Does AI really understand what it tells us? Can we trust its answers, and will it eventually replace human thinking? Artificial intelligence is surrounded by assumptions, expectations and misconceptions that shape how we use it. From the illusion of human-like intelligence to questions about privacy, creativity and the future of work, discover what people across Europe believe we misunderstand most about AI.
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Does AI actually understand what it’s telling you?
Think about what you believe AI can and cannot do. Have you ever assumed it was more intelligent, accurate or independent than it really is? Which of your assumptions might be worth questioning?
Explore Different Perspectives
Discover eight perspectives on common AI misconceptions, from how AI generates answers and handles data to its potential impact on creativity, jobs and society.
Yves-Noel Bangne — AI is a partner, not a replacement for your own voice
A common misconception about AI is that it should do everything for us simply because we can write a prompt. In my opinion, AI is designed to enhance human effort, not replace it. It’s a powerful tool, but it still requires human judgment, creativity, and decision making to deliver meaningful results. To work effectively with AI, we need to reskill our mindset and learn how to collaborate with the technology rather than delegate everything to it.
If we rely entirely on AI and accept its outputs without adding our own voice, tone, or critical thinking, our work quickly becomes generic and loses authenticity. At that point, AI begins to shape how we think and communicate, which can limit originality and diversity of ideas.
The true value of AI lies in combining its speed and analytical power with human creativity and perspective. For example, AI can generate drafts, analyze data, or suggest ideas, but it’s up to us to refine, contextualize, and make them resonate with our audience. In short, AI is a partner, not a replacement. The most successful outcomes happen when we use AI as a starting point and then apply our unique insights to create something that is ours and not the AI’s.
Yves-Noel Bangne, Denmark, AI expert
Læs på dansk (DK)
En almindelig misforståelse om AI er, at teknologien skal gøre alt for os, blot fordi vi kan skrive en prompt. Efter min mening er AI udviklet til at styrke menneskers indsats, ikke til at erstatte den. Det er et kraftfuldt værktøj, men det kræver stadig menneskelig dømmekraft, kreativitet og beslutningstagning for at skabe meningsfulde resultater. For at arbejde effektivt med AI er vi nødt til at ændre vores tankegang og udvikle nye kompetencer, så vi lærer at samarbejde med teknologien i stedet for at overlade alt til den. Hvis vi udelukkende stoler på AI og accepterer dens resultater uden at tilføje vores egen stemme, tone eller kritiske tænkning, bliver vores arbejde hurtigt generisk og mister sin autenticitet. På det tidspunkt begynder AI at forme den måde, vi tænker og kommunikerer på, hvilket kan begrænse originaliteten og mangfoldigheden af idéer. Den sande værdi af AI ligger i at kombinere teknologiens hastighed og analytiske styrke med menneskelig kreativitet og perspektiv. AI kan for eksempel udarbejde udkast, analysere data eller foreslå idéer, men det er vores ansvar at videreudvikle dem, sætte dem i kontekst og gøre dem relevante og vedkommende for vores målgruppe. Kort sagt er AI en samarbejdspartner, ikke en erstatning. De bedste resultater opstår, når vi bruger AI som udgangspunkt og derefter anvender vores egne unikke indsigter til at skabe noget, der er vores eget og ikke AI’ens.Yves-Noel Bangne, Danmark, AI-ekspert
Auf Deutsch lesen (DE)
Ein weitverbreitetes Missverständnis über KI besteht darin, dass sie alles für uns erledigen sollte, nur weil wir einen Prompt schreiben können. Meiner Meinung nach ist KI dazu gedacht, menschliche Arbeit zu unterstützen und zu verbessern, nicht sie zu ersetzen. Sie ist ein leistungsfähiges Werkzeug, benötigt aber weiterhin menschliches Urteilsvermögen, Kreativität und Entscheidungsfähigkeit, um sinnvolle Ergebnisse zu liefern. Um effektiv mit KI zu arbeiten, müssen wir unsere Denkweise weiterentwickeln und neue Kompetenzen erwerben. Wir müssen lernen, mit der Technologie zusammenzuarbeiten, anstatt ihr sämtliche Aufgaben zu überlassen. Wenn wir uns vollständig auf KI verlassen und ihre Ergebnisse übernehmen, ohne unsere eigene Stimme, unseren persönlichen Stil oder unser kritisches Denken einzubringen, wird unsere Arbeit schnell austauschbar und verliert an Authentizität. An diesem Punkt beginnt KI, unsere Denk- und Kommunikationsweise zu prägen, was die Originalität und Vielfalt unserer Ideen einschränken kann. Der wahre Wert von KI liegt darin, ihre Geschwindigkeit und analytische Leistungsfähigkeit mit menschlicher Kreativität und Perspektive zu verbinden. KI kann beispielsweise Entwürfe erstellen, Daten analysieren oder Ideen vorschlagen. Es liegt jedoch an uns, diese weiterzuentwickeln, in den richtigen Kontext einzuordnen und so zu gestalten, dass sie unsere Zielgruppe ansprechen. Kurz gesagt: KI ist ein Partner und kein Ersatz. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn wir KI als Ausgangspunkt nutzen und anschließend unsere eigenen einzigartigen Erkenntnisse einbringen, um etwas zu schaffen, das wirklich von uns stammt und nicht von der KI.Yves-Noel Bangne, Dänemark, KI-Experte
