Generatieve AI is een tak van kunstmatige intelligentie die gebruikmaakt van deep-learning (neurale netwerk) modellen die getraind zijn op enorme datasets om nieuwe content te creëren. Deze modellen leren patronen in tekst, afbeeldingen, audio of andere data zodat ze originele output kunnen produceren (zoals artikelen, afbeeldingen of muziek) als reactie op gebruikersopdrachten.

Met andere woorden, generatieve AI genereert media “vanaf nul” in plaats van alleen bestaande data te analyseren of classificeren. Het diagram hier illustreert hoe generatieve modellen (middencirkel) binnen neurale netwerken passen, die onderdeel zijn van machine learning en het bredere AI-veld. 

IBM beschrijft generatieve AI bijvoorbeeld als deep-learning modellen die “hoogwaardige tekst, afbeeldingen en andere content genereren op basis van de data waarop ze getraind zijn”, en het vertrouwt op geavanceerde neurale algoritmes die patronen in enorme datasets herkennen om nieuwe output te produceren.

Hoe Generatieve AI Werkt

Het bouwen van een generatief AI-systeem omvat doorgaans drie hoofdfasen:

• Training (Foundation Model): Een groot neuraal netwerk (vaak een foundation model genoemd) wordt getraind op enorme hoeveelheden ruwe, niet-gelabelde data (bijvoorbeeld terabytes aan internettekst, afbeeldingen of code). Tijdens de training leert het model door ontbrekende stukken te voorspellen (bijvoorbeeld het invullen van het volgende woord in miljoenen zinnen). Na vele iteraties past het zichzelf aan om complexe patronen en relaties in de data te herkennen. Het resultaat is een neuraal netwerk met gecodeerde representaties dat autonoom content kan genereren als reactie op input.
• Fijnslijpen: Na de initiële training wordt het model aangepast voor specifieke taken door fijnslijpen. Dit kan extra training op gelabelde voorbeelden omvatten of Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), waarbij mensen de output van het model beoordelen en het model zich aanpast om de kwaliteit te verbeteren. Bijvoorbeeld, een chatbotmodel kan worden fijn afgestemd met een set klantvragen en ideale antwoorden om de reacties nauwkeuriger en relevanter te maken.
• Generatie: Eenmaal getraind en fijn afgestemd genereert het model nieuwe content op basis van een prompt. Het doet dit door te putten uit de patronen die het heeft geleerd – bijvoorbeeld door één woord tegelijk te voorspellen voor tekst, of pixelpatronen te verfijnen voor afbeeldingen. In de praktijk “genereert het model nieuwe content door patronen in bestaande data te herkennen”. Op basis van een gebruikersprompt voorspelt de AI stapsgewijs een reeks tokens of beelden om de output te creëren.
• Ophalen en Verfijnen (RAG): Veel systemen gebruiken ook Retrieval-Augmented Generation om de nauwkeurigheid te verbeteren. Hierbij haalt het model externe informatie (zoals documenten of een database) op tijdens het genereren om zijn antwoorden te baseren op actuele feiten, als aanvulling op wat het tijdens de training heeft geleerd.

Elke fase is rekenintensief: het trainen van een foundation model kan duizenden GPU’s en weken aan verwerkingstijd vereisen. Het getrainde model kan vervolgens worden ingezet als dienst (bijvoorbeeld een chatbot of beeld-API) die content op aanvraag genereert.

Belangrijkste Modeltypen en Architecturen

Generatieve AI maakt gebruik van verschillende moderne neurale architecturen, elk geschikt voor verschillende media:

