AI en de schatkamer van Nederlands media-erfgoed met John Leek

In deze aflevering hoor je John Leek, strategisch adviseur bij Beeld & Geluid, over hoe AI een schatkamer aan Nederlands media-erfgoed kan ontsluiten voor het grote publiek. Vanuit zijn passie voor mens en technologie deelt hij een verrassend perspectief op hoe we AI kunnen inzetten om juist de verbinding tussen mensen te versterken. Dus blijf luisteren! Hoi, leuk dat je weer luistert naar een nieuwe aflevering van AIToday Live. En vandaag van een prachtige locatie hier Niels. Ja, een speciaaltje. We zitten in het Museum voor Beeld & Geluid. Zijn we uitgenodigd door John Leek. John, dankjewel dat je ons hier hebt uitgenodigd. We hadden net eventjes, heel kort hadden we een gesprek. Eigenlijk zitten we hier op een schatkamer, zoals we zeiden, aan content. En daar willen we het vandaag over hebben, over kunstmatige intelligentie, media, cultuur. Wat zei je? Publieke organisaties, private organisaties. En daar zitten jullie als een soort van hub middenin. Daar willen we straks van alles over weten. Maar misschien wil je jezelf eerst even voorstellen. Nou Joop, misschien voor het nieuwe luisteraar is het ook leuk om even te vertellen wie wij zijn. Oh ja, mijn naam is Joop Snijder, CTO bij Aigency. Even heel kort. Mijn naam Niels Naglé, Area Lead Data & AI bij Info Support. Ja. John, aan jou de eer. Ja. Nou, mijn naam is John Leek. Ik werk bij Beeld & Geluid. Althans, ik heb eigenlijk al afscheid genomen. Maar dat is grappig, want ik ben opnieuw weer begonnen. Dus ik doe nog een dag, anderhalve dag in de week voor Beeld & Geluid, doe ik nog bepaalde klussen. Ja. En ja, dat is eigenlijk op verzoek ook van de organisatie. En ook omdat het dossiers zijn die niet zo heel makkelijk waren over te dagen. En bovendien vind ik ze ook erg leuk om er nog bij betrokken te zijn. En wat is de functie nu dan? Ja, nou, formeel staat in mijn handtekening op, in de e-mail staat nog steeds strategische adviseur. Dus laten we dat maar bijhouden. Ja, mooi. Ja. Nou, ik ben dus John Leek. Ik werk bij Beeld & Geluid eigenlijk al vanaf het prille begin, toen het gebouw er nog niet stond. Ik ben, ik kwam vanuit NEMO, het Science Center, wat ik heb helpen ontwikkelen in Amsterdam. Ik ben met name gekomen voor het deel van de experience, om de experience te ontwikkelen, wat nu het museum heet eigenlijk. Ja. Beeld & Geluid, jij noemde Beeld & Geluid het museum. We zijn in een museum, maar we zijn feitelijk in een organisatie, in een gebouw wat meerdere functies heeft. De primaire functie is eigenlijk het archief. En het museum is zeg maar de etalage van het archief. Ja, precies. Zo zou je het een beetje kunnen zien. Oh ja. En daarnaast zijn we ook nog een kennisinstelling. Dus we hebben eigenlijk drie functies, zou je kunnen zeggen. En daar werk ik dus sinds 2000. Maar ik heb mezelf al een paar keer opnieuw uitgevonden hier. Dus ik ben eigenlijk gekomen om die experience te ontwikkelen. Dat was in 2007 klaar. Want toen ging het open hier, dit gebouw, met de koningin erbij, et cetera. Toen was het moment van, zo'n turning point, wat ga je dan doen? Nou, toen diende zich een vraagstuk aan, wat misschien zo over gaan hebben. Vanuit de Raad van Cultuur, namelijk de opkomst van de platforms in de samenleving. Die noopten de overheid om een antwoord te vinden op die ontwikkeling, op digitalisering. En die kwamen met de term mediawijsheid. Alleen ze wisten niet zo goed wat ze ermee moesten. En toen kwamen ze bij Beeld en Geluid onder andere. En toen werd ik mede kwartiermaker om dat onderwerp, zeg maar, om te bouwen naar een heel nationaal programma. Niet alleen gedaan, maar ik was wel een van de kwartiermakers daarvoor. Dus dat werd een nieuwe rol, zou je kunnen zeggen, naast mijn rol als hoofd hier van een afdeling. En datzelfde heb ik nog een keer later ook gedaan vanaf 2014, 2015. Toen ik met campusontwikkeling begon hier op het park. Omdat je veel meer, in plaats van vanuit een individuele organisatie te denken, veel meer vanuit een ecosysteemgedachte moet gaan werken. Omdat je, ja, als je de antwoorden op de grote vragen wil kunnen geven als organisatie, dan moet je veel meer in samenwerkingsverbanden gaan werken. En dat is eigenlijk in 2014, 2015 ben ik daarmee begonnen. En dat loopt eigenlijk nog steeds door. Zijn daar ook dan grote vraagstukken rond het thema kunstmatige intelligentie? Nou, in wezen wel, want die lopen feitelijk in het verlengde van het hele thema mediawijsheid. Dat kwam natuurlijk op in 2005. Toen kwam dat rapport van de Raad voor Cultuur. Op weg naar nieuw burgerschap heette dat. Die zagen de opkomst van de Googles en YouTube en LinkedIn al een beetje eerder. En die zagen voor zagen natuurlijk al dat het een groot impact ging hebben in de samenleving. En die term mediawijsheid, dat moet je een beetje zien als een soort, ja, het is eigenlijk een soort, een begrip wat staat voor het empoweren van Nederlanders om zich goed te kunnen handhaven, volwaardig mee te kunnen doen in de samenleving die digitaliseert. En zijn jullie ook betrokken bij de basisschool? Die hebben nu een week van de mediawijsheid gehad. Die wordt vanuit dit gebouw georganiseerd, ja. Dat netwerk mediawijsheid, dat zit in dit gebouw. Dat is dus voortgekomen uit die kwartiermakingsrol waar je het net over had. Dus dat is een nationaal programma geworden in 2008. Mooi. Maar om op jouw vraag terug te komen, want jouw vraag ging natuurlijk over kunstmatigheid. Precies, ja. Maar in wezen is dat die hele beweging van het versterken van mediawijsheid in de samenleving, is nauw verbonden natuurlijk met de ontwikkeling van de technologie. Wij gingen er toen vanuit dat het programma vier jaar zou bestaan. Zoals het vaak met gefinanciërde programma's vanuit de overheid gaat. Je doet dat vier jaar, ja, als je het oneindig gaat doen, dan wordt het een instituut. Dat was niet in voorzien. Maar gaandeweg naar dit merkten we al, ja, maar jeetje, het is een soort fast moving targets verhaal. Dus je bent bezig met de ontwikkeling van zo'n programma rondom het verbeteren van mediawijsheid in basisscholen, überhaupt in het onderwijs, maar ook in de samenleving. Maar ja, in de tussentijd ontwikkelde technologie zich. En nu hebben we het over kunstmatige intelligentie en algoritmes enzovoorts. En de impact daarvan op het dagelijks leven. Dat is nu