Elke klik, elke toetsaanslag, elke keer dat je van het ene programma naar het andere springt: ChatGPT kan het vanaf nu allemaal registreren. Uit die stroom bouwt de assistent een tijdlijn van je werkdag, zodat je hem later gewoon kunt vragen waar je ook alweer gebleven was. Handig als je je eigen documenten kwijtraakt, iets minder prettig als je er even over doordenkt.

Nederlandse gebruikers hebben nog wat bedenktijd. De functie, die Computer History heet, wordt wereldwijd uitgerold, maar de EU, het Verenigd Koninkrijk en Zwitserland komen volgens OpenAI pas ‘over enkele weken’ aan de beurt.

Computer History zit in de computerversie van ChatGPT voor de Mac en is beschikbaar voor de duurdere abonnementen (Pro, Business en Enterprise). Schermafbeeldingen maakt de functie niet; beeld en geluid legt hij evenmin vast. Dat is een bewuste keuze: Microsoft probeerde eerder iets vergelijkbaars met Recall, een functie die voortdurend foto’s van je scherm maakte en zoveel weerstand opriep dat het bedrijf haar moest uitstellen en verbouwen. OpenAI registreert in plaats daarvan alleen je handelingen, en leidt daaruit af hoe jouw dag eruitzag.

Dat levert onmiskenbaar iets op. Je kunt opvragen aan welk document je gisteren werkte, checken of je het al met je team hebt gedeeld, of een samenvatting van je ochtend laten maken voor de dagstart. ChatGPT zoekt het bij elkaar, of het nu in Google Docs, Slack of een openstaand tabblad stond. Volgens OpenAI leert de assistent zo ook je gewoontes kennen en stelt hij taken voor die daarbij passen. Elke ochtend automatisch een terugblik schrijven, bijvoorbeeld. Of een klus afmaken die jij halverwege had laten liggen.

Je bepaalt zelf welke programma’s en websites meetellen, je kunt alles pauzeren vanuit de menubalk en losse items uit je tijdlijn verwijderen. Privétabbladen worden automatisch genegeerd. De verzamelde gebeurtenissen blijven op je eigen Mac en worden na 48 uur gewist.

Maar er zit meer aan vast dan één schuifje. Die gebeurtenissen gaan wel kort langs de servers van OpenAI om samengevat te worden; het bedrijf zegt ze daarna niet te bewaren en er niet mee te trainen. De samenvattingen zelf blijven als gewone tekstbestanden op je computer staan, en die zijn niet versleuteld: andere programma’s die onder jouw account draaien, kunnen erbij. OpenAI adviseert in de handleiding bovendien om de functie uit te zetten tijdens gesprekken met anderen, tenzij die daar vooraf toestemming voor hebben gegeven. Voor wie de hele dag op Teams of Slack zit, is dat geen kleine voetnoot.

Naast privacy noemt OpenAI in diezelfde handleiding een tweede gevaar, en dat is minder bekend: prompt injection. In gewonemensentaal: verstopte instructies. Een website of document kan tekst bevatten die niet voor jou bedoeld is maar voor de AI, en de assistent kan die instructies opvolgen alsof jij ze zelf hebt gegeven. Dat risico bestaat bij elke AI die het web op mag, maar het groeit mee met hoeveel de assistent van je dag meekrijgt. Een assistent die alleen jouw vraag leest, kan weinig verkeerds oppikken. Een assistent die alles leest wat er over je scherm komt, des te meer. OpenAI schrijft zelf dat Computer History dit risico vergroot, en laat het daarbij.

De hele sector beweegt deze kant op. AI-assistenten worden pas echt bruikbaar als ze weten waar je mee bezig bent, en dat weten ze alleen als ze mogen meekijken. Daar zit de ruil: hoe nuttiger je zo’n assistent maakt, hoe meer hij van je werkdag weet. Microsoft liep met Recall tegen de grenzen van die ruil aan; OpenAI probeert het nu met minder ingrijpende middelen.

Vorige week schreven we over de ophef rond het onzichtbare watermerk dat Anthropic in alle tekst van Claude gaat verweven. Toen was nog onduidelijk hoe het precies werkte. Inmiddels heeft het bedrijf de techniek uitgelegd, en de belangrijkste les is ontnuchterend: het watermerk is zwakker dan de headlines deden vermoeden, en juist bij de twee dingen die mensen het vaakst willen controleren – code en korte, feitelijke teksten – werkt het nauwelijks.

