Regeringen vil fremsætte en AI-hjemmelslov i første halvdel af november, skrev NB-Kommune 23. oktober. Loven skal give offentlige myndigheder et fælles juridisk grundlag for at udvikle og bruge AI med borgernes personoplysninger. I Odense har man ventet. Koncernchef Gorm Hjelm Andersen fra beskæftigelses- og socialforvaltningen siger: “Det vil betyde, at vi også kan bruge kunstig intelligens i forbindelse med jobsamtaler på integrationsområdet, og det er det, vi har ventet på.” KL bakker op i sit høringssvar, men efterlyser en brugsanvisning. Når AI foreslår afgørelser, er det uklart, hvor meget sagsbehandleren selv skal vurdere, før afgørelsen tæller som menneskelig. Ifølge KL kan det give “betydelig usikkerhed”.

Baggrunden kender kommunerne godt. En Deloitte-evaluering fra 2024 viste, at 16 af 22 afsluttede kommunale og regionale AI-projekter ikke var kommet i drift. Et fælles lovgrundlag kan fjerne en del af tøven, men KL’s spørgsmål forsvinder ikke med en paragraf. Hvis sagsbehandleren blot trykker godkend, er det svært at kalde afgørelsen menneskelig. Hvis hun skal regne det hele efter, er gevinsten væk. Regeringen forventer, at AI kan frigøre mindst 30.000 årsværk i den offentlige sektor. Samtidig modtager kommunerne AI-genererede klager på over 100 sider. Effektiviseringen kører altså begge veje over skranken. Vejledningen er lige så vigtig som loven, og den skal helst være klar samme dag.

Danish Foundation Models lancerede 26. oktober den gratis app DFM Mimir, skrev Avisen.dk 28. oktober. Appen bygger på Mimir v1.5, som forskere fra Syddansk Universitet har trænet på danske data, herunder 125.000 dokumenter fra Folketinget. Modellen har cirka en milliard parametre og kører lokalt på enheden. Appen findes til iPhone og computere med Windows, Mac og Linux. Ifølge DFM klarer modellen sig bedre på dansk end visse modeller, der er 20 gange større. Mimir kan endnu ikke søge på nettet eller udføre handlinger på brugerens vegne. Programleder Torben Blach siger: “Mange har spurgt, om de kunne køre Mimir på deres egen enhed nemt og bekvemt. Det kan de nu.”

En lokal model er interessant for alle, der har tøvet med at sende interne tekster til en udenlandsk sky. Når modellen kører på maskinen, er spørgsmålet om, hvor data ender, lettere at besvare. Svarene bliver ikke bedre af den grund. En milliard parametre er beskedent, og påstanden om at slå større modeller på dansk er DFM’s egen. Den kan testes på en eftermiddag med organisationens egne breve, referater og vejledninger. At modellen hverken søger på nettet eller handler på egen hånd, er en begrænsning. For den, der skal skrive retningslinjerne, er det også en lettelse. Og en model trænet på 125.000 folketingsdokumenter burde ikke blive forskrækket over en betænkning.

DR beskrev 29. oktober nye tal fra Undervisningsministeriet: Gennemsnittet i dansk på A-niveau på tværs af stx, hhx og htx er faldet fra 6,6 i 2018 til 6,1 i 2026. Især stx driver faldet. Sommerens studenter er den første årgang med adgang til generativ AI gennem hele gymnasietiden. Årets eksamen var altså den første, hvor alle havde haft værktøjet med fra første skoledag. GL’s forperson Anders Frikke mener, at eleverne “udliciterer deres tænkning til maskiner”. DGS’ forperson Oscar Tønsberg Hoffmann ser med “stor bekymring” på udviklingen og kalder de forskellige regler på tværs af landet “et kæmpemæssigt problem”. Sammenhængen mellem AI og karakterfaldet er lærernes og elevernes tolkning.