inmiddels ook een onderwerp van dat programma Mediawijsheid. Dus dat gaat gewoon verder. Mooi. En ik had gezien, jullie hebben ook de Week van de Media gehad. Zeg ik dat goed zo, hè? De Dutch Media Week. De Dutch Media Week, ja. En een van de dingen die mij daarin opviel, dat het ook ging over deepfakes. En vaak als we het over deepfakes hebben, hebben we het over misinformatie, desinformatie. Maar wat me eigenlijk opviel, is dat er namelijk ook een andere kant belegd werd. Hoe zou je deepfakes in kunnen zetten op een positieve manier? Daar was ik eigenlijk wel benieuwd naar. Maar misschien zou jij voor de luisteraar eerst even kunnen aangeven, weet je, wat zijn misschien deepfakes volgens jou? En hoe spelen die een rol in de media? Nou ja, kijk, deepfakes. Het is in wezen het creëren van mediaboodschappen die gebaseerd zijn op informatie die uit een onbetrouwbare bron komt. Dus die je in feite niet kunt herleiden tot een betrouwbare bron. En op die manier, en dat is voor veel mensen ook al zodanig moeilijk te herkennen. Zeker als dat in een video gebeurt. Dus een video die gecreëerd wordt op basis van een boodschap waar een intentie achter zit met een heel ander doel dan dat herleiden is tot een betrouwbare bron. Dan is dat natuurlijk, dan is het best heel kwalijk. En dat is natuurlijk wat heel veel aan de hand is nu. En daar wordt natuurlijk naar gezocht. Van hoe kun je dat dan bestrijden, et cetera. Je merkt en je kent die discussie misschien niet. Zeker. Die kennen jullie natuurlijk wel. Ik heb in eerdere podcasts ook iets over gehoord. Maar goed, en dan is jouw vraag van hoe kun je dat aanwenden ten goede. Het is er net als met propaganda, dat kun je ten goede en ten kwade aanwenden natuurlijk. Ja, maar de grap is dat daar natuurlijk een hele negatieve sfeer omheen hangt. Je noemt propaganda. Ik denk dat mensen meteen zoiets negatiefs voelen. Deepfakes ook. Maar hoe zou het dan, als je dat concreet maakt, tot iets positiefs kunnen leiden? Het is framing. Het is vooral framing. Ik denk dat heel veel dingen voortkomen uit het feit dat mensen niet exact weten hoe dingen in elkaar zitten, hoe het werkt. Op het moment dat je het in een context plaatst, en dat is natuurlijk met Deepfakes aan de hand. Waarom? Omdat het zoveel ingezet wordt met een specifiek doel, namelijk om politiek te dereguleren. Of de samenleving te ontwrichten. Of met dat soort doelstellingen. Dan is het nog vrij logisch dat het in een... Zeker. Maar dezelfde technologie kun je natuurlijk ook inzetten voor andere doelstellingen. Voor nobele doelstellingen. Als je dat zegt, het punt is alleen, je moet transparant zijn over waar je mee bezig bent. Dat is natuurlijk waar het vaak al ontbreekt. En heb je voorbeelden in de praktijk waar aan gewerkt wordt? Of waar mensen nu naar kijken voor die positieve zin van die Deepfakes? Antwoord is eigenlijk heel simpel. Nee. Daar heb ik geen voorbeeld van. Nee. In die week, want jij refereerde aan die Dutch Media Week, ging het met name om die ene dag. Dan heb ik het over 3 oktober. Die middag stond vooral in het teken van hoe herbouwen we vertrouwen in de samenleving. In journalistiek en in nieuwsvoorziening. In het algemeen. Omdat het algemeen publiek en het publiek, maar in brede zin geldt dat voor heel veel mensen. Ook zelfs hoger opgeleiden. Is het vertrouwen in instanties, staat natuurlijk heel erg onder druk. Absoluut. Of is soms helemaal verdwenen. Het heeft wel alles te maken met de huidige politieke omstandigheden natuurlijk. Maar hoe kun je nou zorgen dat dat vertrouwen weer, zeg maar, herwonnen is misschien wel heel ambitieus. Maar in ieder geval dat je het kan verbeteren. En dat geldt natuurlijk voor vertrouwen ook van burgers op straat. In de directe lokale journalistiek bijvoorbeeld. Maar ook in de lokale besturen. Maar ook in instanties. In scholen, dokters. We hebben bijvoorbeeld inentingscampagnes mis zien gaan. Omdat kinderen denken dat het, versterkt door social media, dat het averechts werkt of ongezond is. Hoe kan je dan als overheid nog een goede campagne voeren? Dat zijn allemaal hele kwalijke zaken. Hoe kun je dat nou verbeteren? En met name richten we ons in eerste instantie dan even op de journalistiek. Dus dat is in het belang ook van private partijen. Dus ook de nieuwsorganisaties. De grote nieuwsorganisaties. Commercieel, maar ook publiek. Die merken natuurlijk in hun businessmodel. In de relatie met hun klanten. Dat dat heel kwalijk is. Dat dat heel slecht werkt. Als zij niet meer vertrouwd worden. Dan doen ze er niet meer toe eigenlijk. Dus zij hebben er ook iets bij te winnen. Dus zij zijn ook betrokken bij dat initiatief. En ik kan me voorstellen, want dan heb je de kracht van de technologie. Die van buitenaf eigenlijk misschien een bedreiging is voor wat jij nu noemt. Zou je het ook om kunnen draaien van waar de technologie je zou kunnen helpen? Nou ja, het is net als met elke technologie. Het is Marshall McLuhan, beroemde media wetenschapper. Die zei ook media are the extensions of man. Dat geldt feitelijk voor technologie in het algemeen natuurlijk. Dus op het moment dat je het zo ziet, dan kom ik bij wat ik net al zei. Dan kun je het ten goede en ten kwade aanwenden. En algoritmes. Wij hebben bijvoorbeeld zelf, daar was ik zelf nou bij betrokken twee jaar geleden. Een project gedaan. Dat heette Tel mee met taal. En hoe kun je binnen dat Tel mee met taal. Hoe konden we, dat was onze vraag. Om dus algoritmes en AI ten goede aan te wenden. Hoe kun je dat gebruiken om op websites te kijken. Of je gedrag van mensen zodanig kan herkennen. Dat ze digitaal laaggeletterd zijn. Oh zo ja. En op die manier, als je dat meer zou kunnen herkennen. Zodat overheids websites veel betere passende dienstverlening konden leveren. Dat is namelijk een groot vraagstuk. Dat hebben we in een onderzoeksproject gedaan. Dat is super interessant. En dat was een poging om het ten goede aan te wenden. Antwoord op jouw vraag. Maar tegelijkertijd in dat proces om dat uit te zoeken. Kom je dan allerlei vraagstukken tegen. On the fly. Onder andere het gebrek aan kennis. Bij mensen, bij overheden. Maar bij heel veel mensen. Over wat is een algoritme precies. Dus voor ze überhaupt mee wilden doen in het project. Ja, oh algoritmes. Daar ga je al. En was dat binnen de overheid of de mensen die er dan aan bloot worden gesteld? Dit was met