06. July 2026
For alle som har prøvd å skrape nettsider for data, er historien den samme: Du ender opp med en uoversiktlig suppe av menyer, reklamebannere, personvernerklæringer og annet "støy" som ødelegger for AI-treningen. Nå har utvikleren bak Feyn lansert Pulpie, en ny familie med spesialiserte AI-modeller som automatisk stripper bort alt overflødig innhold fra rå HTML. Det som står igjen, er ren, strukturert tekst i HTML- eller Markdown-format.
Bakgrunnen for dette er det økende behovet for høykvalitets treningsdata til bedriftsinterne AI-modeller og såkalte RAG-systemer (Retrieval-Augmented Generation). For å gi presise svar, må modellene fôres med ren og relevant informasjon, ikke uvesentlig nettside-støy. Pulpie løser dette ved å finne den optimale balansen mellom hastighet og nøyaktighet når data skal vaskes.
For virksomheter som bygger egne AI-verktøy basert på markedsinformasjon eller konkurrentovervåking, fjerner dette en stor flaskehals. I stedet for at dataanalytikere bruker timevis på å skrive og vedlikeholde skreddersydde skrape-skript for hundrevis av ulike nettsteder, kan denne prosessen nå automatiseres fullstendig. Resultatet er raskere utvikling av interne AI-piloter og mer pålitelige svar fra bedriftens egne roboter. Du kan lese mer om modellen på Feyn Blog.
Begrepet "stokastiske papegøyer" har preget AI-debatten helt siden 2021, da forskeren Emily Bender og hennes kolleger brukte det til å beskrive hvordan store språkmodeller (LLM) fungerer. En fersk gjennomgang i IEEE Spectrum tar nå opp igjen denne diskusjonen for å forklare hva begrepet faktisk innebærer, og hvorfor det fortsatt er brennaktuelt i møte med dagens mest avanserte AI-systemer.
Kjernen i argumentet er at dagens AI-modeller ikke har noen reell forståelse av verden eller intensjon bak det de skriver. De gjetter bare på det mest sannsynlige neste ordet basert på enorme mengder statistikk. Selv om en modell kan skrive en feilfri kontrakt eller kode et program, har den ingen dypere "bevissthet" rundt konseptene den håndterer – den etterligner bare mønstrene den har sett under trening.
For beslutningstakere som skal rulle ut AI i kritiske forretningsprosesser, er dette en viktig påminnelse om teknologiens fundamentale begrensninger. Siden modellene mangler virkelighetsoppfatning, kan de aldri garantere 100 % sannferdighet på egen hånd. Dette understreker behovet for robuste kontrollmekanismer (human-in-the-loop) og strenge rammeverk rundt områder som juss, medisin og finans, hvor en feilaktig, men overbevisende formulert setning kan få store konsekvenser. Saken kan leses i sin helhet hos IEEE Spectrum.
Utvikleren Christopher Karani har lansert Swarm, en versjon av det populære rammeverket LangGraph skrevet direkte for Apples programmeringsspråk, Swift. Dette verktøyet gjør det mulig å bygge komplekse, tilstandsbaserte systemer med flere samhandlende AI-agenter som kjører lokalt på Apple-enheter.
Mens den første bølgen av generativ AI handlet om enkle spørsmål og svar i en nettleser, handler neste bølge om autonome AI-agenter. Dette er systemer som kan planlegge oppgaver, bruke verktøy, samarbeide med andre agenter og lære underveis. Ved å bringe denne teknologien inn i Swift-økosystemet, åpner det seg helt nye muligheter for applikasjoner som kjører på Mac, iPhone og iPad.
For selskaper som utvikler programvare for Apple-plattformer, åpner dette døren for personvernsfokuserte og lynraske AI-løsninger. For eksempel kan finansinstitusjoner eller helseforetak nå bygge avanserte AI-assistenter som behandler sensitive kundedata direkte på brukerens enhet, uten å sende sensitiv informasjon over skyen. Dette reduserer både risikoen for personvernbrudd og de løpende kostnadene knyttet til skybasert AI-prosessering. Prosjektet er tilgjengelig på GitHub.