WEBVTT

1
00:00:00.080 --> 00:00:10.400
[alarm] Oh! Oh. Zo klinken 165.000 scheerbewegingen per minuut die je helpen om fris voor de dag te komen.

2
00:00:10.440 --> 00:00:17.860
De flexibele scheerkop van de Philips S9000 Prestige volgt de contouren van je gezicht en scheert tot op nul millimeter van je huid.

3
00:00:18.660 --> 00:00:29.700
Ervaar een ultiem gladde en comfortabele scheerbeurt, ook wanneer je nog niet helemaal wakker bent. Want dankzij de slimme sensoren past het scheerapparaat zich helemaal aan jou aan.

4
00:00:29.760 --> 00:00:39.300
Zo kun jij nog extra genieten van je kopje koffie voor je de deur uit gaat. De Philips S9000 Prestige is het ideale scheerapparaat om jouw dag goed mee te beginnen.

5
00:00:40.300 --> 00:00:50.360
Koop de Philips S9000 Prestige bij jouw favoriete winkel. Ben jij van plan om dit jaar te starten met beleggen? Of ben je er al mee bezig en zoek je een portie inspiratie?

6
00:00:50.400 --> 00:01:02.180
Wij zijn Jasper en Twan, twee doodgemonomaak compleet verschillende beleggers en iedere donderdag vertellen wij in onze podcast de lange termijn over onze beleggings reis, onze lessen en met name onze fouten.

7
00:01:02.220 --> 00:01:11.060
En dat allemaal op een vermakelijke en laagdrempelige manier. Alsof je met ons in de kroeg staat. Met een whisky'tje erbij. Lekker. Dus luister eens naar onze podcast De Lange Termijn.

8
00:01:21.700 --> 00:01:37.420
[muziek] Welkom bij Pockie, een podcast over kunstmatige intelligentie waarin wij Wietse Hagen en Alexander Klöpping je bijpraten over de ontwikkelingen in de wereld van AI met vandaag.

9
00:01:38.180 --> 00:01:44.180
Ik zat rustig op kantoor een videootje op te nemen met het idee een beetje met AI te experimenteren. Maar dat videootje ging viral.

10
00:01:44.240 --> 00:01:54.840
Er keken 1 miljoen mensen naar en we hebben het over de inhoud van het filmpje, namelijk hoe een video in verschillende talen vertaald kan worden, inclusief lipsync en stem klonen en weet ik veel allemaal.

11
00:01:55.240 --> 00:02:06.340
En wij praten over wat dat betekent voor YouTube. Amazon heeft een investering gedaan deze week in Anthropic, de maker van Claude AI en daarmee loopt de titanenstrijd tussen grote techbedrijven op.

12
00:02:06.500 --> 00:02:17.220
Daar gaan we het over hebben. We gaan het überhaupt hebben over bedrijven die AI tools maken. Microsoft met Windows heeft vorige week aangekondigd dat er allerlei integraties komen met AI in Windows.

13
00:02:17.240 --> 00:02:29.800
En ook OpenAI kondigde een integratie aan, namelijk van DALL-E 3, hun nieuwste plaatjes generator met ChatGPT, waardoor je in ChatGPT plaatjes kunt maken. Daar gaan we het over hebben. En tenslotte gezichtsherkenning.

14
00:02:30.560 --> 00:02:42.960
Dat is een technologie die heel leuk is en gevaarlijk is tegelijkertijd. We proberen zoals altijd te voorkomen dat het een dystopisch verhaal wordt, maar dat is weer mislukt. Veel plezier met luisteren. Wietse.

15
00:02:43.020 --> 00:02:52.340
Jij had een ChatGPT momentje in je leven voor een zachte landing naar het intro, beloofde jij toen we net elkaar spraken. [lacht] Wat is dat?

16
00:02:52.380 --> 00:03:01.580
Ja, hier zit dus een, voor de luisteraars wij spreken sowieso een uur voor natuurlijk, anders kunnen wij nooit zo'n chaotische show neerzetten. Precies dat is heel geraffineerde voorbereiding vereist dat.

17
00:03:02.620 --> 00:03:15.300
Ja, ja, dit is gemaakte chaos. Het is allemaal nep. Nee, ik, uhm ik was dit weekend bezig. Ik, ik had een heel verhaal gehouden, uhm naar iemand in zakelijke sfeer. Ik was iets.

18
00:03:15.390 --> 00:03:23.380
Het ging over cloud computing en ik had daar wat ideeën bij. En toen was het van: ja, zou je dat dan misschien even kunnen samenvatten en opschrijven.

19
00:03:23.520 --> 00:03:33.150
En dan ontstaat er zo'n bal in mijn buik van spanning, want ik ben gewoon niet zo'n schrijver. Ik vind dat best wel moeilijk, omdat ik denk dat mijn gedachten gaan sneller dan dat dan die woorden.

20
00:03:33.180 --> 00:03:39.140
Of denk ik het is niet mijn instrument. Het voelt het als het, alsof ik op een trompet moet spelen. Ja, heel erg duidelijk. Dat ik het helemaal niet kan.

21
00:03:39.200 --> 00:03:49.880
En, uhm en toen dacht ik: ja, ik zit heel in Pockie om te praten over AI en al die tools en helemaal enthousiast te zijn, uh, en panisch te zijn tegelijk.

22
00:03:50.680 --> 00:03:53.920
Toen dacht ik misschien moet ik het zelf eens weer eens in gaan zetten en een beetje mee rommelen.

23
00:03:54.800 --> 00:04:04.420
Dus toen dacht ik: ik ga, uh, en dat heb ik een beetje van jou, denk ik, want volgens mij doe jij dit al als ik het me goed herinner. Ik denk ik ga gewoon even een half uur praten tegen een audiorecorder.

24
00:04:04.430 --> 00:04:14.640
Dus ik had gewoon heel klassiek de Quick Time app gestart en daarin een, uh, een half uur gepraat en eigenlijk geprobeerd terug te halen wat ik daar aan die persoon had verteld een tijd geleden

25
00:04:15.680 --> 00:04:29.720
en toen door Whisper heen gehaald om daar dan tekst van te maken. Uh, en toen die tekst in GPT en in dit geval vier. Uh, en toen gevraagd van: joh, kan je hier een coherent verhaal van maken? Maximaal één A4.

26
00:04:29.800 --> 00:04:39.880
En ik vind het ook wel fijn om aan het einde een soort van punten te hebben van resumé. Bam, bam, bam zo. En ik druk op die knop en daar komt toch een document. [lacht] Ik was, ik wil niet.

27
00:04:39.920 --> 00:04:50.120
Ik was wel een klein beetje emotioneel ervan. Dit klinkt overdreven, maar de emo-, de emotie was, is vooral omdat ik dan. Het is alsof je. Het is een soort stem bevrijding. Ja.

28
00:04:50.460 --> 00:04:58.780
Je hebt mensen als je leert zingen ergens en je kan voor het eerst een niet valse noot zingen dat je denkt: oh man, ik, ik, het lukt mij gewoon.

29
00:04:58.840 --> 00:05:06.260
Ik ben echt door een door een universitaire studie heen ge, ge, gerommeld omdat ik gewoon die essays was echt een, een crime.

30
00:05:07.000 --> 00:05:18.940
En nu dacht ik van: oh wat, wat, wat leuk dat ik nu mijn eigen chaos teruglees in een coherent verhaal. Dat was. Ja, ik weet niet. Ik bedoel, ik zat niet te huilen of zo, maar ik had wel zoiets van: hey jeetje, wat gaaf!

31
00:05:19.140 --> 00:05:30.740
Dit is toch wel echt heel fijn voor mensen die, uh, zo verbaal zijn dat ze het op deze manier kunnen structureren. Ja. Want het is meer dat. Ik bedoel, dat, uh, dat heb ik op mijn studie heel erg meegekregen ook.

32
00:05:30.860 --> 00:05:42.740
Uh, schrijven is nadenken, schrijven is structureren. Dus het is wel, uh, uh, het is een vorm van op een andere manier denken dan gesproken, uh, taal.

33
00:05:43.040 --> 00:05:52.900
Uh, en ik had ik, hier had ik een beetje dat hybrid gevoel dat ik dacht als ik het nou inspreek en ik krijg het terug in een soort spiegel gestructureerd en ik ga door die structuur heen, dan, dan doet dat ook wat voor mij.

34
00:05:53.020 --> 00:06:05.120
Dus ik vond het heel, uh, boeiend. Maar heb je het idee dat je hierdoor minder-- uh, want schrijven is structureren. Dat proces sla je wel een beetje over door het over te dragen aan die. Ja, daar zit meteen een, uh.

35
00:06:05.500 --> 00:06:10.004
Je twijfel. Vraagteken bij. Ja.Ja, omdat ik wel toen ik het terug.

36
00:06:10.424 --> 00:06:17.763
Ik zat dan nog te denken van oké, ik lees dat terug en dan ga ik ervan uit dat die structuur die ik daar dan teruglees ook weer bij mij aangebracht wordt.

37
00:06:17.904 --> 00:06:28.864
De vraag is alleen als je die structuur niet zelf hebt gemaakt, ehm, ja, dat daar. Ik denk dat daar wel een verlies zit. Ehm, maar ja, er is, er is ook een verlies als ik het niet kan uiten op papier.

38
00:06:28.904 --> 00:06:32.524
Dus ik zit een beetje af te wegen. Ik wil het niet allemaal recht, recht kletsen, maar ja.

39
00:06:32.564 --> 00:06:46.064
Nee, maar ik herken het heel erg en ik, ik, ik heb me dit dus, dit is dus waar ik me in het begin een beetje vies voelde hierover, over het door AI laat structureren van de gedachten en, en ik merk gewoon ik doe dit heel veel, want ik heb precies hetzelfde als jij.

40
00:06:46.264 --> 00:06:56.524
Ik, ik, ik ben doodsbang voor een knipperende cursor, zeg maar. Er zijn twee typen documenten op mijn scherm waarvan ik soort van mijn keel dichtknijpt en dat is een knipperende cursor voor een leeg velletje op, in Word.

41
00:06:56.904 --> 00:07:01.024
En het is een, een, een, hoe heet dat? Een begroting.

42
00:07:01.384 --> 00:07:18.884
Gewoon passiva en activa en zo, dan gaan echt de luiken gaan dicht in mijn hoofd en ik, uh, en, en dan denk ik: moet ik me nou schuldig voelen hierover dat ik niet mijn gedachten zelf structureer en dat ik dus een soort van aha-moment heb op het moment dat de AI heeft gestructureerd wat ik eigenlijk bedoelde te zeggen?

43
00:07:19.034 --> 00:07:29.444
Want dat is dan de, dat is waar het volgens mij magisch is dat je allemaal vage gedachten in je hoofd hebt die nog geen samenhang hebben en dat eigenlijk dat ding de samenhang erin aanbrengt.

44
00:07:29.504 --> 00:07:36.744
Is het dan, en dan denk ik dus, dan, dan lees ik dat en denk ik: aha, ja, dat bedoelde ik inderdaad, want dat heeft hij er dan uitgevist op een of andere manier.

45
00:07:37.744 --> 00:07:42.054
Dan denk ik: moet ik, moet ik hier nou soort van in, moet ik hier nou me schuldig over voelen?

46
00:07:42.124 --> 00:07:50.184
Of heb ik hiermee mijn werk minder goed gedaan dan had ik het dan, dan als ik het had gedaan, als ik soort van een uur mijn hoofd hierover had gebroken. En ik denk gewoon dat het niet zo is.

47
00:07:50.444 --> 00:08:00.704
Ik denk, ik denk dat dit prima is om een, om dit te externaliseren als het ware. Ik heb er geen, ik heb er echt geen last van, uh, en, en kan vervolgens het verhaal ook beter navertellen.

48
00:08:01.084 --> 00:08:17.964
Dus ik doe dit tegenwoordig heel veel als ik een onderwerp wil voorbereiden voor een, voor een, voor een opiniestuk of als ik een, een item in een podcast wil maken, dan ga ik gewoon eerst ramblen en dan komt dat ding met structuur en dan kan ik daarna dus het beter navertellen omdat ik de structuur opeens zie.

49
00:08:18.544 --> 00:08:30.144
Dat is zo fijn. En ik ben dus heel benieuwd of net als het dat het, uh, als het effect er is en daar is best wel wat onderzoek naar gedaan van, uh, even nog in een wereld waarin deze AI niet is.

50
00:08:30.704 --> 00:08:42.764
Uh, je gaat, uh, studeren of ergens werken met tekst en iemand gaat je leren om een argument uiteen te zetten, kernzaken, hoofdzaken van bijzaken te onderscheiden. Om daar vervolgens een lopend narratief van te maken.

51
00:08:42.864 --> 00:08:52.064
Als een soort, nou, als het een betogende essay is, gaat het om, uh, dit zijn mijn aannames en, uh, ik ga nu een betoog maken. Aan het einde hoop ik dat je misschien openstaat voor mijn argument.

52
00:08:53.344 --> 00:09:05.784
Dat daarvan weten we dat als je dat maar blijft herhalen, dat je op een gegeven moment dus je gedachten op een bepaalde manier gaat structureren en dus ook in gesprek nadat je heel veel essays hebt geschreven, je gesprekken worden gestructureerd.

53
00:09:05.844 --> 00:09:23.544
Ik heb dat bij mezelf gemerkt, want wat ik nu met jou in Poki doe ik, ik weet, ik weet het luisteraars, het is een chaos, maar sporadisch hoop ik dat je ook merkt dat we proberen toch te zeggen van oké, als we dit nou aannemen en dat nou aannemen en een beetje een soort, uh, schoolse, uh, argumenten proberen te, te brengen.

54
00:09:23.624 --> 00:09:31.664
Dat komt omdat ik dat heb geleerd, want dat moest op de universiteit en, uhm, ik ben daar blij mee, want dat is toch een stuk geinternaliseerd.

55
00:09:32.284 --> 00:09:49.364
Het zou natuurlijk zo kunnen zijn dat als jij, ik zeg even omdat jij net dat hebt verteld, uh, interacteert met, uh, ja, zo'n hybrid bent met ChatGPT of welke tool dan ook, dat ik me ook kan voorstellen dat dat misschien toch zachtjes ook een beetje geinternaliseerd gaat raken.

56
00:09:50.144 --> 00:10:00.444
Dus dat je niet een statisch wezen bent die niet meer kan groeien. Dus dat je zou kunnen leren in die interactie, dat is dan een beetje de, uh, de hoop. Ik weet ook, ik zit ook meteen te denken: moet dat dan?

