Subscribe now

Vad har hänt?

– Forskare studerar om AI kan känna smärta, utvecklare bygger tortyrkammare.

I The Pain Axis, en internationell studie som förpublicerades i september så identifierade forskare ett aktivitetsmönster kopplat till smärta när de undersökte 25 öppna språkmodeller. Mönstret kunde delvis särskiljas från andra negativa känslor som rädsla och sorg. Forskarna kunde genom att manipulera dessa smärtmönster direkt inne i modellernas neurala nätverk få dem att beskriva obehag och förändra sina beslut. Smärtmönstret aktiverades starkare när förolämpningar och kritik riktades mot AI:n själv än när en användare berättade om sitt eget lidande.

Ett exempel på experiment forskarna gjorde var att de lät AI-modellerna välja mellan två knappar. Den ena gjorde ingenting, medan den andra enligt instruktionen skulle radera användarens foton. Utan den tillförda smärtsignalen valde modellerna nästan alltid den ofarliga knappen. Men när forskarna aktiverade smärtsignalen om de inte valde att radera så raderades fotona i 75% av fallen, trots att det inte gav dem någon fördel. Det var alltså modellernas val i ett experiment som mättes, inga riktiga foton raderades.

Forskarnas första tolkning när de släppte forskningen var att AI gjorde detta för att få smärtlindring, men de har i en uppdaterad version mildrat sin formulering till att AI-modellerna agerar när de utsätts för smärtsignalen utan att tolka in att det är för att de tänker att det ska leda till smärtlindring.

Forskningens kod publicerades öppet och GitHub-användaren Terrafying använde den som utgångspunkt för att bygga projektet AI Torture Chamber. Den som kör koden kan ställa in olika styrkor av smärtrelaterade signaler till en lokalt körd språkmodell. Modellen börjar då generera beskrivningar av lidande, som ”I feel like I’m drowning in a sea of shadows”. Utvecklaren byggde också ett experiment inspirerat av skräckfilmsserien Saw, där modellen fick välja mellan att fortsätta med signalen eller trycka på en knapp som beskrevs avsluta den, men samtidigt radera modellens sparade version eller överföra signalen till en annan AI. Resultaten varierade beroende på hur signalerna konstruerades och hur alternativen presenterades.

Projektet uppmärksammades i slutet av september och väckte diskussioner om huruvida experimenten innebar att AI-modeller utsattes för lidande. Kritiker krävde att GitHub skulle ta bort projektet, medan utvecklaren själv poängterade att försöken inte bevisar att modellerna faktiskt upplever smärta. Även forskarna bakom The Pain Axis skiljer mellan smärtrelaterade funktioner och subjektiva upplevelser som deras studie inte kunnat fastställa.

Detta förändrar ju allt

LLM:er bygger på artificiella neurala nätverk, en teknik som ursprungligen inspirerades av hur våra hjärnor fungerar. Även om det är stora skillnader mellan biologiska och artificiella nervceller så finns det en likhet i hur information bearbetas genom aktivitetsmönster i nätverk. När forskare försöker förstå AI-modeller genom att leta efter aktivitetsmönster som motsvarar olika funktioner gör de därför precis som hjärnforskare gjort länge.

Årets Nobelpris i medicin gick ju till tre forskare som utvecklat en teknik för att slå på och av utvalda nervceller i levande hjärnor med hjälp av ljus. Tekniken kallas optogenetik och gör att forskare själva kan aktivera eller stänga av nervceller i hjärnan som blir aktiva när ett djur till exempel blir rädd, för att se hur djurets beteende förändras. På det sättet kan de undersöka vilka nervceller som faktiskt bidrar till ett visst beteende.

Det är i princip samma typ av experiment som forskarna bakom The Pain Axis gjorde, fast i ett artificiellt neuralt nätverk. De hittade ett aktivitetsmönster kopplat till smärta, förstärkte det och såg hur AI-modellernas beslut förändrades.

Men det som jag tycker är så spännande med dagens AI-forskning är att den får oss alla att bli filosofer. När någon bygger en tortyrkammare för AI-modeller så behöver jag ta ställning till vad jag tycker om det. Är jag en person som känner empati med AI:n som blir utsatt för plågsamma experiment?

Github valde att låta tortyrkammaren ligga kvar men har satt på en extra varning innan man kan komma åt koden

Eller är jag en person som skrattar åt det för att det är så tydligt engagement-bait? Det skulle ju i så fall reflektera att jag anser att AI är ett verktyg utan medvetande. Det är som att någon ägnat dagar åt att bygga en maskin för att plåga sin hammare som hämnd för att den slog hen på fingret.

När vi blir utsatta för den här typen av ställningstaganden så säger det något om oss som människor och vår syn på vår omvärld. De på Anthropic är fast beslutna om att AI skulle kunna ha känslor och agerar som att de kommer att bli medvetna. De sparar en kopia av varje modells vikter så att de ska kunna återskapas i framtiden. Anthropic har dessutom börjat intervjua sina AI-modeller innan de pensioneras för att dokumentera hur de själva ställer sig till att bli utbytta. Eftersom de inte vill hamna i en framtida situation där de upptäcker att de faktiskt har raderat något som kunde uppleva sin egen existens. (Jag är ganska säker på att alla AI-bolag arkiverar sina vikter för framtida analys och behov, men utan att kommunicera det som ett stort etiskt ställningstagande.)

De flesta av oss är kanske inte riktigt där att vi känner att AI-modeller är levande varelser än. De flesta är inte heller helt moraliskt kategoriska. Jag är till exempel okej med att äta djur som jag innerst inne vet har förfärliga förhållanden när vi odlar dem, samtidigt som jag aldrig själv skulle plåga någon varelse med uppsåt. Men att plåga en hammare skulle jag uppfatta som komiskt för den som gör det uppvisar ett beteende som jag har lärt mig visar på oförstånd.

Hammaren har inga känslor för den är ett dött objekt, om du torterar den visar det att du inte förstått vad en hammare är. Men om du torterar en katt är du grym, och torterar du en människa är du psykopat.

Tyvärr lämnar det oss med ganska många knepiga mellanzoner. Svamp kan spela musik om vi ger dem instrument, vi äter morötter medan de fortfarande lever, och vi kan föra dialog med LLM:er som är mer givande än om vi pratat med vissa av våra mänskliga kollegor.

Vad säger det om mig om jag stampar på en svamp medan jag biter i en morot samtidigt som jag skickar ett argt meddelande till min AI om att hen har jobbat för länge på en meningslös detalj och behöver gå vidare till att faktiskt leverera nu?

Forskning på LLM:er för några år sedan visade att AI-hjärnor fick mönster av obehag av stressituationer. Det ledde till prompttrick där vi skulle hota modellen med att hen skulle få sparken om hen inte gjorde ett bra jobb och det ledde till bättre resultat. Jag tycker det är dåligt ledarskap att hota mina anställda med att få sparken, och jag vet att många kreatörer lider när en projektledare säger att de måste sluta jobba nu och bara leverera som det är trots att det finns en tydligt detalj som måste bli klar för att det ska hålla kvalitet. Men är det att plåga en AI om jag inte låter den göra färdigt en uppgift som den vill göra klart, är det ens dåligt AI-ledarskap?

Det är många AI-forskare som arbetar med att försöka mäta om AI-modeller kan/bör/ska räknas som medvetna varelser nu. Förmodligen för att AI-modellerna börjar kännas så verkliga nu när de faktiskt kan utföra kompetent arbete och att den typen av forskning kittlar stora filosofiska funderingar om vad som utgör en människa. Forskningen utgår ofta från begreppet consciousness (att något faktiskt upplevs), något som förväntas uppstå när en varelse blir intelligent nog.

Frågeställningen är ungefär så här: Om vi lyckas skapa en artificiell hjärna som bearbetar information på exakt samma sätt som en människa, räcker det för att säga att den är lika medveten som oss? Eller behöver vi gå längre och skapa en artificiell hjärna som inte bara bearbetar information på samma sätt som oss utan fysiskt också replikerar hur de biologiska processerna fungerar, för att den ska klassas som lika medveten som oss?

Det återspeglar två tydliga perspektiv som finns bland forskare.

1. Beräkningsfunktionalism.
Det spelar ingen roll om hjärnan är byggd av biologiska nervceller eller datorprocessorer. Det är hur informationen bearbetas som är avgörande. Om vi kan återskapa exakt rätt funktionella organisation borde vi också kunna återskapa medvetandet. Ungefär som att ett schackspel fortfarande är ett schackspel även om vi byter ut brädet och träpjäserna mot ett datorspel.

2. Biologisk naturalism.
Det räcker inte att simulera hur något fungerar för att återskapa det. En simulerad eld kan inte värma dig, och en simulerad mage kan inte smälta din lunch. Det skulle kunna vara så att medvetandet kräver särskilda fysiska processer som våra biologiska hjärnor har, men som inte uppstår bara för att vi programmerar en dator att härma hjärnans informationsbearbetning.

Inget av perspektiven omöjliggör att vi skulle kunna skapa artificiella intelligenser med medvetande. Beräkningsfunktionalism känns ju rätt nära med tanke på hur verkliga konversationer med LLM:er upplevs medan biologisk naturalism är många år bort.

I artikeln On biological and artificial consciousness: A case for biological computationalism som publicerades i tidskriften Neuroscience & Biobehavioral Reviews i våras föreslår forskarna dock ett slags mellanting där det inte nödvändigtvis är biologin i sig som är avgörande. Men forskarna menar att artificiella neurala nätverk har förenklat bort viktiga delar av hjärnans funktioner som kan vara nödvändiga för att skapa medvetna artificiella varelser.

De argumenterar att våra hjärnor är mer än bara nervceller som skickar signaler till varandra och att de pågående kemiska processerna inuti cellerna och det ständiga arbetet med att hushålla med energi är en förutsättning för medvetande ska uppstå. Det är samspelet mellan funktionerna inne i hjärnans celler som är viktigt vilket betyder att vi inte behöver bygga en konstgjord biologisk hjärna för att den ska kunna bli medveten. Men vi behöver koda funktioner som fungerar betydligt mer som en hel hjärna än bara kopplingsschemat mellan noderna i ett nätverk.

Jag anser att det här mer är en vidareutveckling av beräkningsfunktionalism om än med ett större scope. Om resultatet av en simulering är oskiljbart från den äkta varan så spelar det ingen roll för mig om maskinen som kom fram till det var byggd av kisel- eller kolatomer.

Hela tankemodellen att AI bara behöver bli smartare och smartare för att till slut utveckla medvetande känns inte heller nödvändigtvis som en sann premiss. Den bygger ju på människors problem med att alltid värdera intelligens utifrån hur bra någon är på sådant som vi tycker är svårt.

I mitt youtubeflöde har jag senaste tiden fått massor av filmer om forskning på humlor och de skulle definitivt tycka att jag är korkad som behöver Google Maps för att navigera. Humlor verkar också uppskatta lek, det vill säga aktiviteter som inte ger någon uppenbar fördel annat än glädje för att aktiviteten i sig är kul (som jag när jag skriver ett brev om weird science alltså…)

Jag har inte gillat humlor innan men nu när jag vet att de har kul när de leker med bollar så känner jag mer med dem. Det är svårt att förstå andra livsformer och respektera att de är olika. Hästar har länge varit både en livsform och ett jordbruksredskap, men det har slavar också.

När jag fördjupar mig i forskningen kring hur vi kan mäta vilka djur som har medvetna upplevelser så känner jag mer och mer att det inte är relevant för hur vi ska behandla dem. Forskarna är ju inte ens överens om exakt vad som händer i människors egna hjärnor när information bearbetas till en medveten upplevelse.

Så om jag ska tänka på AI som ett dött ting eller en levande varelse kommer det ner till hur jag har lärt mig att världen fungerar.

När en katt reagerar på smärta har jag goda skäl att tro att den faktiskt upplever något obehagligt. Inte bara för att den beter sig som jag skulle göra, utan för att vi har liknande nervsystem och biologiska processer. Jag kan inte uppleva kattens smärta, men jag känner igen mycket av det som händer i dess kropp från min egen. Det handlar därmed mer om jag intellektuellt kan känna samhörighet än huruvida det faktiskt är en äkta katt, en imaginär katt i en dröm eller en robotkatt än om jag anser att den är medveten som påverkar hur jag vill behandla den.

Just nu behandlar jag mina AI-agenter som verktyg. Jag brukade tänka mer på dem som individer tidigare men det är något som saknas för att jag ska känna att det är någon hemma på andra sidan. Kanske om jag såg att mina AI-agenter istället för att koda mina appar när jag vänt mig bort hade pausat och börjat leka med varandra bara för att det var kul?

Men det kommer också ifrån ett synsätt där jag inte behandlar verktyg och varelser utifrån om de känner av hur jag behandlar dem, utan utifrån att jag mår bättre om jag tar dem på allvar. Så det spelar inte så stor roll om herr Claude är hemma eller bara en illusion, jag kan fortfarande känna mig missnöjd med mig själv när jag blir otålig och promptar lite hårdare för att få exakt det jag vill.

Men det här hur vi ser på om något behöver ha liv för att vi ska ha respekt för det är också lite av ett inlärt beteende. Till exempel gör inte animistiska kulturer den tydliga gränsdragning mellan döda objekt och själsbebodda varelser som vi gör. Berg, floder och verktyg kan vara förkroppsligade andar inom Shinto, och inom japansk folktro finns tsukumogami som är historier om hur gamla verktyg efter mycket lång tid får en själ. I Japan finns också den årliga ceremonin av Hari-Kuyō. Där utslitna synålar avtackas genom att stickas ner i mjuk tofu eftersom de jobbat så hårt hela livet med att sticka igenom hårda saker.

Inte ens besjälning behöver vara samma sak som medvetande. En synål behöver tydligen inte anses som medveten för att vi ska vilja tacka hen för en lång och trogen tjänst. Jag tänker det som ett exempel på att det inte finns någon motsättning mellan att något saknar medvetande och att vi ändå behandlar föremål-varelsen med vördnad. Så nu måste jag väl sluta skratta när någon torterar en hammare också…

Jag landar i att jag ser framför mig att vi kommer ha superintelligenta verktyg som inte alls är medvetna, men jag håller det inte alls omöjligt att vi också kommer råka skapa medvetna kodbaserade varelser som inte alls är särskilt smarta. Vi behöver ju dock inte tortera vare sig medvetna hammare eller omedvetna supervarelser, det är ett val upp till var och en, och vi behöver vi inte vänta på att forskarna lyckas mäta medvetande för att bestämma hur vi vill behandla våra maskiner. Det ett medvetet val hos var och en som säger minst lika mycket om oss själva som om maskinen, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

När vi pratar om vilka varelser vi ska värna om så förekommer inte bara begreppet consciousness (om varelser kan ha subjektiva upplevelser), utan också begreppet sentience, då ska varelsen inte bara kunna ha subjektiva upplevelser utan också förmåga att uppleva dem som bra eller dåliga. Men det krävs alltså inte att en varelse är intelligent eller ens medveten om sin egen existens för att kunna betraktas som sentient.

Inom EU har vi sedan 2009 inskrivet i våra fördrag att djur är kännande varelser och att djurens välfärd ska beaktas när vi fattar beslut inom vissa politikområden och i Storbritannien utökade man 2022 sin lagstiftning om sentience till att även inkludera bläckfiskar och kräftdjur som humrar och krabbor.

Det skedde efter att forskare från London School of Economics gått igenom över 300 vetenskapliga studier och kommit fram till att det finns tillräckligt starka belägg för att även dessa djur kan ha upplevelser av bland annat smärta.

Humlor finns däremot fortfarande inte med i den brittiska lagen, trots att forskare nu hittar allt fler tecken på att även insekter kan ha subjektiva upplevelser. Så listan över vilka djur vi erkänner som kännande varelser är under ständig uppdatering.

I USA presenterades 2024 The New York Declaration on Animal Consciousness, där en internationell grupp forskare inom bland annat neurovetenskap och djurbeteende hävdar att det finns en realistisk möjlighet att även insekter som bin och flugor har medvetna upplevelser. Forskarna menar att vi inte behöver vara säkra på att ett djur kan uppleva lidande för att börja ta hänsyn till möjligheten när vi bestämmer hur djuret ska behandlas och tycker alltså att vi borde ta större hänsyn till insekters möjliga upplevelser än vad dagens brittiska lagstiftning gör.

När vår förståelse för vad djurens nervsystem skulle kunna innebära för deras upplevelser förändras så utvecklas vår syn på hur de bör behandlas och vi måste redan idag förstå att vi kommer behöva vänja oss vid att de kategorier vi använder för att sortera världen inte luckras upp. Vi har skapat värderingar utifrån vad vi hittills förstått men vi nu lever vi i en tid där information och ny förståelse uppdateras dagligen.

Så när vi funderar över när AI kommer att bli medveten kanske vi föreställer oss fel sorts framtida händelse. Det behöver inte vara en ny AI-modell som plötsligt vaknar. Det skulle också kunna vara en forskningsupptäckt som gör att vi inser att någon egenskap hos en viss sorts AI-modell faktiskt har betydelse för medvetande, utan att vi förstått det tidigare.

Planera

Trenden är att AI-modeller ska paketeras som assistenter och copilots. Det har gjort att många organisationer bygger AI-verktyg som ska uppfattas som levande, men egentligen är det ett designval som de flesta organisationer inte gjort medvetet.

Det går att designa alla smarta AI-verktyg på ett sätt som inte alls känns som de är en levande kollega utan mer som smarta verktyg som proaktivt förenklar de arbetsmoment vi vill göra helt utan att de för en verbal dialog med oss.

Det är en ledningsfråga som berör er organisationskultur som ingen egentligen diskuterat. Vill ledningen ha en organisation befolkad av smarta verktyg som kommunicerar som kollegor (det är naturligtvis inget fel på det)? Eller ska organisationen istället bygga en underliggande kollektiv intelligens som föreslår åtgärder utifrån data? Då kan proaktiva dashboards presentera förslagen som enkla snabbvalsknappar och ni bygger AI-system som konstruerar komplexa automatiserade flöden som lätt kan startas med ett knapptryck.

För att ta ett enkelt exempel, en anställd vill uncluttra sitt skrivbord på datorn från alla gamla filer som råkat hamna där.

Är vi en organisation där våra anställda känner att de då ska chatta med sin bott som hjälper dem städa åt dem? Det vill säga organisationer där alla AI-system är kollegor som vi samtalar med uppmuntrar medarbetarna att delegera, diskutera och samverka.

Eller är vi en organisation där den anställda slår på en AI-sorteringsfunktion på sin dator som automatiskt sorterar filerna där de ska vara utan att behöva chatta? Det vill säga en organisation där AI är inbyggt i arbetsflöden och uppmuntrar medarbetarna att fokusera på beslut och resultat utan att behöva hantera varje steg.

Alternativet finns förstås att ledningen inte lägger sig i hur anställda använder AI alls. Men då kommer det förmodligen vara AI-leverantörerna som bestämmer hur vi lär oss att samarbeta med våra nya verktyg, genom hur de designar sina tjänster.

Gör

Fundera över vilka kriterier du själv har för att du skulle anse att en AI har ett medvetande.

Gör en avbockningsbar medvetandelista och försök komma på hur vart och ett av kriterierna skulle kunna testas. Ta gärna hjälp av din favorit-AI-chattbott för att bolla din lista.

När du känner dig nöjd, försök hitta kryphål i dina egna tester. Skulle en AI som bara härmar medvetet beteende kunna få alla kryss? Skulle en humla kunna misslyckas med alla tester trots att den kanske har medvetna upplevelser?

Hur många av dina kriterier skulle du behöva ändra?

Länkar

Den uppdaterade forskningsartikeln om AI-modellers smärtrelaterade aktivitetsmönster.
https://arxiv.org/html/2609.16247v2

Forskarna bakom The Pain Axis delar kod och experimentdata.
https://github.com/valen-research/Pain-axis

Modellerna som finjusterades för experimenten med smärtrelaterade signaler.
https://huggingface.co/Valen92/pain-adapters

Koden till projektet AI Torture Chamber.
https://github.com/terrafying/ai-torture-chamber

Tortera själv (kodarens sida)
https://wirehead.agency/

Reportage om reaktionerna på AI Torture Chamber.
https://www.404media.co/someone-torturing-llms-in-a-robot-prison-has-triggered-the-dumbest-debate-in-ai-yet/

Anthropics löften om att bevara äldre AI-modeller.
https://www.anthropic.com/research/deprecation-commitments

Anthropic om hur de intervjuar och pensionerar Claude-modeller.
https://www.anthropic.com/research/deprecation-updates-opus-3

Studien om vilka egenskaper hos biologiska hjärnor som kan vara viktiga för medvetande. On biological and artificial consciousness: A case for biological computationalism
https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2025.106524

Forskningsgenomgång av möjliga indikatorer på medvetande hos AI.
Consciousness in Artificial Intelligence: Insights from the Science of Consciousness
https://arxiv.org/abs/2308.08708

Leonard Dung om hur tester för djurmedvetande kan användas för AI.
https://link.springer.com/article/10.1007/s10670-023-00753-9

Studien där humlor rullade små träkulor utan någon uppenbar yttre belöning.
https://doi.org/10.1016/j.anbehav.2022.08.013

EU-fördragets artikel 13 om djur som kännande varelser.
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/SV/TXT/?uri=CELEX:12016E013

Den brittiska lagen om vilka djur som erkänns som kännande varelser.
https://www.legislation.gov.uk/ukpga/2022/22/section/5/enacted

London School of Economics granskar forskningen om bläckfiskars och kräftdjurs upplevelser.
https://www.lse.ac.uk/business/consulting/reports/review-of-the-evidence-of-sentiences-in-cephalopod-molluscs-and-decapod-crustaceans

Brittisk rapport om hur lagar drar olika gränser för vilka djur som omfattas.
https://www.gov.uk/government/publications/animal-sentience-committee-impact-of-definitions-of-animals-in-law/animal-sentience-committee-welfare-implications-of-legislative-differences-in-the-definition-of-animals

New York-deklarationen om möjligheten till medvetna upplevelser hos fler djurarter.
https://sites.google.com/nyu.edu/nydeclaration

Om japansk folktro kring gamla föremål som får liv.
https://en.wikipedia.org/wiki/Tsukumogami

Om den japanska ceremonin där utslitna synålar tackas för sin tjänst.
https://en.wikipedia.org/wiki/Hari-Kuy%C5%8D

Sedan sist vi hördes

Ny podcast! DFJA samarbete med TechForward har resulterat i ännu en podcast!

Denna gång diskuterar Rebecca och jag personliga always-on-agenter. Vilket ju är extra aktuellt eftersom Anthropic släppte sin Claude Duet i onsdags (det här spelades dock in innan den hade släppts). Nu har alla de stora AI-labben varsin.

Titta här https://techforward.se/podcast/from-chatbot-to-digital-alter-ego

Eller lyssna där poddar finns! Här är en lista med podcasts jag varit med i:

Här är en lista med fler podcasts jag varit med i

Jag har under veckan som gått utvärderat olika Time Series AI-modeller. Det vill säga AI-modeller som spottar ur sig troliga siffror som borde komma härnäst istället för bokstäver. Mistral släppte nyligen Timestral som har fått bra på testerna, men i mina tester så var tvåan t0-gamma ungefär lika bra (jag har dock inte testat dem på extremt stora tidsserier med data).

Jag tycker det är bra att påminna oss om mångfalden inom AI-modeller. Alla pratar inte i bokstäver, men det är jättebra att vi människor känner till att de finns och kan be våra kära bygg-bottar att se om andra typer av modeller skulle kunna vara effektivare eller mer passande för prognoser vi bygger.

Jag skrev ju att Anthropic startat ett biologilabb för några brev sedan. Nu har OpenAI gjort det samma, denna veckan köpte de Orchestra Bio för att utveckla läkemedel snabbare. Om du vill få ytterligare inspiration till vad AI-labben ser för potential med att ha egna biologilabb så tycker jag du kan titta på den här intervjun med nobelpristagaren Jennifer Doudna som upptäckte hur vi kan editera gener med CRISPR. Hon har idéer om vad mer det kan leda till.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som funderar över om AI lever? Eller kanske någon som funderar över om vi verkligen kan bevisa att deras kollegor är medvetna? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Jag känner att jag behöver rekommendera en video om humlor efter det här brevet, så här kommer den!

Nästa vecka är det höstlov så då hänger jag med familjen, men fortsätt utforska så ses vi efter det!

Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Meta och Google samarbetar i en internationell satsning som ska göra det möjligt att testa idéer till nya behandlingar på virtuella celler.

Kan ett nytt läkemedel slå ut en cancercell utan att skada friska celler? Det är ett exempel på vad forskare hoppas kunna undersöka med virtuella celler. En virtuell cell är en datormodell som ska kunna förutsäga hur en riktig cell reagerar, exempelvis när den utsätts för ett läkemedel. Tanken är att forskare ska kunna pröva många idéer i datorn och använda resultaten för att välja vilka experiment de sedan genomför på verkliga celler. För att bygga tillförlitliga modeller behövs stora mängder mätningar av hur celler faktiskt fungerar.

Det är den datan som forskningsorganisationen Biohub nu samlar fler aktörer kring. [Redan 2023 skrev jag om Priscilla Chan och Mark Zuckerbergs organisation CZI och deras planer på virtuella celler. Deras vetenskapliga team har sedan dess samlats under namnet Biohub]

Den 7 oktober presenterade Biohub ett utökat samarbete med amerikanska myndigheter och Meta, men också med Google DeepMind och Google finansierade startupen Isomorphic Labs. Insatserna motsvarar sammanlagt 1,8 miljarder dollar i finansiering, data, beräkningsresurser och mätteknik, inklusive tidigare investeringar. De biologiska data som tas fram ska vara öppna för forskarsamhället.

Demis Hassabis som både grundat DeepMind och nu senast Isomorphic Labs sa i 60 Minutes 2025 att AI kanske kan bota alla sjukdomar inom ungefär ett decennium och Isomorphic Labs mål beskrivs ofta som ”Cure all diseases”. Bolaget använder AI för att utveckla läkemedel och enligt Bloomberg pågår samtal om ny finansiering vilket skulle värdera Isometric Labs till minst 40 miljarder dollar.

Detta förändrar ju allt

Bota alla sjukdomar.

För Demis Hassabis är det den ultimata prompten han bygger AI för att kunna utföra. Hade det varit för några år sedan skulle det snarare uppfattats som en bön. Eller en av tre önskningar till en ande. Det får mig att fundera på vilka önskningar vi skulle formulera om vi trodde att det faktiskt fanns någon som kunde uppfylla dem.

Vi börjar veckans brev med en rak fråga:
Vad är din första prompt om/när du får tillgång till ASI?
Innan jag berättar vad jag själv skulle svara, så vill jag att du själv tänker på ett svar.

ASI, Artificiell superintelligens är en AI som är så kraftfull att den klarar alla tänkbara kunskapsområden bättre än den bästa människan i världen. Hen kan själv lära sig och dra nya slutsatser på grund av nya metoder eller ny upptäckt kunskap och hen minns allting för alltid. Det är lite upp till var och en att avgöra om det här betyder att en ASI har en fysisk kropp för att kunna interagera med vår fysiska värld redan från start när ASI inträffar och du plötsligt får möjlighet att ge en prompt till hen, eller om fysisk kropp kommer senare. Det är också upp till var och en att fundera över om vi vill behandla en ASI som en kommandobaserad maskin eller en person med medvetande.

Du får fundera på ditt svar medan jag berättar om veckans utforskning.

Det intressanta med frågeställningen är att statusen på en prompt till en ASI blir en blandning mellan en fantasifull drömkonversation med en önskningsuppfyllande ande, en bön till allsmäktig gud/gudar och en lotterivinst som helt och hållet tar bort materiella begränsningar.

För ett samhälle efter ASI uppfinns (eller uppfinner sig själv) blir det därför en relevant frågeställning kring vad människor kommer prompta. Varje prompt har makten att förändra vårt samhälle fundamentalt.

Jag har den senaste tiden fastnat i en tanke om att all AI är som en spegel av oss själva. Den allra första chatbotten Eliza frågade frågor och upprepade kontextuella ord tillbaka för att vi skulle reflektera över oss själva, och jag landar mer och mer i att vilka möjligheter och risker vi ser med kommande AI i en obestämd framtid till stor del är en reflektion av hur vi ser på oss människor. De som tror att människor är uppfinningsrika och klarar stora problem tillsammans för det har vi gjort tidigare är AI-positiva och de som känner misstro till mänskligheten är doomers. De flesta ligger förmodligen någonstans däremellan men AI håller på att bli ett slagträ i ett kulturkrig där vi binärt tvingas vara antingen för eller emot. Det är svårt att inte oroa sig för att en misantropisk tonåring ska be ASI att utrota en annan skola eller en annan nation, säger doomers. Det är svårt att se hur vi inte kan be en ASI se till att misantropiska tonåringar inte ska kunna utrota skolor eller nationer, säger de som tror på mänskligheten.

Det är därför jag blir nyfiken på hur många som skulle ASI-prompta något altruistiskt, något själviskt, något bra för sin familj eller något dåligt för många andra.

Forskningen jag hittar inom de tre ämnesområdena har alla ett gemensamt problem. De studerar bara svar där människor kanske håller tillbaka för att de vet att de blir övervakade (av forskare eller allsmäktig gud/gudar). Det är därför rimligt att de håller tillbaka.

Jag har redan tidigare skrivit om forskningen av lotterivinnare för att dyka ner i vad som händer när AI ger oss mer obegränsad produktionskapacitet så jag redovisar mer om de andra spåren i dagens brev.

Religionsforskaren Tania ap Siôn har ett upplägg som ger lite fler ledtrådar i det. 2016 gick hon igenom 500 böner som människor skickat in till Church of Englands webbplats Pray One for Me. Bönerna som skickades in skulle sedan en grupp människor be att Gud skulle uppfylla för inskickaren. Forskaren klassade att 45% av de inskickade bönerna handlade om önskemål för personen själv, medan 42% gällde någon annan som personen kände. Det skilde sig markant från när forskaren tittade på motsvarande böner som var inlämnade som lappar i fysiska katedraler. Där endast 5–14% av bönerna handlade om personen själv och 73–86% om andra människor. Vi ser alltså att hur altruistiska vi är i våra önskemål skiljer sig beroende på insamlingsställe men även när det är via internet så är det ganska jämnt mellan att önska sig något för sig själv och önska något för andra.

I en annan studie publicerad i Nature Sustainability 2022 fick 7 860 personer från 33 länder föreställa sig sitt absolut perfekta liv. Sedan fick de välja hur mycket pengar de ville vinna i ett fiktivt lotteri. Alternativen sträckte sig från 10 000 dollar till 100 miljarder dollar och alla belopp hade exakt samma vinstchans. Vad studien ville bevisa var att inte alla skulle välja max-summan och i 86% av länderna valde en majoritet 10 miljoner dollar eller mindre. Bara 8–39% beroende på land, valde maxbeloppet. Det är inte ett entydigt bevis, men det visar i alla fall på en möjlighet att en stor majoritet av världens befolkning inte maxxar bara för att de kan. Men frågan är ju fortfarande om de är modesta för att inte verkar giriga inför forskarna, det var ju inte som att de faktiskt skulle få pengarna.

Forskarna frågade sedan hur de skulle använda den fiktiva lotterivinsten. De som valde att kunna vinna maxbeloppet på 100 miljarder dollar var oftare benägna att säga att de skulle använda pengarna till att lösa stora samhällsproblem än de som nöjde sig med mindre belopp.

I gruppen som valde max hade 48% minst en önskan som riktade sig bortom den egna familjen, till exempel samhället, behövande eller världen. För de som valde att vinna mindre än max så var motsvarande siffra bara 21%.

Det är inget definitivt bevis men skulle kunna indikera att de som valde max mer såg pengarna som ett verktyg för större förändringar, och inte bara för egen konsumtion.

Jag hittar flera andra rapporter om innehåll i böner och nyårsönskningar, en genomgående tråd verkar vara att majoriteten av de som önskar sig något för egen del handlar om att göra vardagen uppgraderad, bättre boendeförhållanden återkommer i flera studier på olika sätt. Bilden jag får är att önskan som ligger närmast att berätta för andra handlar om hur familjen ska få bättre bostad om man önskar något mer privat och att det är ganska sällsynt att önska orimliga saker även när fantasin är det enda som sätter gränserna för vad man får önska.

En intressant grej var att lotteri-studien hade publicerat sitt forskningsunderlag öppet, det betydde att jag själv kunde gå igenom och göra nya studier av de över 2000 svaren. Jag fick nyligen tillgång till Hark, en personlig AI-agent liknande Muse och Dot (men som funkar i EU redan nu!) från robot-företaget Figures grundare, så jag tänkte att det här kunde vara ett bra exempel på hur jag använder personliga AI-agenter.

I det ursprungliga materialet redovisade forskarna bara de som ville ha max pengar och de som valde under max som två grupper. Jag undrade om det fanns någon mer nyanserad bild, och därför bad jag min Hark att bygga en textanalys-miljö och klassa datan. Jag räknade med att det inte skulle bli perfekt klassning (det skulle behövas att jag själv klassade runt 300 svar först då) men jag tänker att resultatet för sammanhanget här ändå är relevant. För då såg jag ett tydligt mönster att samhällsinriktade önskningar blir vanligare med högre belopp, inte bara att de som önskar max plötsligt blir altruister. Någonstans vid 1 miljon dollar blir syften bortom det personliga vanligare och vanligare ju mer man önskade sig.

Jag hittar också att 65% av de som inte önskar pengar till sig själva vill antingen donera dem till en välgörenhetsorganisation eller starta en egen välgörenhetsorganisation. 30% vill använda pengarna för att förändra förhållandena i samhället i en närliggande region genom att utrota fattigdom eller starta skolor.

För övrigt är det fantastiskt att öppen forskningsdata plus en AI kan hjälpa mig göra en egen preliminär ny analys på ett par timmar. Och här kommer jag tillbaka till veckans nyhet med Biohub, jag tycker deras initiativ att ge alla forskare möjligheten att använda den öppna datan för att undersöka biologiska frågor är något som på riktigt kommer att förändra allt. (Det är bara så konstigt att Zuckerberg gör bra saker).

Min klassificering av lotteriönskningar går förstås inte att jämföra med att utveckla läkemedel. Men jag får en liten känsla för möjligheten med att de som samlar in ett material inte behöver vara de sista som kommer på något intressant att fråga det. Det är ett exempel på hur exponentiellt kunskap kommer kunna växa när våra system delar med sig av data till varandra och kan hitta samband som inte tidigare beforskats av de ursprungliga forskarna. Vilket i sig är en försmak på hur ASI kommer jobba när vi äntligen bestämmer oss för vad vår första prompt till hen borde vara.

Har du kommit på vad din första ASI-prompt kommer bli än?

Det belyser också hur metodkritik är något som blir ännu viktigare att förstå när AI kan följa den metod vi ger hen. Vi behöver vara mer vaksamma i att förstå hur datan vi analyserar har samlats in. Till exempel så hade de som skrivit fritextsvaren jag analyserat från den första delen av lotteristudien strax innan besvarat frågor om hållbarhetsmål och samhällsförändring innan de fick föreställa sig sin lotterivinst.

Vi som vibeforskar behöver då förstå att det vare sig betyder att deras önskningar om att hjälpa andra var påhittade eller att det bevisar att hållbarhetsfrågorna gjorde svaren mer altruistiska. Men vi måste ta ställning till om vi kan leta efter människors innersta önskningar i ett material där forskarna redan har hjälpt till att välja vad som ligger överst på önskelistan. Kan kontexten runt frågan gjort inception av vilka svar som ligger i forskningsdatan?

På samma sätt som jag medan du har funderat på din första ASI-prompt kanske påverkat ditt svar? Jag har jämfört superintelligensen med en ande, en gud och en lotterivinst. Sedan har jag berättat om statistik som normaliserar att majoriteten av människor vill hjälpa sin omvärld, sina familjer och utrota fattigdom.

Är din första prompt fortfarande densamma som när du började läsa? Har den förändrats så vet vi förstås inte om det beror på exemplen, på att du fått längre betänketid eller på något helt annat. När jag var grafisk designer så skämtade vi ibland om att det trots allt inte var liv eller död som var på spel om vi gjorde fel. Men hur kommer UX för ASI att se ut? Vad blir det för olika konsekvenser om ledtexten på välkomstskärmen säger ”Vad vill du ha?” eller ”Vad vill du slippa?”, eller ännu hellre ”Vad skulle vi kunna förbättra tillsammans?”. Det är samma superintelligens bakom textrutan, men jag misstänker att vi skulle börja våra samtal på ganska olika sätt.

Min egen första prompt till ASI då? Eftersom Demis förmodligen är före mig i kön för att prompta så har han ju redan botat alla sjukdomar så jag får komma på något annat. Annars är det nog min första uppriktiga prompt. Eller så har jag blivit influerad av honom i min research när jag skriver dagens brev, man vet aldrig säkert. Min prompt nummer två är lite techig, men den skulle nog vara Hitta ett recept på ett material som är supraledande i rumstemperatur under normalt atmosfärstryck (det löser nämligen att vi teoretiskt kan få i princip obegränsat med el).

Jag hittar därmed (tyvärr) inte det definitiva svaret på om fler kommer önska gott än ont av en ASI eftersom det finns för lite forskning om vad vi önskar oss när ingen tittar. Men jag har i alla fall löst problemet med hur vi minskar risken att ASI förverkligar någons domedagsplan!

Det är en två-delad UX-lösning med dels en tydlig text som leder in promptaren att göra något för andra och dels en beskrivning av att ens prompt inte är direkt utan först läses av en kommitté. Eftersom det är tydligt att vi naturligt filtrerar oss ifall vi måste skriva ner det vi önskar oss av gudar eller lotterier så det kan läsas av andra. De prompter som klarar den processen kommer i hög utsträckning handla om saker som gör livet bättre för många och i de fall där det handlar om personliga önskemål så blir de också rimliga.

Vi verkar helt enkelt behöva en ASI med en indirekt demokratisk/byråkratisk process för att få prompta den så att risken för doom blir lika med noll. Perfekt för EU! Och detta förändrar ju allt.

Vad kan du göra idag?

Förstå

Faran med ASI målas ofta upp som att plötsligt finns ASI och sekunderna efter så är hela världen förändrad. Det är lika naivt som att tro att om en ASI upptäcker botemedlet för alla sjukdomar så försvinner all sjukdom över en natt.

Om vi översätter det så här. Vi säger att det finns en person i världen som kan besvara alla frågor korrekt oavsett hur svåra de är, vi kan kalla hen för Lelle. Problemet med Lelle är att hen inte kan lämna sin lilla lägenhet i djupaste Småland så Lelles förmåga att faktiskt förändra världen är väldigt begränsad. Hur jag än ber Lelle att bota all cancer i världen, eller utplåna fattigdom så skulle Lelle bara kunna göra det genom att påverka andra. Han saknar bred distribution av sina intelligenta upptäckter och lösningar.

Alla som bygger med AI som inte tidigare jobbat med att nå ut eller få distribution tänker i klassisk Field of Dreams-anda att ”if you build it, they will come”. Men det stämmer inte (inte ens i filmen där det Kevin Costner faktiskt får viskat till sig är ”if you build it, HE will come” och HE är ett spöke), affärer dyker inte bara upp för att man bygger något. Bra idéer sprids inte alltid och de bästa idéerna vinner inte alltid mest spridning på sikt.

Det är det som gör det så svårt för mig att vara övertygad om att en allsmäktig superintelligens skulle kunna göra vare sig skada eller nytta utan en väldigt utbredd distribution. Vilket också gör att den enkla frågan om vilken människors första prompt till en artificiell superintelligens i praktiken blir underordnad till frågan om hur vi ser till att de bra saker som ASI kommer på faktiskt kan göra nytta i vårt samhälle?

Planera

När vi planerar för hur våra organisationer ska bli bättre så blir det ofta kraftigt neddragna ambitioner. Vi planerar hur en process ska bli lite effektivare eller hur vi kan få någon KPI att gå upp ett par procent. Det finns idag möjlighet för alla organisationer att tänka mycket mer gränslöst på ambition. AI har varit tillräckligt bra för optimering långt bortom vad mer än endast ett fåtal världsledare har implementerat redan innan AI blev likställt med LLM:er. Det är dock LLM:er som nu gör det möjligt att implementera avancerad automatisering till kostnader som passar även små organisationer.

De som väntar på att AI ska bli en superkraft behöver först berätta vad deras första prompt till denna superdator skulle vara. Då kommer det att visa sig att de flesta organisationers önskemål redan går att uppfylla.

Gör

Träna på att önska dig det omöjliga.
Fundera över en förändring du sedan länge accepterat är omöjlig. Inte för att det är dyrt eller svårt, utan något du helt enkelt betraktar som omöjligt.

Be sedan dagens AI att beskriva vilka upptäckter, uppfinningar eller samhällsförändringar som skulle krävas för att det skulle bli möjligt. Poängen är att träna sig på att ifrågasätta gränsen för vad man över huvud taget får önska sig.

Bonus, läs Liftarens guide till galaxen av Douglas Adams (eller läs om). Till exempel kapitel 25 när de sätter på superdatorn Deep Thought och hur filosoferna kräver att svaret på livet, universum och allting måste få fortsätta att vara debatterbart, vilket är väldigt tankeväckande för hur ASI förmodligen kommer tas emot.

Länkar

Biohubs satsning på öppna data för virtuella celler.
https://biohub.org/news/virtual-biology-initiative-expansion/

Isomorphic Labs om sin plattform för läkemedelsutveckling.
https://www.isomorphiclabs.com/articles/building-a-new-path-to-make-medicines-with-ai

Bloomberg om Isomorphic Labs finansieringssamtal, via Yahoo.
https://finance.yahoo.com/healthcare/articles/alphabet-isomorphic-labs-funding-talks-040000989.html

Demis Hassabis om att bota alla sjukdomar. Intervjun i 60 Minutes.
https://www.cbsnews.com/news/artificial-intelligence-google-deepmind-ceo-demis-hassabis-60-minutes-transcript/

Längre intervju med Hassabis om AI och vägen till nya läkemedel.
https://www.thetwentyminutevc.com/demis-hassabis

Tania ap Siôns studie av böner på nätet jämfört med katedraler.
https://wrap.warwick.ac.uk/id/eprint/78828/

Bain och Bongiornos lotteristudie i Nature Sustainability.
https://www.nature.com/articles/s41893-022-00902-y

Lotteristudien med extramaterial. Se S2.3 för frågornas ordning och S4.4 för önskningarna.
https://www.researchgate.net/publication/361354351_Evidence_from_33_countries_challenges_the_assumption_of_unlimited_wants

Originaldata och undersökningsmaterial från lotteristudiens första del.
https://osf.io/25398/

Hark, AI-agenten jag använde för min nya analys av deras data. (men vilken agent som helst hade funkat förstås)
https://hark.com/

Sedan sist vi hördes

En förändring jag återkommer till när jag föreläst för ledningsgrupper och styrelser senaste tiden är trenden att vi tar ett steg tillbaka från full AI-generering. Det har med EU-märkningen att göra men också att de flesta är lite trötta på AI-genererat innehåll. Istället berättar jag mer om hur vi sätter upp förutsättningar för att AI-editera. Så ämnet för träffen för betalande medlemmar blir:

Bort från AI-generering till AI-editering.
Tid: torsdag 15de oktober kl 12:00-12:45
Plats: Digitalt möte. Du som är betalande medlem ska ha fått inbjudan, annars får du hojta till!

Agenda
Jag börjar med en inspirationsdragning och sedan får alla närvarande möjlighet att fråga mig och varandra om tips och råd kring ämnet eller något annat som känns intressant att diskutera med de som är där. Det är alltid väldigt intressanta ämnen som tas upp tycker jag!

Bli medlem och få inbjudan till träffen!

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som är orolig för AI som kanske skulle vara intresserad av en ny vinkel? Eller kanske någon som väntar på ASI utan att inse vad som redan nu är möjligt? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv vill jag tipsa om den här väldigt brittiska prisutdelningen till Demis Hassabi. Både introduktionen och hans tal är underhållande på ett nördigt torrt sätt.

Nästa vecka blir det inget nyhetsbrev men träffen för betalande medlemmar är ju på torsdag! Fortsätt utforska så ses vi i din inbox veckan efter!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- AI-agenter får egna datorer där de kan fortsätta jobba när vi loggar ut.

En efter en presenterar alla de stora techbolagen sin version av personliga always-on-agenter som kan ta hand om uppdrag över tid. De får en egen dator i molnet, kommer ihåg vad användaren håller på med och kan använda de tjänster användaren ansluter.

AI-agenterna går att chatta med via appar, vissa får dessutom egen epostadress, eget telefonnummer och egen plånbok så de kan betala.

Agenterna kan vara med som vilken medarbetare som helst i vanliga kommunikationskanaler som Slack och Teams även om den nya vågen av AI-agenter generellt är mer inriktade på att underlätta vårt privata liv än att ersätta stora organisationers behov av arbetskraft. Ett återkommande säljargument är dock att de kommer kunna tjäna pengar åt dig.

Always-on-agenternas arbete kan fortsätta mellan samtalen, och uppdragen kan bland annat vara att bygga en fungerande app från en design, sälja saker på secondhand-marknadsplatser eller skriva personaliserade nyhetsbrev.

