De Sentient Foundation heeft Julie Belião, voormalig VP of Product bij Mozilla.ai en een ervaren Google-ingenieur, benoemd tot Vice President of Product. Belião gaat het initiatief van de non-profitorganisatie leiden om haar onderzoek naar het aantonen van de herkomst van AI-modellen om te zetten in software die ontwikkelaars daadwerkelijk kunnen gebruiken.

Waar Belião verantwoordelijk voor is

Haar portefeuille omvat twee gebieden: recursieve zelfverbetering, oftewel AI-systemen die zichzelf verbeteren, en modelprovenance. De stichting zegt dat er nog geen standaard bestaat om aan te tonen waarop een AI-model is getraind of waar het vandaan komt, en Belião krijgt de opdracht om werkende producten te bouwen die dat kunnen aantonen.

Een decennium aan open-source- en meertalig AI-werk

In haar tijd bij Mozilla.ai leidde Belião het open-sourceprogramma voor 61 repositories en hielp ze de ontwikkelaarscommunity van de organisatie laten groeien. In 2025 schreef ze samen met Mozilla en EleutherAI "Towards Best Practices for Open Datasets for LLM Training". De Mozilla Foundation vermeldt haar als medewerker aan het paper, naast EleutherAI-directeur Stella Biderman en Mozilla's Mark Surman. Het paper pleitte ervoor dat AI-trainingsdata gelicenseerd, goed gedocumenteerd en van duidelijk vastgestelde herkomst zou moeten zijn. Diezelfde premisse — dat herkomst aantoonbaar zou moeten zijn — is nu de vraag die haar nieuwe rol op modelniveau oproept, waar Sentient zegt dat er momenteel geen standaardbewijs bestaat.

Vóór Mozilla werkte Belião meer dan tien jaar aan meertalige AI en droeg ze bij aan werk rond spraak- en taaldata voor Google Assistant, Google Translate en YouTube, allemaal producten van Google (NASDAQ: GOOGL). Ze heeft een PhD in informatica van de Université Paris Nanterre.

Waarom modelprovenance nu belangrijk is

De benoeming valt samen met een reeks gemelde pogingen om proprietaire modelcapaciteiten te extraheren. Eind september meldde OpenAI dat het een gecoördineerde poging had gestopt om de stapsgewijze redenering uit zijn AI-modellen te halen, en koppelde de campagne aan personen met banden tot Moonshot AI, de maker van Kimi. In februari meldde Anthropic dat drie Chinese AI-laboratoria meer dan 16 miljoen verzoeken naar het Claude-model stuurden met ongeveer 24.000 nepaccounts, en zei dat de laboratoria de capaciteiten van Claude wilden extraheren. Anthropic schreef meer dan 3,4 miljoen van die interacties toe aan Moonshot.

Het probleem speelt breder: wanneer een model wordt gekopieerd, verfijnd of gedistilleerd naar een ander systeem, kunnen kopers vaak niet achterhalen waardoor het is getraind.

Sentient pakte het probleem in oktober aan met de lancering van zijn Fingerprinting Leaderboard, een open test of methoden om de herkomst van een model aan te tonen bestand zijn tegen kopiëren, verfijnen en doelbewuste pogingen om ze te verwijderen. Sentients onderzoekers bouwden aanvallen tegen tien voorgestelde fingerprinting-methoden, en de resultaten toonden aan dat vrijwel alle konden worden verslagen zonder het model te beschadigen — inclusief Sentients eigen Perinucleus-methode, die 24.576 fingerprints in Llama-3.1-8B had geplaatst.

"Fingerprinting plaatst het bewijs ín het model", legde Sachi Kamiya uit, directeur venture and growth van de stichting. Ze vergeleek de techniek met de verborgen tekens die Renaissanceschilders gebruikten om hun werk te claimen.

Het onderzoek bouwt voort op Sentients OML-werk, een afkorting van Open-access, Monetizable, and Loyal AI Model Serving, uitgevoerd met Princeton University en de University of Washington. Het project streeft ernaar creators open modellen te laten delen en tegelijkertijd later het eigendom te kunnen aantonen.

Over Sentient

Sentient ging in februari van start als een in Singapore gevestigde non-profit die belooft kunstmatige algemene intelligentie open-source te houden. In juni stelde het 42 miljoen dollar beschikbaar aan beurzen en investeringen voor open-sourcebouwers. De projecten, waaronder ROMA, OpenDeepSearch en het OML-fingerprintingwerk, hebben meer dan 12.500 GitHub-sterren verzameld, en onderzoekers bij Google (NASDAQ: GOOGL), Microsoft (NASDAQ: MSFT) en Meta (NASDAQ: META) hebben ze geciteerd.

De benoeming zet nu een test van onderzoek naar product neer met een benchmark van Sentients eigen makelij: het leaderboard van oktober concludeerde dat vrijwel elke voorgestelde fingerprinting-methode — inclusief die van Sentient zelf — kon worden verslagen, en de stichting zegt dat er nog geen standaard bestaat om aan te tonen waarop een model is getraind of waar het vandaan komt. Dat onderzoek omzetten in werkende provenance-producten is precies het hiaat dat Belião moet dichten.

Bron: Cryptopolitan