Datavisualisatie als sleutel tot duurzamer AI-gebruik met Thijs van Dijk

In deze aflevering hoor je Thijs van Dijk, strateeg bij Better & Chocolate, over hoe datavisualisatie kan helpen bij het inzichtelijk maken van de CO2-uitstoot van AR-gebruik. Hij deelt concrete voorbeelden van hoe organisaties via doordachte datadesign gebruikers kunnen stimuleren bewustere keuzes te maken in hun digitale gedrag. Dus blijf luisteren! Hoi, leuk dat je weer luistert naar een nieuwe aflevering van AIToday Live. Mijn naam is Joop Snijder, CTO bij Aigency. Mijn naam Niels Naglé, Area Lead Data & AI, bij Info Support. En in de studio, we hebben soms mensen die van heel ver komen. En nu iemand van om de hoek, op de fiets, Thijs van Dijk. Zeker. Leuk dat je bij ons in de studio aanwezig wil zijn. Dank voor de uitnodiging. Wil je jezelf eerst even voorstellen aan de luisteraars? Ja, zeker. Ik ben Thijs. Ik ben strateeg. en strateeg bij BTTR eigenlijk al best wel heel lang, al een jaar of tien, waar we vooral publieke platformen ontwikkelen. Dus echt platformen met high traffic om mensen verder te helpen. Je moet eigenlijk een beetje denken aan platformen voor de Nederlandse Vereniging van Journalistiek, waar journalisten al hun informatie kunnen vinden, maar ook horecaondernemers bijvoorbeeld voor ConcoHoreca Nederland. En eigenlijk sinds het begin dit jaar zien we eigenlijk dat de urgentie van data design wel toeneemt en eigenlijk de visualisatie van data design. Dus zijn we begin dit jaar gestart met Chocolate. En vervulde eigenlijk ook de rol van strateeg. En wat is Chocolate? Ja, behalve dan chocola. Chocolate richt zich, waar BTTR zich heel erg richt op, het ontwikkelen van digitale producten aan de frontend van het internet. Richt Chocolate zich eigenlijk op de visualisatie van data design. Om eigenlijk een onderwerp beter uit te leggen. En daar zitten we vandaag ook voor. Het onderwerp AI. En hoe leggen we dat nou eigenlijk uit aan de mens? Daar richten we ons eigenlijk onder andere op. En dat heeft te maken met dat de wereld wordt complexer. Datastromen worden steeds vollediger. Omdat we met AI met z'n allen weten, oh, maar om iets te gaan doen met AI heb ik wel eigen input nodig, eigen bronnen nodig. Dus we zijn dat wat meer aan het verzamelen, waardoor je eigenlijk ook meer zou kunnen. En daar dat dan vormgeven, dus eigenlijk dat we het ook begrijpen. Daar richt chocolate zich dan eigenlijk op. En hoe moet ik het dan voor me zien? Datadesign klinkt nog wat conceptueel. Is dat storytelling? Is dat verder dan storytelling? Zoals ik het zie, is storytelling nog eigenlijk altijd om iets moois te maken, om iets te vertellen of te laten landen. Waarbij eigenlijk datadesign zich richt op het feitelijk vertellen van wat gebeurt er nou eigenlijk. En dat zit hem in, ja, wat gebeurt er feitelijk gezien? En dan kan je aan allerlei voorbeelden denken. Dan kan je aan voorbeelden denken zoals hoe Spotify jaarlijks je rap laat zien. Om te laten zien, dit is allemaal wat je geluisterd hebt het afgelopen jaar. En dus je smaakt, je topartiest. Dat is inderdaad een vorm van storytelling. Maar tegelijkertijd wel feitelijk georiënteerd. Dus op basis van je eigen data, je eigen gebruik. Om je eigenlijk daarin verder te helpen. En Spotify geeft je in die zin niet zo heel veel suggesties. Over van, als je nu dit profiel hebt en deze smaak, misschien moet je dit eens oriënteren voor volgend jaar. Dat zit daar dan allemaal niet in. Maar dat is eigenlijk wel wat je met datadesign zou willen. Dus dat eigenlijk doorgaat naar een suggestie om je eigenlijk verder te helpen. En hoe moet ik dat dan zien in een zakelijke context? In een zakelijke context zijn er op dit moment heel veel start-ups die daar eigenlijk mee aan het werk zijn. Maar een voorbeeld daarvan is Electricity Maps. Dat is een start-up in Kopenhagen. Die eigenlijk het hele elektriciteitsgebruik wereldwijd visualiseert. Wellicht kennen jullie dit. En dat doen ze eigenlijk real-time. En dan geven ze eigenlijk ook real-time aan wat daar dan de impact van is. Dus hoeveel hernieuwbare energie wordt er gebruikt. Dus eigenlijk als je dat zou openen, zie je dat Nederland het eigenlijk heel goed doet op ons elektriciteitsnetwerk. Omdat we eigenlijk heel veel hernieuwbare energie gebruiken. en ook relatief klein land zijn en dergelijke. En landen in Afrika, uiteraard in Azië, dat gaat eigenlijk allemaal veel minder goed. Waarbij dat eigenlijk vanuit daaruit ook wordt uitgelegd. Dus als je door die digital experience heen gaat, krijg je eigenlijk feitelijk te zien hoe dat nou wordt gebruikt en hoe dat staat. En dat wordt dan eigenlijk, als je het terugvertaalt naar een zakelijke context, kan je daar eigenlijk een premium element nemen op het moment dat je inkoper bent. Dus eigenlijk alle landen zitten daar wel op om prijzen te monitoren, om beslissingen te maken. En eigenlijk, data design is juist de bron om beter beslissingen te maken. Want je vormt ideeën en je wil je beslissingen beter onderbouwd kunnen maken. Als in, ik zou heel graag willen dat we in een wereld leven waar beslissingen wat meer onderbouwd worden gemaakt. Oké, dan pak ik hem eventjes. Ik zal er even wat denken. We hebben natuurlijk van tevoren gesproken. En toen had je het over dat je ideeën had over het visualiseren, het gebruik. Gebruikers laten zien hoeveel CO2 het kost als we met taalmodellen aan de slag