Welkom bij AI Report, de Nederlandse podcast over kunstmatige intelligentie, waar we uitzoeken welke invloed AI heeft op ons werk, ons leven en de samenleving.
Anthropic, het AI-bedrijf, scheurde letterlijk de ruggen van duizenden boeken, scande ze in, stopte ze in hun AI-modellen en een Amerikaanse rechter zegt: dat is prima, ga je gang.
Deze week vonden er twee baanbrekende uitspraken plaats die bepalen hoe AI mag leren van menselijke kennis.
En terwijl de rechtspraak worstelt met deze nieuwe realiteit, infiltreren AI-chatbots ondertussen stilletjes WhatsApp met hun 3 miljard potentiële gebruikers.
En in de recruitingwereld voeren AI-sollicitanten en AI-recruiters een absurde wapenwedloop waarbij AI kandidaten screent, terwijl sollicitanten AI gebruiken om die testen te verslaan.
Misschien zegt dit allemaal, i-, wel iets over deze tijd. Machines leren van machines en de regels worden geschreven terwijl het spel al begonnen is. We gaan je bijpraten. Welkom bij AI Report.
[muziek] Wytse, over twee weken is alweer de laatste webinar voor de zomervakantie. Donderdag 10 juli. Als mensen daarbij willen zijn op ons vaste lunchmoment tussen 12.00 uur en 13.00 uur.
Wytse en ik zitten klaar met bammetjes en om jullie vragen te beantwoorden. Als je daarbij wil zijn, dan ga je naar AIReport.e-mail. Wees daarbij, dat is heel erg leuk, eigenlijk elke keer.
Ik ben elke keer- Het is erg gezellig. Ja, en verbaasd over de leuke vragen die mensen stellen. Dan kunnen ze upvoten. Dus de community bepaalt welke vragen wij beantwoorden. En, uh, dat is gewoon heel erg leuk.
Wil je erbij zijn? Ga dan naar AIReport.e-mail en neem een abonnement. Goed Wytse, we duiken het nieuws in, want er is heel veel gebeurd deze week.
Uhm, laten we beginnen bij alle copyrightrechtszaken die nu gevoerd worden, want er zijn drie rechtspraak, uh, rechtszaken deze week. Althans twee uitspraken en één nieuwe rechtszaak.
Microsoft wordt aangeklaagd door een aantal schrijvers. Uh, Anthropic is, uh, en, uh, en Meta zijn voor het hekje gesleept en daar heeft de rechter daadwerkelijk een uitspraak gedaan.
En dat zijn, als ik het goed begrijp, vrij positieve uitspraken voor die AI-bedrijven. Dit gaat allemaal om het trainen van AI-modellen op boeken, want dat is een groot, uh, ding.
Die AI-bedrijven gebruiken allemaal boeken om hun modellen te trainen en de vraag is een beetje hoe legaal dat is. Uh, dat is ook niet helemaal, helemaal helder nog of dat nou allemaal mag.
Wat Anthropic dus deed, ook om die juridische, ja, vaagheid te, ja, om, om, om, om te gebruiken wat ze, waarvan de, waarvan de rechtspraak nog niet helemaal duidelijk is, hebben zij dus fysieke boeken gekocht, Anthropic.
Daar hebben ze de ruggen van afgescheurd, pagina's losgesneden en vervolgens alles gescand om een digitale bibliotheek te maken voor AI-training.
En dat doet zo'n bedrijf natuurlijk niet als ze denken dat dat niet zou moeten. Want het is natuurlijk veel makkelijker om gewoon EPUB's, EPUB's te kopen op Amazon.
Maar het feit dat ze daar door al deze, uh, moeilijkheden zijn gegaan, uhm, ja, uh, onderstreept dat ze daar dus dachten dat ze daar juridisch mee weg zouden kunnen komen.
En het nieuws is dus dat dat ook daadwerkelijk lukt.
Uh, dat de re-rechter, de rechter in de zaak tegen Anthropic heeft geoordeeld dat het inderdaad oké is om boeken te kopen, uh, en dan vervolgens daarmee modellen te trainen.
De rechter vergeleek de klacht van een aantal auteurs van boeken met, uh, klagen dat het leren schrijven aan schoolkinderen zou leiden tot een explosie van concurrerende werken.
Uhm, en die rechter zei: het auteursrecht, zo stelt hij, is bedoeld om originele werken te stimuleren, niet om auteurs tegen concurrentie te beschermen.
Uhm, tegelijkertijd vind-- vond de rechter ook dat het, uhm, massaal downloaden van illegale boeken uit illegale bronnen, zoals LibGen, is zo'n database met allemaal, uhm, ja, een soort Napster voor, voor boeken.
Dat vond de rechter in de zaak van Anthropic niet oké. Maar nu is er ook een uitspraak geweest, en dan hou ik op, hoor, ook een uitspraak geweest over Meta en daarbij heeft de rechter gezegd dat dat wel oké is.
Uh, maar dat kwam dan voornamelijk omdat de schrijvers zo'n slechte rechtszaak gevoerd hebben.
En wat de rechter in die zaak ook deed, was eigenlijk zeggen: jongens, dit was, uh, dit, het is niet dat Meta nu, uh, eindeloos illegale boeken mag gebruiken voor het trainen van AI-modellen, uh, maar, uh, de tegenpartij maakte zulke slechte argumenten.
Of de klagende partij maakt zulk slechte, uhm, uh, zulk slechte argumentatie. De volgende keer, en hij gaf toen gratis juridisch advies.
De volgende keer kun je beter zorgen dat je gaat pleiten voor het concept van market dilution.
Het argument dat AI de markt overspoelt met eindeloze hoeveelheden content en dat dus eigenlijk schrijvers in een slechtere economische positie terechtkomen als de markt helemaal overspoeld wordt door allerlei AI-slop.
En dan hebben ze wel een punt. Lang verhaal kort: AI-bedrijven mogen, uh, trainen op content als die content op een juiste manier verkregen is. Dus dat is wel interessant.
Dat betekent dus dat, uh, het makkelijker is geworden om, uh, content te acquireren door het gewoon te kopen, maar dat het niet zo simpel is als illegale boekendatabases downloaden. Drie rechtszaken in één week, Wytse.
Het laatste woord is hier niet over gezegd. Ja, ik ben heel benieuwd, want het heeft natuurlijk grote gevolgen, uh, voor alle toekomstige debatten rondom copyright. In ieder geval in de US.
Ik was wel, ik had wel begrepen dat het digitaal maken van die fysieke boeken en daar een database van maken, dat dat dan weer niet mocht wat Anthropic heeft gedaan.
Dus het was ook nog een beetjeJa en ik bedoel dus het feit dat je die boeken koopt. Prima. Dat je dan die boeken gebruikt om te trainen, oké. Maar dat je dan in de tussentijd even een digitale database moet maken.
Die database aanleggen was dan weer wel een probleem. Maar dit laat volgens mij ook vooral zien dat er gewoon uhm ja, hoe zeg ik dat netjes?
[gniffelt] Het klopt volgens mij nog niet helemaal hoe hierover nagedacht wordt.
Want zeg maar als jij en ik naar de bibliotheek gaan, daar twintig jaar lang boeken gaan lezen en vervolgens zelf boeken gaan schrijven, helemaal geïnspireerd op al die boeken. Daar is niet iemand op tegen.
Dan ben je gewoon geïnspireerd.
Maar als je een algoritme dat supersnel allemaal laat lezen en dan API keys gaat verkopen om dat algoritme in te zetten, dan zit daar toch volgens mij iets in dat je ergens waarde onttrekt en vervolgens die waarde ontsluit en daar dan een dollarbedrag aan hangt.
Dat, als ik hem even zo platsla, dan zou je zeggen daar is meer voor te zeggen dan: het is hetzelfde als iemand die allemaal boeken leest en allemaal geïnspireerd raakt. Maar goed, ik ben geen jurist.
Het voelt intuïtief gewoon niet helemaal kloppend nog. Nee, maar ja. Ik denk ook dat die, die grote tech be-- de manier waarop die grote techbedrijven in de wedstrijd zitten, is, dit is een transformele technologie.
Wat zitten we nou te neuzelen over, over copyright? Transf-transformele technologie is blijkbaar ook in het Amerikaanse auteursrecht een ding waardoor er allerlei bescherming van auteursrecht opeens niet meer geldt.
Want blijkbaar is in de wet dus iets ingebouwd dat als de impact op de maatschappij zo groot is, dan, dan kom je dus eigenlijk weg met, uhm, ja, wat wij auteursrechtschending zouden noemen.