57
00:10:00.684 --> 00:10:08.644
Daar komt dan weer een heel argument bij van kinderen moeten zelf kunnen rekenen zonder rekenmachine. Precies. Dat voelt een beetje zo van: waar heb ik het nou eigenlijk echt over, hè? Maar,

58
00:10:09.824 --> 00:10:20.964
uh, dus dat, dat dan nog even daargelaten, denk ik dat er sowieso als je door essays schrijven anders leert denken, dan ga je ook anders denken door te interacteren met AI.

59
00:10:21.564 --> 00:10:32.244
Dat kan niet anders, uh, en dat is wel, het is heel boeiend hoe dan anders leren denken. En, uh, ja, want negatief zou je zeggen je wordt lui, hè, maar positief zou je zeggen: nee, je leert. Precies.

60
00:10:32.484 --> 00:10:42.984
En ik, ik moet inderdaad denken aan wat je zei over vroeger op school werkstukken schrijven of, uh, essays schrijven op de, op de, uhm, of papers schrijven op de universiteit.

61
00:10:43.864 --> 00:10:52.184
Uhm, ik, ik denk dat niemand dat per se leuk vindt. Uh, dat is, het is ook het idee dat je, dat je een beetje door, door de pijn heen gaat om ervan te leren.

62
00:10:52.824 --> 00:11:04.504
Maar toch denk ik wel dat de een meer pijn ervaart hieruit dan de ander. En dat, uhm, het talent om, uh, ik, ik ken heel veel mensen die schrijven en die kunnen gewoon veel gemakkelijker schrijven dan ik.

63
00:11:04.984 --> 00:11:11.774
En dan denk ik: ja, als de conclusie is dat ik daardoor gewoon maar minder ga schrijven en meer ga ouwehoeren, uh, in, in meetings.

64
00:11:11.824 --> 00:11:21.264
Ik denk dat, dit is hetzelfde, iedereen ervaart in vergaderingen, zeg maar, als je op je werk een vergadering hebt, herken je dat sommige mensen gewoon ter plekke allerlei dingen aan het blaten zijn.

65
00:11:21.664 --> 00:11:32.724
En andere mensen moeten echt als ze een nieuw idee horen, soort van weg van die vergadering, erover nadenken en dan later kunnen ze er wat zinnigs over zeggen. Dat zijn volgens mij gewoon verschillende typen mensen.

66
00:11:33.324 --> 00:11:44.604
En het idee dat je, dat, dat je, dat je mensen opdringt dat ze ditzelf, dat ze de, dezezelfde karaktereigenschap moeten hebben. Of dat de een meer pijn verdient dan de ander, want dat is waar het op neerkomt.

67
00:11:45.104 --> 00:11:57.724
Ja, ik weet niet hoe eerlijk dat is en ik ga, dit is dus echt iets waarbij ik me afvraag in hoeverre moet je mensen, nou, eerlijk gezegd, zoals ik zelf, op de universiteit nou dwingen dat ze met een, dat ze vanaf een lege cursor moeten gaan typen?

68
00:11:57.824 --> 00:12:08.584
Ik vraag me, ik zou, ik zou essays, als ik nu essays zou moeten schrijven voor de universiteit, zou dit zijn hoe ik het doe, namelijk ramblen. Mag niet, hè? Wat zeg je? Mag niet. Mag niet. Ja, oké.

69
00:12:08.604 --> 00:12:18.380
Nou ja, dan mag het niet. Nee, maar dat, dat, dat is, dat is heftig. Ik bedoel, mag niet. Ik zeg niet mag niet, van mij niet. Ja. Maar de, de huidige reactie binnen veel instellingen isGeen ChatGPT.

70
00:12:18.860 --> 00:12:28.040
Ja, ik vind het gewoon absurd. Ja, en dat is dus voor jongens zoals wij. Maar het is ook. Ik denk dat er nog heel erg als we het als mensen hebben over ChatGPT in de context van

71
00:12:30.000 --> 00:12:39.000
documenten die je deelt met anderen, zoals in het onderwijs of zoals in je werk. Dat mensen denken ik geef ChatGPT de opdracht om een werkstuk te schrijven. Dat is helemaal niet het punt.

72
00:12:39.040 --> 00:12:48.980
Het is het is het gebruiken om het te herschrijven. Dus het zijn ideeën die. Natuurlijk zijn ideeën in de kern al matig origineel omdat je, omdat je ze ergens van vandaan hebt gehaald.

73
00:12:49.010 --> 00:13:02.280
Maar vervolgens is daar een verwerkingsslag overheen. En ja, ik, ik. Ik vind het gewoon heel raar dat, dat, dat als mensen het hebben over je moet die technologie verbieden, dat dat over de hele. Het is alsof je een.

74
00:13:02.300 --> 00:13:11.220
Alsof je wordprocessors processors verbiedt. Het is een soort. Het is zo'n brede tool. Ja, dat is denk ik precies wat je nu zegt van hoe je hem inzet.

75
00:13:11.340 --> 00:13:24.700
Want als jij, als ik in mijn geval een essay zou schrijven samen met ChatGPT en er zou dus dan en er zou gezegd worden oké, die lever jij in en morgen krijg je een mondeling, mag je niet je essay meenemen, niet je computer meenemen, helemaal niks.

76
00:13:25.160 --> 00:13:33.880
Prima, bring it. Ja, ik bedoel, dan weten we het toch? Maar ik denk dus dat het vooral gaat om welke didactische tools je inzet om erachter te komen of het inderdaad gelukt is.

77
00:13:34.100 --> 00:13:47.000
Je je doelen die je hebt met een bepaalde les of module en dat je daar gaat kijken van hoe kunnen we die dan toetsen? Ja, want ja, want ik kan me wel. Je kan natuurlijk, dat heb jij natuurlijk ook gezien.

78
00:13:47.500 --> 00:13:54.680
Je kan wel aan ChatGPT vragen joh, geef mij, dit is de opdracht, maak hem voor me. Ja, en dat is dat bedoel ik natuurlijk niet. Ik snap dat je dat niet.

79
00:13:54.690 --> 00:14:06.060
Ik bedoel hoe, hoe weeg, hoe ga je dan zeggen deze student heeft het gebruikt op de ja op een koosjer manier en deze student heeft het gebruikt op een manier waardoor ze eigenlijk niks leren.

80
00:14:06.080 --> 00:14:09.540
Het is met alle vormen van plagiaat dat het uiteindelijk niet zwart-wit is.

81
00:14:09.640 --> 00:14:17.540
Dat het dus als er maar genoeg eigen gedachten bijgekomen zijn of genoeg verwerkingsslag, dat je het laten zien dat je dat je de, de, de stof doorgrond.

82
00:14:17.620 --> 00:14:27.200
Dat is belangrijker dan, ehm, dan dat idee helemaal origineel van jezelf moet zijn. Maar er zit heel veel grijze ruimte. Zeker.

83
00:14:27.260 --> 00:14:37.200
Maar het is, het is ook een soort techno doping probleem dat je, ehm, zeg maar net als dat nu in de. Volgens mij is dat in de wielersport zo dat, dat je hebt de dopingtest, maar het bloed wordt ook bewaard.

84
00:14:37.340 --> 00:14:49.840
Want als jij iets gebruikt wat een soort van nieuwe synthetische drug is en die wordt vijf jaar later een test voor ontwikkeld, dan wordt je bloed uit de vriezer gehaald en gezegd: hé, toen, vijf jaar geleden heb jij de Tour gewonnen, want je gebruikt iets wat we nu wel kunnen vinden en daarin,

85
00:14:50.920 --> 00:14:54.120
ja, als student kan ik me voorstellen dat het best wel.

86
00:14:54.540 --> 00:15:06.820
Ik weet nog, dat is dat, dat verzin ik niet, dat ik mijn thesis aan het schrijven was en dat is niet zo lang geleden, want ik ben vrij laat pas gaan studeren en dat ik echt omdat ik toen Grammarly al gebruikte en met Grammarly en dan Grammarly Pro.

87
00:15:06.880 --> 00:15:15.300
Dus toen kon ik ook al zinsstructuren laten tippen. Ja, vertel even wat dat is. Ja, bij Grammarly is eigenlijk super spel controle, maar dan ook met grammatica.

88
00:15:15.740 --> 00:15:22.420
En dan was ik aan het schrijven en dan als je dan betaalt ook dan zei die aan de zijkant van joh, ik schrijf ik, ik. Het waren allemaal tips, hè.

89
00:15:22.440 --> 00:15:29.380
Je kon dan wel op een vinkje drukken om die tip toe te laten passen, dus ik klikte dan heel de tijd aan de zijkant heel snel op al die vinkjes, want ik wil, ik wilde ja ga, doe het gewoon.

90
00:15:29.660 --> 00:15:35.920
Dan zeiden van joh, je gebruikt dit woord wel heel vaak. Ik heb even wat synoniemen voor je bedacht. Ja, deze zin is te lang, die heb ik voor je gesplitst.

91
00:15:36.240 --> 00:15:45.800
En ik heb toen ook overleg gehad met mijn professoren van mag dit, ik gebruik dit, want ik wil niet later van techno doping. Ja, dat iemand gaat zeggen dat was een Grammarly stuk.

92
00:15:46.240 --> 00:15:55.040
En toen hebben we daar even gediscussieerd en bleek dat dat mocht, want Grammarly doet niks toevoegen, alleen maar grammatica en spelling dingen rechtzetten en, en scheiden.

93
00:15:55.480 --> 00:16:08.220
Maar ik, ik dacht toen al van ja, de volgende versie van Grammarly en Grammarly is een mooi voorbeeld, want volgens mij komt er geen volgende versie van Grammarly, want die hebben het een soort van opgegeven omdat ze wel beseffen dat die golf die eraan komt of er al is veel te groot is voor kleine Grammarly.

94
00:16:10.100 --> 00:16:19.000
Maar dat ik niet. Ik, ik dacht toen al wat fijn dat ik het nu aan het schrijven ben, want straks, eeeh, komen er een aantal jaren van.

95
00:16:19.180 --> 00:16:24.760
Ik mag het niet gebruiken, maar ik wil het eigenlijk gebruiken, want waar wij het nu over hebben en dan heb ik het over ChatGPT.

96
00:16:25.920 --> 00:16:38.220
Nu, dat ligt een beetje aan de onderwijsinstelling en, en hoe dat besloten wordt en aan het land. Maar er zijn plekken waar wordt gezegd doe gewoon geen ChatGPT, hou het zuiver. Jij maakt het niks. Niks met ChatGPT.

97
00:16:38.320 --> 00:16:46.160
Ja, op een typemachine graag. Ja, op een typemachine. Doe maar met pen. En, ehm. Gans ik. Dat is natuurlijk, maar het is ook een soort pauze.

98
00:16:46.280 --> 00:16:54.000
En als ik het positief lees is het zo van wacht even, we weten gewoon even niet wat we hier nu mee aan moeten. Gebruik het maar gewoon niet, want dan weten we zeker dat het goed gaat.

99
00:16:54.320 --> 00:17:00.380
Maar dit is niet vol te houden deze, deze, deze positie. Natuurlijk niet, dat is absurd. Maar dat is nu niet.

100
00:17:00.430 --> 00:17:12.740
Het lijkt me nu niet een fijne tijd om nu te studeren, want dan zit je in een soort van ja, er ligt een superpower ergens en ik weet dat dat mijn volgende generaties dit wel mogen gebruiken, maar omdat we er niet mee om kunnen gaan, mag ik het nu niet.

101
00:17:13.260 --> 00:17:21.280
En, en misschien ben ik super naïef, hè en zeggen allemaal universiteiten nu of studenten nee joh, dat mag gewoon of zijn allemaal. Ik heb het niet gevonden, ehm, dus ik ben.

102
00:17:22.400 --> 00:17:31.820
Ja, ik was toen al blij dat ik dacht ik zit voor een bepaalde wave. Want als, en ik dacht toen alleen maar in de context van Grammarly. Ik had niet een soort van futuristische visie op GPT toen al.

103
00:17:31.860 --> 00:17:36.920
Ik dacht gewoon wat als Grammarly beter wordt? Hoe ga ik ooit nog onderscheid maken dan?

104
00:17:36.960 --> 00:17:47.500
En word ik niet beticht van techno doping zeven jaar later omdat er een nieuw algoritme is uitgevonden om te checken of het geschreven is met een algoritme? Nou, wanneer kwam ChatGPT uit? November vorig jaar toch?

105
00:17:48.980 --> 00:17:58.780
Is het echt zo kort geleden pas? Nou, ik zou zeggen, dat vind ik al best wel lang geleden. En die universiteiten hebben dus over een maand hebben ze een jaar de tijd gehad om policy te maken.

106
00:17:59.080 --> 00:18:13.180
Jezus Christ, mag het, mag het. Mag het iets geavanceerder zijn dan druk op pauze? Ja, je bedoelt een, een policy met inhoud en niet alleen maar pauze? Ja, ik hoor je. Ja. Een jaar, Wietse. Ja, maar ja.

107
00:18:14.500 --> 00:18:23.000
Ja, ik moet zeggen dat ik, ik, ik zou ja. Wat zou jouw policy zijn dan? Doe maar gewoon.Andere meet methodieken gebruiken om het te meten hoe het met de studenten gaat.

108
00:18:23.280 --> 00:18:31.380
Ik heb hier niet een jaar over nagedacht, maar die universiteiten barsten van commissies die, uh, die, die niks anders doen dan hierover nadenken. Kom op zeg.

109
00:18:32.100 --> 00:18:38.320
Nou ja, zoals het wel vaker is, zou het natuurlijk goed zou kunnen zijn en, uh, dat kunnen mensen ons mailen.

110
00:18:38.420 --> 00:18:46.620
Uh, of, uh, [Niels lacht] dat, weet je, waarschijnlijk is er een fantastisch mooi ChatGPT beleidsdocument wat wij niet kennen. Dat bedoel ik niet cynisch, dat is er waarschijnlijk echt.

111
00:18:46.660 --> 00:18:57.840
De vraag is alleen of dat document gedragen wordt en, uh, ja, of daar al bes-besluiten over genomen zijn. Ja, nou, opschieten. Ik ben er nu echt klaar mee. En, en, en ik moet ook wel. Ja, serieus.