gemeentelijke overheden. Dus een aantal gemeentelijke overheden hebben uiteindelijk meegedaan. Maar wat krijg je dan? Dan uiteindelijk kom je terecht bij de mensen. Die wat meer de frontrunners zeg maar. Want die iets durft. Of in ieder geval die voldoende kennis heeft van de technologie. En ook snapt dat als je dat binnen bepaalde context doet. Met binnen bepaalde parameters. En met bepaalde protocollen die je eraan verbindt. Onder andere over ethiek. Daar kan ik zo nog wel iets over zeggen. Ja, dan gingen ze er wel in mee. Ja, nou. Ik moest even lachen naar Jop. Jop, je kijkt ook naar mij. Dit is precies waar we het over hadden in de auto hier naartoe. Naar de mooie locatie. Van hoe bereiken we de mensen die wat minder affiniteit hebben. Of al met die kennis bezig zijn. Die aan dit soort initiatieven ook mee gaan doen. Ja. En hoe zorgen we dat die groep van mensen niet achterblijven. Omdat ze niet in het begin aanhaken. Nou ja, dan kom ik weer bij dat begrip mediawijsheid. In dit geval zou je kunnen zeggen datawijsheid. Of algoritmewijsheid. Of terwijl, hoe ga je mensen nu eens uitleggen. Op een manier die, het mag wel in jip-en-janneke taal. Maar het moet uiteindelijk toch wel voldoende niveau en diepte hebben. Zeker. Van waar hebben we het nou eigenlijk over? Wat is zo'n algoritme nou? Wat kan het en wat kan het niet? En wat zou je erover moeten weten? Om het voldoende te kunnen begrijpen. Zonder dat je net zo goed bij een auto weet je ook natuurlijk niet precies hoe het allemaal werkt. Ik niet in ieder geval. Nee, de meeste mensen niet. En dat hoeft ook helemaal niet. Maar je wilt in ieder geval voldoende weten om te begrijpen dat het mogelijk kwaad kan. Ja. Maar dat het heel veel goed kan ook. Als je mits goed ingezet en mits voldoende aan de criteria om te komen tot een biasvrij stukje algoritme. Ja. Ik vind de analogie met de auto eigenlijk wel een mooie. Want wat je eigenlijk wilt doen met de auto is namelijk risico's kunnen inschatten. Ga ik iets wel doen? Ga ik iets niet doen? Dat is ongeveer het niveau wat je ook moet weten rondom kunstmatige intelligentie. Dat je je kansen kan zien. Dat je het kan besturen. Letterlijk en figuurlijk. Wij vergelijken het wel eens met je verkeersdiploma halen. Oh ja. Op lagere schal. Dan heb je natuurlijk de bandbreedte van je moet weten wat je op de weg wel en niet kan. De verkeerslichten, de borden, et cetera. Maar verder blijft het altijd een beetje risicovol natuurlijk. Ja. Dat hoort erbij. Precies. En de kinderen gaan ook de straat op, begeleid, om geholpen te worden, om het te leren. En ik denk dat dat ook belangrijk is. Dat je het in de praktijk gaat toepassen en dat je dan nog wel geholpen wordt daarbij. Het gebruikt. Ja, maar dat ik denk dat dat nu raak je denk ik iets heel moois. In hoeverre zijn mensen nog in staat te tolereren dat er iets mis kan gaan. Ja. Want dan wordt het meteen toegeschreven aan. Komt het bijvoorbeeld heel snel in de discussie over de invloed van big tech partijen. Ja. Er zal wel iets zijn van. Dus dat is natuurlijk wel een tricky iets. Dus je moet een soort speelveld creëren voor mensen dat ze een beetje kunnen experimenteren met algoritmes waar dingen ook misschien wel mis kunnen gaan. Maar dat je het daardoor wel beter gaat begrijpen. Het is ook onbekend maakt, onbemind natuurlijk. Absoluut. Als we terug gaan naar dat traject van die digitale geletterdheid. Heeft dat uiteindelijk, is het gelukt? Laten we daar eens mee beginnen. Nou, kijk, zo'n experiment lukt altijd. Want je... Nou, we hadden natuurlijk wel van tevoren, dat was ook wat we met het ministerie hebben afgesproken. Stel je bepaalde doelen natuurlijk. Het doel was met name om te onderzoeken of we met kunstmatige intelligentie in staat zouden zijn om dat gedrag te herkennen. En mogelijk ook om aanbevelingen te kunnen doen voor de verbetering van die dienst. De digitale dienstverlening. Nou, vraag één. Dus het kunnen herkennen van... Het antwoord was eigenlijk, ja, je kunt zeker wel dingen herkennen. Mits je natuurlijk de goede parameters hebt. Dus wat we ook gedaan hebben, is toen eerst kwalitatief onderzoek onder een doelgroep van ouderen. Want dat was de hoofddoelgroep, zou ik maar zeggen. Om te kunnen komen tot een aantal parameters die vanuit observaties kwamen. Vanuit mensen die bezig waren met beeldschermen van de overheid, zeg maar. Er kwamen uiteindelijk bepaalde parameters uit. En daarmee voerden we zeg maar het ontwikkelen van een aantal trackers die op websites werden geplaatst. Om het gedrag te kunnen volgen. Dat specifieke gedrag wat dan uit die observaties kwam. En vervolgens werd daarmee, met die activiteit van die trackers, werd uiteindelijk een stukje algoritme getraind. Dus zo is dat eigenlijk ontwikkeld. En op die manier kwamen we erachter dat, er is ook een heel mooi rapport van overigens, hoor. We kwamen erachter dat het inderdaad wel dingen te herkennen zijn. Maar daar zit natuurlijk altijd het arbitraire. Want wat beschouw jij dan, wat definieer jij dan als zijnde digitaal niet geletterd of ongeletterd? Dat bepalen wij eigenlijk, die drempel toch? Als mens. Uiteindelijk bepaal je dat als mens. Dus je wilt ook niet komen in de situatie dat op het moment dat jij bij zijn website zit. En blijkbaar heeft dat stukje algoritme herkend dat jij zogenaamd digitaal niet ongeletterd bent. Of niet voldoende geletterd. Dat je dan niet wilt gaan stigmatiseren uiteraard. Je wilt personaliseren op een manier die past bij een soort menselijke benadering, een ethische benadering. En ook die vooral eigenlijk voorziet in waar mensen behoefte aan hebben. Dat is natuurlijk de essentie. Absoluut. Lijkt me heel lastig. Ja, is ook lastig. Maar dat was natuurlijk ook precies waar heel vaak nog vragen over bestaan. Dus dat moet je toch een keer gaan uitproberen om te kijken of dat mogelijk lukt. Ja. En welke rol speelt AI nu in je huidige rol? In mijn huidige rol? Nou, ik heb een paar petten op. Wat ik al zei, ik doe nog strategisch advies voor beeld en geluid. Maar daarnaast doe ik ook onderzoek aan de Vrije Universiteit. Publieke Platform Ecosystemen. En in mijn onderzoek merk je natuurlijk ook, sinds de introductie van ChatGPT, zie je natuurlijk dat dat op allerlei manieren een rol gaat spelen. Althans, kan gaan spelen. In zowel het doen zelf van onderzoek, door tools te gebruiken. Maar ook in dat je dus