver systemer, der skaber indhold.
| Begreb | Betydning |
|---|---|
| AI | Systemer, der fx genkender, forudsiger, anbefaler eller skaber indhold. |
| Maskinlæring | Modeller udvikles gennem træning på data. |
| Deep learning | Maskinlæring med neurale netværk i flere lag. |
| Generativ AI | AI, der producerer fx tekst, billeder eller lyd. |
| Sprogmodel | En model, der arbejder med mønstre og sammenhænge i sprog. |
| Prompt | Den instruktion eller det input, du giver et AI-værktøj. |
Maskinlæring: fra eksempler til en model
Ved maskinlæring justeres en model ud fra træningsdata. Et filter kan eksempelvis trænes på mails, der er markeret som spam eller almindelig post. Derefter bruges modellen til at vurdere nye mails. Andre metoder finder mønstre i data uden sådanne mærkater. Google forklarer de forskellige metoder.
Træning og brug er to forskellige faser. At et program bruger dine oplysninger til et svar, betyder ikke i sig selv, at modellen bliver trænet om under samtalen. AI omfatter også vidensbaserede metoder med logik og regler; maskinlæring er altså ikke den eneste tilgang.
Deep learning: netværk i flere lag
Et neuralt netværk består af forbundne beregninger med værdier, som justeres under træningen. I deep learning er beregningerne organiseret i flere lag. Teknikken bruges blandt andet til billeder, tale og sprog. Googles introduktion til neurale netværk viser, hvordan lagene hænger sammen.
Generativ AI: et nyt resultat
Et spamfilter kan sætte en kategori på en mail. Generativ AI kan derimod skrive et nyt svar til den. Den samme tjeneste kan bruge flere slags AI i et forløb: først genkende tekst på et billede, derefter opsummere teksten og til sidst læse opsummeringen højt.
Hvordan virker en stor sprogmodel?
En stor sprogmodel kaldes også en LLM, efter large language model. Under træningen lærer modellen sproglige mønstre fra store datamængder. Når den genererer tekst, beregner den mulige fortsættelser ud fra sammenhængen.
Teksten behandles i små enheder, der kaldes tokens. En token kan være et helt ord, en del af et ord eller et tegn. Derfor er antal tokens og antal ord ikke det samme. Googles forklaring af sprogmodeller beskriver både tokens og betydningen af kontekst.
Samme ord, forskellig sammenhæng
“Der løb en mus under skuret” handler om et dyr. “Jeg bruger en mus til computeren” handler om et redskab.
Ordene omkring “mus” hjælper med at afklare betydningen. På samme måde giver hele din besked en sprogmodel mere at arbejde med end ét løsrevet ord.
En sprogmodel er en del af et AI-værktøj. Selve appen kan også indeholde søgning, filvisning, oplæsning og andre funktioner. En model og en app er derfor ikke det samme. Adgang til aktuelle oplysninger afhænger blandt andet af, hvilke søgefunktioner og kilder værktøjet bruger.
Et konkret eksempel: fra besked til overblik
Her er et fiktivt eksempel fra en forening. Det viser forskellen mellem at finde oplysninger, skabe en ny formulering og arbejde videre med resultatet.
Den oprindelige besked
Hej Lea
Vi holder arbejdsdag i gården lørdag den 19. september kl. 10–13. Vi maler bænkene. Kan du tage to pensler med? Svar senest torsdag den 17. september. Vi sørger for maling og kaffe.
Hilsen Niels
1. Giv teksten og en tydelig opgave
Lea vil først have overblik over aftalen. Hun kan indsætte beskeden og skrive:
Lav fire korte punkter ud fra beskeden: arrangement, tid og sted, mit spørgsmål og svarfrist. Brug oplysningerne i teksten.
Et færdigt overblik
- Arrangement: Arbejdsdag, hvor bænkene skal males.
- Tid og sted: Lørdag den 19. september kl. 10–13 i gården.
