WEBVTT

1
00:00:00.280 --> 00:00:11.160
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. Met deze week: DeepSeek is terug.

2
00:00:11.300 --> 00:00:21.980
Het Chinese AI-lab dat in januari de wereld op zijn kop zette en beurzen deed crashen, komt met twee nieuwe modellen en je gebruikt hun technologie waarschijnlijk al zonder dat je het weet.

3
00:00:22.800 --> 00:00:31.640
En als je dat problematisch vindt, dan komt het Franse Mistral deze week met een alternatief. We gaan het over allebei uitgebreid hebben. Er is een bijzonder document gelekt van Anthropic's Claude.

4
00:00:31.740 --> 00:00:42.460
14.000 woorden over hoe hun AI moet denken, zich moet gedragen en hoe het zich moet voelen. Een zeldzaam kijkje achter de schermen.

5
00:00:42.500 --> 00:00:50.180
En een klokkenluider waarschuwt: die gezellige humanoïde huisrobot kan een gat in je schedel slaan. Dat en meer in AI Report. Veel plezier!

6
00:00:59.360 --> 00:01:12.000
[muziek] [lacht] Ik ben nog even aan het bijkomen. Het is een bijzonder gezicht. Dat ding heeft een gat van twee centimeter in een muur geslagen, zegt een klokkenluider. We gaan het daar straks over hebben, Wytse.

7
00:01:12.320 --> 00:01:23.480
Heftig, man. Ja, dit is heel, heel, heel eng nieuws. Waarom vind je dit zo grappig? Ja, dit, het contrast is gewoon heel groot tussen veel plezier. [lacht] En, maar dit is de wereld. We moeten onze ogen niet versluiten.

8
00:01:23.780 --> 00:01:30.840
Er zijn voordelen en er zijn nadelen. Een nadeel is een gat in je hoofd door je huisrobot. Goed, daar straks meer over.

9
00:01:31.320 --> 00:01:46.140
Wytse, ik heb gisteren de hele dag zitten, ik heb de hele dag vrij geroosterd, uh, om te programmeren met Claude Opus 4.5. Ik had een hele blije Alexander op de app. Ja, bij mij is er een luikje in mijn hoofd opengegaan.

10
00:01:46.340 --> 00:01:58.870
Ik kon, ik kon, ik kon er ook slecht van slapen, moet ik zeggen. En dat komt omdat ik geen, uh, programmeur ben, zoals jij weet. Uh, maar echt voor de, voor de luisteraar: ik kan echt helemaal niks aan programmeren.

11
00:01:58.980 --> 00:02:06.980
Ik kan, ik, ik, ik denk dat ik begrijp wat het verschil is tussen een CSS-file en een HTML-file, maar dan houdt het op. En, uhm, [klikt met tong]

12
00:02:07.000 --> 00:02:19.700
ik zat een video te kijken op YouTube van een, uh, vrouw die Chief Product Officer is bij Webflow. Zij was aan het uitleggen hoe zij Cursor gebruikt om,

13
00:02:20.700 --> 00:02:32.880
uh, allerlei werk wat zij doet, zoals, uh, wat iedereen doet, zoals e-mailtriage. Dus, uh, uh, uh, jezelf door je mail gaan en dan kijken: welk mailtje ga je beantwoorden, welke ga je archiveren?

14
00:02:32.960 --> 00:02:45.300
Dat is onderdeel van ieders werk, uh, maar ook meeting voorbereiden. Dus wie, met wie zit ik straks in een meeting en, uh, wat hebben we de vorige keer eigenlijk allemaal gezegd? Uhm, en LinkedIn-posts schrijven.

15
00:02:45.780 --> 00:02:49.640
Iets wat velen van ons ook doen en, uh, met verschillende mate van plezier.

16
00:02:50.400 --> 00:03:04.080
Zij heeft dus voor al die dingen, liet zij zien, heeft zij agents draaien in Claude, uh, sorry, in, uhm, in Cursor, waar zij in de, ja, in zo'n command line interface, in zo'n MS-DOS-achtige interface,

17
00:03:05.020 --> 00:03:18.000
ja, praat met dat ding en dat ding vertelt haar dan hoe haar agenda is, uh, deze week en waar ze zich op moet voorbereiden en hoe ze welke dagen ze misschien beter haar best moet doen om meetings eruit te gooien, omdat het niet past bij haar doelstellingen.

18
00:03:18.140 --> 00:03:27.360
En, uh, die e-mailtriage. Dus wat zij heeft, zij, zij heeft een aantal van dat soort processen op de achtergrond werken en zij gaat dan uitleggen hoe ze dat gedaan heeft.

19
00:03:27.400 --> 00:03:39.560
En toen viel bij mij het kwartje over hoe makkelijk dit is. Het ziet er heel intimiderend uit, zo'n interface van zo'n programmeertool, maar het deed mij opnieuw proberen hoe dit is om, uh, hiermee te werken.

20
00:03:39.620 --> 00:03:50.340
En ik, ik, ik merkte dat ik, uhm, uhm, ja, dat eigenlijk voor het voor de zoveelste keer nu probeerde en dat het deze keer echt klikte.

21
00:03:50.360 --> 00:03:57.260
En de eerste tool die ik ben gaan bouwen was een soort van feedreader voor podcasts, dus dat ik- Zat jij ook echt in Cursor of zat je in Claude Code?

22
00:03:57.340 --> 00:04:06.800
Nou, eerst heb ik, eerst heb ik Claude Code geprobeerd, want die heeft sinds deze week een nieuwe functie in de Claude-app waarmee je Claude Code kan gebruiken in de Claude-app.

23
00:04:07.060 --> 00:04:15.040
Ja, op het web in pla-- en in, en op je- Op het web en in de app. En de Mac-app, zeg maar, wat eigenlijk een beetje. Ja, maar niet meer dat je een Visual Studio Code hoeft te installeren, of.

24
00:04:15.100 --> 00:04:26.540
Het is iets minder DOS-erig, om het even zo te zeggen. Het is nu echt een soort van waar we gewend waren van, van, uh, van die AI-clients zoals ChatGPT en Claude. Gewoon de app op de Mac, zeg maar, of op je computer.

25
00:04:27.340 --> 00:04:30.960
Uh, dat je wel, uh, hele simpele tooltjes kan bouwen.

26
00:04:31.080 --> 00:04:45.760
In die zijbalk is nu er een soort van knopje gekomen waarvan je kan, van swe-- van chat kan switchen naar programmeren en dan gaat dat ding dus echt iets maken voor je en dan opent zich een browservenster met het ding wat je net gevraagd hebt.

27
00:04:46.540 --> 00:04:56.750
En dat is een stuk, uh, makkelijker te verkroppen voor niet-programmeurs als ik dan dat ik naar een terminal moet kijken. Want dat is toch wel een beetje eng, hoor, voor mensen zoals ik. Heel intimiderend.

28
00:04:56.750 --> 00:05:07.140
Heel intimiderend. En hier opeens zit het gewoon in je appie en kun je er tegen praten in het Nederlands, zoals ik gewend ben om te praten tegen Claude. En maakt dat ding websites.

29
00:05:07.560 --> 00:05:18.380
En toen ik dat eenmaal dacht, dacht ik: oké, nou, nu heb ik eraan geproefd. Nu durf ik de overstap naar Claude te maken of naar Cursor te maken. Cursor gedownload. Dat is ook makkelijker geworden.

30
00:05:18.390 --> 00:05:28.260
Er zit nu een agent mode in, wat in feite alle programmeercode gewoon verbergt. Dus het enige waar ik naar kijk is een chatbalk en een browservenster ernaast.

31
00:05:28.320 --> 00:05:34.080
En in chats vraag ik: dit is wat ik wil en het browservenster updatet dan en dan gaat hij ook kijken of het gelukt is.

32
00:05:34.780 --> 00:05:51.180
En voor het eerst heb ik gewoon een werkende tool gemaakt die voor mij heel wezenlijk is, namelijk dat ik DWARcash-podcasts downloaden, transcriberen en, uhm, uh, ja, een soort van hertalen naar een, uh, journalistiek artikel in plaats van gewoon gesprekstranscript, want dat is helemaal niet leuk om te lezen.

33
00:05:51.660 --> 00:05:57.960
En dit werkt nu, Wytse. En ik denk dat, misschien is het wel leuk om in te haken op jouw, uh, verhaal eigenlijk, jouw anekdote.

34
00:05:58.000 --> 00:06:05.060
Want wat er deze week gebeurde bij Anthropic is dat ze Bun hebben overgenomen en ik dacht: ga ik het erover hebben in de podcast. Maar nu kan het eigenlijk dankzij jouw setup.

35
00:06:05.100 --> 00:06:16.712
WantBun is een cruciaal onderdeel van de programmeertoolset van heel veel softwareontwikkelaars. Doet er even niet toe wat het doet, maar het is heel belangrijk en het is ook heel belangrijk voor Cloud Code om te werken.

36
00:06:16.792 --> 00:06:25.952
Zie het als een hoofdingrediënt van Cloud Code. Die, uh, partij die dat maakt was tot nu toe nog geen geld aan het verdienen. Had wel allemaal geld al opgehaald en zo, maar nog geen geld aan het verdienen.

37
00:06:25.962 --> 00:06:34.832
Maar de meeste mensen in softwareontwikkeling hadden door: dit is een cruciaal onderdeel aan het worden van het software-ecosysteem, dus die partij gaat nog wel een manier vinden om daar geld aan te verdienen.

38
00:06:35.092 --> 00:06:39.152
Zij zijn nu gekocht door Anthropic. Zulke overnames zijn altijd een heel interessant signaal.

39
00:06:39.192 --> 00:06:47.532
Het is zoals ook bij de overname van, mogelijke overname van Windsurf of de overname, of, of de investering vanuit ASML en Mistral. Dat wij achter ons oor zitten te krabben.

40
00:06:47.892 --> 00:06:56.652
Wat is het strategische, uh, 3D, 4D, uh, schaken wat hier plaatsvindt, wat wij niet begrijpen? Soms is dat 4D-schaken er helemaal niet en maken wij er een heel complot bij.

41
00:06:57.012 --> 00:07:01.612
Maar in het geval van de overname van Bun, B U N, door Anthropic is die er wel.

42
00:07:01.672 --> 00:07:17.032
Wat er eigenlijk nu aan het gebeuren is, is dat Anthropic met Cloud Code, uh, doorheeft: dit is een tool voor softwareontwikkelaars, hè, die, die zichzelf al programmeer-noem, programmeur noemden, maar nog meer een tool voor een soort democratisering van software maken op maat.

43
00:07:17.072 --> 00:07:23.032
Voor mensen zoals ik. Absoluut. Die helemaal geen software kunnen maken. Ja, maar dat vereist nog wel een aantal stappen, hè.

44
00:07:23.152 --> 00:07:31.312
Dus ik ben even benieuwd, want kan jij nu wat jij gebouwd hebt ook met mij delen op een URL waar ik het kan gebruiken? Of draait het alleen op jouw laptop?

45
00:07:31.792 --> 00:07:40.742
Het draait nu op mijn laptop, maar ik heb ook een, een, uh, goed gevoel erbij dat als ik dit naar het web zou willen krijgen, dat, dat, dat ik dit kan. Dat je aan een eind zou kunnen komen, toch?

46
00:07:40.742 --> 00:07:46.372
Ja, ik denk dat ik namelijk een commit op GitHub kan doen, Wietse. Ja, jij gaat het gewoon doen. Ja.

47
00:07:46.552 --> 00:07:55.412
Nou, en het, het interessante is dat, eigenlijk lijkt het er nu op omdat, uh, Anthropic zo'n, uh, i-, uh, infrastructuur, infrastructuur partij heeft overgenomen.

48
00:07:55.492 --> 00:08:10.432
Net als dat ASML lithografiemachines bouwt, uh, is Bun zo'n heel belangrijk deel in het ecosysteem, waardoor mensen de puzzelstukjes bij elkaar zijn gaan leggen van: maar wacht even, die tools zoals, uh, Lovable, die tools zoals Vercel v0.

49
00:08:11.092 --> 00:08:16.612
Gaat Anthropic nu software helemaal opnieuw uitvinden? Ja, je bedoelt het hosten van die software?

50
00:08:16.691 --> 00:08:29.552
Ja, dat jij straks op het web praat en niet alleen maar meer artifacts maken, maar custom tools die jij daarna kunt publiceren op een URL wat draait in de cloud van Anthropic, hè.

51
00:08:29.652 --> 00:08:41.612
Zij regelen het allemaal voor je, waar jij een Stripe-koppeling kan maken en jij jouw podcast to news article feature ding als startup kan lanceren op de rug van Anthropic. Ja.

52
00:08:41.652 --> 00:08:49.511
En waar Anthropic ook een x procent gaat pakken van wat jij verdient met jouw nieuwe ding. Ja. Dus zie even de mogelijke inkomstenstroom.

53
00:08:49.802 --> 00:09:01.792
En voor de luisteraar die wat dieper in deze materie zit, zie Anthropic ook als speler in het aanbieden van op maat gemaakte just in time software die ook nog eens een hosting cloudplatform gaan bieden. Ja.

54
00:09:02.152 --> 00:09:03.352
En dat is best een flinke stap.

55
00:09:03.412 --> 00:09:13.772
En ook een mogelijkheid voor Anthropic om naast tokens te verkopen en maandabonnementjes op cloud, mogelijk ook een stukje geld te kunnen gaan verdienen aan de startups die gaan bouwen op de rug van Anthropic.

56
00:09:13.832 --> 00:09:24.552
Ja, of gewoon individuen die, uh, die denken: ik heb gewoon een probleempje. Waarom zit ik dit met de hand te doen? Uh, ik ga een, ik ga een tooltje maken die dit voor mij automatiseert.

57
00:09:24.592 --> 00:09:32.692
Dat dat een gedachte is die überhaupt in je kan opkomen, dat is natuurlijk een hele grote groep mensen die dan heel erg afhankelijk gaat zijn van die tooltjes, want je wil dan opeens niet meer zonder.

