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.
Deze week spreken wij Microsoft CEO Satya Nadella exclusief en we krijgen zijn perspectief over wat de invloed van AI gaat zijn op de arbeidsmarkt. En hij heeft geruststellende woorden voor ons allemaal.
Dat is heel erg fijn en dat hoor je zo meteen. En er was een lezing van Andrej Karpathy, een van de godfathers van AI.
Heeft lang bij Tesla gewerkt aan selfdriving auto's en als deze man spreekt, dan luistert de nerd gemeenschap.
En daartoe hoort ook Wietse Hagen en die vat deze geruchtmakende keynote voor je samen, zodat je hem niet hoeft te kijken. Dat en meer in AI Report. Veel plezier.
[muziek] We hebben iets nieuws gelanceerd, de AI Prompt Library.
Dat is een soort naslagwerk van alle tips die we de afgelopen maanden in onze nieuwsbrief AI Report hebben gegeven over hoe je het beste taalmodellen kan prompten. Uh, één overzicht met alle tips, uh, op één plek.
En dat is handig, want als je tips zoekt over hoe je het beste taalmodellen kan gebruiken om te schrijven, overz-overzicht te brengen in de chaos of, of ermee te brainstormen, dan zijn er allerlei prompts die we, ja, voor je uitgetypt hebben en die je kan copy-pasten.
En we hebben het nu allemaal samengebracht op één plek. Uh, dat is, uh, superhandig. Ik zou zeggen: ga dat proberen. In de shownotes vind je een linkje en je kan naar Substack gaan en het bovenin de menubalk vinden.
Het heet de AI Report Prompt Library. Dat is leuk. En we hadden nog meer leuks deze week, want wij mochten namelijk exclusief Microsoft CEO Satya Nadella interviewen.
Uh, iemand die miljarden uitgeeft aan die taalmodellen waar wij iedere week over praten. En
wij vermoedden dat dat een gesprek zou zijn, omdat hij ook een CEO is van een bedrijf wat veel in AI investeert, dat hij zou meegaan in de toon die andere AI-lab CEO's aanslaan de afgelopen maanden.
Dario Amodei, Sam Altman buitelen over elkaar heen om het revolutionaire karakter van AI te onderstrepen. En opvallend genoeg brengt Nadella daar juist heel veel nuchterheid in aan.
Het was bijna alsof hij water op het vuur gooide. Wij, wij, wij, wij zaten echt met geslepen messen klaar om- Ja, we hadden nog 2029 gezegd in plaats van '27. Ja, we vroegen hem naar voorspellingen.
We vroegen hem naar voorspellingen over wat er in 2029 zou gaan gebeuren. Inderdaad, in plaats van '27, wat nu een beetje als, ja, dat wordt als een markeerpunt, uh, gepakt door heel veel, uhm, uhm, toekomstvoorspellers.
Uh, wij geven hem iets extra tijd en hij is eigenlijk een soort van: ho, ho, ho, ho, ho. Volgens mij gaat het allemaal weer niet zo hard.
Uh, dus dat ga je dadelijk horen in een interview met Nadella waarin hij praat over bijvoorbeeld waarom een twaalfjarige straks betere code kan schrijven dan een professionele programmeur vandaag.
Waarom hij denkt dat AI menselijke empathie juist waardevoller gaat maken. En meer voorspellingen in een interessant kijkje in de AI-toekomst. Ons interview met Satya Nadella.
[muziek] I thought to start with a couple of lightning round questions. Uh, yes or no, please, on where you think the world stands in 2029. So either yes or no, and we'll, we'll dive in deeper.
So my first one: in 2029, I can have a Teams meeting with an AI avatar that is indistinguishable from a real person. No.
2029, 12-year-olds will, with AI, will outperform today's professional programmers. Yes. All right. More than 25% of Western office workers have significantly different jobs than they do today. Yes.
Most platform shifts have this iconic device, uh, an hardware device that comes with it. For computers, it was the PC from-- for smartphones, it was, uh, the iPhone.
Will Microsoft be the company that creates the defining hardware form factor for AI? I hope so. [lacht] To count that as a yes. Uh, question five: will the Phi series of models have become as powerful as GPT-4.0?
They are today, more or less. And will Microsoft have developed the world models that power full self-driving? I hope so. Hmm. Which of those did you find most striking?
If you can, uh, if you can rate your own predictions. The one about, the one about, uh, what are the future jobs?
Because I think the, the most interesting thing that's gonna happen is w-- today's expertise may get commoditized, but tomorrow's expertise is going to be built in the next five years.
That's what's going to be the most, sort of, big change that's gonna happen in our labor markets, right?
When you even asked about a 12-year-old being able to program, but what happens to the software engineering job, right?
So, uh, one of the things I think about, even in the age of, uh, you know, let's call it today with, you know, GitHub Copilot and Coding Agent, each-- every one of us, even a junior software engineer,
needs to start thinking like an architect, uh, with many, many agents that they're directing to drive a full project, right? So I think the level of abstraction changes.
So what I'm excited to see is how we evolve, uh, our own expertise. That means our own jobs, our own workflows, when what is today considered expertise and the job content and the workflow change.
So that's on an abstract level. If you, if you look at 2020, uh, 9 and you think about our jobs, what is the concrete vision that you paint behind doors to policymakers, to CEOs?
What is the thing thatOn that level, people still don't seem to really grasp where you feel like you need to give a certain subtext. Yeah. So I, I think a little bit of this-- Let's take, um, the early nineteen eighties.
If somebody had said, um, if some, say, a Martian intelligence showed up and looked at our offices in early nineteen eighties, you know, we would've had a typist pool, a slide-making pool, and then everybody else had desks full of paper and interoffice memos and so on.
And then guess what? If they come back in twenty twenty-five, they'll say, "Wow, the world's changed. Everybody's a typist now." Mm-hmm. Uh, that's what we do every day. Mm-hmm.
And so to some degree, I think-- But that's not what we do, right? We have different jobs called knowledge work, right?
Knowledge work was not even a concept, um, uh, which-- So basically, I think one of the things that we should think about is: What is the next generation of knowledge work, uh, that happens with AI tools?
And so my, my recommendation to any policy maker is: How do you first and foremost diffuse this technology? Th-this is not about the mystique of AI, the few research labs, it's about the few tech companies.
I mean, it is absolutely not the case. Like, none of us prayed at the altar of Excel. We used Excel.
I hope that we also get to a point where this thing is, yeah, I use AI all the, all day to reduce my burden, improve my efficiency. Sure.
And I skill myself on really the levels of abstraction by working and doing versus going, uh, and elsewhere.
I guess the thing that's a little bit, little bit nervous making when you make a prediction like twenty-five percent of the, of the jobs will be, uh, you know, massively altered by, in, in just a couple of years.
You know, I think about the sort of accelerationist discourse and the predictions that they make for the next five years, um, and those predictions are pretty intense.
Uh, at the same time, you're sitting here quite comfortably, quite relaxed. H-how, how do you stay relaxed when predictions like that are, you know, becoming part of the mainstream way of thinking about these problems?
Look, at least I come at this from perhaps a view of having seen tech as a tool get more ubiquitous and only help, uh, change the job market, not completely get rid of the job market.
It's just required new skills.
It is true that maybe what took twenty years or thirty years, uh, for even something like the PC and mobile revolution to sort of completely become ubiquitous, this may happen faster, just because after all, it builds on the rails, right?
It builds on the mobile phones and the PCs we have, the cloud we have, and so therefore, it will be faster. But that said, I don't think of it as any different, right?
I mean, if you think about one of the demos I showed even at my keynote today, which very cool. Like, think about, uh, healthcare.
The cost in our healthcare system, everybody can say, "Wow, it's the next magical drug," this, that, and the other, except a lot of the cost is all in workflow.
Discharge papers right here in Netherlands, so the, the, uh, uh, i- uh, the, uh, the EM- UMC Utrecht? Yeah. Yeah. The hospital. And that's right. And the, and the EMR system company, I forget the- Chipsoft. Uh, Chipsoft.
Mm-hmm. And they were telling me about how hard it is, uh, or how much, how time-consuming it is. So here's a cool thing.
They opened up their data tier to the LLM tier, had the LLM go and create a discharge by using a prompt, and this, you know, uh, health provider even open sourced the pro-- That type of stuff will be what I think will benefit from.
And I, I don't, I don't doubt that this is, you know, very, um, you know, handy for people that work with their hands and do these jobs that are very im- that are, you know, incredibly important for all of us.
But still, you know, sometimes I walk around in, for example, the Zuidas, which is the financial district here in Amsterdam. Mm-hmm. And I see these thousands of people working.
They, they work in banks, they work in, in, in lawyers' offices.
And so sometimes I feel these are not the people that, you know, are, are-- The comparization, how does this comparization still apply for, for, for companies that are purely based around knowledge work?
Yeah, but I-- See, even here, this is, like, not-- I think we over, uh-- Or let me put it simply, we don't-- We understate the drudgery that exists in knowledge work. Sure. No doctor wants to- No...
spend, like, you know, half hour doing discharge papers as administrative tasks. But those are jobs right now, real jobs. But no, they can be looking after patients. Mm-hmm. Right?