- Spørgsmål til Lea: Kan hun tage to pensler med?
- Svarfrist: Torsdag den 17. september.
Her er den lange besked samlet i fire felter. Svarfristen står for sig, så den er nem at skelne fra dagen for arrangementet. Maling og kaffe er ikke med i denne oversigt, fordi instruktionen beder om de fire bestemte oplysninger.
2. Tilføj det, der skal stå i svaret
Lea kan deltage, og hun har én pensel. Det kan hun bruge som nye oplysninger til et udkast:
Skriv et kort, venligt svar til Niels fra Lea. Jeg kommer til arbejdsdagen kl. 10 og kan tage én pensel med. Spørg, om en anden kan tage den sidste med.
Et færdigt svar
Hej Niels
Jeg kommer til arbejdsdagen lørdag kl. 10 og tager én pensel med. Kan en anden tage den sidste med?
Hilsen Lea
Nu er opgaven generativ: oplysningerne er blevet til en ny besked. Svaret bevarer, at der er brug for to pensler, men at Lea kun medbringer én. Hun kan gøre tonen mere uformel ved at bede om en kortere version til en beskedtråd.
Vil du arbejde videre med instruktioner til forskellige tekster, finder du flere gennemarbejdede eksempler i vores guide til AI-prompts.
Hvor møder du AI i hverdagen?
- Sortering: Et filter vurderer, hvilke beskeder der ligner spam.
- Anbefalinger: En tjeneste foreslår indhold ud fra eksempelvis tidligere valg.
- Tale og tekst: Talegenkendelse gør lyd til skrift; tekst-til-tale gør skrift til lyd.
- Billeder: Et system kan genkende objekter, læse tekst eller generere et nyt billede.
- Skrivehjælp: En assistent kan foreslå rettelser, oversætte en tekst eller formulere et udkast.
I beskeden til Lea kunne oplæsning gøre det muligt at høre invitationen først. En kort opsummering giver derefter overblik, og skrivehjælp kan samle hendes svar. Det er forskellige funktioner omkring den samme opgave.
Hvor udbredt er AI i Danmark?
I 2025 brugte 42 procent af private virksomheder med mindst 10 ansatte AI, ifølge Danmarks Statistik. Undersøgelsen dækker de private, ikke-finansielle byerhverv. Se undersøgelsens afgrænsning.
Teknologien bruges forskelligt fra opgave til opgave. At en virksomhed anvender AI, kan eksempelvis betyde, at nogle medarbejdere bruger tekstværktøjer, eller at AI indgår i bestemte arbejdsgange.
Smal AI, AGI og superintelligens
Smal AI betegner systemer til afgrænsede opgaver. AGI, generel kunstig intelligens, bruges om bredere evner på tværs af mange opgaver. Superintelligens betegner et niveau, der overgår menneskers evner bredt.
Der findes forskellige definitioner og måder at måle bredden af evnerne på. DeepMinds forskere skelner mellem niveau, bredde og selvstændighed. En sprogmodel kan fx både oversætte, skrive og besvare spørgsmål, mens et spamfilter har en langt snævrere opgave.
Hvorfor kan AI give forkerte svar?
Generativ AI kan producere en formulering, der lyder overbevisende, men indeholder en forkert oplysning. Det kaldes ofte en hallucination. NIST beskriver fænomenet som en risiko ved generering af indhold, også når svaret indeholder en tilsyneladende kildehenvisning.
I foreningseksemplet ville “jeg tager to pensler med” være en konkret fejl: Lea har oplyst én. Ved et spørgsmål om en ny begivenhed er aktuelle kilder derimod afgørende. Det er to forskellige opgaver: at bevare givne oplysninger og at finde nye oplysninger.
En anden udfordring er skævheder, ofte kaldet bias. Et system kan give mindre præcise eller urimelige resultater for bestemte grupper. Det afhænger blandt andet af data, udvikling og anvendelse. Derfor er konsekvensen af en fejl også vigtig: et dårligt filmforslag og en forkert vurdering i en ansættelsesproces er meget forskellige situationer.