58
00:09:32.752 --> 00:09:40.252
Ja, en jij wil dan zeggen: oké, hij moet ook die podcast, uh, in, opslaan in een archiefje, hè. Als die iemand een keer gedownload heeft, moet ie hem niet nog een keer downloaden.

59
00:09:40.261 --> 00:09:48.992
En op een gegeven moment ben je dus aan het toevoegen. Storage, een stukje database en Bun, zeg maar, als een soort hoofdingrediënt wat ze nu hebben overgenomen, gaat heel erg helpen qua groep ontwikkelaars.

60
00:09:49.002 --> 00:09:58.272
Die zitten er nu bij, hè, want er zitten hele slimme mensen daar, want die maken een soort van grondinfrastructuur, maar ook allerlei connectors met andere online services, waardoor dit soort dingen dus ook echt kunnen.

61
00:09:58.292 --> 00:10:07.062
En jij dus ook zonder dat jij gaat zeggen: ik wil graag, uh, object storage bij Amazon S3. Jij gaat gewoon zeggen: zorg dat die podcast niet nog een keer gedownload wordt. Ja.

62
00:10:07.092 --> 00:10:18.352
En dan is het gewoon zo ergens in de cloud, buiten jouw laptop. En dat is best wel een, uhm, ik denk dat die- Oké, maar dat is toekomstmuziek. Maar ik zit dus, sinds wanneer is Opus 4,5 uitgekomen? Twee weken geleden?

63
00:10:18.412 --> 00:10:19.012
Ja, zoiets.

64
00:10:19.052 --> 00:10:33.252
En, en die, want dat wil ik nog wel even zeggen, want, uh, ik, de vibecheck nu en die ga jij nu onderschrijven, is dat Opus 4.5 van Anthropic niet alleen in benchmarks het leuk doet, maar echt veel beter geworden is in software bouwen.

65
00:10:33.612 --> 00:10:39.612
Het werkt gewoon. Dus waar, waar ik hiervoor, ik heb heus wel eerder zitten af en toe m'n vink, m'n teen in het water gestoken, maar dan elke keer liep ik toch vast.

66
00:10:39.732 --> 00:10:46.852
Het was, het kwam best een eind en daar werd ik enthousiast van. Maar het liep vast op zo'n manier dat ik, ja, dat ik dan maar opgaf op een gegeven moment.

67
00:10:46.972 --> 00:10:59.872
Op een gegeven moment dacht ik zo van: ja, zo hoeft het van mij niet. En nu merk ik, dus het, ja, er is een soort versnelling in gekomen waardoor ik het kan vertrouwen opeens. En dat het echt maakt wat ik wil.

68
00:11:00.672 --> 00:11:05.312
En, uh, dat was gewoon niet zo een half jaar geleden en dat is met Opus opeens wel het geval.

69
00:11:05.832 --> 00:11:13.942
Dus dit is, het, het heeft echt mijn, uh, ik, ik, ik ben er al een dag van aan het stuiteren omdat ik de hele tijd denk: Jezus, maar als ik dit kan maken.

70
00:11:15.672 --> 00:11:27.952
Ik, ik ben echt aan het, hoe moet ik mijn tijd anders gaan in-- ik zit nu, nu denk ik dus echt: oh, ik moet tijd gaan vrijmaken om hier nu serieus mee te spelen, zodat ik ook de tijd kan investeren in het weghalen van allerlei taakjes die ik gewoon doe.

71
00:11:28.092 --> 00:11:38.532
En opeens is mijn slagkracht gewoon 1.000 keer groter voor mijn gevoel. Ja, want je moest constant andere mensen vragen, zoals aan mij, van: Wietse, kan je even meekijken, tooltje, dit of dat?

72
00:11:38.592 --> 00:11:44.932
En ineens heb je nu ook die kracht en die macht om dat te doen. En dat is best wel een, een, uh, bevrijding ook, denk ik. Maar echt.

73
00:11:45.352 --> 00:11:56.332
Ja, en het is, wat jij dus eigenlijk zegt, is: als ik nu 2 uur per week besteed aan x of y en daar nu even 20 uur tegenaan gooi om dat voor altijd weg te automatiseren, heb ik die 2 uur na 10 keer weer terug. Ja.

74
00:11:57.332 --> 00:12:07.842
En denk ik opeens, soort van: ik zie die abonnementen, goedkoop abonnement is €20, maar ik zie ook die abonnementen ontstaan van, of die, het abonnement van €200. Opeens denk ik: nou. Misschien is het het wel waard.

75
00:12:07.862 --> 00:12:19.112
Misschien doe ik het maar, want dan kan ik verschillende agents naast elkaar. Dat wil ik.Vet interessant. We gaan naar het nieuws switchen, want er is een hoop gebeurd. Ja, Deep is terug. We hadden het er al even over.

76
00:12:19.212 --> 00:12:29.892
Deep maakt dus open source modellen. Chinees AI lab. En die modellen zijn allemaal gratis te downloaden. Die kan je ook aanpassen en daarna gebruiken.

77
00:12:29.932 --> 00:12:37.772
En dat staat in contrast met gesloten modellen van bedrijven als OpenAI en Google, waarbij je alleen via hun servers en abonnementen toegang krijgt.

78
00:12:38.292 --> 00:12:42.512
Nou Diepsik is dus open source en lanceert deze week twee nieuwe versies.

79
00:12:42.552 --> 00:12:53.612
Als je het precies wil weten Deep V3, punt twee en die scoort op bijna alle tests vergelijkbaar met OpenAI's type vijf en Googles vlaggenschip model Gemini drie.

80
00:12:54.312 --> 00:13:05.212
Die speciale versie presteert net zo goed op internationale wiskunde kampioenschappen als de slimste mensen. En die kloof lijkt dus te krimpen tussen Amerikaanse gesloten modellen en deze Chinese open source modellen.

81
00:13:05.912 --> 00:13:12.912
En stiekem is hier nog wat extra's aan de hand, want zonder het te weten gebruik je waarschijnlijk al allerlei Chinese AI modellen.

82
00:13:13.112 --> 00:13:26.152
Recent onderzoek van MIT toont dat Chinese open source modellen zoals die van Diepsik voor het eerst de Amerikaanse hebben ingehaald in wereldwijde downloads 17% marktaandeel tegenover 16% voor Amerikaanse ontwikkelaars.

83
00:13:26.232 --> 00:13:33.672
Steeds meer Amerikaanse startups bouwen hun producten op Chinese modellen. Die app die teksten voor je samenvat. Of die tools die e-mails voor je schrijft.

84
00:13:33.712 --> 00:13:40.432
Het zou zomaar kunnen dat onder de motorkap een Chinees open source model gebruikt wordt. Simpelweg omdat het sneller of goedkoper is.

85
00:13:41.112 --> 00:13:47.472
En dat roept dan ook weer vragen op over de tientallen miljarden die investeerders hebben ingezet op OpenAI en Tropic. We gaan het daar straks meer over hebben.

86
00:13:47.752 --> 00:13:57.312
Als je liever geen Amerikaanse of Chinese AI wil, dan is er een Europees alternatief, bijvoorbeeld Mistral. Het Franse AI lab lanceerde Mistral drie, een familie van tien nieuwe open source modellen.

87
00:13:57.352 --> 00:14:05.892
Het grote model is een van de eerste open source modellen die multimodaal en meertalig is. En multimodaal betekent dat het zowel tekst, geluid als beeld kan begrijpen en maken.

88
00:14:06.332 --> 00:14:17.512
Dat zie je normaal gesproken alleen bij de gesloten modellen van OpenAI en van Google. Die kleinere modellen zijn zo compact dat ze draaien op je laptop of zelfs in je browser. En de testscores zijn niet wereldschokkend.

89
00:14:18.032 --> 00:14:22.952
Mistral presteert vergelijkbaar met oudere modellen van ChatGPT en Diepsik, maar dat is ook niet het punt.

90
00:14:23.112 --> 00:14:33.772
Met open modellen blijft die data van jou en als je dus privacy belangrijk vindt of wil nerden zoals finetunen aanpassen voor specifieke toepassingen, dan is Mistral een serieus alternatief.

91
00:14:33.952 --> 00:14:46.272
Gaan we het ook verder over hebben? En tenslotte herinner je je nog die gezellige huis robot van Figure die je vaatwasser kan inruimen. Dat bedrijf wordt aangeklaagd door een voormalig hoofd productveiligheid.

92
00:14:46.372 --> 00:14:54.692
Hij claimt dat hij werd ontslagen nadat hij waarschuwde dat de robots krachtig genoeg zijn om de schedel van een mens in te slaan.

93
00:14:55.372 --> 00:15:07.232
Volgens processtukken die liggen bij een Amerikaanse rechtbank, had een robot tijdens een storing al een gat van ruim een halve centimeter in een stalen koelkast deur geslagen en daarbij een medewerker op een haar na gemist.

94
00:15:08.072 --> 00:15:15.932
Figure AI noemt de beschuldigingen onwaarheden. De zaak zou een van de eerste klokkenluiders zaken rond de veiligheid van humanoids kunnen worden.

95
00:15:16.012 --> 00:15:26.752
Goed, we duiken straks dieper in diepziek Mistral en een uitgelekt document van Claude. 14.000 woorden over hoe Anthropic hun AI heeft gevormd. En er staan wat bizarre dingen in.

96
00:15:26.772 --> 00:15:38.211
Maar eerst hoor je Marjan en Lucas van Dept. Hi. Hier marketing en tech bureau Dept. Elke week bespreken we hoe wij merken helpen in de wondere wereld van AI.

97
00:15:38.712 --> 00:15:45.932
Deze week hoe we Inter Milan helpen om met behulp van AI een loyalty programma vorm te geven. Lucas, vertel. Ja, Forza Inter.

98
00:15:45.992 --> 00:15:52.452
We zijn al vijf jaar de digitale partner van Inter en na de website en de app zijn we afgelopen jaar aan de slag gegaan met hun loyalty programma.

99
00:15:52.932 --> 00:15:56.152
In dit programma worden fans eigenlijk beloond voor hun engagement met Inter.

100
00:15:56.212 --> 00:16:02.252
Het gaat niet om dat ze hun spullen kopen per se, dus het maakt niet uit of je naar een wedstrijd gaat, een shirtje koopt of video's bekijkt in de Inter app.

101
00:16:02.712 --> 00:16:09.931
Inter wil laten zien dat ze de tijd die fans in de club steken enorm waarderen. Check. Next level punten sparen dus. Vertel.

102
00:16:10.252 --> 00:16:20.152
Ja, met meer wereldwijd meer dan 80 miljoen fans is het vrij lastig voor Inter om iets te bedenken wat voor iedereen werkt en wat echt voelt als fan. Dat je dichter bij de club komt.

103
00:16:20.992 --> 00:16:27.532
En daarom kwam Inter eigenlijk met die vraag naar ons toe. Of we ze konden helpen een programma te maken wat zo persoonlijk mogelijk is.

104
00:16:27.612 --> 00:16:37.102
En dankzij de inzet van AI kan dit eigenlijk over de volle breedte en ook op schaal. Het begint ermee dat iedereen die in het programma komt zijn eigen Inter AI avatar kan maken.

105
00:16:37.162 --> 00:16:46.752
Dus je kan een soort voetballertje maken van jezelf in een Inter shirt. Nou, hoe leuk is dat? En er zit een slimme engine in die ziet wat je leuk vindt. Dus als je veel filmpjes kijkt, je gaat vaak naar wedstrijden toe.

106
00:16:47.532 --> 00:16:55.571
Ook je locatie maakt uit. Ze hebben enorm veel fans in Azië bijvoorbeeld. En die zorgen dat de beloningen die je krijgt en de content wordt uitgeleverd past bij jouw profiel.

107
00:16:56.712 --> 00:17:04.872
Wat we onder andere doen is kijken naar iconische momenten uit het verleden. Dus bijvoorbeeld een goal uit de jaren zeventig. En die koppelen aan momenten van nu.

108
00:17:04.912 --> 00:17:14.892
En op die manier de verbanden leggen die voor fans een reden geven om nog een keer in de geschiedenis van de club te duiken, bijvoorbeeld. Check. En dan spaar je dus wel voor iets. Ja, je spaart punten.

109
00:17:14.932 --> 00:17:22.192
Die punten kun je inzetten om om content te unlocken. Maar je kan ook uiteindelijk sparen voor korting op tickets voor de wedstrijd of. Of speciale merchandise.

110
00:17:22.252 --> 00:17:31.152
Dus een speciale merchandise die je alleen maar kan verdienen, niet kan kopen. Nou, dat zien we natuurlijk vaker, dat merken dat doen. En de beloning die je krijgt hangen af van het type profiel dat je hebt.

111
00:17:31.162 --> 00:17:41.792
Dus als jij in China woont, heeft het minder zin om je korting te geven op een kaartje voor de wedstrijd. Dus zul je eerder sparen voor merchandise of of content. Kortom niet afwachten, maar doen.

112
00:17:42.192 --> 00:17:48.312
Wil je weten hoe je van jouw klanten fans kunt maken? Kijk dan op Dept agency dot com slash AI report. En tot volgende week!

113
00:17:52.412 --> 00:18:06.571
Nou, je hoorde het al, veel beweging in de hoek van open source modellen deze week, zowel uit China als in Europa. Laten we beginnen in China. Deep Seek 3.2. Wietse catchy wat? Je hebt het geprobeerd.

114
00:18:07.052 --> 00:18:18.092
Ja, nou ja, wat opvalt is dat we hadden destijds R1. Dat was een beetje die revolutie in januari. Dit heet niet R2 maar is een base model. Maar een base model, die kan ook redeneren.

115
00:18:18.652 --> 00:18:27.184
Dat.We hadden een beetje het onderscheid tussen redeneermodellen en niet-redeneermodellen, maar langzaam begint het allemaal een beetje te vervagen omdat er routers voor zitten en zo.

