Wat is generatieve AI, en wat kun jij ermee?

#2.1Hoe herken je generatieve AI?

Generatieve AI is inmiddels verweven met je dagelijks leven, ook als je daar niet bewust mee bezig bent. Misschien gebruik je Google Docs en verschijnt automatisch een suggestie voor je volgende zin, of zie je in WhatsApp een automatische aanvulling op een woord dat je typt. Maar generatieve AI gaat verder: het genereert geheel nieuwe tekst, beeld, code, of geluid op basis van een prompt die je invoert.

Een groot deel van deze technologie is gebaseerd op zogenaamde large language models (LLM’s). Die modellen zijn getraind op grote databestanden van het internet, uitgeverijen en meer. Op basis daarvan leren ze hoe mensen communiceren. Generatieve AI gebruikt daarbij geen letterlijke kopieën van de trainingsdata, maar leert patronen en relaties via wiskundige modellen. Net als een schrijver die zich laat inspireren door boeken, genereert AI nieuwe uitingen op basis van wat het 'gelezen' heeft. Ze genereren tekst door telkens zo goed mogelijk te voorspellen welk woord het meest waarschijnlijk volgt op het vorige woord. Het resultaat voelt vaak verrassend vloeiend aan, alsof je met een mens praat. Toch is het niets anders dan statistiek op grote schaal (Brown, 2020). Je leert er meer over in hoofdstuk 5 en 6.

Je herkent generatieve AI aan output die origineel lijkt, maar toch altijd gebaseerd is op patronen uit trainingsdata. Een tekst gegenereerd door ChatGPT is nooit letterlijk gekopieerd van een bron op het internet, maar is samengesteld op basis van wat het model 'leert' dat mensen waarschijnlijk schrijven.

#2.2Wat kun je ermee? Toepassingen van generatieve AI

Rekening houdend met de regels en richtlijnen van je faculteit of cursus, kan generatieve AI je concrete ondersteuning voor je studie en in allerlei andere situaties bieden. Tijdens het schrijfproces voor een opdracht kun je AI bijvoorbeeld inzetten voor brainstormen, het structureren van teksten of controleren van taalgebruik. Bij het maken van visuele presentaties kun je AI gebruiken om beelden, grafieken of zelfs illustraties te genereren. In codeeromgevingen kun je AI inzetten voor het genereren van een voorbeeldcode, hele websites of het oplossen van bugs. Met AI kun je je studieproces op verschillende manieren optimaliseren, zoals:

• Notities van colleges of gesprekken automatisch samenvatten en structureren voor een beter overzicht.
• Je boeken of online teksten naar podcasts omzetten om onderweg te leren.
• Gerichte en inhoudelijke vragen stellen over de studiestof.
• Als een persoonlijke studiecoach die je motiveert, helpt met plannen en je leerproces begeleidt.

Je kunt generatieve AI ook inzetten voor taalondersteuning, bijvoorbeeld door je schrijfvaardigheid te oefenen met alternatieve formuleringen of om gerichte feedback te vragen op je concepttekst. Sommige studenten gebruiken AI zelfs als spreekpartner bij het oefenen van vreemde talen of rollenspellen, of laten zich helpen bij het voorbereiden van presentaties door scripts te genereren.

Ook in vakgebieden waar taal cruciaal is, zoals geschiedenis, rechten of communicatie, is AI inzetbaar als feedbackpartner. Je kunt concepten laten uitleggen in simpelere taal, of alternatieve bewoordingen vragen. In meer creatieve contexten, zoals kunst of design, kun je AI inzetten om ruwe ideeën om te zetten in visuele of auditieve uitwerkingen.

#2.3Beperkingen en misvattingen

Een veelvoorkomende misvatting is dat generatieve AI zelf denkt of begrijpt wat jij vraagt. In werkelijkheid doet het niets meer dan berekenen welk woord het meest waarschijnlijk volgt. Het model begrijpt geen ironie, emotie of context op een menselijke manier (vooralsnog). Daardoor ontstaan er soms hallucinaties: overtuigende maar feitelijk onjuiste teksten. Het is dus altijd belangrijk om de informatie en feiten die een AI creëert, te controleren met externe bronnen. En zelfs als je de generatieve AI om bronnen vraagt: controleer dan wel of deze bronnen ook echt bestaan.

