Open vs. gesloten AI: wat je als gebruiker moet weten

De Grote Muur van Intelligentie

De AI-industrie splitst zich momenteel op in twee kampen. Aan de ene kant bouwen bedrijven als OpenAI en Google enorme, propriëtaire systemen die achter een digitale muur staan. Je gebruikt deze tools via een website of app, maar je ziet nooit hoe ze werken. Aan de andere kant is er een groeiende community van developers en bedrijven als Meta en Mistral die hun modellen vrijgeven zodat iedereen ze kan downloaden. Deze kloof is niet zomaar een technisch debat; het is een fundamentele strijd over wie de toekomst van menselijke kennis beheert en hoeveel je moet betalen voor toegang. Voor de gemiddelde persoon bepaalt de keuze tussen open en gesloten systemen je privacy, je kosten en je creatieve vrijheid. Gebruik je een gesloten model, dan ben je een huurder. Gebruik je een open model, dan ben je een eigenaar. Elk pad heeft trade-offs waar de meeste mensen pas bij stilstaan als er iets misgaat met hun data of abonnement.

De waarheid achter het label ‘open’

Marketingteams zijn dol op het woord ‘open’ omdat het transparantie en community suggereert. In de wereld van AI wordt de term echter vaak losjes gebruikt. Echte open source software laat iedereen de code zien, aanpassen en delen. Bij AI zou dit betekenen dat je toegang hebt tot de trainingsdata, de trainingscode en de uiteindelijke modelgewichten. Zeer weinig grote modellen halen deze lat. Het meeste wat het publiek ‘open AI’ noemt, is eigenlijk ‘open weights’. Dit betekent dat het bedrijf je het uiteindelijke brein van het model geeft, maar ze vertellen je niet precies hoe ze het hebben gebouwd of welke specifieke boeken en websites ze gebruikten om het te trainen. Het is alsof een bakker je een kant-en-klare taart geeft en de oventemperatuur, maar weigert het merk bloem of de herkomst van de eieren te delen.

Gesloten AI is veel makkelijker te definiëren. Het is een product. Wanneer je GPT-4 of Claude 3 gebruikt, communiceer je met een dienst. Je kunt het model niet downloaden naar je laptop. Je ziet de interne filters niet die voorkomen dat het bepaalde vragen beantwoordt. Je hebt geen idee of het bedrijf het model ’s nachts heeft aangepast om het sneller, maar minder intelligent te maken. Dit gebrek aan transparantie is de prijs voor het gemak. Bedrijven beweren dat gesloten modellen voorkomen dat kwaadwillenden de tech misbruiken. Critici stellen dat het simpelweg een manier is om een monopolie te beschermen. Dit onderscheid begrijpen is cruciaal omdat het bepaalt hoe je de output van de machine moet vertrouwen.

Soevereiniteit in het tijdperk van silicium

De wereldwijde impact van deze kloof is enorm. Voor landen buiten de Verenigde Staten betekent vertrouwen op gesloten AI-modellen dat gevoelige nationale data naar servers in Californië of Virginia wordt gestuurd. Dit creëert een enorme afhankelijkheid van een paar Amerikaanse corporaties. Open weights-modellen stellen een overheid in Europa of een startup in India in staat om AI op hun eigen lokale hardware te draaien. Dit biedt soevereiniteit die gesloten systemen nooit kunnen bieden. Het maakt het mogelijk om modellen te creëren die lokale talen en culturele nuances begrijpen die een Silicon Valley-reus misschien negeert. Wanneer een model open is, heeft een developer in een klein dorp hetzelfde startpunt als een onderzoeker bij een miljardenbedrijf. Dit trekt het speelveld gelijk op een manier die we bij weinig technologieën hebben gezien.

Bedrijven staan ook voor een lastige keuze. Een bank kan het risico niet nemen om privégegevens van klanten naar een externe cloud te sturen. Voor hen is een open model dat binnen hun eigen veilige datacenter draait de enige levensvatbare optie. Ondertussen geeft een klein marketingbureau misschien de voorkeur aan de gepolijste, high-performance ervaring van een gesloten model omdat ze niet het personeel hebben om eigen servers te beheren. De wereldeconomie sorteert zich momenteel in deze twee bakjes: degenen die prioriteit geven aan controle en degenen die prioriteit geven aan snelheid. Terwijl we door 2026 bewegen, zal de kloof tussen deze groepen alleen maar groeien. De winnaars zijn zij die inzien dat AI geen one-size-fits-all nutsvoorziening is, maar een strategisch bezit dat een specifiek type eigenaarschap vereist.

Privacy in de lokale sandbox

Om de praktische belangen te begrijpen, kijken we naar een dag uit het leven van medisch onderzoeker Elena. Ze werkt aan een nieuwe studie met patiëntendossiers. Als ze een populaire gesloten AI-tool gebruikt, moet ze alle identificerende informatie uit haar notities verwijderen voordat ze de AI kan vragen ze samen te vatten. Zelfs dan weet ze nooit zeker of haar data wordt gebruikt om de volgende versie van het model te trainen. Ze maakt zich constant zorgen over een datalek bij het AI-bedrijf. Deze frictie vertraagt haar en beperkt wat ze kan bereiken. Het gemak van de cloud komt met een constante ondertoon van angst.

Stel je nu voor dat Elena overstapt op een open weights-model dat draait op een krachtig werkstation op kantoor. Ze kan de AI elk detail van haar onderzoek voeren zonder enige angst. De data verlaat de kamer nooit. Ze kan het model fine-tunen om specifieke medische terminologie te begrijpen die algemene cloudmodellen vaak verkeerd interpreteren. Ze heeft totale controle over de versie van de AI die ze gebruikt. Als een software-update het model slechter maakt in medische analyse, blijft ze simpelweg op de oudere versie. Dit is de kracht van lokale AI. Het verandert de tool in een privé-assistent die voor haar en alleen voor haar werkt. Hoewel de setup lastiger was, is het nut op de lange termijn veel groter omdat ze niet beperkt wordt door corporate veiligheidsfilters of privacybeleid.

