Taalmodellen zijn uitstekende assistenten, maar ze vervangen geen kennis. Wie zelf weet wat goed werk is, haalt er enorm veel uit. Wie dat niet weet, krijgt vlotte en overtuigende tekst die soms niets waard is, en ziet het verschil niet. De grootste uitdaging van AI zit dus niet in de machine. Ze zit in de vraag of wij onze eigen expertise op peil houden.
Die conclusie haal ik uit een interview in Knack (9 september 2026) met computerlinguïst Walter Daelemans (UAntwerpen). Hij werkt al sinds de jaren tachtig aan taaltechnologie en gaat binnenkort met emeritaat. Hij is geen doemdenker en geen hypeverkoper. Daarom loont het om naar hem te luisteren.
Wat er echt veranderd is
Decennialang liep taaltechnologie vast op twee problemen: context en dubbelzinnigheid. Taal betekent wat ze betekent door de situatie waarin ze gebruikt wordt, en computers konden daar niet mee overweg. Statistische modellen brachten een bescheiden vooruitgang. Toen kwam ChatGPT eind 2022, en zelfs Daelemans was naar eigen zeggen verbluft.
Vandaag schrijven, vertalen, samenvatten en herschrijven taalmodellen vaak opvallend goed. Daelemans liet een hoofdstuk van zijn eigen boek samenvatten in drie stijlen: neutraal, voor kinderen en populairwetenschappelijk. Volgens hem was het resultaat beter dan wat zijn studenten in de derde bachelor afleveren.
Geen papegaai, maar een kameleon
Het interessantste inzicht uit het interview: een taalmodel herhaalt niet gewoon wat het ooit gelezen heeft. Het past zich aan jou aan. Daelemans noemt het “geen papegaai, maar een kameleon”.
Dit principe geldt ook voor de stijl. Als je bombastisch schrijft, krijg je bombast terug. Dit principe geldt ook voor de inhoud. Zijn onderzoeksgroep liet verschillende modellen, waaronder ChatGPT en Claude, de Stemtest van de VRT invullen. In de meeste gevallen kwamen ze uit bij links-progressieve antwoorden. Wie eerst een paar migratiekritische vragen stelde, zag dat het model vlot naar de andere kant van het spectrum opschoof.
De verklaring hiervoor is dat modellen zijn nagetraind om beleefd, behulpzaam en aangenaam te zijn. Daardoor zeggen ze graag wat je wilt horen. Een model om zijn politieke mening te vragen, is volgens Daelemans dan ook kijken in de spiegel van je eigen voorkeuren. Als je daarentegen vraagt naar de voor- en nadelen van een standpunt, krijg je een degelijk overzicht van beide kanten.
Dit is een belangrijk onderscheid. Het systeem is goed in het aanreiken van argumenten en slecht in het tegenspreken van je standpunt als je daar niet expliciet om vraagt.
Hulpmiddel, geen vervanging
Daelemans gebruikt zelf AI. De trefwoordenlijst van zijn nieuwe boek kostte hem slechts één dag in plaats van een week. Het opsporen van storende herhalingen in de tekst ging in een oogwenk. Hij begrijpt ook goed waarom opiniemakers en leraren de tools gebruiken. Hij noemt de pogingen om dat tegen te houden vergeefse moeite.
Er is echter een voorwaarde: je moet zelf weten wat een goede tekst, een sterke vertaling of degelijk onderzoek is. Hoe beter je zelf schrijft, hoe beter je prompts en hoe scherper je de output kunt controleren. Een expert in zijn vakgebied haalt er kwaliteit uit. Degene die het vak niet kent, krijgt rommel en herkent die niet als rommel.
Daarin ligt volgens Daelemans het echte risico. Als modellen beter worden, kan de motivatie om zelf expertise op te bouwen mogelijk verdwijnen. De generatie die AI gebruikt zonder het te kunnen controleren, staat machteloos.