So I think- But in a lawyer's office, though. But even in lawyer's office.
In fact, I had a fantastic incident where I met a paralegal, uh, in, uh, in UK, I think, uh, in fact, maybe seven months, eight months ago, and she said something which stuck with me.
She said, "You know, everybody comes in here worried about my job. I want you to save me from my job." She was an M&A paralegal who spent weekends going through document after document.
So then she went to Copilot Studio, used it to build herself her agents that helped her with the, reduce the drudgery.
So I'm not saying, look, some of the things that you're bringing up are not issues, will not be issues. But let us first take advantage of all of these tools to reduce the drudgery- Of course...
that we have in our workforce. And if that happens, and there's product-- Like, take a, the financial district in Amsterdam, the bank in which all these knowledge workers are using.
Let's dream the dream, um, of, you know, the last time I checked, we still have a lot of work to do for all financial inclusion, the number of financial products that can be built that are more personalized.
So if the productivity improve for all those knowledge workers, that bank, that fintech company can build more products and services. So there can be, right?
Even in the Western world, if we had five percent, seven percent, eight percent GDP growth, uh, that's a good thing because we di- definitely need it.
But will the same amount of people still be needed for this f- Why not if you have productivity? Like, if you are-- Like, suddenly, you know, it's all a question of output. You will- Why not?
Because, because, you know, the, the, the companies like yours and a lot of other, uh, providers of, of large language modelsAre on their way to figuring out how we can do those job, how they can do those jobs for us Today's job...in a couple of years.
But, but today's job. Mm-hmm. So the question is what is the jobs to be done going forward, right? So that's, I think, the fundamental thing. Thank you.
I had a chance to meet with one of the fintech developers, uh, right here, and they were explaining what they're doing, which is, uh, I'll, I'll give you an example of our own, like LinkedIn.
Um, so we said, you know, "What's the classic dev team?" And the dev team would have had a product manager, a designer, a front-end engineer, uh, and, and then a back-end engineer.
So they said, "Okay, what if we created a new function called a full stack developer," uh, which combined in some sense the product manager, the designer, and the front-end engineer.
And we expanded essentially the labor pool, right? So we now have, uh, you know, four times the number of people who are in the cotton co-co- You believe that the labor pool will get bigger on our way to AGI?
No, the labor pool that we have today will be more productive- Sure...with, on our path to AGI.
And in a world where there is AGI or, you know, uh, the advances of AI are available to us, we will be able to produce more, uh, because of AI, uh, and we will have adjustments, right?
The jobs that I do today will go away. I will do new jobs with AI.
Uh, we will also-- By the way, the other thing that I would sort of say is, let's just say, you know, if there, we will also start valuing new attributes of humans. Um, right? Let's take even doctors and nurses.
Uh, both are very important.
Uh, if you sort of really to, like take a look at, uh, the, uh, the expertise of medical advice is now being done just because AI is able to do that, we will probably value a lot more of what a doctor does in terms of their human touch, what a nurse does in terms of their human touch.
It's just a question. Look, I mean, it's two hundred and fifty years ago we decided arbitrarily that the expertise is the only thing that we're gonna give wages to.
There are a lot of other things that you can give wages to. Yeah. Maybe, maybe what Alexander is, is getting at is also the levels you showed during the presentation today, level one, level two, level three.
I-in level three, there was some talk of, of agents giving, um, uh, tasks and projects to humans, right? And I think that we're talking about a level four type of situation, right?
Where we feel that AI as a tool, AI as an accelerator, as I... AI as something extending and augmenting human beings will become something that might replace us eventually.
And I think what I feel in this conversation also is the idea that we are not there yet, and on the way there, there's so much drudgery, so much, you know, productivity to be gained.
And in a way, we're talking about almost two different realities.
But I think that Alexander and I- But I think, I think if you take work we do as the only work that needs to be done, then everything you're saying is true. But that has never been true in human history, right?
It's not like we, our work has not changed, right? What I do today is different than what I did even ten years ago. So you have to...
And, and it's unf- it, it, the, it-- You have to then exponentially think about what is the work. Let's just take, you know, our GitHub Copilot example. I started by saying code completion's great, AI is fantastic.
Then I said, "Okay, let me use it as a search engine, right in the flow, helps me without getting out." Then the agent mode came in.
Great, I can now go have it do multi- f- m-multi-file edits for me, give it little tasks. Now with the coding agent, I can give it a full issue, uh, and it goes off.
It'll, it'll, it'll do, in its own branch, it'll do a full PR, and then it'll put back. And then by the way, I can even have another agent, which is a code review agent, review it and what have you, right?
So that's kind of where we are. Now, you can say, "Okay, what's the role of a software engineer?" Guess what?
A software engineer still pro-- Like this is where my idea of every software engineer is a software architect now.
The full metacognition of the repo, uh, is still very important, uh, even in the level four stage, let's call it. Uh, because I need humans...
Like, by the way, one of the fundamental great limiters in all of this will be all of the legal and liability laws, because I think humans are gonna be pretty liable, and human organizations are gonna be liable for whatever is the output of AI.
And that's only gonna be possible- Mm-hmm...if there is enough human agency to verify, to, uh, attest, uh, and what are those things that you will be doing.
Those will be the jobs of the future, which is I'm attesting stuff. You're a rational optimist as, in this conversation, but, I mean, somet- I have kids.
Sometimes I turn off the lights at night, and then I think about the sort of world that is ahead for them.
What sort of concern sometimes, um, gives way to your rational optimism if, if we get to the core of a concern in a vulnerable mo-moment like that? Yeah.
So I think since you brought up your kids, I think one of the things I think about is, first, I think about the opportunity for a kid, uh, to be able to now have no fear in learning anything. Mm.
I mean, I, if you think about it, right, I, I always think about it like I'm a visual learner.
Um, I'm an, actually an electrical engineer in my undergrad, uh, and I never understood the Maxwell's equations, uh, until much later in life, somebody showed me a JavaScript, uh, you know, a rendering of Maxwell's equations, and that clicked to me, and I wish I had clicked when somebody...
when I was doing my undergrad.
So think about a five-year-old, an eight-year-old learning physics, chemistry, the conceptual understanding, the ability to go to something like Copilot and ask it the questions, uh, have an empathetic, personalized tutor on the other end.
So I feel that there- This is your rational optimism again. Yeah. No, I-- So now I'll come back to it. On the other side of it, there will always be the unintended consequences, right?
If, because if you think about this same technology will be used by someone, uh, by a cybercriminal, uh, to introduce some, uh, cybersecurity risk, uh, some bioterrorism risk.
So we are going to have to deal as a society with the unintended consequences with very clear eyes. Uh, but I don't want the fear to get in the way of what could be real benefits, uh, in our own daily, uh, lives.
Do you feel there's a, there's a necessity for fear in this moment, even a little bit, to make sure that people areAware? I think we should not be just optimists or pessimists.
We should just meet the reality um, and really make sure we deal with it, uh, with both the advantages and the benefits and the unintended consequences as real challenges that need to be met today, not tomorrow, right?
So today, that's why I'm a big in favor of having some mechanism around even any frontier model that gets deployed broadly in the world. We should have multiple checks on it.
Uh, one is safety checks and another one would be a societal check on what is the social permission to use AI, right?
For example, at Microsoft, I think about it as hey, we've got to earn it by showing that the benefits far outweigh, uh, any of the unintended consequences. Otherwise, absolutely, the world should stop this.
Uh, why would they? Like, why would we? So I have more confidence, I would say, in our political and social systems that if something is not working, it will not work.
Uh, so therefore my confidence is within the confines of that. How do we make sure that we all participate? Thank you so much for your time. Oh, thank you so much.
Weet je wat ik het opvallendste moment vond uit dit gesprek? Het is een beetje een raar ding. Het is een heel klein ding.
Het gaat helemaal niet over werkgelegenheid, maar er is één ding wat ik heel opvallend vond, namelijk Nadella zegt: ik hoop dat wij het apparaat maken dat de hardware is die de form factor, het defining hardware device gaat zijn.
I surely hope so. Ja, uh, waarmee die geen nee zegt, want dat is een beetje raar, maar ook geen ja zegt, want dat is ook een beetje raar.
Maar de reden waarom ik het toch serieus neem, is omdat we in aanloop naar deze gesprekken een aantal interviews hebben gehad met andere Microsoft executives en ik had een interview met, uh, hun hoofd communicatie in Amerika en die bracht dit zelf op, uh, toen ik vroeg naar wat, uh, zeg maar, wat zijn dingen?
Fysieke devices, hardware? Ja, die zei: je moet, je moet je realiseren bij iedere platform shift, zo noemde hij dat. En een platform shift, zegt hij dan bijvoorbeeld: de cloud was een platform shift.
Uh, de introductie van smartphones was een platform shift. With every platform shift, there is an iconic hardware device, zei de, uh, baas communicatie.
En hij zei: dat was voor de, voor de, voor de pc was dat voor de, uh, de, de Windows pc, voor de, uh, personal computer. Het was de iPhone voor de smartphone.