En dat is dus iets wat, uh, ja, wat, wat, waar die bedrijven, uh, voor staan. Uh, en ik geloof ook dat ze dat echt geloven. Daar kun je van alles tegenover zetten, dat snap ik ook wel. Maar nou ja.
Misschien zou ik, ik zou voor mij, kijk, op het moment dat je bijvoorbeeld LibGen pakt, zoals Meta gedaan heeft, hè, dus die grote boeken database, nepster voor boeken, die, uh, pak jij, daar train jij een heel groot sterk model op en dat model geef je daarna weer weg.
Hè, dus je, je haalt, je, je haalt het uit de commons, zeg maar, uit het park en dan doe je het in een machine en dan aan de andere kant wat er weer uitkomt, zet je weer terug in het park voor iedereen om te gebruiken.
V-- heb ik al persoonlijk een ander gevoel bij dan dat wat je hebt gepakt achter een API met een key zetten waar mensen voor moeten betalen.
Daar zit voor mij volgens mij de meeste, ik kan redelijk mee in jouw verhaal van be, is het niet zo'n, ik bedoel, wat is het doel van kennisoverdracht? Wat is het doel van, van, van fictie?
Is dat doel niet ook bereikt met zulke supermooie boeken waar je tegen kan praten in essentie wat taalmodellen zijn, hè.
Is dat niet, moet je dat nou een soort van irritant gaan tegenhouden door jouw jaren zeventig of whatever wanneer dit allemaal geboren is copyright argument.
Dus ik, ik voel die ergens ook wel, maar het schuurt bij mij vooral de commercialisering van andermans, uh, uh, inhoud. Ja, geef het dan ook weer weg. Ja. Als je vond dat je het gratis mocht pakken. Ja, nee.
En het idee is natuurlijk dat er een incentive blijft voor makers om dingen te maken. En zonder dat, uh, gaat er ook echt iets kapot.
Uh, als we alleen nog maar gaan vertrouwen op die AI-bedrijven en wat voor, wat voor, uh, teksten zij gaan genereren.
We mogen niet hopen dat we naar een wereld toegaan waar dat de enige plekken zijn waar nog informatie gegenereerd wordt. Dus nou ja, er is heel wat te beschermen, maar het is helemaal niet zo simpel. Oké, we gaan door.
Uh, jij zette iets in het draaiboek Wietse over dat chatbots van concurrerende bedrijven van Meta nu WhatsApp Business gebruiken om toegang te krijgen tot Meta gebruikers. Hoe zit dat?
Nou, ik, ik had hier twee weken geleden een beetje overheen gelezen. Ergens in een Reddit thread van iemand die zei: mijn moeder praat alleen maar met ChatGPT via WhatsApp. En ik dacht: o grappig, hoe dan?
En dan, nou ja, er is ooit een WhatsApp telefoonnummer opgezet. Daar hebben wij het wel eens over gehad. Daar kan je ook naar bellen. Dat is echt zo'n +1 ChatGPT, weet je wel.
Dan moet je die getalletjes met je T9 knopjes op je oude toetsenbord gaan omzetten. Whatever.
Er was al bellen met ChatGPT, maar als je precies datzelfde nummer toevoegt aan WhatsApp, dan komt daar gewoon een WhatsApp vriend met het logo van OpenAI.
Dat is allemaal opgezet door OpenAI zelf en dan kan je WhatsApp gebruiken of ChatGPT gebruiken via WhatsApp. Dan denk je: oké, grappig, leuk bruggetje, boeien.
Maar je kunt ook audiomessages sturen, voice messages, waar die gewoon op reageert. Je kunt ook foto's maken van je omgeving waar die gewoon op gaat reageren.
En ik besefte me toen eigenlijk een beetje laat dat voor-- kijk, [schraapt keel] ik ben, als ik aan het reizen ben, zie ik heel vaak dat WhatsApp op telefoons open staat.
Het ligt een beetje aan welk land je bent, maar WhatsApp is gewoon gigantisch. Daarom heeft Meta ze ook een tijd geleden gekocht.
Daar wordt veel gecommuniceerd met voice messages onderling, omdat die culturen niet opgegroeid zijn in die tekstuele Nokia-cultuur waar wij in met elkaar zitten te sms'en.
Die komen meteen daar in die rijke voice modus terecht. Uhm, waardoor dus WhatsApp een van de meest gebruikte apps op een telefoon is. Dus in WhatsApp zijn, hè, als bedrijf.
Dat is een beetje het argument wat je natuurlijk met die everything apps in China hebt, waar alle, alles in één app zit.
Meta zou ook het heel g-gaaf vinden als wij met z'n allen de hele dag alleen maar in WhatsApp zitten, hè, want dan zitten we in de metaverse. Uh, uh, pun intended.
Hier is het zo dat op het moment dat je, want ik heb het getest, ChatGPT dus toevoegt in WhatsApp, dan gebeurt er iets met hoe je werd, ChatGPT beleefd.
Dat merkte ik ook gewoon meteen dat ik denk: ah grappig, ik vind dit eigenlijk wel chill. Ik vind namelijk de ChatGPT interface wel chill. Ik hoef heel vaak helemaal niet al die dingen eromheen. Met welk model.
De WhatsApp interface vind je wel chill, bedoel je? Ja, omdat ik, en ik denk dat, uhm, uhm, ja, de cognitive load zeg maar.
Dus hoeveel energie het je kost mentaal om software te gebruiken, die is voor jou en mij, kunnen we echt wel wat hebben. Wij zitten in, we zitten nu in Riverside.
Er zitten een hoop knopjes op dit moment in beeld en ik kan het hebben terwijl ik een verhaal probeer te vertellen.
Maar voor een groot deel van de planeet en de mensen erop, die vinden WhatsApp al een heel, heel ding, zeg maar.
Dat is best wel alVoor hun om een smartphone te gebruiken is dat ze daarop WhatsApp kunnen gebruiken met het fontje lekker groot, zoals mijn moeder altijd doet. Ziet er altijd heel groot uit, een soort kindertelefoon.
Het is dus een soort hijack dat die bedrijven Perplexity, uh, want die doen het ook, uh. Ja, iedereen begint nu mee te doen ook, want die, die hebben natuurlijk door van: daar is een soort ding te battlen.
Ik wil het niet te groot maken, maar als jij, uh. Toch even, hoe, hoe, hoe kan dit nou een battle zijn waar, als Meta, Meta, Meta heeft haar eigen AI die ze best wel hard aan het pushen zijn, ook in WhatsApp.
Weet je, ze hebben aangekondigd dat ze in Amerika, uh, binnenkort gaan ze ook ge-, samenvattingen doen van g-, van WhatsApp gesprekken.
Dus als je in een WhatsApp groep zit en al jouw vrienden hebben in de nacht een drukke discussie gehad en jij was daar niet bij.
Je wordt 's ochtends wakker en dan moet je eindeloos gaan scrollen door de duizenden notificaties. Dan kan je in de Amerikaanse WhatsApp dus binnenkort, uh, de samenvatting krijgen.
Oftewel Meta AI krijgt een steeds prominentere rol in, uh, in, in WhatsApp en, uh, d-d-dan, dat is toch geen con-, da-, daar kun je toch niet mee concurreren als OpenAI of Perplexity zijnde?
Nou, ik denk dat je, uh, niet moet onderschatten dat, ik bedoel, dat is hetzelfde als met Replica en, uh, die andere soort partijen die een soort virtuele vrienden aanbieden.
Kijk, tuurlijk zal Meta al deze diensten stuk voor stuk namaken en gaan aanbieden direct in WhatsApp op een manier waarop die diensten er zelf nooit diep in kunnen.
Maar de vraag is of dat dan ook nog het enige wordt dat mensen gaan gebruiken. Ik bedoel, we leven in een wereld vol software waarin, hè, verschillende partijen hun diensten aanbieden.
En ik, ik, ze staan 1-0 achter al die andere partijen als het om Wats-WhatsApp gaat. Want Meta kan ieder knopje toevoegen wat ze willen. Dat ben ik met je eens.
Maar ja, laat hun maar dezelfde soort, het is het Ghibli afbeeldingen waar heel veel mensen zo enthousiast over werden in ChatGPT genereren.
En ik denk dat, me, waarom ik in eerste instantie overgeslagen had en nu toch wilde benoemen, omdat ik het een interessante dynamiek vind dat ik me goed kan voorstellen, en ik ben benieuwd of OpenAI deze cijfers of Perplexity ook gaat publiceren, hoeveel procent van de gebruikers WhatsApp of instant messaging apps gaan gebruiken als de ingang tot AI-diensten.