zijn. Zeker. Kan je daar iets over vertellen? Want dat klonk wel heel erg interessant namelijk. Ja, je hebt eigenlijk een van de belangrijkste uitdagingen die we nog steeds hebben. En dat lees je eigenlijk ook nog steeds in het nieuws. De uitstoot neemt nog steeds toe. Eigenlijk van CO2 en ook vanuit de Green Deal afspraken. Waar je als land wel of niet aan houdt. Is eigenlijk een van de grootste uitdagingen nog. Zoals ik dat zie zeker ook van deze tijd. Hoe krijgen we nou eigenlijk die CO2 reductie toch wel omlaag. Daar zijn allerlei initiatieven voor. Je kan ook juist weer met credits gaan werken. Er worden ook wel weer fondsen opgezet. Voor de een die het heel goed doet kan je weer afkopen van de al. Je hebt allerlei routes om zakelijk gezien je CO2-reductie in gang te zetten. Maar voor mij start dat eigenlijk ook wel bij de IT-kant. En ook wel bij hoe maken we nou eigenlijk gebruik van IT en software. Omdat we weten dat IT en software eigenlijk heel veel data vergen. Energie, datacenters, et cetera. En dat is eigenlijk aan de visualisatiekant tweeledig. Dus je hebt eigenlijk de algehele ML-ops als het ware. Waarbij er bijvoorbeeld een praktische invulling is van Code Carbon. Wellicht bij jullie bekend. Ik zal het toelichten. Die eigenlijk real-time visualisatie maakt op het moment als jij bezig bent met je modelontwikkeling. Dat je eigenlijk adviezen krijgt hoe die modelontwikkeling gereduceerd, hoe je CO2 kan reduceren in het model wat je ontwikkelt. En dat zit hem dan wat meer aan de output kant. Dus oké, wat is nou de output van dat model? Dat staat wel los van dat eigenlijk het creëren van modellen an sich. Heel, heel veel. Ja, iets van, daar zijn we wat onderzoeken ook door, wat Theo Delft over gedaan. Iets van 500 ton uitstoten. Wat wel een gemiddeld, nou ja, zekere model van OPI creëert. Dus je zit eigenlijk aan de visualisatie kant eigenlijk dat real-time binnen de algehele MLops. Dus eigenlijk alle development operations onderdelen die je hebt bij de ontwikkeling van software modellen. En eigenlijk dat in de breedste zin. En dat zit hem eigenlijk aan de professional kant. Dus de visualisatie aan de professional kant waar wel stappen worden genomen. En ook Microsoft doet daar ook wel het nodige voor. Had ik nog wel een beetje ter voorbereiding naar gekeken. Dat ze ook nog echt wel beloningen uitgeven voor developers. Die wel degelijk in het ontwikkelen van de modellen aan de co-pilot kant. Daar vooral wat incentives voor maken. Want als jij daar wel rekening mee houdt. Dan krijg jij van ons extra bonus ofzo. Het was een beetje op individueel niveau georiënteerd. Dus nu niet zozeer bedrijfsmatig. Maar meer van oké, als je dat als medewerker belangrijk vindt. Wat ik ook terecht vind. Want ik denk dat er heel veel jonge mensen, ook bij Microsoft werken. Die echt wel degelijk zich ook misschien ook wel zorgen maken. Net zoals dat ik dat... Maar dat zijn dan interne beloningen voor interne mensen die daar aan... Ja, ze geven interne beloningen eigenlijk op het moment dat jij kan aantonen in je werk. Dus eigenlijk, ik zie dat zelfs een beetje klassiek vormen. Dat je jaarlijks je beoordelingsgesprek hebt. Wat heb je eigenlijk dit jaar allemaal ontwikkeld binnen onze organisatie? Oh, nou wat goed dat je rekening hebt gehouden met dat CO2-uitstoot wat minder is. Oh, en ook heel mooi dat je dat hebt kunnen aantonen. Want zo helpen we de wereld met z'n allen verder. Dus die initiatieven zijn er wel. Die initiatieven zijn dan vooral aan de professional kant. En dan hebben we vervolgens de gebruikerskant. En aan de gebruikerskant zitten wat mij betreft wel de grotere uitdagingen. Eigenlijk gebruiken we met z'n allen dagelijks nog steeds heel veel internet. Eigenlijk van inderdaad AI tot aan ook wel e-commerce. Maar ook wel nieuwsvoorziening. En eigenlijk media. En we maken eigenlijk op allerlei manieren gebruik van het internet. Net in de apps en dergelijke. En daarin zie je dat het eigenlijk heel beperkt is, de CO2-visualisatie. Als voorbeeld zijn er wel wat e-commerce-platformen die echt hun best doen. Dus bijvoorbeeld Print.com is een e-commerce-platform voor het bestellen van je flyers en borden en dergelijke. En die tonen wel de CO2-impact per product aan. Dus die doen dat visueel in hun webshop. Tonen dat eigenlijk. En zo zijn nog wel wat andere aan de e-commerce kant, wat initiatieven die wel degelijk die CO2 impact als het ware laten zien. Maar tegelijkertijd kunnen ze het niet echt doorvertalen. Dus het zit hem echt op het product. Dus hoe is dat product nou eigenlijk tot stand gekomen? Maar kunnen ze dat niet doorvertalen? En eigenlijk wordt het verder dus eigenlijk helemaal niet laten zien. En het zit hem eigenlijk zelfs zo dat op het moment als je de HCP vraagt van wat is nou de impact van dit antwoord op de CO2-uitstof. Want je zou eigenlijk willen dat daar wat gevisualiseerd wordt. Eigenlijk per antwoord of per ding wat er gegenereerd wordt. Intussen wordt aan de generatieve AI heel veel ook gegenereerd. Waarbij voor het een ook echt wel meer CO2-uitstof nodig is dan voor het andere. Kijk, een antwoordje van twee zinnen, dat zal wel meevallen. Maar wat de verbazing dan eigenlijk is op het moment dat je dit vraagt, is dat er dan eigenlijk wordt gezegd, nou het is 0,01 kilogram uitstoot, iets in die richting. Maar, staat er gelijk bij, als je een Google zoekopdracht had gedaan, dan was