🤖 Het Verhaal van ChatGPT

Wanneer mensen “AI” horen, denken velen meteen aan ChatGPT. Voor miljoenen was het de eerste keer dat ze met een machine spraken die een gesprek kon voeren, vragen kon beantwoorden en zelfs gedichten kon schrijven op verzoek. Maar ChatGPT verscheen niet zomaar uit het niets eind 2022 — het is het product van decennia aan onderzoek naar natural language processing, neurale netwerken en machine learning, met een paar verrassende wendingen die een academisch idee tot een wereldwijd fenomeen maakten.

Van Autocomplete naar Conversatie

De wortels van ChatGPT gaan terug naar een eenvoudig maar krachtig concept: voorspel het volgende woord in een reeks.

• Vroege neurale modellen (2010s): Getraind op miljoenen woorden, konden deze modellen waarschijnlijke vervolgen suggereren, maar waren beperkt in reikwijdte.
• GPT-1 (2018): Met 117 miljoen parameters liet dit model de eerste tekenen zien dat schaal op zichzelf nieuwe capaciteiten kon ontsluiten.
• GPT-2 (2019): Een sprong naar 1,5 miljard parameters. Plotseling kon het model hele paragrafen schrijven die verrassend samenhangend waren. OpenAI aarzelde aanvankelijk om het vrij te geven, uit angst voor misbruik.
• GPT-3 (2020): Met 175 miljard parameters kon het essays, verhalen en code genereren die bijna menselijk aanvoelden.

Toch bleven dit aanvul-engines. Geef ze een prompt en ze gingen verder—vaak indrukwekkend, soms absurd. Maar ze waren niet ontworpen voor dialoog.

Het Geheime Ingrediënt: Fine-Tuning met Mensen

De overgang van GPT-3 naar ChatGPT kwam tot stand via een techniek genaamd Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

Het recept:

1. Begin met het basis GPT-3 model.
2. Laat het meerdere antwoorden genereren op dezelfde prompt.
3. Laat menselijke trainers de antwoorden rangschikken (bijv. “Dit klinkt duidelijker en minder aanstootgevend”).
4. Train een kleiner “reward model” om te voorspellen wat mensen zouden verkiezen.
5. Fine-tune het grote model om deze beloning te maximaliseren.

Dit gaf het systeem geen echt begrip. Maar het stuurde zijn gedrag in de richting van behulpzaam, beleefd en veilig, in plaats van rauwe vervolgingen. Het is het verschil tussen een voorspellingsmachine en iets dat voelt als een assistent.

November 2022: Een Publieke Lancering die Viral Ging

Op 30 november 2022 bracht OpenAI ChatGPT stilletjes uit als gratis research preview. Het werd aanvankelijk gelanceerd als onderzoeksmodel, maar de capaciteiten kregen al snel tractie op het internet en de rest is geschiedenis.

• 1 miljoen gebruikers meldden zich aan binnen vijf dagen.
• 100 miljoen gebruikers volgden binnen twee maanden — waarmee het de snelst groeiende consumentenapp ooit was op dat moment.
• Het domineerde krantenkoppen, memes en klaslokalen, en veroorzaakte zowel opwinding als paniek.

Studenten gebruikten het om essays te schrijven. Programmeurs ontdekten dat het code kon debuggen. Romanschrijvers probeerden het voor brainstormen. Leraren maakten zich zorgen over plagiaat, terwijl ondernemers haastten om startups erbovenop te bouwen. Voor het eerst voelde interactie met AI toegankelijk: geen codering, geen installatie, gewoon een chatvenster waarin je typt en een antwoord krijgt.

Waarom ChatGPT Magisch Aandeed

Een deel van de magie was psychologisch — de chatinterface suggereerde conversatie in plaats van aanvulling. Maar er waren ook technische redenen waarom het opviel:

• Conversatiegeheugen: Het kon context binnen een sessie bijhouden, waardoor een back-and-forth mogelijk was.
• Verzorgde toon: Dankzij RLHF klonken antwoorden coöperatief en vriendelijk.
• Algemene vaardigheden: Van wiskunde tot poëzie, het kon taken in uiteenlopende domeinen aan.
• Lage instapdrempel: Iedereen die kon typen, kon het proberen — geen AI-expertise nodig.

