Artificiell intelligens: Vad det är och hur det används

Artificiell intelligens (AI) har gått från science fiction till vardagsverktyg som påverkar allt från hur vi söker information till hur vårt samhälle utvecklas. Men vad är egentligen artificiell intelligens och hur används det i Sverige? I denna artikel går vi igenom grunderna, typerna och de praktiska tillämpningarna av AI med särskilt fokus på svenska förhållanden.

Definition och historia

Artificiell intelligens är system som kan utföra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens. Det handlar om maskiner som kan lära sig, resonera och korrigera sig själva. Termen myntades redan 1956 av datavetaren John McCarthy under en konferens vid Dartmouth College, men tekniken har utvecklats dramatiskt under det senaste decenniet.

Enligt Statistiska Centralbyrån (SCB) definieras AI som ”förmågan hos en maskin att efterlikna intelligent mänskligt beteende”. Definitionen omfattar allt från enkla system som följer förprogrammerade regler till avancerade system som kan lära sig och anpassa sig över tid.

Skillnaden mellan AI och mänsklig intelligens

Till skillnad från mänsklig intelligens är artificiell intelligens begränsad till specifika uppgifter och saknar det vi kallar medvetande eller förståelse. Även de mest avancerade AI-systemen kan bara analysera mönster i data de tränats på – de ”förstår” inte information på samma sätt som människor gör.

Medan en människa kan generalisera kunskap mellan olika områden, behöver dagens AI-system ofta tränas specifikt för varje uppgift. Detta är en av de största skillnaderna mellan mänsklig och artificiell intelligens.

Nyckelbegrepp inom AI

För att förstå artificiell intelligens behöver man känna till några grundläggande begrepp:

• Maskininlärning: En underkategori av AI där system lär sig från data utan att vara explicit programmerade för specifika resultat.
• Djupinlärning: En typ av maskininlärning som använder neurala nätverk med flera lager för att analysera data.
• Neurala nätverk: Datastrukturer inspirerade av hjärnans neuroner som kan identifiera mönster i stora datamängder.
• Generativ AI: System som kan skapa nytt innehåll som text, bilder eller musik baserat på inlärda mönster.

Typer av artificiell intelligens

Det finns flera sätt att kategorisera artificiell intelligens. En vanlig uppdelning är baserad på kapacitet och användningsområde:

Svag AI vs stark AI

De flesta AI-system vi använder idag är så kallad svag eller snäv AI. Dessa system är utformade för att lösa specifika problem eller utföra specifika uppgifter, som att känna igen ansikten, översätta text eller köra självkörande bilar. De kan vara extremt effektiva inom sitt specialområde men saknar förmågan att överföra kunskap till andra områden.

Stark AI, ofta kallad artificiell generell intelligens (AGI), skulle kunna utföra vilken intellektuell uppgift som helst som en människa kan göra. Detta är fortfarande ett teoretiskt koncept och existerar inte i verkligheten än.

Generell AI och dess utmaningar

Att skapa en generell AI är en av de största utmaningarna inom AI-forskningen. Medan forskare som arbetar med AI Sweden gör framsteg, kvarstår fundamentala utmaningar kring hur man skapar system som kan:

• Överföra kunskap mellan olika domäner
• Förstå sammanhang och mening
• Resonera abstrakt och kreativt
• Hantera helt nya situationer

Exempel på AI-nivåer

För att förstå skillnaden mellan olika AI-typer, kan vi se på några exempel:

• Enkel regelbaserad AI: Ett schackprogram som följer fördefinierade regler
• Maskininlärningsbaserad AI: Rekommendationssystem på streamingtjänster som lär sig dina preferenser
• Avancerad AI: ChatGPT och andra språkmodeller som kan föra komplexa konversationer
• Framtida generell AI: System som skulle kunna utföra alla intellektuella uppgifter en människa kan

Tillämpningar och exempel

Artificiell intelligens används redan brett i det svenska samhället, från enkla vardagsapplikationer till avancerade forskningsprojekt.

AI i vardagen

Många använder AI dagligen utan att tänka på det. Några exempel på AI i vardagen inkluderar:

• Virtuella assistenter som Siri, Google Assistant och Alexa
• Rekommendationer på Netflix, Spotify och sociala medier
• Automatisk textkorrigering och förutsägelse på mobilen
• Ansiktsigenkänning för att låsa upp enheter
• Navigationsappar som förutspår trafikflöden

Branschspecifika användningar

Olika branscher tillämpar AI på skilda sätt:

• Sjukvård: Diagnoshjälp, bildanalys och personaliserade behandlingsplaner
• Finanssektorn: Bedrägeridetektering, algoritmisk handel och kreditbedömning
• Tillverkning: Kvalitetskontroll, förebyggande underhåll och automatisering
• Utbildning: Personaliserade inlärningsvägar och automatisk rättning
• Transport: Självkörande fordon och optimerade leveransrutter

Framtida trender

Utvecklingen inom AI går snabbt och flera trender förväntas forma framtiden:

• Mer personanpassad AI som förstår individuella preferenser bättre
• Multimodala system som kan hantera text, bild, ljud och video samtidigt
• Decentraliserad AI som skyddar integritet genom att bearbeta data lokalt
• Ökad automation av kognitiva arbetsuppgifter
• Starkare integration mellan AI och Internet of Things (IoT)

AI i Sverige: Forskning och utveckling

Sverige har positionerat sig som ett ledande land inom AI-utveckling med flera strategiska satsningar.