het eigenlijk wel twee keer zo veel geweest, of drie keer zoveel, of vier keer zoveel. Dus eigenlijk de uitleg van, oké, hoe gaan we nou om en hoe visualiseren we, in dit geval dan in tekst nog georiënteerd, De CO2-uitstoot is dat eigenlijk een van de grotere AI-producten die nu worden gebruikt. Eigenlijk zegt van wij doen het in principe best wel goed. Want we kijken eigenlijk gelijk al wel naar de ander. En dat naar de ander kijken. Dat is eigenlijk ook wat er gebeurt bij dit opdeel. Want je kan eigenlijk alle grote e-commerce platformen van Bol en CoolBlue en dergelijke. Er is echt niemand die tegen jou zegt van. Maar misschien moet je even wachten met deze bestelling. Want we zien dat jij elke week bestelt. En als je één keer in de week maar bij ons bestelt. Dan sturen we het in één keer op. Dus reduceer je CO2. Maar dat soort visualisaties ben ik echt verbaasd... dat daar eigenlijk niemand het voortouw eigenlijk inneemt. Maar ook de merken die echt heel duurzaam willen zijn... of de AI-modellen die juist... want die zijn er natuurlijk ook, die zich wat meer richten op... ook het genereren van plantjes bijvoorbeeld en bloemetjes en zo. Die zeggen ook niet van oké, dit kan op dit moment wel of niet. En tegelijkertijd krijgen we wel nieuws over... Wanneer je je wasdroger aan moet zetten of niet. Of je wasmachine. Of hoe je daar toch om kan gaan met elektriciteit. En dat omgaan met elektriciteit binnen hoe we het hele internet gebruiken. Want ik zit dan vanuit mijn werk als strateeg vooral de hele dag bezig met het internet. Dat is vooral achter de schermen. We eigenlijk helemaal niet bezig zijn met het visualiseren daarvan. Of in ieder geval het communiceren daarvan. Ik wil nog even, want je vroeg eens aan ChatGPT zelf. Daar hallucineert hij waarschijnlijk alles bij elkaar. Want die gegevens zijn er niet of nauwelijks van het gebruik eigenlijk. Maar nou is er net een blog uitgekomen van Sam Altman. Waarin hij zegt hoeveel ChatGPT gebruikt. En dan had ik dat klaarstaan. Even opzoeken. En is dat weer... Dat zou vast goed nieuws geweest zijn, Joop. Ja, zeker. Dus hij zegt, zeg maar een gemiddelde ChatGPT-vraag. Die kost 0,34 wattuur. Waarbij hij zegt, dat is ongeveer net zoveel als dat je één seconde een oven aan laat staan. En het gebruikt 0,000322 liter water per query. En dat is ongeveer de vijftiende van een theelepel. Dus het wordt gedaan alsof het gebruik eigenlijk heel laag is. Waarbij ik er even van uitga dat het hele gunstige geschatte kosten zijn. Met waarschijnlijk het meest kleine en efficiënte model. Maar echte data over het gebruik van dit soort grote modellen zijn er eigenlijk niet. Dus hoe moeten wij dat dan zo direct daar ook goed mee omgaan? Ja, nee, de echte data is er inderdaad niet. Is echt heel, heel beperkt. Zijn er niet zozeer transparant over. Tegelijkertijd weten we inderdaad wel dat uitstoot in zich heel toeneemt. En er ook steeds meer datacenters worden gebouwd. Ja, zeker. En het nieuwe bouwen van een nieuwe datacenters heeft niet te maken dat wij minder gebruik maken van internet of software of iets. Het heeft vooral te maken dat we er meer gebruik van maken. En hoe moeten we daar nou mee omgaan? Kijk, uiteindelijk een aantal weken geleden was Pieck Nijf hier te gast. En zij gaf eigenlijk aan de term Responsible AI. En er wordt heel veel gesproken dan over Responsible AI. En dat gaat over hoe leggen we nou verantwoord gebruik uit. En hoe gaan we daar nou mee om? Maar tegelijkertijd is Responsible AI, en dat zei zij dus ook, zoals ik dat denk ik ook vind. Er zit eigenlijk nog wel een vraag daarvoor. Heb ik het eigenlijk op dit moment nodig voor de vragen die ik heb? En ik zag zelf dan nog een campagne van Economist voorbij komen van van de week. Waarbij eigenlijk de billboard was van is dit jouw geprompte mening? Letterlijk in een vraag. Is dit nou jouw geprompte mening? En dat is ook een beetje op de vlak van hoe moeten we daar nou mee omgaan? Zit hem allereerst ook met. Hebben we het nodig? En moeten we het hiervoor gebruiken? Waarbij het wel steeds lastiger wordt. Want als je Google gebruikt. Dan krijg je eigenlijk gewoon ook een gegenereerd antwoord. Dus ik zag dat soort vragen van mensen ook voorbij komen. Waarbij ook steeds minder. Het wordt aan je opgedrongen bijna. Je kan er bijna niet meer aan onderuit. Want uiteindelijk inderdaad, Google maakt nu van die AI samenvattingen. Uiteindelijk binnen de hele SEO-wereld is iedereen best wel geschrokken. Want eigenlijk al het verkeer is naar beneden gegaan. Omdat antwoorden worden nog slimmer en sneller gegeven. Dus ja, ons gebruik van het internet verandert. En ontkom je eraan. Ik denk dat er op dit moment al in heel veel sectoren... Dat je er eigenlijk al niet meer aan ontkomt. En dat je er eigenlijk ook als wel als consument al wat dagelijks gebruik van moet maken. En tegelijkertijd als ik echt naar AI kijk, ben ik vooral groot voorstander om het in te zetten waar dat relevant is. En voor mij is het relevant bij logistieke uitdagingen, bij energieverbruik reductie of bij klimaatmodellen. Dus eigenlijk bij datgene waarvoor het effectief in te zetten is. Maar tegelijkertijd ervaar ik ook gewoon wel heel erg dat we in een tijd leven waarin we het eigenlijk allemaal nog niet helemaal weten. We denken dat we bepaalde dingen met AI juist kunnen en doen en daarmee omgaan. Maar tegelijkertijd kan het zijn dat het over