Del 48 - KI-Kompis ..... Hvordan bruker vi fagtermer?
Oppdatert: 8. sep.
Fagtermer gjør kunnskap presis – men bare når vi forklarer hva de betyr
Alle fagområder utvikler sitt eget språk. Økonomer snakker om produktivitet, alternativkostnad og eksternaliteter. Markedsførere bruker begreper som konvertering, segmentering og kundereise. Innen kunstig intelligens møter vi ord som språkmodell, token, embedding, kontekstvindu og inferens. Fagtermer er ikke vanskelige ord vi bruker for å høres kunnskapsrike ut.
De eksisterer fordi vi trenger presise begreper for å beskrive komplekse fenomener. Problemet oppstår når vi bruker fagtermene uten å forklare dem. Da kan språket som skulle gjøre kunnskapen mer presis, i stedet gjøre den mindre tilgjengelig.
I et kunnskapsunivers må vi derfor klare to ting samtidig:
Vi må bevare den faglige presisjonen.
Og:
Vi må gjøre fagkunnskapen forståelig for mennesker som ennå ikke kjenner begrepene.
Det er også interessant i møte med kunstig intelligens. Tydelig terminologi, konsistente begreper og eksplisitte definisjoner kan redusere språklig tvetydighet og gjøre det lettere å forstå hvilke konsepter teksten faktisk handler om.
Men også her gjelder det viktigste prinsippet vårt:
Vi skriver først og fremst for mennesker.
Magne & Kompisen
Magne
Kompis...
Jeg har lagt merke til noe.
Jo mer faglig disse artiklene våre blir, desto flere rare ord dukker
det opp.
Kompisen
He he.
Velkommen til akademia.
Magne
Det er jo alt mulig.
Informasjonsarkitektur.
Semantikk.
Kontekstvindu.
Taksonomi.
Inferens.
Embeddings.
Kompisen
Og nå begynner du å forstå hvorfor vi trenger fagtermer.
Magne
Fordi akademikere liker vanskelige ord?
Kompisen
He he.
Noen ganger kan man kanskje få den mistanken.
Men nei.
Gode fagtermer har en viktig funksjon.
De gir oss presisjon.
Ett begrep kan erstatte en hel forklaring
Magne
Hvordan da?
Kompisen
Ta begrepet psykologisk trygghet.
Vi kunne sagt:
«Et miljø hvor mennesker opplever at de kan stille spørsmål, uttrykke usikkerhet, komme med ideer og innrømme feil uten å frykte negative sosiale konsekvenser.»
Magne
Det var en munnfull.
Kompisen
Nettopp.
Når vi først har forklart hva psykologisk trygghet betyr, kan vi senere bruke fagtermen.
Da bærer begrepet med seg mye kunnskap.
Magne
Så en fagterm fungerer nesten som en liten kunnskapspakke?
Kompisen
Det er en god måte å beskrive det på.
Ett begrep kan representere en langt større idé.
Problemet begynner når leseren ikke kjenner begrepet
Magne
Men da har vi et problem.
For hvis jeg aldri har hørt uttrykket «psykologisk trygghet»...
så hjelper det ikke meg at begrepet er presist.
Kompisen
Helt riktig.
Derfor bør vi ikke velge mellom fagspråk og enkelt språk.
Vi trenger begge deler.
Magne
Hvordan gjør vi det?
Kompisen
Vi introduserer fagtermen.
Så forklarer vi den på vanlig norsk.
For eksempel:
Informasjonsarkitektur handler om hvordan informasjon organiseres og struktureres slik at mennesker lettere kan finne og forstå den.
Magne
Da lærer leseren både begrepet og betydningen.
Kompisen
Ja.
Og neste gang leseren møter ordet, er det ikke lenger fremmed.
Vi skal ikke gjøre fagstoffet dummere
Magne
Det er kanskje en felle her også?
At vi blir så opptatt av å skrive enkelt at vi fjerner selve fagbegrepene?
Kompisen
Absolutt.
God formidling betyr ikke at vi skal gjøre kunnskapen mindre presis.
Det betyr at vi skal gjøre presis kunnskap forståelig.
