Vad är artificiell intelligens?

Vad är AI egentligen – och hur påverkar det dig? Den här artikeln ger dig en tydlig startpunkt, från historia och teknik till framtid, etik, vanliga missförstånd och konkreta användningsexempel. Perfekt för dig som vill förstå vad AI faktiskt gör – även om du är helt ny på området.

Därför pratar så många om AI – och varför historien är viktig

Artificiell intelligens (AI) har under de senaste åren blivit ett ämne som väcker allt större intresse. AI har utvecklats från ett nischat forskningsområde till en teknik som används i allt från mobiltelefoner och sökmotorer till sjukvård och industri. Samtidigt möter många av oss AI i vardagen, till exempel genom rekommendationer på streamingtjänster, digitala assistenter eller automatiska översättningar.

Samtidigt väcker tekniken allt större frågor. Vad är det egentligen vi kallar ”intelligent”? Hur påverkar AI våra liv och varför talas det så mycket om det just nu?

För att förstå dagens AI är det viktigt att se hur det började. Tekniken bygger på idéer som har utvecklats i över 70 år – från enkla datorprogram till avancerade system. Historien visar vad som drivit utvecklingen framåt, men också vad som bromsat den.

Tidig AI-forskning

Intresset för artificiell intelligens tog fart redan i mitten av 1900-talet. Forskare började undersöka om maskiner kan tänka och fatta beslut på egen hand. Här tog AI-forskningen sina första steg med idéer som fortfarande formar tekniken i dag. Redan då väcktes frågor som vi fortfarande diskuterar: Vad innebär det egentligen att vara ”intelligent”? Och hur nära kan en maskin komma mänskligt tänkande? Det var i den här miljön som pionjärer som Alan Turing lade grunden för hela AI-fältet – något som snart skulle leda vidare till klassiska milstolpar som Turingtestet och den banbrytande Dartmouth-konferensen

Alan Turing-testet

Redan på 1950-talet började forskare fundera på om maskiner faktiskt kan tänka. Den brittiske matematikern Alan Turing blev en av de första som formulerade frågan om maskinintelligens på ett konkret sätt. År 1950 publicerade han artikeln ”Computing Machinery and Intelligence”, där han ställde den klassiska frågan: ”Kan maskiner tänka?”

För att undersöka detta föreslog Turing ett test – senare känt som Turingtestet. I testet kommunicerar en mänsklig domare med både en annan människa och en dator, utan att veta vem som är vem. Om domaren inte kan avgöra vilken som är maskinen, anses AI:n visa intelligent beteende. Turingtestet har blivit en viktig symbol i diskussionen om AI:s kapacitet att imitera mänskligt tänkande.

Dartmouth-konferensen

Bara några år efter att Alan Turing hade ställt frågan om maskiner kan tänka, samlades sommaren 1956 ett antal forskare vid Dartmouth College i USA för att utforska just denna idé. Det var här John McCarthy myntade begreppet artificiell intelligens, ett uttryck som än i dag sätter ramen för hur vi talar om tekniken. Konferensen blev startskottet för AI som ett eget forskningsfält. Bland deltagarna fanns flera av AI-historiens pionjärer – bland andra Marvin Minsky och Claude Shannon – som under de följande decennierna kom att spela avgörande roller i fältets utveckling. Därefter tog utvecklingen fart, och redan under de kommande åren skapades de första AI-programmen, vilket lade grunden för mycket av den teknik vi ser idag.

De första AI-programmen

Under 1950- och 60-talen skapade forskare några av de första AI-programmen. Allen Newell och Herbert Simon utvecklade Logic Theorist, ett system som kunde bevisa matematiska satser. Kort därefter lanserade de General Problem Solver, som löste logiska problem steg för steg, utan att vara programmerad för varje situation.

Samtidigt byggde andra forskare program som kunde spela schack. Datorerna analyserade spelbräden, förutsåg motdrag och fattade egna beslut. Det visade att maskiner kunde resonera, inte bara räkna. De här framstegen väckte snabbt intresse för AI inom språkförståelse, bildanalys och andra mer mänskliga uppgifter.