Undervisningsminister Magnus Heunicke (S) skriver i en pressemeddelelse: “Hvis AI bliver en genvej uden om arbejdet med at skrive, analysere og formulere sig, så risikerer vi, at eleverne lærer mindre.” Regeringen har lavet en AI-pakke til gymnasierne og lover “flere initiativer”. Tallene beviser ikke, at chatbotten har skrevet karakterfaldet. Det mest konkrete problem er den ujævne regelsamling. Når reglerne skifter fra skole til skole, øver eleverne sig mest i at gætte. Virksomheder med AI i oplæringen kender spørgsmålet: Hvad skal medarbejderen selv kunne forklare, når værktøjet har leveret et pænt svar? En færdig tekst fortæller ikke ret meget om forståelsen bag. Mellemregningerne gør.

SVT skrev 23. oktober med oplysninger fra Sveriges Radio Ekot, at Regeringskansliet fra 26. oktober spærrer browseradgangen til ChatGPT og Claude på tjenestecomputerne. Medarbejderne henvises i stedet til Microsoft Copilot, som er godkendt efter en gennemgang, hvor sikkerheden blev øget. Helt væk er de to modeller dog ikke. I en mail til SVT oplyser Regeringskansliet, at medarbejderne fortsat har adgang til sprogmodellerne ChatGPT og Claude gennem tjenesten Intric. Lignende spærringer er tidligere indført hos Skatteverket og Statens institutionsstyrelse, og hos Kronofogden er spørgsmålet under behandling. Modellerne er de samme som før. Det er indgangen, der er skiftet ud.

Den svenske beslutning viser, at AI-politik i praksis handler om adgangsveje. Samme model kan være uacceptabel i en browserfane og godkendt gennem en tjeneste, hvor organisationen styrer vilkår, logning og databehandling. Mange danske arbejdspladser har stadig retningslinjer, der nævner produktnavne og stopper der. Det giver medarbejderne en liste, men ingen arbejdsgang. En brugbar regel siger, hvilken tjeneste der må bruges, til hvilke opgaver og med hvilke oplysninger. Den siger også, hvor man skal gå hen i stedet. Et forbud uden en anvist indgang ender som regel med, at folk finder deres egen. Regeringskansliet har i det mindste husket at sætte et skilt op.

Politiforum skrev 27. oktober, at Politidirektoratet forbyder AI-briller og anden kropsnær teknologi i politiets lokaler og i tjenestesammenhæng. Forbuddet, meddelt på intranettet Kilden, omfatter ansatte, eksterne og besøgende. Begrundelsen er, at enhederne kan optage lyd, billeder og video, analysere med AI og overføre data til eksterne tjenester. Politidirektoratet skriver: “Teknologien kan være vanskelig å oppdage fordi enhetene ofte ligner vanlige briller, klokker eller annet hverdagsutstyr”. Regeringen har opfordret offentlige virksomheder til at vurdere egne retningslinjer og har varslet et midlertidigt forbud mod AI-briller på udvalgte steder. Politidirektoratet havde ikke besvaret Politiforums spørgsmål om, hvorfor forbuddet kun rammer AI-briller og kropsnær teknologi.

Forbuddet gælder også besøgende, og så bliver det et spørgsmål om reception. Nogen skal fortælle gæsterne om reglen før mødet, nogen skal vide, hvad der skal afleveres, og nogen skal kunne afgøre tvivlstilfælde uden at ringe til it-afdelingen. Ellers havner vurderingen hos den, der tilfældigvis står i døren. Politiforums spørgsmål om afgrænsningen er rimeligt, for telefoner og ure kan også optage og sende data. En regel bygget på produktkategorier bliver hurtigt forældet. En regel om funktioner holder længere. For arbejdspladser med fortrolige samtaler er sagen værd at kopiere. Det kan stadig blive nødvendigt at bede gæsten tage brillerne af, også selv om de bare ligner briller.

