+ Tags
IDstory /The Conversation/

AI kan göra journalisternas språk mer repetitivt och fattigare och det är ett problem för alla

(2026.05) AI is making journalistic language more repetitive and predictable – and it’s a problem for all of us

Referenser | Skribent | Kommentarer (0)

Vad händer med språket?

Vad händer med språket när en växande mängd text som publiceras i pressen, på nätet och i sociala medier skrivs av maskiner? Denna fråga är inte bara viktig för journalistyrket – den påverkar också språkets rikedom som vi alla använder för att förstå, beskriva och diskutera verkligheten.

Från media- och forskarsajten The Conversation
Lista och Ämneskatalog ( 204 )
AI-relaterat Media Samhälle

Historiskt har pressen varit en plats där det offentliga språket växer och berikas. Den är förstås inte den enda drivkraften bakom språklig förändring, men den är ett av de fält där nya eller framväxande ord, uttryck och sätt att beskriva fakta börjar cirkulera i samhället.

Studier om journalistiskt språk och neologismer visar tydligt att tidningar fungerar som plattformar för att skapa och sprida nytt ordförråd, särskilt när det behövs för att rapportera om händelser, teknik och samhällsförändringar till en bred publik.

Om en betydande del av det journalistiska skrivandet däremot överlåts till generativ AI kommer denna roll att minska. Stora språkmodeller (LLM) fungerar i regel genom att förutsäga nästa ”token” eller ord i en sekvens. Det gör att de kan producera flytande och trovärdig text, men det innebär också att de tenderar att prioritera statistisk regelbundenhet samt vanliga, etablerade argument och formuleringar.

I sig försämrar detta inte språket. Problemet uppstår när denna logik börjar dominera skrivandet i det offentliga rummet.

AI:ns återkopplingsslinga

Riskerna blir allvarliga när AI-system börjar träna sig själva på texter som redan har producerats av AI. Detta leder till det som flera studier kallar ”modellkollaps”, en degenerativ process där material som skapats av en modell förorenar träningsdata för senare generationer.

I praktiken innebär detta att AI-system i allt högre grad lär sig från syntetisk text. Om dessa texter fyller offentliga miljöer – både online och offline – kommer det språkliga ekosystemet för framtida träning att bli betydligt mer begränsat.

En större mängd artificiell text innebär mindre kontakt med den sociala variation som är inneboende i mänskligt språk. Det kan mycket väl leda till språklig tillbakagång inom flera områden.

Det befäster också befintliga bias och fördomar. När variationen i data minskar och etablerade mönster dominerar kan snedvridningar i träningsmaterialet förstärkas i stället för att korrigeras. Forskning om hur bias i LLM utvecklas varnar för att rekursiva processer kan förstärka befintliga fördomar i stället för att bredda perspektiven.

Dessutom blir skrivandet allt mer repetitivt och homogeniserat. Det upprepar syntaktiska strukturer och tenderar mot en neutral ton, schablonmässiga uttryck och förutsägbara styckeindelningar. Detta är särskilt viktigt inom journalistiken eftersom pressen inte bara finns till för att förmedla information – den fungerar också som en brygga mellan specialiserade och mer tillgängliga språkregister, avgör vad som ska betonas, översätter terminologi och lär ut uttrycksformer.

När det offentliga språket blir alltför enhetligt begränsar det journalistikens möjlighet att finjustera sitt språk i takt med ny information.

Läs mer: ”Digitala hjärnor” som ”tänker” och ”känner”: varför personifierar vi AI-modeller, och är dessa metaforer verkligen hjälpsamma?

Urholkad språklig innovation

Allt detta leder till färre ovanliga eller specialiserade ord, mindre frekventa konstruktioner och mindre pragmatisk nyans – ett begrepp som omfattar fenomen som ironi, tvetydighet och variation i perspektiv. Den ökande användningen av syntetisk text i AI-träning är också förknippad med sämre prestanda och mer begränsad täckning av mänsklig språklig mångfald. Enkelt uttryckt bevarar systemet centrum bättre än periferin.

Men i språket börjar många innovationer som oregelbundna avvikelser, oväntade ordval eller lokala sätt att benämna nya fenomen. Om systemet alltid gynnar det statistiskt mest sannolika alternativet finns det mindre utrymme för nytt språk att spridas och slå rot.

Läs mer: Skriver AI verkligen? Från prästinnor till filosofer – antikens tänkare hade sagt nej

Denna poäng bör inte förstås som en abstrakt motsättning mellan människa och maskin, utan som en konkret skillnad – mellan språk som exponeras för slumpmässiga händelser i mänskliga samhällen och text som genereras utifrån förinlärd regelbundenhet.

Försämrade offentliga språkekosystem

Det handlar inte bara om färre distinkta ord, utan också om en minskad förmåga att göra finstilta distinktioner. När språket blir vagare, mer förutsägbart eller mer repetitivt försvagas också de verktyg vi som samhälle använder för att beskriva problem, klargöra åsikter och delta i offentlig debatt.

På en bredare nivå är problemet inte begränsat till vad som händer med de AI-modeller som tränas på dessa data, utan också vad som händer med det offentliga språkekosystemet. Om internet fylls med syntetisk text kommer läsare, journalister och institutioner alla att exponeras för ett mindre varierat offentligt språk.

Viss forskning talar också om att syntetisk text ”förorenar” det digitala ekosystemet och visar att hur vi blandar verkliga data med artificiella data är avgörande för att förhindra ytterligare försämring.

Läs mer: Har journalister hoppat över den etiska diskussionen kring användningen av AI?

Allt är inte förlorat

Med det sagt finns det ingen anledning att dra alltför långtgående slutsatser. Forskningen visar inte att all användning av AI oundvikligen leder till kollaps eller försämring. Vissa studier visar att när syntetiska data blandas med verkliga data i stället för att helt ersätta dem, uppstår inte kollaps på samma sätt och problemen kan begränsas.

Med andra ord ligger problemet inte i att ibland använda AI, eller i en genomtänkt kombination av syntetiska och mänskliga data. Det uppstår när mänskligt skrivande ersätts i stor skala, och när denna ersättning sedan återanvänds som om den vore levande språk.

När AI blir en del av journalisters arbetsliv blir journalistiken mer effektiv. Men vad förlorar ett samhälle när språket som cirkulerar i det offentliga rummet blir mer enhetligt och förutsägbart, och mindre öppet för innovation?

Om pressen, ens delvis, överger sin roll att skriva, översätta, namnge och lära ut nytt språk, påverkar det inte bara journalisternas arbetsdag. Det försvagar också en av de arenor där det offentliga språket som mest har kunnat berikas, förnyas och utvecklas.

Referenser

Skribenter

Xosé López-García, Periodismo digital, comunicación digital, Universidade de Santiago de Compostela

Cristian Augusto Gonzalez Arias, Investigador, Pontificia Universidad Catolica de Valparaiso; Universidade de Santiago de Compostela

Kommentarer

  1. Din kommentar // Namn, titel (2026....)

The Conversation: 2026.05.27 Publicerades i BiBB: 2026.06.02



SMS:a en kommentar
genom att klicka här [ öppnar din app ] SMS:a en kommentar till 076 034 32 20 eller mejla.

Kategorier 25 The Conversation 204 2 flags

QR-code


Vad skulle du vilja läsa om på BiBB? Hör av dig.



You know a lot, we may add a little®