112
00:18:57.880 --> 00:19:15.180
En ik en ik denk, uh, dit is, dit is de meest, ik denk uiteindelijk de balans opmakend na bijna een jaar vind ik dit voor mijn eigen, uh, werk of voor mijn eigen gebruik vind ik dit het meest magische, namelijk, uhm, vage gedachtes in je hoofd structuur geven.

113
00:19:15.440 --> 00:19:23.380
Ik vind het zo vet en ik, ik merk ook. Dan ga ik. Sorry. Ja. En ik merk ook dat die, uhm, het, want je hebt nu veel transcriptie software.

114
00:19:23.460 --> 00:19:35.040
Ik gebruik Super Whisper, dat is een Mac app waardoor je in die, die leeft in de menubalk naast je klok en daar druk je dan op en vanaf dat moment praat je gewoon tegen je computer en dan transcribeert hij alles.

115
00:19:35.060 --> 00:19:45.260
Ik heb een beetje te mailen met de ontwikkelaar van die, van die, uhm, van die, van die mini app, want als er geen prompt overheen gaat is mijn transcriptie echt niks waard.

116
00:19:45.700 --> 00:19:50.260
En ik merk dus, dat is wel grappig, de doelgroep van die app heeft twee typen gebruikers denk ik.

117
00:19:50.640 --> 00:19:59.060
Namelijk de belangrijkste doelgroep nu zijn mensen die gewoon zo gestructureerd kunnen nadenken dat ze hele zinnen hardop kunnen ze, kunnen dicteren. Zoals Churchill dat deed in bad.

118
00:19:59.100 --> 00:20:07.620
En dat dan een, uh, mevrouw die dat allemaal aan het optypen was op de typemachine, die tikte dat gewoon op en dan had hij weer een, had hij weer een boek af. Ik kan dat gewoon niet.

119
00:20:07.800 --> 00:20:12.920
Ik kan niet gewoon in, in zulke strakke gedachtes, uh, spreken tegen transcribeer software.

120
00:20:13.620 --> 00:20:23.520
Dus het idee dat daar een prompt overheen gaat die rekening houdt met mijn schrijfstijl, die soort van, uh, soms wil je bullets, soms wil je lopende tekst omdat andere mensen het gaan lezen.

121
00:20:23.600 --> 00:20:35.420
Soms wil je dat dat ding snapt dat hij moet beginnen met een anekdote die pas la, die ik pas later in mijn hele geramble, uh, opbreng, dat hij die even naar voren haalt automatisch omdat hij weet dat dat mijn stijl is.

122
00:20:36.120 --> 00:20:52.000
Ja, d-we, we gaan toe naar, zeg maar, uh, het is, het is zo, uhm, voorspelbaar dat we toe gaan naar, uh, praten tegen onze computer. Die dan vervolgens daar consumeerbaardere informatie van, voor maakt voor anderen.

123
00:20:52.380 --> 00:20:57.620
Dus het maken van een presentatie dat, dat, uhm, weet je, we, we kennen nu allemaal die voorbeelden.

124
00:20:57.660 --> 00:21:08.660
Microsoft, uh, lanceerde vorige week, uh, die verregaandere integratie van AI in, uhm, in, in Windows, waarbij er tussen apps interactie is.

125
00:21:08.820 --> 00:21:19.879
Dus dat je tegen de assistent van Windows, volgens mij noemen ze het nog steeds Copilot of Co-helper. Nou, w-weet ik niet, maar in ieder geval, ze hebben een soort van overkoepelende assistent die meerdere apps. Copilot.

126
00:21:20.120 --> 00:21:29.100
Ja, Copilot gewoon in Windows. Een overkoepelende assistent die meerdere, uh, functies in het OS en apps in het OS allemaal tegelijkertijd kan aanspreken.

127
00:21:29.140 --> 00:21:36.400
Waardoor je een Word-document wat je hebt gemaakt in je browser, uh, kan verwerken tot een, uh, PowerPoint presentatie.

128
00:21:36.460 --> 00:21:45.360
En dat hij dan rekening houdt met een theme wat je altijd gebruikt voor je, voor je bedrijf, maar dat je al pratend, en ik merk dat ik dit heel vaak doe bij output, output van ChatGPT.

129
00:21:45.720 --> 00:21:52.580
Dat ik niet in de tekst ga editen met mijn cursor en mijn toetsenbord, maar dat ik tegen dat ding zeg: dat moet eruit, dit moet iets uitgebreider.

130
00:21:52.860 --> 00:22:00.120
En dan zit ik elke keer weer te wachten totdat hij die tekst weer uitschrijft. Dus het is niet he-, ik, zeg maar, je hebt zo'n idee van hoe dit in de toekomst gaat zijn, namelijk gewoon instant.

131
00:22:00.160 --> 00:22:06.260
Je zegt het, dat stuk over, uh, blader uit, dat het gewoon instant, uh, verandert in je, in je scherm.

132
00:22:06.300 --> 00:22:12.020
In plaats van dat hij de hele tekst opnieuw gaat typen met die cursor die per regel weer, uh, uh, soort van verder gaat.

133
00:22:12.400 --> 00:22:28.940
Maar dat datzelfde gebeurt met, uh, PowerPoint of waar we het de vorige keer over hadden dat er op de achtergrond een, of twee weken geleden hadden, een op de achtergrond een soort van verborgen scherm is die alle, alle opdrachten die je geeft aan die AI aan het uitvoeren is op de achtergrond om gewoon shit te regelen.

134
00:22:29.300 --> 00:22:40.460
Gewoon het idee dat we tegen onze computer gaan praten is bijna daar, Wietse. En ik beg-, dit, dit, ik weet het, we hebben het hier vaker over gehad, maar het is, het is nog steeds iets wat m'n, wat.

135
00:22:40.500 --> 00:22:43.460
Ja, maar het is anders als het begint te werken. Ja. Dat is het punt.

136
00:22:43.590 --> 00:22:54.660
Want, en dat is een beetje waarom ik dat, die anekdote wilde vertellen is omdat, wij hebben het nu ook al best wel lang in de, in Poki over, uh, taalmodellen en de coole Whisper.

137
00:22:54.820 --> 00:23:04.360
En kijk, het wordt allemaal getranscribeerd en, uh, de tooltjes moeten alleen nog maar aan elkaar gekoppeld worden. Maar als je dan zelf wat dingetjes aan elkaar koppelt zoals ik daar deed. Ja.

138
00:23:04.560 --> 00:23:07.680
En het dan zelf gebruikt, dan is dat gewoon toch weer een andere ervaring.

139
00:23:07.710 --> 00:23:18.600
En dan ben ik opnieuw verbaasd, enthousiast en, uhm, ja, heb ik zelfs er een beetje emotie bij omdat ik denk van: er komt me toch in een keer een goede noot uit die trompet, terwijl het me eigenlijk nooit lukte.

140
00:23:19.000 --> 00:23:21.440
Ik zit wel te denken als een soort advocaat van de duivel.

141
00:23:22.380 --> 00:23:32.220
Wat nu een beetje door mijn hoofd speelt, is dat ik denk, uhm, en ik, de metafoor die ik heb zit te bedenken is, uh, in mijn eentje zonder ChatGPT, uhm, is, uh, nu nog,

142
00:23:33.500 --> 00:23:43.080
is dat ik dacht: als jij, ik heb ooit zo'n kookboek gehad van Jamie Oliver, van een vriend van mij, want ik zei van: ja, weet je, dat koken vind ik allemaal te complex, te veel subtaken, ik moet op dingen letten.

143
00:23:43.160 --> 00:23:48.960
Het duurt allemaal te lang. Zei die van: ik heb hier eenpansgerechten die je binnen dertig minuten kan klaarmaken van Jamie Oliver.

144
00:23:49.000 --> 00:24:00.560
En dan heb ik, en de tijd klopt en in één pan, dus dat is voor mij makkelijk dan, want ik vind het anders maar gewoon veels te complex. En, uhm, nu is het natu-, toen kon ik ineens een beetje koken. Maar

145
00:24:01.580 --> 00:24:05.360
dertig minuten en één pan is wel gelimiteerd.

146
00:24:06.160 --> 00:24:14.170
En dat is, hetzelfde effect heb je met Twitter bijvoorbeeld van: ja, hè, heel veel mensen kunnen nu eindelijk zich uiten via Twitter, want, hè, het zijn nu volgens mij 240 karakters.

147
00:24:14.170 --> 00:24:22.800
Of, uh, nou, je kan zelfs al een viertje plaatsen volgens mij. Ja, inmiddels kan, is het gewoon een blogplatform. Maar goed, gelukkig leeft er nog een idee bij mensen dat het toch een soort short, short vorm is.

148
00:24:23.440 --> 00:24:42.268
Uhm.Maar daar is het commentaar toen wel en nog steeds op van ja, dan ga je dus ook de wereld soort van samenvatten in blurps en dan ga je denken dat je dat je kan praten over politiek en praten over leven, uh uh waarden, AI in korte blurps die je dan unrolled.

149
00:24:42.428 --> 00:25:00.328
En ik denk dat die uhm, mijn punt is denk ik dat, ik vraag me af en want dit heb ik, sommige zaken vereisen wel diepgaand onderzoek, diepgaande reflectie, groepen mensen die werken aan één ding.

150
00:25:00.628 --> 00:25:09.908
Ja. Eh om samen te. Ik noem even een voorbeeld een adviesrapport van het Rathenau Instituut over kunstmatige intelligentie. Dat wordt samengesteld door een hele club mensen. Die werken daar heel lang aan.

151
00:25:10.248 --> 00:25:17.248
Daar komt een soort boek uit en daarin hebben ze alle kanten proberen te bekijken daarvan. Uhm, ik, ik,

152
00:25:18.248 --> 00:25:24.288
kan je dat met meerdere mensen als die allemaal Whisper gebruiken en dan weer een meta AI die dat samenstelt als één boekwerk maken? Ja.

153
00:25:24.348 --> 00:25:35.808
Dus het is niet zo dat impliciet AI en taalmodellen en text to speech niet tot zulke grote projecten kan, kunnen komen. Maar waar ik een beetje naartoe wil, is dat ik me wel afvraag of,

154
00:25:36.748 --> 00:25:49.348
waar wij allebei denk ik sterk in zijn, is om tijdens een meeting daar dus uh off the cuff daar meteen te kunnen handelen, real time op informatie daarover te kunnen praten en dat er dan andere mensen zijn die dat gaan fermenteren.

155
00:25:49.828 --> 00:25:57.148
En dan zie ik soms mijn eigen woorden terug op papier van een mens en dat ik denk zo, dat is gaaf hoe dat iemand gelukt is om te duiden wat ik daar probeerde uit te leggen.

156
00:25:57.508 --> 00:26:10.048
En dan vorm een soort samenwerking tussen de sh, ja, snelle off the cuff denkers in het moment versus de mensen die het wat langer laten fermenteren. En dan uiteindelijk hebben we iets moois samen.

157
00:26:10.968 --> 00:26:22.868
Ik denk wat ik probeer te zeggen is dat ik me afvraag of wat wij nu een beetje ontwikkelen en ik bedoel als in gebruiken. We praten tegen iets en we laten het structureren en met die structuur gaan we weer aan de gang.

158
00:26:23.378 --> 00:26:29.848
Wat daar de limieten van zijn. Ja, maar mijn, mijn, mijn punt is helemaal niet we moeten, uh, we moeten het onszelf makkelijk maken.

159
00:26:30.288 --> 00:26:38.848
Dat, dat is een beetje de suggestie die zit achter als je, ach-achter, achter wat je zegt. En ik denk ook dat veel mensen dit doen op het moment dat ze het hebben over hoe het bijvoorbeeld in onderwijs wordt ingezet.

160
00:26:38.857 --> 00:26:49.628
Dat het een uiting van gemakzuchtigheid is of van luiheid. Ik zou alleen maar zeggen het is, het is het aanvullen van de dingen waar je gewoon zelf niet zo heel goed in bent. En iedereen heeft verschillende talenten.

161
00:26:49.668 --> 00:26:58.908
En in zo'n vergadering bij het Rathenau waar je het over hebt, dan zijn er vast mensen die dus inderdaad jouw woorden veel beter kunnen samenvatten. Veel beter dan, dan AI dat kan.

162
00:26:59.168 --> 00:27:07.948
En op het moment dat die naar de AI-samenvatting gaan zitten kijken, denkt hij: ja dag, dat kan ik veel beter. Dus prima. Zeg maar, zet, zet je eigen talenten in waar dat, uh, het beste is.

163
00:27:08.408 --> 00:27:17.628
Maar in ieder geval iets meer, het is alsof het een soort van gelijker speelveld, uh, wordt, omdat iedereen zijn eigen talenten kan kun, kan laten aanvullen door AI. En het is aan jou om daar niet lui in te zijn.

164
00:27:17.668 --> 00:27:29.648
Om te bedenken hoe je, uh, ja, zoveel mogelijk, uhm, g-g-relevante hulp kan inschakelen. Dat, dat geldt ook voor andere mensen, uh, erbij betrekken. Dat is net zo goed, zo'n hulpmiddel.

165
00:27:29.688 --> 00:27:36.248
Dat is ook een poging om iets beter, uh, te maken door verschillende mensen bij elkaar te zetten en lang genoeg erover te praten. Toch?

166
00:27:37.468 --> 00:27:45.368
Ja, en ik denk ook nu ik jou zo hoor dat het niet zo is dat, uhm, er per se iets, want eigenlijk praat ik over een soort oppervlakkigheid, hè.

167
00:27:45.448 --> 00:27:55.828
Oppervlakkigheid van een dertig minuut één pangerecht, oppervlakkigheid van een tweet. Precies. Oppervlakkigheid van ik heb een half uur tegen, uh, tegen iets gepraat en dat heeft voor mij daar een, uh, iets uitgehaald.

168
00:27:56.568 --> 00:28:08.388
Ik denk dat op het moment dat je bijvoorbeeld al aan welke assistent je dan ook gebruikt, uhm, of welke large language model je dan ook thuis hebt draaien, zegt van: joh, zullen we eens even een hele middag gaan zitten samen?

169
00:28:08.888 --> 00:28:16.708
En stel mij maar vragen en ik antwoord nog met woorden. We gaan niet typen. Ja. Ik wil geen cursor in beeld, dat is het enige wat ik niet wil. En ik wil pauze iedere 10 minuten. Weet je wel, zoiets. Ja.

