AI Evals
AI Evaluations (Evaluaties)
Simpele Uitleg
AI evals zijn tests voor AI-systemen — vergelijkbaar met een rijexamen voor een zelfrijdende auto. Voordat je een AI-model loslaat op echte taken, wil je weten: hoe goed is het in redeneren? Kan het veilig omgaan met gevoelige vragen? Maakt het vaak fouten? AI-labs als Anthropic, OpenAI en Google testen hun modellen uitvoerig voordat ze ze beschikbaar maken. De EU AI Act maakt evaluaties zelfs verplicht voor GPAI-modellen en hoog-risico systemen.
Technische Definitie
AI evaluations zijn systematische methoden om de capabilities, veiligheid en alignment van AI-systemen te meten. Er zijn drie hoofdcategorieën: capability evals (wat kan het model — redeneren, coderen, kennis), safety evals (kan het model gemanipuleerd worden tot schadelijke output), en alignment evals (gedraagt het model zich volgens menselijke waarden). Standaard benchmarks zijn onder meer MMLU (kennistoets), HumanEval (code generatie), SWE-bench (real-world software engineering), en GPQA Diamond (wetenschappelijke kennis op PhD-niveau). Voor AI-agents zijn evals extra complex door non-determinisme, multi-step failure modes en tool use evaluatie. Organisaties als METR voeren onafhankelijke evaluaties uit van frontier-modellen.
Waarom Dit Belangrijk Is
Zonder evals vlieg je blind. Je weet niet of je AI-systeem betrouwbaar genoeg is voor productiegebruik, of het systematische fouten maakt, of het kwetsbaar is voor manipulatie. En de gevolgen kunnen groot zijn.
Dit geldt op twee niveaus. Voor AI-labs die modellen ontwikkelen zijn evals het verschil tussen een veilige release en een gevaarlijke. Anthropic en OpenAI voerden in 2025 samen een alignment-evaluatie uit — een primeur in de industrie — om te testen op jailbreaking-resistentie, hallucinatie-preventie en schijnbaar strategisch gedrag.
Voor bedrijven die AI inzetten zijn evals net zo belangrijk. Een agentic AI-systeem dat 40% van de complexe multi-stap taken niet voltooit (het huidige gemiddelde), is niet klaar voor productie. 32% van de organisaties noemt kwaliteit als de grootste barrière voor agent-deployment.
De EU AI Act maakt evals wettelijk verplicht: GPAI-aanbieders moeten modelevaluaties uitvoeren, en hoog-risico systemen moeten getest worden op nauwkeurigheid en robuustheid. In de AI als Teamsport training leren teams hoe ze AI-kwaliteit structureel bewaken.
Hoe Het Werkt
AI evals werken op drie niveaus, van modelontwikkeling tot dagelijks bedrijfsgebruik.
Het eerste niveau is modelevaluatie door AI-labs. Voordat een model als Claude of GPT wordt uitgebracht, wordt het getest op duizenden benchmarks. Kan het wetenschappelijke vragen beantwoorden (GPQA Diamond)? Kan het echte GitHub-bugs fixen (SWE-bench)? Kan het gemanipuleerd worden tot gevaarlijke output (safety evals)? Anthropic gebruikt hiervoor onder andere Bloom (een vierfasen-evaluatiesysteem) en Petri (geautomatiseerde gedragsauditing).
Het tweede niveau is agent-evaluatie. AI-agents zijn lastiger te testen dan statische modellen. Ze zijn non-deterministisch (dezelfde input kan verschillende output geven), ze falen op willekeurige punten in een multi-stap workflow, en ze moeten de juiste tools kiezen met de juiste parameters. 89% van de organisaties heeft inmiddels een vorm van observability voor hun agents.
Het derde niveau is praktische evaluatie voor bedrijven. Dit omvat: hoe vaak hallucineert het systeem? Hoe snel en goedkoop is het? Worden bestaande functies niet gebroken door updates? Zijn de resultaten betrouwbaar genoeg voor jouw specifieke use case? Tools als LangSmith en Braintrust bieden geautomatiseerde evaluatiepipelines hiervoor.
Use Cases
Model selectie voor bedrijfsgebruik
Een bedrijf dat kiest tussen ChatGPT, Claude of Gemini test elk model op hun specifieke taken: klantvragen beantwoorden, rapportages genereren, data analyseren. De benchmark-scores geven een eerste indicatie, maar eigen evals op bedrijfsspecifieke taken zijn beslissend.
Agent kwaliteitsbewaking
Een team dat een agentic coding workflow inzet, meet continu: hoeveel taken worden succesvol afgerond? Waar faalt de agent? Worden er regressies geïntroduceerd? Dit is de basis voor verbetering en vertrouwen in het systeem.
Safety testing voor deployment
Voordat een AI-chatbot live gaat voor klanten, test het team systematisch: kan de chatbot gemanipuleerd worden via prompt injection? Geeft het ooit gevaarlijk advies? Lekt het bedrijfsgeheimen? Dit is adversariële evaluatie in de praktijk.
EU AI Act compliance
De wet vereist dat GPAI-aanbieders modelevaluaties uitvoeren inclusief adversariële tests. Hoog-risico systeembeheerders moeten testen op nauwkeurigheid, robuustheid en cyberveiligheid. Documentatie van deze evaluaties is verplicht.
Voorbeelden
SWE-bench als coding benchmark
Anthropic-OpenAI joint evaluation
Benchmark-verzadiging
Veelgemaakte Fouten
"Hoge benchmark-scores betekenen dat het model goed is voor mijn use case"
Benchmarks meten algemene capabilities. Een model dat 90% scoort op MMLU kan nog steeds slecht presteren op jouw specifieke bedrijfstaken. Altijd eigen evals uitvoeren op je daadwerkelijke use cases. Benchmark-scores zijn een startpunt, niet het eindoordeel.
"We hoeven maar één keer te testen"
AI-modellen worden regelmatig bijgewerkt, en updates kunnen regressies introduceren. Continue evaluatie (regression testing) is essentieel. Wat vandaag werkt, kan morgen falen na een modelupdate.
"Evals zijn alleen iets voor AI-labs"
Elk bedrijf dat AI in productie gebruikt zou basismetrics moeten bijhouden: hallucinatiepercentage, succesratio van taken, reactietijd, en kosten per taak. Dit is geen luxe maar een voorwaarde voor verantwoord gebruik — en onder de EU AI Act voor bepaalde systemen zelfs verplicht.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Welke benchmarks zijn het belangrijkst?
Hoe evalueer ik een AI-agent?
Wat eist de EU AI Act qua evaluaties?
Hoe vaak moet ik evaluaties uitvoeren?
Gerelateerde Termen
Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?