Jammer voor de SEO van dit blog, maar ik heb geen zin om er mee bezig te zijn. Dus ik blog lekker over de twee dingen die me bezig houden vandaag.
Dan krijg je dus een hele slechte titel, voor SEO althans. Zucht. Ik wil me niet gek laten maken. Want ik ben lekker relaxed na een ochtendje kunst kijken.
Ik ging nog een keer naar het Singer Laren voor de ‘De grote Kunstexplosie van 1913’-tentoonstelling
Ik was het al een tijdje van plan, maar ik had zoveel afspraken dat het er niet van kwam: nog een keertje naar Laren om opnieuw naar de tentoonstelling met expressionistisch werken uit 1913 te kijken. Of misschien heet het kubisme? Ik heb het grote kunstboek nog altijd niet uit. Hoe dan ook: die mooie tentoonstelling en ook de tentoonstelling uit de vaste collectie.
Met mijn bezoek in september begon mijn huidige impressionisten/expressionisten/kubistenobsessie. Het was in ieder geval de start van mijn ontdekkingstocht van Van Heemskerk, in Domburg en in Den Haag. En dat ging weer door naar Van Gogh … etc. etc.
Er waren een paar schilderijen die ik graag nog een keer wilde zien. Vooral deze:
W. had al ontdekt dat ik een voorkeur heb voor winterlandschappen en dat is waar. Ik vind dat schilderij van Jaap Weijand ongelofelijk mooi. Er is er nog eentje die me niet los laat, deze van Anton Mauve. Je kunt hem laten afdrukken! Why not, he.
Ik weet niets van Wijand en ook niets van Mauve, maar dat worden dan misschien mijn volgende onderzoeksprojecten. Ik beloof niets!
Geen idee waarom ik het zo leuk vind, al die kunst. Ik voelde me ook vandaag weer stokoud en grijs, gezien het publiek op de dinsdagochtend (tip: als je nog naar deze expositie wil, ga dan direct om 10:00, want om na 11:00 wordt het druk).
Maar zeg niet dat ik mijn tijd niet nuttig gebruik! AI is leuk maar Kunst is leuker.
Over het leven na de AI-bubbel
Dat wil niet zeggen dat ik niet iedere dag aan het lezen ben over en experimenteren met AI. Ik moet wel een beetje blijblijven, he. Daarom volgde ik gisteren een webinar van het AI policy lab van de Umea Universiteit met de titel “How can we soften the blow for the public sector when the Gen-AI bubble bursts?”. Je kunt webinar het hier terugkijken.
Het webinar ging niet helemaal over de vraag hoe we de publieke sector kunnen behouden, om eerlijk te zijn. Maar het was des te interessanter. Ik ben fan van Virginia en Frank Dignum. Maar vond het ook heel leuk om iemand wiens nieuwsbrief ik al heel lang volg (zie dit overzicht van AI-nieuwsbrieven) live te zien: Gary Marcus.
De dingen waar ik vandaag nog een beetje over doordenk? Nou vooruit dan.
1. Ga alternatieven voor huidige AI-technologie onderzoeken
Wie Gary Marcus volgt, weet wel ongeveer wat hij vindt en waarom hij denkt dat we in een bubbel zitten. Het komt er op neer dat het adagium ‘Scale is all you need’ (zie hier zijn artikel daarover) niet juist is gebleken. Daarmee bedoelt hij dat het verhaal dat door grote bedrijven – met name OpenAI – heel de afgelopen jaren werd verkondigd was dat als je maar genoeg datacenters en data had om taalmodellen te trainen, je vanzelf ‘superintelligentie’ zou bereiken. Als dat je doel was, dan (en dat was het voor sommige miljonairs).
Nu blijkt dat taalmodellen beperkt zijn. En dat de vraag is hoeveel beter ze nog kunnen en moeten worden. En of nog meer rekenkracht en data de juiste weg is. En of al die taalmodellen ooit gaan opleveren wat investeerders erin gestopt hebben.
Het probleem is dat iedereen, inclusief de wetenschap, alleen nog op dat opschalen was gefocust. En dat we daarom andere vormen van AI en alternatieve manieren om intelligentere modellen te bouwen niet hebben onderzocht. Al je geld op 1 paard, zeg maar. Dit was ook het punt dat Frank Dignum maakte: de hoop dat bedrijven en wetenschappers weer breder gaan kijken en onderzoeken.
