Onderwijs Onderzoek Actueel Over de VU EN
Bacheloropleidingen Masteropleidingen VU for Professionals
HOVO Amsterdam Taalcursussen Nederlands als tweede taal (NT2) Zomercursus van de VU Amsterdam Honoursprogramma Universitaire lerarenopleidingen
Promoveren aan de VU Uitgelicht onderzoek Prijzen en onderscheidingen
Interdisciplinaire onderzoeksinstituten Wetenschappers van de VU Research Impact Support Portal Creëer impact met jouw onderzoek
Nieuws Agenda Bewegen naar een vitale toekomst
VU UPDATE: Situatie in Israël en de Palestijnse gebieden Cultuur op de VU
Praktische informatie De VU en Innovatiedistrict Zuidas Missie, kernwaarden en visie
Besturing van de VU Valorisatie en impact Samenwerken met de VU VU Alumni Community Bekijk onze vacatures!
Sorry! The information you are looking for is only available in Dutch.
Deze opleiding is opgeslagen in Mijn Studiekeuze.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.
Er is iets fout gegaan bij het uitvoeren van het verzoek.

Promotie J.B. Kamp

Delen

Interpreting the Methods that Interpret Language Models

Dezelfde AI, vier verschillende verklaringen: onderzoek onthult verborgen patronen achter AI-uitleg

AI kan steeds vaker belangrijke beslissingen nemen, maar uitleggen waarom een AI-model tot een bepaalde beslissing komt, blijkt minder eenvoudig. Het onderzoek van computationele taalkundige Jonathan Kamp laat zien dat verschillende verklaringsmethoden voor precies dezelfde AI-beslissing verschillende verklaringen kunnen geven. Die verschillen zijn bovendien niet willekeurig: ze volgen vaak vaste patronen.

Kunstmatige intelligentie (AI) wordt steeds vaker ingezet voor belangrijke toepassingen, zoals het beoordelen van teksten, medische ondersteuning en het opsporen van schadelijke online inhoud. Daarom zijn methoden ontwikkeld die de 'redenering' van een AI proberen uit te leggen.

Kamp laat zien dat die uitleg niet altijd betrouwbaar is. De verschillen tussen verklaringsmethoden hangen samen met de gekozen methode, het type AI-model en de taak die het model uitvoert. Ook kunnen AI-modellen soms de juiste uitkomst bereiken op basis van de verkeerde aanwijzingen in een tekst.

Niet blind vertrouwen

Door de systematische patronen en biases in AI-verklaringen in kaart te brengen, wordt duidelijker wanneer een uitleg wel of juist minder betrouwbaar is. De belangrijkste conclusie is daarom dat we AI-verklaringen niet zomaar moeten vertrouwen, maar kritisch moeten beoordelen.

De resultaten zijn belangrijk voor ontwikkelaars, bedrijven en gebruikers van AI-systemen die betrouwbare beslissingen willen nemen. AI-modellen moeten niet alleen goede prestaties leveren, maar ook op een betrouwbare manier kunnen uitleggen waarom ze bepaalde keuzes maken.

Dat wordt steeds relevanter nu grote taalmodellen zoals chatbots vaker worden gebruikt in onderwijs, zorg en informatievoorziening. Bij een AI-assistent die medische informatie geeft, kan bijvoorbeeld worden gecontroleerd welke bronnen en tekstfragmenten de beslissing beïnvloeden. Zo kunnen gebruikers beter inschatten of de informatie betrouwbaar is.

Meer informatie over het proefschrift

Programma

Verdediging van de dissertatie door J.B. Kamp

Promotie Faculteit der Sociale en Geesteswetenschappen

Promotor:

  • prof.dr. A.S. Fokkens

Copromotor:

  • prof.dr. L.M. Beinborn

De promotie is tevens online te volgen

Over Promotie J.B. Kamp

Startdatum

  • 18 september 2026

Tijd

  • 09:45 - 11:15

Locatie

  • Hoofdgebouw VU, Aula

Adres

  • De Boelelaan 1105, 1081 HV Amsterdam

Volg de plechtigheid online

Ga naar de livestream

Direct naar

Homepage VU Amsterdam Cultuur op de VU Universiteitsbibliotheek Dashboard

Studie

Academische jaarkalender Studiegids Rooster Canvas

Uitgelicht

Doneer aan het VUfonds VU Magazine Ad Valvas Digitale toegankelijkheid

Over de VU

Contact met VU Amsterdam Bekijk onze vacatures! Faculteiten VU Amsterdam Diensten VU Amsterdam
Privacy Disclaimer Veiligheid Webcolofon Cookie instellingen Webarchief

Copyright © VU