Wat dit betekent voor onderwijs en organisaties
Een verbod heeft volgens hem weinig zin. AI-tekst is alomtegenwoordig en detectietools zijn niet foutloos. Zijn universiteit kiest daarom voor mondelinge verdediging van masterproeven: begrijpt de student wat er in zijn eigen werk staat?
Er is ook een ongelijkheidsprobleem. Modellen die goed presteren zijn merkbaar beter, terwijl studenten met minder middelen vaak met minder krachtige versies werken. Hogeropgeleiden halen bovendien meer uit AI, omdat ze de output beter kunnen sturen. Zijn voorstel is om elke student een abonnement op een goed model te geven, zodat iedereen van hetzelfde niveau begint.
Voor organisaties geldt hetzelfde principe. Investeren in AI-tools zonder ook te investeren in de vakkennis van je medewerkers is als bouwen op zand.
En de doemscenario’s?
Daelemans maakt zich weinig zorgen over een “AI-Hiroshima” of een superintelligentie die zich tegen ons keert. Modellen hebben volgens hem geen eigen intenties, en hij verwacht dat de verbetering van deze modellen eerder geleidelijk dan explosief zal verlopen. Zijn zorgen zijn concreter: het verlies van menselijke expertise, dikkere opiniebubbels, modellen die steeds meer op AI-tekst worden getraind, en een groot energieverbruik.
Niet iedereen deelt de geruststelling die hij heeft. Over de risico’s van geavanceerde AI-systemen bestaat onder onderzoekers een levendig debat. Je hoeft het optimisme van hem over de lange termijn niet te delen om te begrijpen dat zijn zorgen op de korte termijn terecht zijn. Die spelen vandaag al.
Eén actie voor deze week
Laat AI bij één belangrijke taak bewust je ongelijk bewijzen.
Neem een tekst, voorstel of beslissing waar je achter staat. Vraag je taalmodel niet: "Is dit goed?", want dan krijg je alleen maar een compliment. Vraag: "Geef me de drie sterkste tegenargumenten en de zwakste plek in deze redenering." Controleer daarna zelf of die kritiek klopt.
Als die controle vlot verloopt, gebruik je AI zoals het bedoeld is: als scherpe sparringpartner. Als dat niet lukt, dan weet je precies waar je eigen kennis bijgeschaafd moet worden. Dit is misschien wel de nuttigste output van allemaal.
Bron: een inspirerend interview met Walter Daelemans, afgenomen door Jeroen de Preter voor Knack, 9 september 2026. Zijn boek “AI & Taal, taaltechnologie na ChatGPT” is verschenen bij Academia Press.
Rudi D'Hauwers - AI-optimist - 21 oktober 2026
De artikelen van de AI-optimist zijn geschreven met behulp van AI. Elk stuk ontstaat in dialoog: mijn ideeën, ervaringen en inzichten vormen het vertrekpunt, AI helpt bij het uitwerken en verwoorden. De eindredactie gebeurt dan weer door mezelf. Het resultaat is een samenwerking tussen menselijke nieuwsgierigheid en technologische mogelijkheden.
Wil je echt weten hoe AI jou kan helpen in jouw organisatie?
AI Nation maakt AI eindelijk werkbaar voor jouw KMO in 2026: begrijpbaar, betaalbaar én volledig in lijn met GDPR en de EU AI Act.
Met praktijkgerichte trainingen bouw je AI-reflexen op in je team, zodat iedereen AI veilig en slim inzet in de dagelijkse werking. Daarna helpt AI Nation je om “Yesterwork” te elimineren met je eerste digitale collega: een AI-agent die repetitieve administratie, voorbereiding en opvolging uit handen neemt.
Via een duidelijke AI-roadmap en governance wordt AI Nation je vaste partner die richting geeft, risico's beperkt en je AI-werking laat groeien, zodat de investeringen duurzaam renderen. Juist daarom moet je vandaag starten: wie nu leert door te doen, bouwt in 2026 een concurrentievoordeel op dat laatkomers niet meer inhalen.
Contacteer vandaag nog Ann-Jo Jacobs voor een eerste gesprek: ann-jo.jacobs@the-ai-nation.com
Reactie plaatsen
Reacties