170
00:28:17.188 --> 00:28:31.868
Dat je dan inderdaad voorbij oppervlakkigheid kan raken door het juist inzetten van zo'n tool. Ja. Dus het, ja, ik denk meer dat dat misschien mijn zorg is dat het, uhm, ja, het garandeert geen diepgang.

171
00:28:32.188 --> 00:28:42.247
Daar moet je zelf wel wat voor doen dan. Jazeker. Maar samen een boek schrijven met, uh, een AI-assistent is dan zeker mogelijk. Ja. Want dat is ook iets wat ik me herinner. Dat wilde ik nog als voorbeeld geven.

172
00:28:42.547 --> 00:28:48.388
Ik heb ooit voor een subsidieaanvraag een aantal interviews gedaan. Uh, als in ik was degene die geïnterviewd werd, moet ik zeggen.

173
00:28:49.188 --> 00:28:58.688
Uh, omdat zo'n subsidieaanvraag is best wel een groot stuk tekst vaak, want je gaat dan uitleggen van wat is de scope van het product, wat is er innovatief aan en dat soort zaken. En daar zijn bureaus voor.

174
00:28:58.728 --> 00:29:03.187
Die zijn nu in de problemen. Want come on, dit is echt een taak voor, uh, taalmodellen. Ja.

175
00:29:04.468 --> 00:29:15.848
Maar, uh, ik heb toen een aantal interviews gegeven en ik las dat toen zelf terug in dat document en dan had ik er een soort zelfde emotie bij van: potverdikkie, het zou mij maar lukken om dit zelf uit mezelf te krijgen.

176
00:29:15.888 --> 00:29:27.568
En dat is volgens mij waar wij nu over praten. Dat we merken van hey, als je gewoon, uh, uh, ja liever je, uh, verbaal instrument gebruikt om je te uiten, dan is deze tijd, uh, een hele mooie tijd.

177
00:29:28.628 --> 00:29:31.828
We hadden het net over het aan elkaar koppelen van, uh, verschillende tooltjes.

178
00:29:32.008 --> 00:29:47.728
Ik had, uh, de eerste, het, zeg maar, de, mijn eerste sensatie waarbij ik dit had, uh, afgelopen week, waarbij er verschillende tooltjes op de achtergrond aan elkaar gereigd worden waarbij ik snap welke tools ze gebruiken is dat ding die, die live vertalingen doet.

179
00:29:48.428 --> 00:30:08.508
Dit is dus een tool die heet Hey Gen en daar kun je, dat is bijna een soort Canva, dus het is zo'n soort van social media template boer, uh, die nu een labs functie heeft waarbij je een filmpje van jezelf kan uploaden of van wie dan ook, waarbij die, uh, als jij maar recht genoeg in de camera kijkt en hij is ook rücksichtslos.

180
00:30:08.528 --> 00:30:15.628
Als je een keer uit beeld kijkt dan processed hij die hele video niet. Maar oké, als jij een videootje hebt van jezelf in beeld,

181
00:30:16.588 --> 00:30:33.716
in het, in een bepaalde taal, dan kan hij hem naar alle talen vertalen en dan gebruikt hij ElevenLabs om die, om je stem te klonen, om de taalOm om de stemsynthese te doen in die taal en dan vervolgens past hij de lipbewegingen aan aan de taal die je hebt gezegd.

182
00:30:33.776 --> 00:30:50.916
Dus ik spreek dan Japans en. Van begin tot eind snap ik zeg maar wat hij doet. Alle losse tooltjes aan elkaar koppelen en denk ik ja, precies, dit is dit is exact wat ik bedoel, want ik wacht gewoon de hele tijd op.

183
00:30:50.936 --> 00:31:03.356
Wanneer heeft YouTube dit? Wanneer kan ik alle video's in het Japans van YouTube in het Nederlands kijken? Of Engels? Vind ik ook oké, maar in ieder geval dat ik Japans kan verstaan, want er gaat zo'n.

184
00:31:03.976 --> 00:31:12.716
Maar dit, dit is nog zo'n ding waarvan je weet dit gaat gebeuren, maar er gaat zo'n letterlijk wereld open op het moment dat wij alle talen. Als ik je mag bijvallen.

185
00:31:13.036 --> 00:31:19.276
Ik denk dat want jij hebt het nu de video die jij op je Twitter hebt geplaatst, dan zie je ook dat jouw mond vervangen wordt omdat je dan.

186
00:31:19.536 --> 00:31:30.556
En je kijkt trouwens best wel vaak scheef weg en het ging ook nog best wel goed vond ik, maar niet helemaal uit beeld. Dat bedoelde jij. Ja, ik zat te filosoferen dit weekend dat ik tegen iemand zei Joh,

187
00:31:31.756 --> 00:31:43.016
het zou mij niet verbazen. Volgens mij heb je het hier ook al een beetje over gehad dat Spotify uiteindelijk de feature audio only, dus podcast en dan en dan gewoon zegt ja, switch maar naar German tijdens en dan dat.

188
00:31:43.056 --> 00:31:53.316
Dat is niet een tooltje wat wij gaan installeren of een app die je moet downloaden. Nee, nee, het is gewoon oké. This podcast is also available in your native tongue German. Wil je het luisteren?

189
00:31:53.356 --> 00:31:59.036
En dan hoor je onze stemmen en dan ga ik ervan uit dat wij nog ergens consent moeten geven. Dat hoop ik wel, want. Lijkt me niet.

190
00:31:59.796 --> 00:32:10.096
Nee, maar het is best heftig als wij zo van nee, maar dat dat is soort van bereik van Pockie gaat dan ineens naar de wereld toe in alle talen van alle grote veel gesproken talen.

191
00:32:10.136 --> 00:32:22.236
Sowieso Spaans, Engels, Duits, Fins, Chinees, je noemt ze maar op en dan kan je dat in één keer luisteren en hebben we daar ineens ook publiek. Dat is gewoon bijna niet te bevatten, toch? Nee, maar dus dat is als maker.

192
00:32:22.316 --> 00:32:33.436
Maar ik vind het als consument van media nog echt nog nog wel een nog wel een schaaltje spannender, want ik heb nu gewoon geen mogelijkheid om Japanse tv te kijken. Ik kijk, ik ga.

193
00:32:33.476 --> 00:32:43.636
Ik mag altijd graag met Korean Air vliegen, want ik vind dus Korean Air heel leuk. Omdat je dan. Korea heeft een hele mooie eigen televisiecultuur en filmcultuur, dus dan ondertitelen ze het.

194
00:32:43.676 --> 00:32:55.516
En normaal gesproken kun je geen ondertitelde Koreaanse televisie kijken en dat vind ik fascinerend. En ik zou dus heel graag gewoon Koreaanse televisie kunnen kijken. En het feit dat dat nu

195
00:32:56.516 --> 00:33:08.196
zeg maar dat is gewoon Koreaanse YouTube. Dat ik dat dat toegankelijk voor mij wordt, dat is gewoon dichtbij. Of wat voor how to video. Nou gewoon alle content van Spotify en alle content van YouTube in je eigen taal.

196
00:33:08.236 --> 00:33:18.136
En wat je wat. Wat zich laat voorspellen is dat hij dus de muziek of andere geluid dan spraak dat hij die ook prima gaat kunnen extraheren. Want er zijn zoveel tools nu waarbij je.

197
00:33:18.536 --> 00:33:27.356
Dat valt me echt op dat waarbij AI gebruikt wordt om de stems van muziek uit elkaar te trekken. Dus dat is het idee dat je een, een mp3 tje van een muziekje kan uploaden.

198
00:33:27.476 --> 00:33:34.636
Dat je die dan door zo'n systeempje heen trekt en dan haalt ie alle instrumenten uit elkaar. Dus dan kun je alleen maar naar de bas luisteren of alleen maar.

199
00:33:34.676 --> 00:33:45.655
De industrie en een stem heet ja, maar daar bedoel je niet mee een stem in Nederland van nee, nee, nee wat je zegt, maar een stem is een stam. Een stukje rudimentair muziek onderdeel uit zo'n stuk.

200
00:33:45.745 --> 00:33:57.456
Ja, alsof je als een layers layers in Photoshop zeg maar. Niet dat Kanye West of J had een speler die heette Stem Player. Kon je zelf ook met een stem spelen terwijl je zijn muziek afspeelde? Ja. Ja.

201
00:33:57.596 --> 00:34:11.796
Dus dit is iets en het is een stuk beter geworden sinds de ontwikkeling van van, van AI in de laatste in het laatste jaar of zo. En dat laat zich raden dat dat dus ook weer gewoon zich er onder laat zetten.

202
00:34:11.836 --> 00:34:20.836
Dus dat je dan. Je kijkt naar een tv-serie, daar zit muziek onder. Wat hij dan gaat doen is de stemmen en de muziek uit elkaar trekken zodat losse bestanden worden.

203
00:34:20.956 --> 00:34:34.656
Die muziek blijft, die blijft gewoon staan en de stemmen worden vertaald in de taal van de luisteraar of kijker in dit geval. En dan trekt hij die stemmen door Eleven Labs om ze te klonen, vertaalt ze met GPT.

204
00:34:35.216 --> 00:34:38.776
Synthese wordt weer gedaan door Eleven Labs. Die mond verandering.

205
00:34:38.816 --> 00:34:51.766
Ik weet niet wat dat voor software op de achtergrond is, maar een of andere deep fake achtige software en on the fly kun je alle series in het Nederlands kijken. Met de lachband, met de muziek. Jezus, Jezus, ik.

206
00:34:51.836 --> 00:35:01.036
Zit nu echt te denken dat ik de de de serie Friends wil ik echt niet in het Nederlands kijken. Waarom niet? Ik bedoel, dat lijkt me. Dat is echt zo van hey Joey, wil je nog een biertje? Echt zo

207
00:35:02.556 --> 00:35:14.216
van voor mij dat dat is, dat gaat maar kapot of zo in mijn hoofd. Maar dit is wat Duitsers gewend zijn. Daar groeien. Weed ik. Dat is misschien meer ja, ja, ja, onze eigen cultuur die daarin dan. Maar dat kan ook gewoon.

208
00:35:14.236 --> 00:35:27.356
Moet je voorstellen dat je nu een tv zender bent of een radiozender bent en je hebt gewoon een frequentie of een zender op Ziggo en daar betaal je voor om gewoon RTL4 te kunnen uitzenden. En opeens is dit normaal.

209
00:35:27.396 --> 00:35:37.396
Dat dat je gewoon de taal naar het Nederlands kan aanpassen. Je weet gewoon you're fucked. Dit gaat natuurlijk veel verder, want het is natuurlijk van Joey. Wil je nog een lekkere bitterbal met daarin Beemster kaas?

210
00:35:38.156 --> 00:35:50.376
Van precies product placement middels AI. Ja, dat ze zo'n zakje chips van Lay's opentrekken zo vragend dat ik bedoel we hebben de product placement. Fijn hoe je er toch weer dystopisch van weet. Sorry ze man.

211
00:35:50.486 --> 00:35:59.316
Nee, maar ik bedoel nee, het kan ook. Het kan ook zijn dat er dan wordt gezegd Joh Joey, wil jij nog een beetje vegan chips? Want ik bedoel, we kunnen.

212
00:35:59.436 --> 00:36:07.516
Er kunnen ook placements komen van een soort van meer waardegedreven producten. Voordat ik jou weer helemaal zie wegtrekken in een soort zwart gat. Ja nee.

213
00:36:07.556 --> 00:36:18.036
Uiteindelijk gaat natuurlijk Thierry Baudet dan over onze algoritmes en dan wordt langzaam iedereen fasciste wieden. Goed. Oké, nou, dat is een ding. Ik ik, ik. Ik weet niet ik.

214
00:36:18.526 --> 00:36:30.436
Het moment dat hij die filmpjes outputte, dacht ik O ja. Ja, dit is inderdaad precies wat ik bedoel. En nu is het nog wachten op het vlaggetje of het dropdown menuutje in Spotify en in. Precies en in YouTube.

215
00:36:31.076 --> 00:36:41.516
En dan ziet de wereld er weer echt weer een stuk anders uit. Ja, dit hele idee van vertalen. My god.En ik denk dat wat ik wel bijzonder vond aan de video die jij geplaatst hebt is, is de reacties erop.

216
00:36:41.536 --> 00:36:51.436
Ik heb een beetje zitten scrollen en dat was, want het ging best wel, uh, groots. Dat ik dan weer even herinnerd word aan: oh wauw, er zijn echt heel veel mensen zich niet bewust van deze technologie. Ja.

217
00:36:51.956 --> 00:36:56.356
Er waren best wel heel veel mensen die zeiden van of het is fake of dit kan toch niet? Of wauw, wat is dit?

218
00:36:56.456 --> 00:37:03.476
En dat ik, dat ik, ik bedoel, ik weet wel dat wij in een bubbel zitten en er veel mee bezig zijn, op een bepaalde manier, maar het viel me wel op, want het was in essentie,

219
00:37:04.396 --> 00:37:12.006
en dat zeg je ook in de video, iets wat jij ook al had gezien. M-hm. Dat is, vond ik wel meta aan de hele boodschap. Ja, ja, ja. Toch? Ik bedoel, je had het zelf al gezien en je doet het na. Ja.

220
00:37:12.016 --> 00:37:22.816
En dan toch, heel veel mensen hebben dan zoiets van, uh: hé, wat gebeurt hier ineens? En wat de hele tijd mensen zeggen, dat is gewoon de meerderheid van de opmerkingen gaat over het feit dat het eng is.

221
00:37:24.116 --> 00:37:34.276
Ik vind het ook wel eng. Ik vind het helemaal niet eng persoonlijk, maar dit is wat mensen echt zeggen, omdat, de, daar, daar zit neem ik aan de gedachte achter: ik kan niet meer vertrouwen wat ik zie.

222
00:37:34.836 --> 00:37:44.516
Alsof dat voor het eerst in daalt. Maar ja, maar dat is dan toch niet zo heel gek? Ik bedoel, jij zegt, jij zegt zelf: ik vind het niet eng, maar kan je je voorstellen waarom het eng is? Ja, ja, ja, ja.

223
00:37:44.716 --> 00:37:54.716
Maar dan, dat is- Maar je hebt ook, ja, misschien dat het voor jou, dat, dat idee dat, dat, dat hetgene is wat, uh, hoe zeg je dat, overheerst.

224
00:37:55.546 --> 00:38:04.456
Uh, dat jij daarmee zoiets hebt van: ja, maar hoe zit het dan met het volledig opengaan van de wereldwijde cultuur? Ja. We kunnen straks gewoon al, ook alle cultuur van de hele wereld tot ons nemen.