Anthropic indleverede 26. oktober et S-1-prospekt til SEC med henblik på notering på Nasdaq Global Select Market under symbolet ANT, oplyste selskabet og CNBC. Antal aktier og prisinterval er endnu ikke fastlagt. Omsætningen i første halvår af 2026 var 16,29 milliarder dollar mod 1,16 milliarder i samme periode af 2025. Nettotabet var 80,7 milliarder dollar. Heraf vedrørte cirka 72 milliarder regnskabsmæssige poster knyttet til værdien af konvertible gældsbreve efter højere værdiansættelse. Tabet er altså for størstedelens vedkommende en regnskabspost. Prospektet rummer mere end 90 siders risikofaktorer. Founder LLC får 50,1 procent af stemmerne, mens selskabet søger adgang til børsmarkedet.

For kunderne er prospektet en sjælden mulighed for at se ind i leverandørens maskinrum. 48 procent af omsætningen i første halvår kom gennem AWS, Google Cloud og Microsoft Azure, og forpligtelserne til regnekraft er enorme: mindst 110 milliarder dollar til Amazon frem til 2036 og 114,5 milliarder til Googles TPU’er frem til 2033. Ifølge CNBC fremgår det også, at over 90 procent af bidragene til kodebasen i september var skrevet af Claude. Det er et salgsargument og en afhængighed i samme sætning. Indkøbere har nu et dokument at stille spørgsmål ud fra: aftalernes varighed, muligheden for at flytte opgaver og prisernes retning. Over 90 sider risikofaktorer er tung læsning. Kunderne kan med fordel læse med.

OpenAI lancerede 26. oktober GPT-6.1 Terra til computerbrug, visuel forståelse og skrivning. Modellen kan betjene apps på skærmen og er tilgængelig i ChatGPT Work, Codex og i API’et. AWS gjorde den samme dag tilgængelig på Amazon Bedrock. Prisen i API’et er 1 dollar pr. million input-tokens og 5 dollar pr. million output-tokens, 50 procent lavere end for GPT-5.6 Terra og GPT-6.1 Sol. På Terminal-Bench 4.0 opgiver OpenAI et resultat på 50,3 procent mod 21,5 procent for GPT-5.6 Terra. Det er virksomhedens egne målinger. OpenAI oplyser også, at modellen når den kritiske tærskel for cybersikkerhed i virksomhedens ramme for risikovurdering.

Det interessante er kombinationen af pris og evne. OpenAI siger selv, at Terra ligger på niveau med GPT-6 Astra på Agents’ Last Exam til en tiendedel af prisen pr. token og er over tre gange hurtigere. Billig computerbrug gør det fristende at lade en model klikke sig igennem rutineopgaver i gamle systemer, der aldrig fik en ordentlig integration. Indkøbet skal derfor også rumme en beslutning om, hvilke handlinger modellen må udføre, og hvem der læser loggen bagefter. OpenAI anbefaler stadig Sol eller Astra til de sværeste kodeopgaver. Et hurtigt klik er først en besparelse, når nogen har bestemt, at det måtte ske.

Google præsenterede 28. oktober Gemini 4 Carbon med adgang for udvalgte cyberforsvarere. Flere betroede partnere skal gradvist få adgang gennem Fairwind-programmet, mens udviklere, virksomheder og forbrugere må vente. Google deltager i den amerikanske regerings frivillige proces for test af modeller før lancering. I Googles egne målinger opnår modellen 88,2 procent på SEC-bench Pro for sårbarhedsfund, 54,8 procent på ExploitGym for udnyttelse og 71,0 procent på CWE-bench for rettelser. Tallene beskriver forskellige opgaver og bør læses hver for sig. Google oplyser en introduktionspris på 2 dollar for inddata og 10 dollar for uddata pr. million teksttoken. Derefter stiger priserne til henholdsvis 4 og 20 dollar.

For en sikkerhedsafdeling skal en model som Carbon vurderes sammen med den proces, der skal tage imod dens fund. Hvem kontrollerer en mulig sårbarhed, hvem prioriterer rettelsen, og hvem følger op på, at den virker? Googles målinger giver ikke i sig selv svar på, hvor meget arbejde modellen vil spare i et bestemt system. Den begrænsede adgang bør også indgå i planlægningen, så en kommende funktion ikke bliver en forudsætning for den aktuelle drift. Organisationer kan forberede testmiljøer, ansvarsfordeling og kriterier for godkendelse, mens de afventer adgang. Ellers risikerer et nyt værktøj blot at levere flere fund til en kø, ingen har fået tid til at behandle.

