AI-woordenlijst, ruim 50 begrippen kort uitgelegd

Kort antwoord: wie met AI aan de slag gaat, krijgt veel nieuwe woorden te verwerken, vaak in het Engels. Hieronder vind je ruim vijftig begrippen die je het vaakst tegenkomt, op alfabetische volgorde en zo kort mogelijk uitgelegd. Waar een begrip een eigen artikel heeft, linken we ernaar.

A tot F

Agent (AI-agent). Een taalmodel dat niet alleen antwoord geeft, maar zelf stappen zet om een taak af te ronden: iets opzoeken, een bestand openen, een formulier invullen. Na elke stap kijkt het wat het resultaat is. Zie Wat is een AI-agent?

AGI (artificial general intelligence). AI die vrijwel alle denkwerk minstens zo goed kan als een mens. Er is geen vaste definitie, en of en wanneer het er komt, is onderwerp van discussie.

AI Act. De Europese wet voor AI (Verordening (EU) 2024/1689). Hoe groter het risico van een toepassing, hoe strenger de regels. Zie De EU AI Act in het kort.

AI-geletterdheid. Kennis en vaardigheden om verstandig met AI te werken en de kansen en risico's te zien. Volgens artikel 4 van de AI Act moet je als werkgever werken aan de AI-geletterdheid van medewerkers die met AI werken.

AI-systeem. In de AI Act: een systeem op een machine dat met enige zelfstandigheid werkt en uit wat je erin stopt afleidt hoe het een uitkomst maakt, zoals een voorspelling, tekst, aanbeveling of beslissing.

Algoritme. Een vaste reeks stappen om een probleem op te lossen. Niet elk algoritme is AI; een rekenregel in Excel is ook een algoritme.

API. Een koppeling waarmee software met andere software praat. Via de API van een AI-aanbieder kan je eigen programma een model gebruiken, zonder chatvenster.

Benchmark. Een vaste test om modellen met elkaar te vergelijken, bijvoorbeeld een reeks examenvragen of programmeertaken. Een hoge score betekent niet automatisch dat een model goed werkt voor jouw taak.

Bias (vooringenomenheid). Een scheefheid in de uitkomsten van een model, vaak omdat de trainingsdata scheef was. Een model kan zo bepaalde groepen mensen anders behandelen.

Chatbot. Een programma waarmee je in gewone taal een gesprek voert. De bekende AI-chatbots draaien op een taalmodel.

Contextvenster. De hoeveelheid tekst, gemeten in tokens, die een model in één keer kan meenemen: je vraag, eerdere berichten en bijgevoegde documenten samen. Wat er niet in past, "ziet" het model niet.

Deep learning. Een vorm van machine learning met neurale netwerken van veel lagen. Vrijwel alle moderne AI voor taal, beeld en spraak werkt zo.

Deepfake. Door AI gemaakte of bewerkte foto's, video of geluid die echt lijken te zijn, maar dat niet zijn. Volgens de AI Act moet je melden dat iets een deepfake is als je die zelf met AI maakt.

Distillatie. Een kleiner model trainen met de antwoorden van een groter model, zodat het kleine model een deel van de kennis overneemt maar goedkoper draait.

DPIA. Een data protection impact assessment: een risicoanalyse die de AVG verplicht als een verwerking van persoonsgegevens waarschijnlijk een hoog risico oplevert. Bij nieuwe AI-toepassingen met persoonsgegevens is het vaak een goed idee.

Embedding. Een reeks getallen die de betekenis van een stuk tekst weergeeft. Teksten die over hetzelfde gaan, krijgen getallen die dicht bij elkaar liggen. Embeddings zijn de basis van slim zoeken en van RAG.

Fine-tuning. Een bestaand model verder trainen met eigen voorbeelden, zodat het beter wordt in een bepaalde taak of stijl. Voor veel bedrijven is RAG eenvoudiger en goedkoper.

G tot M

Generatieve AI. AI die nieuwe inhoud maakt: tekst, beelden, geluid, video of code. Zie Wat is AI eigenlijk?

Gewichten. De miljarden getallen in een model waarin is vastgelegd wat het tijdens de training heeft geleerd. Ook wel parameters genoemd.

GPU. Een grafische kaart. Die kan heel veel kleine berekeningen tegelijk doen, en dat is precies wat AI nodig heeft.

Guardrails. Regels en filters rond een model die ongewenste antwoorden of acties moeten tegenhouden.

Hallucinatie. Een antwoord dat overtuigend klinkt, maar niet klopt. Het gebeurt omdat een taalmodel waarschijnlijke tekst maakt en niet in een database met waarheden zoekt. Zie Hoe werkt een taalmodel?

Inferentie. Het gebruiken van een getraind model: je stelt een vraag en het model rekent een antwoord uit. Daar betaal je meestal voor per token.

Jailbreak. Een truc om een model dingen te laten doen die de maker heeft afgeschermd, bijvoorbeeld door een slim geformuleerde prompt.