AI:s Historia – Viktiga Milstolpar

AI-vintrar och genombrott: Perioder av hype, besvikelser och återkomster

AI-forskningen har genomgått perioder av både stora förhoppningar och besvikelser. Under 1970- och 80-talen satsade många på så kallade expertssystem, där datorer skulle efterlikna mänskliga experter inom olika områden. När resultaten inte blev så bra som man hoppats minskade intresset och finansieringen – dessa perioder kallas AI-vintrar.

Trots motgångarna fortsatte forskare att utveckla nya metoder. Maskininlärning blev ett viktigt område, där datorer lär sig av data snarare än att bara följa fasta regler. Djupinlärning, som bygger på neurala nätverk med flera lager, gjorde det möjligt för AI att hantera mer komplex information, till exempel bilder och tal. Dessa metoder har lett till att AI idag kan lösa många praktiska uppgifter inom olika områden.

Maskininlärning i praktiken

Idag bygger många AI-system på maskininlärning.
I stället för att följa fasta regler, lär sig modellerna genom att bearbeta stora mängder data.
När de hittar mönster i informationen, kan de successivt förbättra sina resultat.

En särskild form av detta kallas djupinlärning.
Genom att använda neurala nätverk med många lager klarar systemen av att hantera mer komplex och ostrukturerad data – till exempel bilder, ljud och naturligt språk.

Inom sjukvården använder man AI för att analysera röntgenbilder och hjälpa läkare att ställa diagnoser. Finanssektorn använder AI för att upptäcka bedrägerier och identifiera mönster i stora datamängder. Inom transport används AI för att utveckla självkörande bilar och optimera logistik. Även i miljösektorn har tekniken fått en roll, till exempel i system som upptäcker avskogning via satellitdata. Språkteknologi, som taligenkänning och automatisk transkribering, är ett annat område där AI gjort stora framsteg.

ChatGPT och språkmodeller

Stora språkmodeller, som ChatGPT, fungerar främst genom att analysera och generera text med hjälp av avancerade algoritmer.
I praktiken innebär det att de kan svara på frågor, skriva texter och föra samtal på ett sätt som ofta liknar mänsklig kommunikation.
Tack vare sin flexibilitet används de inom många områden från kundservice och idéarbete till kodhjälp och textproduktion.

Modellerna används brett från kundservice och textgenerering till kodhjälp och idéarbete. Samtidigt blir de allt viktigare inom undervisning, marknadsföring och innehållsproduktion, där de fungerar som kreativa verktyg.

Och det stannar inte vid text. AI-system kan också skapa  bilder, musik, video, till och med poddar. Det öppnar för nya arbetssätt och möjligheter inom både information och kreativitet.

Så funkar det bakom kulisserna

För att förstå hur språkmodeller fungerar behöver vi kika på tekniken bakom.
Moderna AI-system som ChatGPT bygger på en metod som kallas transformers.
Genom att träna på enorma mängder text – allt från böcker och artiklar till inlägg på forum – lär de sig känna igen mönster, struktur och sammanhang.
Just därför kan de ofta ge svar som känns både relevanta och sammanhängande, även om de inte ”förstår” världen som vi gör.

När du ställer en fråga, förutspår modellen svaret ett ord i taget utifrån allt den lärt sig. Den tänker inte som en människa, men kan ändå formulera svar som ofta känns genomtänkta och relevanta.

Så här fungerar det:

• Modellen tränas på stora textmängder från olika källor online.
• AI:n lär sig hur ord brukar följa på varandra i olika sammanhang.
• När du skriver, bygger den svaret steg för steg, ord för ord.

AI i vardagen – så påverkas du redan idag

I vardagen märker du AI oftare än du kanske tror. Till exempel analyserar streamingplattformar dina tidigare val för att föreslå vad du vill se eller höra härnäst.
Inom sjukvården hjälper AI till att granska röntgenbilder snabbare än en läkare och upptäcka tidiga förändringar.
Samtidigt hjälper AI-assistenter i skolan lärare att rätta texter och föreslå uppgifter baserat på elevens nivå.
Även bankerna använder AI – framför allt för att upptäcka misstänkta transaktioner och förhindra bedrägerier.