Omdat die losse AI-app zou ook een soort van fluke of history kunnen blijken achteraf. Hè, misschien is wel de hele, s-, de, dit is waarom Meta er best wel goed voor staat, denk ik.
Misschien is wel, uh, de social media, uh, uh, direct messaging app omgeving de ultieme omgeving om AI te integreren, zeker naarmate het steeds meer een soort mens wordt.
Ja, OpenAI is natuurlijk, in heel veel rechtszaken worden zij aangesproken en dat betekent ook dat er vaak interne documentatie naar buiten komt dat altijd interessante inzichten geeft in hun interne denken, wat vaak heel anders is dan hoe ze extern communiceren via woordvoerders.
En ik kan me herinneren dat er een document naar buiten kwam waarin OpenAI zei dat zij Meta zien als hun grootste concurrent.
Wat ik, wat ik toen ik dat voor het eerst las, dacht dat dat een beetje opvallend was, want ik zou eerder denken aan Google of zelfs aan Anthropic.
Uh, maar dat OpenAI juist Meta als hun grote concurrent ziet, heeft hier waarschijnlijk iets mee te maken, namelijk hun enorme distributiemacht.
Het feit dat zij ook een chat interface maken genaamd WhatsApp of Facebook Messenger. Het zijn geen kleine apps en dat eigenlijk OpenAI, ja, heeft dat een beetje nagedaan.
Die user, user interface, uh, weet je, de, de, de chatvorm is de manier waarop de, de ChatGPT app werkt en, uh, dat is een nieuwe app die mensen moesten installeren, wat ze in grote getalen hebben gedaan.
Maar er is toch voor de meeste mensen denk ik meer reden op een dag om WhatsApp vaker te openen dan ChatGPT te openen.
En dus die distributiemacht die WhatsApp heeft omdat ze nou eenmaal een app zijn die mensen 2.000 keer per dag openen, uh, is aanzienlijk.
En, uhm, en, en, en dus misschien is inderdaad wel de, de messaging app zoals met zoveel dingen is gebeurd, een, uh, een goede concurrent voor de standalone app.
Aan de andere kant, Wytse, weet je, dit roepen we ook al honderd jaar over het bestellen van een Uber.
Daarvan zeiden mensen ook: ja, die Uber app gaat verdwijnen, want we krijgen alleen maar super apps zoals in Azië, waarin één app je zowel je, je, je, je gasrekening kan betalen, als je taxi kan bestellen, als je met je vrienden kan appen.
It didn't happen. Het gebe-- het is gewoon niet gebeurd in het Westen. Uhm, dus.
We hebben enorme behoefte aan context en dat we daartussen kunnen switchen en dat we weten dat daar de AI dingen gebeuren en daar de WhatsApp dingen gebeuren en daar de Uber dingen gebeuren, dat ben ik met je eens.
Daarom is het hele idee van een super app hier nooit geland. Maar ja, laten we gewoon kijken.
Ik, ik had hem een beetje ook een soort brushed away van: nou ja, dit, die 3% mensen die ooit ChatGPT gaan gebruiken via WhatsApp, het zal wel.
Maar ik kan me ook voorstellen dat wij over een jaar met elkaar praten en dat daar veel meer aan de hand is inmiddels. In messaging apps. Ja, omdat ik, nou, dat is, dat is, vooral heeft dat er natuurlijk mee te maken
in hoeverre die, uh, AI bedrijven als, uh, OpenAI en Anthropic ervoor gaan kiezen om, en het, g-, nou ja, bij OpenAI hebben we het antwoord al, om AI aan te bieden als een soort synthetisch mens.
Want dat, wij gaan daar een soort van, jij en ik gaan daar in onze gesprekken al een beetje van uit de hele tijd, terwijl dat is gewoon een keuze.
Je kunt je AI ook op de achtergrond laten meedoen of, uh, alleen maar mailtjes naar iemand laten sturen in de vorm van een butler. Er zijn zoveel manieren om AI te laten uiten. Ja.
O-om daar echt een, een, uh, vriend of vriendin van te maken. Als je dat eenmaal doet, dan za-, kan ik me voorstellen dat die vriend of vriendin tussen alle andere vrienden en vriendinnen staan in messaging apps.
Nou, het is ook een vraagstuk, hè, want kijk, als je, als je het al beperkt tot, uh, uh, dat, dat chat interfaces de manier zijn waarop we met AI, uhm, interacteren.
Wat- Precies...een beperkte blik is van hoe dit waarschijnlijk in de toekomst zal gaan, maar het is wel heel erg aan de hand op het moment.
Gewoon vr-vrijwel alle dingen die je doet met AI, of het nou een plaatje genereren is of, uh, advies ergens over krijgen gaat in een chat interface.
En iedereen bouwt nuEr zijn eigen chat interface en ik moet bijvoorbeeld denken zelfs Albert Heijn of Coolblue zijn bedrijven die nu in hun eigen apps chat interfaces bouwen. En er gebeurt.
Dat is natuurlijk wel grappig, want zij gebruiken dezelfde API als dat je waarschijnlijk ChatGPT zelf gebruikt in haar eigen app.
En het vraagstuk waar wil de consument zijn als ze advies willen krijgen over wat ze 's avonds willen koken of wat voor wat voor MacBook ze moeten kopen?
Weet je, die bedrijven gaan ervan uit dat je dus naar Coolblue.nl gaat en dan naar de weet ik veel navigeert naar een of ander poppetje in een blauwe polo en dat je daar dan op klikt en dat je dan een chat interface op je scherm krijgt.
Ja, wat is logischer? Dat je dat doet op de site van Coolblue of in de app van Coolblue? Of in WhatsApp? Of in de app van OpenAI in de ChatGPT app?
Ik, ik geloof er eerlijk gezegd wel in dat, uhm, dat mensen gaan praten met verschillende chatbots voor verschillende redenen. Dus dat dat die hele
metafoor eigenlijk van, uh, ik wil vrienden geen metafoor noemen, maar hoe WhatsApp nu werkt, namelijk dat jouw vrienden die je kent onder elkaar staan.
Het idee dat daar een Coolblue adviseur tussen staat die je eens in de zoveel tijd raadpleegt als je advies nodig hebt over wat voor tv je moet kopen, of elektronica of wat dan ook.
Dat is niet iemand met wie je iedere week praat, maar die waarvan het best wel chill is dat hij je kan helpen en dat je weet dat hij in je WhatsApp staat.
Dat lijkt mij eigenlijk logischer dan dat je een Coolblue app opent dat in feite een, een webwinkel app, uh, is die je voor dat gebruik.
Ik denk dat mensen eerder naar WhatsApp zullen gaan, dus dat het de combinatie van synthetische figuren om mee te chatten en echte vrienden in je messaging app helemaal geen gek idee is. En dat het dus best wel,
uh, ja, ik, ik. Als ik zou moeten gokken wat mensen chill zouden vinden, zou ik denken dat. Dat je dus dat je niet in de Albert Heijn app gaat vragen: wat moet ik vanavond koken? Maar dat je dat in WhatsApp vraagt.
Ik vind dat helemaal niet zo'n raar idee. En dan- Ik denk dat de vraagstukken sowieso wat, wat nog een soort van onze oude manieren van doen zijn en de oude metaforen waarin we leven.
Dus dat we dingen nou eenmaal zo gaan doen omdat we het niet anders meer kunnen of zo. Ik bedoel, zeg nooit nooit, maar we zitten nou vast in. Want wat jij nu over Coolblue vind ik wel een mooi voorbeeld.
Ik was laatst op zoek naar een, uh, beeldscherm en dan wilde ik heel graag 4K 120 hertz, want dan heb ik. Ja, zo, zo en ik. Dus ik kijk zo iedere paar maanden. Zijn ze er al? Zijn ze er al?
Nou, ze bleken er al langer te zijn dan ik dacht. Waarom wilde je dat? Nou, omdat de, daar ben ik nog niet. Maar de, uh, veel van de smartphones, de Android gebruikers gaan nu echt lachen.
Die luisteren, denken van: oh, zitten jullie nog op 60 fps of 60 hertz op jullie iPhones? Cute.
Maar goed, heel veel smartphones zitten al lang op veel hogere ververs snelheden van je scherm, waardoor dat hele scherm veel.
