Je kunt generatieve AI in allemaal dure termen uitleggen, maar eigenlijk is het vrij simpel. Iedereen kent wel de auto-word-finisher, de software in word of google die je woord automatisch afmaakt op basis van eerder verzamelde data en schrijfpatronen. Generatieve AI is hier een overdreven vorm van. Dit maakt niet alleen een woord of zin af, maar een hele paragraaf of document (en afbeeldingen en video’s).
Dit heeft mij geholpen om de term “AI” die zo speciaal en sci-fi klinkt als iets begrijpelijks te zien!
Generatieve AI is een vorm van kunstmatige intelligentie die zelf nieuwe content maakt op basis van een opdracht of voorbeeld. Denk aan tekst, beeld, video, audio of code.
Waar klassieke AI vooral herkent en classificeert, draait generatieve AI om creatie.
Generatieve AI is gebaseerd op deep learning, en gebruikt vaak zogenaamde foundation models zoals LLM’s (Large Language Models). Deze modellen worden getraind op gigantische hoeveelheden data, miljarden teksten, afbeeldingen, geluidsfragmenten, om patronen te herkennen en vervolgens zelf iets nieuws te genereren dat daarop lijkt.
Een voorbeeld:
Als je ChatGPT vraagt om een liefdesgedicht, genereert het dat op basis van alles wat het geleerd heeft over poëzie, stijl en grammatica.
Als je DALL·E vraagt om “een eekhoorn op een skateboard in een futuristische stad”, maakt het beeldmateriaal dat die combinatie realistisch of artistiek uitbeeldt.
Het model voorspelt telkens de volgende stap, of dat nu het volgende woord in een zin is, de volgende pixel in een afbeelding of de volgende noot in een muziekstuk.
Generatieve AI is al volop in gebruik, en het aantal toepassingen groeit explosief. Voorbeelden:
Tekst: e-mails, samenvattingen, blogs, code (ChatGPT, GitHub Copilot)
Beeld: kunst, productvisualisaties, stockfoto’s (DALL·E, Midjourney)
Video: geanimeerde instructievideo’s, deepfakes
Audio: muziekcompositie, spraakgeneratie, voice cloning
Data simulatie: synthetische datasets voor testen en training
Voor bedrijven betekent dit efficiëntere processen, lagere kosten en sneller resultaat. Voor individuen opent het creatieve mogelijkheden die voorheen ondenkbaar waren.
Klassieke AI wordt vaak gebruikt voor classificatie: “Is dit een kat of een hond?”
Generatieve AI gaat een stap verder en maakt iets nieuws: “Maak een nieuwe afbeelding van een kat die gitaar speelt.”
Waar klassieke AI vooral oordeelt, probeert generatieve AI te creëren, net als een mens dat zou doen, maar razendsnel en op basis van enorme hoeveelheden voorbeelden.
Hoewel generatieve AI veelbelovend is, zijn er ook risico’s:
Desinformatie: nepnieuws, deepfakes en gemanipuleerde beelden kunnen overtuigend lijken.
Copyright en eigendom: wie is de eigenaar van door AI gegenereerde content?
Bias: als de trainingsdata bevooroordeeld is, kan de output dat ook zijn.
Overproductie: AI maakt content zó snel, dat er een wildgroei ontstaat van teksten, beelden en video’s, waarvan de kwaliteit niet altijd te controleren is.
Daarom is ethiek, transparantie en menselijke controle essentieel bij het gebruik van deze technologie.
| Term | Betekenis |
|---|---|
| Generatieve AI | AI die zelf nieuwe content maakt (tekst, beeld, audio, enz.) |
| Foundation models | Grote modellen (zoals GPT) die getraind zijn op gigantische datasets |
| Toepassingen | Chatbots, kunst, muziek, code, marketing, design, en nog veel meer |
| Verschil met klassieke AI | Creëert nieuwe output in plaats van alleen analyseren of herkennen |
Generatieve AI verandert de manier waarop we werken, creëren en communiceren. Het biedt ongekende mogelijkheden, maar ook nieuwe uitdagingen. Begrijpen hoe het werkt is een eerste stap naar verantwoord gebruik.
Ook deze blog is voor een gedeelte gemaakt of ge-fine-tuned door generatieve AI.
Custers.eu All Rights Served 2025
