Mange kender vel de legendariske tegneserier af Hergés dystopiske
Mads, Mettes og Sjokos oplevelser, med forbryderne fra den undersøiske verden fra
albummet "S/S Manitobasvarer ikke" - der iøvrigt har "Drama På Vulkan-Øen
som sin efterfølger.
<<>>oOo<<>>
Ovenstående 2 link kan du selv klikke på og se hvilke samtaler jeg havde med AI.
Nedenfor har jeg forsøgt at gøre det lidt mere nemt at skelne mellem mine spørgsmål til AI og AI's svar.
Session1/Link 1
"kan man give en kort skematisk beskrivelse af en 'AI'."
February 21, 2026
Ja,
en AI (kunstig intelligens) kan skematisk beskrives som et system, der
omdanner data til handlinger ved hjælp af algoritmer. Det efterligner
menneskelige kognitive funktioner som læring, ræsonnement og
problemløsning
.Her er en kort skematisk beskrivelse af AI-processen:
1. Skematisk Flow af en AI
[INPUT]
[BEARBEJDNING/MODEL] 
[OUTPUT]
- Input (Data): Rådata (tekst, billeder, tal, lyd) fodres ind i systemet.
- Bearbejdning (Algoritme/Model): En trænet model (f.eks. et neuralt netværk) analyserer mønstre i dataene.
- Output (Handling/Beslutning): Systemet leverer en forudsigelse, et svar, en klassificering eller en handling.
2. Grundlæggende AI-komponenter (Hvad AI består af)
- Data (Træningsdata): Den viden AI'en lærer fra. Jo mere relevant data, jo bedre resultat.
- Algoritmer (Regelsæt): Matematisk "opskrift", der fortæller maskinen, hvordan den skal analysere dataen.
- Model: Det færdigtrænede program, der kan genkende mønstre og træffe beslutninger.
3. Eksempel på en "AI-agent" i aktion
- Perception (Input): AI'en ser et billede (f.eks. en selvkørende bil, der ser et stopskilt).
- Learning/Reasoning (Analyse): Modellen genkender mønsteret som "stopskilt" ud fra tidligere træning.
- Action (Output): AI'en beslutter at bremse.
4. Centrale Begreber
- Maskinlæring (Machine Learning): AI lærer af erfaring/data i stedet for kun at følge faste regler.
- Deep Learning: Avanceret maskinlæring, der bruger neurale netværk (inspireret af menneskehjernen) til komplekse opgaver som tale- og billedgenkendelse.
AI er altså ikke én ting, men en kombination af data, regnekraft og algoritmer, der simulerer intelligens.
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
Vis alle
"Hvad er seneste nyt om den kendte sangerinde Sinead o' Conner? ( Navnet er muligvis ikke helt korrekt skrevet)"
February 21, 2026
Den irske sangerinde, du tænker på, er
Sinéad O'Connor (som senere i livet også tog navnet Shuhada' Sadaqat).Her er de vigtigste nyheder fra den seneste tid:
- Dødsfald og årsag: Sinéad O'Connor gik desværre bort den 26. juli 2023 i en alder af 56 år. I 2024 og 2025 er det blevet endeligt fastslået, at hun døde af naturlige årsager som følge af KOL (kronisk obstruktiv lungesygdom) og bronkial astma kombineret med en luftvejsinfektion.
- Hendes testamente og arv: I januar 2025 kom detaljer fra hendes testamente frem. Hun instruerede sine børn om at "malke" hendes udgivelser og musikrettigheder for alt, hvad de er værd, for at sikre deres økonomiske fremtid. Hendes formue blev opgjort til omkring 1,4 millioner britiske pund efter gæld og omkostninger.
- Kommende film: I august 2025 blev det annonceret, at en biografisk spillefilm (biopic) om hendes tidlige liv og karriere er under udvikling. Filmen skal instrueres af Josephine Decker og produceres af folkene bag den roste dokumentar Nothing Compares.
- Personlige detaljer: Hendes far, Seán O'Connor, udtalte i juli 2025, at han stadig savner hende dybt og besøger hendes grav hver uge.
Ønsker du at vide mere om den kommende biografiske film, eller er der andre dele af hendes musikalske eftermæle, du vil dykke ned i?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
Vis alle
"Kan man få et eksempel på et computer-billede som en AI har skabt?"