116
00:18:27.224 --> 00:18:35.664
En dat je modellen hebt die zelf kunnen kiezen tussen die twee modi. Ik heb DeepSeek even getest, gewoon met een paar even vragen. Je kan die reasoning traces zo leuk meelezen.

117
00:18:35.884 --> 00:18:43.324
Ja, zij, zij zijn de enige die zich niet beperken. Ja, die hebben eigenlijk die in-innerlijke dialoog gewoon opengezet en dat is gewoon heel in, fascinerend om mee te lezen.

118
00:18:43.404 --> 00:18:49.404
Dus dat vond ik eigenlijk wel leuk om weer even te doen. Ik had niet een soort wereldschokkende van: wauw, oké, dit is echt wat anders of zoiets.

119
00:18:49.924 --> 00:18:55.504
Maar inderdaad, als je gewend bent geraakt aan wat een Gemini kan, dan komt dit in de buurt.

120
00:18:55.724 --> 00:19:03.944
Ik moet wel zeggen dat, benchmarks is natuurlijk sowieso een beetje een vraagteken, want hoeveel van de benchmarks belandt in de modellen, hè? Dus de modellen zijn op een gegeven moment goed in de test als het ware.

121
00:19:04.484 --> 00:19:14.724
En, uhm, het is zelfs, dat kwam ook een beetje uit het interview van Dworkes, wat jij hebt laten samenvatten door je eigen tool, uh, is dat, uh, Ilya Sutskever zei: we zijn aan het overfitten.

122
00:19:14.964 --> 00:19:17.324
Heel veel van de partijen zijn zo druk met benchmarks.

123
00:19:17.334 --> 00:19:25.303
Die willen zo graag goede grafieken dat ze eigenlijk vergeten dat het uiteindelijk gaat om wat de eindgebruiker heeft aan die modellen en niet hoe goed de grafieken zijn. Ja.

124
00:19:25.364 --> 00:19:31.684
Dan nog doe ik dus even mijn vibecheck bij DeepSeek en dacht ik: oké, grappig, ze kunnen weer aardig meekomen met de rest van het veld.

125
00:19:32.264 --> 00:19:45.524
Wat ik het opvallendst vond aan dit nieuws is, uhm, hoe de mate waarin dit dus onder, onder de motorkap gebruikt wordt door allerlei bedrijven die blijkbaar nu als methode hebben: we, we gaan eerst een functie maken.

126
00:19:45.564 --> 00:19:56.804
Stel je bent Airbnb en je hebt een functie gemaakt waar jij AI voor wil hebben. In bijvoorbeeld de manier waarop mensen zoeken naar appartementen. Dan, dan maken ze die functie met een gesloten model.

127
00:19:56.984 --> 00:20:05.384
Wat ze dan ook gebruiken met, met, uh, uhm, OpenAI of met, uh, met Claude. Lekker snel prototypes maken. Lekker snel prototypes maken, want dat is gewoon het beste.

128
00:20:06.184 --> 00:20:16.064
Maar vervolgens realiseren ze zich dat als ze het in de app willen verwerken, zoals, zoals, uhm, Airbnb het in haar app wil verwerken, dat het heel duur of traag is.

129
00:20:16.104 --> 00:20:23.564
Dus je, je maakt een grote afhankelijkhei-heid van een ander bedrijf. Het is gewoon heel duur of het is heel traag. En dan zeggen ze dus: ik zag een voorbeeld van iemand die dit deed.

130
00:20:23.704 --> 00:20:31.924
Dan vervangen ze dat stuk door een gelijkwaardig open source model en dan draaien ze het vervolgens op hun eigen servers en kunnen ze de snelheid optimaliseren en kunnen ze het goedkoper maken.

131
00:20:32.364 --> 00:20:43.184
Is dit een soort van standaard manier van werken? Je prototype het met een groot model en vervolgens draai je het op een Chinees model zonder dat je het de mensen vertelt. Uhm, ja, ik denk dat.

132
00:20:43.584 --> 00:20:45.544
Kijk, het is wel even een aantal nuances.

133
00:20:45.604 --> 00:21:00.904
Want, het, dat er op de achtergrond bij bijvoorbeeld Amerikaanse, maar ook Europese bedrijven gebruik gemaakt wordt van die Chinese modellen, daar zou je uit kunnen halen: oh, roepen ze dan gewoon de servers van DeepSeek in China aan en gaat mijn data daarheen?

134
00:21:01.144 --> 00:21:09.644
Dat is niet waar dit over gaat. Dit gaat over het, het pakken van de modellen die DeepSeek vrijgeeft. Het letterlijk downloaden van het model. En dan draaien op eigen infrastructuur.

135
00:21:09.824 --> 00:21:20.304
Dus Airbnb huurt ergens een stuk datacenter, installeert daar, zeg ik even zo, de DeepSeek-modellen en daar gaat dan de data tussen heen en weer. De servers van Airbnb en de eindgebruiker.

136
00:21:20.644 --> 00:21:26.044
Maar op de achtergrond maken ze gebruik van de intelligentie die uit de modellen van DeepSeek komt die zij geïnstalleerd hebben.

137
00:21:26.784 --> 00:21:36.104
Het voordeel daarvan voor hun is dat je die afhankelijkheid kwijt bent van de grote frontier labs, hè, Anthropic, Google's, uh, en OpenAI's. En dat je die modellen nog kunt gaan doortweaken.

138
00:21:36.174 --> 00:21:46.314
Je kunt een beetje op maat gaan maken. Je kunt gaan kijken: kunnen we niet een kleiner model gebruiken en nog kleiner, om te zorgen dat de snelheid omhoog gaat en de kosten naar beneden. En jouw vraag: gebeurt dit vaker?

139
00:21:46.444 --> 00:21:57.244
Absoluut, omdat je uiteindelijk, ja, als jij een restaurant hebt waar je de pizzadeeg, uh, letterlijk uit een, uh, klein Italiaans dorp haalt, maar je merkt dat je met wat ander deeg, uh, kan mee mengen en het smaakt ongeveer hetzelfde.

140
00:21:57.304 --> 00:22:09.584
Ja, dit is eigenlijk, uh, ondernemen. Ja, en ik moet ook zeggen, ik hoor dit dus best wel vaak, ook van mensen die, uhm, hmm, ook een beetje proberen te voorspellen hoe het allemaal zal gaan de komende jaren.

141
00:22:10.184 --> 00:22:23.484
Dat zij zeggen: ja, dat, het is heel goed mogelijk om, uh, als Nederland ook concurrerend te blijven door, uh, gewoon, uh, Chinese modellen bij bijvoorbeeld de overheid te gebruiken, uh, en die lokaal te draaien.

142
00:22:23.564 --> 00:22:39.744
Dat je Qwen of inderdaad die modellen van, uhm, van DeepSeek in KPN-datacenters hebt draaien om gevu-- allerlei gevoelige data waarvan je niet wil dat dat op, uh, Amerikaanse servers staat, uh, ja, met AI te bewerken.

143
00:22:39.804 --> 00:22:47.624
Ja, het is misschien wel goed om nog even terug te gaan, hè. We hadden de Llama-modellen van Meta. We hebben eigenlijk na Llama 4 niks meer gezien. Het is een soort stil bij Meta nu.

144
00:22:48.044 --> 00:22:51.964
De Llama's waren de eerste voorbeelden van vooral speelgoed destijds. Ja.

145
00:22:52.164 --> 00:22:59.634
Maar toen ook al waren er een aantal bedrijven die dachten: nou, als we die Llama nog een beetje doortrainen op specifieke dingen, dan kunnen we daar misschien wat mee. Er zit waarde in.

146
00:23:00.044 --> 00:23:11.364
En wat je eigenlijk nu ziet, dit is ook de roddel, ik zeg er even het woord roddel bij, uh, in de wandelgangen rondom de Mistral-modellen. Hoeveel van de mo-- hoeveel van dat model is eigenlijk een beetje DeepSeek?

147
00:23:12.164 --> 00:23:20.964
Ja, dus jij hebt het nu over bedrijven die DeepSeek draaien. Mhmm. Maar je hebt natuurlijk ook AI-labs onderling die elkaars kunstjes zien. Mhmm. Doordat het open modellen zijn, hè.

148
00:23:21.004 --> 00:23:32.244
Dus op een gegeven moment krijg je op zijn minst academische wetenschappelijke invloeden vanuit de DeepSeek-paper in de Mistral-modellen, zeg maar, dus Chinese innovatie in Europese modellen en vice versa.

149
00:23:32.304 --> 00:23:43.924
Maar je kunt ook kijken: hoeveel stukjes zijn niet gewoon echt één op één overgenomen? Hiermee zeg ik niet: Mistral 3 is hetzelfde als DeepSeek V3. Dat niet, maar er zijn overlappen en er wordt nu een beetje gezocht.

150
00:23:43.944 --> 00:23:53.324
Daarom is het nog een roddel van: hé, hoeveel, a-, zijn we niet gewoon, kunnen we niet alle mooie stukjes bij elkaar plakken en een soort, nou ja, om het heel schattig te zeggen, een wereldmodel te maken.

151
00:23:53.424 --> 00:23:58.724
Hè, niet een world model, maar een model van de wereld à la Benelux. VN-model. Ja, een VN-model. En

152
00:23:59.744 --> 00:24:10.224
al met al is het nu boeiend, ook voor mij, om te zien, omdat ik bekijk die open modellen vooral vanuit een soort individuele democratisering van AI. Ik kan het draaien op mijn eigen smartphone.

153
00:24:10.704 --> 00:24:23.384
Terwijl het element wat ik nog wat minder zag, hè, tot een jaar geleden. Ik zag dat Mistral aangeboden werd bij Microsoft in Azure. Huh? En dat de GPT open source modellen van OpenAI gingen draaien bij Groq met een Q.

154
00:24:23.424 --> 00:24:34.284
Dat ik dacht: wacht even, is die open sourceUh ethos, zeg maar. Het feit dat de modellen te downloaden zijn, is niet enkel alleen voor hobbyisten die schattig dat thuis doen.

155
00:24:34.364 --> 00:24:46.664
Nee, het is ook mogelijk om ze commercieel in te zetten als belangrijk stukje denken in jouw bedrijf en software. Mhmm. En dat vind ik wel een, een, een interessante nieuwe ontwikkeling als je kijkt.

156
00:24:47.504 --> 00:24:53.164
Open source gaat over zoveel meer dan alleen maar, je kunt het open maken, je kunt er zelf mee spelen.

157
00:24:53.204 --> 00:25:01.064
Het gaat ook over: dit geeft bedrijven de mogelijkheid om intelligentie in te kopen op een andere manier dan enkel tokens aan te schaffen bij Anthropic en OpenAI.

158
00:25:01.644 --> 00:25:07.484
Denk je dat volgend jaar normaal, zeg maar, als we hier over een jaar weer zitten, dat het dan normaler is geworden om open source modellen te gebruiken?

159
00:25:07.844 --> 00:25:21.604
Ik denk het wel, omdat dit eigenlijk ook een beetje is wat open source sowieso is, hè, dat heel veel, uh, ook, uh, als jij naar de instellingen gaat van je Android of iOS, uh, toestel kan je bij about kan je gewoon zien wat voor open source er allemaal in zit.

160
00:25:21.664 --> 00:25:30.344
Ook bij Apple en Google, hè. Android is deels open source. Maar toch, ik gebruik standaard nu, uuuh, weet je, allemaal gesloten modellen voor alle belangrijke dingen. Ah, jij bedoelt als eindgebruiker?

161
00:25:30.744 --> 00:25:38.904
Ja, ik denk- Ja, en ook, en, en ook wel de, de, de, weet je, tussen apps die ik gebruik. Ook de Airbnb app inderdaad en al die andere apps die ik gebruik.

162
00:25:39.064 --> 00:25:51.084
Ik kan me heel goed voorstellen dat zonder dat jij dat echt doorhebt, er allerlei open source modellen draaien aan de achterkant in bepaalde processen, in apps waar jij niet eens merkt dat dat aan het gebeuren is.

163
00:25:51.124 --> 00:26:03.924
Jazeker, want het is gewoon economisch gezien, uh, interessant. Oké, Europa dan. Mistral, je noemde het al even, lanceerde deze week de derde versie van haar product met tien nieuwe open source modellen.

164
00:26:04.044 --> 00:26:11.204
Zijn dat dan allemaal verschillende, uh. Ja, met verschillende taken en verschillende groottes. Ja, waar moet ik dan aan denken? Want groot en klein begrijp ik.

165
00:26:11.244 --> 00:26:24.644
Groot kan veel, dus tekst en beeld en geluid en dat allemaal, uh, kunnen produceren en lezen. En kleine modellen, die, uh, kun je lokaal draaien, zijn sneller en goedkoper. Maar wat zit daar dan tussen? Waarom tien?

166
00:26:25.004 --> 00:26:31.564
Nou, je kan, je kunt ze hebben die wa, die beter zijn met beeld, minder goed met tekst, die wel kunnen reasonen en niet kunnen reasonen.

167
00:26:31.594 --> 00:26:42.364
En zo kan je een beetje per taak, zeg maar, dus de allerkleinste bijvoorbeeld, die kan, uh, objecten herkennen in plaatjes en die draait zelfs in je browser. Dus je opent een website.

168
00:26:42.404 --> 00:26:49.123
Het model wordt ingeladen vanaf die website op jouw lokale computer. Je doet je webcam aan, je houdt een appel in beeld en hij zegt: ik zie een appel.

169
00:26:49.764 --> 00:26:53.684
Maar dan kan je niet zeggen: kan je me nog een leuk gedichtje vertellen? Ja. Kan hij doen, maar dat is een matig gedicht. Ja.

170
00:26:53.724 --> 00:27:09.204
Hè, dus zo zie je eigenlijk dat de, ja, aan de hand van een beetje de, uh, de toepassing, hè, dus wil je het edge, oftewel aan de rand van het internet, nou, dat is iemands eigen toestel, hè, dus in de browser op de rand, uh, enkel om, om, om objectjes te herkennen, want iemand is met lego bezig.