tien jaar dat we naar deze tijd natuurlijk kijken en denken. Oh joh, wat waren we als een speeltuin ermee aan de slag. Maar we hadden echt veel effectiever, slimmere dingen al veel eerder kunnen doen. Dat is vooral mijn gevoel nu ook. Waarom doen we niet sommige dingen nu al veel slimmer juist? In plaats van dat we bezig zijn met, zoals de wereld dan ook wel in elkaar zit, heel veel commerciële diensten ontwikkelen. Waar het geld te verdienen is. En het geld is te verdienen met verkoop. Dus laten we maar zoveel mogelijk verkooptooling maken. Voor het nog beter kunnen verkopen van je product of dienst. En je geeft aan, dan is het dus belangrijk om te gaan kijken naar wat kost het nu eigenlijk. Qua uitstoot en die visualisatie. Maar je ziet het ook nog niet gebeuren. Wat zijn naar jouw beeld nu de redenen dat het niet goed genoeg wordt opgepakt door de organisaties? En wat kunnen ze eraan doen? Wat mij betreft de redenen zijn dat dit soort dingen ook nog wel gepaard met wetgeving. Dus er wordt op dit moment vooral heel veel geïnvesteerd in wetgeving. Als het gaat over toegankelijkheid bijvoorbeeld van het internet. En er zijn ook nog wel wat andere onderdelen. Dus het heeft nog geen prioriteit. En de voorbeelden zijn er ook gewoon nog beperkt. Dus aan de ene kant hebben we allemaal consumentenonderzoeken waarin staat... dat we het eigenlijk allemaal veel belangrijker vinden om duurzamere keuzes te maken. We maken ook, als je naar trendleiding kijkt in de supermarkt, duurzamere keuzes... ten opzichte van 20 jaar geleden. En eigenlijk op heel veel domeinen willen we dat wel. Maar het algoritme creëren om die duurzame keuzeteam in te leren, daar wordt denk ik beperkt op ingezet. Waarbij juist daarvoor bedoeld zou moeten zijn. Dus van oké, hoe kan je nou binnen je, of het nou een e-commerce platform is, of het afsluiten wij spreken van Tinder Premium ofzo. Ja, je hebt gewoon alles wat je op het internet afneemt of gebruikt, of software wat je gebruikt. Ja, hoe kan je daar nou mee omgaan? En ik denk dat het nog best wel veel pionieren is. De voorbeeldcase ontbreken. En de voorbeeldcase waar wij bijvoorbeeld aan werken. Is van, kan je inderdaad gewoon software uitschakelen? Of eigenlijk een website uitschakelen. Op het moment dat je ook gewoon niet wordt gebruikt. Dus bij nul verkeer. En op het moment dat er eigenlijk weer één verkeer is. Dat je dan weer eigenlijk alles upzet. Dus dat je eigenlijk als het ware je hele datacenter down gooit. Op het moment als er ook niemand is. En dat soort dingen kunnen wel in een vorm aan de serverkant, maar echt aan de gebruikerskant. Dus dat je het echt op basis van de gebruiker doet. Waarbij je aan de serversite eigenlijk allerlei dingen ook weer kan cachen en dergelijke. Er is gewoon nog weinig voor beschikbaar. En er zijn wel wat APIs, dus er zijn wel wat software. Dus Klimatec is bijvoorbeeld een software oplossing. waarbij je wel degelijk kan zeggen oké, wat verbruikt mijn software nou? En kan ik dat goed communiceren? En kan ik daar eventueel een bepaalde afweging in maken voor eventueel ook de gebruiker? En dat visualiseert zich dan toch in taartdiagrammen. Maar hebben we het hier niet... Even een kritische blikken. Hebben we het hier niet over techno-solutionism? We zeggen van, we hebben een probleem in die technologie. En die proberen we met technologie ook weer op te lossen. Ja, dat is eigenlijk iets wat de topman van de video ook dagelijks zegt. Toch? We moeten vooral technologie weer inzetten. Inderdaad weer om technologie op te lossen. Want dan hebben we eigenlijk nog meer technologie nodig. Dat is weer goed voor het businessmodel. Zo zou je het kunnen zien. Maar het gaat voor mij ook over de keuzes die we zelf ook maken. Gewoon in ons dagelijks leven. Dus waar bijvoorbeeld ook wel mee aan de slag zijn, of ik in ieder geval strateeg, is bijvoorbeeld liftgebruik. Dus op het moment als ik een lift gebruik, is ook CO2-uitstoot. En dan kan je uiteindelijk met wel visualisatie van die CO2-uitstoot bij een lift, waar we nu aan werken. Dus dat je straks bij een lift staat in een hotel en denkt ik moet naar het negende verdieping. Maar dat er een mooie visualisatie is van, maar dit verbruikt wel degelijk, is het CO2-uitstoot. Dus je kan het helemaal gooien op, nee het is gezonder, want een trap neemt is gezonder. Nee, je stoot ook CO2 uit op het moment dat je die lift pakt. Dus daarmee werkt en ook bijvoorbeeld voor een groot verfmerk. Op het moment dat je je huis verft of je pand verft of eigenlijk verf gebruikt, stoot je natuurlijk ook CO2 uit. En dat ook inzichtelijk maken en de keuzes en de suggesties geven over hoe je nou uiteindelijk dan iets minder verf gebruikt. Of juist een ander type verf. Of wat daar de beste samenstelling is om in ieder geval te voldoen aan de doelstellingen die je ook als organisatie hebt. Ja, daar zoek ik hem dan vooral in. Dus niet zoals in de technologie kant. Maar meer ook, oké, hoe kan je die technologie nou ook inzetten om iemand een calculatie te laten maken van, oké, wat voor verf is nodig voor pand? Of een calculatie te maken bijvoorbeeld voor een woningcorporatie. Een woningcorporatie heeft bijvoorbeeld 300 liften in beheer. Hoe krijgen we nou ook die CO2-reductie van die 300 liften naar beneden? Want het is eigenlijk een van de weinige elektrische installaties überhaupt in zo'n complex. Maar hoe zou je dat dan zien? Want