Het boek Prompten als een pro is het onmisbare handboek voor iedereen die AI-systemen optimaal wil benutten. Dit diepgravende werk leert je hoe je krachtige prompts formuleert die leiden tot nauwkeurige en nuttige antwoorden van AI. Dit boek biedt gedetailleerde uitleg en praktische voorbeelden om je promptvaardigheden te verfijnen, bijvoorbeeld op het gebied van creatieve toepassingen zoals schrijven en ontwerpen, of voor diepgaand onderzoek en data-analyse. Je leert de juiste balans te vinden tussen specificiteit en openheid, hoe je complexe vragen kunt opbreken in eenvoudiger prompts en hoe je de output kunt sturen door slimme follow-up prompts. Ook biedt het inzichten in het vermijden van veelvoorkomende fouten en het maximaliseren van de efficiëntie van je AI-interacties.

Het boek is te gebruiken voor AI-systemen als ChatGPT, Copilot, Perplexity en Gemini en geeft tips hoe je de systemen zo kunt tweaken en optimaliseren dat antwoorden voorspelbaar worden en hallucineren tot een minimum wordt beperkt. Hieronder lees je het begin van hoofdstuk 2 uit het boek: Waarom prompting bepalend is voor de uitvoer.

Hoe een LLM tekst interpreteert

Een Large Language Model (LLM) is een geavanceerd neuraal netwerk dat getraind is op enorme hoeveelheden tekstdata. Het model voorspelt woorden op basis van de eerder ingevoerde tekst en genereert zo coherente en contextuele uitvoer. Hoewel dit proces intuïtief kan aanvoelen als ‘begrip’, is het in werkelijkheid een complex statistisch patroonherkenningsproces.

Een LLM werkt met statistische patronen. Dit betekent dat de kleinste variatie in de vraagstelling of formulering de gegenereerde tekst drastisch kan veranderen. Het verschil tussen een generiek, oppervlakkig  vraag wordt gesteld.

AI voor iedereen is een baanbrekend boek dat de ethische en maatschappelijke uitdagingen van kunstmatige intelligentie blootlegt. Het maakt duidelijk hoe AI zonder zorgvuldige ontwerpprincipes kan leiden tot discriminatie en ongelijkheid. Aan de hand van historische en hedendaagse voorbeelden, nationale en internationale casussen, illustreert het de dringende noodzaak van inclusieve en eerlijke technologie. Het biedt niet alleen een diepgaande analyse, maar ook praktische richtlijnen voor de ontwikkeling van ethische AI-systemen. In het boek komen meer dan 60 deskundigen uit diverse disciplines aan het woord. Zij delen hun inzichten en ervaringen over de kansen en risico’s van AI en laten zien hoe we kunnen bouwen aan een toekomst waarin technologie wordt ingezet voor het oplossen van maatschappelijke problemen en het bevorderen van duurzame ontwikkeling. Hieronder lees je het eerste deel van hoofdstuk 2: Wat is responsible AI?

“AI was a cultural phenomenon long before it was a technological one.”
– Stephen Cave en Kanta Dihal, auteurs van Imagining AI

“Computer systems are produced, distributed, and used by people engaged in social practices and meaningful pursuits. This is as true of current computer systems as it will be of future computer systems. No matter how independently, automatic, and interactive computer systems of the future behave, they will be the products (direct or indirect) of human behavior, human social institutions, and human decision.”

Dit citaat komt uit het werk van Deborah Johnson, gepubliceerd in 2006. Het benadrukt het idee dat ongeacht de autonomie en groeiende complexiteit van toekomstige computersystemen, deze nogsteeds het resultaat zullen zijn van menselijke handelingen, beslissingen  en sociaal-culturele invloeden. Johnson gebruikt dit perspectief om aan te tonen dat technologie, hoe geavanceerd ook, fundamenteel verbonden blijft met de menselijke samenleving en door mensen gestuurde processen.

Per augustus 2024 regelt de Europese AI-wet welke toepassingen van kunstmatige intelligentie (AI) wel en niet zijn toegestaan, en aan welke voorwaarden AI-leveranciers en -gebruikers moeten voldoen bij het toepassen van de toegestane AI om compliant te worden en te blijven. De AI-wet (AI Act) is een verordening met risicocategorieën voor AI, bepalingen per risicocategorie en verplichtingen die afhangen van de rol van degene die de AI toepast. Hierdoor is de AI-wet geen eenvoudige wet die je simpelweg volgt en toepast. Hieronder lees je deel 2 van hoofdstuk 3 van het boek: De risicocategorieën van de AI Act.

Deel 1 uit hoofdstuk 3 – Wat is de AI Act – lees je HIER op dit blog. Een interview met de schrijver van het boek lees je HIER op dit blog.

De risicocategorieën van de AI Act

De AI Act gaat uit van risicocategorieën die gebaseerd zijn op de mate van risico die een AI-toepassing voor burgers vormt. Aan de hand van risicocriteria valt een AI-toepassing in een categorie en de AI Act geeft per categorie de bepalingen en voorwaarden waaronder men de desbetreffende AI mag leveren en gebruiken.

Laten we kijken naar de criteria voor deze risicocategorieën, inclusief voorbeelden als hulp bij het toepassen later. Hierbij geldt dat het zwaartepunt van de AI Act op de categorieën onacceptabel risico en hoog risico ligt. Vandaar ook dat we voor deze categorieën tevens naar subcategorieën van toepassingsgebieden kijken om te bepalen welke AI volgens de AI Act verboden is, en welke AI we alleen onder strenge voorwaarden mogen leveren en gebruiken.

Hans Frederiks

Hans Frederiks is journalist en fotograaf en hoofdredacteur van blog.computercreatief.nl. Hij schrijft over ontwikkelingen op het gebied van computers, van vormgeving op het web en print, en fotografeert al zijn hele leven lang. Zijn specialisaties zijn panorama’s, landschappen en podiumfotografie. Zijn blog vind je HIER, zijn boeken vind je HIER.

hansfrederiks.com