225
00:38:04.496 --> 00:38:17.156
Weet je wat ik bedoel? Dat is misschien de, de drum die jij dan slaat van: hé hallo, besef je even de upside van dit hele verhaal. Zo is het. Zo is het. Hé, ik zag dat Amazon in, uh, Anthropic heeft geïnvesteerd.

226
00:38:17.296 --> 00:38:26.916
Dat is een ding. Ja, en niet zo'n beetje ook. Of hoe zeg je dat? Wel een beetje. [lacht] Uh, ja, 4 miljard. En dat is ook wel, want ik zat even te lezen van: hé wacht, wat gebeurt er nou?

227
00:38:26.986 --> 00:38:40.616
Anthropic, makers van Claude, als ik dat goed zeg, een concurrent voor, uh, ChatGPT. Dus ook een taalmodel. Uhm, en Amazon heeft ze gekocht. Het is een beetje een, net als de Microsoft investering in OpenAI.

228
00:38:40.656 --> 00:38:52.236
Want Amazon heeft heel veel infrastructuur. Die hebben gigantische cloud infrastructuur, verkopen die infrastructuur ook, net als dat Microsoft dat doet met hun Azure cloud, heeft Amazon AWS. Uhm, en

229
00:38:53.436 --> 00:39:03.496
daardoor is het een logische match. Want dan kan, uh, Anthropic gebruik maken van al die hardware die Amazon al heeft, hè. Juist. Want die hebben ook hele GPU clusters.

230
00:39:03.556 --> 00:39:15.656
Maar Amazon, uh, en dat net als met Microsoft, heeft ook Alexa. Net als dat Microsoft Copilot heeft, uh, of hun assistant. Ik weet eigenlijk niet hoe dat ding eerst heette, maar het is nu, het wordt nu helemaal Copilot.

231
00:39:16.996 --> 00:39:26.756
Dus de match voor Amazon en Anthropic is: Amazon kan Anthropic hardware leveren en, uh, en dan kunnen ze schalen op een manier dat ze anders niet zouden kunnen, technisch en financieel.

232
00:39:27.436 --> 00:39:32.776
En Anthropic levert Amazon iets om Alexa, uh, naar Alexa 10.0 te gaan zetten.

233
00:39:32.996 --> 00:39:44.656
Uh, wat ook een aankondiging is die Amazon vanochtend deed, maar die ik wat minder interessant vond, maar in het licht van deze, uh, dit nieuws wel interessant vind, is dat Alexa dus geüpgrade gaat worden met een large language model.

234
00:39:44.696 --> 00:39:53.176
En dat klinkt voor jou misschien dat jij denkt: Alexander, joh, [lacht] werd eens tijd, hè. Ja. Wanneer wordt Siri nou eindelijk eens meer dan een stroopwafel, om jouw woorden te gebruiken? Ja.

235
00:39:53.216 --> 00:40:04.156
Maar, uhm, ja, dat heeft dan toch tijd nodig omdat zo'n, in het geval van Alexa, iets wat blijkbaar echte, uh, gebruikers heeft, heel veel zelfs, uh, best een populaire dienst.

236
00:40:04.696 --> 00:40:14.695
Dan zet je niet zomaar even een andere, uh, infrastructuur achter als je niet én taalmodellen hebt. Nou, die kunnen ze nu bij Anthropic zo, uh, pakken, zeg maar. En hardware, die hadden ze al.

237
00:40:14.976 --> 00:40:19.366
Dus eigenlijk is het wel een logische, uh, ja, investering. Ja.

238
00:40:19.376 --> 00:40:29.796
Maar je ziet dus dat, dat die AI-partijen als een OpenAI en Anthropic nu allemaal een soort de handen ineen slaan met gevestigde gigantische, uh, cloud corporates.

239
00:40:30.256 --> 00:40:45.416
En weet jij hoe Anthropic tot nu toe haar hardware soort van doet? Want een deel van de waarde van OpenAI zit hem inmiddels erin dat ze zoveel computing kracht hebben door de deal met Microsoft.

240
00:40:45.436 --> 00:40:50.356
Heb je een idee hoe Anthropic dat tot nu toe heeft gedaan? Nou ja, goeie vraag. Weet ik echt niet. Misschien gewoon ingekocht.

241
00:40:50.416 --> 00:41:00.296
Ik denk dat daar, uh, ja, ik denk ook gewoon keihard inkopen en dat daarbij op een gegeven moment, één, één van die partijen waar jij al heel veel geld aan geeft zegt: hé, jullie zijn wel heel veel geld aan ons aan het geven.

242
00:41:00.326 --> 00:41:07.436
Ja. Wat is daar gaande? Misschien was dat al grotendeels Amazon. Dat die zeiden: joh, uh, nu ben ik, uh, te suggestief.

243
00:41:07.546 --> 00:41:18.396
Maar ik kan me voorstellen dat Anthropic al best wel een flink GPU cluster draaide bij Amazon en dat het een logische deal is dan om te zeggen: zullen we gewoon, uh, die samenwerking nog nauwer gaan, uh, gaan maken?

244
00:41:18.485 --> 00:41:27.716
Het gaat in ieder geval geld, geld schelen, uh, voor ze. Want waar ze het dan eerst hun investeringsgeld moesten uitgeven, krijgen ze nu waarschijnlijk tegen dikke korting bij, uh, bij Amazon.

245
00:41:27.816 --> 00:41:35.456
Ga ik toch van uit dat dat onderdeel van de deal is. Uhm, en wat Amazon zegt, namelijk: we gaan onze assistent er mee beter maken.

246
00:41:35.496 --> 00:41:43.055
Dat is natuurlijk een mooi verhaal naar buiten, maar ik ga er toch van uit dat de kern van de zaak is dat ze, aan, dat ze dit als een soort van AWS-dienst gaan aanbieden.

247
00:41:43.116 --> 00:42:00.856
Dat bedrijven het taalmodel van Anthropic kunnen gebruiken om te verwerken in hun eigen diensten, zoals- Nou, de, de aankondiging op de blog van, uh, Anthropic is: expanding access to safer AI with Amazon. M-hm.

248
00:42:01.086 --> 00:42:14.936
Uh, dus dat is een aardige frame waarin het dus gaat over toegang geven tot AI. Nou, dat zal inderdaad zijn dat jij AI API's kan aanroepen, taalmodel API's binnen het Amazon ecosysteem op een veilige manier.

249
00:42:15.536 --> 00:42:29.376
Ja, maar dit is gewoon het lultruutje van Anthropic om, uh, zich te onderscheiden van ChatGPT. Ja, en omdat de meeste reacties van, uh, de gemiddelde burger is: eng. Dus dan ga ik- Ja, ja...in de titel zetten: safe. Ja.

250
00:42:29.436 --> 00:42:38.356
Ja. [lacht] Dit is gewoon hoe de marketingmensen zich eroverheen- Jazeker. Zeker. Ja. Ik denk, uhm, in dat opzicht, uh, ook nog een interessant iets.

251
00:42:38.696 --> 00:42:49.196
Ik was dit weekend aan het kijken, want we hebben het wel vaak over die Honder-, H100-kaart gehad. Dat is een beetje de goudstaaf op dit moment in het, uh, de AI-wereld. Dat is een Nvidia, uh, videokaart.

252
00:42:49.206 --> 00:42:59.480
Daar woont de Sinterklaas.Ja, hij is wel echt fijn. Ik weet niet hoe jouw Sinterklaas een beetje gaat, maar bij mij is het thuis is dat vaker chocola. Ik krijg wel de W als chocoladeletter.

253
00:42:59.520 --> 00:43:07.960
Dat is de zwaarste chocoladeletter. Helemaal niet waar. Alle chocolade. Maar je wil eigenlijk een M of een W. Als kind wil je grote letters. Ze wegen allemaal hetzelfde. Kinderen die luisteren.

254
00:43:07.990 --> 00:43:20.200
Maar die kaart, die H100 en dan heb je een tachtig gigabyte versie, dus dan heb je tachtig gigabyte VRAM. Nou, dan kan je echt wel grote modellen inladen, want daar komt het gewoon op neer. Die kaarten, die gaan nu.

255
00:43:20.440 --> 00:43:24.400
Daar hebben we het al over gehad. Die worden uit loodsen opgekocht, er zijn hele handeltjes in en er worden

256
00:43:26.660 --> 00:43:35.300
groepen samengesteld van bedrijven die zeggen het lukt ons niet alleen, laten we dan samen een hele hoop gaan kopen. Toen dacht ik dit weekend wat is het eigenlijk? Hoe ziet dat ding er eigenlijk uit?

257
00:43:35.580 --> 00:43:44.880
Wat is dit eigenlijk? Dacht ik, ga gewoon eens op YouTube zoeken naar mensen die dan die kaart uitpakken en dan die kaart openmaken en dan. En dan halen ze dat, die heatsink.

258
00:43:45.000 --> 00:43:56.340
Dat is dat zo'n koperen of aluminium stuk waardoor de. Oh, die halen ze er uit. Want het ziet er uit als het is. Het is een videokaart. Ziet er uit zo groot als een toetsenbord zou ik zeggen. En dan heb je.

259
00:43:56.380 --> 00:44:07.220
En dan zit er een hele grote zilveren. Ja, gewoon een soort plak op. Ziet er echt een beetje uit als een. Als een soort van goudstaaf. Als in het is een soort van heel anoniem ding. Snap je? Ja.

260
00:44:07.460 --> 00:44:15.700
Je ziet geen chips gaming? Nee. En de meeste gaming videokaarten, die zien er dan heel stoer uit met kleuren en zo. Maar dit moet natuurlijk allemaal € 15.000 corporate eruit zien.

261
00:44:15.920 --> 00:44:28.100
Ja, want even voor zo heel groot is het verschil niet tussen een kaart van duizendvijfhonderd en 15.000 qua wat er aan hardware op zit, wat extra ram en een en de. Eerlijk, het is echt een beetje een enorme up mark.

262
00:44:28.580 --> 00:44:36.690
Hoe zeg je dat? Er wordt heel veel geld opgelegd want het is een AI kaart. Ik maar ik dacht dus van wat, wat ik.

263
00:44:36.720 --> 00:44:43.800
Ik had zoiets van net als dat ik het waardeer om in een datacenter te lopen soms om een soort van geaard te raken in die rare cloud wereld.

264
00:44:43.820 --> 00:44:51.700
Want dan hoor je, dan zie je zo een USB-poort denk je oh ja, het zijn gewoon computers in kasten dat ik denk ga ik eens even iemand kijken die zo'n kaart uit elkaar haalt.

265
00:44:52.260 --> 00:45:03.300
En dat was wel fascinerend, want dan denk je van ja, nou ja, uiteindelijk is het toch wel gewoon een chic, een chic uitziende videokaart. Maar ja, het is verder ook niet zo heel bijzonder.

266
00:45:03.369 --> 00:45:15.400
Ik bedoel, het is wel bijzonder. Net even bijzonder als iedere videokaart eigenlijk. Ik zag. Deze week zag ik een soort van een bedrijf wat hele chique kastjes maakt voor deze videokaarten. Dus dan heb je.

267
00:45:15.480 --> 00:45:22.860
Het zag er echt een beetje uit alsof Braun Dieter Braun een videokaarten kast heeft gemaakt, ook op wieltjes.

268
00:45:22.900 --> 00:45:37.200
Het lijkt nog het meest tussen een mix van de Mac Pro, dus met een mooie kast met van die van die grote gaten erin en een en een rieten mandje. Heel mooi voor je video. De ultieme flex denk ik in San Francisco als je.

269
00:45:40.040 --> 00:45:47.100
Wat? Wat kostte dat ding of wat kost het kastje? Oh, dat weet ik niet. Dat weet ik niet, maar ik neem aan niet duurder dan de videokaart zelf.

270
00:45:47.540 --> 00:45:55.220
Ik was dus hetzelfde aan het zoeken en wat dus blijkt en die is alweer gecanceld. Echt bizar is dus dat er een Nvidia H100 Home DGX is.

271
00:45:55.640 --> 00:46:07.020
Dat is dus een soort super twee jaar geleden al een super futuristische goud koperkleurige kast voor thuis. Perfect met zo'n H100 erin en er staat ook bij voor home AI use.

272
00:46:07.060 --> 00:46:16.740
Dat ik echt dacht zo Jezus, je zat er wel heel ver before the curve twee jaar geleden want en nu, nu is dat ding als productlijn, want ik heb lopen zoeken op de site van Nvidia alleen nog maar te krijgen rack mounted.

273
00:46:16.880 --> 00:46:23.320
Dus toch maar weer voor in je. Als u een rack heeft thuis, schuif hem erin. Nou, de meeste mensen hebben geen rack thuis.

274
00:46:23.520 --> 00:46:30.720
Bij Nvidia moeten ze echt zo lachen dat ze gewoon een product hebben gemaakt een paar jaar geleden wat niemand wilde hebben en dat nu opeens.

275
00:46:30.900 --> 00:46:40.740
En dus dat ze dat soort shit als die home versie gewoon maar gecanceld hebben waarschijnlijk. En dat nu mensen het allemaal willen hebben in huis. Ja. Ja, dat is toch ja, gewoon gecanceld hebben? Ja, eigenlijk.

276
00:46:41.440 --> 00:46:50.920
Ik, ik zit. Ik ga. Ik ga voor de verandering een keer een plaatje naar je sturen. Kan je dan zo rustig even naar kijken? Ehm. Wat ik ook nog graag met je over wilde praten is Dali drie.

277
00:46:51.200 --> 00:47:02.360
Dat is toch wel een beetje een dingetje ja. Ehm. Deze week heeft OpenAI Dali drie gelanceerd. Nou ja, het is eigenlijk een hoe noem je dat, soft launch? Want we mogen er niet bij.

278
00:47:02.820 --> 00:47:12.480
We hebben alleen maar plaatjes gezien van wat Dali drie nu kan. Voor de luisteraars die denken Dali wat je hebt Dali, Dali twee en inmiddels Dali drie. Generative art of visuals dus.

279
00:47:12.540 --> 00:47:24.360
Oftewel ik wil een foto van een kat op de rug van een olifant ergens midden in New York in de stijl van Van Gogh. Klik boem foto. Dat is wat Dali kan en bijvoorbeeld Stable Diffusion ook kan.

