Heb je wel eens zitten piekeren over waar al die informatie eigenlijk vandaan komt ? AI snuffelt toch niet stiekem door stoffige boekenrekken of kijkt stiekem naar korte YouTube-filmpjes? En toch weet het op de een of andere manier antwoorden te vinden op alles – van lasagnetrucs tot de natuurkunde van zwarte gaten – alsof het een bodemloze archiefkast heeft. De werkelijkheid is vreemder, en misschien wel intrigerender, dan je zou denken. Laten we het eens nader bekijken (en ja, misschien ontkrachten we onderweg ook een paar mythes).
Is het toverij? 🌐
Het is geen tovenarij, hoewel het soms wel zo aanvoelt. Wat er achter de schermen gebeurt, is in feite patroonvoorspelling . Grote taalmodellen (LLM's) slaan feiten zoals je hersenen het koekjesrecept van je oma onthouden; in plaats daarvan worden ze getraind om het volgende woord (token) te raden op basis van wat eraan voorafging [2]. In de praktijk betekent dat dat ze zich vastklampen aan relaties: welke woorden bij elkaar horen, hoe zinnen gewoonlijk vorm krijgen, hoe hele ideeën als een soort steigerwerk worden opgebouwd. Daarom klinkt goed, ook al is het – eerlijk gezegd – statistische nabootsing, geen begrip [4].
Wat maakt door AI gegenereerde informatie nu eigenlijk nuttig ? Een aantal dingen:
-
Datadiversiteit - gebruikmaken van talloze bronnen, niet één smalle stroom.
-
Updates - zonder regelmatige vernieuwingscycli verouderen ze snel.
-
Filteren - idealiter wordt vuil tegengehouden voordat het binnendringt (hoewel, laten we eerlijk zijn, dat net heeft gaten).
-
Kruiscontrole - steunen op gezaghebbende bronnen (denk aan NASA, WHO, grote universiteiten), wat een must is in de meeste draaiboeken voor AI-governance [3].
Toch fabriceert het soms – vol zelfvertrouwen. Die zogenaamde hallucinaties ? In feite gepolijste onzin die met een strak gezicht wordt gebracht [2][3].
Artikelen die u wellicht interessant vindt om na dit artikel te lezen:
🔗 Kan AI lotnummers voorspellen?
Een onderzoek naar mythes en feiten over loterijvoorspellingen door AI.
🔗 Wat houdt een holistische benadering van AI in?
Kunstmatige intelligentie begrijpen vanuit een evenwichtig perspectief op ethiek en impact.
🔗 Wat zegt de Bijbel over kunstmatige intelligentie?
Een onderzoek naar Bijbelse perspectieven op technologie en de menselijke schepping.
Snelle vergelijking: Waar haalt AI zijn gegevens vandaan? 📊
Niet elke bron is gelijk, maar elk speelt zijn rol. Hier volgt een overzicht.
| Brontype | Wie gebruikt het (AI)? | Kosten/Waarde | Waarom het werkt (of juist niet...) |
|---|---|---|---|
| Boeken en artikelen | Grote taalmodellen | Onbetaalbaar (bijna) | Compacte, gestructureerde kennis veroudert snel. |
| Websites en blogs | Vrijwel alle AI's | Gratis (met geluid) | Een enorme variëteit; een mix van genialiteit en absolute rommel. |
| Academische artikelen | Onderzoeksintensieve AI's | Soms achter een betaalmuur | Grondigheid en geloofwaardigheid, maar verpakt in ingewikkeld jargon. |
| Gebruikersgegevens | Gepersonaliseerde AI's | Zeer gevoelig ⚠️ | Stijlvol op maat gemaakt, maar met talloze privacyproblemen. |
| Realtime web | Zoekgerelateerde AI's | Gratis (indien online) | Houdt informatie actueel; nadeel is het risico op verspreiding van geruchten. |
Het trainingsdata-universum 🌌
Dit is de fase van ‘leren in de kindertijd’. Stel je voor dat je een kind miljoenen verhalenboeken, krantenknipsels en eindeloze Wikipedia-pagina's tegelijk geeft. Zo ziet pretraining eruit. In de praktijk gooien aanbieders openbaar beschikbare gegevens, gelicentieerde bronnen en door trainers gegenereerde tekst [2].
Daar bovenop komen zorgvuldig geselecteerde menselijke voorbeelden – goede antwoorden, slechte antwoorden, duwtjes in de goede richting – nog voordat de bekrachtiging begint [1].