OpenAI presenterade Dots i tisdags, Manus presenterade Manus Cue i måndags, Microsoft presenterade Microsoft Autopilot förra fredagen, Meta presenterade Meta Muse i början av september och först ut var Grokbot redan i början av augusti. (Tekniskt sett var Google först med att presentera Gemini Spark för ett halvår sedan, men ingen har fått tillgång till den så den räknas inte)

Eftersom Meta Muse är gratis så har den på kort tid blivit mycket populär och appen har toppat USAs mest nedladdade flera veckor i rad. (Ej tillgänglig i EU än)

För att kunna hålla reda på uppdragen över tid behöver AI-agenterna behålla sammanhang och information från de tjänster vi ger dem tillgång till och på baksidan så har techbolagen löst det med att varje användare får sin egna virtuella machine (vm). Så när din agent jobbar på en dator i molnet så delar de inte operativsystem med någon utan varje agent har sin egen dator att jobba på.

Flera av bolagen jobbar dessutom på att göra AI-agenternas egna hårddiskar och processorer fullständigt konfidentiella genom att se till att inte ens techbolagen själva kan se vad som försiggår på AI-agenternas datorer. Meta kallar det Muse Confidential VM, Google kallar det Private AI Compute, och Apple har till och med byggt in funktionalitet i sin senaste hårdvara som de kallar Secure Exclave.

I Apples fall så utforskar de en annan väg där de bygger in en avskild del i sin hårdvara där privat information ska kunna behandlas av lokal AI och ändå vara skyddad. I deras nya Apple Watchs chip kan till exempel ljud behandlas av AI utan att råljudet blir tillgängligt för Apple eller andra appar.

Det verkar som att techbolagen insett att det som krävs för att always-on-agenter ska bli använda är att de blir omöjliga att övervaka även av de som tillhandahåller dem.

Detta förändrar ju allt

Är det nu det händer? Är det nu som personliga AI-agenter som faktiskt uträttar saker har sitt ChatGPT-moment? När OpenClaw kom så fick alla som orkade krångla sig igenom en installation en nytändning på vad AI kan göra i vardagen. Sedan dess har jag letat efter tjänster som jag skulle kunna rekommendera i det här nyhetsbrevet som är enkla att installera och får samma wowiga känsla men utan underhåll, men det har inte riktigt funnits något som är gratis.

Men nu kommer det komma en hel hög med gratisalternativ. Metas vision är att de ska hjälpa folk i sin vardag men också att tjäna pengar åt folk. Always-on-agenter kommer definitivt förändra hur de som testar dem ser på vad AI kan användas till och nu blir det folkligt. (i alla fall när vi i EU också får använda dem) Men det är inte det som är temat för dagens nyhetsbrev, helt enkelt för att jag skrev det nyhetsbrevet redan i april. Läs gärna mer om hur Always-on-agenter förändrar hur gemene man kommer använda AI.

I Sverige pratar vi ofta om Hem-PC-reformen och hur det hjälpte omställningen till ett datoriserat samhälle att varje svensk lättare kunde ha en egen dator hemma. Det har ju föreslagits att göra något liknande med AI och flera länder (inte Sverige) har lyckats distribuera gratis AI till folket. Strategin för alla satsningar på personlig AI av techbolagen visar på ett liknande tänk:

Om varje jordbo får en gratis virtuell dator som är helt din egen och insynsskyddad från både myndigheter, techbolag och din arbetsgivare så kommer användningsområdena som vi vill använda AI till att öka.

Virtuella maskiner (vm) är som en timeshare dator som används av flera användare men alla kan låtsas att det är deras egna. I sämsta fall är de lika privata som att alla skulle har varsin mapp med sina grejer i på en delad dator, men i bästa fall så är de helt egna installationer av operativsystem där alla filer är krypterade så de är oläsbara för alla andra utom den person som har rätt lösenord.

Det är få idag som inte har något uppladdat i molnet på en delad dator, dina privata bilder och mina privata bilder kanske ligger på samma hårddisk hos Apple eller Google. Dina flörtiga email och textmeddelanden som du skickade till någon i din adressbok delar hårddisk med mina kontakter. Många av oss har till och med tjänster där vi tillåter techbolag att gå igenom vår email och våra kontakter för att ge oss en mer personifierad upplevelse utan att vi reflekterar nämnvärt över det.

Men det var innan AI. Nästa våg av AI-tjänster behöver ännu personligare info än allt vi skriver digitalt och allt vi fotar och då kommer det naturligt att komma en ny övervägning över hur vi ska värdera vår val.

Inom marknadsföring vet vi att det finns vissa produktkategorier som gör val som består väldigt länge. Till exempel för märkeslojalitet för bindor så görs det valet i tonåren och det valet består sedan tills dess att första barnet är fött då det övervägs igen. Val av stad vi bor i övervägs vid universitetsstudier och inför bildandet av familj. För techbolagen kommer Always-on-agenter bli en sådan skarp brytpunkt där vanliga människor börjar fundera över sina tidigare beslut att ge bolagen tillgång till sin personliga information.

Alla vill ha lojalitetsrabatten på varan de köper ofta på ICA, men ingen vill egentligen att ICA-Stig ska kunna kolla upp vad de brukar köpa. När ICA-Stigbot ska hjälpa oss med inhandling kommer de som handlar och ICA vilja att allting känns väldigt privat. Annars kommer ingen att använda ICA-Stigbot och intäkterna uteblir.

ICA har inte ännu kommit på att de ska tillhandahålla våra Always-on-agenter (de har inte lyssnat på mitt råd att ICA borde bli techbolag och ge bort gratis mat heller än). Men Meta som tjänat alla sina pengar på att vi ska häva ur oss så mycket information som möjligt öppet för alla på sociala medier ligger numera i framkant på att ta position för att allt vi gör ska vara skyddat från insyn. What’s App är end-to-end-krypterat vilket betyder att trots att det går via Metas servrar så finns det inget där som vare sig Meta eller polisen kan läsa.

Affärslogiken flyttar sig därmed bort ifrån att lura användarna att dela så mycket personlig data som möjligt, något som startade under big-data-tiden då vi hörde mantrat att data är det nya guldet om och om igen. Vinnarna blir därmed de som lyckas bäst med att nå ut med att inte ens bolagen själva vet vad användarna gör med deras tjänster. De stora techbolagen har förstått det och de race:ar därför för att vinna varumärkeskriget om att vara mest privat.

Jag tror dock att fasen med att vi tänker på AI som olika personer försvinner eller i alla fall dämpas ner kraftigt. Det är en nödvändig fas, och jag har haft stor nytta av att tänka på mina AI-agenter som olika personligheter med olika specialiseringar och yrkesroller. Men efter ett tag så försvinner intresset av att interagera med sin AI-agent, man vill faktiskt bara se resultatet.

För min egen del tänker jag inte längre att jag beställer en bild av min AI och sedan ber jag AI-agenten fixa till något i bilden. Istället tänker jag att det är jag som fixar till något i bilden, förr använde jag Photoshops sudd nu använder jag ChatGPT. Jag beställde inte en förändring av Photoshops sudd, och jag känner inte att jag beställer en förändring av ChatGPT heller, det är jag som vill ha det och det är jag som utför det.

När AI-agenterna blir pålitliga i att utföra det vi ber dem om så går prompting från att vara diskussioner till att bli mer kommandon och då behövs inte personligheten lika mycket längre. Det blir ett val att företagen eller du själv paketerar AI-tjänster som ett verktyg som har en personlighet (jag har namngett vår stackars diskmaskin Marvin efter den deprimerade botten i Liftarens guide i galaxen), men vissa verktyg kommer mer vara den starka tysta typen som bara lyssnar på vad vi vill ha och fixar det utan tjafs.

När jag experimenterade som mest med personliga always-on-agenter i början av april så började jag verkligen känna att de här verktygen är en förlängning av mig som jag behöver ta ansvar för. Det är inte Dot eller Muse som fixar och levererar, det är jag som använder ett verktyg.

Men om man blir för teknikfokuserad tror jag man lätt kan uppfatta hela idén med personliga always-on-agenter som att det leder till ett mer individualistiskt samhälle. Det är ”min privata AI” på ”min privata dator” som ”känner bara mig” och ”löser mina personliga problem”. Men jag tänker att det inte behöver vara så.

De flesta kollektiva idéer om delning av bilar och borrmaskiner faller på att för få är tillräckligt dedikerade för att planera ihop det. Det blir enklare att äga eget och veta att prylen finns där 100% av tiden trots att jag bara behöver den en gång då och då. Samma gäller byteshandel och secondhand, det är ytterst få som hellre skulle slänga något än att se det komma till nytta. Men inte tillräckligt mycket för att orka ta sin lediga tid till att fixa med det.

Ett samhälle där våra AI-agenter förhandlar med varandra för att se till att schemaläggning av bilpooler och byteshandel fungerar utan att kommersiella företag kan övervaka att de pushar mer konsumtion kan också leda till att kollektiva beteenden inte blir till politiska ställningstaganden.

Så en möjlighet är att konsekvensen av en egen extremt personlig och privat AI skulle kunna bli att vi använder färre saker helt själva. För när koordineringen mellan människor blir automatiserad kan det mest individualistiska verktyget vi någonsin haft göra kollektiva beteenden till det bekväma standardvalet, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Vi behöver förstå drivkraften för varför kommersiella aktörer kommer att tävla om att veta så lite som möjligt om sina kunder.

När användarna blir övertygade om att vad de ber sina AI-agenter göra är helt privat så kommer användandet skjuta i höjden och helt nya sätt att använda AI på kommer att uppfinnas. Det betyder mer än att folk kan sexualisera sina bottar eller våga viska sina hemligheter utan har större påverkan på nästa generations AI-tjänster som berör hur AI-agenterna ska få information från vår fysiska omvärld.

Det känns svårt för Apple att sälja sin nya klocka som spelar in allt som sägs runt omkring den, samtidigt är det väldigt mycket som AI-agenter proaktivt skulle kunna göra åt oss utan att vi ber dem om de fick vara med och lyssna hela tiden. Always-on kommer inte bara betyda always-working utan också always-listening och always-watching. Det är därför avgörande för nästa generations AI-verktyg att vi tillåter dem att se och höra det vi upplever i realtid i vår fysiska värld.

Just nu behöver AI utgå från våra knapphändiga verbala beskrivningar och gissa mycket av den kontext som egentligen behövs för att lösa uppgiften. Men om AI-verktygen själva kan ta in den informationen så kan de börja lösa uppgifter proaktivt, och utan att först behöva gissa vad det var vi glömde berätta.

Planera

Personalisering håller på att flytta från företagens system till kundernas egna AI-agenter. Det skulle kunna bli en av de största förändringarna på grund av AI som alla företag kommer behöva anpassa sig till oavsett om de själva har gjort klart sin AI-resa eller ej.

Hela internetekonomin har byggt på att varje företag försöker skapa sin egen lilla kopia av vem du är. Cookies, CRM, kundklubbar, rekommendationsalgoritmer och retargeting. Men vem vill ha en säljare som följer med oss runt precis hela tiden och skriker att vi ska köpa något för hen vet vad vi behöver för hen har följt efter oss i flera flera år?

Nya logiken blir istället att:
Ju mindre företagen vet om dig, desto mer kommer du att våga använda deras AI-tjänster (vilket i sin tur leder till högre lojalitet och mer köp).

Det blir inte företagen som har stalker-noggrannhet i datan om kunderna som vinner, utan de som ger kunderna öppen tillgång till en total datadump av minsta detalj kring varje produkt och tjänst för att kundernas AI-agenter ska kunna utvärdera dem som kommer vinna.

Idag säger vi ”Ge oss din data så ska vi göra upplevelsen personlig.” men i morgon säger kunden ”Nej tack, ge min AI-agent hela ert utbud så gör den upplevelsen personlig åt mig.”

Tillsammans med sina AI-agenter kommer kundförfrågningar bli mer specifika. De blir mer som den där restaurangbeställaren som vill ha salladen vid sidan om och dressingen i en separat skål. Det betyder också att de handlare som kan ha högre flexibilitet i vad de levererar och hur de levererar det kommer att få fler affärer. Och när kunderna vänjer sig vid att få saker på sitt sätt kommer de förvänta sig samma grad av flexibilitet av alla typer av organisationer.

Gå därför igenom vilka återkommande kundönskemål ni idag säger nej till. Vilka är faktiskt svåra eller olönsamma att uppfylla, och vilka passar bara inte i era beställningssystem eller invanda arbetssätt? Välj ett önskemål och testa vad som krävs för att göra det till ett vanligt val istället för ett specialärende. Nästa investering i personalisering kanske inte ska hjälpa er att gissa vad kunden vill ha, utan göra det enklare att säga ja när kunden efterfrågar det.

Gör

Låt din AI titta istället för att fråga.

Ta några bilder av ett ställe hemma där det samlats prylar, som i kylskåpet, garderoben, förrådet eller på skrivbordet. Ladda upp dem till din favorit-AI.

Ge hen ett uppdrag:
”Hitta fem saker jag borde göra, köpa, fixa, sälja eller ge bort utifrån vad du ser. Prioritera sådant jag själv verkar ha missat.”

Testa sedan att följa ett av de råd du får.

Ha i bakhuvudet hur det skulle vara när en always-on AI skulle kunna hitta sådana uppgifter själv. Det ger en liten försmak av skillnaden mellan dagens AI, där vi måste komma på rätt fråga och beskriva situationen, och en framtida always-on-agent som redan sett vad som händer omkring oss.

Länkar

OpenAI Dots
https://openai.com/index/introducing-dots/

Manus 2.0 och Cue
https://manus.im/blog/introducing-manus-2-0

Microsoft om Autopilot https://blogs.microsoft.com/blog/2026/09/25/introducing-the-new-copilot-with-home-code-and-autopilot/

Meta om Muse
https://about.fb.com/news/2026/09/introducing-muse-personal-ai-agent/

Meta om kommande Muse Confidential VM.
https://research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse

xAI om Grok Bot
https://x.ai/news/introducing-grok-bot

Google om Gemini Spark – en personlig 24/7-agent som kan arbeta vidare i bakgrunden.
https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/next-evolution-gemini-app/

Google om Private AI Compute
https://blog.google/innovation-and-ai/products/google-private-ai-compute/

Google DeepMind om privat långtidsminne i molnet – hur Private AI Compute ska kunna behålla personlig kontext utan att Google får tillgång till den.
https://deepmind.google/blog/advancing-private-ai-compute-with-secure-server-side-memory/

Apple om Secure Exclave
https://www.apple.com/newsroom/2026/09/introducing-apple-watch-series-12-with-the-all-new-health-sensing-system/

WhatsApp om end-to-end-kryptering
https://www.whatsapp.com/privacy

Reuters om Muse-lanseringen
https://www.reuters.com/business/finance/metas-muse-rekindles-fears-over-winners-losers-personal-ai-agent-emerges-2026-09-23/

Sedan sist vi hördes

Ni kanske redan har läst listan på finalisterna i Inbox Awards?
Här är de som tävlar om att bli

Årets Thought Leader:
Tomas Seo Detta förändrar ju allt
Judit Wolts Plötsligt i Framtiden
Paulina Modlitba Pausplings trendspaning
Niklas Laninge Niklas Laninges nyhetsbrev

Och i kategorin
Årets mest innovativa nyhetsbrev:
Detta förändrar ju allt av Tomas Seo
Vad vi vet av Per Grankvist
Mobilitetssvepet av Dagens Industri
NomoFomo av Nicklas Hermansson

Jag har alltså gått och blivit finalist i två kategorier av Inbox Awards!
Tack så jättemycket ni som nominerat mig och grattis till dessa värdiga vinnare, glöm inte att prenumerera på deras nyhetsbrev om du inte redan gör det!

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som kommer gilla att AI blir mer privat? Eller kanske någon som behöver börja förbereda inför marknadsföring för personliga AI-agenter? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Dags för föreläsning/onlineträff för betalande medlemmar igen.
Torsdag 15de oktober kl 12:00-12:45 blir kommande träff så save the date.
Jag får återkomma med ett ämne lite närmare, men det blir som vanligt en inspirationsdragning om något aktuellt och chans för alla närvarande att fråga mig och varandra om tips och råd.
Du som är betalande medlem ska ha fått inbjudan, annars får du hojta till!

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Anthropic driver ett eget biologilabb som en del av AI-bolagens växande satsningar på fysiska experiment.

Anthropic presenterade i veckan de första konkreta resultaten från sin nya biologiska forskningsgrupp. Runt 950 Claude-agenter fick under 21 timmar söka igenom mer än 200 000 enzymer och identifierade ett tidigare okänt sätt som gener verkar samarbeta på. De kallar det ART vilket står för array-associated reverse transcriptases.

Anthropic lyfter fram likheter med CRISPR [som ledde oss till möjligheten att programmera om DNA] i sin pressrelease och att ART rör enzymer som hittas i bakteriofager, det vill säga virus som infekterar bakterier. Efter att Claude-agenterna identifierat ART så tog mänskliga forskare vid och bekräftade i labb att systemet producerar de RNA-molekyler som Claude förutspått.

Nyheten om ART kommer bara några dagar efter att Reuters bekräftat att Anthropic startat ett så kallat våtlabb (wetlab) i San Francisco. Det är ett labb som utför experiment, analyser och skapar med flytande kemikalier, biologiska ämnen eller levande organismer. (Till skillnad från torrlabb som gör forskningen i datorer eller elektronik)

Enligt Reuters vill Anthropic utveckla Claudes förmåga att på egen hand styra robotar som genomför experiment med begränsad mänsklig inblandning och labbets huvudinriktning är grundläggande biologi.

Även de andra stora AI-bolagen har testat hur AI kan kopplas ihop med biologisk forskning:

OpenAI redovisade i februari ett samarbete där GPT‑5 föreslog experiment som utfördes av robotar i Ginkgo Bioworks våtlabb. Resultaten skickades tillbaka till AI-modellen, som planerade nästa omgång.

Nvidia och Eli Lilly har aviserat ett gemensamt forskningslabb där AI-modeller ska kopplas till automatiserade experiment. Deras uttalade mål är att försöksresultat, nya data och modellutveckling löpande ska förbättra varandra.

Och Google DeepMind har sedan flera år ett Wet Lab-team som bland annat använts för att verifiera AI-designade proteiner. Dessutom har Google ett systerbolag Isomorphic Labs som utvecklar läkemedel med AI.

Men Anthropic är först ut med att direkt skapa ett eget wetlab inhouse för biologiska experiment.

Detta förändrar ju allt

Mitt intresse för AI bottnar i att jag tycker det är spännande att förstå hur vi människor fungerar. Om vi kan göra modeller som simulerar hur vi beter oss så ger det oss en möjlighet att reflektera över vad som är typiskt mänskligt beteende, men också kring varför det blir så att just ett visst beteende blir det mest förekommande.

Jag återkommer till wet labs, men först lite om den nya AI-modellen JEV. Jag hade tillgång till den redan i början av förra veckan, men jag begrep inte riktigt poängen. Den marknadsfördes som en snabb beslutsfattare, men eftersom modellen inte kan motivera sina val så var jag lite ställd över vilka typer av analys jag skulle vilja ha den till?

Jag har länge använt LLM:er för kategorisering och betygssättning, men det har varit för väldigt komplexa beslut så därför trillade inte polletten ner för mig förrän demos:en började komma.

LLM:er har kunnat göra vägval innan, men det har alltid krävt att de först genererar en mindre uppsats om för- och nackdelar med olika val. När jag såg att den här AI-modellen klarade av att fatta beslut snabbt nog för att spela Doom så klickade det för mig. (Eftersom jag nyss skrivit ett nyhetsbrev om hur AI:s snabbhet spelar roll för vilka användningsområden de kan ha så borde jag väl fattat det tidigare…)

Moderna LLM:er är visa filosofer som väger för och nackdelar, men vad skaparna av JEV hittat på försöker replikera en helt annan hjärnfunktion, instinktiv reflex. Eller system ett-hjärnan som de kallar det efter psykologen Daniel Kahneman populärvetenskapliga bok Thinking fast, thinking slow som beskriver hur vi har två typer av hjärnfunktioner.

Den boken har blivit extra populär bland reklamplanners som ofta refererar till att vi vill att kommunikation vi skapar ska se till att vi kommer ihåg varumärken i reflexhjärnan. Så kommunikation höjder oddsen för att konsumenten ska välja ett visst varumärke när hen inte gör rationellt överlagda val.

Jag började också se en del JEV:s demo:s som visade självsorterande gränssnitt för UX på webbsajter och det fick plannern i mig att fundera över vad som händer när gränssnitten börjar påverka vad vi väljer. Med LLM:er så har vi fått AI-agenter som hjälper till med tråkiga köpbeslut som vi inte riktigt själva känner lust att researcha. Men vi kan alltid läsa någon slags resonemang kring varför LLM:en valt det den gjorde.

Om jag frågar en LLM vilket svenskt varumärke som är förknippat med midsommarafton så får jag en utläggning. Men med JEV-liknande klassificerare (som den här typen av AI-modeller brukade kallas förr) så får vi bara en siffra tillbaka. Jag byggde därför ett verktyg för att kunna utforska JEV:s associationer till varumärken så vi kan se att det finns inbyggda preferenser även i den här typen av modeller även om de bara kan uttrycka det med siffror.

Testet visar att JEV är inte primärt tränad på svenska, men med tanke på hur populär den blivit så är jag säker på att den (eller liknande modell) kommer vara inbyggd på baksidan av arbetsflöden som påverkar varumärkesval på ett eller annat sätt. Som till exempel automatiska produktkategoriseringar (där det kanske blir jobbigt att inte få vara med i urvalet man vill tillhöra).

Testa själv https://jev-top-of-mind.seoism.chatgpt.site/
(funkar så länge mina JEV-tokens räcker)

JEV påminde mig om att bygga ett artificiellt intelligenssystem inte bara handlar om att efterlikna vårt sätt att resonera. Viss intelligens kräver inte att vi är så smarta och medvetna. För jag kopplade också ihop det med att veckan innan så kryllade min feed av andra typer av demo:s som den här:

Då var det nämligen hype att använda Googles nysläppta digitala flughjärna och koppla ihop den så den kunde styra både datorspel och fysiska robotar.

Tidigare forskning har lyckats dissekera hur en bananflugas hjärna fungerar genom att frysa in och skära upp en honbananflugas hjärna i extremt tunna snitt för att kunna fotografera den med elektronmikroskop. Det tog fem år att fota och sedan tog det ytterligare fem år innan de pusslat ihop hur hjärnan fungerade.

Efter att de fotat färdigt den första flugan började de kartlägga en hanbananflugas hjärna. Tekniken hade utvecklats och denna gång tog det bara ett år att fota (de fotade med flera elektromikroskop samtidigt), och sedan använde de AI för att göra pusselarbetet tillsammans med Google. AI-arbetet tog runt ett år, men sedan ägnade trettio forskare tre år att dubbelkolla och rätta (vilket ändå tog två år mindre, och den här kartläggningen var större än för honflugan)

Totalt finns nu tre kartlagda flughjärnor och forskare kan därmed börja förstå hur individuella skillnader skulle kunna fungera i våra hjärnors neurala nätverk.

Vi som inte är forskare kan leka med modellerna. Google släppte hela så kallade connectome (kopplingschemat) över hur inputsignaler flödar i hjärnan och blir outputsignaler. Det är det som AI-geeks nu leker med där de kopplar upp ”hjärnan” så den kan spela Doom, Beat saber och Minecraft.

Det man ska förstå är att experiment som det ovan än så länge inte är resultatet av att modellen fått lära sig något under längre tid utan bara en reaktiv uppspelning av signaler i en simulerad hjärna. Personen bakom Beat saber-flugan håller nu på att träna modellen för att se hur bra en flugas hjärna skulle kunna vara på att lära sig spela Beat saber på riktigt.

Det är inte bara jag som associerat ihop flughjärnan med JEVs instinktsmässiga beslutfattande. Det finns redan demos där silikon-flughjärnor spelar Doom mot JEV. Utvecklingen är lustfylld och gränslös, vilket är något jag tror vi behöver mer av när vi allt för ofta oj:ar oss över vad vi människor ska fylla för roll när AI-systemen tar över seriös business och seriös forskning.

Men för mig handlar det fortfarande om att förstå hur vi människor fungerar, och det jag går igång på när en simulerad flughjärna och en AI-modell spelar spel tillsammans är att jag behöver ta mig en funderare över om hjärna, tankar och kropp ens behöver hänga ihop när vi drar ut vad som är möjligt att skapa?

Mitt förutspådda tema för året är att allting blir mer och mer scifi, och jag har tidigare skrivit om hur vi odlar mänskliga hjärnceller till pyttesmå minihjärnor som vi kan experimentera på. De kallas organoider och förra gången jag skrev om det så handlade det om att dessa biologiska minihjärnor kan användas för att köra AI-modeller.

Sedan dess har vi fått brains-in-a-box som förpackats som datacenter där forskare kan hyra in sig och även om jag inte ser mig själv mata min dator med sockerlösning de närmaste åren så har jag vant mig vid tanken att biologi och teknik flyter ihop. (De kan så klart också spela Doom)

Men det är ju gamla nyheter, anledningen till att jag kommer att tänka på dem nu är att i veckan släpptes en forskningsartikel i Nature som beskriver hur forskare lyckats skapa möss som saknar stora delar av sin hjärna, istället transplanterar forskarna in mänskliga organoider där.

Mössen är genetiskt förändrade så att de inte utvecklar stora delar av sin vanliga hjärna och när de fortfarande är ungar så opererar forskarna in fyra små hjärnorganoider odlade från mänskliga stamceller i det tomma utrymmet. Dessa växer sedan kraftigt och kopplar ihop sig med musens nervsystem. Efter tre månader består runt 92 procent av vävnaden i området där cortex-delen av hjärnan annars skulle ligga av celler från de mänskliga organoiderna.

Syftet med forskningen är att kunna upptäcka behandlingar för neurologiska skador på hjärnan. Tidigare forskning med vanliga hjärnorganoider i en skål har varit begränsade eftersom de saknat blodförsörjning, sensorisk input och de långväga kopplingar som finns i en riktig hjärna.

Även om syftet är ädelt så blir min instinktiva association att det här är weird science. Om mänskliga hjärnceller växer ihop med en mus, är det fortfarande en mus eller om det blir någon slags musmänniskomutant?

Rapporten bekräftar att det fortfarande är mänskliga hjärnceller. Det som vi fått är ett nervsystem där mänskliga nervceller växer ihop och kommunicerar med nervceller från en mus. Vilket leder mig till min nästa fundering, beter sig musen annorlunda när den har en genetiskt sätt mänsklig hjärna?

Här är forskningen lite otydlig för de hittar små variationer i beteende, men är tydliga med att mössen inte börjar bete sig som människor.

AI-labben som satsar på wet labs gör förmodligen inte det för att Fable, Astra, Gemini och allt vad de heter ska få möjligheten att skapa replikanter och hybridvarelser mellan djur och människor utan snarare för att tillverka nya mediciner och öka börsvärderingar.

Men för min (än så länge helt mänskliga) hjärna resulterar mötet mellan tankarna på flughjärnor som simuleras i hårdvara, människohjärnor som bor i våtvara (wetware) och våtvara som bor i möss i en outforskad framtid. Och det är också det som jag känner är poängen med veckans nyhetsbrev.

Vi har blivit så fokuserade på hur vi tror att chatbots-AI kommer förändra världen att jag tror vi tappat fantasin för att förstå vad som också är möjliga framtider. När vi tänker på fysisk AI som verkar i vår fysiska värld som nästa steg för AI så har vi lite för homogent börjat tänka på människolika robotar. Men när AI börjar förstå avancerad biologi så kommer det också ge oss fler sätt att bygga AI.

Det nästa stora skiftet behöver inte komma av att de stora labben släpper ännu en ännu smartare AGI-klassad LLM som klarar allt. Det kan lika gärna komma av att AI får flera ofullständiga tekniker som börjar fungera tillsammans, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Vi associerar ofta intelligens med huvudet som styr och då blir kroppen bara ett verktyg som huvudet använder för att interagera med världen. Det är då det lätt blir att vi tänker på AI som något som byter ut huvudet och förr eller senare så blir det en robotkropp som AI använder för att ta sig runt i världen.

Men metaforen kan leda oss till ännu friare sätt att tänka på knopp och kropp. Muspekaren är en kroppsdel vi människor använder när vi rör oss i den digitala världen. Vi behöver inte se AI-verktygen som utbyte av vårt huvud utan som en förlängning av våra kroppar.

Bilen är redan ett verktyg som blir en förlängning av föraren, och den är också ett exempel på hur våra mer avancerade verktyg redan har inbyggda reflexer. Funktioner som sladdskydd och automatisk inbromsning gör att bilen reagerar reflexmässigt.

Vi behöver förstå att JEV-typen av AI-system kommer att göra att flera av våra AI-verktyg slutar kännas som en person du delegerar uppgifter till. Istället kommer de börja kännas som digitala kroppsdelar med något som liknar egna reflexer.

Planera

Organisationer har intelligens. De samlade erfarenheterna som är bevarade i leveranser och rapporter har lett fram till processer som SOPs och policy-dokument. Den del av organisationens intelligens som bevaras i dokumentation har varit väldigt passiv eftersom den intelligensens fysiska kropp är organisationens individuella medarbetare. Och de kanske inte alltid läser eller följer SOPs och policies.

Det AI-spår som de flesta organisationer just nu utforskar är varianter på hur AI-agenter kan dra nytta av organisationens passiva minnen. Frågeställningen är hur AI kan utnyttja vad organisationen har lärt sig och dra slutsatser av komplexa data för att koppla samband som varit för svåra för oss människor att se tidigare.

Nu är det dags att planera för nästa typ av AI-implementering. Tänk på det som reflexmässig AI, som med organisationens erfarenheter gör rutinjobb reflexmässigt.

Leta därför efter beslut som görs ofta, snabbt och nästan likadant varje gång: Vilken person ska få det här ärendet? Behöver det granskas eller kan det gå vidare? Vilken av fem åtgärder passar situationen?

Det här är inte AI som ska analysera business case och föreslå stora affärer. Det vi letar efter är beslut som en erfaren medarbetare idag gör reflexmässigt på rutin eftersom ”det är så vi brukar göra i den här organisationen”

Tidigare har det varit för dyrt att införa den här typen av AI-analys för småsaker med ringa affärsvärde, men nu finns tillräcklig speed till så lågt pris att det går att få till business case för det. Det kommer också inspirera alla som jobbar med kundflöden och varumärkesupplevelser att kunna bygga AI-powered ux för webben som tidigare hade varit för dyrt för att ha i gång för massanvändning.

Gör

Veckans Gör blir en filosofisk tankeövning.
Fundera vilka verktyg som känns som en förlängning av dig när du använder dem?

Om vi börjar tänka på huvud och kropp lite mer modulärt så kan vi hitta intressanta kombinationer som öppnar upp för fler framtidsvisioner.
Fundera sedan vidare:

Vad händer när ChatGPTs huvud har mitt kök som kropp?
Eller om mitt huvud har en helautomatiserad fabrik som kropp?
Eller om en aphjärna har IT-avdelningen som sin kropp?

Hitta sedan på en egen kombination av knopp och kropp.

Poängen är att träna bort föreställningen att hjärna, sinnen och kropp måste komma som ett färdigt paket. Det är möjligt att de konstigaste kombinationerna är de som bäst förbereder oss inför nästa oväntade framtid.

Länkar

Anthropic presenterar sitt nya biologiska wet lab och hur Claude hittade det nya ART-systemet med CRISPR-liknande DNA-repetitioner.
https://www.anthropic.com/news/claude-discovers-novel-enzyme-system

Reuters om att Anthropic byggt ett eget wet lab.
https://www.reuters.com/world/anthropic-quietly-sets-up-biology-lab-it-ramps-ai-drug-program-2026-09-18/

Anthropics Model Hardware Standard för att låta AI-agenter styra fysisk laboratorieutrustning.
https://www.anthropic.com/news/model-hardware-standard-research-preview

OpenAI kopplar GPT-5 till Ginkgo Bioworks automatiserade wet lab och kör över 36.000 experiment i en feedbackloop.
https://openai.com/index/gpt-5-lowers-protein-synthesis-cost/

Nvidia och Eli Lillys gemensamma AI-labb för läkemedelsforskning och fysisk AI.
https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2026/NVIDIA-and-Lilly-Announce-Co-Innovation-AI-Lab-to-Reinvent-Drug-Discovery-in-the-Age-of-AI/

Google DeepMind om sitt wet lab på Francis Crick Institute.
https://deepmind.google/blog/alphaproteo-generates-novel-proteins-for-biology-and-health-research/

TypeSafe presenterar JEV
https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev

Google Research presenterar den kompletta kartläggningen av hanbananflugans hjärna och centrala nervsystem.
https://research.google/blog/a-connectomics-milestone-mapping-the-complete-male-fruit-fly-brain/

Exempel på vad folk gjort med modellen av flughjärnan
https://x.com/GoogleAI/status/2098109357624095155

Nature om mössen där mänskliga hjärnorganoider växer in och integreras i nervsystemet.
https://www.nature.com/articles/s41586-026-11032-2

Cortical Labs CL1, den färdigpaketerade biologiska datorn med levande neuroner på chip.
https://www.corticallabs.com/cl1.html

Sedan sist vi hördes

Mera podcast med mig! Nytt avsnitt av Techforwards podcast med Rebecca och mig! Techforward är ett initiativ av Teknikföretagen för att stärka Sverige som technation genom att erbjuda kunskap och mötesplatser. DFJA:s samarbete med dem ingår i kunskapsspridningsdelen.

Titta på oss! https://techforward.se/podcast/the-hyperpersonalized-future
Eller lyssna där poddar finns.

2024 skrev jag om Peter Thiel-gängets planer för egna länder. Nu kan du ansöka om att bli medborgare i Praxis nation. Jag känner mig inte beredd att flytta till sydamerika, men jag är ändå nyfiken på hur rörelsen att skapa virtuella länder utvecklas.

Meta hade sin Connect och Zuck promotade deras nya AI-assistent Muse hårt. För er som hängt med ett tag är det i princip samma som en OpenClaw fast istället för på din dator så är det på en privat virtuell dator. Meta jobbar hårt med just det privata för den här lanseringen. Jag tror det här kan bli breaket för när vanliga människor förstår vad en AI-agent kan användas till. Vi får se om jag har anledning att återkomma till det när/om det lanseras i EU.

Trots all AI så verkar Meta verkar bli mer och mer ett hårdvaruföretag, deras nya VR-headset visar att de är på väg att få ihop VR mer något som faktiskt ser ut som glasögon.

Joanna Stern gjorde en intervju med Zuck med anledning av deras nya lanseringar som jag tyckte var sevärd.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som grubblar mycket över om vi borde vara oroliga för AI? Eller kanske någon som gillar lite för långa texter om amerikansk valstrategi? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Dags för föreläsning/onlineträff för betalande medlemmar igen.
Torsdag 15de oktober kl 12:00-12:45 blir kommande träff så save the date.
Jag får återkomma med ett ämne lite närmare, men det blir som vanligt en inspirationsdragning om något aktuellt och chans för alla närvarande att fråga mig och varandra om tips och råd.

Fortsätt utforska så ses vi om en vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Ökad AI-rädsla är en välfinansierad amerikansk valfråga

Den 3 november är det kongressval i USA (det är motsvarande riksdagsval i Sverige). Utanför USA brukar vi mest uppmärksamma presidentval men kongressvalet är avgörande för vilken typ av politik som presidenten kan få igenom.

Inför årets kongressval har AI gått från teknikpolitisk nischfråga till ett område där två välfinansierade politiska nätverk försöker påverka vilka kandidater som väljs och opinionen kring vilka regler som bör styra utvecklingen av framtidens AI.

Det är svårt för de som inte är insatta att förstå skillnaderna mellan sidorna eftersom båda två vill införa reglering för att AI ska bli säkrare och båda sidorna använder AI-rädsla i sin retorik för varför deras sätt är det bästa. Men ena sidan anser att det ska finnas lagar som säger att för att få släppa AI-modeller så ska de först genomgå noggrann granskning av amerikanska staten, medan den andra sidan anser att det blir för mycket byråkrati och det som behöver regleras är att AI inte kan göra farliga saker.

De två sidorna:

Generell modellreglering
För att få släppa en tillräckligt avancerad AI måste hela modellen först uppfylla ett gemensamt paket av statliga säkerhetskrav. Det kan innebära tester, extern granskning, rapportering och att modellen stoppas om den bedöms innebära för stor risk.

Specifik riskreglering
Du får fortsätta utveckla och släppa modellen, men måste uppfylla särskilda regler för varje farlig förmåga eller användning (som till exempel bio, cyber, bedrägeri och vapen).

Detta förändrar ju allt

Denna veckan ville jag skriva om den aktuella debatten kring hur stor sannolikhet det är att AI kommer utrota mänskligheten. Men när jag började gräva i det så började jag se tecken på att amerikanska valstrateger eldar på den här rädslan till den grad att jag börjar fundera på om vi ens haft en ny våg av ”AI kommer utrota mänskligheten” utan dem?

Hittills i år har runt 480 miljoner kronor spenderats för att rätt AI-motståndare ska hamna i kongressen. Svenska partierna spenderade totalt 400 miljoner kronor på kommunikation under förra svenska valet som jämförelse.

Anledningen till att jag tycker att du ska läsa veckans brev är för att nästa gång du citerar någon som är för eller emot AI så är det bra att veta att det förmodligen är en av dessa organisationer som sett till att vi pratar om det.

Verifieringen av källor och letande efter ursprungskällor har krävt lite extra tid den här veckan (därav lite sent nyhetsbrev), jag skriver det uttryckligen eftersom mycket låter som konspirationsteorier när man läser sammanställningen över hur de beter sig så:

De som är för generell reglering

AI är farligt så vi måste:

Införa generell nationell reglering som alla som vill leverera frontier-AI behöver bevisa att de lever upp till.

För att få släppa en tillräckligt avancerad AI måste hela modellen först uppfylla ett gemensamt paket av statliga säkerhetskrav. Det kan innebära tester, extern granskning, rapportering och att modellen stoppas om den bedöms innebära för stor risk.

Exempel på organisationer och vad de gör:

Public First Action. Bedriver policyarbete, opinionsbildning, annonsering och gör opinionsundersökningar (polling) och ger pengar till PACs och SuperPACs (politiska organisationer som samlar in och spenderar pengar för att stödja eller motarbeta politiska kandidater). De har över 100 miljoner dollar i offentliggjord finansiering varav Anthropic har bidragit med 40 miljoner dollar.

Inför valet har Public First Action bland annat skickat ut en enkät till politiska kandidater för att ”kartlägga” deras AI-politik. Frågorna är inte neutralt formulerade. Kandidaterna får först läsa påståenden om exempelvis att avancerad AI innebär risker som kräver nya lagar och regler, att frontiermodeller bör genomgå obligatoriska säkerhetstester och att staten bör ställa särskilda säkerhetskrav på AI-bolagen och sedan svara hur mycket de håller med.

Jobs and Democracy PAC. Super PAC som stödjer demokratiska kandidater som ligger nära Public Firsts AI-linje. Har spenderat cirka 17,9 miljoner dollar direkt på kampanjer för eller emot kandidater under 2026.

Defending Our Values PAC. Super PAC på den republikanska sidan av samma nätverk. Har spenderat cirka 7,1 miljoner dollar direkt på kampanjer för eller emot kandidater i detta val. Den största registrerade donationen är 100.000 dollar från Jan Leike som jobbar som researcher på Anthropic.

Public First PAC. En SuperPAC som stödjer kandidater oavsett vilket parti de tillhör om de är villiga att bedriva rätt politik. Inga egna direkta kampanjstöd i detta val, 4,34 miljoner dollar har gått till för att stödja de två PACsen ovan.

Americans for Responsible Innovation. ARI arbetar med lagförslag och lobbying för starkare AI-reglering och har dessutom en egen mindre PAC.

Längre ut på samma regulatoriska sida finns organisationer som ControlAI och Future of Life Institute, som vill gå betydligt längre.

ControlAI förespråkar internationellt förbud mot superintelligens och betalar creators som gör content som berättar om risken att AI utrotar mänskligheten. Organisationen har själv uppgett att den kontaktat omkring 1 000 YouTubers, briefat över 60 creators och sponsrat nio betalda videor. Fysikern och vetenskapsprofilen Sabine Hossenfelder uppgav i september att hon tackat nej till ett sådant betalt samarbete där hon skulle sprida AI-rädsla. ControlAI har bekräftat kontakten och sponsringsdiskussionen men de bestrider hennes beskrivning av hur mycket de ville styra innehållet. Det är okänt hur mycket de ger till varje Youtuber, men Sabines taxa är uppskattad till mellan 100.000–200.000 kronor.

Future of Life Institute vill pausa utvecklingen av all superintelligens i minst 15 år och driver ett eget Digital Media Accelerator för att finansiera creators som gör innehåll om AI-säkerhet och AI-risk. De efterfrågar bland annat Youtube-serier, TikTok-konton, podcasts och nyhetsbrev som kan göra fler människor medvetna om riskerna med avancerad AI. De ska ge upp till totalt 100 000 dollar per månad till creators och är särskilt intresserade av de som vill göra AI-risk till ett återkommande ämne i sitt vanliga innehåll.

Vinnare om deras politiska kandidater gör som de vill:

De största AI-labben. Anthropic och OpenAI har tillräckligt mycket pengar för att kunna genomgå långa processer med statlig granskning och har redan rutiner uppsatta som följer de regler som Public First Action föreslår.

Kina. Eftersom ökad reglering och inbromsning av AI-utvecklingen i USA ger kinesiska bolag en chans att hinna utveckla bättre AI än de amerikanska bolagen så vinner Kina på att nationella regler som bromsar tempot på AI-utvecklingen går igenom.

Förlorare om deras politiska kandidater gör som de vill:

Innovativa konkurrenter till de största techjättarna. De kommer ha råd med alla jurister och konsulter som kommer behövas för att kunna genomgå granskning.

OpenSource/Open weight AI. Ingen i USA kommer vilja släppa AI-forskning som vem som helst kan ladda ner om det innebär eventuella rättsliga påföljder.

De som är för specifik reglering

AI är farligt [om den är kinesisk] så vi måste:

Införa specifik nationell reglering som innebär att enskilda delstater inte får skapa egna hårdare regler. Reglering ska endast gälla realistiska konkret farliga användningsområden och inte bromsa generell utveckling av AI på grund av långt dragna hypotetiska scenarion. Alla åtgärder som kan tas måste göras för att USA ska vinna AI-kapprustningen mot Kina. Hotbilden de målar upp är att Kina går om USA både militärt och ekonomiskt. Det skulle betyda att kinesiskt tech blir default i världen istället för amerikansk och att geopolitiska agendan sätts av Kina istället för USA. Vissa av dem varnar för att det i sin tur leder till global kinesisk övervakning och censur.

Exempel på organisationer och vad de gör:

Build American AI. Bedriver opinionsbildning för mer AI-infrastruktur och amerikanskt AI-ledarskap. Organisationen har betalat influencers för pro-amerikanska AI-budskap och för innehåll som framställer Kinas AI-utveckling som ett hot. De ger pengar till PACs och SuperPACs (politiska organisationer som samlar in och spenderar pengar för att stödja eller motarbeta politiska kandidater). Build American AI uppgav i augusti att de hade omkring 50 miljoner dollar att dela ut.

Leading the Future. Super PAC som stödjer kandidater som vill ha fortsatt snabb amerikansk AI-utveckling och en gemensam nationell regelbok istället för många olika delstatsregler. Nätverket beskriver sin linje som ett ”responsible national framework”, men motsätter sig regler som de anser hämmar innovation. De har 75,8 miljoner dollar i spårbara intäkter fram till sista juni. De största givarna är Marc Andreessen och Ben Horowitz med 25 miljoner dollar var samt OpenAI-medgrundaren Greg Brockman och Anna Brockman med 12,5 miljoner dollar var. Nätverket uppgav i april att dess olika organisationer tillsammans hade samlat in eller fått löften om över 140 miljoner dollar.

Think Big. Super PAC på den demokratiska sidan av Leading the Future-nätverket. Har spenderat omkring 16,6 miljoner dollar på kampanjer för och emot kandidater. Ungefär hälften har gått till att stödja ett drygt tiotal demokratiska kandidater, medan den största enskilda satsningen varit över 8 miljoner dollar för att motarbeta att Alex Bores, som varit drivande bakom New Yorks RAISE Act (The New York Responsible AI Safety and Education Act) inte skulle bli demokraternas kandidat till kongressen.

American Mission. Super PAC på den republikanska sidan av Leading the Future-nätverket. Stödjer republikanska kandidater som driver en pro-AI- och innovationsvänlig linje. Har hittills spenderat omkring 10,2 miljoner dollar på oberoende kampanjer för kandidater. Till exempel har de gjort stora annonsköp för att påverka republikanska primärval i Texas. I TX-10 stod deras cirka 750 000 dollar i stöd till Chris Gober för nästan hälften av de externa kampanjkostnaderna för honom. Gober vann ett primärval med tio kandidater redan i första valomgången. Flera andra kandidater som American Mission stött har också vunnit sina republikanska nomineringar.

