AI i praksis

Denne artikel diskuterer den voksende trussel fra AI-drevne cyberangreb ved at præsentere fem eksempler:

1. AI-drevet svindel (Deepfakes): Generativ AI kan skabe realistiske lyd- og videodeepfakes ved at efterligne en persons stemme eller udseende. Disse kan bruges til at udgive sig for at være enkeltpersoner og narre medarbejdere til at overføre store pengesummer, som det er set i virkelige eksempler. Selv korte lydklip kan være nok til at skabe en overbevisende deepfake.

AI-slop er et voksende problem online. Omkring 50 % af nye onlineartikler kan være AI-genererede. Det betyder, at internettet fyldes med indhold uden menneskelig involvering.

Folk skaber AI-indhold for at tjene penge. De kan producere mange artikler hurtigt på denne måde. Dette indhold er ofte fyldt med reklamer.

Målet er ofte at skabe hjemmesider med lave omkostninger. Disse sider bliver så fyldt op med reklamer. Små pengebeløb kan derefter tjenes.

Gemini 3 er fantastisk.

Det store billede:

Vanskelighederne varierer fra virksomhed til virksomhed, men der er et grundlæggende smertepunkt, vi ser igen og igen.

Moonshot AI fra Kina har udgivet Kimi K2. Og den er meget stærk til værktøjskald.

Og måske vigtigst af alt, er den open source.

Her er en oversigt over de vigtigste informationer om Kimi K2:

Hvad er Kimi K2

OpenAI har stille og roligt udgivet en opdatering til deres ChatGPT.

Resume om GPT 5.1:

Den beskrives som værende "klogere", "sikrere" og "mere konverserende".

Varianter:

• GPT 5.1 Instant: Dette er standard responsmodellen, der ligner det, du får, når du ikke aktiverer specielle "tænke"-tilstande.
• GPT 5.1 Thinking: Dette er "ræsonneringsmodellen".

Funktioner:

Tidligere forudsigelser om begrænsningerne for AI er konsekvent blevet modbevist.

Den eksponentielle vækst i AI-kapacitet har bragt den fra forskningslaboratorier til hverdagen og har opnået mange bedrifter, der engang blev anset for umulige. Selvom der stadig er begrænsninger, ville jeg ikke satse imod AI.

Her er en oversigt over forskellene mellem LLM'er (Large Language Models) og LRM'er (Large Reasoning Models):

Tech-eliten omfavner libertære idealer, men når det kommer til kunstig intelligens (AI), er vækst afhængig af statslig opbakning.

Store teknologivirksomheder indgår eksklusive aftaler med regeringen for at konsolidere magt, hamstre jordressourcer og opnå føderale kontrakter, alt sammen under dække af national konkurrenceevne.

Denne udvikling rejser spørgsmål om offentlighedens fordele, bæredygtig brug af midler og profitfordeling.

Googles Gemini AI kan nu analysere private e-mailtråde, Docs, Drive-filer og chatlogs for at give næring til sin "deep research"-tilstand. Denne funktion fusionerer webinformation med brugerens digitale produktivitetsdata.