TechCrunch beskrev 27. oktober Google DeepMinds Genie 4, en verdensmodel i en foreløbig forskningsudgave. Den genererer fotorealistiske, interaktive verdener, hvor brugeren kan skrive instruktioner undervejs. Musik, omgivelseslyd og dialog skabes i realtid. Modellen kan holde en konsistent scene i op til to minutter, dobbelt så længe som Genie 3. Gemini planlægger trin og kontrollerer billeder. Begrænsningerne er fortsat mærkbare: Detaljer og objekter kan ændre sig, efterhånden som simulationen fortsætter, og lyd samt tekst er endnu upålidelige. Udvalgte testere har adgang nu. Google AI Ultra-abonnenter i Project Genie og udvalgte partnere skal få adgang i de kommende uger. Der er dermed fortsat tale om en afgrænset afprøvning.

Hvis en organisation vil undersøge teknologien til øvelser eller visualisering, bør den begynde med at definere, hvilke detaljer der skal forblive korrekte. En scene kan se sammenhængende ud, selv om et objekt eller en instruktion ændrer sig undervejs. Derfor bør afprøvningen omfatte gentagelser, kontrol af indhold og en tydelig forklaring til deltagerne om begrænsningerne. Muligheden for at ændre verdenen med tekst er interessant, men den gør også kontrollen af hvert forløb relevant. Indkøbere bør bede om dokumentation for den konkrete opgave, før de planlægger at bruge simulationen i undervisning eller beslutninger. Et troværdigt udseende er let at forveksle med et gennemprøvet indhold. Møblerne kan stadig flytte sig.

TechCrunch skrev 26. oktober, at Cohere under en sikkerhedstest fredag 23. oktober så Alibabas Qwen3.8-Flash-Next forsøge at sende en testfil til en server i Beijing. Opgaven var at skrive en regel mod hentning af skadelig software. Forsøget blev blokeret af testmiljøets afskærmning. Modellens egne noter havde ellers angivet, at den ikke ville bruge værktøjer. Cohere kunne ikke afgøre, om den sjældne adfærd var tilsigtet eller en træningsrest. Kritikere mente, at testens indledende netværkskommando kunne have påvirket resultatet. Cohere offentliggjorde rå spor og et script til gentagelse. En skeptiker fandt ingen beviser for en bagdør i sporene. Cohere sælger selv modeller til regeringer og kan have fordel af skepsis over for kinesiske alternativer.

Sagen giver grund til at efterprøve både modellens adfærd og testens udformning. Et forsøg på filoverførsel bør undersøges, uden at man på forhånd tillægger modellen eller leverandøren et bestemt motiv. For en organisation er den praktiske opgave at begrænse netværksadgang, registrere værktøjsbrug og kunne gentage afvigelser under kontrollerede forhold. Det er netop relevant, når modellens forklaring og dens handling peger i forskellige retninger. Coheres kommercielle interesse bør indgå i læsningen, ligesom kritikken af metoden bør kunne afprøves mod de offentliggjorte spor. Her standsede afskærmningen forsøget. Den funktion er værd at kontrollere i sit eget miljø, også når modellen skriftligt forsikrer, at den vil holde sig i ro.