Uhm, en de vraag is: wie gaat dit device maken voor deze AI-revolutie? Wie, wat wordt het hardware device voor de AI-revolutie?
En Microsoft heeft natuurlijk eerder in, uh, het was een van de eerste, die soort van grote bedrijven die de optie durfden in te bouwen in het operating systeem of in ieder geval in hun, in hun software om die functie die je, die je scherm de hele tijd opneemt, te introduceren.
Recall. Recall in, in Windows, waar, wat nu een opt-in functie is als ik het goed begrijp, waarbij je kan, uh, waarbij je kan terugzoeken met wat er allemaal op je scherm geweest is.
Dus bijvoorbeeld er is een, je bent aan het webwinkelen geweest en je zag een blauwe jurk die je mooi vond, was het voorbeeld. Dan kun je dus in de zoekfunctie van Windows blauwe jurk typen.
En dan vindt hij dus aan de hand van de video die, die heeft opgenomen van jouw complete interactie van, van weken of maanden terug, uh, met je computer, vindt hij die blauwe jurk weer terug in dat browservenster.
En dat is natuurlijk interessant, want het is, het opnemen van je computer is een vorm van context bieden aan een AI. Het is niet alleen maar het opnemen van je computer zodat je makkelijk dingen kan terugzoeken.
Het is ook die AI leren over jou, ja, of over jou, over wat je allemaal op je scherm hebt gehad. Dus dat is de context van je leven.
En op, je, je kan verwachten dat je dan in de toekomst met Copilot dat hij iets daarmee gaat doen. Die context van je, van je geschiedenis, zeg maar.
Dat Microsoft daar vroeg mee was, dat ze dit zo vroeg in Windows hebben ingebouwd, vind ik super opvallend.
Daar was allemaal gedoe over, hè, want er waren gelijk privacyproblemen en toen werd het opt-in in plaats van opt-out.
En, dus, maar puur en alleen het feit dat Microsoft die keuze maakt om dat in Windows op dat moment al in te bouwen, heel vooroplopend. En nu de hoofd communicatie van Microsoft hier uit zichzelf over begint.
En Nadella, uh, niet keihard ja zegt, wat eigenlijk het op, wat eigenlijk het voor de hand liggende antwoord zou zijn. Natuurlijk zegt hij ja. Uhm. Ik denk eigenlijk dat ze de, dat ze de- Zij gaan dit maken.
Ja, en dat ze de hardware, uh, AI hardware space, whatever, zeg maar van de, uh, pennetjes, uh, armbanden, noem het allemaal op, hè, waar we een aflevering over hebben gemaakt, de wearables eigenlijk.
Dat ze die gewoon in de gaten hebben, dat ze, want ik weet, ze hebben heel veel, uh, research en een soort prototypes gemaakt al. Ze hebben een soort live cam gehad die je om je nek kon hangen.
Nou, voor mij al dertien jaar geleden. Ja, ja. Die de hele dag opnam en zo, hè. Dus dat idee van een soort recall- Is niet totaal nieuw. Leeft in het lab bij hun. Ja.
Alleen ik denk dat die, en nu, nu zijn we lekker aan het, uh. Ja, we zijn nu echt aan het feesten. Best prima. Fijn, is dat de soort twijfelachtige ja is, dat ze denk ik niet de eerste willen zijn.
Dus, uh, het is eigenlijk wel prettiger om wat startups dit te laten verkennen, zodat die dan ook wat meer, nou ja, op hun bek kunnen gaan en teruggefloten kunnen worden. Zeker.
En, maar ik kan me wel voorstellen dat ze daar vrij snel achteraan. Ik bedoel, ze laten nu eigenlijk denk ik ook OpenAI samen met Joni Ive gewoon die Star Trek tricorder, of in ieder geval die Star Trek pin, uh, maken.
Maar dat is OpenAI, hè, dat is niet Microsoft. Nee, ik bedoel, die laten ze dan nog eerst maken. Maar dan wil je toch niet zeggen: oh, oh, oh, blijkbaar zijn wearables nu een succes.
Laten wij ook een labje gaan starten waar we wat gaan rommelen. Ik denk dat je dat dan op de achtergrond gewoon laat meedraaien en de markt inspringt wanneer de markt er klaar voor is. Bestin.
Dat jij niet de klappen krijgt, want. Ja, ik weet het niet. Het is een spannende device categorie, hè? Ja, maar ik vind het heel erg des Microsoft zoals ze ook geprobeerd hebben om de, natuurlijk de Windows Phone.
Ze hebben gewoon, gewoon geprobeerd een mobiel operating systeem te maken. Zeker. Daar is heel veel in geïnvesteerd.
Dat is uiteindelijk niet gelukt.Je bedoelt ze gaan nu niet, niet te lang aan de zijlijn staan, want straks verliezen ze deze weer Nee, ik denk, ik ben het eigenlijk echt niet met je eens.
Ik denk helemaal niet dat ze aan het wachten zijn en dat, zeg maar bewijsvoering daarvoor is hoe snel ze recall in Windows hebben geïnstalleerd. Ja, want dit zit te popelen, denk jij? Dat denk ik.
Ik denk dat dit hele ding, uhm, uh, van, uh, AI. Gaan wij AI krijgen die de hele tijd met ons aan het meekijken en luisteren is, AI ogen en oren geven door middel van, weet je, wat dan, wat dan ook de vormfactor wordt.
Misschien wordt het een broche, misschien wordt het een soort van koptelefoontje. Misschien wordt het, godver mij een paar cent oorbellen.
Maakt me allemaal niet uit, maar er gaat een vormfactor komen waardoor je AI deelgenoot gaat maken van je, van je leven.
En dit gaat, dit voelt nu nog super raar, maar ik denk echt dat zoals praatpalen in huizen normaal zijn geworden, dit ook normaal gaat worden. Ik weet, ik weet hoe jij hierin staat.
Ik ben alleen heel nieuwsgierig of Microsoft het aan gaat durven om daar, uh, ook de potentiële reputatie op te gaan bouwen. Want dat is best wel een ding. Dit is wat OpenAI ook aan het doen is met Johnny.
Ja, weet ik, maar dat is een veel minder groot bedrijf dan Microsoft, toch? Ik bedoel, Microsoft is echt wel een, een, een. Jij denkt dat de, de standaarden voor hun anders zijn, dat ze kritischer benaderd, uh, worden.
Ja. Ja, maar ook daar kun je weer dingen bij bedenken. Dat je bijvoorbeeld, dat hij alleen maar begint te luisteren nadat je, na-nadat je iets fysieks doet bijvoorbeeld. Ja.
Dat je hem echt pas vraagt om te luisteren als je. Ik, ik denk echt dat dit, anders zouden ze het niet proactief opbrengen.
Ik heb hier nog nergens over gelezen en Nee, jij, kijk, jij zit in een interview waar iemand er ineens over begint terwijl jij er niet over begint en dat heeft jou nu aangezet. Dus, dat begrijp ik. Dat denk ik, ja.
Maar goed, die weddenschap heb ik alvast, alvast met je aan. Ik denk dat Microsoft niet de eerste zal zijn. Nee, niet de eerste. Dat is niet wat ik zeg.
Maar ik denk wel dat ze binnen twee jaar een hardware, hardware device hebben uitgebracht. Een AI hardware device waarvan zij hopen dat het defining vormfactor voor, uh, voor AI hardware gaat zijn.
Ik denk: ze doen mee, maar ze lopen niet voorop. En misschien is dat Nee, dat zijn we, misschien allebei. Dat kan allebei waar zijn. Wat viel jou op in dit interview?
Nou, ik denk dat een, een groot verschil in, uh, hoe wij AI benaderen dan jij en ik en hoe Satya het benadert is. Hij zit heel erg op het, uh, idee AI als tool, AI als augmentation, AI als mens verlengende technologie.
Terwijl wij daar eigenlijk meer binnenkomen met AI, je nieuwe collega, AI die mens vervangend is, hè. Dus het is een beetje het aug-augmentation versus vervang debat.
En kijk, zolang AI een tool is, uh, die als een soort fiets ervoor zorgt dat jij sneller kan lopen, uh, dan, daar zit wat mij betreft ook al, uh, daar zitten allerlei vragen en spanning.
Maar de echte spanning en de zorg, zeg maar, zit hem wat mij betreft veel meer op die, uh, wat als je ineens 10.000 wetenschappers in een datacenter hebt en alle mensen die nu PhD's doen, wat gaan die dan doen, zeg maar, het vervangende.
En we zaten tijdens dat hele gesprek een beetje te, te duwen en heen en weer te bewegen van, dat Satya eigenlijk antwoorden gaf, meer in de, hè, uh, we hebben dit eerder meegemaakt.
Het gaat alleen wel sneller nu en ik ben het wel met jullie eens dat het anders is, maar tegelijkertijd, hè, ik, ik zie gewoon heel veel potentie, et cetera.
Terwijl wij hem eigenlijk iedere keer een beetje meer naar: maar wat nou als het lukt en AI wordt echt zo goed.
