Publieke mediaorganisaties zoals de VPRO zijn steeds afhankelijker van AI-diensten van grote Amerikaanse technologiebedrijven als OpenAI, Google en Microsoft, onder andere voor transcriptie, vertaling, tekstgeneratie en contentaanbevelingen. Dat conflicteert direct met de publieke missie van omroepen: onafhankelijkheid, transparantie en privacy zijn geen bijzaak, maar kernwaarden.
Open source AI-stack
In dit project ontwikkelen het Centre of Expertise Applied AI van de Hogeschool van Amsterdam, VPRO, Post-X Society, AI- en implementatie-expert Laurens Vreekamp en innovatieconsultant Fabienne Meijer een werkende open source AI-stack voor redacties van publieke mediaorganisaties. De stack maakt gebruik van open modellen en Europese infrastructuur en is zo ontworpen dat andere organisaties deze kunnen overnemen en aanpassen aan hun eigen context.
Kennisoverdracht
Het project start met een grondige inventarisatie van de huidige AI-tools bij de VPRO en de beschikbare open alternatieven (zoals Mistral, LLaMA en GPT-NL). Vervolgens voeren we een pilot uit waarbij de stack in echte redactionele workflows wordt getest. Parallel werken we aan de doorontwikkeling van het Public Value Benchmarking Framework: een toetsingskader waarmee mediaorganisaties AI-tools kunnen beoordelen op publieke waarden als transparantie, privacy, duurzaamheid en autonomie. Ten slotte zorgen we voor brede kennisoverdracht via open publicaties, workshops en een implementatiehandleiding.
De beoogde resultaten zijn: een open source AI-stack via GitHub, Public Value Benchmarking Framework v2.0, een praktijkrapport met blauwdruk voor andere organisaties, en minimaal twee publieke workshops en één wetenschappelijke publicatie. Het project versterkt de onafhankelijkheid van publieke media als pijler van de democratische samenleving en levert overdraagbare kennis op die de hele mediasector en verwante publieke sectoren ten goede komt.