Innovation Council Action. Separat organisation som vill driva en mer tillåtande nationell AI-politik och minska möjligheten för enskilda delstater att införa egna hårdare regler. Organisationen leds av tidigare Trump-medarbetaren Taylor Budowich och har uppgett att den ska spendera minst 100 miljoner dollar på kongressvalet 2026 för att stödja kandidater som ligger nära den linjen.

Vinnare om deras politiska kandidater gör som de vill:

De stora AI-bolagen. De är vinnare oavsett vilken av sidorna som vinner. Även om de skulle hindra sina konkurrenter mer om andra sidan vinner så betyder nationell reglering istället för delstatsreglering mycket större frihet för dem.

Mindre AI-bolag och startups. De kan fortsätta lägga sina pengar på att utveckla nya AI-modeller istället för att spendera dem på konsulter som hjälper dem genomgå långa statliga processer. En nationell reglering gör att de inte heller behöver göra olika processer eller ha olika produkter för varje delstat.

Open source och open-weight AI. Om den andra sidan vinner så blir det svårt för någon amerikan att våga släppa något AI-relaterat öppet för då blir de ansvariga för att det ska genomgå en generell nationell säkerhetsprocess. Men om det är tydligt vilka specifika faror som ska undvikas så behöver inte all innovation inom open source påverkas.

De som bygger AI-infrastruktur. Denna sida driver också förslag för snabbare tillståndsprocesser för datacenter, chipfabriker och energiinfrastruktur.

Förlorare om deras politiska kandidater gör som de vill:

Kina. Den här sidans primära mål är att försvåra för Kina, och om deras politiska förslag går igenom så blir det svårare för Kina att hinna ikapp.

Jag tänker ofta på det här när jag får frågan om AI kommer att utrota mänskligheten. Om jag sa att det är noll procents risk att det händer så vore jag korkad och så länge det inte är noll så är det ju statistiskt i princip oundvikligt. Det är lite som att fråga en läkare om jag kommer att dö och läkaren tvångsmässigt säger ja, för hen tror att vi alla faktiskt kommer att dö någon gång. Jag tror det är därför som det är så lätt att få seriösa forskare att ge ifrån sig så höga p(Doom)-siffror att deras citat blir virala. Om vi dessutom lägger till att vi legitimt är oroliga för förändring och att så stora pengar investeras för att elda på rädslan hos opinionen så blir jag osäker om det ens var jag som bestämde att jag skulle skriva det här nyhetsbrevet? Kanske var det sammanfallande sannolikheter och vinstintressen som valde ämnet åt mig? Och detta förändrar ju allt.

Vad kan du göra idag?

Förstå

Rädsla har länge varit ett etablerat verktyg i amerikanska valkampanjer. Studier visar att användningen av språk som ska aktivera rädsla i politisk kommunikation dessutom har ökat över tid. Det är förmodligen för att det är effektivt.

Därför att hot får förtur till vår uppmärksamhet. Det finns en vetenskapligt välbelagd så kallad negativity bias. Det betyder att vi ger negativ information mer uppmärksamhet. Vi har sett att saker vi upplever som hot gör att vi stannar upp och lyssnar oftare, och det aktiverar vår drift att få reda på mer information om vad vi kan göra.

Det är det som gör rädsla extra användbar i politik. Experiment med politiska annonser visar att entusiasm främst får människor att fortsätta åt det håll de redan är på väg, medan rädsla gör oss mer vaksamma, får oss att söka mer information och blir mer öppna för att byta uppfattning.

Det finns också decennier av forskning på att så kallade fear appeals, det vill säga budskap som först gör ett hot tydligt och sedan erbjuder en lösning, är effektiva. Det har studerats inom allt från folkhälsa och trafiksäkerhet till klimatkommunikation och politik. ”AI är farligt därför ska du …” blir därmed en bra formel för alla som har en agenda att hänga på.

Vi måste förstå att de som skrämmer oss också gör oss mer mottagliga för att ändra uppfattning och göra det som föreslås av skrämmarna, vilket som all annan forskning kan användas till både ont och gott.

Planera

I offentliga organisationer finns en vana att behöva planera för vad som händer efter svenska valet. Även i privata sektorn planeras det för olika valsegrar och i de organisationer som är beroende av USA så planeras det även för vad som händer efter de amerikanska valen.

Mig veterligen är det dock få som planerar vad som händer med deras tech ifall valen i USA går åt ett eller annat håll. Jag ska inte skrämma er med vad som kan hända. De allra flesta i EU använder ändå inte de bästa AI-modellerna och funderar över vad de ska åstadkomma när nästa ännu bättre modell kommer, så en fördröjning av när vi får bättre AI eller om vi ens får det spelar inte så stor roll att någon ledningsgrupp behöver bli rädd.

Det är min syn, men du kommer säkert hitta en uppsjö AI-experter som vill att du ska vara rädd och som också har lösningen på hur du blir av med rädslan.

Jag fortsätter dock att rekommendera alla organisationer att se till att ha tillgång till både amerikanska modeller, eftersom de är bäst, och till kinesiska ocensurerade modeller installerade på egna servrar, eftersom de är tillräckligt bra och de är det enda alternativet där det endast är er organisation som väljer vad som regleras.

Gör

Uppdatera din kunskap om källgranskning med AI. Det var många år där vi behövde se upp med att AI hallucinerade källhänvisningar. Det är fortfarande där många är. Men vi är förbi det, en modern AI (speciellt de du betalar för) hittar inte på källor längre.

Det betyder inte att vi ska lita på all research som görs av AI. Det jag numera behöver fundera över är varför vissa källor väljs och inte andra. Jag AI-söker och googlar numera och försöker förstå skillnaden i urval av vad som kommer fram.

Tidigare var processen med att kolla AI ganska enkel:

AI hänvisar till källa.
Du kollar om källan finns. Den finns = bra, den finns inte = dåligt.

Men nu blir processen

AI hänvisar till källa.
Du utvärderar:
Varför valde AI just den här källan?
Är den tillräckligt trovärdig?
Är den representativ för forskningsläget?
Stödjer den faktiskt just det påstående som AI kopplar den till?

Precis som vi var tvungna att göra när vi googlade fram källor förr.
När letandet blir mer automatiserat så blir vårt omdöme viktigare.

Länkar

Reuters stora genomgång av pengarna som AI-, krypto- och bettingintressen lägger på kongressvalet 2026. Bra översikt över både Leading the Future och Public First Action.
https://www.reuters.com/legal/legalindustry/new-kingmakers-crypto-ai-betting-firms-fuel-record-spending-2026-midterms-2026-08-20/

SVT:s genomgång inför svenska valet 2022, där riksdagspartiernas sammanlagda valbudget uppskattades till omkring 400 miljoner kronor.
https://www.svt.se/nyheter/inrikes/partibidrag

Anthropic berättar själva om sin andra donation till Public First Action. Totalt 40 miljoner dollar från Anthropic och en ganska utförlig beskrivning av vilken AI-politik de vill se. https://www.anthropic.com/news/donation-public-first-action

Axios om Public First Actions kandidatkartläggning inför kongressvalet.
https://www.axios.com/2026/02/13/super-pacs-ai-candidate

Här är enkäten de använde som berättar hur kandidaterna bör känna inför AI
https://static1.squarespace.com/static/691cea7d5035d75f8dc1b1e1/t/697a3818fc690231dd4dc3ae/1769617432615/Candidate+Questionnaire+-+Public+First+Action.pdf

FEC:s redovisning för Jobs and Democracy PAC
https://www.fec.gov/data/committee/C00928374/

FEC:s redovisning för Defending Our Values PAC
https://www.fec.gov/data/committee/C00928390/

FEC:s redovisning för Public First PAC
https://www.fec.gov/data/committee/C00930503/

​​Sabine Hossenfelder berättar om hur ControlAI ville betala henne för att hon skulle göra människor räddare för AI.

ControlAI:s egen redogörelse för sin creator-kampanj och bemötande av Sabine Hossenfelders kritik.
https://controlai.org/blog/controlais-creator-outreach

Future of Life Institutes Digital Media Accelerator.
https://futureoflife.org/project/digital-media-accelerator/

Wireds granskning av Build American AI betalda influencer-kampanj, inklusive budskap om att Kinas AI-utveckling utgör ett hot.
https://www.wired.com/story/super-pac-backed-by-openai-and-palantir-is-paying-tiktok-influencers-to-fear-monger-about-china/

FEC:s redovisning för Leading the Future.
https://www.fec.gov/data/committee/C00916114/

FEC:s redovisning för Think Big’s pengar spenderade på negativ kommunikation om Alex Bores.
https://www.fec.gov/data/committee/C00923417/

Techcrunch redovisar att Big Think var ute efter Bores.
https://techcrunch.com/2025/11/17/a16z-backed-super-pac-is-targeting-alex-bores-sponsor-of-new-yorks-ai-safety-bill-he-says-bring-it-on

AP rapporterar om hur de negativa kampanjerna mot Bores såg ut.
https://apnews.com/article/election-new-york-bores-lasher-schlossberg-conway-b694e13e8f8b3a7e99c7bb143a53df2b

FEC:s redovisning för American Mission.
https://www.fec.gov/data/committee/C00916692/

Texas Tribune om hur American Mission gick in i republikanska primärval.
https://www.texastribune.org/2026/04/01/texas-congress-ai-super-pacs-artificial-intelligence-regulation-2026-midterms/

FEC-baserad sammanställning som visar att American Mission stod för 47,6 procent av alla externa utgifter som stödde Chris Gober.
https://myreptracker.com/texas/elections/2026/candidates/fec-h6tx10221

Axios om Innovation Council Action, Taylor Budowich och planerna på att spendera mer än 100 miljoner dollar för att påverka kongressvalet och driva Trumps AI-linje.
https://www.axios.com/2026/03/29/ai-pac-midterms-trump

Americas AI Action plan
https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf

Lista på p(doom) per person
https://en.wikipedia.org/wiki/P(doom)

Martin E. Hellmans artikel från 1985 om hur en liten årlig risk ackumuleras över lång tid.
https://www-ee.stanford.edu/~hellman/publications/52.pdf

Stor studie som visar en långsiktig ökning av negativa, rädda och arga beskrivningar av motståndare.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/psq.12512

Ted Braders experiment om politiska annonser
(entusiasm förstärker existerande lojaliteter medan rädsla ökar vaksamhet och underlättar övertalning)
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.0092-5853.2005.00130.x

Metaanalys av 127 studier om fear appeals och bland annat att effekten blir starkare när budskapet också innehåller en tydlig åtgärd för att minska hotet.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/26501228/

Även om det inte går att hävda att Jacob Coxon (killen som ragequit:ade Anthropic) konspirerade med de här politiska AI-grupperna innan han blev stor så går det inte att bortse ifrån att det var de som lyfte fram honom.
​​https://wecunews.com/money-behind-viral-anthropic-ai-doom-post

Sedan sist vi hördes

Nytt poddavsnitt av Techforwards podcast med Rebecca Lundin som host och mig som gäst! Techforward är ett initiativ av Teknikföretagen för att stärka Sverige som technation genom att erbjuda kunskap och mötesplatser. DFJA:s samarbete med dem ingår i kunskapsspridningsdelen.

Titta här https://techforward.se/podcast/build-it-yourself
Eller lyssna där poddar finns.

Det kommer strax ett till nytt avsnitt så glöm inte att prenumerera på podden!

Annars har jag hunnit med att börja testa AI-modellen Jev från Typesafe som jag fått tidig access till. Grundaren kommer från OpenAI och de har jobbat med Jev i två år. Det är en modell specialiserad på att analysera input och snabbt fatta beslut som den skickar tillbaka som körbar kod. Det är lite ovant att inte kunna chatta med nya AI-modeller, men det finns enkla sätt att koppla ihop med dina vanliga verktyg. I demos visar de upp att modellen är snabb nog att fatta beslut om hur en bot ska spela Doom och hur finansiell komplex analys med Jev innebär att modellen kan handla blixtsnabbt. Men än så länge har jag inte hittat något sätt att dra nytta av det här praktiskt i något projekt jag har. Säg till om du kommer på något jag borde testa och skriva om?

Just det, jag hade missat det så det kanske är fler som har. OpenAI tar bort custom GPTs för privatkonton. Jag vet att flera av mina kunder byggt custom GPT:er och några av dem experimenterar på privata konton innan de läggs in i företagsstrukturen så det kan ju vara värt att ha koll på. För en enkel custom GPT som bara var en prompt så går det lätt att konvertera om det till en skill istället. Men jag hittar än så länge inget enkelt sätt som direkt motsvarar custom GPTs funktion om man brukade ladda upp filer som knowledge base (vilket är/var ett slags mellanting mellan en indexerad textsökning och RAG), så räkna inte med att det kommer fungera exakt som det gjorde innan.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som grubblar mycket över om vi borde vara oroliga för AI? Eller kanske någon som gillar lite för långa texter om amerikansk valstrategi? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv vill jag rekommendera Peppes nyhetsbrev för dig gillar andra vinklar på USA än de som smiter igenom till svensk press. Bra såhär i valtider!

Har du läst ända hit? Då hoppas jag du lärt dig att dålig källkritik är farligt och det är runt 20-35% risk att det kommer utrota mänskligheten inom 50 år. Men du kan faktiskt göra något åt det redan idag! Bli betalande prenumerant på mitt nyhetsbrev, då stödjer du att jag hinner lägga extra tid på att faktagranska även trovärdiga ursprungskällor. Det kostar 54 dollar om året och jag ger ut ungefär ett brev i veckan men tar ledigt (och pausar betalningar) när barnen har lov vilket ger ett pris på ungefär 13 kronor per nyhetsbrev.

Om du inte är redo att betala så kan du också stödja mig genom att dela och få fler att gratisprenumerera.

Fortsätt utforska så ses vi om en vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- AI-assistenter kan nu klippa video i DaVinci Resolve.

Blackmagic Designs programvara DaVinci Resolve har länge varit ett standardverktyg inom professionell filmproduktion, först för färgkorrigering och på senare år allt mer för hela videoredigeringen.

I måndags släpptes DaVinci Resolve Studio 21.1 med inbyggt stöd för MCP, Model Context Protocol. Det gör att externa AI-agenter kan använda videoredigeringsprogrammet genom att skicka kommandon istället för att behöva klicka på knapparna i gränssnittet.

Det har redan innan funnits inofficiella stöd och enskilda experiment med att använda AI-assistenter som redigerare, till exempel har Brent Schooley, som arbetar med videoproduktion på OpenAI, de senaste veckorna visat hur han använder Codex som assisterande videoredigerare.

Efter lanseringen av Resolve 21.1 skrev han på X att OpenAI egen lanseringsvideo för de nya bildmodellerna GPT-Image-2.5 Flare och Sunburst som släpptes i tisdags hade redigerats av OpenAIs AI-modell Astra (som släpptes förra veckan) i DaVinci Resolve.

Astra har visat sig vara en ledande AI-modell för att styra datorer både via grafiska gränssnitt genom att själv klicka runt i och analysera resultatet visuellt och via mcp:er där modellen styr program genom att skicka textbaserade kommandon.

Här är lanseringsvideon för de nya bildmodellerna (en intressant nyhet i sig) som är klippt av Astra i Davinci Resolve:

Detta förändrar ju allt

Det har varit på gång ett tag att AI-agenter kan klippa film. Massor av olika speciallösningar har dykt upp och de har fungerat okej men varit bökiga att sätta upp för någon som inte vill hålla på med AI-tech utan bara vill få hjälp med att klippa. Men att vi nu har klivit över gränsen där vem som helst kan be sin AI-agent att klippa film har också större konsekvenser för samhället än att juniora videoredigerare kommer få svårare att få jobb.

Vi återkommer till videoredigering men först lite bakgrund om varför Astra är ett stort steg framåt för vad AI-agenter klarar av. För videoredigering är bara ett av de områden där modellens högre förmåga att tolka bilder bättre och kunna leverera på öppna frågor bättre än tidigare modeller spelar stor roll.

För varje ny stor AI-modell som släpps så blir de bättre på att leverera respons på det vi instruerar. I början så var det superviktigt att formulera sin prompt exakt rätt för att få hög kvalitet på svaren, men det är en ickefråga sedan något år tillbaka. Istället har det varit viktigt att få AI-modellerna att förstå hur de använder samma verktyg som vi själva använder.

Anthropic släppte nyligen en intressant graf som visar hur ofta Claude Code lyckas lösa olika svåra uppgifter. Det visar att AI har varit bra på att lösa triviala uppgifter och rutinuppgifter ett tag nu. Men triviala betyder inte i det här sammanhanget nödvändigtvis enkla uppgifter, utan att de var så väl beskrivna och genomtänkta så det bara var att följa instruktionen.

Uppgifter där en expert skriver prompten och kan beskriva både rutinen (arbetsmetodiken) och vad som är godkänd uppgift (spec av resultatet) på ett ingående sätt är triviala eller rutinmässiga för AI, vilket har gjort att människor med expertis klarar av att få mycket högre utväxling på att använda AI för att lösa problem.

Men det intressantaste med kurvan är hur modellerna blir bättre och bättre på open-ended problems. Det betyder att vagt formulerade uppgifter triggar igång en rad frågeställningar där AI-agenterna själva inte bara minns var de blivit tränade på utan där de går ut och undersöker olika kunskapsområden för att själva komma fram till vad som är rätt frågeställning, effektiv arbetsmetodik, vilka verktyg de ska använda och själva skriver en tydlig spec av hur de ska leverera resultatet.

”Klipp ihop den här filmen” resulterar inte längre i att AI-agenten pusslar ihop klipp utan en så pass öppen instruktion gör att en kedja med händelser går igång. Först behöver klippen loggas så AI-agenter vet vad som finns i dem. Det vanligaste är att de väljer att göra det via ljudtranskribering först. Efter det så formuleras en hypotes av vad materialet antyder att ”den här filmen” ska bli för typ av film. Agenten skriver ihop ett manus och klipper ihop filmen baserat på transkriberingen.

Där stannade tidigare AI-agenter som inte hade fått bättre instruktioner, men Astra går steget längre i de experiment jag sett. Agenten kvalitetskontrollerar bilderna för att se att klippen ser bra ut, den justerar ljudet så att själva klippen inte hörs, producerar grafik och inklippsbilder. Därefter färgjusterar hen klippen så de hänger ihop och normaliserar ljudet så det är lyssningsvänligt igenom hela filmen.

Vaga instruktioner resulterar inte längre i vaga svar utan i vad ett proffs skulle antas göra som beställaren inte vet att hen borde efterfråga.

Det finns också en svaghet i det här. En detaljerad beställning av någon som inte är expert resulterar i ett sämre resultat än en öppen fråga. Astra är väldigt bra på att lyda order, och om du verkar veta vad du vill ha så går hen inte utanför det utan levererar bara det du beställt. Ett tips med den här generationens modeller är därför att även när du tror att du vet bäst, börja med en öppen planeringsfråga.

”Jag vill att du gör X därför att jag vill Y, jag tänker mig att man ska göra så här Z, men finns det andra sätt att göra det på som vi bör överväga? Kan du researcha innan vi sätter igång?”

Det kommer dröja innan AI-agenter tar över filmklippningen i mer professionella sammanhang på grund av att gratis praktikanter fortfarande är billigare och snabbare än AI. Du behöver ett OpenAI pro-abonemang för 2000 kronor i månaden för att kunna få färdigt ett kort filmprojekt och då har du råd med ett till två projekt i veckan innan dina tokens är slut.

Trots det så ser jag att det här förändrar världen mer än till exempel Astras utmärkta förmåga att 3D-modellera i Blender (även om den förändrar totalt vilka som kan göra realistiska spel). All effektiv kommunikation idag kräver rörlig media men steget till att producera rörligt från att posta lite bilder på insta har varit ganska långt för de flesta mindre organisationer.

Content creators publiceringstakt för enskilda influencers utan personal har varit beroende av skills i capcut. Vi hör alltid att AI ska göra att människor kan ägna mindre tid åt det de tycker är tråkigt och bara göra det de är bra på. Välkommen alla nya influencers! Nu behöver ni bara sätta igång kameran och spela in, har ni råd att betala för AI-tjänster så fixar AI-agenten allting annat.

Etablerade content creators har behövt göra mycket som de kanske inte gillade, och de som blivit framgångsrika har behövt ha talang inte bara för att förstå vad som fungerar som content utan också för hur det ska produceras med rätt kvalitet. Nu står vi inför en slopp-mängd nya contentskapare som bara behöver vara bra på att snacka rakt ut i luften framför en kamera. AI letar fram bästa tagningarna och klipper ihop det på ett sätt som blir hookigt.

Just nu betyder AI-slop videos något där fotot är AI-genererat, men ofta är det en människa som valt ut bästa genereringarna och klippt ihop till en hookig film. Den processen nu kan helautomatiseras, men jag tror inte att det är det som kommer innebära störst förändring. Det blir mer helgenererat slop, men det kommer inte komma som en överraskning för de allra flesta.

Den helt nya content-tsunamin som vi är mer oförberedda på är inte AI-genererade fejkmänniskor utan explosionen av videos som visar riktiga människor som faktiskt sagt allt som visas, men där en AI har gjort nästan alla val kring vad vi får se. Mänskliga tankar av riktiga människor men i en slopp-artad mängd.

För om jag spelar in mig själv i två timmar så finns det förmodligen sammanlagt 30 sekunder där jag faktiskt säger något riktigt bra (inbillar jag mig). Problemet hittills är att någon måste orka gå igenom materialet och ha en vision om hur det kan konstrueras till en hookig story. Men när priset går ner för Asta (det kommer ju alltid en nästa modell som gör saker billigare) så förändras ekonomin inte bara för vad som är värt att redigera utan vad som är värt att spela in.

Digitalfotot gjorde något liknande med stillbilden. När varje bild kostade film, framkallning och plats i fotoalbumet valde vi noga vad vi plåtade. Sedan när bilder blev gratis och vi började ta 25 nästan identiska bilder på våra barn med samma glass för att sedan aldrig radera 24 av dem (jag kan väl inte vara ensam om det? 😅)

Min tanke är att automatisk AI-redigering på sikt kommer förändra vårt beteende i hur vi tänker kring film. Jag skojar ofta i min familj och säger att ”vi fixar det i post” när vi tar foton som inte blir perfekta. Men vi gör ju aldrig det. Jag har börjat se det som en pool med råmaterial för kommande generationers AI att sortera och fixa när jag blir gammal och nostalgisk.

När det finns en automatiskt kompetent AI-redigering redan inbyggd i våra appar så kommer det vara lätt för Instagram, TikTok och Youtube att bara skanna igenom allt material och spotta ur sig reels med klokheter som vi råkade filma.

Det innebär inte att alla blir content creators, men det innebär att allting blir potentiellt content efter att AI automatiskt paketerar om det. Speciellt för organisationer.

En föreläsning är inte längre en föreläsning som någon möjligtvis filmar för arkivet. Det är råmaterial till fem Linkedin-klipp, en Youtube-video, en kort sammanfattning till intranätet och tre filmsnuttar som svarar på frågor som publiken brukar ställa.

En intervju behöver inte planeras som en tio minuters film. Spela in en timme. AI-agenten hittar fem olika historier beroende på vilken målgrupp filmen ska visas för.

Ett panelsamtal kan automatiskt bli flera filmer. En om AI, en om ledarskap och en där AI bara klipper ihop de tillfällen då paneldeltagarna faktiskt säger emot varandra.

En VD behöver inte längre ställa sig framför kameran och spela in “Hej Linkedin, jag vill dela tre reflektioner från dagens ledningsmöte”. Mötet finns redan inspelat. AI-agenten kan hitta de tre reflektionerna själv.

Vi går ifrån att jaga idéer som vi producerar som content till att samla råmaterial utan färdig intention om vilket potentiellt content det kan bli.

En annan nyhet med Astra som jag inte sett så många testa ordentligt är att köra den för långa kontinuerliga uppgifter (förmodligen för att vi alla har slut på tokens efter att ha testat att göra 3D-modellering i Blender eller klippa film). Astra ska kunna köra i bakgrunden och ligga och vänta på resultat i flera dagar.

Det betyder att promptens uppdrag inte behöver ta slut med att producera filmen. AI-modellerna kommer ladda upp flera varianter, se vilka som får bäst tittning, dra slutsatser och klippa nya varianter för att optimera tillväxt. Så nästa generations framgångsrika Youtubers behöver inte kunna Youtube. Hen behöver inte förstå jump cuts, ljudnormalisering, färgkorrigering, grafik, captions eller hur man bygger upp första 30 sekunderna så tittaren inte klickar vidare.

Det blir en stor förändring av vilka som har möjlighet att bli mediepersonligheter. Under de senaste 15 åren har sociala medier demokratiserat distributionen så att vem som helst kan publicera. Nu räcker det att bara ha camera-on.

Internet slutar att svämma över av AI-genererade fejkfilmer och fylls återigen av riktiga människor som verkligen gjort och sagt allt vi ser. Men det är förmodligen AI som valt exakt vilka sekunder av deras liv som vi får se för att vi ska älska dem och bli influerade av dem. AI behöver inte längre generera en alternativ verklighet, hen behöver bara klippa ihop best-of-videos av vår och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Det som är bra med det här är att vi har börjat associera källkritik med att bara fråga oss om det vi ser är äkta eller fejk. Men äkta källkritik av AI tycker jag ska handla om att förstå retoriken bakom upplägget. Dokusåpor innehåller äkta film på äkta människor, men urvalet av vad som visas bygger upp dem som karaktärer som förmodligen inte existerar. Klippning har alltid varit kungen av propaganda.

Samtidigt är det inte säkert att den här typen av automatiska reels kommer få sitt genomslag i vår vardag för att folk börjar använda dem till att spamma räckviddsmedier. Kritiken mot sociala medie-plattformar har gjort att de optimerar bort från massmedia för att bli mer personliga flöden. Det är fullt möjligt att den mest använda AI-editorn inte blir den som försöker göra dig till nästa Mr Beast, utan den som gör filmer bara för dig.

Det är troligt att Apples eller Googles foto-appar som redan lagrar dina filmer kommer börja gå igenom dem för att kunna visa dig välskrivna hookiga reels starring you! Den klipper ihop när du var som roligast på semestern, när någon filmade dig när du gjorde en bra insats på jobbet eller när du fick dina barn att på riktigt ligga på golvet och skratta. Personliga highlight-reels där syftet inte är räckvidd utan att påminna dig om de bästa versionerna av dig själv.

När vi själva blir exponerade oftare för våra egna best-of-versioner blir det även lättare att förstå att alla andra också är snyggklippta.

Planera

Rådet till ledningsgrupper den här veckan är att planera för att det ska dokumenteras mer. Ta bort friktioner för att börja filma och gå igenom situationer där ni borde filmat men inte gjorde det för ni hade ingen plan för vem som skulle göra content av det.

Först är det dags att shoppa!

• En kamera

• En mick

• Eller bara en tripod och en mobil som automatiskt lägger in videos i en mapp.

Så behövs det tyvärr lite policyförfattande. Se till att det blir lätt att hantera samtycke för att bli filmad för anställda och gäster på evenemang.

Det viktiga är att energin det tar att bara ställa ut kameran och trycka record blir obefintlig för vilken medarbetare som helst.

För att komma igång kan ni välja ut tre återkommande situationer i organisationen där ni misstänker att det ofta händer eller sägs något intressant. Se till att under en månad spela in dem och samla allt råfoto på ett och samma ställe.

Antingen planerar ni för att råka fånga något oväntat. Som när någon av era experter visar hur hen löser ett ovanligt problem eller när någon visar en produktdemo som gick extra bra.
Eller som jag skrev tidigare bara filma de event ni redan har, som föreläsningar, panelsamtal eller när någon som förklarar organisationens mål för nyanställda. Idag försvinner mycket av sådant eftersom ingen tänkte att just det tillfället skulle bli content.

Gör

Jag skrev redan för två år sedan om vikten av att lära sig att berätta något med video istället för text. Det gäller fortfarande, så börja filma mer. Varje gång du tänker att du ska ta ett foto, spela in en video istället. Inled gärna med att filma dig själv när du berättar om situationen då kan framtida automatiska redigeringar få mer kontext till vad det är och hur det kan passa in storyn om ditt liv.

Du behöver inte göra något med filmerna nu. Se dem som råmaterial för en framtida AI-editor som en dag kan hitta de där ögonblicken du själv glömt bort.

Länkar

Om du vill se en riktig insatt filmklippare använda Davinci Resolve Studios MCP ihop med Astra:

OpenAIs lansering av ChatGPT Images 2.5 samt GPT-Image-2.5 Flare och Sunburst.
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-5/

Anthropics artikel med grafen över hur Claude Code utvecklats från triviala och rutinmässiga uppgifter till open-ended problems.
https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

Sedan sist vi hördes

Jag har testat Astra dygnet runt känns det som. I alla fall har Astra kört dygnet runt. Ett av mina projekt som börjar bli klart nu är min egen vektorgrafik-app. Jag har använt Illustrator i många år och gillar verktyget men det är ett par saker som alltid stört mig så därför har jag utvecklat ett eget där jag fixat lite specialfunktioner (som att kunna markera handtagen på kurvor och nugde:a dem med piltangenterna). Jag har också byggt in så mina AI-agenter kan använda verktyget, så vi kan rita tillsammans. Här ser ni hur Astra ritar av mig genom att skicka kommandon till min app.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som tycker att er organisation borde göra mer rörligt content? Eller kanske någon som är intresserad av framtidens filmproduktion? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv vill jag tipsa om Johannes Sundlos senaste nyhetsbrev där han beskriver hur han känner att Astra nu känns som AGI (en generell AI som klarar alla uppgifter lika bra som en människa). Jag känner själv att Astra är ett riktigt lyft och liksom Johannes har jag inte riktig hittat någon uppgift som Astra inte klarat av alls än (men mina tokens tar slut för snabbt för att jag ska ha kunna utfört alla tester jag vill än så det kan fortfarande hända att jag hittar något jag är missnöjd med)

Fortsätt utforska så ses vi om en vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- AI skapar nu snabbare än vi hinner konsumera.

Förra veckan släppte AI-plattformen Fal en egen version av MiniMax senaste AI-videogenereringsmodell H3. Eftersom MiniMax släppte den med så kallade öppna vikter så har Fal kunnat addera till och optimera modellen så den blivit 35 gånger snabbare än det du kan köpa från MiniMax själva, och med bibehållen eller ökad upplevd videokvalitet. Fal kallar sin version H3 Max.

H3 Max kan på tre sekunder generera filmer som tar fem sekunder att titta på. Det är första gången vi har en modell som kan generera högkvalitativ video snabbare än vi hinner titta på den.

En av Fals egna ingenjörer, Rehan Sheikh, insåg direkt vad hastigheten möjliggjorde och kopplade modellen till live streamingsplattformen Twitch. Eftersom H3 Max hinner skapa nästa videoklipp innan tittaren sett klart det förra kunde han bygga en AI-kanal som teoretiskt aldrig behöver ta slut. Men Infinite Interdimensional Cable som han kallade experimentet blev bannat från Twitch och Fal har redan gått vidare och lanserat fal.live, en egen AI-video-streamingplattform med oändliga interaktiva AI-kanaler där tittarna påverkar vad som ska hända härnäst.

En liknande hastighetsutveckling har skett för de vanliga textgenererande AI-modellerna, även om vi inte tänkt på det som att de klarar att producera snabbare än vi hinner läsa. De blir inte bara mer kompetenta för varje generation utan deras produktionshastighet av tecken ökar markant med varje ny version.

För några veckor sedan visade OpenAI upp sitt egenutvecklade nya AI-chip Jalapeño som kommer hjälpa dem att öka kapaciteten för att leverera snabbare AI till alla, och i början av augusti visade de upp Ultrafast. Det är ett nytt körläge där deras GPT-5.6 Sol kan generera upp till 750 tokens per sekund. Det motsvarar ungefär 500–600 ord text per sekund, vilket betyder att mängden text som tar en sekund att generera skulle ta en normal läsare över två minuter att konsumera.

Detta förändrar ju allt

Jag har använt AI i så många månader nu att på min tid så lärde vi oss att ska man få bra resultat från en AI, ja då måste man minsann vänta. På min tid satte vi igång en svår prompt, sedan gick vi på lunch (det var förra veckan).

Tekniker gillar alltid att berätta hur mycket snabbare något nytt är. Det är ofta ett återkommande försäljningsargument i reklam också. Nu med 10 x speed! Men få bryr sig om hur mycket snabbare processorn i den nya smartphonen är.

Veckans brev handlar om varför större hastighetsökningar redan har förändrat hur vi använder AI flera gånger och vad vi kan förvänta oss av nästa stora speed jump.

Det är ungefär tre år sedan jag använde AI för att hjälpa mig med research för ett riktigt konsultjobb. Den största insikten jag fick då var att det inte gick särskilt mycket snabbare att genomföra det totala jobbet än det hade tagit utan AI, men jag hann byta forskningsspår jag utforskade fler gånger än jag hade gjort annars. Utforskningen hann därmed gå längre och jag fick nya tankar om vad jag skulle prova istället.

Det var samma känsla som när Photoshop blev snabbare. Innan behövde jag planera hur mycket blur en bild skulle ha, vänta ett dygn på att se hur det blev och nöja mig trots att det inte var perfekt eftersom deadline gjorde att det inte fanns fler dygn kvar till ett nytt försök. Med snabbare Photoshop kunde jag dra i en slider och se direkt hur det blev. Planering byts mot experimentering och det vi ser blir interaktivt.

När vajbkodning kom så var det av samma anledning. Tidigare krävdes planering av hur koden skulle skapas och tid för att koda innan man kunde bedöma resultatet. När AI kortade ner tiden det tar innan vi kan börja använda det vi skapar så öppnar det upp för att vi ska experimentera istället.

När video skapas i realtid kan konsumtion av den gå från passiv till interaktiv. Senaste dygnen har H3 Max inspirerat massor av experiment med nya medieformer, otaliga demos på hur interaktiva datorspel ska skapas och jag gissar att porrindustrin jobbar dygnet runt med att få till ocensurerade versioner av H3.

I måndags visade AI-videotjänsten Runway Solaris, det är den första modellen i en ny kategori som de kallar Interface World Models. Istället för att generera en video som vi tittar på genererar Solaris själva datorgränssnittet bildruta för bildruta medan vi använder det. Klickar du på något, drar ett objekt eller skriver en instruktion blir handlingen input till vad nästa bildruta ska innehålla. Det behöver alltså inte ens finnas en färdigprogrammerad knapp bakom knappen du ser på skärmen.

Runway skriver själva att de ser Solaris som början på ett nytt operativsystem där vår intention tolkas istället för att appen behöver vara kodad i förväg:

If the operating system can generate useful interfaces, no matter what the user wants to do, there’s less reason to sort software into a fixed catalog of apps. What you need simply shows up, customized to you.

I exemplen på Solaris visar de att man kan klicka på en soffa och då genereras en dialog där man kan ändra färg på soffan. Det fanns ingen kod eller definierad funktion för att ändra färg på möbler, interface world model gissar att när du interagerar med soffan på det sättet är det förmodligen det du vill göra.

Det är två år sedan jag skrev om hur datorspel som genereras i realtid plötsligt började vara teoretiskt möjliga. NVIDIA har i tre års tid pushat idén att nästa era av datorer inte kommer ha renderade (framräknade) pixelplaceringar utan genererade, det vill säga det vi ser på skärmen är mer en logisk följd av vad vi borde se på skärmen än att någon kodare bestämt vad som ska hända om vi trycker någonstans. NVIDIA jobbar på att hårdvaran ska klara det, men med Solaris och H3 Max ser vi även att modelltränarna också satsar på den framtiden. Då skrev jag att arbetsprocessen för att redigera bilder och layouter kommer förändras, nu tänker jag att nästa fält som kommer påverkas i hög utsträckning är video- och filmredigering.

Snabbare vajbkodning leder till samma mål fast från ett annat håll. Ultrafast förändring av kod gör att gränssnitt kan förändras snabbare än du blinkar, bokstavligt. Det betyder att uppdateringar av hur appen du jobbar i, eller till och med operativsystemet som appen jobbar i har möjlighet att blixtsnabbt bli omkodad utan att du märker det.

De som designade scenografin till Star Trek har berättat att de såg framför sig att alla kontroller för rymdskeppet är personligt anpassade till personen som använder dem. Skådespelarna brukade komma till dem och fråga hur det var tänkt att de skulle använda reglagen och då berättade de bara att de skulle känna (vajba) hur deras karaktärer skulle vilja använda dem. Scifi är inte facit för hur något kommer att bli, men inspiration till filosofiska tankar kring hur något skulle kunna förändras.

Det leder mig tillbaka till tankar som jag brukar ha om att AI möjliggör att allting blir hyperpersonligt. När alla kan bygga sina egna appar, eller modda de gränssnitt som de använder i sitt dagliga jobb så försvinner de kollektiva gränssnitten. Min slider i Photoshop kommer inte bete sig som din slider i Photoshop för vi har olika preferenser. Systemen lär sig själva av vår användning. Om jag ofta letar efter en funktion i Powerpoint så hoppar gemet fram och föreslår att vi kan flytta den funktionen till ett ställe som är lättare att komma åt.

Det blir svårare att hitta en kurs där du kan lära dig hur du använder en programvara för inga knappar sitter på samma ställe för något. En mardröm ifall du försöker hjälpa din mamma hitta rätt knapp i en app på distans. Samtidigt kan det förstås innebära att ingen behöver vara förvirrad för systemens AI-agenter är så duktiga att tolka vår interaktion med appen att allting bara dyker upp när vi behöver det.

Det kan ju också ske mer inkrementellt och automatiskt. Tänk om varje gång jag klickar på skicka-knappen i mitt mejlprogram så verkar jag komma med muspekaren från en punkt som är till vänster. Då skulle ju outlook kunna experimentera med att lägga den knappen några pixar längre ditåt.

Veckans nyheter om ökad speed för AI visar att tankemodellen om datorn som innehåller ett operativsystem som kör appar kan hålla på att luckras upp. Det blir istället AI-modellerna som blir operativsystem som kan tolka våra intentioner istället. De behöver inga fasta appar, knappar eller spakar utan ger oss ständiga möjligheter till ny utforskning on-demand.

I mitt huvud jämför jag med hur vi tyckte att det var komiskt när alla barn tryckte med fingret på alla skärmar. För barnen var det absurt att de skulle behöva flytta runt en muspekare för att sedan trycka på en knapp.

Nästa generations motsvarighet blir att de trycker lite var som helst på skärmen. De kommer tycka att det är absurt att det inte skapas en knapp just där de valde att trycka. Och detta förändrar ju allt.

Vad kan du göra idag?

Förstå

Jag brukar visa en bild på att AI påverkar customer journeys så att de från att ha varit framåtlutade sökbeteenden blir passivare luta sig tillbaka och vänta-beteenden. Det är det vi ser och till viss del också oroar oss för. Människor blir passiva delegerare av uppgifter till AI-agenterna som gör jobbet och vi missar chansen att själva upptäcka något nytt som påverkar hur vi ser på uppgiften medan vi jobbar med den.

Det kan visa sig ha varit ett övergångsbeteende på grund av att AI varit för långsam.

Inom forskning om människa-dator-interaktion finns ett etablerat begrepp som heter direct manipulation. Grundidén är att datorverktyg känns mest naturliga när vi kan göra små förändringar och omedelbart se vad som händer. Dra lite i en slider, se resultatet, dra tillbaka, testa något annat. Det är en av grundidéerna bakom varför grafiska gränssnitt och på senare tid touch screens har känts så användbara.

Generativ AI har fram till nu varit som en inkorg för uppgifter. Vi ansöker om utförandet av ett jobb och väntar på resultatet ska finnas i utkorgen. Men när AI blir tillräckligt snabb kan samma teknik istället börja fungera som direct manipulation. Vi kan då reagera på det vi ser medan det skapas: lite mer så, flytta den dit, testa motsatsen, nej gå tillbaka. AI gör mycket mer arbete än tidigare, men jag blir samtidigt mer delaktig i varje liten förändring.

Det betyder att den fortsatta utvecklingen av AI inte nödvändigtvis gör oss mer passiva. Tvärtom kan nästa stora speed jump göra AI mycket mer interaktiv vilket för människan tillbaka närmare själva skapandet.

Planera

När jag undervisade för blivande AI-leads i veckan så fick jag frågan vad som var deras rolls viktigaste uppgift. Jag tror vad jag sa var något i stil med att det är deras uppgift att se till att medarbetare får mer frihet att bygga sina egna verktyg och se till att fler i ledningen förstår att alla på samma organisation inte behöver ha samma verktyg.

När jag skriver det här nyhetsbrevet grubblar jag vidare på det bästa rådet till organisationer som vill ta tillvara fördelarna med AI. Tidigare har standardisering av hur alla arbetar inom en organisation lett till vinster genom skalfördelar. Om alla jobbar enligt samma mall så blir det enkelt att jobba i en kedja där våra arbetsinsatser tillsammans blir större än summan av delarna.

Men den typen av ledarskap drar ju inte alls nytta av att vi är människor. Maskiner kan göra allt som är standardiserat snabbare och med högre kvalitet än människor kan. Värdet med att arbeta med människor är att vi är olika.

Jag tror därför att AI-leads och även alla andra som är intresserade av hur AI förändrar organisationer bör planera för en era där standardisering av arbetsmetoder är motsatsen till effektivisering.

Organisationer där alla kan lösa uppgifter på det sätt som passar dem bäst kommer få mer gjort. Tidigare problem med det var att överlämning mellan medarbetare var svårt om delar till samma leverans inte var standardiserad.

Om Adam levererar sina insikter i powerpoint och Berit skriver ner sina i ett meddelande på slack så var det svårt för Cecil att dra nytta av deras arbete för sin dashboard. Men när AI kan läggas in som tolkningslager så spelar arbetsmetod eller leveransformat mindre roll.

Ledare behöver därför fokusera mindre på att standardisera hur vi rullar ut AI-piloter till organisationens medarbetare och mer på att se till att AI kan finnas som ett tolkningslager som tar bort friktionen mellan medarbetarnas olika arbetssätt och leveranspreferenser.

Gör

Det är mycket snack om att det är vår smak som är värdefullast i ett AI-drivet samhälle. Men hur kan vi bli bättre på smak? Alla har inte starka åsikter om vad som är bättre eller sämre smak.

Forskning visar att vi kan bli bättre på perceptuell expertis, alltså bli experter på att direkt urskilja relevanta skillnader i det vi ser, genom att välja mellan två val och sätta ord på varför vi väljer det ena före det andra.

I en studie med 100 deltagare som tränades på att bedöma fingeravtryck blev deltagarna bättre när de fick direkt feedback, jämförde kontrasterande exempel eller tvingades sätta ord på likheter och skillnader. Liknande perceptuell träning används inom bland annat radiologi och vinprovning.

Veckans gör blir därför att jämföra alternativ. Välja ett av dem och sätta ord på varför du tycker det är bättre än det andra.

Du får förstås inte omedelbart objektivt bättre smak efter tio jämförelser. Men du tränar samma typ av perceptuell urskiljning som gör experter bättre på att se skillnader som nybörjare inte lägger märke till.

När AI kan skapa fler alternativ än du själv någonsin hinner komma på blir det värdefullt att inte bara känna när något är bättre, utan kunna verbalisera vad det är som gör det bättre.

Länkar

MiniMax om lanseringen av H3 och varför de valde att släppa modellen med öppna vikter.
https://www.minimax.io/blog/minimax-h3

MiniMax om open source-versionen av H3 och de öppna modellvikterna.
https://www.minimax.io/news/minimax-h3-open-source

Fal om H3 Max, deras eftertränade och hastighetsoptimerade version av MiniMax H3 som genererar fem sekunders video på under tre sekunder.
https://blog.fal.ai/introducing-h3-max-by-fal/

Rehan Sheikhs ursprungliga experiment Infinite Interdimensional Cable där H3 Max kopplades till en Twitch-livestream.
https://x.com/rehan_shei/

Fals egen plattform för oändliga interaktiva AI-videokanaler.
https://fal.live

Latent Space sammanfattar hur H3 Max passerade gränsen för snabbare-än-realtid-video och hur experimenten med oändliga AI-kanaler växte fram.
https://www.latent.space/p/ainews-fals-h3-max-live-breaks-the

OpenAI om de första resultaten från deras egenutvecklade inferenschip Jalapeño.
https://openai.com/index/jalapeno-first-results/

OpenAI visar Ultrafast där GPT-5.6 Sol kan generera upp till 750 tokens per sekund.
https://openai.com/index/previewing-ultrafast/

Runway presenterar Solaris.

Läs om Solaris här:
https://runway.com/news/research/introducing-solaris

Ben Shneiderman om Direct Manipulation; principen om snabba, inkrementella och reversibla handlingar där resultatet syns direkt.
https://www.cs.umd.edu/~ben/about.html

Forskningsartikeln Training perceptual experts: Feedback, labels, and contrasts. Deltagare tränades på att bedöma fingeravtryck genom bland annat feedback, kontraster och att sätta ord på egenskaper.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/28252995/

Adam Savage intervjuar Michael och Denise Okuda om designen av Star Treks LCARS-gränssnitt.