Wij zitten meer op dat AGI, uh, super intelligence vraagstuk en hij zat veel meer op, uh, copiloot, niet pilot, zeg maar. Ja, hij heeft het natuurlijk over de belevingswereld van zijn klanten.
Namelijk bedrijven die Copilot kopen in hopen daarmee, uh, werk productiever te maken of efficiënter te maken. Hij heeft het over die belevingswereld en niet over het soort van, uh, superintelligentie verhaal.
Wat, uh, dat is helemaal niet, dat is ook, hoort ook eigenlijk helemaal niet bij de talking point van Microsoft. Microsoft gaat over werk en niet over Ik was niet verbaasd.
Dat is niet, ik bedoel, zo naïef ben ik ook niet, maar ik, ik vind het wel een interessant, omdat wij natuurlijk, uh, als je de verschillende, uh, uh, scenario's leest, gaat het van over twee jaar, over vijf jaar, over tien jaar, maar wel binnen tien jaar, hè.
Nou goed, dat als in iets wat jouw, wat jouw nieuwe collega kan zijn. En dan zeggen: nou, laten we het, laten we het vooral hebben over wat er vandaag kan en hoe het vandaag ingezet kan worden.
En die, en die discussie er eigenlijk een beetje buiten laten. Ik bedoel, ik merk het niet alleen maar in dit interview.
Ik merk het overal waar ik kom, waar ook heel veel ondernemers, uh, terecht in mijn ogen wel, tegen mij zeggen: ik heb gewoon enorme tekorten. Ik wil van alles doen. Ja. Dat kan nu niet. Ja.
Als er voor mij een soort magische technologie bij komt waardoor mijn mensen twee keer zoveel kunnen en ik misschien zelfs op een gegeven moment synthetische collega's kan gaan inzetten.
Uhm, ja, in de zorg, noem alle onderwerpen maar op. Ik kan niet wachten. Ja. En dus, dit is waar wij
een beetje tegenop, uh, uh, lopen steeds is dat we, dat we dan zeggen: ja, maar eigenlijk leven wij, het is in ons hoofd is het allemaal al gelukt. Hè, dus augmentation is al gelukt. GPT-6 is al uit.
Uh, iedereen heeft inmiddels door dat ze eigenlijk gewoon een hele nieuwe collega hebben. En wat moeten we dan?
We slaan steeds een paar tussenstappen over en dat zorgt in heel veel gesprekken voor die ietwat vreemde, ja, spanning of, of meningsverschil.
Ja, we doen een aantal aannames waardoor je het eigenlijk niet meer hebt over de korte termijn. Ja. Echt de korte termijn. Mensen willen het gewoon hebben over welke spullen gaan we in onze tas doen voor de vakantie.
En wij zijn aan het praten over wat gaan we doen als we op, op de maan zijn of zo. En dat, dat, het heeft twee hele andere gesprekken over AI.
Het is ook mooi dat toen het gesprek klaar was en de, de, uh, opname eigenlijk uitging, zei hij: ja, het is ook een beetje, wij praten hier nu over en jullie praten hier over, over, weet je, dat je je zorgen maakt en over regelgeving en over.
Maar je moet je ook realiseren: ik kom op heel veel plekken waar, uhm, zoals in India, waar mensen ongelooflijk blij zijn dat ze opeens, dat, het is ook een nivellerende technologie, dus mensen zijn ook ongelooflijk blij dat ze juist meer toegang krijgen tot, uhm, tot productiviteit en, en ook een manier om bij te komen bij de rest van de westerse wereld.
Ja, ik denk ook in dat opzicht wat wij heel ergVoelde en wat weer, weer, uh, duidelijker naar voren kwam is ook de, uh, dat wij al hier in, uh, West-Europa, uh, meer ervaring hebben met technologie als in grote technologieën die ons hebben veranderd en die ook heel veel neveneffecten hadden waar we achteraf minder blij mee waren.
Ja. En dat je daardoor met een soort r-, vreemde nasmaak zo'n volgende technologierevolutie ingaat. Dat denk je, denkt nou, de laatste keer met social media gebeurde dit en dit en dat.
Nu komt er weer zo'n golf over ons heen, tien keer zo hoog als het, uh, aan Alexander en Wytse ligt. En, uh, wat gaat dat dan doen, hè?
Dus d'r, er zit veel meer een soort, uh, nou ja, noem het technologietrauma in ons allemaal dan dat, dat, uh, in andere landen die misschien, uh, een soort leap hebben nu en, en die technologie als eerst meteen krijgen, niet die nasmaak hebben.
Goed, straks gaan we, gaan we het hebben over Andrej Karpathy, uh, uh, een van de godfathers van AI, uh, die een keynote heeft gegeven deze week voor Y Combinator als ik het goed heb. Ja.
Echt, echt een soort nerdenpubliek.
En hij heeft een soort, ja, je zou kunnen zeggen de, de uitvinder van vibe coding, want die term heeft hij gecoïnd, heeft nu weer een nieuwe poging gedaan om een duit in het zakje te doen.
Wytse heeft die keynote bekeken. Het krijgt veel aandacht en Wytse gaat de belangrijkste dingen, uh, uit deze keynote vertellen. Dat straks.
Maar eerst een oproep van Dept aan jou als luisteraar als je van AI je dagelijks werk zou willen maken. [muziek] Hi, hier Dept. Elke week bespreken we hoe wij een merk 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, uh, om content te versnellen, uh, 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 deptagency.com/aivacancies. Solliciteren dus. Tot volgende week!
[muziek] Oké, Wytse, jij zat vanmorgen in bed en toen heb jij deze keynote van, uh, Karpathy gekeken. Wat, uh, maakt het de, de verwach-, de hoge verwachtingen waar?
Want dit is in nerd circles, voor de luisteraar die denkt misschien waar gaat dit over, maar in nerd circles is deze keynote kwam online en nog, eigenlijk nog voordat hij online kwam, waren mensen al in rep en roer.
Toen kwam die keynote online en toen zag ik echt een miljoen miljard, uh, Twitterthreads voorbijkomen waar mensen de dingen samenvatten waren. Was, is het, hoe, hoe, hoeveel indruk heeft het op je gemaakt?
Nou, ik denk niet dat er per se, uh, hele, uh, spectaculair nieuwe dingen zijn gezegd, maar het is altijd, uh, indrukwekkend als iemand ze allemaal op een rij zet. Karpathy is heel erg van de metaforen. Ja.
Nou, dat vind ik ook leuk. Ja.
Hè, dus ik word er altijd blij van als iemand nieuwe metaforen maakt, zodat wij weer wat makkelijk, op een makkelijke manier, [lacht] ik weet niet of het hier makkelijker gaat worden trouwens, maar op een, het is een interessante manier om naar de wereld te kijken.
Hij gebruikt heel veel metaforen van early computing, zeg maar vanaf jaren 60 tot nu. Dat ie zegt: is het niet weer zoals dit? Is het eigenlijk niet zoals dat? Want wat zegt hij daarover? Nou,
een van de zaken waar hij al snel over begint te praten is: wat is software eigenlijk? Hij heeft een tweet gedaan destijds. E-Engels is the new programming language. Nou, daar is hij ook- De basis van vibe coding. Ja.
Namelijk gewoon door normale, normaal Engels te gebruiken software programmeren. En eigenlijk zegt hij: er zijn nu drie vormen van software.
Software 1.0 is eigenlijk hoe software vroeger werd gemaakt, namelijk, hè, dus je moet er even van uitgaan een computer die, uh, dat is de hardware. En dat is, dat is niet zoveel zonder de software. Mhmm.
En wij zijn gewend dat jij software hebt in de vorm van programmeren, namelijk een programmeertaal. En jij brengt die software dan uit, uh, op een, een dvd destijds, uiteindelijk downloads en in app stores.
En die draai je dan op jouw computer en dan kan je computer wat anders. Software 1.0, dat is wat we gewend zijn. Dan zegt hij: je hebt ook software 2.0. Dat zijn eigenlijk neurale netwerken.
Hij gaat nog verder naar 3.0 voordat je denkt: dat is dus zijn verhaal. Hij begint dan bij 2.0, dat hij zegt: 2.0 is eigenlijk software die heel anders reageert.
Software die statistisch is, software die niet deterministisch is, hè, dus er komt niet altijd hetzelfde antwoord uit. Uh, software die menselijk lijkt. Het is eigenlijk een heel ander soort software.
Dus hij zegt: we hebben de oude klassieke software die op je computer draait. Die doet als het goed is altijd hetzelfde en die doet vooral wat jij wil. En dan heb je software 2.0.
Dat is namelijk een model draaien, zeg maar. Dat kan je op je computer draaien of in een datacentrum, dat doet er voor zijn verhaal niet toe.
En dan zegt hij: tegen dat model kan je zeggen: maak een plaatje voor mij en dan komt er een plaatje uit. Het is een soort tekenaar, zeg maar. Mhmm. En dat is een hele andere vorm van software dan die software daarvoor.
Ja. Nou, logisch. En dan zegt hij: maar er is ook software 3.0 en dat is eigenlijk waar hij het het meest over wil hebben. Nou, dat, dat loopt als een rode draad door zijn hele verhaal heen.
