De Kracht en Risico’s van LLM’s

AI verandert de manier waarop we werken, denken en innoveren. In zijn nieuwste blog onderzocht Floris hoe Artificial Intelligence onderzoekers in staat stelt om verder en sneller te gaan. Maar nu we Large Language Models (LLM’s), zoals ChatGPT en vergelijkbare technologieën, omarmen, moeten we ons afvragen: begrijpen we echt wat we gebruiken en, misschien wel net zo belangrijk, wat er mis kan gaan? Hoewel dit grotendeels een moment van kansen is, is het ook een moment van reflectie.

Wat zijn LLM’s nou echt?

LLM’s zijn AI-modellen die getraind zijn op enorme hoeveelheden tekst. Ze kunnen bijna alles met tekst, bijvoorbeeld artikelen schrijven, rapporten samenvatten, vertalen en zelf e-mails beantwoorden in jouw schrijfstijl.

Maar laten we duidelijk zijn: LLM’s begrijpen taal niet zoals mensen dat doen. Ze voorspellen welke woorden als volgende komen op basis van patronen in data. Soms klopt die voorspelling. Andere keren klinkt het volkomen terecht, maar klopt het niet. In de wereld van AI noemen we dit ‘hallucinaties’.

Als je afhankelijk bent van LLM’s ter ondersteuning van cruciale processen, zonder dat je weet wanneer en hoe je de output ervan moet valideren, dan bouw je voort op een niet zo stevige fundering.

De Belofte van LLM’s

Met de nodige zorgvuldigheid kunnen LLM’s van grote waarde zijn voor vrijwel iedereen in een organisatie. Bijvoorbeeld op de volgende manieren:

• Onderzoeksteams vatten academisch literatuur binnen enkele minuten samen, niet binnen enkele weken.
• Data Governance teams genereren beleidsconcepten, interpreteren lineage, of creëren glossary termen.
• Klantenservice teams leveren 24/7 consistente, behulpzame antwoorden.

Bij Clever Republic koppelen we deze tools altijd terug aan de business case. We gebruiken AI niet omdat het trendy is. We gebruiken het omdat het, mits goed toegepast, efficiëntie, inzicht en vertrouwen stimuleert en zo waarde oplevert voor uw organisatie.

De Risico’s: Een 360° Weergave

Elke AI kans heeft een keerzijde. Dit zijn onder andere de zaken waar leiders rekening mee moeten houden:

Data Risico

LLM’s leren van alles wat ze te horen krijgen. Vooroordelen, fouten en verouderde kennis worden gebruikt. Slechte input = slechte output. Dit wordt het garbage in, garbage out principe genoemd. Stel je een verkoopprognosemodel voor dat is getraind met onvolledige, bevooroordeelde klantgegevens uit een ander land. Het resultaat? Vertekende voorspellingen die de strategie misleiden en de omzet schaden.

Leiderschap Reflectie: Hoe robuust zijn jouw data quality controles voordat je AI traint of inzet?

Juridisch Risico

Sommige LLM’s reproduceren auteursrechtelijk beschermd materiaal of lekken gevoelige informatie. Niet elke dataset achter een LLM is transparant. Als je niet kunt traceren wat erin is gegaan, hoe kun je dan AVG-naleving aantonen – of je organisatie verdedigen in de rechtbank? Een chatbot die bijvoorbeeld auteursrechtelijk beschermde tekst zonder toestemming citeert, kan leiden tot rechtszaken en reputatieschade.

Leiderschap Reflectie: Heeft u een duidelijk beleid voor acceptabele AI inputs, prompts en outputs?

Ethisch Risico

LLM’s kennen geen ethiek – je organisatie wel. Ongecontroleerde AI-modellen kunnen stereotypen versterken, desinformatie verspreiden of schadelijke acties suggereren zonder context. Neem recruitment tools: bevooroordeelde modellen kunnen discriminatie versterken, zelfs als dat onbedoeld is, waardoor u wordt blootgesteld aan publieke weerstand en toezicht door de regelgeving.

Leiderschap Reflectie: Is je AI governance framework klaar om ethische valkuilen te herkennen en te corrigeren?

Operationeel Risico

Mensen hebben de neiging om AI te veel te vertrouwen als het zelfverzekerd klinkt – zelfs als het niet klopt. Als een gepolijst antwoord een feitelijke onjuistheid verhult, wie neemt dan de verantwoordelijkheid voor de uitkomst? Denk aan een financieel adviseur die verkeerd beleggingsadvies geeft. Blind vertrouwen kan leiden tot financieel verlies – en juridische claims.

Leiderschap Reflectie: Zijn er duidelijke menselijke controlepunten en validaties ingebouwd in je AI-gestuurde processen?

Van Risico naar Paraatheid: AI Governance komt in beeld.

Hier is het goede nieuws: je hoeft niet helemaal opnieuw te beginnen. LLM-toezicht is een verlengstuk van sterke Data en AI Governance. Wanneer je al metadata bijhoudt, eigenaarschap definieert en toegang controleert, ben je al halverwege verantwoorde AI.

Tijd voor een Business-First Aanpak

Dit gaat niet alleen over technologie. Het gaat over vertrouwen, prestaties en langetermijnwaarde. Een goed beheerde LLM-implementatie kan:

• Interne processen versnellen.
• Kwaliteit van beslissingen verbeteren.
• Transparantie en uitlegbaarheid vergroten.

Maar zonder een goede basis loop je het risico dat je op een grote schaal snel fouten maakt.

Laten we innoveren, maar met beide benen op de grond blijven

LLM’s kunnen inspireren, ondersteunen en versnellen. Maar alleen als je hun beperkingen én hun kracht begrijpt. Vraag jezelf tijdens de verkenning van het AI-landschap af: Zijn we er echt klaar voor om dit verantwoord te gebruiken?

Bij Celver Republic helpen we organisaties de verbanden te leggen tussen innovatie en risico, technologie en governance, hype en waarde. We kunnen organisaties helpen met het bouwen en implementeren van AI Governance Frameworks. Neem gerust contact met ons op voor een gesprek.