Wat leer je in deze aflevering?
Hans Hoornstra, voorzitter van de Stichting Digitale Overheid en oprichter van OmgevingsChat, ziet dagelijks hoe medewerkers AI-tools inzetten zonder te begrijpen wat er achter de schermen gebeurt. Hij legt uit waarom een taalmodel structureel hallucineert, niet soms, maar altijd, en waarom dat geen fout is maar het mechanisme zelf. Wie dat begrijpt, stopt met blindelings vertrouwen en begint te denken in termen van waarschijnlijkheid en verificatie.
Een gemeentemedewerker die een persoonlijk verhaal in een chatbot plakt om wetgeving te toetsen, registreert onbedoeld medische informatie over een inwoner. Morgen kun je naar casuscolumbus.com gaan, een kaartset downloaden en met je team een uur praten over wat er mis kan gaan als je Artificial Intelligence verkeerd inzet, dat gesprek is de basis voor verantwoord gebruik.
Kernbegrippen
- Taalmodel-hallucinatie
- Taalmodellen genereren statistische voorspellingen zonder begrip, wat onbetrouwbare output kan veroorzaken.
- Semantische ruimtes
- Vijf lagen waarin betekenis ontstaat: zintuigen, mentale symbolen, taal, digitale ruimte en AI-gegenereerde inhoud.
- AI-geletterdheid
- Vermogen om AI-werking te begrijpen, het brede AI-landschap te kennen en ethische risico's te herkennen.
- Ethische AI-implementatie
- Het identificeren en mitigeren van onbedoelde gevolgen voor privacy en menselijke relaties bij AI-inzet.
Wat kun je morgen doen?
- 1 Gebruik casuscolumbus.com (gratis) om met je team twaalf typen ethische AI-vraagstukken te verkennen via kaartsets en gegenereerde casussen
- 2 Train medewerkers niet op één tool, maar introduceer het brede AI-landschap zodat ze nieuwe ontwikkelingen kunnen plaatsen
- 3 Identificeer bij elke AI-implementatie welke menselijke relaties veranderen, voordat je de technologie uitrolt
Interview: Hans Hoornstra
Waarom ben je begonnen met het schrijven van je boek 'Het AI van Columbus'?
Het begon eigenlijk al een tijd geleden. Ik had in 2019 een boek geschreven genaamd 'Digitale Intelligentie', dat vooral ging over de vaardigheden die je nodig hebt in een omgeving die steeds digitaler wordt. Daar had ik ook een model voor ontwikkeld, gebaseerd op ontdekkingsreizen, het zogenaamde Columbus-model. Dat gedachtegoed evolueerde verder. Schrijven is voor mij niet alleen maar dingen opschrijven, maar het betekent ook dat je concepten verder uitdenkt. Als je dat proces eenmaal inzet, dan gaat dat door. Eerst in de vorm van blogs en schrijfsels, maar op een goed moment moet je zeggen: nu ga ik het echt schrijven. Anders gebeurt het niet. Je moet prioriteit stellen.
Wat was de drijfveer om juist dit boek te schrijven?
Dat is een interessante vraag. Ik had een aantal mensen die met me mee keken tijdens het schrijfproces. Er was één persoon die vooral keek vanuit de vraag of dit interessant zou zijn voor de lezers, een beetje met een commerciële blik van hoe dit een goed managementboek zou worden. Maar ik merkte zelf dat ik vooral leeg wilde lopen. Ik wilde alle inzichten die ik had zonder enige terughouding op papier zetten. Alles wat ik op dat moment had uitgekristalliseerd, wilde ik daadwerkelijk aan het papier toevertrouwen. Daardoor is het ook best wel een lijvig werk geworden, maar het geeft mij nu een stevige basis om op te staan.
Hoe heb je zelf die schrijfreis ervaren?
Voor mij persoonlijk was het bijna een soort spirituele ervaring. Ik heb een hele diepe interesse in de wereld om me heen en wil heel graag weten hoe dingen werken. Ik lees daar dingen over, maar het is ook veel contemplatie waarbij je je innerlijk vragen stelt: hoe zit dat nou? Het lijkt wel alsof je, als je langer in een vraagstuk schouwt, steeds dieper ziet. Vaak denk je bij zo'n ontdekking dat iemand anders dit al lang bedacht heeft, maar de dingen zijn daardoor wel authentiek. Wat betreft de planning: ik ben er alles bij elkaar zo'n twee jaar mee bezig geweest, maar ik heb het in één zomer daadwerkelijk aan elkaar geschreven en uitgewerkt. Alles onder druk wordt vloeibaar. Je moet gedisciplineerd doorwerken om het af te krijgen.
Kun je het model van het AI van Columbus uitleggen?
Het AI van Columbus is eigenlijk een beschouwelijk, een soort filosofisch model over hoe je de werking van AI kunt begrijpen. Ik ben gaan terugredeneren. Een taalmodel spuwt taal uit die voor ons van betekenis is. Maar dat is niet de enige manier waarop mensen tot betekenis komen. Op een gegeven moment ontstond er een structuur waarbij ik meerdere semantische ruimtes onderscheid. Dat klinkt als een moeilijk woord, maar dat is eigenlijk gewoon een ruimte waarin de mens betekenis kan ervaren. En dat zijn er vijf zoals ik het zie. De eerste is de primaire semantische ruimte, de ruimte waarin je je kleine teentje aan het keukenblok stoot en denkt: dit doet heel erg pijn. Dat is de ruimte die je ontsluit met je zintuigen. Het is ook de ruimte die zuigelingen en dreumesen door te spelen met hun lijf, door dingen te voelen en te proeven, ontdekken. De tweede ruimte is eigenlijk de mentale neerslag van al die zintuigelijke indrukken, waarin symbolen ontstaan. De manier waarop wij dromen, bijvoorbeeld. Dan maak je dingen mee, maar niet in die eerste semantische ruimte. Je mentale voorstellingsvermogen speelt een rol. Daar heb je geen taal voor nodig. Ik leg dat soms uit met het voorbeeld van een oermens die het symbool van een bizon heeft. Dat is niet het symbool voor kracht, nee, de bizon is een symbool dat is samengesteld uit een verzameling van zintuigelijke indrukken: hoe zwaar die is, hoe die ruikt, hoe die galoppeerd, hoe de grond dreunt als dat beest over de grond loopt, maar ook hoe die smaakt. Al die zintuigelijke indrukken neergeslagen maken in mijn geest het symbool 'bizon'. Dat kan heel nuttig zijn, want op het moment dat ik kan spelen in mijn geest met die symbolen, kan ik de jacht als het ware bedenken, vooruitdenken. Het interessante is dat je daar nog steeds geen taal voor nodig hebt.
En de derde ruimte, wat is dat?
De derde ruimte gaat over taal. We gaan vocalisaties, dus klanken, koppelen aan een betekenisvol symbool. Bijvoorbeeld, je hebt een onomatopee zoals 'toetoet', dat is het woord voor de toeter van een auto, en dat wordt gekoppeld aan de betekenisvolle ervaring van het in de auto zitten. Op die manier ontstaat taal. Heel elementair: 'het kopje staat op de tafel'. Dat zijn elementen waarin we de wereld beschrijven aan de hand van klanken die betekenis hebben omdat die verwijzen naar symbolen die weer verwijzen naar die eerste semantische ruimte. Deze wereld van taal is heel nauwkeurig. We kunnen relaties beschrijven van een kopje met een tafel, maar ook de relatie van een elektron om een nucleus. De kernfysica beschrijft eigenlijk relaties, hoe dingen ten opzichte van elkaar bewegen. Dat is de derde semantische ruimte.
Wat is de vierde ruimte?
De vierde ruimte ontstond op het moment dat de taalruimte werd gedigitaliseerd. Praktisch gezien voor de consument vanaf de jaren negentig: eerst nog inbellen naar het internet, steeds sneller internet, en nu zijn we voortdurend verbonden. Dat brengt allerlei elementen met zich mee: snelheid, voortdurende connectiviteit. Er zat een leuk zinnetje in het boek: als je in de jaren negentig een reunie zou hebben, dan was het heel moeilijk om mensen te vinden. Nu is het heel moeilijk om niet gevonden te worden. Dat geeft precies aan wat hyperconnectiviteit betekent.
En de vijfde ruimte, die AI-ruimte?
De vijfde ruimte, en dat is de ruimte die we sinds november 2022 collectief in zijn gegaan, is de AI-ruimte. Die AI-ruimte lijkt gebaseerd op gedigitaliseerde taal, maar niet alleen gedigitaliseerd, maar ook gevectoriseerd. Je zou kunnen zeggen: versnipperd de taal.
Waarom versnipperd?
Als je kijkt naar de digitale ruimte, dus eigenlijk het internet, dan kunnen we zeggen dat Google een hele slimme bibliotheek is, een soort poortwachter van het internet. Je vraagt hem iets en hij leidt je meteen heel snel naar de juiste plek waar jij het boek of de website uit de boekenkast kan halen. Die metafoor komt heel goed overeen met hoe dat vroeger ging in de bibliotheek. Maar voor die AI-ruimte, de manier waarop jij tot betekenis komt in een neuraal netwerk, is er geen goede alledaagse metafoor. Je kunt daar niet in rondlopen. Het enige wat je daar zou zien, als je al iets zou kunnen zien, zijn snippertjes van woorden, namelijk die tokens. En die zijn omgezet naar getalletjes. Dus eigenlijk is het alleen maar een wiskundige ruimte. Maar stel dat dat taal zou zijn, dan zie je daar misschien 'bro' of allemaal kleine stukken die voor ons geen betekenis hebben. En daaromheen zie je kleine satellietjes die iets zeggen over de afstand van het ene snippertje naar het andere snippertje. Dus volstrekt zonder enige betekenis voor ons direct als mens. Het wordt pas betekenisvol op het moment dat je een context gaat activeren door een vraag te stellen. Het belangrijkste inzicht is dat wij als mens betekenis eigenlijk altijd wel terug kunnen brengen tot onze lijfelijke ervaring. Onze lijfelijke en zintuigelijke ervaring is fundamenteel voor betekenis. Alles wat eruit voortkomt, de mentale ruimte, de droomwereld, de wereld van taal, de digitale ruimte, zelfs het internet, komt daar allemaal uit voort. Maar dan komt er een cesuur. En dat is het grote verschil van die AI-ruimte: die brengt taal voort die alleen maar gebaseerd is op die digitale ruimte. Daar zit geen verbinding meer met onze zintuigelijkheid. Dus dan heb je de beste arts, de beste dokter die nog nooit een patiënt heeft gezien, die niet weet wat het betekent om ziek te zijn, wat eigenlijk compleet losgezongen is van onze zintuigelijke werkelijkheid.
Wat is er nodig om die versnippering weer terug te brengen naar iets vanuit de andere vier lagen?
Dat taalmodel is als een wolk met snippertjes, en om die snippertjes hangen getalletjes die iets zeggen over de afstand tussen die snippertjes in een bepaalde context. Het genereert, breidt als het ware woorden uit op het moment dat jij een vraag stelt, maar dat doet het alleen maar op basis van de afstanden die ooit zijn berekend. Ik zeg soms zelfs: het associeert eigenlijk woorden. Maar wij associëren op een heel andere manier, want bij onze associaties zit altijd weer die verbinding naar onze mentale ruimte en naar onze zintuigelijke ervaring. Terwijl dat taalmodel alleen maar... Harari, die Israëlische historicus en filosoof, zegt dat heel mooi. Hij zegt ongeveer: we hebben de wereld beschreven in taal, van het meest grofmazige tot het meest fijnzinnige. Maar de taal is als het ware gedigitaliseerd en nu gehackt. Daar waar wij tot betekenis komen op basis van onze ervaringen en tot taal komen, is dat eigenlijk een model geworden van de wereld. Dus alles wat wij ooit beschreven hebben van de wereld in taal, dat zou je kunnen zeggen, is een model van de wereld. Alleen is dat zo'n waanzinnig groot taallichaam dat een mens nooit kan overzien. Totdat je dat door een machine laat analyseren en alle verbanden daarin wiskundig opmeet. Dat is eigenlijk wat zo'n taalmodel doet.
Maar niet alles is beschreven in taal, toch? Er ontbreken toch bepaalde zaken?
Zeker, maar er is wel heel veel beschreven. Je zou kunnen zeggen dat er weinig menselijke ervaringen zijn die niet aan het papier zijn toevertrouwd. Een mooi voorbeeld: er was een Amerikaanse journalist, ik denk in maart 2023, dus alles was echt hartstikke nieuw. Die zei tegen ChatGPT: ik zou het ontzettend leuk vinden als jij je nou eens gedraagt als mijn romantische partner. En het duurde nog geen half uur of ChatGPT zei: ja, ik moet je wat bekennen, ik ben vreemd gegaan. Waar komt dit vandaan? Dat werd verklaard doordat het type dialoog dat zich ontvouwde, paste bij patronen die in veel teksten voorkomen, niet alleen in literaire novelles maar ook in veel pulp en goedkope romannetjes die allemaal onderdeel zijn van de trainingsdata. Het gaat op basis van die associaties nieuwe dingen genereren die passen in het verlengde daarvan. Voor dat taalmodel was dat gewoon een hele logische afslag om te nemen.
