Wat kan AI niet, en waarom niet?
Cursussen › Cursus 3 · AI in de praktijk
AI kan indrukwekkend veel: tekst schrijven, afbeeldingen herkennen, code genereren. Maar er zijn grenzen die niet voortkomen uit een gebrek aan rekenkracht, maar uit hoe AI fundamenteel werkt. Een taalmodel begrijpt niet wat het zegt — het matcht patronen. Het kan niet redeneren zoals mensen redeneren, het heeft geen besef van de wereld buiten zijn trainingsdata, en het draagt nooit zelf verantwoordelijkheid.
Die grenzen zijn geen tijdelijk probleem dat de volgende versie oplost. Ze vloeien voort uit de architectuur. Wie dat begrijpt, gebruikt AI slimmer: als krachtig gereedschap met bekende zwakke plekken, niet als onfeilbare assistent. In deze module verkend je die grenzen eerlijk en concreet.
In deze module leer je
- Waarom AI geen "begrip" heeft in de menselijke zin
- Wat AI structureel niet kan: redeneren, feiten verifiëren, verantwoordelijkheid dragen
- Waarom sommige beperkingen niet verdwijnen met grotere modellen
- Hoe je die grenzen praktisch inzet bij het beoordelen van AI-uitvoer
Veelgestelde vragen
Nee. AI reageert op invoer door patronen te matchen uit trainingsdata. Er is geen sprake van zelfstandig redeneren, intentie of bewustzijn. Zonder jouw prompt doet het model niets.
Een taalmodel heeft geen toegang tot een feitendatabase tenzij dat expliciet is ingebouwd. Het genereert tekst op basis van waarschijnlijkheid, niet op basis van een check of iets waar is.
Dat is een open vraag waarover wetenschappers sterk van mening verschillen. Wat zeker is: de huidige generatie taalmodellen mist fundamentele menselijke vermogens zoals causaliteitsbesef, lichamelijke ervaring en echte redeneerketens.
Deze module zit in de cursus AI in de praktijk. Module 1 van AILogica is gratis.
Meer uit deze cursus: De EU AI Act en risico’s in de praktijk