AI og arbejde
AI kan ændre dele af et job, eksempelvis at udarbejde udkast eller sortere oplysninger. ILO's globale analyse fra 2025 vurderer, at omtrent hver fjerde arbejdstager er i et erhverv med en vis potentiel påvirkning fra generativ AI. Analysen peger især på ændrede arbejdsopgaver; tallet er ikke en opgørelse over mistede job. Læs ILO's resultater.
En nyttig begyndelse på arbejdet er at vælge en afgrænset tekst: fx en mødeagenda med tre punkter. Aftal, hvad udkastet skal indeholde, og hvem der arbejder videre med det. Så bliver AI en konkret del af opgaven.
Hvilke regler gælder for AI?
EU's AI-forordning tager udgangspunkt i anvendelsen og dens risiko. Den omfatter blandt andet forbudte anvendelser, krav til højrisikosystemer og gennemsigtighed, fx information om visse AI-interaktioner og mærkning af bestemte typer kunstigt indhold. EU-Kommissionens oversigt forklarer kravene og deres forskellige tidsfrister.
Ved en studieopgave er det også uddannelsens regler for den konkrete opgave, der afgør den tilladte hjælp. Se vores guide om AI til studerende for konkrete eksempler på brug og deklaration.
Prøv AI med SkrivSikkert
SkrivSikkert er vores eget værktøj til at læse, skrive og forstå tekst. Du kan kombinere korrektur og omskrivning med oplæsning, oversættelse, opsummering og forklaringer fra Sofia. Webplatformen har også hjælp til dokumenter, og Chrome-udvidelsen giver læse- og skrivehjælp direkte på hjemmesider.
Mange funktioner er gratis uden login. Begynd fx med invitationen ovenfor: få den forklaret, formulér et svar ud fra dine stikord, og lyt til teksten. Du får erfaring med flere AI-funktioner gennem én overskuelig opgave.
Begynd med en besked
Få hjælp til at læse, forstå og formulere din tekst med SkrivSikkert.
Prøv gratisOfte stillede spørgsmål
Hvad er forskellen på AI og machine learning?
AI er det brede begreb for kunstig intelligens. Machine learning, eller maskinlæring, er en tilgang, hvor modeller trænes på data. AI kan også bygges med vidensbaserede metoder, der bruger logik og regler.
Hvad betyder generativ AI?
Generativ AI skaber indhold som tekst, billeder eller lyd. Når du giver stikord og får et udkast til en besked, er det et eksempel på generativ AI. Et spamfilter, der kategoriserer en mail, har en anden slags opgave.
Hvad er en stor sprogmodel?
En stor sprogmodel, også kaldet LLM, er en model trænet til at arbejde med sproglige mønstre. Den behandler tekst i tokens, som kan være ord, orddele eller tegn. Sprogmodeller bruges blandt andet til at generere, oversætte og opsummere tekst.
Søger en AI altid på internettet?
Nej. En sprogmodel kan formulere et svar ud fra sin træning og den tekst, den får. Nogle værktøjer kan også søge på nettet eller hente oplysninger fra dokumenter. Den konkrete funktion afgør, hvilke kilder der indgår.
Hvor mange danske virksomheder bruger AI?
I 2025 var andelen 42 procent blandt private virksomheder med mindst 10 ansatte, ifølge Danmarks Statistik. Undersøgelsen dækker private, ikke-finansielle byerhverv. Tallet beskriver virksomhedernes anvendelse, ikke danskernes daglige private brug.
Hvordan kommer jeg i gang?
Vælg en kort tekst og et konkret mål. Bed fx om en forklaring i tre punkter, eller giv dine stikord til et kort svar. SkrivSikkert tilbyder mange gratis funktioner uden login samt hjælp på web og i Chrome-udvidelsen.