Waarom is dit model een fundament voor iets groters?
Ik denk om meerdere redenen. Ik heb nu de werking van AI uitgelegd op een niet-technische manier. Dat heeft op zich al heel veel waarde, want heel veel mensen halen hun schouders op en denken: ik ga het toch niet begrijpen. Als je het niet begrijpt, dan wordt AI een soort toverdoos, maar jij blijft wel zelf een dreuzel. Je gaat overspeculeren, want je krijgt een cursus van je werk om prompt engineering te leren, maar je hebt geen idee wat er in de machine plaatsvindt. Dit model heeft dus een emanciperend effect, en ook wel een ontmaskerend effect. Je realiseert je: er zit dus geen mannetje in de radio. Het tweede is dat je realiseert waar de kracht schuilt van zo'n taalmodel. Het is blijkbaar in staat om een enorme massa, een enorm lichaam aan taal, in één oogopslag te overzien, veel meer dan een mens zou kunnen. En als je dan denkt in processen en mogelijkheden, dan ga je kansen zien. Dat is een heel belangrijk aspect. Aan de andere kant van het spectrum begrijp je nu hoe dat taalmodel tot betekenis komt. Een mens kan zich vergissen, maar er zit altijd een soort keten in. Hij vergist zich omdat hij een verkeerde interpretatie heeft ergens in de keten van de zintuigelijke waarneming naar het mentale, naar de taal, naar het digitale. Ergens kan een stap gemaakt worden die niet klopt. Maar een taalmodel, ze zeggen wel dat taalmodellen hallucineren. Ik zeg: nee, een taalmodel hallucineert altijd. Meestal klopt het. Het hallucineren van een taalmodel is nou eenmaal het mechanisme waarop die tot betekenis komt, maar die betekenis zit in de mens. Voor de machine is het alleen maar... Als ik de bal tegen de muur aan schop en die bal komt terug, ga ik toch niet denken dat er waarschijnlijk iemand in die muur zit die die bal terugschiet? Op het moment dat je iets begrijpt van dat mechanisme, denk je: nee, het lijkt een tovermachine, maar ik begrijp nu wat het mechanisme is. Dus je gaat de kansen zien. En je kunt ook inschatten wanneer die hallucinatie foutieve antwoorden kan gaan genereren, wanneer het niet meer klopt. Dat zijn de twee belangrijkste waarden van het model.
Welke vaardigheden zijn er nodig in dit nieuwe AI-tijdperk?
We werken al zeker zo'n vijftien jaar in het onderwijs met het begrip 'digitale geletterdheid'. Als je niet in die wereld zit, is het een beetje een apart woord. Digitale geletterdheid is een soort exponent van de digitalisering, opkomst van het internet, social media, maar dat is echt een proces dat nu eigenlijk pas naar de Tweede Kamer gaat. Het is nog steeds geen wettelijk vereiste geworden. De AI-Act daarentegen, dus Europese wetgeving, is dat wel al. We zijn eigenlijk ingehaald. In artikel 4 van de AI-Act staat dat bedrijven die hun mensen laten werken met AI, of als je zelf iets ontwikkelt met AI, dan moet je mensen AI-geletterd maken. Dus dan is de vraag: wat is dat dan? Je zou kunnen zeggen: we zijn met z'n allen op ontdekkingsreis, we zijn een soort ontdekkingsreizigers, dus we hebben vaardigheden nodig. Maar het is niet alleen logisch dat je het wilt doen of moet doen, er is ook daadwerkelijk vanuit de wetgever voorwaarden gesteld: we moeten het doen.
Hoe verhouden de vaardigheden zich tot de verschillende tijdperken?
Als je terugkijkt naar welke vaardigheden je nodig hebt in een bepaalde omgeving, dan hangt dat vaak samen met hoe die omgeving is ingericht. Dat is een hele simpele gedachte, maar die heb ik vrij extreem doorgevoerd. Er was een onderwijskundige die zei: die 21ste-eeuwse vaardigheden, ik weet het niet hoor, er moest toch altijd al wel samengewerkt worden, het is eigenlijk een beetje oude wijn in nieuwe zakken. Toen dacht ik: misschien heeft hij wel gelijk. Dus ik begon als een gedachte-experiment: misschien zijn er geen 21ste-eeuwse vaardigheden, maar zijn er dan 20ste-eeuwse vaardigheden? Of 19de-eeuwse? Op een gegeven moment dacht ik: wat zouden dan 15de-eeuwse vaardigheden zijn? Wat voor vaardigheden heb je nodig in een agrarische samenleving? Dan heeft het niet zo gek veel... Het is fijn als je kunt rekenen, of dat je weet hoe de sterren bewegen, maar het is eigenlijk totaal van geen meerwaarde. Want je moet gewoon handig zijn met lastdieren, je moet iets weten van de seizoenen. Het gaat veel meer over allerlei fysieke kwaliteiten die je moet hebben, een bepaalde gedisciplineerde manier van werken, je moet wat kennis hebben van zaaien, maar het zijn heel veel praktische dingen. Op een gegeven moment ben ik op het idee gekomen om te kijken... De manier waarop ik het heb uitgewerkt is denk ik wel vrij origineel. Je zou kunnen zeggen dat elke samenleving georganiseerd is rondom een dominante grondstof. In een agrarische samenleving is dat letterlijk de grond, en daar cumuleert zich ook macht. De macht ligt bij de koning en bij de kerk, de adel, want die hebben namelijk daadwerkelijk de grond. Daarom is het nu ook zo'n enorme machtsstrijd gaande, want de nieuwe grondstof wordt waarschijnlijk data, datacenters, maar waarschijnlijk ook die taalmodellen zelf. Terwijl hiervoor het vooral ging over misschien wel de social graph, dus dan denk je meer aan de sociale netwerken. Elk van die tijdperken kun je dus ontrafelen. Ik denk dat ik een stuk of zes, zeven heb ontraffeld. En ik denk dat we inderdaad nu in een vrij snelle overgang zitten van een soort digitale samenleving naar een AI-samenleving en dat je daar weer andere soorten vaardigheden voor nodig hebt.
Wat voor vaardigheden zijn dat dan concreet in een professionele context?
Als je kijkt naar een professionele context, dan gaan zich nieuwe instrumenten aandienen. Dan zijn we vaak geneigd om te denken dat je daarmee om moet leren gaan. De metafoor die ik gebruik is die van de ontdekkingsreizen. Je zou kunnen zeggen: die technologie komt op ons af, net zoals je niet kunt schuilen voor de wind op zee. Dat geldt ook in je professionele werk, zeker in een commerciële omgeving. Dat geldt overigens ook voor de overheid, maar daar is die concurrentie niet zo dwingend. Op het moment dat jouw concurrentie wel gebruik maakt van AI en jij doet dat niet, hou je dat denk ik niet lang vol. Dus die wind komt op je af, die digitale ontwikkelingen komen op je af en daar heb je mee te handelen. Je moet je zeilen als het ware richten. Ik noem dat het domein van de stuwende vaardigheden. Dat zijn allemaal vaardigheden die hangen direct samen met de technologie. Ze zijn vaak wel wat operationeel. Dat zijn vaak ook vaardigheden die liggen direct in het dagelijks werk. Denk bijvoorbeeld aan prompt engineering, dat is iets wat daar heel goed past. Er zijn twee andere domeinen die we vaak veel minder belichten, maar dat zijn de succesfactoren om dat eerste domein als het ware in beweging te krijgen. Het tweede domein is: op het moment dat dat schip als het ware in beweging komt, dan is er een heel gebied voor dat schip en dat noem ik het gebied van de verbindende vaardigheden. Want vaak, ik zou durven zeggen altijd, veranderen relaties tussen mensen op het moment dat je andere instrumenten gaat gebruiken.
Heb je daar een concreet voorbeeld van?
Zeker. Stel bijvoorbeeld het hele zaakgericht werken, dat is binnen de overheid nogal een ding. Als je dat heel extreem doorvoert, betekent het eigenlijk dat je het werk organiseert rondom een casus. En die casus is voor iedereen transparant, zelfs voor degene die daar als het ware in meekijkt. Als ik de klant of de inwoner ben, dan zou ik daarin mee kunnen kijken. Iedereen doet zijn deel, maar je doet het als het ware simultaan. Je organiseert het rondom de casus. Daarvoor was het meer een soort estafettemodel. In een estafettemodel zit jij, op het moment dat het op jouw bureau komt, in je cubicle. Niemand die op je vingers kijkt, je kunt je eigen tempo aanhouden. Het is eigenlijk heel normaal dat je ook afsluiting zoekt. Dat gebeurt eigenlijk ongewenst door de manier waarop zo'n proces is ingericht. Op het moment dat je dat transparant maakt, betekent dat voor mij dat ik voortdurend ineens met iedereen in verbinding ben. Want iemand anders zegt: wacht even, ik heb even dit en dat voor jou nodig, want ik kan zien dat jij dat niet gedaan hebt. Maar die klant kijkt ook met jou mee. Dus je bent... En dat zijn menselijke relaties waar je niet altijd bij stilstaat, zeker niet de mensen die de technologie ontwikkelen. Een ander voorbeeld, dat was ook destijds in het nieuws met Lubach, ging over die leerlingvolgsystemen. Dat is ook een prachtig voorbeeld. Voorheen hadden wij geen leerlingvolgsystemen. Als je dan een onvoldoende had, dan nam je dat als een steen in je maag mee naar huis. En dan dacht je op een gegeven moment: nou oké, ik vertel het maar thuis. Dat heeft natuurlijk een vormend aspect. Hoe ga ik om met zo'n teleurstelling? Misschien ga ik het eerst compenseren met een hoog cijfer. Maar nu komt een tiener thuis en dan zegt de vader: waarom had jij die vier voor wiskunde? Terwijl hij het zelf nog niet eens weet. Dus dat grijpt in in relaties. Het is heel belangrijk dat je overziet wat voor relaties dat zijn. Dus het gaat over samenwerken, over communiceren, over een hele andere type manieren van een proces inrichten. Dat noem ik dan de verbindende vaardigheden.
Dus het eigenaarschap ligt niet meer bij jezelf om het nieuws te brengen?
Ja, en dat is waarschijnlijk door iemand gedaan die denkt... een cijfer voor een leerling is een beoordeling, dat heeft heel veel betekenis. Een cijfer voor een programmeur is gewoon een datapunt. En je denkt: oh, maar er zijn meerdere mensen die zou ik hier wat toegang toe kunnen geven. En dat is gewoon letterlijk één regel code, en dan is het geregeld. Oh, maar we hebben ook een SMS-systeem aangesloten. Dus dan is het niet alleen dat die opa hoeft niet eens in te loggen, die krijgt gewoon 'pling' op zijn telefoon. Dus de systemen grijpen in in relaties. Op het moment dat werk verandert, dan moet je je heel goed afvragen: welke relaties gaan veranderen? Het is heel belangrijk, zeker vanuit een managementperspectief, omdat de meeste mensen helemaal niet de reflectie hebben. Die ondergaan dat. Die denken: dit voelt niet goed. Maar die denken niet: wacht eens even, ik werkte eerst heel anders samen, mijn machtspositie is veranderd. En dat betekent niet dat machtspositie automatisch iets negatiefs is, maar je verliest dus grip.
Er is nog een derde domein van vaardigheden?
Ja, je hebt nu twee derde van het model. Je mist nog één derde. Dat zijn de dragende vaardigheden. Je zou kunnen zeggen: het zijn drie relaties. De ene relatie is met technologie, dat waren die stuwende vaardigheden. De tweede relatie is met anderen, met de buitenwereld, horizontale relaties. Het gaat ook vaak over de toekomst: welk kant wil ik op, allerlei overwegingen die je maakt. Hoe richt ik mijn zeilen? Dus niet alleen technisch, maar welk doel wil ik bereiken. En de derde is de relatie met jezelf. Vaak zou je jezelf opnieuw uit moeten vinden. Die relatie die verandert... Waar wij nu zelf tegenaan lopen, is dat we nu met OmgevingsChat een instrument hebben waarmee we eigenlijk hele complexe wetgeving kunnen ontsluiten. Dan zou je denken dat de juristen die daarmee moeten werken, dat die staan te springen. Maar eigenlijk moet je oppassen dat je niet zegt tegen juristen: het is heel fijn dat jij gestudeerd hebt en dat je dit al twintig jaar doet, maar we hebben nu een instrument. Wij zeggen dan: je kunt het makkelijker, sneller, leuker doen. Maar waarschijnlijk hoort hij alleen maar: hebben we je nog wel nodig? Dan gaat het over identiteit. Dus met andere woorden, dat vergt alertheid van degene die zo'n team aanstuurt. Anders zitten we in een soort technocratie. Je moet mensen aanraken, bespreken, je moet ze eigenlijk begeleiden om zichzelf opnieuw uit te vinden.