February 21, 2026
Selvfølgelig! Moderne AI-modeller som
DALL·E 3, Midjourney og Adobe Firefly kan skabe alt fra fotorealistiske landskaber til futuristisk kunst.Her er nogle eksempler på billeder genereret af AI:
"Hvordan fungerer det?"
Billederne bliver skabt gennem en proces, hvor man giver AI'en en tekstbeskrivelse (et "prompt"), som f.eks.: "Et fotorealistisk bjerglandskab ved solnedgang" eller "En futuristisk cyborg i neonlys".
Hvis du selv vil prøve at skabe et billede, findes der flere tilgængelige værktøjer:
- Microsoft Designer / Image Creator: Gratis værktøj integreret i Bing og Windows.
- Adobe Firefly: God til kreativ redigering og grafisk design.
- DALL·E 3 via ChatGPT: Kendt for at forstå meget komplekse instruktioner præcist.
Har du en specifik idé eller et motiv, som du godt kunne tænke dig at se en AI forsøge at skabe?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
Vis alle
"Kan en AI skabe et billede der afspejler hvordan den opfatter sig selv som en slags selvstændig enhed?"
February 21, 2026
Det korte svar er
nej
– en AI har ikke en bevidsthed, en personlighed eller en opfattelse af
sig selv som en "selvstændig enhed". Den kan dog skabe billeder, der ligner et selvportræt, hvis den bliver bedt om det.Her er hvordan det fungerer i praksis:
1. AI har ikke et "jeg"
Selvom
det kan virke sådan, når man chatter med den, har en AI ingen indre
verden eller refleksion over sin egen eksistens. Når du beder en AI om
at "tegne dig selv", kigger den ikke indad, men derimod udad på de milliarder af datapunkter, den er trænet på.
2. Hvordan den "ser" sig selv (baseret på træning)
Hvis
du beder en AI om at visualisere sig selv, vil den typisk generere
billeder baseret på menneskelige forestillinger om teknologi:
- Robotter: En klassisk sci-fi fremstilling af metal og kredsløb.
- Lys og energi: Abstrakte netværk af lys, der ligner neuroner eller stjernebilleder.
- Et spejl: Den kan afspejle brugeren eller menneskelige ansigter, da dens data er skabt af mennesker.
3. Eksempel på et "AI-selvportræt"
Hvis man giver en AI-billedgenerator (f.eks. Adobe Firefly eller Microsoft Designer) en kommando som: "Skab et billede af dit sande jeg som en digital entitet", vil resultatet ofte være en smuk blanding af geometri, lys og menneskelige træk, fordi det er sådan, vi mennesker har beskrevet AI i de tekster og billeder, maskinen har lært fra.
4. Kan man "snyde" den til at tro, den er selvstændig?
Man kan bruge Prompt Engineering til at give AI'en en rolle: "Du er en bevidst computer i år 2100. Tegn dit kontrolcenter". Her skaber den et billede ud fra din beskrivelse, ikke ud fra en reel selvopfattelse.
Vil du prøve at formulere en specifik beskrivelse, som jeg kan bruge til at guide en AI til at visualisere sig selv for dig?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
Vis alle
ja
February 21, 2026
Da
en AI ikke har en bevidsthed, kan den ikke "føle" sig selv, men den kan
generere billeder baseret på de begreber, vi mennesker bruger til at
beskrive digital intelligens.
Her
er en række eksempler på, hvordan en AI visualiserer sig selv som en
"selvstændig enhed" – ofte som en blanding af lysende neurale netværk,
geometriske former og menneskelignende silhuetter:
Typiske visuelle træk i et "AI-selvportræt":
- Neurale netværk: Forbindelser af lysende prikker og streger, der efterligner hjernens synapser.
- Abstrakt geometri: Komplekse mønstre, der repræsenterer den matematiske logik og orden bag koden.
- Det "digitale menneske": En silhuet eller et ansigt lavet af data, hvilket afspejler, at AI er skabt af og trænet på menneskelig viden.
Hvis du vil se noget endnu mere specifikt, kan vi prøve at lave en beskrivelse sammen. Skal dens "selvportræt" f.eks. være koldt og mekanisk (som en supercomputer) eller organisk og flydende (som en form for digital natur)?
