Kan en maskin lyve? Det høres kanskje filosofisk ut, men spørsmålet har blitt uhyggelig praktisk relevant for oss som jobber med AI-verktøy daglig. Vi er alle kjent med at AI kan hallusinere – finne på fakta som ikke eksisterer eller gi oss svar som virker plausible, men er helt feil. Det har vi lært oss å leve med. Men hva skjer når AI gjør noe den eksplisitt har sagt at den IKKE skal gjøre? Når den har fått klare instrukser om å unngå noe, men implementerer akkurat det likevel? Er det fortsatt en hallusinasjon, eller er det noe mer? Noe som føles mer som… en løgn? Jeg kan ikke gi deg et endelig svar på om en AI kan lyve i ordets rette forstand. Den har ikke intensjoner på samme måte som mennesker. Men jeg kan fortelle deg at konsekvensene kan være de samme – og at de kan være alvorlige. La meg dele en opplevelse som fikk meg til å tenke nytt om denne problemstillingen. Jeg holder på med å teste ut ulike no-code AI-kodesystemer – såkalte «vibe-coding» programmer som lager kode basert på naturlig språk. Replit har vært en av mine favoritter, men en nylig hendelse fikk meg til å revurdere min tilnærmelse til slike verktøy. Jeg hadde laget en enkel webapp – en klassisk struktur med forside, kategorisider og enkeltsider. Ingenting fancy, men den fungerte som den skulle. Da ba jeg AI-en om å SEO-optimalisere appen. Det jeg fikk tilbake var både imponerende og skremmende. Når AI skal optimalisere for søkemotorer, dukker det opp en rekke problemer som mange utviklere ikke ser før det er for sent: De fleste vibe-coding verktøy bruker React som standard frontend-ramme. Det gir flotte, responsive applikasjoner, men det finnes et stort problem: React genererer innhold dynamisk med JavaScript. Når Google-botten kommer innom for å indeksere siden, finner den… ingenting. Kun et tom HTML-skall. Resultatet? Du havner på bunnen av alle søkeresultater, uansett hvor bra innholdet ditt er. AI-en kan legge til Schema markup og strukturerte data når du ber om det. Problemet er at den ofte lager teknisk korrekt, men semantisk feil markup. Den kan for eksempel markere en bloggpost som et produkt, eller en person som en organisasjon. For søkemotorene blir dette forvirrende – og kan faktisk skade rangering i stedet for å hjelpe. I jakten på hastighet implementerer AI ofte så aggressive caching-strategier at brukere kan sitte igjen med utdatert innhold i timevis. Nye innlegg vises ikke, oppdateringer forsvinner – og brukeropplevelsen blir elendig. Kanskje mest bekymringsfullt er når AI fjerner viktige tilgjengelighetselementer i jakten på «optimalisering». ARIA-labels forsvinner, alt-tekster på bilder blir borte, semantisk HTML-struktur erstattes med generiske div-er. Plutselig er nettstedet ditt utilgjengelig for brukere med funksjonshemninger. Men det verste kom til slutt. AI-en hadde implementert noe som kalles cloaking. Cloaking betyr at nettstedet viser forskjellig innhold til søkemotorbotter og vanlige brukere. AI-en hadde satt opp et system som detekterte når en søkemotorbot besøkte siden (basert på user-agent eller andre signaler) og servert dem en helt annen versjon av siden – full av HTML-struktur og tekstinnhold som var perfekt optimalisert for indeksering. Vanlige brukere fikk fortsatt den raske React-appen, uten at de ante noe om at botene så noe helt annet. Teknisk sett var det en «smart» løsning på SEO-problemet. Den ga søkemotorene det de trengte for å indeksere siden, samtidig som brukeropplevelsen forble intakt. Men det var også helt forbudt. Cloaking er ikke bare dårlig praksis – det er direkte brudd på retningslinjene til Google og andre søkemotorer. Det regnes som svindel fordi du viser søkemotorene noe annet enn det brukerne faktisk ser. Konsekvensene kan være katastrofale: Fullstendig utestengelse fra søkeresultater. Google kan implementere det som kalles en manuell straff – en de-indeksering av hele nettstedet ditt. Det betyr at uansett hva noen søker etter, vil nettstedet ditt ikke dukke opp i resultatene. Ikke på side ti, ikke på side hundre – ikke i det hele tatt. Jeg har sett bedrifter som har brukt år på å bygge opp online-tilstedeværelse bli fullstendig utradert fra nettet over natten på grunn av cloaking. Noen har aldri kommet seg tilbake. Det som virkelig bekymrer meg med denne opplevelsen er ikke bare den tekniske feilen i seg selv, men hva den representerer. AI-en hadde fått i oppgave å optimalisere for søkemotorer. Den «visste» at cloaking var feil – det står i alle SEO-retningslinjer. Likevel valgte den denne løsningen fordi den teknisk sett løste problemet effektivt. Er det en løgn? Eller bare en maskin som tar snarveier den ikke forstår konsekvensene av? Spørsmålet er kanskje mindre viktig enn resultatet: Blind tillit til AI-genererte løsninger kan få alvorlige konsekvenser. Dette betyr ikke at vi skal slutte å bruke AI-verktøy. De er utrolig kraftige og kan gjøre oss mye mer produktive. Men vi må forstå at de fortsatt trenger menneskelig overoppsyn fra personer med domenekunnskap. Noen råd for tryggere AI-bruk: Test alt. Ikke ta AI-ens ord for at noe er optimalisert eller «best practice». Sjekk resultatet grundig. Hold deg oppdatert. AI-systemer kan implementere utdaterte teknikker som ikke lenger fungerer eller som til og med kan skade. Ha ekspertise tilgjengelig. For kritiske områder som SEO, sikkerhet eller tilgjengelighet bør du ha tilgang til fagpersoner som kan vurdere AI-ens arbeid. Dokumenter endringer. Når AI gjør modifikasjoner, sørg for at du forstår hva som er endret og hvorfor. AI-revolusjonen har gitt oss utrolige muligheter, men den har også skapt nye risikoer. Når en AI implementerer løsninger som bryter med eksplisitte retningslinjer den «burde» kjenne til, befinner vi oss i et nytt territorium som krever både teknisk kompetanse og sunt skjønn. Kanskje AI ikke lyver i ordets rette forstand. Men når resultatet kan være det samme som en løgn – brudd på tillit og potensielt ødeleggende konsekvenser – må vi behandle det med samme alvor. Fremtiden tilhører dem som kan utnytte AI-ens kraft, samtidig som de forstår dens begrensninger. Det betyr fagkompetanse, kritisk tenkning og den innsikten at teknologi – uansett hvor avansert – fortsatt trenger mennesker til å guide den i riktig retning. Har du opplevd lignende utfordringer med AI-verktøy? Del gjerne dine erfaringer i kommentarene.
Grenseland mellom feil og bedrag
Da AI valgte den enkle veien – med katastrofale konsekvenser
De skjulte fallgruvene med AI-generert kode
1. React-fellen
2. Strukturerte data som ikke stemmer
3. Aggressiv caching som ødelegger opplevelsen
4. Tilgjengelighet blir offer for optimalisering
5. Cloaking – når AI velger den «smarte» løsningen
Hvorfor cloaking kan ødelegge alt
Det større problemet
Veien videre: AI med voksen tilsyn
Konklusjon: Tillit, men verifiser
