Bok og bibliotek
16.09.2026
Informasjon brukere deler med KI-tjenester, har verdi for leverandøren til trening, forbedring av tjenesten eller mersalg. Det mange ikke tenker over, er at en KI-samtale ikke uten videre er privat.
Leverandøren har ofte fritt innsyn.
KI er flink til å systematisere informasjon. Det er en profilering som ikke er heldig, sier Jardar Leira, som leder utviklingen innenfor generativ kunstig intelligens ved kunnskapssektorens tjenesteleverandør for digital infrastruktur og IT-tjenester Sikt.
Derfor laget vi en tjeneste som sørger for at brukeren selv har kontroll på sine data, og sikrer at språkmodellene ikke trenes videre på dem. Du skal være trygg når du deler informasjon, sier han.
Plattformen de laget, heter Sikt KI. Her kan fagbibliotekene utvikle sine egne KI-tjenester, som å lage en chatbot. Men hvilke utfordringer må løses for å få dette til?
En gjettemotor
Først trengs en språkmodell som behandler dataene.
Språkmodellen er en avansert sannsynlighetsmotor. Ut fra konteksten prøver den å gjette seg frem til hva du mest sannsynlig har lyst til å ha som svar. Det er en generativ prosess, sier Leira.
Store teknologiselskaper som OpenAI, som står bak ChatGPT, har brukt veldig mye penger på å utvikle store språkmodeller med et omfattende treningsgrunnlag. Andre miljøer og bedrifter trener egne modeller med sine egne data slik at modellene blir spesialister innenfor et område. Utviklere kan velge mellom modeller fra steder som plattformen Hugging Face.1 Her finnes pr. i dag nærmere 2,9 millioner modeller alt fra små spesialiserte til noen få store generelle. Nasjonalbibliotekets modell
Gå til mediet KI er flink til å systematisere informasjon. Det er en profilering som ikke er heldig, sier Jardar Leira, som leder utviklingen innenfor generativ kunstig intelligens ved kunnskapssektorens tjenesteleverandør for digital infrastruktur og IT-tjenester Sikt.
Derfor laget vi en tjeneste som sørger for at brukeren selv har kontroll på sine data, og sikrer at språkmodellene ikke trenes videre på dem. Du skal være trygg når du deler informasjon, sier han.
Plattformen de laget, heter Sikt KI. Her kan fagbibliotekene utvikle sine egne KI-tjenester, som å lage en chatbot. Men hvilke utfordringer må løses for å få dette til?
En gjettemotor
Først trengs en språkmodell som behandler dataene.
Språkmodellen er en avansert sannsynlighetsmotor. Ut fra konteksten prøver den å gjette seg frem til hva du mest sannsynlig har lyst til å ha som svar. Det er en generativ prosess, sier Leira.
Store teknologiselskaper som OpenAI, som står bak ChatGPT, har brukt veldig mye penger på å utvikle store språkmodeller med et omfattende treningsgrunnlag. Andre miljøer og bedrifter trener egne modeller med sine egne data slik at modellene blir spesialister innenfor et område. Utviklere kan velge mellom modeller fra steder som plattformen Hugging Face.1 Her finnes pr. i dag nærmere 2,9 millioner modeller alt fra små spesialiserte til noen få store generelle. Nasjonalbibliotekets modell