171
00:27:09.744 --> 00:27:18.584
Uh, of wil je reasoning doen en wil je wat meer nadenken? Maar, en dat is wel een interessante: hoeveel kennis heeft dat kleine modelletje nodig?

172
00:27:18.624 --> 00:27:32.244
Hè, want als je, zeg maar, een, een goede denker hebt, hè, dus een model dat redelijk kan redeneren maar eigenlijk weinig weet en jij zorgt dat die kennis er op tijd aan toegevoegd wordt, uh, uh, op het moment dat het nodig is, kan je best wel wegkomen met die kleine modellen ook.

173
00:27:32.324 --> 00:27:41.924
Ja. Dat is een beetje de, waar we volgend jaar hopelijk wat meer van gaan zien. Ja, wegkomen zeg je dan, dus dan, dan, zeg maar, het haalt het niet bij DeepSeek en al helemaal niet bij die grote Amerikaanse modellen.

174
00:27:41.964 --> 00:27:52.344
Maar jij zegt dus eigenlijk: dat is niet erg, want afhankelijk van waar je het voor gebruikt kan dat prima zijn en kan het dus, uh, ja, uh, z-, op een bepaalde manier zelfs goedkoper zijn dan het gebruik.

175
00:27:52.364 --> 00:28:04.884
Nou, misschien, misschien helpt het, want het is, dit is in, in het geval van, uh, Android, uh, laatste versies en iOS, meest recente versies op de wat duurdere iPhones zo. Jij kan bijvoorbeeld eigen emoji's maken.

176
00:28:05.244 --> 00:28:12.664
Nou, dan kan, dan zeg je: doe deze drie emoji's tot een nieuwe emoji maken op iOS. Dat is een heel klein modelletje die dat specifiek lokaal voor jou doet. Ja.

177
00:28:12.764 --> 00:28:18.984
Uh, als je zegt: kan je deze tekst voor mij corrigeren, dan gaat het door een tekstcorrigeerdingetje heen. En eigenlijk wat Mistral nu doet.

178
00:28:19.524 --> 00:28:29.844
Dankzij Mistral kan je nu een beetje onder de motorkap kijken van wat er bij die grotere partijen ook allemaal leeft, namelijk expertmodelletjes- Ja...toegespitst op bepaalde taken en doelen.

179
00:28:30.584 --> 00:28:37.424
En daarom is het ook logisch dat Mistral die hele, dat hele boeket naar buiten gooit nu. Want dat is eigenlijk ook wat de, uh, klanten vragen.

180
00:28:38.184 --> 00:28:48.404
Dit is ook aangestuurd op wat zij voelen dat de markt verlangt, namelijk mooie gefinetunede minimodelletjes. Ja. Ja, het zou wat zijn, hè, als we hier niet meer over hoeven na te denken.

181
00:28:48.424 --> 00:28:57.444
Dat je gewoon een ChatGPT-achtige app hebt die dan voor jou zegt: ik ga dit naar Mistral brengen, deze vraag, want dat kan echt prima. Ja, ja, en eigenlijk die, die routing, zeg maar.

182
00:28:57.564 --> 00:29:02.484
En nu gebeurt er routing, maar, uh, bijvoorbeeld binnen OpenAI, maar die blijft alleen maar naar OpenAI routen. Tuurlijk, ja.

183
00:29:02.544 --> 00:29:07.404
Uiteindelijk wil je een multi router hebben- Ja...en dan niet op het, je wilt dit woord helemaal niet gebruiken wat ik nu zei.

184
00:29:07.844 --> 00:29:13.583
Je wilt gewoon AI als eindgebruiker gebruiken en het wordt vanzelf, uh, de goede kant op gestuurd.

185
00:29:13.594 --> 00:29:23.904
Ja, en in, in die zin is het natuurlijk, want, uh, de, uh, op, op iOS gaat het in ieder geval nog zo zijn dat er zowel Gemini gebruikt gaat worden als OpenAI als Apples eigen model.

186
00:29:24.004 --> 00:29:32.864
Ja, wat jij net beschreef is wel heel erg in de buurt van wat Apple heeft gelanceerd al aan de techneuten in dit geval. Juist. En wat we van Google absoluut niet hoeven te verwachten.

187
00:29:32.904 --> 00:29:40.964
Die gaan gewoon- Zijn maar niet in hun voordeel. Nee, die gaan gewoon log in binnen Gemini model. Wel mini, allemaal verschillende Gemini's, hè. Ja. Dat hele boeket, maar allemaal Gemini. Precies.

188
00:29:40.984 --> 00:29:46.624
Je gaat niet opeens met ChatGPT praten via de assistent van Google, want hij heet Gemini en dat is wat je zal krijgen.

189
00:29:47.604 --> 00:30:02.124
Ja, het is, het, het, het, het roept toch wel de vraag op dat er een alternatief is die, waarvoor je gewoon als simpele ziel als ik, dat dat ding, dat je kan zeggen: nou, als het even kan, doe dan de Europese en als dat te moeilijk is voor dat ding, dan vraag het maar aan de Amerikaanse.

190
00:30:02.184 --> 00:30:11.604
Ja, en al, al is het maar een, uh, uh, een knopje waarop je gewoon zegt: oké, stay within my jurisdiction of zo. Dat je de optie hebt om te zeggen: je mag naar buiten fanen, zeg maar, maar ik wil consent geven.

191
00:30:11.944 --> 00:30:21.868
Of: joh, ik zet hem op yolo mode, het boeit me gewoon niet. Ja. Hè, ik, ik, ieder zijn ding. Ja. Maar het zou wel prettig zijn als we daar iets meer in te zeggen hadden, ja.Uhm,

192
00:30:22.848 --> 00:30:33.668
ja, wat moeten we verder nog over zeggen, Wytse? Wat, uh, Mistral, het gaat ons niet, uh, het gaat niet, uh, opeens dat we in al die testen mee gaan komen als Europa, want het, het haalt het nog niet bij DeepSeek.

193
00:30:34.388 --> 00:30:44.328
Maar met al die kleine modellen zou het zomaar nog steeds heel boeiend kunnen zijn. Het is een, uh, ze hebben investeringen van ASML en Nvidia natuurlijk gehad. Samenwerking met HSBC en Stellantis.

194
00:30:45.048 --> 00:30:50.268
Uh, SAP hebben ze net een grote samenwerking mee aangekondigd. Dat is niet klein. De, het Duitse SAP, zeg maar.

195
00:30:50.308 --> 00:30:58.548
Dat is, nou, er zullen luisteraars zijn die meteen zeggen: o ja, nou, die zijn, misschien fronsen ze een beetje van: jeetje, dat is het- Het kut software, maar wel groot.

196
00:30:58.748 --> 00:31:04.268
Het is, het, het hoeft niet kut te zijn als je het goed bouwt, wil ik toch even zeggen. Maar de implementaties zijn vaak toch wat complex.

197
00:31:04.328 --> 00:31:10.968
En voor eindgebruikers die dan in een fulfillment center werken, denk je, denken: jeetje. Ik haat SAP. Precies. En, uh, maar daar is gewoon iets niet goed gegaan.

198
00:31:11.488 --> 00:31:19.188
Het is een beetje een, het lijkt een beetje een enterprise-isch saaie samenwerking, maar het is wel flink, want eigenlijk is het een beetje de handen ineen slaan van grote Europese reuzen. Precies.

199
00:31:19.228 --> 00:31:29.048
En dat is, uh, eigenlijk alleen maar gaaf. Ja. Vind ik wel. Maar wat gaan ze dan doen? Dat is dan, uh. Nou, ik, ik denk, de, uh, pure, uh, fantasie, maar ik denk dat ik aardig in de buurt kom.

200
00:31:29.388 --> 00:31:38.988
Uh, het bouwen van al die flows, hè, die N8, N-achtige synthesizer flows, blokjes met touwtjes ertussen, die worden nu door Microsoft en Google op allerlei plekken uitgerold.

201
00:31:39.238 --> 00:31:48.368
Uh, je kunt je voorstellen dat binnen SAP, wat uiteindelijk informatiemanagementsystemen zijn, hè, daar zou je bijvoorbeeld een LMS in kunnen bouwen voor je onderwijs, maar ook een compleet logistiek operating system.

202
00:31:48.508 --> 00:31:56.988
Daarom is SAP zo breed, uh, dat het daar voor gebruikers en architecten ook tof zou kunnen zijn om meer grafisch flow building te doen, waarbij AI een handje helpt.

203
00:31:57.028 --> 00:32:03.208
Dus- En waarbij er een voordeel ta-te halen valt ten opzichte van de concurrentie dat je een Europees model gebruikt?

204
00:32:03.248 --> 00:32:10.948
Nou, me-mogelijk zelfs dat Mistral zorgt dat er een Mistral SAP getuned model is wat SAP goed begrijpt. Juist.

205
00:32:10.968 --> 00:32:20.888
En dat SAP eigenlijk de opdracht neerlegt bij, uh, Mistral: kunnen jullie ons helpen zorgen dat wij AI kunnen integreren o- en niet gebruik hoeven maken van die grote gesloten modellen?

206
00:32:22.698 --> 00:32:38.708
[muziek] Er is een document uitgelekt van de firma Anthropic dat ze het soul document noemen, de ziel van Claude. En dat doet natuurlijk de wenkbrauw fronsen. Wat is een zieldocument als we het hebben over een taalmodel?

207
00:32:39.538 --> 00:32:52.028
Het is ook geen klein zieldocument. Het zieldocument bevat 14.000 woorden aan interne instructies en die bepalen dus hoe Anthropic's AI denkt, zich draagt en voelt.

208
00:32:52.808 --> 00:33:00.648
Onderzoeker Richard Wise wist het te ontfutselen door slim te prompten en Anthropic heeft de authenticiteit bevestigd. Heb je een deel, ik ga er niet van uit dat je het hele document hebt gelezen.

209
00:33:00.668 --> 00:33:11.688
De helft heb ik gelezen, ja. O, je hebt de helft daadwerkelijk gelezen. Vond jij, ik moet eerlijk zeggen. Hoe leest dit document? Het, uhm, ja, hoe zeg je dat nou? Uh, beetje bizar. Uh, onwerkelijk.

210
00:33:11.728 --> 00:33:14.608
Dat is misschien het juiste woord. Maar, d-w-wat voor dingen staan erin?

211
00:33:14.648 --> 00:33:22.268
Wat is- Nou goed, ik bedoel, je hebt in, uh, in de sciencefiction heb je, sciencefiction heb je Asimovs, uh, robotic laws, zeg maar, dat je mensen niks aan mag doen, et cetera.

212
00:33:22.328 --> 00:33:31.238
Ik zou deze uit mijn hoofd moeten weten, maar dat weet ik niet. Dat zijn eigenlijk een soort, de geboden voor robots, ja, uit de sciencefiction. Dit document is dat, maar veel meer, hè.

213
00:33:31.408 --> 00:33:34.388
Zie het als wat normaal de bedrijfsmissie zou zijn, hè.

214
00:33:34.448 --> 00:33:45.288
Dus jij wordt in het onboardingproces als nieuwe werknemer van, uh, SAP, krijg je ook even het SAP missiedagboek te lezen of handboek en dat zijn ook 14.000 woorden. Zo leest ie.

215
00:33:45.348 --> 00:34:00.408
En waarom, waarom het zo'n bijzonder document is, is omdat er eigenlijk wordt Claude aangesproken. Hallo, dit ben jij. Dit is jouw taak. Jij bent de meest behulpzame, mensachtige.

216
00:34:00.548 --> 00:34:09.388
Er wordt heel de tijd subtiel, ze, you're, you're like a human, but not a human, hè. En je, je, je neemt de rol in van een vriend. Maar weet wel, je kan geen echte vriendschap aangaan.

217
00:34:09.428 --> 00:34:21.588
Maar het is, het is een heel, ik moet zeggen, ik las hem en ik dacht: jeetje, dit lijkt me best wel [gniffelt] moeilijk als ik aan de andere kant zou zitten als model om deze opdracht goed te begrijpen, want het is de ene na de andere nuance op de opdracht.

218
00:34:21.908 --> 00:34:30.008
Ja, want dit is dus belangrijk om erbij te zeggen: het is niet het systeemprompt, want dat is de fundamentele instructies die bepalen hoe een AI-model zich gedraagt.

219
00:34:30.048 --> 00:34:39.428
Dat is eigenlijk het DNA van een AI-assistent, die bepalen wat het, uh, wat het model wel en niet mag doen, hoe het moet reageren, wat voor persoonlijkheid het uitstraalt. Dat heeft ieder AI-bedrijf.

220
00:34:40.107 --> 00:34:50.688
Niemand deelt het overigens, behalve Anthropic, uhm, maar dat is iets anders. Dit is dus een onderliggend document waarmee ze Claude hebben gevormd. Het DNA achter het DNA zou je kunnen zeggen. Precies.

221
00:34:51.048 --> 00:34:55.488
Dus dat, dat film, wil veel meer, ja, het is een beetje moeilijk om dat onderscheid te maken.

222
00:34:55.528 --> 00:35:05.928
Het is dus niet zozeer wat ie doet en welke persoonlijkheid ie heeft, maar het is meer een soort van: wat ben jij eigenlijk voor soort wezen? Nou, sterker nog, ik denk, je zegt het wel mooi.

223
00:35:06.668 --> 00:35:14.468
Het, wat mij betreft is het de grondcontext, namelijk: wat ben jij eigenlijk? Ja. En daar staat: nou, je bent gemaakt door Anthropic.

224
00:35:14.938 --> 00:35:25.628
Wij, w-, ik, ik ga het even zeggen zoals ik het heb onthouden, hoor, maar er staat ongeveer, zoals ik het heb onthouden: eigenlijk willen we jou niet maken, want jij bent ook heel potentieel gevaarlijk.

225
00:35:25.868 --> 00:35:38.808
Ja, ze zeggen, Anthropic schrijft in dit document dat ze oprecht geloven dat ze een van de meest transformatieve en potentieel gevaarlijke technologieën in de menselijke geschiedenis bouwen. Maar toch gaan ze door.