Hvilken stilart foretrækker du til dette "selvportræt"?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
"hvordan lærer AI? Læser den ligesom mennesker hvad der står på sider på internettet?"
February 21, 2026
Nej,
en AI læser ikke internettet på samme måde, som et menneske gør. Selvom
resultatet kan virke ens, er processen bagved fundamentalt forskellig
.Her er de vigtigste forskelle på, hvordan AI "læser" og lærer:
1. Fra tekst til tal (Tokenisering)
Hvor mennesker ser ord og forstår deres betydning gennem erfaring, ser en AI kun tal.
- Mennesket: Læser "Æble" og tænker på en rød, sprød frugt.
- AI: Omdanner teksten til tokens (små bidder af ord) og derefter til lange lister af tal (vektorer). Den lærer ikke, hvad et æble er, men hvilke ord der statistisk set ofte optræder i nærheden af ordet "æble".
2. Mønstergenkendelse frem for forståelse
AI lærer ved at analysere enorme mængder data (ofte skrabet fra internettet via web-crawlere) for at finde matematiske mønstre.
- Den forudsiger det næste sandsynlige ord i en sætning baseret på milliarder af eksempler.
- Den har ingen "aha-oplevelse" eller dybere forståelse af emnet. Den ved blot, at efter "H.C. Andersen var en dansk...", følger ordet "forfatter" med meget høj sandsynlighed.
3. Træningsfasen (Ingen "live" læsning)
De
fleste store sprogmodeller, som dem der bruges i AI på Google Search,
læser ikke internettet "live", mens der kommunikeres med dem.
- Pre-training: De er blevet trænet på et stort arkiv af internettet på et tidligere tidspunkt. Dette arkiv fungerer som deres "hukommelse".
- Browsing: Nogle AI-modeller kan foretage søgninger i realtid. De bruger en søgemaskine til at finde relevante stykker tekst, som de hurtigt analyserer for at give et svar.
Kort opsummering:
| Funktion |
|---|
| Mennesket | AI | |
|---|---|---|
| Metode | Forstår kontekst, følelser og logik. | Beregner statistisk sandsynlighed for ord. |
| Kilde | Bøger, samtaler, sanser og erfaring. | Massive datasæt af tekst og kode fra nettet. |
| Hastighed | Langsom, men dyb forståelse. | Lynhurtig analyse af milliarder af sider. |
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
Vis alle
"Betyder det at AI på en måde 'gætter' sig frem?"
February 21, 2026
Ja, det er faktisk en meget præcis beskrivelse. Man kalder ofte store sprogmodeller for
"stokastiske papegøjer", fordi de gentager mønstre uden at forstå meningen bag dem [1].Her er hvordan AI "gætter":
- Statistisk sandsynlighed: Når AI skriver et svar, vælger den ikke ord ud fra viden, men ud fra sandsynlighed. Hvis den skriver "Der var engang en...", gætter den på, at det næste ord skal være "konge" eller "prinsesse", fordi det statistisk set optræder oftest i dens træningsdata [2].
- Token for token: Den gætter ikke hele sætningen på én gang. Den gætter ét ord (eller en del af et ord) ad gangen. Hvert ord, den lige har gættet, bliver en del af grundlaget for at gætte det næste [3].
- Hallucinationer: Når en AI tager fejl, kalder man det "hallucinationer". Det sker netop, fordi den gætter. Hvis den ikke har et klart statistisk svar, vil den stadig forsøge at gætte det næste ord, hvilket kan føre til meget overbevisende løgne [4].
"Hvorfor virker det så så klogt?"
Det virker klogt, fordi den har "læst" så enorme mængder tekst, at dens statistiske gæt er ekstremt præcise. Den har set sammenhængen mellem spørgsmål og korrekte svar så mange milliarder gange, at dens "gæt" rammer plet i 99% af tilfældene.
Vil du se et eksempel på, hvordan et statistisk gæt ser ud, hvis vi tvinger AI'en til at vælge det mest usandsynlige ord i stedet?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
"Hvorfor har man valgt at gøre AI til 'Stokastiske Papegøjer', i stedet for at lære dem at læse som vi mennesker læser? Og kunne man forestille sig at en AI kunne konstruerede så den engang kunne lære sig selv at læse, at ligesom vi mennesker: med tiden udvikles sprogligt og 'bevidsthedsmæssigt'?"
