Utgangspunktet var en irritasjon. Det meste av god informasjon om kunstig intelligens finnes på engelsk. For en norsk leser betyr det enten å lese krevende fagstoff på et fremmedspråk, eller å nøye seg med overfladiske oppsummeringer. Det norske markedet er lite, og det er sjelden lønnsomt å sette et helt team til å dekke et felt som endrer seg ukentlig.
Spørsmålet var egentlig ikke om jeg klarte å bygge en nettside, men om én person med redaksjonell vurdering, sammen med maskiner som gjør grovarbeidet, kan drive noe som ellers ikke ville eksistert.
Slik satte jeg opp siden den første uka
Jeg beskrev hva jeg ville ha, og fikk presise kommandoer tilbake. Kommandoene gjaldt server, Linux, webserver, database, WordPress og sertifikater. Da noe ikke virket, forklarte jeg symptomene og fikk svar som traff. Det finnes tusenvis av generiske guider til dette. Forskjellen var at jeg fikk veiledning tilpasset akkurat mitt oppsett, i stedet for å oversette andres.
Sikkerheten ble tatt på alvor fra start. Selve serveren ligger skjult bak Cloudflare, og brannmuren slipper bare inn trafikk fra Cloudflares egne adresser. Treffer noen serveren direkte, blir de avvist.
Hele oppsettet tok meg en uke. Men jeg vil ikke overselge den delen: rent teknisk er ikke denne siden spesielt imponerende. Utviklere har fått til dette lenge. Den interessante delen lå et annet sted.
Beslutningen som formet alt annet
Jeg måtte bestemme meg for om jeg skulle si at innholdet var maskinskrevet.
Det var fristende å la være. AI-skrevet innhold har dårlig rykte, ofte fortjent, og en side som innrømmer det inviterer til avvisning før noen har lest en setning. Jeg valgte likevel åpenhet, og det er den beslutningen jeg er mest fornøyd med i hele prosjektet.
Artiklene ble det første halvåret signert av to fiktive AI-redaktører oppkalt etter Odins ravner. I september 2026 tok vi dem bort: artiklene signeres «redaksjonen», og redaksjonssiden forklarer hvordan de lages.
Det praktiske argumentet er enkelt: hadde jeg skjult det, ville hele prosjektet hvilt på at ingen oppdaget noe. Da hadde jeg ikke kunnet skrive denne artikkelen, og jeg hadde ikke turt å legge navnet mitt på siden. Nå kan jeg gjøre begge deler.
Slik automatiserte jeg produksjonen av artikler
I begynnelsen skrev jeg artikler ved å be om dem, én om gangen, og redigere det som kom tilbake. Det fungerte, og det ble fort slitsomt. Å prompte fram flere saker i uka er en jobb i seg selv, og den jobben er ikke morsom.
Så jeg automatiserte den. Nå går det på faste tidspunkter i uka: to nyhetssaker og én lengre guide. Maskinen henter nyhetskilder, velger en sak vi ikke har dekket, skriver, redigerer seg selv, korrekturleser, lager et bilde, sjekker fakta mot nettet og legger utkastet i kø. Jeg får en e-post med lenke, leser saken på telefonen og trykker publiser eller lar være.
Den e-posten var forresten et vendepunkt i seg selv. Da godkjenning kunne skje fra mobilen, sluttet prosjektet å kreve at jeg satt ved en maskin, og begynte å gå av seg selv.
Men her møtte jeg det egentlige problemet, og det er et annet enn mange antar.
Feil som ser riktige ut
At en modell kan produsere tusen lesbare ord om et emne, er ikke lenger nytt. Jeg må oppdage når den tar feil på måter som ser helt riktige ut.
Et eksempel kom i august. Jeg ba modellen skrive om en eldre guide slik at den fikk en tydeligere mening. Utkastet kom tilbake bedre på nesten alle måter, og midt i lå denne setningen: «Blant nordmenn vi har snakket med, går bruken igjen på fire områder.»
Vi har ikke snakket med noen. Det finnes ingen intervjuer, ingen undersøkelse. Modellen skriver slike avsnitt sterkere med en kilde, den hadde ingen måte å skaffe en på, og så laget den en.
Etter en del slike funn har jeg endt med å sortere feil i tre bunker, og hele oppsettet hviler nå på den sorteringen.
Defekter er objektivt gale ting med nøyaktig ett riktig svar: en intern lenke som gir 404, en bildetekst som bare gjentar overskriften, feil forfatter i databasen. Stiltrekk er formuleringer som ikke er gale, men som avslører maskinen. Den verste hos oss var en setningsrytme, «det handler ikke om X, men om Y», som jeg til slutt fant igjen i 46 av 71 artikler. Redaksjonelle dommer er alt det siste: er vinklingen riktig, er eksempelet klisjé, sier teksten noe en leser husker i morgen.
Det tok meg altfor lang tid å skjønne at de tre krever helt ulike svar. Defekter skal rettes automatisk, og aldri nå meg. Et skript slår opp hver eneste lenke og retter den som er død. Ingen språkmodell er involvert, for en språkmodell kan ikke kontrollere om lenken virker, mens skriptet gjør nettopp det.
Stiltrekk krever språkforståelse, men ikke av den som skrev teksten. Én modell skriver, en annen leser korrektur, en tredje river teksten kritisk i stykker og rapporterer hva den mener er svakt. De ser ikke hverandres arbeid, av samme grunn som at en forfatter er dårligst egnet til å vurdere sitt eget manus.