content, oftewel publicaties vindt, waar wel of niet met AI gewerkt is. En hoe herken je dat dan? Dus daar speelt het ook. En ik heb zelf nog maar net kennis gemaakt met NotebookLM, zeg maar, om te kijken of ik dat wil gebruiken. Maar ik merk toch nog wel een soort terughoudendheid. Wat ik heel interessant vind, is dat mijn promotor, die postte laatst op LinkedIn een heel mooi voorbeeld, van hoe hij met masterstudenten, studenten, konden hun artikelen enzovoorts allemaal invoeren in een taalmodel. Ik dacht het in ChatGPT, maar dat weet ik niet zeker. Maakt niet uit, in een taalmodel. In een taalmodel. En vervolgens vragen stellen over, ja, zeg maar, na aanleiding van die cursus, die modulen die ze volgden, maar vervolgens de reactie die dan daaruit kwam, daar moesten zij op reflecteren. Dus ze gebruikten het op die manier als een instrument. Dus niet zozeer van, ja, wat is het antwoord op vraag A? En daar ga je dan vervolgens niet mee doen. Nee, daar moesten ze zelf wel hun eigen reflectie doen, op basis van die analyse die uit het taalmodel kwam. Kan je die misschien iets concreter maken? Nou ja, concreter maken. Ik kan het nu zo concreet vertellen als ik het ook. LinkedIn post heb gelezen. Ik was er nog niet in. Ik heb hem al even niet gesproken, dus ik moet hem weer even spreken. Ik zal maar, ik beloof je dat ik er via LinkedIn op terug. Ja, heel graag. Maar ja, ik heb een bepaald beeld, want uiteindelijk, zeg maar, begeleid ik ook vanuit ons bedrijf heel veel masterstudenten. Dus ik kijk inderdaad ook, weet je, van hoe kan ik dit inzetten op een zodanige manier dat het niet alleen maar is van, ja, weet je, zijn de zinnen goed geschreven, ja of nee? Dus je wil iets inhoudelijks met het taalmodel. Nee, het ging dus inderdaad wel ook om het, zeg maar, het anticiperen op onderzoeksvragen. En als het ChatGPT of het andere taalmodel wat gebruikt is, dat weet ik niet, of de andere, de bot of het model wat daarvoor gebruikt werd, dat weet ik even niet, dat zal ik even navragen. Maar als die dan met antwoorden of reacties kwam, daar moest je dan als student wel op reflecteren. Dus dan was het niet zo dat je dacht van, nou weet je, ik heb al die artikelen die ik had moeten lezen, heb ik mooi ingevoerd, die hoef ik dan alvast niet meer te leggen. Ja, precies. Nou ja, dat zou je misschien kunnen besluiten, maar om er goed op te kunnen reflecteren, moet je wel die kennis hebben. Dus dat is dan door de vraag hoe je dan aan die kennis komt. Dus het stelt nog steeds wel die eisen aan, die cognitieve kennis. En weet je, dat is de essentie, want jij vroeg net aan het begin, wil je het specifiek ergens over hebben? En in de aanloop naar deze podcast zat ik, wat ik nog even aan het denken, wat vind ik nou eigenlijk zelf het belangrijkste van dit hele verschijnsel, en hoe ik het in mijn werk, zowel bij beeld en geluid, als in mijn onderzoek tegenkom. En dat is, dat pendelen tussen de kansen en de gevaren, het gaat vooral om, ik zie het meer van, de essentie van je ontwikkelen als mens, is dat je je creativiteit en je brein gebruikt, in een proces om te komen tot kennisontwikkeling. Dus wat dan sense making heet, die sense making, dat moet je eigenlijk overeind zien te houden. En daar kan prima, algoritmes kunnen daar prima een rol in spelen. Alleen dan moet je op een nieuwe manier gaan denken, hoe ga ik dan op met, om met, dan wel opdrachten, of dan wel, dus dan ga je naar een niveau hoger, want algoritmes kunnen al heel veel voor je doen, maar dan moet je dus zelf een stap hoger gaan zitten. En dat is wat Emily Bender ook beschrijft, als level up met je skills, weet je wel. Je moet naar een ander niveau, van vaardigheidsontwikkeling toegaan, zodat je die algoritmes kan inzetten, zodat je niet algoritmes gebruikt van, geef mij antwoord op vraag A, dan neem ik antwoord op die vraag, en dan pen ik dat over, of dan dien ik dat zelf in. Je moet gewoon next level, je moet dan ook gaan reflecteren op wat er uitkomt. Dus dat is een ander cognitief niveau eigenlijk. Ja. Ja. Als ik voor mezelf vertaal, het is meer gebruik maken van co-creatie, in plaats van een hulpmiddel als antwoordgever. Ja, co-creatie inderdaad. Zij doelt dan ook nog wel echt op een andere cognitieve vaardigheid. Dus dat is nog wel een stap extra naast co-creatie. Ja. Ja. En hoe heb je zelf die stap ervaren, met meer gebruik maken van AI-modellen? Ja, het gaat eigenlijk spelende wijs, zou je kunnen zeggen. Ik heb zelf, ik vertel wel, ik heb bij NEMO gewerkt, Science, en dat gaat feitelijk ook over wetenschapscommunicatie. Dus ik ben altijd wel met, en mijn achtergrond is ook in leraaropleiding, pedagogiek, onderwijskunde. Ik ben altijd bezig geweest met ontwikkeling, kennisontwikkeling, onderzoek, creativiteit. Dus ik ben altijd nieuwsgierig naar ontwikkeling. Dus het gaat spelende wijs. Dus die nieuwe technologie, dus ik was er wel een van de eerste, die met Mac'jes werkt in de jaren tachtig, weet je wel. Dus altijd wel spelende wijs mee aan de gang gegaan. En nu, via je smartphone gebruik je sowieso natuurlijk heel veel impliciete toepassingen van AI. Maar ik ben ook wel nieuwsgierig naar. Tegelijkertijd ook wel, als het gaat, dat vind ik een interessante vraag die jij stelt. Ik merkte gisteren, was ik ook even bezig met het verkenning, naar dat NotebookLM bijvoorbeeld. En merkte ik van een soort aarzeling. Ik dacht bij mij zo, een gevoel, ik wil niet dat AI iets voor mij doet, waar ik eigenlijk zelf eerst over wil nadenken. Kan je heel kort uitleggen wat NotebookLM is, en wat je ermee gedaan hebt? Nou, ik ben het nog aan het verkennen, vertelde ik net. Geef niet. Verwacht nou niet teveel van. Nee, maar dan vul ik je aan waar nodig. Nee, ik begrijp dat NotebookLM is, daar kun je uiteindelijk een soort project in aanmaken, waarin je content kan toevoegen. Daar kun je vragen over stellen, daar kun je samenvattingen mee maken, daar kun je onderzoeksvragen intoetsen. Ja, zo ver was ik eigenlijk gekomen nu. Ja. Dus jij gaat me nu vertellen wat ik er nog meer mee kan doen. Dat is heel handig voor mij. Je kan er ook een podcast mee maken. Je kan er ook een podcast mee laten genereren. Ja, dat heb ik gelezen. Ja, maar zover is mijn kennis dit niet. Ja, maar wat, want je zegt van, ergens hield je iets tegen? Ja, ik voelde, maar dat heb ik ook wel sowieso een beetje met, ik hecht heel veel belang aan