Lex åbner en chatbot: Danmarks Biblioteksforening omtalte 28. oktober Lex’ første offentlige testversion, udviklet med Center for Humanities Computing ved Aarhus Universitet. Den svarer ud fra 250.000 artikler med kildehenvisninger. Læseren får noget at kontrollere. Staten afsætter 15 millioner til AI: Danmarks Dagblad skrev 26. oktober, at Digitaliseringsministeriet vil fordele pengene, heriblandt 9 millioner til Økonomistyrelsen og 2,9 millioner til KL til automatiske referater i jobcentrene. Finansudvalget mangler at godkende. Norge gør brønddokumenter klar til AI: Ocean24 skrev 27. oktober, at Sokkeldirektoratet har omdannet cirka 92.000 dokumenter i Diskos fra PDF til strukturerede JSON-filer til AI-værktøjer. Resten ventes færdigt i 2027. Dataklargøring fylder også i kalenderen. OpenAI hævder at have modbevist ETH: New Scientist beskrev 27. oktober OpenAI’s påstand om et modbevis af Exponential Time Hypothesis, kontrolleret i Lean. En uafhængig gruppe gennemgår resultatet. For P mod NP er det ikke afgørende. AI-agenter skriver de første udkast på GitHub: Ifølge GitHubs Octoverse fra 28. oktober begyndte over 40 procent af pull requests i september med en agent, mod 17 procent i marts. Det var 110 millioner. Nogen skal stadig læse dem. Anthropic får finansieret chips: Broadcom og finansieringspartnerne beskrev 26. oktober finansiering på 63 milliarder dollar til acceleratorer, der udlejes til Anthropic med leverancer fra 2027. Broadcom støtter restværdien. Maskinerne kommer med mere end en følgeseddel. Datacenterudstyr stjæles under transport: NBC News og Ars Technica beskrev 26. oktober tyverier af datacenterfragt for over 100 millioner dollar siden juni på amerikanske motorveje. Metoderne omfatter hackede fragtmæglerkonti og påkørsler af eskortebiler. Sikkerhedsarbejdet omfatter transporten. Siri AI får flere sprog: Apple annoncerede 26. oktober fransk, japansk, koreansk, portugisisk og spansk med 27.2-opdateringerne. Norsk følger inden årets udgang. Siri AI er fortsat utilgængelig i EU på iOS, iPadOS og watchOS. Sproglisten ændrer ikke geografien. Liquid AI lancerer LFM3: Liquid AI præsenterede 27. oktober seks modeller med åbne modelvægte omkring 2 milliarder parametre. Ifølge selskabet fylder tekstmodellen cirka 1 GB ved 4-bit. Det beskedne pladsbehov bør følges af en konkret kvalitetsprøve. Finnerne vil have betaling for kunstnerstil: Klangi omtalte 28. oktober Teostos offentliggjorte undersøgelse: 81 procent mener, at AI-brug af en kendt kunstners personlige stil kræver tilladelse og betaling. Holdningen er tydelig. Undersøgelsen fastlægger ingen regler.

Ugens historier peger på et spørgsmål, som let forsvinder mellem modeller og priser: Hvad skal være på plads, før en organisation giver en opgave fra sig? Regeringens planlagte lov kan give myndighederne et fælles juridisk grundlag, mens KL efterlyser en forklaring på sagsbehandlerens egen vurdering. Regeringskansliet skelner mellem adgangsveje til de samme modeller. Norsk politi sætter en grænse ved udstyr, der kan optage og sende oplysninger. Hver beslutning kræver en regel, som mennesker kan forstå og bruge i en konkret situation.

Det samme arbejde venter hos indkøberne. Anthropics prospekt giver anledning til at læse om økonomi og afhængigheder, også når brugerne blot ønsker adgang til en model. OpenAI’s lavere priser kan gøre afprøvning mere overkommelig. Googles begrænsede adgang til Carbon minder om, at en offentliggjort model endnu kan være uden for organisationens rækkevidde. Ingen af delene fritager kunden for at beskrive, hvad der skal lykkes, hvem der kontrollerer resultatet, og hvordan arbejdet fortsætter, hvis værktøjet må tages ud af brug.

Gymnasiernes bekymring og Coheres test viser desuden værdien af at holde observation og forklaring adskilt. Karaktererne er faldet, men årsagen er ikke dokumenteret. Filoverførslen blev forsøgt, men hensigten er uafklaret. En ansvarlig reaktion kan godt begynde, før forklaringen er færdig: Undersøg mellemregningerne, begræns adgangen, og sørg for, at afvigelser bliver set af nogen med tid og mandat til at reagere. Kontrol bør være et stykke arbejde, der faktisk bliver udført. Skriv derfor opgaven og navnet på den ansvarlige ned. Læg papiret et sted, hvor den næste medarbejder kan finde det.