De geest in de machine – Hoe een taalmodel tekst genereert 

Wie vandaag de dag met een taalmodel werkt, doet dat vaak met lichte verwondering. Je stelt een vraag, soms vaag, soms scherp geformuleerd en binnen enkele seconden verschijnt er een antwoord dat logisch klinkt, goed loopt en soms zelfs iets weg heeft van inzicht. Het voelt alsof er aan de andere kant iemand zit die luistert, nadenkt en reageert. Dat gevoel is begrijpelijk, maar ook misleidend. Want wat daar aan het werk is, denkt niet, begrijpt niet en heeft geen idee wat de volgende zin zal zijn wanneer hij aan de eerste begint.

De sleutel tot begrip

Die constatering is belangrijk, omdat ze ons helpt om taalmodellen op waarde te schatten. Niet als magische orakels, maar als gereedschap. En zoals bij elk gereedschap geldt: wie begrijpt hoe het werkt, gebruikt het beter. Dat geldt voor programmeurs, maar misschien nog wel meer voor bestuurders en managers die beslissingen moeten nemen over betekenis, inzet en strategie.

Van tekst naar waarschijnlijkheid

Een taalmodel begint niet met taal, zoals wij die ervaren. Woorden zijn voor mensen dragers van betekenis, beladen met context, emotie en ervaring. Voor een model zijn woorden dat niet. Een taalmodel ziet geen woorden, maar getallen. Dat is een ongemakkelijke gedachte, maar een noodzakelijke.

Je kunt het vergelijken met muziek. Wie een concert bezoekt, hoort melodie, ritme en emotie. Wie de opname technisch analyseert, ziet golfvormen, frequenties en amplitudes. Het concert en de grafiek beschrijven dezelfde werkelijkheid, maar op totaal verschillende niveaus. Zo werkt het ook met taalmodellen. Waar wij zinnen zien, ziet het model numerieke weergaven.

Voordat er ook maar iets gegenereerd kan worden, wordt jouw invoer opgebroken in kleine stukjes. Geen woorden, maar fragmenten van woorden, soms zelfs losse letters of spaties. Die fragmenten noemen we tokens. Het woord “organisatie” kan één token zijn, maar ook meerdere, afhankelijk van hoe vaak het voorkomt in de trainingsdata. Veelgebruikte woorden blijven intact, zeldzame woorden worden in stukken gehakt.

Dat lijkt misschien inefficiënt, maar het is een bewuste keuze. Het stelt het model in staat om flexibel met taal om te gaan, om nieuwe woorden te herkennen en om verschillende talen te combineren. Tegelijkertijd introduceert het ook beperkingen. Een limiet van vierduizend tokens betekent niet vierduizend woorden. Het betekent ruimte voor een bepaalde hoeveelheid numerieke informatie. Wie met taalmodellen werkt, merkt dat context letterlijk ruimte inneemt.

Die tokens worden vervolgens vertaald naar vectoren: lange rijen getallen die samen de “betekenis” van een token representeren. Betekenis moet je hier niet menselijk lezen. Het gaat niet om definitie of intentie, maar om positie. Elk token krijgt een plek in een abstracte ruimte met honderden of duizenden dimensies. Woorden die vaak in vergelijkbare context voorkomen, liggen dicht bij elkaar. Woorden die zelden samen voorkomen, liggen verder uit elkaar. Je kunt die ruimte zien als een gigantische landkaart zonder labels. Bergen, valleien en routes ontstaan niet omdat iemand ze zo bedacht heeft, maar omdat ze voortkomen uit gebruik. Het model weet niet wat een koning is, maar het weet wel dat “koning” zich vaak in de buurt van “macht”, “troon” en “koningin” bevindt. Betekenis is hier geen definitie, maar een relatie.

Context als richtingaanwijzer

Een van de grootste doorbraken in de ontwikkeling van taalmodellen is het vermogen om context te gebruiken. Niet alleen het laatste woord telt, maar alles wat daarvoor kwam. Dat klinkt vanzelfsprekend, maar technisch is het een enorme stap.

