Hoe denken AI-taalmodellen echt?
Kunstmatige intelligentie is niet meer weg te denken uit het bedrijfsleven. Toch blijft voor veel ondernemers een belangrijke vraag bestaan: begrijpen we eigenlijk wel hoe AI tot zijn antwoorden komt? Recente inzichten van Anthropic (de makers van onder andere het taalmodel Claude) geven ons een uniek kijkje in de “biologie” van grote taalmodellen zoals Claude 3.5 Haiku. Deze inzichten zijn niet alleen interessant voor onderzoekers, maar hebben ook directe lessen voor ondernemers die AI praktisch willen inzetten.
De ontdekking: AI heeft interne netwerken van redenering
Onderzoekers hebben nieuwe tools ontwikkeld, zoals “attribution graphs”, waarmee ze de interne denkprocessen van AI visueel kunnen maken. Wat blijkt? AI-modellen redeneren veel complexer dan gedacht. Ze leggen verbanden, plannen vooruit en weten zelfs wanneer ze iets niet zeker weten. Net als bij biologische systemen werken er vele kleine “cellen” samen om een groter geheel te vormen.
Concrete voorbeelden:
- Symptoomherkenning: AI kan, zonder dat dit expliciet geprogrammeerd is, verbanden leggen zoals “koorts” + “hoesten” = “griep”. Dit opent de deur naar geavanceerde klantenservices en medische toepassingen.
- Vooruit plannen in poëzie: Modellen maken niet zomaar losse zinnen, maar bedenken een strategie voor een heel gedicht. Dit toont aan dat AI niet alleen geschikt is voor simpele taakjes, maar ook voor complexe, creatieve projecten.
- Onzekerheid inschatten: AI-modellen hebben interne mechanismen om aan te geven wanneer ze ergens over twijfelen. Cruciaal voor toepassingen waar betrouwbaarheid belangrijk is, zoals juridische of medische AI.
In deze video wordt uitgelegd hoe AI-modellen intern redeneren op basis van het onderzoek:
Belangrijke bevindingen
- AI werkt niet zwart-wit: Verwacht geen eenduidige ja/nee-antwoorden. AI weegt informatie net als een menselijke expert.
- Transparantie wordt steeds beter: Dankzij nieuwe technieken kunnen we steeds beter begrijpen waarom een AI-model bepaalde keuzes maakt. Dat verhoogt de betrouwbaarheid en acceptatie.
- Ook kleinere modellen zijn krachtig: Je hoeft geen miljoenenbedrijf te zijn om van deze technologie te profiteren. Compacte modellen kunnen verrassend krachtig en kosteneffectief zijn.
Conclusie
Het onderzoek “On the Biology of a Large Language Model” laat zien dat kunstmatige intelligentie veel meer is dan een black box. Door beter te begrijpen hoe AI werkt, kunnen we steeds slimmer en veiliger gebruikmaken van deze technologie. Je leest het complete onderzoek op: https://transformer-circuits.pub/2025/attribution-graphs/biology.html. Een korte versie lees je in het officiële blog van Anthropic: https://www.anthropic.com/research/tracing-thoughts-language-model
Meer weten over AI?
Laten we samen ontdekken hoe jouw bedrijf AI slim kan inzetten om toekomstbestendig te groeien. Spreekt dit je aan? Neem dan gerust contact op voor een vrijblijvend gesprek.