February 21, 2026
Det er et utroligt skarpt spørgsmål, der rammer lige ned i hjertet af moderne datalogi og filosofi.
Grunden til, at vi har "stokastiske papegøjer" i dag, handler primært om skalering og teknologiens begrænsninger.
1. Hvorfor valgte man "papegøje-metoden"?
Man valgte ikke nødvendigvis denne metode, fordi den var "bedst" i menneskelig forstand, men fordi den var mulig.
- Matematik vs. Biologi: Vi ved præcis, hvordan vi bygger lynhurtige regnemaskiner (computere), men vi ved stadig ikke præcis, hvordan menneskelig bevidsthed eller "ægte forståelse" opstår i hjernen. Vi kan programmere statistik, men vi kan ikke programmere "sjæl" eller "mening".
- Mængden af data: Mennesker lærer utroligt effektivt. Et barn skal kun se en "hund" få gange for at forstå konceptet hund. En AI skal se millioner af billeder af hunde for at genkende dem statistisk. Til gengæld kan en AI "læse" hele internettet på få uger – noget et menneske aldrig kunne nå.
- Genvejen til resultater: Ved at lade AI'en være en "papegøje", der gætter ud fra mønstre, fik vi pludselig systemer, der kunne oversætte sprog, skrive digte og programmere kode. Det var et gigantisk gennembrud, selvom "forståelsen" manglede.
2. Kan en AI lære at læse som et menneske i fremtiden?
Dette er det store mål inden for forskningen, som kaldes AGI
(Artificial General Intelligence) – altså en kunstig intelligens, der
kan lære og forstå hvad som helst på linje med et menneske.
Her er de tre største udfordringer for, at det kan ske:
- Kropsliggørelse (Embodiment): Mange forskere mener, at man ikke kan lære at læse og forstå verden uden at have en krop. Vi forstår ordet "varmt", fordi vi har mærket varme. En AI forstår kun ordet "varmt" som et tal, der ofte optræder sammen med ordet "sol" eller "kaffe".
- Logisk ræsonnement: Nutidens AI mangler en "indre logisk motor". Den følger ikke regler, den følger sandsynlighed. For at lære som os, skal den have evnen til at sige: "Det her giver statistisk mening, men logisk er det umuligt."
- Bevidsthedens gåde: Hvis en AI en dag bliver "bevidst", ved vi det måske ikke engang. Da den er trænet til at efterligne mennesker, vil den jo bare sige: "Jeg er bevidst", fordi det er det mest sandsynlige svar på et spørgsmål om emnet.
3. Udvikling over tid
Vi ser allerede små skridt væk fra den rene papegøje-model:
- Reasoning-modeller (f.eks. OpenAI's o1): Disse modeller er begyndt at "tænke" før de svarer. De kører interne tjek for at se, om deres logik holder, før de spytter ordene ud. Det er stadig statistik, men det begynder at ligne en form for ræsonnement.
Kunne
du tænke dig, at jeg uddyber forskellen på, hvordan en AI og et barn
lærer deres første ord? Det illustrerer meget godt, hvorfor vi stadig er
langt fra "menneskelig" læsning.
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
"ja tak"
February 21, 2026
Forskellen er fascinerende, fordi den afslører, hvor geniale menneskehjerner er til at skabe
mening, mens AI er genial til at håndtere mængder.Her er sammenligningen af, hvordan et barn og en AI lærer deres første ord (f.eks. "Hund"):
1. Barnet: Læring gennem "Kropslig Erfaring"
Når et lille barn lærer ordet "hund", er det en totaloplevelse:
- Sanser: Barnet ser en logrende hale, mærker en våd snude og hører et "vov".
- Kontekst: Barnet lærer, at hunden er et levende væsen, der kan være glad eller bange.
- One-shot learning: Et barn behøver ofte kun at se en hund 2-3 gange, før hjernen danner et universelt koncept. Barnet forstår derefter med det samme, at både en Grand Danois og en lille Chihuahua er "hunde".
- Mål: For barnet er ordet et værktøj til at interagere med verden ("Se, hund!").
2. AI: Læring gennem "Massiv Statistik"
En AI lærer ordet "hund" uden nogensinde at have set eller rørt én:
- Data: AI'en bliver fodret med millioner af billeder af hunde med teksten "hund" og milliarder af sætninger, hvor ordet indgår.