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Una idea equivocada bastante común sobre la IA es pensar que debería hacerlo todo por nosotros simplemente porque podemos escribir una instrucción o prompt. En mi opinión, la IA está diseñada para potenciar el esfuerzo humano, no para sustituirlo. Es una herramienta poderosa, pero sigue necesitando el criterio, la creatividad y la capacidad de decisión de las personas para ofrecer resultados significativos. Para trabajar eficazmente con la IA, necesitamos transformar nuestra mentalidad, desarrollar nuevas competencias y aprender a colaborar con la tecnología en lugar de delegarlo todo en ella. Si dependemos por completo de la IA y aceptamos sus resultados sin aportar nuestra propia voz, nuestro estilo o nuestro pensamiento crítico, nuestro trabajo se vuelve rápidamente genérico y pierde autenticidad. En ese momento, la IA empieza a moldear nuestra forma de pensar y comunicarnos, lo que puede limitar la originalidad y la diversidad de ideas. El verdadero valor de la IA reside en combinar su velocidad y capacidad de análisis con la creatividad y la perspectiva humanas. Por ejemplo, la IA puede generar borradores, analizar datos o sugerir ideas, pero nos corresponde a nosotros perfeccionarlos, contextualizarlos y conseguir que conecten con nuestro público. En definitiva, la IA es una colaboradora, no una sustituta. Los mejores resultados se consiguen cuando utilizamos la IA como punto de partida y después aplicamos nuestras propias ideas y conocimientos para crear algo que sea verdaderamente nuestro y no de la IA.Yves-Noel Bangne, Dinamarca, experto en IA
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Едно широко разпространено погрешно схващане за изкуствения интелект е, че той трябва да върши всичко вместо нас само защото можем да напишем заявка (prompt). Според мен изкуственият интелект е създаден, за да подпомага и подобрява човешките усилия, а не да ги замества. Той е мощен инструмент, но все пак изисква човешка преценка, креативност и способност за вземане на решения, за да се постигнат смислени резултати. За да работим ефективно с изкуствения интелект, трябва да променим начина си на мислене, да развием нови умения и да се научим да си сътрудничим с технологията, вместо да ѝ делегираме всичко. Ако разчитаме изцяло на изкуствения интелект и приемаме резултатите му, без да добавяме собствения си глас, стил или критично мислене, работата ни бързо става шаблонна и губи своята автентичност. В този момент изкуственият интелект започва да оформя начина, по който мислим и общуваме, което може да ограничи оригиналността и разнообразието на идеите. Истинската стойност на изкуствения интелект се крие в съчетаването на неговата бързина и аналитична мощ с човешката креативност и гледна точка. Например изкуственият интелект може да създава чернови, да анализира данни или да предлага идеи, но от нас зависи да ги усъвършенстваме, да ги поставим в подходящ контекст и да ги направим въздействащи за нашата аудитория. Накратко, изкуственият интелект е партньор, а не заместител. Най-успешните резултати се постигат, когато използваме изкуствения интелект като отправна точка и след това прилагаме собствените си уникални знания и идеи, за да създадем нещо, което е наше, а не на изкуствения интелект.Yves-Noel Bangne, Дания, експерт по изкуствен интелект
Josean Celaya — What really happens to the information you share with AI?
It is often seen as something harmless that simply processes real data and gives neutral answers, without people realizing that AI systems also learn from patterns in the data they are trained on and, in some cases, from the way they are used. Many non-experts assume that what they input disappears without consequence, but in reality, interactions can contribute—directly or indirectly—to how these systems are improved, tested, or adapted over time. This misunderstanding leads to the belief that there are no risks in sharing information, when in fact it’s important to be cautious about what kind of data is provided, especially if it is personal or sensitive. While AI does not “remember” things in a human way or store every individual conversation for later use, it can still be influenced by aggregated data and usage patterns.