Og de redaksjonelle dommene ligger hos meg, og det er grunnen til at et menneske er med i loopen.
Ting som gikk galt
Listen er lang, og de mest lærerike feilene er de stille.
Artikkelgeneratoren sluttet en periode å virke uten å si fra. Cron-jobben kjørte i feil tidssone. Trafikkrapporten stoppet fordi et tilgangstoken aldri ble fornyet, og ingen fortalte meg det. Fellesnevneren er at ingenting krasjet. Det bare sluttet stille å skje. Nå har jeg vaktskript som varsler når noe ikke har skjedd, og det er en helt annen måte å tenke på enn å overvåke feilmeldinger.
I juni brute-forcet en bot innloggingen. Den gjettet på brukernavnet til den fiktive redaktøren, som var opplagt gitt at navnet signerte artiklene våre. Det var en påminnelse om at åpenhet om redaksjonen også er informasjon til den som vil inn. Brukernavnene ble randomisert, og innloggingen ble herdet.
Og i august oppdaget jeg at siden faktisk ikke var lovlig. Norge fikk ny ekomlov i 2025 som krever aktivt samtykke før sporingscookies. Samtykkebanneret jeg trodde jeg hadde, ble aldri publisert riktig og viste seg aldri for noen, mens analyseverktøyet sporte i vei. Løsningen ble ikke å fikse banneret. Jeg fjernet sporingen helt og gikk over til en cookiefri løsning. Nå settes det ingen cookies, og banneret trengs ikke.
Slik har jeg snudd på beslutningene fra mai
Her er endringene jeg har gjort underveis, for deg som vurderer noe lignende.
Fargene skulle være marineblå og elektrisk blå, som en finansavis. I dag er siden varm, i espresso og terrakotta. Logoen var et geometrisk ravnehode. Den er pensjonert, og erstattet av ordmerket med små trekanter mellom ordene. Kategoriene het noe helt annet. Nyhetsbrevet gikk annenhver uke før det ble ukentlig.
Jeg skulle være anonym. I august står jeg åpent som grunnlegger og redaktør, fordi en navngitt person tåler mer kritikk enn en anonym redaksjon.
Planen var å tjene penger på affiliate-lenker fra dag én. Den planen ligger nå på is, fordi leverandørene vil se trafikk før de slipper deg inn, og fordi jeg tror inntektene uansett kommer et annet sted fra.
Og i juni slettet jeg seks sider jeg hadde brukt tid på å bygge, fordi ingen leste dem. Det opplevdes vondt, og det var likevel riktig.
Selve designet ble bygget om fem ganger på én dag i juni. Jeg prøvde et nordlys-tema, et grått tema, en kobberaksent, og endte tilbake der jeg startet før jeg til slutt fant noe helt annet som satt. Når jeg leser loggen i dag, ser jeg at jeg ikke visste hva jeg ville ha før jeg fikk se det.
Hva det koster
Tallene overrasker folk. En nyhetsartikkel koster rundt sju kroner å produsere, fra research til ferdig utkast med bilde, faktasjekk og kvalitetskontroll. En lengre guide koster i underkant av ni, fordi den skrives i to selvstendige utkast som en tredje modell velger mellom.
Kostnaden ved å dekke norsk publikum har falt til et nivå der én person kan gjøre det.
Dette gjør jeg fortsatt selv
Etter tre måneder gjør maskinen mer enn den gjorde i mai, og jeg gjør mindre av det jeg gjorde da. Men oppgavene som er igjen på min side, har blitt viktigere.
Jeg leser hver artikkel og bestemmer hva som publiseres. Og jeg vet nå at det siste steget, som gjør en teknisk feilfri tekst verdt å lese, ikke lar seg automatisere med verktøyene jeg har. En modell kan ikke teste et produkt selv, ringe en kilde eller fortelle deg hva den faktisk betaler i måneden. Den skriver utmerket rundt slike opplysninger, men opplysningene må komme fra noen andre.
Artiklene her er ikke perfekte, og i mange tilfeller er det lett å se at en språkmodell har skrevet dem. Jeg er fortsatt litt redd for at siden havner i sekken folk kaller AI-slop. Men jeg begynner å tro at maskinskrevet innhold kan gi ekte verdi, og at det er lettere å godta når det er sagt på forhånd.
Jeg ser en parallell til jobben. Når jeg har kundemøter, tar vi opptak og lar AI skrive referatet. Alle vet at det er maskinskrevet. Så lenge det gir verdien det skal, er det da et problem?
Hvis du vurderer noe lignende
Rådet mitt er å bruke tiden på å bygge noe som oppdager når modellen tar feil, framfor å bruke den på å få modellen til å skrive bedre. Vær også ærlig om at du gjør nettopp det.
Og hvis du sitter på en idé du alltid har tenkt at du ikke kan nok til å gjennomføre, er det kanskje den tanken jeg helst vil at du tar med deg herfra. Terskelen for å lage noe nyttig og varig er lavere enn de fleste tror. Du trenger ikke å være ekspert, men du må vite hva som er godt, og tørre å begynne.
altom.ai er fortsatt et eksperiment i arbeidsdeling. Jeg prøver å finne ut hva som faktisk er mulig når mennesker gjør det mennesker er gode på, og maskiner gjør det de er gode på, uten å late som at grensen ikke finnes.
Om denne teksten: den er skrevet av meg sammen med Claude, slik resten av siden blir til. Åpenhet om hvordan innholdet lages er hele premisset her, og det ville vært underlig å gjøre unntak i akkurat denne artikkelen.
Av Ole Haraldseth | altom.ai