het, kijk wat Daniel Kahneman, ik weet niet of je hem kent, maar slow thinking en fast thinking. Of deep thinking is eigenlijk wat hij slow thinking noemt. Dus dat je dieper leert na te denken over dingen. Maar op het moment dat je te snel met tools gaat werken, die eigenlijk dat stukje eigenlijk al voor jou overnemen, dan kom je niet aan dat diepere niveau toe. Dus ik merk bij mezelf, dat ik behoefte heb om dat stukje ook zelf wel. Oh, dat vind ik wel een mooie, want wat Notebook LM doet, is dat hij namelijk ook een aantal vragen voor jou genereert, die je zou kunnen stellen over de content die je ingelaten hebt. Dat zag ik gisteren. En ik denk dat je daar misschien ook aan refereert, want dat betekent dat je dus al niet eens meer hoeft na te denken over de vraag die je gaat stellen, laat staan, het antwoord dat je krijgt. Dat is precies wat ik bedoel. Want het was ik eigenlijk vergeten, dat had ik gisteren gezien inderdaad, dat hij mij drie voorbeeldvragen gaf, die ik zou kunnen stellen. En toen dacht ik, ja, eigenlijk is die eerste best een goede vraag, dacht ik. Die heb ik ook meteen maar gesteld. Maar ik dacht, ja, maar dat is precies waarom ik ging denken van 8. Ja, maar dat had ik zelf misschien ook wel even willen bedenken. Ja. Snap je? En als je dat aan het bedenken bent, denk je misschien ook weer aan de vervolgvraag, of aan een hele andere vraag, waar misschien het antwoord ook helemaal in die content niet zit, en wat het dan misschien extra interessant maakt. Ja, dat is sowieso een heel punt natuurlijk, van of die content wel, of tenminste, of die vraag wel uit, of het antwoord wel daaruit komt. Ja. Ja, daar moet je wel dus inderdaad langer over nagedacht hebben en het niet makkelijk snel willen invullen met de eerste paar hapklare vragen die voor je klaar liggen en daarop doorgaan. En dan mis je dus het stukje, als ik er voor mezelf vertaal naar automatiseren, als ik een stukje wil automatiseren, wil ik het eerst ook met het handje of in ieder geval zelf geprobeerd hebben, wat kom ik dan tegen? En daarna automatiseren, want dan begrijp je wat je qua output gaat krijgen. En de vraag is natuurlijk, is dat gewoon een generatie dingetje, van jij bent nog opgegroeid waarschijnlijk met handmatig software schrijven enzovoort, maar straks een nieuwe generatie van mij, die doen het anders. Die zullen dit misschien helemaal niet zijn punt vinden, maar dat weet ik niet, hè? Nee, geen idee. Je hebt net zoveel behoefte aan wat ik dan deep thinking noem. Dus ja. Ja, nou als we het net over generaties hebben, we hebben ook vragen van luisteraars, en in dit geval, Niels die gaat naar een basisschool, en de kinderen hebben al vragen, hebben zij ingediend bij Niels. Wat goed. En dus daar wilden we je daar in ieder geval ook eentje van voorleggen. Ja. Ben het jingeltje toch? Ja, dat kan. Ik heb een beetje reflectie hier, dus het is een beetje lastig te vinden. Komt die aan? De vraag van de leek is deze week, gaat AI iets met ons levensstijl doen? En zo ja, wat is dat dan? Oh, van een kind? Ja. Zo. Oké. Nou, John. Jezus, is dat niet een ingefluisterde vraag? Dat is door een AI-gegenereerde vraag, denk ik. Wel iemand die gevoed wordt met informatie omtrent AI. Dat dacht ik al. Nou ja, ik denk dat het niet zozeer gaat doen, maar al doet, denk ik. Dus AI kijkt naar hoe überhaupt, zeg maar, de filterbubbling werkt via de algoritmes van de grote platformen, die ook deze kinderen ongetwijfeld zelf gebruiken. Dat genereert feitelijk al, het stimuleert ook, en genereert, zeg maar, een soort community denken, maar tegelijkertijd ook sluit het je af van... Ja, de echte bubbels inderdaad, ja. Sluit het je af van andere bubbels, dus daarmee kan al heel makkelijk jouw ideeën weer rolt, en daarmee dus ook je stijl van leven beïnvloed, die wordt gewoon beïnvloed. Dat is dus tevens een van de punten die speelt in dat netwerk, met je wijsheid onder andere, van hoe kun je weer naar die verbinding toe, tussen die bubbels. Dus het bepaalt wel degelijk de stijl van je leven inderdaad. Zo, zo. Ik ben getriggerd door die vraag. Zou je daar iets meer op in kunnen gaan? Over hoe... Hebben we een beeld erbij? Hoe gaan we die bubbels? Hoe gaan we het verbinden? Nou ja, een voorbeeld. Ik vertelde net over die 3 oktober, die dag in de Dutch Media Week. Die ging dus helemaal over, hoe kunnen we het vertrouwen in de samenleving weer proberen te herstellen? En wat kan de journalistiek daarvoor rol in spelen? In het licht daarvan draaien we ook een project vanuit Beeld en Geluid en vanuit Netwerk Media Wijsheid, dat hij dichter bij nieuws, waarbij we op lokaal niveau gesprekken gevoerd worden tussen burgers, lokale journalisten, gewoon fysiek. Ja. Dus echt de dialoog weer opnieuw aangaan. En dat is dus super interessant, want technologie heeft, en zeker AI, heeft een enorme power, maar ook de power om ons een soort van uit elkaar te drijven. Het is een discriminerende technologie, maar dat betekent ook ons, onze stijl van leven gediscrimineerd, of uit elkaar gedreven wordt. En discriminatie niet in de zin van mensen, maar van onderscheid maken. Onderscheid maken, zo bedoel ik het. En zonder waarde of norm, gewoon onderscheid maken. Dus A of B, zeg maar. Precies. Maar tegelijkertijd, zul je dus daarvan rekenschap moeten geven, en dus begrijpen hoe dat werkt, en dus weer naar die soort van herstelmodus moeten gaan. Hoe ga je dat dan weer herstellen? Dat zie je ook op scholen, bij kinderen al, die een bepaalde gedachtenwereld met elkaar hebben, en delen op TikTok. Maar één kind verderop, zit in een hele andere ding. Maar hoe krijgen die nog contact met elkaar, en hoe delen die hun denkbeelden nog? Is die leerkracht in staat, om dat gemeenschappelijke gesprek nog te voeren? Snapt die leerkracht überhaupt wel, hoe zo'n social medium dan werkt? Dat is een heel groot vraagstuk. Er breken soms in klassen, spontaan vechtpartijen uit, omdat kinderen via social media, uiteindelijk zo ver uit elkaar zijn gedreven, of elkaar op andere manieren natuurlijk het leven zuur maken. En dan, dat zijn, snap je, dus dat is weer waar we het aan het begin over hadden. De mogelijkheden van social media, in dit geval dus van algoritmes ook. Maar ook van, ja, wat kan het voor risico opleveren? Ja, ja. Ik begon de uitzending met van, we zitten hier op een schatkamer aan archief. Je gaf al aan, als je in de jaren