Etik, samhälle och framtid: Hur AI påverkar oss

När AI får en större roll i samhället växer också kraven på etik och ansvar. Tekniken används för att samla in och analysera enorma mängder persondata. Det väcker viktiga frågor om integritet och säkerhet. Hur lagras informationen? Vem har tillgång till den? Vad används den till?

Ett AI-system som granskar röntgenbilder kan till exempel vara sämre på att upptäcka sjukdomar hos kvinnor om det främst tränats på bilder från män. Sådana snedvridningar i datan kan få allvarliga konsekvenser i vården.

AI påverkar också arbetsmarknaden. Vissa jobb försvinner när uppgifter automatiseras, medan andra roller kräver nya kompetenser. Det skapar både nya möjligheter och nya utmaningar.

När AI börjar fatta beslut i känsliga sammanhang – som inom sjukvård eller rättsväsende – blir frågan om ansvar avgörande. Vem bär skulden om något går fel? Och hur transparent är systemet?

Internationella organisationer, som UNESCO, arbetar för att ta fram gemensamma etiska riktlinjer för AI. Målet är tydligt: tekniken ska stärka samhället, inte förvärra ojämlikhet eller skapa nya risker.

Etik – vad är det som skaver?

AI samlar in enorma mängder data för att fungera, och det väcker frågor om integritet. Vem hämtar in informationen? Vad används den till? Och hur skyddas den egentligen? Ofta är det oklart – och just det är ett problem.

Inom rekrytering har vissa AI-system behandlat kvinnor orättvist, eftersom de tränats på data där män ofta framställs som mer framgångsrika.

Transparens är en annan viktig fråga. Många AI-lösningar fungerar som svarta lådor – det går inte att se hur de tänker. Det är särskilt problematiskt i känsliga områden som vård, skola eller juridik. Om något går fel måste det gå att förstå varför det hände – och vem som har ansvaret.

Samtidigt finns AI-system som går för långt. Vissa används för övervakning eller social poängsättning. Just därför har EU:s AI Act förbjudit vissa typer av system helt. Syftet är att skydda grundläggande rättigheter innan det gått för långt.

Vi måste också kunna säga stopp. AI får inte vara ett system som ingen förstår, eller som kör vidare utan kontroll. I viktiga situationer måste människor alltid ha sista ordet

”När AI påverkar alla delar av samhället, blir etiska överväganden avgörande för en hållbar framtid.”
– AIUC

AI och arbetsmarknaden – vad händer med jobben?

AI har redan börjat påverka arbetslivet på flera håll. En del uppgifter är upprepande och rätt enkla – som datainmatning, kassaarbete eller vissa rutiner inom tillverkning. Dessa kan ofta automatiseras. Samtidigt växer behovet av nya kompetenser, särskilt inom teknik, analys och utveckling.

Det betyder inte att alla jobb försvinner. Istället förändras många roller snabbt. Fler behöver lära sig nya verktyg, förstå digitala system och kombinera teknik med mänskligt omdöme.

Forskning visar att företag som satsar på AI inte alltid skär ner på personal. Tvärtom kan de behöva fler – men med andra färdigheter. Därför har den som vågar testa nytt ofta ett försprång.

AI kan dessutom ta hand om sånt som är monotont och tidskrävande. Det frigör tid till kreativitet, problemlösning och samarbete. Men det kräver att både arbetsgivare och anställda hänger med. Det här sker inte automatiskt. Det behövs utbildning, omskolning och tydliga satsningar på att människor ska kunna växa med tekniken.

”Det är inte tekniken i sig som slår ut jobben, utan hur snabbt företag och arbetstagare klarar att anpassa sig.”
– Mark Hellsten, nationalekonom

För att klara den här förändringen är det viktigt att fler får möjlighet till kompetensutveckling – även mitt i livet. Samtidigt behövs stöd för att bygga digitalt självförtroende. Framför allt gäller det att våga testa nya verktyg i praktiken – inte bara läsa om dem.

