Een Nederlands consortium bouwt met 13,5 miljoen euro subsidie een eigen, AVG-proof taalmodel genaamd GPT-NL. Dit model, speciaal getraind op de Nederlandse taal en wetgeving, biedt een alternatief voor Amerikaanse AI-diensten en kan voor Nederlandse bedrijven lagere implementatiekosten en minder juridische risico’s betekenen.

Wat er aan de hand is

Onderzoeksinstituut TNO, het Nederlands Forensisch Instituut en ict-coöperatie Surf ontwikkelen samen het taalmodel GPT-NL. Het project kreeg in november 2023 groen licht en een subsidie van 13,5 miljoen euro van het ministerie van Economische Zaken. Het model wordt getraind op de nationale supercomputer Snellius. Sinds anderhalve maand draaien de eerste proefprojecten bij vier overheidsorganisaties en TNO zelf. Zo onderzoekt het ministerie van Binnenlandse Zaken of GPT-NL de antwoorden van de gemeentelijke chatbot ‘Gem’ kan verbeteren. Productmanager Saskia Lensink van TNO benadrukt het belang van een Europese, onafhankelijke AI-infrastructuur, mede gezien de mogelijke tweede termijn van Donald Trump en de afhankelijkheid van Amerikaanse techbedrijven. Ze vergelijkt het project met het bouwen van een “Fiatje” in plaats van een Ferrari, waarbij bewust keuzes zijn gemaakt om met het budget een functioneel model te ontwikkelen dat aansluit op de bestaande “AI-stack” van organisaties, in plaats van een publieke chatbot te worden.

Wat dit betekent

Voor Nederlandse ondernemers en professionals betekent dit de komst van een AI-tool die vanaf de grond af is ontworpen met de Nederlandse taal en de AVG in het achterhoofd. Waar grote, internationale modellen als ChatGPT of Gemini primair op Engels zijn getraind en soms moeite hebben met Nederlandse nuance, juridische terminologie of culturele context, is GPT-NL hier specifiek voor gebouwd. Dit kan leiden tot betere prestaties voor Nederlandstalige taken. Bovendien reduceert het gebruik van een lokaal ontwikkeld en gehost model het juridische risico rondom datatransfers naar niet-Europese servers, een belangrijk punt bij het verwerken van gevoelige of persoonsgebonden informatie. Het model positioneert zich niet als directe concurrent van de grote spelers, maar als een aanvulling die organisaties in staat stelt hun eigen, gecontroleerde AI-toepassingen te bouwen.

Hoe je dit kunt toepassen

De praktische toepassing hangt af van jouw situatie en de uiteindelijke publieke beschikbaarheid van GPT-NL. Op basis van de doelstellingen van het project zijn dit mogelijke scenario’s voor ondernemers:

Als je klantcontact in het Nederlands automatiseert… Dan zou een model als GPT-NL in de toekomst de antwoorden van je chatbot of e-mailassistent nauwkeuriger en natuurlijker kunnen maken. Het begrijpt Nederlandse spreekwoorden, formele en informele aanspreekvormen en lokale context beter dan een generiek model.

Als je werkt met gevoelige of persoonsgebonden data… Bijvoorbeeld in de zorg, advocatuur of financieel advies, dan kan een lokaal, AVG-proof model een manier zijn om AI-ondersteuning toe te passen zonder dat data de EU verlaat. Je zou kunnen onderzoeken of een dergelijk model past in je compliance-strategie.

Als je documenten analyseert of samenvat… Denk aan offertes, contracten, notulen of onderzoeksrapporten in het Nederlands. Een specifiek op Nederlands getraind model kan betere en consistentere resultaten opleveren voor het extraheren van informatie, het controleren op consistentie of het maken van samenvattingen.

Als je een ontwikkelteam hebt dat AI-toepassingen bouwt… Dan kun je GPT-NL overwegen als een mogelijke component in je “stack” voor Nederlandstalige features. Het zou kunnen dienen als basis om een eigen, gespecialiseerd model verder te trainen voor jouw specifieke domein, met meer controle over de input en output.

Overweeg om de ontwikkelingen rondom GPT-NL te volgen, met name de resultaten van de huidige proefprojecten bij de overheid. Deze zullen een indicatie geven van de volwassenheid en toepasbaarheid voor de private sector.

Bron: Sprout