Nou, ik heb dan een probleem, want als ik eenmaal één scherm in mijn leven naar dit hogere ververs [lacht]. Maar wat is het? Wat gebeurt er dan?
Nou ja, normaal als jij, uh, bijvoorbeeld je Chrome window op je MacBook versleept, zeg maar, dan wordt er iedere 30 seconden, in het geval van een MacBook 60, iedere 60 keer per seconde wordt dat beeld ververst, zeg maar.
Dit is bijvoorbeeld voor computergames veel belangrijker, want als jij gaat gamen dan vind je het prettig dat het een beetje vloeiend loopt, hè. Als het, als er tien- Hogere refresh rate is vloeiender, minder schokkerig.
En als je eenmaal één, één device hebt die een hele hoge refresh rate heeft in jouw leven, dan is dat de nieuwe standaard en ga je ergeren aan alle andere schermen. You got it. Oh, arme jongen. Je moet.
Ja, dit is, dit is echt een niet eens een first world problem. Dit is niet eens een problem.
Maar goed, ik hou dus een beetje in de gaten wanneer kan ik een soort van trifecta, die hele setup in één keer upgraden, dat [lacht] alle schermen in mijn leven. Figuren. Maar goed. Ja, oké.
Dus ik zat, uh, op mijn soort hele klassieke manier heel cute met meerdere tabs open op Tweakers en in vergelijk websites en dingen zat ik dat hele onderzoekje te doen.
Zat ik, op een gegeven moment had ik dat gedaan, toen had ik het scherm gevonden wat ik wilde. Na 20 minuten. Ik moet eerlijk zeggen, die zoektocht is bijna leuker dan het scherm, hè. Dat is prima. Dus ik had dat.
Het is heel meditatief voor jou. Ik, ik begrijp het. Ja, dus ik had dat gedaan en daarna dacht ik: ben ik nou zo soort legacy bezig? Ik had natuurlijk gewoon deep research moeten doen, laten doen.
Dan had ik namelijk andere dingen kunnen doen in de tussentijd.
Nou, dus ik deep research alsnog aangezet en die kwam dus met exact hetzelfde [lacht] scherm als ik had gevonden na tien YouTube reviews kijken en noem het allemaal maar op, want het moet ook werken op een Mac en zo, hè.
Er zitten best wel wat eisen aan dat scherm. Het moet allemaal wel kloppen. Het moet opladen, het moet ook een MacBook Pro kunnen opladen. Bla bla bla bla bla bla. Je kent dit soort research wel, toch?
Nou, dat had hij helemaal hetzelfde scherm. En toen dacht ik: ja, nou, nou wil ik hem dan ook wel ergens gaan bestellen. Dus ging ik weer al mijn tabjes open om in alle verschillende webshops alles te vergelijken.
Dat had ik dus weer gedaan en gevonden. Toen weer duwt deep research. Ging ik weer terug. Toen vroeg ik aan deep research: kan je dat onderzoek doen? Dat zei die. Toen ging ik dat doen.
Alleen maar drie Amerikaanse webshops met twee verkeerde schermen, zeg maar. Toen dacht ik weer: oké, jammer, maar ik merkte wel ga ik nou met de Coolblue bot praten of met een bot die heet je slimme neefje of whatever.
Die namelijk ook Coolblue als bron heeft. Of is het gewoon ik vertrouw de algemene ChatGPT dat hij ieder moment kan transformeren naar de ultieme, uh, zoek een scherm voor Wietze bot en bestel hem ook meteen.
Ik snap deze gedachte, namelijk gaan wij een soort van overkoepelende winkel bots krijgen die je helpen à la de Consumentenbond of Wirecutter? Of gaan we individuele winkels krijgen waar we advies vragen?
En ik denk dat beide bestaan in de echte wereld. Uhm, en er is nog steeds een reden om Coolblue bots te willen raadplegen denk ik omdat Coolblue informatie heeft over bijvoorbeeld hoeveel artikelen worden teruggestuurd.
Dus als mensen, uh, bepaald gedrag vertonen tijdens een, tijdens een verkoopgesprek met zo'n bot.
Uhm, dit is natuurlijk in het, het, zeg maar zonder bots ook al aan de hand, want mensen kopen op de Coolblue site een MacBook nadat ze getwijfeld hebben welke maat, uh, beeldscherm ze moeten nemen.
Dan zijn ze teleurgesteld omdat hij te groot of te klein is en niet in de tas past. Of weet ik veel, het scherm te klein is en dan sturen ze hem terug. En Coolblue weet dat.
Ze weten dat een gebruiker eerst heeft getwijfeld en toen een laptop heeft gekocht en hem toen teruggestuurd heeft en een andere schermgrootte heeft, uh, gekozen.
De optelsom van die informatie, en dit gaat niet alleen over schermgrootte, maar dit gaat over alle elementen, uhm, is natuurlijk heel waardevol en kan je gebruiken voor een goedVoor een goede, uh, keuzebot.
Weet je, die, die informatie kan terugvloeien naar die chatbot en kan dus zeggen: ja, jij denkt wel dat je deze maat wil, maar denk er even over na, want, uh, andere mensen die dit, uh, deze eerder antwoorden hebben gegeven, da-dat toch gaat nudgen naar het juiste antwoord, want het is in beider belang.
Het is ook in Coolblue's belang dat die laptop niet wordt teruggestuurd.
Maar is het dan niet logischer om wel die, uh, want d-deze dingen sluiten elkaar trouwens allemaal niet uit, hè, de Coolblue bot versus de Consumentenbond bot. Ik vind dat wel een goeie. Nee, ze kunnen allebei bestaan.
Zeker weten. Uhm, het is natuurlijk niet gek dat die Consumentenbond bot, huh, dan praat met de Coolblue bot. Dus, uh, snap je? Sterker nog, ik kan een mooi bruggetje maken.
Ja, maar dat gaat de Coolblue bot denk ik niet willen. Als daar, als daar verkoop uit komt. Stom als ze zich niet in het netwerk voegen, toch? Zou je zeggen.
Ja, maar dit wordt dus de hele, dit, dit wordt dus het, de, de vraag: waar ga je als je, als webwinkelier, en dit is een metafoor voor iedere ondernemer, denk ik, waar ga je je autonomie eisen?
En dit is dezelfde vraag als: ga je, ga jij als Coolblue je bot in WhatsApp zetten, ja of nee? Het is ergens ook je autonomie weggeven aan Meta, maar wel gebruikmaken van de distributiekracht.
En dit is een keuze waar, waar heel veel mediabedrijven ook voor staan, van: doen we het op onze eigen site alleen maar of verspreiden we het ook via YouTube? Uh, dat is een, dat is, dat is een duivels dilemma.
Want eigenlijk wil je dat die mensen op je eigen website blijven. En met die, met die, dat je deze hele verandering naar praten met bedrijven ervan uitgaan dat dat normaal gaat worden.
En ik, ik denk eerlijk gezegd dat dat, weet je, als je nu, als je nu een nieuwe, v, nieuwe zorgverzekering wil.
Weet je, aan het eind van dit jaar zullen mensen nog wel naar Independer gaan, maar gaan ze dat volgend jaar ook nog steeds doen? Nou, nu, d-dus nog mooier voorbeeld van je.
Want in, in dat opzicht, dan, ik denk dat het goed is in ieder geval voor de organisaties die nu op Independer staan om zich af te vragen of het niet verstandig is om hun bot, die ze al hebben, en uiteindelijk alleen maar, uh, die, dat worden bots die van, nou ja, ORA, whatever.
Een ORA bot die veel meer informatie heeft dan de standaard algemene bots, hè. Dat is jouw punt ook met de Coolblue bot.
Want er zit allemaal grounding en context achter die alleen maar binnen die organisatie aanwezig zijn, waardoor het advies gewoon veel beter kan zijn dan zo'n vanille advies dat je krijgt van een algemeen ding.
Maar dan zou ik me nog steeds, ik zou niet zomaar nee zeggen als Independer zegt: oké, ORA, jullie hebben zo'n toffe, helemaal gefinetunede super bot gebouwd.
Daar gaan wij wel mee praten op de achtergrond, zodat we uiteindelijk de consument kunnen aanspreken via Independer, die op de achtergrond al die verschillende botjes, uh, in, daar mee in conclaaf gaat.
En dat is, dat is een bruggetje wat ik even ongeforceerd wil maken. Dit wisten we niet toen we het hier over gingen hebben, maar er is een protocol.
[lacht] Weten jullie nog dat wij het ooit over MC, MCP hebben gehad, uh, en dat het inmiddels, nou ja, voor heel veel luisteraars die wat technischer zijn een heel logisch verhaal is geworden.