Een AI-model kiest zijn woorden een voor een. Bij veel van die keuzes zijn meerdere woorden ongeveer even goed. Neem de zin ‘Het was buiten koud en…’: daar past zowel ‘grijs’ als ‘bewolkt’. Het watermerk stuurt die keuze heel licht bij, zodat er over een langere tekst een patroon ontstaat dat later te herkennen is. Er worden geen verborgen tekens toegevoegd; het zit in de woordkeuze zelf. De methode komt van Google, dat haar SynthID noemt.

Uit Anthropics eigen uitleg blijkt meteen waar het spaak loopt. Bij een feit met maar één goed antwoord (na ‘2 + 2 =’ komt nu eenmaal ‘4’) valt er niets bij te sturen, dus daarin zit geen merk. Datzelfde geldt voor code, die vaak exact moet zijn. En bij korte teksten zijn er te weinig woordkeuzes om een betrouwbaar patroon te vormen. Lichte bewerking overleeft het merk waarschijnlijk, maar wie een tekst helemaal herschrijft of door een vertaalmachine haalt, wist het uit.

Dat maakt de praktische waarde beperkt, en dat is precies wat organisaties die nu een AI-beleid opstellen moeten weten. Een gevonden merk toont aan dat Claude ‘waarschijnlijk betrokken’ was, niet of het de tekst schreef of alleen jouw eigen tekst nakeek. En het ontbreken van een merk bewijst helemaal niets. Als hulpmiddel om te controleren of iemand stiekem AI gebruikte, is het daarmee bijna waardeloos in juist de gevallen die ertoe doen.

De ophef ging deels over privacy en valse beschuldigingen, en volgens Business Insider zegden gebruikers zelfs hun abonnement op. Maar de felste kritiek raakt iets fundamentelers: de kwaliteit van het schrijven zelf. Die aanval komt onder anderen van John Gruber, medebedenker van de veelgebruikte opmaaktaal Markdown.

Zijn punt: geen twee synoniemen betekenen precies hetzelfde. ‘Hij sprong op de kans’ is niet identiek aan ‘Hij greep de gelegenheid’. Normaal kiest het model bij elke woordkeuze het beste passende woord; het watermerk dwingt het om soms een iets minder goed passend woord te pakken, puur om een herkenbaar patroon achter te laten. Precies daarin zit volgens Gruber het bederf: je stuurt de woordkeuze voor een ander doel dan de best mogelijke zin, en dat tast de creativiteit en precisie van de tekst aan, hoe subtiel ook. Hij noemt het een aantasting van wat schrijven is, en hekelt dat Anthropic dit wereldwijd toepast in plaats van alleen in de EU, waar de wet vandaan komt.

Anthropic houdt stellig vol dat er geen merkbaar kwaliteitsverlies is. In eigen tests zag het geen verschil in creativiteit of leesbaarheid, en uit het Google-onderzoek achter de methode bleek dat lezers gemerkte en ongemerkte tekst niet uit elkaar konden houden. Hier staan dus twee standpunten tegenover elkaar, en niemand heeft een openbare blinde test gepubliceerd die de knoop doorhakt. Het is een discussie, geen uitgemaakte zaak.

Anthropic benadrukt dat het niet alleen staat: andere grote labs ondertekenden dezelfde Europese gedragscode en gaan volgens het bedrijf binnenkort hun eigen onzichtbare tekstwatermerk invoeren. Toch loopt de sector nog niet in de pas. In dezelfde week voegde Google juist een knop toe waarmee je het zíchtbare watermerk uit beelden en video’s van zijn Gemini- en Flow-modellen kunt halen, al blijft de onzichtbare markering daarin wel zitten.

En zoals te voorspellen was, schieten er nu overal apps uit de grond die beloven het watermerk te verwijderen. Wees daar uiterst voorzichtig mee. Volgens Forbes doen veel van die diensten loze beloften of bevatten ze zelfs schadelijke software, en omdat Anthropic nog geen officiële detector heeft uitgebracht, valt geen enkele claim over of het ‘werkt’ te controleren. Naarmate watermerken de norm worden, wordt dit waarschijnlijk een spelletje van kat en muis dat vooral oplichters in de kaart speelt.

