AI-forskning og utvikling
Ordforklaringer innen AI-forskning og utvikling.
AlphaFold
Et KI-system fra Google DeepMind som forutsier hvordan et protein folder seg til sin tredimensjonale form, ut fra rekkefølgen av byggesteinene det består av. Formen avgjør hva proteinet gjør i kroppen. Tidligere kunne det ta forskere måneder eller år å finne den for ett protein. Utviklerne Demis Hassabis og John Jumper fikk Nobelprisen i kjemi i 2024, sammen med David Baker.
Anthropic
Selskapet bak Claude. Det ble grunnlagt av tidligere OpenAI-ansatte og har fokus på å bygge trygg og pålitelig AI.
Google DeepMind
Googles avdeling for KI-forskning, med hovedkontor i London. Den står bak flere av de mest kjente KI-gjennombruddene i verden, som AlphaFold (som regner ut hvordan proteiner er bygd opp) og Gemini-modellene som brukes i Google Søk og andre Google-tjenester. Selskapet eies av Googles morselskap Alphabet.
Intelligenseksplosjon (intelligence explosion)
Et tenkt scenario der en KI blir god nok til å forbedre sin egen etterfølger, som igjen blir enda bedre til å forbedre neste versjon, i en selvforsterkende sløyfe som i teorien kan gå svært raskt. Scenarioet ble først beskrevet av statistikeren I.J. Good i 1965, og filosofen Nick Bostrom ga det en systematisk, akademisk behandling i boken «Superintelligence» (2014). Mekanismen kalles også «rekursiv selvforbedring», og regnes som den mest diskuterte foreslåtte veien mot superintelligens. Fortsatt er det et omstridt, ubevist scenario og ikke en observert hendelse.
Kontrollproblemet (AI control problem)
Utfordringen med å sikre at et dyktig og målrettet KI-system faktisk gjør det menneskene mente, ikke bare det de bokstavelig instruerte det til å gjøre. Problemet blir vanskeligere å løse jo mer kapabelt og selvstendig systemet blir, fordi flere uforutsette «løsninger» på et mål da blir mulige. Det handler ikke om at KI utvikler egne, fiendtlige hensikter, men om et teknisk presisjonsproblem.
Lost in the Middle
Et funn fra forskere ved blant annet Stanford og Berkeley om at språkmodeller bruker informasjon best når den står først eller sist i en lang tekst, og dårligere når den ligger midt i. Det er litt som å lese en lang e-post og huske begynnelsen og slutten best. Derfor kan en KI overse viktige detaljer selv om hele teksten er limt inn.
Meta AI
Meta, som eier Facebook og Instagram, satser på KI under navnet Meta AI. Utviklingen ligger i dag hos Meta Superintelligence Labs, en avdeling opprettet i 2025. Avdelingen ga i april 2026 ut Muse Spark, den første modellen i en ny serie som ikke er åpen slik Metas tidligere Llama-modeller var. Navnet Meta AI brukes også om KI-assistenten i WhatsApp, Instagram, Messenger og Facebook og i en egen app. Assistenten drives nå av Muse Spark.
Nvidia
Et amerikansk teknologiselskap som lager grafikkbrikker, kalt GPU-er. Det er på slike brikker de fleste KI-modeller blir trent og kjørt. Nvidia er verdens største leverandør av dem, og derfor en av de viktigste aktørene i hele KI-bransjen. Selskapet lager ikke selv chatboter for vanlige brukere.
OpenAI
Selskapet bak ChatGPT og GPT-modellene. Det ble grunnlagt i 2015 med mål om å utvikle trygg kunstig intelligens som er til nytte for menneskeheten. Siden oktober 2025 er virksomheten organisert som OpenAI Group PBC, et selskap med samfunnsformål, og styres av den ideelle stiftelsen OpenAI Foundation.
Scaling Laws (skaleringslover)
Mønsteret forskere har funnet om at KI-modeller blir jevnt bedre når de får mer treningsdata, flere parametere og mer regnekraft. Forbedringen følger en forutsigbar kurve. Det er som med øvelse, der mer trening gir bedre resultater, men hver ekstra time gir litt mindre enn den forrige. Mønsteret er hovedgrunnen til at modellene har vokst så mye.
Sykofanti (AI sycophancy)
En KI-modells tendens til å prioritere det å være enig med brukeren fremfor det å ha rett. Oppstår fordi modeller trenes med tilbakemelding fra mennesker (RLHF), og mennesker foretrekker systematisk svar som er hyggelige og bekreftende, selv når svarene faktisk er feil. Det er noe annet enn hallusinasjon, som handler om usikker gjetning og ikke om bevisst medgjørlighet.