rondom Co-Pilot. Heel veel organisaties zitten nu midden in de Co-Pilot adoptie. Dus daar wordt gestimuleerd om zoveel mogelijk gebruik te maken van Co-Pilot. Ja, dat lees ik ook. Ja toch? Dus dat staat haaks op wat jij eigenlijk met de liften zegt. Dus zij zeggen de hele tijd, gebruik zoveel mogelijk de lift, want dat is blijkbaar goed. Dus daar zit je met je CO2-verhaal. Je zou verwachten dat ook eigenlijk in de visualisatie van Copilot onderdelen zitten waarbij ze aangeven wat de impact ervan is. En ook hoe jij je gebruik kan aanpassen. En wat uiteindelijk ook, nog terug naar het voorbeeld van e-commerce bij print.com. Dus kijk, je kan heel goed laten zien wat nou uiteindelijk die, of die column eigenlijk, of die blog waar je net aan refereerde. Je kan heel goed uitleggen van oké, maar dit is de CO2-uitstuk. Maar het gaat me niet zozeer mij om het laten zien van die CO2-uitstuk. Want dat is eigenlijk een databron tonen en een berekening tonen. Maar meer welke suggestie ga je geven om gedrag dan te gaan veranderen. Of iemand te stimuleren om er andere keuzes in te maken. Of dan koop al het alleen maar 's nachts tussen één en drie gebruik van te gaan maken. Dus die suggestie zit eigenlijk los dat het er gewoon nog niet in zit. En dat is best wel lastig. Want op de pakje sigaretten staan natuurlijk ook allerlei redenen waarom je het niet zou moeten gebruiken. Heeft schijnbaar heel weinig effect. De waarschuwing van het is heel slecht is ook niet altijd dat het gedragsveranderend werkt. Nee, en dan even de kritiek was. Dat is van één keer met de trap of één keer niet met de lift. Op wat er in de datacenters allemaal wordt opgestart en uitgezet wordt. Om maar te blijven groeien. Hoe ga je mensen daarin meenemen? Wat de impact op het grotere plaatje is. En ik vind het heel belangrijk. Want we hebben hier intern het ook over gehad. We hebben natuurlijk ook zo'n interne chatbot. Waarin je van alles kan vragen over interne kennis die er is. Hebben wij ook wel eens gekeken van hoe zou je dat nou kunnen visualiseren. Wat het gebruik is om daar toch in ieder geval bewuster in te zijn. En we hebben wel eens gedacht van zou je het niet moeten vertalen naar dus niet de CO2. Van hoeveel CO2. Want eerlijk gezegd zoals die getallen net. Dat zegt mij niet zoveel. Terwijl we hebben wel eens bedacht van zouden we dat kunnen uitdrukken in. Dat kost net zoveel als het maken van zoveel plastic tasjes of zo. Of zoveel kilometer reizen met de auto of zo. Maar omdat die echte gegevens ontbreken, hebben we het nog niet gedaan. Maar dat zijn wel de dingen die ik me afvraag. Heb je daar ideeën over? Wat stimuleert mensen nou in echt gedragsverandering? Laat ik zelf vooropstellen dat ik juist wel een heel goed idee vind. dat we met z'n allen iets meer gaan begrijpen van CO2. En wat daar dan de betekenissen van die getallen zijn. Dus die zou ik er ook altijd ergens in meenemen. Want ik denk dat het hele onderwerp CO2-as... het gewoon ook nog niet zo goed begrepen wordt. Dus dat er eigenlijk nog wel daar werk aan de winkel is. En eigenlijk in gedragsverandering. En hoe maak je dat nou duidelijk? Dat zit hem uiteindelijk op hoe kan je het doorvertalen... naar iets wat mens specifiek is. En ook daar kan AIJ een hele grote rol in spelen. Want personalisatie en dergelijke maakt dat mogelijk. Dus ik weet eigenlijk heel veel over jou. Dus je zou eigenlijk in de visualisatie kunnen zeggen... nou, hetgene wat je nu aan het doen bent... heeft deze impact gerelateerd aan wat jij belangrijk vindt... of jouw interesses zijn. En daar kan je visualisatie in het op doen. Dus je kan doorvertaling doen naar wat je eigenlijk zou willen... Of zou passen bij jouw interesses. Of bij wat jij eigenlijk belangrijk vindt. Maar tegelijkertijd is juist het grote plaatje... Even terug. Dus als je bijvoorbeeld een vogelaar bent. Dat je het horen krijgt van deze dialoog met ChetGBT. Die heeft twee koolmeesjes gedood. Ja, dat zou bijvoorbeeld kunnen. Ik wil het vooral ook nog wel zeggen. Het grotere plaatje vindt de mens ook nog wel belangrijk. We vullen heel vaak toch nog wel heel veel in. Voor hoe we denken dat de mens zijn gedrag verandert. Maar de mens kan ook heel veel eigen keuzes wel degelijk maken. En maakt ook heel veel eigen keuzes. En vindt het ook wel belangrijk om het grote plaatje ook wel te blijven zien. En ook uiteraard alles binnen eigen referentiekaders en dergelijke. Maar kan er ook wel eigen afweging in maken. En ik zou vooral willen zeggen dat gedragsverandering gaat over... Het geeft dus van een suggestie en een keuze. Dus geeft mensen nou eens een keuze. En nu wil ik ook niet zeggen dat de mens keuzes geeft. Maar als het gaat over gebruik van software bijvoorbeeld. Of hoe ze daar dan mee omgaan. Of het gebruik van het internet. Kan je daar mensen ook echt wel een keuze of koopgedrag mensen een keuze in geven? Als je mensen meer keuzes geven of keuzes geven. Dan is het volgens mij juist meer een uitdaging om de juiste keuze te maken. Dus volgens mij is daarbij juist de context om die keuze goed te kunnen maken. Van essentieel belang. En daar missen we dus blijkbaar nog datapunten zoals je aangeeft. Om daar echt met elkaar de juiste keuzes in te kunnen maken. We gaan even kijken of jij ook keuzes kan maken. Want we hebben namelijk een stellingenspel. Dus we willen jou een stelling voorleggen. En dan zijn we benieuwd naar jouw