Spørgsmål til salen

Hvor ofte tror I, at ChatGPT svarer forkert?

Ræk hånden op ved det tal, I tror er tættest på virkeligheden.

5%
Næsten altid rigtigt
10%
Sjældent forkert
20%
Ofte nok til at bekymre
40%+
Ville ikke stole på det
Studie · Washington State University, 2026

80% korrekt — det lyder jo fint?

Forskere testede ChatGPT på over 700 videnskabelige hypoteser fra peer-reviewed artikler. Samme spørgsmål blev stillet 10 gange for at måle konsistens.

80%
Korrekte svar
Op fra 76,5% i 2024
73%
Konsistens
Samme svar på samme spørgsmål
700+
Hypoteser testet
Fra business journals siden 2021
"Vi snakker ikke bare om nøjagtighed — vi snakker om inkonsistens. Spørg det samme spørgsmål igen og igen, og du får forskellige svar."
— Mesut Cicek, Associate Professor, WSU
Komplikationen

Men kig nærmere: den siger "rigtigt" til ting der er forkerte

16%
Korrekt på falske udsagn
84% af usande påstande bekræftes som sande
60%
Justeret nøjagtighed
Kun 60% bedre end tilfældigt gæt

Samme spørgsmål, 10 gange, identisk prompt:

Sand
Falsk
Sand
Falsk
Falsk
Sand
Sand
Falsk
Sand
Falsk

5 gange sand, 5 gange falsk — på nøjagtigt det samme spørgsmål

Refleksion · 5 min

Hvornår har I brugt AI-output uden at tjekke?

Tal med din sidemand i 3 minutter. Del derefter med gruppen.

1

Hvornår stoler I?

Tænk på en situation hvor I brugte AI-output direkte — i en mail, en rapport, en beslutning. Tjekkede I det bagefter? Hvorfor / hvorfor ikke?

2

Hvad kunne konsekvensen være?

Hvis AI'en bekræfter en falsk påstand som sand — og I handler på den — hvad er worst case i jeres organisation?

Lederansvar

Juniorer kan ikke fange det, I kan

Erfarne fagfolk har domæneviden til at spotte fejl. Nye medarbejdere og studerende har det ikke.

Det usynlige problem

Når ChatGPT leverer et overbevisende, velformuleret svar der er faktuelt forkert — kræver det faglig erfaring at opdage fejlen. En junior der researcher med AI har ingen alarm der går i gang. De mangler simpelthen referencerammen.

Det gør det til et ledelsesproblem — ikke et teknologiproblem. I skal designe processer der fanger fejlene, før de bliver til beslutninger.

"De forstår ikke verden som vi gør — de har ikke en 'hjerne'. De husker bare, og de kan give dig indsigt, men de forstår ikke hvad de taler om."
— Mesut Cicek, Associate Professor, WSU
Resolution · 3 konkrete modtræk

Hvad gør I mandag morgen?

1
Bed om kilder
Spørg altid AI'en: "Hvilke kilder bygger du det svar på?" Hvis den ikke kan pege på noget konkret, er svaret usikkert.
2
Spørg to gange
Stil det samme spørgsmål i en ny samtale. Får du et andet svar, ved du at AI'en er usikker — og du skal verificere selv.
3
Faglig review-gate
Indfør en regel: AI-output der påvirker beslutninger skal altid gennemses af en fagperson inden afsendelse. Især for juniorer.