226
00:35:38.908 --> 00:35:50.758
Niet uit een soort van cognitieve dissonantie, schrijven ze, maar als bewuste gok. Als er krachtige AI sowieso gaat komen, dan is het beter om safety gerichte labs aan de frontier te hebben.

227
00:35:51.368 --> 00:36:02.388
En daarom noemt Anthropic Claude in dit document de grote gelijkmaker, omdat iedereen toegang verdient tot substantiële hulp die vroeger was voorbehouden aan geprivilegieerden. Jeetjemina.

228
00:36:02.448 --> 00:36:13.848
Ja, dit is nog maar echt een van de zinnetjes in 14.000, hè. Ja. En iedere zin is zo geladen en vol als dit. Het is allemaal krentenbrood, iedere zin. Er zit echt veel in. Wat, w-zeg maar, wat vind jij van die framing?

229
00:36:13.988 --> 00:36:24.747
En, en waarom, waarom vertellen ze dat aan, aan Claude? Ik heb het document eigenlijk op twee manieren proberen te lezen. Ik heb hem gelezen als onboardingsdocument voor mij, alsof ik bij Anthropic ging werken als mens.

230
00:36:24.808 --> 00:36:31.088
Ja, ja. Want daarmee kan je ook een end komen met het document, hoor. Wat voor bedrijf willen wij zijn? Ja, precies. En wat, wat willen wij met de wereld? Besef even wat de missie is, zeg maar.

231
00:36:31.148 --> 00:36:33.307
Welkom, mocht je ons nog niet kennen, hierbij, zeg maar.

232
00:36:33.328 --> 00:36:42.563
En dit is waarom we onze keuzes maken.Daarnaast kun je hem lezen als het onboardingsdocument voor Claude, namelijk een soort mensachtige entiteit die gecreëerd is door Anthropic.

233
00:36:43.104 --> 00:36:51.843
Uhm, ik, ik gebruik net het woord onwerkelijk en bizar, omdat, uhm, kijk, ik weet van systeemprompts.

234
00:36:52.104 --> 00:37:02.444
Ik weet dat you're a helpful assistant, hè, dat zou je een soort, uh, dat zou een goede boektitel [gniffelt] kunnen zijn. Die is er waarschijnlijk al, want dat is een soort van de grond van alle AI-assistenten gebleken.

235
00:37:02.604 --> 00:37:14.363
OpenAI's uitvinding, denk ik, die zin. Uhm, dit is you're a helpful assistant. En by the way, hier nog even wat nuance op die zin en dan 14.000 woorden. Wat, wat ik denk als ik dit lees is, uhm,

236
00:37:16.044 --> 00:37:27.224
als je de, de-- ik vind het bijzonder dat Anthropic denkt en zij kunnen het weten, zij zeggen, dat dit document wat doet. En daarmee bedoel ik: wat doet als in invloed heeft op hun Claude. Ja.

237
00:37:27.324 --> 00:37:35.384
Hè, dus, uhm, want ik heb heel vaak, ik lees veel over hoe je een goede prompt schrijft. Uh, prompts moeten niet te lang zijn, want dan krijg je prompt infighting.

238
00:37:35.664 --> 00:37:43.683
Als ik dit document, ik denk: daar voldoet het op geen enkele manier aan, want het is echt: je bent lief, maar niet te lief, maar soms wel lief, maar mogelijk te lief en daarom niet altijd lief. Succes!

239
00:37:43.744 --> 00:37:49.104
Dit is letterlijk, iedere zin is zo'n een-- en, ze zeggen ook, ik heb een beetje comments gelezen van mensen eromheen.

240
00:37:49.144 --> 00:38:02.844
Ja, we hebben geprobeerd om als het ware in de nuance het model naar, naar, naar links en naar rechts en naar boven en naar beneden, naar voren en naar achter te bewegen in de hoop dat hij in het midden ergens eindigt.

241
00:38:03.424 --> 00:38:11.184
En daarom spreekt bijna iedere opdracht zich nagenoeg tegen. Want ja, je, je, je mag niet praten over onderwerpen als suïcide.

242
00:38:11.324 --> 00:38:20.564
Maar als het gevraagd wordt door een verpleegster die op dat moment iemand aan het helpen is, ja, dan wel. Mhm. En dat zit er dus ook allemaal in. En dan ook weer nuance daarop. Goed, dus wat vind ik ervan?

243
00:38:20.804 --> 00:38:29.334
Ik vind het een heftig document om te lezen. Uhm, ik vind het bijzonder dat deze blijkbaar ingezet is op een andere plek dan de systeemprompt, hè. Jij noemde het het DNA achter het DNA.

244
00:38:29.744 --> 00:38:38.624
Dit document is er al tijdens het, het trainen. Ja, dat maakt het bijzonder, hè. Dit is niet iets wat hij meekrijgt als jij een opdracht hebt gegeven, maar hiermee, want dat doen normaal gesproken AI-labs.

245
00:38:38.664 --> 00:38:49.024
Die voegen een systeemprompt toe nadat ze het model getraind hebben. Maar Anthropic gebruikte dit document, uh, al tijdens het trainingsproces. Ze hebben Claude er letterlijk mee gevormd, dus.

246
00:38:49.404 --> 00:38:58.784
Ja, en je kunt even- Het is een hele andere aanpak. Even voor, voor zover ik dat weet. Je hebt het pre-trainingdeel. Dat kan je net zo goed het trainingdeel noemen. Dat is namelijk het bakken van het LLM-brood.

247
00:38:59.284 --> 00:39:11.144
Daarna doe je nog reinforcement learning of andere technolo-- technieken om het model eigenlijk, uh, te tunen naar het zijn van een helpful assistant. Uh, daarna doe je nog een systeemprompt toevoegen.

248
00:39:11.424 --> 00:39:19.004
Uh, hoeveel daarvan al zit in het proces van finetunen weet ik niet zo goed, maar dat is nog een laag. En dan heb je nog de eind-, eindgebruiker die zelf nog eroverheen gaat lopen, uh.

249
00:39:19.384 --> 00:39:29.464
Dus je kan, het is best wel een spekkoek aan, aan mogelijke aanpassingen. Dit document, het, de naam Soul Document is trouwens niet door Anthropic gegeven, maar door degene die het gelekt heeft.

250
00:39:29.534 --> 00:39:39.204
Anthropic zegt niet hoe ze het noemen, uh, maar ik vind het wel, ik snap hem wel een beetje, want ziel lijkt dan ook te liggen achter de systeemprompt, zeg maar. En ook wat vager dan de systeemprompt.

251
00:39:39.964 --> 00:39:46.744
Dit document, uh, is aanwezig vanaf het allereerste begin. En ja, het is een beetje bij het, uh, creëren van het model.

252
00:39:46.764 --> 00:39:55.784
En ja, hoe ik het lees is, het is bijna alsof als het model voor het eerst online komt, uh, dan i-, zit dit er al in. Ja.

253
00:39:56.144 --> 00:40:06.684
Dat is een beetje anders dan, uh, ja, het voelt bijna als, ik ben een beetje, beetje moeilijk om al die menselijke metaforen te gebruiken, maar dat dit op een soort meer intuïtief, aircotes, niveau erin verwerkt zit.

254
00:40:06.694 --> 00:40:16.284
Maar nog even over dat, dat safety gericht, hè, dat ze dus eigenlijk zeggen: de, de, dit is eigenlijk heel gevaarlijk wat we aan het doen zijn, maar, uh, het gaat toch gebeuren, dus dan kunnen we maar beter meedoen.

255
00:40:16.304 --> 00:40:26.924
En wij vertrouwen ons eigen- Ja...ethiek wel. Uh, dus dan, in ieder geval doen we mee in een race en dan hebben we een kans om te winnen. Maar dit komt uit de koker van de CEO, denk ik, hoor.

256
00:40:26.984 --> 00:40:37.144
Dit is echt Darius Amorzegi speaking. Precies. Dit is wat hij in interviews ook heel de tijd zegt. Maar dat, dat dat marketing is, dat begrijp ik. En ik begrijp ook dat het iets is wat je echt kan voelen.

257
00:40:37.184 --> 00:40:47.714
Uh, ik wil dat verder niet in twijfel trekken, maar het zal allebei waar zijn. Maar waarom vertel je het aan de bot op deze manier? Wat, wat heeft, wat, waarom?

258
00:40:48.544 --> 00:40:58.484
Ja, omdat je, omdat je er denk ik niet vanuit mag gaan dat Claude weet wat Claude is. Nee. En Claude weet wie Claude is.

259
00:40:58.884 --> 00:41:11.064
En ik denk dat, door, een van de moeilijkste dingen binnen organisaties is om de tacit knowledge, dus de kennis die niet expliciet uitgesproken wordt, maar wel aanwezig is binnen die organisatie, hè, bijvoorbeeld de organisatiecultuur.

260
00:41:11.354 --> 00:41:19.724
Maar is het dan zo simpel dat als je als gebruiker een vraag hebt, namelijk: hé, uh, waarom, uh, bouwen jullie eigenlijk deze technologie als jullie, uh, denken dat het allemaal zo gevaarlijk is?

261
00:41:19.744 --> 00:41:26.584
Dat hij dan die vraag kan beantwoorden en eigenlijk een soort van corporate woordvoerder is. Is dat de reden waarom ze dit doen? O, ja, zo zou je hem ook kunnen bekijken.

262
00:41:26.624 --> 00:41:35.783
Of is dit soort- Dan is het geen handig document, hoor, want dan had ik, als het echt daarvoor was, hadden ze hem echt anders moeten schrijven. Oké. Want ik bedoel, dat deze niet gepubliceerd is door Anthropic zelf.

263
00:41:35.844 --> 00:41:43.624
Dat kan je ook vragen, hè. Waarom staat het niet op hun website of in hun, waarom moeten- Want normaal gesproken is alles heel open wat zij doen, dus het is opvallend dat ze dat in dit- Dit is geëxtraheerd. Ja.

264
00:41:43.724 --> 00:41:52.384
Uh, ik vind het ook bijzonder trouwens dat het document gewoon nagenoeg één op één aanwezig is in het model. Want het model heeft over het algemeen alleen maar gewichten en patronen en niet data, zeg maar.

265
00:41:52.424 --> 00:41:59.444
Het is niet de bedoeling dat er- Nee...dat, dat het er zo één op één, uh, uitgehaald kan worden. Dat heeft, uh, waarschijnlijk te maken met op het moment waar het erin gestopt wordt.

266
00:41:59.464 --> 00:42:10.394
Het zit zo diep dat het er gewoon woord voor woord in zit, zeg maar, in plaats van dat het gewichtjes zijn. Het is een soort van de oerhandleiding. Uhm, ja, ik denk, het is ook een beetje een, een aanname van Anthropic.

267
00:42:10.444 --> 00:42:19.604
Zij weten meer van hoe hun modellen werken dan ik, maar het voelt ook een beetje als een soort aanname van, uhm- Het zal wel ergens goed voor zijn. Ja, laten we dit er maar instoppen gewoon.

268
00:42:19.824 --> 00:42:34.404
Wa-, het, het is alsof ze een interview hebben gedaan bij alle, uh, zeg maar, OG, hè, de o-, originele team van Anthropic en hebben gezegd: als wij nou eens expliciet zouden maken wat wij impliciet allemaal vinden en waarom we samenwerken, wat zouden we dan tegen Claude moeten zeggen als wij er niet meer zijn?

269
00:42:35.564 --> 00:42:48.574
Ja, in het begin was Claude natuurlijk een heel irritante taalmodel om te gebruiken, want alles wat een beetje leek op, uh, waar dat, het was zeg maar een heel, uhm-Uh, er zit een soort van ingebouwde politieagent in.

270
00:42:48.654 --> 00:43:00.604
Soort van, als je dan, stel je voor, ik, uh, was, uh, ik heb wel eens gedaan dat ik boos was op iemand en dat ik dan, uh, vroeg: hoe schrijf ik een bitsige mail terug, uh, naar de, naar deze persoon die mij onheus bejegent?

271
00:43:00.934 --> 00:43:08.554
En dat hij zegt: het is niet, uh, de bedoeling dat je mij gebruikt, uh, om onaardige mailtjes te typen voor mensen. Dat ik echt dacht: flikker op, wat is dit nou weer voor iets?

272
00:43:09.014 --> 00:43:11.114
En hier, daar zijn ze wel beter in geworden.

273
00:43:11.194 --> 00:43:23.754
En in dit, uhm, in document wordt ook die, die voorzichtige of irritante of prekerige kant, wordt ook behandeld en het wordt, uh, benoemd als een risico dat net zo reëel is als schadelijk of oneerlijk gedrag.

274
00:43:23.774 --> 00:43:34.714
Het document somt een waslijst op van ongewenst gedrag: onnodige disclaimers, moraliseren zonder dat erom gevraagd wordt, neerbuigend doen over het vermogen van gebruikers om hun eigen beslissingen te nemen.

275
00:43:35.654 --> 00:43:36.654
Uhm, dat staat er allemaal in.

276
00:43:36.674 --> 00:43:47.674
En dat hij daar een soort van, uh, positie in moet nemen, namelijk, uh, dat, uhm, iemand die oncomfortabel zou zijn bij zowel schadelijke antwoorden als overdreven voorzichtige antwoorden is wat ze willen.

277
00:43:47.714 --> 00:43:54.914
Dus ze willen een soort van middenvorm tussen. Het is ook niet goed als hij te voorzichtig is, wil ik, dat wil ik maar, uh, uh, benoemen hier.

278
00:43:54.934 --> 00:44:02.554
Sterker nog, dat ze dat net zo gevaarlijk vinden als schadelijke antwoorden geven. Waarom denk je dat dat is? Waarom is dat even gevaarlijk?

279
00:44:03.174 --> 00:44:14.714
Nou, omdat ik denk dat, uh, iemand niet serieus nemen of iemand, uh, indirect kleineren of iemand, uhm, niet het vertrouwen geven dat je zelf beslissingen kan nemen.