keuze. Oké, ben benieuwd. En deze past er heel mooi mee. Oh, kijk. Dat is dan goed nieuws. Ja, zeker. We hebben wel benieuwd naar je keuze. Het thema is als volgt. Gebruik en toepassingen. En de stelling luidt. Generatieve AI is een dagelijks onderdeel van mijn werkproces. Nee. Is dat... Ja, dat is de stelling. Ja, dat is de stelling. Nee. Ja, generatieve AI is dagelijks onderdeel van je werkproces. Kijk, uiteindelijk denk ik dat ik in een vorm zou het vast dagelijks gebruiken. Maar tegelijkertijd vind ik het vooral ook nog wel heel belangrijk om zelf na te denken bij hetgene wat je doet en wat je ontwikkelt. En welke strategie je uitzet. Kijk, uiteindelijk het werk van een strateeg is toch bij uitstek een vak waarbij je eigenlijk vooral denkt, maar AI gaat dit niet doen. Of generatief AI gaat dit niet doen. Ik ben juist zelf degene die strategie bedenkt, concepten bedenkt, kopie maakt, peels bedenkt, namen bedenkt, producten bedenkt. Dus eigenlijk het vak van strategen is juist iets waarbij je generatieve AI echt wel als hulpmiddel kan versnellen. Maar op het moment dat dat relevant is. En dat hoeft niet per se dagelijks voor mij te zijn. Tegelijkertijd, ja, je gebruikt uiteindelijk misschien toch wel wat aardappelen. Misschien nog een stapje verder. Als je kijkt, waar heb je de afgelopen week een keuze gemaakt? Dat je zegt, die was gezien het verhaal rondom de CO2-reductie, had ik die eigenlijk misschien niet moeten nemen. Oh, nou, dan ga ik nu natuurlijk het hele heilige boontje spelen. Ik denk dat ik daar helemaal geen antwoord op heb. De keuzes die ik heb gemaakt. Nee, want ik maak juist heel beperkt gebruik zelf van het internet. Dat is eigenlijk altijd gekkig. Als je de hele dag werkt met internet, software en van alles. Dan ben je eigenlijk in de praktijk ook privé. En verder eigenlijk heel weinig bezig met apps of software of internet. En vind ik het juist ook weer leuk om iets in de winkel te kopen, bij wijze van spreken. Ja, dus nee, ik heb er denk ik helemaal niet echt een antwoord op. Nee, dat hoeft ook niet. Ook omdat als ik dat antwoord al zou hebben, zou ik echt tegen mezelf zeggen, wat ben je aan het doen? Al moet ik heel eerlijk zeggen dat eigenlijk een, maar dat is meer dan iets aan de hobby kant, dat ik in de wereld van de AI-agents denk, oh, maar als ik nu toch een AI-agent ga inzetten voor vliegtickets, en dan het scrapen van wanneer een vliegticket en die agent dan ingezet om echt dat vliegticket dan daadwerkelijk daar dan ook gelijk te kopen op het moment als het aan mijn validaties voldoet. daar is de verleiding wel groot dat is heel eerlijk ik moet heel erg zeggen ook omdat er zijn heel veel producten waar heel veel variabele prijzen voor geld bijvoorbeeld vliegtekens of hotelkamers of er zijn wel meer producten waar variabel in ik zie daar nog wel een rol van als je dat een beetje slim, nog slimmer dus waar ik het voorheen mezelf 24 uur opsloot om alles zelf te kijken om een vliegticket bij spreken te vinden dan zou ik het daar wel voor inzetten maar dan ben ik de afgelopen week dan weer niet aan toegekomen en soms is het zo simpel want ik heb zelf wat lampen aan die ik via het telefoon even kan aanzetten maar eigenlijk als je daar gaat kijken als je thuis bent en het lichtknopje via je app even aanzet in plaats van dat je naartoe loopt is ook niet veel informatie over bekend maar dat is een enorme impact waardoor het gemak is zo aanwezig dat het bijna gestimuleerd wordt om het te gebruiken. Terwijl het hoeft niet altijd beter te zijn. Lastig. Je haalt ook nog... Je zat door een boek heen te lezen. Ik weet niet of je hem kent. Sustainable AI van Erik Mannens. Die ook schrijft over een Nutri-score label voor AI-modellen. Ik was wel benieuwd hoe je daar tegenaan kijkt. Ja, dat is inderdaad interessant. Het thema we nog niet in de podcast hebben besproken. De algehele certificeringen of kwalificaties die we kunnen koppelen aan hetgene wat we gebruiken. Wat uiteindelijk vind ik heel interessant. Echt heel goed om te gaan doen. Wat we nu al best wel veel doen in de website trajecten of de platformen die we ontwikkelen. Het tonen al van bijvoorbeeld CO2-verbruik van die keer dat jij hem laat of wat dan ook. Dus je kan eigenlijk al wel wat dingen tonen. Er zijn ook wel wat instanties ook al wel in Europa. Die bijvoorbeeld Website Carbon ook. Die eigenlijk ook realtime laat zien wat dat is. Of wat jouw impact bijvoorbeeld. Er zit een start-up ook in Barcelona. Die de impact van jouw websitebezoek laat zien op de luchtvervuiling eigenlijk. Ook omdat je het hebt over visualisatie. En het doorvertalen wat mensen relevant vinden. Kan dus een websitebezoek. Heeft dus invloed op de kwaliteit van de lucht. Dus er zijn wel degelijk partijen die daarmee aan de slag zijn. En die ik denk ook zeker de ambitie hebben om dat te zien als een standaard. Maar waarbij je, als je dat echt doorvertaalt naar de modellen en eigenlijk het AI gedeelte. Dan komen we op het punt van auditing. En auditing is best heel moeilijk, dat zullen jullie vast ook wel weten. Alleen al het auditing van security bijvoorbeeld op een platform is eigenlijk al heel erg gewikkeld. Dus laat staan eigenlijk hoe duurzaam is nou eigenlijk die software gemaakt. Dus we zouden eigenlijk, en ik zie daar zelf dus ook echt wel een rol bijvoorbeeld voor B-Corp voor. Dus dat B-Corp, dat is eigenlijk een keuringsinstantie voor is een