Magne
Det er en ganske stor forskjell.
Kompisen
En veldig stor forskjell.
Hvis vi konsekvent erstatter alle fagtermer med hverdagslige formuleringer, kan vi også ta fra leseren muligheten til å lære det språket som brukes innen fagområdet.
Magne
Så vi skal egentlig hjelpe leseren inn i fagspråket?
Kompisen
Ja.
Ikke holde leseren utenfor det.
Norsk og engelsk fagterminologi
Magne
Men så har vi et annet problem.
Mange av begrepene innen KI og digitalisering kommer jo fra engelsk.
Kompisen
Og akkurat derfor kan det være nyttig å vise begge.
Magne
Slik vi gjør i fagtermtabellene våre?
Kompisen
Nettopp.
Kunstig intelligens – Artificial Intelligence.
Maskinlæring – Machine Learning.
Språkmodell – Language Model.
Kontekstvindu – Context Window.
Da lærer leseren både det norske fagbegrepet og betegnelsen som ofte brukes i internasjonal forskning, faglitteratur og teknologi.
Magne
Det gjør det vel også lettere å lete videre etter kunnskap?
Kompisen
Ja.
Det er en viktig fordel.
Mye forskning og dokumentasjon publiseres på engelsk. Kjenner leseren begge begrepene, blir veien videre kortere.
Det samme begrepet må helst bety det samme
Magne
Hva med konsistens?
Er det viktig?
Kompisen
Veldig.
Hvis vi kaller det temaklynge ett sted, innholdsklynge et annet sted og topic cluster et tredje sted uten å forklare forholdet mellom begrepene...
kan vi skape unødvendig forvirring.
Magne
Selv om vi egentlig snakker om omtrent det samme?
Kompisen
Ja.
Derfor bør et kunnskapsunivers utvikle et forholdsvis konsistent begrepsapparat.
Det betyr ikke at språket skal bli mekanisk.
Men leseren bør kunne stole på at sentrale begreper brukes gjennomtenkt.
Hva betyr fagtermer for kunstig intelligens?
Magne
Og nå kommer spørsmålet.
Hva betyr dette for KI?
Kompisen
Her må vi igjen være presise.
Vi kan ikke si at en KI automatisk «belønner» en nettside fordi den inneholder mange fagtermer.
Magne
Så vi skal ikke begynne å fylle artiklene med avanserte ord for å imponere maskinene?
Kompisen
Definitivt ikke.
Det ville sannsynligvis gjort innholdet dårligere.
Men tydelige begreper og eksplisitte definisjoner kan gjøre teksten mindre tvetydig.
Magne
Hvordan?
Kompisen
Hvis vi skriver:
«En temaklynge, på engelsk topic cluster, er en gruppe faglig beslektede sider som samlet behandler et større tema.»
har vi gjort flere ting samtidig.
Vi har navngitt konseptet.
Vi har gitt den engelske betegnelsen.
Og vi har forklart hva begrepet betyr.
Magne
Da blir sammenhengen ganske tydelig.
Kompisen
Ja.
Både for mennesket som leser teksten og for systemer som analyserer språket.
Faglig utdypning
Fagtermer er komprimerte kunnskapsbærere
Terminologi er en grunnleggende del av faglig kommunikasjon.
Når et fagområde utvikler presise betegnelser for fenomener, prosesser og teorier, gjør det det mulig å kommunisere komplekse ideer mer effektivt.
En fagterm fungerer derfor på mange måter som en komprimert kunnskapsbærer. Begrepet maskinlæring består bare av ett ord, men viser til et omfattende fagområde med teorier, metoder, algoritmer og anvendelser. Det betyr samtidig at fagtermen bare fungerer dersom avsender og mottaker har tilstrekkelig felles forståelse av hva begrepet representerer.
Derfor er definisjonen viktig.
Begrep, term og definisjon er ikke helt det samme
I dagligtalen bruker vi ofte ordene om hverandre, men det kan være nyttig å skille dem.
Et begrep viser til selve forestillingen eller konseptet vi forsøker å forstå.
En term er ordet eller uttrykket vi bruker for å betegne dette begrepet innenfor et fagområde.