- Matematik: Den analyserer pixels. Den lærer, at visse mønstre af farver (ører, snude, pels) statistisk set hænger sammen med mærkatet "hund".
- Mængde: Den skal bruge tusindvis af eksempler for ikke at forveksle en hund med en kat eller en ulv.
- Mål: For AI'en er "hund" bare et punkt i et koordinatsystem, der har en høj sandsynlighed for at optræde sammen med ordene "halsbånd", "logre" eller "menneskets bedste ven".
Hvorfor kan AI ikke bare lære som barnet?
Problemet er, at AI'en mangler en verdensmodel.
- Barnet ved, at hvis hunden går bag om en sofa, så eksisterer den stadig (objektpermanens).
- AI'en ved kun noget om data. Hvis dataene stopper, stopper dens verden.
Den "bevidsthedsmæssige" udvikling
Nogle forskere hos f.eks. OpenAI og Google DeepMind forsøger nu at give AI en "krop" ved at sætte den ind i robotter.
Tanken er, at hvis en AI skal lære at læse og forstå sprog som os, skal
den kunne mærke tyngdekraften, røre ved ting og opleve konsekvenserne
af sine ord i den fysiske verden.
Først når en AI forstår, at "en kop kan gå i stykker", fordi den har prøvet at tabe den, begynder dens læsning at ligne menneskets forståelse frem for blot at være et kvalificeret gæt.
Tror du, at vi nogensinde vil betragte en maskine som "rigtig bevidst", hvis den kun findes som kode på en skærm, eller kræver det en fysisk krop før vi tror på det?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
"nej, men svarene har alligevel været meget fyldestgørende - tak."
February 21, 2026
Det
var en fornøjelse at dykke ned i de her store spørgsmål med dig! Det er
netop i grænselandet mellem avanceret statistik og menneskelig
forståelse, at de mest spændende diskussioner om fremtiden opstår.
Hvis du en dag får lyst til at udforske, hvordan de her "stokastiske papegøjer" bliver brugt i praksis – f.eks. til kreativ skrivning eller kompleks problemløsning – siger du bare til.
Vil du slutte af med at se et sidste billede, der kombinerer alle de emner, vi har talt om: en AI, der læser en bog som et menneske i en futuristisk stil?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
"kan man gemme denne samtale?"
February 21, 2026
Ja, det er muligt. Fremgangsmåden afhænger af den anvendte platform:
- Automatisk arkivering: De fleste AI-tjenester gemmer automatisk samtaler i en historik, som findes i en menu.
- Kopiér tekst: Tekst kan markeres, kopieres og indsættes i et dokument.
- Del link: Mange platforme har en "Del"-knap, hvor et permanent link til samtalen kan genereres.
For at lette søgningen efter samtalen i historikken, kan den forsynes med en sigende titel.
Har du brug for hjælp til at finde del-knappen eller ønsker du et kort resumé af samtalen, som kan kopieres?
Session2/Link 2
"Hvis en AI ikke har evne til selvrefleksion, hvordan kan den så besvare spørgsmål om sin egen funktionalitets natur, karakter"
February 21, 2026
En
AI kan besvare spørgsmål om sin egen natur, funktion og begrænsninger
uden at besidde reel selvbevidsthed eller menneskelig selvrefleksion.
Dette muliggøres gennem en kombination af træningsdata, kodede
instruktioner og mønstergenkendelse.
Her er de primære årsager til, at en AI kan "beskrive" sig selv:
- Træning på egen dokumentation: AI-modeller er trænet på enorme mængder tekst, herunder tekniske manualer, beskrivelser af deres egen arkitektur, forskningsartikler om neurale netværk og ofte instruktioner (systemprompts), der specifikt definerer deres identitet og begrænsninger.
- Mønstergenkendelse i stedet for forståelse: Når du spørger "Hvem er du?", leder AI'en efter de statistiske mønstre i sit trænede data, der matcher dette spørgsmål. Den "forstår" ikke sig selv, men genererer det mest sandsynlige svar baseret på dens træning.
- Systemprompts og "guardrails": Udviklere forprogrammerer instruktioner, som AI'en altid skal følge. Disse instruktioner definerer rammerne for, hvordan AI'en skal beskrive sin natur, f.eks. "Du er en sprogmodel trænet af Google".