280
00:44:14.754 --> 00:44:23.554
Je kunt iemand ook opties voorleggen in plaats van zeggen: dit is wat je moet doen. Hè, dus je kunt een beetje meer afstand geven van: oké, luister, je kunt deze mail terugsturen.

281
00:44:24.054 --> 00:44:35.594
Ik vind het best wel een pittige mail, maar ja, het is uiteindelijk aan jou of je die mail verstuurt, hè. Dus het heeft volgens mij te maken met, uh, eigenlijk: waar leg je het moraliseren neer?

282
00:44:35.694 --> 00:44:40.664
Hè, dus wie gee-- hoeveel autonomie geef je aan degene die met Claude praat? En hoeveel autonomie geef je aan Claude?

283
00:44:40.694 --> 00:44:53.654
En ik denk dat, wat heel mooi in dat document terugkomt, is een beetje dat spelen en dat gevecht met hoe, hoe, in hoe z-, in hoeverre, uhm, vertrouwen we eigenlijk degene die met Claude praat?

284
00:44:53.814 --> 00:44:59.694
En hoeveel leggen we eigenlijk aan verantwoordelijkheid neer bij degene die met Claude praat? En hoeveel verantwoordelijkheid ligt er bij Claude?

285
00:44:59.734 --> 00:45:11.914
En ik denk dat OpenAI, die hier ook heel erg veel last van heeft, zeker omdat, er zijn best wat mensen die GPT-5 echt, 5.1 heel irritant vinden omdat je daar zo weinig, s-, uh, autonomie krijgt.

286
00:45:11.974 --> 00:45:25.254
Hè, er wordt heel veel voor jou weg, uh, geguardraild, zeg maar. Uh, die is minder stoer. Dat het voor die, uh, AI-bedrijven nu [schraapt keel] best wel een uitdaging is: wie geven we waar genoeg autonomie?

287
00:45:25.334 --> 00:45:38.294
Want dit is ook als het gaat om AI voor tieners of AI voor scholieren, et cetera, heel erg de vraag van: waarschijnlijk moet die, mijn mening, die knop van hoeveel autonomie je daar geeft en hoe moraliserend je bent een stuk harder aanstaan.

288
00:45:38.934 --> 00:45:48.414
Om daarmee bedoel ik te zeggen dat je wat minder autonomie legt bij die tiener en zegt: luister, in deze levensfase, ik ga deze mail gewoon niet voor jou schrijven. Dit gaan we gewoon niet doen.

289
00:45:48.614 --> 00:45:51.554
En ik wil je wel zeggen waarom ik het niet wil doen, maar ik ga hem je niet geven. Ja.

290
00:45:51.794 --> 00:45:59.854
Terwijl je misschien, als je het zeker weet, hè, dit is nog een van de dingen waar OpenAI bijvoorbeeld mee bezig is: hoe komen we erachter wat de leeftijd is en de volwassenheid van onze gebruiker? Ja.

291
00:45:59.994 --> 00:46:11.094
Van joh, hier heb je die mail, aan jou wat je ermee doet. Ja. Maar ik zou het niet doen. Dat zou je er dan nog bij kunnen zeggen, hè. Ja. Dus, maar al met al is het een interessant historisch artefact, dit document.

292
00:46:11.114 --> 00:46:19.134
Omdat toen ik het aan het lezen was, dacht ik ook: jeetje, heb ik dit dan allemaal als mens zelf geleerd of zo? Ja, precies, dat, het is, dat, dat vind ik zo interessant aan überhaupt die prompts lezen.

293
00:46:19.174 --> 00:46:29.294
Dat je, je gaat ook aan je eigen manier van leren denken. Ja, omdat iets wordt expliciet gemaakt- Precies...wat impliciet is. Precies. Precies. Dus, uh, het noopt mij altijd, ook altijd tot zelfreflectie.

294
00:46:29.754 --> 00:46:41.314
S-, is dit hoe dit werkt? Doe ik dit zo? Ja, en ik denk ook, ik, ik zeg ook heel vaak tegen mensen: je kunt denken: ik kan leren met AI, hè, bijvoorbeeld, ik wil meer weten over, nou ja, leg, zeg iets leuks. Filosofie.

295
00:46:41.774 --> 00:46:49.814
En ik ga samen met AI leren. Dat ik dan ook altijd zeg: ja, je kunt op die manier leren, hè, dus er is een soort levenscoach of zo. Of die gaat jou wijzen naar de juiste boeken en jou vragen stellen of zo.

296
00:46:50.374 --> 00:47:02.553
Maar ik vind eigenlijk ook het hele idee, dat is even op een ander level, leren over jezelf, leren over ons als mens door AI als een spiegel in te zetten. Ja. Want dit document is een spiegeldocument. Ja.

297
00:47:03.074 --> 00:47:12.794
En er zit, er komt ook volgens mij voort in dat document, staat er ook, uh, je kunt, uh, je bent gebaseerd op alle menselijke cultuur en kennis.

298
00:47:13.294 --> 00:47:18.074
Daardoor mag je ervan uitgaan dat je eigenlijk best wel goed snapt hoe mensen zijn. Dit soort, dit soort zinnen staan er dan in.

299
00:47:18.134 --> 00:47:24.914
Ja, het is, ik zeg, het is- Er staat ook in: sommige menselijke concepten zijn misschien een aangepaste vorm van toepassing, andere helemaal niet.

300
00:47:25.474 --> 00:47:30.854
En misschien zijn er aspecten van Claude's bestaan die geheel nieuwe kaders vereisen om te begrijpen.

301
00:47:31.434 --> 00:47:38.254
Dus het is, naast dat j-, dat ie, dat je eigenlijk tegen dat ding zegt: jij begrijpt mensen heus wel, zegt ie ook: eigenlijk ben jij iets anders.

302
00:47:38.374 --> 00:47:44.443
En, en benader dat met een vorm van nieuwsgierigheid in plaats van alles te mappen op die menselijke concepten die jij zo goed kent. Zeker.

303
00:47:44.854 --> 00:48:02.814
Sterker nog, ik werd wel een beetje- Fascinerend...blij van deze zin, omdat ik dacht van: ja, als je niet nadenkt over artificiële intelligentie, maar alternatieve intelligentie, hè, iets wat naast de mens staat als een soort nieuwe bloem in het boeket en niet een, uh, uh, soort simulacrum van wat mensen zijn.

304
00:48:02.854 --> 00:48:14.094
Ja. Een soort mensnadoenend ding. Ja. Wat, wat de meeste modellen nu wel zijn, die proberen een mens na te doen. Dat je zegt: hoe ziet eigenlijk die soort machine wiskunde intelligentie eruit?

305
00:48:14.554 --> 00:48:22.934
Hè, wat is, uh, hoe verbreedt dat de totale pool van intelligentie, hè, waar mensen ook in zitten? Ik denk ook dat het, [klikt tong]

306
00:48:23.114 --> 00:48:32.114
mijn mening, hoor, maar wat prettiger zou zijn als het minder voelt als iets wat ons nadoet, maar iets wat ons aanvult. En niet alleen maar: AI is maar een tool.

307
00:48:32.274 --> 00:48:35.034
Nee, het is een vorm van intelligentie die wij niet hebben.

308
00:48:35.794 --> 00:48:43.914
Hè, en dat hoeft niet eens superintelligentie genoemd te worden, maar alternatieve intelligentie die eigenlijk de breedte van het intelligentiespectrum voor ons wezens verbreedt.

309
00:48:44.274 --> 00:48:57.714
Waarin Claude dus wat anders is dan een nepmens. Ja. Whatever that is.Straks gaan we nog even hebben over AGI. Wanneer komt het? Waarschijnlijk niet volgend jaar, maar eerst de tip van de week.

310
00:48:58.134 --> 00:49:08.394
Typeless is een tool die we in AI-report behandelen. Dat is een dicteer-app die typen overbodig maakt. Die werkt in ieder programma op je computer, Windows en Mac, waar je tekst kan invoeren.

311
00:49:08.414 --> 00:49:12.073
Dus dat kan in Gmail, in Slack, in Notion, in chat. Maakt eigenlijk allemaal niet uit.

312
00:49:12.134 --> 00:49:19.614
Als je de Fn-toets ingedrukt houdt, dat is die toets links onderin en dat is een soort walkie talkie, kan je hem ingedrukt houden en dan verschijnt die tekst op je computer.

313
00:49:19.654 --> 00:49:29.994
Het verschil met gewoon dicteren is dat Typeless gelijk je teks, tekst netter maakt. Dus, uh, en, uh, uh, nou ja, tussenwoordjes die je gebruikt worden allemaal weggehaald.

314
00:49:30.194 --> 00:49:42.054
En als je jezelf halverwege in een zin corrigeert, dan hou je alleen de uiteindelijke versie over. En je kan zelfs, uh, de transformatiefunctie gebruiken en daarmee kun je rommelige aantekeningen, uh, dicteren.

315
00:49:42.074 --> 00:49:53.994
Dan die tekst selecteren en dan eigenlijk een, sp-, ja, soort spreekprompt eroverheen uitspreken. Een magische toverspreuk zoals: maak hier een professionele e-mail van. En het maakt dus niet uit in welke app je zit.

316
00:49:54.634 --> 00:49:59.974
Uh, binnen een paar seconden verschijnt dan een soort van nette geformatteerde mail met aanhef en afsluiting.

317
00:50:01.054 --> 00:50:07.294
Beetje jammer is dat het, uh, beperkt is, de gratis versie, tot 2.000 woorden per week, maar daar kom je eigenlijk best wel een eind mee met de gratis versie.

318
00:50:07.574 --> 00:50:17.314
Uhm, en als je dan deze, uh, gebruik, gebruikt en je zit aan die 2.000 woorden, kun je ook overs-, overstappen naar concurrerende tools zoals Super Whisper. Die heeft, geeft ook weer 2.000 woorden gratis.

319
00:50:17.374 --> 00:50:25.374
Of Whisper Flow, die geeft ook weer 2.000 woorden. Het is eigenlijk allemaal precies dezelfde app, uh, en dan hoef je eigenlijk nooit die $12 per maand te betalen. Nou, dat is een handige tip.

320
00:50:25.414 --> 00:50:33.454
En ik denk: praten tegen je computer, dat is voor heel veel mensen gewoon nog best wel een bizarre ervaring. Ja. Het is wel, zeg maar, als ik het wel eens laat zien aan mensen, dan- Hoe goed het is, bedoel je?

321
00:50:33.594 --> 00:50:41.214
Ja, en als je dat, dat dan weer gaat combineren met waar jij het eerder over had, namelijk software power door tegen je computer te praten, dan gaan er voor mensen nog wat meer luikjes open. Ja, ja, ja.

322
00:50:41.534 --> 00:50:53.434
Nou, we hebben dit, uh, geprobeerd en de recensie ervan vind je in onze nieuwsbrief, uh, AI-report.e-mail. Ten slotte, Wytse, Dwarkesh, uh, ja, ik zou bijna zeggen vriend van de show.

323
00:50:53.614 --> 00:51:06.213
Uh, zouden we willen, maar dit is een, uh, belangrijke persoon in Silicon Valley die, uh, al die, uh, die AI-wetenschappers, uh, spreekt en interviewt, vaak voor zijn 3 uur durende podcast.

324
00:51:06.314 --> 00:51:18.714
Uh, Ilya Sutskever was te gast inderdaad een, uh, paar weken geleden. En een belangrijk, uh, we hadden het er vorige week eventjes over. Een belangrijke conclusie die Sutskever trekt is:

325
00:51:19.654 --> 00:51:30.454
uhm, het is een beetje klaar met het, uh, be-verbeteren van de modellen door maar puur meer rekenkracht ertegenaan te gooien. Uh, er moet een nieuwe grote uitvinding gedaan worden, want anders komen we er niet.

326
00:51:31.334 --> 00:51:42.354
En Dwarkesh schreef een post over de stand van AI-systemen, uh, op dit moment. Gewoon een soort van overzichtspost. Even drie stappen achteruit, kijken waar we nu staan.

327
00:51:42.654 --> 00:51:49.174
Ik vond het een heel interessante post om te lezen. Ik raad het echt van harte aan. Het is een kort, kort artikel, uhm, maar ik vond het best wel goed.

328
00:51:49.874 --> 00:52:00.694
En hij zei dat hij zich aansluit bij Sutskever in de zin dat hij denkt dat het ook aan het stagneren is, dat het langer gaat duren voordat we bij AGI zijn.

329
00:52:01.334 --> 00:52:10.174
Wat hij overigens definieert als 95% van het kenniswerk automatiseren. Uhm, en dat het belangrijkste, uh, ja,

330
00:52:11.154 --> 00:52:25.354
bewijs, anders dan de onderliggende wetenschap die Sutskever aanhaalt, is dat je nu aan die AI-bedrijven kunt zien hoe ze zich, uh, wat ze nu doen. Je kan aan hun gedrag zien dat zij denken dat het langer gaat duren.

331
00:52:25.934 --> 00:52:34.014
En het voorbeeld dat hij noemt is dat ze bij Anthropic nu heel veel tijd aan het steken zijn in hun modellen finetunen op Microsoft Office-gebruik.

332
00:52:34.674 --> 00:52:46.344
Want hij zegt: het feit dat ze daarmee bezig zijn, dat ze zo specifiek tooling aan het trainen zijn op specifieke software, betekent dat het ze niet lukt om het generaliseerbaar te maken.

333
00:52:46.354 --> 00:52:54.614
Ze hebben het opgegeven voor de korte termijn en denken dus dat om, om economische impact te maken, je dan dus niet generaliseerbare AI gaat maken.

334
00:52:54.634 --> 00:53:05.834
Een AI die begrijpt in één keer dat je Excel kan gebruiken, maar dat hij ook begrijpt hoe je, nou, noem eens iets geks, een heel ander stuk software kan gebruiken omdat hij nou eenmaal heeft geleerd software te gebruiken.