• Large Language Models (LLM’s) / Transformers: Deze vormen de kern van de huidige tekstgebaseerde generatieve AI (bijvoorbeeld OpenAI’s GPT-4, Google Bard). Ze gebruiken transformer-netwerken met aandachtmechanismen om coherente, contextbewuste tekst (of zelfs code) te produceren. LLM’s worden getraind op miljarden woorden en kunnen zinnen afmaken, vragen beantwoorden of essays schrijven met mensachtige vloeiendheid.
• Diffusiemodellen: Populair voor beeld- (en sommige audio-) generatie (bijvoorbeeld DALL·E, Stable Diffusion). Deze modellen beginnen met willekeurige ruis en “ontruisen” die iteratief tot een coherent beeld. Het netwerk leert een corruptieproces om te keren en kan zo zeer realistische beelden genereren op basis van tekstprompts. Diffusiemodellen hebben oudere methoden voor AI-kunst grotendeels vervangen vanwege hun fijne controle over beelddetails.
• Generative Adversarial Networks (GAN’s): Een eerdere techniek voor beeldgeneratie (rond 2014) met twee neurale netwerken in competitie: een generator maakt beelden en een discriminator beoordeelt ze. Door dit adversariële proces produceren GAN’s extreem realistische beelden en worden ze gebruikt voor taken zoals stijltransfer of data-augmentatie.
• Variational Autoencoders (VAE’s): Een ander ouder deep-learningmodel dat data codeert in een gecomprimeerde ruimte en decodeert om nieuwe variaties te genereren. VAE’s waren een van de eerste diepe generatieve modellen voor beelden en spraak (rond 2013) en behaalden vroege successen, hoewel moderne generatieve AI grotendeels is overgestapt op transformers en diffusie voor de hoogste kwaliteit output.
• (Overige): Er zijn ook gespecialiseerde architecturen voor audio, video en multimodale content. Veel geavanceerde modellen combineren deze technieken (bijvoorbeeld transformers met diffusie) om tekst+beeld samen te verwerken. IBM merkt op dat de huidige multimodale foundation modellen verschillende soorten content (tekst, afbeeldingen, geluid) vanuit één systeem kunnen genereren.

Samen vormen deze architecturen de basis van de generatieve tools die vandaag de dag worden gebruikt.

Toepassingen van Generatieve AI

Generatieve AI wordt in veel vakgebieden toegepast. Belangrijke gebruikscases zijn onder andere:

• Marketing & Klantbeleving: Automatisch marketingteksten schrijven (blogs, advertenties, e-mails) en gepersonaliseerde content direct produceren. Het drijft ook geavanceerde chatbots aan die met klanten kunnen communiceren of zelfs acties kunnen uitvoeren (bijvoorbeeld helpen met bestellingen). Marketingteams kunnen bijvoorbeeld direct meerdere advertentievarianten genereren en afstemmen op demografie of context.
• Softwareontwikkeling: Automatiseren van codegeneratie en -afwerking. Tools zoals GitHub Copilot gebruiken LLM’s om codefragmenten voor te stellen, bugs te repareren of te vertalen tussen programmeertalen. Dit versnelt repetitieve programmeertaken aanzienlijk en ondersteunt applicatiemodernisering (bijvoorbeeld het omzetten van oude codebases naar nieuwe platforms).
• Bedrijfsautomatisering: Opstellen en beoordelen van documenten. Generatieve AI kan snel contracten, rapporten, facturen en andere documenten schrijven of herzien, waardoor handmatig werk in HR, juridisch, financiën en meer wordt verminderd. Dit helpt medewerkers zich te richten op complexe probleemoplossing in plaats van routinematig schrijven.
• Onderzoek & Gezondheidszorg: Voorstellen van nieuwe oplossingen voor complexe problemen. In wetenschap en techniek kunnen modellen nieuwe medicijnmoleculen voorstellen of materialen ontwerpen. AI kan bijvoorbeeld synthetische moleculaire structuren of medische beelden genereren voor het trainen van diagnostische systemen. IBM meldt dat generatieve AI in de gezondheidszorg wordt gebruikt om synthetische data te creëren (bijvoorbeeld medische scans) wanneer echte data schaars is.
• Creatieve Kunsten & Ontwerp: Assisteren bij of creëren van kunstwerken, grafische ontwerpen en media. Ontwerpers gebruiken generatieve AI om originele kunst, logo’s, game-assets of speciale effecten te maken. Modellen zoals DALL·E, Midjourney of Stable Diffusion kunnen illustraties creëren of foto’s aanpassen op aanvraag. Ze bieden nieuwe creatieve tools, bijvoorbeeld door meerdere variaties van een afbeelding te genereren ter inspiratie.
• Media & Entertainment: Genereren van audio- en videocontent. AI kan muziek componeren, natuurlijke spraak genereren of zelfs korte video’s maken. Het kan bijvoorbeeld voice-over-narraties produceren in een gekozen stijl of muziekstukken creëren op basis van een tekstbeschrijving. Hoewel volledige videogeneratie nog in ontwikkeling is, bestaan er al tools om animatieclips te maken vanuit tekstprompts, met snel verbeterende kwaliteit.