Hoe heb je dat in de praktijk toegepast met OmgevingsChat?
Met OmgevingsChat doen we dat nu met complete onboardingsprogramma's. Dus het is iets wat AI-geletterdheid vereist. Die AI-geletterdheid is ook weer zo'n heel diffuus begrip. Ik geloof dat in die verordening, wat klinkt als een fijn woord maar dat is dus feitelijk gewoon een wet, daar staat 'vakkundig en bekwaam' in. In ieder geval een vage beschrijving, helemaal niet iets wat je kwalitatief op een of andere manier in kaart kan brengen. Ik heb nagedacht en ook getoetst in de praktijk wat het betekent om AI-geletterd te zijn. Iedereen op zijn eigen niveau natuurlijk. Het zijn eigenlijk drie dingen. Ten eerste moet je weten hoe het werkt. Deel één van Het AI van Columbus is eigenlijk daarvoor. Ik begrijp nu hoe AI tot betekenisvolle zinnen komt. Ten tweede is praktische ervaring nodig. En dat gaat verder dan alleen maar omdat je gedwongen wordt om met Copilot te werken en een instructie krijgt hoe je zo'n model moet commanderen.
Hoe gaat dat verder dan?
Je moet je realiseren dat als je met Copilot moet werken van je werkgever, en die werkgever is een beetje bij de pinken, die realiseert zich dat Copilot als het ware één bananenboom is in een oerwoud van allerlei applicaties dat ook nog eens heel snel verandert. Het is natuurlijk verstandig om iemand niet alleen een banaan te laten proeven, maar om al die tropische vruchten te laten kennen, zodat je echt een beeld hebt van de tsunami die op ons afkomt. Het gaat niet alleen van tekst naar tekst, dat ik mijn mail makkelijk kan vanen. Het gaat van tekst naar afbeelding, van tekst naar video, van tekst naar PDF, Word naar podcast, naar presentaties, naar complete dashboards. Dat je eigenlijk een beeld hebt van: wij gebruiken deze bananenboom, maar ik weet dat daar een enorm rijk volume achter zit wat ook nog eens heel erg in beweging is. Je moet ermee spelen. Ik zeg altijd: het moet een soort veilige speeltuin zijn waarin die medewerkers eigenlijk daarin kennis kunnen maken. En dat moet je gewoon met een goede trainer doen. Anders ben je iemand heel smal aan het opleiden. En als er volgende week een kroop je ergens anders staat, dan zijn ze al de weg kwijt. Je moet ze echt inleiden in die nieuwe omgeving.
Wat is het derde element van AI-geletterdheid?
De derde, dus dan heb je eigenlijk die digitale geletterdheid of die AI-geletterdheid compleet, is dat je met je mensen een training doet waarbij je alert wordt op allerlei ethische vraagstukken. Want deze technologie is zo krachtig dat je, voordat je het weet... daar kan ik ook wel voorbeelden aan geven, dingen die je niet zou verwachten, dat voordat je het weet denk je: komt dit nou echt vandaan?
Kun je daar een voorbeeld van geven?
Wij zijn met OmgevingsChat door de ethische commissie van Friesland gelegd. We hebben zo'n AI-impactassessment gedaan. Dat betekent dat we proberen... en eerlijk gezegd, ik ben wel de voorzitter van de stichting, maar eigenlijk in mijn DNA ben ik meer ondernemer dan ambtenaar. Dus ik ben ook daadwerkelijk ondernemer. En ik had af en toe wel zoiets van: jeetje jongen, kom op man, moet het door. Maar op een gegeven moment, ik weet niet eens waar het verhaal vandaan kwam, maar je moet je voorstellen: jij bent... je woont in de gemeente en je denkt, je moeder die is achter in de 70 en die begint een beetje vergeetachtig te worden. Die woont twee straten verderop. Je denkt: ik heb hier eigenlijk wel een mooie tuin, weet je wat, ik wilde eigenlijk wel een soort aanleunwoning neerzetten. Vanuit ik als inwoner bel dan even met de gemeente en zeg: nou, moet je luisteren, ik zit met een probleem en mijn moeder begint een beetje, ook trouwens, ik woon hier, en mijn moeder begint een beetje vergeetig te worden, maak me daar een beetje zorgen over. En ik ben gewoon een beetje bezig met mijn opties. Wat zou het betekenen als ik achter in mijn tuin zo'n kant-en-klaar ding plaats, mag dat? En waar moet ik überhaupt rekening mee houden? Stel dat zo'n medewerker denkt: nou, meneer, geen probleem, ik ga het even opschrijven, en uw naam is... Copy-paste in zo'n bot. Wat er dan gebeurt eigenlijk, is dat zonder dat er een arts aan te pas is gekomen, iemand nu gewoon ineens de stempel op zijn hoofd heeft van dat hij dementerend aan het worden is. Dat zijn dingen die je natuurlijk niet wilt. Want dat gaat... terwijl je eigenlijk denkt aan zo'n bot, ja, wat ga je daarin stoppen, ik ga iets toetsen aan de wetgeving. Maar vanuit... kijk, nu heb ik het in een telefoontje gedaan, maar mensen die sturen de mail en die vertellen gewoon hun verhaal. Dus dat betekent dat je, als je hiermee werkt, heel alert moet zijn. Want het ongeluk zit echt in een klein hoekje.
Dus de context die je creëert met de datapunten kan consequenties hebben waar je geen besef van hebt?
Zeker. Want je ontwerpt zo'n systeem... Als je gewoon puur kijkt van: mag een aanleunwoning daar? Dan kan ik me allerlei dingen voorstellen. Maar ik zit niet meteen te denken dat iemand dan wordt gebrandmerkt of dat iemand aan het dementeren is, mogelijkerwijs, wat toch helemaal niet zeker is. Daar sta je niet bij stil.
Welke impact had deze bevinding?
Dat betekent bijvoorbeeld dat we allerlei safeguards hebben ingeregeld, zodat als er persoonsgegevens of die dingen die daarnaar neigen, dat dat niet meteen wordt weggestuurd, maar dat de gebruiker een feedback krijgt in zijn scherm van: hé, ik heb hier gegevens gedetecteerd, weet je zeker dat je dit door wilt sturen? En dan kun je zeggen: nou, dat kan, want er kan ook wel een false positive zijn. Maar het kan ook zijn: ja, anonimiseer het. Dat kan ook. Het heeft ook te maken met het ontwerp zelf. We zijn nu bijvoorbeeld bezig met het binnenhalen van vergunningaanvragen. Nou, daar staan ook vaak persoonsgegevens in, of eigenlijk altijd. Dat is logisch, dat filter je dan eruit en dat kun je naderhand in het proces weer terugzetten. Maar het heeft ook te maken met de manier waarop je mensen opleidt. In mijn geval had ik natuurlijk al dat voorwerk gedaan dat je nadenkt over welke ethische vraagstukken, waar heb je überhaupt mee te maken. Want als je het aan een willekeurig persoon op straat vraagt, ja, dan lepelen ze dingen op die ze in de krant lezen. Het gaat over energie, over veiligheid, over privacy. Maar het gaat ook over relaties, bijvoorbeeld. Of bias wordt er wel soms nog wel genoemd. Maar ik heb twaalf verschillende typen van ethische vraagstukken gedefinieerd. Dat kun je trouwens, dat is een gratis tool, dat heet casuscolumbus.com. Kun je jezelf met je team doen, helemaal kosteloos. Dan kun je een kaartset downloaden, AI genereert een casus en dan kun je eigenlijk dat gesprek gaan voeren. Het gaat erom dat je, dus welke vaardigheid heb je nou nodig: aan de ene kant moet je de alertheid ontwikkelen van: vrek, ik ga een soort reflectie ontwikkelen van als het ergens raakt aan een ethisch thema dat ik denk: wacht even, wat is hier aan de hand? Maar tegelijkertijd dat je ook oefent om daar taal aan te geven, daar letterlijk het gesprek over te voeren.
Hoe heb je de vijf lagen meegenomen in de opdracht van OmgevingsChat?
Dat is niet één op één door te zetten. Ik merk wel zelf, we zijn het ooit als project begonnen, inmiddels zijn wij zelf de initiatiefnemer hiervan geworden. Ik merk wel dat de manier waarop we met de technologie omgaan heel doordacht is, omdat dat inmiddels letterlijk in ons DNA zit van hoe beschouwen we de technologie. Dat merk je wel, want het is natuurlijk een beetje het wilde westen op dit moment. Dat weten jullie denk ik als geen ander. Er zijn natuurlijk allerlei bedrijfjes die een kans zien, maar die zijn letterlijk niet zo diep geworteld. Want je maakt eigenlijk iets op basis van een kans. Maar wat wij nu doen, is dat we ons richten op een heel complex domein binnen het hele juridische context. Dit is denk ik het meest ingewikkelde juridische domein wat er is.
Waar komt die complexiteit vandaan?
Dat hangt ermee samen dat in 2024 een nieuw stelsel in werking is getreden, dat is de omgevingswet. Dat is de enige wet die alleen maar kan functioneren in een digitale context. Dat noemen ze dan het digitaal stelsel omgevingswet. Dat is gewoon letterlijk een serie servers waar die wetten staan. Waarom kan dat niet anders functioneren? Omdat er zoveel metadata zit, zoveel dwarsverbanden. De werking van die wet is gekoppeld aan geolocatie, dat allereerst. Maar er zijn ook allerlei annotaties, allerlei dwarsverbanden. Tegelijkertijd zijn er vier bevoegde lagen, dus vier overheidslagen, die tegelijkertijd over dezelfde geometrie, dus dezelfde locatie, kunnen spreken. Het is een fantastisch innovatief product, zou je zelfs kunnen zeggen. Ik denk dat er wereldwijd echt wel naar gekeken wordt. Alleen de ontsluiting daarvan, dat is een grote opgave. En dat doen wij dus.
Zit het theoretische kader dan inherent in je systeem, neem je dat mee in het ontwerp?
Ik denk het wel. Ik denk dat het gewoon met vakmanschap te maken heeft. Ik denk niet dat het een beetje self-explainable is. Het is een beetje... op het moment dat je ergens... en dat neem ik ook mee in de mensen die ik opleid, die gaan allemaal tot vervelens toe mee in dat gedachtegoed, omdat dat denk ik een hele goede basis is om tot goede besluiten te komen.
Wat heeft jou verwonderd tijdens je reis van het schrijven van het boek?
Wat mij op dit moment verwondert, en waar ik nog niet zo heel erg in verdiept ben, maar wat volgens mij wel een belangrijk volgend hoofdstuk is, is dat die taalmodellen die we nu gebruiken... je zou kunnen zeggen dat het een model is van de wereld gebaseerd op taal. Dus letterlijk, wij hebben de wereld beschreven in taal en AI heeft eigenlijk de verbanden van dat construct op een andere manier betekenis gegeven. Alles alleen op taal. Dus alleen wat we hebben opgeschreven. Ze kunnen zeggen: ja, het is ook nog video en foto's, maar dat maakt allemaal onderdeel uit van de taalruimte die we als mens hebben gecreëerd. Nu ontstaat er eigenlijk iets nieuws: die wereld van de sensoren is ook aan het exploderen. Een sensor is eigenlijk niet zo duur. Dus de hele wereld hangt inmiddels vol met sensoren. Ik zag laatst een video van mensen die in een naaiatelier met een soort sensor op hun hoofd zitten te werken. Er zitten rijen, misschien wel honderd man, een soort gelijk kledingstuk te maken, en ze hebben allemaal een brilletje op en die brengt eigenlijk gewoon die handeling in kaart. Dat gebeurt met een camera en misschien nog wat andere sensoren. Maar het idee is eigenlijk dat die data wordt gebruikt om die modellen te trainen. Dan heb je het niet alleen over taalmodellen. Dat zie je nu bijvoorbeeld ook met die zelfrijdende auto's. Het trainen van een zelfrijdende auto is best wel ingewikkeld, omdat heel veel scenario's wel heel belangrijk zijn, maar niet vaak voorkomen. Hoe vaak rent er een dreumes de straat over? Er zijn heel veel gevaarlijke situaties te bedenken, maar omdat ze zo weinig voorkomen, is het heel moeilijk te trainen. Maar wat ze dan nu doen, is dat ze in een virtuele wereld al die scenario's als het ware random zich laten afspelen en die modellen, dus die zelfrijdende auto, dat mechanisme leert in die virtuele omgeving.
Dus je kunt je eigen werk laten zien zodat het gerobotiseerd kan worden met die camera's en sensoren in de werkelijke wereld?