2. We hebben tijd nodig om te begrijpen waar AI handig voor is
Professor Wendy Hall wees er op dat de dotcombubbel, waar steeds vaker naar verwezen wordt, niet betekende dat ecommerce niets waard was. Het probleem was meer dat de technologie om handig online te kunnen shoppen gewoon nog niet bestond. Het is niet zo dat generatieve AI niet handig is, het is meer dat we nog moeten ontdekken hoe en wanneer het handig is. Op dit moment is het nog niet zo handig – en dus nog niet zo veel waard – als de hype ons doet geloven.
Ik moest denken aan mijn experimenten met AI en mijn inzichten, die eigenlijk op hetzelfde neerkomen.
Dit was ook het punt van Joshua Gans: het duurde wel 20 jaar voordat mensen doorhadden wat ze met electriciteit konden doen.
3. Een vals narratief over mensen vs AI
Wat ik ook een interessant punt vond om verder over na te denken, is dat ‘we’ ons een verhaal hebben laten vertellen over ons mens-zijn. Namelijk dat we niet genoeg zijn. Dat we een update nodig hebben. Dat ons potentieel, onze creativiteit, ons vermogen om te zorgen iets is dat niet alleen kan worden nagedaan maar zelfs beter kan worden gedaan door generatieve AI. Oftewel: een heel beperkt idee van wat het is om mens te zijn. Dat ligt aan de basis van alle investeringen en alle hype.
Ik moest denken aan datzelfde narratief rondom ziekte. ‘Vechten tegen ziekte’ of ‘je gezond denken’ impliceert dat mensen die ziek blijven of zelfs sterven iets niet goed hebben gedaan. Of wat ik wel eens omgekeerde angstmarketing noem: door te benadrukken hoe makkelijk het is om succesvol te zijn als ondernemer, impliceren verkopers van oplossingen dat je financiele problemen en falen alleen aan jezelf te danken hebt.
Er zijn vast betere termen en slimmere uitleggen. Maar het speelt hier ook. Door te geloven dat het nodig is dat we ‘AGI’ of zelfs ‘ASI’ gaan ontwikkelen (AI-systemen die alles kunnen wat mensen kunnen, en meer), zeg je in zekere zin dat de mens niet genoeg is. En dat gaan we allemaal steeds meer en meer geloven, dat computers beter zijn en meer kunnen.
4. Van ‘hoe maken we AI’ naar ‘waarom gebruiken we AI’
Het is een van Virginia’s vaste spreekpunten, weet je als je haar volgt, en helemaal terecht: we vragen niet genoeg waarom in plaats van hoe. Ze gaf een voorbeeld van een bijeenkomst met hoogeplaatste bewindspersonen van verschillende landen die allemaal uitlegden dat het overgrote deel van hun ambtenaren de komende jaren AI zou gaan gebruiken. Maar niemand kon uitleggen waarom.
Ook wel de ‘Question Zero’: is AI de beste oplossing voor het probleem?
5. Niet alles is in (ons idee van) taal te vangen
Frank vertelde heel kort over het werk dat hij en Virginia doen met de inheemse bevolking van Skandinavie. Ik meen dat het een project is met de Sami. Hij gaf aan dat LLM’s (taalmodellen) niet werken voor de Sami, omdat hun kennis niet gebaseerd is op tekst, zoals in de rest van Europa. En dat die kennis mede daardoor razendsnel verdwijnt.
Dat is trouwens niet alleen zo voor de Sami, maar ook op sommige eilanden in het Nederlands Koninkrijk, waar nog een orale traditie van kennisoverdracht en verhalen vertellen bestaat. Of AI daarvoor een oplossing kan bieden, is een vraagstuk dat ook in Zuid-Amerikaanse culturen speelt. Net als de vraag hoe je taalmodellen geschikt kunt maken voor mensen in landen en gebieden met kleine talen, zoals op het Afrikaanse continent of binnen een land als India. Zie dit project om 9000 uur spraak op te nemen in 18 Afrikaanse talen. Zoiets bestaat trouwens ook al langer voor het Fries, zie deze site van Mozilla waar je Fries kunt inspreken.
Impact gezocht
Er is zoveel om over na te denken. Want de vraag is: wat kun je (ik) er aan doen. En waar kan dat het beste? En hoe?
Stof tot nadenken.
137/1000
- Waarom gebruiken we AI? - 9 januari 2026
- Gevraagd worden - 8 januari 2026
- Wil je meer boeken lezen dit jaar: 5 ongebruikelijke tips van een boekenwurm - 7 januari 2026
Ontdek meer van Elja Daae
Abonneer je om de nieuwste berichten naar je e-mail te laten verzenden.