MCP's zijn een soort van ontploft en inmiddels kan je in Anthropic, in de Anthropic site, zoals wij dat ooit hadden gehoopt, integrations doen en allemaal logootjes aanklikken van andere partijen waardoor je kan praten met je documenten en je kan praten met je laptop.
MCP's zijn een soort plug-ins.
Een soort apps binnen je AI-app, waardoor je in bijvoorbeeld, uh, ChatGPT met je, uh, Gmail box gaat kunnen praten en, uh, met je agenda en dan kan vragen aan, aan, aan Gmail: heb ik nog nieuwe e-mails?
En dan gaat hij dat beantwoorden keurig in ChatGPT. Dat zijn MCP's. En die, inmiddels hebben we een nieuw protocol daarnaast waar ik eerst van dacht: oké, is dit nodig? Uh, kan dit niet gewoon MCP zijn?
Maar inmiddels heb ik het protocol doorgelezen en denk ik: nee, ik snap hem wel. Het protocol heet A2A, Agent to Agent. Het is opgezet door Amazon, Google.
Er is een hele lijst met allemaal partijen die hier aan meewerken. Wa-- Microsoft. Waarom is het belangrijk dat A2A bestaat? Namelijk een protocol hoe agents met elkaar kunnen praten.
Dus precies waar we het net over hebben.
Hoe zorg je ervoor dat als jij als bedrijf een agent aanbiedt waar je misschien van verwacht dat hij alleen met mensen praat, met consumenten of klanten, dat daar ineens met jouw agent gesproken gaat worden door een andere agent, namelijk de Independer agent, om het alleen maar die metafoor even uit te breiden.
Nou, wat zit er dan bijvoorbeeld in het protocol, is dat de Independer agent kan vragen aan de agent van ORA: hoi, wat kan jij allemaal? Hoe wil je dat ik jou aanspreek? Wat is de data die jij meer hebt dan ik?
Hoe kan ik daar gebruik van maken? Et cetera, et cetera. Waardoor ze dus met elkaar afspraken hebben over hoe je die afspraak of hoe je elkaars, uh, mogelijkheden met elkaar deelt.
En het is, want als we dit niet doen, we als in, huh, de, de techneuten, dan krijgen we natuurlijk dat die agents met elkaar gaan praten en op de meest rare manieren gaan proberen uit te vinden wat ze kunnen, et cetera.
Laten we nou gewoon ervan uitgaan dat jouw agent ook aangesproken wordt door een andere agent. Mhmm.
En hier, het is wel tof, want als je dus die A2A, dat kan je dan natuurlijk aangeven dat jouw agent A2A support heeft en dan kan je weer in een hele lijst komen van E, A2A ecosystem, waardoor je uiteindelijk, ja, een wereld gaat krijgen waarin agents aan agents verbonden zijn en dan op een laatste bo- punt van het hele grafiekje pas bij een mens komen.
En wat kunnen we hiermee? Nou, als ontwikkelaar, als je luistert, je inlezen, want het is er, dit is mogelijk weer zo'n protocol waar we dan later van gaan zeggen: oh ja, uh, logisch natuurlijk.
Ik denk, uhm, en ik denk dat, uh, niet ontwikkelaars, uh, dus product owners, uh, mensen die nadenken over communicatie binnen organisaties even, mocht je dat nog niet gedaan hebben, moeten gaan nadenken.
Oh, natuurlijk, alles wat wij bouwen is natuurlijk niet alleen maar meer voor mensen. Die AI's, die agents, die gaan ook onze software en onze agents gebruiken.
En ik, dit, ik leg dit vaak ook uit aan bedrijven, hè, dat je niet alleen maar user experience hebt, maar ook agentic experience.
Namelijk als een agent op jouw website komt, kunnen ze dan, kan die agent dan jouw website goed gebruiken?
Geef je die agent dan een soort, nou, niet een backdoor, dat lijkt me een onverstandige term, maar een soort zijspoor klinkt beter, van: joh, g-jij moet helemaal niet rond gaan klikken op die site, joh, kom maar hierJij bent van het level dat we gewoon één-op-één met elkaar via A2A, uh, uh, kunnen praten.
Dus dit is ook, dat A2A is in essentie ook een manier om te stoppen met computer use en dat rare tussenstap van agency rondklikken op jouw website.
Ja, dus eigenlijk wat je zegt is: het is, er is nu al een belang voor, uh, bijvoorbeeld de, nou ja, wat is nou een goed voorbeeld? Nou, sowieso de, de, uh, Gemini bijvoorbeeld is misschien een aardig voorbeeld.
Dus je, je, je, je z-zoekt iets met Gemini. Dan is het nu nog zo dat Google websites gaat bekijken en die eigenlijk script, uh, om antwoord te kunnen geven op je vraag.
En straks gaat het zo zijn dat als Gemini dan daadwerkelijk naar een website gaat voor jou, dat ze dan niet de websites lezen zoals een mens, maar eigenlijk veel gestructureerdere informatie krijgen en ook meer kunnen opvragen dan met het blote oog zichtbaar is.
En dat gaat het mogelijk maken dat je met, e-, dat je als consument met, uh, bots gaat praten die weer andere bots kunnen raadplegen, waardoor, ja, de, de ervaring beter gaat worden.
Precies, en het zit, en voor de mensen die nu luisteren denken: huh, maar dat, nou, nou is het toch gewoon weer MCP. MCP is vanuit een AI praten met data op een gestructureerde manier.
A2A is vanuit AI praten met een andere AI. Ja. En dan, dan heb je toch wel een ander soort interactie, namelijk ook een dynamiek van heen en weer praten et cetera. Ja. Oké, mijn hoofd ontploft hier een beetje van.
Ik zat iets grappigs te lezen op de New York, uh, New York Times website. Namelijk een verhaal van een, uh, HR-consulent in Utah.
Uh, die, uh, die plaatste een vacature online voor een, uh, remote, uh, baan bij een techbedrijf met maar drie jaar ervaring vereist. Oftewel een baan waar een hoop mensen op kunnen solliciteren.
Maar toch verraste de, de soort van, uh, aanmeldingen voor die vacature verraste deze HR-persoon, want binnen 24 uur waren er 600 sollicitaties binnen en uiteindelijk meer dan 1200, uh, in een week.
En LinkedIn ziet, zo schrijft de New York Times, het aantal sollicitaties met 45% stijgen naar gemiddeld 11.000 per minuut. En dat komt omdat mensen ChatGPT gebruiken om te solliciteren.
Dus wat ze doen is: ze voeren alle zoekwoorden uit, uh, vacatureteksten, uhm, in hun cv, uh, waardoor het allemaal relevanter lijkt, je eigen ervaring.
En sommigen betalen zelfs voor specifieke AI-agents die zelfstandig banen zoeken en te solliciteren. Dus dat is weer de volgende stap.
Dat het niet is dat jij zelf naar een website gaat om daar te solliciteren, maar dat jij een agent gebruikt die voor jou relevante banen uitzoekt en dan automatisch solliciteert. Daar zijn dus al tooltjes voor.
Nou, dat is natuurlijk vervelend voor bedrijven, want die krijgen dan 1200 sollicitaties binnen en daar moet je dan wat mee. En op eg-, dat is op een gegeven moment ook niet meer met de hand te doen.
Dus wat doen die bedrijven? Die doen geautomatiseerde video-interviews en sollicitatiegesprekken met AI-chatbots. En dit is dus ook al in de praktijk gebracht. Chipotle, een Amerikaanse restaurantketen.
Die hebben een AI-chatbot, die heet Avacado. Leuk, Wietse. Heel leuk. En die, ja, die screent kandidaten, plant gesprekken, uh, automatisch, uhm, en die, uh, heeft de verwerkingstijd met 75% teruggebracht.
En wat je hier natuurlijk ziet is een soort van kat-en-muisspel tussen mensen die solliciteren aan de ene kant en dan steeds uitgebreidere tooling daarvoor gebruiken.
En dan aan de andere kant worden die bedrijven gedwongen om ook weer hun eigen tooling te gebruiken. Uhm, er zijn zelfs allerlei systemen die nu opgetuigd worden waarbij,
uh, je via, als je zo'n, uhm, als je solliciteert bij een bedrijf dat je, uhm, patroonherkenning, werk, je, je eigen geheugen, uh, testen, een soort van try-outs, uh, voor emotionele intelligentie.