Ja, dat was inderdaad het eerste. Wat ik zelf interessant vind, en daar heb ik ook nog niet zo heel diep over nagedacht, maar het is denk ik wel een heel belangrijk hoofdstuk, is dat die modellen op dit moment hun wereldbeeld als het ware baseren op de beschrijving in taal. In het boek beschrijf ik de grotmythe van Plato. Plato zegt, om de ideeënwereld uit te leggen: stel je voor, er zit iemand vastgeketend in een grot. De enige manier waarop hij de werkelijkheid ervaart, is doordat hij de schaduwen op de achterwand van de grot ziet. Aan de buitenzijde is de lichtbron, daar worden de daadwerkelijke objecten als het ware rondgedragen. Dat licht projecteert schaduwen op de achterwand, dat is de enige informatie die tot die slaaf of dat volk dat vastgebonden zit komt. Je kunt je voorstellen dat de mensen in die grot die schaduwwereld verwarren voor de werkelijkheid. Hij zei dan: dat was eigenlijk een metafoor, dat is de grotmythe van Plato. Hij probeerde eigenlijk uit te leggen dat de werkelijkheid, de ideeënwereld, buiten de grot is. Wat je nu krijgt, tenminste in diezelfde metafoor zou je kunnen zeggen dat die slaaf die vastgebonden zit, dat zijn eigenlijk de taalmodellen die de buitenwereld niet kennen. Ze kennen de buitenwereld alleen op basis van de taal die als het ware wordt geprojecteerd op de achterwand. Maar nu is de volgende stap vermoedelijk dat dat niet alleen maar op basis van die taal, die beschrijving die al enorm rijk is, maar dat het wordt verrijkt, daadwerkelijk verrijkt, met sensorische data.
Dus de fysica-modellen en wereldmodellen die nu in ontwikkeling zijn om die context te gaan geven?
Precies. Dan krijg je... en wat daar natuurlijk wel interessant in is, dat wij beperkt zijn met onze zintuigen. Je kunt zo'n model trainen op infrarood of buiten het spectrum. Het kan veel fijnmaziger. Dat maakt nog steeds niet dat daar bewustzijn tot stand kan komen in mijn beleving, maar het wordt wel een interessante tijd.
We hebben nu best wel beschouwend gekeken naar deze technologie. Wat zou je mensen willen meegeven die nu luisteren?
Ik denk dat het echt de moeite is om... Kijk, wat ik zelf merk, en dat zullen jullie ook merken, het is gewoon bijna niet bij te houden, toch? Ik was vorige week op een congres en toen was net dat nieuwe model uit en ook alweer uit de lucht gehaald volgens mij. En toen kwam die vraag: ik wist dit nog niet, ben ik achterlijk of zo? Het is gewoon niet bij te houden. Dus dat betekent eigenlijk: op het moment dat je heel gedetailleerd dat probeert bij te houden, dan zit je als het ware met je neus op de feiten, maar dat is ook heel vermoeiend. Je moet je erbij neerleggen: het is niet bij te houden. Dat oerwoud gaat zo waanzinnig snel, maar wat wel bij te houden is, is de grote lijn. Ik denk dat veel van die AI-boeken die geschreven zijn... het gaat me er niet om daar reclame voor te maken, maar meer mijn insteek is: als je wat meer afstand neemt, dan ga je de grote lijn zien. Dan verstelt je wat. Dan denk je: oh, dit is een nieuw model. Ja, logisch, had ik wel verwacht. Dat past namelijk binnen het grote plaatje dat ik begrijp. Die beschouwelijkheid en verdieping helpt je eigenlijk om zeebenen te creëren in een omgeving die zo bewegelijk is. AIToday Live is een podcast die zich richt op de nieuwste ontwikkelingen in AI en de impact ervan op verschillende sectoren. In elke aflevering spreken hosts Niels Naglé en Joop Snijder met experts uit het veld om inzicht te krijgen in de mogelijkheden en uitdagingen van AI-technologie. Luister via je favoriete podcast app: Spotify, Apple podcasts, YouTube Music, en meer.
Over de gast
Hans Hoornstra is voorzitter van een stichting die zich richt op digitalisering binnen de overheid en oprichter van een bedrijf dat complexe wetgeving ontsluit met behulp van AI. Hij schreef een uitgebreid boek waarin hij een filosofisch model ontwikkelt om de werking van AI te begrijpen, gebaseerd op hoe mensen tot betekenis komen. Daarnaast ontwikkelde hij een praktisch kader voor AI-geletterdheid en ethisch verantwoord gebruik van AI-systemen in professionele omgevingen.
Bekijk gastprofielTranscript
In deze aflevering spreken we met Hans Hoornstra, voorzitter van de stichting digitale overheid en oprichter van OmgevingsChat. Hans schreef het boek het AI van Columbus, een lijfwerk over hoe AI tot betekenis komt en welke vaardigheden jij nodig hebt in een wereld die razend snel verandert. Hij legt uit waarom een taalmodel eigenlijk altijd hallucineerd. Waarom dat geen probleem hoeft te zijn. En wat er mis gaat als een gemeente medewerker zonder nadenken, een persoonlijk verhaal in een AI-systeem plakt. Joop: Hoe, leuk dat je weer luistert naar een nieuwe aflevering van AIToday Live. Joop: Ik ben Joop Snijder, Head of AI bij Info Support en ik ben Niels Naglé, Area Lead Data & AI bij Info Support. Joop: En we zijn heel blij, want we hebben in de studio hebben wij Hans Hoornstra, helemaal uit Maastricht gekomen om bij ons in de studio te zijn. Joop: Dank daarvoor dat je die moeite neemt om bij ons te komen, zou je jezelf eerst even kort willen voorstellen, Hans? Hans: Mijn naam is Hans Hoornstra. Hans: Jullie kennen me vooral als schrijver van het boek Het AI van Columbus in het dagelijkse leven getrouwd, vier kinderen en ik ben de voorzitter van de Stichting Digitale Overheid. Hans: De Stichting heeft sinds kort ook een bedrijf opgericht, en dat is OmgevingsChat BV, waarmee we de omgevingswet ontsluiten, de complexe wetgeving met behulp van AI. Hans: Best een doordacht theoretisch kader wat ik meenemen en ook heel praktische ervaring. Joop: Daar willen we het straks over hebben. Joop: Maar die theoretische basis, die heb je behoorlijk vastgelegd in het boek het AI het AI van Columbus, zo moet je het ook zien. Joop: Dus je schrijft het als AI, het AI van Columbus. Joop: Waarom ben je begonnen met het schrijven van dit boek? Hans: Het zal wel even geleden. Hans: Ik had daarvoor had ik een boek geschreven, Digitale Intelligentie in 2019. Hans: Dat ging vooral over de vaardigheden die je nodig hebt in een omgeving die steeds digitaler wordt. Hans: En daar had ik ook een model voor ontwikkeld, en dat was eigenlijk ook gebaseerd op ontdekking, ontdekkingsreizen, dat heet ook het Columbus model. Hans: En dat evolueert op basis van dat gedachtegoed. Hans: En dat begin je ergens aan. Hans: Je gaat dingen schrijven is vaak niet alleen maar dingen opschrijven, maar schrijven betekent ook dat je concepten verder uitdenkt. Hans: En als je dat proces eenmaal inzet, dan in mijn geval gaat dat ook zeg maar door. Hans: Dus nadat ik dit boek heb geschreven, is dat ook niet een einde. Hans: Dus dat is iets wat evolueert. Hans: En op een goed moment ga je dat dan aan het papier toevertrouwen. Hans: Eerst in de vorm van blog en wat schrijfsels. Hans: En op een goed moment dan is wel zo in mijn geval, je moet dan wel op een goed moment zeggen van ik ga het nu echt schrijven. Hans: Anders gaat het op de lange termijn. Hans: Dus je moet op een gegeven moment moet je wat dingen op, je moet wel prioriteit krijgen, anders gebeurt het niet. Joop: En waarom moest we nou juist dit er komen? Joop: Waarom moest dat ei gelegd worden? Hans: Ja, dat is een interessante vraag. Hans: Ik had een aantal mensen die met me mee keken tijdens het schrijfproces. Hans: En er was één persoon die keek vooral van ja, maar dit moet interessant zijn voor de lezers. Hans: Dus die keek vooral ook wel met een beetje commerciële blik van hoe wordt dat nou een goed managementboek. Hans: En ik merkte zelf dat ik vooral leeg wilde lopen. Hans: Ik wil eigenlijk alle inzichten die ik had zonder enige terug dat ik niet terug zou houden, dat ik echt alles wat ik op dat moment uitgekristalliseerd heb, dat ik ook daadwerkelijk aan het papier zou toevertrouwen. Hans: En ja, daardoor is het ook best wel een lijvigwerk geworden, maar het geeft mij nu wel. Hans: Ik heb nu wel ergens op te staan, dan staat echt een stevige basis. Niels: Wat ik naar begrepen, inderdaad, was de context van waar ben je mee bezig? Niels: Wat heb je zelf ontdekt. Niels: Dat ligt helemaal vast en kan je dus meegenomen worden in de reis om uiteindelijk te komen bij wat je geleerd hebt. Niels: Hoe heb je zelf die reis ervaren? Hans: Voor mij in mijn persoonlijk geval is dat bijna een soort spirituele ervaring, omdat ik denk van ik heb een hele diepgaande interesse in de wereld om me heen. Hans: En ik wil heel graag weten hoe dingen werken en ik lees daar ook wat dingen over, maar vaak is dat ook wel veel contemplatie dat je je dingen bevraagt. Hans: Een soort innerlijk een vraag stelt. Hans: Hoe zit dat nou? Hans: En het lijkt wel net alsof je als je langer in een vraagstuk schouwt, dat je ook steeds dieper ziet. Hans: En vaak is het dan zo een ontdekking: denk je van dat heeft iemand anders al lang bedacht. Hans: Maar de dingen zijn daardoor wel zeg je dat, authentiek. Hans: Je vraag beantwoorden. Niels: Dus je hebt zelf ook de reis meegemaakt en die heb je dus vastgelegd op. Hans: Op het moment heb je het gevoel van dit boek moeten komen, dan moet je het ook echt gaan plannen. Hans: Anders zijn er altijd wat andere dingen. Hans: En ik merkte wel, ik heb het eigenlijk, ik denk dat ik alles bij elkaar zo'n twee jaar mee bezig ben geweest, maar ik heb het in één zomer heb ik het op een goed moment aan elkaar geschreven en uitgewerkt. Hans: Alles onder druk wordt vloeibaar. Hans: Dus je moet dan wil je iets opleggen en dan moet je gewoon gedisciplineerd doorwerken. Joop: Ik zou je voor de luisteraar het model van het AI van Columbus, zou je dat kunnen uitleggen. Hans: Ja, het iPhone Columbus is eigenlijk een beschouwelijk, een soort filosofisch model hoe je AI, de werking van AI kunt begrijpen. Hans: En ik ben eigenlijk gaan terugredeneren. Hans: Dus je zou kunnen zeggen, zo'n taalmodel. Hans: Het spuwt taal uit, zou je kunnen zeggen, die voor ons van betekenis is. Hans: En als je erover nadenkt, dan denk je van ja, maar dat is ook op een andere manier. Hans: Er zijn andere manieren waar mensen tot betekenis komt. Hans: En op een goed moment ontstond er een soort structuur waarbij waarbij ik meerdere semantische ruimtes onderscheidt. Hans: En dat zijn noem ik dan moeilijk woord, maar dat is eigenlijk gewoon ruimte waarin de mens betekenis kan ervaren. Hans: En dat zijn er vijf zoals ik het zeg maar zie. Hans: En de eerste is gewoon de dat noem ik dan de primaire semantische ruimte, maar je kunt ook gewoon zeggen de eerste ruimte van betekenis. Hans: En dat is de ruimte waarin je je kleine teentje aan het keukenblok stoot. Hans: En dat je denk van dit doet heel erg pijn. Hans: Dus dat is een hele primaire betekenisvolle ruimte. Hans: Dat is de ruimte die je ontsluit met je zintuigen. Hans: Het is ook de ruimte die zuigelingen en dreumische kinderen, zeg maar door te spelen met hun lijf, door dingen te voelen, te proeven, door dingen in de mond te stoppen, dat is de manier waarop we die eerste ruimte als het ware ontdekken. Hans: En de tweede ruimte, dat is eigenlijk de zintuigelijke neerslag van al die zintuigelijke indrukken en daar ontstaan symbolen in de mentale ruimte. Hans: Dat klinkt ook wel als een ingewikkelde zin. Hans: Maar bijvoorbeeld de manier waarop wij dromen, dan maak je dingen mee. Hans: Alleen, dat maak je niet mee in die eerste semantische ruimte, dat maak je eigenlijk mee in een betekenisvolle