Celaya Josean , Educator and a systems administrator, Spain, AI Educator
Læs på dansk (DK)
AI bliver ofte betragtet som noget harmløst, der blot behandler faktiske data og giver neutrale svar, uden at folk er klar over, at AI-systemer også lærer af mønstre i de data, de er trænet på, og i nogle tilfælde af den måde, de bliver brugt på. Mange mennesker uden særlig teknisk viden antager, at de oplysninger, de indtaster, forsvinder uden konsekvenser. I virkeligheden kan interaktioner dog direkte eller indirekte bidrage til, hvordan disse systemer bliver forbedret, testet eller tilpasset over tid. Denne misforståelse fører til en opfattelse af, at der ikke er nogen risici ved at dele oplysninger, selvom det faktisk er vigtigt at være forsigtig med, hvilke typer data man giver systemet, især hvis der er tale om personlige eller følsomme oplysninger. Selvom AI ikke “husker” ting på samme måde som mennesker eller gemmer hver enkelt samtale til senere brug, kan teknologien stadig blive påvirket af samlede data og brugsmønstre.Celaya Josean, underviser og systemadministrator, Spanien, AI-underviser
Auf Deutsch lesen (DE)
KI wird häufig als etwas Harmloses betrachtet, das lediglich reale Daten verarbeitet und neutrale Antworten liefert. Dabei ist vielen Menschen nicht bewusst, dass KI-Systeme auch aus Mustern in den Daten lernen, mit denen sie trainiert wurden, und in manchen Fällen aus der Art und Weise, wie sie genutzt werden. Viele Menschen ohne Fachkenntnisse gehen davon aus, dass ihre Eingaben folgenlos verschwinden. Tatsächlich können Interaktionen jedoch direkt oder indirekt dazu beitragen, wie diese Systeme im Laufe der Zeit verbessert, getestet oder angepasst werden. Dieses Missverständnis führt zu der Annahme, dass das Teilen von Informationen keinerlei Risiken birgt. In Wirklichkeit ist es jedoch wichtig, sorgfältig darauf zu achten, welche Daten man bereitstellt, insbesondere wenn es sich um persönliche oder sensible Informationen handelt. Auch wenn KI sich nicht auf menschliche Weise an Dinge “erinnert” oder jedes einzelne Gespräch für eine spätere Verwendung speichert, kann sie dennoch durch zusammengefasste Daten und Nutzungsmuster beeinflusst werden.Celaya Josean, Pädagoge und Systemadministrator, Spanien, KI-Pädagoge
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A menudo se considera que la IA es algo inofensivo que simplemente procesa datos reales y proporciona respuestas neutrales, sin que las personas sean conscientes de que los sistemas de IA también aprenden de los patrones presentes en los datos con los que han sido entrenados y, en algunos casos, de la forma en que se utilizan. Muchas personas sin conocimientos especializados suponen que la información que introducen desaparece sin consecuencias, pero, en realidad, las interacciones pueden contribuir, directa o indirectamente, a que estos sistemas se mejoren, se prueben o se adapten con el tiempo. Este malentendido lleva a creer que compartir información no implica ningún riesgo, cuando en realidad es importante tener cuidado con el tipo de datos que se proporcionan, especialmente si son personales o sensibles. Aunque la IA no «recuerda» las cosas de la misma manera que los seres humanos ni almacena necesariamente cada conversación individual para utilizarla posteriormente, puede seguir viéndose influida por datos agregados y patrones de uso.Celaya Josean, educador y administrador de sistemas, España, educador en IA
Прочетете на български (BG)
Изкуственият интелект често се възприема като нещо безобидно, което просто обработва реални данни и предоставя неутрални отговори. Хората обаче невинаги осъзнават, че системите с изкуствен интелект също се обучават въз основа на закономерностите в данните, използвани за тяхното обучение, а в някои случаи и въз основа на начина, по който се използват. Много хора без специализирани познания предполагат, че информацията, която въвеждат, изчезва без последствия. В действителност обаче взаимодействията могат пряко или косвено да допринасят за начина, по който тези системи се подобряват, тестват или адаптират с течение на времето. Това погрешно разбиране води до убеждението, че споделянето на информация не крие никакви рискове, докато всъщност е важно да бъдем внимателни какъв вид данни предоставяме, особено ако те са лични или чувствителни. Макар че изкуственият интелект не „помни“ нещата по човешки начин и не съхранява непременно всеки отделен разговор за бъдеща употреба, той все пак може да бъде повлиян от обобщени данни и модели на използване.Celaya Josean, преподавател и системен администратор, Испания, преподавател по изкуствен интелект
Elisa Mazuelas — Why a confident AI answer doesn't mean it understands you
I think that there is an aspect of AI that is misunderstood by almost everyone, and I include myself here. Most people think that AI thinks or understands like humans. They believe that AI has emotions, intentions or true intelligence, when in reality it works by analysing data, recognizing patterns and following programmed rules.
AI does not have common sense, self-awareness or personal experiences. It can sound confident and give convincing answers, but that does not mean it truly understands what it is saying. This misunderstanding can lead people to trust AI too much, assuming it is always correct or neutral. We need to understand that AI is a tool, not a thinking being.
Mazuelas Elisa, international relations student, Spain, AI Enthusiast
Læs på dansk (DK)