Dat dat ook allemaal heel vroeg in het proces wordt gedaan. Iets wat normaal gesproken pas werd gedaan als, weet je, je bij de laatste drie kandidaten hoorde.
En dan werden ook nog even wat zware testen gedaan, maar dat schuiven ze nu allemaal naar voren om de last bij de gebruiker te leggen, de, de, de sollicitant te leggen. Want ja, het maakt toch niet uit.
Uh, het is niet dat het bedrijf meer geld, uh, meer, meer tijd kost en je krijgt een, uhm, een betere selectie.
Dus het is, uh, ja, een soort kat-en-muisspel waarbij ook nog eens kandidaten worden, ja, ge, ge, geincentivized om vals te spelen.
Want hoe meer van die- Ja, want met kat en muis bedoel jij, als jij een hele zwa-, als ik als mens een hele zware emotionele test krijg aan het begin door een AI afgenomen, ga ik daar natuurlijk weer tools op inzetten om die toets te halen.
Ja, want dan ga je dus een emo-, een emotionele intelligentietest krijgen waarbij jij een AI gaat gebruiken om die test te door, ja, te doorlopen. Want er is gewoon een gewenst eindresultaat.
En die AI kan dat natuurlijk nadoen. Dus het is een AI tegen AI-strijd. Uhm, nou, in hoeverre dit in Europa allemaal mag, uh, in Europa zijn we hier vrij streng in.
De AI Act in Nederland classifi-- of in Europa classificeert, uhm, dit soort, uh, dingen die gaan over werk en solliciteren als een hoog risicocategorie. En daar zijn de strengste restricties.
Want wij hebben in Europa allerlei zorgen over, uh, discriminatie en, uh, dat er, uh, als er geautomatiseerd, geautomatiseerde processen zijn bij dit soort sollicitatieprocedures, dan zijn ze daar over het algemeen veel strenger in dan in Amerika.
Maar ja, in Amerika is dat nie-, uh, is dat gewoon niet zo.
En, uhm, uh, d-dit artikel concludeert met: dit is een soort van wapenwedloop waar heel veel tijd en geld aan verspild gaat worden aan beide kanten, aan de kant van de sollicitant en aan de kant van de werkgever.
En uiteindelijk is de conclusie, uh, van het eind van de rit heel simpel, namelijk iedereen gaat toch weer terug naarEen mens die die zelf moet solliciteren en een mens die zelf die zelf moet kijken of iemand geschikt is ja of nee.
Dat is uiteindelijk waar het op uit gaat draaien. Maar het gaat nog even duren voordat we hier achter gaan komen, is de conclusie van het New York Times stuk. Ik ben benieuwd of jij het daarmee eens bent.
Nou, het is natuurlijk de vraag of het een remote only job is. Kijk, als jij door een AI systeem helemaal bent ondervraagd en aan de andere kant een AI systeem hebt neergezet dat al die vragen perfect heeft beantwoord.
En op maandag kom je op je werk en je kan dat allemaal helemaal niet, zeg maar dat hij. Ja, je bent helemaal niet zo sociaal als dat jouw bot was. Of jouw avatar, whatever.
Dan heb je natuurlijk een groter probleem dan als het een remote only job is waar jij gewoon zegt nou, dat ding wat ik al die testen heb laten doen gaat ook mijn werk doen.
Dus dat de, de hoe digitaler en hoe abstracter jouw werk is, hoe meer het gemedieerd is door informatieprocessen, hoe meer je er nog mee weg kan komen ná je sollicitatie zelfs om datzelfde systeem te blijven inzetten.
Maar als jij. Als dat echt zou is Wytse, dan bestaat die baan binnenkort niet meer.
Nee, maar dat, dat, dat is natuurlijk hetzelfde als mensen uit het onderwijs die mij vaak een soort grappend aanspreken van: inmiddels maken de studenten alles met ChatGPT en wij kijken ernaar met ChatGPT.
Zullen we die twee dingen gewoon aan elkaar koppelen en dan, en dan dus gewoon uitzetten. Want dit is een soort van dat, dat zijn grapjes, maar dat is wel. Maar het dan maar weer met de hand gaan doen. Ja, precies.
Nou, zullen we dat, dat systeem ernaast gewoon uitzetten? Want het zijn inmiddels twee AI's die tegen elkaar praten. Het kost alleen maar energie. Het is echt zonde. Ja. We testen niks meer, hè.
En dan daarna gaan we weer, uh, terug naar testen. Ik moet zeggen, er is best wel wat beweging wereldwijd, hoor, in onderwijs om naar oude toetsmethodieken te gaan.
Of klassieke, misschien moet ik ze zo noemen, want de oude, wat, wat de toets instrumenten, toet-toetsingsinstrumenten zouden moeten doen, doen ze niet meer en dan moet je ze dus afschaffen, want ze meten niet meer.
Maar goed, dat is een andere, dat is weer een hele aflevering onderwijs. Straks gaan we het hebben over Google, die een belangrijke aankondiging deed over hoe AI in robots kunnen gaan werken.
Maar eerst een oproep van Dept aan jou als je het leuk vindt om bij ze te komen werken en van AI je dagelijkse baan wilt maken. [muziek] Hi here Dept.
Elke week bespreken we hoe wij merken helpen in de wondere wereld van AI. Maar deze week gaan we het even hebben over onszelf. Of eigenlijk over jullie, onze luisteraars. Want Lucas, wij komen handen tekort. Absoluut.
We zitten tot over onze oren in het AI werk. Megaleuk werk trouwens. We helpen bijvoorbeeld eBay om content te versnellen. En we maken aanbevelingsmodellen voor Rituals.
En het helpen van een breed scala aan klanten om nog beter gevonden te worden in die wereld van AI zoekmachines.
En als klap op de vuurpijl bouwen we ook actief door aan onze eigen interne tooling om onze teams te helpen nog beter werk te leveren. Check. Dus we hebben eigenlijk mensen nodig die vandaag al willen bouwen.
Ja, hou je vast. We zoeken AI-consultants, AI-engineers, data scientists, uh, machine learning engineers en ook mensen die ons kunnen helpen om verder te optimaliseren. En uiteraard we zoeken ze eigenlijk al gister.
Duidelijk. Oké, dus werk jij graag aan complexe internationale projecten en wil je echt het verschil maken met AI? Check dan nu onze vacatures in Nederland, Duitsland, de UK en de US.
En ga zo snel mogelijk naar Dept Agency.com/ai vacancies. Solliciteren dus. Tot volgende week. [muziek] Dan.
Google DeepMind kondigde deze week op X aan dat hun nieuwe Gemini Robotics On-Device model, best een goede naam Wytse, beschrijvend.
Ik ben niet van ze gewend, maar een belangrijke mijlpaal heeft bereikt namelijk, uh, best wel krachtige AI die volledig lokaal op robots draait zonder internetverbinding. Wat is de, wa-waarom is dit relevant, Wytse?
Nou, eerste stap is om, om kort even uit te leggen wat een VLA is, een Vision Language Action Model. Vision Language Action Model.
Ja, want dit, dit ding, dit model dat Google heeft aangekondigd, een versie van Gemini die kan draaien lokaal.
En dat lokale betekent dan een machine die bij een computer of bij een robot kan staan of in een robot kan zitten. Ja, want ik bedoel, je kan ook zeggen het is lokaal, maar zo groot als een klaslokaal.
Ja, oké, dit is ook nog compact, hè, want het model is niet zo zwaar, dus het kan draaien op hardware die je aan een accu kan hangen en zelfs mee kan met de robot. Dat is gewoon wat lokaal betekent in de robotica.
Een Vision Language Action Model is een model specifiek gemaakt eigenlijk om beeld te kunnen binnenkrijgen. Want een robot heeft vaak ogen. Noem ze sensoren, noem ze ogen.
Die moet taal kunnen begrijpen, want iemand geeft opdrachten aan die robot wat hij moet doen en die moet acties kunnen doen. Want uiteindelijk wil je ook dat er beweging gaat komen.
Ja, dus nou wil ik een robot die mijn vaatwasser inruimt. Dus die ziet mijn vaat. Die hoort. Vision. Ja. Die hoort mijn, uh, mijn opdracht, namelijk. Language. En die pakt die vaatwasser in. Action. Juist. VLA.
Oké, dit is, dit is letterlijk, jouw voorbeeld is het meest gebruikte voorbeeld. Heel goed. En dat zie je ook in, zeg maar de paper. Dit is zo'n lekkere, ja, hoe noem je dat?