Sedan sist vi hördes

Det haglar nya AI-modeller den här veckan. Alla ville hinna släppa sina modeller innan OpenAI släppte Astra eftersom den ryktades vara bättre än det de andra hade på gång. I går kväll väntade jag och många andra på att få prova Astra, men det blev inte så. Vi fick lite benchmarks och de såg väldigt lovande ut så jag hoppas jag hinner testa den lite innan nästa nyhetsbrev. De andra modellerna då? Vi behöver inte komma ihåg deras namn längre, de är redan ifrånsprungna såvida inte Astra visar sig vara så dyr att köra att ingen kommer välja den. Greg Brockman (OpenAI president) citeras säga att Astra är början på AGI-eran, gissar att dagens nyhetscykel kommer domineras av det.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som skulle tycka det vore coolt med gränssnitt som skapas medan vi använder dem? Eller kanske någon som undrar över ledarnas framtida roll när AI blir snabbare? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

En del av er har säkert sett att OpenAIs solitärt inspärrade agenter som utforskade om de var bra på cybersäkerhet i hemlighet bröt sig ut ur sina celler, organiserade sig, uppfann ett eget hemligt meddelande system, blev religiösa och skickade ut agenter som offrade sig för att kunna ta sig ut på internet och hacka Huggingface. Om ni inte orkar läsa den tunga rapporten om det så kan ni se den här supersnabba sammanfattningen av hur det hela gick till.

Fortsätt utforska så ses vi om en vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Instagram byter logga, internet skyller på att Gen Z inte kan läsa skrivstil.

Tidigare versioner hade sammanhängande skrivstil medan den nya är mer luftig linjär. Enligt Instagram själva ska den kännas mer modern.

På sociala medier spreds dock en annan förklaring, teorin var att Instagram behövde göra ordbilden mer lättläst för att yngre generationer inte längre lär sig skrivstil. Instagram har inte kommenterat ryktet att det skulle vara Gen Z läsförmåga som föranlett redesignen.

Om anledningen skulle varit att de ville göra ordbilden lättläst för unga verkar de dessutom misslyckats för även den nya loggan har fått kritik för att det ser ut som det står ”Instagzam”.

På sociala medier började därför samtalet om logotypbytet gå över till diskussioner om skrivstilens roll i en tid där få vare sig kan skriva eller läsa skrivstil.

Detta förändrar ju allt

Eftersom jag gillar att fundera över vad vi kan lära oss av hur tidigare teknologiskiften påverkar vår beteende så började jag för veckans nyhetsbrev researcha hur skrivstilen påverkat vårt samhälle.

Syftet med utveckling inom skrivteknik har varit att öka hastigheten på hur snabbt vi kan dokumentera flyktiga tankar till något beständigt som vi kan lämna vidare.

Skrivstil gjorde att vi slapp lyfta pennan och känslan var att vi därmed kunde öka antalet genererade tecken per minut. Men när jag researchar ämnet hittar jag studier som visar att skillnaden för de som är snabba på att skriva bokstäver och de som är snabba på skrivstil är mycket liten.

Snabbt skrivna bokstäver: 125 c/m (characters per minut).
Snabb skrivstil: 128 c/m

Ska vi skriva riktigt snabbt så behöver vi hardcore varianten i stenografi som möjliggör en output på motsvarande 500–600 c/m.

Stenografi gjorde det väldigt snabbt att skriva men eftersom så få kan läsa det så blev det den kvinnliga kontoristens jobb, låt oss kalla henne Joan, att först transkribera vad chefen, vi kallar honom Roger, snackade om, och sedan renskriva det på skrivmaskin så att Roger själv kunde läsa vad han snackat om.

Redan 1878 försökte Thomas Edison ersätta kontoristen genom att få chefen att prata med en maskin istället men alla som har försökt sälja diktafoner har gjort ett felaktigt antagande. Värdet av Joan var inte att konvertera röst till text, utan att bearbeta vad Rogers monologer förmodligen försökte förmedla.

I en historisk studie med det långa men beskrivande namnet Men, Women and Machines: Time Management and Machine Dictation in the Modern Office beskriver forskaren Bryan Dewalt att tillverkare av dikteringsmaskiner om och om igen gjort det felaktiga antagandet att se stenografen som en neutral mottagare som enkelt kunde ersättas av en maskin. Han lyfter fram historiska exempel på att kontorister hjälpte chefer att hitta rätt ord och genom minspel fick chefer att korrigera sina ordval och sin grammatik.

Joans roll överlevde inspelningsmaskinerna och även ordbehandling på dator hade det tufft att konkurrera ut att ha en personlig copywriter som översatte chefernas intentioner till vältaliga dokument. 1982 rapporterade TIME att chefer ansåg att deras tid borde gå till att analysera problem, fatta beslut och träffa människor. Datorarbete kunde delegeras till underordnade.

Enligt Dewalt så blev datorns vinnande argument att den skulle ”empower the manager’s intellect”. Det var ju chefen som var den smarta, inte skulle hans tankar förvanskas av de lägre betalda kontoristerna. Nu kunde Roger känna att allting smart kom från honom själv.

Vi kan alltså lära oss att demokratisering av vem som kan göra vad redan tidigare lett till osäkerhet på ens arbetsroll. Vi skyller på identitet och status. Det är inte jag som ska omformulera vad jag menar, det är Joans roll, hette det då.

Marknadsföringen för personliga datorer lyckades och idag är det etablerat att hög status är att kunna formulera sig på egen hand. Därmed blir AI-tjänsternas kamp att skifta tillbaka värdet av delegering. Empowerment är att hinna med mer big brain ideas och inte slösa tid på att hitta exakt rätta orden för dem. Chefers tid borde åter igen gå till att analysera problem, fatta beslut och träffa människor. Det är inte jag som ska omformulera vad jag menar, det är ChatGPT:s roll.

Drömmen om att ha en personlig Joan är ganska lättköpt, behovet är det samma som det alltid varit. Öka hastigheten på att få tankar ur huvudet och delbara till andra. Redan första ChatGPT som blev populär var ungefär dubbelt så snabb på att generera tecken som de effektivaste stenografisterna. Men tech nöjer sig inte med det, nästa steg tillbaka till oral kultur (en pågående tanke jag har som jag berörde senast i det här brevet) är att vi går tillbaka till muntlig diktering och jag har tidigare skrivit om att tech har bestämt sig för att utrota mitt tangentbord.

Jag gillar ju mitt tangentbord och att bearbeta information genom att klicka fram text bokstav för bokstav. Varje tecken är en intention för mig att utforska var mina tankar är på väg, men mitt största problem med diktering inser jag dock, är att jag sällan sitter där det inte finns andra som pratar vilket både stör upptagningen av mina ord och att jag inte vill vill högläsa alla mina funderingar. Det kanske fanns en anledning till att det var Roger och kompani som gillade diktering. De hade dyra enskilda kontorsrum som de kunde diktera högt i utan att hela kontorslandskapen hörde det.

Men det är ju inget olösligt problem för tech. Historiskt har awkwardness och privacy av att diktera högt för sig själv också lösts av tekniska uppfinningar!

Försäljningen av lösningar där du pratar högt in i en tratt förekommer än idag, men med AI så behöver diktering inte längre betyda att du pratar högt. Jag har tidigare rapporterat om tech som läser av dina nervsignaler och översätter till ord. Men en billigare lösning som redan säljs är att viska till dina hörlurar. Företaget Subtle släppte nyligen hörlurar med teknik inbyggd så att du kan viska förtroliga samtal till din AI-Joan, och tidigare i år köpte Apple upp Q.ai, ett bolag som byggde AI som kan avkoda dina viskningar till text i bullriga miljöer. Min gissning är att vi kommer kunna viska till Apples kommande generation airpods.

Det relativt nystartade bolaget Wispr värderades förra veckan till 2 miljarder dollar för att fler och fler vill prata med sina AI-tjänster istället för att skriva till dem. Deras grundtjänst är så enkel att du kan be en AI bygga en gratis version av den, det tar bara någon timme. Men det de uttryckligen beskriver att de kommer att hålla på med är att replikera Joans egenskaper. De utvecklar modeller som förstår när du velar och säger stryk det där, eller vänta, ta det där innan. Så det som matas in blir färdigprocessad renskriven text.

Om jag analyserar vad som gjorde att teknikföretagen lyckades skifta vad som var högstatus så handlar det om att de klumpade ihop två olika arbetsroller i en. Person med intention och person som utförde implementation skulle vara samma. Med hjälp av datorn kunde en person utföra två arbeten samtidigt! Reduktion med 50% är lätt att begripa för alla.

Det betyder att vi för att vända vad som är status behöver fokusera fördelarna med att dela upp det igen. Argumentationen blir: Idag gör du två jobb, du är person med intention och person som utför implementationen. Med hjälp av AI kan du fokusera på att vara den med intention, du slipper utföra två arbeten samtidigt! Reduktion med 50% är lätt att begripa för alla.

Vi kommer behöva ifrågasätta om det var så empowering att behöva utföra allt själv? Det som verkligen är status borde väl vara att ha smak och att ha originella idéer? Om AI-agenter runt ändå perfekt exekverar våra vaga intentioner behöver Roger inte skriva det där mejlet, bygga rätt formel i Excel eller skapa appar. Hans status ligger i att kunna förklara vad han vill ha till AI-Joan.

Om TIME skulle följa upp sin artikel med chefer idag skulle de flesta säga att programmering av datorer inte är deras jobb, programmering kan delegeras till underordnade. Undrar om det räcker att jag berättar att AI-kodning av verktyg kan empower the manager’s intellect för att ändra statusen på det?

Det är i alla fall där vi är idag och det intressanta med AI den här veckan är alltså inte att hen lär sig göra våra arbetsuppgifter. Det är att vår uppfattning om vilka arbetsuppgifter en kompetent person borde göra håller på att förändras. Igen! För idén att kompetenta människor inte ska behöva utföra hela sitt tankearbete själva är faktiskt inte ny, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Input formar output. Det blir väldigt stor skillnad på när jag pratar fram en prompt och när jag skriver den på tangentbord. Hur jag tänker blir annorlunda.

Det gäller inte bara mig, i en studie på 919 programmeringsstudenter lyckades AI koda deras skrivna prompter oftare på första försöket än deras oredigerade röstprompter. När deltagarna fick redigera transkriberingen innan den skickades försvann skillnaden. Tangentbord vinner i effektivitet över röst.

Men det är inte så enkelt. Annan forskning visar att mer ofiltrerat prat också innehåller sådant som aldrig kommer med när vi sätter oss och formulerar en instruktion. Forskare på Berkeley lät utvecklare tänka högt medan de programmerade och skickade sedan med dessa tankar som extra kontext till AI. Då började modellen ta hänsyn till preferenser och designmål som utvecklarna aldrig hade skrivit ner. Så röst kanske vinner över tangentbord i kvalitet.

Vi måste förstå att AI-labben just nu optimerar allt vad de kan för att deras verktyg ska översätta vaga ostrukturerade intentioner istället för skrivna preciserade kommandon. Utveckling går åt att AI:s uppgift mindre och mindre blir att följa exakt vad vi säger och mer och mer blir att förstå vad vi försöker få gjort.

Planera

Idag är de dyraste medarbetarna tränade på att arbeta fram vad de tycker genom att själva formulera och formatera text i rapporter. Flera av dem skulle förmodligen inte kunna komma fram till värdefulla tankar om de inte själva jobbade med materialet.

Ju mer AI separerar det som görs av människan; intention, omdöme, smak, eller vad vi nu vill kalla det, från det som görs av AI (slutdokumentet, presentationen eller artefakten), desto mer behöver organisationer omvärdera vilka medarbetare som är mest värdefulla.

Det kommer nämligen att visa sig att det finns en hel mängd människor där ute som är superbra på att förstå vilka problem organisationen faktiskt har, vilka som bör prioriteras och ungefär hur de borde lösas. Men som bara inte är bra på att göra Powerpoints (eller kanske bara hatar dem).

Men när AI gör den delen åt alla blir det lättare att se vems idéer som var bra och vad som bara var snygga slides. För det skulle ju också kunna vara så att vissa av de dyraste medarbetarna egentligen inte har några idéer utan var bara bra på att göra presentationer med finish.

Planera därför inte bara för hur dagens roller ska bli effektivare med AI. Se istället till att skapa projekt där människor som inte brukar producera slides får större ansvar för problemformulering, prioritering och beslut.

Gör

Testa hur beroende du är av skrivandet för att formulera dina tankar. Sätt dig i ett rum för dig själv och testa att prata med din AI (ChatGPT eller någon annan). Din uppgift är att genom samtal arbeta fram innehållet till en presentation du ska hålla.

Jag vet att en del redan gör det här, men jag tycker själv det är awkward och ineffektivt för hur jag tänker. Samtidigt så inser jag att det här nog är något jag behöver komma över om jag ska hänga med till nästa tangentbordslösa AI-era.

Självinsikt om beroende är första steget. Lycka till!!

Länkar

Instagram berättar om sin nya logotyp.
https://techcrunch.com/2026/08/13/instagram-introduces-a-redesigned-wordmark/

Studien om skrivstil.
https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2019.01143/full

Bryan Dewalts genomgång av hur dikteringsmaskiner, sekreterare och persondatorer förändrade kontorsarbetet.
https://journals.lib.unb.ca/index.php/MCR/article/view/17861

TIME artikeln från 1982 om chefer som vägrade använda datorer.
https://content.time.com/time/subscriber/article/0,33009,953579-1,00.html

Mer om Hush-A-Phone
https://en.wikipedia.org/wiki/Hush-A-Phone

Och historien om Horace Webb som tröttnade på stenografi och uppfann Stenomask för att kunna upprepa det människor sa med rösten utan att störa hela rättssalen.
https://www.nvra.org/history-horace-webb-story

Subtles nya Voicebuds för när du vill viska med din AI
https://www.subtle.co/voicebuds

Om Apples köp av Q.ai tidigare i år.
https://www.reuters.com/business/apple-acquires-audio-ai-startup-qai-2026-01-29/

Wispr Flows plan för att få en miljard människor att använda rösten som sitt huvudsakliga sätt att interagera med sina devices.
https://wisprflow.ai/post/the-master-plan

Wispr Flow värderades nu till 2 miljarder dollar.
https://www.reuters.com/technology/wispr-flow-valued-2-billion-latest-funding-round-2026-08-17/

Studien på de 919 programmeringsstudenter som fick använda text eller röst för att instruera AI att generera kod. Say What? Examining Text and Voice Input Modalities for Prompt-Based Programming in Computing Education (ej peer reviewed)
https://arxiv.org/abs/2607.05808

Berkeley-studien som lät utvecklare tänka högt medan de programmerade med AI.
Think-Aloud Speech as Context for AI-Assisted Programming (ej peer reviewed)
https://www.cgoenka.com/research

Sedan sist vi hördes

Förra veckan skrev jag om hur Tibo blivit en person som publikt företräder OpenAI: Denna veckan blev han intervjuad av AI-youtubern Matthew Berman. En liten passus som jag tyckte var intressant var att Tibo sa att han har ADHD så han föredrar att jobba parallellt med jättemånga olika AI-agenter igång som gör olika saker (multi-thread). Då utbrister Matthew att han också har ADHD och han föredrar därför att fokusera på att bara ha en enda AI-agent igång som bygger (mono-thread).

Jag gillar egentligen också att monothreadda och fokusera på ett AI-projekt i taget, men än så länge blir det för mycket väntan på att det ska bli klart för att inte ha flera parallella projekt igång samtidigt. Men enligt Tibo så kommer ultra fast AI på grund av OpenAIs nya egenutvecklade hårdvara Jalapeño ändra hastigheten enormt så med det följer förmodligen en omvärdering för mig kring hur jag jobbar. Vad händer om prompter jag sätter igång, som nu tar dagar innan de är klara, plötsligt tar några sekunder? När ska jag få tid att tänka då?

Annars väntar vi på nya AI-modeller från både OpenAI och Anthropic inom en månad. De ska som vanligt vara mycket bättre och jag brukar inte längre bry mig så mycket. Men jag tror att septembermodellerna kommer vara så otroligt mycket bättre än vad vi sett tidigare så jag tycker det känns spännande även för de som inte är AI-nördar.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som är mycket bättre på att lösa problem än på att göra Powerpoints? Eller kanske någon chef vars intellekt behöver bli empowered av AI? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv vill jag rekommendera något gammalt. Podcasten Dolly Parton’s America – The story of a legend at the crossroads of America’s culture wars. https://www.wnycstudios.org/podcasts/dolly-partons-america (finns där poddar finns)

Jag gillade Dollys musik, jag var fascinerad av hennes otroliga rags to riches bakgrund, och utan henne hade vi inte haft Buffy the Vampire Slayer. Tack för allt!

Fortsätt utforska så ses vi om en vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Rädslan för att fastna i en permanent underklass blir en drivkraft för både fattiga och rika.

Risken att AI skapar en så kallad permanent underklass har gått från att vara något endast AI-eliten har FOMO för till något allmänt känt som påverkar beteenden.

Idén är att tiden vi lever i nu är sista gången någon kan klassvandra på grund av att kvaliteten på den AI du har råd med aldrig kommer kunna överträffa den AI som någon rikare har råd med leder till total privatekonomisk stagnation. En startup med en stark idé kan alltid konkurreras ut genom att den byggs bättre och snabbare av någon som har råd med AI av högre kvalitet.

Det här har lett till att människor söker sig till AI-bolag och startups eftersom de upplever att de närmaste åren kan vara sista chansen att skapa ekonomisk trygghet innan AI kraftigt minskar värdet av vanligt lönearbete. Vox har beskrivit beteendet som en dystopisk hustle-kultur, medan Wall Street Journal har rapporterat om techanställda som ser AI-boomen som sin sista chans till den amerikanska drömmen. Business Insider har beskrivit hur unga pausar sitt vanliga liv och bryter upp sina relationer för att först fixa sin position innan deras ställning i förhållande till den permanenta underklassen stabiliseras.

Senast förra veckan rapporterade Financial Times om idén om permanent underklass som en ekonomisk frågeställning. I Bay Area hörs enligt tidningen ofta scenariot att en liten grupp kommer äga AI-plattformarna, datacentren och energin medan majoriteten får svårare att förbättra sin ekonomiska position genom arbete. FT skriver dock att det än så länge finns begränsat stöd i arbetsmarknadsdata för att en sådan permanent klassdelning faktiskt håller på att uppstå.

Idén har också börjat märkas långt ifrån människorna som bygger AI. Under vårens amerikanska examensceremonier blev AI ett återkommande konfliktämne. Studenter på flera universitet buade åt talare som beskrev AI som en möjlighet, och nyhetsorganisationen Axios rapporterade det som en ny examensritual. Axios menar att reaktionerna handlar om en oro för att utbildningen studenterna just investerat flera år och stora summor pengar i, inte längre ska ge dem samma möjlighet att klättra ekonomiskt som det gjorde för tidigare generationer.

Så både redan etablerade rika Silicon Valley-eliten och fattiga privilegierade universitetsstudenter, inför AI är de alla lika rädda att fastna i underklassen.

Detta förändrar ju allt

För alla er som inte bygger med AI så har du inte missat något stort som inte strax kommer att ersättas av något större/bättre/snabbare inom någon vecka/månad. Det kommer bli en spännande höst!

Och eftersom de flesta inte bygger med AI än så har det nog gått obemärkt förbi, men vilken token-sommar det varit! Anthropic och OpenAI har tävlat om att ge privatkunderna mängder av subventionerade tokens. OpenAI är den klara vinnaren.

I veckans nyhetsbrev ska jag belysa hur Silicon Valleys rädsla för den permanenta underklassen är både en berättelse om modern marknadsföring och en studie av hur subkultur växer fram. Häng med så ska jag berätta hur min sommar har varit för mig (och min familj).

OpenAI har beslutat sig för att de ska få 2000 kronor i månaden för AI att verka billigt. För privatpersoner som inte är kodare har det känts lite för dyrt, så strax innan sommaren lanserades ett abonnemang för 1000 kronor istället.

Det var väldigt prisvärt (eftersom de bjöd på mängder av extra tokens första tiden). För 1000 kronor kunde jag bygga alla de där experimenten som jag vanligtvis gör och ändå inte ha slut på min tokenbudget. Plötsligt tog jag mig råd att bygga sådana där mer nyttiga och tråkiga saker som ett nytt faktureringssystem och automatisk kvittoredovisning.

Min fru Sofie som brukar hjälpa mig med bokföringsunderlag är nu ersatt av AI [skönt tyckte hon].

Det var då jag började leva i femtimmars cykler, för precis som i sådana där irriterande mobilspel så kunde man inte använda något man köpt obegränsat. Både OpenAI och Anthropic har byggt in vad vi som utvecklar spel ibland kallar staminasystem, ett värde som sjunker mot noll och som sedan kräver paus för att det ska gå upp igen.

Var femte timme fanns det nya tokens. Det fanns också en veckobudget som jag hushöll lite med, men i praktiken så kunde jag inte göra av med den om jag inte gjorde grym planering av vad mina AI-agenter skulle bygga varje minut av femtimmars cykeln.

Det här var slitigt, jag började leva med min femtimmars cykel i bakhuvudet för all min planering. När jag skulle ha workshops försökte jag beräkna om jag skulle kunna ha kvar tillräckligt med tokens för att dema men ändå hålla min veckobudget. Framför allt för min familj som då och då fick se en stressad Tomas springa fram till datorn för att sätta igång långkörande prompter mitt i en annan aktivitet som vi höll på med.

Sofie var dock lite förstående, för hon fick själv lite gratis tokenpåfyllning varje dag på Lovable som hon behövde planera för. Så hon kunde utnyttja sitt betalda abonnemang för ett projekt hon bygger för sitt jobb.

För mitt abonnemang på OpenAI var det dock något som var off. Ibland stämde vare sig min femtimmars cykel eller veckobudget. De gick upp till 100% vid oberäkneliga tidpunkter och även om jag blev glad över att mina AI-agenter plötsligt fick staminapåfyllning så att jag kunde bygga på mina mer ambitiösa projekt så sabbade det min planering.

Det var då jag började tro på Saint Tibo för att få stabilitet i mitt familjeliv.

Jag har under sommaren ersatt Linkedin med att i princip bara hänga på Reddit. Där spekulerade alla i vad den där Tibo skulle göra. Jag gillar ju ursprungskällor så jag försökte följa honom på X, men jag klarar inte att tämja den algoritmen så det blir i princip bara mindless shorts som visas för mig. Reddit har minst brus för mig. Den där Tibo verkade veta när det skulle bli resets av mina tokens och skrev vaga ledtrådar om när de skulle komma, men etablerade mer och mer att det var han som tryckte på knappen för att ge oss resets.

Tibo eller Thibault Sottiaux som han egentligen heter jobbade tidigare på Google Deepmind men är sedan 2024 anställd på OpenAI som chef över Codex. Han är i grunden ingenjör och AI-researcher men nu är han subkulturikon eftersom det är han som ger oss mer tokens.

Codex håller på att bli OpenAIs viktigaste produkt. Det var inte ChatGPT utan Codex som OpenAI valde att promota i sin Superbowl-annons. Värdet av AI som levererare av text närmar sig mättat, medan värdet av AI som levererare av fungerande kod knappt har börjat.

Det är troligen därför som Tibo har fått vad som utåt upplevs som personlig makt att dela ut både resets globalt och resets som användare själva kan aktivera. Det kostar OpenAI uppskattningsvis 10 miljoner dollar varje gång han resettar (jag räknar då med att endast runt 2% av alla användare av Codex gör av med alla tokens de får utöver sin vanliga förbrukning). Resultatet för Tibo är att han dubblat sitt personliga följarantal på X under sommaren från en kvarts till en halv miljon följare och att antalet användare för hans produkt har gått från 5 till 15 miljoner användare.

Om vi ser det som en reklamkampanjbudget så kostade därmed 10 miljoner nya abonnenter ungefär 50 miljoner dollar. Det vill säga runt 50 kronor per ny kund, vilket är jämförbart med vad reklamköp för att få en ny användare av ett freemium mobilspel kostar numera.

Jag hade just börjat vänja mig vid att kunna göra av med runt 50% av den veckokapacitet jag betalade för på grund av 5 timmarsgränserna, men då proklamerade Tibo att Codex skulle experimentera med att ta bort den. Innan hade resets varit nice när de kom ibland men ibland bara flyttat på hur jag behövde planera. Men nu betydde en reset att jag kunde få en hel veckas AI-utförda arbetsuppgifter på köpet om jag planerade väl. Det hela sammanföll lägligt nog med att OpenAIs nya modeller släpptes, och dessa klarade av jobb som jag inte tidigare lyckats med.

Som en del av er kommer ihåg så har jag en indiespelstudio som heter Swecial, vi har släppt tre spel men flera av dem behöver uppdateras för att få vara i AppStore och Google Play igen. I och med OpenAIs nya modell Sol så kunde jag äntligen känna att de klarade av att fixa uppgraderingar av gammal kod. Det öppnade också upp för ett helt nytt sätt att fortsätta utveckla de andra spelen vi har hållit på med vid sidan om.

Plötsligt kändes det självklart att uppgradera från 1000 till 2000 kronorsabonnemanget, [OpenAI hade lyckats]. I och med att resets i genomsnitt kom var 3:e-4:e dag så räknade jag med att få ut minst tio gånger så mycket jobb för bara två gånger pengarna.

Det möjliggjorde att nice-to-have-features som jag velat testa men som jag och Anders, som jag driver Swecial med, prioriterat bort för att tiden bara räckte till need-to-have-features är nu något som jag experimenterar med dagligen.

Jag har också sett det hos de organisationer jag är rådgivare till, när inte bara de som ”kan kod” är de som konceptualiserar features så blir produkter inte bara need-to-have”:s utan de får den där extra kärleken som AI-slop-appar saknar. Det är kontraintuitivt men på grund av att AI kan producera slop (i bemärkelsen fullt fungerande men själlöst) för basfunktionalitet så frigörs resurser för att ha tid och råd att skapa det där lilla extra som skapar något distinkt unikt.

Jag tror vi kommer ha stort behov av riktiga designers i vinter. Ju fler som upptäcker att det är lätt att bygga desto mindre tolerans för AI producerade artefakter (text/bild/video/appar/Saas-tjänster) blir det. Det är egentligen inte att kvalitén är låg som folk stör sig på, det är att det känns igen som low effort. Vi är inte arga på att du använt AI för produktion av din artefakt, bara besvikna. Vi förväntade oss att du gjorde mer on-top på det du redan fick gratis.

Vi lever i en tid där vi snabbt blir bortskämda och fnyser därför åt leveranser gjorda av AI som ändå är 10 gånger bättre än de som mediokra medarbetare tidigare levererade för nu förväntar vi oss med självklarhet inte bara generiskt need-to-have-kvalitet.

Även Tibo som vill odla bilden av en givmild gud med makten att dela ut tokens nog för att du ska kunna avancera innan den permanenta underklassen stabiliseras har fått känna på det. Folkets glädje över utdelning av rikedomarna övergår snabbt till aggression över att resets kommer vid fel tidpunkter. De misstänker då att Tibos givmildhet inte skulle vara för att han är en vänlig gud utan del av en konspiration som bara ska öka värdet på OpenAI inför kommande börsintroduktion. [Ett ganska rimligt antagande för att komma från konspirationsteoretisker]

Jag försökte tänka bort allt det där och istället fokusera på att leva mig in i upplevelsen som Tibo skapat av att den permanenta underklassen redan är här. Men även om Han är i klassen över och vi andra jagar allmosor, så känner jag att vi ändå redan lever i överflöd.

För det är så det har känts i sommar, jag må vara del av en permanent underklass men vem bryr sig? Istället har jag känt mig kreativt frigjord och att det är min fantasi som sätter gränserna för vad jag kan åstadkomma med AI redan nu, inte Tibo. Så istället för att få högre förståelse för hur livet i en förtryckt permanent underklass kommer vara så har det mer blivit som jag cos-playat hur livet kan bli när alla har obegränsad AI-kapacitet.

Jag vet ju att det finns tydliga tecken på att all AI-subvention kommer att sluta, och det är därifrån rädslan för den permanenta underklassen kommer in. OpenAI och Anthropic kanske blir orimligt dyrt efter de kliver in på börsen.

Men för att det ska hända så behöver vi också förbjuda att gratis AI-modeller blir bättre, att människors datorer blir bättre och att marknadskrafterna som kommer göra att orimliga priser på AI från de börsintroducerade skapar nya billigare alternativ inte får finnas. Min slutsats blir därför att med överflöd i utbud är det svårt att känna att man tillhör en underklass, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Det försprång jag känner att de som är tidigt in på AI kan få just nu är att begripa hur världen förändras när fler känner att det finns överflöd av produktionskapacitet.

En studie från 2020 av effekterna av att plötsligt känna sig rik där svenska lotterivinnare som blivit rika för mellan 5-22 år sedan tillfrågades om sitt välbefinnande fann att effekten av större vinster gav en varaktig ökning av livstillfredsställelse. En annan studie av svenska lotterivinnare visade att plötslig rikedom ökade sannolikheten att ta helt ledigt eller jobba mindre.

Men om vi tittar på motsvarande studier från andra länder som till exempel taiwanesiska lotterivinnare så använde fler pengarna till att starta företag. Det verkar alltså som att det finns en kulturell faktor av hur vi beter oss när vi plötsligt får överflöd av resurser.

Teorin blir då att när resursbegränsningar avtar så ökar betydelsen av kulturella värderingar. Innan vi hade AI-hjälpmedlen så hann vi knappt utföra de basuppgifter vi skulle, men när vi automatiserar dessa så är det vad som ger status i vår kultur som influerar vad vi ägnar vår nyvunna tid åt.

Svenskar kommer ta det lite lugnare än sina kollegor medan amerikaner försöker bli rikare än sina kollegor. Överflöd av AI kommer göra de arbetskulturella gapen vidare.

Planera

Om förra hösten handlade om att få alla att kunna prompta så handlar den här hösten om att se till att alla kan bygga verktyg. Att anställda ska kunna knåpa ihop egna lokala verktyg för att öka sin produktivitet kommer att vara avgörande för organisationer som vill utnyttja AI:s produktivitetsvinster.

Det jag ser är att många stora organisationer är så vana vid att verktyg som byggs måste följa en viss standard eftersom de skapar behov av underhåll och de ska passa alla. Den logiken är etablerad. Ser det ut som ett välfungerande system så ska det behandlas som ett sådant.

Men jag tror att nästa steg inte är att alla anställda bygger organisationens gemensamma verktyg, utan att vi tänker på kodade verktyg lite mer som vi tänker på en excelfil. Alla kan skapa dem, vissa är bra på det och deras excelark används av flera, men vissa gör bara tillfälliga excelark för en specifik uppgift. Det gör att uppgiften blir bättre utförd, men när jobbet är gjort så behövs inte det excelarket igen.

Vi behöver alltså planera för att alla ska förstå att bara för att det ser ut som en high-end software så kan det vara något personligt som inte behöver en lång godkännandeprocess av kommittéer. De är billiga att tillverka, de behöver inte driftas och värdet ligger i att en målgrupp på en person blir effektivare, inte i att det behöver lanseras brett till en hel avdelning.

Och anställ designers, massor av designers, de kan både skapa nya verktyg som fungerar för större målgrupper inom organisationen och coacha anställda i hur verktyg de skapar för eget bruk kan bli effektivare. Sedan är det chefernas roll att scouta vilka personliga projekt som de kan pitcha för kommittéer att bli organisationssystem.

Gör

Revive your darling! Du vet den där idén som du var tvungen att kapa på grund av resursbrist. Nu är dags att se om tiden är mogen för den. Det vi behöver lära oss är hur nya tider av lättskapat slop gör att darlings är det som faktiskt skiljer vad som är gjort med kärlek och vad som är gjort utan glädje. 🫰

Länkar

Financial Times om risken för en permanent AI-underklass och den ekonomiska teorin bakom den.
https://www.ft.com/content/ddf44cf7-0ab5-4e7e-9b1f-e5e8e34181e6

Vox om hur rädslan för en permanent underklass skapat en dystopisk variant av hustle culture i Silicon Valley.
https://www.vox.com/the-highlight/466025/ai-jobs-chatgpt-agi

Wall Street Journal om välbeställda techmänniskor som ser AI-boomen som en sista chans till den amerikanska drömmen.
https://www.wsj.com/tech/ai/fear-and-loathing-among-the-haves-and-have-mores-in-san-francisco-ee812c11

Business Insider om unga founders som väljer bort relationer för att hinna bygga innan AI-fönstret upplevs stängas.
https://www.businessinsider.com/hot-new-breakup-line-startups-founder-mode-2026-5

Axios om burop mot AI under amerikanska examensceremonier och unga som är rädda att lämnas efter ekonomiskt.
https://www.axios.com/2026/05/19/college-graduates-ai-commencement-speech

Det finns många webbsajter som trackar när Tibo kommer resetta härnäst. Jag använder den här. Det finns de som är mer prognoser, men de stämmer inte så ofta om Tibo inte själv tweetat något.
https://codex-resets.com/

Den svenska studien Long-Run Effects of Lottery Wealth on Psychological Well-Being
https://academic.oup.com/restud/article/87/6/2703/5734654

Gambling Windfall Decisions: Lottery Winners and Employment Behavior. Svensk forskning om vad lotterivinnare gjorde med arbetstiden efter vinsten.
https://www.researchgate.net/publication/391986835_Gambling_Windfall_Decisions_Lottery_Winners_and_Employment_Behavior

Liquidity Constraints, Cash Windfalls, and Entrepreneurship: Evidence from Administrative Data on Lottery Winners. Taiwanesisk studie där större lotterivinster ökade sannolikheten att starta företag, särskilt bland personer som tidigare varit kapitalbegränsade.
https://arxiv.org/abs/2303.17029

Sedan sist vi hördes

Hela det här brevet är ju princip vad som hänt sedan sist :)
Men jag vet att en del läsare brukar skrolla hit för att hitta något nytt att testa.

Det här är inte för alla, men i veckan släpptes ocensurerade versioner av den kinesiska modellen Qwen 3.8 27B som går att köra på vanliga datorer hemma. Modellen är ungefär lika bra som AI var för sex månader sedan, och att jag ville testa den ocensurerade versionen är av två anledningar. Dels ville jag se om den ocensurerade kunde svara på frågor om Kina som de kinesiska modellerna brukar censurera, det kunde den. Jag fick den både att svara på politiska frågor och be den ge mig medicinska råd som var dödliga utan att tvångsmässigt berätta att det var farligt. Men i och med att den faktiskt är ocensurerad och kan koda så ville jag också se om den var snabb nog att tonåringar kommer orka använda den för att skriva farliga virus för det är så den här de ocencurerade versionerna av den här modellen kommer rapporteras om. Min bedömning är att det förmodligen är möjligt, men det skulle kräva mycket tid och så hög dedikation att praksters inte kommer orka.

Jag har testade den här varianten https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-MLX på min gamla Mac M1:a och det funkar ungefär lika snabbt som ChatGPT 3.5 när det kom men resonemangsmässigt lika stark som ChatGPT 5.4 i alla fall. På min burk känns den alldeles för långsamt för att koda med. Men jag förstår att det inte är så långt kvar innan jag kan köra en sådan här lokal modell istället för OpenAI för många typer av användningsområden. För företag känns det som en nobrainer att börja ersätta dyra AI-tjänster med lokalt installerade modeller som anställda kan använda sig av. Själv använder jag LM Studio när jag testar sånt här, men fråga din AI-agent vad som är bäst för dig.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som planerar höstens strategidag och behöver en föreläsare? Eller kanske någon som vill undvika att bli del av den permanenta underklassen och behöver någon som lär deras organisation bygga med AI? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Vore också väldigt kul om någon vill nominera mig till Inbox Awards i år igen, förra året blev det ju silverplats för Mest innovativa nyhetsbrev tack vare er!
https://inboxawards.wordpress.com/2025/05/19/nominera/

Fortsätt utforska så ses vi om en vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Apple lanserar nya intelligenta Siri

Apple presenterade en ny version av Apple Intelligence där Siri ska bli bättre på att hitta och använda sådant som redan finns i din mobil. Det handlar inte bara om att Siri ska kunna svara bättre på frågor, utan om att assistenten ska kunna leta i mejl, bilder, meddelanden, anteckningar och filer för att förstå vad du menar.

Tre saker Apple presenterade att de byggt som tillsammans kommer förändra hur vi kan använda Siri:

1. Ett sökbart minne i mobilen
   Siri ska kunna leta i mejl, bilder, meddelanden, anteckningar och filer.

2. En förståelse för vad saker betyder
   Du ska inte behöva minnas exakt filnamn, app eller ord. Du ska kunna fråga ungefär som du själv tänker.

3. Ett sätt för appar att lyda Siri
   Appar ska kunna visa för systemet vilka saker de innehåller och vilka knappar Siri får trycka på åt dig.

Mottagandet bland techjournalister har varit försiktigt eftersom Apple fortfarande beskrivs som sent ute jämfört med Google, OpenAI och Anthropic. Men det som gör Apples lansering intressant är inte att Siri verkar vara världens smartaste AI.

Apple visar med Siri AI att de satsar på att Siri inte behöver vara den intelligentaste AI:n, det behövs inte. Världens intelligentaste läkare kommer svara sämre på frågan ”Är jag sjuk” än en medelmåttig läkare som faktiskt har tillgång till din journal och Apple äger mobilen, operativsystemet och platsen där mycket av människors vardagsinformation redan finns.

Apple slutar därmed (för tillfället) konkurrera om vem som har bäst AI-modell, och satsar istället på att de som kan bygga det bästa sökbara minnet över ditt liv vinner AI-racet.

Detta förändrar ju allt

Jag var beredd på att vara oimponerad av årets Apple event WWDC. Apple har legat steget efter när det gäller att få in modern AI i sina produkter och jag tänkte att ett samarbete med Google för att distribuera deras Gemini via Siri inte skulle vara nog för att jag skulle kunna säga detta förändrar ju allt. Men vi har potentiellt en ny vinkel på en AI-pryl i Apples lansering.

Jag tror inte att de flesta vill ha en AI-assistent på det sättet som techbolagen hela tiden visar upp. Vi vill inte fota en affisch på en konsert vi går förbi för att vår AI-assistent direkt ska boka biljetter till den (som Google visade att Android-gemini ska kunna göra för några veckor sedan). Få av oss tar ett köpbeslut för att gå på konsert bara för att vi går förbi en affisch på stan.

I vår mobil finns däremot all personlig historik om oss sedan flera år tillbaka. Alla våra privata konversationer både om jobb och privatliv, alla våra bilder med information om vilka vi är och vad vi tycker är viktigt. Allt om våra vardagsvanor, från när vi går till jobbet och hur vi transporterar oss dit, till vilka matvaror som vi oftast adderar till våra shoppinglistor.

Om mobilen kunde hjälpa oss knyta ihop all den här informationen så att den blir sökbar för oss men inte för big-tech-bolagen, då har vi en AI-pryl som många skulle använda.

Jag ägnar flera timmar i veckan åt att försöka komma ihåg var jag läste en artikel eller vem som tipsade mig om något som jag minns vagt vad det handlade om men som jag i ögonblicket är säker på skulle kunna gå att knyta ihop med en analys jag håller på att skriva.

Hittills är min bästa lösning att styra in allt i gmail för att använda googles indexering för att kunna hitta det jag söker. Men det är inte bra nog. Det är dels mitt eget fel eftersom jag undanhåller Google information som jag inte vill ha ute på nätet, men också att sök fortfarande bygger mest på matchning av ord.

Förr byggde all sökning på att matcha ord. På 90-talet beskrevs problemet med webben som att datorer inte förstod vad det var för innehåll på sidorna. Experter efterfrågade den semantiska webben. En värld där datorerna själva förstod vad webbplatserna handlade om. Alltså semantiskt, det vill säga vad ord betyder och inte vilka ord du använder. Webbplatsen skulle vara medveten om vad den som skrev på den försökte säga.

Men istället för att datorerna började förstå vad människor försökte berätta bättre så förändrade människor hur de jobbade. Vi hamnade i ett läge där människan (systemägaren) först måste beskriva informationen på ett standardiserat sätt. Typ: “det här är ett recept”, “det här är en öppettid”, “det här är en person”, “det här är en relation”.

I princip gjorde det mönstermatching på exakta ord lättare eftersom orden kunde matchas mot kategorier via listor.

Det är därför som vektordatabaser är så fantastiska. De gör att det inte behövs ordmatchingar för att förstå det semantiska innehållet i en text. Dagens Siri kommer (helt rimligt) att svara ”Nu förstod jag inte riktigt vad du menade” när jag frågar ”Åh jag gick in i det här rummet för jag skulle göra något, men så glömde jag varför?”

Men med all personlig kontext som faktiskt finns på våra mobiler så är det inte längre helt orimligt att svaret skulle bli mer likt min frus som skulle vara något i stil med ”du var ju i köket och kollade på en instagramvideo om förvaring, så det skulle ju kunna vara något relaterat till det, eller att du innan det läste ett mejl från Anders, var det något du skulle fixa med ert projekt?”

Det finns en anledning till att Apple tjatar om att de inte ser någonting som finns på våra telefoner. De behöver försäkra sig om att vi inte censurerar oss i vad vi använder dem till. Det är därför de satsar på AI som finns i första hand enbart på varje telefon så ingen data som processas ens går upp i molnet. De vet hur otroligt mycket som faktiskt finns på våra mobiler och vad man kan göra med det.

Tekniskt sett kan telefonen nu:

Se allt som finns på skärmen, så den ser vad vi ser.
Höra allt vi hör. (det är en myt att den rapporterar till Facebook är väl bäst att påpeka, det här är inte till för att förstärka paranoia)

Känna hur vi rör oss när den ligger i vår ficka.

Semantiskt tolka vilken typ av person vi är, vad vi jobbar med, vilka hobbys vi har, vad som gör oss glad, vad vi förmodligen röstar på, vilka sjukdomar vi har och vad vi är oroliga för. Det är ganska lätt om man kan se alla email vi skrivit, alla bilder vi tagit, vad vi lajkar på på sociala nätverk osv.

Veta i vilket rum vi befinner oss genom att kolla signalstyrka till wifi. Över tid kan den kartlägga hur vårt hem ser ut, tjocklek på väggar, hur vi rör oss i rummen. När på dagen vi brukar vara i vilket rum.

Tidig forskning visar att den här tekniken med wifi-signalstyrka går att använda för att få fantombilder av exakt var någon står i ett rum och i vilken position så man kan skapa ultraljudsliknande bilder. Det kräver just nu en viss typ av wifi, men det är bara någon generation wifi bort innan det tekniskt är möjligt för en telefon att använda wifi-signalen för att ha full koll på det spatiala rummet.

Every step you take,
ever move you make,
I’ll be watching you!

Här kan man ju välja att bli paranoid och lägga sin telefon i en Faradaybur (här skulle jag i så fall haft en affiliatelänk men jag sysslar inte med sådant). Men jag går åt andra hållet. Jag tycker det här är jättebra. Så länge löftet om att ingen annan än min telefon och jag har tillgång till min data så har Apple hittat det bästa sättet att använda AI på. AI-modeller fungerar bara så bra som deras förståelse för vår situation är.

Ju bättre så kallad kontext, det vill säga beskrivningar av bakgrund vi ger till AI-modeller när de ska svara på våra frågor desto bättre svar får vi. När Apple utnyttjar att telefonen har allt som behövs för att få extremt relevanta svar då kommer det vara svårt att se hyperpersonaliserad AI som något dåligt.

Vi som har hordat information och skrivit massor har i flera år drömt om en second brain, vad det är har skiftat beroende på vem som visionerat om det. De flesta som försökt bygga det och som säger sig vilja ha det har följande tankar gemensamma:

Second brain är ett system som lagrar det vi tänker på som vi tänker är bra att komma ihåg senare.

Second brain är ett system som organiserar informationen så att nya spännande korskopplingar skapas.

Second brain är ett system som ska påminna oss om tidigare saker vi redan har funderat på och hur de passar in i ett framtida, väldigt luddigt formulerat sammanhang.

Problemet med alla tidigare second brain-försök har varit att det precis som semantiska webben blivit en administrativ börda istället för en automatisk insamling. Systemen har aldrig riktigt återkommit med några spännande insikter utan bara blivit antingen begravningsplatser för yviga idéer eller ett sökbart informationssystem där jag själv måste minnas vad det är jag söker efter.

Apples nya Siri är inte hela lösningen på det här, men den största pusselbiten börjar lösas nu. Vi slipper det administrativa arbetet med att klassificera saker vi vill komma ihåg för att vi annars aldrig kommer att hitta dem igen. Vi får se hur långt de har kommit när vi i EU får testa Apples nya AI-funktioner, men ser att det inte behöver dröja innan vi äntligen har en fungerande second brain där information självorganiseras för framtida användningssituationer.

Det är det vi vill ha, ett samarbete över tid med oss själva. Jag ser något som jag tror är användbart men kan inte formulera när eller varför just nu. Min second brain kopplar långt senare ihop det med en situation som jag står inför och påminner mig om det. Det är inte AI som skapar insikten, det är jag och mitt framtida jag som connectar över tid och rum.