Jeg tror, at der er et aspekt af AI, som næsten alle misforstår, og her inkluderer jeg også mig selv. De fleste mennesker tror, at AI tænker eller forstår på samme måde som mennesker. De tror, at AI har følelser, intentioner eller egentlig intelligens, når teknologien i virkeligheden fungerer ved at analysere data, genkende mønstre og følge programmerede regler. AI har hverken sund fornuft, selvbevidsthed eller personlige erfaringer. Teknologien kan lyde selvsikker og give overbevisende svar, men det betyder ikke, at den virkelig forstår, hvad den siger. Denne misforståelse kan få mennesker til at stole for meget på AI og antage, at dens svar altid er korrekte eller neutrale. Vi er nødt til at forstå, at AI er et værktøj, ikke et tænkende væsen.Mazuelas Elisa, studerende i internationale relationer, Spanien, AI-entusiast
Auf Deutsch lesen (DE)
Ich denke, dass es einen Aspekt der KI gibt, den fast alle Menschen missverstehen, und da schließe ich mich selbst mit ein. Die meisten Menschen glauben, dass KI genauso denkt oder versteht wie ein Mensch. Sie nehmen an, dass KI Gefühle, Absichten oder echte Intelligenz besitzt, obwohl sie in Wirklichkeit durch die Analyse von Daten, das Erkennen von Mustern und das Befolgen programmierter Regeln funktioniert. KI verfügt weder über gesunden Menschenverstand noch über Selbstbewusstsein oder persönliche Erfahrungen. Sie kann selbstsicher klingen und überzeugende Antworten geben, aber das bedeutet nicht, dass sie wirklich versteht, was sie sagt. Dieses Missverständnis kann dazu führen, dass Menschen der KI zu sehr vertrauen und davon ausgehen, dass ihre Antworten immer richtig oder neutral sind. Wir müssen verstehen, dass KI ein Werkzeug ist und kein denkendes Wesen.Mazuelas Elisa, Studentin der Internationalen Beziehungen, Spanien, KI-Enthusiastin
Leer en español (ES)
Creo que hay un aspecto de la IA que casi todo el mundo malinterpreta, y me incluyo. La mayoría de las personas piensa que la IA razona o comprende las cosas como los seres humanos. Creen que tiene emociones, intenciones o una inteligencia auténtica, cuando en realidad funciona analizando datos, reconociendo patrones y siguiendo reglas programadas. La IA no tiene sentido común, conciencia de sí misma ni experiencias personales. Puede expresarse con seguridad y ofrecer respuestas convincentes, pero eso no significa que comprenda realmente lo que está diciendo. Este malentendido puede llevar a las personas a confiar demasiado en la IA y a asumir que siempre tiene razón o que sus respuestas son neutrales. Debemos entender que la IA es una herramienta, no un ser pensante.Mazuelas Elisa, estudiante de Relaciones Internacionales, España, entusiasta de la IA
Прочетете на български (BG)
Мисля, че има един аспект на изкуствения интелект, който почти всички разбират погрешно, като включвам и себе си. Повечето хора смятат, че изкуственият интелект мисли или разбира по същия начин като хората. Те вярват, че той има емоции, намерения или истинска интелигентност, докато в действителност функционира чрез анализиране на данни, разпознаване на закономерности и следване на предварително програмирани правила. Изкуственият интелект няма здрав разум, самосъзнание или личен опит. Той може да звучи уверено и да дава убедителни отговори, но това не означава, че наистина разбира какво казва. Това погрешно схващане може да накара хората да се доверяват прекалено много на изкуствения интелект и да приемат, че той винаги е прав или безпристрастен. Трябва да разберем, че изкуственият интелект е инструмент, а не мислещо същество.Mazuelas Elisa, студентка по международни отношения, Испания, ентусиаст в областта на изкуствения интелект
Troels Ringsted — More than just another technology: Are we underestimating AI's potential?
AI in general is often described as a tool or software in line with previous technological development. This unfortunately fails to encapsulate the massive difference there is between AI and other technologies. Other technological leaps historically advanced specific or even multitudes of domains. But AI is increasingly general purpose and advancement in AI intelligence has shown to impact the basis for all fields by assisting (and in some narrow areas surpassing) our intelligence and knowledge gathering.
Put simply, a scientific breakthrough in e.g. biotech might advance our medicine, materials we can create and waste management. A breakthrough in AI capabilities can impact biotech itself, as well as robotics, software engineering, physics and even AI research. This can lead to an unprecedented intelligence explosion, and the rapid advancement makes it near impossible to predict the future. We should be careful with exact numbers, but AI capabilities are showing exponential looking progress on multiple parameters, where capacity is doubling roughly every 7 months.
Troels Ringsted, Denmark, AI Expert
Læs på dansk (DK)
AI bliver generelt ofte beskrevet som et værktøj eller et stykke software på linje med tidligere teknologiske fremskridt. Desværre indfanger denne beskrivelse ikke den enorme forskel mellem AI og andre teknologier. Historisk set har andre teknologiske gennembrud ført til fremskridt inden for bestemte områder eller endda en lang række forskellige områder. Men AI bliver i stigende grad en teknologi til generelle formål, og fremskridt inden for AI’s intelligens har vist sig at påvirke grundlaget for alle fagområder ved at understøtte vores intelligens og evne til at tilegne os viden og på visse snævre områder endda overgå os. For at sige det enkelt kan et videnskabeligt gennembrud inden for eksempelvis bioteknologi føre til fremskridt inden for medicin, de materialer, vi kan fremstille, og affaldshåndtering. Et gennembrud i AI’s kapacitet kan derimod påvirke selve bioteknologien såvel som robotteknologi, softwareudvikling, fysik og endda AI-forskning. Dette kan føre til en hidtil uset eksplosion i intelligens, og den hurtige udvikling gør det næsten umuligt at forudsige fremtiden. Vi bør være forsigtige med præcise tal, men AI’s kapacitet viser en udvikling, der ligner eksponentiel vækst på flere parametre, hvor kapaciteten omtrent fordobles hver syvende måned.Troels Ringsted, Danmark, AI-ekspert
