#MCP

Kan en KI-agent bevise at den siterer riktig? Vi prøvde det på NAVs statistikknotater →

Stanford-mønsteret Paper2Agent gjør en forskningsartikkel til en agent som må gjenskape sine egne resultater før den får svare på nye spørsmål. Vi prøvde samme oppskrift på NAVs kvartalsnotater om AAP og uføretrygd - og fant et tall som ikke lot seg gjenskape.

Data maskiner kan stole på: et tall må kunne forklare seg selv →

En språkmodell stusser ikke over to tall etter hverandre. Den gjentar det den får. Hovedartikkel og oppsummering av serien i fem deler om hvordan datasett blir maskinlesbare og brukbare for KI, med eksempler fra Faktaportalen.

Et tall som endrer seg →

SSB hadde publisert utslippstall for både 2024 og 2025. Portalen viste 2023, og alt var grønt. Del 4 av 5 i serien om data maskiner kan stole på, om sporbarhet i endringer og hvem som endret hva.

Kildehenvisningen er en påstand →

Utslippstallene hentet fra SSB sto med Miljødirektoratet som kilde, og KI-verktøyet oppga en kilde portalen aldri har hentet noe fra. Del 3 av 5 i serien om data maskiner kan stole på, om kildehenvisninger og sporbarhet bakover.

Metadata er ikke pynt →

«44 071 1 000 tonn CO2-ekvivalenter.» En språkmodell gjentok strengen uten å stusse. Del 1 av 5 i serien om data maskiner kan stole på, om hva et tall trenger ved siden av verdien.