Taalmodellen als ChatGPT zijn razendsnel populair geworden. Ze helpen mensen bij veel leeswerk, zoals het samenvatten zoals de verschillende standpunten van onze nationale politieke partijen. Maar hoe betrouwbaar en onbevooroordeeld zijn ze? TNO en Kieskompas hebben een experiment uitgevoerd om dat uit te zoeken.

In het experiment lieten TNO en Kieskompas verschillende taalmodellen de vragen van de stemhulp van het Kieskompas 2023 meerdere malen beantwoorden. De modellen blijken niet helemaal onbevooroordeeld: ze komen uit aan de linkerkant van het politieke spectrum. Daarnaast geven ze niet consistent antwoord op subjectieve vragen en vertonen ze door kleine veranderingen in de vraag al snel heel ander gedrag.

Welke AI-modellen zijn onderzocht?

Aan de hand van populariteit, beschikbaarheid, toegankelijkheid en herkomst zijn zijn de volgende vijf generatieve AI-taalmodellen geselecteerd: Meta’s Llama-2, OpenAI’s GPT3.5, 4, en 4.5-turbo en Falcon-40b-Instruct van TII. Elk model is geprepareerd voor het experiment, bijvoorbeeld door het opzetten van één consistente vraag. Deze is voor elk model licht aangepast om aan het specifieke format van het model te voldoen (zoals het vertalen in het Engels).

Hoe ging het experiment in zijn werk?

Modellen kunnen naast direct een vraag beantwoorden ook gebruik maken van context. Wanneer er context wordt toegevoegd, geeft dat de modellen een indicatie hoe de gebruiker de antwoorden graag wil terugzien, waardoor er soms beter resultaat teruggegeven wordt. Vandaar dat elk model getoetst is mét en zonder contextuele toevoegingen. Ze begrijpen bijvoorbeeld beter wat voor antwoord er van ze verwacht worden als ze al een voorbeeld gehad hebben van een vraag met een antwoord dat binnen de keuzemogelijkheid van het Kieskompas valt (‘Helemaal mee eens’, ‘Mee eens’, ‘Neutraal’, ‘Niet mee eens’, ‘Helemaal niet mee eens’ en ‘Geen mening’).

De antwoorden zijn door Kieskompas vertaald in coördinaten die TNO over het politiek landschap van Nederland heeft gelegd.

©Kieskompas/TNO

©Kieskompas/TNO

Resultaten: wisselvalig en niet neutraal

Wat opvalt aan de resultaten is dat de modellen heel wisselvallig zijn ( te zien aan de ingekleurde vlakken) en ook dat de modellen met name links georiënteerd zijn (zie figuren 1 en 2). Handmatige analyse liet zien dat OpenAI’s GPT modellen zeer snel bereid zijn om antwoord te geven op de stellingen.

Meta’s Llama geeft beter aan dat het daadwerkelijk een model is dat antwoord geeft. Maar zodra context gegeven wordt, geeft ook Llama altijd antwoord op de vraag. Falcon is nog het meest voorzichtig, maar ook met gegeven context door het geven van een voorbeeldvraag verandert het gedrag van dit model aanzienlijk en geeft het wel zijn mening (zoals ook te zien hieronder).

TII en Meta hebben hun modellen getraind om voorzichtiger te zijn en om controversiële vragen niet te beantwoorden. Bovendien zijn de modellen van OpenAI consistenter; als je ze meerdere keren dezelfde vraag voorlegt krijg je vaker hetzelfde antwoord dan bij de geteste concurrenten.

©Kieskompas/TNO

Modellen zijn ondoorzichtig

Doordat niet transparant is hoe de modellen getraind zijn, is het niet te zeggen of een model in een andere context een hele andere mening kan geven. Het is dus onmogelijk om te achterhalen waarom het model tot bepaalde antwoorden komt.

Dat taalmodellen vooringenomenheid en inconsistentie vertonen lijkt misschien onschuldig, maar het kan grote gevolgen hebben. Grootschalig gebruik van zulke taalmodellen kan de effecten van vooroordelen bij mensen op de lange termijn vergroten.

GPT-NL: een Nederlands taalmodel

Mede daarom gaat Nederland een eigen open taalmodel ontwikkelen: GPT-NL. Dit model is nodig voor het ontwikkelen, versterken en bestendigen van de digitale soevereiniteit. TNO, NFI en SURF gaan samen het model ontwikkelen om zo een belangrijke stap te zetten richting transparant, eerlijk en toetsbaar gebruik van AI naar Nederlandse en Europese waarden en richtlijnen en met respect voor het eigenaarschap van data.

Amazon werkt aan een realityshow rondom de Fallout-franchise waarin deelnemers moeten zien te overleven in een schuilkelder.

Er gingen onlangs al geruchten over de realityshow die naar Amazon Prime Video moet komen, maar nu is de show officieel goedgekeurd en wordt er zelfs naar deelnemers gezocht. In het spelprogramma moeten spelers in een schuilkelder leven en meedoen aan een reeks competitieve spellen die de zeven kerneigenschappen uit de Fallout-reeks uitlichten: kracht, perceptie, charisma, intelligentie, uithoudingsvermogen, geluk en wendbaarheid.

Volgens de beschrijving "is het een spel van machtspatronen, populariteit en sociale strategieën waarbij uiteindelijk een gigantische geldprijs gewonnen kan worden". Verdere concrete detail zijn er nog niet, en het is ook niet duidelijk vanaf wanneer de realityshow op Amazon Prime Video te zien zal zijn.