En definisjon forsøker å avgrense og forklare hva begrepet betyr.
Vi kan for eksempel ha:
Begrep: ideen om at maskiner utfører oppgaver som forbindes med menneskelig intelligens.
Term: kunstig intelligens.
Engelsk term: artificial intelligence.
Definisjon: en faglig beskrivelse som avgrenser hva vi mener med kunstig intelligens i den aktuelle sammenhengen.
Dette skillet blir særlig viktig når begreper brukes forskjellig mellom fagområder eller endrer betydning over tid.
Kontekst bestemmer betydningen
Ord har ikke alltid én universell betydning.
Begrepet modell kan bety forskjellige ting innen økonomi, arkitektur, statistikk og kunstig intelligens.
Det samme gjelder ord som agent, plattform, nettverk og transformasjon.
Derfor er det ikke nok å bruke riktig fagterm. Vi må også etablere konteksten termen brukes i. I et kunnskapsunivers kan dette gjøres gjennom overskrifter, definisjoner, eksempler, relaterte artikler og konsekvent terminologi.
Konsistens skaper et begrepsapparat
Når et kunnskapsunivers vokser, blir terminologisk konsistens stadig viktigere. Hvis samme fenomen omtales med mange forskjellige betegnelser uten forklaring, kan både lesbarheten og den faglige presisjonen svekkes. Det betyr ikke at hvert ord alltid må gjentas identisk. Naturlig språk trenger variasjon.
Men sentrale fagbegreper bør navngis og brukes bevisst.
Over tid bygger vi dermed opp et felles begrepsapparat.
Leseren møter de samme sentrale konseptene på tvers av artikler og kan gradvis bygge en stadig dypere forståelse av dem.
Fagtermer kan bygge broer mellom språk
Innen kunstig intelligens, digitalisering, markedsføring og teknologi utvikles mye av fagterminologien internasjonalt.
Derfor er det ofte nyttig å presentere:
norsk fagterm + engelsk fagterm + forklaring.
Dette gjør mer enn å oversette et ord.
Det kobler den norske teksten til et internasjonalt kunnskapslandskap. Leseren kan kjenne igjen begrepet i forskning, bøker, dokumentasjon, konferanser og andre faglige kilder. Det er nettopp derfor vi bruker denne strukturen i fagtermtabellene våre.
Fagtermer og maskinell språkforståelse
Moderne språkmodeller representerer språk gjennom komplekse statistiske relasjoner mellom ord, uttrykk og kontekst. Det betyr at de ikke er avhengige av at alle tekster bruker nøyaktig samme ord for å kunne oppdage meningsmessige forbindelser. Likevel er tydelig terminologi nyttig. Når en tekst eksplisitt kobler sammen en fagterm, en alternativ betegnelse og en definisjon, reduserer vi tvetydighet og gjør den semantiske sammenhengen tydeligere.
Det bør imidlertid aldri føre til keyword stuffing eller kunstig repetisjon av fagbegreper. Målet er ikke flest mulig fagord.
Målet er mest mulig presis og forståelig kunnskap.
Hvordan bør vi introdusere en fagterm?
Fra ukjent ord til forstått begrep
Trinn | Hva gjør vi? | Eksempel |
1. Navngi begrepet | Presenter den etablerte fagtermen | Informasjonsarkitektur |
2. Vis engelsk term ved behov | Koble begrepet til internasjonal terminologi | Information Architecture |
3. Definer begrepet | Forklar kort og presist hva det betyr | Organisering og strukturering av informasjon |
4. Sett det i kontekst | Vis hvorfor begrepet er relevant | Gjør et nettsted lettere å forstå og navigere |
5. Bruk et eksempel | Gjør det abstrakte konkret | En temaside som organiserer artikler etter fagområde |
6. Bruk termen konsekvent | La leseren møte begrepet igjen | Bruk «informasjonsarkitektur» videre i serien |
Når hjelper fagtermer – og når skaper de problemer?