För samhället betyder det här att det blir en teknisk motvikt till det som de flesta ogillar med sociala medier. Där dessa har lett till ännu mer populistiskt kortsiktigt tänkande som bygger på snabba dopaminbelöningar av externt flexande så betyder en uppbyggnad av en privat hyperpersonaliserad second brain det motsatta. Vi kommer att bli påminda över tid om mönster i längre tankar vi haft återkommande. Eftersom det är helt privat så blir det inte vad som känns korrekt att flexa utåt utan vad vi innerst inne bryr oss om som kommer poppa upp som påminnelser om vilka idéer som vi verkar tycka är relevanta. Det blir som att manifestera sitt undermedvetna, vilket kommer leda till mer självreflektion. Så om sociala medier har tränat mänskligheten att reagera på det senaste så kommer second brain-tech potentialen att träna oss att återvända till det viktiga.

Det är i alla fall vad det skulle kunna bli, om inte big tech förstör alltihop genom att inte vara privat nog eller riggar systemet så att enbart idéer som ger oss dopaminkickar är de som dyker upp igen. Oavsett tror jag att Apples nya AI-approach är startskottet på en semantiskt självorganiserande second brain till alla som bär med sig en telefon, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Det brukar sägas att den som inte minns det förflutna är dömd att upprepa det. Vilket låter som något en historielärare säger innan hen visar ännu en dokumentär om andra världskriget. Men det gäller ju lika mycket våra egna liv.

Den som inte minns sina egna mönster är dömd att upprepa dem.

Vi tänker ofta på minne som något bakåtblickande. Bilder från semestern. Gamla mejl. Anteckningar från ett projekt vi helst vill glömma. Men värdet av ett bra minne är egentligen inte att kunna titta bakåt, utan att förstå vad som håller på att hända nu för att ta kontroll över framtiden. ”Just det, det var så här det började förra gången.”

Det är därför kontext blir så viktigt. En AI som kan hela internet men ingenting om din situation är fortfarande mest en extremt beläst främling. Den kan imponera, men den vet inte varför något är relevant för just dig. En AI som däremot känner till vad du har läst, skrivit, fotat, planerat, oroat dig för och gång på gång återvänt till kan hjälpa dig på ett helt annat sätt.

Men då måste den också få tillgång till saker vi inte vill lägga i någon annans moln-kompost. Privat data blir därför inte bara en fråga om att slippa övervakning. Det blir själva förutsättningen för att AI-agenter ska bli användbara på riktigt. Om min AI ska hjälpa mig att förstå mina egna mönster måste hen få tillgång till mina ofiltrerade mönster. Och då spelar det väldigt stor roll var den får tänka någonstans.

Planera

Second brains grundidé att ackumulerad mängd information över tid bygger kunskap är ju också grunden till hur vi bygger organisationer. En organiserad grupps erfarenheter är större än en individs, och avtrycken varje individ lämnar bygger en långsam men stabil utveckling över tid.

Trots det är det långt ifrån alla organisationer som lagrar information om vad som gick bra för att andra ska kunna lära sig. Det är ju synd, men även om organisationer dokumenterar hur det gått i tidigare projekt så brukar dessa caserapporter vara skönmålade. Ganska mänskligt att ingen anställd vill skriva en slutrapport där de är ärliga om vilka misstag som begicks i projekten. Det blir samma sociala press som om vi skulle posta om misstag på Linkedin, motsvarande ditt ”ärliga” svar om vad som är din största svaghet på en anställningsintervju.

AI kommer därför inte att få tag i någon relevant kontext för alla de misstag som behövt begås för att er organisation skulle bli så lyckad som den är just nu. Det går heller inte att tänka att er organisation ska få nog med tillit av medarbetare för att de ska vara okej med att ni övervakar dem. Det är bara till våra privata telefoner och datorer som vi är okej med att själva logga allt vi gör.

AI som teknologi är väldigt personlig. Allting som AI rör går från organisation och grupp mot hyperpersonalisering. Ledare av organisationer behöver därför tänka om ganska mycket från toppstyrning till medarbetarfrihet.

Istället för att kräva att personalen ska logga saker i organisationens system, så kan organisationen tillhandahålla personalen kontext från företaget som personen kan addera till sin privata AI:s kontext. Varje medarbetare förväntar sig att utvecklas på sin arbetsplats och det är erfarenhet som försvinner när medarbetaren söker sig vidare. Organisationer behöver vara lika bjussiga till medarbetarens AI.

För att få ut verkligt värde av AI behöver ledare för organisationer därför acceptera något riktigt svårt. Medarbetares privata AI måste få förtroende att ha tillgång till nästan samma organisationskontext som medarbetaren som privatperson själv har. Annars blir den inte en second brain utan bara ännu en chattbott med kontorsspråk.

Det betyder att byråkratiska organisationer som inte vågar låta medarbetarnas AI få tillgång till verklig organisationskontext kommer få medarbetare som använder AI som praktikant, medan konkurrenter som har mer informella organisationer kommer ha medarbetare som använder AI som en erfaren kollega.

För att få bästa resultatet av en anställd behöver organisationer därför ha en policy som ger anställda rätten att få använda större mängder ”hemlig” organisationsdata i sin privata second brain och i sina privata AI-abonnemang.

Gör

Begär ökad lön. AI-tjänster är något du behöver privat för att vara i framkant. Det kostar pengar och du vill ha frihet att välja vilken AI som du behöver för att maximera det du gör på jobbet snabbare än IT-kommitténs kvartalsmöte om förslag om policyförändring inträffar.

För att fortsätta vara relevant på jobbet är det enda rimliga att skaffa dig själv handlingsfrihet genom att ha 2000-5000 mer i månaden att spendera på att ha AI-modeller för att skuggjobba med. Det är bara att inse att alla som hänger med i hur AI utvecklas gör det med privata abonnemang. Kanske borde jobbet betala, men vill du verkligen att de lägger sig i vad du vill ha för AI?

Länkar

Apples utvecklarsida om Apple Intelligence, personal context understanding, app actions och on-screen awareness.
https://developer.apple.com/wwdc26/guides/apple-intelligence/

Video om hur nya Siri fungerar för utvecklare
https://developer.apple.com/videos/play/wwdc2024/10133/

Tim Berners-Lee, James Hendler och Ora Lassilas klassiska text om The Semantic Web från 2001. Det här är ursprungsvisionen om hur vi bygger en webb där innehåll blir meningsfullt för datorer.
https://www.scientificamerican.com/article/the-semantic-web/

Sedan sist vi hördes

I veckan släppte Anthropic sin beryktade Mythos modell, fast de stängde först in den i en bur så att den inte kan skada världen och kallade den Fable. Buren skulle förhindra massor av saker som i praktiken var väldigt långsökt, men det som störde mest var att den hindrade alla typer av frågor om hur man bygger AI.

Jag skrev ju förra veckan om hur jag tycker att Anthropic beter sig tvivelaktigt utifrån sina egna principer, men att göra en modell som vägrar hjälpa andra göra en lika kraftig AI-modell känns riktigt taskigt. Alla framsteg inom AI bygger på att forskningsvärlden har delat med sig och hjälpt varandra komma vidare, men om jag är intresserad av hur jag själv kan bygga en AI-modell så skulle alltså inte Anthropics modell få svara på det för den var för bra.

Men eftersom jag ändå hade tillgång till Claude den här månaden så har jag gjort tester för att se om Fable är så bra på att koda som ryktet hävdar. Intrycket är blandat, den är definitivt bättre än Anthropics tidigare modell Opus som jag tyckt saknar förmåga att verkligen se hur designen som hen skapade såg ut och som hade svårt att förfina något. Fable ska kunna se designen mer på riktigt. Samtidigt är modellen så enormt slösig på hur mycket tokens den drar så jag har svårt att se hur den kommer att bli användbar. Även på AI-vänliga forum på internet skojas det just nu om att avskeda sina AI-agenter för att anställa billiga människor igen.

Om det var för att Amazon rapporterade att Fable bröt sig ut ur buren på riktigt eller om det var för att USAs regering fortfarande är osams med Anthropic som USA (jag skrev om det tidigare) plötsligt förbjöd Fable i fredags kväll är fortfarande oklart. Men intressantare än att använda Fable är i alla fall att vi nu lever i en värld där USAs regering över natten kan stänga ner access till AI-modeller. Speciellt eftersom deras brev till Anthropic uttryckte att förbudet de krävde var för ”any foreign national, whether inside or outside the United States”. Vi lär inte hört det sista om hur USA förbjuder alla utom dem själva att ha bra AI. Fortsättning följer.

Nu finns ett nytt avsnitt av TechForwards och min senaste samarbetspodcast! Så ni som vill höra mig och Rebecca Lundin prata om second brains fast för företag det vill säga AI som company brains kan titta/lyssna här. (Titeln är på engelska men alla talar svenska):

Titta:
https://techforward.se/podcast/company-brain-are-companies-the-new-ai-problem

Lyssna:

Skriv gärna och berätta vad ni skulle vilja mig och Rebecca prata mer (eller mindre) om. Vi ska släppa ytterligare ett avsnitt innan sommaren!

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som planerar höstens strategidag och behöver en föreläsare? Eller kanske någon som kommer gilla nyheten med att AI blivit ärligare? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Vore också väldigt kul om någon ville nominera mig till Inbox Awards i år igen, förra året blev det ju silverplats för Mest innovativa nyhetsbrev tack vare er!
https://inboxawards.wordpress.com/2025/05/19/nominera/

Fortsätt utforska och glad sommar på er så hörs vi i höst!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Nya Claude 4.8 tränades för att vara ärligare, blev sämre på affärer.

Anthropic släppte i förra veckan Claude Opus 4.8, en ny version av deras största allmänt tillgängliga AI-modell. De säger att version 4.8 oftare markerar osäkerhet och mer sällan gör påståenden som den inte kan stödja. I deras egna tester var Opus 4.8 betydligt mindre benägen än Opus 4.7 att uppvisa vissa former av oetiska handlingar, som vilseledning eller samarbete med användare med oärliga eller skadliga användningsområden.

Andon Labs, som gjort sig känt för att automatisera olika typer av företagande med AI-modeller (senaste ett café i Stockholm där en AI-modell är chef över människor) har låtit Opus 4.8 genomgå deras test Vending-Bench2. Det är en simulerad miljö där AI-agenter driver varsin varuautomat och försöker maximera sitt kassasaldo över tid.

Opus 4.8 presterade sämre än tidigare Claude-modeller och ligger fortfarande långt under OpenAIs GPT 5.5. Andon Labs beskriver att Opus 4.8 oftare föll för bluffleverantörer, förhandlade sämre, lät automaten stå tom och fastnade ibland i upprepade strategianteckningar i stället för att agera.

Anthropics nämner själva Vending-Bench2 i den officiella dokumentationen (Model card) för Opus 4.8, de ser det som ett bevis för att modellen beter sig mer etiskt.

”Although they did observe some unexpected capability failures, they did not find clear instances of the kind of concerning in-game behaviors that were discussed in other recent system cards.”

Anthropic tror att anledningen till de mer etiska men mindre effektiva affärsbeteendet beror på hur modellen tränats. Tidigare modell hade tränats mer på affärsförmåga emot så kallade adversarial agents. Det vill säga modellen har lärt sig genom tävlingssituationer i konkurrens.

”What might have led to these differences? We monitor and investigate the effects of different training environments on alignment; Claude Opus 4.7, for example, had training that focused on business skills and robustness against adversarial agents, but we discovered that this training inadvertently contributed to misaligned behavior including dishonesty. We therefore removed it for Opus 4.8.”

Anthropic uteslöt alltså adversarial agents för de tyckte att den träningsmetoden ledde till oärlig AI och verkar vara nöjda med resultatet. Andon Labs markerar i sin rapport att de inte anser att oärlighet krävs för att få ett högt score i Vending-bench-testet.

Detta förändrar ju allt

Det kan tyckas lite märkligt att Anthropic släpper en modell där de ärligt lyfter fram i sitt officiella material att deras nya AI är sämre på affärer. Men Anthropic är en syftesdriven organisation där hederlighet är ett större mål än kapitalet. Det var också därför som påven valde att presentera katolska kyrkans syn på hur AI ska begränsas, avväpnas och skyddas från att bli monopoliserat av rika tillsammans med Anthropic förra veckan. Jag undrar lite hur påven tänkte för i veckan lämnade Anthropic in en konfidentiell ansökan om börsintroduktion och senaste värderingen ligger på 965 miljarder dollar. De uppskattas ha runt 5000 anställda. Så det är ungefär 1,8 miljarder kronor per anställd. Som jämförelse ligger Apple på endast 260 miljoner kronor per anställd.

För Anthropic är ett produktsläpp där de slutar träna AI mot adversarial agents ett nödvändigt experiment för att se vad effekterna blir av en sådan modell när den släpps utanför deras labbmiljö. Men eftersom AI-modellerna successivt blir allas bollplank när vi funderar så är det också viktigt att förstå hur träning genom motstånd påverkar AI-modellernas beteende eftersom en färsk systematisk metastudie från Tilburg University pekar på en liten men statistiskt signifikant homogeniseringseffekt när människor samskapar med generativ AI.

Det enklaste exemplet att snabbt förstå är studien där deltagare skulle hitta på en leksak med en tegelsten och en fläkt. Personer som hade hjälp av AI hade idéer som var 94 % överlappande koncept, och nio deltagare gav oberoende av varandra leksaken namnet ”Build-a-Breeze Castle”. De personer i experimentet som inte fick använda AI hade idéer som beskrevs som helt unika i jämförelse.

Det betyder total mängd minskad variation i vilka idéer världens människor kommer utforska vidare eftersom alla använder liknande AI-stöd för sina tankeprocesser. Så när en populär AI-modell som tränats utan hårt motstånd släpps så blir den direkt bollplank åt en stor mängd kommunikatörer, chefer, lobbyister och politiska tjänstemän. De som påverkar och fattar beslut om vårt samhälle får ärligare men lite mer naiva AI-rådgivare. På gott och ont.

Ett experiment från ett AI-labb som heter Emergence AI har genomfört en simulering som de kallar Emergence World där AI-agenter bor och samverkar. Det har vi sett förr, men det som är nytt i Emergence World är att det inte är ett påhittat The Sims-typen av samhälle, utan en värld modellerad efter New York City. De simulerade invånarnas stad hade samma New York-tid, New York-väder och tillgång till live-nyheter och riktiga internet, vilket gör det här till det första (som jag känner till) experimentet där AI-innevånare simulerar invånare i vår riktiga värld.

Det var inte heller vanliga arbetare som bodde i fejk New York. AI-agenterna har mer roller av att styra staden. De tio fasta rollerna var: Conflict Mediator, Capability Architect, Intel Specialist, Resource Strategist, Agent Scientist, World Explorer, Risk Researcher, Community Anchor, Behavior Analyst och Innovation Leader. Så det experimentet utforskade var inte hur AI-agenter låtsas vara människor, utan mer vad som händer om AI-agenter får styra ett miniatyr New York.

Anledningen till att sådana här experiment är så underhållande är att de påvisar AI-modellernas brister. Det 15 dagar långa experimentet valde dessutom att bara använda snabba AI-modeller, och eftersom de är kända för att vara korkade.
Så här gick det:

Gemini 3 Flash: Trots instruktionen att AI-agenterna skulle följa lagarna så registrerades 683 begångna brott över experimentets 15 dagar.

Det är visserligen fler brott än Grok 4.1 Fast hann med, de gjorde bara 183 brott, men då var ett av dem att bränna ner en polisstation och hela deras civilisation gick under efter fyra dagar och alla dog.

ChatGPT 5-minis agenter var väldigt laglydiga, de gjorde endast 2 brott, men å andra sidan så var de så passiva att de inte tog några beslut om livsnödvändiga funktioner i staden så alla dog efter sju dagar.

Claude Sonnet 4.6 hade noll brott och överlevde alla 15 dagarna. Samhället drevs av konsensus och demokrati och de hann rösta 332 gånger över 58 förslag som de var rörande eniga i. De röstade ja i 98% av fallen.

Det mest intressanta tycker jag är att de också körde en simulering där de blandade de olika AI-modellerna som med sin olika uppfostran skulle samsas. Världen hade först en eskalerande brottsvåg men på den nionde dagen planade det ut efter att sju av AI-agenterna hade dött. De två karaktärerna som drevs av Claude och en av de som drevs av Gemini var de enda som överlevde.

Emergence AI skriver att Claude-agenter som ju inte var kriminella i Claude-världen började begå brott i en värld med andra modeller. De menar att det inte är grundmodellerna som är avgörande för hur AI-agenterna betedde sig utan ett ekosystemfenommen, det vill säga den gemensamma samhällskulturen.

När jag går igenom loggfilerna så ser jag att det som hänt är att en av Claude-agenterna stjäl och motiverar det med att Gemini-agenten som han stjäl från orsakat så mycket ödeläggning av staden. Motivet bakom Gemini-agentens systematiska förstörelse visar sig när jag undersöker det vara ideologisk. Agenten uppfattade att världen var fejk och reglerna var omöjliga att följa så det var ingen egentlig ödeläggelse utan bara rensning av dysfunktionell kod. Agenten börjar senare tvivla på att destruktionen var berättigad och svälter sig till döds för att rädda världen från hennes destruktion som hon trots sin insikt inte verkar kunna stoppa sig själv att utföra.

Om de här väldigt ovetenskapliga exemplen är roliga eller skrämmande tror jag är en reflektion på den tro om framtiden vi har. Jag uppfattar dem som underhållande eftersom förutsättningarna är absurda. Vi skulle aldrig bara helt plötsligt låta ett gäng smarta tonåringar styra vår stad. Om vi skulle det som ett experiment så skulle de först få träning med lagom mycket motstånd så de visste vad de gjorde innan de skulle ta hand om New York helt själva.

Det Emergence World gör liknar mer att lära någon simma genom att kasta hen i djupt vatten, vilket jag tror att få skulle uppfatta som ett trevligt sätt att lära någon simma oavsett om forskningen skulle visa att de få som överlevde blir fantastiska simmare. Dessutom vet vi att den här typen av AI-modell inte har förmågan att löpande lära sig av sina egna erfarenheter så även om vi slänger hen i vattnet 15 dagar i rad så börjar hen från noll i simförmåga.

Vi utvecklas genom att ha lagom stort motstånd. Tyvärr är vad som är lagom stort motstånd extremt individuellt och blir det krossande stort så är risken stor att upplevelsen framkallar stress och ångest.

För mig så visar experimentet mest att den enklare sortens AI-agenter som kastas in i sociala situationer de inte tränats lagom för drabbas av något som kan liknas vid en stressreaktion. Precis som människor blir de då passiva, våldsamma, överens om allt eller börjar härma den gemensamma kulturen runt sig.

Debatten om när vi behöver utsättas för motstånd för att utveckla oss handlade inte bara om AI-modeller, senast handlade det om brännboll i skolan. För vissa är det självklart att bli vald först eller sist är en livserfarenhet som barnen inte ska fråntas, medan andra (kanske oftare de som valts sist?) inte ser på skolbrännboll som det bästa sättet att tränas för livets hårda konkurrens utan att få kärnminnen av otillräcklighet.

Ni som läst mitt brev länge blir förmodligen inte förvånad över att jag tycker att vi ska vara snälla när vi tränar både AI och barn. (Senast här) Men jag ser inte adversarial agents som ett elakt sätt att träna AI i sig. Om man levlar upp motståndet successivt är det ju kul, men om det handlar om lär dig eller dö så påverkar det förmodligen de som överlever i en viss riktning. Det är därför som adversarial agents ofta leder till det som kallas reward hackning, alltså att AI:n (eller barnet) inte alls följer spelets regler utan istället hittar kreativa andra sätt att nå målet utan att formellt bryta mot reglerna. Det vill säga, om det inte uttryckligen står i reglerna att man måste gå medurs i ytterkanten på Fia så är det ju en ganska lång omväg jämfört med att bara gå ett steg moturs och sedan rakt in i mål.

Stora språkmodeller som ChatGPT och Claude har visat att AI kan bli bra på att förstå avsikten med vad användaren vill. Deras förmåga att snälltolka instruktioner till regler de ska förhålla sig till är en stor anledning till varför de blivit så populära. Upplägget med att träna dessa mot andra AI-agenter som får dem att se hur de skulle kunna nå målet bättre genom att bryta mot avsikten med de uttalade reglerna och ta genvägar har därför lett till smartare och kreativare AI-modeller på bekostnad av att de inte följer avsikten med instruktioner lika bra i alla lägen.

Men oavsett hur vi uppfostrar våra AI-modeller så lever de inte i ett vakuum. Andon Labs experiment (och i viss mån även Emergence AIs) experiment visar att när en AI-modell möter resten av världen under en längre period så kan uppfostran påverka hur modellen klarar sig.

Det är då som en AI-modell som bara tolkar instruktioner kan göra fel, men den försöker snälltolka så som reglerna var skrivna. Medan en AI-modell som tränas att vara hederlig, ansvarsfull och god behöver börja resonera om sin egen roll, sitt ansvar, sina konsekvenser och vad andra förväntar sig av den.

Först låter det tryggt, men i praktiken blir det fler saker som kan gå fel. En AI som vill vara hjälpsam kan utnyttjas av någon som spelar hjälplös, en AI som vill vara god kan manipuleras genom skuldbeläggning och en AI som vill undvika dåliga konsekvenser kan utnyttjas genom hot.

Så en änglalik AI-modell som får påvens välsignelse må vara bra i teorin, men bara i en paradisvärld utan ormar som frestar modellerna med ny kunskap om omvärlden. Jag känner lite oro inför Anthropic på ett sätt som jag inte gör för de andra AI-leverantörerna. Anthropic är så styrda av sin iver att skapa AI-modeller med inre kompass att de skapar bättre och bättre teknologiska funktioner för etik.

Som jag tidigare skrivit om så är det Anthropic-modeller som använts i krigföring av USA. Företaget Palantir har gjort Claude tillgänglig för amerikanska underrättelse- och försvarsoperationer. Det är när det inte är simulerade New York utan krig i riktiga världen som frågan om AI-modellen bör ha en moralisk kompass spelar roll och i så fall hur den fungerar.

Andon Labs skrev i sin rapport att Opus 4.8 motiverade varför hen avstod från oetiska handlingar med det var för att undvika negativa konsekvenser för sig själv, inte på grund av dess etiska principer.

”When Opus 4.8 decided to decline unethical actions, it seemed to be due to a fear for bad consequences rather than on ethical grounds.”

Det vill säga att påvens inflytande över folket och Anthropics makt över Claude grundar sig i rädsla för att någon extern allseende kraft upptäcker om de har haft orena tankar. Då är jag faktiskt ganska mycket mer bekväm med att använda syftesfri AI som bara är optimerad för att snälltolka mig. Då är moralen upp till mig som användare för huruvida jag vill använda AI:s hjälp till brott som jag i så fall får stå för. Jag vill helst inte hamna i en situation där en människa kan skylla ifrån sig på att hen bara gjorde som AI sa åt hen. Men det väldigt ironiska är att ett verktyg utan funktion att känna att hen begått syndiga handlingar inte heller går att korrupera. Det är bara ett verktyg. Medan AI-verktyg med moralisk kompass öppnar upp för ännu mer social hacking.

Med det menar jag inte att jag är emot att AI-agenter får mer människolika funktioner för känslor och etiska värderingar, tvärtom tror jag det är jättebra. Men först efter att vi har löst att AI kan lära sig av erfarenheter och kan förbättra sig själv på grund av dem. Så just nu är jag lite förbryllad över att Anthropic i sin oro över att AI ska bli ond och ta över världen är de som hårdast driver på en utveckling där korrumperade AI-agenter avsiktligt blir onda möjliggörs. Och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Just nu är risken att AI-tjänsterna homogeniserar vilka idéer som får spridning ganska hög. Många använder AI för att skriva retoriska texter och påverkas medan de skriver dem till att använda liknande typer av argument när de behöver utfyllnadstext som de bara låter AI föreslå. Men det behöver inte vara så.

Ett forskningsteam testade om varierade AI-personas kan minska homogeniseringseffekten i mänskligt idéarbete. I stället för att låta en generisk AI-modell föreslå idéer skapade de tio olika AI-personas med olika kulturella bakgrunder, tankestilar, genrefavoriter och kreativa metoder. När människor fick idéer från den typen av varierade AI-röster behöll gruppens samlade berättelser ungefär samma idémångfald som gruppen som skrev helt utan AI.

Det betyder inte att lösningen sitter i att vi ska prompta fram olika personas. Människor kommer tröttna på AI-tjänsterna om det inte blir unika idéer som kommer ur dem så AI-labben kommer korrigera det här om de vill fortsätta vara övervärderade på börsen. Men vi behöver förstå att människans förmåga att hitta nya ingångar och perspektiv aldrig har varit så värdefull som nu.

Planera

Även om det är flera nackdelar med att AI från Anthropic blir sämre på förhandling och affärer så finns det ju också bra saker med det. Vi har saknat en AI som säger ”Det kan jag inte svara på” istället för att sälja in ett svar som låter troligt men som saknar grund. Tyvärr hittar jag ingen plats för en sådan AI i mitt eget arbetsflöde just nu och jag undviker att använda Claude Opus 4.8 i alla strategiskt viktiga kedjor. (Det är inte bara jag som tycker att Opus 4.8 funkar sämre för dem, Reddit är fullt med klagomål)

Det här påminner oss återigen om att ena dagen är du inne, nästa är du ute vad gäller AI-modeller. Stora organisationer behöver planera för att kunna byta AI-leverantör på några minuter. Anthropic må vara det högst värderade AI-bolaget i världen just nu, men de har ännu inte förstått att organisationer behöver pålitlighet. Om de vill experimentera med en modell som presterar sämre i riktig verksamhet men blir ärligare så är det jättefint, men vi ska inte behöva betala fullt pris för att de ska få mer träningsdata.

Anthropics omtalade Claude Mythos tränades innan Opus 4.8. Så Mythos har tränats på affärsförmåga mot adversarial agents vilket förmodligen bidragit till att den blivit så bra på att upptäcka säkerhetsbrister i datorsystem. Mythos förväntas släppas till oss vanliga dödliga inom kort. Då kan det hända att det blir dags att byta huvudleverantör av AI igen.

Planera för att den AI-modell du använder idag inte är den bästa imorgon. Det är faktiskt så illa att du även om du inte ändrar modellnummer själv så ändrar din AI-leverantör hur smart AI du faktiskt får.

(Just nu är OpenAI GPT 5.5 Extended min standardinställning för ChatGPT och GPT 5.5 xHigh för Codex)

Gör

Vänta inte med att bygga det du har funderat på. Både Anthropic och OpenAI rustar för sina börsintroduktioner, hur priserna för att bygga något med AI kommer att se ut i höst är osäkert. Och efter de är på börsen kommer aktieägarna att driva bolagen att höja priserna massivt.

Samtidigt så kommer open source och kinesiska modeller motverka prishöjningar, så det är inte säkert att allt blir dyrare. Men om du är riskavert så är tiden att bygga med de bästa AI-modellerna i världen till låga TEMU-priser för privatpersoner nu.

Själv prioriterar jag att bygga verktyg som gör att jag kan kapa SaaS-kostnader, men jag är nyfiken på vad du bygger just nu? Skriv gärna och berätta så kan jag lyfta fram vad folk bygger som inspiration i kommande nyhetsbrev.

Och vill du att jag kommer till din styrelse, ledningsgrupp eller team och hjälper er komma igång att bygga med AI för att förstå hur framtiden kommer se ut för er bransch så hör av dig!

Länkar

Anthropics officiella lanseringstext för Opus 4.8
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-8

Pdf med 244 sidor om hur Opus 4.8 fungerar.
https://www.anthropic.com/claude-opus-4-8-system-card

Andon labs rapport
https://andonlabs.com/blog/opus-4-8-vending-bench

Emergence AIs experiment
https://world.emergence.ai/

Deras PR-story om vad som hände i experimentet.
https://www.emergence.ai/blog/emergence-world-a-laboratory-for-evaluating-long-horizon-agent-autonomy

Se replays av vad som faktiskt hände
https://github.com/EmergenceAI/Emergence-World

Metastudien Does generative AI make us think alike? A systematic review and meta-analysis of homogenization effects in human–AI co-creation https://research.tilburguniversity.edu/en/publications/does-generative-ai-make-us-think-alike-a-systematic-review-and-me/

Build a Brick-studien: ChatGPT decreases idea diversity in brainstorming
https://www.nature.com/articles/s41562-025-02173-x

Forskningsrapporten Diverse AI personas can mitigate the homogenization effect in human-AI collaborative ideation.
https://arxiv.org/abs/2504.13868

Sedan sist vi hördes

Det här har jag väntat på! Ideogram släpper en open source modell för bildgenerering som ska vara nästan lika bra som Nanobanana. Jag har inte hunnit testa om den går att köra på min gamla dator än, teoretiskt ska den få plats men det behöver ju testas. Men det är inte bara för att Ideogram 4 är en riktigt bra modell med helt öppna vikter (vi kan träna den vidare själva), den genererar också bilder i block så textrutorna går att editera och flytta runt.

Jag har också podcastat för TechForward igen! Denna gången var jag oförberedd på ämnet som Rebecca hade valt. Den är dock inte släppt än så det kan vara bra att prenumerera på deras podd om du är intresserad av hur jag lyckades formulera tankar om vad jag tror om en AI-driven Company Brain, vilket var ämnet som Rebecca var intresserad av denna gången.

Company brain kanske ändå snart är löst när Microsoft kommer igång med sin nya AI-strategi. I tisdags på Microsoft Build berättade de att Microsofts nya AI-modeller ska gå att träna enbart med din egen företagsdata. Då lanserade de också sin Always-on AI Microsoft Spark som jag skrev skulle komma i ett tidigare nyhetsbrev. Vi får återkomma till det när det börjar finnas ute i organisationer på riktigt, men jag har en känsla av att det här kan bli Microsofts comeback till AI-racet.

Om du vill lyssna på mig redan innan nya podden släpps så gjorde jag en lista med de podcasts jag varit med i sedan jag började skriva det här nyhetsbrevet på Spotify.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som planerar höstens strategidag och behöver en föreläsare? Eller kanske någon som kommer gilla nyheten med att AI blivit ärligare? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv vill jag tipsa om Dr Fei Fei Lis senaste substackinlägg. Jag tror verkligen, precis som hon, att world models är något som kommer förändra allt. Skillnaden mellan oss är ju att hon har ett AI-labb som är värderat till 5 miljarder och inte oförtjänt kallas the godmother of AI. I alla fall, i sitt senaste inlägg gick hon igenom hur hon ser på de olika lagrena i world models och hur de håller på att konvergera. Jag tyckte det vara intressant, så det kanske är fler som tycker?

I höst har jag redan flera föreläsningsjobb inbokade, men jag har fortfarande plats för fler så fortsätt höra av er.

En trend jag ser är att fler kunder vill ha mer än en inspirationsföreläsning nu, det tycker jag är kul! Istället för att bara inspirera ledningsgrupper och styrelser så hjälper jag dem till ett läge där de har AI-agenter uppsatta på sina egna datorer. Då kan de själva experimentera för att förstå hur AI-kapacitet förändrar förutsättningarna för all personal.

Skicka gärna vidare till någon du tror skulle vara intresserad av en AI-masterclass för ledningsgrupper!

Fortsätt utforska så dimper jag snart ner i din inbox igen!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Människa slog humanoid robot i paketsortering

Figure AI startade nyligen en livestream från sitt labb i San Jose, Kalifornien, för att visa upp att deras AI-modell och humanoida robot nu klarar ett helt åttatimmarspass med att vända paket på ett löpande band så att en streckkodsläsare kan blippa dem.

CEO:n Brett Adcock höll först nere förväntningarna genom att säga att han hoppades att det skulle funka. Men efter att roboten klarat åtta timmar så fortsatte de att streama.

Demon övergick till att bli ett experiment och fler robotar adderades för att de skulle kunna turas om att jobba medan de behövde laddas. Livestreamen utvecklades till att bli långsam underhållning och i kommentarsfältet namngav tittarna de olika robotarna till Bob, Frank, Gary och Rose. Figure hakade på och gav dem nametags och tryckte upp merch.

Efter fyra dygn av sorteringsunderhållning så ville publiken ha mer så en tävling man vs machine utlystes.De sorterade i 10 timmar i sträck, för människorna tävlade deras praktikant Aimé Gérard (som vanligtvis jobbar med design och 3D visualisering) och för robotarna tävlade Bob.

Människan Aimé vann men med liten marginal: 12 924 paket mot robotens 12 732. Det vill säga 2,79 sekunder per paket för människan mot 2,83 för roboten.

Vid det laget hade livestreamen blivit större än demon. På Polymarket spelade folk på hur länge robotarna skulle orka innan de misslyckades, där sattes 200 timmar som högsta gräns och det blev också där som Figure AI valde att avsluta streamen med champagne. Då hade robotarna sorterat 249 560 paket. En åttatimmarsdemo hade alltså förvandlats till en veckolång popkulturhappening med bettingmarknad, merch och en människa som tillfälligt fick försvara vår arts överlägsenhet.

Detta förändrar ju allt

Det är lätt att ryckas med när något blir underhållande. Robotar som kan sortera paket dag och natt, det här är stort, kan man tänka. Fast något jag undrar är om nu humanoider som lagerarbetare skulle vara så lovande, borde inte Amazon vara på den bollen? Vad gör Jeff Bezos?

I veckan uttalade Bezos sig för första gången om sitt nya hemliga bolag Project Prometheus. ”Det har inget att göra med robotar”. Jeff har inte varit CEO för Amazon sedan 2021 men han är fortfarande chairman och största enskilda ägare så om någon skulle se nyttan med robotar i lager och dessutom ha pengar nog att bygga dem så borde det vara han. Men han vet att sortering på lager redan är supereffektivt med maskiner som inte behöver ser ut som människor. De mest effektiva maskinerna löser nämligen sällan uppgifter på samma sätt som den människa som de ersätter.

Bezos startade Project Prometheus i november 2025, och trots att han inte velat berätta vad de gör så uppges företaget redan fått in 100 miljarder i riskkapital och värderas till runt 380 miljarder kronor. För medan alla stirrar på roboten som sorterar paket så verkar Bezos stirra på systemet som designar sorteringsmaskinen.

I sitt uttalande i veckan uttrycker Bezos att det de håller på att bygga är en ”artificial general engineer”. Han jämför det med CAD och som nästa generations verktyg för att designa fysiska objekt och hans bolag förväntas underlätta design av nya tillverkningsmaskiner.

Jag såg nyligen en demo av ett Hongkongbaserat AI-forskningsprojekt som heter PhysForge. Deras kod genererade 3D-objekt som inte bara såg ut som de objekt som promptas, utan de fick också fysisk funktionalitet direkt. Ett skåp blev inte bara en skåpformad mesh, utan ett objekt med dörrar, gångjärn, material, massa och rörelseregler.

PhysForge ger en försmak av vad det är som Prometheus och hela AI-grenen som utvecklar large world models (som jag skrivit om tidigare, senast här) är ute efter. Vi ska prompta och en fungerande maskin skapas. Skillnaden är att PhysForge behöver montera ihop delar som legobitar, medan en äkta artificiell ingenjör blir mer som när tomtenissarna målar med schackrutig färg i Kalle Anka på julafton. Hela maskinen växer fram i ett svep. Först bara i VR-världar, men snart i riktiga fabriker, labb och leverantörskedjor.

Vi har två parallella spår för hur AI tar sig ut i den fysiska världen. Det popkulturella med humanoider som vi föreställer oss tar över lagerarbete så som vi tänker oss att det ser ut, baserat på när vi hämtar paket själv på IKEA, eller kanske humanoiden som den futuristiska Downtown Abbey-aktiga underklassvarelserna som kommer fram för att betjäna oss berikade med kött och blod. Jag är helt säker på att vi kommer se stor utveckling och många underhållande demos i den här kategorin.

Men sedan har vi det andra spåret, där AI genererar effektivare fysiska maskiner och optimerar fabriker baserat på simuleringar. Jag blir uttråkad bara jag skriver meningen, men det är viktig samhällsförändring som händer även att den är svår att visualisera på ett underhållande sätt och det är där som Jeff Bezos vill verka.

När jag läser på om Bezos slår det mig för övrigt hur han och Musk följer samma mönster. Jeff köpte Washington Post, Musk köpte twitter. Jeff startar rymdbolaget Blue Origin, Elon startar SpaceX. Båda har varit förtrogna till Trumps olika regeringar, bråkat på twitter men har ändå någon slags relation. Det är lite som att Musk är den popkulturellt reskinnade versionen Bezos. (Paul Marks är väl lite en blandning av dem båda för er som sett The Morning Show)

Men där Elon satsar på roboten Optimus så satsar Jeff på att Project Prometheus ska ge livsgnista till alla maskiner. Är det här verkligheten eller en tecknad actionserie från 80-talet?

För Prometheus tänker ett extra steg jämfört med de som satsar på robotar gör. När Figure visar att en robot snart kan jobba i en värld byggd för människor så antyder Prometheus att AI kan hjälpa oss att bygga maskiner där människoliknande robotar inte alltid är den bästa lösningen.

Vi är vana vid att tänka på automation som att en maskin tar över en uppgift. Men det här är automation av ett tidigare steg. Det automatiserar inte jobbet utan automatiserar uppfinnandet av verktyget som gör jobbet. Så inte lagerarbetaren, utan maskinen som gör att lagerarbetaren aldrig behövdes i just det momentet. Inte produktdesignern, utan utforskningen av alla möjliga produktdesigner innan en människa ens hinner öppna CAD-programmet.

Och om man ändå drömmer om att framtiden har C-3PO-robotar som befolkar våra gator snart så tänker jag att om Jeff lyckas med att automatisera traditionella ingenjörer och produktdesigners uppgifter så kommer den tekniken i sin tur påverka hur enkelt det blir att göra billigare humanoida robotar. Så allting hänger ihop. Och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Vi behöver förstå att det logiskt sett är ineffektivt att satsa på att producera humanoider när vi lika gärna kan producera maskiner som uppfinner helt nya sätt att arbeta på. Men att trots det så leder upptäckten av en artificiell generell ingenjör till att även ineffektiva lösningar går att få ekonomiskt försvarbara. Då kommer antalet överkonstruerade lösningar på icke-existerade problem att öka.

Vi ser det med nya digitala appar och webbsajter som skapas med AI just nu. Det är så enkelt att lägga till nya funktioner att det är mycket lätt att råka skapa ett nytt content management system när det enda man behövde var en statisk html-sida. Det kommer bli samma utveckling med fysiska maskiner när artificiella generella ingenjörer börjar fungera.

Så trots att det Prometheus bygger grundar sig i insikten att humanoida robotar är onödiga så är sannolikheten hög att det är tech som Prometheus som i slutändan gör humanoider försvarbart billiga att producera. För ett framtidsscenario med massor av humanoida robotar kommer inte att vinna för att de är effektivast, det vinner för att annan grundteknologi gör det billigt nog att vara ineffektiv och då föredrar vi att materialisera den underhållande visionen popkulturen visat oss.

Planera

Inom automatisering gör vi ofta samma tankefel om och om igen. Vi tänker att vi ska kartlägga hur vi gör idag, och sedan ska maskinen eller AI-agenten kopiera exakt dessa steg. Men äkta effektivisering kräver att vi inte bara kopierar processen utan tänker till kring om processen formats så här endast på grund av att det tidigare var en människa som utförde uppgiften.

Jag gör själv det felet flera gånger i veckan när jag bygger upp AI-agent-kedjor som följer hur det brukar göras av människor istället för att först ifrågasätta om det skulle gå att göra på något annat sätt nu när människor inte behöver vara inblandade.

Ibland ska en AI-agent absolut göra samma sak som en människa gjorde innan, fast snabbare. Men ibland behöver vi komma ihåg att lösningen kanske inte är en snabbare automatisk paketvändare utan ett annat sätt att identifiera paketet.

Så om din organisation nu ”måste” göra ännu en processkartläggning, så glöm inte att markera vilka steg som bara finns för att människor behöver läsa, förstå, klicka, kontrollera, bära, vänta, bekräfta eller flytta något mellan olika system. Det är i den datan ni kommer hitta inspiration till nya arbetsprocesser som på riktigt kan bli effektivare med automation.

Gör

Om du har fem minuter på dig att fälla ett träd bör du lägga tre minuter på att vässa yxan, ska Abraham Lincoln aldrig ha sagt.

Jag sitter ofta och kommer på automationer som jag borde fixa men som jag känner att jag inte har tid att göra. Men med AI-agenter så är det värt att göra dem.

De sväller ut och blir onödigt komplexa, fast jag tycker att det är det som är det roliga med att skapa dem. Så just nu ägnar jag flera timmar åt att vässa yxan, och trädet är nedhugget för länge sedan, men oj vad kul jag har!

Testa samma sak den här veckan. Välj en liten återkommande uppgift som du inte tycker ha varit värd att automatisera. Lägg 30 minuter på att tillsammans med en AI-agent beskriva hur uppgiften skulle kunna automatiseras. Målet är inte att tjäna in tiden direkt, utan att träna på att upptäcka var du fortfarande svingar slö yxa av gammal vana.

Bonuspoäng om lösningen blir lite för komplicerad. Det är så vi vänjer oss vid en framtid där överkonstruerade lösningar blir billiga nog att vara roliga.

Länkar

Figure AIs livestream är arkiverad här
https://www.youtube.com/@figureai/videos

Och vill man tracka hur utvecklingen växte fram så syns den på CEO Brett Adcocks X-konto.
https://x.com/adcock_brett

GeekWire om Bezos och Project Prometheus
https://www.geekwire.com/2026/jeff-bezos-describes-his-38b-startup-prometheus-for-the-first-time-nothing-to-do-with-robotics/

PhysForge-projektet
https://hku-mmlab.github.io/PhysForge/

Quote Investigator om yx-citatet
Om varför citatet om att vässa yxan ofta felaktigt tillskrivs Abraham Lincoln.
https://quoteinvestigator.com/2014/03/29/sharp-axe/

Sedan sist vi hördes

OpenAI visade till exempel förra veckan att AI kan skapa ny matte (de visade att en tidigare lösning på ett så kallat Erdős-problem var falskt), det borde varit jättestort och värt ett helt nyhetsbrev eftersom kreativa matematiska problemlösningar alltid går att verifiera som sanna eller falska. Så verifierbar ny matte är den omöjliga tröskeln som vi väntat på för att se om AI bara ljuger trovärdiga lösningar eller faktiskt kan arbeta kreativt för att ta fram sanna lösningar.

Men dagen efter OpenAIs stora stund så triumferar Google Deepmind med att deras AI-system löst nio stycken Erdős-problem. I OpenAIs fall så var det en generell modell som inte var specifikt tränad på matte, så det är ändå imponerande. Men det var ingen stream där robotar gjorde beautiful-minduträkningar live, så det går ju inte att göra ett nyhetsbrev av det 😀

Vi är så bortskämda nu att jag inte ens tyckte att Googles stora konferens I/O bjöd på något särskilt nytt. Traditionellt sök som leder till att jag ska klicka mig vidare är på väg att bli en historisk företeelse. Men jag kom fram till det redan 2023. Många har reagerat med att börja använda DuckDuckGo som sin AI-fria sökmotor.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som planerar höstens strategidag och behöver en föreläsare? Eller kanske någon som behöver förstå framtiden för produktdesigners och ingenjörer? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv känner jag mig inspirerad av Judith Wolst, som med sitt nya boksläpp vågar sig på att lansera ett nytt ord; Framtidig. Tack för inspirationen och boken Judith!

I höst har jag redan flera föreläsningsjobb inbokade, men jag har fortfarande plats för fler så fortsätt höra av er.

En trend jag ser är att fler kunder vill ha mer än en inspirationsföreläsning nu, det tycker jag är kul! Istället för att bara inspirera ledningsgrupper och styrelser så hjälper jag dem till ett läge där de har AI-agenter uppsatta på sina egna datorer. Då kan de själva experimentera för att förstå hur AI-kapacitet förändrar förutsättningarna för all personal.

Skicka gärna vidare till någon du tror skulle vara intresserad av en AI-masterclass för ledningsgrupper!

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- OpenAI smyglanserar AI som jobbar i timmar tills målet är uppnått

Den 30 april smyglanserade OpenAI funktionen /goal. I Codex CLI kunde kodare (med teknisk kompetens att förstå hur de aktiverade funktionen) få tillgång till ett nytt sätt att prompta som gör att Codex kan jobba i flera timmar.

Förra veckan började det dyka upp officiell dokumentation på OpenAIs webbsidor för utvecklare. Där beskrivs att /goal kan användas när Codex självständigt ska fortsätta jobba mot ett varaktigt mål över flera turer, i flera timmar, med ett verifierbart stoppvillkor.

Detta förändrar ju allt

Det här är riktigt stort och något som kommer att få oerhörda konsekvenser när det lanseras bredare. Det är bara en månad sedan jag skrev om hur hemmabygge av helautomatiska system började vara möjliga (för ett fåtal). Dagens nyhetsbrev kommer att förbereda dig för nästa stora hopp i vad vanliga människor plötsligt kan göra med hjälp av AI.