Vroeger werden veel, uh, wetenschappelijke artikelen vaak als, uh, klas, PDF's aan ons getoond in een heel Roman fontje zeg maar, waardoor het er ook allemaal heel chic uitzag altijd.
Tegenwoordig worden veel research papers gewoon websites, want er zitten heel veel animaties in en video's en het zijn rijkere. Dus dit is zo'n lekkere webpaper die ze hebben uitgebracht.
En daar zitten dus ook allerlei voorbeeldvideootjes in van zo'n klassieke twee-armige robot, 3D geprint, die allemaal opdrachten gaat doen aan de hand van opdrachten die mensen geven in speech, zeg maar in tekst.
Ja, wat zie je daar? Nou, bijvoorbeeld, uh, dit is het dus. Dit zijn dus een beetje suffe voorbeelden altijd, hoor, maar blokjes op elkaar zetten, een T-shirt vouwen. Dat T-shirt vouwen is trouwens wel echt, uh.
Ja, dat is niet suf, dat vind ik zeer relevant. [lacht] Dat is ook best wel moeilijk, zeg maar. Ja. Maar, uit-uiteindelijk komt het erop neer dat je, uh, die VLA modellen, omdat ze dus best welMultimodaal zijn.
Ze kunnen veel dingen tegelijk begrijpen. Tussen air quotes zijn het hele zware grote modellen, dus het zijn cloud modellen. Dat moet. Die robot is eigenlijk een thin client.
Die heeft een dikke verbinding naar het datacenter en op het moment dat er geen internet is in de fabriek of bij jou thuis, dan staat die robot daar een beetje te wachten tot er weer internet is.
Dus wat je uiteindelijk wilt is in ieder geval een deel van de robot lokaal hebben. Dat kan je doen om privacyredenen, maar ook om veiligheidsredenen.
Het is toch lekker dat een robot niet thuis je hele huis kapot gaat schoppen omdat hij geen internet heeft.
Je wil een soort basic VLA hebben dat hij zegt oké, ik heb een VLA in de cloud, maar op het moment dat ik die cloudverbinding heb val ik terug op mijn local VLA en kan ik tenminste zelf naar mijn oplaadplek lopen of op de bank gaan zitten wachten tot jij thuis bent.
Is het niet ook gewoon veel sneller? Ja dus. Zeker, er zijn heel veel taken waar je veel sneller moet reageren, dus dan wil je sowieso een VLA hebben die lokaal is.
Dus het is een latency vraagstuk, privacy vraagstuk, duurzaamheids vraagstuk, redundantie vraagstuk waarom je lokaal zou willen gaan en.
Even, want het is normaal gesproken is zo in de cloud zijn de grote modellen en wat je dan lokaal kan draaien is minder goed. En ik kan me voorstellen dat voor een robot waarbij er fijne motoriek vereist is precieze.
Weet je, als jij een T-shirt wil vouwen, dat is geen. Dat zijn geen grove bewegingen. Is het hun gelukt om het van een cloud model naar een lokaal model te krijgen? Met, met, met, met gelijkwaardige prestaties?
Is dat wat hier gebeurd is? Wat is dan het nieuws? Nou ja, goed, gelijkwaardig. Dan heb ik in mijn hoofd meteen zitten. Het is hetzelfde, maar meer in de buurt. Meer dan genoeg om lokaal van alles te doen.
Bijvoorbeeld een tas te openen en de rits ervan open te maken. Binnen in die tas te kijken. Dan die rits.
Echt wel die fijne motoriek in plaats van alleen maar blokjes stapelen waar waar je gewoon niet zoveel aan hebt zeg maar. Dus als ik zo de grafieken een beetje doorneem, zeg maar
versus Gemini on the device en Gemini Robotics op sommige punten zelfs beter. Tijdelijk denk ik dan. Gemini Robotics is wat in de cloud zit. Ja, juist ja en ik. En ik denk waarom
ik dit zo'n belangrijk onderwerp vind, is sowieso omdat ik merk dit ook vaak tijdens lezingen. Ik zet dan eerst even neer waar hebben we het eigenlijk vandaag over? Wat is AI?
Jullie hebben het waarschijnlijk over chat GPT, dus over grote taalmodellen. Maar die taalmodellen zijn inmiddels alweer multimodale modellen.
Want kijk maar boven in je app, daar staat vier o van omni en dit doe ik even zo, dat hele intro ding. En die VLA's die ik nu even hier drop, zeg maar Vision Language Action Models.
Dat is weer in die wereld van modellen een andere flavour zeg maar. Die ook kan luisteren, maar ook kan bewegen, et cetera.
En dat die nu ook al lokaal gaan is best wel prettig, want de taalmodellen kregen we als eerst alleen in de cloud en nu hebben we tot op de dag van vandaag een soort.
Nou ja, we hebben het al veel over gediscussieerd matige lokale modellen, terwijl we hier nu met een met de volgende generatie AI modellen direct ook lokaal gaan. En ze zijn niet matig, ze komen in de buurt.
Ja, ik las ook dat ze heel snel nieuwe vaardigheden kunnen leren, die robots, nadat mensen het hebben voorgedaan. Ja. Ja dus. Dat is ook het gave. Je zou kunnen zeggen de enige input die die modellen hebben.
Of de sterkste input is tekst, zou je kunnen zeggen, want jij geeft steeds opdrachten en dan doen ze die.
Maar uiteindelijk wil je natuurlijk dat die modellen kunnen kijken naar beeld waarin iets voorgedaan wordt door een mens en dat die daarna dat ook kan na x aantal voorbeelden.
Dus die Vision Language Action Models zijn niet statisch. Die zijn niet in het steen gegrift, die zijn vloeibaar en kunnen nog doorleren. En dan kan je je voorstellen dat we niet
bijvoorbeeld, laten we even zeggen in een fabriek waar je ook nog eens met allemaal chemicaliën werkt.
Er zullen veel luisteraars zijn die zullen zeggen nou, dan snap ik eigenlijk wel dat we daar helemaal geen mensen meer willen. Dat helpt even dat ethische argument eventjes opzij te zetten.
Een heel spannende plek waar je geen mensen wilt hebben, maar nu wel mensen zijn. Die zijn dopjes aan het dichtdraaien, aan knopjes aan het doen met, met, met allemaal hele fijne motoriek.
Je je zou dan kunnen zeggen die hele fabriek heeft Gemini in de cloud en dat is één Gemini model en die kan alles. Of je zegt nee. Alle onderdelen in die lijn hebben eigen modellen.
Dus een Vision Language Action Model voor een specifiek deel van de productielijn waar met vloeibare onderdelen gewerkt wordt. Dat ding is super goed als het gaat om liquids.
Die kan heel goed voorspellen waar dat allemaal terecht komt, maar die kan je niet zomaar oppakken en in een ander deel van de fabriek zetten. Soort expert modellen zeg maar. En waar nu een beetje de.
Als je dan leest in de in de research papers et cetera naar toe bewogen wordt, is het idee van
expert VLA models die lokaal samenwerken met andere VLA models die in de robot zijn en precies zoals jij zegt daardoor ook heel snel kunnen reageren en niet allemaal met één meesterbrein praten boven in de fabriek of boven in het datacenter.
Maar mij overvalt wel een beetje het gevoel van het zal wel. Oké, het zijn dus losse losse modelletjes in plaats van één groot omni model. Who cares? Nou, ik denk dat je. Je kunt je voorstellen dat die.
Ik heb ooit wel eens, dat vind ik een hele prettige metafoor, gelezen over. Vroeger werden motoren gezien als iets heel unieks. Zeg maar het feit dat je een motor hebt. En als het.
Toen kwam de elektromotor en toen werd al snel door een aantal futuristen geroepen wacht, maar straks zit in je auto dertig motoren. En dan zei iedereen doe normaal, want een motor is iets heel bijzonders.
Dat is heel raar dat. Nu is het inmiddels al lang zo, want je raam, je achterklep, man, er zitten je, je airco systemen. Het zijn allemaal kleine elektromotoren.
En ik kan me dus voorstellen dat een AI systeem, laten we zeggen zo'n VLA, dat er uiteindelijk wel honderd VLA's kunnen zijn op een plek, of 200, of misschien wel meerdere VLA's die met elkaar samenwerken in één robot.
Ik noem maar iets geks en ik denk.Ehm, voor voor veel van de luisteraars dat AI aangesproken wordt en wordt gezien als een soort van dat is een ding out there, net als de cloud.