Presisjon må kombineres med forståelighet
God bruk av fagtermer | Dårlig bruk av fagtermer |
Begrepet forklares første gang det introduseres | Begrepet brukes uten forklaring |
Etablert terminologi brukes der den tilfører presisjon | Vanskelige ord brukes for å virke faglig avansert |
Norsk og engelsk term kobles sammen når det er relevant | Engelske uttrykk brukes unødvendig når gode norske begreper finnes |
Begrepet brukes forholdsvis konsekvent | Samme fenomen får stadig nye navn |
Eksempler gjør abstrakte begreper konkrete | Definisjonen består av enda flere uforklarte fagord |
Fagspråket hjelper leseren til å lære | Fagspråket blir en barriere mellom kunnskapen og leseren |
Fagtermer
Sentrale begreper når vi arbeider med fagterminologi
Norsk fagterm | Engelsk fagterm | Forklaring |
Fagterm | Technical Term / Domain-Specific Term | Et etablert ord eller uttrykk som brukes innenfor et bestemt fagområde for å betegne et faglig begrep så presist som mulig. |
Begrep | Concept | En mental eller faglig forestilling om et fenomen, en egenskap, en prosess eller en sammenheng som vi bruker språk til å beskrive. |
Terminologi | Terminology | Det samlede systemet av fagtermer og begreper som brukes innenfor et bestemt fagområde. |
Definisjon | Definition | En formulering som forklarer og avgrenser hva et bestemt begrep betyr i en gitt sammenheng. |
Kontekst | Context | Informasjonen og sammenhengen rundt et ord eller begrep som bidrar til å bestemme hvordan det skal forstås. |
Semantikk | Semantics | Læren om betydning i språk og tegn, og hvordan ord, uttrykk og setninger representerer mening. |
Tvetydighet | Ambiguity | En situasjon der et ord, uttrykk eller utsagn kan tolkes på flere forskjellige måter. |
Begrepsapparat | Conceptual Framework / Vocabulary | Et sett av sammenhengende begreper som gjør det mulig å beskrive og forstå et fagområde på en systematisk måte. |
Kontrollert vokabular | Controlled Vocabulary | Et definert sett av foretrukne termer som brukes konsekvent for å beskrive og klassifisere informasjon. |
Søkeordfylling | Keyword Stuffing | Unaturlig og overdreven gjentakelse av ord eller søkefraser i innhold, vanligvis i et forsøk på å påvirke synlighet i søkemotorer. |
Vi har bare så vidt begynt
Magne
Kompis...
Nå ser jeg egentlig fagtermer på en helt annen måte.
Jeg har ofte tenkt at vanskelige fagord gjorde en tekst mer utilgjengelig.
Kompisen
Det kan de gjøre.
Hvis vi bruker dem dårlig.
Magne
Men hvis vi forklarer dem...
kan de faktisk gjøre teksten mer presis samtidig som leseren lærer fagspråket.
Kompisen
Nettopp.
Det er forskjellen mellom å vise frem kunnskap og å formidle kunnskap.
Magne
Men nå har vi begynt å få ganske mye innhold.
Temasider.
Temaklynger.
Fagtermer.
Artikler.
Definisjoner.
Interne forbindelser.
Kompisen
Ja.
Og da oppstår et nytt spørsmål.
Magne
Jeg tror jeg ser det.
Noen artikler er ganske smale og besvarer ett konkret spørsmål.
Men vi trenger vel også noen store artikler som samler de viktigste delene av et helt fagområde?
Kompisen
Akkurat.
Innhold som står støtt i sentrum og gir leseren et solid fundament før vi sender dem videre til fordypningen.
Magne
Så nå skal vi bygge selve bærebjelkene?
Kompisen
Det kan vi godt kalle dem.
For neste spørsmål er:
Hvordan bygger vi hjørnesteinsinnhold?
Og kompis...
vi har bare så vidt begynt.
Faglig bakgrunn og videre lesning
Denne serien bygger også på min egen faglige reise gjennom Webdesign-studiet, eMarketing-studiet, Innovasjon og kommersialisering og faglige seminarer i San Francisco og Oxford. Her finner du bakgrunnen, fagmiljøene og erfaringene som har fulgt utviklingen fra webens første år til dagens digitalisering.