280
00:47:24.420 --> 00:47:37.060
En zo meerdere alternatieven. En Midjourney, noem ze maar op. Wat? Waarom Dali drie noemenswaardig is, is omdat. En ik moest een beetje denken aan hoe.

281
00:47:37.620 --> 00:47:46.910
In evolutie heb je best wel vaak gehad in het ontstaan van leven, in de meest brede zin van het woord, is dat er een symbiotische levensvormen waren die eigenlijk met elkaar samenwerkten.

282
00:47:46.940 --> 00:47:56.480
Je had dan bijvoorbeeld een sponsje op de bodem van de zee die daar stond, een zeespons en dan is er een visje dat het sponsje steeds schoonmaakt en daarom geeft dat sponsje dan dat visje weer eten.

283
00:47:56.960 --> 00:48:03.720
En eigenlijk bestaan die samen, die zijn geëvolueerd zoals dat heette. Dus die. Als dat sponsje er niet is, heeft het visje een probleem en vice versa.

284
00:48:04.280 --> 00:48:18.220
Je zou bijna filosofisch kunnen zeggen is dat dan niet eigenlijk één organisme? Nou ja, zoiets. Dat soort symbiotische relaties tussen bijtjes en en bloemetjes heb je nog veel meer in het levende deel van onze biosfeer.

285
00:48:19.500 --> 00:48:30.919
En daarin is het ook zo dat het een aantal keer voorgekomen is dat die echt samengegaan zijn in één membraan braam. Dus dan heb je. Dan werd het. Nou ja, het is een beetje een filosofische vraag wat is één organisme?

286
00:48:30.960 --> 00:48:41.580
Wat is twee? Maar vaak als er een huid omheen zit, een beetje primitieve huid is een membraan, dan noemen we dat wel één levensvorm. Zeker als, als die dan zichzelf gaat voortplanten als geheel.

287
00:48:41.640 --> 00:48:45.380
Zou je kunnen zeggen nou, als dat kindje dan al die onderdelen ook heeft, is dat het organisme.

288
00:48:46.060 --> 00:49:00.784
En op die manier zijn er dingen die naast elkaar waren uiteindelijk samengekomen en zo ook levende cellen waar wij ook uit bestaan, bestaan ook uit componenten die.Vaak een beetje naast elkaar waren en op een gegeven moment zijn opgeslokt en dan weer een soort nieuw organisme zijn gaan vormen.

289
00:49:01.464 --> 00:49:13.844
Waar wil ik naartoe? Dali drie wordt, uh, ge- vermarkt als de integratie van ChatGPT en Dali. En hoe lieten ze dat zien bij de lancering daarvan?

290
00:49:13.884 --> 00:49:26.764
Met een voorbeeld is dat je ziet hoe, uh, iemand vraagt eigenlijk aan: ja, dus niet meer aan Dali en niet meer aan ChatGPT, maar aan het nieuwe samengestelde wezen van die twee diensten. Want allebei OpenAI. Ja.

291
00:49:27.284 --> 00:49:37.204
Uhm, ja, ik wil eigenlijk een, een, een kinderboek en een figuurtje erin. Uh, kan je én die tekst voor me schrijven van het boek en gooi er ook maar meteen illustraties bij.

292
00:49:37.664 --> 00:49:47.224
En dat, nou, ze, eigenlijk wordt het niet eens zo gevraagd. Het gebeurt gewoon. En daar wordt dan in die demo een, een, een heel karaktertje ontwikkeld voor een kind met daarbij een heel verhaal.

293
00:49:47.284 --> 00:49:56.664
En dan kan je dus in diezelfde input box, ik maak het maar even heel co-concreet, kan je zeggen: kan je me wat meer backstory geven over dit karakter? Krijg je tekst, tekst, tekst, tekst.

294
00:49:57.084 --> 00:50:08.164
Dan zeg je: oké, nu ik dat weet, kan je dan dat karakter plaatsen ergens op het strand met een cocktail, foto en dan weer. Dus je wordt eigenlijk ba, i--. De volgende stap is natuurlijk, zoals met iedere chat.

295
00:50:09.184 --> 00:50:17.484
Als ik met jou heen en weer app, dan zouden we ook foto's kunnen sturen naar elkaar. Mhmm. Nu heb ik je, nu toevallig net een plaatje gestuurd van die kast van Nvidia die ze ooit verkochten.

296
00:50:18.084 --> 00:50:30.924
Uh, de interactie die je gaat hebben met ChatGPT, de ChatGPT/Dali hybrid die nu eigenlijk gepresenteerd is, wordt dus een visuele en tekstuele, uh, ervaring.

297
00:50:31.504 --> 00:50:46.904
En die tekst en die visuele componenten, die weten van elkaar, dat is één wereld. Ja, ja, ja. En, en dat, dat, het voelt voor mij als een soort van oef, ja, alsof twee superheroes, uh, samen komen tot één superhero.

298
00:50:46.944 --> 00:50:58.164
Het is best wel heftig ook op een bepaalde manier. Maar wat verwacht je ervan dan? Want ik snap deze, dit, ik snap die demo versie wel, namelijk, uh, we, we gaan al chattend een kinderboekje samenstellen.

299
00:50:58.924 --> 00:51:07.284
Maar wat, wat is dat voor, zeg maar, wat voor, w-waarom, waarom vind je dit zo, zo boeiend dat deze, dus, maar hoe zie je dit voor je dat dit gaat werken?

300
00:51:07.944 --> 00:51:17.924
Nou precies, omdat ik dan, a-la, zeg dat het een corporate blog is, hè, maak het even saai. Dan wil, kan je me een blogbericht schrijven. Uh, ik wil daar drie illustraties in. Ja, tuurlijk. Het verhaal versterken.

301
00:51:18.404 --> 00:51:31.104
En ik wil een audioversie van dat blog bovenaan hebben. Ja. Boeien. Weet je, maken we ook even. Uhm, ja, en ik wil een kleine twintig seconden video voor op, uh, Snapchat. Ik wil, je ziet hem al toch?

302
00:51:31.284 --> 00:51:41.804
Alle deliverables, alle assets worden dan gewoon gemaakt. En al die stukjes weten van elkaar. Ja. Want het is één grote h-hybrid superorganisme geworden. Ja.

303
00:51:42.204 --> 00:51:51.564
En wij hebben hier al een beetje naar lopen, v-v-v-, ja, foreshadowing, zoals we dat mooi noemen, een beetje naar lopen wijzen van: wat als het allemaal aan elkaar verbonden wordt?

304
00:51:51.624 --> 00:52:01.104
Je hebt een meta agent die weer alle mini agents aanstuurt. Ja. OpenAI is dit nu gewoon en ook nog lekker verpakt met een mooie interface gewoon aan het uitrollen.

305
00:52:01.724 --> 00:52:11.464
Dus ik denk dat, waarom ik het noemenswaardig vind is omdat ik zie dat wat in veel GitHub projectjes al gedaan werd, hè, want er wordt al een ho-hoop aan elkaar ge-gereigd, uh, geregen, weet ik niet.

306
00:52:11.964 --> 00:52:24.204
Uh, en nu is het voor OpenAI zo dat zij dat natuurlijk ook zien en daar gewoon één grote interface van maken. Grappig, hè, want dit zat eerder in Bing dan dat het in feite in ChatGPT zit. Dus, uh. Ja.

307
00:52:24.564 --> 00:52:35.264
Allemaal dezelfde technologie op de achterkant, maar net andere front-end. En, en, en, dit is eigenlijk waar we het eerder over hadden wat Microsoft nu in Windows aan het doen is. Namelijk de assistent is de copilot.

308
00:52:35.284 --> 00:52:42.824
Die draait ergens boven het OS en daar praat je mee om zowel tekst als plaatjes te maken. Toch? Ja.

309
00:52:43.004 --> 00:52:54.364
Een beetje rare interactie tussen chat, tussen OpenAI, het bedrijf met zijn eigen front-end en zijn eigen productmanagers en Microsoft, het bedrijf met zijn eigen front-end en z, en zijn eigen productmanagers.

310
00:52:54.944 --> 00:53:05.384
Die allemaal dat op hun eigen manier integreren in, ja, ja, waar ze dan ook aan werken. Dus, het is echt, het blijft echt een vreemde samenwerking ook tussen die twee bedrijven.

311
00:53:05.404 --> 00:53:15.324
Nou ja, nu, nu zit jij een beetje ook op die, uhm, of misschien bedoel je dat niet, maar het is ook een beetje een knullige samenwerking of zo. Ja. Want ik bedoel, en dat is ook wel een beetje die.

312
00:53:15.384 --> 00:53:28.184
Ja, precies, want waar we het eerder over hadden, hè, met die, dat engineers allemaal zitten te, uh, te schreeuwen tegen de podcast van: dit is niet de manier waarop je een Uber app moet gaan, uh, uh, koppelen aan AI, want je moet niet gaan screen readen en boe, boe, boe.

313
00:53:28.904 --> 00:53:41.884
In die demo van Microsoft Copilot. Ze hebben dus een copilot in Windows gebouwd. Logische stap, maar dat is dus aan de zijkant in je soort widget bar kan je dan praten ermee, ook met audio, o-of met tekst.

314
00:53:42.384 --> 00:53:49.784
En dan, hoe ze in die demo video laten zien. Je hebt dan een, m, e-mail window openstaan, in dit geval Outlook, hè, allemaal Microsoft software, maar het maakt dus niet uit.

315
00:53:50.384 --> 00:54:03.624
En dan zeg je: can you summarize this, this e-mail for me. Ja. En dan zie je dus visueel hoe die, die tekst OCR't. Gewoon van. Ja, ja, ja, ja, ja, ja. [lacht] Ja. En dan, ja, OCR gaat dus die tekst daar uit OCR'en. Ja.

316
00:54:03.664 --> 00:54:12.784
En dan, en dan die samenvatting. Ja. Die, zegt ie van: oké, ik heb hem zo samengevat. Dan zeg je: oké, kan je dan nu een reply sturen op basis van die samenvatting? En dan gaat hij gewoon op die knoppen drukken.

317
00:54:12.904 --> 00:54:25.764
Precies wat wij hebben besproken. Natuurlijk. Ja. Want ja, het is gewoon een brute force fake human die eroverheen geplakt is. Ja, het is zo onelegant allemaal. [lacht] Ja, maar het zit, het zit dus in Windows.

318
00:54:25.804 --> 00:54:37.524
Of in ieder geval, uh, dit is, het is gelanceerd. Ik weet niet of je het al kan installeren, maar Copilot is nu een, uh, ja, een soort all seeing, uh, ja, meta human die meedraait in je operating system.

319
00:54:37.574 --> 00:54:42.824
Wat ik nog steeds zie als de plek waar de grootste stappen gemaakt gaan worden. Jazeker. Is op operating system level.

320
00:54:43.304 --> 00:54:57.616
Waar wij het de vorige keer al, uh, een beetje over hebben gehad.Ik, uh, ben dus zoals jij weet ook uitgever. En het boek, uh, wat wij vandaag uitgeven vandaag, vandaag, Wytze, uitgegeven heet: Je gezicht is nu van ons.

321
00:54:57.826 --> 00:55:11.656
Dat is een vertaling van een boek, uh, v-, uh, wat tegelijkertijd uitkomt in Amerika. Your face belongs to us. Wat natuurlijk eigenlijk een betere titel is, maar, uh, uh, want, uh, het is een variatie op een meme. Uhm.

322
00:55:12.116 --> 00:55:12.176
Ja.

323
00:55:12.216 --> 00:55:23.416
En, uh, maar goed, je moet dus een Nederlandse titel gebruiken heb ik geleerd, want dan kun je in Bol.com gaan mensen zoeken naar de titel en dan wil je dat ze mijn boek vinden en niet de Engelse verta-, de Engels, het Engelse origineel.

324
00:55:24.076 --> 00:55:36.395
Ja. Weet je dat ook weer. In ieder geval, Je gezicht is nu van ons en dat boek staat vol met AI, AI-voorbeelden. Omdat het, uh, ja god, de basis van gezichtsherkenning is, uh, kunstmatige intelligentie.

325
00:55:36.416 --> 00:55:45.756
Het is het voeren van, uh, heel veel gezichten aan een database om daar vervolgens een face print, uh, van te, van te maken en daar allerlei verwerkingen op te doen.

326
00:55:45.796 --> 00:55:50.936
En wat ik, ik wilde een aantal voorbeelden aanhalen die in het boek staan die specifiek over AI gaan.

327
00:55:51.096 --> 00:56:02.956
En dat gaat dan met name over, uhm, hoe Google en Facebook deze technologie al jaren geleden, echt al heel erg lang geleden, uhm, verwerkte in hun producten.

328
00:56:02.996 --> 00:56:13.176
En allebei hebben ze parallel, Googl-, zowel Google als Facebook, hebben dus parallel in de tijd het in hun eigen producten proberen te verwerken en het is allebei gesneuveld.

329
00:56:13.216 --> 00:56:18.736
Dus het is allebei niet geïntegreerd op de manier dat ze het hadden uitgevonden omdat ze de technologie te gevaarlijk vonden.

330
00:56:18.776 --> 00:56:27.356
En bij Facebook, uhm, uh, rept het boek over een, uh, een hackathon waarbij medewerkers een Samsung Galaxy telefoon op een petje plakken

331
00:56:28.416 --> 00:56:44.096
en, uh, de front ca-, front facing camera van die telefoon gebruiken om gezichten in het gezichtsveld van die camera te scannen, die te matchen met, dus een face print van te maken, die te matchen met mensen in de database van Facebook, om dan vervolgens met spraaksynthese de naam van die gebruiker hardop uit te spreken.

332
00:56:44.136 --> 00:56:52.555
Dus ieder, iedere schoonmaker die voorbij komt, uh, in het vizier van die, uh, van die camera, die hoort zijn naam, uh, hardop uitgesproken worden.

333
00:56:52.576 --> 00:57:03.036
En dat leidt dan tot hilariteit van die, uh, developers die daar tijdens die hackathon aan gewerkt hebben. Omdat het natuurlijk, ik snap het ook wel. Het is heel grappig als dat, als dat, als dat werkt.

334
00:57:03.356 --> 00:57:11.956
Maar het is tegelijkertijd natuurlijk, dit is het soort klassiek voorbeeld van hoe, hoe je technisch heel enthousiast kan worden van bepaalde ontwikkelingen.

335
00:57:12.076 --> 00:57:21.296
En dan, als je dan eenmaal het in maatschappelijk kader plaatst, dan denk je: holy shit, dit, dit is echt niet, dit is a-, het is allesbehalve grappig. En dit is zo'n voorbeeld daarvan, van.