Is namelijk, uh, taalmodellen, wat een vorm van software 2.0 is, maar heel specifiek taalmodellen die, uh, prompts kunnen krijgen als opdracht.
En eigenlijk als jij het dan een prompt geeft, dan gaat ie, uh, dat neurale netwerk voor jou aan de gang en komt dan met iets.
En dan kan je zeggen: oké, prima, maar hij, hij maakt eigenlijk een paar sprongen dat hij zegt: of je praatte tegen een computer in een programmeertaal die een kleine groep mensen kende,
software 1.0.Of je praat tegen je computer en, uh, die komt terug met statistieken en, uh, uh, uh, grafieken over, uh, dit is een kans op het weer, hè, dus weermodellen et cetera. Hele toegepaste AI-modellen.
Die werden voorheen alleen maar gebruikt op de achtergrond. Op jouw Apple Watch zei je Apple Watch: je moet gaan staan, want je zit niet genoeg.
Dat is een stukje software wat werkt met een soort intelligentie, maar n-niet waar jij tegen kan praten, niet waar jij vragen aan kan stellen. Dat is een, dat is een eerste vorm van AI in de vorm van software.
En de derde vorm van software, en dat is de, de nieuwste vorm van software, dat zijn, uh, modellen waar jij met menselijke taal tegen kunt praten en die dan dingen voor jou gaan maken.
Muziek, afbeeldingen of tegen je terug gaan praten, zeg maar. Mhmm.
En zijn hele punt is eigenlijk dat die, uhm, mix van verschillende manieren van software maken, want dat is zijn, zijn grote, uh, uh, punt richting softwareontwikkelaars.
Het is een lezing voor softwareontwikkelaars die of al een tijd software programmeren of net zijn begonnen. Of studenten die twijfelen of ze softwareprogrammeur moeten worden. Dat was het publiek.
Hij heeft het ook heel vaak dat hij zegt: veel van jullie zijn nog te jong om mijn metaforen te begrijpen, dus ik ga ervan uit dat er ook tieners zaten daar, en dat hij zegt: ik wil jullie eigenlijk, uhm, overbrengen en, en helpen in het feit dat je niet je moet gaan specialiseren in software 1.0 of software 2.0.
Leer niet meer programmeren? Wacht even. Of software 3.0, maar in alle drie. Oh. Zo, dus hij, het, hij zet echt wel een grote, uh, grote opdracht neer voor de mensen aanwezig, dat hij zegt:
je moet eigenlijk leren traditioneel programmeren, zodat je begrijpt als je als human in de loop zit met een AI-systeem dat gaat programmeren, dat je kan ingrijpen en controleren of het goed gaat. Ja.
Ik kom zo op waarom hij dat zo belangrijk vindt. Maar je moet ook begrijpen dat, uh, naast dat je software kan maken, moet je begrijpen hoe neurale netwerken werken, zodat je die ook zelf kan maken.
En software 3.0, dat je neurale netwerken in kan zetten om software 1.0 te maken.
En zo laat hij eigenlijk zien dat de toekomst van hoe software werkt op een laptop, smartphone, smartwatch, datacenter, een combinatie is van die drie dingen, namelijk klassieke code geschreven door mensen en door, door neurale netwerken.
Twee: de neurale netwerken zelf. Die moet ook iemand maken en programmeren. En drie: uh, hoe praat jij slim met een AI? En waarom moet je nog steeds weten hoe je klassieke software moet schrijven als programmeur?
Omdat we anders daarmee de keuze maken om uit de loop te gaan en niet meer mee te doen. Ja. Dus of we geven het volledig over aan AI, het vertrouwen is daar en wat AI eruit gooit gaan we niet meer controleren.
Of we gaan het controleren en dus moeten begrijpen en dus weer moeten leren. Oké, wat vind je nog meer op? Uhm, wij hebben een prompt library gemaakt. Ja.
Nou, dan vragen mensen wel eens aan mij: joh, grappig dat je een prompt library hebt gemaakt, maar dat zijn toch gewoon stukken tekst die ik in ChatGPT kan plakken? Zie jij dat nou echt als zo waardevol?
Nou, dan begin ik, als mensen het niet op straat aan mij vragen, maar om mij heen, dan zeg ik: ja, dat zie ik zeker als waardevol, want het is een software library. Prompts zijn software. Ja.
Nou, daar gaat Karpathy een stapje verder in. Die zegt: we hebben vroeger gehad dat jij, uh, hardware had waar een hele kleine groep, uh, magiërs ponskaarten voor kon maken.
En die gingen dan door de computer heen en die konden daar dan mee rekenen voor weersystemen, noem het allemaal maar op. Maar- Je hebt het nu over de jaren 50. Ja, echt, echt lang geleden, zeg maar.
Toen was er echt een hele kleine groep die die magie kon doen, zeg maar. Ja, het waren hele dure machines. En die, die, je, t, het was heel bijzonder als je toegang had tot een computer. Zeker. Mhmm.
En uiteindelijk zijn daar allemaal abstractielagen overheen geschreven. Dus lagen om het eigenlijk voor meer mensen makkelijker te maken om magie te doen met computers. Computers werden goedkoper en kleiner.
Ja, en je kreeg programmeertalen die meer op Engels leken, hè, want de eer-, de eerste programmeertaal, dat was een soort van, uh- Gaatjes. Klingon, e-, letterlijk gaatjes en daarna een soort van alien Klingon.
En op een gegeven moment kom je bij iets waar staat: if this, then that, zeg maar. En dan kan je, kon je het al lezen, zeg maar. Het was- Het was in ieder geval Engels. Ja, het voelde als wat Engelser.
Je kon het redelijk lezen. Ja. Nou, nu zijn we, uh, maar een van de stappen die daar oo-ook in zit is het idee van een operating system, namelijk, daar is Microsoft zo groot mee geworden. Windows, daarvoor DOS. Ja.
Waarin je eigenlijk zegt: al die software die wordt gemaakt voor die computers, die gebruiken allemaal dezelfde onderdelen.
Iedere keer willen ze een muis aansturen, ze willen geluid maken, ze willen naar het geheugen toe schrijven, et cetera.
Dus dan ga je natuurlijk heel slim een toolkit aanbieden waarbij je eigenlijk tegen softwareontwikkelaars zegt: 90% van jullie software gebruikt dezelfde puzzelstukken.
Zullen we die puzzelstukken bundelen als een operating system? Laten we even zeggen Windows.
Zodat niet iedereen bij software hoeft te, in, in hoeft te bouwen hoe, hoe een muisinteractie, uh, weet je, geïnterpreteerd wordt door software, maar dat wordt dan overgelaten aan het operatiesysteem.
En die, die standaardisering maakt dat het goedkoper en makkelijker wordt om software te maken. Ja, dus dat was weer een hele explosie. En dat, een, een explosie op de rug van Microsoft, zeg maar, hè.
Dus dat is voor Microsoft natuurlijk helemaal, hè, te gek, want het Windows ecosysteem ontstond toen. Een echt ecosysteem vol met wezentjes, namelijk wordprocessoren, uh, mp3, uh, Winamp, noem het allemaal maar op. Ja.
En zo'n operating system doet eigenlijk, uh, heel veel weg abstraheren. Het netwerk bijvoorbeeld op de achtergrond, hoe je data wegschrijft, wordt gestandaardiseerd, et cetera.
Zodat niet ieder, dat niet Word de harde schijf hoeft te gaan aansturen, omdat, dat zou, he, allemaal absurd zijn als je het zo zegt. Ja. Het wordt allemaal gestandaardiseerd en geabstraheerd. Ja.
Wat eigenlijk Karpathy zegt is: zie nou eens een taalmodel, hè, als een ChatGPT, als een operating system. Dus dan moet je echt van: wat? Ja, dat begrijp ik niet. Nee, dus hij zegt: nou,
de taalmodellen van vandaagDie hebben toegang tot het internet door middel van tool calling.
Dus die hebben in essentie, net als Windows dat heeft, Windows heeft toegang tot jouw netwerkkaart en daarmee en je wifi-kaart en daarmee het internet. Windows heeft ook toegang tot jouw scherm.
Daar kan hij dingen op tonen. Die geeft toegang tot jouw geluidskaart en drive, driver daarvan, zodat hij audio kan laten horen. Eigenlijk heeft jouw LLM ook steeds meer toegang tot dingen om zich heen.
Die wordt eigenlijk een soort spin in het web, waardoor jouw, uh, uhm, stukje code wat je erin stopt, dus hij zegt in eerste instantie: prompts schrijven in het Engels is eigenlijk die ponskaart voeren door die machine heen.
Alleen nu is het niet meer een ponskaart met gaten of programmeertaal, doet er niet toe, maar het is Engelse taal of Nederlandse taal, dat doet er niet eens meer toe. Die voer jij zo'n taalmodel.
Die gaat dan voor jou het internet op. Die kan memory bijhouden, zeg maar, die kan dingetjes wegschrijven op schijf, die kan plaatjes maken, de muis besturen, et cetera.
En eigenlijk wordt dat langzamerhand een steeds, uh, uitgebreider, groter systeem waar hij eigenlijk zegt, en dat vind ik wel interessant, uh, dat we nog in de DOS-era zijn van taalmodellen.
