Het heersende verhaal uit Silicon Valley over kunstmatige intelligentie klinkt strak en simpel: steeds grotere modellen leveren bijna-magische resultaten, en regels zouden vooral remmen. Maar dat beeld is te beperkt voor Europa, waar betrouwbaarheid, energie en publieke waarden zwaarder wegen. De keuzes die we nu maken bepalen wie de kosten draagt en wie de opbrengsten krijgt. Dit stuk fileert de consensus en schetst wat Nederland en Europa praktisch nodig hebben.
Silicon Valley ziet AI te simpel
De dominante blik is dat “meer data en rekenkracht” gelijkstaat aan “meer intelligentie”. Die gedachte stuurt miljarden naar zogeheten frontier-modellen en beloften over bijna-menselijke systemen. In de praktijk botst dit op sectoren waar fouten duur of gevaarlijk zijn, zoals zorg, financiën en overheid. Daar telt herhaalbaarheid, uitleg en aansprakelijkheid, niet bravoure.
Generatieve technologie maakt snel tekst, beeld en code. Toch blijven modellen soms hallucineren: ze verzinnen feiten zonder waarschuwing. Dat is geen klein defect, maar een systeemrisico. Voor Europees gebruik zijn logging, audit-trails en een duidelijke takenafbakening nodig.
Veel waarde zit niet in algemene chatbots, maar in goede koppelingen met processen en data. Denk aan veilige toegang tot dossiers, duidelijke mandaten en menselijk toezicht. Gebruikers willen minder verrassing en meer voorspelbare kwaliteit.
Europese regels voor productveiligheid en grondrechten gelden ook voor algoritmen. Dat wringt met het “move fast, break things”-denken. Wie in Europa wil opschalen, moet daarom vanaf dag één inzetbaar en toetsbaar bouwen.
Schaal alleen is geen strategie
Frontier-training kost honderden miljoenen euro en veel stroom. Elke extra procentpunt prestatie vraagt steeds meer rekenkracht. Dat is economisch en ecologisch lastig vol te houden in Europa, waar energieprijzen en netcapaciteit krap zijn. Bovendien vergroot het de afhankelijkheid van een paar Amerikaanse cloudaanbieders.
Kleinere, taakgerichte modellen scoren vaak beter op afgebakende taken. Ze zijn sneller te trainen op domeindata, goedkoper te draaien op eigen servers, en makkelijker te controleren. Voor veel Nederlandse organisaties is dat een gezonder pad dan één groot universeel model.
De discussie over datacenters in Nederland laat zien dat ruimte en stroom schaars zijn. Schaal zonder plan schuurt met klimaatdoelen en lokaal draagvlak. Het dwingt tot slimme keuzes: dichter bij hernieuwbare energie, zuinig infereren, en minder dataverkeer.
Strategische autonomie vraagt ook eigen infrastructuur. Europa bouwt via EuroHPC aan rekenkracht, en landen investeren in GPU-clusters en open tooling. Dat vermindert lock-in en verlaagt de drempel voor mkb en kennisinstellingen.
Regels hoeven innovatie niet te remmen
Het idee dat regelgeving innovatie smoort, is een halve waarheid. Onduidelijke regels remmen, maar heldere kaders scheppen vertrouwen en markten. GDPR dwong ooit tot betere datapraktijken; iets vergelijkbaars kan nu voor AI gebeuren. Zeker in sectoren met toezicht is dat een voordeel, geen last.
De AI-verordening van de EU werkt risico-gebaseerd. Verboden toepassingen verdwijnen, hoge-risicosystemen krijgen vooraf toetsing en monitoring. Dat past bij Europese waarden, en beschermt afnemers tegen marketingclaims zonder bewijs. Voor leveranciers ontstaat een duidelijk speelveld.
Regulatory sandboxes bieden ruimte om te testen met echte gebruikers. Een Europees AI Office is, op het moment van schrijven, in opbouw om naleving te coördineren. Via CEN en CENELEC komen concrete normen voor documentatie, testen en incidentmelding. Dat helpt inkopers appels met appels te vergelijken.
Voor Nederlandse bedrijven betekent “compliance-by-design” minder frictie bij verkoop in de EU. Minder uitzonderingen, meer standaard. Dat versnelt adoptie juist wél, omdat risico’s en verantwoordelijkheden vooraf helder zijn. En dat drukt juridische kosten achteraf.
Europa kiest voor bewijs en veiligheid
Zonder goede metingen blijven beloften praat. Daarom zijn onafhankelijke benchmarks, red-teaming en publiek incidentregisters nodig. Niet één score, maar meerdere tests: van feitencontrole tot robuustheid tegen prompt-injecties. En mét aandacht voor meertaligheid, inclusief het Nederlands.
Generatieve modellen zijn systemen die, getraind op enorme hoeveelheden data, nieuwe inhoud maken. Ze zijn nuttig, maar kunnen overtuigend onjuiste antwoorden geven.
Benchmarks mogen geen trucjes belonen. Testsets moeten divers zijn, en deels onbekend voor leveranciers. Transparantie over trainingsdata, synthetische data en evaluatieprotocollen verkleint het risico op “teaching to the test”. Dat is essentieel voor vertrouwen.
Publieke inkoop kan de lat verhogen. Vraag om energie- en kostenrapportage per taak, uitlegbaarheid, en herstelbaarheid bij fouten. Eis portabiliteit van modellen en data, zodat overstappen mogelijk blijft. Zo stimuleert de overheid betere producten.
Praktische prioriteiten voor de EU en Nederland:
- Toegang tot rekenkracht en datasets voor onderzoekers en mkb.
- Gestandaardiseerde veiligheidstests en een Europese bug bounty voor AI.
- Open interfaces en documentatie als inkoopeis bij overheden.
- Energie- en waterverbruik meten en publiceren per AI-taak.
Nederland wil nuttige, zuinige systemen
Nederland kan winnen met gerichte toepassingen: zorgtriage, juridische zoekhulp, onderwijsassistenten en meertalige klantenservice. Modellen die goed omgaan met Nederlandse taal, privacy en sectorregels leveren direct waarde. Minder spektakel, meer resultaat op de werkvloer.
Dat vraagt om samenwerking tussen TNO, SURF en universiteiten met bedrijven en overheden. Testlabs en dataruimtes helpen om veilig met gevoelige gegevens te werken. Voucherprogramma’s voor rekenkracht en expertise verlagen de instap voor het mkb. Zo verspreidt de kennis breder dan een handvol koplopers.
Publieke instellingen kunnen als launching customer eisen stellen: open standaarden, auditlogs en exit-mogelijkheden. Dat beperkt afhankelijkheid van één leverancier. Het vergroot ook de Europese kennis over veilige inzet in kritieke processen.
Tot slot: efficiëntie telt. Reken lokaal waar het kan, en gebruik groene stroom waar het moet. Koppel doelen aan verbruik, zoals “meer juiste antwoorden per kilowattuur”. Zo wordt innovatie meetbaar én duurzaam.