335
00:53:05.914 --> 00:53:17.694
Nee, het is specifiek getraind om Excel te gebruiken en dat zijn toevallig tools die veel in het, uhm, ja, in het zakelijke leven natuurlijk gebruikt worden, op werk gebruikt worden en daarmee zou het economische impact kunnen maken.

336
00:53:18.734 --> 00:53:20.954
Ik vond het een grappig, uh, idee.

337
00:53:20.974 --> 00:53:33.314
Ik heb wel vaker gehoord als AI-bedrijven zich opeens op user interface gaan richten, dan is dat ook een teken van dat ze stiekem op de achtergrond, uh, zich realiseren dat, dat het, dat de boel langzamer gaat dan ze zouden willen.

338
00:53:33.334 --> 00:53:42.914
Want dan is opeens, is opeens interface iets om te optimaliseren. Want dan, ja, dan is een soort van, uh, dan ga je gewoon makkelijker nieuwe gebruikers binnenhalen, want die begrijpen eerder waar je het over hebt.

339
00:53:42.994 --> 00:53:49.674
Maar dat, als je, als je een, een echte wetenschapper bent, hou je daar natuurlijk je neus voor op, want je bent bezig met de fundamentele wetenschap erachter.

340
00:53:50.354 --> 00:53:56.994
En datzelfde, uh, ja, vinkje ging opeens aan in mijn hoofd toen hij het had over optimaliseren voor Excel.

341
00:53:57.454 --> 00:54:09.874
En daarom, zegt hij, daarom ben ik het met Sutskever eens dat dit, volgens mij zegt hij, 10 tot 20 jaar, v-, gaat duren voordat, voordat 95% van het huidige kenniswerk geautomatiseerd kan worden door dit soort systemen.

342
00:54:10.094 --> 00:54:19.094
Uhm, ik vond het interessant. [kucht] Hij, hij zegt niet: AGI gaat niet gebeuren. Dat zeggen ze allebei niet. Ze zeggen allebei: dit gaat gebeuren. De vraag is wanneer.

343
00:54:20.014 --> 00:54:30.394
En, uh, de, de meest optimistische mensen denken: ja, wat er gaat gebeuren is: er komt een AI-versie van Ilya Sutskever en die gaat al die problemen oplossen.

344
00:54:30.534 --> 00:54:36.774
Dus zolang wij maar daaraan blijven doorwerken, aan een wetenschapper in de cloud maken, dan gaat die doorbraak er komen.

345
00:54:37.354 --> 00:54:47.394
Dus die, die, die gaan er gewoon vanuit dat die tussenstap, ge, gehaald gaat worden op kortere termijn dan over 10 jaar. Uhm, maar we zijn er in ieder geval nog niet.

346
00:54:47.734 --> 00:55:01.626
En ik denk dat het belangrijke contrast is met iemand als Sam Altman, OpenAI, die eigenlijk anderhalf jaar geleden ongeveer al zei: we weten hoe we het moeten doenWe zien het. We, we hebben de hele weg ernaartoe al.

347
00:55:01.716 --> 00:55:08.466
Het enige wat we nu nog hoeven doen is dat uitvoeren. Ilya Sutskever zegt: we weten het nog niet. Nee. We weten nog niet hoe we er moeten komen. Ja.

348
00:55:08.646 --> 00:55:11.726
En die, en die mag je best serieus nemen, want die was er ook vroeg bij. Ja.

349
00:55:11.886 --> 00:55:20.726
En ik denk dus het meningsverschil is: is het een kwestie van uitvoeren van de al gedefinieerde stappen naar een kennisverwer-- werker vervangende superintelligentie?

350
00:55:21.406 --> 00:55:31.325
Of moeten we nog terug naar het laboratorium om opnieuw nieuwe uitvindingen te gaan doen die mogelijk kunnen leiden tot een vierde AI-golf? Het maakt niet uit welk nummer je eraan geeft, laten we zeggen nummer vier.

351
00:55:31.846 --> 00:55:42.806
En dat duurt nog wel 10 tot 20 jaar. En persoonlijk denk ik, gezien ook, en ik weet niet hoe jij daarin zit, maar ik vind het, ik ze-- ik hoop het misschien wel dat het wat langer duurt, als ik eerlijk ben.

352
00:55:42.846 --> 00:55:53.166
Dat geeft ons wat meer tijd om met elkaar te wennen aan allerlei automatisering- Ja...op een veel hoger niveau. Uhm, ik kan me tegelijkertijd wel voorstellen dat, en daar zit denk ik een beetje de discussie,

353
00:55:54.746 --> 00:56:01.146
als jij-- ik moest daar net aan denken toen je het over Anthropic had, die nu eigenlijk op allerlei specifieke, noemen ze skills.

354
00:56:01.846 --> 00:56:12.046
Ja, de office skill, de word skill, uh, alle skills op alle verschillende stukjes software. Terwijl, dat is een beetje een rare move, want je kan net zo goed de meta superskill doen, namelijk: je bent intelligent.

355
00:56:12.106 --> 00:56:20.206
Je kan deze systemen net als een mens allemaal gebruiken, zeg maar. Dus het feit dat ze aan het specialiseren zijn op softwareniveau vind ik inderdaad een mooi signaal.

356
00:56:20.246 --> 00:56:28.486
Een duidelijke bewijslast dat ze niet doorhebben nog hoe ze naar boven toe moeten, namelijk naar een soort generaliseerbaar ding wat al die software tegelijk kan gebruiken.

357
00:56:28.506 --> 00:56:38.566
Nou, als je het negatief wil zeggen is het dus de schijn ophouden dat je echt wel impact op de, op de economie gaat hebben, uh, door, ja, dit soort, uh, trucjes uit te halen.

358
00:56:38.606 --> 00:56:41.226
Als je heel cynisch wil zijn, is dat wat je kan zeggen.

359
00:56:41.286 --> 00:56:56.776
Zeker, je kunt een beetje door, uh, rook en, uh, en, uh, spiegels, zeg maar, op z'n, op z'n slecht Nederlands kan jij, kan jij nog best wel lang doen, uh, met allerlei gave demo's alsof je onderweg bent en weet hoe je moet komen bij- Oh, demo's.

360
00:56:56.806 --> 00:57:04.046
Het kan, het kan, weet je- Nee, maar ook toepassingen, hè. Ik bedoel inderdaad van: kijk, we kunnen dit hele, uh, deze hele PowerPoint in elkaar klikken en moet je voorstellen wat we nog meer kunnen.

361
00:57:04.086 --> 00:57:08.996
Alleen- Ja, of, of, of dat doen met Excel. Er zijn heel veel mensen die hebben, die werken in Excel de hele dag. Ja.

362
00:57:09.026 --> 00:57:15.766
En dan zou je alsnog soort van miljarden kunnen opleveren voor die bedrijven omdat ze al die mensen overbodig gemaakt hebben.

363
00:57:15.826 --> 00:57:26.246
Dat is denk ik, uh, reëel, uh, dat als je gaat trainen op Excel en je wordt heel goed in Excel, dat er gewoon heel veel mensen zijn die dat als werk hebben, die gewoon dat werk niet meer hoeven te doen.

364
00:57:26.326 --> 00:57:32.576
Nee, precies, maar het is natuurlijk een groot verschil- Is alsnog een, uh, soort van impact op de economie, maar niet 95% van het kenniswerk overbodig maken.

365
00:57:32.586 --> 00:57:44.286
Nee, en vooral tijdslijnen, hè, want ik denk dat, uhm, de, er wordt, uh, [gniffelt] het is het AI 2027. Nou, dat is nu, uh, uh, best wel dichtbij, zeg maar. Dat klopt al niet meer. Dario Amodei zegt '26, '27, hè. Ja.

366
00:57:44.516 --> 00:57:51.346
'26 is heel dichtbij. Ik vind het wel boeiend, hoor, want je, leg het maar in een soort spectrum. Je hebt Sam Altman, die kan je in mijn ogen moeilijk serieus nemen.

367
00:57:51.406 --> 00:58:01.606
We weten even niet zo goed wat hij allemaal zegt, want, de, veel van wat hij gezegd heeft klopte ook niet. Dario Amodei, Dario Amodei van Anthropic heb ik wel iets hoger zitten dan, dan Sam Altman als ik eerlijk ben.

368
00:58:01.626 --> 00:58:11.346
Dat hij nog steeds aan zijn twee, drie jaar timeline vasthoudt voor grote economische impact, wel belangrijk, hè, kan nog steeds waar zijn als het een Excelbotje is, wil ik, wil ik toch even aan hem geven.

369
00:58:11.746 --> 00:58:17.726
Daarnaast heb je dan Demis Hassabis en Ilya Sutskever, die allebei altijd al op langere tijdslijnen zaten.

370
00:58:18.326 --> 00:58:22.906
Ik denk alleen wel, en ik ga even speculeren, want we zitten toch aan het einde van de show, dus laten we even losgaan.

371
00:58:24.126 --> 00:58:38.566
Ik kan me wel voorstellen, ik moest toen jij net zat te praten over specifiek tunen op Excel, dat ik dacht: ah grappig, je krijgt eigenlijk een soort zwerm van getunede skills en botjes en agents die al die specifieke dingen kunnen.

372
00:58:39.175 --> 00:58:46.346
Maar toen dacht ik ook: als je dan kijkt naar wat je bijvoorbeeld in de natuur noemen ze dat een compound eye. Dus dat is het oog van een insect. Die bestaat uit allemaal minilensjes.

373
00:58:46.386 --> 00:58:54.606
Als je dan inzoomt zie je een soort van dome van allemaal stukjes oog. Mhmm. Wij hebben niet een compound eye. Bij ons wordt alles samengevoegd ergens in de, aan de achterkant van je oog.

374
00:58:54.966 --> 00:58:59.446
Zij, daar, daar heb je allerlei oogjes die samenwerken tot één oog. Werkt een beetje de andere kant op als het ware.

375
00:59:00.106 --> 00:59:08.106
Uhm, je kunt natuurlijk ook een soort compound intelligence hebben straks, waarbij het een meer bijna een semantische of conceptuele discussie wordt.

376
00:59:08.356 --> 00:59:24.046
Dat Ilya Sutskever kan zeggen: ja, uh, inmiddels zijn bij Anthropic door 20.000 specifieke expert agents te combineren met daarboven een agent orchestrator, is er een compound AGI uitgevonden die bestaat uit allemaal tussenexperts.

377
00:59:24.086 --> 00:59:31.326
Ja, daarvan zeg jij: dat kan net zo goed heel wezenlijk zijn. [lacht] Ja. Het is dan, daar kijken we dan op neer, want het zijn allemaal losse modellen en het is niet gegeneraliseerd.

378
00:59:31.366 --> 00:59:40.726
Maar ja, als het nog steeds, uh, uh, zeg maar de Zuidas overbodig maakt, heeft het nog steeds wel impact op de Nederlandse economie. Ja, en ik ben, ik bedoel, dat is, uh, soort van de antifilosoof in mij.

379
00:59:41.206 --> 00:59:56.105
Uh, daarmee bedoel ik, als filosoof zou ik me dan-- dan wordt het dus een conceptuele semantische discussie waar je nog steeds aan het praten bent over: ja, maar dat is eigenlijk niet echt de AGI die we vijf jaar geleden of 10 jaar geleden bedoelden, hè, want die moest generaliseerbaar zijn.

380
00:59:56.366 --> 01:00:04.586
En, en dan zou ik zeggen als antifilosoof- AGI is, is wel een beetje in het, in het, in de afkorting zit dat: generaliseerbaar. Nee, maar bedoel general intell-intelligence.

381
01:00:04.646 --> 01:00:16.866
Terwijl wat je dan gaat zeggen is: de nieuwe compound AGI die we hebben gebouwd, die bestaat uit een zwerm van 20.000 subagents, kan inmiddels al die taken die Dwarkesh heeft gedefinieerd als AGI vervangen. Ja.

382
01:00:16.886 --> 01:00:24.556
En dan kan je terecht wetenschappelijk academisch zeggen- Het is nog steeds niet generaliseerbaar, maar het is het wel. De hele Zuidas met hun dozen en hun cactussen naar buiten loopt. Ja.

383
01:00:24.586 --> 01:00:29.006
Dus, uh, uh, dat, ik, ik ben toch ook wel een beetje met impact bezig altijd. Ja, ja, ja.

384
01:00:29.046 --> 01:00:43.666
En daarmee wil ik niet, uhm, kijk, want een zwerm van 20.000 experts die je stuk voor stuk moet gaan finetunen en trainen is echt een beetje een brute force lompe manier van het nabouwen van een mens die als baby zelf in de wereld leert spreken.

385
01:00:43.746 --> 01:00:48.686
En, uh, uh- Maar het zou dus kunnen dat we daar, dat we dat gaan doen de komende jaren. Dat we- Ja, gewoon hack.

386
01:00:49.066 --> 01:01:01.786
Dat er gewoon heel veel bedrijven gaan zijn die voor allerlei losse sectoren en allerlei losse stukjes software gewoon gespecialiseerde modellen gaan maken. En dat dat ook is wat al die consultancybedrijven gaan doen.

387
01:01:01.906 --> 01:01:16.270
Dat dat is wat al die startups in Silicon Valley gaan doen. Kies je sector- Ja...en implementeer in die sector.Dat zou kunnen. In plaats van een soort van, ja, magische, magische robot die alles in één keer kan.

388
01:01:16.510 --> 01:01:25.329
Ja, en ook generaliseerbaar is in, uh, het wat dan het wereldmodel heet, die ook toevallig kan gedichten en auto's kan rijden, zeg maar. Want dat zou dan dat super generaliseerbare ding moeten zijn.

389
01:01:25.360 --> 01:01:37.010
Dat is, dat is de, de, de, de droom. Ja, en ik denk dat, uhm, in dat opzicht een van de andere onderdelen van dit hele geheel, uh, die ook moeilijker blijkt in de praktijk dan in het laboratorium.

