Generatieve AI

Wat is Generatieve AI (GenAI)?

Generatieve AI, vaak afgekort als GenAI, is een vorm van artificiële intelligentie die zelf nieuwe dingen kan maken. Denk aan teksten, beelden, muziek, video’s of zelfs computerprogramma’s. Waar klassieke AI vooral patronen herkent in data, kan GenAI ook iets nieuws creëren op basis van die kennis.

Een bekend voorbeeld is ChatGPT, dat zelf antwoorden schrijft op vragen, of DALL·E, dat op basis van tekst een nieuw beeld tekent. Bedrijven gebruiken deze technologie bijvoorbeeld om rapporten te schrijven, producten te beschrijven, communicatie te automatiseren of om sneller concepten en prototypes te maken.

Kort gezegd: GenAI gebruikt wat het geleerd heeft van bestaande data om iets nieuws te bedenken of te maken.

Hoe werkt Generatieve AI?

Technisch werkt GenAI met neurale netwerken, en meer specifiek met een architectuur die transformers heet. Die techniek zorgt ervoor dat het model verbanden kan leggen tussen woorden, beelden of geluiden, en begrijpt hoe ze samen een geheel vormen.

Het proces verloopt in verschillende stappen:

1. Data omzetten naar getallen
   Alles wat een model leert of verwerkt, wordt omgezet in cijfers. Woorden, beelden of geluiden krijgen elk een numerieke voorstelling. Die cijfers noemen we embeddings. Zo leert het model dat woorden zoals "auto" en "wagen" dichter bij elkaar liggen dan "auto" en "stoel".

2. Patronen leren via training
   Het model krijgt miljoenen voorbeelden te zien en leert welke patronen vaak voorkomen. Het probeert telkens te voorspellen wat het volgende woord, beeld of geluid zou moeten zijn. Door dat eindeloos te herhalen, leert het verbanden herkennen tussen context en betekenis.

3. De transformer-architectuur
   Dit is het brein van de huidige generatie AI. Dankzij een techniek die self-attention heet, kijkt het model niet enkel naar één woord tegelijk, maar naar de volledige context. Zo begrijpt het beter de bedoeling van een zin of beeld.

4. Voorspellen en genereren
   Wanneer je het model een opdracht geeft, voorspelt het stap voor stap het meest logische volgende element. Zo bouwt het zin per zin of pixel per pixel iets nieuws op. Alles wat het genereert, komt voort uit wat het eerder geleerd heeft.

5. Optioneel: kennis via een vector database
   In toepassingen zoals RAG (Retrieval-Augmented Generation) wordt vaak een vector database gebruikt. Daarin zit bedrijfsinformatie in numerieke vorm. Het model zoekt daar eerst de meest relevante info op en gebruikt die om een beter antwoord te geven.

GenAI combineert wiskunde, statistiek en rekenkracht. Het gebruikt miljarden parameters om de relaties tussen woorden en betekenissen te leren. Daardoor kan het teksten schrijven, beelden genereren of data samenvatten op een manier die voor mensen natuurlijk aanvoelt.

Beperkingen en gevaren van GenAI

Generatieve AI is indrukwekkend, maar ze heeft ook haar grenzen. Het is goed om die te kennen voor je ze in een bedrijf of project inzet.

Hallucinaties
Een model kan dingen verzinnen. Het klinkt zelfzeker, maar baseert zich op waarschijnlijkheid, niet op feiten. Daarom moet je altijd dubbelchecken wat het zegt.

Bias of vooroordelen
De data waarmee een model getraind wordt, is niet altijd neutraal. Daardoor kan het onbedoeld vooroordelen overnemen of versterken. Bijvoorbeeld bij taalgebruik of de manier waarop mensen beschreven worden.

Verouderde kennis
Een model weet enkel wat het geleerd heeft. Nieuwe wetten, cijfers of gebeurtenissen kent het niet, tenzij het verbonden is met een actuele databron. Wat het zegt, kan dus achterhaald zijn.

Privacy en vertrouwelijkheid
Wat je ingeeft, kan elders bewaard of geanalyseerd worden. Geef daarom nooit gevoelige bedrijfs- of klantinformatie in publieke tools. Werk liever in een afgeschermde omgeving. Als je met gratis AI tools aan de slag gaat wordt bijna altijd jouw data gebruikt om het AI model te trainen. Let er in dit senario zeker op dat je geen gevoelige informatie ingeeft. In een bedrijfscontext kan je best kiezen voor een AI tool die ervoor zorgt dat jouw data niet voor andere doeleinden gebruikt wordt. Lees dit altijd goed na in de voorwaarden. Soms moet je ook actief actie ondernemen om je data vertrouwelijk te houden ook al heb je gekozen voor een betaalde versie.

Gebruik je bijvoorbeeld de betalende versie van ChatGPT dan moet je in de instellingen expliciteit aangeven dat data niet gebruikt mag worden voor trainingsdoeleinden. Standaard staat ingesteld dat dit wel het geval is. Kijk dus zeker goed de voorwaarden en instellingen na voor je een AI tool gaat inzetten in een bedrijfscontext.

Gebrek aan duidelijkheid en voorspelbaarheid
Het is vaak onduidelijk waarom een model precies dat antwoord geeft. De berekeningen binnenin zijn complex en niet transparant, wat het lastig maakt om fouten te verklaren.

Een antwoord is ook niet altijd voorspelbaar. Eenzelfde vraag kan twee keer een andere output genereren. Dat maakt het niet voor elke toepassing geschikt. GenAI is goed voor de meer greatieve toepassingen of waar er evaluatie nodig is. Als er een bepaalde zwart / wit beslissing genomen moet worden kan het zijn dat andere AI technieken beter geschikt zijn om deze taak te doen.

Auteursrecht en creativiteit
De output van een model kan lijken op bestaande teksten of beelden. Dat roept vragen op over wie de rechten heeft en of iets echt origineel is.