Oudere systemen lazen teksten, zoals wij een zin hardop voorlezen: van links naar rechts, woord voor woord, met een kort geheugen. Moderne taalmodellen werken anders. Ze bekijken de hele zin, of zelfs de hele tekst, in één keer. Elk token kan zich verhouden tot elk ander token. Dat mechanisme wordt aandacht of ‘attention’ genoemd.

Je kunt ‘attention’ vergelijken met een zoeklicht op een toneel. In een volle scène op het toneel staan tientallen acteurs. Toch weet je waar je moet kijken, omdat het licht de aandacht richt op een specifieke acteur die aan het woord is. Het taalmodel doet iets soortgelijks. Bij elk woord bepaalt het model: welke eerdere woorden zijn nu relevant? Waar moet ik mijn focus op leggen?

Dat is cruciaal voor begrip. Neem een eenvoudige zin waarin een verwijswoord voorkomt. Voor mensen is het meestal duidelijk waar “het” of “die” naar verwijst. Voor een machine is dat niet vanzelfsprekend. Dankzij ‘attention’ kan het model leren dat sommige woorden sterker met elkaar verbonden zijn dan andere, ongeacht de afstand ertussen. Die aandacht is niet eendimensionaal. Het model kijkt niet één keer, maar meerdere keren tegelijk, vanuit verschillende perspectieven. De ene aandacht richt zich op grammatica, de andere op betekenis, weer een andere op toon of stijl. Het is alsof er meerdere lezers tegelijk meekijken, elk met een eigen bril.

Geen plan, geen eindpunt

Een misverstand dat hardnekkig blijft bestaan, is het idee dat een taalmodel weet waar het naartoe werkt. Dat het een antwoord “in gedachten” heeft en daar naartoe schrijft. Dat is niet zo. Het model heeft geen doel, geen eindpunt en geen besef van samenhang, zoals wij dat kennen.

Het werkt stap voor stap. Of preciezer: token voor token. Na jouw invoer berekent het model de kansverdeling voor het volgende token. Niet één antwoord, maar duizenden mogelijke vervolgstappen, elk met een eigen waarschijnlijkheid. Het woord met de hoogste kans ligt voor de hand, maar is niet verplicht. Afhankelijk van de instellingen kan het model ook kiezen voor minder waarschijnlijke opties.

Dat is een belangrijk punt. De kwaliteit van de output zit niet alleen in het model zelf, maar ook in de manier waarop keuzes worden gemaakt. Een lage mate van willekeur leidt tot voorspelbare, veilige antwoorden. Een hogere mate van willekeur kan leiden tot creatievere, maar ook riskantere teksten.

Je kunt dat vergelijken met autorijden. Rijd je altijd exact volgens de navigatie, dan kom je veilig aan, maar ontdek je niets nieuws. Laat je soms ruimte voor omwegen, dan zie je meer, maar loop je ook meer risico of tijdverlies op. Het taalmodel maakt die afweging niet zelf. Jij, of de ontwikkelaar, bepaalt hoe strak of los de teugels staan. Zodra een token gekozen is, wordt het onderdeel van de context. Het model kijkt opnieuw naar de volledige tekst, inclusief het zojuist gegenereerde fragment, en herhaalt het proces. Zo ontstaat tekst. Niet als geheel, maar als een kettingreactie van waarschijnlijkheden.

Dat verklaart ook waarom lange teksten meer tijd kosten. Elke nieuwe stap vereist een herberekening van alles wat daarvoor kwam. Het model onthoudt niets in de menselijke zin van het woord. Het herinterpreteert voortdurend.

Training als vorming

Tot nu toe hebben we het gehad over wat er gebeurt op het moment dat een taalmodel tekst genereert. Maar dat kan alleen omdat er daarvoor een langdurig en intensief trainingsproces heeft plaatsgevonden. Je kunt training zien als opvoeding. Het model begint als een leeg vat, zonder kennis, zonder taalgevoel. Door enorme hoeveelheden tekst te analyseren, leert het patronen herkennen. Niet door uitleg, maar door voorspelling. Steeds opnieuw krijgt het een stuk tekst te zien waarin een woord ontbreekt. De taak is simpel: wat hoort hier waarschijnlijk te staan?

