09. July 2026
Den voldsomme globale etterspørselen etter kunstig intelligens krever enormt mye regnekraft, noe som har utløst et digitalt gullrush i Norge. Nå advarer Økokrim om at denne raske veksten har en mørk bakside. I sin ferskeste trusselvurdering trekker de frem norske datasentre og den tilhørende kraftindustrien som nye, høyrisikoområder for hvitvasking av penger.
Bakgrunnen er de enorme pengestrømmene som nå sluses inn i fysisk infrastruktur. For å drifte tunge AI-modeller trengs det massive anlegg og store mengder grønn strøm. Økokrim peker på at uoversiktlige eierstrukturer, utenlandske stråmenn og raske transaksjoner gjør det attraktivt for kriminelle aktører å sluse «skitne» penger inn i reelle, fysiske verdier som datasentre og kraftavtaler.
For eiendomsutviklere, kraftselskaper og tech-investorer som ønsker å ta del i den norske AI-infrastrukturen, betyr dette at kravene til bakgrunnssjekk (due diligence) må skjerpes betraktelig. Å inngå partnerskap om tomteutbygging eller langsiktige strømavtaler uten grundig verifisering av hvem som faktisk skyter inn kapitalen, innebærer nå en betydelig regulatorisk og omdømmemessig risiko. Les hele saken hos Teknisk Ukeblad.
Sikkerhetsforskere har avdekket en ny, utspekulert metode der hackere utnytter AI-modellers iboende uvane med å «hallusinere» – altså dikte opp fakta når de ikke vet svaret. Ved å utnytte dette klarer angripere å lure utviklere til å installere skadevare og potensielt bygge gigantiske nettverk av kaprede maskiner (botnett). Metoden har fått navnet «HalluSquatting» og berører ni av de mest populære AI-verktøyene på markedet.
Når en programmerer ber en AI-tjeneste om hjelp til å skrive kode, anbefaler modellen ofte eksterne programvarebiblioteker. Siden disse modellene sliter med å innrømme at de mangler informasjon, dikter de gjerne opp navnet på et bibliotek som overhode ikke eksisterer. Hackere overvåker disse fiktive anbefalingene, registrerer de oppdiktede navnene i åpne kildekodearkiver (som npm eller PyPI), og fyller dem med ondsinnet kode. Når utvikleren deretter installerer det anbefalte biblioteket i god tro, blir bedriftens systemer infisert.
For selskaper som utvikler egen programvare eller oppfordrer de ansatte til å bruke AI-assistenter til effektivisering, endrer dette risikobildet radikalt. Man kan ikke lenger ta tekniske råd fra en språkmodell for god fisk. IT-avdelinger og teknologiledere må umiddelbart etablere strengere rutiner og ta i bruk automatiserte skannere som verifiserer alle foreslåtte kodebiblioteker før de flettes inn i bedriftens systemer. Les mer om sårbarheten hos Ars Technica.