Vi byggde en klassificerare som identifierar AI-genererad text i svenska nyhetsmedier genom att lära sig stilskillnader mellan texter skrivna av människor respektive AI. Det avgörande metodvalet var att träna på artiklar skrivna av människor innan ChatGPT fanns och sedan generera AI-versioner av samma artiklar. Modellen kan därför inte skilja klasserna åt enbart utifrån ämnet.
Samma ämne, olika skribenter
Vi samlade in tiotusentals svenska nyhetsartiklar skrivna av människor och publicerade mellan 2020 och 2022. Därefter använde vi nio olika språkmodeller för att skapa AI-versioner av samma artiklar. Eftersom både de mänskliga och de AI-genererade texterna behandlar samma ämnen från samma tidsperiod tvingas modellen lära sig stilskillnader i stället för ämnesskillnader.
Vi finjusterade ModernBERT-large, en modell med 395 miljoner parametrar och stöd för svenska, på detta dataset. AI-texterna skapades på tre nivåer: hela artiklar utifrån ett ämne, omskrivningar av stycken och utbyggnader av meningar. Vi använde nio modeller från OpenAI, Anthropic och Google från åren 2022–2026. Det gör att detektorn kan generalisera mellan modellgenerationer i stället för att överanpassas till en viss stil.
Resultatet: 96,9 procent korrekt klassificerade texter på en separat testmängd, med en AUC-ROC på 0,994.
Analys av 50 000 artiklar
Vi körde den tränade modellen på ungefär 50 000 artiklar publicerade mellan januari 2023 och februari 2026 från sju stora svenska nyhetskällor: SVT, SR, DN, Aftonbladet, Expressen, SvD och GP.
Tröskeln för detektion kalibrerades så att 2 procent av de mänskligt skrivna artiklarna felaktigt flaggades som AI-genererade. Vi använde cirka 10 000 artiklar från tiden före ChatGPT som modellen inte hade sett under träningen.
Andel artiklar som flaggas som AI-genererade
Under 2023 och större delen av 2024 ligger andelen flaggade artiklar på eller under den förväntade basnivån för falskt positiva resultat. Det är förenligt med att lite eller inget av innehållet var AI-genererat. Från slutet av 2024 börjar signalen stiga. I början av 2026 flaggas nästan 4 procent av artiklarna, ungefär dubbelt så mycket som basnivån.
Jämförelse med en språkmodell som bedömare
Som jämförelse lät vi Claude Sonnet 4.5, en av de mest kapabla tillgängliga språkmodellerna, klassificera samma artiklar med en noggrant utformad instruktion för att upptäcka AI-text.
Andel AI-flaggade artiklar per år
Språkmodellen flaggade mycket få artiklar under samtliga tidsperioder. Andelen varierar inte över tid. Metoden där en språkmodell används som bedömare visar alltså ingen tidsmässig trend.
Samma träningsmål som gör att språkmodeller producerar naturlig text gör dem dåligt lämpade att skilja AI-genererad text från texter skrivna av människor. En finjusterad klassificerare lär sig statistiska mönster som en allmän språkmodell inte uppmärksammar.
Detektionsparadoxen
Vår detektor tränades på AI-text från modeller som var tillgängliga mellan 2022 och 2026. Kvaliteten på AI-genererad text förbättras för varje generation. De texter vår detektor flaggar är nästan per definition de som fortfarande har statistiska kännetecken som går att upptäcka. De AI-genererade artiklar som bäst efterliknar mänsklig stil är de som vi aldrig fångar upp.
Det är en form av överlevnadsbias tillämpad på detektion. Vi ser fallen som går att upptäcka, inte de lyckade imitationerna. De 3,7 procent vi flaggar i början av 2026 är en nedre gräns. Den verkliga andelen AI-genererat innehåll, eller innehåll som skrivits med AI-stöd, kan vara betydligt högre. Sådant innehåll kan ha skapats av nyare modeller eller med mer avancerade instruktioner som vår klassificerare inte har lärt sig att känna igen.
Den synliga accelerationen från slutet av 2024 underskattar sannolikt den faktiska förändringstakten. När modellerna blir bättre växer skillnaden mellan vad som finns och vad vi kan upptäcka. En detektor som tränas i dag återspeglar kännetecknen hos dagens och gårdagens modeller, inte framtidens.
Begränsningar
Resultaten betyder inte att 4 procent av svenska nyheter är skrivna av AI. Att en text flaggas som AI-genererad är inte detsamma som att den är AI-skriven. Detektorn fångar statistiska kännetecken som kan komma från helt AI-skrivna artiklar, AI-redigerade utkast eller texter skrivna med AI-stöd. Vår tröskel är avsiktligt försiktig. Signalen är fortfarande liten i absoluta tal, och den allra största delen av det svenska nyhetsinnehållet verkar vara skrivet av människor.
Det här handlar också om stil, inte kvalitet. AI-genererad text är inte i sig sämre. Det viktiga är öppenhet. Läsare bör få veta hur texten de läser har tagits fram.
Metod
- Modell: AI-Sweden-Models/ModernBERT-large, finjusterad för binär klassificering
- Träningsdata: cirka 50 000 märkta artiklar, skrivna av människor respektive genererade av nio språkmodeller
- AI-generering: 30 instruktionsmallar, tre detaljnivåer (hel artikel, stycke och mening), varierande temperaturer och skribentroller
- Träning: tre epoker, blandad precision med BF16 på NVIDIA DGX (A100)
- Tröskel: 2 procent falskt positiva klassificeringar av mänskligt skrivna artiklar, kalibrerat på cirka 8 000 artiklar från tiden före ChatGPT som inte ingick i träningen (medelvärdet av de tre högsta styckepoängen > 0,939)
- Källor: SVT, SR, DN, Aftonbladet, Expressen, SvD och GP (2020–2026)
- Språkmodell som jämförelse: Claude Sonnet 4.5 med en noggrant utformad klassificeringsinstruktion på svenska