Er AI i ferd med å bli en teknologisk hvilepute for studenter? Et NTNU-studie viser at de som ikke brukte AI i det hele tatt presterte bedre på eksamen enn de som automatisk tydde til teknologien for svar. Selv når forskerne justerte for studentenes tidligere resultater og arbeidsinnsats, var forskjellen mellom gruppene på 1,4 karakterpoeng.

Problemet er nok ikke teknologien, men hvordan den brukes som en fasit. Når man hopper rett til svaret, mister man den nødvendige motstanden som skaper læring. Det er i den krevende problemløsningen at kunnskapen faktisk fester seg og det vises i resultatene når eksamen skjer uten AI-støttehjul.

En annen forsker på NTNU, Ingar Kyrkjebø Haaland, mener den tradisjonelle masteroppgaven er død som følge av fremveksten av agentisk AI. Han foreslår at man i stedet går tilbake til arbeidsmetoder der man skrur av internett under tester for å sikre at studentene faktisk har lært og forstått det de skal.

Ny åpen AI-modell imponerer

Thinking Machines, startupen til tidligere CTO i OpenAI Mira Murati, har avduket Inkling 2 Small. Dette er en ny åpen kildekode AI-modell som skal utmerker seg spesielt i komplekst arbeid som krever visuelle tilbakemeldinger underveis, som å bygge nettsteder, spill eller 3D-design iterativt. Inkling 2 ser ut til å bli den kraftigste åpne ikke-kinesiske modellen på markedet når Thinking Machines i neste uke slipper vektene til modellen.

• Les mer hos Thinking Machines
  
  

Revolut kutter AI-kostnader

Den britiske finansgiganten Revolut har redusert utgiftene til AI-støttet koding med hele 90 prosent ved å drifte teknologien selv. Tidligere benyttet selskapets ingeniører betalte tjenester som Gemini og Claude. Enkeltpersoner kunne bruke mellom 1 000 og 10 000 dollar i måneden, men ded å gå over til selvhostede «åpne modeller» har selskapet redusert utgiftene med 90%.

Selskapet har nå gitt sine 2 000 ingeniører ubegrenset tilgang på regnekraft. Resultatet er en forbedring på 70 prosent i såkalt «lead time», som er tiden det tar fra en utvikler plukker opp en oppgave til den er ferdig testet og klar for utrulling. Målet var ifølge selskapet å la de ansatte bruke AI uten å bekymre seg for uklare kostnader: «how can we provide unlimited tokens to engineers so they can use AI guilt-free for a fraction of the cost».

Revolut er ikke alene i å prøve å kontrollere kostnaden på AI-bruk. Hos Apple har flere team fått kuttet AI-budsjettet til $100 om dagen.

• Les mer hos AI Engineer og Techcrunch
  
  

Google lanserer Gemini 4 Carbon

Google har lansert Gemini 4 Carbon, en ny AI-modell som skal være særlig sterk innen koding og cybersikkerhet. Modellen yter best på målinger for å finne sårbarheter , validere og utbedre dem og er designet for komplekse, langvarige programmeringsoppgaver. Google er med Carbon tilbake i toppen hva gjelder ytelse på språkmodeller.

• Les mer hos Google
  
  

Nedbemannede IT-ansatte bygger åpen kildekode-erstatninger

En bevegelse kalt OccupySaaS som består av nedbemannede utviklere fra SaaS-selskaper, har startet arbeidet med å bygge åpen kildekode-alternativer til de kommersielle SaaS-plattformer de ble nedbemannet fra. Målet er å lage «cleanroom» reimplementasjoner i åpen kilde kode og første løsninger publisert er alternativer til Auth0 og Salesforce.

• Les mer hos OccupySaaS

Cyberrisikonivået i Norge er nå høyt

Nasjonal sikkerhetsmyndighet (NSM) har for første gang offentliggjort det nasjonale cyberrisikonivået og hever det nå til nivået «høyt». Dette er det nest høyeste nivået på skalaen. Bakgrunnen for eskaleringen er en tredobling av vellykkede cyberoperasjoner mot norske virksomheter det siste året.

Bloomberg skriver også godt om dette temaet i saken «Inside the Cyber Sabotage Campaign Waged by Russian Supporters» hvor de dokumenterer en bølge av uforklarlige hendelser som har rammet Europa det siste året. Alt fra krematoriumovner som plutselig stoppet og branner ved fabrikker for fornybar energ til sabotasje mot vannpumper og kjøleskap.

• Les mer hos NRK og Bloomberg
  
  

Anthropic akselererer utvikling dobbelt så raskt som før

Organisasjonen METR har gjennomført en uavhengig vurdering av Anthropic og konkluderer med at selskapet nå forbedrer kapabilitetene til modellene sine dobbelt så raskt som tidligere. METR understreker at akselerasjonen ikke skyldes økt tilgang på regnekraft, men heller algoritmisk forbederinger. Vi nærmer oss at AI-modellene lærer opp nye AI-modeller.

• Les mer hos METR

Takk for oppmerksomheten. Vi ses om to uker!