Samengevat, als je hier beleid op maakt of gewoon wilt begrijpen wat er speelt: Het watermerk toont hooguit aan dat Claude waarschijnlijk betrokken was, nooit dat er géén AI in het spel was, en het werkt slecht bij code en korte teksten. Er is nog geen officiële detector; Anthropic bouwt er een en brengt die ergens de komende maanden uit, samen met bijgewerkte oudere modellen. Of het merk de schrijfkwaliteit aantast, is een open twistpunt tussen Anthropic en critici. En pas op met apps die beloven het te verwijderen: veel ervan zijn onbetrouwbaar of ronduit schadelijk.

Er is een grens gepasseerd. Ontwikkelaar Simon Willison, een van de meest gevolgde stemmen over lokale AI, kreeg onlangs een gratis Chinees model op zijn MacBook aan de praat dat code schrijft, foto’s leest en zelfstandig taken uitvoert, allemaal zonder internetverbinding. Het hele model is een bestand van 17 gigabyte. ‘Dat een bestand van 17 gigabyte dit kan, is een wonder,’ schrijft hij. Voor organisaties die hun gegevens liever binnenshuis houden, is dat groot nieuws.

Bij de bekende chatbots gaan je vragen naar servers in de Verenigde Staten. Voor een gewone chat is dat prima, maar zodra het om patiëntgegevens, juridische dossiers of bedrijfsgeheimen gaat, botst het met de Europese privacywet en met de eis dat bepaalde data binnen de EU blijven. Een model dat op je eigen apparaat draait, lost dat in één klap op: er gaat niets de deur uit.

Precies dat is nu haalbaar geworden. Het model dat Willison testte, Qwen van het Chinese Alibaba, is ‘open’: iedereen mag de bouwstenen downloaden en draaien. En het werkt. Het schreef in zijn test zelfstandig een werkend stukje software, tekende nauwkeurige kaders om objecten in foto’s en hielp met programmeerklussen. Een jaar geleden had je daar nog dure datacenter-apparatuur voor nodig; nu volstaat een goede laptop.

Willison is eerlijk over de keerzijde, en die telt. Het model is traag. Het haalde zo’n 15 tot 30 woorddelen per seconde, tegen 74 tot 184 bij de betaalde modellen uit de cloud. Voor wie de hele dag met AI werkt, is dat verschil te groot om nu al over te stappen. Zijn oordeel: technisch een wonder, in de praktijk nog geen vervanger van een betaalde dienst. De gemeenschap werkt intussen hard aan versnellingen, dus dit beeld kan snel veranderen.

Hier komt de Nederlandse invalshoek. Niet iedereen wil zo’n model zelf op eigen servers draaien; dat vraagt om kennis en beheer. Het Franse Mistral speelt daarop in met een aankondiging van vorige week die makkelijk over het hoofd wordt gezien, maar veel losmaakt. Het bedrijf laat zijn klanten kiezen of hun verwerking in Europa of in de VS draait, en gaat voortaan ook modellen van andere makers op die Europese infrastructuur aanbieden, om te beginnen met het Chinese GLM van Z.ai.

Het gevolg: een Nederlandse organisatie kan straks een krachtig Chinees open model gebruiken via een Franse aanbieder, met de verwerking in Europa. Mistral tekent daarbij wel aan dat er in beperkte, afgeschermde gevallen alsnog gegevens naar onderaannemers buiten de regio kunnen gaan, dus een ijzeren garantie is het niet. Toch is het voor sectoren met strenge eisen aan gegevensopslag, zoals de zorg en de overheid, een aantrekkelijke middenweg tussen alles zelf draaien en je overleveren aan een Amerikaanse cloud.

Er klinkt ook kritiek. Met deze stap wordt Mistral, ooit gepresenteerd als Europa’s eigen AI-kampioen, in de praktijk deels een doorgeefluik voor Chinese modellen. Het bedrijf dat de trots van de Europese AI moest worden, verdient straks ook aan het draaien van andermans techniek. Of dat erg is, hangt af van wat je van Mistral verwacht: een eigen wereldtopmodel, of een betrouwbare Europese plek om de beste modellen te draaien, waar ze ook vandaan komen.

Voor jou als gebruiker is de rode draad dit: Open modellen zijn goed genoeg geworden voor het echte werk, en er komen nu Europese manieren om ze te gebruiken zonder je data op te geven. De snelheid moet nog omhoog, maar de richting is duidelijk.