Kwantisering. De getallen in een model met minder precisie opslaan, zodat het minder geheugen nodig heeft en op lichtere hardware draait. Het kost vaak een beetje kwaliteit.

LLM (groot taalmodel). Een large language model: een model dat op enorme hoeveelheden tekst is getraind en steeds voorspelt welk stukje tekst er waarschijnlijk volgt. ChatGPT, Claude, Gemini, Grok en Le Chat draaien op LLM's.

Lokaal model. Een model dat op je eigen computer of server draait in plaats van in de cloud. Zie Lokale AI-modellen.

Machine learning. Software die uit voorbeelden leert in plaats van dat een programmeur elke regel uitschrijft.

MCP (Model Context Protocol). Een open standaard die Anthropic in november 2024 introduceerde om AI-toepassingen op een vaste manier te koppelen aan andere systemen, zoals bestanden, databases en bedrijfssoftware.

Mixture of experts (MoE). Een opbouw waarbij een model uit veel deelnetwerken ("experts") bestaat, waarvan er per stukje tekst maar een paar meedoen. Daardoor kan een model groot zijn en toch relatief snel rekenen.

Model. Het getrainde rekenmodel zelf. Een app als een chatbot is de verpakking eromheen.

Multimodaal. Een model dat meer dan één soort invoer begrijpt, bijvoorbeeld tekst, beeld en geluid.

N tot R

Neuraal netwerk. Een rekenmodel dat losjes is geïnspireerd op hersencellen: lagen van eenvoudige rekeneenheden die samen patronen leren herkennen.

OCR. Tekstherkenning: software die tekst uit een foto of scan haalt. Moderne OCR gebruikt vaak AI.

Open gewichten. De maker publiceert de gewichten van het model, zodat je het zelf kunt downloaden en draaien. Je weet daarmee nog niet altijd waarop het model getraind is. Lees altijd de licentie.

Open source. Bij software: de broncode is vrij te bekijken, aan te passen en te delen. Bij AI wordt de term vaak losser gebruikt voor modellen met open gewichten.

Parameters. Zie gewichten. Het aantal parameters, bijvoorbeeld 8 miljard, zegt iets over de grootte van een model.

Prompt. De opdracht of vraag die je aan een model geeft. Hoe duidelijker je prompt, hoe bruikbaarder meestal het antwoord.

Prompt injection. Een aanval waarbij verborgen instructies in een tekst, mail of webpagina een model iets laten doen wat jij niet wilt. Vooral een risico bij agents die zelf het web of je mail lezen.

RAG (retrieval-augmented generation). Een techniek waarbij het model eerst relevante stukken uit jouw eigen documenten opzoekt en zijn antwoord daarop baseert. Het idee werd in 2020 beschreven in een onderzoeksartikel van Lewis en collega's.

Redeneermodel. Een model dat eerst "nadenkt" in tussenstappen voordat het antwoordt. Dat kost meer tijd en tokens, maar helpt bij lastige vragen.

Red teaming. Een model bewust proberen te misleiden of te misbruiken om zwakke plekken te vinden voordat anderen dat doen.

RLHF. Reinforcement learning from human feedback: een model bijsturen met beoordelingen van mensen, die aangeven welke antwoorden beter zijn.

S tot Z

Systeemprompt. Vaste instructies die vóór elk gesprek aan een model worden meegegeven, bijvoorbeeld over toon, taak en grenzen. Als gebruiker zie je die meestal niet.

Temperatuur. Een instelling die bepaalt hoe voorspelbaar of gevarieerd de antwoorden zijn. Laag geeft consequentere antwoorden, hoog meer variatie.

Token. Het stukje tekst waarin een model rekent: een woord, een deel van een woord of een leesteken. Volgens OpenAI is een token in het Engels gemiddeld ongeveer vier tekens. Aanbieders rekenen vaak per token af.

Training. Het proces waarin een model van voorbeelden leert. Bij een taalmodel komt eerst de voortraining op heel veel tekst en daarna het bijsturen tot een behulpzame assistent.

Transformer. De bouwtekening onder vrijwel alle moderne taalmodellen, beschreven in een onderzoeksartikel uit 2017.

Vectordatabase. Een database die embeddings opslaat, zodat je snel teksten kunt vinden die qua betekenis op elkaar lijken. Vaak onderdeel van een RAG-oplossing.

Verwerkersovereenkomst. Een contract dat de AVG verplicht als een ander bedrijf persoonsgegevens voor jou verwerkt, bijvoorbeeld een AI-aanbieder. Daarin staat onder meer hoe de gegevens beveiligd worden.

Workflow. Een vaste reeks stappen die je vooraf bepaalt, waarin AI één of meer stappen uitvoert. Voorspelbaarder dan een agent, en voor veel bedrijfstaken genoeg.

Zero-shot en few-shot. Een model een taak laten doen zonder voorbeeld (zero-shot) of met een paar voorbeelden in de prompt (few-shot). Een paar goede voorbeelden maken het resultaat vaak beter.

Bronnen

Geraadpleegd op 23 oktober 2026.