Framtidens arbetsmarknad formas inte av AI i sig. Den formas av hur vi väljer att använda den.

AI Act – EU:s nya AI-lagstiftning

EU antog AI Act under 2024 – världens första omfattande lagstiftning för artificiell intelligens. EU kommer att börja tillämpa lagen fullt ut från 2026.

Syftet är att skydda medborgarnas rättigheter, öka transparensen och skapa trygghet i hur AI används. Samtidigt vill man främja innovation och säkerställa att tekniken utvecklas på ett ansvarsfullt sätt.

AI Act delar in AI-system i tre risknivåer:

• Låg risk: Till exempel spamfilter och rekommendationssystem. Dessa kräver bara grundläggande transparens.
• Hög risk: AI som används inom vård, utbildning eller rättsväsende måste följa strikta regler för säkerhet, transparens och ansvar.
• Oacceptabel risk: System för massövervakning eller social scoring förbjuds helt inom EU.

Företag som använder AI måste kunna förklara hur systemen fungerar, hanterar data och minimerar risker. Genom att införa tydliga regler vill EU stärka både användarnas förtroende och den tekniska utvecklingen i Europa.

Framtiden för AI

Forskare utvecklar ständigt nya sätt att använda AI – både genom att förbättra befintliga metoder och testa helt nya tillämpningar. Samtidigt pågår en global diskussion om hur tekniken ska formas och styras.

Hur AI påverkar framtiden beror inte bara på vad den klarar av tekniskt, utan på hur vi människor väljer att använda den. Kan AI stärka våra beslut, förenkla vardagen och bidra till något större? Eller riskerar vi att skapa problem vi inte hinner förutse?

När fler verksamheter integrerar AI i sina processer blir det tydligt att tekniken inte är neutral. Den styrs av värderingar, beslut och riktlinjer – och behöver därför hanteras med både insikt och ansvar.

Smal AI vs. Generell AI – vad är skillnaden?

All AI som används idag är smal – eller så kallad narrow AI. Den är byggd för att hantera en tydligt definierad uppgift, till exempel att känna igen ansikten, föreslå filmer eller översätta språk. Den gör sitt jobb effektivt, men den kan inte byta ämne eller tänka utanför sitt område.

Generell AI (AGI) är något helt annat. Den här typen av AI skulle kunna förstå, resonera och lära sig vad som helst – på samma sätt som en människa. En AGI skulle kunna lösa ett matteproblem och sedan skriva en dikt, utan att tränas specifikt för något av det. Den typen av intelligens finns inte än, men forskningen fortsätter i snabb takt.

Vanliga missförstånd om AI

Många har en förenklad bild av vad AI faktiskt är. Missförstånd kring tekniken är vanliga – både i media och i vardagliga samtal. Därför är det viktigt att reda ut några av de vanligaste påståendena.

”AI är medvetet och tänker som en människa”
Nej, dagens AI har varken medvetande eller förståelse. Det tolkar inte känslor eller moral. Istället bearbetar det data och förutspår mönster baserat på tidigare information.
”AI kommer ta över alla jobb”
AI kommer att påverka arbetslivet, ja. Men det betyder inte att alla jobb försvinner. Nya behov uppstår, precis som vid tidigare tekniska skiften.
”AI är alltid rättvis och neutral”
Tvärtom – AI kan förstärka bias om den tränas på snedvriden data. Därför krävs tydlig granskning och ansvar i hur systemen utvecklas. Utvecklare behöver tänka etiskt och ta ansvar för hur AI beter sig.

Vad tror forskare och företag om AI:s framtid?

Forskare och teknikbolag är överens om att AI kommer att påverka nästan alla delar av samhället. Däremot skiljer sig deras framtidsvisioner åt – både när det gäller möjligheter och risker.