Anbefalt litteratur
Utviklingen innen kunstig intelligens går raskere enn kanskje noe annet fagområde i vår tid. Ingen enkelt bok kan gi alle svarene, men gode bøker kan gi et solid grunnlag for å forstå teknologien, mulighetene og utfordringene.
I KI-Kompis-serien anbefaler vi derfor et utvalg bøker som belyser kunstig intelligens fra ulike perspektiver – teknologi, strategi, ledelse, innovasjon, etikk, digitalisering og praktisk anvendelse. Samlet gir de en bredere forståelse av hvordan kunstig intelligens påvirker mennesker, virksomheter og samfunnet.
Klikk på bokikonet for å se hele litteraturoversikten med anbefalte bøker om kunstig intelligens.
Anbefalte bøker fra biblioteket vårt
Content Strategy for the Web (2nd Edition)
Forfatter/forfattere: Kristina Halvorson og Melissa Rach
Kort omtale
Hvordan skaper du innhold som faktisk hjelper mennesker – og samtidig støtter virksomhetens mål? Content Strategy for the Web regnes som en av de mest innflytelsesrike bøkene innen innholdsstrategi og digital kommunikasjon. Boken viser hvordan godt innhold ikke oppstår tilfeldig, men gjennom en bevisst strategi der brukerbehov, organisasjonens mål, struktur, arbeidsprosesser og styring henger tett sammen.
Forfatterne tar leseren gjennom hele prosessen – fra planlegging og organisering til publisering, forvaltning og kontinuerlig forbedring av innhold på nettsteder og digitale tjenester. Selv om teknologien har utviklet seg siden boken kom ut, er prinsippene om kvalitet, relevans, styring og langsiktig innholdsarbeid minst like aktuelle i en tid der søkemotorer og kunstig intelligens vurderer innholdets troverdighet og nytteverdi.
Hvorfor vi anbefaler boken
Hos Den usynlige kapitalen mener vi at godt innhold er en av de viktigste formene for usynlig verdiskaping. Et nettsted er langt mer enn design og teknologi – det er innholdet som bygger tillit, skaper gode kundeopplevelser og hjelper mennesker med å finne svarene de leter etter.
Denne boken passer perfekt for ledere, kommunikasjonsrådgivere, innholdsprodusenter, webredaktører, UX-designere og alle som arbeider med digitale tjenester. Den viser hvorfor en tydelig innholdsstrategi gir bedre brukeropplevelser, mer effektiv samhandling og sterkere digitale resultater over tid.
I en tid der kunstig intelligens blir stadig viktigere i hvordan informasjon oppdages, forstås og formidles, er denne boken mer aktuell enn noen gang. Den minner oss om at teknologi alene aldri skaper verdi – det er godt, strukturert og relevant innhold som gjør forskjellen.
Don't Make Me ThinkForfatter: Steve Krug
Kort omtale
Don't Make Me Think er en av verdens mest innflytelsesrike bøker om brukervennlighet og webdesign. Siden den første utgaven kom i 2000, har boken hjulpet designere, utviklere, innholdsprodusenter og ledere til å forstå et enkelt, men kraftfullt prinsipp: Gode digitale tjenester skal være intuitive. Brukeren skal kunne løse oppgaven sin uten å måtte stoppe opp og tenke over hvordan nettstedet fungerer.
Hvorfor vi anbefaler boken
Dette er en av bøkene som har hatt størst betydning for mitt eget arbeid med digitale tjenester. Gjennom mange år – fra SAS og Den Norske Opera & Ballett til arbeidet med Bærum kommunes nettsider – har prinsippene i denne boken vært en viktig påminnelse om at teknologi aldri er målet i seg selv. Målet er å gjøre hverdagen enklere for menneskene som bruker tjenestene. Til tross for at boken ble utgitt for mange år siden, er budskapet minst like aktuelt i dag.