negentig had gezegd van, we hebben een archief, dan werd je anders geassocieerd dan nu. Wat zou dit archief in combinatie met AI kunnen opleveren, en welke meerwaarden zou dat kunnen leveren? En voordat we erin duiken, wat is het archief? Even kort toelichten voor de illustratie. Wat zit erin, een beetje in het archief, om een beeld bij te krijgen? Ja, dat is een goede vraag. We zitten hier nu in een gebouw, waar in de kelders een van de grootste, een van de grootste media-archief van Europa zit. En dan vragen veel mensen, waarom moet dat hier fysiek zitten? Want je hebt het toch digitaal? Maar wij moeten de oorspronkelijke dragers, de originele dragers ook bewaren. Het is een erfgoedinstelling. Maar dat archief, dat behelst van oorsprong, zeg maar, radiotelevisie. Maar inmiddels ook podcasts. Ja. Games. Social media. Websites, niet, dat doet de Koninklijke Bibliotheek. Maar ook, wij hebben een jaar of zeven, acht geleden het persmuseum overgenomen. Dus ook een heel groot papierenarchief. Dat ligt niet fysiek hier, dat ligt in Amsterdam. Maar dat is wel onder ons beheer. Dus dat archief, dat duidt verder uit. En verder worden er constant schenkingen gedaan, want steeds meer mensen, en dat heeft ook te maken met mensen die hun legacy veilig willen stellen natuurlijk, die vinden ons blijkbaar een betrouwbare organisatie. Dus die willen graag hun archief onderbrengen. Dan wordt het onderdeel van de Nationale Collectie. Dus dat is het archief. Oké. En dat bestaat dus uit, nou wat ik al zeg, fysieke dragers, filmbanden, LP's, et cetera. Maar ook een soort kloppend hart in de organisatie, beneden in de kelders. En daar zit het digitale archief, zeg maar. Ja. En dan, en dan naar jouw vraag? Ja, van wat zou AI, in combinatie met dat archief, waar zou dat naartoe kunnen leiden? Nou, de grote, de grote opdracht voor een archief is natuurlijk altijd, ja, enerzijds opslaan natuurlijk, en conserveren, maar vooral uiteindelijk ook beschikbaar staan. Ja. Ja, wat heb je er anders aan? En dat was, vroeger was het toverwoord altijd metadata natuurlijk. Het is goed beschrijven, het goed doorzoekbaar maken, met booleans zoeken, of later kreeg je de Aqua Browser, dat was een hele interessante browser, die cross door het archief kon zoeken. Maar AI biedt natuurlijk hele andere mogelijkheden. Toen wij, toen ik hier, even kijken, vijf jaar geleden, zes jaar geleden, werkte met, onder andere, Microsoft, en Amazon, die kwamen hier allemaal langs. Oh ja. Kunnen we dat archief van jullie niet, in onze sweater gooien? Toch die schatkamer, hè? Ja, ja, die zagen die content hier natuurlijk wel zitten. Maar dat hebben we allemaal vriendelijk toch dringend afgeslagen. Ja. Maar, uiteindelijk is de logica daar achter wel duidelijk. Kijk, met AI kun je natuurlijk, kun je op heel interessante manieren, door het, spraaktechnologie, et cetera, beeldherkenningstechnologie, kun je natuurlijk door het archief zoeken. En daar worden allerlei experimenten mee gedaan. En we hebben ook een heel, ik vertel al aan het begin, we zijn ook een kennisinstelling, naast een archief in een museum, ook een kennisinstelling. Ja. Er wordt veel onderzoek gedaan. En dat onderzoek richt zich onder andere op, hoe kun je dat archief beter doorzoekbaar maken, beter beschikbaar krijgen, ook naar de wetenschap, maar ook naar het publiek. En daar is AI natuurlijk een belangrijk ding in. Een van de dingen, een van de projecten daar is bijvoorbeeld, dat er wordt gewerkt aan een eigen taalmodel, samen met een aantal maatschappelijke organisaties in Nederland. Enerzins ook om te zorgen dat we willen proberen, althans, om een minder biased taalmodel te krijgen, dat je uiteindelijk bij zoekresultaten, een representatieve beeld gaat krijgen. En niet als je daar iemand die blind is intypt, als prompt zeg maar, dat je daar altijd stereotype beelden uit krijgt. Ja. Dat is natuurlijk nu wel het geval. Zeker. Dus dat moet heel anders. Dus het is, die biases die erin zitten, en die vertekende informatie die eruit komt, daar wil je natuurlijk uiteindelijk vanaf. Zeker als erfgoedinstelling is dat belangrijk. Ja. En dan zijn jullie dat zelf aan het ontwikkelen, dat taalmodel? Dat doen we, wat ik al zei, met een heel aantal andere organisaties. Ja, culturele organisaties, overheidsorganisaties. Dus dat is echt wel een breed iets. Oh. En kan je daar iets over zeggen van, wanneer kunnen wij daar als publiek iets van gaan merken? Eerlijk gezegd, kan ik daar nog niet zoveel over zeggen. Nee. Duidelijk. Dat is goed geprobeerd. Heeft het een relatie met GPT-NL van TNO? Die proberen een Nederlands taalmodel te maken? Nee, ik weet dat TNO er ook mee bezig is inderdaad. Dit initiatief komt uit een andere hoek, zeg maar. Maar met TNO hebben we natuurlijk ook allerlei relaties. Ja, precies. Dit is een initiatief van een aantal andere organisaties. Ja, het bestaat naast elkaar. Ja. Ja, oké, duidelijk. En het doorzoekbaar maken met AI, is dat wel iets waar we in de toekomst kunnen, kunnen Niels en ik dat ergens gaan merken? Nou ja, dat is de hele bedoeling. Kijk, we zijn nu bijvoorbeeld bezig met een heel groot project. En dan moet ik even iets zeggen over dat archief en de beschikbaarheid. Technologisch kunnen wij dat archief al lang al aan het publiek beschikbaar stellen. En hadden we bij wijze van spreken allerlei zoektechnologie nog aan toe kunnen voegen. Maar vanuit rechtenoverwegingen mogen we dat niet. Oh zo ja, natuurlijk. Maar eindelijk, sinds een jaar of drie zeg maar, heeft de overheid aangegeven, wij vinden het inderdaad ook belangrijk dat dit toch moet kunnen. Dus met een stukje afkoop van rechten en het maken van nieuwe afspraken, wordt nu gewerkt aan een project dat heet Schatkamer. En dat betekent eigenlijk dat binnen, ik denk twee jaar, anderhalf, twee jaar, een heel groot deel van dat archief wel beschikbaar kunnen gaan stellen. Wow, cool. En ja, dan gaan we natuurlijk meteen kijken, wat voor interface gaan we daarbij gebruiken? Hoe kan AI daar een rol in spelen? Dat kan ik nu nog niet zeggen hoor. Dat project is op volle stoom, zou ik maar zeggen. Dat snap ik. Maar natuurlijk zullen we ook gaan kijken naar technologie die daar heel goed bij bruikbaar is. Ja, mooi. Niels en ik hebben een kaartspel ontworpen, die ervoor zorgt dat je discussie aangaat over bepaalde stellingen. Dus er zit geen goede fout in. Het is