Een kanttekening bij de transparantie: bedrijven maken niet alle details openbaar. Sommige beschermingsmechanismen zijn geheimhouding (intellectueel eigendom, veiligheidsoverwegingen), waardoor je slechts een gedeeltelijk inzicht krijgt in de werkelijke gang van zaken [2].
Realtime zoeken: De extra topping 🍒
Sommige modellen kunnen nu buiten hun trainingsbubbel kijken. Dat is retrieval-augmented generation (RAG) – in feite worden er brokken uit een live index of documentopslag gehaald en vervolgens in het antwoord verwerkt [5]. Perfect voor snel veranderende zaken zoals nieuwskoppen of aandelenkoersen.
Het probleem? Het internet is voor een deel geniaal en voor een deel een ramp. Als filters of herkomstcontroles zwak zijn, loop je het risico dat ongewenste gegevens er weer in sluipen – precies waar risicoraamwerken voor waarschuwen [3].
Een veelgebruikte oplossing: bedrijven koppelen modellen aan hun eigen interne databases, zodat antwoorden verwijzen naar het huidige HR-beleid of een bijgewerkte productdocumentatie in plaats van improviseren. Het resultaat: minder misverstanden en betrouwbaardere antwoorden.
Fijn afstellen: de laatste stap in het proces van het polijsten van AI 🧪
Ruwe, voorgegetrainde modellen zijn onhandig. Daarom worden ze verfijnd :
-
Hen leren om behulpzaam, onschadelijk en eerlijk (via bekrachtigingsleren door menselijke feedback, RLHF) [1].
-
Het gladschuren van onveilige of giftige randen (uitlijning) [1].
-
Aanpassen aan de toon, of die nu vriendelijk, formeel of speels sarcastisch is.
Het gaat er niet zozeer om een diamant te slijpen, maar eerder om een statistische lawine in toom te houden zodat die zich meer als een gesprekspartner gedraagt.
De hobbels en mislukkingen 🚧
Laten we niet doen alsof het perfect is:
-
Hallucinaties - heldere antwoorden die ronduit fout zijn [2][3].
-
Vooroordeel - het weerspiegelt patronen die in de data zijn ingebouwd; het kan ze zelfs versterken als het niet wordt gecontroleerd [3][4].
-
Geen ervaring uit de eerste hand - het kan wel over soeprecepten praten
-
Overmoed - de tekst vloeit voort alsof hij alles weet, zelfs als dat niet zo is. Risicokaders benadrukken het signaleren van aannames [3].
Waarom het voelt alsof je het weet 🧠
Het heeft geen overtuigingen, geen geheugen in de menselijke zin en zeker geen zelf. Maar omdat het zinnen vloeiend aan elkaar rijgt, leest je brein het alsof het het begrijpt . Wat er gebeurt is gewoon grootschalige voorspelling van het volgende teken : het verwerken van triljoenen waarschijnlijkheden in een fractie van een seconde [2].
De ‘intelligentie’-vibe is emergent gedrag; onderzoekers noemen het, enigszins ironisch, het ‘stochastische papegaaieneffect’ [4].
Kindvriendelijke analogie 🎨
begrijpt niet , maar kan de woorden zo herschikken dat het wijs klinkt. Soms is het raak, soms is het onzin, maar met genoeg talent is het verschil moeilijk te zien.
Samenvattend: Waar komt de informatie van AI vandaan? 📌
Simpel gezegd:
-
Enorme trainingsdata (openbaar + gelicentieerd + door trainers gegenereerd) [2].
-
Fijn afstemmen met menselijke feedback om toon/gedrag vorm te geven [1].
-
Ophaalsystemen wanneer ze zijn aangesloten op live datastromen [5].
AI “weet” geen dingen – het voorspelt tekst . Dat is zowel zijn superkracht als zijn achilleshiel. Kortom? Controleer belangrijke zaken altijd met een betrouwbare bron [3].
Referenties
-
Ouyang, L. et al. (2022). Het trainen van taalmodellen om instructies op te volgen met menselijke feedback (InstructGPT) . arXiv .
-
OpenAI (2023). GPT-4 Technisch Rapport - mix van gelicentieerde, openbare en door mensen gecreëerde data; doelstelling en beperkingen van next-token prediction. arXiv .
-
NIST (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) - provenance, trustworthiness, and risk controls. PDF .
-
Bender, EM, Gebru, T., McMillan-Major, A., Mitchell, S. (2021). Over de gevaren van stochastische papegaaien: kunnen taalmodellen te groot zijn? PDF .
-
Lewis, P. et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP . arXiv .