Terwijl waar, waar het nu in de praktijk naartoe bewogen wordt, is een ensemble, een, een, uhm, een groep vogels, zeg maar, die met elkaar samenwerkt. Allemaal kleine lokale intelligentie die zwermen gaat vormen.
En ik vind dat, uh, een interessante beweging om nu te zien in robotics. Ja, en je ziet het eigenlijk ook door heel breed door AI, uhm, gebeuren.
Want ik zag bijvoorbeeld een nieuwsbericht over dat Windows 11, uh, in de, in het settings paneel, om maar even aan te geven hoe specifiek AI kan worden, dus de instellingenscherm, dat er nu een AI agent door Microsoft is gemaakt met een eigen AI-model om natuurlijke commando's, bijvoorbeeld, uh, ik kan, uh, de lettertypes op mijn scherm niet lezen, het is allemaal teringklein, maak het groter.
In die, zeg maar, Rotterdamse, uh, taal kun je nu invoe-, kun je dat nu invullen in de zoekbalk en dan snapt dat ding wat je bedoelt en, en, uh, verandert het dan ook in één keer.
En dat is een volledig lokaal, uh, model dat draait op de,
uh, op de specifieke hardware voor, voor dit soort AI, gebaseerd op Phi, de, de, de eigen Microsoft modellen, de kleine modellen, maar dan nog veel kleiner, een tiende van de grootte van de normale Phi-modellen met vergelijkbare prestaties.
En dat is nodig omdat ze in een settings scherm waarin je een opdracht geeft als in: de letters zijn teringklein, maak het groter, wil je niet ook maar een halve seconde wachten, want je bent voor dat soort, uh, ja, instellingen op je computer gewend dat het direct werkt.
En daarom hebben ze dus nu een specifiek model op die, alleen maar op dit settings scherm en alleen maar op die latency, dus de snelheid waarmee die aanpassing gedaan wordt, getraind zodat die gebruiker krijgt wat ze, uh, verwacht.
En ik dacht eigenlijk: hier zie je dus in de praktijk gebeuren wat jij nu over heel, heel groot met robots zegt, zie je dus ook in het heel erg klein gebeuren. Allemaal AI die samenwerken.
Ja, en dan is het ook nog eens zo dat, ik heb wel eens een onderzoeker die bij Microsoft aan Phi werkt horen zeggen: alle andere foundational labs werken omhoog, hè, dus de modellen moeten groter en sterker.
En wij werken naar beneden, kleiner en specifieker. Is ook slim, want bovenin, daar gebeurt al genoeg. Het is duur. Laten ze het maar met elkaar uitvechten. Wij gaan de andere kant op werken, zeg maar.
En, uhm, [schraapt keel] ik vond ook wel, omdat ik, wat jij net zei over dat control panel.
Ik was aan het lezen en wat ik wel grappig vond als je nu naar een winkel gaat, whatever, MediaMarkt, Coolblue, noem ze maar op en je zegt: mag ik een laptop met AI, zeg maar, en ik zou in die winkel zijn, hè, zeg maar Wytse Hagedoorn, dan zou ik even die persoon aantikken, want zo ben ik dan, zeg ik: joh, heb je het nou over dat knopje op je toetsenbord?
AI, AI is niet op een laptop, weet je wel. Ik bedoel, ik, als er Edge of Chrome op zit kan jij naar ChatGPT.com.
Maar dan zou nu die [gniffelt] persoon, als het een veel beter ingelichte persoon is dan ik, kunnen zeggen: nee dude, ik wil een laptop met een Qualcomm-processor waar een TPU in zit waar het mini Phi-model op kon draaien.
Speciaal getuned voor die mini TPU van Qualcomm, zodat ik mijn settings panel kan aanspreken, vriend. En dan zou hij gelijk hebben.
[lacht] Want [schraapt keel] ze hebben dus die Phi ook nog eens doorgetraind op, ik bedoel, je krijgt nu allemaal producten. AMD heeft de AMD Ryzen vijf AI. Qualcomm maakt de Qualcomm Snapdragon AI.
Waar wij als techneuten dan van zeggen: jammer dat het allemaal zo ge-AI branded wordt, wat een onzin.
Maar eigenlijk is dit rare control panel voorbeeld van Microsoft een voorbeeld waar dus daadwerkelijk de hardware die alleen in die chip van Qualcomm zit een model op getraind is wat precies heel goed kan draaien zodat je inderdaad een zin kan zeggen op z'n Rotterdams en die settings panel gewoon aangepast wordt.
Zonder cloud, op een stukje hardware wat alleen in jouw laptop zit. Is wel gaaf.
Ik vind het wel mooi dat we dit, uh, gesprek begonnen met, uh, ku-kunnen al die AI-bedrijven het allemaal wel maken, die miljoenen boeken, jatten en dat het dan gaat over robotica.
Wanneer eindelijk je T-shirts gevouwen worden door een robot en je vaatwasser ingepakt worden door een robot. En dat we eindigen met het settings paneel van Windows. Ik weet niet, het heeft poëzie. Tot ziens.
[lacht] Ja, mooi, hè? Ja, en ik denk dus, laat ik nog zeggen, uh, Apple heeft vier maanden geleden of zoiets een VLA uitgebracht voor het erkennen wat er in beeld gebeurt, zeg maar.
Dus, uh, ja, en dan ook daarna acties kunnen doen. En die is dus ook helemaal getuned op de Apple hardware vanaf de iPhone 15.
Je kan gewoon zoeken op Apple VLA en dan zie je ook meer van: ah, grappig, dus het wordt echt op maat on the device, heel krachtig omdat er ook krachtige hardware in zit. Nou,
wat je nu, uh, uh, bijvoorbeeld eigenlijk niet wilt in mijn ogen, is dat jouw hele fotolibrary door een cloud heen moet om daar dan te zien wat er op jouw foto's gebeurt. Dat is nou echt een taak om lokaal te doen.
Maar, uhm, even van een plaatje naar tekst gaan is niet zo makkelijk, zeg maar. Dus je wilt uiteindelijk, uh, opdrachten kunnen geven. Bijvoorbeeld, uh, verwijder deze persoon uit deze afbeelding.
Of, uhm, weet je, je wil acties ondernemen aan de hand van inhoud van beelden en jouw tekst eroverheen.
Dus Apple is al, ook al langer VLA's aan het maken, visue-, want action gaat niet alleen maar over fysieke acties van servomotoren in robots. Dat kan ook gaan over het klikken op knoppen.
Hè, dus action, dus een, dat is nog wat breder. Of actie nemen in het settings panel van Windows. Mhmm. Dus die VLA's, die, die, gaan we nu nog even complexer maken, moet je niet helemaal koppelen aan robotics.
Moet je koppelen aan, uh, beeld- Iets doen. Ja, precies. Beeld erin en opdracht erin of opdracht erin en beeld erin.
Dat, die volgorde doet er niet toe en daar moet dan uiteindelijk een actie uitkomen, namelijk de vaatwasser inruimen of de brightness slider in de control panel naar 80% sliden, want mijn scherm is te fel gast, ik zit hier te verbranden.
Ja.
En het is wel, als je daarin geïnteresseerd bent, heel, want ik wil die VLA's gewoon even droppen bij de luisteraars, want het is best wel een groot nieuw groen veld, zoals ze dat zeggen op zijn Engels, een green field van AI-toepassingen die echt, uh, best wel stoom aan het krijgen is, stoom aan het komen is.
Het blijft voor u volgen, lieve luisteraar, in deze podcast, uh, AI Report. We danken Sam Hengeveld voor de edit. Pancras voor de vormgeving. Als je een lezing wil van Wytse Hagedoorn, dan kan dat van mij.
Zijn er, is er nog plek voor lezingen voor jou? Bij mij zit het allemaal vol. Nog een beetje na de zomer. Ja? Oké. Een heel klein beetje. Dan kun je dus mailen naar lezing@aireport.email.
En als je op de hoogte wil blijven van het laatste AI-nieuws en twee keer per week tips en tools wil krijgen om het meeste uit AI te halen en dus bij onze webinar, uh, wilt zijn. Wanneer is die ook alweer, Wytse?
Heb je goed opgelet? Nee. Volgende week, laatst voor de zomer. Donderdag 10 juli, Wytse. Neem je bentobox mee. Ga daarvoor naar aireport.email en dan kun je Wytse alles vragen wat je wil over AI.
En wil je vandaag nog beginnen met AI binnen jouw bedrijf? Ga dan naar depthagency.com/aireport. Ze zoeken goede mensen. Dank voor het luisteren. Dag. Doeg.
[afsluitend muziek]