Vissa forskare ser AI som ett verktyg för att bekämpa klimatförändringar, förbättra diagnostik inom vården och göra utbildning mer tillgänglig. Andra lyfter oron för ökad övervakning, informationspåverkan och system som blir svåra att förstå och kontrollera.

Företag som OpenAI, Google och Microsoft investerar just nu miljarder i att ta fram nästa generation av AI-modeller. Målet är inte bara bättre språkförståelse, utan även system som kan planera, analysera och hjälpa människor att fatta beslut i komplexa miljöer.

Oavsett vem man frågar är en sak tydlig: I dag formar AI beslut och strategier inom allt från företag och myndigheter till kultur och utbildning

AI – möjligheter, utmaningar och vägen framåt

Artificiell intelligens har redan förändrat hur vi jobbar, kommunicerar och löser problem. Företag effektiviserar, organisationer förbättrar tjänster och forskare får nya verktyg. Möjligheterna är stora – men de kräver medvetna val.

Samtidigt visar historien att utvecklingen inte alltid går rakt framåt. När tekniken sviker förväntningarna tappar människor förtroendet. Därför behöver vi både insikt och långsiktighet.

I dag ökar AI:s kapacitet snabbt, men det gör även behovet av etik, ansvar och transparens. För att tekniken ska gynna samhället måste vi förstå hur den påverkar människor och beslut.

AI kan bli ett verktyg som förbättrar livet för många. Men bara om vi styr utvecklingen med kunskap, regler och värderingar.

Förutom teknikens möjligheter är det också viktigt att lyfta de personliga perspektiven – hur det faktiskt känns att använda AI i vardagen.

Min första reaktion på AI

När jag testade AI för första gången var jag faktiskt ganska skeptisk. Det kändes långt ifrån mitt liv – och jag tyckte inte att jag hade någon användning för det.

Det jag inte visste då var hur mycket AI redan fanns omkring mig. Hur mobilen, streamingtjänsterna och sökmotorerna använde AI varje dag. Och att jag själv, bara något år senare, skulle sitta och skriva en egen AI-artikel – med innehållsförteckning, källor och allt.

Idag använder jag AI dagligen. För mig är det ett sätt att strukturera tankarna, få inspiration och komma vidare när hjärnan fastnar. Det är ett fantastiskt verktyg, särskilt i vardagen och jobbet. Samtidigt tänker jag ofta på hur viktigt det är att vi använder AI ansvarsfullt och ser till att det inte hamnar i fel händer.

Det påminner oss om att tekniken måste förbli förankrad i mänskliga värden – något vi aktivt behöver bära med oss in i framtiden.

Nya AI-trender att hålla koll på

Multimodal AI
Modeller som GPT-4V och Sora hanterar både text, bild, video och ljud. De tolkar visuellt innehåll, besvarar frågor om bilder och skapar media från en enkel instruktion. Det gör AI mer mångsidig och användbar i både undervisning, design och kommunikation.

AGI-satsningar
Företag som OpenAI, Google DeepMind och Anthropic investerar stort i utvecklingen av AGI – artificiell generell intelligens. Ambitionen är att skapa system som kan lära, resonera och lösa problem på samma sätt som människor. Det är inte verklighet ännu, men tekniken närmar sig snabbt.

Open source-AI
Samtidigt växer intresset för öppen AI. Plattformar som Mistral, Meta LLaMA och Falcon gör det möjligt att ladda ner och anpassa egna AI-modeller. Det ökar transparensen, breddar tillgängligheten och ger fler möjlighet att bygga vidare.

Källor

Turingtestet – Wikipedia – Dartmouth-konferensen – Wikipedia – Maskininlärning – Wikipedia – Unescos rekommendation om etik och AI (UNESCO) – AI-historia – Internetmuseum

AI-ordlista – Viktiga begrepp för nybörjare

Här hittar du några vanliga ord och uttryck du kommer stöta på när du läser om AI.