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KI wird im Allgemeinen häufig als Werkzeug oder Software beschrieben, vergleichbar mit früheren technologischen Entwicklungen. Leider wird diese Beschreibung dem enormen Unterschied zwischen KI und anderen Technologien nicht gerecht. Historisch gesehen haben andere technologische Durchbrüche bestimmte Bereiche oder sogar zahlreiche unterschiedliche Fachgebiete vorangebracht. KI entwickelt sich jedoch zunehmend zu einer universell einsetzbaren Technologie. Fortschritte bei der Intelligenz von KI haben gezeigt, dass sie die Grundlagen sämtlicher Fachgebiete beeinflussen können, indem sie unsere Intelligenz und unseren Wissenserwerb unterstützen und uns in einigen eng begrenzten Bereichen sogar übertreffen. Vereinfacht gesagt kann ein wissenschaftlicher Durchbruch beispielsweise in der Biotechnologie Fortschritte in der Medizin, bei der Entwicklung neuer Materialien und in der Abfallwirtschaft ermöglichen. Ein Durchbruch bei den Fähigkeiten von KI kann dagegen die Biotechnologie selbst sowie die Robotik, die Softwareentwicklung, die Physik und sogar die KI-Forschung beeinflussen. Dies könnte zu einer beispiellosen Intelligenzexplosion führen, und die rasante Entwicklung macht es nahezu unmöglich, die Zukunft vorherzusagen. Bei genauen Zahlen sollten wir vorsichtig sein, doch die Fähigkeiten von KI zeigen bei mehreren Parametern einen nahezu exponentiell wirkenden Fortschritt, wobei sich die Leistungsfähigkeit ungefähr alle sieben Monate verdoppelt.Troels Ringsted, Dänemark, KI-Experte
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La IA suele describirse, en términos generales, como una herramienta o un programa informático más, en línea con los avances tecnológicos anteriores. Lamentablemente, esta descripción no refleja la enorme diferencia que existe entre la IA y otras tecnologías. Históricamente, otros grandes avances tecnológicos han impulsado ámbitos específicos o incluso numerosos sectores diferentes. Sin embargo, la IA se está convirtiendo cada vez más en una tecnología de propósito general, y los avances en su inteligencia han demostrado que pueden influir en los fundamentos de todos los campos del conocimiento, al complementar nuestra inteligencia y nuestra capacidad para adquirir conocimientos e incluso superarlas en algunas áreas muy concretas. En pocas palabras, un descubrimiento científico en un campo como la biotecnología puede impulsar avances en la medicina, los materiales que podemos fabricar y la gestión de residuos. En cambio, un avance en las capacidades de la IA puede repercutir en la propia biotecnología, así como en la robótica, la ingeniería de software, la física e incluso la investigación sobre IA. Esto podría dar lugar a una explosión de inteligencia sin precedentes, y la rapidez de los avances hace que sea prácticamente imposible predecir el futuro. Debemos ser prudentes con las cifras exactas, pero las capacidades de la IA están mostrando un progreso que parece exponencial en múltiples parámetros, con una capacidad que se duplica aproximadamente cada siete meses.Troels Ringsted, Dinamarca, experto en IA
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Изкуственият интелект често се описва като инструмент или софтуер, подобен на предишните технологични разработки. За съжаление, това описание не успява да обхване огромната разлика между изкуствения интелект и другите технологии. В исторически план други технологични пробиви са допринасяли за напредъка в конкретни области или дори в множество различни сфери. Изкуственият интелект обаче все повече се превръща в технология с общо предназначение, а напредъкът в неговата интелигентност показва, че може да повлияе на основите на всички научни и професионални области, като подпомага нашия интелект и способността ни да придобиваме знания, а в някои тясно специализирани направления дори ги надминава. Казано по-просто, научен пробив например в биотехнологиите може да доведе до напредък в медицината, материалите, които можем да създаваме, и управлението на отпадъците. Пробив във възможностите на изкуствения интелект обаче може да повлияе както на самите биотехнологии, така и на роботиката, софтуерното инженерство, физиката и дори на изследванията в областта на изкуствения интелект. Това може да доведе до безпрецедентен взрив в развитието на интелигентността, а бързият напредък прави прогнозирането на бъдещето почти невъзможно. Трябва да бъдем предпазливи с точните числа, но възможностите на изкуствения интелект показват напредък, който изглежда експоненциален по множество показатели, като капацитетът се удвоява приблизително на всеки седем месеца.Troels Ringsted, Дания, експерт по изкуствен интелект
Svetlana Videnova — AI isn't magic: Why knowing how to use it makes all the difference
That it does things for you – magically. Let’s be clear: without proper knowledge of how to interact with these systems the outcome will not be valuable. The ideal scenario would be to know how everything is working under the hood, but that may not be the most optimal time spent for many. Depending on who you are as a business or individual, a possibility would be to surround yourself with data/AI champions to guide you to create better results and understand things on a more holistic level.