eigenlijk van hoe wordt erover gedenkt? Gedenkt, gedacht. Zo dan. En met het hele idee dat je met elkaar een discussie voert, nou ja, over best wel fundamentele vraagstukken die kunnen leven met deze technologie. En dan willen we er aan jou ook eentje voorleggen. Ja, super. Ik ben reizen benieuwd. Ik zit binnenkort weer op Schiermonnikoog. Lekker toepen. Dus ik ben benieuwd wat voor kaart hieruit komt. Nou, jullie zagen ik heb geschud en ik heb er gewoon eentje willekeurig uitgetrokken. Maar ja, hij ligt wel een beetje in de lijn. Het gaat over toekomstvisies en speculaties. En de stelling luidt als volgt. Binnen een decennium zal elke beslissing in het bedrijfsleven ondersteund of genomen worden door generatieve AI. Ja, nou, ik kan me wel vinden in een deel van de stelling. Ik denk zeker dat, kijk, uiteindelijk beslissingen zullen in the end altijd genomen blijven worden. Tenzij je het helemaal uit de handen geeft. Maar dat zou een hele foute beslissing zijn. Door mensen. Maar dat je je laat ondersteunen door AI. Dat je daarover open staat, laat ik het zo zeggen. Dat vind ik wel best logisch eigenlijk. Maar dat je niet dat je het over laat nemen. Dat zou je niet moeten willen. Dat openstaan, dat doet me ook een beetje denken van, je had wrijving, zeg maar, met NotebookLM. Uiteindelijk heb je jezelf daar wel weer voor open gezet. Er zijn, denk ik, echt wel luisteraars die wat meer moeite misschien hebben met, van, ja, hoe kom je dan open te staan om dan toch over die drempel heen te gaan? Kan je daar iets over vertellen? Nou ja, hoe het voor mij werkt, maar dat geldt eigenlijk ook voor andere technologie. Ik wil dan eerst begrijpen wat het doet. Voordat ik dingetjes los kan laten, of, wij spreken, kan overgeven, in dit geval aan NotebookLM. Dat ik begrijp dat ik mijn autonomie voldoende hou. Snap je? Ik wil autonoom blijven. Dat is het toverwoord. Ja, ik wil in de lead blijven. En op het moment dat ik te snel dingen, dat merk ik al als je heel makkelijk gaat zoeken, iets willekeurigs hoor, op Google of wat dan ook, of via Google. En te weinig over na, dat kan soms wel grappig zijn, dan kom je op onverwachte dingen. Dat is een ander soort functie. Als het gaat over de dingen die je ertoe doet, en dat je toch al steeds meer door technologie als waar omringd wordt, die heel veel mensen ook helemaal niet begrijpen. Dan denk ik dat het juist belangrijk is om je voldoende open voor te stellen, om voldoende begrip te hebben van wat dingen doen. En je hoeft misschien niet alles, ik bedoel, je wordt ook getrackt in supermarkten waar RIFD chips in de koffiepakken zitten enzovoorts. En gedrag wordt ook uitgelezen. Kijk, dat weten veel mensen ook niet altijd. En misschien zou het wel goed zijn dat ze het wel weten, maar hoeven die misschien het helemaal te begrijpen. Maar er gebeurt nu al zoveel om mensen heen, dat het best logisch is dat mensen daardoor weerstand opbouwen. Niet iedereen, want jullie zitten ook in het vak enzovoort. Dus dan kom je er wel uiteindelijk doorheen of uit. Maar ik denk dat daar een heel grote taak ligt. En daar gebeurt op dit vlak nog heel weinig in Nederland. Ja, maar dat kan me best wel heel, dus als we naar die stelling kijken, dat het best wel heel lastig kan zijn. Je zegt van ja, maar ik wil ondersteund worden in beslissingen, maar die beslissingen zijn zo belangrijk. Dan moet ik aan de ene kant voor openstaan en aan de andere kant wil ik mijn autonomie bewaren. En dat zorgt voor een soort van paradoxaal verhaal. Ja, en dan door de draad van de podcast zag je het ook over vertrouwen. Het is ook misschien een stukje vertrouwen. Wat doet het wel, wat doet het niet? Wat kan het wel, wat kan het niet? Dus het is een combinatie. Als ik al weet bijvoorbeeld, met de lekenkennis die ik heb van de AI. Ik lees er wel veel over. Ik probeer het te begrijpen. Dus met mijn relatieve kennis ervan kan ik bijvoorbeeld al begrijpen dat een bepaalde taalmodel, dat daar nog heel veel werk aan de winkel is om te zorgen dat die daadwerkelijk betrouwbare content, actuele content aan de hand van vraagstukken. Als ik dat al kan bedenken, dan kunnen in principe bestuurders in organisaties dat ook bedenken. Dus zolang die zien dat dat het geval is, hoe moeten die dan het vertrouwen hebben dat het hun voldoende kan helpen? Daar moet je antwoorden op zien te vinden. Als dat antwoord te geven is, zodat zij weten van nou, ik kan wel antwoorden krijgen vanuit AI, die mij misschien helpen, maar dan moet ik tegelijkertijd weten dat die antwoorden, dat ik die wel op de een of andere manier moet duiden. Dan moet ik die antwoorden dan duiden. En uiteindelijk ben ik dan weer in de lead van ik bepaal zelf wel of ik daar dan iets mee doe of niet. Dus uiteindelijk kom ik toch weer bij mij zelf uit. Zo zie ik het, hè? Ja, dat is heel duidelijk. Mooi. Maar die openheid moet er altijd zijn, want die taalmodel ontwikkelt zich natuurlijk ook. Dus het zal geleidelijk aan uit. Dat gaat met stappen natuurlijk. Verbeter dat. En wat kan het dan? Maar je moet steeds die vinger aan die pols blijven houden. Daarom heb je ook die methodiek, dit heet begeleidingsethiek. Ik weet niet of je Peter Paul Verbeek of die naam je wat zegt. Eerlijk gezegd niet. Hij is wetenschapsfilosoof, Universiteit van Twente. En inmiddels is hij ook de rector van de Universiteit van Amsterdam. Ja. Heel interessante man. Die zou je ook eens in je podcast moeten vragen. Goeie tip. Nee, maar hij heeft het onder andere over begeleidingsethiek. En dat is een specifiek protocol waarbij bij de introductie van een nieuwe technologie doorloop je een aantal stappen om uiteindelijk te bepalen wat doe ik ermee. En er zit altijd een menskant aan, een technologie kant, een systeem kant aan. Maar er zit ook altijd dialoog met gebruikers als stap vooraf. En als je die stappen doorloopt, dan wordt je ook duidelijker wellicht hoe je dan zo'n stuk technologie kan gebruiken bij ondersteuning bij jouw besluitvorming. Ja, die dialoog met de gebruikers, dat is natuurlijk het deel wat heel vaak wordt overgeslagen. Dat is de achilleshiel. Dat is ja, het wordt wel over user-centered design enzovoorts. Weet je wel, dan wordt iets ontwikkeld en dat leg je dan voor een groepje mensen voor. Maar dit gaat veel dieper. Dus je moet hierbij, dat noemen we binnen die Alliantie Digitaal Samenleven, waar ik het nog niet genoemd geloof