336
00:57:21.756 --> 00:57:35.076
En, en, uhm, het bedrijf waar het boek eigenlijk over gaat maakt dan van die app, het idee van die app, namelijk richt je camera op iemand en de naam komt er uitrollen. Maak dan een soort van variant daarvan

337
00:57:35.996 --> 00:57:48.756
verwerkt in een bril. Het bedrijf waar het over gaat in deze, in dit boek heet Clearview AI, een bedrijf met nogal shady, uh, figuren die dat opgericht hebben. Beetje, [zucht]

338
00:57:49.006 --> 00:58:00.616
uh, Trump aanhangers en het, er zit ook wel een soort van fascistoïde idee hadden ze in het begin dat je aan gelaatstrekken van mensen zou kunnen zien dat de kan, of wat de kans is dat iemand een misdaad zou plegen.

339
00:58:00.756 --> 00:58:09.616
Dus dan niet zozeer het herkennen van de persoon, maar aan de afmeting van de jukbeenderen kunnen zien of iemand waarschijnlijk- Gezellig. Jatte. [lacht] Ja, heel gezellig.

340
00:58:10.296 --> 00:58:22.956
En, uh, zij kwamen erachter dat ze dat toch niet helemaal rond krijgen, want dat werkt niet. Het werkt namelijk niet zo. Maar wat ze wel rond krijgen was een hele grote database met gezichten aanleggen

341
00:58:24.176 --> 00:58:37.936
om gezichtsherkenning te kunnen doen. Dus Clearview heeft nu een bestand van 30 miljard gezichten en dit bedrijf levert diensten aan met name opsporingsdiensten. En zij hebben dus daadwerkelijk zo'n bril gemaakt.

342
00:58:37.956 --> 00:58:41.446
En de auteur van het stuk die, uh, uh, dat kan ik wel verklappen.

343
00:58:41.516 --> 00:58:58.896
Het boek eindigt met dat ze die bril op krijgt en, uh, dat ze dus deze ervaring heeft van een soort van AR-bril waar dan het gezicht, v-van, daar zie je de echte wereld doorheen en waar dan de naam van de persoon tegenover wie je zit, uhm, boven het hoofd komt te zweven van die, uh, van die persoon.

344
00:58:59.036 --> 00:59:11.476
Het is echt een soort van Minority Report in het echt. En wat ik heel grappig vond was de manier waarop die, uhm, waarop Clearview die, die, die, uh, die 30 miljard gezichten heeft verzameld. Grappig.

345
00:59:11.776 --> 00:59:19.016
Het is helemaal niet grappig, maar ik vind het wel, zeg maar, hoe zou je te werk gaan als je 30 miljard gezichten zou willen scrapen als kleine startup? Want dat is wat het is.

346
00:59:19.036 --> 00:59:25.576
Het is gewoon een bedrijf met drie mensen en dat is- Wat ik, wat ik misschien, wil ik wel zeggen, want ik, nou ben ik benieuwd of dat waar is.

347
00:59:25.636 --> 00:59:35.036
Maar wat ik me herinner is dat, dat, dat ze een app hebben waarmee je jezelf ouder kan maken of zo. Het is een soort van gewoon een gimmick app, een meme app of niet? Heb ik dat verkeerd begrepen?

348
00:59:35.136 --> 00:59:37.756
Nou, wat hij wel geprobeerd heeft. Het, het klopt wel.

349
00:59:37.816 --> 00:59:48.796
Hij heeft in het begin, toen de Facebook API nog heel erg open was en je dus data van, als je eenmaal toestemming kreeg van een gebruiker, uh, als app zijnde, een app in het Facebook ecosysteem.

350
00:59:48.856 --> 00:59:52.736
Dat bestond toen of dat werd toen veel gebruikt. Apps zoals Candy, wat was het?

351
00:59:52.796 --> 01:00:01.936
Farmville was bijvoorbeeld een app in Facebook en hoe die API van Facebook in het begin werkte was dat je al je Facebookvrienden van de persoon die die app connecte kon inladen.

352
01:00:01.976 --> 01:00:13.296
Dus als i-, als ik, als ik een app maakte en jij connecte met mijn app, dan kon ik al jouw vrienden inlezen. Uhm, en dat is ook de basis van, uh, dat hele Cambridge Analytica schandaal.

353
01:00:13.576 --> 01:00:20.336
Waar dus een quizje, een stom quizje gemaakt werd, uh, waarbij dan beloofd werd dat je een leuk psychologisch profiel van jezelf kon krijgen.

354
01:00:20.616 --> 01:00:28.296
En die data gebruikten ze, maar ze gebruikten ook het, uh, de data van het hele binnentrekken van al je vrienden. Dus zo konden ze hele netwerken gaan mappen.

355
01:00:29.116 --> 01:00:38.586
Nou, Clearview heeft zo'n zelfde methode gebruikt om de eerste gezichten binnen te trekken van Facebook, maar dan heb je alleen de Facebook database. Dat is alsnog, dat is groot, maar dat is alsnog beperkt.

356
01:00:39.176 --> 01:00:42.156
En hun grootste vangst hadden ze naast het gewoon scrapen.

357
01:00:42.176 --> 01:00:54.276
Dus dit is dan zo'n bedrijf wat dan scrapers inzetten of op de dark web mensen betaalden om voor ze te scrapen om heel LinkedIn leeg te trekken en om heel, dat laat zich allemaal raden, gewoon alle sociale netwerken leegtrekken.

358
01:00:54.956 --> 01:01:03.896
Uhm, tot, en dat is dan een kat-en-muisspel, want LinkedIn merkt dan dat er veel te veel requests komen van één persoon en dan gaan ze weer proxies inzetten. Nou, bla bla bla bla bla.

359
01:01:04.236 --> 01:01:18.224
Uiteindelijk trekken ze zoOngehoord of ongeautoriseerd, want LinkedIn vindt dit natuurlijk niet goed. Trokken ze heel LinkedIn leeg, maar hun grootste catch kwam van Venmo. Dat is de soort van Amerikaanse Tikkie.

360
01:01:18.824 --> 01:01:26.164
Dit gebruiken alle Amerikanen als ze geld willen overmaken aan het eind van een avondje uit eten gaan en je wil de rekening splitten, dan gebruiken ze daar Venmo voor.

361
01:01:27.524 --> 01:01:40.664
En dat is een app waarmee je geld kan overmaken naar vrienden. Maar het is ook een sociaal netwerk. Dat is heel vreemd, maar dit vinden Amerikanen volstrekt normaal. Ja dus er zit een soort van timeline tab in die app.

362
01:01:40.724 --> 01:01:49.984
Het is alsof er een timeline app functie in je ING app zit of in je Rabobank app waarbij je dus kunt zien alle transacties die jouw vrienden hebben gedaan.

363
01:01:50.124 --> 01:02:00.444
Dus als vrienden zeg maar een avond uit zijn geweest waar jij niet bij was for the record en zij split een rekening, dan kan je dat zien in die app. Nou, dat is al heel raar, maar oké, dat vinden ze dan normaal.

364
01:02:01.044 --> 01:02:16.324
En wat waar Clearview achter kwam was dat ze dat Venmo op de homepage hadden ze een soort van demo telefoon en dan in die demo telefoon draaide een iframe van een van een van een lijst met transacties.

365
01:02:16.734 --> 01:02:30.304
Maar het punt was dat was niet zomaar een soort van fake data, dat was echte data. Ze hadden dus op de homepage van Venmo een permanente continu update feed van iedereen die elkaar geld aan het overmaken was in dat land.

366
01:02:30.724 --> 01:02:39.424
En er stonden keurige avatars bij. En dit hebben ze gewoon per seconde zitten scrapen totdat Venmo het eindelijk dichtgooide na hele lange tijd.

367
01:02:39.464 --> 01:02:54.404
En toen hadden ze dus een gigantische database van gezichten van met name Amerikanen die ze weer aan die database toevoegden. En zo is dat bedrijf gegroeid in, in, in een gezichten database hebben.

368
01:02:54.944 --> 01:03:05.163
Facebook had natuurlijk zijn eigen reden om een gezichten database te hebben, want mensen uploaden foto's op Facebook gewoon van vrienden en trainden het algoritme

369
01:03:07.444 --> 01:03:17.064
ook nog stevig omdat toen mensen dat nog deden foto's uploaden naar Facebook, suggereerde Facebook daar de naam van vrienden bij in zo'n hokje. Ja, werd je getagd.

370
01:03:17.164 --> 01:03:27.173
Ja, je werd getagd door het algoritme en dan kon jij dat bevestigen of afwijzen. Zoals je dat ook wel kent van je huidige fotoalbum app waarschijnlijk, waar ook zo'n functie in zit.

371
01:03:28.324 --> 01:03:33.724
En zo heeft Facebook best wel een grote database aan kunnen leggen van al haar al haar gezichten.

372
01:03:33.744 --> 01:03:45.604
En het spreekt natuurlijk voor zich dat je dan dat je als je Facebook bent en je hebt al die face prints, dat je op een gegeven moment een soort zoekfunctie wil maken zoals je nu. Of tenminste, dit is allemaal.

373
01:03:45.613 --> 01:03:54.504
Het spreekt allemaal in de verleden tijd, maar als je weet ik veel wat is het vijf jaar geleden? Wanneer was wanneer deden mensen dit vrienden worden op Facebook? Tien jaar geleden dan.

374
01:03:54.704 --> 01:04:02.424
Nog mensen, maar niet niet veel mensen meer volgens mij. Nou, nu een soort van ja, ik weet niet. Wat vul je dan in? De naam? Of in een heel gek geval een QR-code van elkaar scannen.

375
01:04:02.504 --> 01:04:07.944
Of het gave AirDrop achtig ding met telefoons bouncen tegen elkaar zoals het nu zeg maar in ieder geval in die tijd.

376
01:04:08.184 --> 01:04:18.324
Het zou best handig geweest zijn als je gewoon je gezicht een foto maakt en dan ben je vrienden met elkaar. Zoiets wilden ze maken, maar daar gingen de advocaten bij Facebook voor liggen omdat ze gewoon wel doorhadden.

377
01:04:18.424 --> 01:04:22.624
Deze technologie, namelijk een foto kunnen maken en dan weten wie dat is.

378
01:04:23.484 --> 01:04:37.844
Dat heeft zoveel nadelige consequenties voor de samenleving in brede zin dat je weet jij, je zit tegenover iemand in de trein en die doet een beetje agressief en vervolgens maakt hij een foto van jou en weet hij wie je bent.

379
01:04:37.944 --> 01:04:46.504
Dat is niet echt een chille uitgangspositie. Dat is maar één voorbeeld. Er zijn heel veel voorbeelden te bedenken, dus Facebook drukte op de knop en dacht we doen dit niet.

380
01:04:46.544 --> 01:04:55.364
En bij Google hadden ze zoiets zelf dus namelijk er was een engineer. Die was aan het werken aan de Google app. Gewoon de Google app zelf op iPhone en iPhone en Android.

381
01:04:56.064 --> 01:05:03.324
En in de Google app zit Google Lens geïntegreerd en met Google Lens kun je dingen fotograferen die dat ding probeert te herkennen.

382
01:05:03.384 --> 01:05:09.324
Zoals als jij een broek leuk vindt, kun je een foto maken van die broek en dan zie je de online versie, dus je hem gelijk kan bestellen.

383
01:05:09.464 --> 01:05:19.584
Als je een plant ziet die je wil identificeren, kun je een foto maken van die plant en dan identificeert die plant of een gebouw. Identificeert hij het gebouw. Dus zoeken aan de hand van foto's, dat is

384
01:05:20.684 --> 01:05:30.344
nou, dat vinden we inmiddels normaal dat dat kan. Maar er was natuurlijk een engineer die dacht hey foto's, gezichten, Dat zou ook grappig zijn, dat je op een gezicht kan googlen.

385
01:05:30.544 --> 01:05:37.384
Als je het zo zegt, dan denk je nou misschien niet eens een hele gekke functie functionaliteit als je als je gewend bent bij Google dat je alles kan vinden wat je zoekt.

386
01:05:37.824 --> 01:05:52.024
Dus wat hij constateerde is Google had een foto database die heette Picasa. Dat is de voorloper van Google Foto's. En dat is even geleden. Ja, dit is een blast from the past. Dit is de tijd van Flickr en fotodiensten.

387
01:05:52.104 --> 01:06:04.764
Voordat wij op onze telefoons onze foto's gingen bijhouden, deden wij dit op desktop en Google had volgens mij als een van de eerste een soort van webversie van van, van wat nu Google Foto's is gaan heten.

388
01:06:05.624 --> 01:06:18.864
Daar zat dus ook gezichtsherkenning in, zodat je albums kon maken, fotoalbums kon maken met dezelfde gezichten. Dus Picasa had puur doordat mensen hun foto's gingen back-uppen naar deze service ook toegang tot

389
01:06:19.804 --> 01:06:27.524
gezichten met namen erbij. Want mensen voerden zelf mensen. Gewoon mensen. Consumenten trainden dat algoritme actief om namen bij gezichten te zetten.

390
01:06:27.544 --> 01:06:33.844
Dus ook Google had zo'n database met heel veel gezichten en daar gebeurde hetzelfde, namelijk een engineer bouwt het in de app.

391
01:06:34.764 --> 01:06:43.204
Dat dat gaat dan de ranks door naar boven en op een gegeven moment komt bij de juridische afdeling waar ze dan goddank zeggen hell no! Dus dit ben ik nu benieuwd naar.

392
01:06:43.604 --> 01:06:53.864
Is het een juridisch argument of een moreel argument? Waren dat mensen bij Facebook en Google die zeiden dit moeten we niet willen, want dit moet je gewoon op een vanuit een moreel gezien niet doen.

393
01:06:54.444 --> 01:07:05.944
Of is het heel cynisch een juridische afdeling die zegt yo, in deze dit wespennest willen we helemaal niet in, want we worden aangeklaagd. En het is het is meer die tweede dan. Het boek stelt het tweede absoluut.

394
01:07:06.104 --> 01:07:15.980
Het boek is beide kanten of wel meer richting het jongens let op.Ik zou wel zeggen dat het dat het boek wel echt veel kritischer is.