Svetlana Videnova, Denmark, AI Educator
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At AI gør tingene for dig – som ved et trylleslag. Lad os slå én ting fast: Uden den nødvendige viden om, hvordan man interagerer med disse systemer, vil resultaterne ikke være værdifulde. Det ideelle ville være at forstå, hvordan det hele fungerer bag kulisserne, men for mange er det måske ikke den mest hensigtsmæssige måde at bruge deres tid på. Afhængigt af hvem du er, og om du repræsenterer en virksomhed eller handler som privatperson, kan en mulighed være at omgive dig med personer, der har særlig ekspertise inden for data og AI. De kan hjælpe dig med at opnå bedre resultater og forstå teknologien ud fra et mere helhedsorienteret perspektiv.Svetlana Videnova, Danmark, AI-underviser
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Dass KI Dinge für einen erledigt – wie durch Zauberei. Eines muss klar sein: Ohne das notwendige Wissen darüber, wie man mit diesen Systemen umgeht, werden die Ergebnisse keinen wirklichen Mehrwert bieten. Im Idealfall würde man verstehen, wie alles im Hintergrund funktioniert, doch für viele Menschen ist es möglicherweise nicht die sinnvollste Nutzung ihrer Zeit, sich damit im Detail zu beschäftigen. Je nachdem, ob man als Unternehmen oder als Einzelperson handelt, könnte eine Möglichkeit darin bestehen, sich mit Fachleuten und engagierten Expertinnen und Experten für Daten und KI zu umgeben. Diese können dabei helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen und die Zusammenhänge aus einer ganzheitlicheren Perspektive zu verstehen.Svetlana Videnova, Dänemark, KI-Pädagogin
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Que la IA hace las cosas por ti, como por arte de magia. Dejemos algo claro: sin los conocimientos adecuados sobre cómo interactuar con estos sistemas, los resultados no serán valiosos. Lo ideal sería comprender cómo funciona todo internamente, pero para muchas personas puede que dedicar tiempo a aprenderlo no sea la opción más eficiente. Dependiendo de quién seas, ya sea una empresa o un particular, una posibilidad sería rodearte de personas expertas y referentes en datos e IA que puedan orientarte para conseguir mejores resultados y comprender la tecnología desde una perspectiva más integral.Svetlana Videnova, Dinamarca, educadora en IA
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Че изкуственият интелект върши всичко вместо вас – сякаш с магическа пръчка. Нека бъдем ясни: без необходимите знания за това как да взаимодействаме с тези системи, резултатите няма да бъдат достатъчно полезни. В идеалния случай би било добре да разбираме как работи всичко зад кулисите, но за много хора това може да не е най-ефективният начин да използват времето си. В зависимост от това дали сте представител на бизнес или действате като отделен човек, една възможност е да се обградите със специалисти и активни поддръжници на технологиите за данни и изкуствен интелект. Те могат да ви насочват към постигането на по-добри резултати и да ви помогнат да разбирате технологиите от по-цялостна гледна точка.Svetlana Videnova, Дания, преподавател по изкуствен интелект
Elisabeth Rieger — Four common AI myths: From invented facts to hidden biases
In my experience – both in my own handling of AI and in conversations within the framework of the Digital University Hub and in the working environment at universities – I encounter the same misunderstandings again and again:
- Myth 1: “AI is built on actual knowledge from trusted sources.” In truth, many models train on huge, uncurated datasets. The quality and origin of the training data are often unclear.
- Myth 2: “Data sources of AI are right.” AI hallucinates – i.e. it invents facts, sources and figures that seem plausible but are false. This is not a mistake, but a structural feature.
- Myth 3: “The output of AI is correct without testing.” Outputs must always be evaluated with expertise. If you blindly take over the output, you also take over the mistakes.
- Myth 4: “AI automatically filters ethical values and bias.” In fact, AI systems reflect the biases of their training data. Bias is intrinsic to the system – even if it is not always visible.
Elisabeth Rieger, Austria, AI Expert
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Ud fra mine erfaringer – både med min egen brug af AI, gennem samtaler inden for rammerne af Digital University Hub og i arbejdsmiljøet på universiteter – støder jeg igen og igen på de samme misforståelser:- Myte 1: “AI bygger på faktuel viden fra pålidelige kilder.” I virkeligheden bliver mange modeller trænet på enorme datasæt, som ikke er blevet systematisk udvalgt eller kvalitetssikret. Kvaliteten og oprindelsen af træningsdataene er ofte uklar.
- Myte 2: “AI’s datakilder er korrekte.” AI hallucinerer – det vil sige, at teknologien opfinder fakta, kilder og tal, som virker plausible, men som er falske. Det er ikke blot en tilfældig fejl, men et strukturelt træk ved teknologien.
- Myte 3: “AI’s resultater er korrekte uden at skulle kontrolleres.” Resultaterne skal altid vurderes med faglig ekspertise. Hvis man ukritisk overtager et resultat, overtager man også fejlene.
- Myte 4: “AI filtrerer automatisk etiske problemstillinger og bias fra.” I virkeligheden afspejler AI-systemer de skævheder, der findes i deres træningsdata. Bias er en iboende del af systemet, selvom det ikke altid er synligt.
Elisabeth Rieger, Østrig, AI-ekspert
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Meiner Erfahrung nach – sowohl im eigenen Umgang mit KI als auch in Gesprächen im Rahmen des Digital University Hub und im Arbeitsumfeld an Universitäten – begegne ich immer wieder denselben Missverständnissen:- Mythos 1: „KI basiert auf tatsächlichem Wissen aus vertrauenswürdigen Quellen.“ In Wirklichkeit werden viele Modelle mit riesigen, nicht sorgfältig ausgewählten oder überprüften Datensätzen trainiert. Die Qualität und Herkunft der Trainingsdaten sind häufig unklar.
- Mythos 2: „Die Datenquellen der KI sind korrekt.“ KI halluziniert – das heißt, sie erfindet Fakten, Quellen und Zahlen, die plausibel erscheinen, aber falsch sind. Dies ist nicht einfach ein Fehler, sondern ein strukturelles Merkmal der Technologie.
- Mythos 3: „Die Ergebnisse der KI sind auch ohne Überprüfung richtig.“ Ergebnisse müssen immer mit fachlicher Kompetenz bewertet werden. Wer die Ausgaben blind übernimmt, übernimmt auch die Fehler.
- Mythos 4: „KI filtert ethische Probleme und Verzerrungen automatisch heraus.“ Tatsächlich spiegeln KI-Systeme die Verzerrungen ihrer Trainingsdaten wider. Bias ist dem System inhärent, auch wenn er nicht immer sichtbar ist.
