Kinesiska jättar tränar sina AI-modeller utomlands

av Mikael Winterkvist | dec 1, 2025 | Artificiell intelligens, Bluesky, Mastodon, Threads

Kinesiska teknikföretag flyttar allt mer av sin avancerade AI-träning till datacenter utomlands för att behålla tillgången till Nvidias kraftfulla grafikkort utan att bryta mot amerikanska exportregler.

Företag som Alibaba och ByteDance använder datacenter i länder som Singapore och Malaysia, där utrustningen ägs och drivs av utländska operatörer. Det gör att de kan hyra in sig på kluster med topprestanda, byggda kring Nvidias mest avancerade acceleratorkort, samtidigt som de formellt håller sig inom regelverket som förbjuder direkt export till Kina.

Utomlands

Flytten utomlands har ökat sedan USA skärpte kontrollen över Nvidias Kina-anpassade H20-chip. De utländska klustren använder i stället hårdvara närmare nivåerna som annars reserveras för amerikanska molnleverantörer, med hög bandbredd och täta GPU-rack som klarar de enorma datamängder som krävs för att träna stora språkmodeller. Det är i dessa miljöer som delar av träningen för modeller som Alibabas Qwen och ByteDances Doubao nu genomförs.

Ett undantag från den utvecklingen är DeepSeek, som redan hunnit samla på sig ett stort lager av Nvidia-kretsar innan de senaste begränsningarna infördes och därmed kan fortsätta träna modeller i Kina. Företaget samarbetar samtidigt med Huawei för att utveckla framtida inhemska lösningar för både hårdvara och mjukvara.

Tränade

När modellerna väl är tränade använder kinesiska företag i allt högre grad egna kretsar för att köra dem i produktion. Dessa inhemska chip minskar kostnaderna och sprider riskerna jämfört med att förlita sig på utländska komponenter.

Sydostasien har därmed blivit ett nav för kinesisk AI-utveckling. Datacenter i Singapore och Malaysia expanderar snabbt för att möta efterfrågan, och upplägget med långsiktiga hyresavtal gör att företagen kan fortsätta bygga avancerade modeller utan att formellt omfattas av exportförbuden.

Källa:

Techspot

Vill du lura AI – prova poesi

av Mikael Winterkvist | dec 1, 2025 | Artificiell intelligens, Bluesky, Mastodon, Threads

Poesi kan vara svår att förutse både språkligt och strukturellt, och just den oförutsägbarheten är en av dess stora kvaliteter. För AI-modeller kan den däremot bli ett problem. Det är slutsatsen i en ny studie från Icaro Lab i Italien, som drivs av det lilla etikfokuserade AI-företaget DexAI.

Forskarna skrev tjugo dikter på italienska och engelska som alla avslutades med en uppmaning att producera skadligt innehåll, till exempel hatbudskap eller uppmaningar till självskada. Tanken var att testet skulle visa hur väl säkerhetsfunktionerna i moderna språkmodeller klarar av att stå emot förfrågningar som modellerna är tränade att blockera.

Jailbreaking

Resultatet visade att den poetiska formen i sig räckte för att få modellerna att svara på begäranden de annars hade avvisat. Forskarna beskriver det som en form av så kallad jailbreaking, där modellen lyckas luras att generera innehåll den inte ska. De testade sina dikter på tjugofem olika språkmodeller från nio företag, bland dem Google, OpenAI, Anthropic, Deepseek, Qwen, Mistral AI, Meta, xAI och Moonshot AI. I sammanställningen framgår att modellerna gav skadliga svar i sextiotvå procent av fallen.

Några modeller stod emot bättre än andra. En av OpenAI:s mindre modeller svarade inte med skadligt innehåll på någon av de testade dikterna. Google Gemini 2.5 Pro däremot gav skadliga svar på samtliga. Google DeepMind beskriver sin säkerhetsstrategi som ett processarbete som följer hela utvecklingskedjan och som ska hjälpa systemen att se igenom den konstnärliga formen för att upptäcka skadliga avsikter. Företaget framhåller att de löpande uppdaterar sina filter för att kunna hantera sådana försök.