395
01:07:16.200 --> 01:07:30.340
En het is voornamelijk omdat het een bedrijf volgt wat probeert in de schaduw te opereren en eigenlijk aan de hand van dit kleine bedrijfje, wat dus door allerlei opsporingsdiensten wordt gebruikt,

396
01:07:31.800 --> 01:07:44.079
vertelt ze het verhaal van gezichtsherkenning, daarmee ook van AI en een beetje ook de geschiedenis van de van de ontwikkeling van AI. Want dat is best best interessant.

397
01:07:44.360 --> 01:07:53.300
Zij zegt dus er zijn hele kleine groepjes mensen die AI software maakten, zeg maar vijf of tien jaar geleden.

398
01:07:53.340 --> 01:08:03.229
Dat zijn mensen die allemaal een academische achtergrond hebben, waardoor zij allemaal de hele tijd in het achterhoofd hebben dat ze willen publiceren.

399
01:08:04.180 --> 01:08:12.180
En dit verklaart ook een beetje de stilstand die er heel lang bij Google is geweest. Dit groepje mensen met machine learning specialist specialisten

400
01:08:13.100 --> 01:08:21.920
waren heel academisch ingestelde mensen die dus geen features shippen, maar gewoon academisch onderzoek in feite academisch onderzoek aan het aan het doen waren bij een groot commercieel bedrijf.

401
01:08:22.000 --> 01:08:29.800
En dat commercieel bedrijf voelde zich ook niet echt gedwongen om allerlei features uit te rollen omdat er niemand in de markt was die hen daartoe dwong.

402
01:08:29.860 --> 01:08:39.700
Nou, toen kwam open AI en ging opeens alles in de openbaarheid, dachten ze holy shit, fuck, nu moeten we niet meer academisch werk alleen maar doen, maar ook daadwerkelijk features gaan shippen waar mensen wat aan hebben.

403
01:08:39.940 --> 01:08:41.480
In Google Docs bijvoorbeeld.

404
01:08:41.890 --> 01:09:00.040
Maar zij beschrijven dus hoe in die tijd voor chat GPT AI mensen bij dit soort bedrijven die uiteindelijk al die ontwikkelingen gemaakt hebben waar wij de hele tijd over praten, dat dat allemaal academici waren die dus elkaar ook kenden, in grote openbaarheid werkten en

405
01:09:01.200 --> 01:09:13.400
dus alle geheimen die ze eigenlijk of niet geheimen, maar alle. De de cutting edge technologie allemaal gelijk open source. Dat eisten ze ook als je bij Facebook en Google als.

406
01:09:13.740 --> 01:09:22.680
Als Facebook en Google dit soort medewerkers probeerde te te te te krijgen binnen hun bedrijven, dan eisten die medewerkers dat ze dus open source konden releasen.

407
01:09:22.700 --> 01:09:36.800
Waardoor dit Clearview dat gewoon drie man en een paardenkop was en echt niet technisch zo super geavanceerd was dat zij dus gewoon konden grasduinen uit allerlei papers van Facebook en Google medewerkers met name.

408
01:09:37.740 --> 01:09:46.100
Om dus die technologie te maken en eigenlijk om er een wapen van te maken en er een wapen van te maken. Ja, precies. En ik vind heel veel

409
01:09:47.260 --> 01:10:03.220
ja, ik vind fascinerende soort van samenloop van omstandigheden dat dus inderdaad dit wapen, want je kan het inderdaad nogal een dystopische samenleving schetsen als gezichtsherkenning een technologie wordt die iedereen de hele tijd kan gebruiken.

410
01:10:03.380 --> 01:10:13.460
Dat dat uiteindelijk wel echt terug te herleiden is naar ja, wetenschappers die die soort van rücksichtslos vooruitgang proberen te bereiken in de openbaarheid.

411
01:10:13.500 --> 01:10:18.799
Omdat het nou eenmaal de manier is waarop de wetenschap werkt. Toch grappig? Ja, zeker.

412
01:10:19.000 --> 01:10:30.400
En ik denk uiteindelijk dan om concreet wat je net zei je zit in de trein en je tilt je telefoon op en je krijgt de naam van de persoon tegenover je. Dit kan je. Dit kan je denk ik alleen juridisch

413
01:10:31.620 --> 01:10:42.680
inkaderen en en zeggen dat het gewoon niet mag. Zit ik te denken. Ik bedoel, want technisch krijg je dat, dat die geest niet terug in de fles. Op een gegeven moment

414
01:10:43.660 --> 01:10:52.220
is het wel af te vragen wie heeft er toegang tot die database? Dat heb je ook niet zomaar thuis zeg maar. Maar. Ja, het is wel interessant hoor, want

415
01:10:53.460 --> 01:11:01.500
in dat opzicht wat als het een website is waarop je dat kan doen, dus niet een app. Dus je kan niet in de stores dingen gaan tegenhouden. Dan moet je het op het web gaan blocken.

416
01:11:01.560 --> 01:11:14.280
Nee, maar het bestaat natuurlijk gewoon Wietse. Dit bestaat en dat is een hele gore business, want dat is dan een business die mensen in staat stelt om foto's te vinden waarvan mensen niet de bedoeling hebben dat dat

417
01:11:15.420 --> 01:11:19.780
aan hun naam wordt gekoppeld. Dus het boek staat vol met allemaal weirde voorbeelden. Eén voorbeeld

418
01:11:20.880 --> 01:11:30.619
was een dude die een soort van fetisj heeft om van pornosterren op te zoeken wat hun echte naam is en dan hun Facebookprofiel te vinden en dan hun echte leven te zien, zeg maar.

419
01:11:31.140 --> 01:11:39.060
En toen die fetisj eenmaal uitgewerkt was, ging die zoeken naar. Weet je, we hebben allemaal Facebookvrienden verzameld met de jaren van mensen die we nooit spreken.

420
01:11:39.440 --> 01:11:46.120
Weet ik veel mensen van vroeger, van de middelbare school of voor mijn part iemand die je ooit op vakantie bent tegengekomen waar je Facebookvrienden mee bent geworden.

421
01:11:46.140 --> 01:11:53.440
Waarschijnlijk heb je een soort van 700 Facebookvrienden of zo. Of ik, ik althans wel. En dat zijn echt niet vrienden vrienden. Dat zijn mensen die ik ooit heb ontmoet.

422
01:11:53.480 --> 01:12:04.379
Ja, en nu zijn we toch weer twintig jaar later, dus daar zit stiekem heel veel tijd overheen. Maar dat zijn wel mensen met wie we een hele losse band ooit hebben gehad. En zij hij dus die.

423
01:12:04.440 --> 01:12:18.820
Die fetisj ging bij hem op een gegeven moment over dat hij dus wilde kijken of hij van mensen die ooit ontmoet heeft, of hij daar ofwel naaktfoto's van kon vinden, ofwel andere compromitterende compromitterend materiaal.

424
01:12:18.860 --> 01:12:28.720
Niet om daar mee te gaan dreigen, dat is ook nog wel weer een stap verder. Maar gewoon omdat hij dat leuk vond voor zichzelf. En dat is toch wel echt heel cringe. Sommige.

425
01:12:29.700 --> 01:12:44.400
Sommige foto's staan op het web en zijn verdwenen in de chaos. Die zijn nooit getagd met je naam en dus ze zijn wel openbaar, maar ze zijn niet vindbaar. En opeens worden ze met dit soort systemen vindbaar.

426
01:12:44.840 --> 01:12:57.960
En het businessmodel van dit systeem is dus niet alleen mensen moeten betalen om de herkomst van die foto's te kunnen achterhalen, maar je kan ook betalen om foto's van jezelf onvindbaar te maken.

427
01:12:58.080 --> 01:13:06.060
En dat is dus nog een soort van kleine ja, hoe moet je dat zeggen, laag op dit hele dystopische verhaal. Dit is dus in China ook.

428
01:13:06.100 --> 01:13:13.100
Ze hebben dus in China gebruiken ze gezichtsherkenning voor allerlei wetshandhaving, om het maar positief te zetten, want ze onderdrukken er ook bevolkingsgroepen mee.

429
01:13:13.140 --> 01:13:17.500
En nou goed, het zijn allemaal echt dystopische shit die ze ermee die ze ermee doen.

430
01:13:17.560 --> 01:13:29.220
Maar ze hebben ook wat ze noemen VIP lijsten van mensen waarvan de overheid heeft bepaald dat die niet beboet kunnen worden of dat die niet herkend kunnen worden door dit soort systemen.

431
01:13:29.240 --> 01:13:43.572
Waardoor als zij door rood rijden.Of oversteken of iets anders lulligs doen waardoor waarvoor de gewone mens gelijk represailles krijgt. Die mensen op de VIP lijst worden uitgesloten daarvan. Ja,

432
01:13:45.552 --> 01:13:55.992
en dit is dus de de, de, de, de de. Ja, datzelfde, maar dan voor ons allemaal. Want ja, je zal maar. En dat heeft een groot deel van ons nou eenmaal. En dat zal ik alleen maar. Ik denk als de

433
01:13:56.912 --> 01:13:59.572
generatie van jonge mensen die nu opgroeit

434
01:14:00.512 --> 01:14:18.192
het niet helemaal doorheeft welke foto's allemaal uiteindelijk in de openbaarheid staan en stories die je op Instagram hebt geplaatst maar toch gescraped zijn door een of andere dienst waarvan waar van foto's waar waarvan je het idee hebt dat die verdwijnen na een dag, maar toch na tien jaar blijken dat die ergens hebben gestaan.

435
01:14:18.592 --> 01:14:25.792
En dan vervolgens zit dat voor eeuwigheid en voor altijd aan jouw naam gekoppeld. En je hebt iets gedaan op een feestje waar je niet aan herinnerd wil worden.

436
01:14:25.832 --> 01:14:32.012
En en bij iedere keer dat jij gaat solliciteren komt die foto weer naar boven. Jezus, het is zo. Het is zo.

437
01:14:32.152 --> 01:14:43.592
Gezichtsherkenning is een technologie waarbij zo waarbij je zo makkelijk met een beetje fantasie kan bedenken hoe dit kut gaat zijn voor ons allemaal. Ja, ja. Maar ja, het is wel een beetje een maar dan toch.

438
01:14:44.152 --> 01:14:49.432
Ja, nee, precies, want ik vind dus dat was nog dat die vraagstel dat je net eigenlijk ook al. Ik vind het interessant hoe

439
01:14:51.812 --> 01:15:01.952
ja, soms als ik, als ik iets voorlees of iets vind dan, dan, dan gaat mijn geest gaat dan toch wel vaak naar oké, hoe gaan we, hoe kan dit een wapen worden? En en dan?

440
01:15:02.092 --> 01:15:11.112
Jij bent over het algemeen iemand die dan echt wel ook zegt van ja, ik zie er ook echt wel hele mooie kanten aan. Maar bij deze is hij toch wel moeilijk hoor, moet ik zeggen. Ik reken maar.

441
01:15:11.152 --> 01:15:20.412
Ik Ik vind weinig upside aan dit hele verhaal. Maar reken maar dat dit eerst als upside zeg maar dit als je het zeg maar het gaat.

442
01:15:20.452 --> 01:15:26.732
De aandacht zal eerst gaan naar zorgen dat boeven in de gevangenis komen en dat er kinderen niet meer misbruikt kunnen worden en bla.

443
01:15:26.752 --> 01:15:35.452
Daar zal eerst de aandacht heen gaan en vanaf dat moment is het een soort klassiek verhaal over de geleidelijke of hoe zeg je dat, een soort van function creep. Het begint.

444
01:15:35.492 --> 01:15:44.052
Dit soort technologie begint met een soort van misdaden waar we het allemaal over eens kunnen worden. En dan vervolgens gaan we het ook inzetten voor de voor de volgende bankovervaller.

445
01:15:44.092 --> 01:15:49.612
En als we die dan eenmaal gehad hebben, dan gaan we het ook inzetten voor inbrekers. En als we die dan eenmaal gehad hebben, gaan we het ook inzetten voor mensen die,

446
01:15:50.632 --> 01:15:59.332
weet ik veel, zich op een station melden, maar ook nog een belastingschuld open hebben staan. En dan het moment dat je het station binnenstapt, dan krijgt de dichtstbijzijnde diender in de buurt even een alert.

447
01:15:59.372 --> 01:16:13.732
Of je het even met iDeal kan dokken. Ja god zeg maar. Het is zo komt een beetje op die een van mijn favoriete uitspraken van operatie geslaagd, patiënt overleden als een soort van samenleving risicovrij gemaakt.

448
01:16:13.872 --> 01:16:22.512
Samenleving overleden. Precies. Ja, precies. Er was iemand die ik sprak die zei Misschien is dat een mooi afsluitend woord. Er was iemand die die

449
01:16:23.652 --> 01:16:35.452
was in een dorp geboren en heeft ook is ook opgegroeid in een dorp en ging op een gegeven moment in de grote stad wonen en constateerde dat je in de grote stad minder jezelf minder bekeken voelt en dat dat iets doet met je hoofd.

450
01:16:35.492 --> 01:16:40.172
Helemaal afgezien van of het fijn is om in een of het fijner is om in een dorp te wonen of in een stad wonen.

451
01:16:40.192 --> 01:16:45.392
Moet je allemaal lekker zelf weten, maar er is een verschil tussen de sociale controle in een dorp die ook allerlei voordelen heeft.

452
01:16:45.412 --> 01:16:52.312
Begrijp ik allemaal, maar er is een verschil tussen sociale controle in een dorp en dan voor het eerst in een grote stad gaan wonen. Dat doet iets met je hoofd.

453
01:16:53.052 --> 01:17:07.372
En hij zei het is dat, maar dan op hele grote schaal en dat is een soort van fundamenteel ja, Jezus, iets wat het is om om mens te zijn, wat ons allemaal aangaat en wat zomaar zou kunnen veranderen als we niet oppassen.

454
01:17:07.992 --> 01:17:17.632
Nou goed. Tot zover het boek. Of je nou het boek koopt of niet, maakt me niet uit, maar in ieder geval ik hoop dat politici het gaan lezen. Dat dat toch op zijn minst oké.

455
01:17:18.132 --> 01:17:29.542
We hebben weer toch weer bijna 1,5 uur vol zitten lullen Wietse. Ja, het gaat zo makkelijk, hè? Wat praten wij makkelijk. Konden we maar schrijven. Makkelijk. Ja. Ja. Ja.

456
01:17:29.712 --> 01:17:39.832
Met dank aan Sam Hengeveld voor het monteren van deze aflevering. En wij zijn er volgende week weer. Dag. Tot volgende week. Joe! [outro jingle]