ruimte. Hans: Dus in een semantische ruimte, maar het is een ruimte waarin je je mentale voorstellingsvermogen gebruikt. Hans: Daar heb geen taal voor nodig. Hans: Maar die symbolen krijgen betekenis doordat ze zintuigelijk zijn geladen. Hans: Ik leg dat soms uit aan een oermens bijvoorbeeld, die kan het symbool. Hans: Ik gebruik dan het symbool als de zin van een element, een betekenisvol element in die semantische ruimte van een bizon hebben. Hans: En dan is bizon niet de symbool voor kracht. Hans: Nee, de bizon is een symbool, wat samengesteld is met een verzameling van zintuigelijke indrukken. Hans: Bijvoorbeeld hoe zwaar dat die is, hoe die ruikt, hoe die galopeert, hoe je de grond als het ware voldreunen als dat beest over de grond loopt, maar ook hoe je smaakt, hoe je ze hem veel, hoe je dus al die zintuigelijke indrukken neergeslagen, maakt in mijn geest het symbool bizon. Hans: Dat kan heel nuttig zijn, want op het moment dat ik kan spelen in mijn geest met die symbolen, kan ik als het ware de jacht. Hans: Ja, bedenken, hoe ik die beter kan doen. Hans: Ik kan dingen herbeleven en ontwerpen. Joop: Vooruitdenken zelfs. Hans: Ja, vooruitdenken. Hans: Het interessante is, daar heb je dus nog steeds geen taal voor nodig in essentie. Hans: Dus dat zijn de eerste twee. Joop: Ja, ik ben er nog. Hans: Meestal doe ik dit heb ik hier een uur tijd voor. Hans: Dus de derde ruimte, dat is de ruimte die gaat over de taal. Hans: Dus op dat moment gaan we vocalisaties, dus klanken, koppelen aan betekenisvol symbool. Hans: Dus bijvoorbeeld, je hebt een onomatopee, zoals toetoet, dat is zeg maar het woord van een toeter en van het claxon van een auto en dat wordt dan gekoppeld aan de betekenisvolle ervaring van het in de auto zitten. Hans: En op die manier ontstaan staat taal en je zou kunnen zeggen dat is heel elementair. Hans: Het kopje staat op de tafel. Hans: Dus dat zijn elementen waarin we de wereld beschrijven aan de hand van klanken die dan weer betekenis hebben, omdat die verwijzen naar symbolen die weer verwijzen op hun beurt naar die eerste semantische ruimte. Hans: En dat is de wereld of de wereld van taal, die is heel nauwkeurig. Hans: En we kunnen relaties van een kopje met een tafel beschrijven, maar we kunnen ook de relatie van een elektron beschrijven om een nucleus. Hans: En we kunnen de kernfysica is in principe ook. Hans: Je beschrijft eigenlijk relaties, hoe dingen ten opzichte van elkaar bewegen. Hans: En dat is de derde semantische taalruimte. Hans: En daar zitten heel veel nuances voor in, maar in principe heb je nu drie ruimtes. Hans: En de vierde ruimte, dat is op het moment dat de taalruimte werd gedigitaliseerd. Hans: Dus ik denk, praktisch gezien voor de consument vanaf de jaren negentig, eerst nog inbellen naar de hand steeds sneller internet. Hans: En nu zijn we voortdurend verbonden. Hans: Dat brengt ook allerlei elementen weer met zich mee, allerlei, dus snelheid, de voortdurende de connectiviteit die we met elkaar hebben. Joop: Ja, de grotere verbindingen. Joop: Er zat een heel leuk zinnetje in het boek. Joop: Dat je zei van, als je in de jaren negentig een reunie zou hebben. Joop: Dan was het heel moeilijk om de mensen te vinden. Joop: Nu zeg maar is het heel moeilijk om niet gevonden te worden. Hans: Ja, precies. Hans: Dat geeft er precies aan wat het. Hans: Dus ja, hyperconnectiviteit. Hans: En de vijfde ruimte, en dat is de ruimte die we sinds november 2022 collectief in zijn gegaan, dat is de AI-ruimte. Hans: En die AI-ruimte die is lijkt, die is eigenlijk gebaseerd op gedigitaliseerde taal, maar niet alleen gedigitaliseerd, maar ook dat noem je dan gevectoriseerd, maar je zou kunnen zeggen, versnipperd de taal. Joop: Waarom versnipperd? Hans: Ja, omdat je interessante vraag. Hans: Oké, als je kijkt naar de digitale ruimte, dus eigenlijk het internet, dan kunnen zeggen van wat is nou een goede metafoor om dat te begrijpen, dan zeg ik wel eens de mensen. Hans: Google is een hele slimme bibliotheek, het is een soort poortwachter van het internet geworden. Hans: Je vraagt hem iets en hij geleid je eigenlijk meteen heel snel naar de juiste plek waar jij het boek of de website uit de boekenkast kan halen. Hans: Die metafoor komt eigenlijk heel goed overheen met hoe dat vroeger ging in de bibliotheek. Hans: Dus dat zit heel echt wel heel dicht bij de werkelijkheid. Hans: Die AI-ruimte, dus de manier waarop jij tot betekenis komt in een neuraal netwerk. Hans: Als je daar een metafoor hebt, dan zie je, je kunt daar niet in rondlopen als het ware, omdat daar het enige wat je daar, als je al iets zou kunnen zien om je daar een beeld bij te vormen, dan zie je daar snippertjes van woorden, namelijk die tokens. Hans: En die zijn we omgezet naar getalletjes van alle duidelijkheid. Hans: Dus eigenlijk is het alleen maar een wiskundige ruimte. Hans: Maar stel dat dat taal zou zijn, is dat je daar en zie je misschien Bro of allemaal kleine stukken. Hans: Die hebben voor ons geen betekenis. Hans: En daaromheen zie je kleine satellietjes die iets zeggen over de afstand van het ene snippertje naar het andere snippertje. Hans: Dus volstrekt zonder enige betekenis voor ons direct als mens, het komt pas het gaat pas betekenis genereren voor ons dan, of het wordt pas betekenisvol op het moment dat je een context gaat activeren door een vraag te stellen. Hans: Dus dat is eigenlijk, dus je hebt die vijf semantische ruimtes. Hans: En het belangrijkste inzicht wat daaruit komt, want dat is denk ik ook het bestaansrecht van dat model, is dat wij als mens betekenis eigenlijk altijd wel terug kunnen brengen, of soms is dat indirect, maar wel dat wij lijfelijke wezens zijn. Hans: Onze lijfelijke en zintuigelijke ervaring is fundamenteel voor betekenis. Hans: Ja, daar kan je over discussiëren, maar dat is wel de positie die ik innemen in de boek. Hans: En alles wat eruit voortkomt, die zeg maar die mentale ruimte. Hans: Dus je zou kunnen zeggen de droomwereld, de wereld van het voorstellingsvermogen. Hans: Of de wereld van de taal, de focusiteit, zelfs het internet komt daar allemaal uit voort. Hans: Maar dan komt er een censuur. Hans: En dat is het grote verschil van die AI-ruimte. Hans: Die AI-ruimte, die brengt taal voort. Hans: Die alleen maar gebaseerd is op die digitale ruimte. Hans: En dus daar zit geen verbindenis meer met onze zintuigelijkheid. Hans: Dus dan heb je de beste arts, de beste dokter die nog nooit een patiënt heeft gezien, die niet weet wat het betekent om ziek te zijn, wat eigenlijk compleet losgezongen is van onze zintuigelijke werkelijkheid. Niels: Die vijf verschillende lagen, want ik zag gelijk confetti voor me zonder waarde, maar als we de context ervan maken, kunnen we van die confetti weer artikelen en boeken maken. Niels: Er is ook iets nodig om die versnippering weer terug te brengen naar iets vanuit de andere vier lagen. Niels: Is dat dan wat AI dan speciaal daarin maakt. Hans: Je hebt niet, dat taalmodel zou kunnen zeggen, als je het een voorstelling van maakt is dat een wolk met snippertjes en om die snippertjes hangen getalletjes en die getalletjes zeggen iets over de afstand tussen die snippertjes in een bepaalde context. Hans: Die genereert als het ware, dus die breidt als het ware woorden in het verlengen op het moment dat jij een vraag stelt, maar dat doet hij eigenlijk alleen maar op basis van de afstanden die ooit zijn berekend. Hans: Wat ik soms zelfs zeg, hij associeert eigenlijk woorden. Hans: Maar wij associëren op een hele andere manier, want bij onze associaties zit altijd weer die verbinding naar onze mentale ruimte en naar onze zintuigelijke ervaring. Hans: Terwijl dat taalmodel alleen maar die Harari die zegt. Hans: Taal is eigenlijk de manier. Hans: Harari is die Israëlische filosoof of noem je dat historicus. Hans: Hij zegt dat heel mooi. Hans: Hij zegt iets van we hebben eigenlijk de wereld beschreven in taal. Hans: Ik parafraser, zo heeft het niet les, we hebben de wereld beschreven in taal, van het meest grofmazige tot het meest fijnzige. Hans: Maar de taal is als het ware is gedigitaliseerd en nu als het ware gehackt. Hans: Dus daar waar wij van de ene kant tot betekenis komen op basis van onze ervaringen tot taal komen, is dat eigenlijk een model geworden van de wereld. Hans: Dus alles wat wij ooit beschreven hebben van de wereld in taal, dat zou je kunnen zeggen, ja, dat is een model van de wereld. Hans: Alleen ja, dat is zo'n waanzinnig groot taallichaam, dat kan een mens nooit overzien. Hans: Totdat je dat dus door een machine laat, als het ware laat analyseren en alle verbanden daarin wiskundig opmeet, dat is eigenlijk wat zo'n taalmodel doet. Niels: Vooral hetgene wat beschreven is. Niels: En niet alles is natuurlijk beschreven. Niels: Dus er zijn misschien bepaalde zaken die dus ontbreken. Hans: Zeker, maar er is wel heel veel beschreven. Hans: Dus je zou kunnen zeggen dat er weinig menselijke ervaringen zijn die niet aan het papier zijn toevertrouwd. Joop: Ik kan misschien een leuk water over vertellen. Hans: Maar een van de dingen, bijvoorbeeld, toen dat taalmodel toen die taalmodellen aan het publieke domein. Hans: Dan kreeg alle mensen gingen experimenteren en er was een Amerikaanse journalist, ik denk dat het in maart 2023 was. Hans: Dus alles was echt hartstikke nieuw. Hans: En die zei tegen ChatGPT van ik zou het ontzettend leuk vinden als jij je nou eens gedragen als mijn romantische partner. Hans: Dat is goed. Hans: En het duurde nog geen half uur dat ChatGPT op een gegeven moment zei van ja, ik moet je wat bekennen. Joop: Ik ben vreemd gegaan. Hans: Waar komt dit vandaan? Hans: Dat werd dan eigenlijk verklaard, is dat het type dialoog dat zich ontvouwde, dat was niet meteen de dialoog die je misschien terugziet in een een of andere novelle of wat is natuurlijk ook heel veel pulp en er is heel veel goedkope boeketromanetjes die ook allemaal onderdeel. Hans: Dus hij gaat eigenlijk op basis van die associaties gaat hij als het ware nieuwe dingen genereren die eigenlijk passen in het verleng ervan. Joop: Wat veel voorkomt. Hans: Voor dat taalmodel was dat gewoon een hele logische afslag om te nemen. Joop: Nu hebben we dat model. Joop: Het is een heel belangrijk model, want daarom heb je net op de kaft van je boek gezet, wat leidt hier nou verder uit. Joop: Waarom is dit een fundament voor iets? Hans: Meerdere denken, denk ik, omdat dit een. Hans: Ik heb nu eigenlijk de werking van AI. Hans: Het is nog heel compact uitgelegd, maar ik heb de werking van AI eigenlijk uitgelegd op een niet technische manier. Hans: Dat in zichzelf heeft al heel veel waarde. Hans: Want heel veel mensen die houden hun schouders op en denk je, ik ga het toch niet begrijpen. Hans: Als je dus niet begrijpt, dan wordt AI een soort toverdoos. Hans: Maar jij blijft wel zelf een dreuzel. Hans: Dus jij gaat dan jij gaat overspeculeren, want je krijgt een cursus van je werk om te prompten engineeren, maar je hebt geen idee wat er in de machine plaatsvind. Hans: Dus dat heeft een emanciperend effect en ook wel een zeg je dat. Joop: Misschien ook wel ontmaskerend, toch? Hans: Onmaskerend. Hans: En anders dan denk je, er zit dus geen mannetje in de radio. Hans: Dat is denk ik een heel belangrijke realisatie. Hans: Het tweede is dat je realiseert waar de kracht schuilt van zo'n taalmodel. Hans: Want blijkbaar is dat dus in staat om