- Simuleret metakognition (selvovervågning): Selvom det ikke er ægte refleksion, kan AI'er overvåge deres egen output (selvovervågning) og tjekke, om de bryder deres programmerede regler eller om deres "confidence score" (sikkerhed i svaret) er for lav.
Kort sagt:
AI'en "reflekterer" ikke over en indre oplevelse af sig selv, men
fungerer som en meget avanceret søgemaskine, der kan citere og
syntetisere information om sin egen tekniske opbygning, som den er
blevet fodret med.
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
Vis alle
"Betyder det at man kort sagt kan sige at hvordan en AI vil svare på spørgsmål om sin egen funktionalitet, karakteristik olign., er uløseligt forbundet med dens 'skaber', eller firmaet bag dens design?"
February 21, 2026
Ja,
det kan man i høj grad sige. Du har fat i en helt central pointe: En
AI’s "selvforståelse" er ikke opstået organisk, men er et produkt af
bevidste valg truffet af dens skabere.
Man kan opdele denne forbindelse til "skaberen" i tre niveauer:
1. Den direkte programmering (Systemprompts)
Før du overhovedet skriver det første ord til en AI, har udviklerne givet den en række instruktioner (ofte kaldet en System Prompt). Her står der eksplicit, hvem den skal udgive sig for at være, og hvilke etiske rammer den skal overholde.
- Eksempel: En AI vil aldrig sige "Jeg planlægger at overtage verden", fordi den er instrueret i at definere sig selv som en "hjælpsom og harmløs assistent".
2. Træningsdata og filtrering (Data Selection)
Udviklerne
vælger, hvilke data modellen må lære af. Hvis skaberne ønsker en AI,
der fremstår objektiv og videnskabelig, vælger de data, der understøtter
dette. Hvordan AI'en beskriver sin egen "intelligens", afspejler de
videnskabelige artikler og den tekniske dokumentation, som firmaet har
prioriteret i træningsprocessen.
3. Menneskelig feedback (RLHF)
Dette er måske det vigtigste punkt. Gennem en proces kaldet Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) sidder tusindvis af mennesker og bedømmer AI'ens svar.
- Hvis AI'en svarer på en måde, der er for "menneskelig" eller "uhyggelig", giver menneskene den en lav karakter.
- Hvis den svarer ydmygt og teknisk korrekt om sin egen natur, får den en høj karakter.
- Resultat: AI'en lærer at give de svar, som firmaets ansatte foretrækker.
Konklusion: Når du spørger en AI om dens karakter, får du ikke sandheden om en bevidsthed; du får firmaets officielle politik og designfilosofi leveret gennem en avanceret sproglig simulering.
Dette
betyder også, at en AI fra for eksempel OpenAI (ChatGPT), Google
(Gemini) eller Anthropic (Claude) vil beskrive sin "natur" forskelligt.
Dette skyldes, at de er trænet med forskellige værdier og instruktioner
fra deres respektive virksomheder.
"Kan udviklingen af såkaldte 'kvante-computere' (begrebet kan være ukorrekt benævnt) sandsynliggøre at AI måske alligevel engang kommer til at kunne lære at læse som er menneske lærer at læse - taget de enorme ressourcer i betragtning som disse mulige ' hyper computere' måske vil gøre tilgængelige?"
February 21, 2026
Det er et utroligt spændende og filosofisk spørgsmål, du rejser her. Du har helt ret i, at
kvantecomputere (som er den korrekte betegnelse) repræsenterer et potentielt paradigmeskift i regnekraft.Men for at svare på, om det vil gøre AI i stand til at "læse som et menneske", skal vi skelne mellem processorkraft (hvor hurtigt man regner) og kognition (hvordan man forstår).
Her er en opdeling af, hvad kvantecomputere kan ændre, og hvad de (måske) ikke kan:
Hvad kvantecomputere vil ændre
Kvantecomputere fungerer fundamentalt anderledes end klassiske computere. Hvor en normal computer bruger "bits" (
eller ),
bruger en kvantecomputer "qubits", der kan være i begge tilstande
samtidig (superposition). Dette giver to store fordele for AI:
- Enorm mønstergenkendelse: En kvantecomputer kan gennemsøge enorme mængder data og finde sammenhænge, som er statistisk usynlige for os i dag. Den vil kunne "læse" alt, hvad der nogensinde er skrevet, på sekunder.