Elisabeth Rieger, Österreich, KI-Expertin
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Según mi experiencia, tanto en mi propio uso de la IA como en las conversaciones mantenidas en el marco del Digital University Hub y en el entorno laboral universitario, me encuentro una y otra vez con los mismos malentendidos:- Mito 1: «La IA se basa en conocimientos reales procedentes de fuentes fiables». En realidad, muchos modelos se entrenan con enormes conjuntos de datos que no han sido seleccionados ni revisados cuidadosamente. La calidad y el origen de los datos de entrenamiento suelen ser poco claros.
- Mito 2: «Las fuentes de datos de la IA son correctas». La IA alucina, es decir, inventa hechos, fuentes y cifras que parecen plausibles, pero que son falsos. No se trata simplemente de un error puntual, sino de una característica estructural de esta tecnología.
- Mito 3: «Los resultados de la IA son correctos sin necesidad de comprobarlos». Los resultados siempre deben evaluarse con conocimientos especializados. Si aceptas ciegamente lo que genera la IA, también estarás aceptando sus errores.
- Mito 4: «La IA filtra automáticamente los problemas éticos y los sesgos». En realidad, los sistemas de IA reflejan los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Los sesgos son inherentes al sistema, aunque no siempre resulten visibles.
Elisabeth Rieger, Austria, experta en IA
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Според моя опит – както от собствената ми работа с изкуствен интелект, така и от разговорите в рамките на Digital University Hub и от работната среда в университетите – непрекъснато се сблъсквам с едни и същи погрешни схващания:- Мит 1: „Изкуственият интелект се основава на действителни знания от надеждни източници.“ В действителност много модели се обучават върху огромни масиви от данни, които не са били внимателно подбрани или проверени. Качеството и произходът на данните за обучение често са неясни.
- Мит 2: „Източниците на данни на изкуствения интелект са достоверни.“ Изкуственият интелект халюцинира – тоест измисля факти, източници и числа, които изглеждат правдоподобни, но са неверни. Това не е просто случайна грешка, а структурна особеност на технологията.
- Мит 3: „Резултатите от изкуствения интелект са правилни и без проверка.“ Резултатите винаги трябва да се оценяват с помощта на експертни знания. Ако приемате безкритично генерираното съдържание, приемате и грешките в него.
- Мит 4: „Изкуственият интелект автоматично отстранява етичните проблеми и пристрастията.“ Всъщност системите с изкуствен интелект отразяват пристрастията, съдържащи се в данните, използвани за тяхното обучение. Тези пристрастия са присъща характеристика на системата, дори когато не са видими.
Elisabeth Rieger, Австрия, експерт по изкуствен интелект
Robert Weissenbacher — AI isn't just a faster search engine. Here's why that matters
That AI is a search engine – only faster. Many people don’t understand what’s really behind it: not looking up, but generating. This leads to two equally problematic extremes: Some trust blindly, others reject it fundamentally – and still use it without thinking. The actual potential, namely as a real thinking partner and work accelerator, falls by the wayside.
Robert Weissenbacher, BA MA, Austria, AI Enthusiast
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At AI er en søgemaskine – bare hurtigere. Mange mennesker forstår ikke, hvad der egentlig ligger bag teknologien: Den slår ikke blot information op, men genererer indhold. Det fører til to lige problematiske yderpunkter: Nogle stoler blindt på AI, mens andre grundlæggende afviser teknologien – og alligevel bruger den uden at tænke nærmere over det. Dermed går det egentlige potentiale tabt, nemlig AI som en reel sparringspartner i tankeprocessen og et værktøj til at effektivisere arbejdet.Robert Weissenbacher, BA MA, Østrig, AI-entusiast
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Dass KI eine Suchmaschine ist – nur schneller. Viele Menschen verstehen nicht, was wirklich dahintersteckt: Es geht nicht darum, Informationen nachzuschlagen, sondern darum, Inhalte zu generieren. Das führt zu zwei gleichermaßen problematischen Extremen: Manche vertrauen der KI blind, andere lehnen sie grundsätzlich ab – und nutzen sie trotzdem, ohne darüber nachzudenken. Dabei bleibt das eigentliche Potenzial auf der Strecke, nämlich KI als echter Denkpartner und als Werkzeug zur Beschleunigung von Arbeitsprozessen.Robert Weissenbacher, BA MA, Österreich, KI-Enthusiast
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Que la IA es un motor de búsqueda, pero más rápido. Muchas personas no comprenden lo que realmente hay detrás de esta tecnología: no se limita a buscar información, sino que genera contenido. Esto conduce a dos extremos igualmente problemáticos: algunas personas confían ciegamente en ella, mientras que otras la rechazan por principio y, aun así, la utilizan sin reflexionar. De este modo, se desaprovecha su verdadero potencial: actuar como una auténtica compañera de reflexión y como una herramienta para agilizar el trabajo.Robert Weissenbacher, BA MA, Austria, entusiasta de la IA
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Че изкуственият интелект е търсачка – само че по-бърза. Много хора не разбират какво всъщност стои зад тази технология: тя не просто търси информация, а генерира съдържание. Това води до две еднакво проблематични крайности: някои хора се доверяват сляпо на изкуствения интелект, докато други го отхвърлят по принцип – и въпреки това го използват, без да се замислят. Така истинският му потенциал остава неизползван, а именно възможността да служи като реален партньор в мисловния процес и като инструмент за ускоряване на работата.Robert Weissenbacher, BA MA, Австрия, ентусиаст в областта на изкуствения интелект
Juan Agustin Veliz — Water use and job losses: Questioning common assumptions about AI
Probably the idea that it uses water, which was rooted deeply into people. Maybe derived from a misinterpretation of the usage of steam in a lot of generators, but there seem to be people who genuinely believe that water is being somehow drained by its usage.