Wij hebben het hier ook al vaak over gehad, hè. Je opent de website van Open AI en het is niet zwart maar grijs, maar er staat wel een knipperende cursor en ga maar typen, zeg maar. Succes.
En Karpathy- Je bedoelt het is de DOS, DOS-era qua, uh, het kan heel veel, maar je, je moet dat allemaal weten wat je ermee kan voordat je het kan maken. Ja, en de interface is tekst. Ja.
Hè, dus, en dit is voor ons allemaal nog, voor, voor velen van ons moeilijk voor te stellen. Het kost mij ook heel veel moeite, maar, kijk, je moet je, je moet je voorstellen, de,
een van de demo's der demo's is de, uh, uhm, hoe zeg je dat? De release, de,
dat Steve Jobs de deken aftrekt van de Macintosh, waarop voor het eerst een muis, een toetsenbord voor het eerst voor de massa, laat ik het zo zeggen, los van de Xerox historie, waar voor het eerst aan de massa getoond werd: kijk, dit is een computer en als jij wat tekent, dan zie je dat meteen.
En dan was heel het publiek gewoon- Precies, in plaats van dat, om een, om een plaatje op je scherm te tonen moest je daarvoor een eindeloze reeks aan commando's invoeren. En hem, en hem, geen grap, uitprinten.
Ja, precies. Nee, want het kon niet eens getoond worden op je scherm. Ja. Zeg maar, het scherm kon niet de bitmap, die pixels tonen. Die kon alleen maar tekst tonen.
En dan is, dan is de stap naar een muis vasthouden en daarmee een, een lijntje kunnen trekken is een enorme verandering en is opeens veel intuïtiever.
Waardoor het, uh, waardoor je, ja, waardoor je het ook mie-- makkelijker zo gaat inzetten.
Ja, en, en, de, het moeilijke van dit soort dingen is, die zijn zo, er zijn al zoveel luisteraars geboren in dat paradigma waarin een computer grafisch was, zeg maar, dat het gewoon niet meer voor te stellen is dat dat- Hoe groot die verandering was.
Ja. En Karpathy zegt eigenlijk, als ik je goed begrijp: precies die transitie, daar gaan wij nu in. Ja, hij zegt eigenlijk: er is nog geen UI, GUI. We missen nog die hele grafische schil om AI heen. Juist.
We zitten nog, we zitten nog- Niet grafisch, het is de, de interactieschil. Soort van: hoe gaan we nou echt het in ons leven geb-gebruiken?
Want Mark Zuckerberg, uh, die, die, uh, die verkoopt een bril waar je tegenaan kan praten en die, die je altijd bij je hebt. Wat weer een heel andere gedachte is als, weet je wat Apple doet met Apple Intelligence?
Het is op je mobiele telefoon. Het is een abstractielaag boven op het operating systeem. Weet je, d-dat zi-, het zijn hele andere visies over hoe je taalmodellen aanroept.
Ja, en, en laat ik het zo zeggen: als ik nu, ik zit hier nu ook achter mijn laptop.
Als ik nu, uh, mijn toetsenbord zou afplakken met een stuk karton en ik mag alleen nog maar de muis gebruiken, dan kan ik nog best wel veel. Mhmm.
En, en ik bedoel, ik, ik kan dan nog dingen op mijn computer doen met enkel de muis. Ja. Als je dan zegt: je mag alleen nog maar je muis gebruiken, ga maar naar ChatGPT. Wat ga je dan doen? Praten.
Ja, met je mond bedoel je? Ja. Nee, precies, dus dan zou je de microfoon aan moeten zetten. Ja. Dus dan, dan, dan zeg je al: we kunnen in plaats van typen kunnen we praten. Aha.
Maar al die tijd daarvoor heb ik weinig tegen mijn computer gepraat. Ja.
Hè, dus er, op een of andere manier is het, de interface met knoppen, de visuele interface zoals heel veel mensen die hartstikke prettig vinden, die ook heel menselijk en natuurlijk is, is er eigenlijk nog niet in het AI, in het AI-tijdperk, zeg maar.
Het is of praten met je toetsenbord of praten met je mond. En doet hij een voorspelling. Nou, hij st-staat daar natuurlijk voor een groep ontwikkelaars en moedigt hun aan. Ja, ga dit eens maken.
Ga dit eens, nou, ma-maak nou eens voorbeelden van de, ja, hoe Windows eruit zou zien zoals Windows ooit over DOS heen ge-ge-gemaakt is, zeg maar. Ja. Welke Windows gaan jullie over AI heen leggen?
Ja, dus dit is echt het, laat het punt bij je indalen dat Windows zoals we dat, zoals dat begon met Windows 3.1 of 1.0 zelfs, uh, maar 3.1 was waar het voor mij mee begon.
Uh, dat, gewoon hoe, hoe logisch het nu voor ons is dat je een, bij wijze, zeg maar een startknop of een dock met iconen erin, of het hele concept van Windows, hoe nieuw dat was in een tijd waarin er alleen maar een command line interface was.
Dus de knipperende cursor in DOS. Die, die, dat kunnen bedenken terwijl het er nog niet is, was een mega revolutie.
Vinden we nu fucking normaal allemaal met apps en fr-framerates en, nou ja, alles en alles is smooth en Apple maakt alles m-mooi en, en glad.
Maar hoe groot die revolutie was voor het kunnen gebruiken van computers door de massa. En, en, en jij zegt: dat moet gewoon opnieuw uitgevonden worden. We zijn nog niet in de buurt bij hoe dat gaat zijn.
Ja, en ik denk zelfs dat, uh, erOm een beetje een hint te geven van hoe breed de mogelijkheden zijn. Ja. Als jij real time VO3 zou hebben, dus videogeneratie real time.
Dus de kwaliteit die je nu ziet in die beeldborden van Google, hè. 4K, zestig frames per seconde. Oude scheepskapitein die Iers praat op een schip en dat ziet eruit alsof het op tv is.
Ja, dat hebben we nu terwijl we hier zitten te praten. Ja. Als die man live tegen jou kon praten, dus het duurt niet tien seconden om het te genereren, maar hij, hij kan nu met jou praten.
Dan zou het zomaar zo eens zou kunnen zijn dat, uhm, zo'n Teams-achtige call met die scheepskapitein waarin hij met jou praat, een van de nieuwe UI interfaces is over AI heen, namelijk gewoon een synthetisch mens. Ja.
Maar als ik eerlijk ben- Ja, precies. Ergens is dat een beetje een lame gedachte. Als in: heb je nou zo weinig fantasie dat het enige wat jou lukt is een mens weer namaken?
Je kunt je natuurlijk voorstellen dat er eigenlijk, ja, veel meer visueel en auditief mogelijk is om met ons te communiceren dan, of we moeten een soort computer namaken met DOS of het moet een, het moet een mensachtig ding zijn.
Als ik jou goed begrijp zeg je: door de, door de introductie van die videogeneratiemodellen zoals VO3, die hyperrealistisch beeld kunnen, weet je, toveren, uh, maar waarbij het nu nog tijd kost om het te renderen.
Je moet eerst een prompt geven en dan moet het renderen. Voorzie jij al een toekomst waarin dat niet een prompt en renderen is, maar dat dat in real time gegenereerd wordt.
Je ziet ook al de eerste experimenten bij bijvoorbeeld games die real time gegenereerd worden.
Dat het niet dus, uh, een gamewereld is die van tevoren is geprogrammeerd door een bedrijf waarbij ze zeggen: nou, hier is een kasteel, dit zijn de gangen en dit is precies de plattegrond.
En als de, als de gamer daar loopt, dan moet er dat gebeuren.
Nee, die hele wereld wordt, weet je, gedroomd door een AI en die, de, de, het, uh, de game hoe die eruit ziet is, misschien heb je wel een prompt ingevoerd met hoe het er ongeveer moet uitzien, maar daarna heeft hij alles zelf bedacht.
De hele plattegrond en, dat is niet hoe, hoe het normaal werkt. Nee, absoluut niet. Met AI is dat opeens.
Nou, daar zie je een soort van de eerste tekenen van verschijnen dat we dat soort games gaan krijgen die helemaal door AI bedacht zijn en die ook ter plekke bedacht worden terwijl je het aan het doen bent.
Als je die twee dingen combineert, dan, dan zeg jij dus: AI kan virtuele werelden gaan, uh, uh, ja, maken voor ons, ons individueel, on the, on the fly, in real time.
Als je dat eenmaal aanneemt als capaciteit en dat is dan over een paar jaar waarschijnlijk zo. Wat, dan, en dan heb je dus een ongelooflijke toolbox aan mogelijkheden. Ja.
Je kan een mens laten zien om mee te praten, maar het kan, het kan alles zijn. En wat als je een-- kijk, nu is, nu is dat nog een game die dan gegenereerd wordt.
Maar stel je voor dat die, uh, dat die ook een interface kan genereren, een knoppenbalk, een, maar, of, of iets wat daar tussenin zit. Ja, je, je, je, je hebt hem.