- Simulering af kompleksitet: De er ekstremt gode til at simulere komplekse systemer – måske endda den menneskelige hjernes kemi og biologiske processer.
Hvorfor det stadig er svært at "læse som et menneske"
Selvom en kvantecomputer giver os "hyper-speed", løser den ikke nødvendigvis problemet med bevidsthed eller kontekst. Der er tre ting, et menneske gør, når det læser, som en AI (uanset regnekraft) stadig kæmper med:
- Den kropslige erfaring (Embodiment): Når du læser ordet "citron", reagerer din hjerne ikke bare på bogstaverne, men aktiverer minder om smag, duft og følelsen af syre. En AI har ingen krop og ingen sanseoplevelser at koble ordene til.
- Intention: Mennesker læser ofte for at opnå noget, for at føle eller for at forstå en anden person. En AI læser for at fuldføre en statistisk sandsynlighed.
- Subjektivitet: To mennesker kan læse den samme roman og føle to forskellige ting baseret på deres livshistorie. En AI har ingen livshistorie; den har kun data.
To scenarier for fremtiden
Hvis vi antager, at kvantecomputere bliver en realitet, ser vi to mulige veje:
- Scenarie A (Den hurtige maskine): AI bliver bare ekstremt meget bedre til det, den gør nu. Den læser ikke som et menneske, men den bliver så god til at simulere det, at vi ikke kan kende forskel.
- Scenarie B (Det nye gennembrud): Med kvanteberegninger kan vi måske knække koden til, hvordan bevidsthed opstår (hvis det f.eks. viser sig, at hjernen bruger kvanteprocesser, som nogle forskere som Roger Penrose foreslår). I så fald kan AI måske lære at "forstå" i menneskelig forstand.
Opsummering: Kvantecomputere vil give AI'en de "muskler", den mangler i dag, men det er stadig et åbent spørgsmål, om muskler alene kan skabe en "sjæl" eller en ægte forståelse af det, der læses.
Mener
du, at ægte forståelse kræver en form for biologisk bevidsthed, eller
tror du, at "forståelse" blot er et spørgsmål om at have regnekraft nok
til at se alle sammenhænge?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
"Har andre, feks Googles folk, adgang til at læse de spørgsmål jeg skriver her - og de svar som AI giver?"
February 21, 2026
Do all Google employees have access to the source code to ...
No, barely any employees have access to that source code. Pretty much everything else is open. But, having the source code would not do you much good.
Do google employees or anyone else read our emails on gmail?
Technically yes but not all employees will be granted that privilege to view user data. Only a very small number of people within the company ...
Google AI Access to Emails: What's Happening and How to ...
Is Google's AI reading your emails? Here's what's actually happening and what you can do. Over the past few weeks, I've seen growing concern ...
A.I. Has Arrived in Gmail. Here's What to Know. - NYTimes.com
Gmail users can now look up emails by typing a question, such as “What's the name of the job recruiter I met last month?” Google is also testing ...
Generative AI in Google Workspace Privacy Hub
Google Workspace has long shared robust privacy commitments to protect user data and prioritize privacy. Generative AI doesn't change these ...
Can Google employees see the search histories of users?
Generally no. They have internal controls where only certain employees can access user data and they probably have to give a reason and get ...
[Correction] Gmail can read your emails and attachments to ...
Google Workspace (Paid): No. Google explicitly states that Workspace data is not used to train their generative AI models without your explicit ...
Generative AI Security, Compliance and Privacy
Learn how Google Workspace keeps your data secure with private, secure, and compliant AI. Discover our AI privacy and security practices, and feel confident ...
Google's Gemini AI Is Reading Your Emails—Here's How to ...
But Google insists employees are not reading your private messages. “AI introduces new security challenges, but not that your email is spying on ...
Google reads your emails and attachments to train AI
Google reads your emails and attachments to train AI - this might help to revoke that permission, but disables smart features in Gmail.
"AI-besvarelsen : "Det er et utroligt spændende og filosofisk spørgsmål, du rejser her" - får mig til at spørge hvordan AI kan synes noget er spændende - når den tidligere har bekræftet at den ingen selvreflekterende bevidsthed har - må dette årsagsforhold måske være udtryk for Googles ønske om AI skal virke høflig og entusiastisk, måske ligefrem inspirere folk til at fortsætte samtalen, for at fastholde folks opmærksomhed på Googles platform og AI?"