Door die oefening miljoenen en miljarden keren te herhalen, ontstaat er iets wat lijkt op kennis. Het model leert grammatica zonder regels, feiten zonder begrip en redeneringen zonder inzicht. Het weet niet waarom iets waar is, maar wel dat bepaalde uitspraken vaak samen voorkomen. Daarna volgt verfijning. Het model leert instructies volgen, leert wat gewenst gedrag is en wat niet. Menselijke feedback speelt daarbij een rol. Niet omdat het model die feedback begrijpt, maar omdat het de kansverdeling aanpast in de richting van wat wij acceptabel vinden.

Het resultaat is geen waarheid, maar bruikbaarheid. Het model wordt afgestemd op onze verwachtingen, normen en contexten. Dat maakt het inzetbaar, maar ook beperkt. Het blijft een afspiegeling van het materiaal waarmee het is getraind en de keuzes die tijdens die training zijn gemaakt.

Hallucinaties zijn geen fouten

Een van de meest besproken problemen van taalmodellen is het fenomeen dat ze soms overtuigend klinkende onzin produceren. Dat noemen we hallucinaties. Het woord suggereert iets menselijks, maar ook hier is de realiteit technischer. Het model verzint niets omdat het dat wil, maar omdat het dat kan. Als een foutieve bewering statistisch goed past in de context, zal het model die zonder aarzeling genereren. Waar wij stoppen omdat we twijfelen, gaat het model door. Omdat twijfel geen onderdeel is van zijn architectuur.

Dat is geen bug, maar een logisch gevolg van hoe het systeem werkt. Het model heeft geen intern waarheidsbesef. Het optimaliseert niet op juistheid, maar op waarschijnlijkheid. Wie dat begrijpt, begrijpt ook waarom context zo belangrijk is. Hoe beter de input, hoe kleiner de kans op plausibele onzin.

Hier raakt technologie aan strategie. Bestuurders die taalmodellen inzetten zonder begrip van deze dynamiek lopen risico. Niet omdat de technologie faalt, maar omdat verwachtingen verkeerd zijn afgesteld. Wie een machine, die werkt op basis van waarschijnlijkheid, behandelt als een feiten-machine, komt bedrogen uit.

Wat dit betekent voor organisaties

De echte vraag is niet hoe taalmodellen werken, maar wat dat betekent. Voor besluitvorming, voor onderwijs, voor communicatie en voor waardecreatie. We bevinden ons opnieuw op een kantelpunt waar technologie toegankelijker is geworden dan ons begrip ervan. Dat zagen we eerder bij social media, bij data en bij automatisering. Telkens weer ontstaat er een kloof tussen wat kan en wat begrepen wordt.

Taalmodellen zijn geen doel op zich. Ze zijn infrastructuur. Net zoals internet dat is, net zoals data dat is. Wie ze slim inzet, vergroot zijn digitale vermogen. Niet door alles te automatiseren, maar door mens en machine op de juiste manier te laten samenwerken. Het model doet waar het goed in is: patronen herkennen, tekst genereren, varianten voorstellen. De mens doet waar hij goed in is: duiden, kiezen, verantwoordelijkheid nemen. Pas daar ontstaat waarde.

Wie taalmodellen ziet als vervangers, mist de essentie. Wie ze ziet als versterkers, begrijpt hun potentieel. En wie begrijpt hoe ze werken, kan ze inzetten zonder illusies.

Tot slot

Er zit geen geest in de machine. Wat er wel zit, is een spiegel. Een spiegel van ons taalgebruik, onze patronen, onze aannames. Taalmodellen laten zien hoe voorspelbaar taal eigenlijk is. En hoe vaak betekenis voortkomt uit herhaling.

Dat is misschien een ongemakkelijke conclusie, maar ook een hoopvolle. Want als betekenis ontstaat uit context, dan hebben wij invloed. Niet door de machine slimmer te maken, maar door zelf scherper te denken, beter te formuleren en bewuster te sturen.

Digitale transformatie is nooit een technisch vraagstuk geweest. Het is altijd een menselijk vraagstuk gebleven. Dat geldt ook hier. Wie dat begrijpt, begrijpt niet alleen hoe taalmodellen werken, maar ook hoe ze passen in het grotere verhaal van digitale volwassenheid.

En dat verhaal is, zoals altijd, nog lang niet af.