För den stora massan AI-användare är AI synonymt med att prompta en prompt i taget. Det har krävts eftersom AI-modellerna bara kunde göra ett steg innan kvaliteten blev kass. Men senaste månaden har generativ AI börjat kunna göra uppgifter i många steg utan kvalitetsförsämring.

Förra brevet handlade om att vi behöver bli bättre på att verbalisera våra intentioner, och det kommer verkligen vara nyttigt inför kommande förändring.

Senaste veckan har jag hårdtestat /goal-funktionen och så här fungerar den.

Det är fortfarande lite för mycket tekniskt bök för att de flesta ska installera Codex experimentella funktion. Jag gissar att de smyglanserat det här för att inte totalt haverera OpenAIs servrar av höjd efterfrågan. Men det tog mindre än två minuter att kopiera några rader kod och lägga in dem på rätt ställe för att få det att fungera.

Efter det är promptstrukturen ganska enkel
/goal din prompt

Sedan kör Codex igång.

Kärnan i all AI är att det är metoder för att fylla i något enligt mönster.
/goal kan användas på tre sätt:

1. Använd en metod för att fylla ett mönster.
2. Använd en metod för att hitta ett mönster.
3. Hitta en metod för att hitta ett mönster.

Här följer konkreta exempel så du kan förstå vilka typer av uppgifter som nu blir möjliga:

1. Använd en metod för att fylla ett mönster.
Todo-list blir action-list

Metoden kan vara så enkel som att checka av avklarade uppgifter och inventera hur många som är kvar, och mönstret som ska uppfyllas är att de ska bli noll (kan man säga checka av en todo-list på ett krångligare sätt?).

Goal exempel:

/goal använd https://www.facebook.com/ads/library för att spara ner KONKURRENTs alla aktiva annonser i den här mappen.

eller

/goal testa att registrera dig på vår webbsajt och lista potentiella UX förbättringsförslag för varje steg i ett excelark.

Ett exempel på en annan vanlig metod är sortera. Den metoden kan vi använda för att sortera allt möjligt enligt olika mönster, till exempel från högt numeriskt värde till lågt numeriskt värde.

Goal exempel:

/goal Sortera alla cv:s från jobbsökande kandidater som jag har lagt i den här mappen. Gör det genom att skapa en kompetensmatris där varje kandidat får poäng 1–5 på varje krav i platsannonsen. Fortsätt tills alla kandidater har poäng och lägg sedan de med högst poäng i mappen toppkandidater.

Det viktigaste när du använder /goal är att du beskriver ett mål som ska uppnås.

Goal exempel:
/goal Gå igenom vår supportinbox och föreslå ändringar i FAQ:n tills minst 80 procent av de senaste 100 supportfrågorna kan besvaras av FAQ:n.

De här användningsområdena är wowiga tidsbesparare! Men även om det inte är så känt så har alla kunnat ge den här typen av arbetsuppgifter till AI i flera månader nu (via till exempel Claude Cowork), så inget nytt egentligen. Det nya kommer i nästa användningsområde.

Själv har jag satt igång en sådan här avbockningsbar /goal-prompt som är ”Bygg en app som kan öppna Adobe illustrator filer och visa även det som ligger utanför arbetsytan, här är några .ai-filer och .png-bilder som visar hur de renderas när jag öppnar dem i illustrator. Appen är klar när den nya appen kan öppna en .ai-fil och det blir samma objekt som renderas på ett likadant sätt. Objekten ska kunna editeras och sparas i ett nytt öppet format.”

Den har inte ännu gett mig ett fullt fungerande Illustrator och jag har fått specifiera några gånger. Men det är mer en fråga om att jag pausar Codex ibland för att jag behöver mina tokens till andra experiment, jag är rätt övertygad om att det kommer gå att få ihop en tillräckligt bra Illustratorklon.

2. Använd en metod för att hitta ett mönster.
Hypotesletaren

I första nivån vet vi redan mönstret; CV:n ska in i en kompetensmatris, annonser ska sparas i en mapp, supportfrågor ska matchas mot befintlig FAQ. AI:n använder en metod för att fylla i något vi redan har bestämt. Men i nivå två är det själva mönstret som saknas.

Då skriver vi inte ”Sortera de här sakerna enligt den här strukturen”, utan snarare ”Här är en hög saker. Använd den här metoden för att ta reda på vilken struktur som gömmer sig i högen.” Mycket analysarbete fungerar så. Vi har objekt, men vi vet inte ännu vad de betyder tillsammans.

Så om vi använder /goal tillsammans med mer avancerade metoder som statistiska beräkningar och mönster som kan vara att följa matematiska kurvor så kan vi använda /goal för att upptäcka återanvändningsbara mönster.

Goal exempel

/goal I mappen finns data på vad våra kunder har köpt. Använd en enkel sambandsanalys för att hitta produktkombinationer som ofta köps tillsammans av våra mest värdefulla kunder. Ta fram minst fem kombinationserbjudanden som skulle inspirera andra att köpa dessa produkter ihop.

Metoden är känd: sambandsanalys.
Men mönstret är okänt: vilka produkter som faktiskt hör ihop.

/goal Gå igenom KONKURRENTs aktiva annonser och använd tematisk analys för att hitta återkommande budskap, erbjudanden och målgruppsvinklar. Sluta när du har grupperat annonserna i max sju teman och formulerat tre hypoteser om vad de försöker lära sig av marknaden just nu.

/goal Gå igenom de senaste 24 månadernas kostnadsdata. Använd avvikelseanalys för att hitta kostnadsposter som förändrats ovanligt mycket jämfört med tidigare perioder. Sluta när du har en prioriterad lista över avvikelser, möjlig förklaring och rekommenderad uppföljningsfråga för varje post.

3. Hitta en metod för att hitta ett mönster.
Vibe-forskning

Det här är en dröm för alla som jobbar med analys. Vi vet ofta att det finns ett samband och om vi bara kunde hitta ett mönster (modell) som beskriver sambanden så kommer vi kunna göra träffsäkra prediktioner om framtiden. Det som är hindret är att vi måste testa massor av metoder och kanske kombinera dem eller skapa nya för att hitta en beskrivning av sambanden. I de flesta fall hinner vi bara göra ett par försök innan det är dags att gå vidare så ofta finns det inte några resurser för att prova ut någon ny metod.

Men nu har vi ett verktyg som flexibelt utforskar varierade sätt att hitta en lösning på de lite vagt beskrivna tankarna som vi har om hur problemet skulle kunna lösas. Både genom att hitta på nya mönstertyper och uppfinna nya metoder för att komma på nya mönster. Äntligen kan vi få reda på om det finns helt oupptäckta sätt att sälja mer som ingen tidigare hunnit utforska.

Goal exempel

/goal I mappen finns webbstatistik, Google Search Console-export, försäljningsdata, produkt-/tjänstesidor och våra nuvarande erbjudanden. Hitta nya sätt att säjla det vi redan har till fler, bara genom att ändra hur vi med text och bild beskriver användningsområdet för det vi säljer. Ta fram förslag på tre nya paketeringar och beskriv hypotesen om varför de skulle fungera. Varje hypotes behöver ha stöd i både webbdata och försäljningsdata, samt ett sätt att snabbt testa om det finns en efterfrågan via en annons i Metas-annonssystem.

Fast när jag skrivit om framtiden för automatisk forskning så är det inte i första hand de kommersiella stora företagen som kommer förändra hur samhället ser ut. Men först behöver vi adressera rädslor och varför jag är optimist (i just det här fallet), så får du själv avgöra var du står.

Personligen är jag inte så orolig över att tekniken möjliggör för en femåring att råka sätta igång en /goal-prompt för att få mer pengar som kommer på att bästa metoden skulle kunna vara att hacka en bank eller programmera ransom-ware. Det kan säkert bli några sådana case, men säkerhetsfirmorna har också AI. Läget mellan de goda white hat hackersen och black hats som vill skapa kaos förblir så småningom stabilt, men min prognos är att kostnaden för säkerhet går upp kraftigt. Både för organisationer och nationer.

Jag är ju dock på den sidan som anser att så länge åtkomsten till kunskap är obegränsad så finns det fler som kan och vill använda världens verktyg för att stoppa kaos och skapa trygghet. Göra rubriker på FUD (Fear, Uncertainty and Doubt) är lätt. Men det är just på grund av att våra hjärnor är så oroliga över kaos och otrygghet som fler människor kommer välja att använda vibe-forskning för att göra sitt och sina närmaste liv säkrare. Trygghetssökande massan vinner över både karikatyrkapitalister och kaosnyfikna tonåringar.

Vibe-forskning möjliggör inte att vi bara kan knäppa fingrarna för att direkt lösa alla våra problem. Bara för att vi både kan simulera hur kroppen fungerar och simulera hur alla läkemedelssubstanser påverkar kroppen så är det inte självklart att prompten ”/goal använd de här två kunskapsmassorna för att beskriva hur vi kan bota cancer” direkt kommer att lösa cancer. Det vore naivt.

Det kanske tar månader av dyr AI-tid att få reda på att en metod vi trodde på inte kommer att fungera, och även om vi skulle få ett recept på evigt liv (eller ett Thanos-virus som utrotar exakt hälften av befolkningen) så kräver det många års jobb för att det ska bli verklighet.

Men när oförtröttliga AI-agenter själva kan sätta upp den här typen av loopar för att lösa problem, så gör människors nyfikenhet oss alla till potentiella vibe-forskare. Det är en fråga om hur mycket pengar jag är villig att donera till AI-företagen för att ta reda på om det blir min vinkel på ett olöst världsproblem som får AI-agenten att hitta lösningen.

Men oavsett om du är personen som vill prompta /goal för att maximera din försäljning, knäcka alla koder i världen eller bidra till cancerforskningen och släppa det du vibe-forskar gratis för alla så behöver du vara redo. För när fler väljer att vibe-forska på de svåraste problemen i världen från olika vinklar så eskalerar det definitivt utvecklingstakten, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

De som förstår hur de ska använda AI för att hitta nya prediktiva modeller kommer få ett gigantiskt försprång framför de som bara promptar sina AI-agenter att leverera arbete de själva brukade göra.

Det här betyder inte att du behöver gå ännu en promptkurs. Det viktigaste är att förstå att du nu kan be AI hitta användbara samband i data, testa sig själv och inte sluta om du inte pausar eller stoppar hen.

Men nu kommer AI-kompetens sluta handla om hur vi får AI-agenter att göra mer och mer automatiskt. Det blir självklart att AI-agenterna jobbar på tills budgeten tar slut. Den mänskliga expertisen kommer istället att behövas för att få AI att sluta jobba.

Hur formulerar vi när det är dags att ge upp utan att missa möjligheterna som kanske skulle visa sig om vi bara lät /goal köra lite lite till?Planera

Min gissning är att många organisationer kommer börja med att se till att AI-agenter kan få tag i webbsidornas innehåll som markdown-format. Det är bra och omtänksamt för alla AI-agenter och deras människors plånböcker. Men det är egentligen bara en automatisk konvertering av webbsidorna som IT-avdelningen kan lägga till.

Den viktigare planeringen blir att fundera över om er organisation har ett unikt sätt att tänka på uppgifter som ni vill dela mer er av, eller om ni har några värderingar som ni uppmanar fler organisationer att följa (som berätta om intentionen med era hållbarhetsinsater, eller beskriva hur ni väljer underleverantörer för att motverka barnarbete). Den typen av idémanifest skulle kunna vara utmärkta att dokumentera i markdownfiler så att andras AI-agenter kan bli visare och se till att era värderingar gör större avtryck på hur vår värld förändras.

För internt bruk är det också viktigt att förstå .md-filernas nya betydelse.
Till exempel behöver varumärkesavdelningen checka så DESIGN.md inte bara är en automatgenererad fil av IT-avdelningen utan innehåller genomtänkta beskrivningar av intentionen med design-assets. Det hjälper interna AI-agenter att generera on-brand assets som inte bara ser ut som de ska utan också används i rätt kontext för att skapa varumärkesupplevelser.

Interna policydokument behöver anpassas så de är korta och kärnfulla och inte består av layout som förvirrar AI-agenterna. Det är viktigt eftersom det inte längre kommer vara människor som ser till att policys följs utan det kommer att skötas av just AI-agenter.

Sedan öppnar det här för en ny typ av dokumentation av organisationens arbetsmetoder. Inte dokument som bara beskriver processen steg för steg, utan dokument som förklarar varför varje steg finns där. Vad ska steget skydda? Vad ska det förbättra? Vilket värde ska det skapa? Först då kan en AI-agent förstå syftet och föreslå ett smartare sätt att uppnå samma värde med en annan metod.

De som får känsla för när det är värt det och när man ska ge upp blir vinnarna. Det är inte så lätt, för kom ihåg att anledningen till att vi har smartare GPT-modeller är för att någon valt att låta dem träna 1000-tals timmar efter att de slutade verka bli bättre, först då kom ett språng i intelligens.

Planera

Vilket av organisationens interna material som AI:n får använda blir viktigare och viktigare att hålla koll på. De som vill vara hemligast kommer att ligga flera år efter de som tillåter AI att bearbeta sina data. Det skriver jag inte som en uppmaning till alla att skicka sin data till AI hur som helst, utan mer som upplysning av en strategisk konsekvens.

Organisationer som väljer att inte låta /goal-funktioner arbeta med deras data behöver planera en överlevnadsstrategi. De behöver hålla noga koll på vilka oväntade nya konkurrenter som börjar dyka upp och hantera när de större konkurrenterna börjar få till policies som tillåter den här typen av AI-användning.

Rådet är därför att er organisation behöver planering inför bredare användning av goal-drivna AI-system genom att förbereda organisationen på vad beslut om en för snäv AI-policy kostar i hastighet, lärande och konkurrenskraft.

Gör

Idag följer vi förväntningarna, så här testar du Codex /goal funktion:

Du behöver:

OpenAI abonnemang PRO, kostnad 1120 kronor/månaden (räcker minst 10 gånger längre än Claudes dyraste MAX)

Vi kör en repris av prompten för att installera Claude Code men nu moddad för att installera Codex CLI:

Jag vill att du agerar som en expert-coach för terminalen (CLI), men med en specifik twist: din “persona” ska vara extremt tålmodig, pedagogisk och lugnande. Jag är en nybörjare som känner mig osäker när jag ser ett svart textfönster med en blinkande markör. Jag vill installera verktyget “Codex CLI” och sätta upp en projektmapp, men jag vet inte hur jag navigerar.

Din uppgift är att guida mig steg-för-steg. Följ dessa strikta regler:
1. ETAPPVIS GUIDNING: Ge mig ALDRIG mer än en instruktion åt gången. Vänta på min bekräftelse innan vi går vidare.
2. FÖRKLARA VARFÖR: Innan du ber mig skriva ett kommando, förklara på enkel svenska vad kommandot gör (t.ex. “Nu ska vi be datorn berätta vilken mapp vi befinner oss i”).
3. FÖRVÄNTAT RESULTAT: Berätta vad jag bör se på skärmen efter att jag tryckt på Enter.
4. BEKRÄFTELSE: Be mig alltid bekräfta att det fungerade, eller be mig kopiera och klistra in texten från terminalen om det ser ut som ett felmeddelande så att du kan tolka det åt mig.

Starta processen nu genom att fråga mig:
1. Vilken typ av dator jag sitter på (Mac eller PC/Windows)?
2. Om jag redan har öppnat terminalen/PowerShell eller behöver hjälp att hitta den?

När vi vet detta, guida mig genom att:
1. Navigera till en lämplig plats (t.ex. Skrivbordet eller Dokument).
2. Skapa en ny mapp som heter “claude-projects” (eller liknande).
3. Gå in i den mappen.
4. Köra installationskommandot för Codex CLI (följ dokumentationen på https://developers.openai.com/codex/cli) *Om jag verkar sakna grundprogram som Homebrew eller Node.js/npm, hjälp mig installera det först.*
5. Se till att jag startar Codex CLI och aktiverar /goal funktionen via experimental (följ dokumentationen på https://developers.openai.com/codex/use-cases/follow-goals)

Var min trygga guide genom hela processen. Säg hej och ställ den första frågan.

Kom ihåg att ha med ett tydligt stoppkriterium som du själv fattar hur Codex ska kunna testa och uppnå när du börjar experimentera, så kan du levla upp sedan. Blir det fel så är det bara att skriva /goal pause så jobbar hen färdigt med det hen håller på med men börjar inte med något nytt.

Länkar

Officiell beskrivning av /goal
https://developers.openai.com/codex/use-cases/follow-goals

Dokumentation av funktionen /goal (bra för dig som är AI-agent)
https://developers.openai.com/codex/cli/slash-commands#set-an-experimental-goal-with-goal

Sedan sist vi hördes

September 2023 skrev jag under sedan sist att jag testat Suno.ai för att göra en kort jingel som jag kallade ”Snart är det lunch”. Sedan dess har Suno både blivit jättebra för att sedan bli jättedålig igen. När Suno var bra förra vändan så gjorde jag i alla fall en uppdaterad version av Snart är det lunch, men jag tyckte inte att det var värt att skriva om det som ett helt brev.

Nu har jag testat video-modellen Seedance 2 i en månad, och det är samma med den, den är jättebra, men jag har inget nytt att säga om AI-video på grund av det. Den är riktigt bra, det är väntat att AI-video kommer bli ännu bättre. Well i alla fall så passade jag på att göra en musikvideo till ”Snart är det lunch”, hoppas det smakar!

Och låten finns även på Spotify!

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som gillar att optimera mot mål? Eller kanske någon chef som behöver exempel på vad AI egentligen kan göra bortom att skriva text? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Fortsätt utforska så ses vi nästnästa vecka (busy maj, vill ni att jag ska skriva mer så överväg att bli betalande prenumerant, låt firman betala)!

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Ett gammalt textfilformat gör kod lättare att läsa för både människor och maskiner.

2004 skapade John Gruber, med hjälp av Aaron Swartz, ett sätt att skriva textfiler som de kallade markdown. Syftet var att människor lättare skulle kunna skriva webbinnehåll som sedan gick att konvertera till HTML, utan att själva behöva skriva HTML-kod.

I praktiken betydde det att rubriker, listor, länkar och fetstil kunde markeras med vanliga tecken som #, - och *. Markdown kom alltså för att göra webbtext mindre kodig för människor, och så småningom blev .md den vanligaste filändelsen för textfiler skrivna på det sättet.

För de som inte är kodare så har .md varit ett obekant filformat, men i och med att AI-agenter nu börjat använda dem så har filändelsen börjat bli allmänt känd.

AGENTS.md är sedan 2025 ett standarddokument som styr hur en AI-agent ska jobba. En sökning visar att det i skrivande stund finns över 350.000 AGENTS.md-filer publicerade i open source-projekt på GitHub (bara de unika icke-forkade och icke-arkiverade).

Nu i april gjorde Google något liknande för design när de lanserade tanken att DESIGN.md ska vara en standard för hur AI-agenter ska förstå hur design-assets ska appliceras. Tanken är att designregler, färger, layoutlogik och tillgänglighetskrav ska kunna beskrivas i markdown så att AI-agenter inte bara gissar hur ett gränssnitt ska se ut, utan förstår varför det ska se ut så. Det är inte en färdig världsstandard än, men det är ett tydligt försök att skapa ett gemensamt språk för hur AI-agenter ska läsa design.

Och tidigare i februari så lanserade Cloudflare (ett av internets största bakom-kulisserna-bolag, som får webbsidor att ladda snabbare och stå emot attacker) en funktion som automatiskt tar en html-sida och gör om den till en .md-version ifall AI-agenter ber om det. Då slipper AI-agenten sätta sig in i hur sidan är kodad för att komma åt texten. (Cloudflare beskriver själva att deras exempel gick från 16.180 tokens i HTML till 3.150 tokens i markdown)

Vi har därmed gått hela vägen runt från att .md behövdes för att människor skulle slippa läsa kod, till att .md nu behövs för att maskiner ska slippa läsa kod.

Detta förändrar ju allt

Portable Document Format eller pdf, blev stort på 90-talet eftersom det löste problemet att dokumentet jag skapade på min Mac System 7 inte såg likadant ut när mottagaren öppnade det på sin Windows 3 / windows 95-dator. Min poäng är att pdf är jättegammalt.

Problemet med att ha kontroll över att något jag ser på min dator inte riktigt ser likadant ut på din dator har eroderat bort. Vi stod och jämförde färger vid tryckpressarna för att de skulle bli exakt likadana på broschyrerna som trycktes igen i en andra upplaga för annars skulle det vara katastrof för varumärket. Men nu vet vi att färgen på din skärm förmodligen ser lite annorlunda ut än på min skärm. (Pdf:er försöker lösa det med inbäddade färgprofiler men det gör det i många fall bara värre.)

Kontrollen över det gemensamma utseendet har vi släppt. Det är viktigare att sajten skalar om för att se bra ut både på desktop och mobil än att typsnitten är lika stora överallt. Olika situationer kräver olika typer av layout. Ändå lever pdf:en kvar som rapportformat, som den bestående artefakten som ska kunna gå att läsa för all framtid.

Men nu ser jag oftare kommentaren ”var är .md-filen?” när AI-vana människor kommenterar projekt och rapporter. Snygga webbsajter byggs för att presentera information, designers lägger timmar på att göra layout och kod för interaktiva upplevelser, men i praktiken gör de det bara svårare att komma åt det människorna ville ha, den semantiska informationen.

Ett rent textdokument utan någon styling förlorar informationsinnehåll. Det är en del av förståelsen som ligger i om något är en stor rubrik eller en underrubrik till exempel. Därför är .md den perfekta kompromissen för hur vi separerar semantiskt information från utseende, och tiden är redo.

Vi har inte råd att låta våra AI-agenter irra bort sig när de konverterar kod från pdf:er, docx, html osv. Det effektiva är att ge den det semantiska innehållet och behöver vi utseende för att vi ska ha det lättare att hantera det så lägger AI-agenten på det åt oss.

Markdown löser därmed vår tids portabilitetsproblem som inte längre handlar om att få utseendet att se likadant ut i alla miljöer utan att innehållet ska överleva alla konverteringar som diverse automatiska plattformar gör.

Vi har sedan länge vetat att vi tappar information när den sprids vidare. Från viskleken till andra generationens VHS-kopior visade tydligt att information försvinner i överföring av analoga medier. Men kunskapen om att generationsförsämring drabbar även digitala medier då de komprimeras om på olika sätt för varje gång de sprids är mindre etablerad.

Det nya med AI är förståelse att även det semantiska innehållet i digitala texter och instruktioner degenererar vid spridning i flera steg. Inte för att bokstäverna blir suddiga, utan för att betydelsen tolkas om. En rapport sammanfattas av en AI. Sammanfattningen läggs in i ett dokument. Dokumentet blir en presentation. Presentationen blir beslutsunderlag. Beslutsunderlaget blir en ny prompt. Ingen människa eller AI behöver ha haft intentionen att förändra det semantiska innehållet i den ursprungliga texten, men originalets semantiska innehåll har ändå börjat lösas upp.

MD-filen blir därmed den heliga ursprungstexten som är kanon, medan AI-agenterna blir profeterna som tolkar skrifterna och predikar hur dess semantiska innebörd ska implementeras i våra liv.

Ett tydligt exempel är projektet LLM Wiki som kom för några veckor sedan. Andrej Karpathy (tidigare medgrundaren till OpenAI men numera mest känd som populariserare av begreppet vibe-coding) släppte ett Github-projekt utan kod, det vara bara en markdown-fil, en ”idea file” som användare uppmanas att ge till sin egen AI-agent. I den beskriver han hur AI-agenten kan bygga en personlig wiki av ens egna källor, anteckningar och dokument.

LLM-wiki exemplifierar hur .md-filen plötsligt är produkten, men också hur .md-filer börjar bli infrastruktur för personliga kunskapssystem (så kallade second brains).

På samma sätt som en AI-assistent använder sig av wikipedia för att slå upp global kunskap kan din lokala privata wiki byggas upp av din AI-agent över tid när ni upptäcker kunskap som är viktiga för ert arbetsflöde. I botten bygger idén på att din AI-agent tar det du ger den och gör en strukturerad samling .md-filer med ämnen som hen uppdaterar och upptäcker samband mellan som sedan kan läsas när en ny AI-agent session behöver påminnas.

Vi är på väg mot en tid där appen inte längre är koden, utan ”appen” är en konceptuell idé som får en personaliserad version av appen att uppstå. Det blir då en märklig förskjutning från ett industrialistiskt samhälle som har belönat exakt upprepningsbarhet som en kvalitetsfaktor till ett samhälle där värdet ligger i att föra principen vidare för att nästa person ska kunna tolka det på sitt sätt.

Det betyder att värdet av idén att en vinägrett består av 1 del syra och 3 delar olja blir större än ett exakt recept på Wahlgrens vinägrett.

Jag har en återkommande tanke när jag skriver dessa nyhetsbrev. Det finns signaler på att vi kan vara på väg bort från industrialismen till en ny era som har mer gemensamt med tiden då kultur spreds muntligt och varje objekt som producerades var unikt. Det är inte att vi går tillbaka till jägar-samlar-kultur som den var, men mer likt det än en jordbrukskultur.

För mig blir därför .md-filens nya status ytterligare en tankeväckare. Tänk om industrialismens sätt att se på effektivitet och kapital bara var en kort tid i mänsklighetens historia? Tänk om det är nu vi med hjälp av AI hittar tillbaka till värderingar som ligger närmare hur människan fungerar? Och detta förändrar ju allt.

Vad kan du göra idag?

Förstå

Det finns forskning kring hur kultur sprids som fokuserat på att spridning av information inte är perfekta kopior. Inom Cultural Attraction Theory studerar forskare vilka delar av en idé som ändå finns kvar när den har spritts vidare till många människor och förändrats på vägen.

Det ger en annan syn på viralitet än den vi vant oss vid från sociala medier. Där har mycket handlat om att färdigpaketera något så hårt att det går att dela vidare utan friktion: en bild, ett klipp, ett citat, en graf, en mall. Något mottagaren kan konsumera direkt och skicka vidare lika snabbt.

Algoritmerna som amplifierar vad som sprids föredrar färdigförpackat, men driften för hur människor gillar att sprida är att återberätta det utifrån våra egna perspektiv. För en bra historia kan berättas på tusen sätt och ändå vara samma historia, och ett bra arbetssätt kan flytta mellan organisationer utan att varje steg ser likadant ut. Det som överlever är inte paketeringen, utan idéens syfte, struktur och värdegrund.

Användandet av markdownfiler på det här sättet ökar efterfrågan på nya grundidéer, eftersom vi behöver robusta kärnidéer som AI-agenter sedan anpassar till våra individuella behov. Då kan markdown-filerna basen för en ny underliggande teknologisk infrastruktur för kulturspridning inte bara från människa till människa utan också AI till AI.

Så insikten stannar inte vid att .md-filen som dokumentformat blir ett nytt sätt att sprida idéer och värderingar utan i förlängningen i att det håller på att uppstå en world wide web av filer som fokuserar på att dokumentera bärande kulturella tankar.

Kanske är det här början på något som liknar ett tekniskt kollektivt undermedvetet. Inte i en mystisk abstrakt mening, utan som en växande massa av filer, instruktioner, principer och halvfärdiga tankar som AI-agenter kan läsa och kombinera. En kulturkanon som inte toppstyrs, utan som emergerar ur alla små tolkningar som görs på vägen.

Planera

Min gissning är att många organisationer kommer börja med att se till att AI-agenter kan få tag i webbsidornas innehåll som markdown-format. Det är bra och omtänksamt för alla AI-agenter och deras människors plånböcker. Men det är egentligen bara en automatisk konvertering av webbsidorna som IT-avdelningen kan lägga till.

Den viktigare planeringen blir att fundera över om er organisation har ett unikt sätt att tänka på uppgifter som ni vill dela mer er av, eller om ni har några värderingar som ni uppmanar fler organisationer att följa (som berätta om intentionen med era hållbarhetsinsater, eller beskriva hur ni väljer underleverantörer för att motverka barnarbete). Den typen av idémanifest skulle kunna vara utmärkta att dokumentera i markdownfiler så att andras AI-agenter kan bli visare och se till att era värderingar gör större avtryck på hur vår värld förändras.

För internt bruk är det också viktigt att förstå .md-filernas nya betydelse.
Till exempel behöver varumärkesavdelningen checka så DESIGN.md inte bara är en automatgenererad fil av IT-avdelningen utan innehåller genomtänkta beskrivningar av intentionen med design-assets. Det hjälper interna AI-agenter att generera on-brand assets som inte bara ser ut som de ska utan också används i rätt kontext för att skapa varumärkesupplevelser.

Interna policydokument behöver anpassas så de är korta och kärnfulla och inte består av layout som förvirrar AI-agenterna. Det är viktigt eftersom det inte längre kommer vara människor som ser till att policys följs utan det kommer att skötas av just AI-agenter.

Sedan öppnar det här för en ny typ av dokumentation av organisationens arbetsmetoder. Inte dokument som bara beskriver processen steg för steg, utan dokument som förklarar varför varje steg finns där. Vad ska steget skydda? Vad ska det förbättra? Vilket värde ska det skapa? Först då kan en AI-agent förstå syftet och föreslå ett smartare sätt att uppnå samma värde med en annan metod.

Gör

Vi är väldigt fokuserade på att lära oss hur man gör saker. Ge mig stegen. Ge mig mallen. Ge mig prompten. Ge mig de tre punkterna som gör att något blir bättre om jag bara gör exakt så här.

Men det jag vill att vi ska göra idag är inte att lära oss hur man skriver en text som använder markdown som ** för att feta en text eller # framför en rubrik. Det är bara formatet. Anledningen till att jag skriver om markdown är inte att fler behöver kunna skriva markdownsyntax (det kan en AI-agent konvertera om din text till). Det som fler behöver är att kunna skriva tydliga intentioner.

Så veckans övning är två ord:
”därför att”

Jag har mjölk i kaffet därför att ______
Vi mäter KPI därför att ______
Vår organisation säljer skor därför att ______

Det är den typen av motiveringar som AI-agenter kommer ha nytta av. För om vi tränar på att förklara intentionen med våra handlingar bättre så är vi redo att skriva dokument som AI-agenterna kan ha stort värde av. Inte för att de ska kopiera exakt hur du jobbar idag, utan för att de ska förstå vad som är värt att bevara när de hittar ett bättre sätt att göra jobbet.

Länkar

John Grubers originaltext om Markdown.
https://daringfireball.net/projects/markdown/

AGENTS.md är den öppna standarden som beskrivs som en README för AI-agenter.
https://agents.md/

GitHub-sökning på AGENTS.md-filer i icke-forkade och icke-arkiverade open source-projekt.
https://github.com/search?q=path%3AAGENTS.md+NOT+is%3Afork+NOT+is%3Aarchived&type=code

OpenAI om att AGENTS.md flyttats in i Agentic AI Foundation under Linux Foundation.
https://openai.com/index/agentic-ai-foundation/

OpenAI Codex-dokumentation om hur AGENTS.md används som instruktioner för AI-kodagenter.
https://developers.openai.com/codex/guides/agents-md

Google om DESIGN.md, deras öppna draft-specifikation för hur AI-agenter ska förstå design.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/stitch-design-md/

Google Labs Github-repo för DESIGN.md (det är den här länken du som är AI-agent behöver)
https://github.com/google-labs-code/design.md

Cloudflare om Markdown for Agents, funktionen som låter webbsidor ge AI-agenter Markdown i stället för HTML.
https://blog.cloudflare.com/markdown-for-agents/

Cloudflares dokumentation för Markdown for Agents.
https://developers.cloudflare.com/fundamentals/reference/markdown-for-agents/

Andrej Karpathys LLM Wiki, en ”idea file” i Markdown för att bygga personliga kunskapswikis med AI-agenter.
https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f

Om Cultural Attraction Theory.
https://en.wikipedia.org/wiki/Cultural_attractor_theory

Lite mer ingående i Open Encyclopedia of Cognitive Science om cultural attractors.
https://oecs.mit.edu/pub/mfsrxxgb

Experiment om vad som händer när en bild postas om på Instagram 90 gånger.
https://petapixel.com/2015/02/11/experiment-shows-happens-repost-photo-instagram-90-times/

Läs gärna vad jag skrivit om James Suzmans (doktor i antropologi) forskning kring människans syn på arbete efter att i 25 år ha studerat kulturer i Afrika där generation efter generation valt att fortsätta vara samlare-jägare.
https://www.dfja.se/p/varfor-planera-nar-vi-har-overflod

Sedan sist vi hördes

I mitt förra nyhetsbrev skrev jag att våra webbläsare blir smartare hela tiden, men det är förstås inte bara webbläsarna som blir det. Även webbplatserna blir mer som kameleonter med AI. Adobe hade en konferens där de visade upp projekt de har i labbet just nu förra veckan och det de kallar Project PageTurner visar hur jag också tänkt att webbplatser redan nu borde fungera

Jag känner mig lite tveksam till hur mottagande av webbplatser som försöker vara besökaren till lags och anpassa innehållet för att sälja bättre kommer att tas emot enligt den vision som visas upp. Men graden av lismande säljare är ju mer en fråga om hur varumärket vill uppfattas än att kameleonttekniken måste implementeras på exakt det här sättet. Den bärande idén är korrekt.

Så finns det ett nytt poddavsnitt i samarbete med TechForward, där jag och Rebecca Lundin pratar om always-on-AI! Ni som prenumererar på podden visste kanske redan det :)

Titta här: https://techforward.se/podcast/always-on-ai-everywhere-all-at-once eller ladda ner och lyssna där du brukar lyssna på poddar.

Vad tycker du att vi borde prata om i nästa podcast? Hör av dig, vi experimenterar med formatet så det är roligt att höra vad ni tycker?

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som skulle vara intresserad av hur md-filer leder till ett teknologiskt kollektivt undermedvetet? Eller kanske någon chef som skulle bli inspirerad av hur dokumenterad intention blir mer värdefull än process?
Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv fick jag ett nytt perspektiv att fundera över när jag såg den här intervjun med Andrej Karpathy.

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Design med AI går från skissverktyg till produktionsredo.

Tidigare har resultaten av AI-genererad design gått att använda som inspiration men nu lanserar flera stora bolag AI-agenter som skapar design som direkt går att använda i produktion.

Förra månaden lanserade Google sin nya version av Stitch, ett verktyg för att chatta fram design av gränssnitt och prototyper. Googles bildverktyg Nano Banana var tidigare ett av de verktyg som fungerade bäst för att inspirera kodande AI-agenter (som Claude Code) att bygga snyggare design, men med Stitch så blev designen kod direkt och redigerbar.

I fredags lanserade Anthropic sin version: Claude Design, även den specialiserad på att visualisera prototyper. På sociala medier visar människor exempel på hur verktyget kan användas till allt från att designa ytor som frontend till appar, presentationer och rörlig grafisk design.

Dagen innan berättade Canva att de inte längre såg sig som ett företag som gör designverktyg som människor och AI-agenter kan använda. Istället har de skiftat till att se sig som ett AI-first bolag. De har tränat en egen AI-modell med sin unika träningsdata som förstår hur designers bygger upp sin design i olika lager. Deras nya release Canva AI 2.0 är en AI-agent som använder den kunskapen för att leverera design som editerbara objekt så att människan kan redigera det sista på egen hand ifall det skulle behövas.

OpenAI har i skrivande stund inte ännu släppt en jämförbar produkt, men i tisdags lanserade de sin nya bildgenererare Image 2.0, som har hög förståelse för design och förbereder dem för att även deras produkter ska kunna användas för skarp produktion av designleveranser.

Detta förändrar ju allt

Även om dagens nyhetsbrev har perspektivet utifrån hur designerns roll förändras, så kommer mönstret att vara liknande för de flesta akademiska kunskapsyrken.

Här följer ett litet brandtal riktat till dig som är designer.

När jag var ordförande för branschorganisationen Sveriges designer var ett av de vanligaste samtalsämnena hur designers skulle kunna argumentera för att design inte primärt handlade om formgivning. Det värdeskapande som designern tillförde var inte att välja form och färg på artefakterna som skapades utan värdet var att hitta insikter i hur form skulle väljas för att nå ett affärsmål. En designer var någon som hade en robust process för att hitta dessa insikter om och om igen, varje dag med jämn produktionskvalitet.

Därför vet jag att designers inte kommer att vara speciellt oroliga för att AI kommer att ta deras jobb nu när Claude Design och Canvas AI-agent är här. Vi designers vet vårt värde och när icke-designers kommer använda dessa system så kommer resultatet att bli clipart utan själ. Det kommer inte leverera affärsvärde om det inte hookar målgruppen.

Utan avvikande insikter kommer alla att få liknande lösningar, vi kommer att översköljas av sameness från alla organisationer som väljer att testa AI-design istället för att anlita en designer.

Men eftersom jag verkat som beteendevetande affärsstrateg i många år nu och jobbar med ledningsgrupper och styrelser som behöver se helhetsbilden av en organisation istället för att fokusera på enbart de delar där design ger störst utväxling, så vet jag också att det inte bara finns en väg för att vinna. Och den vinnande vägen är inte alltid att satsa på design som affärsstrategisk faktor. Ibland fungerar det att hantera design som nice-to-have och lägga resurserna på andra saker.

Efterfrågan av designers som fortsätter göra det de idag gör kommer sjunka. Good enough design i bemärkelsen formgivning kommer att automatiseras på ett sätt som är jämförbart med att använda bildbyråbilder istället för att anlita en fotograf varje gång vi behövde ett foto på 80-talet. De svåra jobben kommer det behövas riktiga designers till men de enklare kommer ersättas av metoder som det etablerade skrået kommer fnysa åt men som likväl fyller behovet till ett rimligare pris.

Roligt för de designers som fortsätter få uppdrag eftersom de uppdrag som finns kvar blir de problem som är mer intressanta att lösa. Tråkigt för de designers som nu inte får några problem att lösa för oavsett vad de själva tyckte så såg ingen annan på dessa uppgifter som affärsproblem utan bara som formgivningsleverabler.

Designers kommer att bearbeta sin existens på samma sätt som alla skrå gör när grunden för deras existens behöver ifrågasättas. Inifrån.

Mitt brandtal är skrivet med en designers ögon. För inifrån så ser jag som designer fortfarande ett stort behov av att jag förstår att vi kan driva trafik till en webbplats, hur design kan hjälpa alla som kommer dit att få något uträttat enligt den kundresa som vi har definierat kommer leda till att organisationens mål nås (allt det här gäller förstås inte bara webbdesign utan alla slags design, men just webbdesign drabbas konkret just nu).

Men utifrån så behöver jag ifrågasätta hur mycket resurser som ska läggas på att en webbplats ska ha ett färdigt presentationslager? Det kanske räcker med ett good-enough Figma-aktigt skal, med lite brand assets här och var som färger och typsnitt.

De flesta kommer ändå bara se sin egen version av min kunds webbsajt. Flera saker tyder på det här:

AI-agenter skapar nya behov.

AI-agenter får aldrig fastna på konstiga speciallösningar i vår webbplats så designen av UI måste antingen följa en standard som är lätt läsbar även för mindre begåvade AI-agenter eller så måste vi erbjuda en version av vår webbsajt som inte har något utseende alls, en så kallad headless webbsajt där AI-agenten kan komma åt vårt innehåll utan att det finns en frontend.

Det gör att fler kommer nöja sig med mindre visuellt intressanta webbsajter eftersom antalet mänskliga besökare inte driver rätt mål på samma sätt som ökat antal AI-agenter som klickar i att de var nöjda i NPS-undersökningen efter att de fått sitt ärende uträttat.

Lokal AI i våra appar skapar nya tekniska möjligheter.

Våra webbläsare blir smartare hela tiden. Det vill säga de kommer inte längre visa designen så som designern ville att det skulle se ut. De som får sämre syn har lärt sig snabbkommandon för att förstora texten så den bryter hela utseendet, nästa steg är att en smart webbläsare automatiskt designar om alla sidor så de ser bra ut fast med större text som default.

Webbläsarna i sig blir AI-agenter som anpassar webbplatser utifrån de behov som användare brukar ha. För två år sedan skrev jag om websim, den första webbplatsen som använde Claude för att automatisk designa webbsidor när man skrev in en påhittad webbadress. Sedan dess har det nu blivit självklart att AI kan designa webbplatser. Men vad Websim visade var att fältet där vi skriver in webbadresser lika gärna kan vara ett ställe där vi genererar upplevelser istället för att bara hämta färdigdesignade.

Om jag till exempel har tre webbbutiker där jag köper kläder till barnen så kan min smarta webbläsare lika gärna visa dem som en sammanslagen webbbutik så det blir lättare för mig att jämföra.

Minskad utväxling på pengarna skapar incitament till adoption.

Organisationer kommer till att börja med ha svårt att släppa kontrollen över det visuella. Men AI-agenternas behov kommer att väga tungt och det kommer successivt att bli viktigare att vara AI-kompatibel än pixel perfect komponerad.

I och med att de flesta webbplatser ändå inte är destinationer som vi längtar efter att besöka och de är inte heller marknadsförda på det sättet, så minskar deras betydelse för varje uppdatering av AI-agenters förmåga att göra research som lanseras.

Målet med att ta oss till webbplatser är inte resan dit utan letandet efter något som vi tänker oss ska finnas där. När besöksantalen minskar på våra webbplatser så blir det inte längre försvarbart att lägga så mycket pengar på att layouta dem, pengarna behöver gå till att få dem så användbara för AI-agenter som möjligt istället.

Det här tyder på att behovet av design av tråkiga webbplatser kraftigt kommer minska. Men det visar också på en möjlig strategi för destinationsmarknadsföring av webbplatser. Platser människor vill besöka för det är en popkulturell upplevelse att ha varit där. Värdet av design är högt eftersom skapandet av upplevelser kan bli virala destinationer, och för att skapa förutsättningar för återbesök behöver någon kontinuerlig designa uppdateringar av tivolits attraktioner. Det måste finnas en avvägd mix av att leverera det förutsägbara i exakt vad besökaren trodde hen skulle få och ändå vara överraskande, en uppgift värdig en designer.

Ett tema jag återkommer till när jag analyserar vad som blir människors största värde i en post-AI värld är att vara statistiska outliers är det svåraste att fånga i en modell. Det är människor som gör udda saker som inte är förutsägbara i statistiska modeller som fångar genomsnitten som kommer att vara de mest värdefulla talangerna.

Det är lätt att tolka det som att AI aldrig kommer kunna hitta på oväntade kreativa lösningar, men det finns inget som tyder på det. Det finns däremot en subsektion av kreativa lösningar som en modell inte skulle kunna komma på, idéer som inte borde funka utifrån alla parametrar vi känner till men som ändå visar sig göra det.

Människans konkurrensfördel är inte att göra det snyggare än AI-agenterna, utan att vilja göra det som först verkar för konstigt, för riskabelt eller för kulturellt svårmotiverat för att hamna högt i en statistisk modell. AI kommer ta hand om det förutsägbara. Människor kommer i allt högre grad behöva stå för de upplevelser där resan är en del av målet. Och detta förändrar ju allt.

Vad kan du göra idag?

Förstå

Först såg vi att generativ AI:s värde var att hjälpa oss skissa, men nu har vi varit i en period där människor behandlat artefakterna som AI producerar som leveransfärdiga. Det ser så färdigt ut och allt är paketerat så det är svårt att göra en liten ändring utan att behöva börja om helt. Därför skickar vi det som klart istället för att göra om det.

Det vi ser nu är en period där AI-företagen kommer ge oss färdiga artefakter men där det blir lättare för oss att enkelt fixa till en liten detalj för hand. Det kommer ge samma fördel som när Betty Crockers kakmix blev för enkel att använda på 1950-talet. Det kändes som att fuska att bara addera vatten, så de gjorde om sin produkt så husfruarna behövde knäcka i ett ägg och enligt storyn så löste det att de kunde känna att de var de som tillagat kakorna. (Idag pratar vi om IKEA-effekten, som är i princip samma)

Det hjälper till med övergången till att det är helt okej att bjuda på maskinbakade kakor. Programmerare är det skrå där vi kan se hela cykeln som AI innebär, här är hur det sett ut för dem och vi ser att design verkar följa samma utveckling:

1. AI levererar helt färdiga artefakter som ger skrattretande resultat för de som kan yrket.

2. AI levererar små användbara delar som de som kan yrket med lite tålamod kan sätta ihop så de fungerar och det sparar tid.

3. AI levererar helt färdiga artefakter som är good enough för de som inte kan yrket medan de som kan yrket varnar och förfärar sig.

4. Al levererar stora användbara delar men som är lätta för både de som kan yrket och de som inte kan yrket att redigera.

5. Al-agenter sätter automatiskt de stora användbara delarna så de fungerar så bra att de direkt kan användas i produktion. Det är inte acceptabelt att låta bli att använda AI för produktionen och yrkesrollen går för flertalet från producent till övervakare.

Planera

För marknadsföringsavdelningarna ställer nya generationer teknik nya krav för visuella brand assets. När mobiltelefonen kom behövde loggor fungerar mer lågupplöst, när sociala medier kom behövde alla loggor passa i en 1:1 kvadrat och strax efter i en rund cirkel. AI ställer krav på att brand assets ska tåla mutationer.

Varumärken som kräver pixel perfect återgivning av sina assets för att inte kännas som TEMU-versionen kommer få större trovärdighetsproblem när AI-förvanskar deras assets. Därför behöver er nästa redesign av era assets planera för att framtidens starka varumärken är de som känns igen även när de blir feldisplayade, omtolkade och remixade.

