För att Jordbruksverkets medarbetare ska kunna arbeta med AI på ett säkert sätt har myndighetens AI-labb utvecklat en egen AI-assistent, chattboten Ragnar. Chattboten körs på Jordbruksverkets egna servrar vilket gör den säker att använda även för känslig data och om Internet stängs ned.

– Jordbruksverket ligger i framkant i Sverige med egenutvecklade verktyg för att med hjälp av säker AI kunna bli en mer effektiv myndighet. Att vår AI-assistent går att använda även om Internet stängs ned är en viktig beredskapsåtgärd, säger Anna Miller, projektledare för Jordbruksverkets AI-labb.
Jordbruksverket använder för närvarande open-source språkmodellen GPT-OSS, men har även testat andra modeller såsom Gemma och Mistral. En open‑sourcemodell är en AI‑modell innebär att vem som helst kan granska hur modellen fungerar, anpassa den för egna behov och bidra med förbättringar.
– Valet av open-source modeller ger oss betydande fördelar i riskhanteringen. Open-source LLM: er är mycket mer transparenta kring hur de har tränats, vilket gör dem mer lämpliga för våra syften och mer i linje med våra riktlinjer för AI-användning, fortsätter Anna Miller.
En central del av Jordbruksverkets lösning är att alla språkmodeller körs på egen infrastruktur hos Jordbruksverket. Jordbruksverket använder totalt fyra GPU: er (Graphics Processing Units), varav två för utveckling och två för produktion. Detta ger Jordbruksverket full kontroll över data och infrastruktur.

Säkerheten i fokus
Inom myndigheten finns en stor medvetenhet om de allmänt kända riskerna som är förknippade med stora språkmodeller. Det inkluderar framför allt hallucinationer (när modellen genererar felaktig eller påhittad information) och bias (systematiska snedvridningar i svaren). Dessa risker är till viss del beroende på vilken språkmodell man använder och hur den har tränats.
– För att hantera dessa risker har vi implementerat flera skyddsmekanismer, bland annat genom en systemprompt som styr hur Ragnar resonerar och skapar sina svar, samt hur systemet hanterar hallucinationer, jail-breaks (försök att få Ragnar att svara utanför sina säkerhets‑ och policyregler) och olämpliga svar. Vårt automatiserade testramverk hjälper oss att upptäcka och åtgärda problematiska beteenden, berättar AI-labbets Jonas Forsman.
Jordbruksverkets medarbetare kan känna sig trygga med att inga uppgifter som läggs in i AI-assistenten kan spridas vidare.
– Med Ragnar kan vi idag ta hjälp av AI i ett helt slutet system, vilket gör att vi även kan ladda upp känsliga data. Samtidigt måste alla förstå vilka begränsningar som finns och kontrollera de svar Ragnar tar fram. Därför är det viktigt att medarbetarna får utbildning. Bland annat har alla erbjudits att ta AI-körkort. Dessutom har vi utsett ambassadörer på Jordbruksverket som bidrar i kunskapsutvecklingen, fortsätter Anna Miller.

Jordbruksverket ska samla alla data
Nästa steg är att AI-labbet arbetar med ett system för att samla in all Jordbruksverkets data till en intern plattform för kunskaps- och dokumentdelning. Den kommer att kunna samla riktlinjer, rapporter och verktyg i en gemensam digital miljö så att medarbetare snabbt kan hitta och återanvända relevant information och material.
Planen är att AI-verktyget Ragnar snabbare via plattformen ska kunna komma åt all Jordbruksverkets information och data.
– Vi påbörjade arbetet i AI-labbet i januari i år och har gjort mycket på kort tid så jag har stora förhoppningar om att på ett produktivt sätt kunna ta nästa steg med systemet för att kunna dela data internt. Arbetet i AI-labbet innebär en utvecklad syn på teknik, säkerhet och arbetssätt som både är utmanande och spännande, avslutar Anna Miller.