• AI (Artificiell intelligens) – Gör det möjligt för datorer att lösa uppgifter som annars kräver mänsklig intelligens, som att förstå språk eller känna igen bilder.
• Maskininlärning (Machine Learning) – En metod där AI lär sig genom att analysera data, istället för att följa fasta regler.
• Djupinlärning (Deep Learning) – En form av maskininlärning där AI använder flera lager av neurala nätverk för att förstå komplex information.
• Neurala nätverk – Strukturer som efterliknar hur hjärnceller fungerar. De hjälper AI att bearbeta språk, bilder och ljud.
• Transformers – En slags teknik som gör att AI-modeller som ChatGPT kan förstå sammanhang i text och generera svar utefter det.
• AGI (Artificiell generell intelligens) – Ett framtida mål inom AI-forskning där en modell kan lära sig och utföra nya uppgifter utan att tränas för varje enskild.
• Prompt – Den texten du skriver till AI:n i chatten exempelvis en fråga, information eller önskad stil.
• Bias – Uppstår när AI tar snedvridna beslut för att den tränats på partisk eller obalanserad data.
• Etik inom AI – Fokuserar på rättvisa, ansvar, säkerhet och vidare transparens i hur AI utvecklas och används.
• Träning – Den process där AI-modellen lär sig mönster genom att analysera stora mängder data.

FAQ: AI i vardagen, teknik och framtid

Testa AI själv – guider, verktyg & tips

Vill du börja använda AI redan i dag? Då finns det enkla sätt att komma i gång. Här hittar du konkreta tips på hur du formulerar bättre frågor och vilka gratisverktyg som fungerar bäst för nybörjare. Vi har också andra artiklar, bland annat för nybörjare om chatGPT.

Så får du bättre svar från AI

Här kommer några förslag på hur jag gör för att få tydliga svar från AI.

• Var tydlig och specifik: Skriv hellre “Ge mig 3 middagstips med kyckling och få ingredienser” än “Vad ska jag laga?”
  Sätt tonen direkt: Börja med “Svara som om jag är nybörjare” eller “Skriv i lätt, pedagogisk ton” – då anpassar AI:n sig efter dig.
  Be om struktur: Be till exempel om en punktlista, tabell eller steg-för-steg-guide.
• Ge exempel: Ju mer du berättar om vad du gillar eller vill ha, desto bättre blir svaret.
• Korrigera och följ upp: Det är helt okej att skriva: “Gör om, men kortare” eller “Kan du göra det mer personligt?”

Bra sätt att börja med ChatGPT

Ha kul! Be AI hitta på gåtor, historier eller nya namn på ett husdjur. Be AI om en tecknad bild på hela familjen eller be den pynta ditt vardagsrum inför en fest. Du kan själv lägga in bilderna i chatten på rummet du vill ha pyntat sen sköter AI resten.
Planera din vecka: Fråga “Gör en veckoplanering med middagstips, träning och hushållssysslor. Vi är en familj på 5 personer, kan du lägga in att barnen ska ta disken varsin dag och att X har fotbollsträning på onsdagen och X har matteprov på torsdagen.
Få hjälp med texter: “Skriv ett födelsedagskort till en vän som gillar naturen och kaffe.”
Lär dig nytt: “Kan du förklara vad en språkmodell är på ett enkelt sätt?”

Verktyg och guider för att börja använda AI

Vill du börja utforska AI nu när du lärt dig alla grunderna? Testa AI-verktyg, skapa egna projekt eller lär dig mer om hur AI kan förenkla din vardag och arbete.
Här kan du läsa Techies.se artikel: ChatGPT för nybörjare eller Perplexity: Framtidens sökmotor för mer läsning och fördjupning.

Prova gratis AI-tjänster

De flesta AI-tjänster kräver abonnemang för att låsa upp allt men många erbjuder gratisversioner som räcker för att testa, jämföra och skapa innehåll. Du får ofta tillgång till äldre modeller, färre funktioner eller begränsad kapacitet med gratis versionerna men du kan testa för att komma igång.

Så navigerar du rätt bland AI-tjänsterna (maj 2025)
I tabellen nedan ser du hur funktioner, priser och tillgång varierar beroende på version.