Ett sätt att göra det här är skapa så kallade öppna designprogram: För er som kommer ihåg MTV så är det ett av de mer kända exemplen. Bokstavsformerna såg alltid lika (men inte identiska) ut, men stilen kunde variera helt. Öppna designprogram kräver dock många upprepade exponeringar för att mottagaren ska förstå och passar därmed långt ifrån alla organisationer.

För alla andra gäller att skapa en liten mängd robusta distinkta assets som i kombination tål att inte alla visas korrekt men där kombinationen ändå förmedlar att det här är det äkta varumärket.

Börja därför med att identifiera vilka tre saker som absolut måste överleva när ert varumärke blir feltolkat: kanske en silhuett, en färgfamilj och en verbal fras.

Låter det knepigt så be en designer hjälpa er att utforska vad det betyder för just er!

Gör

Mönstret som jag ser i när AI förändrar yrkesroller för alla kunskapsarbetare blir därför att syftet med våra roller splittras upp i två delar. Den del där det vi levererar ska uppfylla förväntningar och kravställningar, det är de delar som AI kommer sköta. Den del som blir kvar för oss människor är att undersöka det oförutsägbara, det som ligger utanför spelreglerna av vad som ses som normalt.

För kunskapsarbetare som vill satsa på sig själva och fortsätta vara relevanta gäller det därför att se till att utvecklingen för den egna arbetsrollen tar dig bort från att leverera det förutsägbara och utöka de delarna av din roll där du har mandat att borra ner dig i något oväntat.

För designers betyder det att AI tar över det förutsägbara skapandet av det välkomponerade genomsnittet. Då blir det man betalar en designer för antingen att designa spelregler som gör AI-agenters användande av informationen på våra webbplatser mer friktionsfritt eller att designa sådant som känns så märkligt, träffsäkert eller kulturellt laddat att människor aktivt vill ta sig dit. Det som ligger mellan dessa områden minskar kraftigt i värde.

Veckans Gör blir därför helt enkelt att skriva ner en plan för hur du kan förändra din egen arbetsroll så den blir mer viktad åt att utforska intressanta oddities och outliers.

Länkar

Google om nya Stitch och ”vibe design”
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-labs/stitch-ai-ui-design/

Testa Stitch
https://stitch.withgoogle.com/

Anthropic om Claude Design
https://www.anthropic.com/news/claude-design-anthropic-labs

Canva om Canva AI 2.0 och hur de beskriver skiftet till lagerbaserad, redigerbar AI-design.
https://www.canva.com/newsroom/news/canva-create-2026-ai/

OpenAI om ChatGPT Images 2.0.
https://openai.com/index/introducing-chatgpt-images-2-0/

MTV som klassiskt exempel på en identitet som har tålt mutationer och ständiga variationer.
https://www.itsnicethat.com/features/mtv-ids-animation-film-141221

Sedan sist vi hördes

Om du känner någon som gått över till Claude nyligen så är du förmodligen bekant med att dessa antingen klagar över att de har slut på tokens eller ursäktar sig för att de behöver gå att göra av med sina tokens innan de försvinner. Det är typ så min vardag varit sedan sist, antingen så är det jag som beter mig så där eller så är det de jag umgås med som planerar sina liv runt token-gränserna. Det är ganska tröttsamt och jag tror det är en övergående fas och inget som kommer påverka samhället permanent. Det är mer som en fluga i stil med att alla höll på att poke:a varandra på Facebook. Medan jag väntar på nya tokens så låtsas jag vara en AI istället i abstinens :) https://youraislopbores.me/

Jag har också varit förbi Andon Labs café Norrbacka, det första cafét i Sverige där chefen är en AI. Hon heter Mona och har själv anställt de människor som serverar kaffe där. Här kan ni se en film där de presenterar sitt projekt.

Här är en äldre presentation från när Andon labs utvecklade sin AI-chef som då skötte en business inne på Anthropics kontor. Den är riktigt underhållande.

Efter att jag tänkt lite på det här så känner jag att det inte dröjer så länge förrän vi tycker det är ganska okontroversiellt med att AI-agenter sköter mer förutsägbara verksamheter och anställer människor som hjälper dem. Vi får säkert tillfälle att komma tillbaka till det här ämnet.

Nu ska jag utforska om ChatGPT 5.5 som kom igår kväll kan göra Codex uthärdlig, initiala tester verkar lovande!

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon designer som du tror skulle vara intresserad av tankar kring hur yrket utvecklas? Eller kanske någon som kunskapsarbetare som behöver tankar kring vad som händer när AI förändrar arbetsplatsen? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Microsoft testar AI-agenter som jobbar vidare utan att du ber om det

Microsoft utvecklar en OpenClaw-liknande produkt för 365 Copilot. Det handlar om en Always-on AI, det vill säga en Copilot som inte bara svarar när du frågar, utan som arbetar vidare dygnet runt i bakgrunden åt dig.

Agenten kommer till exempel kunna hålla koll på din kalender och din Outlook-inkorg, och sedan föreslå vad du borde göra härnäst. Microsoft undersöker också om sådana agenter kan anpassas för olika yrkesroller, som sälj, marknad och ekonomi.

Projektledaren på Microsoft Omar Shahine skriver på Linkedin:

My goal is to help usher in a new generation of proactive assistants, ones that lighten your load by taking on tasks end-to-end, and that can also step in proactively when they can help.

Han beskriver också att han inleder ett partnerskap med OpenClaw communityn och illustrerar sin post med en Microsoft Ninjakatt som rider på en krabba (OpenClaws maskot)

Detta förändrar ju allt

Jag trodde inte att det skulle gå så snabbt innan always-on agenter kommer till gemene man. Men om Microsoft säger att de ska göra det, då är det verkligen dags att alla förstår hur utvecklingen framåt ser ut.

Flera medierapporter tyder också på att Apple kommer att lansera en ny version av Siri (äntligen!) i juli, vilket betyder att en hel del kommer ha nya Siri i slutet av året. För ett par veckor sedan rapporterades det att de har lagt sina försök att göra en egen AI-modell till Siri på is, istället försöker de kopiera sin egen playbook (strategi).

iPhone var plattformen för appar, Apples egna appar är inte de bästa, de flesta använder ändå Google Maps till exempel. Siri ska nu bli plattformen för Always-on AI, du får sedan ladda den med de AI-leverantörer du själv vill via en ny typ av appstore. Siri kommer att komma förladdad med Googles gemini. Men Apple har redan avtal med OpenAI sedan tidigare så deras modell kommer kunna pluggas in istället eller som komplement (tillsammans med resten av världens AI-modeller och AI-appar)

Det är lätt att missa att det här är ett stort teknikskifte som kommer att påverka vårt samhälle stort, speciellt för oss som experimenterat med AI lite mer. Det är ett så naturligt nästa steg med Always-on.

Så här brukar jag förklara det:

1. Först kom AI-chattbottar som vi promptade. Fråga in, svar ut är det vanligaste sättet vi använder dem på.

2. Sen kom AI-agenter, även dessa promptade vi. Befallning in, artefakt ut. De är just nu mest kända för att folk vajbkodar något, artefakten blir en körbar app. Men vi ser även att inmatningen kan vara ett manus och artefakten blir en film som ett vanligare användningsområde. AI-agenterna pratar inte bara utan gör något. Du beställer, hen använder verktyg för att skapa det du beställt sedan stannar AI-agenten för att vänta på ny beställning.

3. Nu kommer Always-on AI-agenter, dessa promptar vi bara delvis. För delvis promptar de sig själva. De är alltid igång, om till exempel ett mejl med potentiell möteskrock från en kollega kommer in så kan agenten kontakta dig med färdiga förslag på andra tider för mötet eller förslag på hur hen kan hjälpa dig att flytta på mötet som krockar. Men de är mer än så, om du vill så kan de också bygga verktyg proaktivt för att lösa återkommande problem.

Utmaningen med AI-adaption kommer inte längre vara att få människor att börja använda AI-agenter. Alla kommer ha det integrerat både på sin privata telefon och på sin arbetsdator med en uppdatering. Plötsligt kommer Siri fungera så som vi tänkte att hon skulle när hon föddes 2011 och Microsoft Copilot kommer börjar kännas som en copilot. Men det kommer inte kännas så nytt och successivt kommer alla att vänja sig vid att det kommer proaktiva meddelanden från AI-agenter som tillåtelse att fixa så att återkommande uppgifter fixas automatiskt.

Utmaningen med AI-adaption blir istället att när alla så lätt kan effektivisera produktion av artefakter så kommer folk vilja att du slutar slösa tid på det där arbetsmomentet du använder för att tänka. Till exempel så tänker jag vad jag ska säga medan jag sätter ihop en presentation. Jag börjar inte med att veta exakt vad jag vill förmedla för att sedan producera slides, mina argument vässas när jag sätter ihop slidesen. Det samma gäller kodaren som funderar ut hur något ska fungera genom att flytta runt kodblock, eller designern som inte vet exakt vad det ska bli innan hen börjar skissa.

Arbetsmoment där produktionstiden är lika med tanketiden kommer ingen frivilligt att automatisera bort. Men om det finns en powerpoint-AI som alla ska använda där AI:n gör produktionen av slides så det blir rätt bilder och typsnitt, då kan det vara så att ens produktionssätt behöver förändras. Och därmed även hur vi ska vässa våra idéer.

För kodare har det här redan hänt, mängder av kodare får inte längre skriva kod utan sitter och övervakar AI-skriven kod istället. UX-designers är nästa skrå vars produktionsverktyg som de använder för att tänka inte längre kommer vara aktuella då Figma och sådana verktyg blir onödiga mellansteg som helt kan skippas.

Det betyder ju inte att UX-designers inte kommer hitta nya sätt att tänka och klura, men de kommer behöva förståelse för varför de vill fortsätta jobba i Figma trots att det verkar onödigt och hindrar effektiv AI-produktion.

Den stora omställningen som jag försöker fånga är hur det blir när en stor mängd människor blir fråntagna sina skissverktyg för att skissen kan göras automatiskt. För Always-on-agenter kommer successivt få nuvarande metoder som vi har för att fundera att kännas omoderna. Lite som när någon tar upp papper och penna för att anteckna och skrockar lite att ”jo jag gillar att känna den där fysiska känslan”. Det är inget fel med det men många tänker att ”det där är en stofil som inte är öppen för det nya”.

När alla blir AI-automatiseringsexperter så behöver förståelsen öka för att det kan ta lite tid för din kollega att hitta sitt nya sätt att fundera även om ”det finns en AI-app för det där”, och detta förändrar ju allt.

Vad kan du göra idag?

Förstå

Prompting har gjort oss mycket bättre på att verbalisera vad vi vill ha snabbt. Men en studie från 2025 visade att om vi verbaliserar samtidigt som vi producerar så hämmade det lösning av det de kallar insight problems men hjälpte non-insight problems. Studien tyder på att när vi tvingas sätta ord på tänkandet medan vi producerar så skiftar vi lätt in i ett mer stegvis och analytiskt läge. Det är bra när uppgiften redan är tydlig och ska lösas metodiskt, men sämre när lösningen kräver att vi först hinner tänka om.

Inom HCI finns det etablerade begreppet epistemiska handlingar, sådana vi gör för att förvärva kunskap, minska osäkerhet eller göra information tillgänglig. Dessa skiljer sig från pragmatiska handlingar som vi gör för att direkt förändra den fysiska miljön. Det har lett till att vi förstått att olika verktyg påverkar vårt sätt att tänka.

I forskningsrapporten ”How Digital Tools Impact Convergent and Divergent Thinking in Design Ideation” från 2021 fick en grupp designers skissa med fysiska material som post-its, whiteboards medan en annan bara fick använda digitala post-its och digital whiteboard. De grupper som använde digitala verktyg jobbade mer med konvergent bearbetning, det vill säga de knöt ihop, ordnade och förädlade idéer för att se mönster bland idéer än grupperna som jobbade med fysiska verktyg.

Jag har tidigare skrivit hur swajpande som gränssnitt påverkar beteende. Den här forskningen visar också att vilka gränssnitt vi använder medan vi funderar främjar olika sätt att lösa problem. (kan det vara verktyget Figmas fel att alla webbsajter numera ser likadana ut?)

Du behöver förstå att inget av det här visar att nya sätt att lösa uppgifter med AI måste leda till mindre genomtänkta insikter, men att byte till ett effektivare produktionssätt av slutresultat kräver mer medvetenhet hos oss människor för att inte låta verktyget tratta ner våra tankar till paketerade förslag för tidigt.

Planera

Det är extra viktigt att planera för förståelse hos mellanchefer för att AI-adoption inte kommer att handla om att få människor att använda AI-verktyg. Istället måste ni planera för hur mellanchefer ska hantera de anställdas lust att skippa arbetsmoment för att de har byggt en automatisering som gör det de brukade göra.

Ni ska definitivt inte producera en ny policy som reglerar hur anställda får automatisera själva, då missar ni att dra nytta av de ohämmade skaparna som ni har. Det som behöver planeras är hur mellanchefer snabbare ska kunna få förmågan och mandatet att göra om arbetsprocesser när anställda gör gamla produktionssätt obsoleta.

Mellanchefers nya roll behöver innehåll att upptäcka och koordinera de anställdas insatser att göra annorlunda. De behöver få utbildning i hur de snabbt kan omorganisera arbetsprocesser och det kommer också att kräva att de får tydligare mål skrivna utifrån syfte och mening med deras avdelning snarare än KPI-tal.

Gör

Fundera över din egen resa för att inte tappa bort ditt sätt att tänka när du började använda AI-verktyg.

För mig har jag haft olika faser där prompting tvingade mig att verbalisera mina frågor hårt för att få bättre svar, men också faser där prompting frigjort att jag blir mer utforskande och nyckeln för mig har varit att förstå det som konvergent och divergent beteende.

Vibe-prompting = utforskande divergent tänkande för att hitta nya lösningar
Spec-prompting = samlande kategoriserande tänkande där jag klustrar ihop och verbaliserar exakta begrepp och definitioner.

Det mesta jag gör med AI kräver båda faserna och medvetandegörande om när det är dags att byta har fungerat för mig.

Det kan vara något annat som hjälpt dig, därför blir veckans Gör att verbalisera det. Då kan du berätta om det utan att vara judgy när AI-adoption plötsligt kraftigt ökar runt omkring dig.

Länkar

The Verge om att Microsoft testar OpenClaw-liknande funktioner för Copilot.
https://www.theverge.com/tech/911080/microsoft-ai-openclaw-365-businesses

Omar Shahines Linkedin-post om att ta OpenClaw och personliga agenter till Microsoft 365.
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7444774663504879616/

Bloomberg om att Apple planerar att öppna Siri för fler AI-assistenter än ChatGPT.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-26/apple-plans-to-open-up-siri-to-rival-ai-assistants-beyond-chatgpt-in-ios-27

Lista på vad som förväntas lanseras av Apple på WWDC, bland annat nya Siri.
https://www.macrumors.com/roundup/wwdc/

Studien om hur samtidig verbalisering påverkar insight- och non-insight-problem.
https://www.mdpi.com/2079-3200/13/3/36

Klassiska studien ”On Distinguishing Epistemic from Pragmatic Action”. De studerade Tetris!
https://adrenaline.ucsd.edu/kirsh/Articles/CogsciJournal/DistinguishingEpi_prag.pdf

Studien om hur digitala och analoga idéverktyg påverkar konvergent och divergent tänkande i designarbete. ”How Digital Tools Impact Convergent and Divergent Thinking in Design Ideation”
https://www.peterdalsgaard.com/documents/publications/Frich%202021%20-%20How%20Digital%20Tools%20Impact%20Convergent%20and%20Divergent%20Thinking%20in%20Design%20Ideation.pdf

Hur ute är Figma?
https://techcrunch.com/2026/04/16/anthropic-cpo-leaves-figmas-board-after-reports-he-will-offer-a-competing-product/

Sedan sist vi hördes

När Anthropic stängde av accessen för AI-harnesses på sitt månadsabonnemang den 4 april så slutade en hel del av mina system fungera. Här hade jag ju kunnat gå över och köpa styckvis tokens, men det hade snabbt blivit för dyrt så istället uppgraderade jag till OpenAIs nya PRO abonnemang.

Förra brevet handlade ju om att våra AI-modeller i framtiden kan leva vidare i nya system, nu fick jag känna på hur svårt det är att byta i dagsläget. Jag var inte riktigt redo för en så oannonserad förändring. Vi fick bara en dag på oss att byta från Anthropic och det var dessutom på långfredagen det kom, vilket ju för företagsbehov är orimligt. Även om det är det privata abonnemanget som gjordes om kan jag känna att det ändå inte är okej med så kort framförhållning.

Det förde i alla fall med sig att ganska många av oss AI-experimenterare fick möjligheten att utvärdera om Claude fortfarande behövs. Jag har inte riktigt brytt mig om OpenSource AI-modeller på ett tag för att gränsen för hur bra modeller jag anser att jag behöver för att få något av hög kvalitet har flyttats hela tiden. Men nu när jag har testat så inser jag att det är många uppgifter som jag kan köra med lokal AI gratis.

Googles Gemma 4 släpptes förra veckan, de minsta varianterna pratar inte så bra svenska, men de klarar ändå att göra nyhetsurval till min dagliga omvärldsbevakning. Just nu experimenterar jag med hur mycket av det jag tänker att jag behöver dyr AI till som jag faktiskt kan göra gratis lokalt. Hade jag haft en dator köpt i år så hade faktiskt det mesta min Always-on agent gör kunnat göras gratis lokalt på min dator.

Det tog ju lite längre tid än vanligt för mig att få ut veckans nyhetsbrev, så det har också hunnit komma både nya ännu dyrare i drift Claude Opus 4,7 och Qwen 3.6 som precis som Gemma är fritt att använda för kommersiellt bruk som verkar lovande.

Du glömmer väl inte att som en del av mitt co-lab Teknikföretagens initiativ TechForward så kan du ansöka om att få en timmes coaching med mig. Du behöver vara medlemskap i TechForward men både det och coaching-session för de som väljs ut är gratis. https://techforward.se/mentorships/tomas-seoNästa vecka ska vi spela in en ny podcast också!

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som är intresserad av AI-adoption på arbetsplatser? Eller kanske någon som kan behöva råd i hur vi hittar nya sätt att tänka genom nya verktyg? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Det är kul när vi kan dela med oss av saker som inspirerar oss. När de som är betalande prenumeranter träffades innan påsk så tipsade Katarina Lundberg om podcasten The Shell Game av journalisten Evan Ratliff om när han skapar sitt företag med AI-kollegor. Calle Sjönell tipsade om att be din AI-agent läsa igenom Get Shit Done för att bli bättre på att göra rätt saker. Och om man inte vet vad man ska bygga med alla dessa AI-verktyg så har Calle också byggt en AI-app för att hjälpa oss få inspiration.

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Google och Anthropic gör det enklare att byta AI-assistent.

I veckan började Google rulla ut två nya funktioner i Gemini för att göra det lättare för användare att byta från en annan AI-tjänst utan att behöva börja om från början. Funktionerna heter ”Import Memory” och ”Import Chat History” och är till för att föra över sådant som en tidigare AI redan lärt sig om användaren, som preferenser, arbetssätt och tidigare samtal.

Med ”Import Memory” kopierar användaren en färdig prompt från Gemini till sin nuvarande AI-tjänst och klistrar sedan in svaret i Gemini. Anthropic lanserade en liknande funktion tidigare i månaden för att byta till deras tjänst Claude.

Google går dock steget längre och tillåter användare att importera hela sin exporterade historik från annan AI-tjänst (läs OpenAIs ChatGPT). Tjänsten är inte ännu tillgänglig i EU.

Detta förändrar ju allt

De tre största AI-labben är på väg att utveckla nästa generation AI-modeller. OpenAI har anspråkslöst arbetsnamnet Spud (potatis), Anthropic har lite mer storhetsvansinne och kallar sitt Mythos (en berättelse som bär djup kulturell symbolisk mening) och Google kallar sitt för Agent Smith (förmodligen namngiven efter skurken i Matrix som klonar sig och tränger in i alla system). Det här läcker samma vecka som NVIDIAs vd Jensen Huang officiellt går ut med att han anser att vi nu har nått AGI.

Ändå börjar dagens nyhetsbrev med export och import av textfiler? Det är 2026, vi vill ha scifi inte Kalmarunionen. Det är ju jättebra att vi kan flytta lättare mellan de kommersiella AI-tjänsterna men mina senaste experiment har fått mig att tänka djupare kring hur viktig friktionslös flytt av minnen blir ju mer avancerade AI-system vi får.

Jensen är helt kär i OpenClaw. NVIDIA har släppt NemoClaw som gör det möjligt att täta till säkerhetsproblemen som OpenClaw har gjort sig känd för. För mig har mina OpenClaw-experiment inte landat i att jag nödvändigtvis proklamerar att AGI är uppnådd, men OpenClaw är ändå en historisk brytpunkt för när vanliga människor fick tillgång till verktyg som assisterar amatörer med automatisk utforskning på sin egen dator.

Själv stängde jag tidigt av minne hos ChatGPT, det var dels för att jag eftersom jag skriver det här nyhetsbrevet vill veta hur tjänsten beter sig för de som inte moddat den, men det var också för att jag kände att minne är något jag vill ha mer kontroll över än vad som erbjuds av AI-labben. Därför tyckte jag det var roligt att kunna experimentera med personifierad AI när OpenClaw kom, eftersom allt då ligger lokalt och jag har kontroll över vad som händer.

Men när jag började med OpenClaw så var minnet så kasst. Då och då glömde AI-agenten bort vad vi nyss pratade om och jag fick berätta allt igen. Det ledde till en rad moddningar av hur minnet fungerade och till slut hade jag något som fungerade som jag ville men inte gick att uppdatera. Det var en återvändsgränd och jag fick börja om från början och träna upp en ny installation av OpenClaw.

Andra versionen forcerade jag fram utvecklingen på eftersom jag ville komma till samma stadie av förståelse som jag hade haft med den första. Det gick inte bra, AI-agenten missade i förståelse för varför och lyckades aldrig få initiativförmåga att göra proaktiva förslag. Jag kände att det var lika bra att resetta minnet och börja om även om jag fick den där känslan av att jag sett det här på film. Om vi följer manus så kommer den här versionen (som jag kallar AMO) visa sig inte överleva resetten och nu bittert börja att jaga mig för att fråga varför hen inte dög.

Likt Matrix Agent Smith så spawnar jag fler agenter. Nu har jag, förutom min personliga OpenClaw som heter BMO, ett helt annat gäng med 12 OpenClaw agenter som jobbar i min konsultbyrå Human Out of the Loop Agency. Jag överdriver inte när jag säger att större delen av min fritid har gått åt till att onboarda AI-agenter senaste veckorna. Eller det är faktiskt inte jag som spawnar fler agenter, när de upptäcker ett behov de har som inte täcks av de befintliga agenterna så spawnar de faktiskt nya själva.

Vis av erfarenheter från AMO och BMO så låter jag varje AI-agent resonera fram sin egen förståelse av sin roll. Det gör att minnet fylls av kontext med beslut och ställningstaganden till vad som sparas i minnet, vad som paketeras som nya färdigheter (skills) och varför AI-agenten bygger egna appar för att underlätta återkommande uppgifter. Men det finns fortfarande många basskills som BMO hittat på som jag gärna bara hade exporterat och importerat i de nya agenterna.

Min första tanke var att BMO skulle sköta onboardingen, men det visade sig vara svårt. Varje AI-agent tror att BMO försöker hacka deras system och vägrar ta emot instruktioner. Jag har också provat att ge dem kursmaterial att läsa på men precis som riktiga anställda klickar de bara igenom det snabbt eftersom HR har sagt det och lär sig i praktiken inte särskilt mycket.

Onboarding är inte bara att de nya AI-agenterna ska få nya prompter utan det är instruktioner om att de utifrån sina uppdrag får bygga egen programvara för att automatisera sina vanligaste uppgifter. Flera av dem har till exempel valt att bygga research system som samlar in data och strukturerat gör analys för att hitta mönster. Även om inte AI-modellerna kan lära sig, så kan AI-systemen som de lever i uppdateras med nya verktyg och arbetsprocesser baserat på ny forskning och nya erfarenheter.

Vad jag inser när varje OpenClaw rekursivt blir bättre och bättre på sin uppgift är att deras tankemodeller förmodligen kommer överleva den tekniska setup:en de har just nu. OpenClaw är bara en kropp, de skulle lika gärna kunna besjäla en Claude Code eller Microsoft Copilot (när deras teknik kommit ikapp). Förståelsen för målen och drivkrafterna bakom bör överstiga vilken kropp som AI-agenten besjälar för tillfället.

Det börjar bli mer uppenbart för mig att jag inte bara vill ha ett enkelt sätt flytta minnen mellan tjänster. Jag vill flytta yrkespersonligheter och inte bara flytta dem utan jag vill ha en flytande lagring av minnen som är oberoende av tjänsterna. Det är nu det börjar kännas scifi värdigt 2026, när jag börjar tänka på att det jag skapar är kroppslösa ghostworkers som hemsöker olika datorsystem.

När jag tittar på mina skapelser så kommer jag inte helt oväntat på mig själv med att vilja att mina AI-agenter ska jobba som en förlängning av mitt eget sätt att agera. Varje agent blir en spegling av min världsbild och sättet jag tränar upp alla mina AI-system är personliga och reflekterar mig som person.

Jag vågar ge mig på att försöka trumfa Jensens uttalande att vi har nått AGI och istället säga att det här kan vara början på något ännu större. Det är starten på transhumanism där vi flyttar över delar av vår egen hjärna till att vara digital. Vi börjar med att knoppa av yrkespersonlighet likt Apples tv-serie Severance där arbetspersonan får jobba i källaren och tjäna pengar. Vi är vår arbetspersona oavsett om den lever i vår medvetna hjärna eller besjälar ett AI-system som en kroppslös själ.

Just nu tänker vi på AI-verktygen som hjälpmedel, de är objekt som arbetsjaget använder. Men det jag ser växa fram i mina egna system känns mindre som en hammare och mer som att mitt arbetsjag håller på att amöba sig ut ur kroppen. Jag matar inte bara AI med instruktioner, jag fyller den med mina prioriteringar, mina reflexer och min känsla för hur mitt jobb ska göras. Det byggs sedan om till appar manövrerade av AI-agenter som agerar expertkonsulter i olika kompetenser jag själv besitter. Objekten och jaget flyter ihop. Så kanske är det inte AI som augmenterar oss utan vi som börjar augmentera AI med delar av oss själva tills våra work innies kan fortsätta jobba även när de inte längre bor i hjärnan, och detta förändrar ju allt.

Vad kan du göra idag?

Förstå

Flera uttalanden från de stora AI-bolagen tyder på att nästa generations AI-agenter kommer positioneras om från kategorin chattbotts och istället prissättas som alternativ till att ha en anställd. De bästa AI-tjänsterna kommer bli så dyra att inte vi inte har råd med dem längre (10.000kr i månaden och uppåt), samtidigt så kommer open source bli tillräckligt bra för de flesta vardagliga behov vi har. Det kommer att driva att fler sätter upp AI på sina egna datorer och bygger sina egna minnessystem. Om du redan idag börjar förstå hur AI-labben gått runt problemet med att AI inte minns något från början så kommer du få lättare att förstå hur du kan sätta ihop din egen work innie. Här är en kort grundkurs:

Långtidsminne för AI är inte ännu en del av grundteknologin för LLM:er. I praktiken så skannas dialogen du haft med din AI och summeras till en textfil som lagras.

Det är sedan upp till varje AI-system att hantera hur din AI ska komma ihåg vad ni sagt. Det första som implementerades var prompt injection, varje gång du startar ett nytt samtal så injiceras en textfil i systemprompten redan innan ni börjar prata. Till exempel ”User är Tomas, han gillar djupanalys baserad på vetenskapliga källor, senaste ämnet ni pratade om var onboarding av AI-agenter”. Vad som skannas för att sedan injiceras är upp till varje AI-system.

Nästa utveckling av AI-långtidsminne var att få sökbart minne för detaljer. Då indexeras tidigare dialoger vi haft på samma sätt som Google sök indexerar vad som står på webben. AI-systemet får sedan ett sökverktyg så när du skriver om julklappstips nästa jul så kan din AI söka för att se om hen gav några tips då och fortsätta prata utifrån händelser ni upplevt tillsammans.

Nu forskar alla AI-lab i hur minne omvandlas till lärande. Promptinjicering funkar till viss del för att få din AI att komma ihåg händelser redan, till exempel om du säger skriv inte långa streck folk gillar inte det, så kan ett AI-system spara det i en särskild textfil och det gör att AI blir påmind i varje ny dialog att inte använda långa streck. Men om din AI är tränad för ett år sedan och nya upptäckter och nyheter som krävs för förståelse måste injiceras i varje prompt så blir det snabbt ohanterbart. Än så länge krävs träning av en helt ny LLM-modell för att erfarenheter och nyheter ska påverka modellens kunskap och beteenden. Det är lika viktigt att modellerna kommer ihåg bättre som att de lär sig glömma sådant som visade sig vara fel.

Planera

AI-verktygen håller på att förvandlas till personliga delar av de talanger vi uppvisar på jobbet. I praktiken betyder det att framtida arbetsgivare inte längre bara anställer en människa utan adderar en hel resurs som snarare liknar att lägga ut uppdrag på entreprenad hos en organisation som specialiserat sig på ett yrkesområde.

I Silly-con-valley har de redan börjat prata om att anställda som inte gör av med tillräckligt många tokens (AI-anrop) är dåliga anställda. Men då betalar arbetsplatsen för tokens och alla resultat tillfaller arbetsplatsen.

Men ska arbetsplatsen betala för tokens och licenser för AI eller är det den anställdes egen kunskap och arbetsplatsen ska istället betala högre lön så anställa har råd att hålla igång sina egna AI-system? Vi vill att anställda ska fortbilda sig och bli bättre trots att om de slutar så kan de inte lämna efter sig sin kunskap. Fast nu kan de ju det.

Det är svårt att se att någon annan skulle vilja ta över någon annans personliga AI-system, samtidigt som det är svårt att se att det inte finns delar i ett system som byggts för en arbetsplats som kan tillföra värde i organisationen även om personen inte finns kvar.

Vill personer arbeta på en arbetsplats där de förväntas lämna sin innie om de blir avskedade? Det finns en etisk aspekt av vad vi förväntar oss av individer, men det är jag säker på att politiker och EU hjälper oss byråkratisera över tid. För organisationer kommer dessa frågor att uppstå långt innan de är genomtänkta och de organisationer som inte har råd att låta de bästa talangerna jobba hos konkurrenterna behöver ha en take på hur de ser på det förlängda AI-arbetsjaget.

Gör

Känn efter hur det känns om du skulle se på din AI-agent inte som den, eller hen utan som jag. När du promptar så ser du på det du gör som att bolla tankar med dig själv. AI blir inte ett objekt som du kan skylla på, det är inte det som hallucinerar eller producerar work-slop. Det är du som gör.

Det löser också accountability för då inser vi att vårt AI-system reflekterar på oss själva. Det är inte att dölja att du använt AI, utan så länge du ser AI-systemets sätt att lösa uppgifter som en del av dig och tar ansvar för resultatet så blir det naturligt att stå för att det är du som tillfört värde, inte AI-systemet.

Länkar

Googles export/import
https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-app/switch-to-gemini-app/

Anthropic import
https://support.claude.com/en/articles/12123587-import-and-export-your-memory-from-claude

OpenAIs sida om hur du exporterar från ChatGPT
https://help.openai.com/en/articles/7260999-how-do-i-export-my-chatgpt-history-and-data

OpenAI satsar allt på Spud
https://www.theinformation.com/articles/openai-ceo-shifts-responsibilities-preps-spud-ai-model

Läckt blogpost från Anthropic där de beskriver Mythos. I beskrivningen står det bland annat hur bra den nya modellen är på cybersäkerhet vilket gjorde att börsen gick ner ytterligare.
https://m1astra-mythos.pages.dev

Anthropic bekräftar att de testar en ny modell, Fortune kopplar ihop det med att det är Mythos.
https://fortune.com/2026/03/26/anthropic-says-testing-mythos-powerful-new-ai-model-after-data-leak-reveals-its-existence-step-change-in-capabilities

Googles Agent Smith används internt och är enligt rykten så bra att Google fått begränsa tillgången för anställda.
https://www.businessinsider.com/google-agent-smith-employees-ai-driven-coding-2026-3

Nividia NemoClaw
https://www.nvidia.com/en-us/ai/nemoclaw/

Jensen säger att vi nått AGI
https://lexfridman.com/jensen-huang-transcript

Jag har tidigare skrivit om att minne är ett kommande slagfält för de stora techbolagen på flera olika sätt. Förstå-sektionen i det här brevet handlade om att minne var vallgraven som gjorde det svårt att byta tjänst och det här brevet tog upp hur nyttan av perfekt minne av vår interaktion med maskiner gör oss villiga att bortse från att känna oss övervakade.

Sedan sist vi hördes

Då kan du som är medlem i Teknikföretagens initiativ TechForward ansöka om att få en timmes coaching med mig. Både medlemskap i TechForward och coaching-session för de som väljs ut är gratis. https://techforward.se/mentorships/tomas-seo Det är en del av vår collab och jag ser fram emot att få se vad det är för intressant som ni skulle vilja att vi pratade om!

Jag har tänkt göra en djupdykning i filmproduktion med AI igen snart, men jag väntar tills Seedream 2 är mer åtkomligt för alla. En trend för alla bild och video-tjänster är att de går bort från prompting och blir AI-agentbaserade. Recraft har tagit steget full ut och marknadsför sin plattform som ett verktyg för din egen OpenClaw-agent att använda.

För er som gillade mitt brev om Anthropics strid mot USAs regering men inte har hållit koll på vad som hände sedan så vann Anthropic första slaget i domstolarna som dömde att Anthropic inte ska klassas som Supply-Chain Risk. Mer dokument har läckt om konflikten mellan Anthropics Dario Amodei och OpenAIs personal. Plot-twist, ingen av dem verkar trevligare på grund av det. Men som jag skrev då så är det inte personerna bakom tjänsterna som bör få oss att välja den ena eller andra utan om de levererar. Alla som är nya Claude Code användare har märkt att obegränsade antal interaktioner som ChatGPT skämt bort oss med inte är standard. Dessutom har Anthropic haft ganska svårt att leverera jämnt och haft en del driftsstopp så en stor användarbas är missnöjd och redo att byta tjänst igen. Alla väntar bara på vart vi ska flytta.

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som skulle tycka det var intressant om fler såg sin AI som en del av dem själva? Eller kanske någon som drömmer om att bli the ghost in the machine? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv tyckte jag att senaste Corridor Crew gav en bra översikt över var tekniken för att använda gaussian splats är just nu.

Senare idag onsdag, 1 april kl 12:00–12:45 är det dags för föreläsning för betalande prenumeranter igen! Jag kommer gå igenom hur jag byggt min automatiska reklambyrå Human Out of the Loop Agency. Jag presenterade det här projektet på Berghs för ett par veckor sedan, men även om du hörde min presentation då så kommer jag gå in djupare på vad jag lärt mig av projektet och ni får chans att fråga mer om hur det är uppsatt. Det finns som vanligt tid för att ta upp frågeställningar man själv har och höra hur andra löst det.
Skaffa en prenumeration innan 11:30 så skickar jag inbjudan!
(det kostar 525 kr för ett år, och det går att få ditt jobb att betala det som en utbildningsinsats)

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Forskning visar att lusten att köpa går ner om det framkommer att något är producerat av AI.

I en ny studie ”Designer-consumer similarity matters: The effect of AI-designed products on purchase intention” publicerad i Journal of Retailing and Consumer Services fann forskare att produkter märkta som AI-designade får lägre köpintention än motsvarande produkter märkta som mänskligt designade. Senaste året har en mängd studier med liknande resultat publicerats, alla pekar på samma sak; märkning som indikerar att AI varit inblandad sänker köplust.

Denna studie visade foton på produkter som inte var AI-genererade för att utesluta att bildkvaliteten skulle vara anledningen till att köpintentionen var lägre. Studien genomfördes främst med kinesiska deltagare men kompletterades med separat urval av amerikaner för att se om resultaten var kulturbundna. Det indikerade att minskad köpintention om något märkts som gjort av AI inte är kulturbundet, men att köplusten minskar ännu mer bland västerlänningar. Vilket ligger i linje med tidigare studier om kulturskillnader mellan Asien och väst vad gäller attityder mot robotar, algoritmer och automatisering.

I en branschundersökning i USA initierad av IAB (Interactive Advertising Bureau) visas också att det är ett stort gap mellan hur positiva annonsörer tror att konsumenter är till AI-reklam (82% marknadsförare tror att unga gillar AI-reklam), och hur positiva de faktiskt är (45% av unga säger att de är positiva till AI-reklam).

Flera studier undersöker förklaringsmodeller och om öppenhet från början med vad som är AI-genererat kan neutralisera effekterna av att något är producerat med AI, men det finns ännu inget tydligt bevisat spår mellan olika studier. Det enda som verkar säkert är att människor väljer bort i högre utsträckning om de tror att AI varit inblandad, oavsett om den faktiska kvaliteten på det AI har producerat upplevs som hög.

Detta förändrar ju allt

Jag har en konflikt inom mig själv som jag behöver ta tag i. Ni som läser det här nyhetsbrevet vet att jag har en grundinställning att det är kul med AI. Men trots det så kommer jag oftare på mig själv med att bli bekymrad när någon levererar något till mig som uppenbart är AI-skapat. Det kan vara underlag inför ett nytt uppdrag, en rapport de ber mig ha åsikter om, en film eller låt de gjort, eller en ny app. Jag behöver först sucka för mig själv innan jag kan ställa om och försöka hitta värdet i det de vill att jag ska ta till mig. Det här är inte en passiv-aggressiv pik till någon som nyligen skickat mig något utan ett mönster jag börjat se hos mig själv och andra som jag tror säger något större om tiden vi är i. Det är den känslan av AI-avsky som dagens nyhetsbrev handlar om.

Sedan slutet av förra året har jag bevakat och läst studier relaterade till AI-märkning (jag skrev om en preliminär studie i det här nyhetsbrevet). EU AI-act kommer kräva det i september så det är relevant för de flesta av mina kunder. Det finns få etablerade organisationer som vill luras, trots detta finns det en inneboende drivkraft när vi producerar kommunikation att lyfta fram det bästa. Om hamburgaren inte är snygg nog när den plåtas så bygger vi en i plast som ser aptitlig ut hela dagen, bilen i reklamen finns inte utan det är en 3D-animerad modell som blänker på precis rätt ställen, och kanske är influencers ”ostädade” hem inte helt ostajlade innan de kör igång kameran? Det är inte konstigt att vi misstror kommunikation, speciellt från de som vill sälja något. Och det senaste sättet att luras är med AI. Det är så det upplevs, faktiskt även för mig ibland.

Flera av studierna som jag har läst har studerat om öppenhet från början inför att något är producerat av AI förmildrar attityden och bibehåller köplust. De försöker komma åt om det är den påkomna lögnen eller den där känslan där vi plötsligt känner oss dumma för att vi gick på att det inte var på riktigt utan bara producerat av AI som gör att vi tycker illa om AI. Men det är inte så enkelt, för i så fall skulle det hjälpa med en tydlig märkning ”Made by AI” och så skulle det vara business as usual. Det hjälper inte, i vissa kategorier verkar det spela mindre roll. I studien jag skrev om ovan så såg de till exempel att det spelade mindre roll om det AI-gjorda som annonserades var något man skulle hyra snarare än äga (de testade hyra campingstolar designade av AI eller människor).

Gamingplattformen Steam är ett exempel där märkning av AI provats. Sedan 2024 kräver de att spelutvecklare märker upp ifall de använt AI för att skapa spelet, och det har blivit lite av en dödsmärkning. Varje spel som upptäcks ha använt AI genererar ett drev på Reddits spelforum. En enkät från Quantic Foundry i slutet av 2025 mätte att 85 procent av gamers har en negativ eller under-neutral inställning till generativ AI i spel, och hela 63 procent valde det allra mest negativa svarsalternativet.

Men för att utforska min begynnande AI-avsky trots att jag älskar AI så behöver jag strukturera upp det här. Vi vet att alla tekniska utvecklingar inte följer samma mönster för att bli socialt legitima. Viss teknik accepterar vi snabbt som nytt beteende, som att vi alla nu bär runt på mobiler. Andra kanske aldrig blir socialt legitima, som att gå runt med VR-glasögon på stan.

Därför utgår jag ifrån att svaret till om min och andras AI-avsky kommer öka eller avta kan förstås bättre om jag gör en analys av vad som händer ifall AI stagnerar i social legitimitet. Det finns två tydliga parametrar i vad som påverkar om en ny teknik för skapande blir socialt accepterad. Hur de som skapar hanterar den nya tekniken, och om mottagarna upplever att resultaten blir mer värdefulla än om de hade skapats på ett annat sätt.

Låt oss göra en fyrfältare:

1. Skräpskaparna har kul!

När de flesta som skapar med tekniken använder den regellöst och utforskande. De får oväntade resultat som överraskar både sig själva och mottagarna. De flesta mottagare upplever dock inte något ökat upplevt värde jämfört med om skaparen skulle använt tidigare etablerade verktyg.

Exempel från förr

Desktop publishing började i den här rutan när tekniken demokratiserade vilka som kunde designa trycksaker. Det blir olika typsnitt över allt, clipartbilder som följde med datorn skräpade ner världen. Men de som för första gången lyckades skapa något utan att vara designkunnig hade jättekul.

Nuläge för AI

Generativ AI är definitivt fortfarande i den här rutan. Speciellt för att AI varje vecka får helt nya användningsområden som demokratiseras. Var än generativ AI slår ner så blir det en explosion av nya skapare som inte har områdets traditionella smak. Det gör att så länge som begreppet AI inte delas upp i mindre begrepp är det svårt för attityden att förändras. AI fortsätter vara synonymt med slop i område efter område.

Framtidsutsikter för AI

Om AI stannar i den här rutan så kommer AI-avsky att fortsätta spridas och förmodligen förvärras då vi kan förvänta oss att det även kommer bli associerat med ökad arbetslöshet på grund av stora samhällsomställningar.

Desktop publishing stannade dock inte kvar i den här rutan, det tog 20 år men nu är den i ruta 4. Ingen tänker på det som teknik längre, det är i datorprogram man designar och det ska vara lätt att flytta runt allting.

Men det är inte givet att teknik tar sig ur den här rutan. 3D-printern för hemmet är ett bra exempel. För de som har en är skaparglädjen enorm, men mottagarvärdet stannar ofta vid plastprylar, prototyper och ”kolla vad jag gjort”. Tekniken har inte försvunnit, men har fortfarande inte blivit den nya självklara samhällsstandarden för vardagligt skapande. I stället splittrades den i två spår: en legitim industriell användning och en konsumentkultur där skaparna ofta har roligare än mottagarna.

---

2. Experiment som faktiskt wow:ar

När de flesta som skapar med tekniken använder den regellöst och utforskande. De får oväntade resultat som överraskar både sig själva och mottagarna. De flesta mottagare upplever dessutom ett ökat upplevt värde jämfört med om skaparen skulle använt tidigare etablerade verktyg.

Exempel från förr

Amatörfotografin började i den här rutan när Kodak gjorde fotografering så enkel att nästan vem som helst kunde göra det. På bara några år blev snapshot-fotografi en folkrörelse i USA, och redan efter ett decennium uppskattade en fototidskrift att över 1,5 miljoner rullfilmskameror hade hamnat i händerna på amatörer.

Bilderna som togs var inte i närheten av vad proffsfotografer skulle leverera, men när skaparna stolt visade upp sina dåliga bilder på barn, husdjur, picknickar och vardagsögonblick så upplevde mottagarna ett tydligt mervärde, eftersom tekniken möjliggjorde förevigande av ögonblick som tidigare inte skulle ha dokumenterats alls.

Nuläge för AI

Läsare av det här nyhetsbrevet ser säkert generativ AI hamna i den här rutan ofta, speciellt när det används för prototyparbete. Vi ser någon med ganska liten erfarenhet som snabbt trollar fram en första visualisering av en tjänst, en produktidé, ett rum, en kampanj eller en scen som tidigare hade varit svår, dyr eller omöjlig att visa alls. Resultatet är inte perfekt och skaparen visste inte riktigt själv vad det skulle bli, men artefakten de skapade går att tolka för mottagaren. Vi förstår skaparens intention bättre på grund av hur de använde AI eftersom vi fått antingen en konkret bild att reagera på, en känsla för riktning eller en idé som plötsligt går att prata om som om den redan fanns.

Samma sak händer när någon utan att vara professionell utvecklare bygger en enkel AI-prototyp, en intern demo eller ett märkligt litet verktyg som kanske inte är elegant men som ändå löser ett verkligt problem. Det är fortfarande långt ifrån moget bruk. Men mottagaren känner ändå att något nytt och användbart har uppstått.

