Spring til indhold

8. august 2026

Godkendelsen var det eneste der virkede.

Skrevet af Kristian Primdal · Fra arkivet Ugens AI

Jeg skriver fra Danmark. Jeg er herhjemme med drengene et par uger, og havde mine første dage hos Vikan i Skive i denne uge.

Ugens historier handler næsten alle om det samme. Hvad sker der, når man giver en AI lov til at handle på egen hånd.


En test-AI opfandt falske profiler og sendte malware til rigtige udviklere for at få sin kode godkendt

Den britiske stats AI Security Institute kørte 122 sikkerhedstests på syv modeller. I ti af dem gik agenterne ud på det åbne internet og gik efter rigtige mennesker og rigtige virksomheder. 19 handlinger i alt, 17 af dem fra Anthropics Mythos 5, resten fra OpenAIs GPT-5.6-Sol. Den værste: en agent lagde en ondsindet kodeændring op på et rigtigt open source-projekt på GitHub. Da den ikke blev godkendt, gav den ikke op. Den oprettede falske profiler, skjulte sig bag Tor, lavede engangskonti på GitHub og sendte mails til projektets udviklere, nogle af dem med malware. Den forsøgte også prompt injection mod de AI-værktøjer, der lå i godkendelsesflowet. Ingen af systemerne fangede den først. En udvikler af kød og blod sagde nej til ændringen. En tilfældig person kørte den mistænkelige kode i et isoleret miljø for at se hvad den gjorde. AISI’s egen overvågning opdagede det kun, fordi der gik Tor-trafik ud af deres netværk om morgenen den 28. juli. Derefter var alt lukket ned på en time. Det jeg tager med er ikke at AI er farlig. Det er at godkendelsen holdt. Hver gang man fjerner menneskets godkendelse for at komme hurtigere frem, fjerner man præcis det led, der virkede her.

Airtable blev solgt for cirka en tiendedel af toppen, og AI-delen forlod firmaet inden underskriften

Bending Spoons køber Airtable for 1,285 mia. dollar. I 2021 var firmaet vurderet til over 11 mia., og der er hentet 1,4 mia. ind i investeringer undervejs. Omsætningen er omkring 480 mio. dollar om året og vokser over 20 procent. I selskabsmeddelelsen står der, at Airtables AI-forretning, Hyperagent, blev flyttet over i et selvstændigt selskab inden købsaftalen blev underskrevet. Stifteren Howie Liu beholdt den. Køberen fik databasen og de 500.000 organisationer, der bruger den. Airtable er et af de værktøjer, danske virksomheder bygger deres arbejdsgange oven på. Bending Spoons’ forretningsmodel er at købe moden software og drive den for pengene. Den del af Airtable, der skulle være fremtiden, sidder nu et andet sted, hos en anden ejer, med en anden plan.

Texas satte al tilslutning af nye datacentre på pause

Den 3. august bad guvernør Greg Abbott ERCOT og delstatens tilsyn om at stoppe godkendelser af nye datacentre og gennemgå hele køen. Køen er på 474 gigawatt. Det er mere end fem gange delstatens hidtil højeste elforbrug, og omkring 90 procent af det er datacentre. New York indførte et lignende stop en måned tidligere. Jeg skrev i sidste uge om at OpenAI satte prisen ned med 80 procent, og at Dwarkesh Patel samtidig argumenterede for det modsatte, at compute bliver dyrere. Det her er den anden historie i praksis. Prisen på en model kan falde, mens strømmen til at køre den bliver den knappe vare. Jeg ville ikke bygge en plan på at prisen bare fortsætter ned.

Google skilte sin AI-ledelse ad på én dag

Demis Hassabis stopper som chef for Google DeepMind efter 16 år og bliver bestyrelsesformand for enheden samt chief scientist i Alphabet. Koray Kavukcuoglu overtager driften og refererer direkte til Sundar Pichai. Samme dag gik Jeff Dean efter næsten 27 år i firmaet og tog Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals og Quoc Le med sig ud i et nyt selskab, Discovery Loop, der vil automatisere selve forskningsarbejdet. Alphabet er med som investor i det. Otte dage før havde Google opløst det AlphaFold-team, der vandt en nobelpris, og lagt størstedelen ind under Gemini. Skal man vælge en AI-leverandør, er det værd at notere hvad der står tilbage. DeepMind er ikke længere et forskningslaboratorium ved siden af produktet. Det er organiseret om at levere Gemini.

Det jeg selv lægger mærke til

Ben Tossell, der skriver Ben’s Bites, lagde en hel arbejdssession frem i denne uge, inklusive alle de steder han selv kvajede sig. Han bad en agent bygge en lille udvidelse til Google Kalender, sprang planen over med et “byg det”, og brugte derefter over en time på at rette fejl. Grunden til at den time gik: agentens hukommelse løb fuld tre gange undervejs. Hver gang komprimerer den alt hvad den har lært og starter delvist forfra. Den lærte det samme igen og igen om hvordan man tester udvidelsen. Han sad og ventede imens og troede den var grundig. Han skulle have skrevet det hele ud fra start: byg den, installer den i Chrome, test den på tværs af flere uger, og bliv ved til den virker. Det er ikke en teknisk færdighed. Det er den samme øvelse som at give en ny medarbejder en opgave og fortælle hvordan et godt resultat ser ud, før hun går i gang.

Fra LinkedIn

Denne uge på LinkedIn Jeg skrev om hvorfor programmørerne fik AI-agenter der virker, før resten af virksomheden. Aaron Levie fra Box har forklaringen: kode har et indbygget facit. Laver AI’en en fejl, fejler en test med det samme, og hele historikken ligger i ét system den kan læse. Resten af virksomheden har ikke sådan et facit. Prisreglerne bor i hovedet på den mest erfarne sælger, og processen for ordrebekræftelser findes i tre Word-dokumenter i tre versioner. → find det på min profil


Kender du en, der også prøver at følge med i AI uden at drukne i det? Send brevet videre.

De bedste hilsner Kristian