“Ik vraag het wel even aan Chat.” Veel mensen zijn inmiddels zo verknocht geraakt aan ChatGPT, de AI-chatbot van het Amerikaanse bedrijf OpenAI, dat ze er zelfs een koosnaampje voor gebruiken (al zal dat ook te maken hebben met die irritante naam). Maar de nadelen van ChatGPT zijn de afgelopen tijd ook overduidelijk geworden. De lijst is indrukwekkend: naast het torenhoge energie- en watergebruik van de bijbehorende datacentra, is er de gebrekkige privacy, het illegale leegschrapen van het web, het gebruik voor autonome wapens, en het mogelijke aanzetten tot depressies en zelfs zelfmoord. OpenAI, ooit begonnen als non-profitstichting maar nu een commercieel bedrijf, is dan ook in meerdere rechtszaken verwikkeld. Voor de meeste gebruikers maakt het blijkbaar niet zoveel uit: met een kleine 80 procent marktaandeel is ChatGPT de concurrentie nog altijd ver vooruit.

De laatste tijd is Claude, van het eveneens Amerikaanse Anthropic, flink in opmars. Het zou een verantwoorder alternatief voor ChatGPT zijn, omdat het bedrijf ethiek hoger in het vaandel heeft staan dan de concurrentie, en omdat het zich meer afzet tegen Trump. Volgens Pascal Wiggers, lector Responsible IT aan de Hogeschool van Amsterdam, moet ik Claude toch ook niet te veel vertrouwen. “De CEO schrijft in essays dat AI heel gevaarlijk kan zijn en dat je er verantwoord mee moet omgaan, maar het bedrijf gaat ook gewoon door met het ontwikkelen van de technologie. Uiteindelijk wil het gewoon geld verdienen aan AI.”

Taalmodellen

Ik voel me er ongemakkelijk bij en probeer alternatieven. Hoewel ze minuscuul zijn in marktomvang, bestaan er namelijk ook Europese AI-chatbots, zoals Le Chat van het Franse Mistral en Lumo, van het Zwitserse Proton (allebei met een kattenplaatje erbij – wat is dat toch met katten en internet?). De voordelen: omdat ze Europees zijn, zijn ze verplicht zich aan strenge Europese privacywetten te houden én zijn jouw data in Europa opgeslagen. De Amerikaanse overheid kan dus niet meekijken met jouw gesprekken, terwijl dat, vanwege de Amerikaanse Cloud Act, bij een Amerikaanse chatbot wel kan.

Mistral is opgericht door mensen die eerder bij Google en Meta werkten. Zij ontwikkelen zelf taalmodellen, de basis van een AI-chatbot. Die zijn deels opensource, wat betekent dat iedereen de broncode kan inzien en aanpassen. Ook hebben sommige van Mistrals modellen open weights: dat betekent dat de variabelen waarmee het model zijn getraind, openbaar zijn. Dat maakt het model transparanter, en soms kunnen mensen hierdoor de modellen ook zelf aanpassen. Je kunt de taalmodellen zelfs op een eigen server draaien, waardoor je data lokaal zijn opgeslagen. Je kunt dat ook nog bij een hostingpartij doen die op duurzame energie draait, zoals bij het Nederlandse GreenPT.

Als ik Lumo vraag op welke taalmodellen het is gebaseerd, krijg ik een vaag antwoord: “Ik gebruik meerdere gespecialiseerde taalmodellen die automatisch worden gerouteerd op basis van het type taak.” De eigen website van Proton geeft meer duidelijkheid: momenteel gebruikt Lumo een hele trits aan modellen, namelijk Nemo, OpenHands, OLMO, GPT-OSS, Qwen, Ernie, Apertus en Kimi. Je moet wel een echte expert zijn om te kunnen weten wat dat inhoudt. Als ik vraag: gebruik je Europese of Amerikaanse taalmodellen, zegt ie: “Ik heb geen specifieke informatie over de geografische herkomst van de taalmodellen die ik gebruik.” Idem als ik vraag of de gebruikte modellen open weights zijn.

Groter dan Nederland

Waar doe ik nou goed aan, als ik graag verantwoord AI wil gebruiken? Wiggers: “Ik denk dat je met Lumo goed op pad bent. Proton heeft privacy hoog in het vaandel staan, dus je hebt een beveiligde verbinding en niemand zal ooit kunnen zien wat jij aan Lumo vraagt. Maar de open modellen van zowel Mistral als Proton zijn gewoon nog niet op het niveau van de allerbeste modellen.” Uit verschillende tests, zoals eentje met de onheilspellende naam Humanity’s Last Exam, blijkt dat de modellen van Google (Gemini), Anthropic (Claude) en OpenAI (GPT) als beste uit de bus komen. Dat betekent dat ze het meest nauwkeurig zijn, en het vaakst het juiste antwoord geven.

De vraag is echter of je per se het beste model nodig hebt. “Voor veel dagelijkse taken zijn de open modellen prima”, vindt Wiggers. “Voor de complexere dingen kun je dan een Amerikaans model gebruiken.” Toch zouden we nog een stap verder kunnen gaan, denkt Wiggers. Mistral heeft bijvoorbeeld, net als de Amerikaanse aanbieders, zonder toestemming te vragen content van het internet geschraapt om het model te trainen. Het Nederlandse GPT-NL wil dat anders aanpakken, en heeft afspraken gemaakt met dataleveranciers. Maar de schaal van Nederland en het Nederlandse taalgebied is erg klein, want om een taalmodel goed te trainen heb je heel veel data nodig. “Europa zou dit groots moeten aanpakken, zodat we echt een alternatief hebben. Want modellen waar meerdere talen in zitten, werken over het algemeen beter. Dus er is veel voor te zeggen om dit groter dan Nederland te maken.”

GPT-NL is er nog niet, en wordt ook (nog) niet beschikbaar voor consumenten, dus voorlopig blijf ik bij Le Chat, Lumo en af en toe een uitstapje naar Claude. Een pasklare oplossing is er dus nog niet. Hoewel je er moedeloos van kan worden, is het wat Wiggers betreft ook niet verstandig om deze technologie helemaal links te laten liggen. “Je kunt niet meer ontkennen dat de manier waarop we werken door AI gaat veranderen. Dus is het goed om ermee te experimenteren. Het kan echter geen kwaad om jezelf af en toe af te vragen: heb ik voor mijn vraag echt AI nodig? Ben ik bereid om er een grote hoeveelheid energie en water doorheen te jagen?” Wiggers zit wat dat betreft in een luxepositie. De Hogeschool van Amsterdam heeft samen met de Universiteit van Amsterdam een eigen chatbot gebouwd, HvA AI Chat, dat van de beste (deels Amerikaanse) modellen gebruikmaakt, maar wel op eigen servers draait. “Studenten stellen terecht kritische vragen over de achterliggende taalmodellen van HvA AI Chat. Ik hoop dat ze ook zo kritisch naar ChatGPT gaan kijken.”