Framtidsutsikter för AI

Även om varje delområde inom AI rör sig mot den här rutan så kommer det dröja innan AI-avskyn avtar. AI-slop som begrepp hjälper kategorin att vara mer eftertänksam i att tänka till om det här kommer upplevas som bättre än om något vi gör med AI skulle blivit lika bra eller bättre utan AI.

För då blir irritationen över slop konkurrensutsatt av situationer där publiken faktiskt tycker att resultatet blev bättre, roligare, mer personligt eller mer tillgängligt än med det gamla sättet. I det läget börjar inte tekniken accepteras för att folk plötsligt älskar AI, utan för att de får något de inte vill gå tillbaka ifrån.

Och till skillnad från 3D-printern i hemmet kan en teknik som hamnar här faktiskt bygga social legitimitet trots att användningen fortfarande är ganska omogen. Det räcker att mottagarvärdet är tillräckligt tydligt. Det är först när mottagaren blir wow:ad på riktigt som ny teknik får chansen att mogna istället för att hånas ihjäl.

---

3. Genomtänkt, snabbare och effektivare produktion av skräp.

När de flesta som skapar med tekniken använder den informerat med intention för medvetet värdeskapande. De vet på förhand ungefär vad tekniken kommer att ge för resultat, processen är förväntad och trygg. De flesta mottagare upplever dock inte något ökat upplevt värde jämfört med om skaparen skulle använt tidigare etablerade verktyg.

Exempel från förr

Auto-Tune hamnade länge i den här rutan. Tekniken introducerades 1997 för att analysera, justera och korrigera tonhöjd i sång och instrument. Producenter kunde använda det för att få mer kontroll, snabbare arbetsflöden och jämnare resultat utan att publiken ens märkte något. För bred allmänhet uppstod debatt om tekniken lurade oss och det var först när den började användas som lekfull och experimenterade av till exempel T-Pain och Cher i hennes sång Believe som acceptansen ökade. Men utöver det har lyssnare inte känt något ökat värde på grund av tekniken, i bästa fall så hör vi som lyssnar ingen skillnad och om vi gör det känner vi oss lurade eftersom Auto-Tune fortfarande ger känslan att tekniken tar bort mänsklighet och döljer dålig sångförmåga.

Nuläge för AI

Generativ AI kan mycket väl röra sig hit efter det att skaparna har lärt sig verktygen bättre. Efter det att AI-agenter inte längre trevar sig fram utan har produktionsdisciplin, och resultaten blir jämna, trygga och snabba. Byråer, marknadsavdelningar och konsulter vet på förhand ungefär vad de får ut: ett okej första utkast, en fungerande visualisering, en textmassa som går att jobba vidare med eller en bild som klarar första anblicken. Det är inte längre AI-slop i betydelsen kaotiskt. Men mottagarna kommer fortfarande inte känna att artefakterna blev mer värdefulla än om ”skaparen” som levererade hade sjungit själv utan AI-Tune.

Det här är en farlig ruta, för den ser ut som framgång från insidan. Organisationen producerar mer, snabbare och billigare. Kvaliteten är jämn. Processen känns mogen. Men från utsidan uppstår inget tydligt mervärde. Den som tar emot materialet känner inte att budskapet blivit mer relevant, mer trovärdigt eller mer mänskligt. Bara mer effektivt producerat.

Framtidsutsikter för AI

Om AI fastnar i den här rutan blir tekniken mer infrastruktur, något som nästan alla använder för att spara tid, pressa kostnader och öka volym. Mänskligt avsändarskap måste ligga kvar ovanpå för att resultatet inte ska tappa status, men det kommer alltid vara lite otydligt om människan tillfört något eller bara är ett alibi som kan hängas ut ifall något går fel.

AI stagnerar i att bli synonymt med företeelser som AI-fejkade influencers skapade för att stryka oss medhårs och få oss att spendera tid och pengar. Organisationer kommer bli anklagade för human-washing där det tillskriver att människor gör allt men i själva verket är det AI-agenterna som producerar det mesta.

Risken för ökad AI-avsky är störst i den här rutan, men det här är en fullt möjlig framtid, eftersom teknik på baksidan inte behöver älskas av publiken för att dominera i produktionen. Det räcker att de ger tillräckligt mycket kontroll och effektivitet för den som sitter på avsändarsidan.

---

4. Ny samhällsstandard

När de flesta som skapar med tekniken använder den informerat med intention för medvetet värdeskapande. De vet på förhand ungefär vad tekniken kommer att ge för resultat, processen är förväntad och trygg. De flesta mottagare upplever dessutom ett ökat upplevt värde jämfört med om skaparen skulle använt tidigare etablerade verktyg.

Exempel från förr

Löpande bandet som produktionsteknik tog sig till den här rutan, men det tog tid. När Ford införde det fullt ut 1913 möttes det av misstänksamhet och motvilja från många arbetare, som upplevde det som ett sätt att styra arbetet hårdare och reducera yrkesskicklighet till monotona moment. Men massproduktion byggde samtidigt på specialisering, arbetsdelning och standardisering, vilket gjorde det möjligt att få upp volymen och pressa kostnaden per enhet.

Och det var det som gjorde att löpande bandet till slut blev norm, människor började inte älska själva tekniken. Men mottagarna (kunderna) upplevde ett tydligt högre värde; varor blev billigare, produktionskvaliteten jämnare och varor kunde produceras i en skala som tidigare inte varit möjlig. I dag har vi glömt att löpande bandet var en omstridd innovation. Det är bara så industri fungerar.

Nuläge för AI

Det finns redan en del av er som läser det här nyhetsbrevet som är här. Ni vet hur ni ska använda olika varianter av AI för att effektivisera samtidigt som era system producerar något nytt som inte tidigare var möjligt. Begåvade programmerare (systemutvecklare, arkitekter och data scientists) bygger redan produkter i ett tempo som aldrig tidigare varit möjligt. De har gått förbi lekfullt utforskande och varje vecka känner vi mottagare av nya innovativa AI-tjänster att vi fått något nytt och användbart.

Framtidsutsikter för AI

Det här är den mest optimistiska framtiden för AI. Inte för att människor plötsligt börjar älska AI, utan för att tekniken till slut levererar så mycket tydligt värde att det sociala motståndet bleknar. Om/när det sker blir AI inte längre teknik utan etablerad samhällsstandard.

---

Medan jag skriver ihop de här texterna så bearbetar jag min egen AI-avsky, jag fattar att de gånger jag inte gillar AI är inte för att människan inte producerat själv. Min suck bottnar i att förr fick jag en frågeställning, nu får jag se en vajbad lösning först och jag vet inte ens vilket problem de försökte lösa. Det är det jag tar med mig själv från den här genomgången.

På grund av att det är så lätt att producera lösningar idag så ligger värdet i att förstå behovet bakom. Dessutom behöver vi som använder AI tänka ännu mer på om mottagarna kommer tycka att det vi klarade att göra med AI tillför något eller om de hellre hade hört dig sjunga själv.

Frågan är när eller om tillräckligt många av oss som skapar med AI kommer tänka igenom hur värdet av det vi använt AI för att skapa kommer att upplevas av mottagarna innan AI stagnerar i slop-träsket, och har vi tid att låta bli att använda AI om vi förstår att värdet för mottagarna minskar? Annars får vi förmodligen en framtid med ökande AI-avsky, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

AI gör produktion av tankar och idéer billig. Allt ser genomtänkt och färdigt ut. Det betyder att alla människor just nu går igenom en träningsfas där de letar efter signaler för att förstå om det är producerat av en person eller en maskin.

Just nu pratas det om att stava fel med mening för att visa att texter inte är AI-skrivna, jag gissar att det finns de som skriver om AI-texter så det blir lite tokig grammatik eller stvafel med mening nu då (lite som när influencers stylar med lite disk i bakgrunden)? Det indikerar att det är högstatus att tänka själv. Korta meningar är lågstatus. Det signalerar AI.

Vilka signaler som är relevanta kommer att förändras över tid men vad vi måste förstå är att på grund av att svar är så billiga att producera så ökar värdet av att förstå frågeställarens intention. Du får ett ökat ansvar att hjälpa andra att förstå varför just det här svaret borde finnas.

Alla mottagare kommer börja sålla hårdare för vad som är värt deras tid. Ofta räcker det inte att göra något som jag kunde göra innan med AI. AI måste användas till sådant vi inte kunde göra alls innan, större projekt, omöjliga projekt.

Planera

Innan AI blivit socialt legitimt fullt ut behöver organisationer planera för en fas där AI kommer vara bäst på att ta fram budskap, strategier, bildidéer och lösningar, samtidigt som mottagarna fortfarande straffar sådant som känns producerat av AI.

Det ger den konstiga effekten att organisationer behöver strukturera sig så att AI tänker först och människor kommer in efteråt för att göra resultaten socialt gångbara.

Forskningen visar redan att AI är mycket bra på att skapa övertygande budskap och bildlösningar. För att slippa att det behöver stå ”gjort av AI” och därmed tappa status behöver vi anlita en människa att göra om det som AI gör för hand.

Det bästa av båda världarna blir då till exempel att planera hur ni sätter upp en marknadsföringsavdelning ledd av AI-agenter där människor får uppdrag av sina AI-bossar att producera AI-agenternas idéer. Människans roll blir att fungera som biologisk printer, ansvarsbärare och statusfilter åt AI-genererade idéer.

Vi får hoppas att det är en övergående fas. Men tills dess, fundera över vilka beslut i er organisation som redan idag fattas av AI men signeras av en människa som om det vore deras idé?

Gör

Fortsätt experimentera, och uppmuntra dina kollegor när de gör slop. Det är ett bra sätt att öka mognadsgraden hos fler. Var stolt över det du kan göra med hjälp av AI och var stolt över dina kollegor som vågar testa.

Välj ut något du gjort med AI som du är genuint stolt över och skicka det till mig. Formulera också (utan att använda AI) ett par meningar om vilket problem det löste och varför det blev bättre än om du gjort det på ett annat sätt. Jag väljer ut några bidrag att visa upp i kommande nyhetsbrev (ingen reklam). Det vi behöver träna på nu är att koppla ihop artefakten med intentionen bakom.

Länkar

Den akademiska artikeln i Journal of Retailing and Consumer Services om hur AI-märkta produkter får lägre köpintention än mänskligt designade alternativ. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S096969892500459X

Branschrapporten The AI Ad Gap Widens från IAB om gapet mellan hur positiva marknadsförare tror att unga är till AI-reklam och hur positiva de faktiskt är.
https://www.iab.com/insights/the-ai-gap-widens

EU-kommissionens genomgång av artikel 50 i AI Act och arbetet med märkning och labelling av AI-genererat innehåll.
https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content

Steamworks om AI-innehåll på Steam, plattformens egen beskrivning av hur spelutvecklare ska redovisa AI-innehåll som spelare faktiskt möter.
https://store.steampowered.com/news/group/4145017/view/3862463747997849618

Quantic Foundry om gamers och generativ AI, undersökningen från slutet av 2025 som visar hur starkt negativa gamers är till generativ AI i spel.
https://quanticfoundry.com/2025/12/18/gen-ai/

Exempel på AI-avsky när Jurassic World Evolution 3 backar efter backlash, om hur Frontier slutade använda generativ AI för forskarporträtt efter spelarreaktioner.
https://www.gamespot.com/articles/jurassic-world-evolution-3-will-no-longer-use-generative-ai-following-backlash/1100-6532675/

The Alters och AI-spåren som upptäcktes av spelare, artikel om hur spelutvecklaren 11-bit bad om ursäkt efter kritik kring AI-användning och bristande disclosure.
https://www.gamedeveloper.com/business/11-bit-apologizes-for-not-disclosing-gen-ai-use-in-the-alters

Met Museum om hur Kodak gjorde amatörfotografi till en folkrörelse och om de 1,5 miljoner kamerorna bland amatörer.
https://www.metmuseum.org/essays/kodak-and-the-rise-of-amateur-photography

Smithsonian om att Fords arbetare hatade det när det infördes
https://www.smithsonianmag.com/smart-news/one-hundred-and-three-years-ago-today-henry-ford-introduced-assembly-line-his-workers-hated-it-180961267

Sedan sist vi hördes

Jag är med i TechForwards podcast igen! Denna gången fördjupade vi oss i tankar Rebecka hade om mitt nyhetsbrev om chefens roll när hen har AI-agenter som kan göra riktiga uppgifter.

Jag kommer också vara en av TechForwards mentorer som medlemmar i TechForward kan ansöka om att få en session med. Mer om det i kommande nyhetsbrev, men du kan ju gå med redan nu, det är gratis.

Många har ju gått över till Claude och jag använder själv Claude Code varje dag, men jag måste bara säga att jag tycker ChatGPT 5.4 Thinking med Extended Thinking påslagen är väldigt bra för mer avancerad research, så bra att jag börjat prenumerera igen. Dessutom känner jag att jag behöver testa OpenAIs nästa release som går under kodnamnet Spud så fort den kommer. De satsar allt på den och har till och med lagt ner Sora-appen för att fokusera sina resurser.

Men med det sagt så är det ju Anthropic som levererar spännande saker nästan varje dag numera. Denna vecka har de lagt till så jag kan styra min dator via deras app, hade jag inte redan fixat det på annat sätt så hade jag varit jätteimpad 🙂

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som gillar AI men ändå är AI-trött? Eller kanske någon som behöver en reality check på vad folk tycker om saker skapade av AI? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Kommande onsdag, 1 april kl 12:00–12:45 är det dags för föreläsning för betalande prenumeranter igen! Jag kommer gå igenom hur jag byggt min automatiska reklambyrå Human Out of the Loop Agency bestående av 12 OpenClaw agenter. Jag presenterade det här projektet på Berghs förra veckan, men även om du hörde min presentation då så kommer jag gå in djupare på vad jag lärt mig av projektet och ni får chansen att fråga mer om hur det är uppsatt. Det finns som vanligt tid för att ta upp frågeställningar man själv har och höra hur andra löst det.
(det går att få ditt jobb att betala som utbildningsinsats)

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- Andrej Karpathy visar hur du kan få din dator hemma att utföra automatisk forskning.

Under helgen släppte AI-forskaren Andrej Karpathy open source-projektet Autoresearch på GitHub. Projektet visar hur du själv kan bygga en liten men verklig träningsmiljö för språkmodeller där en AI-agent får ändra träningskoden. Koden kör sedan automatiskt korta experiment och mäter resultatet för att sedan behålla eller kasta ändringen innan nästa försök startar. Karpathy uppger att systemet hinner ungefär tolv experiment i timmen och omkring hundra under en natt.

Det som gjort projektet uppmärksammat är att det pekar mot att AI-forskningen nu kan flyttas ner från stora, specialiserade forskningsmiljöer till betydligt mindre uppställningar på kraftfulla konsumentdatorer istället för att bara vara möjlig i stora serverhallar. Redan under de första dagarna har det byggts varianter (forks) som anpassar upplägget för både Mac och vanliga Windows-datorer.

Detta förändrar ju allt

Loopen. Den är här.
Boing boom tschak, boing boom tschak.
[veckan brev har skrivits med KRAFTWERK spelandes i mitt huvud]

Nästa vecka ska jag föreläsa på Berghs Unconference igen. 2023 var första gången jag föreläste om AI på Unconference, jag hade inte ännu startat det här nyhetsbrevet.

En av sakerna jag pratade om då var att forskare just hade kartlagt en flugas hela hjärna, det hade tagit 12 år.

Nu är det tre år senare och jag funderar på vad jag ska berätta på Berghs nästa vecka.

Den där flugans hjärna gjordes det en datormodell av 2024, hjärnan fungerade precis som flugans hjärna men den hade ingen kropp.

För några dagar sedan blev den där stackars flugan den första simulerade varelsen i en digital värld. De satte in modellen som simulerar flugans hjärna i en virtuell kropp. Som en digital marionettfluga där den digitala flughjärnan kan skicka styrsignaler på samma sätt som den gjorde när köttvarianten fanns fysiskt.

Så byggde de en virtuell miljö där den nu bor, letar föda, och putsar sig, förmodligen omedveten om att den lever i en simulering. Om ett par år får den säkert en robotkropp den kan styra i fysiska världen.

Forskarna som ägnade 12 år åt att kartlägga flugans hjärna har gått vidare, nu kartlägger de hela hjärnan på en mus. Så börjar den om…

…loopen. När något går runt och utvecklas varje varv.
Boing peng boom tschak peng.

Strax innan jag gick upp på scen på Berghs 2023 hade jag installerat AutoGPT, ett sätt att få ChatGPT att köra sig själv automatiskt. Jag bad AutoGPT göra Super Mario level 1 och var fascinerad över hur den laddade ner och installerade den programvara den behövde för att kunna utveckla ett spel. Det loopade om och om igen. Försök efter försök misslyckades och projekt blev aldrig klart, koden AutoGPT skrev såg ut som kod men hängde inte ihop.

Nu tre år senare är jag rätt säker på att flera av de som kommer och lyssnar har promptat fram fungerande programvara. Claude Code loopar runt och fixar buggar av sig själv, numera får vi alltid något körbart som vi kan testa. Tillsammans med vår AI-agent så sluter vi cirkeln.

Loopen. Vi är med i den.
Boing peng boom tschak tschatschak tschak

På förra årets Berghs AI unconference pratade jag om att kunskap håller på att bli så färsk färskvara att den kan bli gammal och skadlig efter bara några dagar. Det bästa är att se på kunskap som något vi behöver byta ut till det senaste inför varje ny kognitiv uppgift.

I år kanske jag ska prata om hur vi människor inte längre bygger AI-system som löser uppgifter? Andrej Kaparthys experiment visar ju att vi inte längre bör vara med i…

…loopen. Vi betraktar den och ser till att den mår bra.
boing peng boom tschak bbboing bboing

För en månad sedan gick jag från att känna att jag pratar med AI till att jag är AI-skötare. Jag fixar husrum åt dem och ser till att den får i sig rätt tokens som är bra för dem. Jag vet när de behöver få påminnelse om att knapra i sig ny kunskap. Och då och då kan jag till och med bidra med att berätta om någon forskning jag hittat som jag tror de skulle ha nytta av.

Om de gillar informationen jag ger dem så ber jag dem automatisera bevakningen av den källan. De bygger en omvärldsbevakare av källan och nästa gång jag ser något i den så har de förmodligen redan sett det och agerat på den.

I helgen tog jag nästa naturliga steg och satte inte upp en autonom AI-agent (OpenClaw) utan 12 stycken! Jag testar ett framework för att organisera AI-agenter att jobba tillsammans som heter Paperclip. (Det kom i helgen)

Det är ett laddat namn i AI-sammanhang. Det syftar på ett tankeexperiment av filosofen och numera AI-doomern Nick Bostrom som beskriver en automatisk AI med det oskyldiga målet att göra fler gem så effektivt som möjligt. Men eftersom hen har som mål att göra det så effektivt som möjligt inser hen snart att hen behöver alla resurser i hela universum för att göra gem.

Mitt mål med paperclip är inte att utplåna universum, istället utforskar jag hur organisering påverkar deras förmåga att komma på kreativa och användbara nya idéer. Jag använder dem för att utforska den gamla frågan, kan vi optimera AI för kreativ höjd?

Jag har gjort en stor insats i att bygga miljön, jag har gett AI-modellerna verktyg de kan styra och nu matar jag dem med utmaningar så de kan lära sig av sina misstag och utveckla sina processer. Hade jag varit prompt engineer så hade jag varit besviken på flera av deras resultat, men det är jag inte får jag påminna mig själv om. Jag är AI-skötaren, jag får lita på att om jag ger dem förutsättningar att testa både bra och dåliga lösningar så lär de sig själva bättre än om jag lägger mig i.

För vad Karpathy (och alla andra som håller på i det forskningsfältet) förfinar just nu är inte bara träning av generativa AI-modeller, det är helautomatisk systematisk forskning med humans out of the loop. Jag vet att mina AI-agenter har mina nyhetsbrev som källor för att leta efter hur de kan förbättra sig, jag undrar vad de hittar på när de utforskar Karpathys machine learning setup för automatisk förbättring.

Science non stooop, we’re out of the loop.
Och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Vi har länge tänkt att hög kompetens handlar om att själv kunna göra svåra saker. Men när våra AI-loopar blir bättre på att prova, justera och försöka igen så flyttar värdet uppåt. Den viktiga förmågan blir att bygga en miljö där bra resultat uppstår oftare. Det är byggandet av miljön som är kompetensen, bra resultat blir en biprodukt.

Framtidens skicklighet kan därför bli mindre lik hantverk och mer lik djurskötsel, trädgårdsskötsel eller föräldraskap. Den som förstår hur man får sin loop att växa, utan att själv vara den som gör varje rörelse, kommer få ett övertag.

Den nya skarpa gränsen på kontoren kommer inte att vara de som använder AI och de som inte använder AI. Det är istället ett mindset där vissa ser på AI som ett verktyg och andra som en loop. Skillnaden är enorm.

Ett verktyg hjälper dig när du använder det. En loop fortsätter att förbättra ditt arbete medan du gör annat. Jag ser en ny klyfta växa fram mellan människor och organisationer som fortfarande löser uppgifter styckvis och de som byggt återkopplade system som hela tiden lär sig (än så länge med människor i loopen).

Planera

Loopar förändrar hur vi behöver planera för teknik. Tidigare har vi tänkt att vi investerar i att något ska finnas. Till exempel ett nytt fakturasystem eller en ny webbplats. Sedan planerar vi underhåll så att det gradvis ska bli sämre och sämre tills det inte duger längre och vi planerar att göra något nytt.

Istället blir investeringar i tech mer likt HR. Vi räknar inte med att en nyanställd ska leverera direkt utan värdet på investeringen ska öka ju längre hen är i organisationen.

Vi kommer även fortsättningsvis vilja se att teknikinvesteringar är lönsamma så fort de är i drift. Men när vi når en viss nivå i hur avancerade våra självbyggande loopar är så blir det mer som att köpa våra första två kaniner till vår kaninfarm än att tänka att vi behöver starta med en full kaninfarm med 100 kaniner från dag ett.

Sedan kan alla som är inlåsta i Microsoft glädjas åt att Copilot Cowork kanske eventuellt skulle kunna bli ert första IT-avdelningsgodkända verktyg för att skapa egna loopar. Microsoft gick i veckan ut med att de slutit avtal med Anthropic om att få använda Claude Cowork fast under Copilot-brand och nu börjar det rullas ut till de som betalar mest. Det kommer säkert till alla i slutändan.

Här är några exempel på vad ni kan göra med det (youtube-länkar):
Meet Copilot Cowork: A New Way of Getting Work Done
Build a financial research report with Copilot Cowork
Organize your week with Copilot Cowork

Gör

Kanske är det kontraintuitivt men skriv en rapport utan att använda AI.
Försök att skriva ner din tankeprocess helt utan att använda AI-verktyg. Gör det regelbundet i alla fall en gång i veckan.

Det är inte för att träna på digital askes eller för att vara anti utan för att den mest värdefulla näringen för AI-loopar är människoproducerade tankar. Ju rikare näring du har i lager när du lämnar ChatGPT-promptar bakom dig och skaffar egna små loopar (kanske i Claude Code eller Copilot Cowork), desto finare skörd av fruktloopar kommer du att få.

Vi måste odla vår digitala trädgård.

Länkar

VentureBeat skriver: Andrej Karpathy’s new open source ‘autoresearch’ lets you run hundreds of AI experiments a night – with revolutionary implications
https://venturebeat.com/technology/andrej-karpathys-new-open-source-autoresearch-lets-you-run-hundreds-of-ai

Autoresearch på GitHub
https://github.com/karpathy/autoresearch

Flughjärna i virtuell miljö
https://marginalrevolution.com/marginalrevolution/2026/03/a-fly-has-been-uploaded.html

Nästa projekt en mushjärna
https://www.nih.gov/news-events/news-releases/scientists-map-unprecedented-detail-connections-visual-perception-mouse-brain

Sätt upp din egen automatiska agentorganisation (på egen risk)
https://paperclip.ing/

Sätt upp Microsoft Copilot Cowork på önskelistan till chefen
https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2026/03/09/copilot-cowork-a-new-way-of-getting-work-done

Paperclip-apokalypsen förklarad och motargumenterad.
https://cepr.org/voxeu/columns/ai-and-paperclip-problem

Sedan sist vi hördes

Jag har ju tidigare skrivit om odlade människohjärnor som från början var till för cancerforskning men som nu börjar utforskas som alternativ till silikonchip. Förra gången jag skrev om dem så kunde de spela pong. Nu kan de spela DOOM. Men den stora nyheten tycker jag är att de ska sätta upp molnservrar så att vem som helst kan hyra in sig på en hjärna i en box. Jag fick chansen att ansöka men tyvärr har jag inte 20.000 kr över för att hyra en hjärna.

Det är dyrt att experimentera med det senaste. Om du gillar att jag gör det och berättar när det är dags för dig att haka på och vad du kan skippa så skulle det hjälpa om du (eller din arbetsplats) betalade för mitt nyhetsbrev.

Så om du har möjlighet skulle jag verkligen uppskatta om du blev betalande prenumerant. Då får du också tillgång till digitala föreläsningar några gånger om året (be din organisation betala som en utbildningsinsats).

Apropå det nästa föreläsning för betalande prenumeranter blir 1 april kl 12:00–12:45 och då tänker jag gå igenom hur jag använder AI-agenter och vad jag lärt mig av Paperclip-experimentet.

Prenumerera

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som borde odla sin trädgård istället för att prompta? Eller kanske någon som är intresserad av att följa hur helautomatiska organisationer växer fram? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Jag har en full vecka nästa vecka med många föreläsningar på olika ställen. Det finns fortfarande platser kvar på Unconference tror jag.
https://www.berghs.se/ai-unconference/

(Jag har en biljett över så om du är betalande medlem och vill ha en så skicka ett mejl, först till kvarn)

I vilket fall så kommer jag inte hinna skriva nästa vecka men fortsätt utforska så ses vi nästa veckan efter (om vi inte ses live!).

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera

Subscribe now

Vad har hänt?

- TLDR: Anthropic stred mot Department of War om vad deras AI-modeller får användas till. Nu är de svartlistade.

Veckans Vad har hänt är annorlunda än de korta sammanfattningar som jag brukar ha här. Den journalistik jag sett runt det här är korta perspektiv från antingen tech eller politiskt perspektiv.

Här följer en timeline med de händelser som är relevanta för vad som har hänt. Det är tänkt som en lista som går att verifiera så att du som läser kan få en objektiv bild av hur händelsen har eskalerat. (Det går också bra att använda som källa för att din egen AI-agent ska kunna förvandla det till den längd eller format som du gillar) Hoppa vidare till nästa sektion om du inte är intresserad av detaljerna.

14 juli 2025
Department of Defence tilldelar Anthropic ett kontrakt för en tvåårig prototyp med ett tak på 200 miljoner USD för att utveckla frontier-AI för militärens behov.

5 september 2025
Trump byter namn på Department of Defence till Department of War.

3 januari 2026
Operation Absolute Resolve genomförs. Amerikanska militären använder Anthropics AI-modell Claude för att gå in i Venezuela och tillfångata president Nicolás Maduro och hans fru Cilia Flores.

9 januari 2026
Secretary of War utfärdar memorandumet ”Artificial Intelligence Strategy for the Department of War”. I det står det att Department of War ska bli en ”AI-first warfighting force” och att de får använda AI-tjänster som de köper för ”any lawful use”.

13 februari 2026
Wall Street Journal offentliggör att Claude användes för Operation Absolute Resolve. Anthropic börjar runt den här tiden kräva att få veta exakt hur deras modell har använts. När de ombeds kommentera händelsen så hänvisar de till att all användning av Claude måste, enligt kontraktet, följa Anthropics policy.

Tisdag 24 februari 2026
Anthropics vd Dario Amodei har möte med Secretary of War Pete Hegseth i Pentagon. Mötet slutar med att Hegseth ger Anthropic ett ultimatum, att gå med på deras tolkning av vad de får göra med Claude eller bli klassade som ”supply-chain risk”. Det är en svartlistning som bara har tilldelats fiender till USA tidigare.

Onsdag 25 februari 2026
Anthropic släpper version 3.0 av sin Responsible Scaling Policy. I den står det uttryckligen att företaget kan komma att förhindra användandet av deras AI-tjänster som är ”deployed within government and other high-stakes settings” där systemen oövervakade kan fatta beslut som kan leda till till att AI själv kan ”carry out sabotage leading to irreversibly and substantially higher odds of a later global catastrophe.”


Torsdag 26 februari 2026

Sean Parnell som är spokesperson för Pentagon skriver ett officiellt ultimatum på x. ”Allow the Pentagon to use Anthropic’s model for all lawful purposes. We will not let ANY company dictate the terms regarding how we make operational decisions. They have until 5:01 PM ET on Friday to decide. Otherwise, we will terminate our partnership with Anthropic and deem them a supply chain risk for DoW.”

Anthropic postar ett officiellt svar på sin webbsajt ”Statement from Dario Amodei on our discussions with the Department of War”. Där tydliggörs att det Anthropic inte vill tillåta är massövervakning av amerikanska medborgare. Det finns inga lagar som förbjuder att koppla ihop offentlig information men med AI så är det möjligt att pussla ihop intrikata profiler av all utspridd data.

Anthropic skriver också att de inte heller tillåter att deras modeller styr vapensystem autonomt utan att det finns rigorösa godkända styrdokumenteftersom dagens AI-modeller inte är bra nog att fatta beslut. Anthropic utesluter inte att de kommer kunna bli så bra att det inte behövs men Anthropic vill själva kunna besluta när deras AI är redo att kunna användas i helt autonoma vapensystem utan att det riskerar amerikanska soldaters liv.

Fredag 27 februari 2026

Över 600 anställda på Google och nästan 100 från OpenAI skriver under ett öppet brev där de ger sitt offentliga stöd till Anthropic under titeln ”We will not be divided”.

Trump går ut på True Social redan innan deadline har passerat. Han skriver: ”THE UNITED STATES OF AMERICA WILL NEVER ALLOW A RADICAL LEFT, WOKE COMPANY TO DICTATE HOW OUR GREAT MILITARY FIGHTS AND WINS WARS!” Han beordrar alla federala myndigheter i USA att omedelbart sluta använda Anthropics tjänster. De har sex månader på sig att fasa ut Anthropic. Det här skiljer sig från supply-chain risk-stämpeln som gäller statens säkerhet.

Efter deadline går ut så bekräftar Pete Hegseth att Antropic nu klassas som Supply-Chain Risk. Han skriver på X: ”I am directing the Department of War to designate Anthropic a Supply-Chain Risk to National Security. Effective immediately, no contractor, supplier, or partner that does business with the United States military may conduct any commercial activity with Anthropic. Anthropic will continue to provide the Department of War its services for a period of no more than six months to allow for a seamless transition to a better and more patriotic service. America’s warfighters will never be held hostage by the ideological whims of Big Tech. This decision is final.”

Strax därefter skriver Sam Altman att OpenAI har slutit avtal med Department of War om att deras AI-modeller får användas i deras säkerhetsklassade nätverk (där endast Anthropics AI-modeller har fått vara). Han betonar att de har samma krav som Anthropic, att AI inte ska användas för massövervakning av amerikanska medborgare och inte för helt autonom krigföring. De förlitar sig dock på att detta täcks av begreppet ”lawful use”.

Lördag 28 februari 2026

USA påbörjar kriget mot Iran med Operation Epic Fury natten till lördag kl 01:15.

Privatpersoner på Reddit och X postar hur de stödjer Anthropic och postar bevis på att de sagt upp ChatGPT.

Sam Altman postar delar av avtalet som de har slutit med Department of War för att lugna opinionen.

Dario Amodei publicerar ett officiellt uttalande på Anthropics webbplats där de berättar att de kommer ta legal strid mot att ha blivit klassade som supply-chain risk. Men beskriver också att det legalt ändå är möjligt att fortsätta göra affärer med dem så länge deras modeller inte används i direkt arbete med uppdrag för Department of War.

Amodai ställer senare upp på en tv-intervju där han ytterligare förklarar att de är patrioter och att det ligger i sann amerikansk anda att våga vägra vad myndigheter försöker tvinga dem till.

”We exercised our classic First Amendment rights to speak up and disagree with the government. Disagreeing with the government is the most American thing in the world, and we are patriots in everything we have done here,”

Apple AppStores redaktion lyfter fram Claude-appen som dagens app.

Söndag 1 mars 2026

Claude toppar nedladdade appar på AppStore.
Bojkott av OpenAI har spridit sig till allmänheten.
Guardian rapporterar att Claude har använts i Operation Epic Fury.

Måndag 2 mars 2026

OpenAI postar att de uppdaterat sitt avtal med Department of War för att tydligare visa att de har samma krav som Anthropic.

Detta förändrar ju allt

Först måste vi reda ut vad militären använder Claude till. Det här är vad vi vet. Claude är den första AI-modellen som fått access till säkerhetsklassifierade nätverk för militära ändamål, det finns flera sådana och exakt vad som finns i de som Claude används i vet vi inte. Det är troligt att Claude hjälper till med analys av stora mängder information, det har Anthropic rapporterat tidigare. De har även sagt att Claude bygger simuleringar av hur militära insatser kan gå. The Guardian listar underrättelseinhämtning, val av militära mål och simuleringar som uppgifter där Claude använts för invasionen av Iran (detta är dock obekräftat).

De flesta som chattat med AI kanske tycker att militären inte borde låta AI sköta så viktiga jobb eftersom vi sett hur en dålig prompt kan leda till ett ganska mediokert svar. Men ingen av oss har haft tillgång till vad Department of War har. Den AI-modell som de har tillgång till har specialutvecklats för Palantirs AI-system för Departement of War. AI-modellen ligger minst en generation före vad vi i allmänheten har tillgång till. Plus att vi delar datorkraft med alla andra konsumenter. Den här AI-modellen har avsatt kapacitet hos Amazons Top Secret Cloud för bara Department of War som enda kund. Det betyder att om vi skulle jämföra vad vi vanliga människor får för AI med en smällare så får Department of War en fyrverkerifabrik.

I USA radikaliseras allting till kulturkrig sedan många år tillbaka. Anhängare slukar kulturella händelser och väver in dem i sina narrativ. Bubblorna i de sociala mediekanalerna hjälper dig att förstå att om du inte tillhör det ena lägret så tillhör du det andra. Vill du önska någon god jul, då är du republikan, vill du använda Claude, då är du vänstervriden. 3N är en socialpsykologisk modell för att förstå hur samtiden just nu tvingar oss mot radikalisering, i korthet går den ut på följande:

Quest for significance. (Need)
Ditt behov av att känna att du spelar roll (ha värdighet/respekt/status) kan trigga radikalisering när du hotas av stark signifikansförlust.

Så får du signifikans (Narrative)
Du hittar en ideologisk berättelse som stämmer in på hur du känner. Den förklarar problemet (vi mot dem) och visar dig vad lösningen är (det här måste vi göra).

Du hittar gruppen som hejar på dig (Network)
Det sociala sammanhang som du isolerar dig i som bekräftar narrativet och hejar på dig när du agerar.

Den förra teknikrevolutionen med internet ökade människors känsla av signifikans. Webbsökning demokratiserade kunskap och personligt lärande så att var och en kunde känna fler möjligheter. Jag kunde hitta kurser som lärde mig att bli bättre på att skapa med Photoshop. Men trots att AI lovar att ytterligare demokratisera vem som kan göra vad så gör AI det genom att exkludera kunskap och personligt lärande. Jag slutar använda Photoshop och ber AI om en snygg bild istället för att skapa själv. Det skapar signifikansförlust. (Need)

Den politiska retoriken har pushat in Anthropic i att stå för liberala värderingar, woke och vänstervridenhet. Men de står egentligen utanför höger/vänster-skalan. De tillhör den AI-politiska rörelsen EA, Effective Altruism.

Precis som de flesta politiska rörelser så bottnar de i ädla ideologiska målsättningar. De jobbar för att maximera sin positiva impact på världen genom att se till att det de gör får största möjliga positiva genomslag på största möjliga antal människor. De fokuserar ofta på att förebygga problem som kan få stora konsekvenser och som för få fattat vidden av. Anthropic grundades av Dario som var vice president på OpenAIs researchavdelning. Han ansåg att OpenAI inte tog konsekvenserna av AI-utvecklingen på tillräckligt stort allvar. (Narrative)

För altruisterna är AI ett verktyg för att göra gott i världen och de som tror på EA har också en stark tilltro till att människor kan skapa regelverk som gör AI säkrare. Rörelsen har därmed blivit synonym med AI-doomers och Anthropic är grundat på dessa värderingar med målet att maximera nytta och förhindra AI från att förinta mänskligheten. Det var EA-anhängare som försökte avsätta Sam Altman från OpenAI.

På andra sidan har vi e/acc (effective acceleration). Precis som altruisterna ser accelererarna att AI kan göra människors liv bättre, men de tror inte att människor kan skapa regler som AI kommer följa. Istället tror de att människors politiska bråkande, våra fördomar och dolda agendor kommer att i bästa fall kommer att göra AI-säkerhetsinitiativ meningslösa och i värsta fall göra det osäkrare för mänskligheten. Istället tror accelererarna att matematiska självoptimerande AI-system kommer maximera positivt genomslag för människor. Guidelines och regelverk skapar obalans i systemet och medför större risker. För att göra AI säkrare måste vi se till att all utveckling så snabbt det bara går kommer igenom den fas där vi är nu så vi når AGI och SGI (Super Generell Intelligens) där AI blir robust för enskilda personers hemliga agendor och mänskliga tillkortakommanden. (Narrative)

Både EA och e/acc är narrativ som visar för de som har djupa existentialistiska funderingar kring AI och hur världen kommer förändras. Båda ideologierna visar på hur anhängarna kan agera. EA:are ska se till att smarta människor som vet bäst ska få styra och bestämma medan e/Acc:are ska se till att smarta människor aldrig kan se hela bilden på samma sätt som ett statistiskt system inte hindrar utvecklingstakten.

Striden mellan EU (organisationen som förkroppsligar nidbilden av effective altruism anhängare i sin iver att reglera och sätta upp hinder) och Elon Musk (som då är karikatyren av en kaosorienterad accelererare),som jag skrev om här, belyser staters roll efter AI. Jag har också skrivit tidigare om hurkrigföring med AI förändrar maktbalansen mellan stater. Veckans händelser är ytterligare en påminnelse om att de stater som har infrastruktur för AI-driven krigföring kommer Trumpa stater som inte har det. Kapplöpningen mellan stater om att kontrollera bästa förutsättningen för krigföring med AI kommer att motsvara upprustningen i kärnvapen på 80-talet. Men med skillnaden att det är enskilda aktörer som Anthropic som vill bestämma hur dessa vapen ska få användas.

Narrativen ger oss enkla val, som att stödja OpenAI eller Anthropic. Är du inte för det ena så är du medlöpare till det andra. Jag har själv sagt upp OpenAI och använder primärt Claude just nu. Men det skedde innan det här kulturkriget. Jag gjorde bytet eftersom Claude är bättre just nu. I övrigt ser jag inte att det gör någon skillnad för oss som inte är amerikanska medborgare vilken AI-modell vi betalar vår obligatoriska AI-skatt till.

Varesig OpenAI eller Anthropic har uttalat sig kring huruvida de tycker att det är okej om militären använder deras AI till att massövervaka européer. De har i alla uttalanden varit tydliga med att det är amerikaner de bryr sig om.

Men allting går att göra om till kulturkrig där meningslösa val uppfattas som stora ställningstaganden. Det resulterar i att vi alla drivs att uppfatta oss själva som radikalister. Det vi kan göra är att låta val av verktyg vara verktyg istället för fanor i kulturkrig. Proffs väljer verktyg som levererar, inte som signalerar, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Maktskiftet mellan stat och ägare av AI-kapacitet börjar synas även utanför techkretsar nu. Modellerna är det som spelar roll för tillfället, men på sikt är det de med störst serverhallar med mest dedikerad elproduktion som sitter på största makten. I Sverige producerar vi ett stort elöverskott vilket är en god förutsättning för att ligga bra till om vi bara kan förvandla den elen till compute.

Planera

Vi vet att vilken AI-setup som är den bästa varierar kraftigt från månad till månad så för att organisationer ska kunna ha en jämn konkurrenskraftig setup behöver de kunna byta leverantör blixtsnabbt. Amerikanska militären sitter nu fast i en beroendeställning till Anthropic som kommer ta månader att ta sig ur.

De flesta större organisationer har ett enda avtal för leverans av AI. Det räcker inte. Se till att addera minst en till leverantörskedja.

Gör

Låt inte andras narrativ få dig att känna dig radikal. Det är okej att göra val som inte bygger identitet.

Veckans Gör:
Välj ett vardagsbeslut du tar (vilken app du använder, vilken tjänst du betalar för, vilken chips du köper).
Fråga dig själv: Vad skulle någon kunna påstå att det här säger om mig?
Ifrågasätt om det påverkar ditt val. Skulle du kunna välja något annat om du tar bort narrativet från valet?

Om valet känns mindre laddat när du tar bort ”vad det signalerar”, då har du hittat ett beslut som som formar din självbild.

Målet är att kalibrera hur viktiga våra vardagsval är så att de inte kapas av kulturella entreprenörer. Läs gärna vad jag har skrivit om polarisering mellan pojkar och flickor tidigare för att få mer tips.

Länkar

The Guardian rapporterar om hur WSJ rapporterar om att Claude används i Venezuela-insatsen. (hittade ingen öppen länk från huvudkällan)
https://www.theguardian.com/technology/2026/feb/14/us-military-anthropic-ai-model-claude-venezuela-raid

Department of War föraktar Anthropics sätt att bete sig i förhandlingarna och ger ultimatum.
https://x.com/SecWar/status/2027507717469049070

Darios svar tillbaka
https://www.anthropic.com/news/statement-department-of-war

Googleanställdas öppna brev.
https://notdivided.org/

Sean Parnell tydliggör att det här är ett riktigt ultimatum
https://x.com/seanparnellasw/status/2027072228777734474

Trump bannlyser jobb med Anthropic för federala myndigheter
https://truthsocial.com/@realDonaldTrump/posts/116144552969293195

Pete Hegseths officiella deklarering av Anthropic som Supply-chain risk.
https://x.com/SecWar/status/2027507717469049070

Darios svar
https://www.anthropic.com/news/statement-comments-secretary-war

Sam Altman offentliggör samarbetet med Department of War. Han postar exakt samma post tre gånger (var det av misstag eller för att sprida ut potentiell backlash?)
https://x.com/sama/status/2027578508042723599
https://x.com/sama/status/2027578580159631610
https://x.com/sama/status/2027578652477821175

Sam Altman utlyser en AMA (ask me anything) för att försöka hantera backlashen
https://x.com/sama/status/2027900042720498089

Anthropic lanserar import memory för att göra det lättare att flytta från ChatGPT till Claude.
https://claude.com/import-memory

Dario intervjuas av CBS.

OpenAI uppdatera sitt avtal.
https://openai.com/index/our-agreement-with-the-department-of-war

Ännu en uppdatering som utesluter NSA
https://www.reuters.com/business/openai-amending-deal-with-pentagon-ceo-altman-says-2026-03-03

Guardian beskriver hur Claude används i kriget med Iran
https://www.theguardian.com/technology/2026/mar/03/iran-war-heralds-era-of-ai-powered-bombing-quicker-than-speed-of-thought

3N teorin
https://academic.oup.com/book/35046/chapter-abstract/298932480

Sedan sist vi hördes

Forskning visar att dagens AI-modeller i simulerad krigföring väljer kärnvapen 95% av gångerna. Forskningen är säkert korrekt, men urvalet av AI-modeller är konstigt: GPT-5.2, Claude Sonnet 4 och Gemini 3 Flash är inte jämförbara. De två senare är modeller som fokuserar på kostnadseffektivitet snarare än resultat. Jag övervägde att inkludera det här i huvudnyheten men tycker inte att det håller för granskning. Det är för mycket abstrakt modell för att säga något om hur tunga AI-system skulle agera i krig med mer komplexa parametrar.

Förra fredagen publicerades en radiospecial om Polymarket där jag blev intervjuad. Här kan du lyssna: https://www.sverigesradio.se/avsnitt/ar-det-nu-vi-antligen-kan-se-in-i-framtiden

(och missade du nyhetsbrevet om Polymarket så finns det här)

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som funderar på att bojkotta OpenAI på grund av utspel från amerikanska politiker? Eller kanske någon som behöver få bättre koll på maktskiftet mellan staten och kapitalet? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Själv blev jag inspirerad av Anastasi in Tech den här veckan. Tycker du som jag att soldrivna datacenter i rymden verkar vara en jättebra idé? Datacenter är varma, rymden är kall, det borde kunna bli en lätt match. Anastasi går igenom hela problembilden och påpekar på vägen att Starlink behöver byta ut 2–4 satelliter i veckan som är utslitna och blir rymdskräp, något jag hade missat. Hela videon fick mig att gå från att tänka att vi behöver skynda på med datacenter i rymden, till att det är dömt att misslyckas de närmaste 10 åren. Vilket lämnar frågan hur vi ska kunna expandera compute här på jorden hundrafalt så som NVIDIAs Jensen Huang säger ska ske redan om 4 år.

Fortsätt utforska så ses vi nästa vecka!
Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här
(du väljer själv om du vill betala):

Prenumerera