Nationella strategier

År 2024 lanserade AI Sweden en nationell AI-strategi för att maximera värdet av artificiell intelligens i samhället, på arbetsmarknaden och för konkurrenskraften. Strategin fokuserar på allt från etik och kompetensförsörjning till infrastruktur och forskning.

Enligt Computer Sweden satsar regeringen en halv miljard kronor per år på AI fram till 2030 för att stärka välfärden och Sveriges konkurrenskraft.

Regeringens satsningar

De statliga satsningarna på AI i Sverige är omfattande:

• Kungliga biblioteket har tilldelats 40 miljoner kronor för utveckling av svenska språkmodeller och en AI-verkstad för offentlig sektor
• Forskningsanslag till svenska universitet för att stärka grundforskningen inom AI
• Medfinansiering av AI-projekt inom industrin genom Vinnova
• Satsningar på etisk och säker AI-utveckling

Kompetens och utmaningar

Trots satsningarna står Sverige inför flera utmaningar. En rapport från 2025 varnar för att Sverige riskerar att halka efter i AI-utvecklingen på grund av en växande kompetensklyfta. Utmaningarna inkluderar:

• Brist på specialister inom AI och maskininlärning
• Konkurrens från internationella tech-giganter om talanger
• Behovet av att uppdatera utbildningssystem för att möta framtidens kompetensbehov
• Utmaningar kring datainfrastruktur och tillgång till högkvalitativa dataset

För att motverka detta har AI Sweden nyligen stärkt sin testbädd med nya datalagringssystem genom en donation, vilket kommer underlätta för svenska organisationer att experimentera med och utveckla AI-lösningar.

Etik, fördelar och nackdelar

Som med all kraftfull teknologi kommer AI med både möjligheter och risker som måste hanteras.

Etiska frågor

Användningen av AI väcker flera etiska frågeställningar:

• Transparens och förklarbarhet – hur kan vi förstå AI-beslut?
• Bias och diskriminering – hur undviker vi att AI förstärker samhällsproblem?
• Integritet – hur skyddar vi persondata när AI blir alltmer integrerad i samhället?
• Ansvarsfrågor – vem är ansvarig när en AI gör fel?

Påverkan på jobb

AI kommer sannolikt förändra arbetsmarknaden signifikant:

• Vissa jobb kommer automatiseras medan nya roller skapas
• Arbetets natur förändras när AI tar över rutinuppgifter
• Behov av kontinuerlig kompetensutveckling för att hålla jämna steg med tekniken
• Möjligheter för ökad produktivitet och bättre arbetsförhållanden

Lagstiftning och risker

För att hantera risker med AI utvecklas nu regelverk på både europeisk och nationell nivå. EU:s AI Act, som trädde i kraft 2024, klassificerar AI-system baserat på risknivå och ställer olika krav på utvecklare och användare.

Samtidigt kvarstår långsiktiga risker som måste hanteras:

• Säkerhetsrisker när kritisk infrastruktur blir AI-beroende
• Sociala risker med ökad övervakning och kontroll
• Ekonomiska risker med ökad ojämlikhet om AI-fördelarna inte sprids jämnt
• Kompetensutmaningar när arbetsmarknaden förändras snabbt

Vanliga frågor om artificiell intelligens

Vad är skillnaden mellan svag och stark AI?

Svag AI (också kallad snäv AI) är system som är designade för specifika uppgifter som språköversättning eller ansiktsigenkänning. De är mycket duktiga på sitt område men kan inte överföra kunskaper mellan olika områden. Stark AI, eller artificiell generell intelligens (AGI), skulle däremot kunna utföra vilken intellektuell uppgift som helst som en människa kan göra. Denna typ av AI existerar ännu inte men är ett aktivt forskningsområde.

Hur används AI i svensk sjukvård?

I svensk sjukvård används AI för diagnostisering (särskilt bildanalys), behandlingsplanering, administration och läkemedelsutveckling. Exempelvis använder flera sjukhus AI för att analysera röntgenbilder och upptäcka förändringar som kan tyda på cancer eller andra sjukdomar. AI används också för att förutsäga vilka patienter som riskerar att utveckla komplikationer.

Vilka jobb påverkas mest av AI?

Jobb med hög grad av förutsägbarhet och rutinmässiga uppgifter påverkas mest, som administrativt arbete, dataanalys, kundtjänst och vissa typer av tillverkningsjobb. Men AI skapar också nya roller inom AI-etik, dataanalys, maskinlärning och robotprogrammering. Kreativa yrken, yrken med hög social interaktion och yrken som kräver fysisk närvaro är mindre utsatta på kort sikt.

Vad är generativ AI och hur skiljer den sig från annan AI?

Generativ AI är system som kan skapa nytt innehåll som text, bilder, musik eller video baserat på mönster i träningsdata. Exempel inkluderar ChatGPT, DALL-E och Midjourney. Till skillnad från traditionell AI som främst analyserar eller kategoriserar befintlig data, kan generativ AI skapa helt ny information som aldrig tidigare existerat. Detta representerar ett stort framsteg i AI-utvecklingen.

Vilka risker finns med ökad användning av AI i samhället?

Riskerna inkluderar potentiell diskriminering genom biased algoritmer, integritetsproblem när personlig data används för träning, arbetslöshet genom automatisering, säkerhetsrisker om kritiska system hackas, och informationsmanipulation genom deepfakes och genererad desinformation. Det finns också långsiktiga existentiella risker om superintelligens utvecklas utan tillräckliga säkerhetsåtgärder.