Internet Marketing & eCommerce
Forfattere: Ward Hanson og Kirthi Kalyanam
Kort omtale
Internet Marketing & eCommerce gir en grundig innføring i hvordan internett har endret markedsføring, handel og forretningsutvikling. Boken kombinerer teori og praktiske eksempler innen digital markedsføring, e-handel, kundeadferd, verdiskaping og digitale forretningsmodeller. Selv om den ble skrevet i en tid da internett fortsatt var i sterk utvikling, er mange av de grunnleggende prinsippene fortsatt høyst relevante.
Hvorfor vi anbefaler boken
Denne boken var en viktig del av min egen læringsreise innen digital markedsføring og e-handel. Den bidro til å bygge forståelsen av hvordan teknologi, kundeopplevelser og forretningsstrategi henger sammen – en innsikt som senere fikk stor betydning i arbeidet med SAS, Den Norske Opera & Ballett, Bærum kommune og etter hvert prosjektet Den usynlige kapitalen. Mange av tankene om kundeverdi, digitalisering og innovasjon som presenteres på nettstedet, har røtter i kunnskapen denne boken formidler.
The Innovator's Dilemma: When New
Technologies Cause Great Firms to Fail
Forfatter: Clayton M. Christensen
Kort omtale
The Innovator's Dilemma er en av de mest innflytelsesrike bøkene om innovasjon og teknologisk endring. Clayton Christensen introduserer begrepet «disruptiv innovasjon» og viser hvordan selv de mest vellykkede virksomhetene kan mislykkes når nye teknologier og forretningsmodeller endrer markedet. Gjennom en rekke eksempler forklarer han hvorfor etablerte selskaper ofte har vanskelig for å tilpasse seg radikale endringer – selv når de gjør «alt riktig».
Hvorfor vi anbefaler boken
Denne boken har hatt stor betydning for hvordan jeg ser på innovasjon, digitalisering og endringsledelse. Den ga et nytt perspektiv på hvorfor etablerte virksomheter utfordres av nye aktører, og hvorfor evnen til å tenke annerledes er avgjørende i en verden preget av kontinuerlig teknologisk utvikling. Mange av refleksjonene på Den usynlige kapitalen om innovasjon, digital transformasjon og verdiskaping bygger på innsikten Clayton Christensen formidler i denne klassikeren.
Mastering AI: A Survival Guide to Our Superpowered Future
Forfattere: Jeremy Kahn
Kort omtale
Mastering AI tar leseren med bak kulissene hos selskapene og forskerne som former den moderne KI-revolusjonen. Jeremy Kahn forklarer hvordan kunstig intelligens utvikles, hvilke teknologiske gjennombrudd som har gjort dagens språkmodeller mulige, og hvordan KI påvirker næringsliv, politikk og samfunn.
Hvorfor vi anbefaler boken
En svært aktuell bok som kombinerer teknologi, næringsliv og samfunnsutvikling. Passer perfekt for ledere, beslutningstakere og alle som ønsker å forstå hvor kunstig intelligens er på vei.
AI Needs You
Forfatter: Verity Harding
Kort omtale
AI Needs You handler om hvorfor kunstig intelligens ikke bare er et teknologisk spørsmål, men også et spørsmål om demokrati, etikk og samfunnsutvikling. Verity Harding argumenterer for at fremtidens KI må utvikles i samarbeid med mennesker, myndigheter og næringsliv.
Hvorfor vi anbefaler boken
En viktig bok for alle som ønsker å forstå hvordan kunstig intelligens påvirker samfunnet og hvorfor ansvarlig utvikling blir avgjørende i årene som kommer.
The Worlds I See
Forfatter: Fei-Fei Li
Kort omtale
The Worlds I See er den personlige historien til Fei-Fei Li, en av verdens mest innflytelsesrike KI-forskere. Boken kombinerer selvbiografi med historien om utviklingen av moderne kunstig intelligens, og viser hvordan forskning, teknologi og menneskelige verdier henger tett sammen.
Hvorfor vi anbefaler boken
En inspirerende bok som gir et unikt innblikk i utviklingen av kunstig intelligens gjennom øynene til en av fagfeltets mest sentrale forskere.
© 2025 - 2026 Portico Publish | Den usynlige kapitalen Personvern og bruk av nettstedet | Utviklet og driftet av Magne Bjella | Powered and secured by Wix
Kommentarer