Or the psychosis of everybody getting replaced at their job. I think the rise of AI is coincidental with an ongoing economic recession in Europe and America, and a lot of CEOs are finding the perfect excuse on AI to either lay-off people or just not hire, but human work is heavily appreciated. I ask the reader, if they have the time, to make the exercise of going to Anthropic’s or OpenAI’s website and check for open job positions, and then ask themselves, why then are they requiring more and more humans at these roles.
Juan Agustin Veliz, Germany, AI Expert
Læs på dansk (DK)
Sandsynligvis forestillingen om, at AI bruger vand, som har slået dybe rødder hos mange mennesker. Måske stammer den fra en misforståelse af, hvordan damp bruges i mange generatorer, men der ser ud til at være mennesker, som oprigtigt tror, at brugen af AI på en eller anden måde dræner vandressourcerne. Eller den nærmest paniske frygt for, at alle bliver erstattet på deres arbejdsplads. Jeg mener, at AI’s fremkomst tilfældigvis falder sammen med en igangværende økonomisk recession i Europa og Amerika, og at mange administrerende direktører bruger AI som den perfekte undskyldning for enten at afskedige medarbejdere eller undlade at ansætte nye. Men menneskeligt arbejde er stadig højt værdsat. Hvis læseren har tid, vil jeg opfordre vedkommende til at besøge Anthropic eller OpenAI’s hjemmeside og se på deres ledige stillinger. Derefter kan man spørge sig selv, hvorfor disse virksomheder så har brug for flere og flere mennesker til at udfylde disse roller.Juan Agustin Veliz, Tyskland, AI-ekspert
Auf Deutsch lesen (DE)
Wahrscheinlich die Vorstellung, dass KI Wasser verbraucht, die sich tief in den Köpfen vieler Menschen verankert hat. Vielleicht beruht sie auf einem Missverständnis hinsichtlich der Nutzung von Dampf in vielen Generatoren. Es scheint jedoch Menschen zu geben, die tatsächlich glauben, dass durch den Einsatz von KI auf irgendeine Weise Wasserressourcen aufgebraucht werden. Oder die geradezu panische Angst davor, dass alle Menschen an ihrem Arbeitsplatz ersetzt werden. Ich denke, dass der Aufstieg der KI zufällig mit einer anhaltenden wirtschaftlichen Rezession in Europa und Amerika zusammenfällt und dass viele Geschäftsführer in der KI die perfekte Ausrede finden, um entweder Mitarbeiter zu entlassen oder keine neuen einzustellen. Menschliche Arbeit wird jedoch nach wie vor sehr geschätzt. Ich möchte die Leserinnen und Leser dazu auffordern, sich, wenn sie Zeit haben, die offenen Stellen auf den Websites von Anthropic oder OpenAI anzusehen und sich anschließend zu fragen, warum diese Unternehmen dann immer mehr Menschen für solche Positionen benötigen.Juan Agustin Veliz, Deutschland, KI-Experte
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Probablemente, la idea de que la IA consume agua, una creencia que ha arraigado profundamente entre muchas personas. Quizá provenga de una interpretación errónea del uso del vapor en muchos generadores, pero parece que hay personas que realmente creen que utilizar la IA está agotando de alguna manera los recursos hídricos. O el miedo casi obsesivo a que todo el mundo sea sustituido en su puesto de trabajo. Creo que el auge de la IA coincide casualmente con una recesión económica que está teniendo lugar en Europa y América, y que muchos directores ejecutivos están encontrando en la IA la excusa perfecta para despedir trabajadores o simplemente dejar de contratar personal. Sin embargo, el trabajo humano sigue siendo muy valorado. Invito a quienes lean esto a que, si tienen tiempo, entren en las páginas web de Anthropic o OpenAI y consulten las ofertas de empleo disponibles. Después, que se pregunten por qué estas empresas necesitan cada vez más personas para desempeñar esos puestos.Juan Agustin Veliz, Alemania, experto en IA
Прочетете на български (BG)
Вероятно представата, че изкуственият интелект използва вода, която се е вкоренила дълбоко в съзнанието на хората. Може би тя произтича от погрешно тълкуване на използването на пара в много генератори, но изглежда има хора, които искрено вярват, че използването на изкуствен интелект по някакъв начин изчерпва водните ресурси. Или почти паническият страх, че всички ще бъдат заменени на работните си места. Смятам, че възходът на изкуствения интелект случайно съвпада с продължаваща икономическа рецесия в Европа и Америка и че много изпълнителни директори намират в него идеалното оправдание да съкращават служители или просто да не наемат нови хора. Въпреки това човешкият труд продължава да бъде високо ценен. Бих приканил читателите, ако имат време, да посетят уебсайтовете на Anthropic или OpenAI и да разгледат свободните работни позиции. След това нека се запитат защо тези компании се нуждаят от все повече хора за подобни длъжности.Juan Agustin Veliz, Германия, експерт по изкуствен интелект
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