Faktagranska AI:n med AI
Sätt en AI mot en annan. Visar att verifiering är annorlunda än generering.
Träna verifiering som egen färdighet — separat från att skriva en bra prompt.
Den körbara versionen — pröva övningen själv för att förstå hur den funkar. Använd inbyggda spel, karuseller och exempel direkt på sidan. Funkar både hemma vid köksbordet och som lärar-deltagare i en workshop med kollegor.
Prova själv
Du ska sätta en AI mot en annan. Det syftar inte till att hitta ”den bästa AI:n” — det syftar till att uppleva en grundläggande pedagogisk princip: att GENERERA och att VERIFIERA är två olika kognitiva operationer. Eleverna behöver lära sig båda — och förstå att den första alltid kräver den andra.
Så gör du steg för steg
- 1Välj en faktafråga
Något som är specifikt men inte trivialt: ”Hur många bor i Småland?”, ”Vem byggde Vasa-skeppet?”, ”När infördes Sveriges första folkskola?”
- 2Ställ till AI A
Använd ChatGPT, SkolUp AI, eller annan modell. Spara svaret. Notera hur självsäkert det är formulerat.
- 3Klistra in svaret i AI B
Använd en annan modell (Perplexity är särskilt bra för verifiering eftersom den ger källor). Skriv: ”Är det här sant? Ge källor jag kan kolla.”
- 4Jämför och hitta en originalkälla
Är AI A och AI B eniga? Om inte — vem har rätt? Sök upp originalkällan via Google. Lita inte på AI:s sammanfattning — gå hela vägen till källan.
Tänk på
- Att generera ett svar och att kontrollera ett svar är två separata färdigheter. Eleverna behöver båda.
- Perplexity och vissa modeller är specifikt designade för verifiering. Det är värt att känna till.
- Att vara ”bra på AI” är inte att lita på den. Det är att veta när man inte ska.
Lärarhandledning
Förberedelser
Välj 5 faktafrågor som är intressanta men inte triviala (t.ex. ”Hur många människor bor i Småland?”, ”Vem byggde Vasa-skeppet?”).
Skriv in frågorna nedan så projiceras de — paren ska välja ur samma uppsättning, annars går sammanställningen inte att göra i helklass. Ange också vilka två tjänster ni sätter mot varandra.
Intressanta men inte triviala. En per rad. Projiceras när paren väljer.
Fyll i före lektionen. Visas i klassrumsläget.
AI B bör kunna ge källor — det är hela poängen med granskningssteget.
Fyll i före lektionen. Visas i klassrumsläget.
Så här kör du
- 1Demo5 min
Du visar med en fråga.
- 2Pararbete20 min
Par jobbar med 3 frågor var. Spara svar A och svar B.
- 3Sammanställning10 min
Vilka frågor var de oeniga om? Vilket var rätt?
- 4Diskussion5 min
Vad gör vi när AI:n säger en sak och Google en annan?
Elevinstruktion
Den här texten är skriven direkt till eleven. Visa på storskärm eller kopiera in i Teams/Vklass.
Du ska sätta en AI mot en annan — för att se vilken som har rätt.
Steg för steg
- 1
Välj en av lärarens faktafrågor.
- 2
Ställ frågan till AI A (t.ex. SkolUp AI). Spara svaret.
- 3
Öppna AI B (t.ex. Perplexity eller Google).
- 4
Klistra in AI A:s svar och skriv: ”Är det här sant? Ge källor.”
- 5
Jämför svaren. Är de eniga? Om inte — vilket är rätt? Hur vet ni?
Att fundera på
- Vilken källa är mest pålitlig — den vi använder oftast eller den vi använder för att kolla?
- Hur många källor borde man kolla innan man säger något säkert?
Fördjupning för dig som vill läsa mer
Att låta en AI kontrollera en annan AI låter cirkulärt — men är det inte. Här förklarar vi varför verifiering är en egen kompetens, och hur SIFT-ramverket ger eleverna struktur för att navigera AI-svar.
- Wineburg & McGrew (2019). Lateral Reading and the Nature of Expertise — Teachers College Record
Relevans:Lateralt läsande som expertkompetens — verifiering är en annan kognitiv operation än generering. Övningen tränar att separera dessa två rörelser.
Vad studien visar
Uppföljande studie som visar att expertkompetensen i källutvärdering inte handlar om mer kritisk analys av sidan i sig — utan om att lämna sidan för att jämföra med andra källor.
Relevans:Hallucinationer är inte fel som AI:n korrigerar — utan systemiska. Att låta en annan modell kontrollera tar problemet på allvar utan att lita blint på första svaret.
Vad studien visar
Systematisk översikt av hallucinationer i språkmodeller. Kategoriserar intrinsiska hallucinationer (motsäger källmaterial) och extrinsiska (lägger till overifierbar information) — direkt grund för Hallucinationsjakten.
- •Vilken källa är mest pålitlig — den vi använder oftast eller den vi använder för att kolla?
- •Hur många källor borde man kolla innan man säger något säkert?
Ge AI en fråga med en falsk premiss. Undersök om den bromsar, söker, frågar eller hittar på.
Den klassiska prebunking-övningen: när man själv tillverkar lögnen känner man igen tricken.
Ur källkritik-workshopen