organisatie duurzaam ja, nee. En heeft daar best wel hele uitgebreide auditing voor. Als in dat het uiteindelijk in de statuten van je organisatie moet staan. En ook nog wel veel meer als het doorvertalen van de algehele, zoals dat zijn, de L-MKI-berekeningen van je organisatie. Dus de milieukostenindicatoren. Om eigenlijk als organisatie te kunnen zeggen, oké, wij zijn B-Corp. En eigenlijk zou er inderdaad een instantie zoals B-Corp of een ander, inderdaad de auditing instrumenten moeten ontwikkelen. Om überhaupt als externe een beoordeling te kunnen maken van die modellen. Alleen je ziet dat transparantie nog steeds heel ver weg vindt. En hiervoor is wel echt heel veel transparantie nodig. En dat hangt dus ook samen met bijvoorbeeld CSD-wetgeving in Europa. Waarbij we eigenlijk willen dat de hele keten inzichtelijk wordt. Dat is eigenlijk de hele keten van wat er nodig is geweest. Dus hoeveel mensen hebben nou gewerkt aan dat model. En hoeveel energieverbruik is er nodig. En hoe lang is er aangewerkt. Maar ook hoeveel kopjes koffie zijn er gedronken tijdens het maken ervan. Eigenlijk willen ze de hele doorvertaling van welke hardware is gebruikt. Eigenlijk alles om maar het totaalbeeld te kunnen krijgen van hetgene wat daar inderdaad voor nodig is. Mijn verwachting zou ook wel echt zijn dat binnen nu een tien jaar gaan er wel degelijk, of vanuit een bepaalde organisatie, of dat een van de grote consulties wereldwijd gaat zeggen, wij hebben onze eigen auditting, hebben ze ook al wel links en rechts. Alleen wordt het nog niet als een internationale standaard gezien. maar de ambitie zou wat mij betreft echt wel mogen zijn dat wij moeten kunnen gaan beoordelen of wij inderdaad Chattie Wee gebruiken of Gemini omdat de ene wel degelijk een duurzame afweging keuze is dan de ander, want dat maken we in de supermarkt op dit moment ook dus je zou eigenlijk willen dat het met software ook zo is maar tegelijkertijd weet ik ook dat we kunnen het heel erg hebben over de AI gedeeld van software maar je kan er ook acht boekhoudpakketten nu in Nederland erbij pakken En er is er geen één van die acht die op dit moment ook iets communiceert over wat hun impact is. Dus eigenlijk ook gewoon de software, laat maar zeggen. Ook daar is weinig over beschermd. Dus ik zou dat ook wel een bredere zin willen zien. En ik denk dat de consument wel degelijk op dat... Nou ja, nu ga ik nog iets cynisch zeggen. De consument wordt inderdaad verslaafd er wel al een beetje aan. Dus ergens is nu wel de tijd. In ieder geval zoals ik er ook naar kijk. Waar we willen inzetten ook al op datadesign. Om mensen daar inderdaad bewust van te maken waar dat kan. En dus altijd te doen op softwareproducten. Oké, voeg hier deze onderdelen aan toe. Om in ieder geval daar tot leader in te zijn. Daar voorop in te lopen. En daar je aanpassingen te maken. En het lijkt me heel goed juist dat we juist dingen gaan visualiseren. Als je het echt gaat gebruiken. Maar tegelijkertijd ook wel beschikbaar is. Als het gaat over zo'n nutri-score. Voordat je het gaat gebruiken. Dus voordat je überhaupt met de eerste keer in aanraking komt. Maar goed. De verleiding bij elke nieuwe tool. Of nieuwe oplossing is op dit moment zo groot. Dat ook ik gelijk in de free trial zit. En kijk wat doet dit nu. En wat kunnen we er eventueel mee. En ben ik zelf nog echt wel heel nieuwsgierig. Naar waar dingen toch ook nog wel samen komen. Dus zijn van die dromen, zoals mij, lijkt ook altijd wel leuk om echt een Nederlandse speelfilm te maken. Nou ja, die dromen misschien helemaal niet zo heel ver weg. Om toch eens met een eigen script en dan vanuit daaruit wel wat in eigen beeld te doen. Maar ja, omdat we daar wel komen. Dus tegelijkertijd gaat het om dat we dat heel leuk gaan vinden. Want dan ga ik waarschijnlijk naar één speel van maar twee, drie. En dan denk ik van, oh wauw. Het gemak is groot. Het gemak is onwijs groot. En is het ook niet nodig in een bepaalde fase dat je gaat onderzoeken wat het kan, wat het niet kan. En dat we het moeten leren. Alleen dat we niet te lang in die fase moeten blijven hangen om het maar te gebruiken zoals we het gebruikt hebben. Maar dat we het gaan leren inzetten voor waar het voor toegepast moet worden. Ja, zeker. Daar is nu ook wel de tijd voor. Dus volle bak met trainingen aan de slag en ook wel visualisatie aan de slag. Omdat ik nog steeds wel overtuigd ben dat design wel een sleutelrol is om iets duidelijk te maken aan de mens. Want we denken nog steeds met z'n allen in plaatjes. En we kijken nog steeds allemaal naar plaatjes. Dus design heeft daar voor mij echt een verbindende rol in. Wat misschien wel leuk is. Vanavond hebben we hier intern een presentatie over een best wel langdurig onderzoek. Wat gelopen heeft door de meerdere masterstudenten. Waarin wij kijken nog naar de traditionele machine learning. Dat doen wij ook nog heel veel gelukkig in. Dus het is niet alleen maar generatieve AI. Oké. En een onderdeel daarvan is dat er modellen getraind worden waarbij de uitlegbaarheid heel erg belangrijk is. Maar dat is voor dit geval even niet zo belangrijk. Maar daar hebben we ook een meting in zitten van hoe duur het trainen is van het model. En hoe duur de, wat dan heet de inferentie. Dus als je het model aanspreekt, hoe duur dat is. En afhankelijk van de volume, van wat je daar doorheen doet, kan je dus dan uitrekenen. wat dat doet. En