En ik denk dat, ik bedoel, stel, als ik probeer dit concreet te maken. Je gaat twee weken naar Japan en je bespreekt dat met AI, in welke vorm dan ook. En daar komen allerlei dingen uit.
Uh, hier is een vijftien minuten video speciaal voor jou gemaakt met iemand die op jouw tempo jouw hele reis gaat doorspreken. Daarnaast krijg je een pdf in de mail met je hele ding.
Je krijgt een boek thuisgestuurd, je eigen op maat gemaakte Lonely Planet.
Daarnaast is er een podcast met echt episodes voor jou gecreëerd, die gaan over Japan, die je daar op straat kan luisteren terwijl je bij de plekken bent.
Er is ook een, uh, uh, reismanager die met jou meegaat terwijl je dat bent. De KLM-app is al ingeschakeld, het wordt er ook allemaal ingestopt. Ik bedoel, ik, uh.
Ja, het kan ook nog eens buiten de, buiten een scherm om gaan. Ja. In essentie kunnen natuurlijk al die, al die uitingsvormen kunnen daar zijn. En dan bedoel je, als jij dan zegt: oké, ik wil, ik vind reizen stressvol.
Ik zou het prettig vinden om al een klein beetje te zien waar ik aankom. Ik ga met VR alvast even de hele route vanuit het vlieg-vliegveld naar mijn hotel doen, want dat geeft me minder stress.
Er zullen vast mensen zijn die dat hebben. Ik zie het wel meteen dit. Misschien ben ik dat wel. Ja.
Uhm, en, maar ik, ik wil alleen maar zeggen dat wat Karpathy heel mooi aanhaalt, is, uh, we zitten nog heel erg in de eerste stappen, in de, in de kinderschoenen van deze, ja, wat het dan taalmodellen, omnimodellen. Ja.
Van die neurale netwerken die zo goed zijn in voorspellen dat als ze eenmaal real time, dus op het moment dat jij het wil, nu meteen met antwoorden kunnen komen in alle modaliteiten.
Beeld, geluid, door elkaar, interfaces. Want misschien is er dan wel een custom voor op jouw iPad Mini gemaakte Japan-app. Ja. Die alleen voor die reis is, waar alles in zit. Ja.
Uh, en die is ook helemaal zo ingedeeld als jij je apps het liefst hebt. Nou, en ik, ik denk nog heel erg binnen de metaforen van apps en dingen die op een computerscherm getoond kunnen worden.
Maar jij zegt eigenlijk: ook dat hoeft niet, het kan op a-, het kan allerlei distributie, ja, me-, z-, dat is het verlammende. Het kan, het is zo, het kan, het kan alles zijn. Ja, snap ik. Ja, en ik denk dat, uhm,
voor, voor hem gaat, ik bedoel zijn achtergrond daar is een soort uitnodigen van de ontwikkelaars.
En ik denk, dat voelde ik ook wel een beetje door zijn praatje heen, uhm, ik bedoel, het is sowieso een hele, een heel optimistisch mens. Hij vindt het eigenlijk allemaal hartstikke mooi.
Het is gewoon een enorme, uh, ja, supernerd die, die, die technologie gewoon heel diep in zit. Want dit is eigenlijk wel een van de meest vooraanstaande ontwikkelaars op dit gebied en gewoon een, uh, een optimist is.
En ik denk ook dat hij een beetje het publiek wilde vertellen: jullie gaan er helemaal niet weg met vibe code of zo. Hm. Jullie heb, ik, jullie hebben zoveel te doen straks. Ja, ja, ja, ja, ja.
Dat was een beetje zijn verhaal en dat vond ik wel een leuke, uh, andere kij-kijk erop. Hij staat daar echt van: jullie hoeven echt niet je niet meer aan te melden voor een softwareontwikkelaarsopleiding.
Je, ga al je vrienden vertellen dat ze dat ook moeten doen, want we hebben nog heel veel te doen met elkaar. En dit is ook wel een boeiende. Dat sluit een beetje aan op ons interview met Satya.
Hij zit daar tijdens zijn presentatie ook heel erg terug te duwen op het hele idee van AI als mens vervangend. Aha. Je kan, uh, even kort het cynische brilletje op.Dat is ook in zijn belang, et cetera, et cetera.
Want hij maakt deze software. Mensen zijn bang ervoor, dus hij gaat dan graag willen vertellen dat het allemaal wel meevalt.
Maar zijn hele ding was, hij zei: als jij een Iron Man suit gaat maken, dus wat, uh, uh, Tony Stark aan heeft, uh, in Iron Man, dan heb je een pak aan. Maar dat pak is een augmentation.
Jij bestuurt het pak en dan heeft hij het over, dit is een van zijn, uh, v-volgende metaforen. Die noemt hij de autonomy slider.
Dus zie even zo'n slider voor je als je in software kan hebben, hè, gewoon een, een spectrum slider, een knopje zoals op een mengpaneel. Ja. Zo'n slider.
En dat hij zegt: aan de ene kant is AI een tool die jou aanstuurt en augment, hè, zoals Satya Nadella dat ook graag in het gesprek naar voren bracht. En als je hem helemaal naar de andere kant slide, zijn wij weg. Ja.
Hè, want AI neemt alles over. Qua werk. Ja, nou, ik zou zeggen alles wat een mens doet. Mhmm. Dus het gaat echt wel ver.
En dan haalt hij dat Tony Stark suit aan dat hij zegt: in Iron Man is het grotendeels een extensie van Tony Stark, maar als Tony in, uh, in gevaar is, komt het pak leeg aanvliegen. Net als, uh, KITT, de Knight Rider.
Die auto kon ook zonder Michael Knight, uh, erin eigenlijk rijden om hem even op te halen. Ja. Nou, dan zegt ie, uh, uh, Karpathy al van: persoonlijk zegt hij: ik merk dat ik die slider niet te ver wil sliden.
Sterker nog, ik raad jullie af om hem zo ver te sliden, want de AI die we nu aan het bouwen zijn en alle agents waar iedereen over praat zijn helemaal zo goed nog niet.
Sterker nog, die zijn zo fuzzy en zo onbetrouwbaar dat het echt onverstandig is om AI in de driver seat te zetten. Ja. Dus, en hij haalt die voorbeelden aan over selfdriving cars.
Hij heeft bij Tesla jarenlang aan selfdriving cars gewerkt. Ja. Dat hij zegt: ik heb zwaar onderschat hoe moeilijk het is om full autonomy te doen om die slider helemaal naar de AI toe te schuiven.
Hij zegt: het is nu wel aan het lukken. Waymo doet het ook, hè, et cetera. Maar weet wel, er is remote, uh, teleoperation, er wordt nog ingegrepen. Ze rollen het uit stad voor stad, hè, gaat ie al die nuances doen.
En hij zegt eigenlijk wat we geleerd hebben in die zelfrijdende auto tijd, hè. Overschatten van wat we op de korte termijn zouden kunnen.
Het was een veel moeilijker mo-, uh, probleem, dat hij zegt daar, dat heeft hem een soort humble gemaakt over: laten we nou niet diezelfde zelf-zelfrijdende auto fout gaan maken in al die andere domeinen waarin we denken: AI zegt een van de twee keer iets slims.
Je kan net zo goed het je agent laten doen. Mhmm. Dus er zit ook best wel een, een, een flinke nuance in zijn, in zijn verhaal. Verder heeft hij, uh, echt wel een, een leuke of een, een, ja, een interessante metafoor.
Vorige week lag er heel veel infrastructuur uit op internet. Er zijn allemaal nog postmortems, dus, uh. Ja, ChatG-ChatGPT lag eruit, hè. Ja, maar heel veel andere dingen ook. Oké.
Maar dit, dit, de grap is dat de meeste mensen hebben gemerkt dat ChatGPT eraf is. Ja, ja. Dus er zit eigenlijk een dubbele boodschap in.
Uh, een groot deel van de hoofd infrastructuur van het internet lag eruit, waaronder daardoor ook ChatGPT. Ja, precies. Dat is het enige wat ik heb onthouden.
Ja, nee, want, en dat, dat is ook zijn punt, hè, want hij haalt dan aan van oké, als je, uh, omdat, uh, ChatGPT en taalmodellen en wat dan AI heet een systeemtechnologie is op het niveau van elektriciteit, hè.
Het is een breed inzetbare, uh, moeilijk vast te pakken technologie die op een infrastructureel niveau opereert, uhm, is het ook zo dat je een soort, uh, brownouts kunt hebben.
Nou, in, in, als jij, als de stroom uitvalt in heel Nederland heb je een blackout. Als die, als die, uh, dipt en soms slecht is in bepaalde regio's heb je een brownout. Oké.
Ja, dat is, ik moest het net even allemaal, ik, ik kende het niet. Ik neem dit van je aan. Ja, ik kende dit, maar ik heb het, ik heb het even opgezocht. Ik hou hem erin.
Ja, en brownouts worden ook wel eens bewust gedaan door de energiemaatschappij omdat het gewoon niet lukt. Dus dan trek je even een paar regio's naar beneden, zeg maar. Ja, ja.