Een belangrijk risico bij het gebruik van AI is dat generatieve AI sociale of culturele vooroordelen reproduceert. Wanneer een model bijvoorbeeld vooral getraind is op Engelstalige, westerse data, kan het wereldbeelden en perspectieven uitsluiten of stereotyperend zijn. Generatieve AI reproduceert niet alleen bestaande vooroordelen, maar doet dit vaak op basis van trainingsdata die deels uit onbetrouwbare of zelfs problematische bronnen komt. Zo bevatte een veelgebruikte dataset (mC4) voor de training van ChatGPT ook websites met complottheorieën of extremistische inhoud (Hofman & Veerbeek, 2023). Hierdoor bestaat het risico dat wereldbeelden worden vervormd of uitgesloten in de output. Meer over de herkomst, kwaliteit en rechtmatigheid van deze data lees je in hoofdstuk 5.

Een andere misvatting is dat generatieve AI menselijke creativiteit vervangt. In werkelijkheid functioneert AI vaak beter als assistent van een mens. Het is een co-creatieve tool: jij stuurt, het model volgt. Zo genereert generatieve AI pas echt creatieve ideeën als jij het bijvoorbeeld opdracht geeft om ongerelateerde lijkende concepten met elkaar te verbinden. Jij geeft de instructies en moet kunnen beoordelen of iets bruikbaar, correct en ethisch verantwoord is. Daarnaast is het werken met generatieve AI vaak een iteratief proces, waarbij je niet al na één keer prompten klaar bent. De beste resultaten krijg je, als je met jouw creativiteit voortborduurt op het eerste resultaat door verscherpende opdrachten te geven.

Tot slot kan generatieve AI impact hebben op je leerproces. Kritisch omgaan met generatieve AI begint bij zelfkennis: weet wanneer je AI nodig hebt, en wanneer niet. Stel jezelf vragen als: begrijp ik deze opdracht echt, of laat ik me te snel leiden door de suggesties van de AI? Gebruik ik AI om te leren, of om werk te vermijden waarvan ik eigenlijk had kunnen leren? In hoofdstuk 3 gaan we hier dieper op in.

#2.4Vertrouwen in jouw werk

Hoe zit het eigenlijk met het gebruik van generatieve AI voor het maken van teksten of andere producten? Ook als je vertelt dat je het gebruikt en op welke manier (dat je er transparant over bent), dan nog kunnen er twijfels ontstaan over jou als persoon. Zo schrijft Dennis Vaendel (2025) in de universiteitskrant van de Universiteit Maastricht, dat sollicitatiebrieven die zichtbaar geschreven zijn met behulp van generatieve AI, direct twijfels veroorzaken over de geschiktheid van de kandidaat. In een artikel van de Correspondent schetst Michel de Hoog (2025) hierover een complex beeld op basis van onderzoek. Daaruit komt naar voren dat mensen die toegeven AI te hebben gebruikt voor presentaties, rapporten of e-mails, als minder capabel en betrouwbaar worden gezien, ondanks dat hun werk mogelijk beter is. Dit veroorzaakt dus een paradox waarbij eerlijkheid over AI-gebruik - normaal gezien goed voor vertrouwen - averechts werkt en veel werknemers daarom hun AI-gebruik verzwijgen als ‘geheime cyborgs’. Maar wie hierop betrapt wordt, loopt weer het risico op nog grotere reputatieschade, zoals blijkt uit voorbeelden van advocaten en schrijvers met beschadigde carrières. De vraag blijft of dit wantrouwen tijdelijk is en zal afnemen naarmate AI meer ingeburgerd raakt, of dat twijfels over authenticiteit en inzet blijven bestaan. Wat denk jij?