Denna artikel är utformad som en introducerande minikurs i vad en LLM är, hur den fungerar och varför det spelar roll.
I takt med att AI diskuterats alltmer publikt har begrepp som LLM, maskininlärning och generativ AI börjat användas brett, ofta utan att förståelsen följer med.
Denna artikel är en faktabaserad genomgång av vad en LLM är, vad den kan användas till, och vad som fortfarande ligger dolt i modellens struktur och beteende. Artikeln förklarar även varför lagstiftare arbetar för transparens och riskhantering.
Definition
En LLM (Large Language Model) är en AI-modell som tränats på stora mängder text för att förutsäga nästa sannolika ord i en textsträng.
Allt fler diskuterar AI. Men medan orden blir fler, LLM, maskininlärning, generativ AI, halkar förståelsen ofta efter.
Den här artikeln ger en faktabaserad introduktion till vad en LLM (Large Language Model) faktiskt är, vad den används till, och varför det är viktigt att förstå dess strukturella begränsningar. Vi reder också ut vanliga missuppfattningar och förklarar varför transparens, etik och reglering blivit centrala frågor.
1. Vad är en LLM, egentligen?
En LLM är en maskininlärningsmodell som tränats på mycket stora mängder text. Målet är att förutspå vilket ord (eller token) som sannolikt kommer härnäst i en textsträng.
Den bygger på en transformer-arkitektur, vilket gör det möjligt att hantera kontext och semantiska relationer över stora textstycken.
En LLM har inga minnen, inga fakta, och inga åsikter. Den genererar text genom att väga sannolikheter, inte genom att förstå.
Exempel på vanliga LLM:er:
- GPT-4 (OpenAI)
- Claude 3 (Anthropic)
- Gemini (Google)
- LLaMA (Meta)
2. Vad kan en LLM göra?
En LLM kan:
- Generera text: Artiklar, e-post, rapporter och manus.
- Sammanfatta: Göra långa texter mer överskådliga.
- Översätta språk: Med hög språklig precision.
- Skriva och förklara kod: I flera olika språk.
- Anpassa stil och tonalitet: Efter fackområde eller målgrupp.
- Svara på frågor: Baserat på statistiska mönster i träningsdatan.
Användningsområden sträcker sig från pedagogik och analys till effektivisering och skrivstöd.
3. Vad kan den inte?
Trots imponerande resultat finns viktiga begränsningar:
-
Förstår inte vad den skriver:
Modellen saknar semantisk förståelse. Den analyserar statistik, inte mening eller sammanhang. Den vet inte vad orden betyder, bara hur de brukar kombineras. -
Har ingen realtidsinformation:
En LLM har ingen inbyggd tillgång till ny eller uppdaterad data efter sitt träningsstopp. Däremot kan vissa AI-tjänster kombinera LLM:er med realtidskällor, som webbsök eller API:er, för att hämta aktuell information utanför modellens egna parametrar. -
Kan inte skilja sant från falskt:
Modellen utgår inte från verifierade fakta, utan från sannolikhetsmönster i sin träningsdata. Den kan alltså formulera svar som låter trovärdiga men som är helt fel. -
Har ingen intention eller medvetande:
Den är ett verktyg, inte ett subjekt. Den saknar mål, förståelse eller vilja.
Modellen kan alltså verka insiktsfull, men all tolkning och ansvar ligger på användaren.
4. Vanliga missuppfattningar
Flera förenklade påståenden förekommer ofta:
-
"AI tänker som en människa"
→ Nej, den efterliknar bara mänskligt språk. -
"Den återger inte träningsdata, alltså ofarlig"
→ Den kan återge bias, mönster och språkbruk från datan. -
"Alla AI-modeller fungerar likadant"
→ Nej. Arkitektur, träningsdata och finjustering skiljer sig kraftigt åt. -
"Jag använder ChatGPT, alltså är jag AI-expert"
→ Användning ≠ systemförståelse. Djup kunskap kräver teknisk och etisk analys.
5. Vad ligger i det dolda?
Många LLM:er tränas på data som inte är öppet dokumenterad. Det innebär:
- Ingen insyn i vilka källor som påverkat modellen
- Ingen spårbarhet till ursprung för specifika svar
- Strukturell bias kan finnas i datan, med överrepresentation eller uteslutning
Även om modellen inte återger exakt innehåll från träningsdata, kan dess beteende påverkas av de mönster den sett. Detta är en central orsak till att transparens blivit ett krav i lagstiftning.