Deze voorbeelden krabben slechts aan de oppervlakte; de technologie ontwikkelt zich zo snel dat er voortdurend nieuwe toepassingen ontstaan (bijvoorbeeld gepersonaliseerd onderwijs, content voor virtual reality, geautomatiseerd nieuws schrijven).

Voordelen van Generatieve AI

Generatieve AI biedt verschillende voordelen:

• Efficiëntie en Automatisering: Het automatiseert tijdrovende taken. Zo kan het binnen enkele seconden e-mails, code of ontwerpideeën opstellen, wat het werk aanzienlijk versnelt en mensen vrijmaakt om zich op complexere taken te richten. Organisaties melden aanzienlijke productiviteitswinst doordat teams content en ideeën veel sneller genereren dan voorheen.
• Verbeterde Creativiteit: Het kan creativiteit stimuleren door te brainstormen en variaties te verkennen. Een schrijver of kunstenaar kan met één druk op de knop meerdere concepten of ontwerpopties genereren, wat helpt bij het overwinnen van een creatieve blokkade. Deze “creatieve partner”-functie maakt het ook voor niet-experts mogelijk om met nieuwe ideeën te experimenteren.
• Betere Ondersteuning bij Besluitvorming: Door snel grote datasets te analyseren kan generatieve AI inzichten of hypothesen aanreiken die menselijke besluitvorming ondersteunen. Het kan bijvoorbeeld complexe rapporten samenvatten of statistische patronen in data suggereren. IBM merkt op dat het slimmere beslissingen mogelijk maakt door data te doorzoeken en nuttige samenvattingen of voorspellende ideeën te genereren.
• Personalisatie: Modellen kunnen output afstemmen op individuele voorkeuren. Ze kunnen bijvoorbeeld gepersonaliseerde marketingcontent genereren, producten aanbevelen of interfaces aanpassen aan de context van elke gebruiker. Deze realtime personalisatie verhoogt de betrokkenheid van gebruikers.
• 24/7 Beschikbaarheid: AI-systemen worden niet moe. Ze kunnen continu service bieden (bijvoorbeeld chatbots die dag en nacht vragen beantwoorden) zonder vermoeidheid. Dit zorgt voor consistente prestaties en constante toegang tot informatie of creatieve ondersteuning.

Kortom, generatieve AI bespaart tijd, stimuleert innovatie en kan grootschalige creatieve of analytische taken snel en efficiënt uitvoeren.

Uitdagingen en Risico’s van Generatieve AI

Ondanks de kracht kent generatieve AI aanzienlijke beperkingen en risico’s:

• Onjuiste of Verzonnen Output (“Hallucinaties”): Modellen kunnen plausibel klinkende maar onjuiste of onzinnige antwoorden geven. Bijvoorbeeld kan een AI voor juridisch onderzoek met vertrouwen nep-citaten aanhalen. Deze “hallucinaties” ontstaan omdat het model feiten niet echt begrijpt – het voorspelt alleen waarschijnlijke vervolgen. Gebruikers moeten AI-output zorgvuldig controleren op juistheid.
• Vooringenomenheid en Eerlijkheid: Omdat AI leert van historische data, kan het maatschappelijke vooroordelen uit die data overnemen. Dit kan leiden tot oneerlijke of aanstootgevende resultaten (bijvoorbeeld bevooroordeelde vacature-aanbevelingen of stereotiepe beeldbeschrijvingen). Het voorkomen van bias vereist zorgvuldige selectie van trainingsdata en voortdurende evaluatie.
• Privacy- en Auteursrechtzorgen: Als gebruikers gevoelige of auteursrechtelijk beschermde materialen invoeren, kan het model onbedoeld privégegevens in output onthullen of intellectueel eigendom schenden. Modellen kunnen ook worden onderzocht om delen van hun trainingsdata te lekken. Ontwikkelaars en gebruikers moeten invoer beveiligen en output monitoren op dergelijke risico’s.
• Deepfakes en Desinformatie: Generatieve AI kan zeer realistische nepbeelden, audio of video’s maken (deepfakes). Deze kunnen kwaadwillig worden ingezet om personen te imiteren, valse informatie te verspreiden of slachtoffers te misleiden. Het detecteren en voorkomen van deepfakes is een groeiende zorg voor veiligheid en mediaintegriteit.
• Gebrek aan Verklaarbaarheid: Generatieve modellen zijn vaak “black boxes”. Het is meestal onmogelijk te begrijpen waarom ze een bepaalde output produceerden of hun besluitvormingsproces te controleren. Deze ondoorzichtigheid maakt het lastig om betrouwbaarheid te garanderen of fouten te traceren. Onderzoekers werken aan uitlegbare AI-technieken, maar dit blijft een uitdaging.

Andere kwesties zijn de enorme benodigde rekenkracht (wat energieverbruik en CO2-uitstoot verhoogt) en juridische/ethische vragen over eigendom van content. Al met al, hoewel generatieve AI krachtig is, vereist het zorgvuldige menselijke controle en governance om risico’s te beperken.

De Toekomst van Generatieve AI

Generatieve AI ontwikkelt zich in razendsnel tempo. De adoptie groeit snel: onderzoeken tonen aan dat ongeveer een derde van de organisaties generatieve AI al op enige wijze gebruikt, en analisten voorspellen dat tegen 2026 ongeveer 80% van de bedrijven het zal hebben ingezet. Experts verwachten dat deze technologie biljoenen dollars zal toevoegen aan de wereldeconomie en industrieën zal transformeren.

Oracle meldt bijvoorbeeld dat na de lancering van ChatGPT generatieve AI “een wereldwijd fenomeen werd” en “naar verwachting biljoenen aan de economie zal toevoegen” door enorme productiviteitswinsten mogelijk te maken.

Vooruitkijkend zullen we meer gespecialiseerde en krachtige modellen zien (voor wetenschap, recht, techniek, enzovoort), betere technieken om output accuraat te houden (bijvoorbeeld geavanceerde RAG en betere trainingsdata) en integratie van generatieve AI in alledaagse tools en diensten.

Opkomende concepten zoals AI-agenten – systemen die generatieve AI gebruiken om autonoom meerstaps taken uit te voeren – vormen een volgende stap (bijvoorbeeld een agent die een reis plant met AI-gegenereerde aanbevelingen en vervolgens hotels en vluchten boekt). Tegelijkertijd beginnen overheden en organisaties beleid en standaarden te ontwikkelen rond ethiek, veiligheid en auteursrecht voor generatieve AI.

>>>Wilt u weten:

Zwakke AI en sterke AI

Wat is smalle AI en algemene AI?

Samenvattend verwijst generatieve AI naar AI-systemen die nieuwe, originele content creëren door te leren van data. Aangedreven door diepe neurale netwerken en grote foundation modellen, kan het tekst schrijven, afbeeldingen genereren, audio componeren en meer, wat transformatieve toepassingen mogelijk maakt.

Hoewel het enorme voordelen biedt op het gebied van creativiteit en efficiëntie, brengt het ook uitdagingen mee zoals fouten en vooringenomenheid die gebruikers moeten aanpakken. Naarmate de technologie volwassen wordt, zal het steeds meer een integraal hulpmiddel worden in diverse sectoren, maar verantwoord gebruik is essentieel om het potentieel veilig te benutten.