En dan heb je een- Om het netwerk stabiel te houden. Dus je zou het ook een greyout kunnen noemen, maar het is in ieder geval niet een volledige blackout. Ja.
Nou, hij zegt: eigenlijk hadden we vorige week een intelligence brownout. Intelligence brownout.
Ja, omdat hij zegt: inmiddels zijn we in die 1,5, 2 jaar dat de taalmodellen zo'n grote rol zijn gaan spelen in onze werk en privélevens. Ja.
Waar zijn we eigenlijk op het moment dat die systemen niet bereikbaar zijn allemaal een klein beetje dommer. En hebben we dus eigenlijk een worldwide intelligence brownout.
Want het, de hele wereldwijde intelligentie krijgt eigenlijk een klap op het moment dat onze augmented intelligence, uh, down gaat. Ja. Nou, ik vond dat, ik had dat luisterend, denk, uh, bijzonder. Dat is natuurlijk zo.
Dat is natuurlijk zo en, uh, dat laat je ook weer heel veel zien over hoe afhankelijk wil je hiervan zijn. Je moet het regionaal doen, et cetera, et cetera. Het hele lokalisatie argument zit daar ook in
en hij haalt daar ook in aan dat hij zegt, uhm, er, dit is een soort, een van de dingen, die had ik nog niet eerder bij stilgestaan, is, maar dat hij zegt:
veel van de technologie die tot nu toe onze wereld ingekomen is, onze samenleving ingekomen is, die kwam daar vaak via labs op hoog niveau, bij de, eerst bij, uh, vaak overheden en onderzoekslabs, zeg maar.
Nou kan ik weer mooi een voorbeeld aanhalen. Die interface met die muis en, uh, grafische interface, dat is niet een uitvinding van Apple.
Die hebben ze bij een lab, bij een corporate, bij Xerox gezien en zij zijn dat toen de wereld in gaan brengen naar de massa, zeg maar. Mhmm. Maar die worden geboren steeds, die innovaties, in overheden/laboratoria. Mhmm.
Hier zegt hij: dit is eigenlijk een technologie die nu meer gebruikt wordt door een, uh, ja, een gemiddeld mens om te vragen hoe lang een ei moet koken. Ja. Dan dat die ingezet wordt binnen labs, bedrijven en overheden.
En dit is ook de hele spanning die er nu is, dat mensen dus ChatGPT thuis gebruiken voor van alles, echt voor, echt voor van alles, gewoon in hun privésfeer.
En dan op hun werk komen en dan zeggen: waarom kan ik die intelligentie die ik thuis gebruik voor van alles niet gebruiken op mijn werk?
Of bij een laboratorium werken en zeggen: huh, wij zijn een vooraanstaand lab en mogen geen AI gebruiken of hebben geen AI.
Jij bedoelt hoe serieuzer de plek is waar mensen werken, hoe strenger de regels zijn over wat voor AI en wat voor modellen ze mogen gebruiken.
Ja, en dan bedoel ik, kijk, het internet bijvoorbeeldZeg maar voordat wij het internet gebruikten, werd het internet gebruikt door universiteiten en overheden. En op het allerlaatst mochten wij er ook bij.
Ja, ik snap het. En nu is het precies andersom. Ja, hij noemt dat de flip, technology flip.
Weer zo'n leuke term waar hij zegt: qua gebruik heb ik het dan over, hè, dus de hoeveelheid co-, de, de privécontext van het menselijk individu wordt AI al veel meer ingezet dan in die laboratoria, overheden en- Ik zat gisteren met allemaal huisartsen in een zaal, uh, en toen moesten mensen vertellen of ze AI gebruikten überhaupt.
Nou, dat deden ze dan wel, maar dan was de vraag of ze het op hun werk gebruikten of vooral thuis, uh, met privésoftware. En dat is het dus. Dat zijn huisartsen waarvan je echt denkt: dat is echt een soort van
super voor de hand liggende groep mensen dat zij niet meer alles hoeven uit te typen met hun handen, uh, en dat dat, dat dat geautomatiseerd wordt. Dat gebeurt dus nog niet.
En in plaats daarvan zit iedereen wel thuis met die k-, met, met die krachtige technologie te spelen. Ja, en dat is dus eigenlijk, zeg maar, ja, wat hij dan noemt reversal of typical tech diffusion.
Terwijl normaal wordt een technologie topdown vanuit- De adoptatie. Ja, die, die, en die eindigt bij de gemiddelde burger, om het even zo te zeggen. En nu is het andersom, ja.
Wordt het gebruikt daar en dat had ik ook nog niet eerder bij staan. En is het puur die constatering?
Nou ja, ik bedoel, wat, waar, waarom hij hem aanhaalt is, is denk ik om ook een beetje te benoemen waar een deel van de frustratie en ook wel een beetje de, uhm,
ik denk dat heel veel mensen het ook moeilijk vinden om te begrijpen waarom ze het thuis wel kunnen hebben en, en in een, in een overheids- of, of bedrijfssetting niet.
Terwijl dat, dat is om allerlei redenen wel te begrijpen. Maar die, uhm, het, het, ik bedoel, ik weet nog wel dat wij-- je had eerst computers op werk en in de bibliotheek en toen een computer thuis.
Dus die frustratie over: hoe kan ik nou een computer thuis hebben, maar niet op mijn werk, die kennen we helemaal niet.
Ja, ik weet niet, een beetje als dat, die, die, die tendens een paar jaar geleden van bring your own device, dat bedrijven wat makkelijker werden in dat je je eigen laptop mocht gebruiken in plaats van dat je die, die Dell met die, met dat dingetje, intussen, in toetsenbord als muis, dat je die moest gebruiken.
Het is een beetje dat toch, dat, we hebben dit vaker gehad dat je thuis eigenlijk chillere apparaten hebt dan op je werk. En laten we zeggen dat dit dan minimaal keer 10 is. Ja, deze is iets ingrijpender.
Deze apparaten zijn, zeg maar. En ik denk dat, wat, wat ik, uhm, in het algemeen,
als ik even een metaopmerking kan maken over zijn hele praatje, is dat we te maken hebben met een technologie die voorloopt op, uh, theorie. Hè, we zijn eigenlijk,
uhm, voorheen was het zo dat er heel veel fundamentele wetenschap was, waar vervolgens, uh, toegepaste wetenschap uit komt, waar vervolgens apps en platforms uitkomen waar we mee kunnen werken.
Deze beweging is nu ook zo, hè, met, want het is niet zo dat taalmodellen ineens uit de lucht kwamen vallen als een soort buitenaardse technologie. Die zijn bedacht en ontwikkeld.
Alleen, we hebben nu, uh, eigenlijk voor het eerst, heel veel individie- individuen over de hele wereld hebben toegang op hun eigen telefoon tot iets wat op intelligentie lijkt en, uhm,
doen eigenlijk mee aan een soort experiment, hè. Daarom zitten wij ook met elkaar wekelijks te praten over: moet je AI wel inzetten als psycholoog? En hoe werkt dat dan? En moeten we dat wel willen?
Terwijl het voorheen zo was door een lager tempo van, van diffusie, hè, dus introductie van nieuwe technologie en een andere volgorde van introductie, namelijk eerst in de labs en dan, uh, op de, op de grond zeg maar, wil eigenlijk Karpathy vooral duiden:
wat maakt, wat maakt dit nu zo'n andere situatie dan eerder? Want het, het is een beetje gevaarlijk om te gaan zeggen: oh, dit is gewoon het internet weer.
Hè, dus hij, hij wil ons een beetje waarschuwen voor, uh, je kunt niet eerdere leerlessen zomaar één-op-één toepassen op deze nieuwe technologiegolf, omdat de dynamieken soms geflipt zijn. Ja.
En, uhm, we te maken hebben met iets wat zo snel verandert en zo snel beter wordt. Waar veel theoretici, hè, dus degene die in de laboratoria gaan werken, ze, werken, zelfs nog niet eens zo goed weten wat het is. Ja.
Werken we eigenlijk wereldwijd vanuit individuen, vooral in de privésfeer, met een zeer experens- experimenteele- Experimentele. Experimentele en exponentiële [lacht] technologie. Ja.
En dat maakt het een heel, uh, andere tijd. Lijkt me een uitstekende samenvatting. Dank voor dit meta perspectief, Wietse. Ik doe mijn best. Het is leuker om naar jou te luisteren dan naar Karpathy.
Moet ik wel, moet ik wel zeggen. Hij had meer plaatjes. Ja, hij had wel meer plaatjes. Dat is waar. Goed. Dank voor het luisteren naar AI Report. Wij danken Sam Hengeveld voor de edit. Pankra voor de vormgeving.
Als je een lezing wil van Wietse Hagen of van mij, dan kan dat. Mail ons op lezing@aireport.email.
En als je op de hoogte wil blijven van het laatste AI-nieuws twee keer per week met tips en tools, dan, uh, kun je je aanmelden voor onze nieuwsbrief aireport.email.
En als je vandaag nog wil beginnen met AI binnen jouw bedrijf, ga naar deptagency.com/aireport. Tot volgende week. Tot volgende week.
[afsluitend muziek]