De combinatie maakte dat ChatGPT minder aanvoelde als een tool en meer als een partner.

Het Rimpel Effect

ChatGPT veroorzaakte wat sommigen de AI-wapenwedloop noemen. Binnen enkele maanden:

• Google lanceerde Bard (later Gemini).
• Anthropic bracht Claude uit.
• Microsoft integreerde ChatGPT in Bing en Office-producten.
• Tientallen startups bouwden AI-copilots, tutors en assistenten.

Het veranderde ook het publieke debat. Overheden begonnen regelgeving te bespreken, universiteiten heroverwogen opdrachten, en bedrijven herzien hun werkprocessen. Of mensen het nu waardeerden of vreesden, niemand kon het negeren.

Lessen uit de Reis

ChatGPT illustreert verschillende thema’s die we in dit boek hebben verkend:

• Schaal doet ertoe: Net zoals CNNs in visie, leverde het simpelweg groter maken van modellen (GPT-1 → GPT-3) nieuwe capaciteiten op.
• Fine-tuning verandert gedrag: RLHF laat zien hoe menselijke sturing de rauwe voorspellingen van een model kan vormen tot sociaal acceptabele output.
• Interfaces doen ertoe: Een chatvenster veranderde een technische demo in een cultureel moment.
• Beperkingen blijven bestaan: Ondanks zijn vloeiendheid “weet” ChatGPT niet zoals mensen — het voorspelt op basis van patronen, wat verklaart waarom het soms hallucineert of vooroordelen herhaalt.

Samen laten deze lessen zien hoe technische vooruitgang, menselijke feedback en doordacht design samen zowel de kracht als de beperkingen van hedendaagse AI-systemen vormen.

Het Bereiken van de Grenzen van Schaal

Een paar jaar leek vooruitgang in taalmodellen simpel: maak ze gewoon groter. GPT-1 → GPT-2 → GPT-3 liet zien dat met meer parameters, data en rekenkracht modellen bijna automatisch nieuwe capaciteiten kregen. Dit werd bekend als de scaling law — prestaties verbeterden voorspelbaar naarmate de omvang toenam.

Maar deze trend begint te stagneren. Het trainen van modellen met triljoenen parameters kost gigantisch veel rekenkracht, energie en geld. Verbeteringen vinden nog steeds plaats, maar de winsten zijn kleiner in verhouding tot de kosten.

Recente modellen zoals DeepSeek (2025) hebben een ander pad laten zien: competitieve prestaties bereiken met minder parameters door efficiëntere architecturen, slimmere trainingsstrategieën en betere datacuratie. De les is dat ruwe schaal niet alles is — efficiëntie en slim ontwerp tellen ook mee.

Deze verschuiving markeert een keerpunt. In plaats van eindeloze schaalvergroting, zal de toekomst waarschijnlijk meer gericht zijn op slimmere training, gespecialiseerde modellen en hybride benaderingen die doorbraken opleveren zonder exponentieel meer middelen te vereisen.

Belangrijkste Inzichten

Het verhaal van ChatGPT is het verhaal van AI die het dagelijks leven binnentreedt. Het bracht de rauwe kracht van grootschalige taalmodellen samen met de alignment die mogelijk werd door fine-tuning met menselijke feedback, en de toegankelijkheid van een eenvoudige, universele interface. Het resultaat was meer dan een nieuwe app—het was een cultureel keerpunt. ChatGPT liet mensen wereldwijd opnieuw nadenken over wat machines kunnen doen, en wat het betekent om met AI te “praten”. En terwijl de technologie zich verder ontwikkelt, zal dat eerste virale moment in 2022 herinnerd worden als het punt waarop conversatie met AI normaal werd.