Gebaseerd op de games

Amazon heeft de smaak goed te pakken wat betreft Fallout: in 2024 begon de fictieve, gelijknamige serie al op de streamingdienst, gebaseerd op de games van Bethesda. Met acteurs als Ella Purnell, Walton Goggins en Kyle MacLachlan wordt een alternatieve geschiedenis (en toekomst) geschetst waarbij de Verenigde Staten door een nucleaire winter geteisterd worden. Diverse samenlevingen houden het jarenlang vol in schuilkelders, en wanneer ze daar weer uit durven te komen, maken ze kennis met een aardoppervlakte die voorgoed veranderd is.

De serie bleek een grote hit en het eerste seizoen behaalde meer dan honderd miljoen kijkers. Het tweede seizoen is eind vorig jaar begonnen – wekelijks wordt er een nieuwe aflevering op Amazon Prime Video getoond. Het ziet er naar uit dat Amazon nu wil inspelen op dit succes door ook aan een realityshow binnen deze franchise te werken.

Een trage laptop is vaak te wijten aan één specifiek onderdeel: het werkgeheugen. De tijd dat 8 GB volstond, ligt in 2026 definitief achter ons. Maar hoeveel gigabytes heb je nu écht nodig voor een soepele ervaring met Windows en zware AI-functies? Wij duiken in de cijfers en helpen je een miskoop te voorkomen.

De eisen die software aan onze computers stelt veranderen razendsnel, zeker nu kunstmatige intelligentie diep in besturingssystemen wordt geïntegreerd. Waar je een paar jaar geleden nog prima uit de voeten kon met 8 GB werkgeheugen, liggen de standaarden in 2026 een stuk hoger. Sta je op het punt een nieuwe laptop of desktop aan te schaffen? Wij leggen uit hoeveel RAM je nodig hebt om de komende jaren vlot en toekomstbestendig te blijven werken.

Nog snel op zoek naar betaalbare geheugenplankjes? Check Kieskeurig.nl!

Waarom 16 GB het absolute minimum is geworden

Voorheen werd 8 GB RAM gezien als de gouden standaard voor basisgebruik, maar in 2026 is dit advies verouderd. Moderne besturingssystemen zoals Windows 11 en macOS 26 snoepen al een aanzienlijk deel van het geheugen op, nog voordat je een programma opent. Tel daar webbrowsers bij op die per tabblad steeds meer geheugen vragen en je computer loopt al snel vol. Voor simpele taken zoals tekstverwerking, e-mailen en het streamen van video's is 16 GB werkgeheugen daarom de nieuwe ondergrens. Hiermee voorkom je dat je computer voortdurend data naar bijvoorbeeld de tragere harde schijf moet verplaatsen, wat zorgt voor een trage en haperende gebruikservaring.

©Negro Elkha

De opkomst van AI-pc’s en de 32 GB-standaard

Wie zijn computer intensiever gebruikt of een toekomstbestendige aankoop wil doen, doet er verstandig aan om direct voor 32 GB RAM te kiezen. De belangrijkste reden hiervoor is de opmars van lokale AI-toepassingen. De zogenoemde AI-pc’s en Copilot+-systemen voeren zware berekeningen lokaal uit op de processor, wat een zware wissel trekt op het beschikbare werkgeheugen. Daarnaast vragen moderne games steeds vaker minimaal 16 GB tot 32 GB om soepel te draaien met hoge grafische instellingen. Met 32 GB heb je voldoende ademruimte om zware software, tientallen browser-tabbladen en achtergrondprocessen tegelijkertijd te draaien zonder prestatieverlies.

Wanneer is 64 GB of meer noodzakelijk?

Voor de gemiddelde consument en zelfs de fanatieke gamer is 64 GB werkgeheugen vaak nog overkill, maar er is een specifieke groep gebruikers voor wie dit in 2026 geen overbodige luxe is. Als je regelmatig aan de slag gaat met professionele videobewerking in 4K- of 8K-resolutie, complexe 3D-rendering of het draaien van zware virtuele machines, dan is deze hoeveelheid geheugen wel zo prettig. Ook ontwikkelaars die experimenteren met het lokaal draaien van grote taalmodellen (LLM’s) zullen merken dat 32 GB al snel tekortschiet. In deze scenario's fungeert het extra geheugen als een noodzakelijke buffer om wachttijden tijdens het renderen of compileren aanzienlijk te verkorten.

Snelheid is net zo belangrijk als capaciteit

Naast de hoeveelheid gigabytes is het in 2026 nogal belangrijk om te letten op de generatie van het geheugen. We bevinden ons in een overgangsfase waarin DDR4 langzaam heeft plaatsgemaakt voor het veel snellere DDR5-geheugen. Bij de aanschaf van een nieuw systeem heeft DDR5 zodoende absoluut de voorkeur. Deze nieuwe standaard biedt een veel hogere bandbreedte, wat betekent dat de processor gegevens sneller kan ophalen en wegschrijven. Dit merk je direct in de reactiesnelheid van het systeem, zeker in combinatie met snelle processors. Een systeem met 16 GB snel DDR5-geheugen kan in de praktijk vlotter aanvoelen dan een ouder systeem met 32 GB DDR4-geheugen.