De belofte van slimme agenten botst op een hard plafond, want systemen die zelfstandig taken plannen en uitvoeren vragen een mate van betrouwbaarheid die de huidige generaties nog niet draagt, en zeker Chat GPT 5 niet. Metaforisch gezegd voelt het als een voorproefje van de toekomst, alsof je over de Oost Westverbinding rijdt terwijl het asfalt nog warm is en je weet dat je vaart moet verminderen tot de weg is uitgehard, de strepen zijn getrokken en het wegdek veilig genoeg is om dan pas gas te geven, maar wereldwijd geeft men volop gas.
Bedrijven schreven hun modellen voor om waarheidsgetrouw te antwoorden en niets te verzinnen, toch deden ze het. Dat is de simpele kern van afstemming, je zegt wat wel en niet kan en verwacht dat de uitvoerder dat volgt. Een mens die blijft verzinnen krijgt ontslag, taalmodellen krijgen een volgende trainingsronde en nog meer rekenkracht. Ondertussen is de nieuwste generatie met naam GPT 5 beter op talloze meetpunten, maar geen sprong zoals de marketingplaatjes deden vermoeden. Op delen van het scorebord blijft de achterstand op rivalen zichtbaar, de curve oogt meer als gestage vooruitgang dan als reuzenstap.
Elk stapje met een taalmodel draagt risico en in ketenverband groeit dat risico uit tot systeemkwetsbaarheid. Onderzoekers toonden hoe prompt injecties agenten code laten binnenhalen die is besmet, hoe automatisch pakketten installeren een open deur richting externe controle wordt en hoe verborgen instructies in comments of witte tekst op witte achtergrond door het net glippen. Vraag een agent niet om een kleine codehulp die je zelf naloopt maar om een hele buglijst te fixen en je geeft een black box ruime bevoegdheden in je eigen omgeving.
Deze modellen generaliseren automatisch vanuit verwantschap in een getrainde ruimte en nemen feiten niet als harde afzonderlijke entiteiten mee. Dat levert biografieën met halve waarheden op en zelfs bij eenvoudige regels faalt de handhaving, zoals een dame die in een schaakpartij toch over een paard heen springt. Zeggen dat er veilig geprogrammeerd moet worden betekent nog niet dat het systeem begrijpt wat die norm inhoudt.
De uitweg vraagt om architectuur, niet alleen om schaal, de combinatie van neurale netwerken met klassieke symbolische logica maakt gedrag beter toetsbaar. Transparantie in plaats van de blackbox voorkomt dat we hopen op het beste terwijl we niet kunnen debuggen wat er misgaat. De verdienmodellen hiervan kent een psychologische laag, want de verkoper van rekenchips verdient aan de goldrush, de gebruikers zoeken nog naar stabiele winstconstructies en blijven gevoelig voor verhalen over doorbraken die in de praktijk bescheidener uitpakken.
Suriname kan daarom beter een observerende rol aanhouden, om te beginnen met toepassingen die een laag risico hebben, denk aan samenvattingen en assistentie die onder menselijk toezicht blijven, en scherm autonome agenten af met strikte rechten, whitelisting en uitgeschakelde automatische installatie. Leg voor publieke en financiële systemen een transparant keuringspad vast met onafhankelijke tests, herhaalbare scenario’s en een duidelijke stopknop bij afwijkingen. Vereis dat leveranciers uitlegbare modellen of controlelagen leveren, registreer alle acties en laat broncode en afhankelijkheden vooraf scannen. Investeer in opleiding voor ontwikkelaars en auditors zodat men weet waar prompt injecties en overlay trucs zich verbergen. Zo haalt Suriname voordeel uit nieuwe tools terwijl de controle over kritieke processen in eigen handen blijft.