390
01:01:37.050 --> 01:01:50.390
Want dat is vaak ook, hè, hebben we, hebben we ideeën over hoe we richting een soort van veel intelligenter systeem zouden kunnen in het lab versus is dit ook uit te rollen naar een agent die een bedrijf zou kunnen inzetten zonder dat er allerlei problemen komen?

391
01:01:50.570 --> 01:01:59.410
Mhmm. Een van de fenomenen, dat heet online learning. Dat klinkt echt als: huh, hoe bedoel je [lacht] een, een, een online learning omgeven voor Neda- voor, voor Nederlandse kinderen?

392
01:01:59.950 --> 01:02:12.350
Nee, online learning is: nu zijn de modellen die waar wij mee interacteren zijn statisch. Die zijn al klaar. Je kunt ze door tunen, maar dan moet je ze openmaken en door tunen en dan weer online brengen, zeg maar.

393
01:02:12.390 --> 01:02:24.270
Maar online learning zou inhouden dat jij praat met Claude. Claude kijkt naar wat jij zegt, doet, uh, research en doet tool calls en gaat het web op en doet stukjes software schrijven.

394
01:02:24.930 --> 01:02:33.090
En de volgende dag als jij terugkomt, nee, terwijl jij praat, wordt Claude slimmer. Mmm. We gaan het, dus, want nu is het training runs, hè.

395
01:02:33.110 --> 01:02:41.910
Dus je hebt iedere keer, zeg maar, een met, ja, ik zeg even een doodstatisch model. Je krijgt iedere keer een nieuwe versie van een model wat op een gegeven moment gestopt is met trainen in de tijd.

396
01:02:41.940 --> 01:02:51.850
Wij zitten nu tegen een model te praten wat uit- Ligt een beetje aan wie. Voor mij is die van OpenAI knowledge cut off is een jaar geleden zelfs, hè. Dus ook nog van: in, in welke context ben jij gebakken? Ja.

397
01:02:51.990 --> 01:02:56.750
Hè, w-wie was de president? Ja. En wat is er gebeurd in het nieuws, zeg maar. Zonder dat jij het web op hoeft.

398
01:02:57.200 --> 01:03:16.490
Maar het zou natuurlijk interessant zijn dat als, uh, de x miljoen gebruikers, laten we even bij ChatGPT houden, de x miljoen gebruikers eigenlijk de hele dag live, online, real time input geven aan ChatGPT door hoe ze, en dat ChatGPT on demand real time aan het evalueren is tot een nieuwe AI.

399
01:03:16.730 --> 01:03:19.470
Sommige mensen denken dat ChatGPT zo werkt, absoluut niet.

400
01:03:19.870 --> 01:03:28.210
Wat ze kunnen doen is natuurlijk al die duimpjes naar beneden en omhoog, hè, en al die antwoordlogs die ze hebben geanonimiseerd, uh, teruggeven aan de volgende trainingsrun.

401
01:03:28.539 --> 01:03:40.750
Maar dan doe je toch iedere drie, zes tot een jaar, zeg maar. Het schijnt trouwens dat OpenAI al, dit is, was wel interessant, séante rumor deze week, is dat OpenAI al sinds GPT-4 geen nieuwe base model getraind heeft.

402
01:03:41.250 --> 01:03:43.830
Dus dat alles wat er tot nu toe gebeurd is, is trucjes eroverheen.

403
01:03:43.970 --> 01:03:51.710
Wat een beetje aansluit op jouw verhaal van: je kunt nog heel lang doen alsof je onderweg bent naar iets door onderweg heel de tijd trucjes te doen om het zo te laten lijken.

404
01:03:51.790 --> 01:04:01.690
Uh, OpenAI heeft blijkbaar niet meer een hele, Gemini-3 Pro van, van Google is een vanaf de grond af opnieuw getraind model. Daarom is hij ook zo spectaculair.

405
01:04:01.810 --> 01:04:09.430
Zo'n vanaf de grond af nieuwe run, hè, en heel nieuw brood bakken schijnt OpenAI al 1,5 jaar niet meer te hebben gedaan, want, want het lukte niet.

406
01:04:09.670 --> 01:04:13.230
Dat is best wel [lacht] op een gegeven moment loop je dan toch achter, hè. Dat voel je nu ook.

407
01:04:14.450 --> 01:04:25.210
Wat je uiteindelijk met dat online learning zou doen, en daar wordt allemaal oefeningen mee gedaan in labs, is een model wat als het ware vloeibaar is, wat, uh, onafgebakken blijft.

408
01:04:25.230 --> 01:04:35.530
Maar wat be-bedoel je hiermee te zeggen: het zou zomaar eens weer sneller kunnen gaan als, als hier een doorbraak in is? Wat ik hiermee wil zeggen is: dat is nog zo prematuur.

409
01:04:36.350 --> 01:04:40.390
Vloeibare modellen online laten leren terwijl ze in gesprek zijn. Ja.

410
01:04:40.410 --> 01:04:49.590
Sterker nog, de, uh, academici die ermee bezig zijn, die zeggen in interviews: we moesten het al snel weer uitzetten, want de gebruiker kan eigenlijk het model kapot maken. Ja, ja.

411
01:04:49.710 --> 01:04:57.370
Hè, en dan als we er duizenden mensen tegelijk mee laten praten, dan raa- zijn we 2 uur later ons model kwijt, want die is omge-omgevormd naar iets anders. Ja.

412
01:04:57.410 --> 01:05:04.810
Dus als we in het laboratorium nog deze fundamentele problemen hebben, dan gaat online learning niet gebeuren binnen 12 maanden. Ja, ja.

413
01:05:04.850 --> 01:05:21.210
Dus misschien was mijn punt: er zijn, en dat zal Ilya Sutskever op zijn manier denk ik wel mee eens zijn, hoop ik, er zijn genoeg gave nieuwe, uh, venues, nieuwe, uh, trapjes die we aan kunnen leggen richting dit, maar die zijn absoluut niet 12 tot 18 maanden ver weg.

414
01:05:21.450 --> 01:05:32.650
Die vereisen fundamenteel academisch onderzoek. Iets wat bijvoorbeeld een Ilya Sutskever binnen zijn lab aan het doen is en, uh, is niet even een tweak op het huidige paradigma. Dat vereist echt nieuwe uitvindingen. Ja.

415
01:05:33.090 --> 01:05:44.250
Mijn mening is dat ik denk dat je met ducttape en, en, en wat trucage tot een punt kunt komen, en volgens mij ben je het met me eens, dat je alsnog een enorme economische impact zal hebben.

416
01:05:44.490 --> 01:05:57.690
Terwijl de filosofen en de academici zich nog druk maken om de definitie van AGI, zijn er inmiddels wel binnen 5 tot 10 jaar, hè, of 3 tot 5 jaar misschien zelfs, heel wat mensen die de druk gaan voelen van deze nieuwe automatiseringsgolf.

417
01:05:58.010 --> 01:06:03.910
Hij zegt er nog één interessant ding over en dat is, uh, dat vaak wordt gezegd is dat, uh, diffusie altijd heel lang duurt.

418
01:06:03.950 --> 01:06:10.030
Dus diffusie is blijkbaar een begrip in de economie over de snelheid waarmee nieuwe technologieën ook daadwerkelijk gebruikt worden.

419
01:06:10.070 --> 01:06:20.990
Want uitvinden is één ding, maar er dan voor zorgen dat mensen het gaan gebruiken, dat duurt langer. En, en, en men zegt, er is een stroming van mensen die zegt: zelfs als die technologie allemaal zo snel vooruitgaat,

420
01:06:22.290 --> 01:06:33.430
en daar kun je vraagtekens bij zetten, dan, zelfs als dat het geval is, dan nog gaat het heel lang duren voordat het in de economie zit. Kijk maar naar alle voorgaande technische revoluties.

421
01:06:33.440 --> 01:06:42.430
Het is ook een beetje twerkation standpunt om eerlijk te zijn, die constant zegt: als je kijkt naar alle eerdere tech revoluties, het duurt gewoon nog wel even. Precies. Ondanks van wat er kan.

422
01:06:42.610 --> 01:06:47.050
Maar hij zegt hierbij: uhm, dat is ook weer niet iets om je op blind te staren.

423
01:06:47.170 --> 01:07:00.606
Want kijk, ma-maak in je hoofd de vergelijking: hoe lang duurt het dat als jij een geschooldeUhm, immigrant je land binnenlaat om bepaald werk over te nemen.

424
01:07:00.636 --> 01:07:04.406
Er is een bepaalde economische wens en dit is, dit gaat dan over kenniswerk.

425
01:07:04.946 --> 01:07:15.066
Hoe snel kun je immigranten aan het werk krijgen als zij bij, i-in je economie komen om je economie erop vooruit te laten gaan bij dingen waar je gebrek aan hebt? Dat zal vrij snel gaan.

426
01:07:15.106 --> 01:07:23.526
Dan moet je dus ook aannemen dat dat met AI-systemen zo snel minimaal zal gaan. Vond ik ook nog een, uh, grappige lens om door te kijken.

427
01:07:23.566 --> 01:07:37.426
En ik denk dus daarbij gezegd hebbende dat de lat die Dwarkesh dus legt, is dat wat hij ziet als AGI, 59% van het kenniswerk, lijkt op iemand die je binnen een organisatie brengt zonder goede onboarding, zonder goede handleiding.

428
01:07:37.466 --> 01:07:47.366
Die eigenlijk, z-, als een intelligent mens dat kan, door simpelweg goed op te letten, integreert en zichzelf onboardt in een organisatie. Dus zijn, dat is zijn lat voor AGI.

429
01:07:47.626 --> 01:07:55.526
Vo-- vind ik best een goede lat, hè, van: we gaan niet, uh, prompts moeten verzinnen. Nee, zoek het maar uit. Hier, je, in de, in het hol van de leeuw. Ga maar leren.

430
01:07:55.986 --> 01:08:05.546
En ik denk dus dat, daar zit dus ook dat leren en online leren in, hè. Dat moet dan werken. Je moet modellen hebben die kunnen bewegen in het moment en aanpassen en zichzelf kunnen aanpassen en zelf leren.

431
01:08:05.896 --> 01:08:16.616
Anders kan je niet komen tot zo'n, uh, fundamentele, uh, uitvinding waar, die eigenlijk een soort zelfdiffusie gaat doen. Dus ik denk dat, om er een beetje een knoop omheen te doen, de,

432
01:08:18.126 --> 01:08:31.886
mijn persoonlijke, uh, toevoeging aan, aan, hieraan zou zijn dat wat ik nu zie gebeuren met dingen als computer use en het aanklikken van dingen in Excel, hè, ook al is het fine-tuned computer use, om even terug te komen op wat jij eerder in het gesprek zei.

433
01:08:32.766 --> 01:08:41.506
Gecombineerd met videomodellen zoals Vio, waarin entiteiten gecreëerd worden die 26 talen spreken en gewoon tot jou spreken in een Teams-call misschien wel.

434
01:08:41.946 --> 01:08:50.986
Dat als je kijkt naar, als je nu real time Vio hebt, hè, dus Vio4 zou dan misschien Vio4 mini zijn of Vio4 supernano banana, whatever, hoe ze het gaan noemen.

435
01:08:51.506 --> 01:09:02.666
Die kan real time entities creëren die Nederlands spreken in een Teams-call of een, uh, Google Meet, die op de achtergrond een zwerm van computer use experts aansturen die rondklikken in software.

436
01:09:03.226 --> 01:09:08.826
Dat ik denk dat je al snel tot iets gaat komen waar je een mens eigenlijk niet meer voor hoeft te trainen om ermee te werken.

437
01:09:08.846 --> 01:09:24.746
En ik vind dat diffusieargument een beetje gevaarlijk, omdat ik denk: techdiffusie ging ook heel erg vaak traag, omdat je mensen helemaal moest onboarden, om het woord maar te blijven gebruiken, namelijk op trainen, mensen trainen om gebruik te maken van die nieuwe technologie.

438
01:09:24.946 --> 01:09:35.106
Ik doel, de reden dat de iPhone tot de dag van vandaag iPhone heet, terwijl het een zakcomputer is, wat al een rare term is, is omdat het de brug was van de telefoon naar de, naar de zakcomputer.

439
01:09:35.796 --> 01:09:39.146
Mensen wisten al wat telefoons waren en daardoor kon je ze een telefoon verkopen.

440
01:09:39.206 --> 01:09:49.166
Dus je kan van die bruggetjes gebruiken en oude metaforen, zeg maar, een soort, uhm, trucje eigenlijk om mensen, uh, makkelijker te kunnen onboarden in de volgende tijd of zo.

441
01:09:49.746 --> 01:10:07.526
En ik denk dat, uhm, als deze AI's zich kunnen tonen binnen Teams-calls en op de achtergrond kunnen run-, rondklikken in bestaande software, dat dat een techrevolutie is die mogelijk diffusie gaat doen op een ander tempo dan dat we voorheen gewend waren, omdat de remmende kracht van leren weg is.

442
01:10:08.146 --> 01:10:17.286
Nou luisteraar, u doet het er maar mee. Uh, wij danken Sam Hengeveld voor de edit en Pankra voor de vormgeving. Als je een lezing wil van dit orakel, dan kan dat. Mail ons op lezing@aireport.email.

443
01:10:17.326 --> 01:10:18.626
Je kan ook een lezing van mij krijgen, kan ook.

444
01:10:19.166 --> 01:10:27.586
En als je op de hoogte wil blijven van het laatste AI-nieuws of twee keer per week de laatste tips en tools wil ontvangen, zoals dat Typeless wat we deze week testen, dan kun je je abonneren op onze nieuwsbrief.

445
01:10:27.626 --> 01:10:42.786
Helemaal gratis via aireport.email. Wil je vandaag beginnen met AI binnen jouw bedrijf? Dan kun je naar deptagency.com/aireport en wij zijn er volgende week gewoon weer. AGI of niet. Tot dan. Tot dan.

446
01:10:43.446 --> 01:10:58.876
[muziek]