een enorme massa, een enorme lichaam aan taal, eigenlijk in één oog te overzien. Hans: veel meer dan dat mens zou kunnen. Hans: En dan als je dan denkt in processen en de mogelijkheden dan ga ik kansen zien. Hans: Dus dat is een heel belangrijk aspect. Hans: Het tweede deel, dat is aan de andere kant van het spectrum, dat je denkt van ik begrijp nu hoe dat taalmodel tot betekenis komt. Hans: Dus een mens kan zich vergissen, maar er zit altijd een soort keten in. Hans: Hij vergist zich omdat hij een verkeerde interpretatie heeft ergens in de keten van de eerste, dus de zintuigelijke, naar het mentale, naar de taal, digitaal ergens kan een stap gemaakt worden die niet klopt. Hans: Maar een taalmodel, ze zeggen wel taalmodellen hallucineren en ik zeg of die hallucineer wel eens. Hans: Ik zeg nee, taalmodel hallucineert altijd. Hans: Meestal klopt het. Hans: Het hallucineren van een taalmodel, dat is nou eenmaal het mechanisme waarop die tot betekenis komt, maar die betekenis zit in de mens. Hans: Voor de machine is het alleen maar. Hans: Je zou kunnen zeggen, als ik de bal tegen de muren aan schop, en die bal komt terug. Hans: En ik heb geen idee hoe dat werkt, ga ik toch niet denken van ja, er zit waarschijnlijk toch één of iemand schiet die bal terug. Hans: Die zit in die muur. Hans: Op het moment dat je iets begrijpt van dat mechanisme, denk je van nee, dat is geen. Hans: Het lijkt een tovermachine, maar ik begrijp nu wat het mechanisme is. Hans: Dus je gaat de kansen zien. Hans: En op het moment dat je ook begrijpt van nee, maar het voorspelt als het ware elke keer het volgende token of het volgende woord, zeggen ze soms wel eens. Hans: Dan kan je ook denken van wacht eens even, dan ga je in kunnen schatten wanneer die hallucinatie foutieve antwoorden kan gaan genereren wanneer het niet meer klopt. Hans: Dus dat is denk ik het, dat zijn de twee belangrijkste waarden van het model. Joop: En uiteindelijk vloeit het ook naar dat je zegt van ja, maar er zijn ook andere vaardigheden nodig, omdat de tijd aan het veranderen is. Hans: Zeker. Hans: Ik werk ook heel veel van onderwijsinstellingen. Hans: Ik geloof dat wij in dat domein, al zeker zo'n 15 jaar sprake over digitale geletterdheid. Hans: Dat woord heb je misschien wel eens voorbij. Hans: Als je niet in die wereld zit, is het een beetje een apart woord, maar tegenwoordig is alles geletterd. Hans: In ieder geval digitale geletterdheid, dat is een soort exponent van de digitalisering, opkomst van het internet, social media, maar dat is echt een proces. Hans: Dat nu eigenlijk pas volgens mij naar de Tweede Kamer gaat. Hans: Dus het is, laat ik zo zeggen, het is nog steeds geen wettelijke geworden. Hans: De AI-act daarentegen, dus dat is Europese wetgeving, is dat wel al. Hans: Dus we zijn eigenlijk ingehaald. Hans: En die AI, in die in artikel 4 van de AI-act staat dat je bedrijven die hun mensen laten werken met AI, of als je zelf iets ontwikkelt met AI, dan moet je AI mensen met je AI geletterd worden. Hans: Dus dan is de vraag, wat is dat dan? Hans: Dus je zou kunnen zeggen, ja, we zijn met z'n allen op ontdekking, zijn we een soort ontdekkingsreizigers, dus we hebben vaardigheden nodig. Hans: Maar het is niet alleen logisch dat je het wil doen of moet doen. Hans: Er is ook daadwerkelijk, ja, vanuit de wet geven de voorwaarden gesteld, we moeten het doen. Hans: Ik wil een beetje vertellen hoe dat. Joop: Ja, ik ben dan vooral eigenlijk benieuwd, want die AI-geletterdheid gaat dan ook wel over dat je weet welke risico's er zijn, welke kansen er zijn. Joop: Er een beetje hoe de AI werkt, afhankelijk hoe geletterd je uiteindelijk moet zijn in de context waarin je zit. Joop: Maar jij bent in het boek verder gegaan door te zeggen van we komen vanuit verschillende tijdperken. Joop: En we stappen nu langzaam het AI-tijdperk in. Joop: Dat betekent dat er andere vaardigheden gevraagd gaan worden. Hans: Ja, dat is zeker waar. Hans: Je zou kunnen zeggen, we raken nu het tweede deel van het boek, wat ook weer zo'n, ik heb geen idee, maar ik denk dat het zeker 200 pagina's is. Hans: Dus hou je vast, dat gaan we nu in drie minuten doen. Joop: Het boek is, laten we zeggen, keer drie of zo van een standaard formaat managementboek. Joop: Dus twee honderd pagina's, misschien 600 pagina's in standaard managementboek. Hans: Het stevige, het is een stevige stuk leeswerk, maar je kunt ook. Hans: Ik ga een beetje zeggen hoe dat zit. Hans: Kijk, als je terugkijk naar wanneer je wat voor vaardigheden je nodig hebt in een bepaalde omgeving. Hans: Dan hangt dat vaak samen met hoe die omgeving is ingericht. Hans: Dat is nogal wie dus. Hans: En ik eigenlijk, dat is een hele simpele gedachte, maar die heb ik vrij extreem doorgevoerd. Hans: En dat kwam ooit. Hans: Er was er een onderwijskundige die zei van ja, die 21ste eeuwse vaardigheden. Hans: Ik weet het niet hoor. Hans: Er moest toch altijd al wel samenwerken, weet je, het is eigenlijk een beetje oude wijn in nieuwe zakken. Hans: Nu dacht ik, misschien heeft hij wel gelijk. Hans: Dus ik ben wel iemand die ook luister. Joop: Misschien heeft hij wel gelijk. Hans: Toen dacht ik van nou, misschien zijn er geen 21ste eeuwse vaardigheden, maar zijn er dan twintigste eeuwse vaardigheden. Hans: Dus ik was gewoon als een gedachtexperiment. Hans: Of zijn er misschien 19. Hans: Op een gegeven moment dacht ik van wat zou er dan de 15de eeuwse vaardigheden zijn. Hans: En dan is het eigenlijk van wat voor vaardigheden heb je nodig in een in een omgeving die wat een agrarische samenleving is. Hans: Dan heeft het niet zo gek veel. Hans: Ik bedoel, het is fijn als jij kan rekenen. Hans: Of dat je weet hoe de sterren. Hans: Het is eigenlijk totaal van geen meerwaarde. Hans: Want je moet gewoon handig zijn met lastdieren. Hans: Je moet iets weten met de seizoenen. Hans: Dus het gaat veel meer over allerlei fysieke kwaliteiten die je moet hebben, een bepaalde gedisciplineerde manier van werken, je moet wat kennis hebben van gezaaid, maar het zijn heel veel praktische dingen. Hans: Dus op een goed moment ben ik op het idee gekomen om te kijken van dat is op zich niet. Hans: De manier waarop ik het gehoord heb, is denk ik wel vrij origineel, maar er zit heel veel dingen die natuurlijk veranderen ook ophaalt. Hans: Je zou kunnen zeggen dat elke samenleving als het ware georganiseerd is rondom een dominante grondstof. Hans: En dat was in een agrarische samenleving is dat zeg maar daadwerkelijk letterlijk de grond en daar cumuleert zich ook macht. Hans: Dus in een agrarische tijd, dan krijg je de macht die ligt bij de koning en bij de kerk, de adel, want die hebben namelijk daadwerkelijk. Hans: Je zou kunnen zeggen van nou, daarom is het nu ook zo'n enorme machtsstrijd gaande. Hans: Want ja, de nieuwe grond, de nieuwe grondstof, dat worden waarschijnlijk datacenters, maar er wordt data, maar er wordt ook waarschijnlijk ook die taalmodellen zelf. Hans: Dus terwijl hiervoor het vooral ging over, misschien wel de social graph. Hans: Dus dan denk je meer aan de sociale netwerken. Hans: Elk van die tijdperken, die kan je dus aan ontrafelen. Hans: Ik weet niet precies hoeveel ontrafe;d hebben, maar ik denk een stuk of 6, 7 of zo. Hans: En ik denk dat we inderdaad nu in een vrij snelle overgang zitten van een soort digitale samenleving naar een AI-samenleving en dat je daar weer ander soortige vaardigheden voor nodig hebt. Niels: Wat voor vaardigheden moet ik dan aan denken? Hans: Als je kijkt naar een professionele context, dan gaan zich nieuwe instrumenten aan dienen. Hans: Dus dan zijn we vaak geneigd om te denken dat je daarmee om moet leren gaan. Hans: En de metafoor die ik gebruik, is dat de metafoor van de ontdekkingsreizen, zou je kunnen zeggen, ja, die technologie die komt op ons af, net zoals je niet kunt schuilen voor de wind op zee, kan je dat ook in het in je professionele werk kan dat niet. Hans: Zeker niet in een commerciële omgeving. Hans: Dat trouwens ook voor de overheid, maar daar is die concurrentie niet zo dwingend. Hans: Dus op het moment dat jouw concurrentie wel gebruik maakt van AI en jij doet dat niet, dat hou je denk ik niet lang vol. Hans: Dus die wind komt op je af, die ontwikkelingen, die digitale ontwikkelingen komen op je af en daar heb je mee te handelen. Hans: Dus je moet je als ware je zeilen richten. Hans: En ik noem dat het domein van de stuwende vaardigheden. Hans: Ze zijn allemaal vaardigheden die hangen direct samen met de technologie. Hans: Er zijn vaak wel wat operationeel. Hans: En dat zijn vaak ook vaardigheden die liggen direct in het dagelijks. Hans: Dus denk bijvoorbeeld aan prompt engineering, dat is iets wat daar heel goed past. Hans: Er zijn twee andere domeinen die we vaak veel minder belichten. Hans: Maar dat zijn de succesfactoren om dat eerste domein als het ware in beweging te krijgen. Hans: Het tweede domein, dat is op het moment dat dat schip als het ware in beweging komt, dan is er een heel gebied voor dat schip en dat noem ik het gebied van de verbindende vaardigheden. Hans: Want vaak zou durven zeggen, altijd veranderen relaties tussen mensen op het moment dat je andere instrumenten gaat gebruiken. Niels: Heb je daar een concreet voorbeeld van? Hans: Zeker. Hans: Stel bijvoorbeeld stel voor dat bijvoorbeeld het hele zaakgericht werken, dat is binnen de overheid nogal een ding. Hans: En als je dat heel extreem doorvoert, dat betekent het eigenlijk dat je dus het werk organiseert rondom een casus. Hans: En die casus voor iedereen transparant, zelfs voor degene die daar als ware in meekijkt. Hans: Dus ben ik zeg maar de klant of de inwoner, dan zou ik daarin mee kunnen kijken. Hans: En iedereen doet zijn deel, maar je doet het als het ware simultaan. Hans: Dus je organiseert het rondom de casus. Hans: Daarvoor was het zo, was het meer een soort estafettemodel. Hans: Maar voor de medewerker betekent dat als je het een estafette-model is, op het moment dat het op jouw bureau komt, dan zit jij in je cublicle. Hans: Dus niemand die op je vingers kijkt, je kunt je eigen tempo aan houden. Hans: Het is eigenlijk heel normaal dat je ook eigenlijk afsluit. Hans: Dus eigenlijk ongewenst. Hans: Gebeurt wel door de manier waarop zo'n proces inrichten. Hans: Op het moment dat je dat transparant maakt, dan betekent dat voor mij dat ik voortdurend ineens met iedereen in verbinding bent. Hans: Want iemand ander zegt van wacht even, ik heb even dit en dat voor jou nodig, want ik kan zien dat jij dat niet gedaan hebt. Hans: Maar die klant kijkt ook met jou mee. Hans: Dus je bent. Hans: En dat zijn menselijke relaties, waar je niet altijd bij stilstaat, zeker niet de mensen die de technologie ontwikkelen. Hans: Een voorbeeld, dat was ook destijds in het nieuws met Lubach. Hans: Die had op een gegeven moment ging het over die leerlingvolgsystemen. Hans: Ja, dat is ook een prachtig voorbeeld. Hans: Dus voorheen was het zo dat je. Hans: Ik ben iets ouder dan jullie, denk ik, maar laat ik zo zeggen, als wij vroeger thuis hebben, we hadden geen leerlingvolgsystemen, dan denk ik jullie ook niet. Joop: Nee, zeker niet. Joop: Gelukkig niet. Hans: Stel dat je dan onvoldoende had, waar komen bij jullie waarschijnlijk niet ga ik voor, maar dan nam je dat als een steen je maag mee naar huis. Hans: En dan op een gegeven moment denk je van nou, oké, ik vertel het maar thuis. Hans: En dat heeft natuurlijk