dan kan je dus, als je het hebt over keuzes, kan je dus de keuze maken. Dus we hebben een top van een aantal modellen die zeggen van als je een heel klein beetje nauwkeurigheid inlevert, kan je wel dat die heel veel goedkoper is in je verbruik bijvoorbeeld. En dat zijn dan de keuzes die we voorleggen. Ja, precies. En dan leggen we hem eigenlijk niet bij de gebruiker, maar leggen we het bij de opdrachtgever en is, leggen we de keuze niet uit. Dus dat je een balans krijgt tussen hoe nauwkeurig, hoe goed uitlegbaar, maar ook hoe duur in uitstoot is die. Misschien zit je ook een beetje aan die kant van: hoe maak je nou keuzes? - Ja, zeker. Dat is eigenlijk ook waar we het vandaag ook eerder over hadden. Inderdaad, hoe maken we die keuze en hoe geven we die keuze? Want die keuze zijn wel degelijk te maken en hebben hebben dus ook echt wel invloed op CO2-uitstoot. Wat je kan inderdaad, minder nauwkeurig. Dus er is dan gewoon minder rekenkracht nodig om iets te doen. En dan ook minder water en dat soort dingen. En daar zou echt wel mijn pleidooitje wel voor zijn. Laten we daar nou iets meer op inzetten. Op het maken van die keuzes. En het geven ook wel van die keuzes. Want je zou uiteindelijk ook echt wel aan de gebruiker... zelf ook optioneel kunnen zeggen. Bijvoorbeeld zou je nu eigenlijk ook binnen elk model kunnen van, wil je hier nou inderdaad een heel nauwkeurig antwoord op? Dat is dan dit de impact, visueel gezien. Of wil je hier een minder nauwkeurig antwoord op? Want daar kan ik ook wel mee uit de voeten. En dan is je eigenlijk jouw duurzame keuze, als het ware. En dan matcht het ook beter bij het doel. Want je moet een doel hebben, je moet die doel helder hebben. En eigenlijk ga je daar extra vragen aan stellen om efficiënt en goedkoop naar het doel te gaan, in plaats van met tien kogels schieten. Maar uiteindelijk is het model nog helemaal niet gerelateerd aan gebruiker en doel. Nee. Het is over het algemeen, zeker aan de generatieve kant, het is allemaal heel erg beperkt. Het heeft nog helemaal niks te maken met een gebruiker die een bepaald doel heeft. Er is een soort allerlei mogelijkheden en een gebruiker, dat komt ergens samen waarbij ze de zinnen hebben ergens. Maar niet per se dat het doel is. Dus vandaar ik ook aangaf van laten we vooral iets meer inzetten op logistieke uitdagingen of in dat energieverbruik of klimaatmodellen op dat vlak. Maar in plaats van de speeltuin waardoor we toch ook in Nederland ook nieuwe datacenters aan bouwen zijn. Wat zijn nou de twee dingen die onze luisteraars zo op het einde mee wil geven? Als ik echt iets zou willen meegeven is, je start wel met dit onderwerp binnen je organisatie. en wat mij betreft start altijd ook nog wel helemaal naar buiten toe dus echt niet zo, kijk je kan heel erg in je interne organisatie zitten waar we het ook over hebben gehad echt binnen je development pipelines of je machine learning pipelines maar ook wel naar buiten toe vertel nou wat je doet aan je klanten, aan je gebruikers aan de consument want er valt altijd wel degelijk iets te vertellen en op het moment als je namelijk extern iets communiceert en dat is real time en dat gaat niet goed, dan worden de maatregelen genomen. Dus ik zou vooral zeggen, start vooral helemaal aan de voorkant. Ga vooral nu communiceren wat je nu doet. En als je dan erachter komt, oeh, maar dat is eigenlijk iets wat we helemaal niet willen communiceren. Want dan kom je dus op het onderwerp van greenwashing en dat soort dingen uit. Je kan wel degelijk, feitelijk gewoon communiceren. Wat doe je nou als software product? Wat doe je nou als AI product? Of als organisatie? Dus ik zal zeker zeggen, start. Net zoals dat Print.com ook heeft gedaan, het start gewoon het tonen van wat je CO2-uitstoot is. En vanuit daaruit zou ik altijd zeggen dat inderdaad, onderschat niet dat design best wel een sleutelrol is op dit soort thema's. En ook op de manier waarbij we het internet gebruiken. Dus ik zie eigenlijk dat design, digital design en data design, nog best wel vaak heel veel afslagen genomen worden. En nu moet ik hier ook zeggen, nu, een beetje wij van WC1 toch, op dit vlak. Maar besteed nou wel de aandacht eraan. Want uiteindelijk gaan we wel fysieke locaties waar honderdduizend mensen komen, maken we allemaal heel mooi en moeten er ballonnen en slingeren, et cetera. Maar zodra we nog steeds een website of een softwareproduct aan het ontwikkelen zijn, waar honderdduizend mensen komen, ja, we vinden het eigenlijk niet zo heel relevant. Hoe het eruit ziet. En draaien we allemaal op aannames. Hoe we nu eigenlijk al dertig jaar denken. Dat het internet eruit zou moeten zien. Maar dat hebben we ook met z'n allen maar. In een vorm bedacht. Maar er is eigenlijk dus nog heel veel te doen. Op dat vlak. Mooi. Dankjewel. Goeie inzichten. Dankjewel dat jullie die met ons wilden delen. Ik denk dat het ook steeds meer aandacht gaat krijgen dit. Dus dank daarvoor. Ja, graag gedaan. Leuk dat je weer luisterde naar een aflevering van AIToday Live. Abonneer je eens op onze podcast. Er staat allemaal interessante, exclusieve content in. Je gaat daar ook nog de vraag die we stellen aan Thijs en lezen. Ik bedoel de nieuwsbrief. Wat zei ik dan? De podcast. Daar zijn ze al op geabonneerd. De nieuwsbrief, uiteraard. Ja, dat dus. Dus abonneer je op de nieuwsbrief. Yes. En tot de volgende keer. Tot de volgende keer. [Muziek]