Gewone gebruikers overschatten vaak hoe moeilijk het is om deze modellen te draaien. Ze denken dat je een kamer vol servers nodig hebt. In werkelijkheid draaien veel open modellen nu op moderne laptops. Omgekeerd onderschatten mensen hoeveel controle ze verliezen bij gesloten systemen. Ze gaan ervan uit dat de dienst er altijd zal zijn en goedkoop blijft. De geschiedenis leert dat zodra een bedrijf je in hun ecosysteem heeft opgesloten, de prijzen stijgen en functies kunnen verdwijnen. Door voor een open pad te kiezen, bescherm je jezelf tegen toekomstige bedrijfsbeslissingen die misschien niet in jouw belang zijn. Je kiest voor een tool die voor altijd in je digitale gereedschapskist blijft.

De ongemakkelijke vragen over controle

We moeten moeilijke vragen stellen over de verborgen kosten van deze systemen. Als een model gesloten is, wie controleert het dan op bias? We worden gedwongen de marketingmaterialen van het bedrijf te vertrouwen. Als de AI weigert een vraag over een politiek evenement te beantwoorden, is dat voor veiligheid of voor de bescherming van het bedrijfsimago? Het gebrek aan transparantie maakt het onmogelijk om dit te weten. Aan de andere kant presenteren open modellen hun eigen risico’s. Als iedereen een krachtige AI kan downloaden, wat houdt hen dan tegen om desinformatie of malware te creëren? De open community stelt dat de beste verdediging meer open modellen is, maar dit is een theorie die nog niet volledig is getest in een crisis.

Er is ook de vraag naar energie en hardware. Je eigen AI draaien is niet gratis. Het verbruikt aanzienlijk veel stroom en vereist dure grafische kaarten. Ruilen we bedrijfsafhankelijkheid in voor hardware-afhankelijkheid? Bovendien worden de datasets voor deze modellen vaak van het internet geschraapt zonder toestemming van de oorspronkelijke makers. Terwijl gesloten bedrijven hun databronnen verbergen, zijn open weight-bedrijven vaak net zo vaag. We moeten ons afvragen of een AI echt ‘open’ kan worden genoemd als het fundament waarop het is gebouwd een geheim is. We bouwen momenteel de infrastructuur van de toekomst op een erg wankel ethisch fundament. Naarmate we 2026 naderen, zal de druk voor echte transparantie alleen maar toenemen.

Onder de motorkap voor de technische elite

Voor degenen die verder willen gaan dan de chat-interface, zijn de technische verschillen groot. Gesloten AI-aanbieders bieden API’s aan waarbij je per woord of per afbeelding betaalt. Deze kosten kunnen snel oplopen naarmate je een project opschaalt. Je bent ook overgeleverd aan hun rate limits. Als hun servers druk zijn, vertraagt je applicatie. Je hebt geen controle over de latency of de uptime. Je bouwt je bedrijf in feite op gehuurde grond. Als de aanbieder besluit je use-case te verbieden, kan je hele project in een middag verdwijnen. Dit is een aanzienlijk risico voor developers die waarde op de lange termijn willen opbouwen.

Open modellen bieden een andere workflow. Je kunt technieken als *quantization* gebruiken om een enorm model te verkleinen zodat het op goedkopere hardware past. Hiermee kun je een model met 70 miljard parameters op een enkele high-end consumenten-GPU draaien. Je kunt ook lokale opslag gebruiken voor je modelgewichten, zodat je applicatie zelfs zonder internetverbinding werkt. Er zijn geen API-limieten en geen kosten per token nadat je de hardware hebt gekocht. Integratie is ook flexibeler. Je kunt de interne lagen van het model aanpassen aan je specifieke taak. Dit niveau van customization is onmogelijk met een gesloten API. Hoewel de initiële technische drempel hoger is, is de vrijheid om zonder toestemming te innoveren een enorm voordeel voor power users.

Heeft u een AI-verhaal, tool, trend of vraag die wij volgens u zouden moeten behandelen? Stuur ons uw artikelidee — we horen het graag.

Je pad vooruit kiezen

De beslissing tussen open en gesloten AI hangt af van je specifieke behoeften. Als je de meest krachtige, gepolijste ervaring wilt en niet geeft om privacy of kosten op de lange termijn, dan zijn gesloten modellen zoals GPT-4 de duidelijke keuze. Het zijn de Ferrari’s van de AI-wereld: snel, strak en onderhouden door iemand anders. Maar als je privacy waardeert, terugkerende kosten wilt vermijden of een systeem wilt bouwen dat echt van jou is, dan zijn open weights-modellen de weg te gaan. Ze vereisen meer moeite om in te stellen, maar bieden een niveau van veiligheid en flexibiliteit dat geen enkele abonnementsdienst kan evenaren. De evoluerende AI-industriestandaarden suggereren dat de toekomst een hybride vorm zal zijn. Gebruik de gesloten modellen voor snelle taken en de open modellen voor je belangrijkste, privéwerk. In dit nieuwe tijdperk is de belangrijkste vaardigheid weten welke tool je voor welke klus gebruikt.

Noot van de redactie: We hebben deze site gemaakt als een meertalige AI-nieuws- en gidsenhub voor mensen die geen computernerds zijn, maar toch kunstmatige intelligentie willen begrijpen, er met meer vertrouwen mee willen omgaan en de toekomst willen volgen die al aanbreekt.