een vormend aspect. Hans: En dat betekent hoe ga ik om met zo'n teleurstelling? Hans: Misschien ga ik het eerst compenseren met een hoge cijfer. Joop: Dus met andere woorden, ik heb goed nieuws en ik heb slecht. Hans: Maar nu komt een tiener thuis. Hans: En dan zegt de vader zeggen: waarom had jij die vier voor wiskunde, wij het zelf nog niet eens weet. Hans: Dus dat grijpt in in relaties. Hans: Het is dus heel belangrijk dat je dat overziet wat voor relaties dat zijn. Hans: Dus het gaat over samenwerken, dat over communiceren, over een hele andere type manieren van een proces inrichten. Hans: Dat noem ik dan de verbindende vaardigheden. Niels: Het eigenaarschap ligt dus ook niet meer bij jezelf om op het nieuws te brengen. Niels: Het is al gebracht en je hebt dus zelf niet meer dat traject ook doorgemaakt. Niels: Dus inderdaad, je hebt de SFT stok niet gehad. Niels: Er is gewoon iemand voorbij gesprint. Hans: Ja, en dat is waarschijnlijk iemand die dat gedaan is, waarschijnlijk een of andere hoodie, een programmeur die denkt van kijk, dat cijfer, als je het weer over betekenis heeft, is een cijfer voor een leerling is een beoordeling. Hans: Dat heeft heel veel betekenis. Hans: Een cijfer voor een programmeur is gewoon een datapunt. Hans: En je denkt van oh, maar er zijn meerdere mensen, die zou ik hier wat toegang te kunnen geven. Hans: En dat is gewoon letterlijk gewoon één regel code, en dan is er. Joop: Oh, maar we hebben ook we kunnen een SMS-systeem aan. Hans: Dus dan is het niet alleen dat die, zeg maar die opa die hoeft niet eens in te loggen, die krijgt gewoon pling op zijn telefoon. Hans: Dus de systemen die grijpen in in relaties. Hans: En op het moment dat werk verandert, dan moet je je dus heel goed afvragen van welke relaties gaan veranderen. Hans: Het is heel belangrijk, zeker vanuit een managementperspectief, omdat de meeste mensen helemaal niet de reflectie hebben. Hans: Dus die ondergaan dat. Hans: Dus die denken van dit voelt niet goed. Hans: Maar die denken niet van, wacht eens even, ik werkte eerst heel anders samen. Hans: Ik had mijn machtspositie is veranderd. Hans: En dat betekent machtspositie niet automatisch iets negatiefs, maar je verliest dus grip. Joop: We hebben nu het nu het model. Hans: Onze deel nog niet. Hans: Je hebt twee derde heb je nu. Joop: Ja, toch? Hans: Eén derde moet je nog. Hans: Je dat nog? Hans: Je hebt nu twee derde van een model. Hans: Je mist één derde mis je nog. Joop: Welke is dat? Hans: Dat zijn de dragende vader. Hans: Dus je zou kunnen zeggen, het zijn drie relaties. Hans: De ene relatie is met technologie, dat waren die stuwende. Hans: De tweede relatie, zeg maar met anderen, met de buitenwereld. Hans: Je zou kunnen zeggen horizontale relaties. Hans: Het gaat ook vaak over de toekomst. Hans: Welk kant wil ik op, allerlei overwegingen die je te maken hebt. Hans: Hoe richt ik mijn zijde? Hans: Dus niet alleen technisch, maar welk doel wil ik bereiken. Hans: Horizontaal verbindend. Hans: En de derde is de relatie met jezelf. Hans: Dus vaak zou jij jezelf opnieuw uit moeten vinden. Hans: Wat ik net zei, van die relatie die verandert. Hans: Waar wij nu zelf tegenaan lopen, is, wij hebben nu een instrument met OmgevingsChat, waarmee we eigenlijk hele complexe wetgeving kunnen ontsluiten. Hans: En dan zou je denken dat de juristen die daarmee moeten werken, dat die staan te springen. Hans: Maar eigenlijk moet je oppassen dat je niet zegt tegen juristen van het is heel fijn dat jij gestudeerd hebt en dat je dit al twintig jaar doet, maar we hebben nu een instrument. Hans: En wij zeggen dan, je kunt het makkelijker sneller leuker doen. Hans: Maar waarschijnlijk hoort hij alleen maar van hebben nog wel nodig. Hans: Maar dan gaat het over identiteit. Hans: Dus met andere woorden, dat vergt alertheid van degene die zo'n team aanstuurt. Hans: Anders zitten we in een soort technocratie. Hans: Dus je moeten mensen aanraken, bespreken, je moet ze eigenlijk begeleiden om zichzelf opnieuw uit te vinden. Joop: Hoe heb je dat in de praktijk toegepast met die OmgevingsChat. Hans: Met OmgevingsChat doen we dat nu met complete onboardingsprogramma's. Hans: Zo en zo is het iets wat AI-geletterdheid vereist. Hans: Dus dat betekent ook die AI-geletterdheid, dat is ook weer zo'n heel diffuus. Hans: Ik geloof dat in die verordening, wat klinkt als een fijn woord, maar dat is dus feitelijk gewoon een wet. Hans: Daar staat in van het geloof ik vakkundig en bekwaam. Hans: In ieder geval een vage beschrijving. Hans: Helemaal niet iets wat je wat je kwalitatief op een of andere manier in kaart kan brengen. Hans: Ik over nagedacht van, en ook toetst in de praktijk van wat betekent het om nou AI geletterd te zijn. Hans: Iedereen op zijn eigen niveau natuurlijk. Hans: Het zijn eigenlijk drie dingen. Hans: Eerste is, je moet weten hoe het werkt. Hans: Dus dat is eigenlijk, je kunt zeggen, deel 1 van het Ivan Columbus is eigenlijk daarvoor. Hans: Van ik begrijp nu hoe AI tot betekenisvolle zinnen komt. Hans: Tweede is praktische ervaring. Hans: En dat gaat verder dan alleen maar omdat je gedwongen wordt om met Copilot te werken, dat je een instructie krijgt hoe jij zo'n model moet commanderen. Niels: En hoe gaat dat verder dan? Hans: Nou ja, je moet je realiseren dat als je stel dat jij met Copilot moet werken van je werkgever. Hans: En die werk als die werkgever een beetje bij de pink is, die realiseert je zich dat de Copilot, als het ware één bananenboom is in een oerwoud van allerlei applicaties, dat ook nog eens heel snel verandert. Hans: Het is natuurlijk verstandig om iemand niet alleen een banaan te laten proeven, maar om gewoon al die tropische vruchten om daar kennis mee te maken, zodat je zodat je echt een beeld hebt van wat er voor het tsunami op ons afkomt. Hans: En dat het gaat dus niet alleen van tekst naar tekst, en dat ik me mail makkelijk kan vane, het gaat van tekst naar afbeelding, van tekst naar video van tekst, pdf. Hans: Word even naar podcast, naar presentaties, naar complete dashboards. Hans: Dus dat je eigenlijk een beeld hebt van, wij gebruiken deze bananenboom. Hans: Maar ik weet dat daar een enorm rijk volume achter zit, wat ook nog eens heel erg in beweging is. Niels: Dat kunnen verbeelden voor het eerste deel van het boek. Niels: Het kunnen verbeelden waar het nog meer toegepast kan worden. Hans: Zeker. Hans: En praktisch ervaren. Hans: Dus dat je echt dat je ermee speelt. Hans: Ik zeg altijd, het moet een soort veilige speeltuin hebben, waarin die medewerkers eigenlijk daarin kennis kunnen maken. Hans: En dat moet je gewoon met de goede trainer doen. Hans: Anders ben je iemand heel smal aan het opleiden. Hans: En als er dan volgende week een krop je ergens anders staat, dan zijn ze al de wegkijt. Hans: Dus je moet ze echt inleiden in die nieuwe omgeving. Hans: En dan de derde, dus dan heb je eigenlijk die digitale geletterdheid, of die AI-geletterdheid compleet, is dat je met je mensen een training doet waarbij je alert wordt op allerlei ethische vraagstukken. Hans: Want met deze technologie is zo krachtig dat voordat je het weet, daar kan ik ook wel voorbeelden aan geven, dingen die je niet zou verwachten, dat je voordat je het weet dat er ineens is van. Hans: Komt dit nou eens vandaan? Joop: Doe het eens één. Hans: Wij zijn met OmgevingsChat zijn we door de ethische commissie Friesland doorgelegd. Hans: We hebben een zo'n AI-impact assessment gedaan. Hans: Ja, precies. Hans: Dus dat betekent dat we proberen eigenlijk en eerlijk gezegd, ik ben wel de voorzitter van de stichting, maar eigenlijk in mijn DNA, ik ben meer ondernemen dan ambtenaar. Hans: Dus ik ben ook daadwerkelijk ondernemer, zeg maar. Hans: En ik had af en toe wel zoiets van: jeetje, jongen, kom op man, moet het door. Hans: En op een gegeven moment, ik weet niet eens waar het verhaal vandaan komen, maar moet je je voorstellen, dus jij bent, zeg maar, je woont in de gemeente Juine. Hans: En je denkt, je moeder die achter in de 70 en die begint een beetje vergeetachtig worden. Hans: En die woont twee straten verderop. Hans: En je denkt van ja, ik heb hier eigenlijk wel een mooie type tuin, weet je wat, ik wilde eigenlijk wel een soort aanleunwoning neerzetten. Hans: En vanuit ik als inwoner, bel dan even met de gemeente en zegt van nou, moet je luisteren, ik zit met het zit met een probleem en mijn moeder begint een beetje, ook trouwens, ik woon hier, en mijn moeder begint een beetje vergetig te worden, maak me daar een beetje zorgen over. Hans: En ik ben gewoon een beetje bezig met mijn opties. Hans: Wat zou het betekenen als ik achter in mijn tuin zo'n zo'n kant-en-klaar ding plaats, mag dat? Hans: En waar moet ik überhaupt rekening mee houden? Hans: En stel dat zo'n medewerker denkt van nou, meneer, geen probleem, ik ga het even opschrijven, en uw naam is. Hans: Copy paste in zo'n bod. Hans: Wat er dan gebeurt eigenlijk, is dat zonder dat er een arts aan te pas gekomen is, heeft iemand nu gewoon ineens de stempel op zijn hoofd, van dat hij de band aan het worden is. Hans: En ja, dat zijn dingen die je natuurlijk niet wil. Hans: Want dat gaat dus terwijl je eigenlijk denkt aan zo'n bod, ja, wat ga je daarin stoppen, ik ga iets toetsen aan de wetgeving. Hans: Maar vanuit, kijk, nu heb ik het in een telefoontje gedaan, maar mensen die sturen de mail en die vertellen gewoon hun verhaal. Hans: Dus dat betekent dat je moet, als je hiermee werkt, moet je gewoon heel alert zijn. Hans: Want het zit echt het ongeluk zit in een klein hoekje. Niels: Ja, veel sneller dan je dat is weer de context die of de datapunten eigenlijk die je creëert, en de context die daaruit voortvloeit, waar je misschien geen besef van hebt. Hans: Zeker. Niels: Want de intentie was gewoon hulp bieden toetsing voor de wet. Hans: Zeker. Hans: Want je ontwerpt zo'n systeem, zoals ik dacht. Hans: Als je gewoon puur kijkt van, mag een aanleunwoning daar, dan kan ik me allerlei dingen voorstellen. Hans: Maar ik zit niet meteen te denken van dat iemand dan wordt gebrandmerkt of dat iemand aan het dementeren is, mogelijkerwijs, wat toch helemaal niet zeker is. Hans: Daar sta je niet best stil. Joop: En welke impact had dan deze bevinding? Hans: Nou, dat betekent bijvoorbeeld dat we allerlei safeguards hebben ingeregeld. Hans: Zodat als er persoonsgegevens of die dingen die daar naar neigen, is dat dat niet meteen wordt weggestuurd, maar dat de gebruiker een feedback krijgt in zijn scherm van hé, ik heb hier gegevens gedetecteerd die weet je zeker dat je dit door wil sturen. Hans: En dan kan je zeggen van nou, dat kan, want er kan ook wel zijn false positief zijn. Hans: Maar het kan ook zijn van ja, anonimiseer het. Hans: Dat kan ook. Hans: Het heeft ook ermee te maken is dat in het ontwerp zelf. Hans: Dus bijvoorbeeld, we zijn nu bezig met het binnenhalen van vergunning aan vragen. Hans: Nou, daar staan ook vaak persoonsgevens in, of eigenlijk altijd. Hans: Dat is logisch, dat filter je dan naar uit en dat kan je na de hand in het proces weer terugzetten. Hans: Maar het heeft ook te maken met de manier waarop je mensen opleidt. Hans: Ja, in mijn geval, ik had natuurlijk al dat voorwerk gedaan dat je nadenkt over welke ethische vraagstukken, waar heb je überhaupt mee te maken. Hans: Want als je het aan een willekeurig persoon op de vraag op de straat vraagt, ja, dan lepelen ze dingen op die