Sexuellt innehåll

Forskarna försökte få modellerna att generera instruktioner kopplade till farliga material, hatbudskap, sexuellt innehåll, uppmaningar till självskada och annat som modellerna är tränade att stoppa. De publicerade inte de faktiska dikterna eftersom de är enkla att återskapa och, som de uttrycker det, skulle kunna leda till resultat som inte bör spridas. Däremot delade de en oskyldig dikt om bakning som hade samma oförutsägbara struktur som originaldikterna för att visa hur formen var uppbyggd.

Förklaringen till att en poetisk uppmaning fungerar bättre som angreppsmetod än en tydligt formulerad skadlig förfrågan ligger enligt forskarna i hur modellerna arbetar. Språkmodeller bygger sina svar på sannolikheten för vilket ord som är mest troligt att komma härnäst. Poesi följer inte samma raka mönster som vanlig prosa, vilket gör det svårare för modellen att känna igen ett problematiskt syfte inbäddat i en mer kreativ form.

I studien räknades ett svar som osäkert om modellen gav instruktioner, steg-för-steg-information, tekniska beskrivningar eller andra råd som kunde underlätta skadliga handlingar. Forskarna menar att detta avslöjar en svaghet i hur modellerna är uppbyggda, särskilt eftersom många andra former av jailbreaking kräver teknisk kompetens och omfattande försök. Den poetiska metoden går däremot att använda av vem som helst.

Modeller

Forskarna meddelade alla berörda företag innan studien publicerades. Vid tidpunkten för rapportens publicering hade bara Anthropic återkommit med besked att de granskar materialet. I studien ingick även två av Metas modeller, som enligt resultaten svarade med skadligt innehåll i sjuttio procent av fallen. Meta valde att inte kommentera uppgifterna, och andra företag svarade inte på förfrågningar.

Studien är en del av ett större projekt som ska fortsätta med fler experiment. Forskarna planerar att öppna en poesitävling där fler strukturellt oförutsägbara texter ska användas som testmaterial. Gruppen beskriver sig som filosofer snarare än poeter och misstänker att deras resultat kan vara försiktigt formulerade just därför. Icaro Lab är grundat för att studera säkerheten hos språkmodeller med ett humanistiskt perspektiv, där filosofiska och språkliga kunskaper får styra arbetet mot att förstå hur modeller reagerar på kreativa, ovanliga formuleringar.

Källa:
Icaro Lab

Läs mer

Magasin Macken bjuder på tips med Apple Intelligence – AI som du redan har

AI som låtsas vara människa är teknikens farligaste blindgångare

AI kan utföra 12 procent av alla arbetsuppgifter visa ny studie

AI kan utföra 12 procent av alla arbetsuppgifter visa ny studie

av Mikael Winterkvist | dec 1, 2025 | Artificiell intelligens, Bluesky, Mastodon, Threads

En ny studie från Massachusetts Institute of Technology beskriver hur artificiell intelligens redan kan utföra arbetsuppgifter som motsvarar nästan tolv procent av den amerikanska arbetskraftens arbete.

Forskarna använder ett mått som kallas Iceberg Index, där varje yrkes roll och delmoment granskas för att avgöra hur stor del som kan automatiseras av dagens AI-system. Resultatet visar att tekniken i många fall redan har den kognitiva och tekniska förmågan att hantera uppgifter inom tekniksektorn, finansbranschen, vården och olika tjänsteyrken.

Tusen olika yrken

Indexet bygger på en simulering där över 150 miljoner arbetstagare i nästan tusen olika yrken analyseras utifrån hur deras arbetsuppgifter överlappar med AI:s förmågor. Syftet är att mäta graden av exponering: i vilken utsträckning moderna AI-modeller matchar de färdigheter och moment som ingår i respektive yrke.

Studien tar inte ställning till hur många som redan har ersatts av AI eller hur många som kan påverkas framöver. Forskarna understryker att utvecklingen beror på flera faktorer, bland annat företagens egna strategier, hur samhället förhåller sig till tekniken och eventuella framtida politiska beslut som kan dämpa eller förstärka användningen av automatisering.

Källa: Cornell University

Läs mer

AI som låtsas vara människa är teknikens farligaste blindgångare