ik. Dat is een nationaal programma wat wij ook draaien vanuit beeld en geluid. Om te zorgen dat iedereen mee kan blijven doen in de digitale wereld. Maar daarbinnen hebben we het ook heel vaak over inclusive design. Dus dat is ook een internationale term. Hoe heet het? Die gaat dan echt over hoe ga je iteratief in co-creatie met gebruikers vanaf het begin af aan. Dus niet eerst eens wat ontwikkelen en dan eens voorleggen. Nee, echt on the fly, continu. En dat is een doorlopend proces. Dus je zet dan echt de gebruikerservaring en ervaringsdeskundigheid centraal in het proces. En dat zou je met AI ook kunnen doen natuurlijk. Dan mensen veel meer vertrouwd raken met een stuk ontwikkeling. Niet alleen met een eindproduct, maar met de ontwikkeling. Dan worden ze ook een beetje deelgenoot van die reis. Het is een soort reis. AI is eigenlijk meer een reis dan een product. Ja, mooi. Dan bedenk het nu ter plekke. Ja, dat is een hele mooie. Want daar zit natuurlijk ook heel veel in van dat je mee moet. Dat je het avontuur misschien ook een klein beetje wil aangaan. Wel een mooie vergelijking, denk ik. Ja, en ook met je achtergrond met het opzetten van het tastbaar maken van technologieën. Zoals Nemo en ook nu beeld en geluid. Zie jij nog iets wat ontbreekt nu in de maatschappij waar we dit soort zaken ook tastbaar kunnen maken voor de maatschappij? Heb je daar ideeën bij? Ik ben wel nieuwsgierig daarnaar. Nou ja, kijk, ik denk dat als je nou wil dat je zou kunnen laten zien wat de kracht en de waarde van AI is, waar de potentie zit, dan zou je het natuurlijk direct moeten verbinden aan waar de grote vraagstukken in de samenleving zitten. De grote vraagstukken. De samenleving klinkt heel erg groot, maar ik bedoel, laten we het over Nederland hebben. Ook de huidige politieke situatie heeft al veel dingen duidelijk gemaakt. Er zijn heel veel mensen die onvoldoende het gevoel hebben dat ze gehoord worden. Kun je AI inzetten voor dit soort vraagstukken? Kun je mensen meer betrekken bij? En kan AI daar een rol in spelen? Het zou heel interessant zijn om een aantal van dit soort vraagstukken, ik had het al over die digitale inclusie, een heel groot de digital divide wordt dat dan genoemd. Een heel groot deel van de samenleving doet onvoldoende mee, omdat ze of digitaal niet geletterd zijn of ongeletterd of om andere redenen geen geld hebben bijvoorbeeld om dingen te komen. Dus kun je AI inzetten om mensen meer te betrekken? Dus het zijn eigenlijk een soort van sociaal-maatschappelijke vraagstukken. Kun je dat als een design-vraagstuk omzetten? Dus dan heb je het over social design. En ga daar dan eens vanuit een AI-lens naar kijken. Met gebruikers. Dat zou ik nou super interessant vinden. En dan zal voor heel veel mensen duidelijk worden, die zullen dan alleen maar denken, wat fijn, er is een instrument wat ook hierbij een rol kan spelen. Mits wel natuurlijk gekeken blijft worden naar, je moet het wel op zijn waarde blijven schatten natuurlijk. Precies. En ook niet als zijnde een makkelijke, snelle oplossing van een zeer groot probleem. Nee, dat is dus weer een valkuil. Ja, dan sla je de plank net mis. Ja, sowieso van we gaan de administratie en de zorg, daar plakken we even AI tegenaan en dan kunnen we weer door. Precies. Dat is natuurlijk wat veel managers misschien wel graag zouden willen. Ik denk van het probleem af. Maar zo moet je natuurlijk niet omgaan met dit soort technologie. Ja. Ik denk dat we best wel heel veel gebieden behandeld hebben, van waar we mee begonnen. Dat je vanuit hier dit instituut eigenlijk, hoe zeg je dat, bediend. Ik denk dat dat het goede woord is. Hebben we wat gemist aan, zitten er nog vlekken in het plan? Ik moest nog denken, ik heb vorig jaar op verzoek van het blad Kunstzone, dat is een blad voor het kunstvakonderwijs, heb ik in het verleden wel artikel voor geschreven, die vroegen of ik iets zou willen schrijven over AI in het kunstvakonderwijs, wat dat zou kunnen betekenen. Dus toen heb ik een aantal docenten geïnterviewd. En een aantal mensen die bij culturele instellingen, die werken voor scholen, zeg maar. In hoeverre zij te maken hebben met de inzet van kunstmatige intelligentie en wat dat dan doet. En dat was heel interessant, want daar zie je dus ook dezelfde angst waar we het net over hadden. Aanvankelijk bij een aantal van die mensen zag je de angst voor, ja maar wacht even. Aan die kinderen die, zij merkte namelijk dat opeens kinderen die hadden opdrachten voor beeldende vormen. En die gingen dat natuurlijk met journey maken of zo, of met weet ik veel welke tool. En dan wisten ze begonnen hoe ze ermee om moesten gaan. Gaandeweg merkte je bij een aantal dat ze zoeken van hoe kan ik dat nou inzetten. Sommigen sluiten zich af, dat is precies waar we het net over hadden. Ja, aan mijn lijf geen polonaise, ik hou het gewoon bij. En sommigen dachten, ja maar dit is een instrument, hoe kan ik het inzetten? Dus die gebruiken het in een voorfase van een formuleren van een nieuwe opdracht voor die kinderen. Dus als een soort verkenning gebruiken ze AI. En dan heeft AI zijn functie gehad, namelijk het scherp krijgen van de vraag. En dan moeten ze het zelf doen. Nou, dat vond ik wel een hele mooie, weet je. Zeker. Dus dat vind ik ook weer een beetje te horen bij dat begrip algoritmewijsheid, zeg maar. Hoe ga je nou zo'n nieuwe technologie op een manier inzetten dat je wel je autonomie blijft behouden? Dus het woord autonomie is voor mij wel een kern. Ja. En dat merkte ik dus ook bij die docenten. Dat vond ik heel mooi. Autonomie heb ik gehoord. Een reis, AI is een reis. Vertrouwen. Vertrouwen. Ik denk dat we een heel mooi plaatje hebben gekregen van wat je doet, wat de technologie betekent. Ook voor beeld en geluid. Dus ja, we willen je ontzettend bedanken voor al deze inzichten. En fijn dat we ook hier op locatie dit mochten gaan opnemen. Nou, ik vond het een hele eer, jongens. Om te gast te zijn in jullie prachtige programma. Dank je wel. Jij ook bedankt. Leuk dat je er weer luisterde. Wil je het kaartspel, wil je die thuis gestuurd krijgen? Dat kan. Het linkje staat in de show notes. Eventjes wat gegevens invullen. En dan krijg je het gratis thuis gestuurd. En vergeet niet je te abonneren via je favoriete podcast app. Dan krijg je een seintje bij iedere nieuwe aflevering. Tot de volgende keer. Tot de volgende keer. [Muziek]