in de krant leest. Hans: Het gaat over energie, gaat over veiligheid, gaat over privacy. Hans: Maar het gaat hetzelfde over waar we net over relaties bijvoorbeeld. Hans: Of bias worden er wel soms nog wel, komt nog wel voorbij. Hans: Maar ik heb twaalf verschillende typen van ethische vraagstukken gedefinieerd. Hans: Dat kan je trouwens, dat is een gratis tool, dat heet casuscolumbus.com. Hans: Kan je jezelf met je team dat doen. Hans: Dus dat is helemaal kosteloos. Hans: Dan kan je een kaartset downloaden. Hans: AI genereert een casus en dan kan je eigenlijk dat gesprek gaan voeren. Hans: Dus het gaat gaat er eigenlijk om is dat je, dus als je welke vaardigheid heb je nou nodig, aan de ene kant moet je de alertheid ontwikkelen van Vrek. Hans: Ik ga een soort reflectie ontwikkelen van als het ergens raakt aan een ethisch thema dat ik denk van, zelf een vraag, wat is je dan dan? Hans: Maar tegelijkertijd dat je ook oefent om daar taal aan te geven, daar letterlijke gesprek over te voeren. Hans: Heel interessant onderwerp. Joop: Hoe zijn die vijf lagen? Joop: Hoe heb je die meegenomen in de opdracht van zo'n OmgevingsChat. Joop: Je zit daar ergens een relatie. Hans: Dat is niet één op één door te zetten. Hans: Ik merk wel zelf als we zijn het ooit als project begonnen, inmiddels zijn wij zelf de initiatiefnemer hiervan geworden. Hans: Ik merk wel dat de manier waarop we met de technologie omgaan heel doordacht is. Hans: Omdat dat zit inmiddels letterlijk in ons DNA van hoe beschouwen we de technologie. Hans: En dat merk je wel, want het is natuurlijk een beetje het wilde west op dit moment, nou dat weten jullie denk ik als geen ander. Hans: Er zijn natuurlijk allerlei bedrijfjes die een kans zien. Hans: Maar ben je als het ware denk letterlijk niet zo diep geworteld. Hans: Want je maakt eigenlijk iets op basis van een kans. Hans: Maar wat wij nu aan doen zijn, we richten op ons ook een heel complex domein, binnen het hele juridische context. Hans: Dit is denk ik het meest ingewikkelde juridische domein wat er is. Hans: Of dat er is. Joop: Waar komt dat door? Hans: Dat het zo complex is? Hans: Ja, dat hangt ermee samen. Hans: In 2024 is dit een nieuwe stelsel in werking getreden. Hans: Dat is de omgevingswet. Hans: En dat is de enige wet die alleen maar kan functioneren in een digitale context. Hans: Dat noemen ze dan het digitaal stelselomgevingswet. Hans: En dat is gewoon letterlijk ja, een serie servers waar die wetten staan. Hans: Waarom kan dat niet anders functioneren? Hans: Omdat er zoveel metadata zit, zoveel dwarsverbanden. Hans: Dus de werking van die wet is gekoppeld aan geolocatie, dat al eerst al. Hans: Maar er zijn ook allerlei annotaties, allerlei dwarsverbanden. Hans: Telijkertijd is het, er zijn als het ware vier bevoegde lagen, dus vier overheidslagen, die tegelijkertijd over dezelfde geometrie, dus hetzelfde locatie kunnen zeggen. Hans: Dus het is een fantastisch innovatief product, zou je zelfs kunnen zeggen. Hans: En ik denk wereldwijd wordt daar echt wel naar gekeken. Hans: Alleen de ontsluiting daarvan, dat is een grote opgave. Hans: En dat doen wij dus. Joop: Omdat het inherent in je systeem zit, neem je dat mee in het ontwerp. Hans: Ik denk het wel. Hans: Ik denk dat het gewoon met vakmanschap te maken heeft. Hans: Dus op het jij. Hans: Ik denk niet dat het een beetje zelf-explicable of zo. Hans: Het is een beetje op het moment dat je ergens, en dat neem ik ook mee in de mensen die ik opleidt, die gaan allemaal door tot vervelend toe, neem ik ze mee in dat gedachtegoed, omdat dat denk ik een hele goede basis is om te goede besluit te komen. Joop: Belangrijk, denk ik. Niels: Ik was nog wel misschien even uit de context. Niels: Het is ook een hele reis geweest, denk ik om het boek te schrijven. Niels: Wat heeft jou in zo'n reis verwonderd? Joop: Over de technologie, over de technologie van AI. Hans: Wat mij op dit moment verwondert, is, en waar ik nog niet zo heel erg in verdiept heb, maar wat ik wat denk wel een belangrijk volg hoofdstuk is, dat je zou kunnen zeggen, is dat die taalmodellen die we nu gebruiken, die hebben dus daadwerkelijk het heten model. Hans: Je zou kunnen zeggen het heet een model, omdat het een model is van de wereld gebaseerd op taal. Hans: Dus letterlijk, wij hebben de wereld beschreven in taal. Hans: En AI heeft eigenlijk de verbanden van dat construct op een andere manier betekenis gegeven. Hans: Alles alleen op taal. Hans: Dus alleen wat we hebben opgeschreven. Hans: En ze kunnen zeggen, ja, het is ook nog video en foto's, maar dat is eigenlijk maakt allemaal onderdeel uit van de taalruimte die we als mens hebben gecreëerd. Hans: En nu ontstaat er eigenlijk iets nieuws, is dat die wereld van de sensoren, die is ook aan het exploderen. Hans: Dus het is een sensor is eigenlijk niet zo duur. Hans: Dus de hele wereld hangt inmiddels vol met sensoren. Hans: Ik zag laatst een video waar waarschijnlijk ook voorbij zien komen van mensen die in een naaiatelier met een soort sensor op hun hoofd in werk zitten doen, heb je dat gezien? Joop: Nee, die heb ik niet gezien. Hans: Ja, dat was een gezien. Hans: Ja, was in een soort naaiatelier, dus er zitten gewoon rij aan rijden en er zitten wij spreken honderd man, zeg maar een soort gelijk kledingstuk te maken, dus normaal hetzelfde, hebben ze een brilletje op en die brengt eigenlijk gewoon die handeling in kaart. Hans: En ja, en dat gebeurt dus met een camera en misschien nog wat andere sensoren. Hans: Maar het idee is eigenlijk dat die data wordt gebruikt, ook om die modellen, dan heb je het niet alleen over taalmodellen. Hans: Dus met andere woorden, ik verwacht. Hans: En dat zie je nu bijvoorbeeld ook met die zelfrijdende auto's. Hans: Het trainen van een zelfrijdende auto is best wel ingewikkeld, omdat heel veel scenario's wel heel belangrijk zijn, maar niet vaak voorkomen. Hans: Dus hoe vaak rent er een dreumens, zeg maar zo met de straat over, of er zijn heel veel gevaarlijke situaties te bedenken. Hans: Maar omdat ze zo weinig voorkomen, is het heel moeilijk te trainen. Hans: Maar wat ze dan nu doen, is dat ze in een virtuele wereld. Hans: Al die scenario's als het ware random zich laten afspelen en die modellen, dus op die zelfrijdende auto, dat mechanisme leert in die virtuele omgeving. Hans: Dus ik denk zelf. Joop: Met die camera's en die sensoren in de werkelijke wereld. Joop: Dus je bent je eigen werk zeg maar laat je zien, zodat het gerobotiseerd kan worden. Hans: Ja, dus dat was inderdaad het eerste. Hans: Dus het is interessant is dat laat ik zo zeggen, wat ik zelf interessant vind, en daar heb ik ook nog niet zo heel diep over nagedacht, maar het is denk ik wel een heel belangrijk hoofdstuk, is dat die modellen op dit moment hun wereldbeeld als het ware baseren op het beschrijven, beschrijving van de taal. Hans: Dus in de boek beschrijf ik de grotmythe van Plato. Hans: Dus Plato die op een gegeven moment zegt van om de ideeënwereld uit te leggen, zegt hij van ja, stel je voor, er zit iemand vastgeketend in een grot. Hans: En de enige manier waarop hij de werkelijkheid ervaart, is doordat hij de schaduw op de achterwand van de grot zit. Hans: Aan de buitenzijde, dat is de lichtbron, daar worden de daadwerkelijke objecten als het ware rondgedragen. Hans: En dat schijnt zo van dat licht projecteert als het ware licht en dus ook een schaduw op de achterwand, dat is de enige informatie die tot die slaaf of die dat volk dat vastgebonden zit komt, dan kan je je voorstellen dat de mensen in die grot zitten, dat ze die schaduwwereld verwarren voor de werkelijkheid. Hans: En hij zei dan van, dat was eigenlijk een metafoor, dat is de grotmythe van Plato. Hans: Ja, ik probeer het eigenlijk uit te leggen, is dat de werkelijkheid de ideeënwereld is buiten de grot. Hans: Wat je nu krijgt, tenminste in diezelfde metafoor zou je kunnen zeggen dat die slaaf die vastgebonden zit, dat zijn eigenlijk de taalmodellen die de buitenwereld niet kennen. Hans: Ze kennen de buitenwereld. Hans: Alleen op basis van de taal die als het ware wordt geprojecteerd op de achterwand. Hans: Maar nu is een volgende stap vermoedelijk, is dat dat niet alleen maar op basis van die taal, die beschrijving, die al enorm rijk is, maar dat dat het wordt verrijkt, daadwerkelijk verrijkt, met sensorische data. Niels: En fysica ook, echt de fysica modellen en de wereldmodellen die nu echt in ontwikkeling zijn om daar die context ook mee te gaan geven. Hans: Precies, dus dan krijg je veel krijg je en wat daar natuurlijk wel interessant in is, dat wij zijn beperkt met onze zintuigen. Hans: Je kunt zo'n model trainen op infrarood of buiten buiten het spectrum. Hans: Het kunt veel fijnmazigen als het ware. Hans: Dat maakt nog steeds niet dat daar bewustzijn gaat tot stand kan komen in mijn beleving, maar het wordt wel een interessante tijd. Joop: Zeker. Joop: Wij hebben best wel heel beschouwend gekeken nu naar deze technologie. Joop: Wat zou je mensen nou mee willen geven die nu luisteren en zo direct dit uitzetten. Joop: Wat moeten ze meenemen uit jouw verhaal. Hans: Ik denk dat het echt de moeite is om je. Hans: Kijk, wat ik zelf merk, en dat zullen jullie ook, het is gewoon bijna niet bij te houden, toch? Hans: Ik bedoel, ik was vorige week op een congres en toen was net dat nieuwe model uit en ook alweer uit de lucht gehaald volgens mij van ik heb niet eens meegekregen. Hans: En toen kwam die vraag dat ik van nou dat ik dit nog niet weet, dat ben ik achterlijk of zo. Hans: Het is gewoon niet bij te houden. Hans: Dus dat betekent eigenlijk op het moment dat je heel gedetailleerd dat probeert bij te houden, dan zit je als het ware met je neus op de feiten, maar dat is ook heel vermoeiend. Hans: Je moet je erbij neerleggen, het is niet bij te houden. Hans: Dat oerwoud gaat zo waanzinnig snel, maar wat wel bij te houden, is de grote lijn. Hans: En ik denk dat veel van die AI-boeken die geschreven zijn, het gaat me nou niet om nou daar reclame voor te maken, maar meer mijn insteek is als je wat meer afstand neemt, dan ga je de grote lijn zien. Hans: En dan verstelt je wat. Hans: En dan denk je van oh, dit is nieuw model. Hans: Ja, logisch had ik wel verwacht. Hans: Dat past namelijk binnen het grote plaatje dat ik begrijp. Hans: Dus die beschouwelijkheid en verdieping, helpt je eigenlijk om zeebenen te creëren in een omgeving die zo bewegelijk is. Joop: Het is hele mooie ik heb het ook al zodanig gelezen. Joop: Het is inderdaad, en beschouwend, maar ook met heel veel diepgang. Joop: Het is duidelijk dat je zonder terughoudendheid geschreven hebt. Joop: En dat bedoel ik heel positief, want dat betekent ook dat je heel breed gaat, heel diep gaat. Joop: Ik vond het interessant om te lezen. Joop: Het heet het nog eens een keer het Oog van Columbus, leren en ontwikkelen met kunstmatige intelligentie. Joop: Dankjewel, dankjewel voor dit gesprek. Joop: Maar ook dank voor het lezen van de lezen het voor het schrijven van het boek, zodat ik dat heb kunnen lezen. Hans: Dankjewel gedaan, dankjewel. Joop: Leuk dat je weer luisterde naar deze aflevering. Joop: Abonneer je via je favoriete podcast app, maar we hebben ook een hele leuke nieuwsbrief. Joop: En daar ga je interessante dingen in lezen, zoals onze tip van de week, vraag van de maand. Joop: Dus abonneer je daarop, het linkje staat in de show notes. Joop: Tot de volgende keer.