6. Varför behövs AI Act?
EU:s AI Act syftar till att skapa ansvar och förutsägbarhet. Den kräver att AI-system ska vara:
- Riskklassificerade - särskilt inom känsliga områden som rättsväsende, hälso- och sjukvård eller rekrytering.
- Dokumenterade - träning, viktning och testning ska kunna redovisas.
- Förklarliga - beslut ska gå att spåra och förstå i efterhand.
För LLM:er innebär det att de som används i högriskmiljöer måste vara öppna för granskning. Det handlar inte om att bromsa utveckling, utan om att skapa strukturer för ansvarsfull tillämpning.
7. Verklig AI-kompetens
Att förstå AI kräver mer än att använda den. Fyra grundpelare för verklig AI-kompetens:
- Arkitekturförståelse - Hur fungerar transformers? Vad är en token? Hur påverkar viktningar?
- Output-analys - Hur skiljer man fakta från trovärdigt formulerad felaktighet?
- Systemanalys - Hur påverkar AI samhället, verksamheter och beslutsvägar?
- Etisk medvetenhet - Hur uppstår bias? Hur fördelas ansvar?
Utan dessa byggstenar saknas förutsättningar för kritisk användning och strategisk rådgivning.
8. Att arbeta med LLM i praktiken
Det finns två typer av AI-kompetens:
-
Användarkompetens
Effektiv promptdesign, integration i arbetsflöden, verktygsval och rollspecifika tillämpningar. -
Systemkompetens
Förståelse för modellernas begränsningar, transparensfrågor, bias, etik och samhällspåverkan.
De kompletterar varandra, men får inte förväxlas.
Det är värdefullt att många lär sig använda AI kreativt. Men att kunna använda en modell är inte samma sak som att kunna ge råd om AI-policy, inköp eller implementering i känsliga miljöer.
9. Hur du kan lära dig mer
Vad vill du utveckla? Här är tre vägar:
➤ Använda LLM effektivt
- Fokus: Promptdesign, yrkesspecifika flöden, verktyg
- Bra resurser: Kurser, tutorials, community-forum
➤ Förstå hur LLM fungerar
- Fokus: Maskininlärning, sannolikhetsmodeller, datastrukturer
- Bra resurser: Universitet, teknisk dokumentation, AI-forskning
➤ AI i samhället
- Fokus: Etik, lagstiftning, bias, AI-governance
- Bra resurser: AI Act, UNESCO:s principer, oberoende rapporter
Vidare läsning
- AI Act (EU): Reglering av AI-system i Europa
- OECD: Classification of AI Systems (2022)
- UNESCO: Ethics of Artificial Intelligence (2021)
- Stanford HAI: AI Index Report
- Algorithmic Justice League: Om bias och rättvisa
Att förstå AI börjar med att förstå vad den inte är.
Miniquiz:
Testa din förståelse
Följande frågor bygger på innehållet i artikeln. De hjälper dig att tydliggöra vad en LLM är, vad den inte är, och varför det spelar roll.
Vad är en LLM tränad att göra?
→ Förutsäga sannolikt nästa ord i en textsträng (Den beräknar sannolikheter, inte betydelser eller sanningar.)
Vad innebär det att en LLM bygger på en transformerarkitektur?
→ Den kan hantera relationer mellan ord över långa textstycken (Transformers gör det möjligt att väga in kontext, inte bara lokala mönster.)
Har en LLM egna åsikter eller förståelse?
→ Nej. Den genererar text baserat på statistiska mönster, inte på insikter. (Modellen saknar medvetande, intention och semantisk förståelse.)
Vad är en vanlig risk med icke-transparent träningsdata?
→ Bias kan uppstå utan att synas i outputen (Modellen kan spegla snedvridna mönster även om data inte direkt återges.)
Vad krävs för att kunna ge AI-rådgivning på systemnivå?
→ Teknisk förståelse, systemanalys och etisk medvetenhet (Att kunna använda en modell är inte samma sak som att förstå dess riskprofil.)
Vidare läsning
Att förstå hur en LLM fungerar är bara ett av flera steg mot en djupare AI-kompetens. Nästa steg är att granska hur modellen påverkas av den data den tränats på, och vilka strukturella bias som då kan uppstå.
Läs gärna: Bias i AI: viktningar som formar vår världsbild
LLM:er lär sig genom språk, men vissa AI-modeller tränas istället genom att pröva handlingar, få belöningar eller straff, och lära sig vad som fungerar. Det kallas reinforcement learning, och används i exempelvis robotik och självkörande fordon.
Läs gärna: Vad är reinforcement learning?
