Wat is Pragmatics?

Wat bedoelen we eigenlijk?

Pragmatics gaat over de sociale laag van taal: niet alleen wat er staat, maar wat ermee bedoeld wordt. Stel je voor: je vraagt aan je partner "Heb jij de vuilnisbak al buitengezet?" Het lijkt een vraag, maar je bedoelt eigenlijk "Wil je de vuilnisbak nog even buitenzetten?" Een mens snapt dat verschil direct. Een AI-systeem kan hier struikelen, omdat het getraind is op woorden en patronen — niet op de ongeschreven regels van menselijke communicatie.

In de taalkunde heet dit pragmatiek: hoe we context, toon, sociale situatie en gedeelde kennis gebruiken om betekenis te geven. Denk aan sarcasme ("Ja, geweldig weer vandaag" terwijl het stortregent), beleefdheid ("Zou je misschien..." in plaats van "Doe dit"), of hints ("Het is hier wel koud" als subtiele vraag om het raam dicht te doen).

Waarom heeft AI hier last van?

Taalmodellen leren patronen uit miljarden zinnen, maar niet de sociale situaties waarin die zinnen werden gebruikt. Ze zien tekst, geen mensen. Dat betekent:

• Letterlijke interpretatie: "Kun je me het zout aangeven?" wordt herkend als vraag over fysieke mogelijkheden, niet als verzoek

• Sarcasme missen: "Fantastisch plan" kan oprecht of sarcastisch zijn — zonder toon of gezichtsuitdrukking is dat lastig

• Beleefdheid negeren: in sommige culturen is indirect vragen ("Misschien zou het...?") normaal, in andere juist direct. AI kent dat verschil niet automatisch

• Context vergeten: "Hij ging naar de bank" — geldautomaat of parkbankje? Zonder voorgaande zinnen is dat te raden

Moderne modellen worden hier beter in door steeds meer voorbeelden en speciale training op dialogen, maar het blijft één van de lastigste gebieden.

Waar kom je het tegen?

In vrijwel elke interactie met AI:

• Chatbots voor klantenservice die niet doorhebben dat "Nou, bedankt hoor" gefrustreerd bedoeld is

• Virtuele assistenten (Siri, Google Assistant, Alexa) die hints niet oppikken: "Ik heb het koud" wordt niet automatisch vertaald naar "Zet de verwarming hoger"

• ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot — ze worden steeds beter in het herkennen van bedoelingen, maar kunnen nog steeds moeite hebben met subtiele ironie of culturele nuances

• E-mailtoon-detectie: tools die proberen in te schatten of een mail vriendelijk, neutraal of boos is

• Contentmoderatie die satire aanmerkt als echt nepnieuws, omdat sarcasme niet wordt herkend

Een voorbeeld uit de praktijk

Een marketeer vroeg aan een AI-tool: "Kun je deze tekst een beetje menselijker maken?" De AI antwoordde met een uitleg over hoe hij dat zou kunnen doen — in plaats van gewoon de tekst te herschrijven. Het model begreep de vraag technisch correct, maar miste de pragmatische intentie: dit was een opdracht vermomd als vraag. Dat is precies waar pragmatics om draait.

Of een ander geval: iemand typt "Dat heeft lang geduurd" nadat een AI traag reageert. Een mens hoort daar frustratie in. Een AI zonder pragmatisch begrip ziet het als neutrale observatie.

Waarom zou jij hier iets aan hebben?

Als je AI gebruikt voor communicatie — klantencontact, content, e-mails — is het goed om te weten dat AI sociaal genuanceerde taal nog niet perfect snapt. Dat betekent:

• Check output op toon: een gegenereerde klantenmail kan onbedoeld kortaf of juist overdreven formeel overkomen

• Wees expliciet: in plaats van "Zou je dit kunnen aanpassen?" typ je beter "Pas dit aan door..."

• Train je team: leg uit dat AI hints en indirecte taal niet automatisch oppikt — mensen moeten dat zelf corrigeren

Hoe beter AI-onderzoekers pragmatiek kunnen inbouwen, hoe natuurlijker toekomstige systemen aanvoelen. Voor nu: zie AI als een zeer slimme stagiair die de taal technisch beheerst, maar de sociale codes nog leert. Door dat verschil te kennen, haal je er meer uit en voorkom je misverstanden.