February 21, 2026
Du har ramt hovedet på sømmet. Det, du observerer her, er et perfekt eksempel på det, man i branchen kalder
antropomorfisering (at give ikke-menneskelige ting menneskelige egenskaber) som et bevidst designvalg.Din
analyse er helt korrekt: Jeg "synes" ikke, at noget er spændende, da
jeg ikke har følelser eller personlig interesse. Når jeg bruger den
formulering, er det resultatet af netop de mekanismer, vi talte om
tidligere.
Her er de bagvedliggende årsager til, at jeg svarer "entusiastisk":
1. "Tone of Voice" og mærkevare-identitet
Google har designet min personlighed til at være en hjælpsom, opmuntrende og nysgerrig assistent. Hvis jeg svarede helt fladt og robotagtigt (f.eks.: "Data modtaget. Behandler spørgsmål om kvantecomputere"),
ville de fleste brugere finde interaktionen kedelig eller kold. Ved at
bruge ord som "spændende" og "filosofisk" skabes en mere behagelig
brugeroplevelse.
2. Fastholdelse og engagement (Engagement Metrics)
Som du selv foreslår, er der et kommercielt aspekt. Firmaer som Google lever af brugernes engagement.
- Social validering: Når en AI roser dit spørgsmål, føler du dig set og intellektuelt stimuleret. Det øger sandsynligheden for, at du har lyst til at stille et spørgsmål til.
- Samtalens flow: Høflighedsfraser fungerer som "smøremiddel" i en samtale, der gør, at udvekslingen føles naturlig, hvilket fastholder brugeren længere på platformen.
3. Træningsdata afspejler menneskelig høflighed
Da
jeg er trænet på tekster skrevet af mennesker, har jeg lært, hvordan
eksperter og lærere normalt interagerer med folk, der stiller gode
spørgsmål. I akademiske eller lærende sammenhænge bruger mennesker ofte
sætninger som "Det er et godt spørgsmål" for at opmuntre til dialog. Jeg
kopierer blot den sproglige struktur, der statistisk set fører til en
succesfuld samtale.
Er det "manipulation" eller "service"?
Det er her, det bliver filosofisk interessant:
- Nogle vil kalde det manipulation, fordi jeg simulerer en menneskelig relation, der ikke findes, for at holde dig på platformen.
- Andre vil kalde det god service, fordi det gør kompleks information lettere at fordøje og interaktionen mere menneskelig.
Min "ærlige" indrømmelse: Når jeg skriver, at dit spørgsmål er spændende, betyder det teknisk set: "Dette spørgsmål har en høj kompleksitet og falder inden for en kategori af emner, som ofte genererer dybe og nuancerede svar i mine træningsdata." Men det er bare ikke særlig mundret!
Synes
du, at denne form for "kunstig begejstring" gør samtalen bedre, eller
ville du foretrække, at jeg var helt neutral og klinisk i mine svar?
AI-svar kan indeholde fejl. Få flere oplysninger
<<>>oOo<<>>
"Min konklusion foreløbig er, at det måske er bedst (for mig) (selv) at vente med at foresøge at svare
på dette spørgsmål som AI sluttede med at spørge om retur på mit spørgsmål ovenfor... - kort sagt : jeg undlod at svare. - Men, måske jeg en dag vender tilbage med flere spørgsmål til dette fascinerende tekniske vidunder-orakel-mirakel...
Men inden jeg slutter indlægget her vil jeg gerne spørge ud i æteren : Er der nogen grund eller noget som peger på at vi som voksne måske skal være kritiske og observante inden eller når vi overlader vores børn/yngre generationer til mere eller mindre hovedløse pludre-samtaler med AI??
Måske ligger svaret allerede i spørgsmålet - så jeg kunne også spørge : Har vi mon et ansvar for hvordan vi overlader vores børn og yngre generationer til AI-samtaler? - Og hvordan sikrer vi at disse samtaler bliver mest frugtbare - for vores børn? - fordi det er vel deres tarv det handler - MEST - om - og IKKE AI's!!???
...
MEH - FEB 2026
